electricsheepeurope/europe-ilo-eip-xplf-sex-age-edu-nb-potential-labour-force-by-sex-age-and-education-th

这是一个关于欧洲潜在劳动力（按性别、年龄和教育程度划分，以千计）的数据集，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集包含96,616个观察值，覆盖38个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，涉及1个独特指标（EIP_XPLF_SEX_AGE_EDU_NB），用于衡量劳动力未充分利用的其他指标。数据以表格形式组织，支持表格分类、回归和时间序列预测任务，包含国家代码、年份、性别、年龄、教育程度分类、观测值等列，并附带数据来源和质量说明。This dataset contains 96,616 observations of Potential labour force by sex, age and education (thousands) data across 38 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicator (EIP_XPLF_SEX_AGE_EDU_NB) related to other measures of labour underutilization. Sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, it provides tabular data for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, with columns including country codes, years, sex, age, education classifications, observed values, and metadata on data quality and sources.

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数据库，通过调用其REST API获取核心指标EIP_XPLF_SEX_AGE_EDU_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。数据经过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准进行统一化处理，各国劳动力调查的微观数据被整合为可比较的时间序列。Electric Sheep Europe团队对原始数据进行了重新封装，将多源数据归一化为统一的Schema格式，输出为Parquet文件，以便于机器学习与统计分析场景下的直接调用。

特点

数据集囊括了38个欧洲国家自1987年至2025年间的96,616条观测记录，覆盖了按性别、年龄和受教育程度分层的潜在劳动力规模（单位：千人）。其核心特色在于多维度的分类变量设计，包含3种性别分类以及丰富的年龄与教育程度分组，能够支持精细化的劳动力利用率分析。数据还附带了来源标识、观测状态标志以及方法论变更注释，为用户评估数据质量和时间序列一致性提供了透明的参考依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，并直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型用法包括按国家代码过滤特定国家的子集，对某一指标进行时间序列的可视化分析，或利用pivot_table功能构建国家-年份矩阵，便于进行跨国的面板数据比较。数据集格式规范统一，适合直接用于时间序列预测、分类和回归等监督学习任务的模型训练。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT编制，并由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布，涵盖38个欧洲国家自1987年至2025年的潜在劳动力数据，共计96,616条观测记录。潜在劳动力作为衡量劳动力未充分利用的关键指标，涵盖了那些未积极求职但愿意工作或因教育、家庭责任等结构性因素而处于劳动力市场边缘的群体。该数据集以性别、年龄和教育程度为维度进行精细分层，为研究欧洲劳动力市场的结构性不平等、技能错配以及人口老龄化对劳动力供给的长期冲击提供了宝贵的数据基础，对劳动经济学、公共政策评估及可持续发展目标监测具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于精准量化传统失业率无法捕捉的劳动力未充分利用形态，如隐性失业和潜在劳动力，从而为欧洲各国制定包容性就业政策提供实证依据。在构建过程中，ILOSTAT面临跨国数据源异构性挑战，需通过国际劳工统计学家会议（ICLS）标准对各国劳动力调查、家计调查及行政记录进行严格协调与统一，并处理由于调查方法修订、数据来源变更导致的时间序列断裂问题，数据集中的统计标识符（如'obs_status'与'note_indicator'）正是这些数据质量问题的映射。此外，不同国家同一年份的多源数据选择优先级、分类标准差异以及低频率年份的稀疏性也构成了数据处理与集成的主要难点。

常用场景

经典使用场景

在劳动力经济学与政策分析领域，该数据集作为国际劳工组织ILOSTAT官方数据的精炼版本，被广泛用于构建欧洲各国潜在劳动力规模的时空演变模型。研究者可依据性别、年龄段及教育水平三重维度，对38个欧洲国家自1987年至2025年的潜在劳动力指标进行精细化量化分析。其结构化的表格形态与丰富的分类变量，为基于面板数据的回归分析、跨国家比较研究以及劳动参与率影响因素探究提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集成为国际组织（如欧盟委员会）、国家统计部门及智库机构进行就业政策评估与劳动力市场监测的核心工具。通过追踪不同教育层次群体在潜在劳动力中的占比变化，决策者能够精准识别技能错配区域，并针对青年就业困难或女性劳动参与率低等具体问题制定定向干预措施。此外，企业人力规划者亦可借助该数据预判特定行业与地区的人力资源供给趋势，优化人才招聘与培训策略，从而提升劳动力市场配置效率。

衍生相关工作

该数据集的规范化发布催生了一系列衍生性经典工作，包括但不限于基于时间序列预测算法的潜在劳动力需求预警模型、利用聚类分析对欧洲国家劳动力市场进行制度类型学分型的比较政治经济学研究，以及融合自然语言处理技术的劳动政策文本主题建模。其中，以该数据为训练集的回归模型被成功应用于估算教育投资回报率，而结合地理空间插值方法的工作则构建了细粒度至省级行政单元的劳动力潜力地图。这些衍生成果不仅拓展了原始数据的使用边界，更推动了计算社会科学与劳动经济学的交叉创新。