美国劳工部ONET职业数据库（中英双版）
数据简介
本数据基于美国劳工部就业与培训管理局（U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration, ETA）发布的职业信息网络数据库（Occupational Information Network, O*NET）31.0版本整理制作，提供Excel（xlsx）与Stata（dta）两种格式，全部职业条目均保留中英文对照，可直接用于劳动经济学、人力资源管理及职业技能转型等领域的实证研究。O*NET以标准化内容模型（Content Model）为框架，从能力（Abilities）、知识（Knowledge）、技能（Skills）、通用工作活动（Work Activities）、工作情境（Work Context）、工作风格（Work Styles）、职业兴趣（Interests）、工作区（Job Zones）等多个维度对1017个8位O*NET-SOC职业进行系统刻画，是国际上覆盖维度最全、更新最规范的职业特征数据库之一。
第一部分为原始英文数据库，完整保留 O*NET 31.0 官方发布的 45 个数据表（含 Abilities、Knowledge、Skills、Work Activities、Work Context、Work Styles、Task Statements、Training and Experience、Software Skills、Related Occupations 等）及 Read Me 说明。第二部分为核心宽表，由原始多个"职业 × 条目 × 量表"长表透视合成，其中 8 位职业宽表为 1,017 个职业 × 526 个特征变量（含能力 104、工作活动 82、具体兴趣领域 82、知识 66、工作情境 57、可迁移技能 50、工作方式 42、基本技能 20、职业兴趣 9 等评分域），6 位 SOC 宽表聚合为 868 个职业大类 × 523 个变量；并配套 16 字段的变量词典（列名、Stata 变量名、评分域、条目 ID、中英文名称与定义、量表、官方与实际极值、方向说明、覆盖职业数）与 1,017 行 × 514 列的数据质量标记表（标注各职业—变量是否建议抑制）。第三部分为扩展数据，共 11 张表：717283 行的职业特征评分原始长表（含样本量、标准误、95% 置信区间、抑制与不适用标记、评分年月与来源）、18839 条任务陈述及评分表、任务与详细工作活动对应表、三级工作活动层级表、339 条新兴任务表、18461 条相关职业表、教育培训经验要求宽表（57 列学历/经验/培训占比结构）、31822 条软件与技术表、54270 条职位别名表、8190 条报告职位名称表及 32281 条数据采集元数据表。第四部分为参考资料，汇总内容模型条目词典、量表与水平锚点说明、特征关联表及职业兴趣参考等背景材料。
本数据在实证研究中的典型用法包括：职业暴露度测算（如人工智能暴露、自动化与机器人暴露、远程办公可行性等），通常将 ONET 各特征与职业或行业分布匹配以构造暴露指标；职业技能结构与需求变迁分析；人力资本与职业匹配研究；以及职位名称归并与职业代码桥接。
数据示例
