electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-rt-share-of-children-engaged-in-economic-activity-by

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲童工经济参与情况数据。具体记录了1995年至2025年间18个欧洲国家的1,744个观测值，核心指标为按性别、年龄和城乡地区划分的儿童参与经济活动比例（%）。数据按性别（总计、男性、女性）、年龄组和城乡地区进行细分，涵盖了童工参与率的时间序列数据。数据集通过ILOSTAT REST API获取，经过标准化处理，包含国家代码、数据来源、指标代码、观测年份、观测值及数据质量标志等字段。数据主要用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，适用于研究欧洲童工趋势和政策分析。This dataset contains child labour data from the International Labour Organizations ILOSTAT database for Europe. It includes 1,744 observations across 18 European countries from 1995 to 2025, focusing on the indicator Share of children engaged in economic activity by sex, age and rural/urban areas (%). The data is disaggregated by sex (total, male, female), age groups, and rural/urban areas, providing time-series information on child labour participation rates. Sourced directly from the ILOSTAT REST API and harmonized using International Conference of Labour Statisticians definitions, the dataset includes fields such as country codes, data sources, indicator codes, observation years, values, and quality flags. It is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, suitable for analyzing child labour trends and policy impacts 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统计数据库，通过REST API接口直接获取特定指标（CLD_XSNA_SEX_AGE_GEO_RT）的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域筛选后构建而成。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理，确保跨国家与年度数据的可比性。数据集中每个观测值均附有来源标识（source.label列），以维持完整的可追溯性。最终由Electric Sheep Europe团队整合为机器就绪（ML-ready）的Parquet格式数据集，发布于HuggingFace平台。

特点

此数据集聚焦于欧洲18个国家中儿童参与经济活动的比例，按性别（男性、女性、总计）、年龄（如15-17岁）及城乡地域（国家、城市、农村）进行精细拆解，涵盖1995年至2025年间共计1,744个年度观测值。数据包含一个核心指标，辅以观测状态标记（如‘不可靠’）、序列中断注释等元数据列，以警示数据质量与潜在偏误。其多维分类架构使用户能够灵活分析不同群体间的差异，而统一的ISO国家代码与标准化字段命名则显著降低了跨数据源整合的复杂度。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载该数据集，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型使用场景包括筛选特定国家的数据（如df[df['ref_area'] == 'DEU']提取德国观测值）、对单一指标按时间排序后绘制时间序列趋势图，或利用pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，以支持面板数据分析或回归建模。数据集的标注任务涵盖表格分类、回归与时间序列预测，适用于劳动经济学、儿童福祉监测及可持续发展目标（SDG）相关的定量研究。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动市场治理中的顽疾，长期阻碍着儿童教育权的实现与代际贫困的消解。国际劳工组织（ILO）作为该领域的权威机构，通过其ILOSTAT数据库持续追踪各国童工现象的动态演变。在此背景下，Electric Sheep Europe团队于2025年基于ILO官方API，将欧洲范围内18个国家自1995年至2025年间关于儿童经济活动参与率的观测数据重新封装为结构化数据集。该数据集中包含1,744条观测记录，聚焦于性别、年龄与城乡区域三个核心维度，旨在为政策制定者与研究者提供高颗粒度的面板数据，以揭示欧洲童工问题的时空分布规律与结构性特征，进而推动联合国可持续发展目标中关于消除童工的具体议程。

当前挑战

在领域问题层面，该数据集所锚定的核心挑战在于如何准确量化并解析欧洲发达国家与转型经济体中童工现象的隐蔽性与复杂性——不同于传统认知中的大规模强迫劳动，欧洲的童工更多体现为家庭经济活动中非正规、季节性或低强度的参与形式，其统计口径的界定（如“经济活动”与“儿童”年龄阈值）在国际间存在显著差异。构建过程中的挑战则集中于数据同化与质量保障：ILOSTAT原始数据虽经ILO统一协调，但各国调查方法（如劳动力调查与行政记录）及其标志位（如“不连续序列”与“方法修订”）的参差性要求重新封装时对观测值进行严格的异质性标注，同时需处理部分国家样本量稀疏（如白俄罗斯仅45条记录）与时间序列非均衡性带来的统计推断偏误。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与儿童福祉研究领域，europe-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-rt-share-of-children-engaged-in-economic-activity-by数据集为学者提供了欧洲18国跨越三十年（1995至2025年）的儿童经济活动参与率面板数据。研究者常利用该数据集构建时间序列模型或面板数据分析框架，探究不同性别、年龄层及城乡地域维度下儿童劳动参与率的动态变迁趋势，从而描绘欧洲地区童工现象的时空演变图景。

实际应用

在实际应用中，该数据集被国际组织与政策制定机构用于监测联合国可持续发展目标8.7（立即采取有效措施禁止和消除童工）的区域进展。各国劳动部门借助其中的城乡细分数据，精准定位童工高发的地理区域与脆弱群体，从而设计差异化的教育扶持与社会保护干预措施。此外，非政府组织可基于性别与年龄分层数据，评估社区减贫项目对降低儿童经济参与率的实际成效，并优化资源投放优先级。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出一系列标志性研究：学者基于面板数据构建了欧洲童工风险预警模型，将宏观经济变量（如GDP增长率、失业率）与儿童劳动参与率关联，提出周期性经济波动对童工现象的放大效应。另有工作利用性别与地理维度交叉分析，揭示了农村女童在非正规经济活动中被严重低估的隐性劳动贡献。此外，结合教育统计数据的复合分析，量化验证了义务教育年限延长对降低15至17岁青少年经济活动参与率的干预效果，成为社会保障政策评估的经典范例。