electricsheepeurope/europe-ilo-eip-5eet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含欧洲34个国家2014年至2025年期间青年未就业、未受教育或未培训（NEET）的统计数据，按性别划分，使用第19届国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，单位为千人。数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家数据，涵盖1,074个观测值，核心指标为“EIP_5EET_SEX_NB”。数据包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、观测年份、观测值、观测状态及相关注释。数据集为表格格式，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务，重点关注劳动力未充分利用的其他度量。数据以年度频率发布，ILO选择最佳来源以确保一致性，并包含数据质量说明，如序列中断和方法修订。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，便于机器学习使用，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains statistics on youth not in employment, education or training (NEET) by sex for 34 Europe countries from 2014 to 2025, based on the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, in thousands. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered for European countries, with 1,074 observations focusing on the indicator EIP_5EET_SEX_NB. The data includes country codes, country names, data sources, indicator codes, sex disaggregation (total, male, female), observation year, observed values, observation status, and related notes. It is presented in tabular format, suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks, emphasizing other measures of labour underutilization. The data is annual, with ILO selecting the best source for consistency, and includes caveats such as breaks in series and methodology revisions. Repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness, it is licensed under CC-BY-4.0.

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统计数据库，通过其REST API接口直接获取指标代码为EIP_5EET_SEX_NB的原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出覆盖34个欧洲国家的观测值。数据经Electric Sheep Europe团队重新封装，利用ILO基于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的统一协调处理，确保了跨国的可比性与统计口径的一致性。最终形成包含1,074条年度观测记录的表格化数据集，涵盖2014年至2025年的时间跨度。

特点

此数据集专注于欧洲青年既未就业也未接受教育或培训（NEET）的统计指标，按性别维度进行细分，提供了总人口、男性及女性三类观测值。其结构清晰，包含国家代码、数据来源、指标标签、观测年份与数值等关键字段，并附有观测状态与注释信息以标识数据质量，如存在方法论修订导致的序列中断。数据采用年度频率，以千人为计量单位，便于研究者直接进行跨国比较与时间序列分析。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库使用load_dataset函数一键加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型使用方法包括按国家代码过滤特定国家的NEET数据，或针对单一指标按时间排序绘制趋势图。用户亦可利用pivot_table功能将数据重塑为国家与年份的矩阵形式，便于观察欧洲各国青年失业与失学状况的横向对比与演变规律。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，旨在系统性地监测欧洲地区青年脱离教育、就业或培训（NEET）的状况。数据来源于ILOSTAT这一全球劳工统计权威数据库，由Electric Sheep Europe于2025年重新整理发布，涵盖了2014至2025年间34个欧洲国家的1,074项观测值。核心研究问题聚焦于通过标准化指标（19届国际劳动统计学家会议定义）量化青年劳动参与不足的性别差异，为劳动力市场政策制定提供实证基础。作为ILO广泛劳动力统计体系的重要组成部分，该数据集在推动欧洲青年就业政策评估、国际比较研究及可持续发展目标（SDG）监测中发挥着关键作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个层面。在领域问题层面，NEET指标的测量面临概念定义与跨国数据可比性的难题——不同国家对教育与就业的界定差异可能导致统计口径偏差，且仅追踪绝对人数而非比率，难以直接反映劳动力市场的相对压力。在构建过程中，数据整合需克服ILOSTAT多源异构数据（如劳动力调查、行政记录）的标准化与质量标记（如断裂序列、修订方法）问题，年度频率与I LO筛选最佳来源的策略可能导致关键短期波动信息的缺失，对时间序列预测任务的准确性构成制约。

常用场景

经典使用场景

在青年劳动力市场研究领域，该数据集的核心用途集中于对欧洲各国青年未就业、未受教育或培训（NEET）状况的时空建模与比较分析。凭借覆盖34个欧洲国家、涵盖2014至2025年间的年度观测值，研究者能够利用其进行面板数据回归，揭示不同性别维度下NEET率随经济周期、政策干预和结构性因素演变的动态规律。同时，该数据集亦广泛用于时间序列预测任务，通过建立自回归或状态空间模型来预判特定国家青年群体的劳动力边缘化趋势。其规范的表格结构使得跨国家、跨年份的交叉比较与聚类分析成为可能，为理解欧洲青年与劳动力市场脱节现象的国别异质性提供了坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集的推出有效解决了青年劳动力闲置研究中长期存在的数据碎片化与口径不统一问题。通过整合国际劳工组织（ILO）依据第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）标准进行协调的NEET指标，它使得研究者能够摒弃不同国家因定义差异带来的比较偏误，开展稳健的跨国定量分析。这一数据集促使学界能够深入探究诸如全球化冲击、教育扩张、劳动力市场制度改革以及社会保护体系对NEET比率影响的因果机制。其精细的性别维度划分，更是为研究青年就业中性别差异的形成机理、验证性别歧视假设以及评估性别平等政策成效，提供了高颗粒度的检验依据，从而推动了劳动经济学与社会分层理论的交叉融合与实证发展。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出了一系列聚焦于青年脆弱性与劳动力市场韧性的经典学术工作。其中，部分研究集中于利用面板协整技术，考察NEET指标与宏观经济变量如GDP增长、通货膨胀率以及技术替代水平之间的长期均衡关系；另有工作基于离散时间风险模型，探讨个体层面因素如家庭背景、教育层次（借助数据集的源标签进行间接推断）如何与宏观环境交互，影响青年从学校到工作的过渡风险。此外，该数据的发布促进了多国比较研究中因果推断方法的创新，例如应用合成控制法来评估特定国家（如西班牙或希腊）劳动力市场改革对NEET比率的因果效应。这些衍生的方法论进展与实证发现，不断丰富着学术界对青年失业陷阱持续性及其逾越策略的理解。