electricsheepeurope/europe-ilo-pop-xfrb-sex-cbr-nb-working-age-foreign-born-population-by-sex-and-cou

该数据集包含欧洲36个国家从2008年至2024年的国际移民存量数据，共有4,159个观测值，涵盖1个核心指标：按性别和出生国分类的劳动年龄外国出生人口（千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理，包含国家代码、年份、性别分类、观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 4,159 observations of international migrant stock data across 36 European countries from 2008 to 2024, covering one key indicator: working-age foreign-born population by sex and country of birth (thousands). Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, it includes harmonized data with fields such as country codes, year, sex disaggregation, and observed values, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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，经由Electric Sheep Europe团队从官方REST API直接拉取并重新封装而成。数据采集过程聚焦于欧盟与欧洲经济区内的36个国家，时间跨度覆盖2008年至2024年，共包含4159条观测记录。在构建过程中，团队仅筛选出欧洲ISO3国家代码对应的数据，并保留了原始数据中关于性别、出生国别等关键分类维度的字段。ILOSTAT本身依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行协调与统一，因此该数据集在来源上具备高度的权威性和可比性。每个观测值均附有来源标签，便于用户追溯原始数据出处，确保数据谱系的透明与可信。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷地加载该数据集，一条简单的`load_dataset()`命令即可将其转换为`pandas.DataFrame`，支持即刻进行数据探索与分析。为便于实战应用，官方文档提供了若干典型使用范式：用户可按国家代码（如`DEU`）切片过滤以聚焦特定国家；或针对单一指标进行时间序列的可视化与建模；亦可通过数据透视操作，将原始表格重塑为国家×年份的矩阵形式，便于计量经济分析。该数据集的多任务标签（分类、回归、时间序列预测）暗示其在机器学习场景中具有广泛的适用性，开发者可直接利用其结构化特征开展预测任务，或以此为基础构建欧洲移民劳动力动态的基线模型。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年发布，经Electric Sheep Europe重新封装，聚焦欧洲36个国家2008至2024年间按性别和出生国分列的劳动年龄外来人口存量数据，共包含4,159条观测值。数据源于ILOSTAT数据库，该数据库整合了各国劳动力调查、家庭收支调查等多源行政记录，是国际劳动力统计的权威来源。该数据集的提出旨在回应全球化背景下欧洲国家劳动力迁移研究的迫切需求，为分析外来人口对劳动力市场结构、社会融合及经济政策的潜在影响提供精细化的时空基准。作为ILO旗舰统计指标“国际移民存量”的关键组成部分，该数据集有助于研究者深入理解欧洲各国劳动年龄外来人口的规模、性别分布及其演变趋势，对移民经济学、劳动经济学及公共政策研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于，长期以来欧洲各国在劳动年龄外来人口统计上存在口径不一、性别细分不足以及时间序列不连续等问题，导致跨国比较与面板分析难以开展。ILO通过统一采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对来源微数据进行协调，并标注数据来源以保证可追溯性，有效缓解了数据可比性难题。在构建过程中，面临的挑战包括：原始调查数据因国家不同其质量、覆盖率和调查方法存在显著异质性，ILO必须通过“最佳来源”选择机制整合多重来源；部分国家某些年份数据缺失，如榜单中GRC、DNK等仅有部分年度记录，需平衡时间跨度与数据完整性；此外，数据集仅提供年度频率，而部分指标存在更细致的月度或季度序列，构成对时间解析度的约束。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口迁移研究领域，该数据集堪称探究欧洲劳动力市场结构变迁的基石。其经典使用场景集中于构建面板数据模型，以剖析2008至2024年间36个欧洲国家中外来劳动年龄人口的规模、性别构成及其随时间演变的动态轨迹。研究者可借助该数据开展跨国比较分析，例如评估不同移民接纳政策对劳动力供给的异质性影响，或结合宏观经济增长指标，量化移民存量与就业率、工资水平之间的关联。数据集提供的按出生国别和性别细分的观察值，为检验移民自选择理论、劳动力市场分割假说等经典命题提供了精确的经验证据。

解决学术问题

该数据集直击移民统计学长期面临的关键痛点——缺乏标准化、高覆盖度且能跨年比较的微观与宏观衔接数据。它解决了如何从实证角度量化欧洲移民劳动力参与率与人口老龄化之间矛盾的核心问题。研究者可凭借其严格遵循ILO统计口径的分类体系，修正以往研究中因数据口径不一导致的估计偏误。此外，该数据为检验国际移民的推拉理论、人力资本流动的性别差异假说提供了统一的分析框架，进而推动了关于移民如何影响东道国福利体系可持续性的学术争论走向精细化与实证化。

实际应用

在实际政策制定与商业决策层面，该数据集的应用价值尤为突出。政府劳动部门可利用其数据校准本国移民劳动力参与率，为设计针对性的技能认证与融入计划提供依据。国际组织可借助此数据集监控欧洲各国在联合国可持续发展目标（SDG）框架下促进体面劳动与经济增长的履约进展。对于跨国企业人力资源部门而言，通过分析不同来源国移民的性别结构，能够更精准地评估欧洲区域内的潜在人才储备池，从而优化招聘策略与跨文化管理方案。金融机构亦可用其评估移民流动对社保基金长期收支平衡的潜在冲击。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲劳动年龄外来人口（按性别与出生国划分）的长期时序监测，为劳动力迁移与融合研究提供了关键指标。基于ILOSTAT权威数据源，它跨越2008至2024年，覆盖36个欧洲国家，支持时间序列预测与分类回归分析，尤其契合当前欧盟移民政策调整与劳动力短缺热点。该数据通过标准化格式和HuggingFace平台集成，极大降低了跨国比较的门槛，助力学者深入挖掘人口迁移对欧洲就业市场的结构性影响，并为应对人口老龄化与技能错配等前沿议题奠定数据基础。