electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-edu-tra-nb-youth-working-age-population-by-sex-education-and

该数据集包含欧洲38个国家从1991年至2025年的青年工作年龄人口数据，按性别、教育和过渡形式分类，单位为千。数据集共有100,388个观测值，涵盖1个主要指标（POP_3WAP_SEX_EDU_TRA_NB），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理并过滤为欧洲国家代码。数据包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、教育分类、过渡形式分类、观测年份、观测值、观测状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains youth working-age population data for 38 European countries from 1991 to 2025, disaggregated by sex, education, and forms of transition, in thousands. It includes 100,388 observations covering one main indicator (POP_3WAP_SEX_EDU_TRA_NB), sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, harmonized and filtered to European ISO3 country codes. The data includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, education classification, transition forms classification, observation year, observed value, and observation status, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过ILOSTAT REST API直接采集，聚焦欧洲38个国家1991年至2025年间青年劳动适龄人口的统计数据。原始数据来源于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录，经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与标准化处理。Electric Sheep Europe团队对数据进行二次封装，仅保留欧洲ISO3国家代码对应的观测值，并以Parquet格式整合发布，确保结构一致性与机器学习就绪性。

特点

数据集涵盖100,388条观测记录，核心指标为按性别、教育程度及过渡形式分类的青年劳动适龄人口数量（单位：千）。数据结构包含丰富的维度字段，如性别（男、女、总计）、教育层次及过渡形式分类，并附带详尽的数据来源、观测状态及注释信息。数据以年为单位，支持多国对比与时序分析，且每个观测值均标注了来源与质量标志，便于研究者甄别数据可靠性。

使用方法

使用者可通过Hugging Face的`datasets`库以`load_dataset`方法一键加载，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括按国家代码筛选特定国别数据、按指标绘制时序折线图，或通过数据透视表生成国家×年份的矩阵。该数据集兼容分类、回归及时序预测等多种任务场景，适合劳动经济学、人口统计学及国际比较研究领域的深度挖掘。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计司基于ILOSTAT数据库整理，由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布，聚焦欧洲38个国家1991至2025年间青年劳动年龄人口按性别、教育程度及转型形式的分布状况。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元数据，为劳动经济学、人口学及可持续发展目标（SDGs）研究提供了关键支撑。该数据集以逾10万条观测记录，系统刻画了欧洲地区青年人口结构在性别、教育水平和就业转型路径上的异质性，为理解人力资本积累、劳动力市场分割及代际流动等核心议题奠定了量化基础，对政策制定者和社会科学研究者具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集在领域问题层面面临的挑战包括：青年人口与劳动力市场动态的复杂关联，如教育层次与就业转型形式的非线性交互效应，现有数据难以捕捉个体层面的职业流动轨迹；跨国比较中统计口径和调查时点差异导致的数据可比性难题，尤其是东欧与西欧国家在教育和劳动力定义上的分歧。在构建过程中，首要挑战在于整合多源异构数据，例如不同国家劳动力调查的抽样框架和变量编码规则不一，ILO虽采用国际劳工统计学家会议标准进行调和，但部分数据仍存在断点或修订痕迹；其次，数据质量标注体系（如'obs_status'列中的不可靠标记）要求使用者审慎处理偏移和异常值，而教育分类的非标准定义进一步增加了分析时的预处理开销。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动经济学与社会人口学领域，该数据集被广泛用于构建基于性别、教育水平和就业过渡形式的青年劳动年龄人口预测模型。研究者通常利用其细粒度的三维分类结构，分析不同教育层次下青年群体在进入劳动力市场过程中的异质性变化，例如评估高等教育扩张对青年就业过渡的影响，或探究性别差异在职业起点上的演化路径。数据的时间跨度覆盖1991年至2025年，且包含38个欧洲国家的面板信息，为跨国比较研究和动态随机一般均衡模型的校准提供了可靠支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集服务于欧洲各国劳动部门的政策模拟与就业规划系统，例如用于估算不同教育水平青年群体的潜在劳动力供给，辅助制定针对性的职业培训补贴方案。国际组织如国际劳工组织（ILO）和欧盟统计局利用其数据构建青年就业监测仪表盘，实时跟踪各国在可持续发目标（SDG）中‘体面工作’指标上的进展。此外，金融机构和咨询公司也将其纳入区域风险评估模型，通过分析青年人口的教育构成与就业过渡效率，预测未来劳动力市场的供需弹性与潜在结构性问题。

衍生相关工作

该数据集衍生出一系列具有代表性的研究工作，包括基于贝叶斯结构时间序列模型的青年失业率预测框架，以及利用机器学习分类器识别不同教育层次下青年群体就业转移动机的方法论创新。在经典文献中，有学者结合该数据与欧盟劳动力调查（EU-LFS），构建了多状态马尔可夫链来模拟欧洲青年的就业转型路径。此外，关于教育选择与早期职业结果的内生性处理，多项工具变量研究依赖该数据集提供的性别和过渡形式分组特征作为关键识别变量，这些工作普遍发表于《劳动经济学》与《人口经济学》等核心期刊。