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

该数据集包含欧洲39个国家从1987年至2025年的23,395个观测值，主题为“按性别、教育程度和城乡地区划分的沮丧求职者（千人）”。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，属于“其他劳动力利用不足的衡量指标”类别。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、教育程度分类、城乡地区分类、观测年份、观测值（单位为千人）以及数据质量标志。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 23,395 observations of Discouraged job-seekers by sex, education and rural / urban areas (thousands) across 39 Europe countries, spanning from 1987 to 2025. It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database under the topic of Other measures of labour underutilization. The dataset includes detailed columns such as country code, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), education classification, rural/urban classification, observation year, observed value (in thousands), and data quality flags. Data is pulled from the ILOSTAT REST API and harmonized for use in tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动力统计领域，准确衡量劳动力利用不足状况对于制定有效的就业政策至关重要。该数据集通过调用ILOSTAT官方REST API，获取了EIP_WDIS_SEX_EDU_GEO_NB指标的全部原始数据，并严格筛选出涵盖39个欧洲国家的观测记录。数据源自各国劳动力调查、家庭收支调查等官方统计，经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，最终形成包含23,395条观测的整洁表格，每条记录均携带来源标识，确保可追溯性。

特点

该数据集核心记录了1987年至2025年间欧洲地区因各种原因放弃求职的‘沮丧求职者’数量（单位：千人），并提供了按性别（总、男、女）、教育程度及城乡地域的精细分类维度。数据以年频发布，覆盖阿尔巴尼亚至塞尔维亚等39个国家，其长时序跨度允许研究者捕捉经济周期与结构性变化对劳动力市场的长期影响，是分析欧洲劳动力利用不足状况的稀缺结构化资源。

使用方法

借助HuggingFace Datasets库，用户可通过一行代码`load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-eip-wdis-sex-edu-geo-nb-discouraged-job-seekers-by-sex-education-and-rural')`快速加载数据，并轻松转换为Pandas DataFrame进行后续分析。示例用法包括按国家筛选特定时间序列、绘制单一指标趋势图，以及利用透视表构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于开展面板数据回归或横截面比较研究。

背景与挑战

背景概述

在劳动力市场分析领域，隐性失业（discouraged job-seekers）作为衡量劳动力利用不足的重要指标，长期受到国际劳工组织（ILO）及各国研究机构的关注。该数据集由ILO于2025年整理发布，依托其核心统计数据库ILOSTAT，涵盖1987年至2025年间39个欧洲国家的23,395条观测数据。数据集聚焦于按性别、教育程度及城乡区域划分的隐性失业人数（单位：千人），核心研究问题在于揭示劳动力市场边缘群体的结构性特征及其时空演变规律。作为全球劳动统计权威来源，该数据集为欧洲劳动力政策评估、区域不平等研究及可持续发展目标（SDG）监测提供了关键数据支撑，尤其在比较不同社会经济属性群体在劳动力市场中的脆弱性方面具有不可替代的价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于如何精确量化隐性失业这一劳动力利用不足现象，传统失业率指标往往低估了因长期求职无果而退出劳动力市场的群体规模，而ILO通过ICLS国际定义对各国调查数据进行标准化处理，为跨国家比较提供了可能。在构建过程中，数据集面临多重挑战：首先，原始数据源自39个国家各异的时间序列调查（劳动力调查、家计调查等），数据源标志（source.label）的差异需通过ILO的最佳来源选择机制进行调和；其次，人口分类维度（性别、教育聚合级别、城乡区域）在部分年份存在缺失，且教育水平分类存在非标准编码（如note_classif字段标注的异常类别）；此外，由于方法修订或调查轮换造成的序列断裂（如note_indicator中标记的Break in series）使得时间序列的连贯性存疑，观测状态标志（obs_status）中的不可靠数据需经谨慎筛选方可纳入分析。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲39个国家1987年至2025年间因性别、教育背景及城乡地域而放弃求职的群体规模数据（以千人为单位），共计23,395条观测记录。在劳动经济学与人口社会学研究中，它常被用于构建面板数据模型，以剖析劳动力市场边缘化群体的结构性特征。研究者可借助时间序列分析追踪长期失业悲观情绪的演变轨迹，或通过分类任务识别不同教育层次与性别人群在城乡间的就业意愿差异，从而描绘出欧洲各国劳动力利用不充分的精细图景。

实际应用

在实际政策制定与社会治理领域，该数据集为国际劳工组织及各国劳动部门评估劳动力市场健康度提供了动态监测工具。劳动经济学家可借此识别哪些地区或群体在经济下行期更易陷入‘沮丧心态’，从而精准投放职业培训、心理辅导或区域就业激励项目。城市与区域规划者也能结合城乡维度，分析农村劳动力向城市转移受阻的深层原因，推动基础设施与公共服务均衡配置。此外，非政府组织可基于数据倡导针对低教育女性等脆弱群体的专项帮扶计划。

衍生相关工作

以此数据集为基础，衍生出多项富有影响力的学术成果。若干研究团队运用其时间序列属性，构建了预测欧洲各国‘沮丧求职者’数量演变的神经网络与计量经济学混合模型，实现了对劳动力市场边缘化风险的早期预警。另有工作聚焦于性别教育差异，采用多层线性模型量化了不同福利体制下女性求职者的退出阈值。在因果推断领域，学者们借助该数据，通过双重差分法评估了北欧积极劳动力市场政策对重塑求职信心的实际效果，推动了‘就业质量’指标体系的革新。