electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xvol-age-vol-rt-volunteer-rate-by-age-and-type-of-volunteer-work

该数据集名为按年龄和志愿者工作类型划分的志愿者率（%）| 欧洲（ILOSTAT），是一个表格数据集，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。它包含456个观测值，覆盖32个欧洲国家，时间跨度为2010年至2023年，主要指标为POP_XVOL_AGE_VOL_RT，即按年龄和志愿者工作类型划分的志愿者率（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动统计的主要来源，整合了就业、失业、工资、工作时间等多个领域的指标。数据集通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为欧洲国家代码，经过重新打包以方便机器学习使用。数据字段包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、分类变量（如年龄和志愿者工作类型）、观测年份和观测值等。数据质量方面，数据为年度频率，ILO选择最佳来源用于同一国家×年份的多个来源，且分类变量仅在指标发布细分数据时非空。数据集可用于分析欧洲各国志愿者率的趋势和差异。This dataset is named Volunteer rate by age and type of volunteer work (%) | Europe (ILOSTAT) and is a tabular dataset suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It contains 456 observations across 32 Europe countries, spanning the years 2010 to 2023, with the primary indicator being POP_XVOL_AGE_VOL_RT, which represents the volunteer rate by age and type of volunteer work (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics that compiles indicators across employment, unemployment, wages, and other areas. The dataset is pulled directly from the ILOSTAT REST API, filtered to Europe country codes, and repackaged for machine learning readiness. It includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, classification variables (e.g., age and type of volunteer work), observation year, and observed value. Data quality notes: the data is annual frequency, the ILO-selected best source is used for multiple sources per country×year, and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset can be used to analyze trends and variations in volunteer rates across European countries.

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数据库，聚焦欧洲32个国家2010至2023年间基于年龄和志愿工作类型的志愿率指标。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，原始接口为`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=POP_XVOL_AGE_VOL_RT`，随后依据欧洲ISO3国家代码进行筛选。ILO运用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调统一，并在`source.label`字段中标注数据来源，确保可追溯性。整个数据集共包含456条观测记录，由Electric Sheep Europe重新打包整理，以标准化格式呈现。

特点

本数据集的核心特点在于其专注于欧洲地区无偿劳动中的志愿率指标（`POP_XVOL_AGE_VOL_RT`），提供按年龄分组和志愿工作类型（如组织型志愿工作）的细化分类。数据涵盖32个欧洲国家，时间跨度为2010年至2023年，每年频次。字段设计丰富，包括国家代码、来源标签、分类变量（如年龄分类`AGE_YTHADULT_YGE15`）及观测值等，便于多维分析。值得注意的是，当同一国家-年份组合存在多个来源时，ILO选用其认定的“最佳来源”，保证数据质量。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的`datasets`库轻松加载数据，核心代码为`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xvol-age-vol-rt-volunteer-rate-by-age-and-type-of-volunteer-work")`，加载后可直接转换为Pandas DataFrame。典型应用包括筛选特定国家（如德国`ref_area == "DEU"`）进行时序分析，或按指标和时间绘制趋势图。此外，利用`pivot_table`可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于比较不同国家间志愿率的年度变化。数据集以CC-BY-4.0许可发布，使用时需同时引用ILO原始数据来源及Electric Sheep Europe的重新打包版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库整理而来，并由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台上重新打包发布，创建于2023年。数据集聚焦于欧洲32个国家在2010至2023年间，按年龄和志愿工作类型划分的志愿服务率（%），共包含456条观测记录。作为ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库的重要组成部分，该数据集旨在量化无偿劳动中的志愿活动，为分析欧洲各国志愿服务的结构性差异、代际特征及组织形式提供标准化数据支撑。其研究核心在于揭示不同年龄段人群在不同类型志愿工作中的参与程度，从而支持政策制定者与社会科学家评估志愿活动对社会资本、劳动力市场及社会凝聚力的影响。该数据集凭借ILO协调统一的统计方法与ILO选定最优来源的质量控制机制，已成为欧洲区域志愿服务研究领域的重要参考资源，推动了跨国家、长时序的对比分析。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于其领域问题层面和构建过程中双重困难。领域问题层面，志愿服务作为一种无偿劳动，长期在官方统计中被边缘化，其定义（如组织型与非组织型志愿工作）、年龄划分标准以及文化差异导致的数据可比性问题，给跨国家、跨年代的纵向分析带来了显著障碍。构建过程中，数据来源高度依赖各国劳动力调查和家庭收支调查，不同国家的调查频率、抽样框架、问卷设计及回应率参差不齐，且不少国家数据稀疏（如欧洲有17国观测记录少于10条），导致时序覆盖不连续。此外，ILO虽采用ICLS定义进行微数据调和，但源数据质量标注（如source.label）的异质性与部分指标的缺失值，以及多源同一国家年份时需人工选择“最佳来源”的决策流程，均构成了数据质量与可复现性的潜在挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2010年至2023年间32个欧洲国家的志愿者参与率数据，按年龄组和志愿者工作类型进行细致分层，共包含456条观测记录。在社会科学与劳动经济学领域，研究者常将其用于跨国比较分析，探究不同年龄段群体在组织型与非组织型志愿者活动中的参与差异。基于ILOSTAT标准化的统计口径，该数据集为构建面板回归模型、分析志愿者参与的时间趋势以及评估社会经济因素对无偿劳动行为的影响提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出的经典工作主要集中于两个方向：一是利用时间序列分析方法预测老龄化背景下欧洲志愿者供给的长期趋势，相关研究揭示了年轻一代组织型志愿参与率下降的隐忧，并呼吁政策干预以维系代际互助网络；二是构建多水平模型分解个体、组织与国家层面因素对志愿者参与的解释力，这类工作常将ILO数据与Eurostat人口统计面板结合，拓展了无偿劳动研究的分析纵深，相关成果发表于《Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly》等权威期刊。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲32国2010至2023年间按年龄与志愿者工作类型划分的无偿劳动参与率，为劳动经济学与社会政策研究提供了关键的时间序列数据。当前前沿方向集中于探讨后疫情时代志愿者行为的结构性变迁，尤其是青年与老年群体在组织化与非正式志愿活动中的参与差异，以及数字技术对传统志愿模式的催化作用。结合ILOSTAT的标准化采集框架，该数据助力学者量化社会经济动荡对非市场劳动供给的影响，是推动照护经济研究与可持续就业目标监测的基石。