electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3wap-sex-age-dsb-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an

该数据集是一个关于欧洲青年就业人口比率的表格数据集，包含16,789个观测值，涵盖35个欧洲国家，时间跨度为2002年至2025年。核心指标是青年就业人口比率（按性别、年龄和残疾状况划分）（%），指标代码为EMP_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并过滤为欧洲国家。数据集包含多个列，如国家代码（ref_area）、国家名称（ref_area.label）、数据来源（source和source.label）、指标代码和名称（indicator和indicator.label）、性别分类（sex和sex.label）、年龄分类（classif1和classif1.label）、残疾状况分类（classif2和classif2.label）、年份（time）、观测值（obs_value）、观测状态（obs_status和obs_status.label）以及相关注释列。数据按性别（总计、男性、女性）等维度进行细分，并包含数据质量说明，如年度频率、最佳来源选择等。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，旨在为欧洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset is a tabular dataset on the youth employment-to-population ratio in Europe, containing 16,789 observations across 35 European countries, spanning from 2002 to 2025. The core indicator is Youth employment-to-population ratio by sex, age and disability status (%), with the indicator code EMP_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered to European countries. The dataset includes columns such as country code (ref_area), country name (ref_area.label), data source (source and source.label), indicator code and name (indicator and indicator.label), sex disaggregation (sex and sex.label), age classification (classif1 and classif1.label), disability status classification (classif2 and classif2.label), year (time), observed value (obs_value), observation status (obs_status and obs_status.label), and related note columns. Data is disaggregated by dimensions such as sex (total, male, female) and includes data quality notes, e.g., annual frequency, best source selection. The dataset is 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

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，专注于欧洲地区青年就业与人口比率，涵盖35个国家、2002至2025年的年度观测数据，总计16,789条记录。数据通过ILOSTAT的REST API直接抽取，并依据ILO统计学家国际会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调统一。研究者仅针对欧洲ISO3国家代码进行过滤，保留了性别、年龄以及残疾状态三个维度的细分信息。数据集由Electric Sheep Europe重新封装，以Parquet格式发布，并附带标准化的数据集卡片，便于研究者通过HuggingFace的load_dataset()函数一键加载。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库一键加载该数据，并转换为Pandas DataFrame进行处理。例如，load_dataset函数可直接从HuggingFace获取数据，随后可基于ref_area字段筛选特定国家（如德国），或按indicator字段聚焦特定指标进行时间序列分析。数据集的列式结构支持灵活的聚合操作，例如利用pivot_table构建国家×年份矩阵，便于横向比较。值得注意的是，所有细分维度列（如sex、classif1）仅在相应指标发布该分类时才会填充，用户在使用前需确认数据覆盖范围，避免因空值导致分析偏差。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，由Electric Sheep Europe于2025年重新打包并发布至HuggingFace平台，聚焦欧洲35个国家2002至2025年间青年就业人口比率（按性别、年龄及残疾状况划分）。作为全球劳动统计领域最具权威性的数据来源，ILOSTAT通过整合各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录数据，为研究劳动力市场动态提供了标准化且跨国的数据基础。该数据集的核心研究问题在于揭示欧洲青年群体在就业参与中的结构性差异，尤其关注性别与残疾状况对就业机会的影响，对推动包容性劳动力市场政策及可持续发展目标（SDG）中的体面劳动议题具有重要的实证支撑价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要在于：劳动力市场中青年群体就业率的测度常因国家统计标准不一、数据采集方法差异以及时间序列不连续而难以实现跨国可比性，尤其在涉及性别与残疾等细分维度时，数据的系统性与粒度更显不足。构建过程中面临的挑战包括：从ILOSTAT REST API中提取原始数据时需处理多元分类变量的编码对齐问题（如性别为SEX_T/M/F、年龄为AGE_YTHBANDS_Y15-29等），并需对35个国家长期跨度的观测值进行一致的时间序列标准化；同时，数据质量标注（如观测状态为“不可靠”或方法修订导致的序列中断）要求在清洗与整合时审慎处理，以平衡信息完整性与分析可靠性之间的关系。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了欧洲35个国家自2002年至2025年间青年就业人口比率的分性别、年龄及残疾状况的观测数据，共计16789条记录，是劳动经济学与公共政策研究领域进行跨国比较分析的宝贵资源。基于这一面板数据，研究者能够搭建年龄-时期-世代模型以捕捉青年劳动力参与态势的变迁，亦可运用时间序列分析方法识别欧洲各国青年就业水平的长期趋势与周期性波动。作为国际劳工组织（ILO）标准化统计框架下的产物，该数据集为构建多层次回归、结构方程及机器学习预测模型提供了可靠基础，尤其在探索残疾状况对青年就业影响的异质性分析中展现出独特价值。

解决学术问题

此数据集精准回应了劳动经济学与不平等研究中的一个核心问题：如何系统量化并分解影响青年就业的多重结构性因素，尤其是性别、年龄与残疾状态之间的交互效应。传统研究常因微观调查样本量有限而难以可靠估计弱势群体的就业状况，而该数据集凭借广泛的时空覆盖与大样本特性，使研究者得以突破数据壁垒，开展具有统计效度的精细化分析。它推动了关于残疾歧视、劳动市场包容性政策及青年就业脆弱性的实证研究，为理解社会保护体系与正式就业之间的现实张力提供了关键证据，其影响力在可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测与评估领域尤为突出。

实际应用

在国际组织、国家级统计部门及非政府智库的实际工作中，该数据集被广泛用于劳动市场监测报告、政策影响评估及前景预测。借助其标准化的分层分类变量，用户可针对特定国家或区域开展青年就业率的动态追踪，例如评估职业教育改革、残疾津贴制度或性别平等立法对就业结果的实际效用。数据集的时间跨度覆盖多轮经济周期，这为分析金融危机会否加剧青年就业歧视、数字化转型如何重塑低技能岗位需求等现实问题提供了经验素材。此外，其便捷的HuggingFace接口设计使得数据集成至自动化政策分析仪表盘或就业预警系统成为可能。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年就业与人口比率的交叉分析，尤其关注性别、年龄及残疾状况对劳动市场参与度的多维影响。基于ILOSTAT权威统计源，整合2002至2025年间35个欧洲国家的时序观测数据，为政策制定者与研究者提供了弥合残疾青年就业鸿沟的实证基础。当前，欧盟正积极推进《残疾人权利战略》与《欧洲就业指导框架》，该数据集可在监测包容性就业目标进展、量化不同社会群体劳动力边缘化程度方面发挥关键作用，助力揭示结构性障碍并推动更具针对性的干预措施。其开源许可与机器学习就绪格式，进一步降低了跨国比较与动态建模的门槛，为劳动经济学、社会政策评估及可持续发展目标（SDG）的本地化实践提供了严谨的数据支撑。