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World Bank Labor and Employment Data|劳动力市场数据集|就业数据数据集
收藏datacatalog.worldbank.org2024-10-25 收录
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https://datacatalog.worldbank.org/search/dataset/0038272
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该数据集包含全球各国的劳动力和就业相关数据，涵盖了就业率、失业率、劳动力参与率、工资水平等多个指标。数据按国家和时间序列提供，帮助分析和比较不同国家和地区的劳动力市场状况。
提供机构：
datacatalog.worldbank.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
World Bank Labor and Employment Data 数据集的构建基于全球多个国家和地区的官方统计数据，涵盖了从1960年至今的劳动力市场信息。该数据集通过与各国统计局、国际劳工组织等权威机构的合作，确保了数据的准确性和全面性。数据收集过程包括定期的问卷调查、人口普查以及经济普查，确保了数据的时效性和代表性。
特点
World Bank Labor and Employment Data 数据集具有高度的多样性和广泛的地理覆盖范围，涵盖了全球几乎所有国家和地区的劳动力市场数据。该数据集不仅包括传统的就业和失业率指标，还涵盖了劳动参与率、工资水平、工作时长等详细信息。此外，数据集还提供了按性别、年龄、教育水平等细分的人口统计数据，为深入分析提供了丰富的维度。
使用方法
World Bank Labor and Employment Data 数据集适用于多种研究目的，包括但不限于劳动力市场分析、经济发展趋势预测、社会政策评估等。用户可以通过World Bank的官方数据平台或相关统计软件直接访问和下载数据。在使用过程中，建议用户根据研究需求选择合适的时间段和地理区域，并结合其他相关数据集进行综合分析，以获得更全面的洞察。
背景与挑战
背景概述
世界银行劳动力与就业数据集（World Bank Labor and Employment Data）是由世界银行集团创建和维护的，旨在提供全球范围内关于劳动力市场和就业状况的详细信息。该数据集的创建始于20世纪末，主要研究人员包括世界银行的经济学家和政策分析师。其核心研究问题集中在劳动力市场的动态变化、就业结构、以及劳动力政策对经济发展的影响。这一数据集对宏观经济研究、政策制定以及国际发展领域具有深远的影响，为全球范围内的经济决策提供了重要的数据支持。
当前挑战
世界银行劳动力与就业数据集在解决劳动力市场和就业问题方面面临多项挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要从多个国家和地区的不同数据源进行整合，确保数据的全球一致性和准确性。其次，数据更新频率和质量控制是另一大挑战，尤其是在发展中国家，数据收集的基础设施和方法可能存在差异。此外，如何有效地分析和解读这些复杂的数据，以提供有针对性的政策建议，也是该数据集需要克服的重要问题。
发展历史
创建时间与更新
World Bank Labor and Employment Data数据集由世界银行创建，首次发布于20世纪90年代，旨在提供全球劳动力市场的详细数据。该数据集定期更新，最新版本通常每年发布一次，以反映全球劳动力市场的最新动态。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2000年首次引入电子数据格式，使得数据更易于访问和分析。2010年，世界银行进一步扩展了数据集的覆盖范围，涵盖了更多国家和地区的劳动力市场数据。2015年，数据集开始提供详细的性别和工作类型分类数据，为性别平等和劳动力市场研究提供了重要支持。
当前发展情况
当前，World Bank Labor and Employment Data已成为全球劳动力市场研究的重要资源，广泛应用于经济学、社会学和公共政策研究领域。数据集不仅提供了丰富的历史数据，还通过持续更新，帮助研究者和政策制定者跟踪全球劳动力市场的变化趋势。此外，数据集的开放获取政策促进了全球范围内的知识共享和合作研究，对推动全球劳动力市场的透明度和公平性具有重要意义。
发展历程
- 布雷顿森林会议召开，为世界银行（World Bank）的成立奠定了基础。
- 世界银行正式成立，开始其国际发展援助的工作。
- 世界银行开始收集和发布关于全球经济和社会发展的数据，包括劳动力和就业数据。
- 世界银行发布首个关于全球劳动力市场的综合报告，标志着其劳动力和就业数据集的初步形成。
- 世界银行开始通过其官方网站和数据库系统公开发布劳动力和就业数据，促进了数据的广泛应用。
- 世界银行推出世界发展指标（World Development Indicators），其中包括详细的劳动力和就业统计数据。
- 世界银行发布《世界发展报告》，其中劳动力和就业数据成为重要组成部分，为政策制定者提供了关键信息。
- 世界银行推出开放数据平台，使得劳动力和就业数据更加易于访问和使用，推动了全球数据共享和分析。
- 世界银行发布关于COVID-19对全球劳动力市场影响的特别报告，展示了其数据集在应对全球危机中的重要作用。
常用场景
经典使用场景
在全球经济研究领域，世界银行劳动力与就业数据集被广泛应用于分析各国劳动力市场的动态变化。该数据集涵盖了从就业率、失业率到劳动参与率等多维度指标，为学者和政策制定者提供了详尽的劳动力市场信息。通过这些数据，研究者能够深入探讨经济发展与劳动力市场之间的复杂关系，从而为宏观经济政策的制定提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，世界银行劳动力与就业数据集为政府和国际组织提供了重要的决策支持。例如，各国政府可以利用这些数据来监测和预测劳动力市场的变化，从而制定更为精准的就业政策和社会保障措施。国际组织如世界银行和国际劳工组织则通过该数据集评估全球劳动力市场的健康状况，为发展中国家提供针对性的技术援助和政策建议。此外，企业和投资者也利用这些数据来评估市场潜力和风险，优化人力资源配置。
衍生相关工作
世界银行劳动力与就业数据集的发布催生了大量相关的经典研究工作。例如，许多学者利用该数据集进行了跨国比较研究，探讨了不同经济体制下劳动力市场的表现与政策效果。此外，该数据集还促进了关于性别、年龄和教育程度对就业影响的深入研究，为性别平等和教育政策提供了实证支持。在技术应用方面，数据集的开放性也激发了机器学习和大数据分析在劳动力市场预测中的创新应用，推动了相关领域的技术进步。
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数据主题
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
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该数据集包含了用户与助手之间的对话，其中包含两个字段：用户发言和助手回应，均为字符串类型。训练集大小为38646852字节，共有44096条对话记录。
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Granary
Granary是一个包含25种欧洲语言的大规模语音识别和翻译数据集，由NVIDIA等多家机构联合创建。数据集通过伪标签技术生成，旨在解决低资源语言的语音处理问题。数据集包含约643,237.57小时的语音数据，经过精心筛选和处理，旨在提高数据质量并减少数据中的错误。该数据集可用于自动语音识别（ASR）和自动语音翻译（AST）等领域的研究，有助于提高语音模型在低资源语言上的准确性和鲁棒性。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
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The Sol Genomics Network (SGN) 是一个专注于茄科植物基因组学研究的在线数据库和资源平台。该数据集包含了大量关于番茄、马铃薯、辣椒等茄科植物的基因组、遗传图谱、分子标记、QTL（数量性状位点）分析、表达数据以及相关文献等信息。SGN 旨在促进茄科植物的遗传学和基因组学研究，支持全球科研人员进行数据共享和合作。
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arXiv 收录