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

该数据集包含欧洲36个国家从1998年到2025年关于因照顾责任而退出劳动力市场的人口比例，按性别和年龄划分的统计数据，共有3,829个观测值。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。核心指标为EIP_RCAR_SEX_AGE_RT，表示因照顾责任而退出劳动力市场的人口百分比。数据集提供结构化表格，包括国家代码、年份、性别（总人口、男性、女性）、年龄分组、观测值及数据质量标志（如可靠性状态）。数据适用于劳动力市场分析、社会科学研究和时间序列预测任务，支持按国家、年份或指标进行筛选和分析。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，以ML-ready格式发布，便于直接加载使用。This dataset contains 3,829 observations of Share of persons outside the labour force due to care responsibilities by sex and age (%) data across 36 European countries, spanning from 1998 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for European countries. The core indicator is EIP_RCAR_SEX_AGE_RT, representing the percentage of persons outside the labour force due to care responsibilities. The dataset is structured in tabular format, including columns for country codes, years, sex (total, male, female), age groups, observed values, and data quality flags (e.g., reliability status). It is suitable for labour market analysis, social science research, and time-series forecasting tasks, supporting filtering by country, year, or indicator. Repackaged by Electric Sheep Europe in an ML-ready format for easy loading and usage.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建依托于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过访问其REST API接口（https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EIP_RCAR_SEX_AGE_RT），直接抓取原始指标数据，并依据欧洲ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT数据库本身基于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源，并采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调与标准化。Electric Sheep Europe团队在完成数据抽取后，对数据架构进行了统一化处理，封装为Parquet格式，并附带了来源列（source.label）以增强数据溯源能力，最终发布为HuggingFace数据集，以便研究者能够便捷地以低代码方式调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库中的`load_dataset()`函数直接加载该数据集，支持一键转换为Pandas DataFrame格式，从而快速进入数据分析流程。针对特定国家，用户能够基于`ref_area`列进行筛选，如过滤出德国（DEU）的观测值；对于单一指标的时间序列分析，可依据`indicator`列筛选后按年份排序，并利用`obs_value`列进行可视化。此外，通过`pivot_table`函数，用户能将数据重塑为国家×年份的二维矩阵，便于面板数据分析。数据集还支持基于`sex`和`classif1`等分拆维度的更细粒度条件过滤，以满足多样化研究需求。

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，经Electric Sheep Europe重新整理后托管于HuggingFace平台，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（按性别与年龄分层）。其核心研究问题在于量化非经济因素对劳动参与率的抑制作用，从而弥补传统失业率指标对劳动力闲置状态的刻画不足。数据集涵盖了1998年至2025年间36个欧洲国家的3829条观测记录，依托ILOSTAT数据库的标准化调查微观数据，为劳动经济学、性别研究与公共政策评估提供了跨时空的可比依据。作为ILO全球劳动统计体系的重要组成部分，该数据集在分析照护责任与劳动供给的关系、揭示结构性就业障碍方面具有显著的学术与政策参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，传统劳动参与率指标难以准确反映因家庭照护等非市场活动导致的劳动力隐性闲置，而此类现象在女性群体及老龄化社会中尤为突出。构建过程中面临的挑战包括：多国来源数据在调查方法、年龄分组口径上的差异导致跨国内可比性受限；部分观测值因样本量不足或方法论修订被标记为不可靠（如‘Unreliable’标识），影响时间序列的连续性；数据链路中存在的‘断点’（Break in series）标注进一步增大了纵向分析的复杂性。此外，按性别与年龄的细粒度拆分会产生较高的缺失率，且不同国家在数据覆盖年份与更新频率上的不均衡增加了建模时的样本选择偏差风险。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动经济学与社会政策研究的交汇处，该数据集的核心应用场景在于精准量化因照护责任而被迫退出劳动力市场的人群规模及其性别与年龄分布。研究者常将其作为面板数据进行跨时期、跨国别的追踪分析，通过计算不同国家分性别与年龄段的非劳动力占比，揭示照护负担如何系统性地挤压劳动者的就业参与。这一指标不仅是衡量劳动力未充分利用的重要标尺，更是剖析性别不平等在劳动市场结构性排斥中体现的利器。经典使用中，学者们通过回归与分解技术，从这一动态时间序列中识别出经济政策、托幼服务供给、家庭照护模式变迁等宏观变量对劳动供给弹性产生的差异化影响。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学中长期存在的‘隐藏失业’与‘劳动抑制’测量难题。传统失业率往往低估因家庭照护责任而主动或被动离开工作岗位的现象，尤其忽视了女性群体在劳动力市场中承受的隐性代价。通过提供标准化的跨国可比指标，该数据使学术界得以实证检验照护责任对劳动参与率的长期侵蚀效应，进而深入探究性别工资差距、职业隔离与家庭内部资源配置效率之间的内生关联。其意义在于将‘照护经济’正式纳入劳动力市场分析框架，推动社会政策研究从单纯的就业率走向更精细的劳动利用效率评估，为性别平等与福利制度改革提供了坚实的量化依据。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧盟及其成员国制定普惠性照护政策提供了关键的数据支撑。政府与智库可依据不同国家、性别与年龄段的照护退出率分布，针对性地优化育儿假制度、扩大学前教育投入或调整长期照护补贴标准。国际组织如国际劳工组织也能据此监测各国在体面劳动目标上的进展，例如评估照护基础设施投资对女性就业率回升的拉动效果。企业人力资源部门可结合该数据识别女性员工高流失率的潜在家庭原因，设计更具包容性的弹性工作制度。此外，在疫情等突发公共卫生事件过后，该数据成为评估家庭照护负担激增对劳动力市场恢复韧性冲击的核心参考指标。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲因照护责任而退出劳动力市场的人口比例，按性别和年龄进行细分，反映劳动力利用不足的隐性维度。在当前全球劳动力市场复苏与性别平等议题升温的背景下，这一数据成为分析‘照护经济’对女性劳动参与率抑制效应的关键工具。前沿研究正利用该时间序列数据（1998-2025年，覆盖36国），结合ILOSTAT标准化调查方法，探讨欧洲各国照护政策（如育儿假、老年照护体系）对女性劳动供给的长期影响，以及新冠疫情后照护负担加剧导致的劳动力退出趋势分化。数据的高时效性与多维分类能力，为构建结构性劳动力模型、评估性别友好的就业政策实效提供了坚实基础，对推动欧洲乃至全球‘体面劳动’与可持续发展目标（SDG 8）的监测具有深远意义。