electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3wap-sex-age-edu-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an

该数据集包含52,742个观测值，涵盖39个欧洲国家从1987年至2025年的就业数据，重点关注按性别、年龄和教育程度划分的青年就业人口比率（%）这一指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录等多种来源收集，并按照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集包含国家代码、年份、性别分类、年龄分组、教育水平以及观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。许可证：cc-by-4.0 语言： - en → 英语 任务类别： - 表格分类 - 表格回归 - 时间序列预测 多语言属性：单语言 样本规模： - 10000 < 样本数 < 100000 标签： - 表格数据 - 欧洲 - ilostat → ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库） - 就业 - ilo → ILO（国际劳工组织） - 劳动力 美观名称："分性别、年龄与教育程度的青年就业人口占比（%）| 欧洲（ILOSTAT）" # 分性别、年龄与教育程度的青年就业人口占比（%）| 欧洲（ILOSTAT） 🇪🇺 **52,742条观测样本** · **39个欧洲国家** · **1987–2025年** · *由[Electric Sheep Europe](https://huggingface.co/electricsheepeurope)重新整理发布*      ## 核心摘要 本数据集包含覆盖39个欧洲国家、时间跨度为1987至2025年的**就业相关数据**，共**52,742条观测样本**，涉及**1项核心指标**。 ## 数据源说明 **ILOSTAT** 是国际劳工组织（ILO）的中央统计数据库，是全球领先的劳动力统计权威来源。其收录涵盖就业、失业、薪酬、工作时长、童工、非正规经济、社会保障、职业伤害以及可持续发展目标体面工作目标等多项指标，数据来源于全国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录。该数据库覆盖全球200余个经济体，由国际劳工组织统计部门负责数据的标准化整合。 - **来源链接**：[ILOSTAT](https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT) - **发布机构**：国际劳工组织（ILO） - **许可证**：[cc-by-4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) - **主题领域**：就业 ## 数据处理方法 本数据集直接从ILOSTAT的REST API接口 `https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT` 拉取原始数据，并筛选出欧洲地区的ISO3国家编码对应的样本。ILOSTAT依据国际劳工统计会议（International Conference of Labour Statisticians, ICLS）的定义对原始调查微观数据进行标准化整合；数据来源信息会在`source.label`字段中标记，以保证可追溯性。 ## 地理覆盖范围 39个欧洲国家 · 以下为按观测数排序的前10个国家： | 国家 | 观测数 | 起始年份 | 结束年份 | |---------|-----:|-----------:|----------:| | `GRC` | 2,301 | 1987 | 2025 | | `GBR` | 2,182 | 1992 | 2025 | | `IRL` | 1,903 | 1992 | 2024 | | `FRA` | 1,843 | 1993 | 2024 | | `CHE` | 1,802 | 1991 | 2025 | | `DEU` | 1,784 | 1992 | 2024 | | `NLD` | 1,767 | 1996 | 2024 | | `ITA` | 1,736 | 1992 | 2024 | | `DNK` | 1,705 | 1992 | 2024 | | `BEL` | 1,700 | 1992 | 2024 | | `PRT` | 1,689 | 1992 | 2025 | | `SWE` | 1,669 | 1995 | 2024 | | `ESP` | 1,663 | 1992 | 2025 | | `LUX` | 1,573 | 1992 | 2024 | | `NOR` | 1,473 | 1996 | 2024 | | ... | 其余24个国家 | | | ## 指标（示例） - `EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT` — 分性别、年龄与教育程度的青年就业人口占比（%） ## 数据结构 | 字段名 | 数据类型 | 字段说明 | 示例值 | |--------|------|-------------|---------| | `ref_area` | `string` | ISO 3166-1 alpha-3 国家编码 | `ALB` | | `ref_area.label` | `string` | 国家英文名称 | `Albania` | | `source` | `string` | ILOSTAT 来源代码（如劳动力调查） | `BA:480` | | `source.label` | `string` | 来源英文名称 | `LFS - Labour Force Survey` | | `indicator` | `string` | ILOSTAT 指标代码 | `EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT` | | `indicator.label` | `string` | 指标英文名称 | `Youth employment-to-population ratio …` | | `sex` | `string` | 