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

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的“未就业、未受教育或未培训青年（NEET）按性别和出生地分组（以千计）”数据，专注于欧洲地区。数据集涵盖35个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，共包含6,907个观测值。核心指标为EIP_NEET_SEX_CBR_NB，用于衡量未参与就业、教育或培训的青年人数，并按性别（总计、男性、女性）和出生地（总计）进行细分。数据以表格形式组织，包括列如国家代码（ref_area）、指标代码（indicator）、年份（time）、观测值（obs_value）等，适用于表格分类、回归或时间序列预测等自然语言处理任务。数据集通过Electric Sheep Europe重新打包，旨在为机器学习提供标准化、易于访问的欧洲数据层。This dataset contains Youth not in employment, education or training (NEET) by sex and place of birth (thousands) data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on Europe. It covers 35 European countries, spanning the years 1987 to 2025, with a total of 6,907 observations. The core indicator is EIP_NEET_SEX_CBR_NB, which measures the number of youth not engaged in employment, education, or training, disaggregated by sex (total, male, female) and place of birth (total). The data is organized in tabular format, including columns such as country code (ref_area), indicator code (indicator), year (time), observed value (obs_value), etc., and is suitable for natural language processing tasks like tabular classification, regression, or time-series forecasting. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe to provide a standardized, machine-learning-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API接口直接抽取指标ID为EIP_NEET_SEX_CBR_NB的原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3编码筛选出35个欧洲国家的地理范围，最终构建起包含6,907条观测记录的标准化数据集。在数据整合过程中，ILOSTAT利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行统一协调，同时以source.label字段标注每一条记录的数据来源，确保数据可追溯性。Electric Sheep Europe团队负责将这一原始数据以Parquet格式进行重新封装，使其直接适配HuggingFace Datasets的dataet.load_dataset()接口，极大降低了研究者的使用门槛。

特点

该数据集以时间序列为核心特征，覆盖了1987年至2025年跨度近四十年的年度观测值，聚焦于欧洲青年（15-24岁）中未就业、未接受教育或培训（NEET）的人口规模，并按性别与出生地两个维度进行精细化解构。数据集中共包含1个核心指标，但其维度丰富性体现在sex字段可细分为总人口、男性与女性三类，而classif1字段则进一步区分出生地是否在汇总范畴。此外，数据集附带了详尽的数据质量标记，如obs_status字段用于标识观测值的可靠性状态（如不可靠），以及note_indicator字段记录序列中断或方法论修订等元信息，为严谨的统计分析提供了透明的基础。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库直接加载本数据集，使用load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-cbr-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet')语句即可将数据转化为Pandas DataFrame格式，便于后续探索性分析。针对时间序列建模需求，可对特定国家（如ref_area == 'DEU'代表德国）进行筛选，并依据time字段排序后绘制趋势图。对于跨截面比较，利用pivot_table方法可将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于面板数据分析。值得注意的是，数据集中含有disaggregation维度的列（如sex），在使用时需注意这些列仅在相应细分指标发布时才包含非空值，因此过滤时应结合具体分析目标选择恰当维度。

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统计数据库发布，经Electric Sheep Europe团队重新打包并托管于HuggingFace平台，聚焦欧洲35国1987至2025年间青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的规模，按性别与出生地维度进行细分。NEET指标作为衡量青年劳动力市场边缘化程度的关键变量，长期被联合国可持续发展目标（SDG）及欧盟就业战略所关注，其数据质量与跨国可比性直接影响政策干预的精准性与时效性。该数据集以6,907条观测覆盖了从北欧到南欧的广泛地理范围，为劳动经济学、人口社会学及公共政策研究提供了标准化的时间序列基础。

当前挑战

构建该数据集的挑战首先在于NEET指标的跨国统计口径差异——各国劳动力调查在设计、问卷翻译、年龄界定及“不在教育”的判定标准上存在分歧，ILOSTAT虽通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，但原始数据中的“断点”（break in series）与“不可靠”（unreliable）标记仍需用户警惕。此外，数据质量标注中出现的多重分类维度（如sex、classif1）在部分国家或年份下缺失，导致子群分析的样本量骤减；而时间跨度长、来源多样的特征进一步要求研究者对观测值背后的调查类型（如劳动力调查与行政记录）给予充分关注，以确保纵向比较的科学有效性。

常用场景

经典使用场景

在欧洲青年就业与社会融合的研究领域，该数据集常用于剖析不同性别与出生地背景下青年尼特族（NEET）的规模与演变趋势。研究者可借助其覆盖35个欧洲国家、跨越近四十年的年度观测数据，构建多维度面板数据，分析各国青年劳动力市场的结构性特征。典型应用包括利用时间序列建模揭示尼特族比例的长期波动规律，或通过分类与回归方法探索社会经济因素与该群体的关联。此外，该数据集还为跨国比较研究提供了标准化基础，使得评估欧洲各国在青年就业政策上的成效成为可能。

解决学术问题

该数据集解决了青年劳动力市场研究中长期存在的跨国可比数据匮乏问题。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议定义进行数据协调，确保了不同国家间统计口径的一致性，从而支持了关于青年失业与社会排斥成因的稳健实证分析。学术上，它助力探究性别差异、移民背景与青年就业状态的交互作用，为理解结构性失业、教育错配及社会不平等提供了量化证据。其深远意义在于推动了基于证据的社会政策设计，例如针对弱势青年群体的就业干预措施评估，并为联合国可持续发展目标中关于体面工作的指标监测提供了关键数据支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列标志性研究工作，推动了劳动力经济学与公共政策分析的发展。基于此数据，学者们构建了欧洲青年劳动力市场脆弱性指数，将尼特族比例与教育投资回报率等指标融合，拓展了经典的人力资本模型。另有研究将其与移民流动数据关联，开创性地评估了出生地对青年就业结果的长期影响。时间序列分析方面，该数据集催生了预测欧洲各国尼特族周期性波动的统计模型，为反周期政策设计提供了参照。此外，基于该数据集的机器学习基准测试也在兴起，用于比较不同算法在跨国面板数据上的预测性能，促进了稳健统计方法的应用。