electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xflb-sex-cbr-nb-inflow-of-working-age-foreign-born-population-by-s

该数据集包含欧洲26个国家从2010年至2024年的国际移民流动数据，具体关注工作年龄外国出生人口的流入情况，按性别和出生国分类。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，包含3,443个观察值，涵盖一个核心指标：POP_XFLB_SEX_CBR_NB（按性别和出生国分类的工作年龄外国出生人口流入量，以千计）。数据集提供结构化表格，包括国家代码、年份、性别分类、观察值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO harmonisation处理，确保统计一致性，并附带数据来源和质量注释。This dataset contains international migrant flow data for 26 European countries from 2010 to 2024, focusing on the inflow of working-age foreign-born population by sex and country of birth. Sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, it includes 3,443 observations and covers one core indicator: POP_XFLB_SEX_CBR_NB (Inflow of working-age foreign-born population by sex and country of birth in thousands). The dataset is structured as a tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation, observed values, and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Data is harmonized by ILO for statistical consistency and includes source and quality annotations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过调用其REST API接口直接获取原始数据。数据筛选聚焦于26个欧洲国家，时间跨度为2010年至2024年。在构建过程中，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统一协调，并对数据来源进行标注以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Europe团队进行整理和重封装，以标准化格式呈现。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据，使用`load_dataset`函数即可将数据转换为pandas DataFrame格式。支持按国家代码过滤特定国家的数据，例如筛选德国的观测值。也可针对单一指标进行时间序列分析与可视化。同时，通过pivot_table操作，能够轻松将数据重构为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国的时序对比分析。数据集采用CC-BY-4.0许可协议，使用时需标注原始数据来源。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，经Electric Sheep Europe重新封装后发布，聚焦于2010至2024年间26个欧洲国家按性别和出生国划分的劳动年龄外国出生人口流入量（单位：千）。数据集涵盖3,443条观测值，旨在为国际移民流动与劳动力市场交叉领域提供标准化、可复现的量化基础。作为ILO在劳动统计领域权威性的体现，该数据源对研究欧洲区域人口迁移模式、劳动力供给结构及政策评估具有关键支撑作用，尤其为跨国比较分析、时间序列建模及移民经济融合研究提供了可靠的时空粒度数据。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战包括：1) 国际移民流动数据长期缺乏统一统计标准，导致不同国家来源的观测值在定义、覆盖范围和精度上存在显著异质性，亟需通过ILO的ICLS框架实现跨国的数据协调；2) 劳动力市场与人口迁移间的动态关联模糊，需要高粒度（性别、出生国、年份）时间序列以揭示隐蔽的结构性趋势，如特定性别群体的迁移选择性及季节性波动。构建层面的挑战集中于：1) 原始数据来源多样（住户调查、行政记录等），需通过ILO的“最佳来源”选择机制处理多源冲突；2) 年度频率与部分缺失年份（如马其顿截止于2023年）要求对不连续序列进行谨慎插补与标注断点，以维持建模的统计一致性。

常用场景

经典使用场景

在迁移研究与劳动力市场分析领域，该数据集被广泛应用于构建时间序列模型，以探究欧洲国家间劳动年龄外来人口的流入趋势。研究人员可依据性别、出生国等维度进行细粒度分解，结合宏观经济指标（如GDP增长率、失业率）进行关联分析，揭示人口流动的驱动力与空间分布规律。例如，利用面板数据回归模型，可识别不同国家在特定时期对外来劳动力的吸纳能力差异，为跨国人口迁移理论提供实证支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了国际迁移研究中长期存在的微观数据碎片化与标准化缺失问题。通过ILOSTAT统一规范的统计口径，研究者得以克服各国行政数据在定义、分类上的异质性，系统分析2010—2024年间欧洲26国的劳动年龄外来人口流入规模。其核心贡献在于为以下学术议题提供可靠数据基础：迁移流对东道国劳动力市场的替代与互补效应、性别差异在迁移决策中的作用机制，以及出生国来源结构变化的决定因素。这些研究成果深化了对欧洲区域劳动力流动规律的理解，并为国际劳工组织监测可持续发展目标（如体面工作）提供了量化依据。

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政策的制定提供了动态监测工具。政府部门可依据按性别和出生国细分的流入数据，评估现有劳工签证配额、入境管理措施的有效性，并预测未来公共服务（如住房、医疗、教育）的资源配置需求。例如，移民管理部门可结合时间序列数据，识别短期内流入高峰国家，启动应急安置预案；就业服务机构则能根据外来人口的来源国结构，定向开展多语言职业培训项目。此外，非政府组织可利用该数据集进行人道主义需求评估，优化难民与移民的社会融合支持计划。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲26国2010至2024年间劳动年龄外来出生人口流入的时序统计，在移民流动与劳动力市场动态交叉研究中具有前沿价值。当前欧洲正经历人口结构转型与劳动力短缺挑战，结合ILO标准化指标，研究者可深入剖析性别、出生国别等维度下的迁移模式，并关联就业吸纳、社会融合等热点议题。其高分辨率面板数据为构建预测模型、评估政策干预效果提供了坚实基础，尤其助力欧洲移民治理从宏观叙事转向精准量化分析，对理解全球化背景下区域人力资本再配置具有深远意义。