性别细分维度（SEX_T=总计，SEX_M=男性，SEX_F=女性） | `SEX_T` | | `sex.label` | `string` | — | `Total` | | `classif1` | `string` | 第一分类变量（年龄、教育程度、就业状态等） | `AGE_YTHBANDS_Y15-29` | | `classif1.label` | `string` | — | `Age (Youth bands): 15-29` | | `classif2` | `string` | 可选第二分类变量 | `EDU_AGGREGATE_TOTAL` | | `classif2.label` | `string` | — | `Education (Aggregate levels): Total` | | `time` | `int64` | 观测年份 | `2024` | | `obs_value` | `float64` | 观测指标值（单位参见指标定义） | `44.347` | | `obs_status` | `string` | 观测状态标记（如临时、不可靠） | `U` | | `obs_status.label` | `string` | — | `Unreliable` | | `note_classif` | `string` | — | `C3:5578` | | `note_classif.label` | `string` | — | `Nonstandard education level: Includin…` | | `note_indicator` | `string` | — | `I11:264` | | `note_indicator.label` | `string` | — | `Break in series: Methodology revised` | | `note_source` | `string` | — | `R1:3513` | | `note_source.label` | `string` | — | `Repository: ILO-STATISTICS - Micro da…` | ## 细分维度 以下字段提供数据细分维度： - **`sex`**（共3个唯一取值）：`SEX_T`、`SEX_M`、`SEX_F` ## 数据质量与注意事项 - 数据为年度频率。部分指标同时发布月度或季度序列，本数据集未包含此类数据。 - 当同一国家×年份的同一指标存在多个来源时，将采用国际劳工组织选定的“最优来源”数据。 - 细分字段（`sex`、`classif1`、`classif2`）仅在指标支持对应细分时才会非空。 ## 使用方法 python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3wap-sex-age-edu-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an") df = ds["train"].to_pandas() print(df.head()) ### 筛选单个国家 python germany = df[df["ref_area"] == "DEU"] ### 单个指标的时间序列数据 python sample = (df[df["indicator"] == "EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT"] .sort_values("time")) sample.plot(x="time", y="obs_value", title="EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT") ### 转换为国家×年份矩阵 python matrix = (df[df["indicator"] == "EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT"] .pivot_table(index="time", columns="ref_area", values="obs_value")) print(matrix.tail()) ## 引用格式 bibtex @misc{europe_ilo_emp_3wap_sex_age_edu_rt_youth_employment_to_population_ratio_by_sex_age_an_2025, title = {Youth employment-to-population ratio by sex, age and education (%) | Europe (ILOSTAT)}, author = {International Labour Organization (ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT}, publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Europe}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3wap-sex-age-edu-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an}} } ## 许可证 本数据集采用[cc-by-4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)协议发布。 原始数据版权归国际劳工组织（ILO）所有。使用本数据集时，请同时引用上述原始数据源及Electric Sheep Europe的重新整理版本。 ## 关于Electric Sheep Electric Sheep Europe是Electric Sheep项目的组成部分：该项目旨在构建面向欧洲的统一、机器学习友好型数据层，托管于HuggingFace平台。我们从权威开源数据源拉取数据，对数据结构进行标准化，以Parquet格式打包，并发布格式统一的数据集卡片，以便研究人员与开发者可通过`load_dataset()`函数在数秒内启动数据使用。 浏览完整数据集集合：[huggingface.co/electricsheepeurope](https://huggingface.co/electricsheepeurope) --- _数据溯源：2026年5月27日通过Electric Sheep数据管道获取。源URL：https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT_

