electricsheepeurope/europe-ilo-lai-insp-sex-nb-number-of-labour-inspectors-by-sex

该数据集是一个表格型数据集，专注于欧洲地区按性别分类的劳工检查员数量统计。它包含905个观测值，覆盖33个欧洲国家，时间跨度为2009年至2024年。数据源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API获取，并经过ICLS（国际劳工统计学家会议）定义标准化处理。数据集包含一个核心指标“LAI_INSP_SEX_NB”（按性别分类的劳工检查员数量），并提供了国家代码、数据来源、性别分类（总计、男性、女性）、观测年份和数值等详细列信息。该数据集适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等机器学习任务，旨在支持劳工市场和政策研究。This is a tabular dataset focusing on gender-disaggregated statistics of labor inspectors across Europe. It comprises 905 observations, covering 33 European countries and spanning the period from 2009 to 2024. The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), obtained via its REST API, and standardized in line with the definitions established by the International Conference of Labour Statisticians (ICLS). The dataset includes a core indicator "LAI_INSP_SEX_NB" (number of labor inspectors by gender), and provides detailed column information such as country codes, data sources, gender categories (total, male, female), observation years, and corresponding values. This dataset is suitable for machine learning tasks including tabular classification, regression analysis, and time series forecasting, and is intended to support labor market and policy research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库构建，通过其REST API接口直接提取编号为LAI_INSP_SEX_NB的指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT统一采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行清洗与标准化，源数据的出处均在source.label列中予以标注，保障了数据的可追溯性与一致性。最终汇聚为涵盖33个欧洲国家、时间跨度从2009年至2024年的905条观测记录，每条记录均包含国家、年份、性别及指标值等关键字段。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载该数据集，仅需调用`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-lai-insp-sex-nb-number-of-labour-inspectors-by-sex")`即可获得可直接操作的训练集。数据支持灵活的过滤与分析操作，如按`ref_area`列筛选特定国家的完整记录，针对单一指标`LAI_INSP_SEX_NB`按时间排序并绘制时间序列图观察变化趋势，亦可运用透视表功能构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于开展跨国的横向对比与面板数据分析，适用于表格分类、回归分析及时间序列预测等深度学习与统计建模任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建并维护，经由Electric Sheep Europe于2024年重新打包发布至HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于欧洲地区劳动监察员数量的性别分布及其演变趋势，旨在为劳动力市场监管、性别平等政策评估及国际比较研究提供标准化数据支撑。数据集涵盖2009至2024年间33个欧洲国家的905条观测记录，整合了ILOSTAT数据库的权威指标LAI_INSP_SEX_NB，并通过统一的数据预处理、代码体系及溯源标注，填补了现有公开资源中缺乏细粒度、跨时间序列性别分层劳动监察数据的空白。其对劳动力经济学、公共政策分析及可持续发展目标（SDG）监测等领域具有重要参考价值，尤其为追踪劳动力市场监管体系中的性别结构性差异提供了可量化基础。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战主要包括：劳动监察员数量作为劳动力市场监管能力的关键代理指标，其性别维度数据在多数研究中长期缺失，阻碍了对职场安全监管体系中女性参与度、职业隔离及决策权失衡等深层问题的量化分析。在构建过程中，数据质量受限于多国来源的统计口径差异——部分国家存在年度数据断点、性别分类采用二元框架而忽略非二元群体、以及经济危机或疫情年份的数据缺失；此外，国际劳工组织对多源数据进行整合时，需优先选择所谓“最佳来源”并标注溯源标记，但不同数据接收源的覆盖时段、调查方法（如劳动力调查vs行政记录）的不可比性可能引入系统性偏差，用户在使用时间序列回归或跨性别比较时需谨慎处理这些潜在异质性。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了2009年至2024年间33个欧洲国家的劳动监察员数量及其按性别划分的详细数据，共计905条观测值。在经典的使用场景中，研究者常将其用于构建面板数据模型，分析劳动监察资源配置的时间演变趋势与国别差异。通过将时间序列与截面数据结合，可以揭示不同国家在劳动监察人力投入上的动态规律，为跨国比较研究提供坚实的数据基础。此外，该数据集也常被用于时间序列预测任务，借助历史观测值推算未来劳动监察员数量的变化趋势，从而评估劳动政策对监察覆盖能力的长远影响。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学中关于劳动监察资源配置及其性别维度的若干核心学术问题。长期以来，学界缺乏统一、可比的跨国数据来评估欧洲各国劳动监察员的规模与性别结构，导致相关研究多停留在个案分析层面。该数据集的发布填补了这一空白，使研究者能够量化分析女性在劳动监察领域的参与程度与变迁趋势，并探讨性别平等视角下公共劳动监察体系的演变。其深远意义在于推动了劳动治理领域的实证研究走向精细化与国际化，为后续评估劳动监察与工作条件改善之间的因果效应提供了可靠数据支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集可服务于国际组织与各国劳动部门的政策评估与资源规划。例如，国际劳工组织（ILO）可借助此数据监测成员国在劳动监察人力配置上的进展，识别监察能力薄弱的国家与时期，进而制定针对性的技术援助方案。欧洲各国劳动监察机构亦可利用该数据集进行自身人力资源的横纵向比较，优化性别平衡策略与人员招聘计划。此外，社会保障研究机构可将其与工伤发生率、劳动纠纷数量等指标结合，构建风险评估模型，辅助公共决策者合理调配监察资源，提升劳动执法效率。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲国家按性别划分的劳动监察员数量，是国际劳工组织ILOSTAT数据体系的重要组成部分。在劳动经济学与性别平等研究的前沿领域，该数据集为分析劳动监察资源配置的性别差异提供了关键视角。当前研究热点包括结合欧盟《性别平等战略》与《欧盟劳动监察指导原则》，利用该时间序列数据（2009-2024年，涵盖33国）追踪劳动监察队伍的性别构成变化趋势，评估不同国家在保障工作场所权利与促进平等机会方面的政策实效。其意义在于为设计更具包容性的劳动监察体系提供定量依据，助力实现可持续发展目标中关于体面劳动与性别平等的核心指标。