electricsheepeurope/europe-ilo-eap-3wap-sex-age-stu-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a

该数据集包含39,157个观测值，涉及欧洲39个国家的劳动力数据，时间跨度为1983年至2025年，覆盖1个独特指标。具体指标为“按性别、年龄和上学出勤状态划分的青年劳动力参与率（%）”。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，经过处理和重新打包，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务。数据集以英语为主，规模在10K到100K之间，采用CC-BY-4.0许可证发布。This dataset contains 39,157 observations of labour force data across 39 Europe countries, spanning 1983 to 2025, covering 1 distinct indicator: Youth labour force participation rate by sex, age and school attendance status (%). It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, and repackaged for machine learning use, with applications in tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is monolingual (English), falls under the size category of 10K to 100K, and is licensed under CC-BY-4.0.

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接口直接提取指标`EAP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT`，并依据欧洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，数据来源在`source.label`列中明确标注以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Europe重新封装为机器学习就绪格式，包含39个欧洲国家、跨度1983至2025年的39,157条观测记录。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库轻松加载该数据集，只需调用`load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-eap-3wap-sex-age-stu-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a')`即可获取数据框。随后可利用Pandas进行灵活操作，例如按国家代码筛选特定国家的时间序列，或通过`pivot_table`将数据重塑为国家×年份矩阵，便于进行跨国的青年劳动力参与趋势对比与回归分析。数据集可直接应用于表格分类、回归或时间序列预测任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门与Electric Sheep Europe团队于2025年联合整理并发布，聚焦于欧洲39个国家1983至2025年间青年劳动力参与率按性别、年龄及在校状态的细分数据。依托ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库，数据集整合了来自各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录的标准化指标，为研究青年就业结构、教育对劳动力市场行为的影响及跨时期劳动参与动态提供了高分辨率的时间序列资料。其系统化的分类维度与长达43年的历史跨度，使其成为劳动经济学、教育经济学及社会发展研究中不可替代的基础资源，尤其为评估欧洲青年就业政策效果及联合国可持续发展目标中体面工作指标的进展提供了量化支撑。

当前挑战

构建过程中面临的核心挑战在于跨国数据源的异质性与时序衔接问题。各成员国调查方法、指标定义与国际劳工统计学家会议（ICLS）标准之间的差异要求精细的协调与转换，例如部分国家存在方法论修订导致的序列断裂（如'Break in series'标记），需通过注释列进行溯源。此外，观察值质量参差，标记为'不可靠'（obs_status字段）的数据点需在建模时审慎处理。从研究应用层面，该数据集旨在解决的领域问题——即按性别、年龄与在校状态三重交叉分解的青年劳动力参与率——面临样本稀疏性与高纬度交互效应带来的统计推断挑战，尤其是边缘子群体（如特定年龄组某性别的在校青年）的观测值可能过少，影响模型泛化能力与结论稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用在于对欧洲39个国家1983至2025年间青年劳动力参与率进行多维度剖析。研究者可依据性别、年龄分段及在校状态等分类变量，深入探讨不同亚群体在劳动力市场中的活跃程度。借助时间序列分析，能够揭示青年就业行为的长期演变趋势，为理解欧洲劳动力市场的结构性变迁提供数据支撑。

解决学术问题

此数据集为解决青年就业动态与教育决策之间的交互影响这一经典学术难题提供了权威数据基础。它使得定量分析在校状态如何调节性别与年龄对劳动参与决策的作用成为可能，填补了以往研究中因数据颗粒度不足而难以区分教学与就业转换过程的空白。其跨时四十余年的纵贯数据，极大推动了关于青年劳动力市场韧性、代际差异及性别平等进展的实证研究。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是政策制定者评估和优化青年就业促进策略的关键工具。通过监测不同受教育状态青年的劳动参与率变化，政府机构可以精准识别脆弱群体，调整教育培训与劳动力市场的衔接机制。国际组织亦能利用其进行跨国比较，为《欧洲就业战略》及可持续发展目标中体面工作指标的追踪提供量化依据。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年劳动力参与率，按性别、年龄及入学状态细分，为研究青年就业困境与教育-劳动力市场衔接提供了关键数据支撑。当前前沿方向包括：利用时序模型预测绿色转型与数字化浪潮下青年就业波动，结合入学状态指标探讨“先就业后深造”或“慢就业”现象的长期影响；通过性别维度的分异分析，揭示后疫情时代欧洲不同国家青年劳动力市场的恢复韧性差异，为政策制定者设计包容性就业方案提供了量化依据。