electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-cct-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

这是一个关于欧洲青年未就业、未受教育或未培训（NEET）比例的数据集，按性别和公民身份细分。数据集包含6,850个观测值，覆盖37个欧洲国家（如瑞士、荷兰、希腊等），时间跨度为1991年至2025年。核心指标为EIP_NEET_SEX_CCT_RT，表示按性别和公民身份划分的青年NEET比例（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，包含国家代码、年份、指标值、性别分类（总计、男性、女性）、数据来源和质量注释等字段。数据集适用于表格分类、回归分析和时间序列预测任务，旨在为劳动力市场研究和政策分析提供机器学习就绪的数据支持。This dataset contains statistics on the share of youth not in employment, education or training (NEET) in Europe, disaggregated by sex and citizenship. It includes 6,850 observations across 37 European countries (e.g., Switzerland, Netherlands, Greece) from 1991 to 2025. The core indicator is EIP_NEET_SEX_CCT_RT, representing the percentage of youth NEET by sex and citizenship. Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and normalized, with fields such as country codes, year, indicator values, sex classification (total, male, female), data sources, and quality flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, providing machine learning-ready data for labor market research and policy analysis.

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数据库，通过REST API接口直接抽取指标代码为EIP_NEET_SEX_CCT_RT的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行标准化处理，数据来源在source.label字段中予以标记，确保了数据的可追溯性。Electric Sheep Europe团队负责将清洗后的数据重新封装为标准化的Parquet格式，形成包含6,850条观察记录、覆盖37个欧洲国家、时间跨度从1991年至2025年的结构化数据集。

特点

该数据集以‘青年未就业、未受教育或未接受培训的比例（NEET）’为核心指标，按性别和公民身份进行细粒度分层，提供SEX_T（总计）、SEX_M（男性）、SEX_F（女性）三种性别分类。数据结构包含ref_area（国家代码）、time（年份）、obs_value（观测值）等关键字段，并附有观测状态标识（如U表示不可靠）及系列断裂等注释信息，便于用户评估数据质量。数据以年度频率呈现，对于同一国家与年份的多个来源，采用ILO选定的‘最佳来源’以保证一致性，适合进行跨国时间序列分析与面板数据建模。

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至内存，并便捷地转换为Pandas DataFrame格式进行后续分析。典型使用场景包括：按国家代码筛选特定国家数据以进行国别研究；按指标排序构建单一指标的时间序列并可视化；利用pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行横截面或面板数据分析。数据集标签涵盖表格分类、回归与时间序列预测三类任务，适用于青年劳动力市场相关的计量经济学研究、政策评估与机器学习建模。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场日益复杂且青年就业问题备受关注的背景下，国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT，系统收集并整合了各国劳动统计数据。欧洲地区青年既未就业也未接受教育或培训（NEET）的比例，作为衡量青年劳动力市场困境与社会排斥风险的关键指标，长期受到政策制定者与学术界的关注。该数据集由Electric Sheep Europe于2025年重新打包并发布，覆盖37个欧洲国家自1991年至2025年间共6850条观测值，核心指标为按性别与公民身份划分的NEET比率。数据来源于ILOSTAT官方API，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一处理，显著提升了跨国比较的规范性与可靠性，为青年就业政策评估、区域劳动经济学研究及时间序列建模提供了宝贵的实证基础。

当前挑战

该数据集所解决的核心领域问题是如何精准量化欧洲青年在劳动力市场与教育体系中的脱节程度，尤其需要将性别与公民身份等异质性维度纳入分析框架，以揭示移民青年等脆弱群体面临的特殊就业困难。在构建过程中面临的挑战包括：数据来源多元——各国家庭劳动力调查、行政登记等原始数据结构差异显著，ILOSTAT需通过复杂的协调机制统一口径；时间跨度较长且部分国家的统计方法历经修订，例如注释字段中出现的“方法论修订”与“断点”标记，反映了历史数据的一致性问题；此外，部分观测值因样本量不足或统计质量受限被标记为“不可靠”，提示在使用时需谨慎处理数据质量与缺失值，从而确保时间序列建模与跨国比较的稳健性。

常用场景

经典使用场景

作为国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于欧洲青年失学失业状态的核心指标数据集，它被广泛用于监测和比较37个欧洲国家在1991至2025年间青年NEET（未就业、未受教育或培训）比例的演变趋势。研究者可依据性别与国籍维度进行深度分析，利用其时间序列数据结构开展面板数据回归或动态面板模型估计，探究宏观经济社会因素如经济增长、产业政策、教育投入等对青年劳动参与率的影响，成为欧洲青年就业研究领域的标志性基准资源。

衍生相关工作

该数据集孕育了一系列具有深远影响力的学术延伸工作，包括基于机器学习的时间序列预测模型，用以提前预判国家层面的青年NEET波动拐点；以及结合空间计量经济学方法开发出的欧洲青年就业脆弱性热力图，直观呈现了区域间失业风险的溢出效应。还有研究将其与教育投入、技能培训、移民政策等多元数据集交叉融合，构建出多维度的欧洲青年社会融入指数框架，这些衍生工作显著拓展了传统劳动统计数据的分析边界与政策指导价值。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场结构性变革与青年就业危机并存的背景下，该数据集聚焦欧洲37国1991至2025年间青年NEET（未就业、未受教育或培训）比率的性别与公民身份维度差异，为追踪后疫情时代青年职业断层、移民融合困境及性别平等进程提供了关键量化支撑。其前沿研究导向在于：借助ILOSTAT统一方法论下的时序面板数据，可精准剖析欧洲各国青年劳动力边缘化的长期演变轨迹，并揭示因公民身份（本地/移民）引发的就业机会鸿沟——这一议题与2024年欧盟新版移民与庇护公约的落地执行、以及各国青年保障计划（如欧盟青年就业支持强化方案）的政策效果评估息息相关。数据集的高时间分辨率（1991-2025年）与多国可比性，更使其成为构建预测模型、评估结构性干预措施（如数字技能培训、性别配额政策）对青年融入劳动市场动态影响的理想基础，为国际劳工组织推动体面劳动目标的实证研究注入新动能。