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

这是一个关于欧洲按性别和残疾状况划分的未就业、未受教育或未培训青年（NEET）数据集（以千计），数据来源于国际劳工组织（ILOSTAT）。数据集包含4,773个观测值，覆盖32个欧洲国家，时间跨度为2002年至2025年，涉及一个独特指标：EIP_NEET_SEX_DSB_NB，该指标衡量未就业、未受教育或未培训青年的数量，并按性别和残疾状况进行细分。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过处理以仅包含欧洲国家代码，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化。数据集结构包括国家代码、来源、指标、性别分类、时间、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This is a dataset of young people classified by gender and disability status who are not in employment, education or training (NEET) across Europe, measured in thousands, sourced from the International Labour Organization (ILOSTAT). The dataset contains 4,773 observations, covering 32 European countries, with a time span from 2002 to 2025, and involves a unique indicator: EIP_NEET_SEX_DSB_NB, which measures the number of NEET young people and is disaggregated by gender and disability status. The data was obtained via the ILOSTAT REST API, processed to only include European country codes, and standardized using the definitions from the International Conference of Labour Statisticians (ICLS). The dataset includes columns such as country code, source, indicator, gender category, time period, and observed value, and is suitable for tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库构建，聚焦于欧洲32国2002至2025年间青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的性别与残疾状态细分数据。原始数据通过ILOSTAT REST API直接抽取，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，确保跨国可比性。数据集由Electric Sheep Europe重新打包为ML就绪格式，仅保留欧洲国家ISO3代码的观测值，共计4773条记录，涵盖单一指标但提供丰富的分类维度，包括性别（总、男、女）和残疾状态，来源信息在`source.label`列中标注以增强可追溯性。

特点

数据集的核心优势在于其高度的结构化与标准化：包含4773条观测，覆盖32个欧洲国家，时间跨度达24年。每条记录不仅提供核心指标值（obs_value），还附有多个分类和注释字段，如`sex`（性别）、`classif1`（残疾状态总和）、`obs_status`（数据可靠性标识）以及`note_*`系列字段，用于标记数据中断、方法修订等质量控制信息。数据以年为单位发布，当同一国家年份存在多个来源时，采用ILO选定的“最佳来源”，保证了数据一致性。此外，CC-BY-4.0许可协议和详细的模式文档促进了学术与商业场景的复用。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过HuggingFace的`datasets`库一行代码加载：`load_dataset('electricsheepeurope/europe-ilo-eip-neet-sex-dsb-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet')`，所得数据可直接转换为Pandas DataFrame进行进一步分析。典型应用包括按国家过滤（如德国`ref_area=='DEU'`）、对单一指标进行时间序列可视化，以及通过透视表构建国家×年份矩阵以进行跨国比较。数据集的丰富分类和注释字段可用于探索性别差异、评估数据质量对分析结论的影响，或结合其他劳动力统计指标开展深层次社会经济研究。

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ILOSTAT数据库创建，并由Electric Sheep Europe团队重新打包发布，聚焦于欧洲32个国家2002至2025年间青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的统计指标，按性别与残疾状态进行细分。NEET指标是衡量劳动力市场边缘化与青年社会排斥的关键工具，直接关联联合国可持续发展目标（SDG）中的体面工作与经济增长目标。作为ILOSTAT旗舰数据产品之一，该数据集为政策制定者、劳动经济学家及社会科学研究者提供了跨国家、长时序的标准化微观数据，有力支撑了欧洲范围内青年失业、社会包容与劳动力政策效果的实证分析。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于多源异构数据的标准化与质量保障。首先，不同国家的调查体系（如劳动力调查、生活标准调查）在样本设计、问卷结构与定义一致性上存在显著差异，国际劳工统计会议（ICLS）的协调规则虽提供了统一框架，但方法修订、来源替换（如注释中‘Break in series: Methodology revised’）仍会造成时序断裂，影响纵向可比性。其次，NEET分类本身存在模糊边界，特别是残疾定义（如‘Nonstandard definition of disability’）的跨国非统一性增加了细粒度分析的不确定性。此外，数据集中约4773条记录来自32个国家，少数国家数据稀疏或标注为‘不可靠’，对建模稳健性与跨区域推论构成制约。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与教育政策研究领域，该数据集最为经典的使用场景是分析欧洲青年群体中既未就业也未接受教育或培训（NEET）的时空分布特征。通过整合32个欧洲国家自2002年至2025年的面板数据，研究者能够借助性别与残疾状态维度进行精细的人群分层，从而揭示不同社会属性青年在劳动市场边缘化过程中的异质性表现。该数据集的年度观测频率为评估国家间NEET率的长期趋势、周期波动以及政策干预效果提供了坚实的量化基础，尤其适合于构建面板回归模型或时间序列预测任务，以探索宏观经济环境、社会保障制度与青年就业困境之间的动态关联。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列富有洞见的学术工作，其中最为典型的是基于跨国面板数据构建的NEET率预测模型与因果推断研究。例如，部分工作利用此数据结合宏观财政变量（如青年失业补贴支出）建立固定效应模型，揭示社会保障慷慨度与NEET率之间的非线性关系。另一些研究则聚焦于时间序列分解方法，将NEET波动拆解为结构性趋势与周期成分，进而识别2008年金融危机及新冠疫情的差异化冲击效应。此外，该数据集也催生了关于残疾青年从学校到工作过渡路径的比较分析，学者们通过引入教育参与率、行业就业结构等补充数据，构建多层级模型检验个体、家庭及制度因素对NEET状态持续时长的影响机制。这些衍生工作不仅深化了对青年劳动市场边缘化动因的理解，也推动了政策评估方法的创新。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年在就业、教育与培训领域之外的NEET群体（Not in Employment, Education or Training）的性别与残疾状况分异性分析，时间跨度2002-2025年，覆盖32个欧洲国家。在全球劳动市场动荡、新冠疫情后青年失业率攀升以及欧洲绿色与数字化转型加速的背景下，该数据为探究青年劳动力边缘化现象提供了精细化的纵向面板基础。当前前沿研究方向集中在利用此数据集构建时间序列预测模型，以揭示不同性别与残疾状态的青年NEET率的动态演化规律，并结合国家层面的社会政策与制度变迁，量化分析福利制度、积极劳动市场政策对NEET群体规模的干预效应。此外，数据集中丰富的分类标注（如残疾确认标准与数据来源的质量标记）为评估不同数据质量情境下的统计推断稳健性提供了可能，进而推动更可靠的跨国比较研究，为欧盟2030年青年就业目标及《残疾人权利公约》的落实提供量化的决策支撑。