electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xsna-sex-age-stu-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-school-atten

该数据集包含来自21个欧洲国家的1,888条童工数据观测值，时间跨度为1995年至2025年，涵盖1个独特指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，这是全球领先的劳动力统计数据来源，汇编了就业、失业、工资、工作时间、童工、非正规经济、社会保护、职业伤害和可持续发展目标体面工作目标等方面的指标。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，并过滤为欧洲ISO3国家代码。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类、年龄分类、教育出勤状态、观察年份、观测值、观测状态标志和注释等列。数据按年度频率提供，ILO选择最佳来源用于同一国家×年份的多个来源情况。分解列（如性别、分类1、分类2）仅在指标发布该细分时非空。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的欧洲统一数据层。This dataset contains 1,888 observations of child labour data across 21 Europe countries, spanning 1995 to 2025, covering 1 distinct indicator. The data is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database and a leading global source for labour statistics, which compiles indicators across employment, unemployment, wages, working time, child labour, informal economy, social protection, occupational injuries, and SDG decent work targets. Data is pulled directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Europe ISO3 country codes. The dataset is presented in tabular format, including columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, sex disaggregation, age classification, school attendance status, observation year, observed value, observation status flags, and notes. Data is provided at annual frequency, with the ILO-selected best source used when multiple sources exist for the same country×year. Disaggregation columns (e.g., sex, classif1, classif2) are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, and is part of a unified, ML-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API接口直接抓取指标代码为CLD_XSNA_SEX_AGE_STU_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT基于国际劳动统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行统一清洗与协调，确保指标的跨国可比性。最终数据集涵盖了21个欧洲国家从1995年至2025年的年度观测值，共计1,888条记录，每条记录均包含来源标识、性别、年龄组、在校状态等细分维度，并保留了数据状态标记与系列中断注释，便于用户进行溯源与质量评估。

特点

该数据集聚焦于欧洲地区儿童就业状况，以千人规模为计量单位，提供了按性别、年龄及在校状态交叉分类的精细统计。其核心特色在于三个维度：一是时间跨度长达三十年，覆盖1995至2025年，能够支撑长周期的趋势分析；二是地理范围覆盖东欧、南欧、中欧及部分前苏联国家，兼具发达与转型经济体样本；三是数据结构严谨，包含高达18个字段的详细元数据，如数据来源标签、观测值可靠性标记以及方法论修订注释，为用户在时间序列建模与跨国比较研究中提供了透明的质量参考。

使用方法

用户可通过Hugging Face Datasets库的load_dataset函数一键加载该数据集至Pandas DataFrame格式，便于后续分析与建模。针对时间序列预测任务，可依据indicator列筛选特定指标，并按time列排序后直接绘制趋势图形。对于分类或回归任务，可借助ref_area、sex、classif1等分类维度构建特征矩阵，通过pivot_table方法便捷地重塑为国家×年份的宽表结构。此外，数据集中obs_status与note_indicator等标记字段可用于过滤不可靠观测值，保障建模数据的质量，适合开展欧洲儿童劳动参与率的预测、政策影响评估及跨国差异性研究。

背景与挑战

背景概述

童工问题长期困扰全球社会发展，国际劳工组织（ILO）作为该领域的权威机构，其ILOSTAT数据库系统收录了200余个经济体的劳动统计指标。europe-ilo-cld-xsna-sex-age-stu-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-school-atten数据集由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布，聚焦欧洲21国1995至2025年间童工就业数据，涵盖性别、年龄与就学状态等关键维度，包含1888条观测值。该数据集为研究欧洲童工现象的时空演变、评估国际劳工标准实施效果提供了标准化、可复现的数据基础，对推动可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标的监测具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于：童工统计长期面临定义差异大、数据碎片化严重、跨国可比性差等困境，ILO通过统一ICLS定义与数据整合方法，首次实现了欧洲多国长时序童工数据的标准化聚合。构建过程中的挑战主要体现在三方面：其一，原始数据来源多元，涵盖劳动力调查、家庭收入调查等不同统计体系，需进行复杂的协调归并；其二，数据质量参差不齐，部分国家观测值存在不完整或可靠性标记（如'U'状态），且时间序列存在方法论修订导致的断点；其三，数据维度高度细分，性别、年龄组与就学状态的多层交叉分类导致稀疏矩阵问题，增加了分析建模的复杂度。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了1995年至2025年间21个欧洲国家儿童就业的性别、年龄与就学状态等多维信息，共计1888条观测记录。在社会科学与劳动经济学领域，研究者常将其用于构建时间序列模型，以揭示儿童劳动参与率的长期演变趋势，或通过面板数据分析不同国家间儿童就业模式的异同。此外，该数据集的分类维度（如性别与年龄分层）使其成为评估国际劳工组织童工标准执行效果的理想工具，亦可用于检验教育与童工现象之间的关联性假设。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列具有影响力的学术与政策研究。多位学者基于其面板结构构建了动态计量模型，探讨贸易开放、家庭收入冲击与童工参与率之间的长期均衡关系。世界银行与国际劳工组织发布的多个技术报告中，亦将该数据集作为核心数据源，用以构建童工风险预警指数。此外，该数据还催生了若干数据可视化项目与交互式仪表板，使复杂的童工态势得以直观呈现，进一步扩大了其在公众教育与政策倡导中的影响力。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲21国1995至2025年间儿童就业状况的性别、年龄及在校状态多维细分，为劳动经济学与教育政策交叉领域的前沿研究提供了关键素材。结合国际劳工组织近年对童工问题的持续关注，尤其是欧盟强化儿童权利保护、推进体面劳动议程等热点事件，研究者可借助该时序面板数据深入剖析学龄儿童劳动参与率的结构性演变，评估反童工立法与教育普惠化的成效。其跨界比较功能还为揭示社会经济不平等、劳动力市场转型对儿童福祉的影响奠定了基础，对推动联合国可持续发展目标中的体面劳动与优质教育具有重要实证意义。