electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xhaz-sex-age-stu-nb-children-in-hazardous-work-by-sex-age-and-school-a

该数据集包含欧洲17个国家从1995年至2025年间从事危险工作的儿童数量数据，按性别、年龄和上学状况分类，总计1,233个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家代码。数据集涵盖一个主要指标：CLD_XHAZ_SEX_AGE_STU_NB，表示按性别、年龄和上学状况分类的从事危险工作的儿童数量（以千计）。数据结构包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、上学状况分类、观测年份、观测值、观测状态等列。数据质量方面，为年度频率，ILO选择最佳来源用于同一国家×年份的多个来源，且分类列仅在指标发布细分数据时非空。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，许可证为cc-by-4.0。This dataset contains 1,233 observations of child labour data across 17 Europe countries, spanning 1995 to 2025, focusing on children in hazardous work by sex, age, and school attendance status (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to European ISO3 country codes. It includes one key indicator: CLD_XHAZ_SEX_AGE_STU_NB. The schema comprises columns such as ref_area (country code), ref_area.label (country name), source, indicator, sex, classif1 (age), classif2 (school attendance), time (year), obs_value (observed value), and obs_status (observation status). Data is annual, with the ILO-selected best source used for multiple sources per country-year, and disaggregation columns are non-null only when published. The dataset is suited for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, 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数据库，专注于欧洲地区17个国家中儿童从事有害劳动的统计信息。通过REST API接口直接获取原始数据，并依据ILO的ICLS定义对劳动力调查微观数据进行统一协调与标准化处理。数据筛选过程以欧洲ISO3国家代码为标准，仅保留属于欧洲区域的观测样本，最终形成了涵盖1995年至2025年、包含1233条观测记录的结构化表格。每条记录详细标注了数据来源及其可靠程度，确保使用者能够追溯原始调查的出处。

使用方法

该数据集以HuggingFace Datasets格式发布，支持一键加载至Python环境。用户只需调用`load_dataset`函数即可获取完整的训练集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。通过简单的列过滤操作，可以便捷地提取特定国家或特定指标的子集，例如筛选德国数据或聚焦特定有害劳动指标。时间序列分析是典型应用场景之一，用户可按年份排序后直接绘制趋势图。此外，借助透视表功能，可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于开展跨国比较与面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，经由Electric Sheep Europe重新封装于HuggingFace平台，聚焦欧洲17个国家1995至2025年间从事有害劳动的儿童数量，按性别、年龄和入学状况进行细分。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威数据库，依据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标准化，为研究童工现象提供了一致且可比较的跨国面板数据。数据集包含1,233条观测记录，覆盖单一核心指标“按性别、年龄和入学状况划分的有害劳动儿童数量（千人）”，旨在揭示欧洲地区童工劳动的结构性特征及其随时间的演变趋势，对评估可持续发展目标中体面劳动相关进展具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先在于其所解决的领域问题：童工劳动，尤其是对儿童身心健康构成直接威胁的有害劳动，其定义和测量标准在不同国家间存在显著差异，且部分国家对数据收集的投入不足导致历史数据缺失或质量不一（如乌克兰仅2015年有数据，俄罗斯2025年观测值被标记为不可靠）。构建过程中的挑战则源于数据整合的复杂性：ILO需从多种来源（劳动力调查、家庭收入调查等）中甄别并优先使用“最佳来源”，同时处理因方法论修订造成的序列断裂（如注记I11:264所示），以及跨国比较中分类维度（如年龄分段、教育状态）的非一致性，这些都在数据集元数据中以状态标志和注解形式加以保留，为使用者提供了透明但需要审慎处理的原始信息。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲17个国家中儿童从事有害工作的状况，按性别、年龄及就学状态进行细致分层，收录了1995年至2025年间共计1233条观测记录。作为国际劳工组织ILOSTAT数据库的子集，它天然适合用于时间序列分析与面板数据建模，研究者可借助该数据集追踪特定国家或区域范围内儿童有害劳动的历史演变轨迹，评估相关政策干预的长期效果。其结构化特征使其成为分类任务与回归分析的良好基底，例如预测有害劳动发生率随宏观经济指标的波动，或识别高危亚群体的关键人口学属性。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集为劳动经济学、发展社会学及公共健康领域提供了量化工具，用以揭示儿童有害劳动与教育参与、性别不平等之间的复杂关联。传统研究常受限于数据稀疏性与跨国可比性不足，而该数据集通过统一口径的标准化指标，使研究者得以克服跨国比较中的方法论障碍，系统检验童工现象与经济发展阶段、社会保障制度之间的交互效应。此外，数据中包含的观测状态标记与来源注释，为处理统计局的估计误差与方法论变革提供了可追溯的元数据支撑，提升了实证分析的严谨性与可复现性。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可直接服务于国际组织与各国政策制定者的监测评估工作。欧盟及成员国劳动部门可借助其中基于性别的细分数据，精准定位有害劳动儿童中的弱势群体，从而优化国家行动计划与资源配置。非政府组织与儿童权益机构也能利用这些指标评估教育普及项目对降低童工风险的实效，并依据时间序列数据识别突发社会事件（如经济危机、流行病）对儿童劳动参与率的即时冲击。数据集的标准化格式与Python接口极大降低了使用门槛，使得从数据获取到可视化洞察的流程变得高效流畅。

数据集最近研究

最新研究方向

基于国际劳工组织ILOSTAT框架的欧洲童工危险劳动数据分析，当前研究聚焦于利用该数据集追踪1995至2025年间17个欧洲国家中儿童从事危险工作的性别、年龄与就学状态异质性。随着全球对可持续发展目标8.7（消除童工）的关注升温，研究者通过时间序列建模与面板数据挖掘，揭示东欧与南欧国家在童工风险上的结构性差异，并关联新冠疫情后劳动力市场重塑与童工反弹预警。该数据集的高精度分类字段（如就学状态与性别交叉）为评估社会保护政策效能提供了量化基石，推动了从宏观统计向微观干预策略的实证转型。