electricsheepeurope/europe-ilo-emp-temp-sex-ind-geo-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-rural-urban-a

该数据集包含欧洲9个国家从2008年至2025年的就业统计数据，共计22,080个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖按ILO部门、性别（总计、男性、女性）以及城乡区域划分的就业人数（以千计）。数据集包含一个核心指标EMP_TEMP_SEX_IND_GEO_NB，提供了详细的分类维度，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、第一分类变量（如ILO部门）、第二分类变量（如区域类型）、观测年份、观测值、观测状态及相关注释。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，确保国际可比性。数据集适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等任务。This dataset contains 22,080 observations of employment data across 9 European countries, spanning from 2008 to 2025. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering employment figures (in thousands) disaggregated by ILO sector, sex (total, male, female), and rural/urban areas. The dataset includes one core indicator EMP_TEMP_SEX_IND_GEO_NB and provides detailed dimensions such as country codes, country names, data sources, indicator codes, indicator labels, sex classification, first classification variable (e.g., ILO sector), second classification variable (e.g., area type), observation year, observed value, observation status, and related notes. The data is published at an annual frequency and is harmonized by the ILO for international comparability. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过调用ILOSTAT官方REST API直接获取原始指标数据，并依据ISO3国家代码筛选出欧洲9个国家的观测记录。ILOSTAT作为国际劳工组织的核心统计数据库，采用国际劳工统计学家会议定义的劳工统计标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多元来源的微观数据进行系统统筹与标准化处理。数据集中以source.label字段标注各观测值的具体来源，确保了数据的可追溯性与规范化整合，最终形成了涵盖22,080条观测值、时间跨度从2008年至2025年的结构化数据集。

特点

该数据集围绕'按国际劳工组织部门、性别及城乡分类的就业人数（千人）'这一核心指标，提供了丰富的维度拆解。数据按性别细分为总计、男性与女性三类，同时通过classif1和classif2字段包含了产业部门总计数及国家层面地理覆盖等分类信息。数据覆盖希腊、法国、瑞士等9个欧洲国家，且每个国家的观测年份跨度与记录数量均经过细致梳理。此外，数据质量标识字段obs_status和note_indicator等提供了观测值的可靠程度与方法论变更注释，为研究者提供了严谨的数据使用前提。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。基于数据集结构，用户可便捷地按国家代码筛选特定地区数据，或针对单一指标按时间排序生成时间序列，进而利用可视化工具绘制趋势图。对于跨国家比较研究，可借助pivot_table方法构建以年份为行、国家为列的观测值矩阵，实现面板数据的快速重塑与探索，满足从描述统计到计量建模的多层次分析需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司于2025年通过Electric Sheep Europe团队重新封装并发布在HuggingFace平台上，其核心来源于ILOSTAT数据库——全球劳动统计领域的权威数据源。数据集聚焦于欧洲9个国家（如希腊、法国、瑞士等）2008至2025年间按ILO行业、性别及城乡区域划分的就业人数（单位：千），共包含22,080条观测记录。该数据旨在为区域劳动经济学研究、就业政策评估及跨国劳动力市场比较提供标准化、时间序列化的基础数据，尤其在分析不同行业与性别维度的就业结构演变方面具有重要的实证价值。通过整合ILO统一的方法论与微观调查数据，该数据集有力推动了欧洲范围内劳动统计的可比性与可复现性研究。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要源于劳动统计中多维度交叉分析的复杂性。首先，就业数据需同时按行业、性别和城乡地域三个分类变量进行精细化呈现，而不同国家对“行业”和“城乡”的定义差异显著，导致跨国产出存在潜在的一致性问题。其次，ILOSTAT虽采用国际劳动统计学家会议（ICLS）标准进行数据协调，但各国原始调查（如劳动力调查、行政记录）的方法差异与数据质量不一，部分观测值被标注为“不可靠”或存在“序列中断”，影响了时间序列的连续性与分析可信度。在构建过程中，数据整合面临来源标识繁多、年度频率与月度/季度数据的粒度不匹配以及分类维度缺失值等挑战，需通过选取ILO指定的“最佳来源”和仅纳入发布相关分类的观测来保证基本的数据完整性。

常用场景

经典使用场景

该数据集整合了国际劳工组织ILOSTAT数据库中欧洲九个国家自2008年至2025年的就业数据，涵盖按ILO行业、性别及城乡区域划分的就业人数（以千计）。其核心用途在于为劳动力经济学与区域发展研究提供标准化、可复用的面板数据，支持研究者通过时间序列分析追踪欧洲不同国家在特定行业、性别群体及城乡维度上的就业演变趋势。数据集的细粒度分类属性使其尤为适合用于构建和验证劳动市场结构变迁、性别就业差异及城市化进程中劳动力再分配等经典理论模型。

解决学术问题

该数据集有效解决了跨国劳动力统计数据在尺度和分类体系上的碎片化问题，为欧洲劳动经济学研究提供了统一、可比的高质量数据基础。学术上，它支撑了关于欧洲国家间就业结构趋同或分化趋势的实证分析，尤其是行业转型（如农业向服务业转移）与性别就业鸿沟的时空动态研究。同时，借助其城乡分类维度，学者得以量化城市化对就业吸纳能力的异质性影响，从而深化对区域经济不平衡发展根源的理解，为相关政策的制定提供了严谨的统计分析依据。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列围绕欧洲劳动力市场动态的经典研究工作，其中包括利用多维分类特征构建就业预测模型，通过时间序列分解方法分离季节性与趋势性就业波动；以及结合性别与城乡维度，运用面板数据计量模型探究影响女性劳动参与率的制度性因素。此外，基于该数据集中标准化、机器可读的特性，研究者已开发出自动化数据处理管线，推动了ILOSTAT数据与欧盟统计局的就业数据融合分析，产生了关于欧洲就业结构长期演变的比较研究报告，进一步拓展了该数据在跨国劳动经济学回归分析中的应用边界。