electricsheepeurope/europe-ilo-emp-care-sex-jbt-nb-care-employment-by-sex-and-working-time-arrangemen

该数据集包含欧洲15个国家的2222个有偿护理工作者观测数据，时间跨度为1996年至2025年，涵盖1个具体指标：EMP_CARE_SEX_JBT_NB，即按性别和工作时间安排分类的护理就业人数（以千人为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过筛选和标准化处理，包括国家代码、数据来源、性别分类、观测年份和值等字段。数据集主要用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，适用于分析欧洲护理就业趋势和性别差异。--- 许可证：CC BY 4.0 语言： - 英语 任务类别： - 表格分类 - 表格回归 - 时间序列预测 多语言属性：单语言 数据规模： - 1000<n<10000 标签： - 表格数据 - 欧洲 - ILOSTAT - 有偿护理工作者 - 国际劳工组织（International Labour Organization, ILO） - 劳工 - 就业 友好名称："按性别与工作时间安排划分的护理就业人数（千人）| 欧洲（ILOSTAT）" --- # 按性别与工作时间安排划分的护理就业人数（千人）| 欧洲（ILOSTAT） 🇪🇺 **2222条观测** · **15个欧洲国家** · **1996–2025年** · *由[Electric Sheep Europe](https://huggingface.co/electricsheepeurope)重新打包*      ## 简而言之 本数据集包含覆盖15个欧洲国家、时间跨度为1996至2025年的**2222条有偿护理工作者**相关观测数据，涵盖**1项独立指标**。 ## 关于数据源 **ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库）**是国际劳工组织（International Labour Organization, ILO）的中央统计数据库，是全球领先的劳工统计权威来源。其汇编了就业、失业、薪资、工作时长、童工、非正规经济、社会保障、职业伤害以及可持续发展目标体面工作目标等各类指标，数据来源于全国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查与行政记录。该数据库覆盖200余个经济体，由国际劳工组织统计部门负责数据的标准化协调。 - **数据源**：[ILOSTAT](https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_CARE_SEX_JBT_NB) - **发布方**：国际劳工组织（International Labour Organization, ILO） - **许可证**：[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) - **主题**：有偿护理工作者 ## 数据处理方法 数据直接从ILOSTAT的REST API接口`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EMP_CARE_SEX_JBT_NB`获取，并筛选出欧洲地区的ISO 3位国家代码。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（International Conference of Labour Statisticians, ICLS）的定义对原始调查微观数据进行标准化协调；数据来源信息将在`source.label`列中标记，以保证可追溯性。 ## 地理覆盖范围 15个欧洲国家，以下按数据行数排序展示前若干条记录： | 国家 | 数据行数 | 起始年份 | 结束年份 | |---------|-----:|-----------:|----------:| | `CHE` | 270 | 1996 | 2025 | | `GBR` | 248 | 2005 | 2025 | | `SVK` | 201 | 1998 | 2023 | | `FRA` | 180 | 2005 | 2024 | | `GRC` | 180 | 2006 | 2025 | | `MKD` | 180 | 2006 | 2025 | | `BIH` | 171 | 2006 | 2024 | | `AUT` | 135 | 2011 | 2025 | | `PRT` | 135 | 2011 | 2025 | | `CZE` | 126 | 2011 | 2024 | | `ALB` | 126 | 2010 | 2024 | | `SRB` | 117 | 2007 | 2019 | | `BLR` | 81 | 2016 | 2024 | | `ITA` | 63 | 2014 | 2020 | | `ESP` | 9 | 2011 | 2011 | ## 指标（示例） - `EMP_CARE_SEX_JBT_NB` — 按性别与工作时间安排划分的护理就业人数（千人） ## 数据结构 | 字段名 | 数据类型 | 字段说明 | 示例 | |--------|------|-------------|---------| | `ref_area` | `string` | ISO 3166-1 alpha-3 国家代码 | `ALB` | | `ref_area.label` | `string` | 英文国家名称 | `Albania` | | `source` | `string` | ILOSTAT数据源代码（如劳动力调查） | `BA:480` | | `source.label` | `string` | 英文数据源名称 | `LFS - Labour Force Survey` | | `indicator` | `string` | ILOSTAT指标代码 | `EMP_CARE_SEX_JBT_NB` | | `indicator.label` | `string` | 