electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xchl-sex-age-stu-rt-share-of-children-in-child-labour-by-sex-age-and-s

该数据集包含欧洲19个国家从1995年至2025年关于童工比例的1,311个观测值。核心指标为CLD_XCHL_SEX_AGE_STU_RT，即按性别、年龄和上学情况划分的童工比例（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤至欧洲国家，涵盖了如奥地利、罗马尼亚、匈牙利等国家。数据集采用表格结构，包含国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类、教育出席情况、观测年份、观测值等列，并标注了数据来源和质量状态（如是否不可靠）。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究欧洲童工问题提供机器学习就绪的数据支持。This dataset contains 1,311 observations of child labour data across 19 European countries, spanning from 1995 to 2025, with the primary indicator CLD_XCHL_SEX_AGE_STU_RT—Share of children in child labour by sex, age and school attendance (%). The data is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to European ISO3 country codes. It includes countries such as Austria, Romania, and Hungary, and features a tabular schema with columns like country code, indicator, sex disaggregation (total, male, female), age classification, school attendance, observation year, observed value, and data quality flags. The dataset is designed for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing a normalized and repackaged format for easy access and analysis.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Europe团队从ILOSTAT官方REST API直接抽取原始数据，并筛选出涵盖19个欧洲国家的观测记录。ILOSTAT作为国际劳工组织核心统计数据库，其原始数据来源于各国劳动力调查、家计调查及行政记录，并依据国际劳工统计学家会议定义进行严格统合。数据采集后，团队对架构进行了标准化处理，保留了包括地区、来源、指标、性别、年龄与教育分类等关键字段，最终以Parquet格式封装，确保研究人员可直接通过HuggingFace的load_dataset接口快速调取。

特点

数据集共包含1,311条观测记录，时间跨度自1995年至2025年，覆盖欧洲19个国家。核心指标为童工发生率，并依据性别、年龄及就学状况提供了多层次细分维度。每条记录均附有来源标识与观测状态标记，便于评估数据质量。数据频率为年度，且当同一国家年份存在多个来源时，仅采纳国际劳工组织选定的最优数据，从而确保了面板数据的一致性与权威性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载整个数据集，并将其转化为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括按国家代码筛选特定国家的子集，按年份与指标排序以观察时间序列趋势，或利用pivot_table将数据重塑为国家×年份的矩阵形式。此外，数据集的分类字段（如性别）可用于分组聚合，支持开展多维度比较研究，从而深入探索欧洲各国童工现象的结构性差异。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动市场中的一个严峻议题，严重威胁儿童的身心健康发展与教育权利。国际劳工组织（ILO）自1919年成立以来，始终致力于通过统计监测推动童工现象的消除，其下设的ILOSTAT数据库作为全球劳动统计的权威枢纽，系统整合了来自200多个经济体的劳动力调查、家计调查及行政记录数据。在此背景下，由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布的数据集“europe-ilo-cld-xchl-sex-age-stu-rt-share-of-children-in-child-labour-by-sex-age-and-s”应运而生。该数据集聚焦欧洲19个国家，覆盖1995年至2025年间共1,311条观测值，核心指标为按性别、年龄及就学状况划分的童工比例（%）。依托ILO严格的第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行数据标准化，这一资源为研究欧洲区域童工现象的时空演变、性别差异及教育剥夺提供了高密度、细颗粒度的量化基础，对推动联合国可持续发展目标（SDG）中关于消除童工的具体监测工作具有显著的支撑意义。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战首先体现在童工问题的多维性与隐蔽性——童工比例并非孤立的劳动参与率，而是与贫困、教育机会短缺、性别不平等及法律执行效力等社会结构性因素深度耦合，传统单一指标难以全面刻画其复杂性。构建过程中则面临严峻的数据治理挑战：各成员国的劳动力调查在问卷设计、抽样框架及调查频率上存在显著异质性，ILO虽通过统一方法论进行协调，但数据在时间序列上仍可能出现因调查方法修订而导致的断点（如“Break in series”标记所示）；此外，部分观测值的可信度被标注为“不可靠”，反映出底层母本规模有限或数据采集过程中存在的非抽样误差。最后，数据在性别与年龄的细粒度分组下，极易因样本量削减而产生指标波动性，需要审慎处理稀疏矩阵与小样本推断的问题。

常用场景

经典使用场景

在全球劳工权益与儿童保护议题日益受到瞩目的时代，该数据集以国际劳工组织（ILO）权威的ILOSTAT数据库为基石，精选了1995至2025年间19个欧洲国家关于童工比例的1311条观测记录。研究者可借助其精细的性别、年龄及在校状态分层维度，系统剖析不同时段、不同地域下童工现象的演变规律。最为经典的应用场景聚焦于时间序列建模与时空对比分析，即通过绘制特定国家或全欧范围内的童工比率趋势曲线，揭示政策干预、经济波动与社会变迁对该现象的长期影响。

实际应用

此数据集绝非仅存于象牙塔中的理论工具，其在公共治理与社会政策领域展现出鲜活的应用价值。各国政府劳动部门及国际发展机构可借此开展动态监测，识别特定国家或区域内童工问题的高发人群与恶化趋势，从而精准调配监督资源。非政府组织能够依据年龄与性别分层信息，设计更具针对性的教育资助与社区干预项目。此外，国际组织可运用该时序数据评估减贫政策、劳动力市场监管改革与普及义务教育的长期成效，为下一阶段的行动规划提供坚实的量化依据。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项标志性的学术探索与应用成果。一方面，研究者基于其高频率的年度序列构建了多元预测模型，如利用ARIMA或长短期记忆网络，对未来数年欧洲特定国家的童工比率进行推演，以此预警潜在的人道主义危机。另一方面，学者们将童工数据与教育入学率、家庭收入指标相融合，构建结构方程模型，系统揭示贫困与失学作为童工驱动因素的内在路径。更有社会科学团队运用此数据，结合自然实验方法，评估欧盟结构基金投放或国家层面童工禁令立法对儿童福祉的真实因果效应。