electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xchl-sex-age-stu-nb-children-in-child-labour-by-sex-age-and-school-att

该数据集包含关于欧洲童工情况的统计信息，具体指标为按性别、年龄和上学出勤状态划分的童工儿童数量（以千计）。数据集涵盖19个欧洲国家，时间跨度为1995年至2025年，共包含1,321个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为欧洲国家代码。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、上学出勤状态分类、观测年份、观测值（以千计）以及数据质量标志（如可靠性状态）等。数据以年度频率发布，并包含多个维度的细分，例如性别（总计、男性、女性）和年龄组（如15-17岁），适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集遵循CC-BY-4.0许可证，由Electric Sheep Europe重新打包发布，旨在为欧洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset contains statistical information on child labour in Europe, specifically the indicator Children in child labour by sex, age and school attendance status (thousands). It covers 19 European countries from 1995 to 2025, with 1,321 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via the REST API and filtered to European country codes. The dataset includes a detailed schema with columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification (total, male, female), age classification, school attendance status classification, observation year, observed value (in thousands), and data quality flags (e.g., reliability status). The data is published at annual frequency and provides disaggregation across multiple dimensions, such as sex and age groups (e.g., 15-17 years), making it suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. It is released under the CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Europe as part of a unified, ML-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Europe团队基于ILOSTAT官方REST API进行二次加工而成。原始数据来源于国际劳工组织（ILO）的统计数据门户，通过向API端点发送标准化请求，获取全球童工劳动指标的观测值。而后依据欧洲ISO3国家代码进行地理区域过滤，保留了覆盖欧洲19国的数据子集。每个观测值均包含反映性别、年龄组别以及就学状态的分类维度，同时标注了数据来源编号与观测状态标签，以确保数据追溯性与可再现性。整份数据以结构化表格形式打包为Parquet格式，并发布至HuggingFace平台，便于机器学习流水线直接加载。

特点

本数据集涵盖1995年至2025年间欧洲19个国家的1,321条关于童工劳动参与状况的年度观测记录。其核心指标是“按性别、年龄与就学状态划分的童工人数（千计）”，数据粒度丰富，除了总量统计，还细分至男性、女性以及特定年龄段（如15-17岁）和就学类型。数据集的多元化分类变量（sex、classif1、classif2）允许使用者对劳动力市场中的性别差异与教育背景进行交叉分析。数据来源均为ILO甄选的最佳源头，包括劳动力调查与家户收入调查，且附带可靠性与方法偏离注释，兼顾了统计权威性与数据质量透明度。

使用方法

借助HuggingFace的`datasets`库，用户可通过`load_dataset`函数一键加载该数据集并转换为Pandas DataFrame，从而迅速融入Python数据科学生态系统。研究者可按国家代码（如`ref_area`列）筛选特定国家的子集，也可基于`time`字段构建单指标的时间序列并绘制趋势图。通过数据透视表操作，可轻松重构为国家×年份的矩阵形式，以支撑跨国面板数据分析或时序回归建模。该数据集适用于儿童劳动权益监测、教育政策评估、国际劳工标准遵守情况研究等社会科学与公共健康领域的定量分析任务。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场中最具伦理关切的研究焦点之一，长期受到国际劳工组织（ILO）及各国政策制定者的高度关注。该数据集由ILO统计部门（ILOSTAT）基于1995年至2025年间欧洲19个国家的劳动调查与行政记录编制，经由Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布。数据集包含1,321条观测值，核心关注童工数量按性别、年龄及学校出勤状况的分布，为量化欧洲地区童工现象的时间演变与结构性特征提供了宝贵的标准化数据资源。该数据集的发布推动了社会科学与公共健康领域中关于儿童权益、教育参与及劳动力市场剥削问题的实证研究，成为评估可持续发展目标（特别是SDG 8.7）进展的重要参考依据。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于，童工现象常因隐蔽性强、定义标准不一及统计口径差异而被严重低估，使得全球范围内系统性地测量和比较童工规模极为困难。研究者需依赖ILO统一的国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国异构调查数据进行标准化整合，然而数据来源（如劳动力调查与住户调查）间的采样差异与修订历史（如方法论断裂）却对时序一致性构成严峻考验。构建过程中，数据集面临多源数据清洗与融合挑战，包括不同国别年度观测密度不均（如罗马尼亚拥有212条记录，而法国仅有33条）、部分观测量信度被标记为不可靠以及分类维度缺失等问题。此外，数据采用年度频次发布，无法捕捉季节性童工波动，且仅筛选欧洲区域的数据涵盖范围尚难反映全球整体童工现状。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于欧洲19国童工现象的权威统计资料，涵盖1995年至2025年间按性别、年龄及就学状态细分的童工人数（以千计）。其最经典的使用场景在于构建多维度分类与回归模型，以揭示童工分布的地域差异与时间演化规律。研究者可借助该数据集进行时间序列预测，探索欧洲各国童工数量的动态趋势，亦可利用其丰富的分层特征（如性别与年龄组）训练分类器，识别高脆弱性群体，为后续干预策略的量化评估提供坚实的数据基石。

解决学术问题

该数据集精准回应了劳动经济学与发展研究领域中关于童工现象跨国比较与长期监测的学术需求。它解决了以往研究因数据零散、指标不统一而难以进行跨区域系统分析的困境，使学者能够基于统一口径量化欧洲各国童工的规模、结构变迁及其与教育普惠性之间的内在关联。通过引入就学状态这一关键维度，数据集助力剖析童工与失学之间的恶性循环机制，为验证人力资本理论、评估国际劳工标准（如ILO第182号公约）在欧洲的执行成效提供了稀缺的经验证据，深刻推动了儿童权利保护议题的实证研究进程。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出一系列开创性研究工作，主要集中在跨国面板数据分析与劳动政策评估领域。研究者们常将其与欧洲各国宏观经济指标（如GDP、失业率）或教育投入数据联立，构建固定效应模型或工具变量回归，以识别童工现象的驱动因子与后果。典型工作包括利用此数据检验经济衰退期童工数量是否逆势攀升，或评估义务教育年限延长对童工比例的下行压力。此外，数据集还催生了多篇聚焦东欧转型国家（如罗马尼亚、阿尔巴尼亚）的案例研究，通过时间序列分解与群体差异分析，揭示了后社会主义时期劳动市场重构对儿童福祉的复杂影响，丰富了劳动经济学与儿童发展交叉领域的学术宝库。