electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xplf-sex-age-mts-nb-potential-labour-force-by-sex-age-and-marital-stat

该数据集包含欧洲20个国家从1987年至2025年的“按性别、年龄和婚姻状况划分的潜在劳动力（千）”数据，共有28,772条观测记录，涵盖1个核心指标。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，经过统一处理以确保一致性。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，包含国家、年份、性别、年龄、婚姻状况等维度的分类信息，以及观测值和状态标志。数据以年度频率发布，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 28,772 observations of Potential labour force by sex, age and marital status (thousands) data across 20 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicator. It is sourced from ILOSTAT (ILOs central statistics database), repackaged by Electric Sheep Europe, and includes harmonized data from labour force surveys and administrative records. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, with dimensions such as country, year, sex, age, and marital status, along with observation values and quality flags. Data is annual, and usage examples are provided for filtering and analysis.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其ILOSTAT REST API直接抽取，聚焦于欧洲20个国家的潜在劳动力数据，按性别、年龄和婚姻状况进行细分。原始微观调查数据经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，并标注数据源以增强可追溯性。Electric Sheep Europe团队对数据进行重新打包，过滤至欧洲ISO3国家代码，形成包含28,772条观测值的标准化表格数据集，覆盖1987年至2025年的年度时间序列。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载数据集，转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码筛选（如df[df['ref_area'] == 'DEU']）获取特定国家数据，也可按照时间维度排序绘制单指标时间序列图。利用pivot_table函数可轻松将数据重构为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或可视化展示。数据许可证为CC-BY-4.0，使用时需同时引用ILO原始来源和Electric Sheep Europe的重新打包版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司（ILOSTAT）创建，经Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，汇集了来自200多个经济体的劳动力调查数据，旨在为就业、失业、工资、工作时间等关键指标提供标准化、可比较的定量信息。核心研究问题聚焦于欧洲地区按性别、年龄和婚姻状况划分的潜在劳动力规模，通过细粒度的人口社会学特征拆解，揭示劳动力利用不足的隐性维度。这一数据集对劳动力经济学、社会政策研究及国际比较分析具有重要支撑作用，尤其有助于识别结构性就业障碍、评估弱势群体（如青年、女性）的就业潜力，并为制定精准的劳动力激活政策提供数据基础。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于劳动力低估与统计口径异质性问题。潜在劳动力（如求职疲劳者或低弱附着就业者）难以通过传统调查准确捕获，需依赖复杂的状态判定模型与多源数据融合，而不同国家对失业定义、婚姻状况分类及性别拆解规则的差异（如国际劳工统计师会议（ICLS）标准与各国实践的偏差）增加了跨国比较的难度。数据构建过程中，整合横跨1987–2025年、覆盖20个欧洲国家的调查数据，面临以下具体挑战：一是时间序列的连贯性维护，如因方法论修订导致序列断裂（如字段‘note_indicator’标记的‘Break in series’）；二是多来源数据的质量管控，同一国家相同年份的指标可能来自不同调查（如劳动力调查与行政记录），需由ILO指定‘最佳来源’；三是分类变量（如年龄组、婚姻状态）在不同国家间的映射标准化，以及高维拆解（性别、年龄、婚姻三维交叉）带来的稀疏性与样本量不均衡问题。

常用场景

经典使用场景

该数据集源于国际劳工组织ILOSTAT权威统计数据库，聚焦欧洲20国1987至2025年间潜在劳动力人口的性别、年龄及婚姻状况分布，包含28,772条观测记录。其经典使用场景在于为劳动经济学与人口社会学研究提供多层次精细化的面板数据支撑，研究者可通过性别的三元分类、年龄区间及婚姻聚合状态等维度，系统剖析欧洲地区劳动力闲置与潜在供给的结构性特征。

解决学术问题

数据集有效解决了跨时期、跨国别劳动力市场研究中数据碎片化与统计口径不一致的痛点。其整合了ILO基于国际劳工统计学家会议定义协调后的微观调查数据，使学者能够量化评估劳动力利用不足的演变趋势，识别特定人群（如青年、女性或未婚群体）在劳动参与中的阻滞因素，进而为劳动力市场弹性与包容性增长的理论建模提供经验证据。

实际应用

在实际应用层面，该数据集支持政策制定者与跨国机构监测欧洲各国劳动力潜能开发状况，服务于就业促进战略的精准设计。例如，基于年度时间序列的透视分析可用于评估婚姻状况变动对劳动供给的长期影响，或结合性别分类追踪性别平等政策的实施效果，为欧盟层面的劳动力调整机制及国家社会保障规划提供数据驱动的决策参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在欧洲劳动力市场韧性研究的前沿，该数据集通过整合国际劳工组织ILOSTAT的权威微观调查数据，聚焦于按性别、年龄与婚姻状况分层的潜在劳动力测算，为解析后疫情时代劳动力利用不足的异质性结构提供了关键数据支撑。当前热点研究方向包括：结合时间序列预测模型（如Prophet或Transformer架构）捕捉1987至2025年间20个欧洲国家潜在劳动力的长期演进规律；利用性别与年龄维度揭示隐性失业在特定群体中的分布特征，从而评估社会政策（如弹性工作制与婚姻激励措施）对劳动参与率的动态调节效应。该数据集的高频年度采样与分类粒度为因果推断与动态面板数据分析奠定了坚实基础，进而赋能经济学家与政策制定者设计更具包容性的就业复兴方案，其跨期跨国可比性对于理解欧洲一体化进程中劳动力市场的结构性变革具有深远意义。