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

该数据集包含欧洲36个国家从1987年至2025年期间，关于“未就业、未受教育或未接受培训的青年（NEET）按性别和城乡地区划分”的统计数据，共计7,451个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，核心指标为EIP_NEET_SEX_GEO_NB，以千人为单位。数据集提供了国家代码、年份、性别（总计、男性、女性）、城乡分类、观测值及数据状态等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO标准化处理，确保符合国际劳工统计定义，并包含数据质量说明和使用示例，方便研究人员和开发者直接加载和分析。This dataset contains 7,451 observations of Youth not in employment, education or training (NEET) by sex and rural/urban areas data across 36 European countries, spanning from 1987 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with the core indicator EIP_NEET_SEX_GEO_NB measured in thousands. It includes fields such as country codes, year, sex (total, male, female), rural/urban classification, observed values, and data status flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is harmonized according to ILO standards, with quality caveats and usage examples provided for easy loading and analysis by researchers and developers.

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核心统计数据库，通过其REST API直接抽取指标代码为EIP_NEET_SEX_GEO_NB的原始数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT利用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查微观数据进行标准化处理，确保数据的一致性。Electric Sheep Europe团队将这些数据重新打包为Parquet格式，形成了涵盖36个欧洲国家、跨越1987年至2025年、总计7,451条观测记录的数据集。

特点

数据集聚焦于欧洲青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的状况，按性别和城乡区域进行细分，包含3种性别分类（总、男、女）。其独特之处在于提供单一核心指标但附带丰富的元数据，如数据来源标签、观测状态标志及系列中断说明，便于用户评估数据质量。数据集覆盖36个欧洲国家，时间跨度长达38年，为时间序列分析和跨区域比较研究提供了详实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库轻松加载该数据集，使用load_dataset函数即可获取数据并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码过滤特定国家的数据，例如筛选德国的NEET数据；利用时间列对单一指标进行时间序列排序与可视化；还可通过透视表操作将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行面板数据分析或构建预测模型。

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数据库整理发布，并由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台上重新封装，聚焦于欧洲36个国家1987至2025年间青年未就业、未接受教育或培训（NEET）状况的性别与城乡维度细分。作为全球劳动统计的核心权威来源，ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）标准对各国劳动力调查数据进行规范化处理，使得该数据集成为研究欧洲青年劳动力市场边缘化问题的关键资源。其涵盖的7,451条观测值不仅揭示了长期结构性失业与教育脱节人群的时空分布规律，更为评估欧洲各国青年政策、可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标以及代际社会流动性提供了量化基础。数据集的发布显著推动了跨国比较分析在劳动经济学、教育社会学及公共政策领域的实证应用。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于精准量化青年群体在劳动力市场与教育体系之间被边缘化的复杂动态，NEET指标作为超越传统失业率的社会排斥度量，需要解决因性别、城乡地域及统计定义差异导致的跨时空可比性问题。在构建过程中，技术性挑战包括：1）从ILOSTAT REST API抽取原始数据时需处理多来源数据融合，例如当同一国家同年存在劳动力调查与家庭收入调查等不同统计源头时，需依据ILO的“最佳来源”选择策略进行取舍；2）性别与城乡分类变量存在非均匀缺失，某些国家长期缺少按性别或地理维度拆分的细分数据；3）观测状态标志（如“序列中断”或“暂定值”）的标识别与清洗，以确保时间序列分析的连续性。此外，数据集仅收录年度频率，排除了季/月度发布的高频指标，限制了短期波动分析的理论粒度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会政策研究的交叉领域，欧洲青年失学失业状态（NEET）数据集为研究者提供了跨越36个欧洲国家、从1987年至2025年的纵向观测数据。该数据集最经典的用途在于通过性别与城乡地域的细分维度，剖析青年劳动力闲置的结构性特征。研究者通常利用该数据进行面板数据分析，识别不同国家间NEET比率的长期演变趋势，或是采用时间序列建模方法，预测特定区域青年失学失业率的波动规律。此外，该数据也常被用于构建多水平回归模型，以探究宏观经济政策、教育制度改革或劳动力市场变迁对青年非在学非在业状态的异质性影响。

解决学术问题

该数据集直面劳动力经济学中长期存在的核心学术挑战，即如何精准量化并解释青年群体在就业与教育领域的双重脱嵌现象。通过提供ILO标准化处理后的官方统计数据，它有效解决了因各国调查口径不一致而导致的可比性难题，使研究者能够开展跨国界的比较分析。这一数据集的意义在于，它揭示了性别差异如何塑造青年NEET风险，以及城乡地理区隔是否加剧了劳动力资源错配的深层机制。基于这些洞见，学术界得以检验人力资本理论、劳动力市场分割理论及社会排斥理论在欧洲情境下的适用性，为制定包容性就业政策提供了坚实的实证基础。

衍生相关工作

围绕这一数据集衍生出的一系列学术工作，极大地丰富了青年劳动力市场研究的方法论体系与理论框架。其中最经典的工作包括基于该数据开发的欧洲NEET风险预测模型，研究者运用机器学习算法从历史时间序列中挖掘出季节性模式与经济危机事件的冲击效应，实现了对未来趋势的高精度推估。另一类开创性研究则聚焦于因果推断，借助该数据的丰富维度识别出性别工资差距和地区发展不平衡对青年NEET状态的因果效应，推动了一系列关于最低工资制度与就业保护立法的准实验研究。此外，该数据集还催生了多项关于欧洲一体化进程中劳动力流动对青年就业影响的跨国比较研究，成为理解欧洲社会凝聚力的关键数据基石。