electricsheepeurope/europe-ilo-eip-wdis-sex-edu-nb-discouraged-job-seekers-by-sex-and-education-thous

该数据集包含关于其他劳动力利用不足的衡量指标的数据，具体为按性别和教育程度划分的受挫求职者（千人）指标（EIP_WDIS_SEX_EDU_NB）。数据覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，共包含21,663个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过欧洲国家代码过滤。数据集采用表格格式，包含列如国家代码（ref_area）、国家名称（ref_area.label）、指标代码（indicator）、指标标签（indicator.label）、性别分类（sex）、年份（time）、观测值（obs_value）等，支持按性别（总计、男性、女性）进行细分。数据质量方面，为年度频率，ILO选择最佳来源处理多源数据，细分列仅在指标发布细分时非空。数据集旨在用于劳动力市场分析、时间序列预测和表格分类等任务。This dataset contains data on Other measures of labour underutilization, specifically the indicator for discouraged job-seekers by sex and education (thousands) (EIP_WDIS_SEX_EDU_NB). It covers 39 European countries from 1987 to 2025, with 21,663 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Europe ISO3 country codes. The dataset is in tabular format, including columns such as country code (ref_area), country name (ref_area.label), indicator code (indicator), indicator label (indicator.label), sex disaggregation (sex), year (time), observed value (obs_value), etc., with breakdowns by sex (total, male, female). Data quality notes: it is annual frequency, uses ILO-selected best source for multiple sources, and disaggregation columns are non-null only when published. It is designed for labour market analysis, time-series forecasting, and tabular classification tasks.

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统计数据库，通过其REST API接口直接获取原始指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。数据集涵盖了39个欧洲国家从1987年至2025年的观测记录，共计21,663条。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对微观调查数据进行统一协调处理，确保指标口径一致。原始数据来源包括劳动力调查、住户收入调查以及行政记录等多种类型，并在数据集的`source.label`列中予以标注，以保障数据溯源的可信度。

特点

数据集聚焦于“按性别和教育程度划分的沮丧求职者人数（千人）”这一单一指标（代码EIP_WDIS_SEX_EDU_NB），是劳动力未充分利用的重要度量。其核心特点在于提供了性别（男性、女性、总计）和教育水平两个维度的精细分解，便于分析不同群体间的结构性差异。数据集合了来自39个欧洲国家长达近四十年的年度观测，时间跨度广阔，为纵向比较与趋势分析提供了坚实基础。此外，标注了观测值的可靠性状态及系列中断等注释信息，有助于用户评估数据质量与可比性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库轻松加载该数据集，调用`load_dataset()`函数即可获得可直接转换为pandas DataFrame的格式。典型应用包括过滤特定国家的子集以进行国别分析，或对单一指标按时间排序构建时间序列并绘图。数据集还支持透视操作，例如构建国家×年份的观测值矩阵，便于进行面板数据分析。所有代码示例均基于Python生态，简洁高效，极大地降低了研究者使用官方ILO数据进行欧洲劳动力市场分析的门槛。

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重新打包整理，聚焦于欧洲地区因性别与教育程度划分的‘丧失信心的求职者’数量（以千计）。涵盖39个欧洲国家、1987至2025年间的21,663条观测值，数据来源为ILOSTAT数据库——全球劳动统计领域的权威枢纽。数据集核心研究问题在于量化劳动力市场中被‘边缘化’的群体规模，即那些因长期求职无果而放弃积极寻找工作的个体。通过引入性别与教育水平双重维度，该数据为分析劳动力市场的结构性失衡、弱势群体的就业困境以及社会排斥效应提供了关键依据。其在政策制定、经济学建模及可持续发展目标（SDG）监测中扮演着不可或缺的角色，尤其助力于描绘后工业化时代欧洲就业市场的深层变迁。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，传统的失业率指标无法捕捉‘隐性失业’现象——丧失信心的求职者因已停止求职而未被计入官方失业统计，导致政策干预存在盲区。通过按性别与教育程度分层的数据结构，研究者得以挖掘劳动力参与率下降背后的异质性驱动因素，例如女性或低技能群体在特定经济周期中遭受的更高排斥风险。构建过程中的挑战则集中于数据源的多方整合与质量控制：来自39国不同调查体系的原始数据需经ILO统一标准化，处理因方法论修订导致的序列断点（如‘note_indicator’字段所示），并需甄别初级来源与最佳来源的差异；同时，教育分类的跨国可比性（如非标准教育水平标注）和年度观测频率的限制，也为精确分析与跨年代纵向比较增加了复杂性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会政策研究领域，该数据集作为国际劳工组织（ILO）统计数据库的重要组成部分，主要服务于对劳动力利用不足现象的量化分析。其经典的场景在于从性别与教育水平双重维度，追踪欧洲39个国家自1987年至2025年间灰心丧气求职者的规模变迁——这类群体因长期求职受挫而放弃市场活动，构成隐性失业的关键测度。研究者借助年度观测值，既可以刻画不同教育程度人群在遭遇结构性失业时的退出行为差异，也能绘制性别间劳动力依附关系的动态图谱。

衍生相关工作

围绕该数据集的标准化程与多维度特性，学界与工业界已衍生出一系列经典工作。在计量方法层面，研究者常以此构建面板数据模型，审视教育水平如何缓释性别间灰心丧气求职者的差距；时间序列分解与贝叶斯结构时间序列模型则被用于分离长期趋势与周期性影响，识别政策冲击的因果效应。机器学习领域，该数据集因其结构化的时间-空间-属性特征，成为训练分类与回归基准模型的优质资源，尤其在人口稀疏国家的小样本预测中展现出迁移学习的潜力。此外，若干研究将其与宏观经济指标（如GDP、失业救济金覆盖）联动，探索劳动力市场弹性与个体退却行为之间的非线性关系，拓展了隐性失业理论的实证边界。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，欧洲劳动力市场研究正聚焦于隐性失业与就业不足的精细化测度，而本数据集恰好为这一前沿议题提供了关键支撑。基于国际劳工组织（ILO）的权威ILOSTAT数据库，该数据汇编了39个欧洲国家自1987年至2025年间按性别与教育程度分层的灰心求职者数量，共计21,663条观测记录。伴随全球经济增长放缓与疫情后劳动力市场的结构性重塑，灰心求职者——即因认为无合适岗位而放弃积极求职的群体——已成为衡量劳动力闲置程度的核心指标之一。该数据集通过提供跨国家、跨时段的长时间序列，使得研究者能够系统考察教育水平与性别差异如何影响个体退出劳动力市场的决策，进而揭示欧洲不同福利体制下就业政策的有效性。尤为重要的是，其细粒度的分类信息（如按性别与教育层次的交叉分析）为探讨技能错配、职业隔离以及劳动力市场歧视等热点问题提供了宝贵的数据基础，助力于构建更为精准的失业预测模型与劳动力市场政策模拟，对推动欧洲包容性就业战略的实施具有深远意义。