electricsheepeurope/europe-ilo-eip-2eet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲青年未就业、未受教育或未培训（NEET）按性别划分的建模估计数据。数据集涵盖39个欧洲国家，时间范围为2005年至2027年，包含2,673个观测值，核心指标为EIP_2EET_SEX_NB（青年未就业、未受教育或未培训按性别划分——ILO建模估计，单位：千人）。数据以表格形式组织，包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值及数据来源等列，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据由Electric Sheep Europe重新打包，采用cc-by-4.0许可证。This dataset contains ILO modelled estimates for youth not in employment, education or training (NEET) by sex across Europe, sourced from the ILOSTAT database. It includes 2,673 observations covering 39 European countries from 2005 to 2027, with one key indicator: EIP_2EET_SEX_NB (Youth not in employment, education or training by sex -- ILO modelled estimates, in thousands). The data is structured in tabular format with columns for country codes, years, sex disaggregation (total, male, female), observed values, and source information, suitable for tabular classification, regression, or time-series forecasting tasks. Repackaged by Electric Sheep Europe under the cc-by-4.0 license.

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，聚焦于欧洲地区青年未就业、未受教育或培训（NEET）的统计指标。数据通过ILOSTAT REST API接口直接抓取，接口地址为`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EIP_2EET_SEX_NB`，并依据欧洲ISO3国家代码进行筛选过滤以限定地理范围。ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调统一，来源信息在`source.label`列中予以标注以确保可追溯性。数据最终由Electric Sheep Europe团队重新打包整理，成为可直接加载的机器学习就绪格式。

特点

该数据集共包含2673条观测记录，覆盖39个欧洲国家，时间跨度从2005年至2027年，涉及1个核心指标——按性别分列的NEET青年人数（单位：千人）。数据以年度频率呈现，并按照性别维度进行细分，提供总计、男性和女性三类分组。每条记录包含国家代码、国家名称、数据来源、指标定义、性别标签、观测年份、观测值及观测状态等字段。数据质量方面，当同一国家与年份存在多个来源时，ILO选取其认定的“最佳来源”；观测状态标志可帮助用户识别数据的预估或调整属性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据，使用`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-eip-2eet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet")`命令即可获取训练集，并借助`to_pandas()`方法转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用场景包括筛选特定国家（如德国）的数据进行专题研究，或按时间排序绘制特定指标的时序图以观察趋势变化。用户还可利用透视表功能将数据重塑为国家×年份的面板数据矩阵，便于开展跨国比较与面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，经Electric Sheep Europe重新打包后发布于HuggingFace平台，聚焦欧洲39个国家2005至2027年间青年（15-24岁）未参与就业、教育或培训（NEET）的状况，按性别分列，包含2673条观测数据。作为ILOSTAT数据库的核心指标之一，NEET率被视为衡量青年劳动资源未充分利用及社会排斥风险的关键变量，对评估欧洲各国青年政策成效、实现联合国可持续发展目标中关于体面工作与经济增长的指标具有重要参考价值。该数据集通过ILO统一方法整合各国劳动力调查数据，为比较研究与时间序列分析提供了标准化基础，推动了劳动经济学、公共政策与社会科学领域对青年失能问题的量化探讨。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两方面。在领域问题层面，NEET指标本身的界定与测量存在跨文化差异，不同国家对‘教育’与‘培训’的定义不一，可能导致国际比较的偏误；同时，NEET状态的非动态框定难以捕捉青年在就业、教育及不活跃状态间的频繁流动，限制了其对劳动力市场弹性的刻画能力。在构建过程中，数据来源涉及39国多源调查与行政记录，ILO虽设定‘最佳来源’选择机制，但各国调查设计、时间跨度及质量参差，部分观测值被标注为‘调整后’或预估状态，隐含信息噪声与不确定性；此外，数据集仅提供年度频次，缺乏月度或季度维度的子系列，制约了更精细的时序建模与政策冲击分析。

常用场景

经典使用场景

在劳动力市场研究与青年发展领域，该数据集的核心价值在于为分析欧洲各国青年NEET（未就业、未受教育、未接受培训）人口的规模与演变提供了权威的量化基础。研究者可将其用于构建跨国的面板数据模型，考察性别维度的NEET差异，追踪2005年至2027年的长期趋势，并借助ILO的标准化方法论进行可靠的国家间比较。其典型的分析范式包括运用时间序列预测技术刻画青年劳动参与率的波动规律，或利用分类与回归方法识别影响NEET状态的关键社会经济因素。

衍生相关工作

该数据集的衍生效应深刻塑造了劳动力统计与计量经济学的研究版图。围绕此类ILO标准化数据，学者们已发展出一系列经典工作，包括利用多变量时间序列模型（如面板VAR或动态因子模型）解析NEET比率与经济周期、教育投入水平间的动态因果关系。此外，该数据也催生了关于性别不平等在青年劳动力市场中传导机制的深入探讨，并推动了基于机器学习的非参数方法在预测NEET风险群体方面的应用，为传统回归框架提供了有力的补充与拓展。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集聚焦于欧洲青年失学失业状态（NEET）的性别差异与时间序列建模，结合ILO的修正估计数据，为劳动力市场政策制定提供量化依据。前沿研究积极利用其2005至2027年的跨国产出，探讨青年劳动力闲置的深层动因，并与全球劳动力利用不足指标联动分析。热点事件如后疫情时期青年就业复苏缓慢及欧洲绿色转型对低技能群体的冲击，促使研究者借助该数据集评估性别化NEET率的演变轨迹，从而推动精准干预策略与可持续就业议程的实证设计。