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本研究数据集源自国际劳工组织（ILO）旗舰统计数据库ILOSTAT，经由Electric Sheep Europe团队系统化重包装与结构化处理后发布。数据直接通过ILOSTAT的REST API接口获取，指标代码为EMP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT，并依据欧洲ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行地域过滤。ILOSTAT本身依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行归一化处理，数据来源标记于source.label字段以保障可追溯性。最终数据集以Parquet格式封装，确保机器学习场景下的高效加载与兼容性。

使用方法

该数据集可通过HuggingFace Datasets库便捷加载，使用from datasets import load_dataset命令后调用load_dataset函数即可获取，返回的Dataset对象可直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。使用者可按ref_area字段筛选特定国家的子集，借助time与obs_value构建时间序列可视化，或运用pivot_table操作将数据重塑为国家×年份的截面矩阵。针对分类任务，可利用sex、classif1及classif2等维度列进行分组聚合与特征提取，适用于线性回归、随机森林或LSTM等模型的训练与评估。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布，并由Electric Sheep Europe团队重新封装至HuggingFace平台，专注于欧洲39个国家的青年就业人口比率（按性别、年龄和教育水平划分），涵盖1987至2025年间52,742条观测记录。作为研究青年劳动力市场参与状况的宝贵资源，该数据集依托ILO在劳动统计领域的权威性与全球协调能力，为分析欧洲各国青年就业结构变迁、性别差异及教育回报率等核心议题提供了标准化、细粒度的时序数据。其发布极大推动了比较劳动经济学、社会政策评估及人口老龄化背景下青年就业挑战的量化研究，成为欧洲劳动力市场分析领域的重要基石。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，青年就业人口比率受性别、年龄与教育水平多维度交互影响，但传统聚合数据难以揭示内部异质性，阻碍了精准政策干预的制定。构建过程中面临的核心挑战包括：不同国家劳动力调查的时间跨度不一（最早可溯至1987年，晚至1996年），导致面板数据严重非平衡；各来源调查方法及教育分类标准存在差异，需依赖ILO通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行严格协调与标记。此外，数据中含有大量因方法论修订、样本变更或来源更替导致的断点与不可靠标记（如'U'状态），这在时间序列分析中易诱发虚假趋势，需谨慎处理数据质量标注并进行断点校正，方能确保研究结论的稳健性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与政策分析领域，该数据集被广泛用于探索欧洲青年就业的长期演变趋势。研究者可依据性别、年龄与教育水平等维度，剖析青年就业人口比率的动态变化，尤其适用于纵向时序分析与跨国比较研究。例如，通过构建面板数据模型，可以量化不同国家在1987年至2025年间青年劳动力市场表现的异同，揭示教育水平对就业韧性影响的阶段性特征。

解决学术问题

该数据集有效回应了青年群体就业机会不平等这一核心学术议题。传统研究常受限于样本量不足或跨国可比性欠缺，而此数据集通过国际劳工组织标准化统计方法，提供了逾五万条高质量观测记录，使得学者能够系统检验性别、年龄与教育交互作用下的就业差异。其意义在于为劳动力市场分割理论、人力资本积累效应等经典命题提供了实证基础，推动了欧洲青年就业政策的循证评估。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、政府机构及智库开展劳动力市场监测提供了关键数据支撑。政策制定者可借助其详尽的分类维度，识别特定国家或地区中不同性别与教育背景青年的就业薄弱环节，从而设计精准干预措施。例如，国际劳工组织可基于此数据评估各成员国青年就业目标的实现进度，而欧洲各国的劳动部门则能据此调整职业培训与教育投资策略，以提升青年群体的就业转化效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场结构性变革与青年就业危机交织的背景下，该数据集为欧洲青年就业率的时间序列建模与多维解构提供了权威数据基础。当前前沿研究聚焦于利用该数据集的性别、年龄与教育层次三重分类维度，结合1987年至2025年的长周期观测，揭示新冠疫情后欧洲青年就业复苏的异质性路径。热点事件如欧盟《青年就业支持强化计划》与各国技能提升政策的实施效果，正通过此数据集进行因果推断与反事实分析，评估教育分层对就业弹性的调节作用。该数据集源自ILOSTAT的标准化统计框架，其跨时期、跨国家的可比性，使其成为劳动力市场预测模型与政策模拟器训练的关键支撑，对理解欧洲青年从教育向职场过渡的动态机制具有深远的学术与实践意义。