electricsheepeurope/europe-ilo-emp-xflb-sex-ocu-nb-inflow-of-employed-foreign-born-population-by-sex

该数据集包含欧洲11个国家（2013年至2024年）的856个观测值，专注于按性别和职业划分的就业外国出生人口流入（千）这一指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，涵盖法国、芬兰、丹麦、斯洛文尼亚、挪威、马耳他、德国、西班牙、比利时、斯洛伐克和瑞典等国家。数据集提供了按性别（总计、男性、女性）和职业分类的详细维度，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，并包含数据质量标记（如不可靠状态）。数据集旨在支持劳动力市场和国际移民流动的研究与分析。This dataset contains 856 observations of International migrant flow data across 11 Europe countries, spanning 2013–2024, covering one distinct indicator: EMP_XFLB_SEX_OCU_NB — Inflow of employed foreign-born population by sex and occupation (thousands). It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, and repackaged for ease of use. The data includes disaggregation by sex (total, male, female) and occupation, with annual frequency, and is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It provides metadata such as country codes, source labels, and observation status flags to ensure traceability and data quality.

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数据库，聚焦于欧洲11个国家2013至2024年间按性别与职业分类的外国出生就业人口流入量（单位：千人）。数据通过ILOSTAT REST API直接抽取，并依据ISO3国家代码筛选至欧洲范围，原始微观数据经ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一化处理，来源信息在`source.label`列中得以追溯，确保数据可溯源与标准化。

特点

数据集包含856条观测记录，覆盖法国、芬兰、丹麦等11个欧洲国家，时间跨度达12年，提供唯一的指标`EMP_XFLB_SEX_OCU_NB`。其核心特点在于多维度分类设计：`sex`字段细分为总计、男性与女性三类，`classif1`字段则承载职业技能水平等分类变量，使研究者能够从性别与职业双重维度细致剖析移民劳动力的流入结构。数据质量方面，针对同一国家与年份的多来源情况，选用ILO认定的‘最优来源’，并标注观测状态（如‘不可靠’）以警示潜在误差。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据，核心命令为`load_dataset`，随后可转化为Pandas DataFrame进行深入分析。典型应用场景包括：按国家过滤以聚焦特定区域的时间序列趋势，或按指标排序并绘制观测值随年份变化的折线图。此外，支持通过数据透视功能重塑为国家×年份矩阵，便于面板数据分析。数据集以cc-by-4.0许可发布，使用时需同时引用原始ILO数据与Electric Sheep Europe的再打包版本。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力流动日趋频繁的背景下，国际劳工组织（ILO）于2024年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布了名为“Inflow of employed foreign-born population by sex and occupation (thousands) | Europe (ILOSTAT)”的数据集。该数据集由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台重新封装整理，涵盖2013至2024年间欧洲11个国家的856条观测记录，聚焦于按性别和职业分类的外国出生就业人口流入量（单位：千人）。其核心研究问题在于系统追踪欧洲各国移民劳动力的流入规模与结构特征，为评估劳动力市场整合、人口政策效果及可持续发展目标中的体面劳动指标提供量化依据。作为国际劳工标准统计的权威来源，该数据集对劳动经济学、人口迁移研究与公共政策制定具有显著支撑作用，尤其弥补了欧洲区域层面在移民就业流动态势上的精细数据缺口。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于，跨国移民劳动力流动的精确量化长期受困于各国统计口径不一、数据发布滞后以及性别与职业细分的缺失，导致政策制定者难以洞察欧洲区域内就业型移民的真实规模与演化趋势。在构建过程中，ILO面临多重挑战：需协调11个国家各异的人口调查与行政记录（如欧盟劳动力调查），依据国际劳工统计学家会议标准对原始微观数据进行统一归化；同时需解决多源数据在同一国家-年份组合下的择优问题，确保“最佳来源”选取的客观性与可追溯性。此外，数据集中存在观测值可靠性标记（如U标记）及来源注释（如人口覆盖范围排除武装部队等），揭示了数据质量在国别间的不均衡性，研究者需审慎处理这些异质性以保证分析结论的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景在于对欧洲国家就业型外国出生人口的流入动态进行系统性的量化分析。研究者常利用其按性别与职业类别细分的年度观测值，构建面板数据模型或时间序列模型，用以揭示移民劳动力流入的规模、结构及其演变趋势。例如，通过不同国家与年份的交叉比较，可识别出欧洲劳动力市场中移民就业流入的高峰与低谷时段，并考察不同性别组群在特定职业技能层次上的分布差异。该数据集为劳动经济学与人口迁移研究提供了一个标准化的、可直接用于统计建模的横截面与时间序列混合数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，学界与业界已衍生出一系列重要的后续工作。在方法论层面，研究者基于其时间序列结构开发了针对稀疏面板数据的缺失值插补算法，以提高模型估计的稳健性。在实证层面，有工作利用该数据集构建了欧洲移民就业流动的引力模型，量化了地理距离、语言相似性及双边贸易强度对移民就业流向的影响。此外，结合其他ILOSTAT指标（如失业率、工资中位数），衍生出关于移民就业质量与职业下行流动（occupational downgrading）的跨国比较研究。这些工作不仅推动了迁移预测仿真的精度提升，也为后续构建整合了移民、就业与经济增长的多区域动态随机一般均衡模型奠定了数据与方法基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在欧洲劳动力市场结构性变迁与地缘政治动荡交叠的当下，该数据集聚焦于按性别与职业分层的就业型外国出生人口的流入规模，为解构移民劳动力在区域经济体系中的嵌入机制提供了精细的时序证据。前沿研究正借助此类高频年度面板数据，探究2013至2024年间跨国劳动力流动对欧洲各国技能缺口填补、性别职业隔离重塑以及社会福利制度可持续性的动态影响。尤其是结合近年来的难移民潮与后疫情时代的用工荒热点，该数据集所承载的ILOSTAT标准化指标成为评估欧洲一体化进程中劳动市场包容性与区域经济韧性的关键量化工具，其揭示的外来就业人口职业分布图谱对于制定精准的移民融入政策与人力资本战略具有深远意义。