electricsheepeurope/europe-ilo-eip-dwap-sex-edu-rt-inactivity-rate-by-sex-and-education

该数据集名为按性别和教育程度划分的不活跃率（%）| 欧洲（ILOSTAT），由Electric Sheep Europe重新打包。它包含了37,080个观测值，涵盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，涉及1个具体指标：按性别和教育程度划分的不活跃率（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球领先的劳动统计数据源，通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行标准化处理。数据集以表格形式存储，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、教育分类、观测年份、观测值、观测状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据质量方面，为年度频率，当同一国家×年份有多个数据源时，使用ILO选择的最佳来源，且分类列仅在指标发布细分数据时才非空。This dataset is named Inactivity rate by sex and education (%) | Europe (ILOSTAT) and repackaged by Electric Sheep Europe. It contains 37,080 observations across 39 Europe countries, spanning from 1987 to 2025, covering 1 distinct indicator: inactivity rate by sex and education (%). The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations (ILO) central statistics database, which harmonizes raw survey microdata using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset is stored in tabular format with columns including country code, country name, data source, indicator code, sex classification, education classification, observation year, observed value, observation status, etc. It is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. Data quality notes: it is annual frequency; when multiple sources exist for the same country×year, the ILO-selected best source is used; and disaggregation columns are non-null only when the indicator publishes that breakdown.

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，聚焦欧洲39个国家1987年至2025年间劳动力未充分利用的度量指标。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，原始代码为EIP_DWAP_SEX_EDU_RT，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出欧洲国家代码。ILOSTAT依托各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元数据源，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行原始微观数据的协调与标准化处理。Electric Sheep Europe团队对原始数据进行了重新封装，将其转换为机器学习友好的Parquet格式，确保数据质量与可追溯性，每一观测均附有来源标记。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets工具便捷加载该数据集，只需调用`load_dataset`函数并指定数据集名称，即可获取一个可直接转换为Pandas DataFrame的格式。基于此结构，用户能够方便地按国家进行过滤，例如筛选德国（DEU）的数据，或针对单一指标进行时间序列分析与可视化。对于跨国家比较，数据透视功能支持将表格重塑为以年份为索引、国家为列列的矩阵形式，便于进行面板数据分析或回归建模。该数据集特别适用于劳动力经济学、教育经济学及欧洲社会政策研究中的时序预测、分类与回归任务。

背景与挑战

背景概述

本数据集由国际劳工组织（ILO）统计司创建，并由Electric Sheep Europe于2025年在HuggingFace平台上重新整理发布，聚焦于欧洲劳动力市场中按性别与教育程度分类的不活跃率这一关键指标。该数据集囊括了39个欧洲国家从1987年至2025年间共计37,080条观测记录，依托ILOSTAT这一全球领先的劳动力统计数据库，整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源数据，为理解欧洲劳动力闲置现象提供了坚实的数据基础。其核心研究问题在于揭示不同性别与教育背景人群在劳动力市场参与度上的长期差异，对于推动劳动经济学、性别研究及教育政策等领域的发展具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，劳动力不活跃率是一个复杂的社会经济指标，需要精准解析性别与教育程度对其叠加效应，以克服传统研究中对劳动力闲置人群内部异质性认识不足的问题。在构建过程中，挑战主要体现在两方面：一是多国数据源在调查方法、分类标准上的不一致性，例如各国教育分层体系存在差异，ILO需通过国际劳工统计学家会议定义进行数据协调与标识；二是时间跨度长达近四十年，期间多国经历了方法论修订、调查框架调整与数据间断（如系列断裂），需要细致处理观测状态标记（如可靠性等级）与注释信息，以确保时间序列的可比性与分析的有效性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共政策研究领域，欧洲按性别与教育程度划分的不活跃率数据集为学者提供了跨时空的纵向面板数据。其经典使用场景聚焦于利用时间序列分析方法，揭示欧洲39个国家从1987年至2025年间，不同性别与教育背景群体的劳动力市场退出模式的演变规律。研究者可借助该数据集构建多层次回归模型，剖析教育水平如何调节性别间的就业参与缺口，或运用面板数据工具变量法识别经济周期对特定亚群不活跃率的异质性冲击。该数据集的精细分类标签，如性别与教育水平的交叉划分，使得基于固定效应模型的因果推断成为可能，从而为理解结构性失业与就业极化现象奠定坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集精准回应了劳动经济学中长期悬而未决的核心学术问题：教育扩张与性别平等政策是否真正缩小了劳动力市场边缘群体的参与鸿沟。通过纳入ILOSTAT统一核算标准下的高质量微观数据，研究者能够量化不同教育层次（如基础、中等与高等教育）对男女不活跃率的差异化影响，从而检验人力资本理论的现实适用性。此外，数据集覆盖近四十年的长周期，为识别制度变迁（如欧盟就业战略实施）与劳动力市场刚性之间的动态交互关系提供了稀缺的证据基础。其意义在于，不仅填补了欧洲比较社会政策研究中微观数据碎片化的空白，更推动了从描述性分析转向结构性因果机制的实证范式转型。

实际应用

在实际应用层面，该数据集服务于欧洲各国劳动部门与国际组织的政策评估与预警系统。例如，政策制定者可利用分性别与教育程度的不活跃率数据，监测特定群体（如低教育女性或高龄劳动者）被劳动力市场排斥的风险阈值，从而设计定向职业培训与再就业激励计划。在商业领域，人力资源咨询公司与区域发展机构可基于该数据集的时间序列趋势，预测未来五年内不同技能层级劳动力的供给弹性，辅助产业布局与人才储备决策。此外，数据集作为ILOSTAT官方数据的规范化版本，其机器可读的Parquet格式与HuggingFace数据集API的无缝集成，大幅降低了非学术机构（如智库与非政府组织）进行数据驱动型社会诊断的技术门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲劳动力市场中按性别与教育程度划分的非经济活动率，为劳动经济学和公共政策研究提供了历时近四十年的面板数据支撑。在当今欧洲面临人口老龄化、技能错配与性别就业差距加速收窄的背景下，研究者正利用此类高粒度细分数据，结合机器学习与时间序列模型，探索教育结构如何中介经济波动对劳动力脱离的影响，并识别各国非经济活动率的分化轨迹。该数据还助力于评估欧盟委员会“欧洲技能议程”与“性别平等战略2020-2025”的政策实效，推动从宏观总量分析向微观群体异质性建模的范式跃迁，为精准干预劳动力市场僵化与结构性失业问题提供了量化锚点。