electricsheepeurope/europe-ilo-eip-wdis-sex-age-edu-nb-discouraged-job-seekers-by-sex-age-and-education-t

该数据集包含欧洲39个国家从1987年至2025年的69,962个观测值，专注于其他劳动力未充分利用指标中的按性别、年龄和教育程度分类的沮丧求职者（单位：千人）（指标代码：EIP_WDIS_SEX_AGE_EDU_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并过滤至欧洲国家，涵盖表格分类、回归和时间序列预测任务。数据集结构包括国家代码、指标、性别分类（总计、男性、女性）、年龄和教育程度分类、年份、观测值等列，并包含数据质量注释（如临时或不可靠标志）。数据以CC-BY-4.0许可发布，由Electric Sheep Europe重新打包，旨在为欧洲提供统一、机器学习就绪的数据层。This dataset contains 69,962 observations across 39 European countries from 1987 to 2025, focusing on Discouraged job-seekers by sex, age and education (thousands) (indicator code: EIP_WDIS_SEX_AGE_EDU_NB) under Other measures of labour underutilization. Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database via API and filtered to European countries, it supports tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset schema includes columns such as country code, indicator, sex disaggregation (total, male, female), age and education classifications, year, observed value, and data quality notes (e.g., provisional or unreliable flags). Released under CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Europe, it aims to provide a unified, ML-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，聚焦于欧洲地区因性别、年龄与教育程度分层的沮丧求职者数量（单位：千）。数据通过自动化ETL管道直接从ILOSTAT REST API拉取，筛选出39个欧洲国家的ISO3代码，并经过Electric Sheep Europe团队的清洗与重封装，最终整合为包含69,962条观测值的数据集，时间跨度覆盖1987年至2025年。原始数据依托各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录，并遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一标准化处理，同时保留来源标记以确保可追溯性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷调用，仅需一行代码`load_dataset`即可将数据加载至Pandas DataFrame中。进一步操作时，可依据国家代码`ref_area`进行单国筛选，或按时间序列排序后以`obs_value`为轴进行可视化分析。对于跨国家比较，支持通过数据透视表将原始长格式转化为以时间为行、国家为列的矩阵形式，便于开展面板数据分析或构建预测模型。数据以CC-BY 4.0许可发布，引用时需同时标注ILO原始来源及Electric Sheep Europe的重封装版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年通过其核心数据库ILOSTAT整理发布，并由Electric Sheep Europe重新封装至HuggingFace平台，旨在系统性地追踪欧洲39个国家1987年至2025年间灰心丧气求职者（Discouraged job-seekers）按性别、年龄与教育程度划分的分布状况。作为劳动力利用不足的替代性衡量指标，该数据集填补了传统失业率统计所忽视的隐性劳动力储备群体研究空白，为分析欧洲劳动力市场的结构性问题提供了长达近四十年的细粒度观测窗口。其在劳动经济学、社会政策评估与时间序列预测领域具有重要参考价值，尤其为探究经济周期波动中边缘劳动力的退出机制以及教育分层对就业信心的影响提供了关键数据基础。

当前挑战

核心挑战之一源于所定义的领域问题：灰心丧气求职者作为劳动力市场的“隐性失业”群体，其界定依赖于主观意愿调查，不同国家在ILO统计会议（ICLS）框架下的操作化定义存在差异，导致跨国比较的统计口径一致性面临考验。构建过程中的挑战主要体现在数据集成层面，ILOSTAT需从来自200多个经济体的劳动力调查、住户收入调查及行政记录中提取并统一化处理原始微观数据，而欧洲各国在调查问卷设计、抽样方法与历史数据连续性上的差异，使得缺失值填补与样本代表性调整成为技术难点；此外，数据集本身可能因来源数据年限、教育分类标准变更（如非标准教育层级处理）而产生时间序列断裂，需在分析中谨慎处理观测状态标记（如provisional或unreliable）所隐含的数据质量折中。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲39个国家自1987年至2025年间因性别、年龄及教育程度划分的沮丧求职者数量（以千计），为劳动经济学与社会政策研究提供了宝贵的时间序列面板数据。研究者常借助该数据集进行面板数据回归分析，探究不同人口特征群体在劳动力市场边缘化过程中的结构性差异，或构建多水平模型，揭示国家间制度差异对就业脆弱性的调节作用。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学中关于隐性失业与劳动力未充分利用的经典问题，尤其填补了沮丧求职者这一指标在跨国、长时序比较研究中的空白。通过精细的人口统计分组，学者能够分离性别、年龄与教育程度的交互效应，深入剖析经济周期波动下不同群体从积极求职转向消极退出的动态机制，为理解劳动力市场刚性、技能错配及社会排斥等理论议题提供了实证支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织与各国劳动部门制定就业促进政策提供了数据锚点。政策制定者可借助时间序列分析识别沮丧求职者规模的高发群体与敏感时期，从而设计精准的职业培训、求职激励或社会福利改革方案。此外，机器学习模型可基于该数据预测不同人口结构假设下的劳动力未利用率，辅助经济预警系统构建，提升就业政策的前瞻性与适应性。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲范围内因性别、年龄与教育水平而异的灰心求职者规模，是劳动经济学与劳动力市场研究中衡量劳动力利用不足的关键指标。当前前沿研究正借助此类高粒度面板数据，深入剖析经济转型期不同人口群体在就业搜寻中的结构性退出行为，尤其关注自动化冲击与劳动力市场极化对年长与低教育劳动者的挤压效应。结合国际劳工组织（ILO）的标准化统计框架与欧洲国家劳动力调查的微观来源，研究者能够量化非传统失业形态的演进趋势，并为包容性就业政策的动态评估提供经验支撑。该数据的覆盖年代（1987-2025）恰好跨越了多次重大经济周期与政策变革，使其成为探讨劳动力市场韧性与边缘群体就业困境不可多得的实证基石。