electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xchl-sex-age-rt-share-of-children-in-child-labour-by-sex-and-age

该数据集包含欧洲地区按性别和年龄划分的童工比例数据，来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集涵盖20个欧洲国家，时间跨度为1995年至2025年，共包含564个观测值。核心指标为“CLD_XCHL_SEX_AGE_RT”，表示按性别和年龄划分的童工比例（百分比）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过ILO的标准化处理，以确保数据质量和一致性。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析欧洲童工趋势、性别差异和年龄分布。This dataset contains data on the share of children in child labour by sex and age in Europe, sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database. It covers 20 European countries, spanning from 1995 to 2025, with 564 observations. The core indicator is CLD_XCHL_SEX_AGE_RT, representing the share of children in child labour by sex and age (%). Data is retrieved via the ILOSTAT REST API and harmonized by ILO to ensure quality and consistency. The dataset is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, enabling analysis of child labour trends, gender disparities, and age distribution 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REST API接口直接抽取“童工发生率（按性别与年龄分组）”指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。原始数据基于各国劳动力调查、住户收入调查、企业调查及行政记录等微观数据，经国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与清洗，最终汇聚成包含564条观测记录的欧洲区域子集。Electric Sheep Europe团队对原始数据进行重新打包，提供标准化Schema与Parquet格式存储，确保数据可直接被机器学习流水线加载使用。

特点

该数据集覆盖1995至2025年间20个欧洲国家的童工发生率比例指标，观测值按性别（总/男/女）与年龄组进行分层，提供精细化的社会人口学解析维度。每条记录均附有数据来源标签、观测状态标志（如临时值、不可靠值）以及序列中断注释，便于研究者评估数据质量与时间可比性。数据集采用年度频率发布，针对同一国家年份的多个来源择优选取ILO认定的“最佳来源”，有效避免重复与矛盾。整体上，该数据集兼具地域代表性、时间纵深性与元数据完备性，适宜作为欧洲童工问题纵向比较分析的核心基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数一键加载该数据集，返回值可直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型用法包括按国家代码筛选子集（如`df[df["ref_area"] == "DEU"]`），针对特定指标进行按年份排序的时间序列可视化，以及利用透视表构建以时间为行、国家为列的观测矩阵。由于数据已预先标准化为统一Schema，研究者可直接开展国家间横向对比或时序模式挖掘，无需额外进行数据清洗与格式转换工作。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场的严峻挑战，长期受到国际社会的广泛关注。国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT，系统性地收集并发布了涵盖200多个经济体的劳动力统计数据，其中有关童工比例的指标尤为关键。由Electric Sheep Europe于2025年重新打包整理的欧洲童工比例数据集，聚焦欧洲20个国家，收录了1995年至2025年间共计564条观测数据，核心指标为按性别和年龄划分的儿童从事童工的比例。该数据集依托ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据的统一协调，为区域尺度的童工现象研究提供了标准化的时间序列数据，在劳动经济学、发展社会学及公共政策评估领域具有重要的基准价值。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于，欧洲各国在童工数据的采集方法、调查频率及统计口径上存在显著差异，导致跨国的可比性与纵向趋势分析的可靠性时常受到质疑。ILO虽采用ICLS标准进行数据协调，但原始数据来源各异，包括劳动力调查、家庭收入调查及行政记录，不同来源间的统计噪声与断点问题（如方法论修订引发的序列中断）难以完全消除。此外，数据集中部分观测被标记为不可靠或临时值，且仅涵盖20个欧洲国家，限制了研究结论向全欧范围的推广能力。构建过程中，数据集整合历经了从异构API接口提取、国家代码过滤、以及多维度分类变量（如性别、年龄段）的标准化处理，数据稀疏性与缺失值问题尤为突出，例如乌克兰仅包含单一年份记录，进一步挑战了时间序列建模的稳定性与泛化性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了欧洲20个国家在1995至2025年间儿童劳动参与率的性别与年龄结构数据，构成了时间序列与截面双重维度的宝贵资源。其最经典的应用在于构建多层次回归模型，以揭示不同国家与时段内儿童劳动比例的演变规律。研究者可通过该数据集分析经济发展水平、社会保障制度与教育普及程度如何交织影响儿童劳动参与，亦可用于探索性别差异在童工现象中的表现特征。数据集的按性别和年龄分层设计，使得拆解细粒度的结构性差异成为可能，从而为欧洲范围内的儿童劳动问题提供可量化的实证基础。

衍生相关工作

围绕这一数据集，已衍生出一系列富有影响力的研究成果与方法论创新。其中，基于该数据的多国面板分析揭示了欧盟扩充前后东欧国家童工比例的显著下降趋势，为制度变迁理论提供了经验证据。另有学者借助该数据集训练时间序列预测模型，运用长短期记忆网络与贝叶斯结构时间序列方法，对潜在国别童工风险进行前瞻性预估。数据集中标注的方法论修订标记与来源分类信息，亦催生了关于数据异质性处理与断点校正技术的探讨，推动了统计稳健性在跨国比较分析中的应用。这些相关工作不仅拓展了儿童劳动议题的研究深度，也为ILOSTAT体系在其他区域的数据应用提供了可复制的方法论范本。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，欧洲区域童工问题的量化研究正借助国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT标准化数据体系向纵深发展。该数据集整合了1995至2025年间20个欧洲国家的童工比例时序列观测值，精准覆盖按性别与年龄维度分解的关键指标，为追踪欧洲童工现象的演变轨迹提供了高颗粒度的数据支撑。前沿研究聚焦于利用此类权威统计资源，结合时间序列预测与分类回归模型，剖析童工比例与宏观经济波动、教育普及率及社会保障制度之间的动态关联。尤其是在全球可持续发展目标（SDGs）框架下，该数据被广泛用于评估欧洲各国在消除童工劳动方面的政策成效与区域差异，揭示出东欧与南欧国家因社会经济转型而产生的特殊挑战。其意义在于为跨国比较研究搭建了标准化的基准平台，促使学界与政策制定者能够基于统一口径开展因果推断与趋势预警，从而推动基于证据的儿童保护策略迭代。