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

该数据集包含6850个观测值，覆盖37个欧洲国家，时间跨度为1991年至2025年，核心指标为青年未就业、未受教育或未培训（NEET）按性别和公民身份分类（千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过劳动力调查等收集，并经过标准化处理。数据集包含国家代码、年份、观测值、性别分类等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 6,850 observations of International migrant stock data across 37 Europe countries, spanning 1991–2025, covering 1 distinct indicator: Youth not in employment, education or training (NEET) by sex and citizenship (thousands). It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, which harmonizes data from labour force surveys and other sources. The dataset includes columns such as country code, year, observed value, and sex disaggregation, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集基于国际劳工组织（ILO）旗下ILOSTAT数据库的REST API接口构建，原始数据通过自动化的数据管道从指定端点拉取，并针对欧洲地区的ISO3国家代码进行过滤。ILOSTAT系统依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的统一定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行标准化处理，确保跨国的可比性与一致性。数据经Electric Sheep Europe团队重新封装后，以Parquet格式统一存储于HuggingFace平台，保留了完整的来源标注列（source.label），便于用户追根溯源。

特点

该数据集聚焦于欧洲37个国家1991年至2025年间未就业、未接受教育或培训的青年（NEET）人口统计，以千人为单位，按性别与公民身份维度进行细致拆解。共包含6850条观测记录，覆盖3个性别分类（总、男、女），并提供详尽的元数据标注，如观测状态（如不可靠值）和方法断裂说明，支持用户进行数据质量筛查。数据集设计既适用于时间序列预测与回归分析，也可用于分类任务，兼顾学术研究与政策评估的多元需求。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库一行代码加载数据：load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-cct-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet')，随后转换为Pandas DataFrame进行灵活操作。典型用法包括按国家筛选（如df[df['ref_area']=='DEU']）以聚焦特定区域，按指标排序后绘制时间序列图以观察趋势变化，或利用透视表构建国家×年份矩阵以进行跨国比较分析。数据以年度频率呈现，缺失值通过观测状态列加以标识，确保分析的可信度。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Europe重新封装后呈现于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于欧洲地区青年在无就业、教育或培训状态（NEET）下的性别与公民身份分布差异，包含1991至2025年间37个欧洲国家的6850条观测数据。作为ILO全球劳动力统计体系ILOSTAT的重要分支，该数据集为研究青年劳动力市场边缘化、性别不平等及移民融入等议题提供了标准化、可追溯的时序数据。其发布显著推动了欧洲劳动力政策评估、社会保障体系优化及可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标的量化研究，成为社会科学与公共政策领域的高频引用数据源。

当前挑战

数据集所应对的领域核心挑战在于精准量化青年NEET群体的结构性困境——该群体既未参与劳动力市场，也未接受教育或培训，其规模与构成受经济周期、社会政策及文化规范多重因素影响，而传统劳动调查常因分类粗糙或跨国不可比性掩盖其异质性。构建过程中则面临数据整合的严峻考验：37个国家采用不同调查方案（如劳动力调查、行政记录），需依赖ILO国际劳工统计学家会议（ICLS）统一定义进行数据清洗与归并；同时，部分小国或欠发达地区的数据稀疏性、时序中断（如方法修订造成的断档）以及国家间公民身份分类口径的差异，均对指标一致性和长期可比性构成显著制约。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲地区青年未就业、未受教育或培训（NEET）群体，按性别和公民身份分类统计，提供了1991至2025年间涵盖37个欧洲国家的6,850条观测记录。其经典应用在于构建时序模型与面板数据分析，用于追踪和预测青年NEET率的演变趋势，揭示不同国家、性别及公民身份背景下的结构性差异。研究者可借助该数据集的年度观测值进行回归分析、聚类研究或趋势分解，从而深入理解青年劳动力市场参与的动态规律与地域异质性。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际组织、政府机构及非营利组织开展劳动力市场监测与政策评估的核心工具。政策制定者可利用其按性别和公民身份细分的指标，识别出NEET率较高的脆弱群体，进而设计有针对性的职业培训、教育补贴或就业帮扶计划。同时，该数据也为社会企业提供了证据支持，用于设计精准干预措施以降低青年失业风险，并在区域一体化框架内（如欧盟）推动劳动力市场的协调治理与资源优化配置。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了一系列经典学术工作，例如基于面板数据的跨国NEET率收敛性研究、运用结构方程模型探索社会资本与NEET状态关联的实证分析，以及利用机器学习方法预测青年NEET风险的预警模型开发。此外，该数据集与ILOSTAT其他劳动统计指标的融合，催生了关于移民身份与就业质量交互效应的综合性研究，并为国际比较中的指标标准化与数据清洗方法提供了方法论参考。这些工作共同丰富了劳动经济学、教育经济学与人口社会学交叉领域的研究体系。