electricsheepeurope/europe-ilo-cld-tpop-sex-age-stu-nb-child-population-by-sex-age-and-school-attendance

该数据集包含来自22个欧洲国家的2,191个观测数据，时间跨度为1995年至2025年，涵盖1个独特指标：按性别、年龄和学校出勤情况划分的儿童人口（千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过处理以覆盖欧洲国家。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、学校出勤分类、观测年份、观测值、观测状态和相关注释等列。数据以年度频率发布，并经过ILO的标准化处理，确保数据质量。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，主要用于儿童劳动和人口研究。This dataset contains 2,191 observational records from 22 European countries, spanning the period from 1995 to 2025, and covers one unique indicator: child population (in thousands) disaggregated by gender, age group, and school attendance status. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), obtained via REST API, and processed to cover European countries. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, gender category, age category, school attendance category, observation year, observed value, observation status, and relevant notes. The data is released at an annual frequency and has undergone standardized processing by the ILO to ensure data quality. This dataset is applicable for tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting, and is primarily used for child labor and population research.

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统计数据库，通过REST API从官方端点拉取原始指标数据，并依据ICLS国际劳工统计学家会议定义对调查微观数据进行协调与标准化处理。数据聚焦于欧洲区域，利用ISO3国家代码进行地理过滤，最终汇编为涵盖22个欧洲国家、时间跨度从1995年至2025年的观测集合，共计2191条记录。Electric Sheep Europe团队负责对数据进行重新打包与发布，确保其格式统一且便于机器学习直接调用。

特点

数据集的核心指标为‘按性别、年龄和就学情况划分的儿童人口数（千人）’，提供了单一但粒度精细的观测维度。其特色在于包含丰富的分类变量，如性别（总、男、女）与年龄-就学状态组合，并附有详细的来源标签和观测状态标记，便于用户评估数据可靠性。数据以年频率呈现，覆盖多国长达三十年的纵向序列，为研究欧洲儿童劳动参与模式与教育变动提供了珍贵的时间断面素材。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库以`load_dataset()`函数一键加载数据，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括：按国家筛选数据以研究特定区域的儿童人口结构；针对单一指标生成时间序列图以观察长期趋势；或利用数据透视表构建国家-年份矩阵，便于进行跨国的面板数据分析。该数据集适用于表格分类、回归及时序预测等机器学习任务，研究者可直接基于列式架构开展建模工作。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场治理中的关键议题，长期受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。在此背景下，ILO下属的ILOSTAT数据库于2025年发布了“欧洲按性别、年龄和就学状况划分的儿童人口（千人）”数据集，由Electric Sheep Europe重新封装并托管于HuggingFace平台。该数据集覆盖22个欧洲国家，时间跨度从1995年至2025年，共计2191条观测记录，核心指标聚焦于童工相关的人口统计特征。数据集基于ILO统一的国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，整合各国劳动力调查、家庭收入调查等行政记录，旨在为研究人员和政策制定者提供标准化的跨境可比数据。作为ILOSTAT体系的重要分支，该数据集为理解欧洲童工现象的时空演变、评估《2030年可持续发展议程》中体面劳动目标的进展提供了关键数据支撑，在劳动经济学、人口统计学及社会政策研究领域具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所面临的挑战可从领域问题与构建过程两个维度加以审视。在领域层面，童工问题的复杂性和敏感性使得数据收集本身即构成重大挑战：各国对童工的法律定义、年龄划分标准以及就学状况的界定存在差异，导致跨国产出数据的可比性受限；同时，童工现象常隐藏于非正规经济部门，调查中易出现低报或漏报，影响估计值的准确性。在构建过程中，数据来源的多样性引发了质量控制的难题——不同国家的调查频率、样本量及数据采集方法不尽相同，部分观测值被标记为“不可靠”或存在方法论变更导致的序列断裂；此外，ILO虽设有最佳来源选择机制，但多来源数据融合仍可能引入系统性偏差，时间序列的非平衡性（如部分国家仅有近年数据）也增加了纵向分析的难度。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲22国1995至2025年间儿童人口按性别、年龄及就学状况的分布情况，提供了2,191条标准化观测记录。基于国际劳工组织ILOSTAT官方统计体系，数据以国家、年份、性别和受教育状态为多维分类轴，是研究童工问题与教育普及之间复杂关系的核心量化素材。研究者常利用该数据构建跨国面板模型，系统分析不同性别与年龄段的儿童在学率变化趋势，或结合劳动参与率等外部指标，探讨教育缺失与儿童劳动之间的替代与互补效应。此外，数据在时序预测和分类回归等机器学习任务中也被广泛用作基准测试，评估模型对结构化社会经济数据的拟合与泛化能力。

衍生相关工作

围绕该数据集已催生出一系列重要的衍生研究工作。在时间序列预测领域，研究者利用其长期的年度观测值，训练基于LSTM或Transformer架构的模型，预测未来五年内特定国家的儿童在校人口变动轨迹。在分类任务中，数据中的性别和教育状况标记被用于构建公平性评估指标，比较不同机器学习算法是否在多个子群间保持一致的预测性能。此外，该数据集常与ILO发布的童工参与率、家庭收入调查等其他社会经济数据联合使用，构建综合性的童工风险预警系统。一批基于该数据的可解释性分析工作聚焦于识别驱动儿童失学的关键特征——如性别差异、年龄阈值效应和地理分布，从而推动社会科学与人工智能交叉领域的方法论创新。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲22国1995至2025年间按性别、年龄及就学状况划分的童工人口统计，为国际劳工组织ILOSTAT官方数据的分装版本。在童工研究前沿，该数据驱动着跨时段与跨国别的儿童劳动参与率演变分析，尤其在《2030年可持续发展议程》框架下，助力SDG目标8.7（立即采取有效措施消除强迫劳动、终止童工）的进展监测。当前热点方向包括剖析后疫情时代欧洲教育中断对童工回流的影响、结合机器学习模型预测高危群体分布，以及利用性别与年龄交叉维度揭示弱势儿童群体的结构性脆弱性。该资源还赋能政策制定者识别区域间差异，为欧盟“欧洲童工零容忍战略”提供实证根基，推动从描述性统计向因果推断的范式跃迁。