electricsheepeurope/europe-ilo-une-3une-sex-age-edu-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-education-thousa

该数据集包含欧洲39个国家1987年至2025年期间按性别、年龄和教育程度划分的青年失业统计数据，共计48,345个观测值。核心指标为UNE_3UNE_SEX_AGE_EDU_NB，表示按性别、年龄和教育程度划分的青年失业人数（以千为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Europe重新打包处理，以方便机器学习使用。数据集包含详细的元数据列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄和教育程度分类、观测年份、观测值、观测状态标志以及相关注释。数据按性别（总计、男性、女性）等多个维度进行细分，并包含数据质量说明，如年度频率、最佳来源选择原则等。This dataset contains 48,345 observations of youth unemployment statistics across 39 European countries from 1987 to 2025, disaggregated by sex, age, and education. The core indicator is UNE_3UNE_SEX_AGE_EDU_NB, representing youth unemployment by sex, age and education in thousands. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Europe for machine learning readiness. The dataset includes detailed metadata columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age and education classification, observation year, observed value, observation status flags, and related notes. Data is disaggregated across dimensions like sex (total, male, female) and includes data quality caveats such as annual frequency and best-source selection principles.

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，依托其REST API接口直接采集了标识为UNE_3UNE_SEX_AGE_EDU_NB的指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行严格筛选。原始数据经由ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与微数据整合，确保了跨国家、跨时期的可比性。Electric Sheep Europe团队对数据进行重新封装，将异构的原始记录转换为结构化的Parquet格式，并附带了统一的schema，以便于机器学习场景下的直接调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，使用`load_dataset()`函数即可将数据以Pandas DataFrame格式导入，便于后续分析。典型应用包括按国家筛选子集以进行国别研究，按时间序列绘制特定指标的演变趋势，或通过透视表操作构建国家×年份的矩阵以进行面板数据分析。数据集的设计充分考虑了表格分类、回归及时间序列预测等任务的需求，为劳动经济学领域的定量研究提供了便捷的数据基础。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场日益复杂的背景下，青年失业问题作为衡量社会经济健康与代际公平的关键指标，受到国际组织与学术界的广泛关注。该数据集由国际劳工组织（ILO）于其ILOSTAT统计数据库中创建，并由Electric Sheep Europe于2025年重新整合发布，聚焦欧洲39个国家1987年至2025年间按性别、年龄与教育程度细分的青年失业数据，共计48,345条观测。核心研究问题在于通过结构化的多维度分类，揭示青年失业在人口与社会经济因素交互作用下的演变规律，为政策制定者与研究人员提供可跨时间与跨国比较的规范化数据基础。该数据集因其整合了ILO官方协调的微观调查数据并遵循国际劳动统计学家会议（ICLS）定义，已在劳动经济学、社会分层与公共政策领域成为研究欧洲青年劳动力市场动态的重要资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，青年失业率常因统计口径、分类标准与数据来源的差异而难以进行跨国与跨时期比较，传统聚合数据无法有效揭示性别、年龄与教育水平等结构性因素对失业的影响。构建过程中面临的挑战包括：ILOSTAT原始数据来自各国劳动力调查、行政记录等多源异构渠道，数据质量参差不齐，存在观测状态标记为“不可靠”或“临时性”的记录；多源数据在部分国家与年份存在冲突，需依赖ILO选取“最佳来源”；此外，指标细分维度（如教育水平分类）在不同国家间的定义不尽标准，需通过注释字段加以说明，增加了数据清洗与对齐的复杂性。

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，该数据集最为经典的应用场景是分析欧洲青年失业率的长期演变趋势。通过跨越1987年至2025年的近五万条观测记录，研究者得以构建包含性别、年龄与教育程度三维度的失业率面板数据，从而精准刻画不同社会群体在劳动力市场中的脆弱性差异。例如，可借助时间序列模型与固定效应回归，揭示经济周期转换期间青年失业率的非对称响应模式。

解决学术问题

该数据集的核心学术贡献在于破解了欧洲青年失业现象中教育回报率与性别鸿沟的量化难题。传统研究常受限于单一国家或短期样本，难以排除制度与文化异质性的干扰。此数据通过ILO严格统一的统计标准，使跨国比较成为可能，进而支持对最低工资制度、职业教育体系与劳动力市场刚性等结构性因素的因果推断。其影响在于为《欧洲青年保障计划》等政策评估提供了可靠的经验基石。

实际应用

在实际应用层面，该数据集深度赋能了国际组织与各国劳动部门的决策支持系统。例如，欧盟委员会可据此实时监测成员国青年失业率的动态变化，识别出那些教育水平与失业率脱钩的异常区域，从而精准调配“青年就业倡议”资金。同时，非营利机构也能利用其中的性别与年龄细分数据，设计针对性的职业培训计划，帮助低学历女性等弱势群体更顺畅地融入劳动市场。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场结构深刻变革的背景下，青年失业问题已成为欧洲经济社会政策的核心关切。该数据集基于国际劳工组织ILOSTAT权威统计体系，整合了39个欧洲国家逾四十八万条观测数据，覆盖1987至2025年间按性别、年龄及教育程度细分的青年失业率指标，为实证分析欧洲劳动力市场结构性错配、教育回报率变迁以及代际就业不平等提供了宝贵的高频面板数据。当前前沿研究方向聚焦于利用该数据集训练时序预测模型以预警区域失业波动，结合多维度分类特征探究教育与技能对青年就业韧性的异质性影响，以及借助可解释机器学习方法揭示性别、年龄与教育水平交互作用下长期失业概率的动态演化路径，这类研究对制定精准化青年就业促进政策与优化欧洲人力资本配置具有深远的现实意义。