electricsheepeurope/europe-ilo-cld-tpop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-thousands

该数据集是一个关于欧洲儿童人口统计的表格型数据集，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。它包含783个观测值，覆盖22个欧洲国家（如阿尔巴尼亚、奥地利、俄罗斯等），时间跨度为1995年至2025年。核心指标为“按性别和年龄划分的儿童人口（千）”（指标代码：CLD_TPOP_SEX_AGE_NB），数据按性别（总计、男性、女性）和年龄组（例如15-17岁）进行细分。数据集提供了国家代码、年份、观测值、数据来源（如劳动力调查）以及质量状态标志等信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据通过ILOSTAT API获取，并经过统一处理以确保一致性，但需注意数据为年度频率，且可能存在序列中断等情况。This dataset is a tabular dataset on child population statistics in Europe, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It contains 783 observations across 22 European countries (e.g., Albania, Austria, Russia), spanning the years 1995 to 2025. The core indicator is Child population by sex and age (thousands) (indicator code: CLD_TPOP_SEX_AGE_NB), disaggregated by sex (total, male, female) and age groups (e.g., 15-17 years). The dataset includes country codes, years, observed values, data sources (e.g., labour force surveys), and quality status flags, making it suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is pulled via the ILOSTAT API and harmonized for consistency, with caveats such as annual frequency and potential breaks in series.

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）的核心统计数据库ILOSTAT，聚焦于欧洲地区按性别和年龄分层的儿童人口统计数据（单位：千）。Electric Sheep Europe团队通过ILOSTAT REST API直接获取原始指标数据，严格筛选出欧洲ISO3国家代码覆盖的22个国家，并对1995年至2025年间的783次观测记录进行整合与重包装。数据经过ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准化流程处理，确保各来源调查微观数据的一致性，同时保留source.label字段以标记数据溯源路径，便于使用者核查每一条观测的数据来源与质量标记。

特点

该数据集以精简但高密度的结构设计为特点，涵盖1个核心指标（CLD_TPOP_SEX_AGE_NB），并提供了性别（sex）和年龄分段（classif1）两个关键维度进行细粒度分析。观测值覆盖22个欧洲国家，时间跨度长达31年，数据频率为年，且包含obs_status等质量标记字段，如实反映数据的中断或修订状态。数据集还展示了丰富的离散维度，如性别分为总、男、女三类，年龄分段示例为15-17岁，为跨国比较、时间序列建模与人口结构研究提供了坚实的数据基础。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，调用load_dataset函数即可快速获取数据并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。示例代码展示了如何按国家筛选（如德国）、对单一指标进行时间序列可视化、以及通过数据透视构建国家×年份矩阵等常见操作。数据加载后，每一行代表一个特定国家、年份、性别和年龄段的观测值，结构清晰，便于开展回归分析、分类任务或时间序列预测。建议在学术引用时标注原始ILO数据源与Electric Sheep Europe的包装版本，以符合CC-BY-4.0许可要求。

背景与挑战

背景概述

童工现象作为全球劳动力市场中的敏感议题，其统计数据的系统性与可获取性长期制约着相关研究的深入。国际劳工组织（ILO）作为该领域的权威机构，其ILOSTAT数据库汇集了来自200余个经济体的劳动力调查与行政记录数据。在此背景下，European ILO CLD TPOP数据集应运而生，由Electric Sheep Europe于2025年基于ILO官方API重新整合发布，聚焦欧洲22国1995至2025年间按性别与年龄划分的童工相关儿童人口数据。该数据集旨在弥合原始官方统计与机器学习应用之间的鸿沟，通过标准化Schema与Parquet格式提供统一的数据接口，为劳动力经济学、社会政策评估及可持续发展目标监测提供了高价值的数据基座。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于童工现象的复杂测量与跨国际比较的标准化问题——不同国家采用的调查方法、年龄分段及统计口径差异显著，ILO虽通过ICLS定义进行协调，但观测值中的'系列间断'标记仍揭示了方法论修订对时间序列一致性的影响。在构建层面，数据清洗需处理来自22国多种调查来源的异质性标注，包括缺失的细分维度列、年度频率与更细粒度数据间的取舍，以及观测状态标签（如'临时'或'不可靠'）带来的不确定性。此外，如何平衡数据版本的追溯性与下游模型的可复现性，也是此类官方统计重包装项目面临的持续性挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的研究版图中，europe-ilo-cld-tpop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-thousands数据集凭借其跨时二十九年、覆盖二十二个欧洲国家的广泛观测记录，成为分析儿童人口结构与童工现象之间关联的基石性数据资源。研究者可借助其对性别与年龄维度的精细划分，构建面板数据模型以探讨经济周期、教育政策与童工发生率之间的动态因果关系，抑或利用时间序列方法描绘特定国家儿童人口规模的演变轨迹。

衍生相关工作

围绕该数据集的衍生工作已催生出一系列具有范式意义的学术探索。研究者利用其构造的欧洲儿童人口基线，拓展了基于代理指标的童工发生率估算模型，并验证了迁移流对留守儿童劳动参与率的非线性影响。另有一些经典工作将其与家庭消费调查数据融合，构建了多国别福利损失评估框架，从而将童工研究从单纯的劳动统计延伸至人力资本代际传递与贫困陷阱理论的前沿疆域。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲地区按性别与年龄分层的人口分布，在儿童劳动监测与可持续发展目标（SDGs）领域具有前沿价值。近期研究热点集中于利用时间序列分析模型（如ARIMA、Prophet）对ILO统一框架下的标准指标（CLD_TPOP_SEX_AGE_NB）进行动态建模，以揭示1995至2025年间22个欧洲国家儿童人口结构的演变规律。结合ILOSTAT对劳动力调查数据的严格规范，研究者可借助该数据集评估儿童劳动现象的宏观遏制成效，并探析性别维度下弱势群体的暴露风险。尤其在欧盟强化儿童权利行动计划的背景下，基于该数据构建的预测模型为政策制定者提供了量化基准，推动了从描述性统计向因果推断的范式转型，对消除童工、促进体面劳动具有深远的实证支撑意义。