electricsheepeurope/europe-ilo-eip-5eet-sex-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含欧洲34个国家2014年至2025年间关于青年未就业、未受教育或未培训（NEET）比例的1,074个观测值，核心指标为EIP_5EET_SEX_RT，即按性别分组的青年NEET百分比（基于第19届国际劳工统计学家会议定义）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API直接获取并筛选欧洲国家代码，涵盖了劳动力调查等来源的标准化数据。数据集以表格形式呈现，包含国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、观测值、数据状态标志等列，适用于表格分类、回归或时间序列预测等机器学习任务。数据由Electric Sheep Europe重新打包，采用CC-BY-4.0许可。This dataset contains 1,074 observations on the share of youth who are neither in employment, education nor training (NEET) across 34 European countries between 2014 and 2025. The core indicator is EIP_5EET_SEX_RT, which refers to the percentage of youth NEET grouped by gender, defined based on the standards of the 19th International Conference of Labour Statisticians. The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), directly obtained via API and filtered for European country codes, and includes standardized data from sources such as labor force surveys. The dataset is presented in tabular format, with columns including country code, year, gender category (total, male, female), observed value, data status flag, and more, and is suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression, or time series forecasting. The dataset was repackaged by Electric Sheep Europe and is licensed under CC-BY-4.0.

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数据库，聚焦于欧洲地区青年既未就业也未接受教育或培训（NEET）的比例。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，筛选出指标代码为'EIP_5EET_SEX_RT'的观测值，并依据ISO3国家代码限定至34个欧洲国家。原始调查微观数据由ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一整合，数据来源在'source.label'列中予以标注以确保可追溯性。数据集收录了2014年至2025年间的1,074条年度观测记录，由Electric Sheep Europe团队重新封装并发布。

特点

该数据集以简洁的表格结构呈现，包含16个字段，核心观测值'obs_value'记录了NEET比例百分比。数据按性别维度进行分解，涵盖总人口、男性与女性三个子群体，提供了细致的性别视角。每个观测条目均附有观测状态标记（如临时性或序列中断）以及指标和来源的详细注释，便于用户评估数据质量。其时间跨度为12年，覆盖了西欧、南欧、北欧及部分东欧国家，区域代表性广泛。数据集采用CC-BY-4.0许可协议，确保了开放的学术与商业使用。

使用方法

该数据集可通过HuggingFace Datasets库便捷加载，使用'load_dataset'函数即可获得Pandas DataFrame格式的完整数据。用户可基于'ref_area'列按国家筛选，例如提取德国数据；亦可按'indicator'列筛选单一指标后进行时间序列分析，绘制'obs_value'随时间变化的趋势图。此外，借助'pivot_table'方法可构建以年份为行、国家为列的矩阵，便于跨区域比较。数据集接口友好，适合进行回归、分类或时间序列预测等机器学习任务，为欧洲青年劳动力市场研究提供了即用型基础数据。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Europe于2025年重新整理发布，聚焦欧洲34国2014至2025年间青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的比例，按性别细分，共计1074条观测。NEET指标是衡量劳动力市场边缘化青年群体的关键维度，直接关联可持续发展目标（SDG）中关于体面工作和经济增长的进展评估。该数据集为跨国家、跨时段的比较研究提供了标准化、机器可读的高质量数据，便于研究人员分析欧洲青年劳动力参与的结构性变迁、性别差异及政策干预效果，对劳动经济学、社会政策及国际发展领域具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于：传统失业率指标无法全面反映青年群体脱离教育、就业与培训的多维脆弱状态，NEET指标则能更精准刻画劳动力市场边缘化现象，但跨国际标准化采集面临统计口径、调查方法及数据质量不一致的挑战。构建过程中，需协调34国不同来源的劳动力调查数据，处理因方法论修订（如第19届ICLS定义更新）导致的序列断裂（break in series），并筛选ILO认定的最佳来源以保证同一国家—年份的唯一性，同时管理按性别拆分的三维分类变量与年度频率的兼容性，确保数据在时间序列预测与表格回归任务中的鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲34国2014至2025年间青年不在就业、教育或培训状态（NEET）比例的性别维度观测值，共计1074条记录。作为国际劳工组织ILOSTAT数据库的欧洲子集，它天然适配于面板数据分析与时间序列建模场景。研究者可借此剖析各国NEET率的演变轨迹，或借助混合效应模型探究性别、国家效应与年份趋势的交互作用。数据集的横截面与纵向双重属性，使其成为检验青年劳动力市场结构性变迁的理想载体，尤其适用于描绘欧洲不同福利制度下青年失能状态的异质性图景。

解决学术问题

该数据集直面欧洲青年劳动力边缘化研究的核心困境——缺乏标准化、跨国可比的NEET指标。在学术层面，它填补了ILO第19届国际劳动统计学家会议（ICLS）定义下性别分层的欧洲NEET数据空白，使得研究者能够系统量化性别鸿沟在青年失能状态中的动态演化。借助这一高颗粒度数据，学界得以验证人力资本理论、社会排斥理论与制度主义对NEET成因的假说，例如劳动力市场刚性如何加剧女性青年的NEET风险，或积极劳动政策对降低NEET率的边际效应，从而为劳动经济学与社会政策交叉领域注入实证动能。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列标志性学术工作。例如，基于ILOSTAT面板数据的多国研究系统揭示了NEET率与宏观经济周期、教育支出比重的非线性关联。部分工作进一步将其与欧盟劳动力调查（EU-LFS）微观数据耦合，构建多层级Logit模型以剥除国家异质性对个体NEET风险的影响。在方法论层面，有学者利用该数据的性别维度验证了合成控制法在评估国家改革政策（如丹麦青年就业包）中的适用性。这些衍生研究不仅深化了对欧洲青年劳动力边缘化机制的理解，也推动了面板因果推断与跨国比较分析范式的发展。