electricsheepeurope/europe-ilo-eip-dwap-sex-geo-rt-inactivity-rate-by-sex-and-rural-urban-areas

该数据集名为按性别和城乡区域划分的非活动率（%）| 欧洲（ILOSTAT），是一个关于欧洲国家劳动力市场非活动率的统计数据集。它包含8,285个观测值，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集的核心指标是EIP_DWAP_SEX_GEO_RT，即按性别（总计、男性、女性）和城乡区域（国家层面）划分的非活动率（百分比）。数据以年度频率提供，经过ILO的标准化处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行协调。数据集的结构化表格包含多列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、观测年份、观测值、观测状态等，支持表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据由Electric Sheep Europe重新打包发布，遵循CC-BY-4.0许可证，旨在为研究人员和开发者提供易于使用的ML就绪数据。This dataset, titled Inactivity rate by sex and rural / urban areas (%) | Europe (ILOSTAT), is a statistical dataset on labor market inactivity rates in European countries. It contains 8,285 observations covering 39 European countries from 1987 to 2025, sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database. The core indicator is EIP_DWAP_SEX_GEO_RT, representing the inactivity rate by sex (total, male, female) and rural/urban areas (national level) as a percentage. Data is provided at annual frequency, harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The structured tabular data includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, observation year, observed value, observation status, etc., supporting machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Repackaged by Electric Sheep Europe and released under the CC-BY-4.0 license, it aims to provide ML-ready data for researchers and developers.

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）的ILOSTAT数据库经管道抽取、筛选并重新封装而成。原始数据通过ILOSTAT REST API直接获取，并过滤至欧洲39个国家的ISO3代码区域。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收支调查等微观数据进行协调与标准化处理，每个观测值均通过'source.label'列标识数据来源，确保可追溯性。数据集最终以Parquet格式发布，便于机器学习工作流直接加载。

特点

数据集涵盖1987至2025年间欧洲39个国家的8,285条观测记录，聚焦于'按性别与城乡地区划分的不活动率'这一核心指标。数据按性别（总计、男性、女性）进行维度分解，并附带详尽的数据质量标注，如序列中断标记（obs_status）与方法论变更注释（note_indicator）。年度频率统一，且采用ILO选定的'最佳来源'处理同一国家与年份的多源冲突，保证了数据的权威性与一致性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库以一行命令加载数据：load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-eip-dwap-sex-geo-rt-inactivity-rate-by-sex-and-rural-urban-areas')，并转为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码过滤（如ref_area == 'DEU'获取德国数据）、按时间序列排序与可视化特定指标，或利用pivot_table函数构建以时间为行、国家为列的矩阵，便于面板数据回归与时间序列建模任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）依托其ILOSTAT数据库创建，并由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布，旨在系统记录欧洲39个国家1987至2025年间按性别和城乡区域划分的经济不活动率。作为劳动统计领域的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录数据，并依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。该数据集聚焦于劳动利用不足的衡量维度，通过8,285条观测值揭示了欧洲劳动力市场的结构性特征，为分析性别差异、城乡分化以及长期劳动参与趋势提供了关键数据基础。其发布显著提升了欧洲区域劳动统计数据的可获取性与机器可读性，成为计量经济学、劳动社会学及公共政策研究的重要支撑。

当前挑战

该数据集的核心挑战在于应对劳动力统计中固有的多维复杂性问题。领域层面，经济不活动率受性别角色、城乡基础设施差异及社会经济周期等多因素交织影响，传统单一指标难以刻画其动态演变，亟需结合性别、区域与时序的联合分析框架。构建过程中，数据整合面临来源异构性难题——不同国家的劳动力调查方案、定义分类及质量标注（如序列断裂标记）存在差异，ILO虽采用最佳来源选择策略，但仍需处理因方法论修订或覆盖范围变化导致的时序断裂。此外，数据仅涵盖年度频率，缺失更高频的季度或月度观测，限制了短期波动与政策冲击的捕捉能力。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动经济学与社会政策研究领域，该数据集常被用于构建面板数据模型，以探究经济活动人口中非活跃群体的结构性特征。研究者可利用其横跨近四十年、覆盖39个欧洲国家的观测值，结合性别与城乡地域维度，解析劳动力闲置率的长期演变趋势。经典应用包括借助时间序列分析方法刻画不同亚群（如女性、农村居民）的退出率波动，或通过固定效应模型识别制度变迁、经济周期对非劳动参与行为的差异化冲击。

衍生相关工作

围绕此数据集衍生了若干标志性研究工作，包括基于聚类分析识别欧洲非活跃劳动力类型学的比较政治经济学论文，以及利用贝叶斯结构时间序列模型分解制度冲击效应的计量方法论成果。部分学者将其与ILOSTAT中其他闲置率指标（如潜在劳动力队伍规模）拼接，构建劳动力市场松弛度的综合指标体系。此外，国际劳工组织官方统计手册中关于城乡劳动参与差异的计算标准，亦常以该数据集作为实证校验基准。

数据集最近研究

最新研究方向

在欧洲劳动力市场结构性变迁的宏观背景下，该数据集聚焦于按性别与城乡地域划分的不活动率，为揭示隐性劳动力闲置与区域发展失衡提供了关键量化视角。当前前沿研究正利用ILOSTAT长达近四十年的跨国面板数据，结合时间序列预测与分类模型，深入剖析欧洲各国劳动力退出行为中的性别鸿沟与城乡分化。这一方向与欧盟后疫情时代‘积极老龄化’及‘绿色转型’中的就业包容性政策紧密呼应，其分析成果不仅有助于识别边缘化群体的就业障碍，还为评估社会保护体系效能、优化区域劳动力资源配置提供了坚实的实证依据，对推动体面劳动与可持续发展目标（SDG 8）在洲际层面的本土化监测具有深远意义。