electricsheepeurope/europe-ilo-emp-cpif-sex-nb-care-employment-outside-the-formal-sector-by-sex-t

该数据集包含欧洲3个国家（波斯尼亚和黑塞哥维那、北马其顿、塞尔维亚）在2006年至2025年期间的135个观测值，专注于有偿护理工作者主题，具体指标为EMP_CPIF_SEX_NB，即按性别划分的正式部门外护理就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并过滤欧洲国家代码，涵盖就业统计，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据集包含国家代码、年份、性别分类、观测值及数据质量注释等列，以年频率提供，并遵循ILO的统计定义和方法。This dataset contains 135 observations of Paid care workers data across 3 Europe countries (Bosnia and Herzegovina, North Macedonia, Serbia), spanning 2006–2025, with the indicator EMP_CPIF_SEX_NB representing care employment outside the formal sector by sex in thousands. Sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), it is retrieved via API and filtered for European ISO3 country codes, covering labour statistics and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset includes columns such as country code, year, sex disaggregation, observed values, and data quality notes, provided at annual frequency and adhering to ILO statistical definitions and methodologies.

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中央统计数据库，由Electric Sheep Europe团队通过ILOSTAT REST API直接拉取原始数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调处理。数据提取时以欧洲ISO3国家代码为过滤条件，仅保留与欧洲地区相关的观测值。最终数据集包含135条记录，涵盖波斯尼亚和黑塞哥维那、北马其顿和塞尔维亚三个欧洲国家，时间跨度从2006年至2025年，唯一关注的指标为“按性别划分的非正规部门护理就业人数（千）”。

特点

数据集呈现出典型的小规模时间序列面板结构，拥有135条观测记录与三个国家的覆盖范围，时间序列的延续性使研究者能够捕捉长期动态趋势。数据经过精细的维度拆分，包含性别分类（总数、男性、女性）以及详细的来源标识与注释信息，如系列断裂、方法学修订等质量标志。每一条记录均附有观测状态旗标（如U表示不可靠），并提供数据来源的清晰追溯，便于研究者对数据可靠性进行评估。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库快速加载数据，调用`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-emp-cpif-sex-nb-care-employment-outside-the-formal-sector-by-sex-t")`命令即可将数据转换为Pandas DataFrame格式。基于该数据结构，用户可以按国家代码筛选子集，按时间序列绘制单一指标的变化曲线，或通过透视表构建国别-年份矩阵进行跨区域对比分析。数据显示为年度频率，支持性别维度的拆分研究，为劳动经济学中的非正规就业与护理工作议题提供实证基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年整理发布，经Electric Sheep Europe重新打包后以HuggingFace平台为载体呈现。其核心研究问题聚焦于欧洲非正规部门中按性别划分的有偿护理就业状况，涵盖波黑、北马其顿和塞尔维亚三个国家2006至2025年的年度观测数据，共计135条记录。作为ILOSTAT全球劳动统计数据库的重要组成部分，该数据集为分析欧洲护理劳动市场的性别结构、非正规就业形态及政策干预效果提供了宝贵的纵向量化基础。其影响力体现在支持联合国可持续发展目标中体面工作与经济增长指标的监测，尤其适用于劳动经济学、性别研究及社会政策领域的时间序列建模与跨国比较分析。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于所解决的领域问题：非正规部门护理就业的量化测度存在天然困难，因为此类工作常被家庭内部或影子经济吸收，导致官方统计可能低估实际规模，且性别维度下的细分数据更易因样本量不足而波动。在构建过程中，挑战体现为数据整合的复杂性：ILO需从多国劳动力调查、家庭收支调查等异构来源中抽取数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，但来源间的方法论差异可能导致序列断裂（如数据中标注的‘I11:264’断点）。此外，仅涵盖三个欧洲国家的有限地理覆盖与年度频率的粗粒度，难以捕捉护理就业的季节性变化或次国家层面的异质性，限制了模型泛化能力与政策细粒度评估。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与性别研究的交叉领域中，该数据集聚焦于欧洲非正规部门中受薪照护工作者的就业规模，按性别维度进行精细分解。研究者常借助其涵盖2006至2025年间波斯尼亚和黑塞哥维那、北马其顿及塞尔维亚三国的年度观测值，追踪非正规照护就业的时间演变轨迹。通过时间序列分析或面板数据建模，学者能够解析女性与男性在该边缘化劳动力市场中分布的差异格局，进而揭示照护劳动在正式与非正式经济边界上的流动特征。数据集提供的统一指标编码和标准化的国际劳工组织统计口径，使得跨国的比较研究成为可能，尤其适合探索后社会主义转型国家中性别化的劳动力市场分割现象。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列重要的学术探索，多位学者基于其面板结构构建了劳动经济学中的混合效应模型，用以分离国家固定效应和时间趋势对非正规照护就业的影响。部分研究工作将其与欧洲劳动力调查微观数据匹配，创造了多维度的照护经济分析框架，从而识别出非正规就业在女性群体中的代际传递模式。另有经典论文使用该数据集的时间序列片段，结合制度变迁的断点回归设计，评估了欧盟非正规就业指导框架对巴尔干国家照护部门正规化进程的边际贡献。这些衍生工作不仅拓展了非正规经济数据的分析边界，还催生了关于性别化照护劳动估值的计量方法学讨论。

数据集最近研究

最新研究方向

基于ILOSTAT欧洲非正规部门照护就业数据集的时空动态与性别差异分析，当前前沿研究聚焦于将非正规照护经济纳入劳动力市场监测体系，借助该数据集涵盖2006–2025年波黑、北马其顿、塞尔维亚三国按性别分列的就业观测值，探讨照护工作非正规化与性别不平等之间的结构性关联。研究者利用这一长时序面板数据，结合ILO发布的照护经济政策框架，量化疫情前后女性在非正规照护岗位中的比例波动，并评估区域劳动力市场韧性。该数据集作为ILOSTAT实证入口，其高频率年度记录与断点校正标识为因果推断提供了可靠基础，支撑欧盟《照护战略》和《体面工作议程》中关于非正规就业正规化、性别薪酬差距缩小的政策效果评估。