electricsheepeurope/europe-ilo-emp-publ-sex-jbt-nb-public-sector-employment-by-sex-and-working-time-a

该数据集包含欧洲公共部门就业的统计数据，按性别和工作时间安排分类，以千人为单位。数据覆盖14个欧洲国家（包括阿尔巴尼亚、奥地利、波斯尼亚和黑塞哥维那、法国、希腊、北马其顿、摩尔多瓦、黑山、波兰、塞尔维亚、斯洛伐克、西班牙、瑞士和英国），时间跨度为1987年至2025年，共2889个观测值。核心指标为EMP_PUBL_SEX_JBT_NB，即“公共部门就业按性别和工作时间安排分类（千计）”，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过劳动力调查等官方来源收集，并经过ILO的统计方法协调。数据集包含多个列，如国家代码、性别分类（总计、男性、女性）、年份、观测值及其状态注释，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains statistics on public sector employment in Europe, disaggregated by sex and working time arrangement, in thousands. It covers 14 European countries (including Albania, Austria, Bosnia and Herzegovina, France, Greece, North Macedonia, Moldova, Montenegro, Poland, Serbia, Slovakia, Spain, Switzerland, and the United Kingdom) from 1987 to 2025, with 2,889 observations. The core indicator is EMP_PUBL_SEX_JBT_NB, which stands for Public sector employment by sex and working time arrangement (thousands). Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, collected through official sources such as labour force surveys, and harmonized using ILO statistical methods. The dataset includes columns such as country code, sex classification (total, male, female), year, observed value, and status notes, making it suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，经由Electric Sheep Europe团队重新封装并发布至HuggingFace平台。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接拉取，具体端点指向指标代码为EMP_PUBL_SEX_JBT_NB的公共部门就业数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，其数据经过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准化流程进行协调处理，原始微观数据来源于各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录，确保了跨国家、跨时段的数据可比性与一致性。最终数据集以Parquet格式存储，包含2,889条观测记录，覆盖14个欧洲国家，时间跨度从1987年至2025年，所有数据均遵循CC-BY-4.0许可协议开放使用。

特点

该数据集的核心特征在于其聚焦公共部门就业的精细化维度，不仅按性别（总人数、男性、女性）进行细分，还纳入了工作时间安排这一分类变量，为分析欧洲公共部门劳动力市场的结构性特征提供了数据基础。数据集合了14个欧洲国家长达近40年的年度时间序列观测值，每个观测均包含详细的元数据，如数据来源标签、观测状态标识（如临时值、不可靠值）以及数据处理注释（如方法修订造成的序列中断），确保了数据使用的透明度与可追溯性。此外，针对同一国家与年份存在多个数据来源的情况，ILO优先采用其选定的“最佳来源”，进一步提升了数据质量。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集，只需一行代码`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-emp-publ-sex-jbt-nb-public-sector-employment-by-sex-and-working-time-a")`即可获取训练集，随后利用`to_pandas()`方法转换为Pandas DataFrame进行后续分析。数据集中包含国家代码、性别、工作时间安排等多个分类维度，用户可根据研究需求灵活筛选。例如，通过`ref_area`列过滤特定国家的子集，或利用`indicator`列聚焦单一指标并绘制时间序列图。对于面板数据分析，可通过透视表功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家的时间序列计量分析。数据已按年度频率整理，后续可直接应用于分类、回归或时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

公共部门就业作为劳动力市场的重要组成部分，其性别与工时结构的精准刻画对于审视欧洲各国的就业政策与性别平等进展具有关键意义。该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库于2025年构建并经由Electric Sheep Europe重新封装，囊括了1987年至2025年间14个欧洲国家的2889条观测记录。数据集以公共部门就业按性别与工时安排的绝对数量为核心指标，旨在解决劳动统计学中因跨国数据标准不统一而导致的比较难题，为宏观劳动力分析、政策评估及性别经济学研究提供了高粒度的时间序列基础。其发布显著降低了研究者从原始ILO接口提取并清洗结构化数据的门槛，推动了相关领域实证分析的标准化与可复现性。

当前挑战

该数据集构建与应用的挑战主要体现在三个方面。其一，领域核心问题在于公共部门就业数据的跨国可比性：尽管ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行统一化，但各国原始数据源（如劳动力调查与行政记录）在方法论与覆盖面上存在固有差异，导致时序中的断裂标记（如'方法论修订'）必须被谨慎处理。其二，数据稀疏性挑战显著，14个国家中仅有少数如希腊（306条）和波兰（285条）拥有较长序列，而黑山等国的观测仅始于2011年，这种不均衡的时空覆盖对跨国家面板建模构成偏误风险。其三，构建过程中的技术挑战涉及从异构API多阶段抽取、状态标记（如'不可靠'标志）的编码保留，以及将其转换为适于机器学习与时间序列推理的规整结构，需在数据保真度与易用性间取得精细平衡。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共管理研究中，该数据集常被用于分析欧洲各国公共部门就业的历史演变与结构性特征。研究者可利用其涵盖14个国家、近四十年（1987-2025年）的观测数据，构建面板数据模型，考察公共部门就业规模在不同性别与工时安排下的动态变化。该数据集为时间序列预测与回归分析提供了标准化的跨年度指标，尤其适用于评估经济周期、政策改革与公共部门就业之间的关联机制，是理解欧洲劳动力市场制度差异的重要工具。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列围绕欧洲公共就业结构展开的经典研究工作。基于ILOSTAT统一规范的公共部门就业指标，学术社区已产出涉及性别就业差异的横向比较研究、工时安排制度变迁的纵向分析以及经济危机冲击下的公共就业韧性评估。部分工作聚焦于将单一就业指标与宏观经济变量（如GDP增长率、财政支出）结合，构建计量模型以揭示公共部门就业的内在驱动因素。此外，该数据集作为高质量、公开可用的劳动力数据源，亦被集成至多个欧洲劳动力市场数据门户与跨学科研究平台，成为连接官方统计与学术分析的桥梁，推动了公共就业领域的知识积累与方法论创新。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲公共部门就业的性别与工时结构演变，为理解劳动力市场中的性别平等与就业质量提供了关键视角。当前研究前沿集中于利用ILOSTAT的高质量时间序列数据，分析欧洲14国1987至2025年间公共部门就业的性别差异与工时安排模式。结合欧盟持续推动的《性别平等战略2020-2025》与ILO的体面劳动议程，学者们正通过现代统计建模与时间序列预测，揭示后疫情时代公共就业中女性参与率、非全日制工作占比及制度性变化趋势。该数据集的长期跨度与多维度分类，为评估政策干预效果、预测劳动力供需缺口及比较欧洲各国公共部门改革路径提供了不可或缺的基础，其价值在性别包容性增长与公共财政可持续性的热点辩论中愈发凸显。