electricsheepeurope/europe-ilo-eip-dwap-sex-age-geo-rt-inactivity-rate-by-sex-age-and-rural-urban-areas

该数据集包含欧洲40个国家1987年至2025年期间，按性别、年龄和城乡地区分类的非活动率（Inactivity rate）统计数据，共计135,286个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，属于劳动力未充分利用的其他衡量指标主题。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类、年龄分类、城乡地区分类、观测年份、观测值、观测状态标志以及相关注释等多个字段，提供了详细的维度分类和时间序列信息。This dataset contains 135,286 observations of inactivity rate statistics disaggregated by sex, age, and rural/urban areas for 40 European countries from 1987 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, falling under the Other measures of labour underutilization topic. It includes fields such as country codes, country names, data sources, indicator codes, indicator names, sex classification, age classification, rural/urban classification, observation year, observed values, observation status flags, and related notes, providing detailed dimensional breakdowns and time-series information.

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核心统计数据库，通过调用其REST API直接获取原始指标数据，并依据ICLS定义对调查微观数据进行标准化处理。随后，数据被限定至40个欧洲国家的地理范围，以ISO 3166-1 alpha-3国家代码为标识进行筛选与聚合。在构建过程中，所有观测值均保留了来源标签、性别、年龄、城乡区域等分层维度的字段，从而形成一份结构清晰的、基于年度频率的面板数据集，涵盖了1987年至2025年间约13.5万条记录。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载此数据集，调用`load_dataset()`函数即可直接获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行操作。典型的使用场景包括针对特定国家进行子集筛选，或对单个时间序列指标进行可视化分析。数据集的规范化模式使得研究者能够轻松地按国家、年份、性别等维度进行透视与聚合，从而高效地开展劳动力市场失能率的回归分析或时序预测任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Europe重新封装，聚焦于欧洲40国1987至2025年间按性别、年龄及城乡划分的劳动力不充分利用率，涵盖135,286条观测记录。其核心源自ILOSTAT数据库——全球劳动统计的权威枢纽，通过对各国劳动力调查、家计调查等多源数据的一致性协调，揭示了劳动力市场边缘群体的结构性特征。作为劳动经济学与公共政策领域的关键资源，该数据集为评估欧洲劳动力闲置状况、剖析城乡及性别差异的长期演化趋势提供了坚实的数据基础，对推动包容性就业政策的制定与区域比较研究具有显著学术价值与应用潜力。

当前挑战

领域层面，准确量化劳动力不充分利用这一多维概念本身就是挑战，传统失业率难以捕捉隐性失业、被迫非充分就业等复杂状态，而城乡与性别维度的交叉分析进一步放大了指标解构的难度。构建过程中，ILO需整合40国逾三十年间调查方法、分类标准及数据质量参差的历史序列，面临标志性断点、方法修订、时空覆盖不均衡等问题；数据集中obs_status字段如‘Break in series’即反映了此类谐调困境。此外，年度频率限制了季度性波动分析，而‘最佳来源’选择机制虽确保了一致性，却也隐含了跨源信息损耗的风险。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1987年至2025年间40个欧洲国家的劳动参与情况，具体聚焦于按性别、年龄及城乡划分的经济不活跃率指标。研究者通常将其用于构建劳动市场的时空分析模型，例如通过面板数据回归探究欧洲各国经济不活跃率的长期演变趋势，或结合性别与年龄分组变量，分析不同人口群体在城乡二元结构下的劳动参与差异。时间跨度近四十年的观测数据使其成为欧洲劳动经济学中时序分析的标准素材。

解决学术问题

数据集的核心价值在于填补了欧洲范围内城乡维度与人口特征交叉的劳动不活跃率系统记录空白。学术上，它解决了以往研究难以跨国比较的困境，使学者能够量化分析性别不平等、人口老龄化及城镇化进程对劳动市场非参与率的动态影响。通过这些细粒度数据，研究者可检验“气候难民迁移与城市劳动力收容能力”、“农业转型期农村女性退出劳动力市场”等命题，对理解欧洲社会可持续发展目标下的体面劳动指标提供了实证基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集被国际组织与各国统计部门用于监测2030年可持续发展议程中的体面劳动目标进展。政策制定者可利用其分析结果优化社会保障体系设计，例如识别农村男性青年或城市中年女性等特定群体的就业障碍。跨国企业的人力资源战略部门亦可借助该数据，评估不同区域的潜在劳动力供给弹性，从而调整区域内投资与用工布局。

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非活跃率的性别、年龄及城乡地域差异，为劳动经济学与社会分层研究提供了跨越近四十年（1987-2025）的纵向观测窗口。当前前沿方向主要集中于利用此类高粒度面板数据，结合时序预测与分类模型，剖析后疫情时代欧洲各国劳动力参与的结构性变迁，尤其是女性与青年群体在城乡二元空间下的就业脆弱性。该数据集与ILO倡导的体面劳动议程紧密关联，其价值在于揭示非传统劳动利用不足指标如何映射出欧洲社会福利体系与区域经济韧性的深层张力，为制定精准的包容性就业政策提供了数据基石。