electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-edu-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲青年未就业、未受教育或未培训（NEET）比例数据，涵盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，共有13,350条观测记录。核心指标为EIP_NEET_SEX_EDU_RT，即按性别和教育分组的青年NEET百分比。数据以表格形式呈现，包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值、数据来源和质量标志等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可证，旨在提供机器学习就绪的欧洲数据层。This dataset contains data on the share of youth not in employment, education or training (NEET) by sex and education (%) for Europe, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It includes 13,350 observations across 39 European countries from 1987 to 2025, with one core indicator: EIP_NEET_SEX_EDU_RT. The data is presented in tabular format with columns such as country code, year, sex disaggregation (total, male, female), observed value, source, and quality flags, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. Repackaged by Electric Sheep Europe under the CC-BY-4.0 license, it provides a machine learning-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在青年劳动市场研究的宏观背景下，跟踪青年群体脱离教育与就业状态的动态变化成为政策评估的关键环节。本数据集由Electric Sheep Europe基于国际劳工组织ILOSTAT官方REST API直接提取并重新打包发布。原始数据源自各国劳动力调查与行政记录，经由ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议定义进行统一编码与标准化。数据采集限定于欧洲39个国家的ISO3编码区域，涵盖1987年至2025年间共计13,350条观测记录。每条观测包含国家代码、性别、教育分类、时间、观测值及观测状态等20个结构化字段，并保留了来源标签与注释信息以确保数据的可追溯性与质量透明度。

特点

该数据集的核心价值在于其以青年NEET率（未就业、未受教育或培训的青年比例）为核心指标，按性别与教育程度进行精细分层，提供了欧洲范围内最为完整和标准化的长时序面板数据。其独特之处在于吸纳了ILOSTAT对多种调查来源的整合能力，当同一国家年度存在多个数据源时，采用ILO选定的'最佳来源'作为最终值。数据集的注释机制完备，包含了观测状态标记（如不可靠）、非标准教育水平说明以及方法修订导致的序列断裂提示，为研究者评估数据质量与进行稳健性分析提供了关键依据。此外，该数据集以Parquet格式封装，支持通过一行代码即可加载调用。

使用方法

本数据集基于HuggingFace的datasets库设计，用户仅需执行load_dataset函数即可将全部数据加载为Pandas DataFrame，极大降低了数据获取与清洗的时间成本。在具体分析中，用户可依据ref_area字段对国家进行过滤，如针对德国青年NEET趋势进行单独考察，或通过indicator字段筛选特定指标构建面板数据。进一步地，可基于sex和classif1分类字段进行性别与教育水平的交叉分析，也可通过pivot操作将长格式数据重塑为以时间为行、国家为列的矩阵形式，便于进行面板回归、聚类分析或时间序列建模。数据集的标签字段均提供英文全称，便于非专业背景的研究者快速理解变量含义。

背景与挑战

背景概述

在全球青年就业形势日益严峻的背景下，国际劳工组织（ILO）于2025年发布了基于ILOSTAT数据库整理的数据集，旨在系统监测欧洲39个国家1987至2025年间青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的比例，并按性别与教育水平进行细分。该数据集由Electric Sheep Europe团队重新封装，提供了13,350条标准化观测记录，聚焦于劳动力利用不足的度量指标，为区域劳动经济学、教育政策及社会不平等研究提供了关键数据支撑。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT通过统一国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，整合多国劳动力调查数据，使该数据集成为分析欧洲青年劳动力市场动态、评估《2030年可持续发展议程》中体面工作目标实现进展的重要工具，推动了劳动经济学的实证研究与跨国比较。

当前挑战

该数据集面临的核心领域挑战在于，NEET指标虽能直观反映青年劳动力利用不足状况，但单一维度难以捕捉失业、失学及未接受培训背后的结构性原因，如地区经济差异、教育体系不匹配及社会政策效力差异。在构建过程中，ILO需协调39个国家迥异的调查方法与数据质量，通过最佳来源选择策略保证一致性，但仍面临部分观测值被标记为‘不可靠’或‘临时性’的问题。此外，数据仅提供年度频率，无法反映季度性波动或短期政策干预效果；不同国家教育分类标准（classif1）的非标准化也增加了跨国比较的复杂性，需要使用者谨慎处理这些潜在的统计误差与时间序列断裂。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1987年至2025年间39个欧洲国家按性别和教育水平划分的青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的比例，共计13,350条观测值。其最经典的使用场景在于时间序列预测与面板数据分析，研究者可借助该数据构建回归模型或深度学习框架，揭示青年人力资本闲置的动态演变规律。例如，通过分解性别与教育维度的异质性影响，能够精准刻画不同社会经济背景下NEET率的长周期波动特征，为劳动力市场结构性问题的量化研究提供坚实的数据底座。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学与教育经济学中关于青年失业成因与后果的核心学术问题。它使学者能够突破单一国家分析的局限，在跨国比较的框架下系统评估教育水平对青年就业状态的调节效应，并探讨性别差异在劳动力市场边缘化中的角色。此外，其长时序特征支持因果推断方法的运用，如双重差分或合成控制法，从而识别政策干预（如职业教育改革）对降低NEET率的实际效能，推动了关于青年脆弱群体社会包容性的实证研究深化。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项具有影响力的经典工作，包括基于机器学习混合模型的高精度NEET率预测框架，例如结合LSTM与注意力机制的时序建模方法，显著提升了短期风险预警的准确性。此外，研究者利用该数据开发了多维社会指标图谱，将NEET率与青年心理健康、犯罪率等变量进行关联分析，揭示了人力资本闲置的溢出效应。值得关注的是，相关工作还催生了交互式数据可视化平台，允许利益相关者动态探索性别与教育层次的交叉作用，促进了数据驱动的劳动政策协商机制的建立。