electricsheepeurope/europe-ilo-emp-dwap-sex-edu-mts-rt-employment-to-population-ratio-by-sex-education-an

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业数据，具体指标为按性别、教育程度和婚姻状况划分的就业人口比（%）。数据集覆盖了39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，共计153,404个观测值。数据经过重新打包，旨在为机器学习提供统一的、可直接使用的欧洲数据层。数据集包含详细的列结构，如国家代码、指标、性别、教育程度、婚姻状况分类、观测年份、观测值及数据质量注释等，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Employment-to-population ratio by sex, education and marital status (%). It covers 39 European countries from 1987 to 2025, with a total of 153,404 observations. The data has been repackaged to provide a unified, ML-ready data layer for Europe. The dataset includes detailed schema columns such as country code, indicator, sex, education, marital status classifications, observation year, observed value, and data quality notes, making it suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在全球劳动力市场统计领域，国际劳工组织（ILO）始终扮演着数据协调与标准制定的核心角色。该数据集由Electric Sheep Europe团队通过ILOSTAT的REST API接口直接提取原始数据，并按照欧洲ISO3国家代码进行精确筛选，最终构建出覆盖39个欧洲国家、时间跨度为1987至2025年的面板数据集。ILOSTAT依托各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源微观数据，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化调和，数据来源在source.label列中予以标注，以确保全流程可追溯。

特点

该数据集以153,404条观测记录和19个结构化字段为骨架，系统呈现了按性别、教育程度及婚姻状况分组的就业人口比率。其核心特点体现在多维度的分类体系上，sex、classif1与classif2三个字段分别承载性别、教育层级和婚姻状态的聚合与细分信息，使研究者得以在交叉维度上洞察劳动力市场的结构性差异。数据集同时配备了完善的质量标识机制，obs_status、note_classif、note_indicator等标志列可帮助使用者识别数据修订、非标准教育层级及序列断裂等潜在问题，从而在建模时做出审慎判断。

使用方法

研究者可借助HuggingFace的datasets库以load_dataset()函数一键加载该数据集，并便捷地转换为Pandas数据框进行后续分析。在实际应用中，使用者可通过ref_area字段筛选特定国家的子集，或利用indicator字段提取单一指标的时间序列进行趋势可视化。若需构建跨国比较框架，则可借助pivot_table()方法将长格式数据重塑为国家与年份交叉的矩阵结构，以支撑面板回归、时间序列预测及聚类分析等多种计量研究场景。

背景与挑战

背景概述

劳动力市场统计历来是洞察社会经济结构的关键窗口，而就业人口比作为衡量劳动参与程度的核心指标，其按性别、教育程度与婚姻状况的细分数据长期受到学界与政策制定者的高度关注。该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Europe于2026年重新封装发布，涵盖1987至2025年间39个欧洲国家的153,404条观测记录，系首次将这一多维就业指标以机器学习就绪的格式系统性地整合发布。该数据集的核心研究问题在于揭示性别、教育及婚姻状态如何交织影响就业机会，为劳动经济学、社会分层与性别研究提供了跨时段、跨国家的比较基础，并对欧洲劳动力市场一体化及社会政策评估具有显著的学术与实证价值。

当前挑战

在领域问题层面，该数据集所应对的挑战在于就业人口比受宏观经济周期、产业结构变迁、家庭政策改革及文化规范等多重因素交叠影响，简单的相关性分析难以剥离各维度的独立效应，而性别、教育与婚姻状态的交叉分类进一步加剧了样本稀疏性，使得长时段跨国比较中的因果推断尤为困难。在构建过程中，数据来源涵盖各国劳动力调查、家庭收入调查与行政记录，其统计口径随国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的修订而变动，数据集内附的断点与方法论修订标记便反映了此类不连续性；由于部分观测带有“不可靠”或“临时”状态标志，且不同国家、年份之间的数据缺失模式高度异质，研究者需在建模时审慎处理测量误差与选择性偏差。此外，各分类维度并非所有指标均予发布，导致非空值的分层结构不完整，这给多层级建模与时间序列预测带来了额外的数据工程挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会分层研究的经典图景中，该数据集常被用于刻画欧洲各国就业人口比在性别、教育程度与婚姻状态三重维度上的结构性差异。研究者借助其1987至2025年的长时段观测，可构建跨国面板数据，考察女性劳动参与率随教育扩张的演变轨迹，以及婚姻状态对两性就业机会的异质性调节效应。时间序列预测与跨国比较分析亦构成其高频使用方式。

衍生相关工作

基于该数据集的衍生研究多聚焦于性别就业差距的跨国收敛性检验、教育扩展对女性劳动供给的因果效应识别，以及婚姻状态与就业参与的非线性关系建模。部分工作将其与欧盟劳动力调查微观数据或宏观制度指标匹配，探讨家庭政策、育儿假制度对就业人口比的调节作用。这些研究多发表于劳动经济学、人口学与比较社会政策领域的核心期刊。

数据集最近研究

最新研究方向

在欧洲劳动力市场持续结构性变革的背景下，基于国际劳工组织（ILO）就业人口比数据的研究正朝着高维异质性分析与因果推断方向纵深发展。该数据集涵盖1987至2025年间39个欧洲国家按性别、教育程度和婚姻状况细分的就业人口比，为考察教育与家庭结构如何交互影响劳动参与提供了独特面板资源。近期前沿研究聚焦于利用该数据识别教育扩张政策与婚姻状态变迁对女性就业的异质性效应，并结合机器学习方法进行跨国时间序列预测。相关热点与欧洲性别平等战略及后疫情劳动力市场复苏评估紧密相连，其意义在于为精准化就业政策提供微观证据基础。