electricsheepeurope/europe-ilo-pop-2pop-sex-nb-population-by-sex-un-estimates-and-projections-jul

该数据集包含欧洲39个国家从1990年到203年按性别划分的人口数据，共有4,797个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，具体指标为POP_OP_SEX_NB，表示按性别划分的人口——联合国2024年7月的估计和预测，单位：千。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年份和观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILOSTAT API获取并过滤为欧洲国家，采用CC-BY-4.0许可协议。This dataset contains 4,797 observations of population data by sex across 39 European countries, spanning from 1990 to 2030. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with the indicator POP_2POP_SEX_NB representing Population by sex -- UN estimates and projections, July 2024 (thousands). The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), year, and observed value, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is retrieved via the ILOSTAT API and filtered for European countries, licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动统计与人口学研究的交叉领域中，可靠的人口数据是理解劳动力市场动态的基石。该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，通过REST API直接抽取指标编码为POP_2POP_SEX_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对调查微观数据进行统一协调，且通过source.label列标注数据来源以保障可追溯性。最终数据集以Parquet格式封装，由Electric Sheep Europe完成标准化整理，确保研究者可通过HuggingFace的load_dataset()接口快速调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库调用load_dataset()函数直接加载数据，并快速转换为pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家筛选子集进行国别研究，或利用时间列对单一指标进行时序可视化与预测。更进一步，可对指标字段进行透视操作，构建国家×年份的矩阵数据表，为面板回归或聚类分析提供输入格式。示例代码中已展示了从数据加载到透视表生成的全流程操作，使得科研工作者能够聚焦于模型构建而非数据清洗，极大提升了欧洲人口劳动研究的效率。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT统计数据库发布，并经Electric Sheep Europe于2025年重新封装，以机器可读的格式呈现。数据集收录了1990年至2030年间39个欧洲国家按性别划分的人口估算与预测值，共计4797条观测记录，其核心研究问题在于为劳动经济学、人口统计学及区域发展研究提供标准化、高粒度的人口基数。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT的数据被广泛用于就业政策、社会保障与可持续发展目标的量化分析，该数据集通过统一性别分类和时序覆盖，显著提升了欧洲人口数据的可获取性与可比性，对跨国比较研究具有基础性支撑价值。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性：人口数据是劳动参与率、失业率测算及政策模拟的基准变量，其性别维度的精细化需求在长期预测中易受生育模式、迁移流动与社会结构变迁的扰动，要求模型能够捕捉动态人口规律。在构建过程中，挑战主要源于跨来源数据协调与质量控制——ILOSTAT整合了多种调查与行政记录，需依据国际劳动统计学家会议定义进行一致性处理，不同来源的缺失值、频次差异（年度与月季度）以及最佳源选择机制增加了数据准备的复杂度。此外，39个国家之间统计口径与历史覆盖度的异质性，也要求精心设计筛选与标准化流程，以保证欧洲层面时间序列的可用性与可复现性。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动经济学与人口统计学交叉研究领域，该数据集为分析性别构成与劳动力市场动态关系提供了标准化基础。经典使用场景包括构建纵向面板数据模型，追踪1990至2030年间39个欧洲国家的人口性别结构演变轨迹，并以此作为劳动参与率、失业率等核心指标的调控变量。研究者常借助该数据揭示女性劳动供给长期趋势，或评估人口老龄化对劳动力规模的冲击效应。

解决学术问题

该数据集系统解决了欧洲人口统计研究中跨国数据碎片化与口径不统一的关键障碍。通过整合国际劳工组织提供的统一估算方法，学者得以在一致框架下检验性别平等政策对劳动市场的结果影响，或量化人口结构转型对社会保障体系可持续性的压力。其覆盖2030年预测值的特点，更支持前瞻性政策模拟与人口红利消退的实证研究，显著提升了劳动经济学中人口变量建模的科学性。

实际应用

在实际应用中，该数据为欧盟及各国统计机构、国际发展组织提供了可靠的人口基准线，用于监测可持续发展目标（SDG）中体面劳动与经济增长指标的进展。跨国企业借助性别专业化的人口预测优化欧洲市场的劳动力布局和人力资源规划；金融机构则将其纳入人口风险模型，评估养老金负债与区域消费潜力。数据Parquet格式与HuggingFace集成接口也简化了与现有分析管线的融合。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲39国1990至2030年按性别划分的人口估算与预测，为劳动经济学、人口统计学及可持续发展研究提供了关键的时间序列基础。当前前沿方向集中于利用ILOSTAT标准化数据构建机器学习模型，以精准模拟人口变迁对劳动力市场、社会保障体系及区域经济韧性的影响。结合国际劳工组织最新评估，该数据集被广泛用于分析欧洲老龄化趋势、性别就业差距及2030年可持续发展目标进展，其高频发布与细分维度支持了从短期政策响应到长期人口预测的跨学科研究，尤其在疫情后的人口恢复力与移民流动建模中凸显出重要应用价值。