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

该数据集名为“青年劳动力参与率按性别、年龄和教育程度统计（%）| 欧洲（ILOSTAT）”，是一个表格型数据集，专注于劳动力统计领域。它包含53,496个观测值，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，涵盖1个独立指标：青年劳动力参与率按性别、年龄和教育程度统计（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动力统计的主要来源，整合了就业、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指标等多方面数据。数据集通过ILOSTAT REST API直接获取，并过滤为欧洲国家代码。ILOSTAT使用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处理，数据来源在`source.label`列中标记以便追溯。数据集包含多个列，如国家代码（`ref_area`）、国家名称（`ref_area.label`）、来源代码（`source`）、来源名称（`source.label`）、指标代码（`indicator`）、指标名称（`indicator.label`）、性别分类（`sex`）、第一分类变量（如年龄，`classif1`）、第二分类变量（如教育程度，`classif2`）、观测年份（`time`）、观测值（`obs_value`）、观测状态（`obs_status`）以及相关注释列。数据按年度频率发布，当同一国家×年份存在多个来源时，使用ILO选择的“最佳来源”。分类列（如`sex`、`classif1`、`classif2`）仅在指标发布该细分数据时非空。数据集由Electric Sheep Europe重新打包，作为欧洲统一、机器学习就绪数据层的一部分，旨在方便研究人员和开发者快速使用。This dataset, titled "Youth labour force participation rate by sex, age and education (%) | Europe (ILOSTAT)", is a tabular dataset focused on labour statistics. It contains 53,496 observations across 39 Europe countries, spanning the years 1987 to 2025, and covers 1 distinct indicator: youth labour force participation rate by sex, age and education (%). The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations (ILO) central statistics database, which is a leading global source for labour statistics, compiling indicators across employment, unemployment, wages, working time, child labour, informal economy, social protection, occupational injuries, and SDG decent work targets. The dataset is pulled directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Europe ISO3 country codes. ILOSTAT harmonises raw survey microdata using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, with sources flagged in the `source.label` column for traceability. The dataset includes columns such as country code (`ref_area`), country name (`ref_area.label`), source code (`source`), source name (`source.label`), indicator code (`indicator`), indicator name (`indicator.label`), sex disaggregation (`sex`), first classification variable (e.g., age, `classif1`), second classification variable (e.g., education, `classif2`), observation year (`time`), observed value (`obs_value`), observation status (`obs_status`), and related note columns. Data is annual in frequency; when multiple sources exist for the same country×year, the ILO-selected best source is used. Disaggregation columns (e.g., `sex`, `classif1`, `classif2`) are non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is repackaged by Electric Sheep Europe as part of a unified, ML-ready data layer for Europe, designed to enable researchers and developers to start working quickly using `load_dataset()`.

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中央统计数据库，专注于青年劳动力参与率这一关键指标。数据构建依托ILOSTAT的REST API，通过直接调用接口获取原始指标数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地域过滤。ILO统计部门利用ICLS定义对各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等微观数据进行标准化处理，确保跨国的可比性。最终数据集涵盖了39个欧洲国家自1987年至2025年的长期观测，总计53,496条记录，其中源数据来源信息被完整保留于source.label字段，以便追溯。

特点

此数据集的核心特点在于其精细的多维解构能力。数据围绕青年劳动力参与率（EAP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT），提供了性别（总、男、女）、年龄组（如15-29岁青年段）以及受教育程度三个维度的交叉分类，便于研究者深入剖析劳动力市场结构性差异。此外，数据质量标记（如obs_status字段中的'不可靠'标记）以及系列断裂注释（如note_indicator中的方法论变更说明）增强了数据的透明度与可解释性。其时间跨度横跨近四十年，为面板数据分析与长期趋势观察提供了坚实的时序基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数直接加载数据，并便捷地转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的聚焦研究，可通过过滤ref_area字段（如'DEU'代表德国）实现。对于单指标的时间序列分析，可基于indicator与time字段排序并绘制趋势图。更高级的用法包括利用pivot_table函数将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国的横向比较与面板计量分析。完整的代码示例与引用格式已在数据卡片中提供，方便学术界直接复现与引用。

背景与挑战

背景概述

青年劳动力市场参与率作为衡量年轻群体经济融入程度的核心指标，对制定教育政策、就业促进与社会保障体系具有关键参考价值。由国际劳工组织（ILO）统计司负责协调发布的ILOSTAT数据库，是全球劳动统计领域最权威的数据源，该数据集即基于其公开API构建，由Electric Sheep Europe于2025年重新整理并发布。数据集涵盖1987至2025年间39个欧洲国家的53,496条年度观测记录，按性别、年龄及教育水平对青年（15-29岁）劳动力参与率进行精细分层，为跨国家、跨时段的比较研究提供了标准化基础。通过采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一口径与最佳来源选择策略，该数据集在面板数据分析、时间序列预测及劳动力经济建模等方向展现出广泛的应用潜力，显著推动了欧洲青年就业议题的实证研究。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先源于劳动力统计领域的固有复杂性：各国调查问卷设计、抽样框架、教育分类标准及季节性调整方法存在显著差异，即便经由ILO协调，跨国的可比性仍需审慎评估，尤其是在教育层次的非标准化标注上，数据集内含的'非标准教育水平'注记直接反映了这一问题。构建过程中，数据整合面临多重技术困境：需从分散于200多个经济体、采用不同调查类型（劳动力调查、入户收入调查等）的原始微数据中提取并统一格式，同时处理因方法修订或来源变更导致的序列断裂问题，数据集中的'序列断裂'标记即为佐证。此外，部分观测值被标记为'不可靠'状态，反映出原始数据在部分国家或年份的质量波动，对模型训练与政策推论的鲁棒性构成考验。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于欧洲39国青年（15-29岁）劳动参与率的长期时序数据，涵盖1987至2025年，并按性别、年龄和受教育程度进行细致分层。作为面板数据与时间序列分析的经典素材，研究者可借此挖掘欧洲青年劳动力市场的结构性变迁，评估不同国家在青年就业促进政策上的成效，并构建预测模型以洞察未来青年劳动供给的动态趋势。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动经济学与社会政策研究中的核心议题，例如探讨教育扩张是否提升了青年劳动参与率，以及性别差异如何在代际间演变。通过提供经国际劳工组织统一协调的高质量、可比较数据，它突破了以往研究中因国家统计口径不一而导致的比较壁垒，使学者能够进行更严谨的跨国计量回归分析，为理解欧洲青年失业的结构性成因提供了坚实的数据基石，进而推动相关理论模型的实证检验与修正。

衍生相关工作

这一数据集衍生出多项具有影响力的相关工作，包括基于该数据开发的欧洲青年劳动参与预测模型，利用机器学习捕捉非线性时间趋势；以及整合多源社会经济指标，探究青年劳动参与率与宏观经济周期、移民流动及数字技术渗透之间互动关系的综合性研究。此外，数据科学社区围绕该数据集构建了标准化的数据清洗与可视化工具链，鼓励开展可复现的因果推断研究，进一步促进了开放科学理念在劳动统计领域的实践与推广。