electricsheepeurope/europe-ilo-eip-teip-sex-age-edu-nb-persons-outside-the-labour-force-by-sex-age-and-ed

该数据集包含欧洲41个国家的非劳动力人口统计数据，具体指标为按性别、年龄和教育程度划分的非劳动力人口（千）。数据集覆盖1987年至2025年，共540,274个观测值，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤至欧洲国家。数据使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，包括国家代码、指标代码、性别（总计、男性、女性）、年龄分类、教育程度分类、年份、观测值等列。数据为年度频率，提供细分维度的分类信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains statistics on persons outside the labour force for 41 European countries, with the indicator Persons outside the labour force by sex, age and education (thousands). It spans from 1987 to 2025, comprising 540,274 observations. The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to European countries. It is harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and includes columns such as country code, indicator code, sex (total, male, female), age classification, education classification, year, observed value, and more. The data is annual frequency and provides disaggregation dimensions, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe and licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，其构建依托于ILO对各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等原始微观数据的统一协调与整合。数据经由ILOSTAT的REST API直接抽取，限定于欧洲41个国家的ISO3代码范围，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。最终以Parquet格式重新封装，形成包含540,274条观测记录的结构化表格，覆盖1987年至2025年的时间跨度。

特点

该数据集聚焦于欧洲劳动力市场中的非劳动力人口统计，以性别、年龄和教育程度三个维度进行精细拆分，提供唯一指标'EIP_TEIP_SEX_AGE_EDU_NB'，以千人为单位记录观测值。其显著特点在于数据来源的可追溯性，每一观测均标注了原始来源标签与观测状态标志，便于研究者评估数据质量。此外，数据集涵盖了41个欧洲国家的长时序数据，为跨国比较和纵向分析提供了坚实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据，调用`load_dataset()`函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame。针对特定国家的分析，可依据'ref_area'字段进行筛选；对于时序研究，可按照'indicator'和'time'字段排序后绘制趋势图。数据还支持通过透视表操作构建国家×年份的矩阵，便于进行面板数据分析或回归建模，极大提升了劳动经济学研究的可操作性与效率。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库整理并发布，后经Electric Sheep Europe重新封装，聚焦于欧洲41个国家中未参与劳动力市场的人口统计，涵盖1987年至2025年间约54万条观测记录。其核心研究问题在于通过性别、年龄和教育程度三个维度，量化欧洲各国劳动参与率之外的劳动力闲置现象，从而为劳动经济学、社会政策评估及劳动力市场结构性分析提供精细化的数据基础。作为ILO主导的全球劳动力统计标杆，该数据集填补了劳动外群体分异研究的空白，对推动欧洲就业政策的精准制定、国际劳工标准比较以及可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，传统的失业率指标难以全面反映劳动力市场的真实闲置状况，尤其是那些因家庭责任、疾病或教育等原因完全退出劳动市场的群体，其规模和构成缺乏系统性量化工具。通过引入性别、年龄和教育程度的交叉分类，该数据集能够揭示劳动外群体的结构性特征，从而弥补常规失业统计的盲区。在构建过程中，主要挑战包括：跨国数据源的一致性协调，涉及41个国家不同劳动力调查体系的指标定义与统计口径差异；年度数据与部分国家月度和季度数据间的粒度冲突；以及数据质量标记如'不可靠'观测值的存在，要求用户在处理时进行审慎的异常值识别与插补操作。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲41个国家自1987年至2025年间关于“非劳动力人口”的详尽统计信息，涵盖性别、年龄及教育程度等多个维度的交叉细分。其经典使用场景在于构建宏观劳动力市场分析模型，研究者可借助该数据追踪不同人口群体在经济周期中的惰性行为模式，揭示那些被传统失业率指标所掩盖的劳动力闲置状况，为理解欧洲各国劳动力参与率的长期演变趋势提供坚实的数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出了一系列高影响力的研究工作。社会经济学者常将其与失业率、工资及GDP增长数据结合，构建劳动力市场综合指标体系，用以预测欧洲各国的经济韧性。此外，该数据也催生了多项关于欧洲人口老龄化对劳动力供给冲击的纵向研究，以及基于性别-教育交互效应的劳动参与率分解模型。这些工作不仅深化了对劳动力非活跃状态成因的理解，也为后续的机器学习预测模型提供了标准化基准与核心特征集。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲劳动力市场边缘群体的结构性特征，尤其关注性别、年龄与教育维度对劳动力外溢现象的交互影响。当前前沿研究方向涵盖基于时序预测模型的非活跃人口动态模拟，以及利用可解释性机器学习解析教育水平与长期失业风险的深层关联。结合ILO对劳动力利用不足指标的持续监测，该数据为后疫情时代欧洲就业政策评估提供了扎实的量化基础，尤其在临时性就业收缩向结构性失业转化的临界点识别方面具有独特价值。其跨四十年、覆盖41国的精细分层观测，正推动学界从宏观失业率转向‘潜在劳动力储备’的细粒度挖掘，成为连接劳动经济学与计算社会科学的关键纽带。