electricsheepeurope/europe-ilo-une-3une-sex-age-dur-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-duration-thousan

这是一个关于欧洲青年失业的表格数据集，包含55,426个观测值，涵盖39个欧洲国家，时间跨度为1983年至2025年。数据指标为青年失业按性别、年龄和持续时间细分（千人数），源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Europe重新打包。数据集提供了按国家、年份、性别、年龄组和失业持续时间细分的失业人数统计，用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据以年度频率发布，经过ILO使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，并包含数据来源和质量注释。This dataset contains 55,426 observations of youth unemployment data across 39 European countries, spanning from 1983 to 2025. It focuses on the indicator Youth unemployment by sex, age and duration (thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Europe. The data provides disaggregated statistics on unemployment numbers by country, year, sex, age groups, and unemployment duration, suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. Data is published at annual frequency, harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, and includes source and quality annotations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库直接提取而来，通过调用其REST API接口获取指标编码为UNE_3UNE_SEX_AGE_DUR_NB的原始数据，并依据欧洲39国的ISO3国家代码进行地域筛选。Electric Sheep Europe团队在此基础上对数据进行重新封装与标准化处理，将来自各国劳动力调查、家庭收入调查等不同来源的微观数据按照国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行统一整合，最终生成包含55,426条观测记录的结构化表格数据集，涵盖了1983年至2025年间的时间跨度。

特点

本数据集聚焦于欧洲青年失业问题，以千人计量单位呈现按性别、年龄段和失业时长维度细分的失业人数。数据包含丰富的分类变量，如性别分为总计、男性和女性三类，年龄则采用青年分段的分类标准（如15-29岁），失业时长亦区分为总计和具体时长区间。每条记录均附有数据来源标识、观测状态标记（如临时性或不可靠）以及系列断裂、方法修订等注释信息，便于用户评估数据质量并进行追溯核查。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载该数据集，调用load_dataset函数即可获取训练集格式的数据，并利用to_pandas方法转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型使用场景包括按国家筛选数据以进行单一国家的失业趋势分析，按指标和时间排序后绘制时间序列图表观测青年失业的演变规律，以及利用透视表功能构建以年份为行、国家为列的矩阵数据框，从而支持跨国的比较研究与面板数据建模。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场研究中，青年失业问题一直是政策制定者与学术界关注的焦点，尤其是在经济周期波动与结构性转型交织的欧洲地区。该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门依托其核心数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Europe于2025年重新整理发布，涵盖了1983年至2025年间39个欧洲国家的55,426条观测记录，聚焦于按性别、年龄和失业时长细分的青年失业人数（单位：千人）。作为ILO在劳动统计领域长期努力的结晶，该数据集以统一的方法论整合了各国劳动力调查的微观数据，为跨国比较与时间序列分析提供了坚实的数据基础，在评估欧洲青年就业政策效果、揭示失业的性别与代际不平等特征方面发挥着不可替代的作用。

当前挑战

该数据集所面对的领域核心挑战在于如何精准刻画并解释青年失业在性别、年龄与持续时长三个维度上的复杂交互模式，例如短期失业与长期失业的内在转化机制及其对青年群体劳动参与率的异质性影响。在构建层面，数据整合面临多重难题：首先，各国劳动力调查的统计口径与时间跨度存在差异，尽管ILOSTAT通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，但数据来源的标注（如“来源”列中的调查类型）仍需仔细审查；其次，部分观测值带有“不可靠”或“预估”等状态标记，且存在因方法论修订导致的序列断裂（如“注释_指标”列所示），这对时序建模与趋势推断构成了干扰；此外，数据年度频率的限制与部分国家早期年份的稀疏性，进一步增加了细粒度分析的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动力市场研究的广袤图景中，该数据集凭借其跨越1983年至2025年的漫长时序、涵盖39个欧洲国家的广泛地理覆盖，以及对青年失业率按性别、年龄与失业持续时长进行的精细化拆解，成为探究欧洲青年就业困境的珍贵资源。其最经典的使用方式是作为时间序列预测任务的基础素材，研究者可借助历史观测值构建自回归模型或基于深度学习的长短期记忆网络，以揭示青年失业率的演化规律。同时，该数据集也是表格分类与回归分析的理想选择，例如利用性别、年龄组别和国别等特征预测特定年份的失业人数，为理解劳动力市场的结构性差异提供了可量化的实证基础。

解决学术问题

该数据集精准回应的核心学术问题在于，如何跨越国家与时间的边界，系统性地量化并比较欧洲各国青年在劳动力市场中的不平等处境。传统研究往往受限于单一国家或短期样本，难以捕捉多维度交叉影响下的失业动态。此数据集通过国际劳工组织的权威统计框架，将性别、年龄阶层与失业持续时长纳入统一分析视角，使得研究者能够突破数据壁垒，探讨诸如女性青年是否比男性面临更长的失业期、南欧与北欧国家在青年失业抗逆性上的异同，以及经济周期对不同年龄层冲击的非对称性等深层议题。其意义在于为劳动力经济学、公共政策评估与社会分层研究提供了高度可复现的跨国家比较证据，推动了从描述性分析向因果推断的范式跃迁。

衍生相关工作

依托于这一稠密且标准化的数据结构，学术界与工业界已衍生出一系列富有影响力的工作。经典研究方向包括构建多国别青年失业率的领先指标与预警系统，通过融合宏观经济变量与政治周期因素，开发出能够提前若干年预报失业率波动的混合模型。另有一些工作专注于劳动力市场性别隔离的纵向研究，利用此数据集中的性别分类信息，结合教育成就与职业分布数据，揭示了欧洲女性青年在就业市场复苏阶段面临的滞后效应。在方法学上，该数据集推动了面板数据分析技术的进步，例如采用带有多层固定效应的动态面板模型，以剥离国家异质性与时间趋势对失业持续期的干扰，为理解青年从学校到工作的过渡障碍提供了更洁净的因果识别策略。