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这是一个关于欧洲国家海外国民存量的表格数据集，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集包含307个观测值，覆盖7个欧洲国家（比利时、瑞士、西班牙、爱沙尼亚、意大利、卢森堡、摩尔多瓦），时间跨度为2017年至2024年。核心指标为POP_XNAS_SEX_CRS_NB，即按性别和居住国划分的海外国民存量（以千为单位）。数据以年度频率提供，并包含性别维度（总计、男性、女性）的分类。数据集经过重新打包，旨在为机器学习提供统一、标准化的欧洲数据层，便于通过HuggingFace的`load_dataset()`快速加载和使用。This is a tabular dataset on the stock of nationals abroad for European countries, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It contains 307 observations covering 7 European countries (Belgium, Switzerland, Spain, Estonia, Italy, Luxembourg, Moldova) from 2017 to 2024. The core indicator is POP_XNAS_SEX_CRS_NB, representing the stock of nationals abroad by sex and country of residence (in thousands). Data is provided at annual frequency and includes disaggregation by sex (total, male, female). The dataset has been repackaged to offer a unified, normalized data layer for Europe, ready for machine learning and easily accessible via HuggingFaces `load_dataset()`.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，聚焦于欧洲地区侨民存量数据。其构建依托ILOSTAT提供的REST API接口，通过直接调用指标代码“POP_XNAS_SEX_CRS_NB”获取原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行筛选与地域限定。数据经过了ILO统计部门的统一协调处理，依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行标准化，确保了跨国可比性。最终由Electric Sheep Europe团队重新封装，整理为结构化的表格形式，包含307条观测记录，覆盖7个欧洲国家，时间跨度为2017年至2024年。

特点

该数据集的核心特点在于其鲜明的主题聚焦与精细的维度划分。其专注于“侨民存量”这一特定劳动力统计指标，并以“千人”为计量单位，精准反映了特定国家公民在海外居住的规模。在维度设计上，数据集提供了按“性别”（总、男、女）进行细分的能力，同时保留了数据来源、居住地分类等元信息字段，便于用户追溯数据源头与理解统计口径。此外，数据集经过精心筛选，仅保留ILO选定的“最佳来源”，在数据质量上有所保障，且所有列均配有清晰的中文或英文标签，增强了可用性。

使用方法

该数据集的使用极为便捷，特别适配于Python生态下的数据科学工作流。用户可通过HuggingFace的`datasets`库，调用`load_dataset()`函数一键加载数据，并轻松转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型的应用场景包括：按国家代码过滤特定国家的侨民数据；对时间序列数据按年份排序，以观察侨民数量的演变趋势；或利用数据透视表功能，构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于进行跨国的横向对比。数据以表格形式呈现，适合用于线性回归、时间序列预测等机器学习任务，或作为欧洲人口迁移研究的定量基础。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年发布，并由Electric Sheep Europe重新整理，聚焦于欧洲七国在2017至2024年间按性别和居住国划分的海外国民存量数据。作为ILOSTAT统计数据库的子集，它旨在揭示欧洲国家海外公民的分布格局，为劳动力迁移、社会保障及跨国人口流动研究提供关键定量基础。通过对307条观察值的精细分类，该数据集填补了区域级移民统计的空白，尤其服务于劳动经济学、公共政策评估及可持续发展目标中体面劳动的量化分析，成为跨国比较研究的宝贵资源。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先在于领域问题层面：欧洲国家海外公民的统计长期受限于各国采集口径不一、数据碎片化严重，难以形成连贯的跨国时间序列，尤其难以精确区分短期与长期居留者。其次在构建过程中，ILO需整合各国行政登记、劳动力调查等多源异构数据，处理因隐私保护导致的粒度差异，并应对部分国家年度数据的缺失或回溯中断。此外，元数据中来源标记的溯源复杂性及分类变量（如性别、居住地编码）的标准化，亦对数据的一致性与拓展性构成考验。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2017至2024年间7个欧洲国家按性别和居住国分类的海外国民存量数据，以千人为单位，包含307条观测记录。在学术研究中，它常被用于跨国人口流动的统计建模与趋势分析，尤其适合作为时间序列预测或面板数据回归的基础素材。研究者可借助该数据集评估不同欧洲国家海外侨民规模的变化规律，探讨性别分布差异及其与劳动力市场、社会保障政策之间的关联。数据经过国际劳工组织标准化处理，来源明确，便于进行跨国产出对比和纵向分析。

实际应用

在实际应用中，该数据集可服务于欧盟及各国政策制定部门，辅助评估海外侨民对本国经济与社会的影响，例如设计针对海外公民的领事服务、投票权行使、养老金跨境发放等政策。非政府组织和国际发展机构也可利用这些数据识别侨民回流或人才流失趋势，制定精准的国际合作与援助计划。此外，金融机构或市场调研组织可能借此分析侨民汇款的潜在规模与流向，优化跨境金融服务布局。数据集的规整格式和便捷接口使其易于集成到商业智能或政府统计系统中。

衍生相关工作

基于该数据集已催生一系列衍生工作，包括构建欧洲海外人口迁移的动态可视化仪表盘、开发预测侨民存量变化的机器学习模型，以及编制多国面板数据集用于劳动经济学实证检验。数据集中按性别划分的维度支持了性别视角下的国际迁移研究，部分学者将其与ILOSTAT其他指标（如失业率、工资水平）联合分析，探索推拉理论的量化证据。该数据亦被用于训练时间序列预测模型，以模拟特定政治或经济事件对海外国民规模的影响，为人口迁移预警系统奠定数据基础。