electricsheepeurope/europe-ilo-eip-3wap-sex-age-edu-rt-youth-inactivity-rate-by-sex-age-and-education

该数据集包含39个欧洲国家从1987年至2025年的55,766条观测数据，涵盖1个具体指标：按性别、年龄和教育程度划分的青年不活跃率（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动统计的主要来源，整合了就业、失业、工资、工作时间、童工、非正规经济、社会保护、职业伤害和可持续发展目标体面工作指标等多个方面的数据。数据集经过Electric Sheep Europe重新打包，以提供机器学习的就绪格式，便于研究人员和开发者使用。数据包括国家代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄和教育分类、观测年份、观测值及其状态标志等字段。This dataset contains 55,766 observations of Other measures of labour underutilization data across 39 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicators. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, which compiles indicators across employment, unemployment, wages, working time, child labour, informal economy, social protection, occupational injuries, and SDG decent work targets. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe to provide an ML-ready format, making it easier for researchers and developers to use. It includes fields such as country codes, sex disaggregation (total, male, female), age and education classifications, observation year, observed value, and status flags.

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，聚焦于欧洲39个国家1987至2025年间青年不活跃率的观测值，总计55,766条记录。数据通过ILOSTAT REST API直接采集，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行统一整合，同时在source.label列中标注每个观测值的来源，以确保数据可追溯。Electric Sheep Europe团队对这些数据进行了重新打包和标准化处理，使其能够通过HuggingFace Datasets库直接加载，为研究人员和开发者提供了便捷的访问途径。

使用方法

该数据集的使用极为便捷，用户可通过HuggingFace Datasets库的一行Python代码（load_dataset）将其加载为Pandas DataFrame，从而无缝接入数据科学工作流。数据以标准化的表格形式呈现，包含国家代码、性别、教育分类、年份及观测值等关键字段，便于用户按国家、指标或时间范围进行切片过滤。例如，研究人员可以轻松提取某个国家的时间序列数据，或者将数据透视为国家×年份的矩阵进行跨区域比较。数据遵循CC-BY-4.0许可协议，使用时需同时引用原始ILO数据源及Electric Sheep Europe的重新打包版本。

背景与挑战

背景概述

青年失业与不活跃率是衡量劳动力市场健康程度的关键指标，尤其在欧洲地区，青年群体受经济周期、教育体系转型及结构性就业矛盾的影响显著。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于ILOSTAT数据库构建，经Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台上，收录了1987至2025年间39个欧洲国家共计55,766条观测记录。核心研究问题聚焦于青年不活跃率在性别、年龄及教育水平维度的差异化表现，旨在为劳动经济学、社会政策评估及时间序列建模提供坚实的数据基础。该数据集凭借其跨时近四十年、覆盖广泛欧洲国家且经ILO标准化处理的特征，已成为分析欧洲青年劳动参与模式演化的重要参考资源。

当前挑战

数据集所解决的领域挑战主要体现在两个方面：其一，在劳动统计领域，青年不活跃率作为劳动力利用不足的衡量指标，传统数据来源分散且定义不一，难以支撑跨国比较与长时段趋势分析。该数据集通过统一采用ICLS定义框架和ILO最佳来源选择机制，有效克服了指标碎片化问题。其二，在构建过程中，面临数据同源性与质量标注的挑战，例如不同国家劳动力调查的问卷设计差异、历史数据断点（如方法论修订导致的break in series）以及观测值可靠性标记（如obs_status字段中的不可靠标志）的处理。此外，维度非完整性（如部分分类变量仅在特定子群体中非空）也对数据清洗与分析提出了技术性要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1987年至2025年间39个欧洲国家的青年不活跃率数据，按性别、年龄和教育程度进行细致分层，共计55,766条观测记录。在劳动经济学与社会政策研究中，它常被用作构建分类或回归模型的基础，以探究不同人口统计学群体在劳动力市场中的参与差异。时间序列预测任务亦青睐此数据集，学者可借助其长跨年度面板数据，刻画并预估青年不活跃率的演变趋势，为理解欧洲劳动力市场的结构性变动提供量化支撑。

解决学术问题

此数据集有效回应了劳动经济学中关于青年劳动力边缘化问题的核心探索。它使研究者得以超越传统失业率指标，深入剖析那些既未就业也未接受教育或培训的青年群体（即NEET）的分布特征与影响因素。借助多维度分解的数据结构，学界能够检验教育水平、性别角色与社会经济背景对青年劳动参与度的交互效应，从而为各国制定精准的就业促进与教育衔接政策提供坚实的实证依据。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为欧洲各国劳动部门、国际组织及政策智库提供了关键参考。通过定期监测青年不活跃率的动态变化，政府可以评估职业培训项目的成效，识别需要重点干预的高风险人群，并调整社会保障与教育资源的配置。此外，基于这些数据开发的风险预警模型，能够辅助早期识别区域性劳动力市场失衡，从而防范长期失业引发的社会风险，促进包容性经济增长。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青少年不活跃率的多维解构，涵盖性别、年龄与教育层次三大细分维度，为研究劳动力市场结构性失衡与代际分化提供了坚实的数据支撑。当前，欧洲正面临青年就业率波动加剧与技能错配的双重挑战，这一数据集恰好捕捉到教育回报率下降、性别就业鸿沟固化等敏感指标的变化趋势。国际劳工组织（ILO）通过规范化微观调查数据，使37国近40年的年度观测值得以统一对齐，便于研究者深化对时期间断序列问题的理解。此外，该数据与人工智能辅助预测模型的结合，正解锁对区域青少年未就业、未受教育或培训（NEET）群体动态的因果推断能力，从而为制定精准的劳动力再融入政策提供科学依据。