electricsheepeurope/europe-ilo-eip-dwap-sex-edu-cbr-rt-inactivity-rate-by-sex-education-and-place-of-birt

该数据集包含42,718条观测数据，涉及36个欧洲国家的国际移民存量信息，时间跨度为1987年至2025年，涵盖1个独特指标。具体指标为“按性别、教育程度和出生地划分的非活动率（%）”。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Europe重新打包，以表格形式提供，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包含多列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、教育分类、出生地分类、年份、观测值等，支持数据分析和机器学习应用。This dataset contains 42,718 observations covering international migrant stock data for 36 European countries, spanning from 1987 to 2025, and includes one unique indicator: "Inactivity Rate (%) by Sex, Educational Attainment, and Place of Birth". The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), repackaged by Electric Sheep Europe, and provided in tabular format, which is applicable to tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting. The dataset comprises multiple columns including country code, country name, data source, indicator code, sex category, educational category, place of birth category, year, and observed value, supporting data analysis and machine learning applications.

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，通过其REST API直接抽取指标代码为EIP_DWAP_SEX_EDU_CBR_RT的经济不活跃率数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域过滤。数据整合了36个欧洲国家从1987年至2025年的观测记录，共计42,718条。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，并在source.label列中标注数据来源，确保可追溯性。

使用方法

通过Hugging Face的`datasets`库可直接加载数据集，一行代码即可将数据转换为Pandas DataFrame。用户可依据`ref_area`列筛选特定国家数据，或利用`indicator`列聚焦于单一指标进行时间序列可视化。此外，支持使用`pivot_table`将数据重构为国家×年份的矩阵格式，便于面板数据分析或构建计量经济学模型。数据集采用CC-BY-4.0许可，使用时需注明原始数据来源及Electric Sheep Europe的再包装贡献。

背景与挑战

背景概述

欧洲劳动力市场的经济活动参与状况是经济学家与社会政策研究者长期关注的焦点，其中不活跃率（Inactivity rate）作为衡量劳动年龄人口中未就业且未积极求职比例的关键指标，对于揭示结构性就业障碍与社会包容性具有重要意义。国际劳工组织（ILO）通过其ILOSTAT统计数据库，长期系统收集并整合各国劳动力调查与行政记录数据，为全球劳动力比较研究提供了权威基础。在此背景下，由Electric Sheep Europe于2025年基于ILOSTAT API重新打包整理的“europe-ilo-eip-dwap-sex-edu-cbr-rt-inactivity-rate-by-sex-education-and-place-of-birt”数据集应运而生。该数据集涵盖1987年至2025年间36个欧洲国家的42,718条观测记录，聚焦于按性别、教育水平及出生地分列的不活跃率指标，为跨境分析劳动力市场边缘化群体的演变趋势提供了罕见的高分辨率数据支撑。其系统化的分类维度与年度时间序列形式，显著拓展了社会学、劳动经济学及迁移研究领域对欧洲区域劳动参与动态的理解深度。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于：欧洲各国因社会经济结构与移民政策差异，其劳动力不活跃率的性别、教育梯度及出生地分化现象复杂交织，传统宏观汇总指标难以剥离深层群体异质性，而细粒度分列数据常因各国调查定义与统计标准的非标准化而缺乏可比性。ILOSTAT通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的规范框架对原始调查微观数据进行统一协调，有效消解了这部分跨国比较壁垒。然而，在数据构建过程中面临多重挑战：首先，数据源依赖各国劳动力调查的质量与连续性，部分国家早期数据稀疏或存在方法学修订（如时序断裂），需依赖ILO的“最佳来源”选择机制与观测状态标记（如'Unreliable'）来管理不确定性；其次，按出生地分类的可用性高度依赖于迁移人口在抽样框中的覆盖程度，小规模国家或临时移民群体的记录可能不完整；此外，年度频率与缺失类别（classif1、classif2为空）的存在，限制了高频动态分析与完全交互效应建模的可能性，用户需在分析中审慎处理这些数据质量注释以确保结论的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了欧洲36个国家自1987年至2025年间按性别、教育程度和出生地划分的劳动力不活跃率数据，共计42,718条观测记录。其经典使用场景在于构建多维度面板数据模型，用以剖析欧洲劳动力市场中不同群体参与经济活动程度的结构性差异。研究者可借助时间序列分析、分层线性模型或因果推断方法，探索性别鸿沟、教育回报率以及移民背景如何交织影响个体的劳动参与决策。该数据集作为ILOSTAT官方统计的标准化产物，为跨国比较和纵向变迁研究提供了可靠的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了劳动力经济学中关于不活跃率异质性来源的量化分析难题。传统研究常受限于单一维度或有限国家的数据，难以系统评估性别、教育水平与出生地三者对劳动参与的综合效应。通过整合多维度细颗粒度的观测值，学术界得以检验人力资本理论中‘教育促进就业’的普适性，亦能探究移民身份是否在特定教育层次下加剧了劳动市场边缘化。该数据的推出显著推进了关于结构性失业、性别平等政策效果以及移民融合机制的跨国实证研究。

实际应用

在日常实践层面，该数据集为欧洲各国劳工部门及国际组织提供了制定精准就业政策的量化依据。政策制定者可以依据按性别、教育程度和出生地细分的不活跃率变化趋势，识别出最易脱离劳动市场的脆弱群体，进而设计有针对性的职业培训、再就业援助或移民融入计划。例如，当数据揭示某国低教育水平女性移民的不活跃率持续攀升时，决策者可及时调整托幼服务供给或语言培训资源。此外，该数据也被智库和研究机构用于评估不同福利体制对劳动参与激励的长期影响。

数据集最近研究

最新研究方向

在当前欧洲劳动力市场结构深刻变革与移民融合议题日益凸显的背景下，该数据集为剖析不同性别、教育背景及出生地人群的经济不活跃率提供了前所未有的细粒度时序视角。前沿研究方向聚焦于利用其长达近四十年、覆盖36国的面板数据，结合机器学习模型与时间序列预测方法，揭示教育水平对女性及国外出生群体劳动力参与决策的长期异质性影响，尤其是在后疫情时代与欧洲能源危机叠加的复杂情境下。这一数据资源有力地支撑了有关社会保障体系效能、技能错配演变以及移民经济融入代际差异的实证检验，为国际劳工组织及各国政策制定者设计更具包容性的积极劳动力市场政策提供了量化基石，其跨学科价值在劳动经济学、人口统计学与公共政策评估领域尤为凸显。