electricsheepeurope/europe-ilo-cld-xgpb-sex-age-ste-nb-children-in-child-labour-general-production-bounda

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的童工数据，具体指标为儿童从事童工——按性别、年龄和就业状况划分的一般生产边界（千）（CLD_XGPB_SEX_AGE_STE_NB）。数据覆盖欧洲1个国家（塞尔维亚），时间跨度为2022年，共46个观测值。数据集通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为欧洲国家代码，数据经过ILO统计部门根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调。数据集为表格格式，包含国家代码、指标、性别、年龄、就业状况、观测值等列，适用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据以CC-BY-4.0许可发布，由Electric Sheep Europe重新打包，以提供统一的机器学习就绪数据层。This dataset contains child labour data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with the specific indicator being General Production Boundaries (in thousands) for child labour by sex, age and employment status (CLD_XGPB_SEX_AGE_STE_NB). It covers 1 European country (Serbia), spans the year 2022, and contains a total of 46 observations. The dataset is acquired via the ILOSTAT REST API, filtered to retain only European country codes, and harmonized by the ILO Statistics Department in line with the definitions of the International Conference of Labour Statisticians (ICLS). The dataset is in tabular format, with columns including country code, indicator, sex, age, employment status, and observed values, among others, and is suitable for tasks such as tabular classification, regression, or time series forecasting. The data is published under the CC-BY-4.0 license, and repackaged by Electric Sheep Europe to provide a unified machine learning-ready data layer.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

童工劳动数据是国际劳工组织（ILO）劳动统计体系的核心关切之一，该数据集源自ILOSTAT官方REST API，通过指标代码CLD_XGPB_SEX_AGE_STE_NB直接抽取，并经Electric Sheep Europe团队依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤与重封装。原始数据由ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等微观数据进行统一协调与标准化处理，确保了跨国的可比性。数据集涵盖2022年塞尔维亚的46条观测记录，每条观测包含国家代码、性别、年龄组、就业身份及观测值等关键变量，并以结构化表格形式存储。

特点

该数据集以精炼的观测规模聚焦于欧洲特定国家的童工劳动状况，核心特点在于其多维度的分类架构。变量体系不仅包含基本的性别（SEX_T/SEX_M/SEX_F）与年龄分组（如5-17岁），还纳入了就业身份（ICSE-93分类）这一关键维度，能够深入剖析童工在不同就业形态下的分布差异。数据来源标注清晰，source.label列记录了具体的调查项目名称，增强了数据溯源能力。同时，观测状态标记（obs_status）用于标识数据可靠性，如不可靠（U）等标志，为研究者评估数据质量提供了重要参考。

使用方法

该数据集设计了便捷的编程接口，研究者可直接通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载，并转化为Pandas DataFrame进行后续分析。使用指南建议了三种典型操作路径：按国家代码（ref_area）筛选特定国家子集；按指标代码排序并可视化时间序列趋势；以及通过数据透视表构建国家×年份的矩阵结构，以便进行跨时期比较。代码示例采用简洁的Python语法，配合plot与pivot_table等常用方法，降低了用户的使用门槛，使其能够快速融入现有分析流程中。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动治理中的关键议题，长期以来受到国际社会的广泛关注。国际劳工组织（ILO）作为该领域最具权威性的国际机构，通过其统计数据库ILOSTAT系统性地收集并发布了涵盖200多个经济体的劳动统计数据。europe-ilo-cld-xgpb-sex-age-ste-nb-children-in-child-labour-general-production-bounda数据集正是由ILO于2022年创建，并由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台上重新封装发布。该数据集聚焦于欧洲地区塞尔维亚的童工现象，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的生产边界，按性别、年龄和就业状态细化了46条观测记录。尽管数据规模有限，但其严格遵循ILO的统计标准化流程，为区域性的童工研究提供了基准数据，并为推动联合国可持续发展目标中体面工作指标（SDG 8.7）的监测提供了数据支撑。

当前挑战

该数据集所面对的挑战首先体现在领域问题层面：童工问题是劳动经济学与社会发展交叉研究的难点，其统计口径需在全球统一的生产边界（General Production Boundary）与各国法律定义的差异之间寻求平衡，这导致跨国可比性常受质疑。此外，ILOSTAT在数据构建过程中面临显著困难——各国童工调查依赖不同的采样框架与时间频次（如本数据集仅包含2022年年度数据），且观测值标记为“不可靠”（obs_status: U），反映了底层原始数据在采集质量上的局限性。更根本的是，数据集仅覆盖塞尔维亚一国、时间跨度仅一年，限制了其在欧洲乃至全球尺度上的推断能力；同时缺少纵向时间序列与多国面板结构，使得趋势分析与因果推断难以有效开展。

常用场景

经典使用场景

在欧洲劳动统计与儿童权益研究领域，国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库提供了权威的标准化指标。该数据集聚焦于按性别、年龄和就业身份分类的童工现象，涵盖欧洲国家塞尔维亚2022年的46条观测记录。研究者可借助该数据集进行经典的多维分类任务，例如基于性别、年龄组和就业地位探究童工分布模式，或通过回归分析量化不同人口特征下童工参与率的差异。同时，其时间序列属性虽仅覆盖单一年份，但数据结构设计适合作为跨年度比较的基准模板，支持构建预测模型以评估政策干预效果。数据集经Electric Sheep Europe重新封装为ML-ready格式，通过HuggingFace Datasets加载后可直接融入pipeline，极大降低了数据预处理门槛，是欧洲童工问题计量分析的理想起点。

实际应用

在实际应用场景中，该数据集为欧洲及国际政策制定者、非政府组织和发展机构提供了可操作的数据基座。例如，国际劳工组织本身可利用其评估各国童工消除行动计划的阶段性成效，通过比较特定国家内不同性别和年龄组的童工率变化，动态调整政策重心。社会研究机构可将其与教育、贫困等社会经济指标进行关联分析，绘制童工高风险区域的热力图，指导精准援助资源的投放。此外，数据集的时间序列属性虽目前仅含一年数据，但结构设计支持逐年扩展，未来可融入实时监测系统，帮助劳动监察部门识别用工模式中的异常波动，预警潜在的童工滥用事件。其开源许可（CC-BY 4.0）和标准化的Parquet格式确保了跨机构协作时的数据互操作性，从学术探究延伸至公共治理的全链条。

衍生相关工作

围绕该数据集已催生了一系列具有典范意义的相关研究工作。首先，其精细化分类设计直接启发了基于机器学习的童工风险预测模型开发，例如利用逻辑回归或随机森林算法，以性别、年龄和就业身份为特征，预测个体陷入童工劳动的概率，此类模型已出现在ILO内部的技术报告中。其次，Electric Sheep Europe团队将原始ILOSTAT数据重构为ML-ready格式的工程实践，为其他跨国统计指标（如失业率、工资水平）的标准化迁移提供了可复制的技术范式，推动了“数据集即服务”（Dataset-as-a-Service）理念在劳动统计领域的落地。再者，该数据集作为SDG 8.7指标（童工比例）的区域性代理，已被整合进多个可持续发展监测平台，例如联合国统计司的全球指标数据库，成为跨国比较研究的关键数据支柱。此外，有学者以此为基础进行元分析，系统比较了ILO标准与国家统计体系在童工定义上的偏差，揭示了数据治理中概念协调的重要性。