electricsheepeurope/europe-ilo-luu-xlu4-sex-age-rt-composite-rate-of-labour-underutilization-lu4-by-s

该数据集是关于欧洲劳动力未充分利用情况的统计数据集，具体包含复合劳动力未充分利用率（LU4）按性别和年龄划分的百分比数据。数据集包含35,640个观测值，覆盖38个欧洲国家，时间跨度为1991年至2025年，涉及1个核心指标（即复合劳动力未充分利用率）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并经过筛选以仅包括欧洲国家。数据集中的每个观测值包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值、观测状态及相关注释等信息。数据以年度频率发布，并经过ILO的标准化处理，以确保数据的一致性和可比性。该数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，可用于研究欧洲劳动力市场的未充分利用趋势、性别和年龄差异等。This dataset contains 35,640 observations of Other measures of labour underutilization data across 38 Europe countries, spanning 1991–2025, covering 1 distinct indicator: the composite rate of labour underutilization (LU4) by sex and age (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered to European countries. Each observation includes country codes, country names, data sources, indicator codes, sex disaggregation, age classifications, observation years, observed values, observation status flags, and related notes. The data is published at an annual frequency and harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions for consistency and comparability. This dataset is suitable for tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting tasks, and can be used to analyze trends in labour underutilization, gender and age disparities in the European labour market.

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（https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=LUU_XLU4_SEX_AGE_RT）直接获取原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等来源的微观数据进行统一协调与处理，确保跨国家、跨时段数据具有可比性。数据集由Electric Sheep Europe团队重新打包为Parquet格式，以机器学习就绪的标准化形态呈现在HuggingFace平台上。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以一行代码轻松加载该数据集：load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-luu-xlu4-sex-age-rt-composite-rate-of-labour-underutilization-lu4-by-s')。加载后，可将数据转换为Pandas DataFrame进行后续分析，支持按国家代码筛选特定国家的时间序列数据，也可按指示符进行分组分析，并借助pivot_table函数便捷地重构为国家×年份的矩阵形式，适用于多元时间序列建模、分类与回归任务。

背景与挑战

背景概述

劳动力资源利用效率是衡量经济体健康程度与社会福祉的核心指标之一，其中劳动力利用不足的综合比率（LU4）能够更全面地捕捉失业、时间相关就业不足以及潜在劳动力等隐性闲置，弥补了传统失业率指标的局限性。该数据集由国际劳工组织（ILO）于最新统计周期内发布，依托其权威的ILOSTAT数据库，汇聚了1991年至2025年间38个欧洲国家的35,640条观测记录，由Electric Sheep Europe重新封装以便于机器学习应用。研究团队重点关注性别与年龄维度的异质性，通过标准化的国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调，为劳动经济学、社会政策评估及可持续就业目标监测提供了坚实的数据基础。该数据集凭借其长时序跨度和广泛国别覆盖，已成为分析欧洲劳动力市场结构性转型与周期性波动的重要工具。

当前挑战

当前数据集面临的主要挑战在于多源异构数据的标准化融合，不同国家劳动力调查的抽样框架、问卷设计及定义口径存在差异，尽管ILO已进行协调，但‘最佳来源’选择机制可能引入潜在的统计偏差。构建过程中，数据爬取与清洗需处理断点序列、方法论修订及不可靠观测值标记，例如部分记录因源数据异常而被标注为‘不可靠’。此外，年龄分组等分类变量的非标准定义增加了跨时期对比的复杂性，年度频率限制了高精度时序分析的适用性。解决这些挑战需要建立更精细的质量评估框架与动态校准策略，以提升模型在劳动政策预测中的鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与宏观经济研究中，该数据集最为经典的应用场景是构建欧洲各国劳动力利用不足的综合时序面板，用以捕捉就业市场的结构性变化。研究人员常将其与失业率、就业率等传统指标结合，通过性别与年龄的分层信息，剖析不同劳动力群体在经济周期中的波动特征。数据集覆盖1991年至2025年的长跨度，为分析欧洲劳动市场的长期趋势、经济危机后的复苏模式以及人口老龄化对劳动力参与的影响提供了坚实的数据基础。其统一由ILO按国际标准整理，确保了跨国比较的严谨性与可靠性。

解决学术问题

该数据集有效填补了传统失业统计无法全面反映劳动力闲置状况的学术空白。LU4综合指标囊括了失业、时间相关不充分就业及潜在劳动力等多元维度，为衡量人力资本的实际利用效率提供了更精确的度量。借助性别与年龄的细分，学者得以深入探讨劳动市场中的结构性不均衡、代际就业机会差异以及性别平等进程中的瓶颈。这些研究对于理解欧洲国家社会保障制度的韧性、设计精准的就业促进政策具有重要的理论启示与实践价值。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、国家统计部门及政策研究机构提供了关键的决策支持。欧洲各国劳动部门可依据LU4指标的动态变化，识别就业市场的隐性压力，从而调整职业培训资源分配与失业救济方案。同时，经济智库与咨询公司利用该数据构建劳动市场监测仪表盘，为企业用人规划与区域投资风险评估提供依据。此外，在欧盟实施绿色与数字化转型的战略中，该数据帮助追踪不同行业与人群的劳动力再配置效果，确保政策公平性。

数据集最近研究

最新研究方向

在劳动经济学与时间序列预测的交叉前沿，该数据集聚焦于欧洲复合劳动利用不足率（LU4）的性别与年龄分层演变。伴随新冠疫情后劳动力市场结构性重塑、欧洲能源危机与数字化转型对就业形态的冲击，研究者利用ILOSTAT标准化数据构建多维面板模型，探索各细分人群在未充分利用状态下的动态趋势。这一方向不仅为经济政策制定者提供性别平等与代际公平的量化依据，更推动非充分就业议题从传统失业率框架迈向系统性测度，深化了全球劳动力市场韧性研究的社会经济学内涵。