electricsheepeurope/europe-ilo-eap-5wap-sex-age-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-and-age-19t

该数据集包含欧洲35个国家在2014年至2025年期间的劳动力参与率数据，具体指标为按性别和年龄划分的劳动力参与率——第19届国际劳工统计学家会议(%)。数据集共有3,499个观测值，涵盖一个核心指标（EAP_5WAP_SEX_AGE_RT），数据来源于国际劳工组织(ILO)的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家数据。数据集以表格形式组织，包含国家代码、年份、性别分类、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据经过ILO标准化处理，使用国际劳工统计学家会议(ICLS)定义进行统一，并包含数据质量说明，如年度频率、最佳来源选择等。This dataset contains labour force participation rate data for 35 European countries from 2014 to 2025, specifically the indicator Labour force participation rate by sex and age -- 19th ICLS (%). It includes 3,499 observations covering one core indicator (EAP_5WAP_SEX_AGE_RT), sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO) via API and filtered to European countries. The data is organized in tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation, observed values, etc., suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and includes quality caveats such as annual frequency and best-source selection.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT统计数据库构建，通过调用其REST API接口，直接获取指标代码为EAP_5WAP_SEX_AGE_RT的原始数据。随后，依据欧洲ISO3国家代码进行精细筛选，仅保留覆盖35个欧洲国家的观测值。最终，数据经由Electric Sheep Europe管道进行整合与重打包，形成了包含3499条观测记录、时间跨度从2014年至2025年的标准化表格数据集。ILOSTAT本身依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，对各国劳动力调查的微观数据进行统一协调与处理，确保了数据来源的权威性和跨国的可比性。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过HuggingFace的datasets库，仅需一行代码`load_dataset()`即可加载数据，并轻松转换为Pandas DataFrame进行深入分析。典型应用场景包括：按国家代码（如'DEU'）筛选特定国家的劳动力参与率时间序列；对单一指标进行时序分析与可视化；或通过数据透视表将数据转化为国家×年份的矩阵格式，便于进行跨国的面板数据建模与回归分析。数据集的格式清晰、列结构规范，非常适合用于时间序列预测、分类与回归等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，核心研究问题聚焦于欧洲35个国家2014至2025年间劳动力参与率的性别与年龄结构演变。作为ILOSTAT数据库的区域性子集，它整合了国家劳动力调查与行政记录等多元来源，为劳动力市场动态分析提供了统一、可比的量化基础。其影响力体现在填补了欧洲劳动力研究中高粒度时间序列数据的空白，尤其服务于性别平等、老龄化与劳动供给等跨学科议题的实证研究。Electric Sheep Europe的二次封装进一步提升了数据的机器可读性与可复现性，推动了其在经济学、社会学与公共政策领域的广泛应用。

当前挑战

该数据的核心挑战在于国际劳动统计学家会议（ICLS）定义下的跨国可比性，不同欧洲国家在调查设计、年龄分组与抽样方法上的差异导致指标存在系统性偏差。构建过程中面临多源异构数据融合的困难，原始数据的时间频率与质量标记（如断点标记、方法论修订注释）增加了清洗难度。同时，缺失维度的推断、最佳来源选择的主观性以及对年度而非季度变化的捕获限制，均使得精细分析受到约束。这些挑战要求研究者审慎处理分类标签的不一致性与观测值的断点问题，以确保结论的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2014至2025年间35个欧洲国家的劳动力参与率观测数据，按性别与年龄维度进行精细划分，总计3499条记录。在劳动力经济学与公共政策研究中，研究者常利用这一标准化时间序列数据构建面板回归模型，探究经济增长、社会保障制度、教育水平及人口结构变迁对劳动力供给决策的长期影响。通过性别分组，可以深入剖析女性就业参与率的动态演变趋势及其与生育政策、家庭照料责任之间的关系。数据集的高频时间覆盖与跨国横截面特征，使其成为劳动供给弹性估计、劳动力市场周期分析以及国际比较研究的理想基础数据来源。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集为解决欧洲劳动力市场结构性变化与参与率异质性这一经典难题提供了可靠支撑。传统研究常受限于各国统计口径不一与数据可得性低的问题，而ILOSTAT经国际劳工组织统一协调后发布的标准化指标，有效规避了测量偏差，使得跨国比较和纵向分析具备统计一致性。借助性别与年龄的细粒度划分，学者可以精准分离出不同群体对宏观经济冲击的反应差异，进而回答人口老龄化如何改变劳动供给格局、性别就业缺口是否随政策干预收敛等重要理论问题。数据集的存在显著降低了劳动经济学实证研究中数据清洗与匹配的障碍，推动了围绕劳动力参与决策的理论验证与计量模型创新。

实际应用

在实际应用领域，该数据集为欧洲各国政府、国际组织及政策智库提供了量化决策工具。劳动部门可基于历史参与率趋势预测未来劳动力规模，评估退休年龄改革或育儿补贴政策的潜在效果。欧盟委员会在制定就业战略与社会包容目标时，能够借助该数据监测成员国间劳动参与率的收敛进程，识别需要重点干预的弱势群体。商业研究机构与人力资源咨询公司则将其用于区域劳动力供给曲线拟合，为跨国企业布局选址、薪酬结构设计及人才储备规划提供数据支撑。此外，数据集的标准化格式与开放许可协议使其易于集成至机器学习预测平台，支持实时仪表盘与政策仿真系统的构建。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，europe-ilo-eap-5wap-sex-age-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-and-age-19t数据集正成为欧洲劳动经济学与计算社会科学交叉领域的研究热点。该数据集基于国际劳工组织ILOSTAT官方统计，覆盖2014至2025年间35个欧洲国家的劳动力参与率，并按性别与年龄进行精细分层，为探究后疫情时代劳动力市场的结构性变迁提供了关键数据基础。前沿研究聚焦于利用该数据集进行时序建模与因果推断，例如结合机器学习方法预测不同人口群体的劳动供给弹性，或评估性别平等政策对劳动力参与率的动态影响。随着欧盟推动“欧洲数字十年”及绿色转型，研究还延伸至技能错配与劳动力再配置议题，通过分层回归与面板数据分析，揭示自动化进程中不同年龄段的就业脆弱性。该数据集的跨时空覆盖与标准化分类，正助力学者们从宏观劳动力流动转向微观个体行为模拟，为形成更具包容性的欧洲就业战略提供实证支撑。