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World Bank Labour Market Indicators|劳动力市场数据集|经济指标数据集
收藏databank.worldbank.org2024-10-30 收录
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该数据集包含了全球各国的劳动力市场指标，如失业率、就业率、劳动参与率等。数据涵盖了多个国家和时间段，提供了详细的劳动力市场分析。
提供机构：
databank.worldbank.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
世界银行劳动力市场指标数据集的构建基于全球多个国家和地区的官方统计数据，通过系统化的数据收集和整理过程，涵盖了从宏观经济指标到微观劳动力市场的多维度信息。数据来源包括各国统计局、国际劳工组织以及其他权威机构，确保了数据的高质量和广泛覆盖。
特点
该数据集的特点在于其全面性和时效性，不仅包括传统的失业率、就业率等指标，还纳入了劳动参与率、工资水平、工作时长等更为细致的劳动力市场参数。此外，数据集还提供了时间序列数据，便于进行跨时间和跨地区的比较分析，为政策制定者和研究人员提供了宝贵的参考依据。
使用方法
使用世界银行劳动力市场指标数据集时，用户可以根据研究需求选择特定的国家或地区，以及特定的时间段进行数据提取。数据集支持多种数据分析工具和编程语言，如R、Python等，方便用户进行统计分析和可视化展示。此外，数据集还提供了详细的元数据信息，帮助用户理解每个指标的定义和计算方法，确保分析的准确性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
世界银行劳动力市场指标数据集（World Bank Labour Market Indicators）是由世界银行集团创建和维护的，旨在提供全球各国劳动力市场的关键指标。该数据集涵盖了自1960年以来的多个维度，包括就业率、失业率、劳动力参与率等，为政策制定者、研究人员和国际组织提供了宝贵的数据资源。世界银行通过与各国政府和国际机构的合作，确保数据的准确性和广泛性，从而在全球范围内推动劳动力市场的研究和政策优化。
当前挑战
尽管世界银行劳动力市场指标数据集提供了丰富的信息，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要从不同国家和地区的统计机构获取数据，这些机构的数据质量和更新频率存在差异。其次，数据的标准化和一致性问题，由于各国统计方法和定义的不同，可能导致数据的可比性受到影响。此外，随着全球经济和劳动力市场的快速变化，数据集需要不断更新以反映最新的市场动态，这对数据维护和更新提出了持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
World Bank Labour Market Indicators数据集由世界银行于2000年首次发布，旨在提供全球劳动力市场的关键指标。该数据集定期更新，最新版本通常每年发布一次，以反映全球劳动力市场的最新动态。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2005年首次引入性别细分数据，使得研究者能够更细致地分析性别差异对劳动力市场的影响。2010年，数据集扩展至覆盖更多发展中国家，显著提升了其全球代表性。2015年，世界银行引入了新的指标，如非正规就业率和青年失业率，进一步丰富了数据集的内容。
当前发展情况
当前，World Bank Labour Market Indicators数据集已成为全球劳动力市场研究的重要工具，广泛应用于经济学、社会学和公共政策等多个领域。其数据的高质量和广泛覆盖，使得国际组织、政府机构和学术界能够进行深入的跨国比较和趋势分析。此外，数据集的不断更新和扩展，确保了其对全球劳动力市场变化的敏感性和及时性，为政策制定者提供了宝贵的决策支持。
发展历程
- 世界银行首次发布劳动力市场指标数据集，涵盖全球多个国家和地区的劳动力市场数据。
- 数据集扩展至包括更多详细的劳动力市场指标，如失业率、就业率、劳动参与率等。
- 世界银行开始定期更新数据集，并引入新的数据来源和方法，以提高数据的准确性和覆盖范围。
- 数据集首次应用于全球经济政策分析，特别是在评估劳动力市场对经济增长的影响方面。
- 世界银行发布最新版本的劳动力市场指标数据集，增加了对新兴经济体和低收入国家的覆盖，并引入了更多细分行业的数据。
常用场景
经典使用场景
在全球经济研究领域，世界银行劳动力市场指标数据集被广泛用于分析各国劳动力市场的动态变化。该数据集涵盖了失业率、就业率、劳动参与率等多项关键指标，为学者和政策制定者提供了详尽的劳动力市场状况。通过这些数据，研究者能够深入探讨经济周期对劳动力市场的影响，以及不同政策措施对就业市场的具体效果。
实际应用
在实际应用中，世界银行劳动力市场指标数据集被广泛用于政策制定和评估。政府和国际组织利用这些数据来监测和预测劳动力市场的趋势，从而制定相应的经济和社会政策。例如，失业率数据常被用来评估经济刺激措施的效果，而劳动参与率则有助于识别潜在的劳动力市场问题。此外，这些数据还为企业和投资者提供了关于劳动力成本和市场需求的宝贵信息，帮助他们做出更为明智的商业决策。
衍生相关工作
世界银行劳动力市场指标数据集的发布催生了大量相关研究和工作。许多学者基于该数据集进行了深入的跨国比较研究，探讨了不同国家劳动力市场的异同及其背后的经济和社会因素。此外，该数据集还激发了对劳动力市场政策效果的实证研究，推动了政策评估方法的发展。在教育领域，这些数据也被用来研究教育投资对未来就业和收入的影响，为教育政策的制定提供了科学依据。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
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