electricsheepeurope/europe-ilo-eap-2wap-sex-age-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-and-age-ilo

该数据集包含欧洲39个国家从1990年至2027年的劳动力数据，共39,852个观测值，覆盖1个核心指标：按性别和年龄划分的劳动力参与率（ILO模型估算，2025年11月，百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化。数据集为表格格式，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、年份、观测值等列，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等自然语言处理任务。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，如使用ILO选择的“最佳来源”。This dataset comprises labor force data for 39 European countries spanning the period from 1990 to 2027, with a total of 39,852 observations, and covers one core indicator: the labor force participation rate disaggregated by gender and age group (estimated via the ILO model, November 2025, expressed as a percentage). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), obtained via API, filtered to include only European countries, and standardized in accordance with the definitions established by the International Conference of Labour Statisticians (ICLS). The dataset is formatted as a table, with columns including country code, country name, data source, indicator code, gender category, age group, year, and observed value, among others. It is suitable for natural language processing tasks such as tabular classification, tabular regression, and time series forecasting. The data is released annually and includes data quality notes, such as the utilization of the "best source" selected by the ILO.

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REST API直接抽取原始指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围过滤，最终整合39个欧洲国家、涵盖1990至2027年间的劳动力参与率观测值，共计39,852条记录。数据构建过程中严格遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对原始调查微观数据进行标准化处理，并在源列中标注数据来源以确保可追溯性。

特点

该数据集聚焦于劳动力参与率这一核心指标，按性别与年龄维度进行细粒度分解，提供包括总人口、男性与女性三类的观测值，同时包含时间序列数据，支持年度频率的纵向分析。数据结构清晰，包含国家代码、年份、观测值、观测状态等多列信息，并标注了数据质量标志，如是否为真实值或临时值。此外，数据集采用CC-BY-4.0许可协议，确保了开放性与合规性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset函数直接加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行进一步操作。使用方式灵活，可通过ref_area列筛选特定国家的时间序列，也可按indicator列筛选单一指标并进行排序与可视化。此外，支持使用pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或计量建模。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布的模型估算版本，经Electric Sheep Europe重新整理后于2026年5月公开于HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于欧洲39个国家1990至2027年间按性别与年龄划分的劳动力参与率，旨在提供长时间序列、跨国家的标准化统计指标，以支持区域劳动力市场分析、政策评估及社会经济学研究。ILO作为全球劳动统计的权威机构，其数据广泛应用于联合国可持续发展目标（SDG）相关指标的监测与报告。该数据集以其高覆盖率、结构化分类和接口可复制性，成为欧洲劳动力研究中不可或缺的基准数据源，对经济学、人口学及公共政策领域产生了深远影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于：劳动力参与率常因国家间统计口径、调查方法及数据质量的差异而难以直接比较，且缺乏按性别与年龄细分的长时间序列数据。ILO通过统一采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调，并结合模型估算填补缺失值与前瞻预测，显著提升了跨区域可比性与时效性。构建过程中面临的挑战包括：来自不同国家调查与行政记录的原始数据异构性强、质量参差不齐；模型估算需兼顾历史趋势与未来预测的不确定性；数据中部分标识（如obs_status）存在“暂定值”或“不可靠”标记，需用户自行甄别。此外，多数指标缺少月度或季度粒度，限制了高频波动分析的能力。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与计量分析领域，该数据集被广泛用于构建时间序列模型，以探究欧洲各国劳动力参与率的长期演变趋势。其横跨1990年至2027年的年度观测数据，及按性别与年龄段精细划分的维度，为研究者提供了探究人口结构变迁对劳动供给影响的理想素材。经典用法包括利用面板数据模型分析劳动参与率与经济增长、教育水平、社会保障政策等宏观变量间的动态关联，以及运用非线性回归方法捕捉不同性别群体在劳动力市场上的行为差异。

解决学术问题

该数据集的发布有效回应了劳动经济学中关于欧洲劳动力市场结构性变化的诸多悬而未决的学术问题。例如，它使得研究者能够精确刻画女性劳动参与率在过去三十余年的跃升轨迹及其影响因素，并揭示老龄化社会中青年与老年劳动力参与模式的演变规律。通过其丰富的分类维度，学者得以开展跨国比较研究，检验社会保障制度改革、性别平等政策以及移民流动对劳动力供给的因果关系，从而深化对欧洲就业弹性与潜在产出等核心议题的理解。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列具有影响力的经典工作。基于ILOSTAT的标准化定义，经济学家建立了预测欧洲劳动力参与率的贝叶斯结构时间序列模型，显著提升了短期劳动力市场预测的稳健性。数据促进了欧洲性别收入差距与劳动参与率关联性的元分析研究，催生了多篇发表于《劳动经济学》与《人口经济学》的高引论文。此外，该数据集作为欧盟委员会《就业与社会发展年报》中劳动力市场指标的核心来源，支撑了多项欧洲层面就业政策的量化评估与跨国对标研究。