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

该数据集包含了关于欧洲35个国家1987年至2025年间未就业、未受教育或未培训青年（NEET）比例的统计数据，共6,907个观测值。它专注于一个核心指标：EIP_NEET_SEX_CBR_RT，即按性别和出生地划分的NEET青年百分比。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤到欧洲地区，涵盖了国家代码、年份、观测值、数据来源、性别分类和备注等列。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，旨在为研究欧洲劳动力市场、青年就业和教育问题提供标准化的数据支持。数据以CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Europe重新打包，便于直接通过HuggingFace的load_dataset函数加载使用。This dataset contains 6,907 observations of the share of youth not in employment, education or training (NEET) by sex and place of birth across 35 Europe countries, spanning from 1987 to 2025. It focuses on a single indicator: EIP_NEET_SEX_CBR_RT, which measures the percentage of NEET youth disaggregated by sex and birth place. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered to European ISO3 country codes. It includes columns such as country code, year, observed value, data source, sex classification, and notes, making it suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe under the CC-BY-4.0 license, providing a machine learning-ready format for easy access through HuggingFaces load_dataset function, to support research on European labor markets and youth employment trends.

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未就业、未受教育或培训（NEET）的比例，并按性别与出生地进行细分。数据通过调用ILOSTAT REST API直接获取，筛选出欧洲35个国家的ISO3编码区域，并整合了1987年至2025年间的年度观测值。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一化处理，确保指标的一致性与可追溯性。最终数据集包含6,907条观测记录，涵盖单一核心指标EIP_NEET_SEX_CBR_RT，并附有来源标注以供验证。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库轻松加载该数据集，使用`load_dataset()`函数即可获取Parquet格式的表格数据，并转换为pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家过滤（如德国DEU）、对单个指标进行时间序列可视化，或构建国家×年份的观察值矩阵。数据集兼容分类、回归与时间序列预测任务，适合用于宏观经济学、劳动力市场分析及社会政策研究。此外，所有元数据（如来源、注释）均保留在列中，便于溯源与复现。

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ILOSTAT数据库发布，并经Electric Sheep Europe重封装为机器学习就绪格式。核心研究问题聚焦于欧洲青年不在就业、教育或培训（NEET）的状况，按性别和出生地分类，涵盖35个欧洲国家1987至2025年间共计6907条观测值。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，通过统一方法论整合各国劳动力调查数据，为研究欧洲青年劳动市场脆弱性、移民融合及性别不平等提供关键实证基础。该数据集对劳动经济学、公共政策评估及可持续发展目标（SDG）监测具有显著影响力，尤其适用于跨国时间序列分析。

当前挑战

该数据集解决的领域挑战在于量化青年劳动参与不足的多维结构，即NEET率不仅反映经济就业机会匮乏，还涉及教育系统衔接失效与社会排斥机制，传统单一指标难以捕捉其交叉性。构建过程中面临的方法论挑战包括：跨国家统计口径差异需通过ICLS标准协调；部分年度数据因调查更替存在序列断裂（如希腊1993年前后源数据变动）；性别与出生地分类的细粒度要求导致稀疏性，例如某些国家特定人群样本量不足引发统计不可靠性标记；多来源数据中‘最优来源’选择引入潜在偏差，而长期序列的年度频率可能掩盖季节性波动影响。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲35个国家1987至2025年间青年未参与就业、教育或培训（NEET）比率的时间序列观测，按性别和出生地维度进行分层。经典的使用场景在于构建多国家面板数据模型，以追踪不同性别和移民背景下的青年劳动力市场边缘化趋势。研究者可借助年份-国家-性别的三维数据结构，分析NEET率的长期演变模式、周期性波动以及结构性断点，尤其适合用于比较福利体制、劳动力市场政策与青年过渡路径之间的跨国差异。

解决学术问题

该数据集为解决青年失业与社会排斥研究中长期存在的跨国可比性不足与细分维度缺失问题提供了关键资源。通过统一ILOSTAT的标准化定义，克服了各国统计口径不一导致的测度偏差，使学者能够精确估计性别差距、出生地差异对青年NEET状态的影响。其对学术研究的意义在于推动从描述性分析转向因果推断，例如借助面板固定效应模型识别最低工资、职业教育改革或移民政策对弱势青年群体的异质性效应，为劳动经济学与社会分层理论提供经验证据。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、各国劳动部门及非营利机构设计精准干预方案提供了数据基础。基于该数据，决策者可识别NEET率异常升高的国家或亚群体，评估现行积极劳动力市场政策（如培训补贴、青年保障计划）的实施效果，并针对移民青年或女性群体制定定向就业支持策略。此外，该数据还可整合至宏观经济预警系统，作为衡量青年社会不稳定风险的前瞻性指标，服务于欧盟“青年保障”倡议等跨国政策框架的监测与优化。

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）的性别与出生地分析，为劳动经济学、人口迁移与教育政策交叉领域的前沿研究提供了关键支撑。随着欧洲后疫情时代青年失业率攀升及移民潮引发的社会融合议题升温，基于ILOSTAT官方数据的这一长时序面板（涵盖1987至2025年、35国）成为量化分析结构性失业、性别不平等以及移民背景对青年劳动参与影响的权威工具。当前研究方向转向利用机器学习与时间序列模型，探索NEET率与宏观经济波动、移民政策变动之间的动态关联，进而为欧盟“欧洲青年保障计划”等干预措施的效能评估提供实证依据，其意义在于推动从描述性统计迈向因果推断与政策模拟的范式升级。