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

该数据集包含欧洲39个国家1983年至2025年期间，按性别、年龄和学校出勤状态分组的青年工作年龄人口统计数据，共计39,594个观测值。核心指标为青年工作年龄人口（按性别、年龄和学校出勤状态分组，以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过处理和过滤，仅涵盖欧洲地区。数据集提供了详细的结构信息，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标、性别分类、年龄分组、学校出勤状态、观测年份、观测值等列，并包含数据质量说明和使用示例，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 39,594 observations of youth working-age population statistics across 39 European countries from 1983 to 2025, disaggregated by sex, age, and school attendance status (in thousands). The core indicator is Youth working-age population by sex, age and school attendance status (thousands). Data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), processed and filtered to include only European countries. The dataset provides detailed structural information, including columns for country codes, country names, data sources, indicators, sex classification, age groups, school attendance status, observation year, observed values, etc., along with data quality notes and usage examples, 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）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API获取指标代码为POP_3WAP_SEX_AGE_STU_NB的原始数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3编码筛选出覆盖39个欧洲国家的观测记录。构建过程中，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协调统一，数据来源在source.label列中予以标注以确保可追溯性。最终数据集封装为Parquet格式，由Electric Sheep Europe整合发布于HuggingFace平台，共计39,594条观测，时间跨度从1983年至2025年，覆盖了青少年劳动年龄人口按性别、年龄及就学状态分类的人口数量（单位：千人）。

特点

该数据集最显著的特征在于其精细的多维分类结构，包含性别（SEX_T、SEX_M、SEX_F）、年龄组（如15-29岁青年段）以及就学状态（如总计数）等多重分类变量，为深层次的人口结构分析提供了丰富的维度。数据来源涵盖劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多种渠道，并通过最佳来源选择机制确保同一国家年份数据质量。此外，数据全面标注了观测状态标志（如临时、不可靠）及系列断裂等元数据信息，方便用户在分析时评估数据可靠性。年均频率的时间序列特性使其非常适合用于时间序列预测与面板数据研究。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset()函数一键加载该数据集，并利用to_pandas()方法将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按ref_area字段筛选特定国家数据，或通过indicator字段选取POP_3WAP_SEX_AGE_STU_NB指标并结合time字段进行时间序列可视化。对于跨国家比较，可利用pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式。数据集支持分类、回归及时间序列预测等多种任务类型，适配从单指标趋势分析到多维度面板回归的多样化研究需求。

背景与挑战

背景概述

劳动力市场的动态监测是经济社会研究的重要基石，而青年群体作为劳动力市场的生力军，其规模、结构及教育参与状况直接关乎一国的长期人力资本积累与可持续发展。在此背景下，国际劳工组织（ILO）依托其核心统计数据库ILOSTAT，构建了涵盖就业、失业、工资等多元指标的全球劳动力统计体系。该数据集由Electric Sheep Europe于2025年对ILOSTAT数据进行重新封装而成，聚焦欧洲39国1983年至2025年间青年劳动适龄人口按性别、年龄及在校状况的分布情况，包含逾3.9万条观测记录。通过整合来自各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多源异构数据，并经ILO统计部门依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，该数据集为跨国家、长时序的青年劳动力参与与教育衔接研究提供了权威且可追溯的数据支撑，对劳动经济学、人口统计学及公共政策评估领域产生了深远影响。

当前挑战

该数据集的核心研究挑战在于准确量化青年劳动适龄人口的结构性分布，以回应劳动力市场与教育体系互动中的关键问题，例如青年失业率高企、技能错配及劳动力参与率下降等。领域层面，仅凭单一的总量指标难以揭示性别、年龄及在校状态等维度的深层差异，亟需精细化的分群数据以支撑因果推断与政策模拟。构建过程中，数据来源的多样化导致调查方法、定义口径及时间跨度不一致，ILO虽通过“最佳来源”选择策略进行调和，但部分观测仍被标记为“不可靠”或存在“序列断裂”，影响了数据的时序连贯性与可比性。此外，部分国家在早期年份的观测稀疏，且缺失值处理与多源融合的线性约束进一步增加了分析复杂度，需要研究者审慎评估数据质量并采用稳健的统计方法以规避偏差。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动经济学与社会人口学交叉领域，该数据集凭借对39个国家逾四十年间青年劳动适龄人口按性别、年龄及在校状态的精细划分，成为分析青年劳动力市场参与模式演变的黄金标准。研究者常利用其构建面板数据模型，探究教育扩张与青年就业形态变迁之间的动态关联，或是在时间序列框架下评估经济周期对15至29岁人群劳动供给行为的异质性冲击。该数据所蕴含的年度粒度观测值，为理解欧洲各国青年从校园向职场过渡的长期趋势提供了不可替代的经验基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集成为欧洲各国劳动部门与国际组织进行青年就业政策评估与预警的核心工具。政策制定者可借助其对不同性别、年龄及在校状态的青年人口进行精细化动态监测，及时发现特定群体（如辍学女性或低龄男性劳动者）面临的就业脆弱性。非政府组织与智库则常依托该数据构建可计算一般均衡模型，模拟教育投入增加或最低工资调整对青年劳动力市场的连锁反应。企业人力资源规划亦从中获益，通过分析特定区域青年人口的结构性变化，前瞻性地调整校园招聘策略与技能培训项目。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列具有广泛影响力的经典工作。其中，基于面板协整技术对青年劳动参与率与在校率长期均衡关系的再估计，催生了关于欧洲青年NEET（非就业、非教育、非培训）群体成因的新一代分析框架。另一支重要脉络则利用该数据验证了代际职业流动模型中教育扩张的调节效应，相关成果被多国人力资本白皮书引用。此外，以该数据集为训练素材的时间序列预测模型，结合气候与经济情景变量，已被应用于推算未来十年欧洲青年劳动供给的潜在演变路径，成为多篇高被引政策模拟论文的数据基础。