electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xgpb-sex-age-eco-nb-children-in-child-labour-general-production-bounda

该数据集包含来自欧洲（具体为塞尔维亚）的童工数据，聚焦于“按性别、年龄和经济活动划分的通用生产边界内的童工儿童”指标。数据涵盖2022年，包含54个观测值，涉及1个指标（CLD_XGPB_SEX_AGE_ECO_NB），单位以千计。数据集提供了详细的分类维度，包括性别（总计、男性、女性）、年龄（5-17岁）和经济活动（总体部门）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并经过过滤处理，以确保欧洲国家覆盖。数据集以表格形式组织，包含国家代码、国家名称、来源代码、指标代码、性别分类、年龄分类、经济活动分类、观测年份、观测值、观测状态等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据为年度频率，使用ILO选择的“最佳来源”，并遵循CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Europe重新打包以提供机器学习就绪的欧洲数据层。This dataset contains child labour data from Europe (specifically Serbia), focusing on the indicator Children in child labour -- General Production Boundary by sex, age and economic activity. It covers the year 2022, with 54 observations and 1 indicator (CLD_XGPB_SEX_AGE_ECO_NB), measured in thousands. The dataset provides detailed disaggregation dimensions, including sex (total, male, female), age (5-17 years), and economic activity (total sector). Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered for European country coverage. Organized in tabular format, it includes fields such as country code, country name, source code, indicator code, sex classification, age classification, economic activity classification, observation year, observed value, observation status, etc., making it suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is annual frequency, uses ILO-selected best sources, and is released under the CC-BY-4.0 license, repackaged by Electric Sheep Europe to provide a machine-learning-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，聚焦于欧洲地区童工劳动现象的量化测度。数据通过ILOSTAT提供的REST API接口，直接提取标识符为CLD_XGPB_SEX_AGE_ECO_NB的指标，并依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出欧洲区域的数据记录。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、住户收支调查及行政记录等原始微观数据进行系统化清洗与整合，最终形成结构化表格数据。数据集共收录54条观测记录，涵盖塞尔维亚一个国家在2022年度的数据，每个观测值均附有来源标识，确保数据可追溯。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的多维分类结构，能够深入剖析童工劳动现象在不同维度下的分布特征。数据集中包含性别（sex）、年龄分组（classif1）以及经济活动部门（classif2）三个关键分类变量，其中性别维度区分了总计、男性和女性三个类别，年龄范围覆盖5至17岁，经济活动则划分至广义行业层面。指标obs_value以千人为单位量化童工数量，同时通过obs_status标签对数据质量进行标注，例如以'U'标识不可靠观测值。此外，每条记录均附有来源编码与标签，便于用户对数据来源进行核对与追踪，增强了数据的透明度和可信度。

使用方法

该数据集的设计充分考虑了数据科学工作流的便捷性，支持通过HuggingFace Datasets库直接加载。用户只需执行一行Python代码即可将数据转化为Pandas DataFrame格式，便于进行后续的探索性分析与建模。数据集适用于多种任务类型，包括表格分类、回归分析以及时间序列预测。用户可依据国家代码（ref_area）筛选特定国家的数据，亦可按指标代码对观测值进行排序，绘制时间序列折线图以观察童工数量的变化趋势。对于跨国家比较研究，推荐采用数据透视表操作，将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，从而高效实现多国别、多时间点的对比分析。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场中的顽疾，长期受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。该数据集由ILO统计司于2022年发布，依托其核心劳动统计数据库ILOSTAT，聚焦欧洲地区童工在性别、年龄及经济活动维度上的分布情况，共包含54条观测记录。数据来源为塞尔维亚全国童工调查，经由ILO按照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，确保了跨国可比性。该数据集为研究欧洲童工现象提供了精细化的定量基础，有助于揭示该地区童工劳动的结构性特征，对于推动联合国可持续发展目标中体面劳动议题的实证研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战在于童工统计本身的复杂性：童工往往隐蔽于非正规经济或家庭劳动中，传统调查方法难以全面捕捉其真实规模，导致统计结果可能存在系统性低估。此外，不同国家对‘童工’的法律定义与经济统计边界（如一般生产边界）存在差异，为跨国比较带来一定难度。在数据集构建层面，挑战体现在数据源的单一性——仅覆盖塞尔维亚一国且仅含2022年单年度数据，限制了时空维度的泛化分析能力。同时，观测值中部分数据被标记为‘不可靠’（obs_status=U），反映出微观调查数据在质量控制和标准化整合中的固有困难。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲地区儿童劳动参与的一般性生产边界指标，涵盖按性别、年龄及经济活动分类的详细统计信息。研究者通常利用这些结构化面板数据进行时间序列分析与分类回归建模，以揭示不同社会经济维度下儿童劳动分布的规律。其经典使用方式包括：基于国家层面的年度数据绘制趋势曲线，识别儿童劳动现象的高发年龄段与性别差异；通过透视表构建国家-年份矩阵，为跨国比较提供基础输入；或将其作为特征变量融入更广泛的劳动力市场与社会政策研究模型中，探索儿童劳动与教育、贫困等指标的关联。

实际应用

实际应用层面，该数据集为国际组织、政府机构及非营利组织开展儿童权益评估与监督提供了可靠工具。例如，政策制定者可基于分性别与年龄的统计数据，识别需要优先干预的群体与地区，优化反童工项目的资源分配。在可持续发展目标（SDGs）监测中，它被用于追踪目标8.7（消除童工）的进展，为各国提交国家报告提供可比的基准数据。此外，研究机构可将此数据与教育、健康数据集融合，构建综合指数以评估儿童福祉的协同效应，指导社会救助方案的设计与调整。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列深化儿童劳动议题的研究工作。部分学者基于ILOSTAT的标准化框架，开发了预测模型以估算缺失年份或国家层面的童工发生率，拓展了覆盖范围。另一些工作则聚焦于数据驱动的可视化工具，通过交互式仪表盘实现动态监测，如将性别与年龄分解指标嵌入在线统计平台。在方法论层面，研究者利用该数据检验了抽样调查与行政记录的异质性来源，推动了童工统计中分类标准的一致性改进。这些衍生贡献不仅丰富了劳动经济学与社会指标学的知识体系，也为后续数据集的设计与整合树立了规范范例。