electricsheepeurope/europe-ilo-pop-2ldr-noc-rt-labour-dependency-ratio-ilo-modelled-estimates-nov

该数据集包含欧洲39个国家从1991年至2027年的劳动力抚养比（Labour dependency ratio）的ILO建模估计数据，共1,437个观测值，涵盖1个指标（POP_2LDR_NOC_RT）。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，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标、时间（年份）和观测值等字段。数据集为表格型，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务，主要用于人口和劳动力相关分析。This dataset contains ILO modelled estimates of the labour dependency ratio for 39 European countries from 1991 to 2027, with 1,437 observations covering one indicator (POP_2LDR_NOC_RT). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered to European country codes. It includes fields such as country code, country name, data source, indicator, time (year), and observed value. The dataset is tabular and suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks, primarily for population and labour-related analysis.

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，经由Electric Sheep Europe重新封装后发布于HuggingFace平台。原始数据通过REST API从ILOSTAT直接拉取，并依据ICLS（国际劳动统计学家会议）定义对调查微观数据进行协调与标准化处理。构建过程中，数据集筛选了欧洲39个国家的ISO3国家代码，涵盖1991年至2027年的年度观测值，共收录1,437条记录。每个观测值均包含国家代码、来源标签、指标编码及观测数值等字段，确保了数据的可追溯性与结构一致性。

特点

该数据集聚焦于劳动力依赖比率（Labour dependency ratio）这一单一指标，呈现了欧洲地区跨越37年的时序变化趋势。其特点在于数据来源的权威性与规范性——所有观测值均来自于ILO的模型估计，并标注了最佳来源标签以供验证。此外，数据集覆盖了39个欧洲国家，每个国家均具有完整的年度序列，便于进行跨国家、跨时间的比较分析。缺失的月度或季度分解维度被明确标注，而ILO选定的最佳来源策略解决了同一国家-年份组合下多源数据冲突的问题。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载该数据集，加载命令为`load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-pop-2ldr-noc-rt-labour-dependency-ratio-ilo-modelled-estimates-nov')`。加载后，数据以Pandas DataFrame形式呈现，支持按国家过滤（如`df[df['ref_area'] == 'DEU']`）、按时序排序绘制折线图，以及通过透视表将数据重塑为年份×国家的矩阵格式。该数据集适用于时间序列预测、面板数据分析及跨国家劳动力市场研究等场景，其规范的列结构与标准化的指标编码降低了预处理复杂度。

背景与挑战

背景概述

劳动力依赖比率作为衡量劳动年龄人口与非劳动年龄人口之间经济支撑关系的关键指标，在人口老龄化加剧的欧洲地区具有尤为重要的政策与学术意义。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司基于ICLS国际劳动统计学家会议标准，对各国劳动力调查、家庭收支调查等微观数据进行协同整合与建模估算后生成，于2025年11月发布，覆盖欧洲39个国家自1991年至2027年的年度观测值。Electric Sheep Europe团队于2026年通过ILOSTAT REST API抽取并重新封装为机器学习就绪格式，使该数据集可直接用于时序预测、分类与回归任务，为跨国家、长周期的劳动力依赖结构研究提供了统一、可追溯的数据基础，显著推动了劳动经济学与人口统计学交叉领域的数据驱动分析。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心问题在于，劳动力依赖比率的传统估算往往受限于各国统计口径不一致、调查频率不统一及数据滞后性，难以支持跨国比较与前瞻性政策模拟。构建过程中，ILO需应对来自39个国家多种原始数据源（如劳动力调查、行政记录）的格式异构性与质量参差，通过ICLS标准进行数据清洗与最佳源选择，同时采用建模方法对缺失年份进行估算，以生成1991至2027年连续时间序列。此外，数据集成中还需处理不同国家同一时点多源数据冲突、年度频率与部分指标月度或季度发布节奏的兼容性，以及保持地理覆盖完整性与指标定义的跨时期一致性，这些均对数据治理与溯源能力提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口学交叉研究领域，欧洲劳动依赖比率数据集凭借其覆盖39个国家、跨越近四十年的纵贯数据，成为分析人口结构变迁与劳动力市场动态关系的核心资源。该数据集最经典的使用场景是构建时间序列模型，以揭示劳动年龄人口与非劳动年龄人口比例在区域间的演变规律。研究者通常利用其年度观测值开展面板数据分析，通过固定效应或随机效应模型，量化人口老龄化进程对劳动力供给压力的影响。此外，该数据集常被用于跨国比较研究，通过可视化工具绘制依赖比率的空间分布热力图，或借助回归分析探讨经济发展水平、社会保障制度与劳动负担之间的内在联系。其标准化的ILO统计口径和统一的ISO国家编码，使得跨数据集的整合分析变得高效可靠。

实际应用

在实际决策场景中，欧洲劳动依赖比率数据集是公共政策制定的重要依据。各国劳动部门可借助该数据预测未来劳动力市场的供需缺口，为退休年龄调整、移民配额设定及社会福利改革提供量化支撑。例如，当特定国家的依赖比率呈现持续攀升态势时，决策者可以据此启动劳动参与率提升计划或延迟退休政策的可行性评估。在国际组织层面，该数据集支撑了欧盟区域发展基金的分配模型——劳动负担较低的成员国倾向于获得更多的劳动力流动促进资源。对于金融机构而言，依赖比率是评估主权债务风险的关键先行指标，保险业则利用其优化养老保险产品的定价机制。科技企业同样从中获益，通过分析人口趋势调整在欧洲市场的商业布局策略。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出一系列具有学科影响力的经典工作。在计量方法层面，研究者开发了融合多源数据的人口预测混合模型，将ILO依赖比率与大样本调查微观数据结合，提升了短期劳动力波动的预测精度。另一项标志性工作是构建了欧洲劳动负担的聚类分析框架，依据依赖比率的变化轨迹将39个国家划分为稳态型、急变型和转型型三类，进而探讨各类别与劳动法律制度演进的协同关系。在应用领域，有学者以此数据集为锚点，构建了跨数据库的劳动统计规范方案，推动了ILOSTAT与Eurostat之间数据标准的互操作性验证。此外，该数据催生了多篇探讨东欧转型经济体劳动依赖比率U型变迁模式的高被引论文，为理解制度变迁对人口经济关系的扰动提供了新视角。