five

European Union Labour Force Survey (EU-LFS)|劳动力市场数据集|调查数据数据集

收藏
ec.europa.eu2024-10-30 收录
劳动力市场
调查数据
下载链接:
https://ec.europa.eu/eurostat/web/microdata/european-union-labour-force-survey
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
欧洲联盟劳动力调查(EU-LFS)是一个年度调查,旨在收集有关欧盟成员国劳动力市场的详细信息。该调查涵盖了就业、失业、工作时间、职业、教育水平等多个方面,为政策制定者和研究人员提供了关于劳动力市场状况的重要数据。
提供机构:
ec.europa.eu
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
欧洲联盟劳动力调查(EU-LFS)数据集的构建基于欧盟统计局对成员国劳动力市场的全面调查。该调查采用多阶段抽样方法,确保样本的代表性。首先,通过随机抽样选择家庭,随后对选定家庭中的所有成员进行详细问卷调查,涵盖就业、失业、教育、培训等多个维度。数据收集后,经过严格的质量控制和数据清洗,最终形成标准化数据集,供学术研究和政策分析使用。
特点
EU-LFS数据集以其广泛的地理覆盖和详细的个体信息著称。该数据集涵盖了欧盟所有成员国,每年更新,提供了关于劳动力市场动态的丰富信息。其特点包括高频率的年度数据更新、多维度的个体特征记录,以及对非标准就业形式的详细分类。此外,数据集还提供了多种社会经济指标,如收入、工作时长和职业类型,为深入分析劳动力市场提供了坚实基础。
使用方法
使用EU-LFS数据集时,研究者可以根据具体研究问题选择不同的时间段和地理区域进行分析。数据集支持多种统计软件的导入和处理,如R、Stata和Python等。研究者可以利用该数据集进行劳动力市场趋势分析、政策效果评估以及社会经济影响研究。此外,数据集的高质量和详细信息使其成为跨国比较研究的理想选择,有助于揭示不同国家劳动力市场的异同。
背景与挑战
背景概述
欧洲联盟劳动力调查(European Union Labour Force Survey, EU-LFS)是由欧盟统计局(Eurostat)主导的一项大规模年度调查,旨在提供关于欧盟成员国劳动力市场的详细数据。该数据集自1998年起开始创建,由各成员国的国家统计机构共同参与收集和处理数据。EU-LFS的核心研究问题包括就业率、失业率、工作时长、职业分布等,这些数据对于政策制定者、经济学家和社会学家理解劳动力市场的动态变化具有重要意义。通过提供高质量的统计数据,EU-LFS在促进欧盟内部劳动力市场的透明度和政策协调方面发挥了关键作用。
当前挑战
尽管EU-LFS提供了丰富的劳动力市场数据,但其构建和分析过程中仍面临多项挑战。首先,数据收集涉及多个成员国,各国的调查方法和数据质量存在差异,这可能导致数据的一致性和可比性问题。其次,随着劳动力市场的复杂性增加,如非标准就业形式和远程工作的普及,传统的调查方法可能难以全面捕捉这些新趋势。此外,数据隐私和安全问题也是EU-LFS必须应对的重要挑战,尤其是在数据共享和跨国分析时,如何确保个人信息的保护成为一个关键问题。
发展历史
创建时间与更新
European Union Labour Force Survey (EU-LFS) 创建于1998年,旨在提供关于欧盟成员国劳动力市场的详细数据。该数据集每年更新一次,确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
EU-LFS的一个重要里程碑是2005年,当时数据集开始包括所有欧盟成员国,从而实现了全面覆盖。此外,2010年引入了新的数据收集方法,提高了数据的质量和一致性。2014年,EU-LFS开始提供更详细的职业分类数据,进一步增强了其在劳动力市场分析中的应用价值。
当前发展情况
当前,EU-LFS已成为欧盟劳动力市场研究的核心数据源,广泛应用于政策制定、学术研究和市场分析。其数据不仅涵盖了就业、失业和劳动力参与率等基本指标,还提供了关于职业、教育、性别和年龄等多维度的详细信息。通过持续的更新和改进,EU-LFS为欧盟及其成员国提供了宝贵的决策支持,推动了劳动力市场的透明化和效率提升。
发展历程
  • European Union Labour Force Survey (EU-LFS)首次发表,作为欧盟统计局的一项重要调查,旨在收集和分析欧盟成员国的劳动力市场数据。
    1998年
  • EU-LFS开始引入季度调查,以提高数据的时效性和准确性,更好地反映劳动力市场的动态变化。
    2005年
  • EU-LFS进行了重大修订,增加了对非正规就业和青年就业等新兴劳动力市场问题的关注,进一步丰富了数据集的内容。
    2013年
  • 面对COVID-19疫情,EU-LFS迅速调整调查内容,增加了对疫情对劳动力市场影响的专项调查,为政策制定提供了及时的数据支持。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在劳动力市场研究领域,European Union Labour Force Survey (EU-LFS) 数据集被广泛用于分析欧盟成员国的劳动力市场动态。该数据集提供了详尽的就业、失业和非经济活动人口的统计信息,使得研究者能够深入探讨劳动力市场的结构变化、就业趋势以及失业原因。通过这一数据集,学者们可以进行跨国比较研究,揭示不同国家在劳动力市场政策和实践上的差异及其影响。
实际应用
在实际应用中,EU-LFS 数据集被广泛用于政府决策、政策制定和企业战略规划。政府部门利用该数据集监测劳动力市场状况,制定和调整就业政策,确保劳动力市场的稳定与健康发展。企业则通过分析数据集中的行业和职业趋势,优化人力资源配置,提升市场竞争力。此外,非政府组织和研究机构也利用这一数据集进行社会经济研究,为公众提供关于劳动力市场的深入分析和预测。
衍生相关工作
基于 EU-LFS 数据集,许多经典研究工作得以展开。例如,学者们利用该数据集进行了大量关于劳动力市场性别平等的研究,揭示了性别工资差距和职业隔离现象。此外,还有研究探讨了教育水平与就业机会之间的关系,为教育政策提供了实证支持。在宏观经济层面,该数据集也被用于分析经济周期对劳动力市场的影响,以及不同经济政策对就业和失业的长期效应。这些研究不仅丰富了劳动力市场理论,也为实际政策制定提供了重要参考。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录

CatMeows

该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。

huggingface 收录

OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)

OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。

www.omim.org 收录

2022_浏阳市标准地图行政区划示意版32开

基于湖南省基础地理信息数据库,依据湖南省行政区划界线标准画法和最新境界、标准地名成果,采用其他自然地理要素和人文专题要素的现势性资料编制而成。

湖南大数据交易所 收录

TCM-SD

TCM-SD数据集是首个公开的大规模证型辨识基准,由北京理工大学计算机科学与技术学院创建。该数据集包含54,152条真实世界的临床记录,涵盖148种证型,旨在通过自然语言处理技术推动中医理论的实证研究。数据集的创建过程涉及从网站爬取大量未标记文本,构建中医领域特定的预训练语言模型ZY-BERT。TCM-SD数据集的应用领域主要集中在中医诊断与治疗系统中,特别是证型辨识任务,以解决中医领域数据驱动AI技术的进一步发展需求。

arXiv 收录