electricsheepeurope/europe-ilo-eip-rcar-sex-rt-share-of-persons-outside-the-labour-force-due-to-c

该数据集包含欧洲36个国家1998年至2025年间关于因照顾责任而退出劳动力市场的人口比例按性别划分（%）的831个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Europe重新打包。数据集涵盖一个核心指标（EIP_RCAR_SEX_RT），用于衡量因照顾责任（如育儿、家庭护理）而退出劳动力市场的人口占总人口的比例，并按性别（总计、男性、女性）进行细分。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、性别分类、年份、观测值、观测状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，部分数据可能带有临时或不可靠状态标识。This dataset contains 831 observations on the gender-disaggregated percentage (%) of the population who exited the labor force due to caregiving responsibilities, covering 36 European countries from 1998 to 2025. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), and repackaged by Electric Sheep Europe. The dataset includes a core indicator (EIP_RCAR_SEX_RT) that measures the share of the total population who exited the labor force due to caregiving responsibilities such as childcare and in-home care, with disaggregation by gender (total, male, female). The dataset contains columns including country code, country name, data source, indicator code, indicator label, gender category, year, observed value, and observation status, and is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting. The data is released at an annual frequency, and some observations may be marked with temporary or unreliable status.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，聚焦于欧洲地区因照顾责任而退出劳动力市场的人口比例。数据通过ILOSTAT的REST API直接获取，并依据欧洲ISO3国家代码进行筛选，最终得到涵盖36个欧洲国家、1998至2025年间共831条观测记录。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行协调处理，并在source.label列中标注数据来源，确保数据可追溯性。Electric Sheep Europe团队对数据进行了标准化打包，以Parquet格式发布，便于研究人员直接调用。

特点

该数据集的核心指标为“按性别划分的因照顾责任退出劳动力市场的人口比例”（EIP_RCAR_SEX_RT），提供了按性别（总体、男性、女性）的细分维度，使研究者能够深入分析性别差异对劳动力市场退出的影响。数据覆盖36个欧洲国家，时间跨度近三十年，但各国观测频率与年限存在差异，部分国家数据可追溯至1998年，而另一些国家则从近年才开始收录。数据质量备注中提醒，数据为年度频率，且当同一国家同一年份存在多个来源时，采用ILO选择的“最佳来源”，并标注了观察状态（如“临时”或“不可靠”）以供使用者审慎评估。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据：使用`load_dataset`函数即可得到包含训练集的数据框，并借助Pandas进行后续分析。典型用法包括按国家代码过滤出特定国家的时间序列数据、按指标排序后绘制该比例随时间的变化趋势，或通过数据透视表构建国家×年份的矩阵，以跨国家横向比较。该数据集的列式结构清晰，包含地区、来源、指标、性别、时间、观测值及状态标记等字段，适合用于时间序列预测、分类或回归等机器学习任务，尤其适用于劳动经济学与社会政策领域的研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）的统计数据库ILOSTAT创建，并经Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布，聚焦于欧洲36个国家中因照料责任而退出劳动力市场的人口比例（按性别分）。核心研究问题在于量化非经济因素（如家庭照料）对劳动力供给的抑制作用，尤其关注性别差异如何影响劳动力参与率。作为ILOSTAT“劳动力利用不足其他衡量指标”体系的关键组成部分，该数据集为分析欧洲地区性别平等、工作-家庭平衡政策及隐性失业提供了宝贵的时间序列证据（1998–2025年），对劳动经济学、公共政策及可持续发展目标（SDG）第八项体面工作的监测具有重要支撑作用。

当前挑战

当前挑战主要涵盖两大层面：在领域问题层面，该数据集致力于揭示传统失业率指标所掩盖的劳动力市场边缘化现象——因照料责任而退出劳动力大军的人群常被排斥在官方失业统计之外，导致政策应对盲区，区分自愿性与结构性劳动退出对制定精准社会保障策略构成挑战。在构建过程中，数据整合面临多源调查方法差异（如各国劳动力调查设计不一）、时间序列连续性不足（如2008年金融危机后部分国家数据中断）、及性别分类标准统一性难题（如非二元性别标识的缺失），需依赖ILOSTAT复杂的跨国家与跨时期协调机制，并借助来源标注与质量标识（如“不可靠”状态码）管理不确定性，这对机器学习模型的稳健性提出了严苛要求。

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，该数据集的核心价值在于刻画因照护责任而脱离劳动力市场的群体规模及其性别分布。研究者通常将其作为量化无酬照护劳动对劳动力供给抑制效应的基准数据，通过跨年份与跨国家的纵向与横向比较，揭示不同福利体制下家庭照护政策对女性劳动参与率的差异化影响。典型分析路径包括计算各国分性别的劳动市场退出率时序变化、构建面板数据模型评估育儿补贴或长期照护制度改革的潜在效果，以及利用性别差异指标作为衡量社会不平等的重要代理变量。

解决学术问题

该数据集直击传统失业率统计无法捕捉的隐性劳动市场困境，解决了如何系统评估‘非自愿’劳动力退出中照护责任驱动因素这一学术难题。通过提供长达27年且覆盖36个欧洲国家的标准化指标，它使得学者得以区分结构性失业、就业歧视与家庭照护负担导致的劳动市场边缘化现象，从而为修正菲利普斯曲线模型、拓展劳动无酬化理论提供经验证据。其对性别维度的精细区分更推进了女性主义经济学中关于再生产劳动价值的计量化研究，成为检验自我决定论与制度主义假设的关键数据基石。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列标志性学术成果，包括基于动态面板门槛模型探讨照护责任对女性劳动参与非线性影响的研究，以及利用机器学习方法预测不同政策干预情景下劳动力回流概率的模拟工作。另有学者将其与欧洲社会调查数据匹配，构建多层次结构方程模型剖析照护观念代际传递与制度环境交互作用。在国际组织中，该数据支撑了ILO《世界就业与社会展望》报告中关于无酬照护劳动价值的核算体系更新，并推动了Eurostat把照护相关劳动力退出指标纳入欧盟社会计分板的关键监测维度。