electricsheepeurope/europe-ilo-eip-3wap-sex-age-stu-rt-youth-inactivity-rate-by-sex-age-and-school-attend

该数据集包含39,433个观测值，涉及其他劳动力利用不足指标，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1983年至2025年，涵盖1个独特指标：按性别、年龄和学校出席状态划分的青年非活动率（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家。数据集为表格形式，包括国家代码、指标、性别、年龄、学校出席状态、年份、观测值等列，用于分析和预测青年劳动力市场情况。This dataset contains 39,433 observations of Other measures of labour underutilization data across 39 Europe countries, spanning 1983–2025, covering 1 distinct indicator: Youth inactivity rate by sex, age and school attendance status (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Europe. It is in tabular format with columns such as country code, indicator, sex, age, school attendance status, year, and observed value, intended for analysis and forecasting of youth labor market trends.

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）的ILOSTAT数据库，通过REST API直接提取指标代码为EIP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。数据经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，其来源在source.label字段中标注以保持可追溯性。最终由Electric Sheep Europe重新封装为Parquet格式，共计39,433条观测记录，覆盖39个欧洲国家，时间跨度从1983年至2025年。

特点

该数据集聚焦于一项核心指标——按性别、年龄和就学状况划分的青年不活动率（百分比），提供了高维度的细分维度，包括性别（总计、男性、女性）、年龄组段（如15-29岁）以及就学状态（总、在学等）。数据以年度频率呈现，并通过ref_area、time、sex、classif1、classif2等多列实现灵活探索。值得注意的是，数据集中包含了表示数据质量与序列断裂的注释信息，如obs_status和note_indicator，为用户评估数据可靠性提供了透明依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace datasets库的一行代码load_dataset()快速加载数据，并直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。推荐的使用场景包括：按国别筛选进行单一国家的时间序列分析，针对青年不活动率指标按年份排序并可视化其趋势，或利用数据透视表构建国家×年份的矩阵面板数据。该数据集特别适用于欧洲劳动经济学中的劳动力未充分利用研究、政策评估以及跨国家比较的时间序列建模任务。

背景与挑战

背景概述

青少年失業與不充分就業問題長期以來是勞動經濟學與社會政策研究的核心議題，尤其在全球經濟波動與勞動市場結構性轉型加劇的背景下，精準量化年輕群體的勞動力邊緣化狀態至關重要。由國際勞工組織（ILO）統計部門管理、經Electric Sheep Europe於2025年重新封裝的「europe-ilo-eip-3wap-sex-age-stu-rt-youth-inactivity-rate-by-sex-age-and-school-attend」資料集，收錄了1983年至2025年間39個歐洲國家共39,433筆觀測值，聚焦於按性別、年齡及在學狀態劃分的青年不活躍率。該資料集源於ILOSTAT資料庫——全球勞動統計的權威來源，透過諧調各國勞動力調查微觀數據，為跨國比較與時間序列分析提供了標準化基礎，在勞動力市場監測、性別差異研究及教育政策評估等領域產生了深遠影響，尤其填補了過去針對青年「不活躍」而非單純「失業」之測量空白。

当前挑战

該資料集所應對的核心領域挑戰在於，傳統失業率指標往往低估青年群體的真實勞動邊緣化程度，因為許多青年因求學、喪志或其他結構性障礙而退出勞動力市場，導致其「不活躍」狀態被忽略。ILO藉由EIP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT指標，按性別、年齡層（15-29歲區間）及教育參與狀態細分，提供了更精細的描繪工具，但構建過程中遭遇多重阻礙：各國勞動力調查的問卷設計、抽樣方法及分類標準不統一，需依賴ILO根據國際勞動統計會議定義進行複雜的數據諧調；部分觀測值因來源多樣而需取用「最佳來源」以確保一致性；時間序列中因方法論修正或調查斷層產生的標記（如“Break in series”）亦增加了數據使用的謹慎需求，凸顯跨國比較資料在聚合時於精確性與可比性之間的永恆張力。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共政策研究领域，该数据集最经典的应用场景是分析欧洲青年群体在性别、年龄及在校状态多维交叉下的不活动率演变规律。研究人员可借助其覆盖39国、横跨1983至2025年的长时序面板数据，构建固定效应模型或随机效应模型，以揭示不同国家青年劳动力市场参与度的结构性差异。同时，该数据集也被广泛用于时间序列预测研究，通过ARIMA、Prophet或深度学习模型对青年不活动率进行短期与中期预测，为政策制定者提供前瞻性依据。此外，分类与回归任务中，其丰富的分类变量（如性别、年龄分层）可作为特征工程的基础，用于探索社会经济因素与青年失业或失学状态的关联性。

衍生相关工作

该数据集已衍生出一系列具有影响力的学术与政策研究工作。在学术层面，多项研究基于此数据构建了欧洲青年不活动率的空间计量模型，揭示了邻近国家间劳动力市场的溢出效应；亦有学者将其与教育微观数据融合，量化了在校状态对青年就业韧性缓冲作用的跨年龄差异。方法论方面，该数据集催生了针对稀疏时间序列的插补算法与多源异构数据对齐策略的改进工作。在政策领域，欧洲委员会的青年就业趋势报告频繁引用该数据，支持其关于强化职业教育培训体系的政策建议。此外，该数据集还激发了预训练表格模型（如TabPFN）在劳动力经济学领域的验证工作，推动了机器学习方法与经典因果推断框架在劳动市场分析中的交叉融合。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，欧洲青年劳动力市场的结构性问题成为社会政策与经济研究的焦点。该数据集聚焦于欧洲39国1983至2025年间按性别、年龄及就学状态划分的青年不活跃率，为量化分析教育参与、性别差异与劳动市场吸纳能力之间的动态关联提供了关键支撑。前沿研究方向正倾向于利用该长时序面板数据构建预测模型，以捕捉后疫情时代青年“NEET”现象（未就业、未就学、未受训）的演变趋势，并评估各国积极劳动力市场政策与教育改革对青年就业韧性的异质性影响。此外，结合ILO统计标准的统一性，该数据集为跨国比较研究中的内生性处理与因果推断奠定了坚实的数据基础，有助于揭示社会经济不平等如何通过年龄与性别维度代际传递，对制定包容性增长战略具有深远意义。