electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-edu-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含关于“青年未就业、未受教育或未培训（NEET）按性别和教育分类（千）”的13,351个观测值，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年。数据来源于国际劳工组织（ILOSTAT）的“其他劳动力未充分利用指标”主题，通过ILOSTAT REST API获取，并经过欧洲ISO3国家代码过滤。数据集包括指标代码EIP_NEET_SEX_EDU_NB，涉及性别（总计、男性、女性）和教育分类的细分维度。数据模式包含国家代码、来源、指标、时间、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，如使用ILO选择的“最佳来源”和细分列的非空条件。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，旨在为欧洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset contains 13,351 observations on Youth not in employment, education or training (NEET) by sex and education (thousands) across 39 Europe countries, spanning from 1987 to 2025. It is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database under the topic Other measures of labour underutilization, retrieved via the ILOSTAT REST API and filtered to Europe ISO3 country codes. The dataset includes the indicator code EIP_NEET_SEX_EDU_NB, with disaggregation dimensions such as sex (total, male, female) and education classification. The schema comprises columns for country code, source, indicator, time, observed value, etc., and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is published at annual frequency, with quality caveats like the use of ILO-selected best source and non-null conditions for disaggregation columns. Repackaged by Electric Sheep Europe, it aims to provide a unified, ML-ready data layer for Europe.

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）的核心统计数据库ILOSTAT，聚焦于欧洲青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的性别与教育层面细分数据。Electric Sheep Europe团队通过调用ILOSTAT的REST API接口，直接获取原始指标数据，并依据欧洲ISO-3166-1 alpha-3国家代码进行地理范围筛选。所有观测值经由ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调统一，原始调查微观数据的来源在source.label列中清晰标注，确保了数据的可追溯性与标准化质量。数据集涵盖13,351条观测记录，时间跨度为1987年至2025年，覆盖39个欧洲国家。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一行代码加载该数据集，并快速转换为pandas DataFrame进行分析。典型应用包括按国家代码过滤（如df[df['ref_area']=="DEU"]）以进行国别研究；按时间序列排序后绘制特定指标的观测值折线图，揭示趋势演变；亦可利用pivot_table功能将数据重塑为以时间为行、国家为列的矩阵形式，便于进行面板数据分析或计量模型构建。数据集的年度频率特征使其特别适用于追踪长期结构性变化，为劳动力市场政策评估与青年就业研究提供了坚实的数据基础。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场研究中，青年失业与失学问题始终是政策制定者关注的焦点，而“未就业、未受教育或未接受培训的青年（NEET）”指标因其能揭示青年劳动力参与的多维困境，成为衡量社会包容性与教育系统效能的核心标尺。由国际劳工组织（ILO）统计部门创建并维护的europe-ilo-eip-neet-sex-edu-nb数据集，依托其权威数据库ILOSTAT，系统整合了1987至2025年间欧洲39个国家按性别和受教育程度划分的NEET青年人数观测值，共计13,351条记录。Electric Sheep Europe于2025年对该数据进行了再封装与标准化处理，使其以Parquet格式呈现在HuggingFace平台，为深入探讨欧洲青年劳动力边缘化问题、性别差异及教育分层效应提供了标准化、机器可读的时序数据基础，对劳动经济学、教育公平及政策评估领域具有显著推动作用。

当前挑战

该数据集所聚焦的NEET群体研究，其核心挑战在于精准捕捉并区分青年失业与失学的复杂成因，传统指标往往难以剥离结构性失业、教育体系脱节与社会排斥等交织因素的影响。此外，数据集构建过程中遭遇多重困难：第一，各国劳动力调查方法、统计口径及数据质量参差不齐，尽管ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议定义进行协调，但原始数据源（如劳动力调查、行政记录）的时效性与可靠性仍存在差异，数据集通过标注“obs_status”字段加以区分，却难以完全消除可比性偏差；第二，指标仅提供年度频次，而部分国家NEET群体呈现明显的季节性波动或短期政策响应特征，年数据可能掩盖重要动态；第三，性别与教育程度分解维度虽详尽，但在某些年份或国家存在数据缺失，对多变量联合分析构成制约；第四，跨国整合时需处理不同时期的方法学修订（如“break in series”标注），要求分析者具备谨慎处理时序断裂的能力，这增加了非专业用户的使用门槛。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场研究中，该数据集被广泛用于分析青年既不就业也不参与教育或培训（NEET）现象的性别差异与教育水平差异。研究者可从1987年至2025年间涵盖39个欧洲国家的13,351条观测记录中，提取按性别和受教育程度划分的NEET人数时间序列数据，追踪各国NEET群体的演变趋势，并通过面板数据模型探究宏观经济周期、教育政策与劳动力市场制度对青年失能状态的影响机制。

解决学术问题

该数据集为劳动经济学与社会政策领域的关键学术问题提供了量化基础，包括识别NEET率在性别间的结构性差异及其随教育程度的变化规律，评估欧洲各国积极劳动力市场政策（如职业培训计划）与教育扩招政策对降低NEET比率的真实效果，以及探讨青年从教育向就业过渡阶段中制度性壁垒的国别异质性，进而为联合国可持续发展目标（SDG 8.6）中的青年就业目标监测提供实证支撑。

实际应用

在实际应用中，该数据集被欧洲各国的劳动与社会事务部门及国际组织（如国际劳工组织、欧盟统计局）用于定期编制青年就业监测报告，辅助识别NEET高风险群体（如低学历女性），并指导针对性的职业培训补贴与教育援助资源的区域分配。研究者也可将其作为输入特征，构建机器学习模型预测未来NEET率波动，为早期预警系统开发提供数据驱动依据。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年‘尼特族’（NEET）的规模与结构性特征，通过与性别、教育背景的交叉分析，揭示了劳动力市场边缘化群体的动态演变。当前前沿研究多利用此类长时序跨国面板数据，结合计量经济学模型或机器学习算法，量化经济周期、教育扩张及政策干预对青年就业态的影响，尤其关注新冠疫情后欧洲各国‘失落一代’的复归轨迹与区域异质性。该数据集为评估欧盟‘欧洲青年保障计划’等政策实效、预警社会排斥风险提供了关键实证基础，亦推动了ILO统计标准与开放科学范式的深度融合。