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

该数据集包含3734个观测值，涵盖36个欧洲国家从2004年至2025年的数据，核心指标为EIP_RCAR_SEX_EDU_RT，即按性别和教育程度划分的因照顾责任而退出劳动力市场的人口比例（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并筛选欧洲国家数据。数据集包含多个列，如国家代码（ref_area）、年份（time）、性别（sex）、教育分类（classif1）和观测值（obs_value）等，用于分析劳动力市场中的未充分利用情况，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，并包含数据来源和质量标记。This dataset contains 3,734 observations across 36 European countries from 2004 to 2025, focusing on the indicator EIP_RCAR_SEX_EDU_RT—Share of persons outside the labour force due to care responsibilities by sex and education (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for European countries. It includes columns such as country code (ref_area), year (time), sex (sex), education classification (classif1), and observed value (obs_value), designed for analyzing labour underutilization and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and includes source and quality flags.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，由Electric Sheep Europe团队重新封装并发布至HuggingFace平台。数据通过ILOSTAT提供的REST API接口直接拉取，指标代码为EIP_RCAR_SEX_EDU_RT，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。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统一，数据来源在source.label字段中予以标记，确保可追溯性，从而构建起一个跨越36个欧洲国家、时间涵盖2004年至2025年的观测数据集，共计3,734条记录。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库便捷加载该数据集，仅需一行代码即可获得Pandas DataFrame格式的完整数据。使用者可按国家代码筛选数据以聚焦特定区域，或按时间序列对单个指标进行排序与可视化分析。更高级的应用包括将数据透视为国家×年份的矩阵，便于进行跨国的纵向比较与面板数据分析。该数据集结构化良好，特别适用于表格分类、回归分析及时间序列预测等机器学习任务，为劳动经济学与社会政策研究提供了直接可用的数据基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年发布，经由Electric Sheep Europe团队重新封装后上线，聚焦于欧洲地区因照料责任而脱离劳动力市场的人群比例。核心研究问题在于量化性别与教育程度如何影响照料责任导致的劳动力退出，从而揭示劳动力利用不足的深层次社会结构。通过对36个欧洲国家2004至2025年间3,734个观察值的系统整理，该数据集为劳动经济学、性别平等与公共政策研究提供了跨时空的标准化参照，推动了关于隐性劳动闲置与照护经济影响的量化分析。

当前挑战

该研究所解决的领域问题是劳动力统计中非传统指标（如照料责任导致的劳动退出）的度量与建模难点。构建过程中面临多重挑战：一是数据来源异质性，原始数据依赖各国劳动力调查与行政记录，需通过ILO内部算法进行定义统一与源项优选。二是细粒度拆分的稀疏性，尽管提供了性别与教育水平的交叉分类，但诸如月度或季度频次的时间序列未被包含，限制了时序分析精度。三是数据质量标记的复杂性，观测值常伴随“不可靠”或“方法修改”等标签，使用者需对数据断点与分类异常进行审慎处理。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲36个国家2004至2025年间因照护责任而退出劳动力市场的人口比例，并按照性别与教育水平进行细致分层。经典使用场景包括构建时序预测模型，以探究照护责任对劳动力参与率的长期影响，并借助分类与回归任务分析不同社会经济群体在劳动力边缘化中的差异化表现。研究者可基于此数据揭示照护经济与劳动供给之间的动态关联，为理解非就业人口的结构性特征提供量化基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学中关于劳动力利用不足的测量难题，尤其是照护责任这一非传统因素对劳动供给的抑制作用。通过提供标准化、跨国的长周期面板数据，学术研究得以突破单一国家或短期调查的局限，深入探讨性别教育不平等在劳动力退出中的交互效应。其意义在于为国际劳工组织的体面劳动目标提供实证支持，推动学术界从宏观劳动力市场转向家庭照护等微观机制的系统性分析。

实际应用

在实际应用中，该数据集可助力欧洲各国劳动部门及国际组织进行政策模拟与影响评估。例如，基于数据训练的回归模型可用于预测照护支持政策（如扩大托幼服务或长期照护津贴）对劳动参与率的潜在提升效果。此外，非政府组织可借助分类模型识别照护负担最重的群体特征，从而设计更具针对性的社会保护计划，优化资源配置以促进性别平等与包容性就业。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于因照护责任而退出劳动力市场的人群比例，按性别与教育水平进行精细拆解，为欧洲劳动力非充分利用的研究提供了独特视角。在性别平等与人口老龄化交织的社会热点背景下，这一指标成为揭示隐形劳动力流失、特别是女性因家庭照护被迫退出职场的关键数据支撑。前沿研究方向正围绕照护经济与劳动力参与率的结构性关联展开，例如利用此数据评估育儿政策、长期护理制度改革对女性就业回流的效应，或结合宏观经济波动探讨照护负担如何加剧劳动力市场的性别分化。其跨年度面板数据特性，使其成为构建时间序列预测模型、量化照护责任对劳动参与率动态冲击的理想素材，有力推动了欧洲社会政策与劳动经济学实证研究的精细化发展。