electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xplf-sex-age-nb-potential-labour-force-by-sex-and-age-thousands

该数据集包含欧洲39个国家从1987年至2025年的41,249个观测值，涵盖“按性别和年龄划分的潜在劳动力（千人）”这一指标，用于衡量劳动力未充分利用的其他指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理，并包含国家、性别、年龄分类、年份和观测值等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究欧洲劳动力市场提供机器学习就绪的数据。This dataset contains 41,249 observations across 39 Europe countries from 1987 to 2025, covering the indicator Potential labour force by sex and age (thousands) as part of other measures of labour underutilization. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, harmonized and includes fields such as country, sex, age classification, year, and observed values. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing a machine learning-ready resource for studying European labour markets.

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中央统计数据库，通过调用其REST API直接获取指标为'EIP_XPLF_SEX_AGE_NB'的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理与整合，确保数据的一致性与可比性。数据集中每一观测值均附带来源标签（source.label），以标示其原始数据出处，便于用户追溯数据质量。整个数据集的构建过程强调透明性与可复现性，最终由Electric Sheep Europe团队整理并打包为HuggingFace Datasets格式，供研究社区使用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库轻松加载该数据集，仅需一行代码'ds = load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xplf-sex-age-nb-potential-labour-force-by-sex-and-age-thousands")'即可获取完整的训练集，并可直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定需求，例如聚焦某一国家（如德国）或某一指标的时序分析，可使用数据框的筛选与排序功能实现快速切片。此外，为便于进行面板数据建模，建议利用pivot_table功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，从而高效开展跨国家、跨时间的比较研究或时间序列预测任务。

背景与挑战

背景概述

劳动参与不足的测量是劳动经济学与政策研究中的核心议题，传统失业率指标往往低估了劳动力市场的闲置程度，尤其忽略了那些虽未积极求职但仍有就业意愿的群体。在此背景下，国际劳工组织（ILO）统计司依托其全球领先的ILOSTAT数据库，构建了“按性别和年龄划分的潜在劳动力（千人）”指标（代码EIP_XPLF_SEX_AGE_NB），旨在捕获失业者之外的隐性劳动供给。该数据集由Electric Sheep Europe于2025年完成重新包装与标准化处理，覆盖1987年至2025年间39个欧洲国家的41,249条观测记录，汇聚了来自劳动力调查、行政记录等多源数据，并通过ILO的统一方法学进行协调。这一数据集不仅填补了欧洲区域潜在劳动力长期序列的空白，更成为研究劳动力市场弹性、性别差异及代际流动的重要基础资源，对推动联合国可持续发展目标中体面工作的监测具有深远影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，传统失业指标（如ILO定义的失业率）仅反映积极求职而未就业的人群，无法全面揭示劳动力市场的结构性闲置——例如因家庭责任、教育或丧失信心而停止求职的“潜在劳动力”，尤其在欧洲老龄化与性别不平等交织的背景下，这一群体的规模与动态被严重低估。数据集通过统一方法论整合39国多源调查与行政数据，构建了可跨国比较的长期序列，从而支持对隐性劳动供给的量化分析。在构建过程中，挑战主要来自异构数据的协调：各国劳动力调查的问卷设计、抽样框架、定义标准（如对“求职行为”的界定）存在差异，ILO需依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行数据清洗与插补；同时，观测值中频繁出现“不可靠”（U）标识以及“方法论修订”导致的序列断裂（break in series），需要研究者审慎处理质量标签并进行一致性检验，避免直接聚合时引入系统性偏差。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与国际发展研究领域，该数据集最经典的使用场景集中于对欧洲各国潜在劳动力规模进行横截面与时间序列的双重解析。凭借其覆盖39国近四十年的年度观测数据，研究者能够利用面板数据模型探析性别与年龄维度下劳动力潜在供给的动态演变规律，从而揭示不同人口结构中的劳动参与边际效应。

解决学术问题

数据集直击劳动统计中“潜在劳动力”这一隐性指标测度难题，突破了传统失业率对劳动市场闲置状态的片面刻画。通过支持对性别、年龄组的精细分解，它使学界得以量化分析劳动力市场的结构性弱势群体规模，推动了对劳动力利用不足的归因研究，进而为完善国际劳工组织定义的劳动参与理论贡献了实证基石。

实际应用

在实际应用中，该数据集为欧洲各国劳动政策制定者与跨国经济组织提供了关键数据支撑。例如，可被用于评估劳动力激活政策的效果、监测人口老龄化对潜在劳动力的侵蚀，以及设计面向女性和青年群体的精准就业促进方案。它亦能辅助企业界的区域人才布局决策，成为宏观经济预测模型中不可或缺的输入变量。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲潜在劳动力按性别与年龄分布的精细刻画，为劳动经济学中的劳动力利用不足度量提供了长达近四十年（1987–2025）的跨国面板数据。在当前全球劳动力市场结构性变革的背景下，尤其是在欧洲多国面临人口老龄化加剧、灵活就业形态兴起及新冠疫情后劳动力复苏不均等热点议题中，该数据为研究者揭示不同性别与年龄群体在边缘劳动力状态下的差异性提供了关键支撑。其标准化、机器可读的格式显著提升了跨地域与跨时期比较分析的效率，有助于深化对隐性失业、就业不足等前沿方向的量化理解，并为制定更具包容性的就业政策提供了实证依据。