electricsheepeurope/europe-ilo-pop-3wap-sex-age-geo-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-rural

该数据集包含欧洲38个国家从1987年至2025年的青年工作年龄人口数据，共计31,322个观测值，聚焦于一个指标：按性别、年龄和城乡地区划分的青年工作年龄人口（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为欧洲国家代码。数据集涵盖了人口统计的多个维度，包括国家、性别（总计、男性、女性）、年龄分组（如15-29岁）、城乡地区类型（如全国范围）以及年度时间序列。数据以表格形式组织，包含观测值、数据状态和注释列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO的标准化处理，确保与国际劳工统计标准一致，并提供了数据来源和质量说明，如年度频率、最佳数据源选择等。This dataset contains 31,322 observations of youth working-age population data across 38 European countries, spanning from 1987 to 2025, with a focus on one indicator: Youth working-age population by sex, age and rural/urban areas (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, retrieved via the REST API and filtered to European country codes. It includes multiple dimensions such as country, sex (total, male, female), age groups (e.g., 15-29), rural/urban area types (e.g., national), and annual time series. Organized in a tabular format with columns for observed values, data status, and notes, the dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is harmonized according to ILO standards, with details on data sources and quality, such as annual frequency and best-source selection.

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）旗下的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API接口直接提取指标代码为POP_3WAP_SEX_AGE_GEO_NB的数据，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。原始数据经ILO统计部门依照国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调处理，涵盖了各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多源微观数据。数据集由Electric Sheep Europe团队重新打包，以Parquet格式存储，确保机器学习就绪的高效加载能力。

特点

数据集包含31,322条观测记录，覆盖38个欧洲国家，时间跨度自1987年至2025年，聚焦于青年劳动适龄人口按性别、年龄及城乡地域划分的单一核心指标。数据结构设计精良，包含国家代码、性别、年龄分组、地域类型等关键分类维度，并附有数据来源标记与观测状态标志，便于用户追溯数据质量与潜在序列中断。该数据集兼具时间序列与横截面特征，为人口统计学与劳动经济学研究提供了细粒度、跨年度的可靠数据基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷调用，使用`load_dataset()`函数一键加载数据集，并转化为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码筛选特定国家的时间序列数据，亦可对特定指标按时间排序进行趋势可视化。对于空间比较研究，可借助透视表功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于跨国家、跨时段的对比分析。数据使用时应遵循CC-BY-4.0许可协议，并正确标注原始数据来源与Electric Sheep Europe的重新打包贡献。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与人口统计学研究中，青年劳动年龄人口的性别、年龄及城乡分布差异，是理解劳动力供给结构、制定就业政策与区域发展规划的核心指标。由国际劳工组织（ILO）统计部门创建的ILOSTAT数据库，作为全球劳动统计的权威来源，系统整合了来自各国劳动力调查、住户收支调查及行政记录的多源数据。2025年，由Electric Sheep Europe团队重新打包发布的“欧洲青年劳动年龄人口（按性别、年龄及城乡区域划分）”数据集，包含38个欧洲国家自1987年至2025年间共计31,322条观测记录，聚焦于单一但关键的指标——青年（15-29岁）劳动年龄人口数量。该数据集通过标准化的人口统计维度，为研究人员和决策者提供了跨时空比较欧洲各国青年劳动力分布格局的高质量数据基础，对推进区域劳动力市场研究、老龄化社会影响分析及可持续发展目标（SDG）中的体面劳动指标监测具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题挑战在于，青年劳动年龄人口在性别、年龄组和城乡地缘上的多元离散性，使得传统的聚合统计往往掩盖了结构性不均衡——例如，农村地区年轻女性面临的“双重弱势”可能被全国总人口数稀释，而时间序列上的突变点（如经济危机或流行病）也要求研究者具备精细化的分层分析能力。在数据集构建过程中，ILO面临的挑战包括：从不同国家差异巨大的调查框架与行政记录中协调一致地提取可比数据，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行清洗与标准化，并在源数据出现方法论变更时系统标记断点（如“Break in series”），以防时间序列分析被误导。此外，数据集虽含有所需的城乡区分标签（如“GEO_COV_NAT”），但不同来源对“农村”的定义差异长期存在，这为跨国家比较带来了潜在的基准不一致风险。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了欧洲38个国家自1987年至2025年间按性别、年龄及城乡地域划分的青年劳动适龄人口数据，共计31,322条观测记录。在劳动经济学与人口地理学研究中，它常被用于剖析欧洲各地区青年劳动力供给结构的时空演变格局。研究者可借助该数据集构建面板数据模型，量化不同国家间青年人口分布差异，并追踪城市化进程中城乡劳动力资源的动态再配置。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项富有影响力的工作，包括基于时间序列分解模型的青年劳动人口预测工具，以及结合空间统计方法绘制欧洲青年人口流动热力图的可视化分析框架。它还催生了若干评估性别缺口与城乡差异的计量经济学研究，并成为若干机器学习模型验证人口趋势预测能力的基准数据集。这些工作共同推动了数据驱动型劳动政策研究的方法论演进。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年劳动年龄人口在性别、年龄及城乡维度的精细分布，为劳动经济学与人口地理学的交叉前沿提供了关键数据支撑。当前，欧盟正推进“青年就业保障计划”与“欧洲技能议程”等热点政策，该数据可精准量化乡村青年外流、性别就业鸿沟及人口老龄化对劳动供给的冲击。通过30余年时间序列与38国对比，它助力构建年龄期-队列模型与时空预测框架，揭示城乡二元结构下青年劳动参与率的动态演化规律，对政策评估与可持续发展目标监测具有不可替代的基准作用。