electricsheepeurope/europe-ilo-luu-xlu3-sex-rt-combined-rate-of-unemployment-and-potential-labour

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的统计数据，主题为其他劳动力未充分利用指标。具体而言，它记录了欧洲38个国家从1987年到2025年期间按性别划分的失业和潜在劳动力综合率（LU3）（百分比）（指标代码：LUU_XLU3_SEX_RT）的年度观测值，共计2,670条数据。数据按性别（总计、男性、女性）进行细分，并包含国家代码、数据来源、观测年份、观测值、数据状态标志及相关注释等信息。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，旨在提供一个统一、适用于机器学习的欧洲数据层。This dataset contains statistical data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database on the topic of Other measures of labour underutilization. Specifically, it provides annual observations for the Combined rate of unemployment and potential labour force (LU3) by sex (%) (indicator code: LUU_XLU3_SEX_RT) across 38 European countries from 1987 to 2025, totaling 2,670 observations. The data is disaggregated by sex (total, male, female) and includes information such as country codes, data sources, observation years, observed values, observation status flags, and related notes. The dataset has been repackaged by Electric Sheep Europe as part of a unified, ML-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建，原始数据经由ILOSTAT REST API直接抽取，基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行了协调统一。数据覆盖欧洲38个国家，时间跨度自1987年至2025年，共计2670条观测记录，聚焦于失业与潜在劳动力合并率（LU3）这一核心指标，并按照性别进行细分。Electric Sheep Europe团队对原始数据进行了清洗、标准化编码及Parquet格式封装，确保了数据的机器学习就绪性。

特点

数据集的核心亮点在于其权威性与精细化的结构化设计。所有数据均源自ILO官方认可的'最佳来源'，附有详细的来源标签与观测状态标记，保障了数据的可追溯性与可靠性。其模式设计包含了ISO国家代码、完整标签、性别分类及观测值字段，支持时间序列分析与面板数据建模。此外，数据集中标注了断裂序列等质量标识，便于用户在分析时审慎处理数据一致性。

使用方法

该数据集遵循HuggingFace Datasets规范加载，用户仅需调用`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-luu-xlu3-sex-rt-combined-rate-of-unemployment-and-potential-labour")`即可获取`train`分割数据，并便捷地转换为Pandas DataFrame。后续分析中，可通过`ref_area`字段进行国别筛选，通过`indicator`字段定位LU3指标，并利用`time`列构建时间序列。用户亦可借助`pivot_table`函数轻松创建国家×年份的透视矩阵，适用于跨国的面板数据回归或可视化对比分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Europe重新打包后呈现在HuggingFace平台，聚焦于欧洲地区劳动力未充分利用的综合衡量指标——失业与潜在劳动力合计比率（LU3）。数据集涵盖1987至2025年间38个欧洲国家的2670条观测记录，基于ILOSTAT数据库的权威劳动力调查与行政记录，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调。核心研究问题在于揭示欧洲劳动力市场中失业与潜在劳动力的结构性特征，为劳动力政策制定与跨国家比较提供精细化的时间序列数据支撑，已成为劳动经济学、社会政策及机器学习领域中时序预测与分类任务的重要基准资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于传统失业率指标无法全面反映劳动力利用不足的复杂现状，LU3指标整合了失业与潜在劳动力，能更精准捕捉劳动市场闲置情况，但数据在构建过程中面临多重挑战：其一，不同国家劳动力调查方法与数据质量参差不齐，需依赖ILO的‘最佳来源’选择机制进行统一，可能导致跨国家可比性偏差；其二，数据仅包含年度频率，未纳入部分指标的月度或季度序列，限制了高时效性分析能力；其三，性别等细化维度在部分观测中缺失，影响对劳动力结构的深入挖掘；其四，数据来源的断裂标记（如break in series）要求使用者谨慎处理时序一致性，避免误导性结论。

常用场景

经典使用场景

该数据集经典的应用场景在于对欧洲各国劳动力未充分利用状况的量化分析与比较。研究者可基于“失业与潜在劳动力综合比率（LU3）”这一核心指标，结合性别维度进行细分，深入剖析不同国家、不同时间段内劳动力市场的结构性失衡。借助该数据集涵盖的38个欧洲国家自1987年至2025年的年度观测值，学者得以构建面板数据模型，探究经济发展周期、社会政策变动以及全球性危机（如金融危机或疫情）对劳动力吸纳能力的动态影响。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、政府机构及智库制定就业与社会保障政策提供了坚实的数据支撑。政策制定者可依据不同国家与性别的LU3比率变化趋势，精准识别亟需干预的群体与地区，并评估现有劳动力激活政策的效果。此外，该数据集亦可服务于企业的人力资源战略规划，辅助其在欧洲范围内进行市场扩张或风险预判。其标准化、机器可读的格式更便于集成到自动化决策系统之中。

衍生相关工作

基于该数据集衍生了一系列经典工作，包括对欧洲劳动力市场韧性的跨时期对比研究、预测劳动力未充分利用率的时序模型构建，以及将LU3指标融入更广泛的可持续发展目标（SDG）进展评估框架。此外，有研究利用该数据集检验不同福利体制国家在吸纳女性及边缘劳动力方面的制度效能，推动了比较政治经济学领域的实证发展。这些工作普遍援引ILOSTAT的权威数据源，并采纳了该数据集所倡导的标准化清洗与元数据规范。