英文指标名称 | `Care employment by sex and working ti…` | | `sex` | `string` | 按性别拆分的维度（`SEX_T`=总计，`SEX_M`=男性，`SEX_F`=女性） | `SEX_T` | | `sex.label` | `string` | — | `Total` | | `classif1` | `string` | 第一分类变量（年龄、教育程度、就业身份等） | `JBT_TIME_TOTAL` | | `classif1.label` | `string` | — | `Working time arrangement: Total` | | `time` | `int64` | 观测年份 | `2024` | | `obs_value` | `float64` | 观测指标值（单位详见指标定义） | `114.723` | | `obs_status` | `string` | 观测状态标记（如临时、不可靠） | `U` | | `obs_status.label` | `string` | — | `Unreliable` | | `note_indicator` | `string` | — | `I11:264` | | `note_indicator.label` | `string` | — | `Break in series: Methodology revised` | | `note_source` | `string` | — | `R1:3513` | | `note_source.label` | `string` | — | `Repository: ILO-STATISTICS - Micro da…` | ## 拆分维度 以下字段提供数据拆分维度： - **`sex`**（共3个唯一值）：`SEX_T`、`SEX_M`、`SEX_F` ## 数据质量与注意事项 - 数据为年度频率。部分指标同时发布月度或季度序列，但本数据集未包含此类数据。 - 当同一国家×年份的指标存在多个数据源时，将采用国际劳工组织选定的「最优数据源」。 - 拆分字段（`sex`、`classif1`、`classif2`）仅在指标支持对应拆分维度时才非空。 ## 使用方法 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-emp-care-sex-jbt-nb-care-employment-by-sex-and-working-time-arrangemen") df = ds["train"].to_pandas() print(df.head()) ### 按单一国家筛选 python germany = df[df["ref_area"] == "DEU"] ### 单一指标的时间序列数据 python sample = (df[df["indicator"] == "EMP_CARE_SEX_JBT_NB"] .sort_values("time")) sample.plot(x="time", y="obs_value", title="EMP_CARE_SEX_JBT_NB") ### 转换为国家×年份矩阵 python matrix = (df[df["indicator"] == "EMP_CARE_SEX_JBT_NB"] .pivot_table(index="time", columns="ref_area", values="obs_value")) print(matrix.tail()) ## 引用格式 bibtex @misc{europe_ilo_emp_care_sex_jbt_nb_care_employment_by_sex_and_working_time_arrangemen_2025, title = {Care employment by sex and working time arrangement (thousands) | Europe (ILOSTAT)}, author = {International Labour Organization (ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_CARE_SEX_JBT_NB}, publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Europe}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-ilo-emp-care-sex-jbt-nb-care-employment-by-sex-and-working-time-arrangemen}} } ## 许可证 本数据集采用[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)协议发布。原始数据版权归国际劳工组织（International Labour Organization, ILO）所有。使用本数据集时，请同时引用上述原始数据源与Electric Sheep Europe的重新打包版本。 ## 关于Electric Sheep Electric Sheep Europe是Electric Sheep项目的一部分，该项目旨在构建HuggingFace上面向欧洲的统一、适配机器学习的数据层。我们从权威开源数据源获取数据，对其schema进行标准化，以Parquet格式打包，并发布格式统一的数据集卡片，使研究人员与开发者可通过`load_dataset()`函数在数秒内开始使用数据。浏览完整数据集集合：[huggingface.co/electricsheepeurope](https://huggingface.co/electricsheepeurope) --- _数据溯源：2026-05-28通过Electric Sheep管道摄入。源URL：https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_CARE_SEX_JBT_NB_

