electricsheepeurope/europe-ilo-une-3eap-sex-age-stu-rt-youth-unemployment-rate-by-sex-age-and-school-atte

该数据集包含37,276条观测数据，记录了欧洲39个国家从1983年至2025年的青年失业率统计数据，按性别、年龄和在校状态进行细分。核心指标为按性别、年龄和在校状态划分的青年失业率（%）。数据集来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过ILOSTAT REST API获取，并经过Electric Sheep Europe重新打包，以表格形式提供，包含国家代码、年份、指标值、数据来源、性别分类、年龄分组、在校状态分类以及数据质量标志等字段。数据为年度频率，涵盖总失业率以及按性别（男性、女性）的细分，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 37,276 observations of youth unemployment rate statistics across 39 European countries from 1983 to 2025, disaggregated by sex, age, and school attendance status. The core indicator is Youth unemployment rate by sex, age and school attendance status (%). Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database via the ILOSTAT REST API and repackaged by Electric Sheep Europe, it is provided in tabular format with fields including country codes, years, indicator values, data sources, sex classification, age groups, school attendance status, and data quality flags. The data is annual frequency, covering total rates and breakdowns by sex (male, female), suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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）旗下的ILOSTAT统计数据库，通过REST API接口直接提取指标编码为UNE_3EAP_SEX_AGE_STU_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、家庭收支调查等微数据进行了统一的整合与协调，并在source.label字段中标注了每一条观测的数据来源，确保了数据的可追溯性。最终由Electric Sheep Europe团队重新打包为便于机器学习直接调用的格式，共汇集了37,276条观测记录。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset函数一键加载该数据集，并快速转换为Pandas DataFrame进行探索。使用过程中，可依据ref_area字段筛选单一国家进行纵向时序分析，也可针对特定指标（如UNE_3EAP_SEX_AGE_STU_RT）按时间排序后绘制趋势图。对于需要构建国家间横截面比较的研究，可通过透视表操作将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或构建预测模型。

背景与挑战

背景概述

由国际劳工组织（ILO）于1983年至2025年间构建的欧洲青年失业率数据集，经由Electric Sheep Europe团队于2025年重新封装并发布于HuggingFace平台，专注于衡量39个欧洲国家按性别、年龄及在校状态划分的青年失业率。该数据集以ILOSTAT数据库为核心数据源，依托国际劳工统计学家会议（ICLS）标准对各国劳动力调查微观数据进行统一协调，旨在为劳动经济学、社会政策评估及可持续发展目标（SDG）中的体面工作议题提供高可比性的时序数据。作为全球劳动统计的权威来源，该数据集填补了欧洲区域青年就业结构性分析的空白，其长期跨度和多维细粒度特征使其成为研究失业率趋势、性别差异及教育影响的基石资源，对政策制定者、经济学家及机器学习领域的时间序列预测任务具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于青年失业率的复杂结构性成因：不同国家间劳动力市场制度、教育体系与人口结构的异质性可能导致跨区域对比偏差，同时长期趋势中隐含的经济周期、政策干预及技术变革的非线性影响增加了建模难度。构建过程中的挑战同样突出，首要在于数据源整合的协调难题——ILO需从200多个经济体的国家劳动力调查、家庭收入调查及行政记录中提取一致指标，并处理调查方法修订（如序列断裂标识）与多源冲突时的最佳来源选择；其次，缺失值处理与观测状态标记（如临时性数据或不可靠数据）要求严格的统计质量控制，而性别、年龄及在校状态等交叉分类维度在年度频率下的稀疏性进一步加剧了数据矩阵的不完备性，提升了模型的鲁棒性要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲39个国家1983年至2025年间按性别、年龄及在校状态划分的青年失业率观测值，共计37,276条记录。在劳动经济学与社会政策研究领域，它常被用于构建面板数据模型，以剖析青年劳动力市场的结构性变迁。研究者可通过时间序列分析揭示失业率的长期趋势与周期性波动，借助分类与回归任务评估不同人口亚群（如性别、年龄组、在校与否）之间的失业率差异，进而为理解欧洲各国青年就业困境的异质性根源提供坚实的数据基础。

解决学术问题

数据集核心解决了欧洲青年失业率精细化度量与跨国比较的学术难题。由于青年群体（通常为15-29岁）的就业行为深受教育参与、性别角色及宏观经济周期的影响，传统宏观数据往往掩盖了内部差异。通过提供性别、年龄与在校状态的三维交叉分类，该数据使研究者能够识别特定亚群体（如女性在校青年或低学历男性）的失业脆弱性，助力检验人力资本理论、劳动力市场分割假说以及教育扩张对就业质量的调节效应，从而深化对青年失业驱动机制的理论认知。

实际应用

在实际应用中，该数据集为欧洲各国劳动部门与国际组织（如ILO、欧盟委员会）的政策评估与预警系统提供了关键支撑。决策者可利用其动态监测不同国家、不同人口子群的失业率演变，从而针对性设计青年就业促进计划，例如技能培训项目、实习补贴政策或教育-就业衔接机制。此外，机器学习模型可基于历史观测值开展短期失业率预测，辅助公共就业服务机构提前调配资源，缓解青年失业带来的社会经济压力。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年失业率的性别、年龄与就学状态交叉分析，为劳动力市场不平等研究提供了精细化的面板数据支撑。前沿研究方向包括：结合机器学习模型预测不同人口学特征下的失业动态，探索教育参与对就业脆弱性的缓冲效应；利用时间序列分析捕捉经济周期与结构性失业的交互影响，特别是在新冠疫情后青年就业复苏的区域异质性。该数据集与欧洲“青年保障计划”等政策热点紧密关联，其长时间跨度与多国覆盖性使其成为评估劳动力市场干预效果及设计包容性就业战略的关键工具，对推动可持续生计与社会公平具有重要实证意义。