electricsheepeurope/europe-ilo-ear-emtm-sex-cur-nb-median-monthly-earnings-of-employees-by-sex-and-cu

这是一个关于欧洲33个国家员工月收入中位数的表格数据集，数据按性别和货币进行细分。数据集覆盖1991年至2025年的时间范围，包含5,733个观测值，核心指标为按性别和货币划分的员工月收入中位数。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，涵盖了就业、工资等领域的权威统计信息。数据集包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、货币类型、观测值及其状态标志等字段，适用于表格分类、回归或时间序列预测等机器学习任务。This is a tabular dataset containing the monthly median employee income of 33 European countries, with data disaggregated by gender and currency. The dataset covers the period from 1991 to 2025 and includes 5,733 observations, with its core metric being the monthly median employee income categorized by gender and currency. The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), which features authoritative statistical information in fields such as employment and wages. The dataset comprises fields including country code, year, gender category (total, male, female), currency type, observation value and its status flag, and is suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression or 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）下设的ILOSTAT统计数据库，后者作为全球劳动统计的核心权威来源，整合了来自各国劳动力调查、家庭收入调查、企业普查及行政记录等多种微观数据。数据集通过调用ILOSTAT提供的REST API接口，直接提取了以“EAR_EMTM_SEX_CUR_NB”为标识的指标，并依据ISO3国家代码筛选出覆盖33个欧洲国家的观测值。原始数据经由ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，最终形成包含5733条观测记录、时间跨度从1991年至2025年的结构化表格数据，每条记录均附带来源标记以保障可追溯性。

特点

本数据集聚焦于欧洲地区雇员按性别与货币划分的中位数月收入指标，具有高度的专业性与针对性。其覆盖范围涵盖33个欧洲国家，时间序列长达34年，共计5733条观测值，为跨国家、跨时期的收入比较提供了丰富的数据基础。数据集的特色在于提供了精细的维度拆分，包括按性别（总、男性、女性）的分类统计，以及本地货币单位的数值记录。此外，每条观测均包含观测状态标识（如序列中断标记）和详细的来源与注释信息，有助于用户准确判断数据质量与一致性，从而在研究与分析中做出审慎的推断。

使用方法

该数据集以HuggingFace Datasets库为标准分发格式，用户可通过`load_dataset()`函数一键加载，并利用`to_pandas()`方法轻松转换至Pandas DataFrame，便于后续的数据探索与建模。对于特定国家的分析，可依据`ref_area`列进行筛选；若需研究单一指标的时间序列趋势，则可按指标代码过滤后按年份排序并可视化。此外，数据集支持通过透视表操作将长格式数据重塑为国家×年份的矩阵形式，为面板数据分析或跨国家横向比较提供便利。数据集遵循CC-BY 4.0许可协议，使用时应同时引用原始数据来源和再包装方Electric Sheep Europe。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布，并由Electric Sheep Europe重新打包整合至HuggingFace平台，旨在提供欧洲33个国家自1991年至2025年间员工性别与货币维度下的月收入中位数数据。ILOSTAT作为全球劳动力统计领域的权威来源，基于国家劳动力调查、家庭收入调查等多源数据，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，其研究问题聚焦于揭示欧洲区域内性别收入差距的时空演变规律。该数据集的推出为劳动经济学、性别平等政策评估及时间序列预测等研究领域提供了高价值的结构化数据基础，尤其为跨国横向比较与纵向趋势分析提供了关键支撑。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心问题在于劳动力市场中性别收入差异的量化监测与跨区域可比性挑战，传统数据源常因各国统计口径、货币单位及调查方法差异而难以实现标准化集成。在构建过程中，面临的数据整合挑战尤为突出，涵盖多来源数据（如劳动力调查、行政记录）的融合、年度频率与月度/季度细分数据的取舍，以及ILO对同一国家-年份组合多源数据时‘最佳来源’的筛选策略。此外，数据质量标注体系（如观测状态标志B表示序列中断）的规范化处理，以及性别细分维度（SEX_T/M/F）仅针对特定指标发布的数据稀疏性问题，均对后续建模与推理任务提出了预处理与缺失值处理的附加要求。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会科学交叉研究中，该数据集最经典的应用场景在于构建多国面板数据以分析欧洲劳动力市场的结构性变迁。研究者可以借助覆盖33个欧洲国家三十余年（1991至2025年）的月度收入中位数观测值，按性别与计价货币进行维度切分，系统考察不同国家间薪资水平的时间演化轨迹与跨国异质性。数据经国际劳工组织（ILO）标准化处理并附有来源标签，为追踪各国劳动力调查方法差异对收入统计的影响提供了坚实基础，尤其适用于纵向比较与周期波动分析。

实际应用

在实际政策设计与国际机构监测中，该数据集被广泛用于欧盟层面社会包容性指标的动态追踪。各国劳工部门与研究人员可基于这些时序记录，监控特定行业或区域在特定币种下的薪资增长是否跟上通胀步伐，从而及时提出调整社会保障基准的建议。此外，跨国企业人力资源分析团队亦可借助此数据，在制定外派员工薪酬包或开展内部薪酬公平性审查时，获取可信的劳动市场基准参照，以提升薪资决策的证据基础与合规性。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列围绕欧洲收入中位数空间扩散效应的计量研究。大量后续工作利用其面板结构构建了包含国家固定效应与时间趋势的回归模型，揭示欧盟东扩进程中新成员国的薪资追赶路径。另有一些经典研究将收入中位数与劳动参与率、教育回报率等指标进行多维联动分析，以阐释不同福利体制下性别收入差异的收敛模式。数据亦被集成至交互式可视化平台与劳动统计仪表盘，为学界与政策智库提供了可复现的基准分析框架，推动了劳动市场比较研究的方法论标准化。