electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xhaz-sex-age-eco-nb-children-in-hazardous-work-by-sex-age-and-economic

该数据集包含欧洲18个国家从1995年到2025年的儿童危险工作数据，按性别、年龄和经济活动分类，以千人为单位。数据集共有2,088个观察值，涵盖一个独特指标（CLD_XHAZ_SEX_AGE_ECO_NB），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过过滤处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains data on hazardous child labor in 18 European countries spanning from 1995 to 2025, categorized by gender, age and economic activity, with values measured in thousands of people. The dataset comprises 2,088 observations and covers a unique indicator (CLD_XHAZ_SEX_AGE_ECO_NB). The data was retrieved from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO) via API, and has been filtered and preprocessed. It is applicable for tasks including table classification, regression and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建而成，聚焦欧洲地区儿童从事危险工作的统计数据。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接拉取，筛选出欧洲ISO3国家代码范围内的观测记录，共收录1995年至2025年间18个欧洲国家的2,088条数据。ILOSTAT依据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处理，并在数据集中通过source.label字段标注数据来源，确保数据可追溯。数据集经Electric Sheep Europe重新打包，以Parquet格式发布，便于机器学习应用。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的维度划分与权威的统计来源。数据涵盖儿童危险工作人数这一关键指标，并按性别（男性、女性、总计）、年龄（15-17岁等）和经济活动部门进行多维分类，支持深层次分析。数据频率为年度，覆盖跨越三十年的时间序列，为研究欧洲地区儿童劳动状况的长期趋势提供了宝贵素材。此外，数据集明确标注了观测状态（如不可靠、临时性）及方法修订等注释信息，体现了严谨的数据质量管控。

使用方法

该数据集可通过Hugging Face的datasets库便捷加载，仅需调用load_dataset()函数即可获取。用户可将其转换为Pandas DataFrame进行探索性分析，通过筛选ref_area字段实现对特定国家的聚焦研究。针对时间序列分析，可按indicator字段过滤出特定指标，利用time和obs_value字段进行时序建模与可视化。数据集也支持透视表操作，便于构建国家-年份矩阵，适用于面板数据分析与回归建模等任务。

背景与挑战

背景概述

儿童参与有害劳动是全球劳动统计领域的核心议题之一，国际劳工组织（ILO）作为该领域最具权威性的机构，长期致力于通过标准化数据采集与发布推动相关研究。该数据集由ILO统计司（ILOSTAT）基于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源精心编制，Electric Sheep Europe于2025年对其进行重新封装并公开于HuggingFace平台，旨在为机器学习与时间序列分析提供便捷接入。数据集涵盖1995年至2025年间18个欧洲国家的2,088条观测记录，聚焦于按性别、年龄段及经济活动类型划分的儿童有害劳动人数（以千计），为探究欧洲地区童工现象的规模、分布与演变趋势提供了珍贵的量化基础。其创立不仅回应了国际社会对体面劳动目标（SDG）中消除童工现象的数据需求，更推动了跨国比较研究的精细化发展。

当前挑战

该数据集所致力解决的领域关键挑战在于，儿童有害劳动作为一种隐蔽且难以测量的社会现象，长期面临数据稀疏性、定义不一致及跨国可比性薄弱等困境。ILOSTAT通过采用国际劳动统计学家会议（ICLS）的统一定义对原始微观数据进行标准化处理，但各国调查方法、覆盖范围及统计能力的差异，仍导致部分观测值被标记为不可靠或存在方法学修订后的序列断裂。在构建过程中，数据集遭遇了多源异构数据融合的典型难题，包括来自不同国家调查的时间跨度不一致（如乌克兰仅有2015年数据）、分类维度（如性别、年龄组与经济部门）的嵌套复杂性，以及ILO需在多重源中遴选“最佳来源”所带来的选择性偏差，这些因素共同构成了数据分析与建模时必须审慎处理的挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1995年至2025年间18个欧洲国家关于儿童从事有害劳动的2,088条观测记录，涵盖了按性别、年龄及经济活动类别划分的详细数据。其经典使用场景在于构建分类与回归模型，以预测不同人口学特征下儿童暴露于有害工作的风险概率。研究者可利用该数据集进行时间序列分析，追踪特定国家或地区儿童劳动状况的演变趋势，或通过多维度交叉分析揭示性别、年龄与产业类型对儿童从事危险工作的交互影响，为劳动经济学与儿童保护领域提供量化支撑。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出若干具有代表性的学术与实践工作。在方法论层面，基于数据的分层结构，研究者开发了多级回归模型与贝叶斯时空模型，以处理重复观测间的相关性与稀疏国家的数据插补问题。在内容创新上，部分工作结合了该数据集与宏观经济指标（如GDP、教育支出），构建了儿童劳动风险的预警指数。同时，数据集的标准化Schema设计激发了面向ILOSTAT其他指标的迁移学习研究，推动了欧洲儿童劳动状况的跨指标联合分析，形成了从数据仓库到因果推断的完整研究链条。

数据集最近研究

最新研究方向

在欧洲劳动统计领域，该数据集聚焦于未成年人在危险工作中的参与状况，按性别、年龄及经济活动类型进行精细化解构。随着国际劳工组织（ILO）对2030年可持续发展议程中“消除童工”目标的推进，这一数据集成为衡量欧洲区域政策干预效果的关键实证基础。当前的前沿研究趋向于利用此类高颗粒度时序数据，结合时间序列预测模型，动态评估经济增长与劳动法规变动对童工暴露风险的影响。尤其在东欧与南欧国家转型期语境下，该数据对监测劳动力市场中弱势群体保护机制的有效性具有不可替代的洞察价值，推动了从描述性统计向因果推断及政策涟漪模拟的方法论跃迁。