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按性别、年龄和教育程度划分的不活动率（%） | 欧洲（ILOSTAT）Inactivity rate by sex, age and education (%) | Europe (ILOSTAT)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建根植于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过调用其REST API直接获取原始指标数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行标准化处理。数据范围限定于欧洲地区，依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行筛选，最终整合为涵盖41个欧洲国家、时间跨度从1987年至2025年的综合观测集。所有观测值均保留了原始来源标签以确保可追溯性，并由Electric Sheep Europe完成格式统一与打包发布。

特点

数据集最为突出的特点在于其精细的多维度分解结构。除了基础的地区与时间信息，它还按照性别（男性、女性、总计）、年龄阶段以及教育程度层次进行交互分类，提供了劳动力非利用率（不活跃率）的分层宏观图景。总计包含超过54万条观测记录，且每条记录均附有详尽的数据质量标识（如临时值、不可靠值）、方法论修订注释以及来源代码，这对于进行严谨的时间序列分析与跨国比较研究具有极高的学术价值。

使用方法

借助Hugging Face的Datasets库，研究人员能够以极低的门槛调用该数据集，仅需一行Python代码即可完成加载，并直接转换为Pandas DataFrame以便进行后续分析。用户可通过过滤特定国家代码（ref_area）聚焦于单一经济体的时间序列，亦可按指标代码筛选后利用pivot_table方法重构为国家×年份的矩阵面板数据，从而便捷地开展宏观计量模型训练、劳动力市场行为分析或欧洲一体化进程中的区域差异研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门于2025年创建，经由Electric Sheep Europe团队重新封装后发布于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于欧洲地区劳动力闲置的复杂维度，通过分析性别、年龄与教育水平对经济活动人口非参与率的影响，填补了传统失业率指标在测量劳动力市场弱联结群体方面的空白。数据集整合了41个欧洲国家自1987年至2025年间超过54万条观测记录，依托ILOSTAT数据库对各国劳动力调查数据的标准化处理，为劳动力经济学、社会分层与公共政策研究提供了跨时空的可比性基准。作为国际劳工组织促进体面劳动议程的关键数据资产，该数据集在追踪可持续发展目标中充分就业指标、评估教育政策对劳动力供给的长期效应等领域具有广泛影响力。

当前挑战

该数据集所面对的领域挑战在于如何精准捕捉多维劳动力闲置现象：传统失业率无法反映因家庭责任、教育投入或健康障碍等原因主动退出劳动市场的人群，而性别、年龄与教育的交叉分析则揭示了系统性歧视与结构性壁垒的隐匿特征。构建过程中面临的挑战包括：需调和各国在劳动力调查时间点、问卷设计及术语定义上的异质性，通过ICLS标准框架实现跨国数据同质化；处理部分国家早期年份数据缺失与修订导致的断点序列；应对教育分类体系（如ISCED版本更迭）随时间演进的衔接问题。此外，标识为不可靠的观测值（如'U'状态标记）与多个数据源间的择优选择机制，要求使用者审慎评估统计误差的传播效应。

常用场景

经典使用场景

在劳动力市场分析的学术探索中，这一数据集的核心价值在于提供欧洲41个国家跨越近四十载（1987年至2025年）的经济不活跃率趋势，并精细划分至性别、年龄与教育层次三个关键维度。研究者可将其广泛应用于时间序列预测任务，通过构建统计模型或深度学习方法，捕捉经济不活跃率的长期演化规律与周期波动。此外，该数据集在表格分类与回归分析中同样扮演重要角色，支持从社会人口学角度剖析劳动参与行为的决定因素，为比较不同欧洲国家间劳动力市场结构的异质性提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

这一高质量标注数据集已催生出多项具有影响力的衍生工作。在经典应用层面，其被广泛用作构建劳动力市场动态面板模型的标准基准，衍生出针对欧洲特定地区（如南欧与北欧）不活跃率收敛性的计量经济学研究。在机器学习领域，围绕该数据形成了若干聚焦于时间序列填补与多步预测的开源竞赛项目，推动了Transformer架构与图神经网络在劳动力统计时序建模中的前沿探索。此外，数据集的规范化发布格式已为Hugging Face社区中其他地区性劳动统计数据的重新包装树立了范例，激励了诸如“亚太ILOSTAT数据集”等系列作品的诞生，促进了全球劳动统计研究生态的标准化与可复现性。

数据集最近研究

最新研究方向

在欧洲劳动力市场分析领域，该数据集依托国际劳工组织ILOSTAT权威统计体系，整合了1987至2025年间41个欧洲国家按性别、年龄及教育水平分层的不在业率数据。当前前沿研究方向聚焦于利用其高维面板结构，结合时间序列预测与因果推断方法，深入剖析教育扩张、人口老龄化与数字经济转型对劳动力边缘群体的影响。研究者正通过该数据交叉验证性别差异与代际分化中的结构惰性，揭示欧洲各国在后疫情时代的就业弹性恢复模式。这一数据集的出现推动了跨国比较研究与微观政策模拟的融合，为制定包容性劳动力激活策略提供了扎实的数据基础。