electricsheepeurope/europe-ilo-cpi-nwgt-coi-rt-national-consumer-price-index-cpi-by-coicop-countr

该数据集包含欧洲40个国家1980年至2025年间的消费者价格指数（CPI）数据，具体按COICOP（消费分类标准）分类的国家权重百分比。数据来自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，涵盖13,327个观测值，涉及一个核心指标（CPI_NWGT_COI_RT）。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、分类变量、观测年份和观测值等列，并提供了数据质量说明（如年度频率、最佳来源选择）。数据以表格形式组织，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains consumer price index (CPI) data for 40 European countries from 1980 to 2025, specifically national weights by COICOP (Classification of Individual Consumption by Purpose). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with 13,327 observations covering one core indicator (CPI_NWGT_COI_RT). The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, classification variables, observation year, and observed value, along with data quality notes (e.g., annual frequency, best source selection). Organized in tabular format, it is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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接口直接抽取原始指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT本身整合了各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多元微观数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与标准化。数据集由Electric Sheep Europe进行二次打包与重构，形成了包含13,327条观测值的结构化表格，覆盖40个欧洲国家，时间跨度从1980年至2025年。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，调用load_dataset函数即可获得Pandas DataFrame格式的完整表格。后续分析支持按国家代码过滤特定国家的子集，或按指标进行时间序列的可视化与趋势分析。此外，数据集便于通过pivot_table方法重构为国家×年份的矩阵形式，适用于面板数据建模、跨国家比较与宏观经济指标的计量研究。

背景与挑战

背景概述

消费者价格指数（CPI）是衡量一国或地区通货膨胀水平的核心指标，对宏观经济决策、货币政策制定及社会保障调整具有举足轻重的影响。欧洲作为全球经济的重要板块，其物价水平的动态追踪与分析对于理解区域经济一体化的成效与挑战尤为关键。europe-ilo-cpi-nwgt-coi-rt-national-consumer-price-index-cpi-by-coicop-countr数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年正式发布，经Electric Sheep Europe重新封装后于HuggingFace平台开放共享。该数据集汇集了1980年至2025年间40个欧洲国家的13,327条观测记录，聚焦于按COICOP分类的居民消费价格指数国家权重（百分比），为研究欧洲长期通胀趋势、消费结构变迁及劳动力市场与物价联动机制提供了标准化、跨国的权威数据基础。其核心研究问题在于揭示欧洲各国在不同发展阶段的物价波动特征及其内在异质性，进而为宏观经济学、劳动经济学及国际比较研究提供坚实的数据支撑。该数据集的发布显著降低了研究者获取高质量、长时序、多国别CPI数据的门槛，推动了欧洲区域经济研究的数据密集型范式转型。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题主要围绕欧洲多国CPI数据的标准化与可比较性挑战。一方面，各国原始数据在采集方法、分类体系（如COICOP版本差异）、统计口径及权重更新频率上存在显著非一致性，ILO通过统一采纳ICLS定义并进行最佳来源筛选，有效缓解了这一异质性带来的分析障碍。另一方面，构建过程面临数据溯源与质量标注的难题：40个国家横跨近半个世纪，部分早期数据可能缺失或依赖不同调查来源，数据集通过`source.label`和`note_indicator.label`等字段保留了来源与备注信息，但用户仍需警惕特定年份或国家因数据源切换导致的断点效应。此外，年度频率限制了针对高通胀事件或政策干预的月度、季度动态分析，而COICOP分类的部分细化层级在跨时间一致性上可能存在调整，需要研究者在建模时予以审慎处理。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1980年至2025年间覆盖40个欧洲国家的居民消费价格指数（CPI）观测数据，共计13,327条记录，以COICOP分类为基础，提供了按国家权重百分比表示的指标。在典型的使用场景中，研究者可将此数据用于时间序列建模，分析欧洲各国通胀动态的长期演变规律。例如，通过按国家筛选指标并绘制价格指数时序曲线，能够直观揭示各国物价水平的波动模式与结构性差异。此外，数据还支持构建国家×年份的面板矩阵，为跨国的通货膨胀比较研究、价格传导机制分析以及宏观经济周期判定提供坚实的数据基础。得益于ILOSTAT的规范化处理，该数据集在年度频率下的可靠性与一致性，使其成为欧洲区域宏观经济学研究的标准化基准资源。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效解决了欧洲多国可比性消费价格指数长期缺失或口径不统一的问题。传统上，各国CPI统计在分类标准、基期选取和权重设定上存在差异，导致跨国通胀比较面临严峻的方法论挑战。ILOSTAT基于国际劳工组织协调的国际标准，按COICOP统一分类并采用国家权重百分比，消除了口径异质性，使得研究者能够开展高信度的区域面板数据分析。这一数据集为检验购买力平价理论、评估货币政策传导效率、量化能源与食品价格冲击的跨国溢出效应等经典经济学议题提供了可靠数据支撑。其意义在于打通了欧洲劳工统计与经济分析之间的数据壁垒，推动了实证宏观经济学的精细化发展。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国政府机构、国际组织及金融研究实体提供了制定与评估价格政策的定量依据。各国央行可借助该数据监测消费价格的跨类目变化，校准通胀目标并预判利率调整的宏观效应。欧盟委员会与欧洲统计局可据此验证内部市场的一体化程度，识别可能的价格扭曲或竞争失衡区域。对于跨国企业而言，基于该数据的消费价格趋势分析有助于优化区域定价策略、评估市场进入成本。此外，该数据集为投资机构构建通胀预测模型、管理固收资产风险敞口提供了历史基准，助力决策者在中长期经济情景推演中获得更清晰的通胀路径指引。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲40国居民消费价格指数（CPI）的跨国时序分析，其按COICOP分类的权重设计为研究通货膨胀的结构性驱动因素提供了精细粒度。当前前沿方向包括：利用该数据构建多国通胀预测模型，结合机器学习方法捕捉能源、食品等分项冲击的传导效应；探索不同劳动力市场制度下CPI的动态异质性，尤其在新冠疫情后供应链扰动与地缘政治冲突叠加的背景下，分析价格黏性与工资-物价螺旋的演变模式。ILOSTAT的严格统计框架确保了跨时间与国家的可比性，为理解欧洲通胀分化、货币政策有效性评估及劳工生活成本变动提供了权威数据基石。