electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-age-trs-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-stages

这是一个关于欧洲青年工作年龄人口的数据集，数据按性别、年龄和过渡阶段进行细分，单位为千。数据集包含41,764个观测值，覆盖38个欧洲国家，时间跨度为1991年至2025年。主要指标为Youth working-age population by sex, age and stages of transition (thousands)，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过处理以包含欧洲国家。数据集采用表格格式，包含国家代码、指标、性别、分类变量、年份、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据已由Electric Sheep Europe重新打包，便于机器学习使用。This dataset contains youth working-age population data by sex, age and stages of transition (in thousands) for Europe. It includes 41,764 observations across 38 European countries, spanning from 1991 to 2025. The primary indicator is Youth working-age population by sex, age and stages of transition (thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database via API and filtered to European countries. The data is presented in tabular format with columns such as country code, indicator, sex, classification variables, year, observed value, etc., suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset has been repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness.

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，聚焦于欧洲地区青年劳动年龄人口按性别、年龄及过渡阶段的分布情况。数据通过ILOSTAT REST API直接抽取，筛选出欧洲38个国家的ISO3代码对应的观测记录。ILO依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，并在source.label列中标注数据来源以保障可追溯性。最终数据集覆盖1991至2025年间的41764条观测值，经Electric Sheep Europe重新打包，以标准化表格形式呈现，便于机器学习与统计分析应用。

特点

本数据集涵盖38个欧洲国家的长期时间序列观测，时间跨度达35年，包含单一核心指标——按性别（男、女、总计）、年龄（如15-29岁青年组）及过渡阶段细分的劳动年龄人口数量（单位：千）。数据结构完备，包含国家编码、年份、观测值及状态标志（如临时或不可靠数据），并附有详细的分类维度与注释字段，特别标出数据源与方法论变更的断点，有助于研究者评估数据质量和进行跨国家、跨时期的比较分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，调用load_dataset函数即可获得DataFrame格式的表格数据。方便按国家筛选子集（如德国），或针对特定指标进行时间序列可视化。高级用法包括利用pivot_table将数据重塑为国家×年的矩阵形式，用于面板数据分析或机器学习特征工程。数据集兼容表格分类、回归以及时间序列预测任务，适合进行劳动经济学、人口统计学相关的研究建模。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并经Electric Sheep Europe重新打包发布，专注于欧洲地区青年劳动年龄人口按性别、年龄及过渡阶段的分布情况。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，长期致力于整合各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录数据，以提供跨越200多个经济体的标准化指标。此数据集聚焦于欧洲38个国家自1991年至2025年的时间序列观测值，共计41,764条记录，旨在揭示青年人口在从教育向就业过渡过程中的结构性特征。其发布为劳动经济学、人口统计学及可持续发展目标（SDGs）研究提供了关键数据支撑，尤其有助于分析青年就业政策、性别平等及代际流动等议题，对欧洲区域劳动力市场研究具有深远影响。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于解决青年人口统计中数据异质性与标准化的双重难题。领域层面，青年过渡阶段（如教育至就业）的界定在不同国家间存在差异，导致跨国比较时需谨慎处理分类一致性；同时，劳动统计常受制于调查方法、样本覆盖及季节波动，使得年度数据难以完全反映短期动态。构建过程中，ILO需从多国原始调查中调和不同统计口径，例如通过国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行数据清洗，但数据源标记（如“不可靠”状态）仍揭示出部分观测值质量存疑。此外，指标按性别、年龄及过渡阶段的细分导致维度膨胀，需确保在稀疏组合下统计推断的稳健性，而数据更新与历史断点（如方法论修订）则进一步增加了时间序列分析的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了1991年至2025年间38个欧洲国家按性别、年龄及过渡阶段划分的青年劳动适龄人口数据，共计41,764条观测记录。其典型应用场景在于构建人口结构与劳动力市场的时空分析模型，研究者可借助该数据集对欧洲各国的青年人口分布进行横向比较与纵向趋势刻画。在时序预测领域，该数据为劳动参与率、就业过渡阶段的建模提供了核心变量，尤其在评估不同性别与年龄队列的劳动力供给弹性时展现出不可替代的价值。此外，该数据集支持按国家、指标和年份进行灵活切片，便于快速生成面板数据，为宏观经济学和人口学研究中的多元回归分析奠定了坚实基础。

解决学术问题

在学术研究中，该数据集核心解决了青年劳动适龄人口在多维分类下的测度难题，填补了欧洲范围内长时序、细粒度人口结构数据的空白。它使得研究者能够系统性地剖析性别差异对劳动力市场过渡阶段的影响，以及不同年龄组（如15-29岁青年群体）在就业状态转换中的动态特征。通过整合国际劳工组织（ILO）的标准化统计口径，该数据克服了跨国数据不可比的问题，为劳动经济学、人口地理学及社会政策研究提供了可靠的经验证据。其意义在于推动了对青年失业、非正规就业和NEET（不就业、不学习、不接受培训）群体等社会问题的因果推断与政策评估。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列具有影响力的经典工作。在时序预测领域，研究者利用其长跨度观测值训练自回归移动平均模型与长短期记忆网络，实现了对欧洲青年人口变迁的精准预测。在聚类分析方面，基于该数据衍生出的国家间劳动力市场同质性研究，揭示了南欧与北欧迥异的青年就业过渡模式。更值得关注的是，该数据集已被集成至多国别面板计量模型中，用于检验最低工资政策与青年参与率之间的交互效应，其离散化处理后的衍生指标也被广泛应用于劳动力市场的结构突变检测研究。