electricsheepeurope/europe-ilo-ees-tees-sex-mts-nb-employees-by-sex-and-marital-status-thousands

该数据集名为按性别和婚姻状况划分的雇员（千人）| 欧洲（ILOSTAT），是一个表格型数据集，专注于时间序列预测、表格分类和回归任务。它包含14,402条观测数据，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1983年至2025年。数据集的核心指标是EES_TEES_SEX_MTS_NB，即按性别和婚姻状况划分的雇员数量（以千人为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动力统计的主要来源，通过国家劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录收集数据。数据集经过ILO使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，并通过Electric Sheep Europe重新打包，以提供一致的ML就绪格式。数据模式包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、性别分类（总计、男性、女性）、婚姻状况分类、观测年份、观测值、观测状态标志以及相关注释。数据按性别维度进行细分，提供SEX_T（总计）、SEX_M（男性）和SEX_F（女性）三个唯一值。数据质量方面，数据为年度频率，ILO会选择最佳来源处理同一国家×年份的多个数据源，且细分列仅在指标发布该细分时非空。数据集旨在用于劳动力市场分析、经济研究和机器学习建模，支持按国家筛选、时间序列分析和数据透视等操作。The dataset is named Employees by sex and marital status (thousands) | Europe (ILOSTAT) and is a tabular dataset focused on time-series forecasting, tabular classification, and regression tasks. It contains 14,402 observations across 39 European countries, spanning from 1983 to 2025. The core indicator is EES_TEES_SEX_MTS_NB, which represents Employees by sex and marital status (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics, compiled from national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. The dataset is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and repackaged by Electric Sheep Europe to provide a consistent ML-ready format. The schema includes columns for country code, country name, data source, indicator code, indicator label, sex disaggregation (total, male, female), marital status classification, observation year, observed value, observation status flags, and relevant notes. The data is disaggregated by sex, with three unique values: SEX_T (total), SEX_M (male), and SEX_F (female). In terms of data quality, the data is annual in frequency; ILO selects the best source when multiple sources exist for the same country×year, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is intended for labour market analysis, economic research, and machine learning modeling, supporting operations such as filtering by country, time-series analysis, and data pivoting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Europe从国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库中重新打包而成。ILOSTAT作为全球劳工统计的核心枢纽，汇集了各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多源数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化调和。构建过程中，数据通过ILOSTAT的REST API直接提取指标EES_TEES_SEX_MTS_NB，并依据ISO3国家代码筛选出39个欧洲国家，最终形成涵盖1983至2025年的14,402条观测记录，每条数据均标注来源标签以确保可追溯性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载该数据集，利用load_dataset函数获取训练集并转换为Pandas数据框。加载后，可依据ref_area字段筛选特定国家，或按indicator字段提取目标指标，进而执行时间序列可视化与趋势分析。通过pivot_table方法可将数据重塑为国家与年份的交叉矩阵，便于跨国比较。数据集同时提供了引用信息与开源许可，使用者需遵循cc-by-4.0协议，并同时引用ILO原始来源与Electric Sheep Europe的再打包工作。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）自1919年成立以来，始终致力于全球劳动统计的标准化与传播。其核心数据库ILOSTAT汇集了200余个经济体的劳动力调查数据，为就业、失业、工资等指标提供权威参考。在此背景下，Electric Sheep Europe于2025年对ILOSTAT中‘按性别和婚姻状况分类的雇员人数’欧洲子集进行重新封装，覆盖1983至2025年间39个欧洲国家的14,402条观测记录。该数据集回应了性别与婚姻状态对就业影响的长期追踪需求，为劳动经济学、社会政策及时间序列预测研究提供了精细化的面板数据基础。

当前挑战

该数据集所面临的挑战兼具领域与构建双重维度。领域层面，雇员按性别和婚姻状况的分类统计需应对各国劳动力调查口径差异、婚姻状态定义演变以及非全职就业计量偏差等问题，这要求研究者审慎处理跨国比较中的概念不等价性。构建层面，ILOSTAT原始数据存在来源繁杂、时间序列断裂及部分观测值可靠性不足等固有缺陷，重封装过程需在保持数据完整性的同时，借助源标签与状态标志实现溯源，并应对不同国家年份覆盖不均衡所带来的插补与建模困难。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉领域，性别与婚姻状况历来被视为塑造就业参与模式的关键社会人口学变量。该数据集最为经典的使用场景在于构建跨国面板数据，以剖析欧洲39国自1983年至2025年间雇员数量的动态演变。研究者可依据性别与婚姻状况的双重维度，对雇员规模进行细致分解，进而比较不同婚姻状态群体在劳动力市场中的相对地位变迁。时间序列预测与跨国比较分析构成了该数据集的核心应用方向，尤其适合探究宏观经济周期、家庭政策变革与婚姻结构转型如何交互影响雇员的性别构成与婚姻状态分布。

解决学术问题

长期以来，婚姻状况对女性劳动参与率的影响、性别就业差距的成因解析、以及家庭结构变迁与劳动力市场表现的关联性，始终是学术研究的焦点议题。该数据集凭借其跨国、长时段、分性别的细致观测，为解决上述问题提供了坚实的经验基础。通过匹配婚姻状态与就业身份，研究者能够更精准地估计婚姻溢价或惩罚效应，检验家庭分工理论在跨国情境下的适用性。其权威的ILO标准化方法保障了跨国家数据的可比性，从而推动了关于性别平等政策、家庭政策与就业结果之间因果关系的实证检验。

实际应用

在公共政策制定与劳动力市场监测中，该数据集发挥着不可替代的实用价值。国际组织与各国劳工部门可借助其识别不同婚姻状态群体在就业市场中的脆弱性，据此设计更具靶向性的社会保障与就业促进措施。企业人力资源部门亦可参考跨国趋势，优化多元化招聘策略与家庭友好型福利体系。咨询机构与智库利用该数据进行欧洲劳动力市场风险评估与国别比较研究，为投资决策和区域发展规划提供量化支撑。数据集的时间跨度与地理覆盖使其成为监测欧洲就业结构转型的实用工具。

数据集最近研究

最新研究方向

在劳动经济学与性别研究交汇的前沿，该数据集正被用于探究婚姻状况如何与性别交互，塑造欧洲各国雇员规模的长期演变。研究者借助时间序列预测与面板回归方法，识别不同婚姻状态群体就业波动的结构性断点，并与家庭政策、税收制度等宏观变量关联。近年性别平等议题升温及后疫情劳动力市场重构，使该数据成为评估政策干预效果、监测脆弱群体就业轨迹的关键证据来源，为跨国比较与精准就业政策制定提供量化基础。