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

该数据集包含欧洲19个国家1987年至2025年期间按性别、教育程度和婚姻状况划分的潜在劳动力（千人）的15,089个观测值，主要指标为其他劳动力利用不足的衡量指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并经过欧洲国家代码筛选。数据集包含国家代码、数据来源、指标代码、性别分类、教育程度分类、婚姻状况分类、观测年份、观测值及数据状态标记等多个字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明和注意事项。This dataset contains 15,089 observations of Potential labour force by sex, education and marital status (thousands) across 19 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicator related to Other measures of labour underutilization. The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Europe ISO3 country codes. It includes columns for country codes, data sources, indicator codes, sex disaggregation, education and marital status classifications, observation years, values, and quality flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, with annual frequency and detailed metadata on data quality and caveats.

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，通过REST API直接拉取原始指标数据，并针对欧洲19个国家的ISO3国家代码进行筛选过滤。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等微观数据进行标准化处理与整合，确保跨国可比性。数据集以Parquet格式封装，并由Electric Sheep Europe团队进行统一的模式规范化与发布，使得用户可以通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数一步完成加载调用。

特点

该数据集记录了1987年至2025年间欧洲19个国家、涵盖性别、教育程度与婚姻状况三个维度的潜在劳动力规模（以千人为单位），共计15,089条观测值。每条记录均附有详细的源数据标签、观测状态标志及分类注释，便于用户识别数据质量与潜在的方法论变更。数据的时间跨度为年度频率，包含总计时与按性别划分的子类，且针对同一国家年份的多源数据，ILO已选定最佳来源，降低了用户的预处理负担。

使用方法

用户可通过Python环境下的`datasets`库执行`load_dataset()`函数直接读入数据，并利用`to_pandas()`方法转换为pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码`ref_area`进行子集筛选，或针对单一指标（如`EIP_XPLF_SEX_EDU_MTS_NB`）进行时序分析与可视化。此外，可利用透视表功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或跨界比较，充分适应劳动力经济学与时间序列预测的研究需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于ILOSTAT数据库整理，经Electric Sheep Europe于2025年重新打包并发布在HuggingFace平台上，聚焦于欧洲19个国家1987至2025年间按性别、教育程度和婚姻状况划分的潜在劳动力规模（以千人为单位）。潜在劳动力作为衡量劳动力利用不足的重要指标，对于评估欧洲劳动力市场的结构性特征、性别平等状况及教育回报率具有关键作用。数据集覆盖15,089条观测值，涵盖了不同社会经济维度下的劳动力参与状态，为劳动经济学、人口社会学及公共政策研究提供了跨时间、跨国别的标准化数据支持，推动了劳动力市场分异与潜在就业能力研究的量化实证基础。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于劳动利用不足测量指标的界定与可比性。潜在劳动力的统计依赖于国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行微观数据整合，不同国家间劳动力调查方法、教育分类体系及婚姻状态定义存在差异，导致跨国家跨时期的数据一致性与可比较性难以保障。构建过程中，数据来源于多源调查（如劳动力调查、行政记录）与不同申报机构，观测值附带有“不可靠”、“修订后的方法”等状态标记，增强了数据清洗与质量控制的复杂度。此外，由于部分国家年度观测值的缺失以及最佳数据来源的选择策略，可能导致时间序列的不连续性，对长期趋势分析与回归模型的稳健性构成挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲19个国家1987至2025年间、按性别、教育水平和婚姻状况划分的潜在劳动力人口统计（单位为千人），是劳动经济学与人口统计学交叉研究的核心素材。经典使用场景涵盖时间序列分析与面板数据建模，研究者可借助该数据集追踪不同国家潜在劳动力规模的演变轨迹，并利用性别、教育层次和婚姻状态等细粒度分类变量，构建多元回归或离散选择模型，以剖析劳动力供给的结构性特征。例如，通过固定效应模型识别教育水平提升对潜在劳动力参与率的异质性影响，或借助时间序列分解技术捕捉经济周期与潜在劳动力规模之间的动态关联，为理解欧洲劳动力市场的韧性提供量化依据。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为欧洲各国政府及跨国机构（如欧盟委员会与国际劳工组织）提供了精准的劳动力市场诊断工具。政策制定者可利用按教育水平和婚姻状况分层的潜在劳动力数据，识别特定人群（如低教育水平已婚女性或单身男性青年）中未被充分利用的劳动力储备，从而设计针对性强的职业培训计划、税收激励措施或灵活就业政策，推动劳动力资源的优化配置。此外，该数据集的年度观测跨度长达近四十年，支持构建经济预警模型，协助职业中介机构预测区域性劳动力供给波动，或为社会保障体系在老龄化背景下的可持续性评估提供人口学维度的参考基线，最终促进包容性就业战略的落地。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作广泛分布于劳动经济学的多个分支。一方面，以ILOSTAT为核心数据源的开创性研究构建了劳动力利用不足指标的跨国比较分析框架，基于此数据集，学者已出产一系列探讨欧洲潜在劳动力特征的决定因素论文，例如利用Logit或Probit模型检验婚姻状态通过家庭内部分工对女性潜在劳动力参与概率的边际影响。另一方面，该数据集促进了面板数据计量方法论的创新，如结合工具变量与双重差分法评估经济政策冲击（如失业救济金改革）对不同教育层次潜在劳动力规模的异质性效应。此外，最近基于该数据的机器学习尝试将随机森林或LSTM网络引入劳动力统计学，用于预测潜在劳动力比率的时间演化路径，开创了数据驱动型劳动力市场预报的先河。