electricsheepeurope/europe-ilo-eip-rcar-sex-geo-rt-share-of-persons-outside-the-labour-force-due-to-c

该数据集包含欧洲32个国家（如奥地利、俄罗斯、瑞士等）从2004年到2025年的1,634个观测值，专注于“因照顾责任而退出劳动力市场的人口比例，按性别和城乡区域划分”这一指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并经过标准化处理，确保与ILO统计定义一致。数据集为表格格式，包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值（百分比）等列，适用于劳动力市场分析、社会政策研究等任务。数据以CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Europe重新打包，便于机器学习使用。This dataset contains 1,634 observations across 32 European countries from 2004 to 2025, focusing on the indicator Share of persons outside the labour force due to care responsibilities by sex and rural/urban areas (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, extracted via API and harmonized according to ILO statistical definitions. It is presented in tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation (total, male, female), observed value (percentage), and is suitable for labor market analysis and social policy research. Released under the CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness.

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）旗下的ILOSTAT中央统计数据库，聚焦于欧洲地区因照护责任而退出劳动力市场的人口比例。构建过程首先通过ILOSTAT的REST API直接抓取指标代码为EIP_RCAR_SEX_GEO_RT的原始数据，随后依据欧洲ISO3国家代码进行地理区域筛选，最终整合出涵盖32个欧洲国家、时间跨度从2004年至2025年的观测记录。ILOSTAT在数据层面依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动力调查微观数据进行了系统性的统一与标准化处理，以确保跨国的可比性，并在数据源字段中明确标注了各观测值的原始出处，便于用户追溯数据质量。

特点

本数据集共计1634条观测值，呈现以下鲜明特征：其一，专注测量‘因照护责任退出劳动力市场的人口占比’这一特定指标，为分析非经济活动人口中的照护维度提供了稀缺的量化视角。其二，数据集内嵌了按性别（总、男性、女性）和城乡地域类型（国家、农村、城市）进行细分的维度，允许研究者深入探索照护责任在不同人群中的差异化分布。其三，数据来源多元且标注清晰，每条记录均标识了取自劳动力调查或其他行政记录的具体源头，并附有观测状态标志（如序列中断），使数据分析者能够审慎评估各数据点的可靠性与连续性。

使用方法

该数据集以Hugging Face Datasets库的标准化格式发布，用户可直接通过Python环境中的`load_dataset`函数一键加载至内存，并便捷地转换为Pandas DataFrame进行后续分析。研究者可按国别进行切片，例如筛选特定ISO代码（如DEU对应德国）以聚焦单一国家的时序规律。亦可针对单一指标，按年份排序后绘制时间序列折线图，直观揭示照护退出比例的演变趋势。更进一步，利用透视表功能可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于开展面板数据分析或跨国横向比较，从而高效服务于劳动经济学与社会政策领域的实证研究。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与社会政策研究领域，非劳动人口因照护责任而退出劳动力市场的现象，日益成为衡量劳动力资源未充分利用及性别平等状况的关键指标。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于其ILOSTAT数据库创建，并由Electric Sheep Europe于2025年重新打包整理，聚焦于欧洲32个国家2004至2025年间因照护责任而处于劳动力市场之外的人口比例，按性别及城乡地域进行细分解构。该数据集的出现，填补了欧洲范围内标准化、跨国家、长时序照护责任相关劳动力退出数据的空白，为分析照护劳动对女性就业参与的限制、评估社会照护政策效能以及追踪可持续发展目标中体面劳动指标进展，提供了统一且可复现的数据基础，推动了劳动统计与性别研究的实证深化。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，传统劳动统计多聚焦于失业率与就业率，而忽视了因家庭照护负担等结构性因素而被排斥在劳动力市场之外的群体，导致对劳动力资源未充分利用的测量存在盲区。构建过程中，挑战体现在数据的跨国家整合与质量一致性上：各国劳动力调查的方法论、样本设计与统计口径存在差异，ILO虽通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行调和，并优先采用‘最佳来源’，但仍不可避免地出现因方法修订导致的时序断裂（如注释中标识的B类状态），以及某些国家数据稀疏或不完整的问题。此外，将照护责任从多元退出原因中剥离，并确保性别与城乡维度的可比较性，对原始调查的细粒度及数据清洗流程提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2004年至2025年间32个欧洲国家因照护责任而处于劳动力市场之外的人口比例，并按性别与城乡地域进行了精细分层。在经典使用场景中，研究者常将其用于多国面板数据分析，探究照护责任对劳动参与率的结构性影响。通过时间序列与横截面的双重维度，该数据集能够支持固定效应模型或随机效应模型的构建，以揭示性别差异在照护负担与劳动退出之间的动态关联。此外，借助ILOSTAT提供的标准化分类体系，学者可将其与其他劳动力利用不足指标融合，开展劳动经济学领域的基础性回归分析。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国劳动与社会保障部门制定精准政策提供了数据支撑。政策制定者可以利用不同性别与地域的分层数据，识别出因照护责任而隐性失业的高风险群体，从而针对性地设计育儿补贴、长期照护保险或弹性工作制度。在跨国比较中，该数据集有助于评估不同福利体制下照护责任对女性劳动参与率的影响差异，为优化社会保障转移支付结构与促进性别平等提供量化依据。同时，国际劳工组织与欧洲统计局可借助此数据监测联合国可持续发展目标中体面劳动与经济增长相关指标的实现进展。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列具有影响力的学术工作，其核心在于将劳动力利用不足指标引入劳动经济学与性别研究的交叉领域。研究者基于此数据开发了照护责任与劳动退出之间的因果推断模型，利用面板数据结构控制了国家固定效应与时间趋势，识别了照护责任对不同年龄与教育水平人群的异质性影响。另有学者将其与性别工资差距、非正规就业比例等指标结合，构建了劳动市场性别隔离的多维度量化框架。在方法学层面，该数据集促进了分层时间序列预测模型在劳动力统计中的应用，推动了从传统描述性统计向基于机器学习的劳动力供给预测的范式转变。