electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-geo-tra-nb-youth-working-age-population-by-sex-rural-urban-ar

这是一个关于欧洲青年工作年龄人口的数据集，包含58,063个观测值，覆盖36个欧洲国家，时间跨度为1992年至2025年。数据集主要指标为“Youth working-age population by sex, rural / urban areas and forms of transition (thousand)”，按性别（总计、男性、女性）、农村/城市地区类型和过渡形式分类，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过过滤处理。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，用于劳动市场分析和人口统计研究。This dataset contains 58,063 observations of youth working-age population data across 36 European countries, spanning from 1992 to 2025. The primary indicator is Youth working-age population by sex, rural/urban areas and forms of transition (thousand), which is disaggregated by sex (total, male, female), area type (rural/urban), and transition forms. Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Europe. It is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, supporting labor market analysis and demographic studies.

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，经由Electric Sheep Europe团队重新封装，通过调用ILOSTAT REST API接口（https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=POP_3WAP_SEX_GEO_TRA_NB）直接抽取原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT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统一协调，数据来源均在source.label列中标注，确保了数据的可追溯性。最终数据以Parquet格式发布，支持通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数直接加载使用，实现了从权威数据源到机器学习就绪状态的便捷转换。

特点

该数据集囊括了1992至2025年间36个欧洲国家的58,063条观测记录，聚焦于青年劳动年龄人口按性别、城乡区域及转型形式分组的统计数据。数据不仅覆盖了广泛的时间跨度和地理范围，还提供了丰富的分类维度，包括性别（SEX_T总、SEX_M男、SEX_F女）、地理覆盖类型（如国家层面）以及转型形式等，能够支持多维度的人口结构分析。数据以年频率呈现，并标注了观测状态（如预估、不可靠）及序列中断等注释信息，为研究人员在数据质量评估和选择合适子集方面提供了充分依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库轻松加载该数据集：首先使用`from datasets import load_dataset`导入库，然后执行`load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-geo-tra-nb-youth-working-age-population-by-sex-rural-urban-ar")`即可将数据加载为Dataset对象，并轻松转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的数据筛选，可通过DataFrame的过滤操作实现，例如`df[df["ref_area"] == "DEU"]`提取德国数据。对于时间序列分析，可按指标排序后绘制`obs_value`随时间变化的趋势图。此外，支持透视表操作，将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国横向比较或面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Europe团队重新封装发布于HuggingFace平台。数据集聚焦于欧洲36个国家1992至2025年间青年劳动年龄人口按性别、城乡地域及转型形式的分布情况，包含58,063条观测记录。作为全球劳动统计领域的权威来源，ILOSTAT为研究劳动力市场结构、青年就业转型及城乡发展差异提供了标准化、跨国的微观数据基础。该数据集的发布对于推动欧洲区域劳动经济学、人口地理学及可持续发展目标（SDGs）中体面工作指标的量化分析具有重要价值，尤其为跨国家比较和时间序列建模提供了难得的高颗粒度数据支撑。

当前挑战

数据集所解决的领域问题主要涵盖两方面：一是劳动统计中青年人口特征在性别、地理空间和就业转型形式三重维度上的交叉分析挑战，现有数据常因口径不统一或维度缺失而难以进行跨国跨时段的整合研究；二是时间序列预测与分类任务中，需处理因调查方法修订、指标定义变更（如数据集中的‘断点’标记）及来源质量差异导致的数据一致性与可靠性问题。在构建过程中，挑战集中于从ILOSTAT的异构REST API接口高效抽取海量原始调查微观数据，并按照国际劳动统计学家会议（ICLS）标准进行清洗与重分类，同时需确保覆盖36国较长时间跨度下的数据完整性，并妥善标记观测状态（如不可靠或临时性数据）以支持下游分析的可追溯性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1992年至2025年间36个欧洲国家按性别、城乡区域及转型形式划分的青年劳动年龄人口数据，涵盖超过五万八千条观测值。在人口经济学与劳动社会学研究中，它常被用于构建分区域、分性别的青年劳动力供给模型，以探究城镇化进程中青年人口的流动模式与就业转型特征。研究者可通过时间序列分析追踪特定国家青年劳动年龄人口的结构性变迁，或利用多维分类变量剖析性别差异与城乡二元结构对劳动力市场的叠加效应。

衍生相关工作

该数据集衍生的相关工作涵盖了一系列基于ILOSTAT官方数据的欧洲劳动力市场分析研究。代表性工作包括利用面板回归模型探讨欧洲青年人口结构与失业率之间的动态关系，以及采用空间计量方法揭示邻国间青年劳动力流动的溢出效应。部分学者进一步结合该数据集与家庭收入调查数据，构建了多层级模型以量化城乡差距对青年职业选择的影响。这些研究不仅强化了ILOSTAT数据在劳动经济学中的基准地位，也启发了后续研究者开发可复现的欧洲青年就业指数与可视化监测平台。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲36国1992至2025年间青年劳动适龄人口在性别与城乡维度上的分布与变迁，为时间序列预测与分类模型提供了高颗粒度的面板数据。当前前沿研究方向围绕劳动力市场结构性错配与区域发展不均衡展开：借助该数据，研究者可构建基于性别与地理分层的动态人口模型，量化青年从农村向城市流动的过渡形态对就业市场供需关系的冲击，尤其结合近年来欧洲绿色转型与数字化加速下新兴岗位的涌现。其意义在于弥补了欧洲尺度下标准化、机器可读的青年人口细粒度数据的空白，支撑联合国可持续发展目标中体面工作与经济增长指标的实证检验，并为政策制定者提供基于证据的就业干预策略模拟工具。