electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xjob-sex-rt-potential-labour-force-and-willing-non-jobseekers

该数据集包含欧洲37个国家的2,544个观测值，时间跨度为1991年至2025年，专注于劳动力未充分利用的其他衡量指标，具体为潜在劳动力和自愿非求职者比率（指标代码EIP_XJOB_SEX_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并经过欧洲国家代码过滤。数据集包含结构化表格，列包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年份、观测值、观测状态等，支持按性别（总计、男性、女性）进行细分。数据为年度频率，涵盖劳动力市场统计，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 2,544 observations of Other measures of labour underutilization data across 37 Europe countries, spanning 1991–2025, covering 1 distinct indicator: Potential labour force and willing non-jobseekers rate (%). The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, pulled via REST API and filtered to Europe ISO3 country codes. It includes structured columns such as country code, country name, source, indicator code, sex disaggregation, year, observed value, and observation status, with annual frequency and support for disaggregation by sex (total, male, female). The dataset is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks in labor market analysis.

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权威统计数据库，通过REST API接口直接获取指标代码为EIP_XJOB_SEX_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行筛选与整合。ILOSTAT依据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统一协调处理，数据来源在source.label字段中予以明确标注，以确保可追溯性。最终，Electric Sheep Europe对数据进行了重封装，形成包含2,544条观测记录、覆盖37个欧洲国家、时间跨度从1991年至2025年的结构化表格数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库轻松加载该数据集，使用load_dataset函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行深入分析。典型操作包括按国家代码过滤特定国家的数据，或按时间序列绘制特定指标的观测值变化趋势。此外，支持通过pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或构建时间序列预测模型。数据集同时适用于表格分类、回归以及时间序列预测等任务，为欧洲劳动力市场研究提供了便捷且标准化的数据入口。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计领域的权威机构，其ILOSTAT数据库长期致力于提供标准化、可比较的劳动力市场指标。在此背景下，由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布的“潜在劳动力与愿意就业的非求职者率（%）| 欧洲（ILOSTAT）”数据集应运而生。该数据集聚焦于劳动利用不足的其他衡量指标，涵盖1991年至2025年间37个欧洲国家的2,544条观测值，以年度频率呈现。其核心研究问题在于捕捉传统失业率统计之外、那些被边缘化的劳动力群体——即有意愿工作但未积极求职的潜在劳动力。这一指标对于弥补标准失业率在反映劳动力市场闲置状况上的不足具有关键意义，尤其在欧洲复杂多元的就业格局中，为政策制定者与研究者提供了更细腻的劳动市场洞察维度。数据基于ICLS定义对原始调查微观数据进行协调，来源清晰可追溯，有力支撑了跨国比较分析与时间序列建模，在劳动经济学、社会政策及机器学习应用领域展现出广泛影响力。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于传统劳动力统计指标的局限性。标准失业率仅涵盖积极求职的失业者，忽略了大量“潜在劳动力”——即那些愿意工作但因各种原因（如认为无合适岗位、缺乏求职渠道或信心不足）而停止搜寻的人群，这导致对劳动市场闲置程度的严重低估。此外，各国劳动力调查在问卷设计、样本选取与数据收集方法上存在差异，跨时间与国家的一致性协调构成持久难题。ILOSTAT虽通过ICLS定义进行统一处理，但“最佳来源”的选择标准在不同国家与年份间可能因数据可用性而波动，带来序列中断风险。数据结构层面，该数据集面临观测年度频率的统一性挑战——部分指标本有月度或季度序列，但在此仅以年度呈现，限制了高频动态分析的可能。同时，性别等细分维度的非完整性、以及调查来源与国家层面的注释性标记（如中断标志、方法修订描述）增加了数据清洗与建模的复杂性，对研究者在进行鲁棒性分析时构成了技术门槛。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1991至2025年间37个欧洲国家的“潜在劳动力与愿意就业的非求职者率”年度观测值，共计2544条记录。最经典的科研用途在于构建跨国时间序列面板数据，用以追踪欧洲各国劳动力市场中未能被传统失业率充分捕捉的边缘劳动群体规模。研究者常利用该数据集的性别维度（男、女、总计）进行分层分析，评估不同性别群体在劳动力市场边缘化程度上的差异，尤其适用于探讨劳动力利用不足与宏观经济周期之间的互动关系。

解决学术问题

传统失业率指标往往遗漏那些虽有工作意愿但未积极求职的边缘劳动力，形成对劳动力市场健康度的系统性低估。该数据集通过ILOSTAT统一规范的“其他劳动力利用不足”指标，为学术界提供了一套跨国家、跨时段、性别分离的标准化测量工具，有效支撑了关于劳动市场闲置产能、就业质量评价及结构性失业等核心议题的实证检验。其存在推动了劳动经济学中隐性失业与潜在劳动力存量测算的计量方法发展，亦为国际比较研究提供了严谨的数据基础。

实际应用

在政策制定与国际组织监测层面，该数据集被用于测度欧洲各国劳动力市场的柔性过剩状况，辅助评估社会安全网与积极劳动力市场政策的实际覆盖效果。欧盟统计局及各国劳动部门可借助该时间序列数据识别劳动力闲置的高危人群与地域，动态调整职业培训、灵活就业促进等干预策略。此外，国际劳工组织利用此类指标监测可持续发展目标中体面工作相关进展，使政策资源能更精准地配置给最需要支持的潜在劳动者群体。

数据集最近研究

最新研究方向

基于国际劳工组织ILOSTAT数据库，该数据集聚焦欧洲37国1991至2025年间‘潜在劳动力与自愿非求职者比率’这一劳动利用不足的衡量指标。当前前沿研究方向集中在利用该时间序列数据进行欧洲劳动力市场的结构性分析，尤其是结合性别维度（SEX_T、SEX_M、SEX_F）探究劳动力边缘化群体在不同经济周期中的动态变化。其中，东欧与西欧在劳动参与率上的区域分化、以及新冠疫情与能源危机等冲击对非活跃求职者比率的影响，已成为热点分析对象。该数据集的标准化整理与机器学习友好格式，为开发基于表格分类、回归及时序预测的劳动经济学模型提供了可靠基础，有助于揭示隐蔽性失业的演变规律，对完善欧洲劳动力政策具有重要的实证意义。