electricsheepeurope/europe-ilo-emp-5wap-sex-age-rt-employment-to-population-ratio-by-sex-and-age-19th

该数据集名为按性别和年龄划分的就业人口比率 -- 第19届ICLS (%) | 欧洲 (ILOSTAT)，包含3474个观测值，覆盖35个欧洲国家从2014年至2025年的年度数据。核心指标为EMP_5WAP_SEX_AGE_RT，即按性别和年龄划分的就业人口比率（基于第19届国际劳工统计学家会议定义）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并经过欧洲国家代码过滤和ILO的标准化处理。数据集采用表格格式，包含多列：国家代码和名称（如AUT和Austria）、数据来源（如劳动力调查）、指标代码和标签、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类（如15岁以上）、观测年份、观测值（百分比形式）以及数据质量标志（如序列中断说明）。数据集适用于机器学习任务，如表格分类、回归和时间序列预测，可用于分析欧洲各国就业比率的趋势和差异。数据以CC-BY-4.0许可发布，由Electric Sheep Europe重新打包，旨在提供欧洲的统一、机器学习就绪数据层。This dataset is named Employment-to-population ratio by sex and age -- 19th ICLS (%) | Europe (ILOSTAT) and contains 3,474 observations across 35 European countries from 2014 to 2025. The core indicator is EMP_5WAP_SEX_AGE_RT, which represents the employment-to-population ratio disaggregated by sex and age, based on the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via its REST API and filtered to European ISO3 country codes, with harmonization by ILO. The dataset is in tabular format with columns including: country code and label (e.g., AUT and Austria), data source (e.g., labour force survey), indicator code and label, sex disaggregation (total, male, female), age classification (e.g., 15+), observation year, observed value (in percentage), and data quality flags (e.g., break in series). It is suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, enabling analysis of employment ratio trends and disparities across Europe. The data is released under the CC-BY-4.0 license and 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

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，聚焦于欧洲35个国家2014至2025年间就业人口比率（按性别与年龄分列）的年度观测数据。数据通过ILOSTAT REST API直接拉取，并依据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，仅保留欧洲ISO3国家代码对应的记录。Electric Sheep Europe团队负责将原始数据重新打包为Parquet格式，并添加一致的数据集卡片，以提升机器学习的即用性。

特点

数据集共计3,474条观测记录，覆盖35个欧洲国家，时间跨度为12年，包含一个核心指标——就业人口比率，按性别（总、男、女）进行细分。每条记录均附有详尽的数据源标签、观测状态标记及分类注释，便于溯源与质量评估。数据以年频发布，并优先采用ILO筛选的‘最佳来源’，确保一致性与可靠性。其结构化模式支持多维度分析，包括国家、时间、性别与年龄交叉组合。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数一键加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行灵活操作。典型用法包括按国家过滤（如`df[df['ref_area'] == 'DEU']`）以提取特定国家时间序列，或按指标排序后绘制年度趋势图。高级分析可利用`pivot_table`方法构建国家×时间矩阵，便于进行面板数据分析或跨区域比较。数据已完成标准化清洗，可直接用于分类、回归或时间序列预测任务。

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重新封装后以标准化格式呈现于HuggingFace平台。依托于ILOSTAT这一全球领先的劳动统计数据库，数据集聚焦于欧洲35个国家在2014至2025年间按性别与年龄分层的就业人口比率（第19届国际劳动统计学家会议定义）。作为劳动经济学与公共政策研究的重要工具，该数据集为跨国家、跨时期的劳动力市场动态分析提供了统一的、可比的高质量观测值，显著推动了关于欧洲就业结构演变、性别差异及代际不平等的实证研究，影响深远。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于，劳动就业数据常因各国调查方法、分类标准及数据采集频率不一致而难以直接比较。具体而言，不同国家采用相异的劳动力调查（LFS）或行政记录，且数据中因方法学修订或序列断裂（如‘break in series’标记）而引入的时序不一致性，给跨国家面板回归与时间序列预测带来严重干扰。此外，构建过程中面临整合ILO多来源原始数据与分性别/年龄维度的巨大复杂性，需精确处理因细分维度非全为空而产生的稀疏矩阵问题，并确保年度数据与高频数据间的取舍合理，以维护数据集的完整性与可用性。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场研究中，该数据集是分析就业人口比率（Employment-to-population ratio）随时间演变规律的基础性资源。其经典用法聚焦于时间序列建模与面板数据分析，研究人员常借助该数据集构建自回归移动平均模型或固定效应模型，以捕捉2014至2025年间35个欧洲国家在性别与年龄维度上的就业波动趋势。此外，该数据集的细粒度分类变量（如青年与成年群体划分）使学者能够剖析不同人口子群的就业参与动态，为理解欧洲劳动力市场的结构性变迁提供了实证支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集已成为欧洲各国政策制定者与国际组织监测劳动力市场健康度的关键工具。欧盟统计机构（Eurostat）和国家劳动部门常借鉴其指标值，用以评估就业促进行动的实效并调整劳动力再培训资源配置。金融与保险行业的风险分析师则利用该数据集的时序特征，构建宏观经济预警模型，预测特定国家或地区因就业波动引发的偿债风险变动。此外，国际开发机构在制定针对青年与女性群体的包容性就业计划时，亦会引用本数据集中的性别与年龄分组数据，以确保项目干预的科学性与精准性。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界已涌现出一系列衍生研究，进一步拓展了其阐释边界。在方法论层面，若干研究者将其与ILO的其他微观调查数据（如失业率与工时数据）整合，开发出多指标协同预测模型，用以刻画欧洲就业市场的全貌。在实证领域，学者通过该数据集检验了养老金改革对老年劳动力参与率的滞后效应，以及数字经济转型对传统行业就业的挤入与挤出双重影响。此外，该数据集与气候经济指标的交叉分析亦催生了新议题，例如探讨能效转型政策对立陶宛、波兰等东欧国家制造业就业比率的异质性冲击，这些工作均彰显了该数据集的跨学科联动潜力。