electricsheepeurope/europe-ilo-ear-emta-sex-geo-cur-nb-average-monthly-earnings-of-employees-by-sex-rural

该数据集包含欧洲31个国家从2000年至2025年的员工平均月收入数据，按性别、农村/城市地区和货币进行细分。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，涵盖15,306个观测值，指标为“Average monthly earnings of employees by sex, rural / urban areas and currency”。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、分类变量（如地区类型、货币类型）、观测年份、观测值、观测状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，确保一致性和可追溯性。This dataset contains average monthly earnings data for employees across 31 European countries from 2000 to 2025, disaggregated by sex, rural/urban areas, and currency. Sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT statistical database, it includes 15,306 observations with the indicator Average monthly earnings of employees by sex, rural / urban areas and currency. The dataset features columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification (total, male, female), classification variables (e.g., area type, currency type), observation year, observed value, and observation status, making it suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is published at an annual frequency and harmonized by ILO for consistency and traceability.

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）旗下的ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API接口直接拉取原始指标数据，并基于欧洲ISO3国家代码进行地理范围过滤，最终汇集形成包含15,306条观测记录的欧洲劳动力薪资专题数据集。在构建过程中，ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元微观数据进行规范化处理，确保数据口径的一致性与国际可比性。数据集以Parquet格式封装，并借助Electric Sheep Europe管线完成统一的元数据卡片标注与发布，旨在为机器学习和统计分析提供开箱即用的结构化数据资源。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库一键加载该数据集，调用`load_dataset()`方法即可获取训练集对象，并快速转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型的使用路径包括按国家代码筛选特定国家的子集、对指标进行时序排序与可视化，以及利用透视表构建国家×年份的矩阵，以便观察区域间的薪资演变趋势。数据集结构清晰、字段语义完整，适用于分类、回归及时序预测等任务场景，同时可结合`obs_status`等元数据列对异常观测进行标记或剔除，提升分析模型的稳健性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，经Electric Sheep Europe重新打包，聚焦于欧洲31个国家2000至2025年间雇员平均月薪的性别与城乡差异。研究核心在于揭示劳动力市场中薪资结构的空间异质性与性别不平等动态，为劳动经济学、社会政策及可持续发展目标（SDG）提供量化依据。凭借ILOSTAT数据库的权威性与跨时期、跨国别的系统整合，该数据集已成为分析欧洲薪资演变趋势、评估政策干预效果的关键资源，尤其在弥合宏观统计数据与微观实证研究之间的鸿沟方面具有显著影响力。

当前挑战

数据集面临的核心挑战在于多源数据的高度异质性：各国调查方法（如劳动力调查与行政记录）、货币单位及城乡分类标准不统一，需依赖ILO的标准化调和流程，但调和本身可能引入测量误差与信息损失。此外，时间序列中的结构性断点（如2020年疫情导致的薪资波动）与数据标记缺失（如“break in series”状态）为趋势分析增加了不确定性。构建过程中，跨年度、跨国的数据对齐需处理不同报告周期与来源优先级的选择偏差，而城乡维度细粒度不足则限制了空间不平等研究的精准性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2000年至2025年间31个欧洲国家按性别及城乡地域划分的雇员平均月收入信息，共计15306条观测样本，是劳动经济学与区域发展研究领域极具价值的纵向时空数据资源。研究者可借助此数据集构建面板数据模型，深入剖析欧洲各国薪资水平的演变趋势、性别薪酬差距的消长规律以及城乡收入分化的动态特征。其标准化的指标编码与丰富的分类维度，为开展跨国比较分析、评估劳工政策成效及追踪体面劳动目标的实现进程提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了跨国劳动力市场研究中长期存在的数据碎片化与口径不统一问题。源自国际劳工组织ILOSTAT的权威统计，为追踪欧洲地区按性别与地域细分的薪资不平等现象、探究经济周期对劳动报酬的影响机制、解读最低工资制度与集体谈判协议的实际效应等学术议题提供了可靠的数据支撑。通过这些精细维度的数据分析，学者能够更准确地测度社会包容性增长的程度，为推进性别平等与区域协调发展等可持续发展目标贡献实证依据。

实际应用

在实际应用中，该数据集是政策制定者与社会经济研究机构开展循证决策的重要工具。欧盟委员会及各成员国劳动部门可据此监测各国劳动力市场的薪酬动态，评估不同性别群体在城乡间的经济参与状况，从而优化就业促进与社会保障政策。同时，国际发展组织可利用该数据识别收入分配中的结构性短板，指导扶贫与区域均衡发展项目的设计。企业人力资源部门亦可参考其宏观趋势，制定更具竞争力的薪酬策略，以吸引和保留多元化人才。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲31国按性别与城乡地域划分的员工平均月收入时序演变，为区域劳动力市场不平等研究提供了高颗粒度的纵向数据支撑。当前前沿研究方向之一是利用该数据跟踪后疫情时代欧洲各国薪酬差距的修复轨迹，特别是性别收入鸿沟与城乡经济韧性之间的耦合关系。结合ILOSTAT的标准化统计框架，研究者可将其与欧盟性别平等指数、最低工资政策等外部指标联合建模，揭示制度变迁对劳动力报酬结构的异质性影响。该数据集的跨年度覆盖特性使其在预测性分析中亦具重要价值，例如通过时间序列分解与因果推断，评估通货膨胀冲击下不同群体的实际购买力变迁，从而为欧洲社会政策制定者提供基于证据的薪酬公平决策参考。