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，通过其REST API直接获取指标代码为EMP_CARE_SEX_JBT_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的统一定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行协调与标准化。数据经电气羊欧洲团队二次封装，以Parquet格式发布，确保研究者可通过HuggingFace的load_dataset()函数直接加载使用。

特点

数据集包含来自15个欧洲国家、横跨1996年至2025年的2222条观测记录，聚焦于“按性别与工作时间安排划分的护理就业人数（千计）”这一核心指标。数据维度涵盖性别（总、男、女）及工作时间安排分类，并附有来源标签、观测状态标志及注释信息，便于用户追溯数据质量与修订历史。其时间跨度长、地域覆盖广，为研究欧洲护理劳动力市场的时间演变与性别差异提供了宝贵素材。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库轻松调用该数据集，示例代码为`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-emp-care-sex-jbt-nb-care-employment-by-sex-and-working-time-arrangemen")`，并将结果转换为Pandas DataFrame以便分析。支持按国家代码筛选特定区域数据、基于时间序列绘制指标变化曲线，以及通过数据透视表构建国家×年份矩阵，满足从单变量趋势分析到多国面板数据建模的多样化需求。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与社会政策研究领域，护理工作的性别化分工与就业模式一直是核心议题。随着欧洲人口老龄化加剧与照护需求激增，追踪不同性别与工时安排下护理从业者的规模及其演变趋势，成为评估劳动力市场包容性与可持续性的关键。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司基于ILOSTAT旗舰数据库构建，Electric Sheep Europe于2025年完成重包装。数据集聚焦15个欧洲国家1996至2025年间有偿护理工作者就业数据，按性别与工时安排进行细分，共计2222条观测记录，为量化护理劳动参与、国家间对比分析及政策效果评估提供了标准化、可复现的数据基础。其影响力体现在为性别平等与体面工作等可持续发展目标（SDGs）的实证研究提供了权威指标。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战涵盖领域问题与构建过程两个层面。在领域问题层面，护理就业的定义与分类标准因国家统计体系而异，不同来源的数据在“护理工作者”界定、行业覆盖范围及工时统计口径上存在差异，导致跨国可比性受限。同时，数据覆盖的15个国家在时间序列的完整性与连续性上参差不齐，部分国家存在年度数据缺失或历史数据不可及的情况，增加了趋势分析的难度。在构建过程中，原始数据来源于各国劳动力调查、家户收支调查等多源异构渠道，需依赖国际劳工组织复杂的协调与标准化流程（如ICLS定义），这一过程中的数据清洗、标志位处理（如断层标记、不可靠值标注）以及跨来源优先录用规则的设计，均对数据一致性与可解释性构成挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1996年至2025年间欧洲15个国家关于有偿护理工作者就业情况的年度观测数据，共计2222条记录，涵盖按性别与工作时间安排划分的就业人数统计。其经典使用场景在于作为时间序列分析与面板数据建模的基准输入，研究者可通过该数据追踪欧洲各国护理行业劳动力市场的长期演变趋势，并借助性别与工作模式等维度进行细粒度比较，从而揭示护理经济在不同社会经济背景下的结构性特征。

实际应用

在实际应用中，该数据集可为多国政府机构、国际组织及政策智库提供数据支撑，用于监测联合国可持续发展目标中体面工作与经济增长指标的实现进展。具体场景包括：支持欧盟委员会评估成员国护理行业就业政策的效果，辅助国家统计局优化劳动力调查的指标设计，以及帮助非政府组织识别从事护理工作群体的就业脆弱性，从而针对性制定改善女性就业质量与缩小性别薪酬差距的干预措施。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列基于ILOSTAT标准化框架的劳动力市场计量研究，例如利用固定效应模型探讨护理行业就业波动与宏观经济周期的关联，或采用分解方法解析性别就业差距的时间演化路径。此外，该数据常与欧洲社会调查或欧盟劳动力量调查等微观数据进行匹配，以构建综合性的护理工作者福祉模型，推动了计算社会科学与公共政策分析领域关于非正规护理劳动转移支付的定量研究进展。