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

该数据集是一个关于欧洲青年未就业、未受教育或未培训（NEET）比例的表格数据集，由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库提供，并由Electric Sheep Europe重新打包。它包含7,451个观测值，覆盖36个欧洲国家（如希腊、比利时、西班牙等），时间跨度为1987年至2025年，专注于一个核心指标：EIP_NEET_SEX_GEO_RT，即按性别（总计、男性、女性）和城乡地区划分的未就业、未受教育或未培训青年比例（百分比）。数据集以年度频率收集，包括国家代码、年份、观测值、数据来源、分类变量（如性别和地区类型）以及数据质量标志（如断点系列注释）。它适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务，旨在为研究人员和开发者提供标准化、可直接加载的欧洲劳动市场数据。数据遵循CC-BY-4.0许可，使用时需引用原始ILO来源和重新打包方。This dataset is a tabular dataset on the share of youth not in employment, education or training (NEET) in Europe, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Europe. It contains 7,451 observations across 36 European countries (e.g., Greece, Belgium, Spain), spanning the years 1987 to 2025, and focuses on one core indicator: EIP_NEET_SEX_GEO_RT, which measures the percentage of youth not in employment, education or training disaggregated by sex (total, male, female) and rural/urban areas. The data is collected annually and includes country codes, years, observed values, data sources, classification variables (e.g., sex and area type), and data quality flags (such as break-in-series notes). It is suitable for machine learning tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing a standardized, ready-to-load dataset for European labour market analysis. The data is licensed under CC-BY-4.0, requiring citation of both the original ILO source and the repackager when used.

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未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的比例，并按性别和城乡地域进行细分。数据通过ILOSTAT的REST API直接获取，并依据欧洲ISO3国家代码进行筛选，最终汇集了1987年至2025年间36个欧洲国家的7,451条观测记录。在构建过程中，ILOSTAT遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行统一协调，确保了数据在不同时间和国家间的可比性。每条记录均附有数据来源标签，便于追溯其原始调查或行政记录背景。此数据集由Electric Sheep Europe重新打包，以Parquet格式发布，旨在为研究人员和开发者提供可直接使用的机器学习就绪数据。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的多维分解结构，不仅涵盖了总体指标，还提供了按性别（男、女、总计）和城乡地域类型（国家、城市、农村）的细分数据，使得对青年劳动力市场边缘化状态的深入分析成为可能。数据集时间跨度近四十年，覆盖了欧洲主要经济体与转型国家，为纵向趋势研究和跨国比较提供了坚实基础。此外，数据集中包含了观测状态的标记（如“序列中断”）及相关注释，有效提示了可能由方法论修订或数据源变更引起的结构性断点，增强了数据使用的审慎性。单一指标（EIP_NEET_SEX_GEO_RT）的聚焦设计简化了分析复杂度，适用于分类、回归及时序预测等多种任务。

使用方法

数据集可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载，一行代码即可将数据转换为Pandas DataFrame进行操作。使用者可以按国家代码（如'DEU'代表德国）筛选特定国家的子集，或按指标字段对数据进行排序以绘制时间序列图。对于面板数据分析，推荐将数据透视转换为以年份为行、国家为列的矩阵格式，便于直接进行跨国的趋势对比和回归建模。数据集中各列的含义清晰，包括参考区域、来源、指标编码、观察值及状态标记等，使用者应留意`obs_status`列中的标记，以辨识可能影响分析可靠性的数据质量警告，从而在建模或推断时做出合理取舍。

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数据库创建，并由Electric Sheep Europe团队在HuggingFace平台上重新打包发布，聚焦于欧洲36个国家1987至2025年间青年不在职、不在学、不在训（NEET）比率的性别与城乡分布。数据集涵盖7,451条观测值，整合了各国劳动力调查、家庭收入调查等官方统计数据，旨在为劳动经济学、社会政策及可持续发展目标（SDG）相关研究提供标准化的跨时空数据资源。其核心研究问题在于揭示欧洲青年劳动力未充分利用的长期趋势与结构性差异，从而为政策制定者、国际组织和学术社区提供量化依据，推动对青年失业与社会排斥问题的深入理解。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于：首先，领域问题方面，青年NEET比率作为劳动力未充分利用的综合指标，其测量受各国统计方法、调查问卷设计及就业、教育定义差异的影响，导致跨国比较时存在方法论不一致性。其次，构建过程中遇到的挑战包括数据来源的碎片化和质量标记的复杂性——同一国家不同年份或地区可能采用不同调查来源，ILO虽筛选了最佳源，但观测值中仍出现断点标记（如指标注释提示的方法修订），需要研究人员在时间序列分析中谨慎处理结构性突变。此外，数据仅提供年度频率，缺失月度或季度细粒度信息，限制了季节性波动和短期劳动力市场动态的捕捉能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心用途在于分析欧洲青年失学、失业与未接受培训（NEET）现象的动态演变及结构性特征。研究者可基于时间跨度近四十年的面板数据，构建多维度分层模型，探索性别、城乡地域等变量对青年劳动力市场边缘化程度的影响。借助数据集中按性别和地域细分的观测值，学者能够精确刻画不同亚群体在就业、教育与培训体系中的参与率差异，从而揭示社会排斥的深层机制。此外，该数据集为跨国的横向比较提供了标准化框架，使研究者得以在控制制度差异的前提下，检验福利政策或劳动力市场改革对NEET比例的干预效果。

解决学术问题

该数据集有效填补了欧洲青年劳动力市场研究中长期存在的微观数据鸿沟。传统研究常因各国统计口径不一致而难以进行有效比较，而ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议定义的标准化流程，确保了跨国数据的可比性和时间序列的连贯性。数据集提供了近八千条观测记录，覆盖36个国家自1987年至今的年度数据，使学者能够系统性地追踪NEET率的长期趋势，分析经济周期、技术变革与制度调整对青年就业状态的异质性冲击。其分层分类指标为探索性别不平等、城乡差距以及社会保护体系效能提供了量化基础，推动了从描述性统计向因果推断的方法论转型。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列围绕欧洲青年劳动力市场排斥问题的前沿研究。在学术层面，衍生工作包括构建基于贝叶斯层次模型的NEET率预测框架，利用时间序列分解算法剥离周期性波动与结构性趋势，以及运用空间计量方法探索跨国间的示范效应与政策扩散路径。此外，数据集常与欧洲社会调查、欧盟劳动力调查等其他微观数据联动，形成复合数据库，以深入剖析个体层面技能错配、家庭背景与NEET状态的关联。在方法创新领域，相关研究推动了将NEET率作为衡量社会包容度核心指标的分析范式，并衍生出基于机器学习的辍学风险预警模型，为早期干预提供了可操作化工具。