electricsheepasia/asia-ilo-eip-neet-sex-age-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含3,467个观测值，涵盖36个亚洲国家，时间跨度为1970年至2025年，主要指标为按性别和年龄划分的未就业、未受教育或未培训青年（NEET）比例（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为亚洲国家。数据集包含多个字段，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值等，用于分析和研究亚洲地区青年未就业、未受教育或未培训的情况。数据以表格形式提供，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 3,467 observations across 36 Asia countries, spanning from 1970 to 2025, with the main indicator being Share of youth not in employment, education or training (NEET) by sex and age (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asian countries. The dataset includes multiple fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, age classification, observation year, observed value, etc., for analyzing and researching youth not in employment, education, or training in Asia. The data is provided in tabular format and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的旗舰统计数据库ILOSTAT，聚焦于亚洲地区青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的比例。数据通过ILOSTAT的REST API直接采集，原始接口为`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EIP_NEET_SEX_AGE_RT`，随后依据ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出36个亚洲国家的记录。ILO统计部门依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查的微观数据进行统一协调，并在`source.label`字段中标注数据来源，确保每一条观测的可追溯性。最终经Electric Sheep Asia重新封装，形成包含3,467条观测、时间跨度从1970年至2025年的结构化数据集。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的多维分解能力。它记录了单一的`EIP_NEET_SEX_AGE_RT`指标，即按性别与年龄划分的青年NEET比率（百分比）。数据通过`sex`列（包含总、男、女、其他四类）和`classif1`列（如年龄分组）实现颗粒化呈现，支持跨维度分析。覆盖范围涵盖阿富汗、印度尼西亚、土耳其等36个亚洲经济体，其中印度尼西亚观测数最多（252条）。数据质量方面，当同一国家同一年份存在多个来源时，仅采用ILO选定的“最佳来源”，且通过`obs_status`和`note_indicator`字段标记序列中断与修订等异常情况，保障了科研用途的严谨性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据：使用`load_dataset`命令即可将完整数据集导入为Pandas DataFrame。具体应用时，可依据`ref_area`列筛选单一国家（如印度尼西亚），或通过`time`与`obs_value`列构建单一国家的时间序列图。若需进行跨国的面板数据分析，建议利用`pivot_table`方法将数据转换为以年份为行、国家为列的矩阵形式。该数据集支持表格分类、回归以及时间序列预测等任务，适用于研究亚洲青年劳动力市场动态、评估政策干预效果或构建预测模型。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库整理发布，并经Electric Sheep Asia于2025年重新打包，聚焦于亚洲36个国家1970年至2025年间青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的比例，按性别和年龄分层统计。NEET指标作为衡量劳动力市场边缘化与青年社会排斥的关键工具，在可持续发展目标（SDG）框架下被广泛用于评估青年发展状况。数据集包含3467条观测记录，覆盖印度尼西亚、土耳其、柬埔寨等多样化经济体，为跨国比较与时间序列分析提供了标准化基础。其独特价值在于整合了ILO基于国际劳工统计学家会议定义的统一方法论，填补了亚洲区域精细劳动力利用不足数据的空白，对劳动经济学、教育政策及社会包容性研究具有显著推动作用。

当前挑战

数据集构建面临多重挑战。首先，NEET指标需区分就业、教育或培训状态外的青年群体，但各国定义差异（如教育阶段覆盖范围）导致跨国可比性受限；ILO虽通过ICLS标准进行协调，但原始调查数据（如劳动力调查、家户收入调查）在抽样设计、问题措辞及回收率上存在异质性，可能引入测量偏差。其次，亚洲国家间经济发展水平悬殊，部分低收入国家历史数据稀疏（如阿富汗仅有零星年份记录），导致时间序列不连续与估计不确定性。第三，数据整合过程中需处理分类维度（如性别、年龄分组）的非一致编码、源数据标记（如方法修订造成的断点）及缺失值填补，而API抓取后仅保留ILO选择的“最佳来源”可能掩盖多源矛盾，影响下游建模的鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1970年至2025年间亚洲36个国家的青年未就业、未受教育或培训（NEET）的比例，按性别和年龄进行细分。在劳动经济学与发展研究领域，这一数据集被广泛用于追踪和比较各国青年劳动力市场的结构性困境，尤其适合于时间序列分析与面板数据建模。研究者可以借助该数据集评估不同经济体在应对青年就业危机方面的成效，或考察性别间NEET率的差异如何随经济发展阶段而变化。

实际应用

在实际应用层面，该数据为国际劳工组织、各国劳动部门及非政府组织提供了精准的循证决策基础。政策制定者可利用其对不同性别与年龄组别的NEET趋势进行动态监测，从而设计更具针对性的职业培训计划、教育干预与社会保障方案。金融机构与咨询公司亦可借助这些数据评估亚洲人力资本储备状况，辅助投资决策和区域市场风险分析。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出多项关于青年失业模式的经典研究，包括利用混合效应模型解析国家间NEET率差异的制度因素，以及采用贝叶斯结构时间序列模型预测未来青年就业走向。此外，部分工作将该数据与教育完成率、产业结构变迁等指标联立，构建了多维劳动力脆弱性指数。这些研究不仅深化了对青年“失落一代”现象的理解，也为跨国比较计量方法论的革新提供了宝贵素材。