electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xflc-sex-edu-nb-inflow-of-working-age-foreign-citizens-by-sex-and

该数据集包含欧洲11个国家（如法国、斯洛伐克、丹麦、德国等）从2013年至2024年的国际移民流动数据，共有959个观测值。核心指标为POP_XFLC_SEX_EDU_NB，即按性别和教育程度划分的劳动年龄外国公民流入量（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过ILO的REST API获取，并经过欧洲ISO3国家代码筛选。数据集包含多个维度的字段，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、教育分类、观测年份、观测值、观测状态等，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据以年频率发布，部分观测可能带有不可靠等状态标记。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains 959 observations of international migrant flow data across 11 European countries (e.g., France, Slovakia, Denmark, Germany) from 2013 to 2024. The core indicator is POP_XFLC_SEX_EDU_NB, which represents the inflow of working-age foreign citizens by sex and education (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via the ILO REST API and filtered by European ISO3 country codes. The dataset includes multiple dimensional fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification (total, male, female), education classification, observation year, observed value, observation status, etc., making it suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is published annually, with some observations possibly marked with status flags like unreliable. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe and licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在全球化与劳动力流动日益频繁的背景下，该数据集着眼于欧洲区域内适龄外国公民的流入动态，由国际劳工组织（ILO）统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义标准，对各国劳动力调查、行政记录等原始微观数据进行系统整合与协调。数据经由ILOSTAT REST API直接获取，并针对欧洲地区ISO3国家代码进行过滤筛选，最终由Electric Sheep Europe团队以标准化格式重新封装，形成包含959条观测值、覆盖11个欧洲国家且时间跨度从2013年至2024年的结构化时间序列表格数据。

特点

该数据集的显著特色在于其精细的多维度分层设计，不仅按性别（男性、女性、总计）和受教育程度（含总计层级）进行细致划分，还完整保留了观测来源与数据质量状态标志，如“不可靠”等注释信息，为研究者提供了充分的溯源与质量控制依据。数据集聚焦单一核心指标——适龄外国公民流入量（以千人为单位），但通过国家、年份、性别、教育等关键变量的正交组合，形成了高度可扩展的分析矩阵，能够在简洁性与信息丰富性之间取得巧妙平衡。

使用方法

基于HuggingFace Datasets库，研究者可通过一行简洁的`load_dataset`命令直接加载该数据集，并迅速将其转换为熟悉的Pandas DataFrame进行操纵。典型使用场景涵盖按国家代码筛选特定地区的流入序列、按时间轴对单一指标进行可视化趋势分析，以及运用透视表构建国家×年份的观测矩阵，从而支持跨国比较研析、面板数据建模或时间序列预测等上游任务。数据以cc-by-4.0许可协议开放，使用时应同时标注原始数据来源与Electric Sheep Europe的整理版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2024年发布，由Electric Sheep Europe团队重新打包整合，聚焦于2013至2024年间11个欧洲国家（如法国、德国、丹麦等）劳动年龄外国公民的流入情况，并按性别与教育水平进行细颗粒度分类。在全球化与劳动力流动加速的背景下，国际移民对欧洲各国劳动市场的结构、供需平衡及社会融合政策产生深远影响。该数据集的构建旨在为社会科学研究者、政策制定者及劳动经济学家提供标准化、可比的高频面板数据，以便深入分析外来劳动力流入的时空模式及其对本地就业、工资水平及产业结构的冲击，填补了欧洲区域劳动移民领域精细化时间序列数据的空白。

当前挑战

数据集所解决的领域问题在于，欧洲各国的移民数据采集标准不一，劳动年龄外来人口的性别与教育结构常因统计口径差异而难以横向比较，传统数据源往往缺乏一致的时间跨度和分类体系，导致宏观劳动力政策评估时面临显著的异方差性与遗漏变量偏误。构建过程中遭遇的挑战主要包括：来自ILOSTAT的原始数据需经过严格的ICLS定义协调与多语种标签统一，11个国家的数据覆盖时段差异悬殊（如法国覆盖12年，罗马尼亚仅3年），且部分观测值因来源统计署方法变更被标记为不可靠，需要借助Electric Sheep团队的标准化管道进行异常检测与反事实推断，才能在保障可复现性的前提下生成一个适用于非平衡面板回归与时间序列预测的机器学习就绪数据集。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2013至2024年间欧洲11个国家按性别与教育程度分类的适龄劳动外国公民流入量（单位：千人次），是研究国际劳动力迁移流动的精细化时空数据资源。其最经典的使用场景在于构建时间序列预测模型与面板数据分析，通过整合性别与教育程度两个关键维度，研究者能够追踪欧洲各国劳动移民流入的长期趋势与结构性变化，揭示不同国家在吸引外籍劳动力方面的动态差异。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作主要集中于三大方向：其一，整合ILOSTAT与Eurostat面板数据，构建欧洲劳动力迁移流的动态计量经济模型，探究移民流入与工资水平、失业率之间的互动机制；其二，利用教育分类维度拓展人力资本流动理论，开发具有性别敏感度的移民选择性与匹配度研究框架；其三，结合时间序列预测方法，为各国建立劳动移民短期流入预警系统，相关成果已广泛应用于欧盟就业政策评估与劳动力市场规划中。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦欧洲11国2013至2024年间，按性别与教育层次划分的外籍工作适龄人口流入规模（单位：千人），数据源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。随着欧洲劳动力市场对高技能移民依赖度持续加深，以及后疫情时代各国移民政策频繁调整，该数据集为时间序列预测与分类建模提供了关键输入变量。当前前沿研究方向包括利用该数据构建多国面板回归模型，探讨教育结构与性别差异对跨国劳动流动的影响机制；同时结合欧洲难民危机、区域性劳动力短缺等热点事件，借助时序分析揭示移民流入与各国就业政策间的动态关系。该数据集所涵盖的精细分类维度，有助于推进基于机器学习的劳动力迁移预测研究，并为欧盟制定包容性劳动市场政策提供了定量依据。