electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xplf-sex-edu-geo-nb-potential-labour-force-by-sex-education-and-rural

按性别、教育程度和城乡地区划分的潜在劳动力（千人） | 欧洲（ILOSTAT）数据集，包含欧洲36个国家从1987年至2025年的29,158个观测数据，覆盖1个独特指标，涉及劳动力未充分利用的其他测量。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为欧洲国家代码，数据以表格形式组织，包括国家、年份、性别、教育程度、城乡地区等分类变量，并提供了观测值、状态标志和注释等信息。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，遵循CC-BY-4.0许可。Potential labour force by sex, education and rural / urban areas (thousands) | Europe (ILOSTAT) dataset, containing 29,158 observations across 36 European countries from 1987 to 2025, covering 1 distinct indicator related to other measures of labour underutilization. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via REST API and filtered to European country codes. It is organized in tabular format with variables including country, year, sex, education level, rural/urban area classifications, along with observed values, status flags, and notes. The dataset is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, and is released under the CC-BY-4.0 license.

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中央统计数据库，聚焦于欧洲36国潜在劳动力按性别、教育程度与城乡地域分布的估算数据。Electric Sheep Europe团队通过ILOSTAT REST API直接抽取原始指标，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域过滤，最终汇聚成包含29,158条观测值的时间序列数据集，时间跨度覆盖1987年至2025年。数据经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调标准化，原始调查微观数据来源均被标注于source.label列中，以确保每一条记录的可追溯性与统计口径的一致性。

特点

数据集的核心特点在于其精细的多维分类结构，提供了按性别（男性、女性、总计）、教育程度（总水平或细分级别）和区域类型（国家、城乡等）的交叉分组观测值。每条记录包含详尽的元数据注释，如观测值状态标志（如不可靠、临时性）以及指标序列断裂或方法修订的说明，极大便利了数据质量评估与清洗工作。数据以年度频率呈现，并采用了ILO在各国家与年份选取的“最佳来源”原则，从而在最大程度上保证了数据的代表性与国际可比性。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face datasets库便捷调用该数据集，使用`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xplf-sex-edu-geo-nb-potential-labour-force-by-sex-education-and-rural")`即可加载至pandas DataFrame进行后续分析。典型应用场景包括按国家代码过滤以获取特定国家的时间序列，通过sort_values方法按年份排序并可视化‘obs_value’列以观察劳动力未充分利用指标的变化趋势，或利用pivot_table函数将数据重塑为国家×年份的矩阵面板数据，便于开展跨国面板回归与时间序列建模研究。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场日益复杂多变的背景下，精准衡量劳动力资源潜力成为国际劳工组织（ILO）及各国政策制定者的核心关切。由ILO统计部门构建并经由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台重新打包的europe-ilo-eip-xplf-sex-edu-geo-nb-potential-labour-force-by-sex-education-and-rural数据集，汇集了1987年至2025年间36个欧洲国家约29158条观测值，聚焦于按性别、教育程度及城乡区域划分的潜在劳动力规模。该数据集以ILOSTAT官方API为数据源，基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国调查微观数据进行统一调和，覆盖了就业、失业等传统指标之外的劳动力未充分利用度量，为学术界和决策者提供了一个跨越近四十年、涵盖多维度社会分层的标准化时序面板数据资源。其发布不仅补充了传统劳动力统计数据的维度缺失，更推动了劳动力市场研究从单一失业率向潜在劳动力储备、结构性失衡等更深层次议题的拓展。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于，传统的失业率指标往往低估了经济低迷时期真实的劳动力闲置状况，未能涵盖那些因失去信心而放弃求职的潜在劳动力或被统计口径排除的隐性失业群体。在构建过程中，数据集面临多重技术性挑战：首先，来自36个国家且跨越38年的原始数据来源各异，涵盖了劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多种类型，ILO需通过复杂的统计融合程序确保国际可比性，并通过‘source.label’字段实现溯源标记；其次，指标的维度高度细化，涉及性别、教育阶段（涵盖非标准教育水平）与城乡区域等多个分类变量的交叉组合，导致数据结构稀疏且存在大量空值；此外，时间序列中频繁出现因方法修订（如标示‘I11:264’的断点）或数据可靠性不足（如‘U’状态标记）引发的异常，需研究者对观测状态进行审慎筛选与处理，对数据的直接使用构成显著门槛。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场研究领域，europe-ilo-eip-xplf-sex-edu-geo-nb-potential-labour-force-by-sex-education-and-rural数据集凭借其横跨36个国家、近40年（1987-2025年）的细粒度观测，成为剖析潜在劳动力规模与结构的基石性资源。研究者常借助该数据集，按性别、教育层次及城乡地域等维度，系统描绘欧洲潜在劳动力的时空分布格局，进而揭示不同社会群体在劳动力参与边缘的动态变化特征。其经典应用之一在于构建跨国面板数据模型，以探究经济发展阶段、政策干预或社会变迁对潜在劳动力的异质性影响，为理解劳动力闲置的深层根源提供了翔实的实证支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为欧洲各国政府及国际组织（如欧盟委员会、国际劳工组织）制定精准的就业促进政策提供了决策依据。通过洞察不同性别、教育水平及城乡区域的人口在潜在劳动力中的分布规律，政策制定者能够识别出最易被劳动力市场边缘化的群体，从而设计针对性的职业培训项目或地域发展计划。例如，当发现农村地区低教育水平女性的潜在劳动力比例偏高时，可定向投放远程教育或社区就业扶持资源。此外，人力资源服务机构和企业也可利用该数据评估不同区域的劳动力供给潜力，优化招聘策略与区域投资布局。

衍生相关工作

围绕此数据集，学术界与数据科学界衍生了一系列标志性工作。其一，基于该时间序列数据的预测模型被用于预估欧洲未来的潜在劳动力规模，为养老金体系与社会保障的可持续性研究提供输入。其二，研究者将其与宏观经济指标（如GDP增长率、产业结构变迁）进行关联分析，催生了探讨‘劳动力市场韧性’与‘经济周期对边缘劳动力吸纳能力’的实证文献。其三，该数据集也常作为基准，用于验证跨国家数据协调与缺失值插补的新方法，推动了统计方法论在劳动领域的发展。此外，Electric Sheep Europe团队对其进行的标准化封装与HuggingFace集成，简化了数据加载流程，使其成为众多机器学习教程与劳动经济学公开课程的标准化教学案例。