electricsheepeurope/europe-ilo-ees-publ-sex-jbc-nb-public-sector-employees-by-sex-and-type-of-job-con

该数据集包含3068个观测值，涉及14个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，涵盖1个不同的指标。具体而言，它提供了公共部门员工按性别和合同类型分类的数据（以千计），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，覆盖了包括阿尔巴尼亚、奥地利、波斯尼亚和黑塞哥维那、法国、希腊、马其顿、摩尔多瓦、黑山、波兰、塞尔维亚、斯洛伐克、西班牙、瑞士和英国等国家。数据模式包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、合同类型分类、年份、观测值、观测状态等列，可用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 3,068 observations of Public sector workers data across 14 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicators. Specifically, it provides data on public sector employees by sex and type of job contract (in thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, covering countries such as Albania, Austria, Bosnia and Herzegovina, France, Greece, Macedonia, Moldova, Montenegro, Poland, Serbia, Slovakia, Spain, Switzerland, and the United Kingdom. The schema includes columns for country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation, contract type classification, year, observed value, observation status, etc., and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过REST API直接抽取指标代码为EES_PUBL_SEX_JBC_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILO统计部门利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行协调统一，确保跨国可比性。数据集最终整合为包含3,068条观测记录的表格，覆盖14个欧洲国家，时间跨度从1987年至2025年，每个观测均附带来源标签以保证可追溯性。

特点

该数据集聚焦于公共部门雇员这一细分劳动力群体，按性别（男性、女性、总计）和劳动合同类型两大维度进行细致分解，提供唯一指标——公共部门雇员数量（单位：千）。其独特性在于融合了多国、长时序的标准化数据，且通过ILOSTAT的‘最佳来源’选择机制保障质量。数据模式包含16个字段，如国家代码、来源标签、观测值及状态标记，并附有‘序列中断’等注释，便于用户识别数据异常与历史修订。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库一键加载数据集，执行`load_dataset()`后转换为Pandas DataFrame进行探索。典型应用包括：按国家代码筛选单国子集，绘制特定指标的时间序列折线图以观测趋势，或利用透视表构建以年份为行、国家为列的观测值矩阵，用于跨区域对比分析。此外，数据集兼容分类、回归与时间序列预测任务，适合作为欧洲公共部门就业研究的定量基础。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，其下设的ILOSTAT数据库汇聚了各国劳动力市场的核心指标。在此背景下，Electric Sheep Europe于2025年整合发布了“欧洲公共部门雇员按性别与合同类型分布”数据集，旨在提供欧洲14个国家自1987年至2025年间的公共部门就业数据。该数据集聚焦于公共部门雇员这一关键劳动力群体，通过标准化格式呈现了3068条观测记录，覆盖了瑞士、希腊、波兰等国家，并提供了按性别及合同类型的细颗粒度分解。其核心研究问题在于揭示公共部门就业的结构性特征与长期演变趋势，为劳动经济学、公共政策分析及国际比较研究提供了可靠的数据基础，对于理解欧洲劳动力市场的性别差异与就业形态具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，公共部门就业数据常因国家统计口径不一、时间跨度不一而难以进行跨国比较与纵向分析，ILOSTAT的整合虽已提供初步解决方案，但数据来源的多样性与收集过程中的不一致性依然是主要挑战。具体而言，数据源自各国劳动力调查、行政记录等不同渠道，可能导致同一指标在不同国家或年份存在统计方法论的差异，如调查问卷设计、样本覆盖范围及定义标准（如“公共部门”界定）的异质性。此外，构建过程中面临的挑战还包括时间序列的连续性保障——部分国家数据存在年份缺失或序列断层（如希腊数据止于2020年），以及观测值的可靠性标注（如某些数据被标记为“不可靠”），这些因素增加了数据清洗与模型训练的复杂性，要求使用者具备对数据质量标识的深度理解与审慎处理能力。

常用场景

经典使用场景

在欧洲公共部门劳动力结构的研究中，该数据集常被用于分析不同性别与合同类型下公共部门雇员数量的动态变化。研究者可借助其覆盖14个欧洲国家、跨越近四十年的年度观测值，对公共就业的长期趋势进行描述性统计与可视化呈现，比较各国在公共部门用工规模上的差异，并考察性别维度的分布特征。

解决学术问题

该数据集为劳动经济学与公共政策研究提供了标准化的跨国面板数据，解决了因各国统计口径不一而难以进行横向比较的难题。它使学者能够系统探究公共部门就业的演变规律，分析经济周期、财政紧缩或福利改革对公共用工的影响，为理解欧洲劳动力市场的结构性特征与性别平等议题提供了可靠的数据基础，从而推动了相关实证研究的深化。

衍生相关工作

基于该数据集的标准化结构，衍生出一系列围绕欧洲公共就业的迁移学习与时间序列预测工作，例如利用历史观测值对各国未来公共部门雇员数量进行建模。此外，研究者将其与ILOSTAT其他指标（如失业率、工资水平）进行联合分析，构建多指标面板数据集，从而拓展了跨国劳动力市场比较研究的边界，并催生了若干探讨公共就业与宏观经济联动关系的实证论文。