electricsheepeurope/europe-ilo-une-3wap-sex-age-geo-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

该数据集包含欧洲38个国家从1987年至2025年的青年失业人口比率数据，共有30,299个观测值。核心指标为青年失业人口比率按性别、年龄和城乡地区划分（%）（ILOSTAT代码：UNE_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API直接获取并筛选至欧洲国家。数据集采用表格格式，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组（如15-29岁）、地区类型（如全国）、观测年份、观测值、数据状态标志和注释等列。数据以年度频率发布，经过ILO harmonized处理，确保符合国际劳工统计标准。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，由Electric Sheep Europe重新打包发布，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains youth unemployment rate data for 38 European countries spanning from 1987 to 2025, with a total of 30,299 observations. The core indicator is the youth unemployment rate (%), disaggregated by sex, age and urban-rural area (ILOSTAT code: UNE_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT). The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), directly obtained via API and filtered to include only European countries. The dataset is in tabular format, including columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex categories (total, male, female), age groups (e.g., 15-29 years old), region types (e.g., national), observation year, observed value, data status flags, and notes. The data is released at an annual frequency and has been harmonized by the ILO to ensure compliance with international labor statistics standards. This dataset is suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting. It was repackaged and redistributed by Electric Sheep Europe under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过调用其REST API接口直接获取原始数据，并筛选出覆盖38个欧洲国家的观测记录。数据经过ILO按照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一化处理，整合自各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多种来源，最终形成包含30,299条观测值、时间跨度从1987年至2025年的结构化数据。该数据集由Electric Sheep Europe团队重新打包，以Parquet格式发布，便于机器学习场景下的高效加载。

特点

数据集聚焦青年失业与人口比率这一核心指标，按性别、年龄及城乡地域进行多维细分，提供SEX_T（总计）、SEX_M（男性）和SEX_F（女性）三个性别维度，以及年龄区间和地理覆盖类型等分类变量。每条记录均附有来源标识、观测状态标记（如临时性或不可靠数据）及方法论修订注释，确保数据溯源清晰。此外，数据集采用年度频率发布，并优先选用ILO认定的‘最佳来源’，在保证数据质量的同时，为研究者提供了丰富的时序分析和横向比较基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，仅需一行代码即可将数据转化为Pandas DataFrame进行后续分析。典型使用场景包括：按国家代码过滤特定区域的观测值，例如筛选德国的全部记录；针对单一指标绘制随时间变化的趋势图，观察青年失业率的演进规律；以及通过数据透视将长格式数据转换为国家×年份的矩阵，便于面板数据建模或机器学习任务中的特征构建。数据集的列结构清晰，包含ref_area、sex、time、obs_value等关键字段，可直接用于分类、回归或时间序列预测等任务。

背景与挑战

背景概述

青年失业率与人口比率不仅是衡量劳动市场健康状况的关键指标，更是联合国可持续发展目标（SDGs）中体面工作与经济增长议题的核心监测维度。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，其ILOSTAT数据库自1987年起持续整合来自38个欧洲国家的调查与行政记录数据，形成了覆盖近四十年的纵向观测序列。由Electric Sheep Europe于2025年重新打包整理的这个数据集，囊括了30,299条观测记录，按性别、年龄及城乡地域进行细粒度分层，为研究者提供了探究青年就业结构变迁、区域经济差异及社会政策效果的高质量时间序列数据。这一资源显著降低了劳动经济学、公共政策评估及社会分层研究领域的数据获取门槛，推动了跨国比较分析与机器学习预测建模的交叉融合。

当前挑战

该数据集所处的领域面临多重挑战：其一，青年就业结构性难题的成因复杂且因地而异，包括技能错配、经济周期波动、数字转型冲击及制度壁垒等，使得简单的统计描述难以揭示深层次机理。其二，ILO在数据整合过程中需协调各国不同的劳动调查方法、统计口径与定义标准，虽然采用了国际劳工统计学家会议（ICLS）准则进行标准化，但历史上的方法论修订、调查范围变更及数据质量标记（如临时性或不可靠值）仍给跨时期可比性带来挑战。同时，城乡分组的样本覆盖差异和某些年份数据的缺失增加了建模时的偏差控制难度，而每年仅发布一次的频率限制了针对短期冲击的高频分析能力。

常用场景

经典使用场景

在欧洲青年就业研究的学术版图中，该数据集堪称一座不可或缺的数据堡垒。其核心应用场景在于支撑跨国家的青年失业人口比率纵向分析与横向比较。研究者可借助其按性别、年龄及城乡地理区域划分的精细粒度，勾勒出近四十年来欧洲38国青年劳动力市场的演变轨迹。无论是追踪单一国家内部结构性失业的长期波动，还是构建多国面板数据以剖析制度、教育与就业率之间的耦合关系，该数据集均提供了标准化的时间序列基底，成为劳动经济学实证研究的首选素材。

实际应用

在实际应用层面，该数据集的价值远超学术象牙塔，成为政策制定与国际组织运作的智慧引擎。欧洲各国劳动部门可依据其按区域和人口分组的就业率动态，精准识别青年失业的高危群体，进而设计诸如定向培训或创业扶持等靶向干预措施。国际劳工组织与欧盟委员会则利用该数据构建跨国监测指标体系，评估可持续发展目标在体面劳动方面的实现进度。此外，金融机构与发展机构可借助青年失业率的长期趋势预测社会动荡风险，作为信贷政策与援助项目评估的参考基石。

衍生相关工作

围绕该数据集的衍生研究已催生出一系列经典工作，构成了劳动经济学与计算社会科学交叉领域的璀璨星丛。许多研究者基于其时间序列特性开发了面向青年失业率的深度学习预测模型，将LSTM与Transformer架构应用于劳动力市场的前瞻性推断。另一支学术脉络则致力于构建多国混合效应面板模型，挖掘制度变量（如最低工资标准、劳动保护法案）对青年就业弹性的调节作用。更有团队利用该数据验证了“技能错配”与“空间错配”理论在欧洲语境下的普适性，相关成果发表在《劳动经济学》与《区域科学城市经济学》等顶级期刊上，显著拓展了数据驱动的政策模拟范式。