electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3emp-sex-age-eco-nb-youth-employment-by-sex-age-and-economic-activity

这是一个关于欧洲青年就业的表格数据集，包含340,815个观测值，涵盖39个欧洲国家，时间跨度为1991年至2025年。数据集包含一个核心指标：青年就业按性别、年龄和经济活动划分（千人）（指标代码：EMP_3EMP_SEX_AGE_ECO_NB）。数据按性别（总计、男性、女性）、年龄（青年年龄段：15-29岁）和经济活动（广义部门：总计）进行细分。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并经过处理和标准化，以适用于机器学习任务。数据集包含多个字段，如国家代码、国家名称、数据来源、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（单位：千人）以及数据质量标志（如临时数据、不可靠数据等）。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This is a tabular dataset on youth employment in Europe, containing 340,815 observations across 39 European countries, spanning from 1991 to 2025. The dataset includes one core indicator: Youth employment by sex, age and economic activity (thousands) (indicator code: EMP_3EMP_SEX_AGE_ECO_NB). Data is disaggregated by sex (total, male, female), age (youth bands: 15-29 years), and economic activity (broad sector: total). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API, and processed and normalized for machine learning readiness. The dataset includes multiple fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, economic activity classification, observation year, observed value (unit: thousands), and data quality flags (e.g., provisional, unreliable). This dataset is suitable for tasks like 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核心统计数据库，系统整合了欧洲39个国家自1991年至2025年间青年就业的权威数据。数据集经由ILOSTAT的REST API直接提取，并以国家ISO3代码为筛选依据，确保地理范围的精准覆盖。ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的标准定义，对原始调查微观数据进行协调与标准化处理，从而保障了不同国家间数据的可比性与一致性。最终，由Electric Sheep Europe团队重新打包整理，形成ML-ready的Parquet格式数据集，便于研究者直接调用。

特点

本数据集囊括了340,815条观测记录，覆盖性别、年龄组与经济活动三大核心维度，提供了精细化的交叉分类数据。其中，性别维度包含男性、女性与总计三类，年龄分组聚焦于15-29岁的青年群体，经济活动则涵盖广泛行业类别。每条记录均附带了数据来源、观测状态及可能的序列中断注释，增强了使用的透明度与可控性。数据的时间跨度为34年，能有效支撑长期趋势分析、时间序列预测及面板数据研究。单一指标设计虽聚焦，但高维度的交叉结构使其在统计建模中具备高度的灵活性与适应性。

使用方法

该数据集可通过HuggingFace的datasets库便捷加载，使用`load_dataset`函数即可一键获取数据并转换为Pandas DataFrame格式，极大降低了数据准备的门槛。用户可按国家代码（`ref_area`）进行子集筛选，例如过滤出德国（DEU）的观测数据。针对时间序列分析，推荐按时间列（`time`）排序后利用`obs_value`绘制趋势图。如需构建国家-年份的面板矩阵，可借助`pivot_table`方法进行透视操作。数据集的结构清晰，字段类型明确，支持直接的分类与回归任务，也可作为时序预测模型的输入端，适配广泛的数据科学工作流。

背景与挑战

背景概述

青年就业作为衡量社会经济发展与劳动力市场健康状况的关键指标，长期以来受到国际组织与学术界的广泛关注。由国际劳工组织（ILO）统计部门经管的ILOSTAT数据库，整合了来自200多个经济体的劳动力调查与行政记录数据，是全球劳动统计的权威来源。在此背景下，Electric Sheep Europe团队于2025年将ILOSTAT中关于欧洲39国1991至2025年间按性别、年龄及经济活动分类的青年就业数据进行了系统性重封装，形成了涵盖340,815条观测记录的高质量数据集。该数据集聚焦于青年群体（15-29岁）的就业人数分布，为研究欧洲劳动力市场的结构性变迁、性别差异及经济波动对青年就业的影响提供了关键的时序横截面数据，对劳动经济学、公共政策评估及社会科学计量分析具有重要的推动价值。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于，欧洲各国青年就业数据来源庞杂、统计口径不一，导致跨国家与跨时间序列比较分析中常面临数据碎片化与可比性不足的困境。ILOSTAT虽已依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调，但部分指标仍存在因方法论修订或调查更替而产生的序列断裂（如字段note_indicator所示），且观测状态标记为不可靠（'Unreliable'）的数据点亦需审慎处理。在构建过程中，团队需从ILOSTAT REST API逐指标批量获取数据，仅保留欧洲ISO3国家代码对应的子集，并处理多源数据中同一国家与年份的'最佳来源'选择逻辑，同时将原始宽表结构重塑为包含性别、年龄段、经济活动分类等多重维度的标准长格式表，最终以Parquet格式统一封装，以支持一键式机器学习的加载与探索。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了国际劳工组织ILOSTAT数据库中欧洲39个国家1991至2025年间按性别、年龄和经济活动分类的青年就业人数（以千计）的年度观测值，共计超过34万条记录。在劳动经济学与公共政策研究领域，它被广泛用于构建时间序列模型与面板数据回归，以分析青年劳动力市场的结构性变迁。研究者常利用该数据集进行跨国的青年就业率趋势比较，或结合宏观经济指标探讨性别、年龄组别与经济部门交互作用下的就业弹性，进而揭示不同欧洲国家在青年就业促进政策上的差异化效果。

解决学术问题

该数据集有效回应了青年就业领域中长期存在的多维异质性研究难题。通过提供粒度精细的性别、年龄分层与经济部门交叉分类，它使得学者能够突破传统总量分析的局限，深入探究特定人口子群体在不同产业中的就业表现。这一数据基础支撑了关于青年劳动力市场脆弱性、代际就业机会不平等以及经济周期对青年就业冲击非对称效应的实证研究。其广泛的时间跨度与国别覆盖更助力于面板数据分析，从而识别出影响青年就业的长期结构性因素与制度性驱动机制，为欧洲乃至全球的青年就业政策评估提供了可靠的经验证据。

衍生相关工作

该数据集衍生出的一系列经典工作涵盖了从描述性统计到因果推断的多个层次。基于该数据，研究者构建了欧洲青年就业的多维指数，并开发了预测经济衰退对青年群体就业冲击的预警模型。一些工作围绕性别与年龄的交叉效应展开，揭示了女性青年在服务产业就业中的优势获得与制造业中的结构性排斥。此外，若干面板数据研究利用该数据集检验了最低工资政策、积极劳动力市场计划以及教育扩招对青年就业的动态影响。这些衍生研究不仅深化了对欧洲青年劳动力市场运行规律的理解，也为ILO与其他国际机构制定以证据为基础的青年就业战略提供了方法论范例与分析基础。