electricsheepeurope/europe-ilo-eip-teip-sex-age-nb-persons-outside-the-labour-force-by-sex-and-age-th

该数据集名为按性别和年龄划分的劳动力外人口（千人）| 欧洲（ILOSTAT），是一个关于欧洲劳动力市场的表格数据集，专门关注劳动力外人口的统计信息。数据集包含119,492个观测值，覆盖43个欧洲国家，时间跨度为1946年至2025年。核心指标为EIP_TEIP_SEX_AGE_NB，即按性别和年龄划分的劳动力外人口（以千人为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过欧洲国家过滤。数据集包含多个字段，如国家代码（ISO 3166-1 alpha-3）、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分组、观测年份、观测值等，并提供了数据质量说明，例如年度频率、ILO最佳来源选择等。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等NLP任务，可用于分析欧洲劳动力市场的趋势和模式。This dataset, titled Persons outside the labour force by sex and age (thousands) | Europe (ILOSTAT), is a tabular dataset focusing on labor force statistics in Europe, specifically measuring persons outside the labor force. It contains 119,492 observations across 43 European countries, spanning from 1946 to 2025. The core indicator is EIP_TEIP_SEX_AGE_NB, which represents persons outside the labor force by sex and age in thousands. Data is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for European countries. The dataset includes fields such as country code (ISO 3166-1 alpha-3), country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), age classification, observation year, observed value, and data quality notes. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, enabling analysis of labor market trends in 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数据库，数据通过REST API接口直接获取特定指标（EIP_TEIP_SEX_AGE_NB）的观测值，并基于欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT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处理，数据来源在' source.label '列中予以标注，确保了数据的可追溯性。最终由Electric Sheep Europe进行重新封装，形成了包含119,492条观测值、覆盖43个欧洲国家、时间跨度从1946年至2025年的结构化表格数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的' load_dataset() '函数便捷加载数据，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。例如，可通过筛选' ref_area '列提取特定国家的时间序列，或针对不同性别分组进行对比分析。数据集支持时间序列预测、表格分类与回归等多种下游任务。此外，用户可利用pivot_table方法将数据重塑为国家与年份的交叉矩阵，便于构建面板数据集。由于采用CC-BY-4.0许可，用户在引用时需注明ILO原始来源及Electric Sheep Europe的重新封装信息。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司通过ILOSTAT平台创建，并由Electric Sheep Europe于2025年重新封装发布，聚焦于欧洲43个国家1946至2025年间“按性别与年龄划分的劳动力人口外群体”的时序观测（共计119,492条记录）。ILOSTAT作为全球劳动力统计核心数据库，基于国际劳工统计学家会议（ICLS）标准对各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录数据进行统一整合，为衡量劳动力未充分利用状况提供跨国的可比基准。该数据集所涵盖的“劳动力人口外群体”指标（EIP_TEIP_SEX_AGE_NB）是理解劳动力市场边缘群体特征、性别差异与年龄结构动态的重要工具，对于欧洲劳动经济学研究、社会福利政策评估以及可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测具有基础性支撑作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于：劳动力市场分析长期聚焦于就业与失业率，而对脱离劳动力市场的人群（如因教育、家庭责任、健康或丧失信心而未参与求职的个体）缺乏系统性的量化刻画。该指标通过性别与年龄的交叉分组，揭示了隐性劳动力储备与结构性失业的深层维度。构建过程中的挑战主要来自：1）43国跨越80年的数据整合需对齐各时期及各国的调查方法论差异（如ICLS定义变更导致的序列断裂）；2）多源数据中同一国家-年份组合的“最佳来源”选择逻辑需兼顾代表性与连续性；3）空值分类与注释标记（如“方法论修订”断裂标记）的标准化处理，以及月度/季度高频数据被排除后可能产生的时序信息损失，均对建模与因果推断构成技术门槛。

常用场景

经典使用场景

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，聚焦于欧洲43个国家自1946年至2025年间按性别与年龄分层的非劳动力人口数量（单位：千人）。在劳动经济学与人口学研究中，它最为经典的使用场景是作为时间序列预测与面板数据分析的基础素材。研究者可利用其丰富的年度观测值，构建自回归移动平均模型（ARIMA）或固定效应模型，以揭示欧洲各国非劳动力人口规模随经济周期、政策变迁及社会结构演化的动态轨迹。数据集提供的性别分类维度（总人口、男性、女性）使得分析能够进一步解剖劳动力退出行为的性别异质性，为理解劳动参与率的长期下降趋势提供了精准的量化依据。

解决学术问题

该数据集的核心学术价值在于系统性地解决了欧洲非劳动力人口测度中的数据碎片化与标准化难题。长期以来，各国因统计口径、调查方法及发布时滞的差异，导致跨国比较分析充满障碍。ILOSTAT通过统一采纳国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对原始微观数据进行标准化处理，并附加来源标签与观测状态标记（如序列中断、方法修订等），使得研究者能够基于可靠且可比的数据，深入探讨劳动力市场边缘化群体的形成机制。由此，学术研究得以在宏观层面检验福利制度、产业结构调整与人口老龄化对劳动力退出行为的影响，显著提升了劳动经济学中关于非活跃人口理论模型的实证精度与政策启示价值。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧盟及各成员国劳动部门、国际组织及智库提供了决策支持的重要基石。政策制定者可利用按性别与年龄细分的非劳动力人口数据，精准识别长期失业者、家庭照顾者及提前退休群体等脆弱人群的规模与分布特征，从而设计更具针对性的积极劳动力市场政策（ALMP）。例如，在老龄化加速的欧洲背景下，该数据可用于评估延迟退休政策对潜在劳动力供给的影响，或测算性别平等倡议对女性重返职场的促进效果。此外，金融机构与社会保障机构亦借助该数据预测养老金支出压力与劳动力供给缺口，为财政可持续性分析提供量化输入。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲各国劳动力市场边缘群体——未参与劳动力人口的多维度测度，从性别与年龄视角切入，追踪1946至2025年间跨越43国的时序演化。在劳动力经济学前沿中，该数据集为无薪家务劳动、隐性失业及社会潜在劳动力储备的定量分析提供了高分辨率的时间序列基底。伴随欧洲人口老龄化加剧与灵活用工模式兴起，研究者可借助此数据揭示不同年龄段与性别群体退出劳动力市场的结构性差异，并结合ILO国际化统一定义，展开跨国比较下的劳动参与弹性测度、代际分化成因探究以及公共政策干预效果评估，为理解后工业社会中的劳动力动态与包容性增长战略提供了坚实的数据支撑。