electricsheepeurope/europe-ilo-eap-5eap-sex-age-nb-labour-force-by-sex-and-age-19th-icls-thousands

该数据集包含欧洲35个国家2014年至2025年期间按性别和年龄划分的劳动力数据，采用第19届国际劳工统计学家会议(ICLS)标准，单位为千。数据集共有4,632个观测值，涵盖1个核心指标：EAP_5EAP_SEX_AGE_NB（劳动力按性别和年龄分类）。数据来源于国际劳工组织(ILO)的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过Electric Sheep Europe重新打包。数据集为表格格式，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。数据已统一模式并发布为Parquet格式，方便机器学习使用。This dataset contains 4,632 observations of Labour force data across 35 Europe countries, spanning 2014–2025, covering 1 distinct indicator: EAP_5EAP_SEX_AGE_NB (Labour force by sex and age -- 19th ICLS, in thousands). The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, retrieved via REST API, and repackaged by Electric Sheep Europe. It is a tabular dataset with fields such as country code, year, sex disaggregation, and observed values, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is harmonized and published in Parquet format for machine learning readiness.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API直接抽取指标为“EAP_5EAP_SEX_AGE_NB”的劳动力数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。原始微观数据经过ILO统计部门依据第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，最终由Electric Sheep Europe团队重新封装为标准化的Parquet格式，确保数据结构的跨任务兼容性与机器学习就绪性。

特点

数据集涵盖2014至2025年间35个欧洲国家的4632条观测值，聚焦于按性别与年龄划分的劳动力总量（单位：千人次），具有单一但高度可拆解的指标结构。其核心优势在于提供了完整的元数据追踪链，包括数据来源标签、观测状态标记（如序列中断或暂定值）及分类注释，便于用户识别数据质量与来源异质性。性别维度（总、男性、女性）的细粒度分解，为分人群的劳动参与分析奠定了坚实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库一键加载该数据集，导入后直接转换为pandas DataFrame以便进行灵活操作。典型的分析流程包括按国家代码筛选子集（如德国）、按时间序列绘制单一指标的演变趋势，或利用透视表生成国家×年份的矩阵，从而横向比较不同经济体在劳动力规模上的差异。数据集支持分类、回归及时间序列预测等多种下游任务，适合劳动经济学研究、政策模拟及跨国面板分析等场景。

背景与挑战

背景概述

劳动力市场数据的精准刻画是宏观经济政策制定与社会福祉评估的重要基石。在此背景下，由国际劳工组织（ILO）统计部门于2018年启动、依托其旗舰数据库ILOSTAT构建的本数据集，聚焦于2014至2025年间欧洲35个国家的劳动力规模，按照性别和年龄（遵循第19届国际劳动统计学家会议ICLS定义）进行细粒度拆分，共收录4,632条观测值。该数据集以标准化格式整合了各国劳动力调查与行政记录等多元来源的微观数据，解决了跨国劳动统计口径不一的长期痛点，为研究欧洲劳动力参与率的动态演变、性别差异及代际更替提供了统一且可靠的时序数据基础，对劳动经济学、人口学及欧盟社会政策分析领域具有显著的影响力。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战，在于如何基于可比的国际定义，系统量化及预测欧洲各国在不同性别与年龄分组下的劳动力供给变化，以服务于就业促进与老龄社会应对策略的实证检验。构建过程中的挑战主要体现在三个方面：其一，各成员国的原始调查数据来源、抽样设计及质量参差不齐，ILOSTAT需要运用复杂的数据清洗与估计方法进行跨国协调与标准化；其二，时序数据中存在因调查方法修订或定义更新而导致的序列中断（如观测值状态字段所标注的'Break in series'），需谨慎处理以维护纵向分析的有效性；其三，将不同语言和分类体系下的指标标签正确映射至统一的英文元数据架构，并确保特定国家与年份间多数据源竞争时对'最佳来源'的合理遴选，均构成了数据聚合过程中的显著技术障碍。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2014至2025年间35个欧洲国家按性别与年龄分层的劳动力人口数据，共计4632条观测记录。在劳动经济学与时间序列分析领域，研究者常借助此数据集构建面板数据模型，探究欧洲各国劳动力供给结构的演变趋势。其经典使用场景包括利用年度观测值进行多国间的横向对比研究，以及针对单一国家或特定人口子群（如青年或女性劳动力）的纵向动态分析。通过结合性别与年龄维度的细致分类，学者能够拆解不同人口特征对劳动力参与率的贡献，进而为宏观政策评估提供量化基础。

衍生相关工作

围绕这一核心指标，衍生出了一系列深化劳动力市场洞察的经典工作。数据集中标准化的分类法激发了对劳动参与形态的跨期比较研究，例如将青年与成年劳动力参与率的同步变化作为分析二次人口红利的关键变量。此外，该数据集常与ILOSTAT中其他互补指标（如失业率、工作时间）结合，构建多维度劳动力市场健康状况指数。在方法论上，研究者利用其提供的连续年份观测值，开发了适用于不完整面板数据的插补算法，并验证了贝叶斯结构时间序列模型在预测国家间劳动力流动中的有效性，推动了因果推断工具箱在劳动经济学中的前沿应用。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲35国2014-2025年间按性别与年龄划分的劳动力规模（千单位），基于国际劳工组织第19届ICLS统计标准进行整合，为劳动力市场动态监测、性别就业差异分析与跨国产能对比提供了具有时间纵深的高频面板数据。近期研究前沿集中于利用该数据构建时序预测模型以解析后疫情时代欧洲劳动力参与率的结构性变迁，尤其关注性别维度下青年与成年劳动力供给弹性差异，并整合职业分类与教育分层变量探讨技能错配与老龄化对就业韧性的影响。该数据集的开放获取特性与标准化架构极大地降低了跨界劳动经济学研究的准入壁垒，其与ILOSTAT官方API的接口一致性确保了数据溯源的可复现性，为欧洲区域劳资政策设计、社会保护覆盖缺口评估及可持续发展目标中体面工作的指标量化提供了实证基石。