electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-rural-urban

这是一个关于欧洲童工统计的数据集，包含按性别、年龄和城乡地区划分的就业儿童数量（以千计）的观测数据。数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Europe重新打包发布。它覆盖了18个欧洲国家（如奥地利、斯洛文尼亚、匈牙利等），时间跨度为1995年至2025年，包含1,745个观测值。核心指标为CLD_XSNA_SEX_AGE_GEO_NB，即按性别、年龄和城乡地区划分的就业儿童数量（千计）。数据提供了年度频率的统计，并包含国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组（如15-17岁）、地区类型（如全国）、观测年份、观测数值以及数据质量标志（如不可靠、临时数据）等详细信息。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究欧洲童工问题提供机器学习就绪的数据支持。This is a dataset on child labour statistics in Europe, containing observations of the number of children in employment (in thousands) disaggregated by sex, age, and rural/urban areas. The dataset originates from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database and has been repackaged by Electric Sheep Europe. It covers 18 European countries (e.g., Austria, Slovenia, Hungary, etc.) spanning the years 1995 to 2025, with 1,745 observations. The core indicator is CLD_XSNA_SEX_AGE_GEO_NB, which stands for Children in employment by sex, age and rural / urban areas (thousands). The data provides annual frequency statistics and includes details such as country codes, indicator codes, sex disaggregation (total, male, female), age groups (e.g., 15-17), area types (e.g., national), observation year, observed values, and data quality flags (e.g., unreliable, provisional). The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, aiming to provide machine-learning-ready data for researching child labour issues in 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ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API接口直接采集指标代码为CLD_XSNA_SEX_AGE_GEO_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等微观数据进行系统整合与标准化处理，数据来源在source.label字段中予以明确标注，确保了数据的可追溯性与国际可比性。最终由Electric Sheep Europe团队重新打包为HuggingFace数据集，涵盖1995年至2025年间18个欧洲国家的1,745条观测记录。

使用方法

通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数即可一键加载该数据集至内存，并转换为Pandas DataFrame进行后续处理。用户可依据ref_area字段筛选特定国家的子集，结合indicator字段提取单一指标的时间序列，利用matplotlib等可视化库进行时序图绘制。同时，借助pivot_table方法能够轻松构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于跨国家面板数据分析。数据集的标准化架构使其无缝融入机器学习工作流，适用于表格分类、回归及时间序列预测等任务，为欧洲儿童劳动研究提供了便捷的数据接口。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）创建，由Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台，旨在为欧洲18个国家1995至2025年间按性别、年龄和城乡区域划分的儿童就业数据提供标准化、机器可读的表格化资源。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT通过整合国家劳动力调查、住户收入调查及行政记录等多元数据，对儿童劳动这一关键社会议题进行跨时空计量，为政策制定者、研究人员及可持续发展目标（SDGs）相关研究提供了可靠的数据基础。该数据集聚焦于核心指标“儿童就业人数（千）”，其精细的分类维度（性别、年龄段、城乡属性）使其成为分析欧洲儿童劳动趋势、地区差异及代际变迁的独特工具，对劳动经济学、发展研究及社会政策领域具有显著参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于儿童劳动数据的稀缺性与高度异质性：儿童就业的界定标准（如国际劳动统计学家会议ICLS定义）在不同国家间存在差异，且数据收集频率、调查质量参差不齐，导致跨文化比较与时间序列分析面临严峻挑战。在构建过程中，ILO需处理来自18个国家的多源调查数据，化解由于方法修订、来源变更或样本局限性带来的断裂与不一致性（如数据质量注释中的“Break in series”标记），同时确保城乡、性别和年龄分层在缺失值存在时仍能维持结构性完整。此外，数据集仅包含年度频率观测，无法捕捉季度或月度波动，且“最佳来源”选择策略可能在多源并存时引入潜在偏差，这些均对后续建模与推断构成了数据质量上的制约。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了1995至2025年间18个欧洲国家儿童就业的观测数据，按性别、年龄及城乡地域维度进行精细划分，是研究欧洲儿童劳动现象不可或缺的量化资源。学界常利用其丰富的时间序列特性，构建面板数据模型以追踪特定国家或地区儿童就业率的长期演变轨迹，或借助其分层特征探究性别与地理空间对儿童参与经济活动的交互影响。此外，该数据集亦被广泛用于训练机器学习分类与回归模型，以预测不同社会经济背景下儿童劳动的发生概率，为劳动经济学和人口统计学领域的实证研究提供了坚实的数据基石。

解决学术问题

在学术层面，该数据集有效回应了儿童劳动研究中长期存在的数据碎片化与跨国可比性不足的难题。通过国际劳工组织（ILO）标准化的指标体系和统一的统计口径，研究者得以克服国别调查差异，精准刻画欧洲区域儿童就业的分布格局与动态变化。这为解决诸如城镇化进程对儿童劳动参与的影响、性别不平等在早期就业中的体现、以及不同年龄段儿童劳动模式的异质性等核心学术问题提供了可能。其意义在于，推动儿童劳动研究从描述性分析迈向因果推断与预测建模，为制定证据驱动的儿童保护政策奠定了方法论基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、各国劳动部门及非政府机构提供了关键的决策支撑。政策制定者可依据其中按城乡地域分解的数据，识别出儿童劳动问题的高发区域，从而优化监管资源的配置与干预措施的靶向性。同时，数据集中关于性别维度的信息有助于设计更具包容性的反童工项目，确保女童与男童均能获得平等的受教育机会。此外，该数据集还能服务于企业社会责任评估与供应链风险筛查，帮助跨国企业识别并规避其运营网络中潜在的童工雇用风险，促进全球供应链的合规与可持续发展。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，国际劳工组织（ILO）利用ILOSTAT数据库中的儿童就业数据，推动了对欧洲地区童工现象的时空动态与结构性成因的量化分析。依托该数据集覆盖18个欧洲国家、横跨1995至2025年的时序观测，研究者得以结合性别、年龄及城乡维度，深入探讨不同社会经济背景下童工分布的非均衡特征。当前前沿方向聚焦于将此类高分辨率统计与可持续发展目标（SDG）中的体面劳动指标相衔接，通过时间序列建模与空间计量方法，揭示童工规模随政策干预和经济波动的演变规律。该数据为评估欧盟范围内反童工立法的实效性、识别脆弱群体聚集区域以及优化资源配置提供了实证基础，其对劳工权益保障与社会公平议题的支撑意义尤为深远。