electricsheepeurope/europe-ilo-emp-tour-sex-age-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-age-thousands

该数据集包含来自ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库）的旅游业就业数据，涵盖欧洲1个国家（英国，GBR），时间范围为2009年至2025年，共459个观测值。数据指标为“按性别和年龄划分的旅游业就业人数（千）”，按性别（总计、男性、女性）和年龄分类进行细分。数据集以表格形式提供，包括国家代码、指标标签、来源、年份、观测值等列，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据经ILO标准化处理，来自劳动力调查等权威来源，并遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains tourism sector employment data from ILOSTAT (ILOs central statistics database), covering 1 European country (United Kingdom, GBR) from 2009 to 2025, with 459 observations. The indicator is Tourism sector employment by sex and age (thousands), disaggregated by sex (total, male, female) and age categories. The data is provided in tabular format, including columns such as country code, indicator label, source, year, observed value, etc., suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. Data is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians definitions, sourced from authoritative surveys like labour force surveys, and released under CC-BY-4.0 license.

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统计数据库，通过REST API直接提取指标EMP_TOUR_SEX_AGE_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议的标准化定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行统一整合，确保数据可比性。数据集由Electric Sheep Europe重新封装，以Parquet格式发布，并附有统一的数据集卡片，方便研究人员快速调用。

特点

数据集包含459条观测记录，覆盖英国一个欧洲国家，时间跨度为2009年至2025年。核心指标为旅游业就业人数（按性别和年龄分列，单位：千），并提供性别（男性、女性、总计）和年龄组（如15岁以上）等细分维度。数据以逐年频率呈现，并标注数据来源与观测状态，具备较高的透明度和可追溯性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，使用load_dataset()函数即可获得pandas DataFrame格式的表格数据。支持按国家（如ref_area字段）或指标（indicator字段）进行筛选，并能轻松构建时间序列图或透视矩阵。典型用法包括过滤特定国家的观测记录、按年份排序绘图，以及将数据重塑为国家×年份的矩阵进行后续分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司创建，依托其核心统计数据库ILOSTAT，聚焦于欧洲地区旅游业就业人口按性别与年龄的分布状况。数据集涵盖2009年至2025年间英国（GBR）的459条观测记录，核心研究问题旨在通过标准化指标EMP_TOUR_SEX_AGE_NB，量化旅游部门的劳动力构成及其时序变化。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT通过整合各国劳动力调查与行政记录数据，为旅游经济学、性别平等研究及劳动力市场政策评估提供了关键数据支撑。Electric Sheep Europe于2025年对该数据进行重封装，以机器学习友好格式发布，显著降低了研究者获取与处理时间序列劳动统计数据的门槛。

当前挑战

该领域首先面临的核心挑战在于旅游部门就业统计的复杂边界界定——旅游活动涉及跨行业分散特征，使得精确归因劳动力数据易产生系统性偏差。构建过程中，ILOSTAT需调和各国不同的调查设计、分类标准与采样方法，尤其当同一国家存在多源调查时，需依据ICLS定义筛选“最佳来源”，导致部分观测值带有暂定性或可靠性标识。此外，年度频率数据虽平滑了季节性波动，却掩盖了旅游就业的高日内、月间波动特征；而性别与年龄分组虽提供基础分解维度，却难以捕捉职业类别、雇佣形式（全职/兼职）等更深层结构异质性，限制了微观政策模拟的精度。

常用场景

经典使用场景

欧洲旅游业就业数据集（europe-ilo-emp-tour-sex-age-nb-tourism-sector-employment-by-sex-and-age-thousands）涵盖2009至2025年间英国旅游业就业人数，按性别与年龄维度细分，共计459条观测记录。该数据集最经典的用途在于支持时间序列预测与面板数据分析，研究者可借此构建就业趋势模型，揭示不同人口群体在旅游业中的动态演变规律。依托ILOSTAT标准化的劳动统计体系，数据具备跨年度可比性，为评估旅游业的周期性波动与结构性变化提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学中关于旅游就业的非正规性、性别差异与代际更替等核心议题。通过提供按性别和年龄细分的官方统计数据，研究者得以量化女性与青年在旅游就业中的参与率及变化趋势，填补了服务业就业研究中微观结构数据的空白。其价值在于将宏观就业总量与人口特征相结合，推动了对旅游就业脆弱性、季节性依赖及政策响应机制的因果推断与定量评估。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界已衍生出旅游就业弹性分析、性别就业差距动态分解及年龄结构变迁影响评估等一系列经典工作。研究者通过整合ILOSTAT与其他经济指标（如GDP、入境游客量），建立了旅游就业乘数模型，揭示了就业波动与产业增长的关联机制。此外，该数据常被用作国际比较研究的基础，与各国劳动力调查数据交叉验证，推动了跨国旅游就业标准化核算方法的完善与推广。