electricsheepeurope/europe-ilo-emp-3emp-sex-age-dsb-nb-youth-employment-by-sex-age-and-disability-status

该数据集是一个关于欧洲青年就业的表格数据集，包含16,789条观察记录，涵盖35个欧洲国家，时间跨度为2002年至2025年。数据集聚焦于一个核心指标：青年就业按性别、年龄和残疾状况分类（以千计），指标代码为EMP_3EMP_SEX_AGE_DSB_NB。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动力统计的主要来源，整合了就业、失业、工资等多类指标。数据集通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为欧洲国家。数据已根据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化处理，并包含来源追踪信息（如source.label列）。数据集提供了详细的分类维度，包括性别（总计、男性、女性）、年龄组（青年波段：15-29岁）和残疾状况（总计）。数据以年度频率发布，并包含数据质量注释（如观测状态标志）。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析欧洲青年就业趋势、性别差异和残疾状况影响。数据集由Electric Sheep Europe重新打包发布，采用cc-by-4.0许可证，旨在为欧洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset is a tabular dataset on youth employment in Europe, containing 16,789 observations across 35 European countries from 2002 to 2025. It focuses on one core indicator: Youth employment by sex, age and disability status (thousands), with the indicator code EMP_3EMP_SEX_AGE_DSB_NB. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics that compiles indicators on employment, unemployment, wages, and more. The dataset is retrieved via the ILOSTAT REST API and filtered to European countries. Data is harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and includes source traceability (e.g., the source.label column). It provides detailed disaggregation dimensions, including sex (total, male, female), age group (youth bands: 15-29), and disability status (total). Data is published at annual frequency and includes data quality notes (e.g., observation status flags). The dataset is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, enabling analysis of youth employment trends, gender disparities, and disability impacts in Europe. Repackaged by Electric Sheep Europe under the cc-by-4.0 license, it aims to provide a unified, ML-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集依托国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库构建而成，通过REST API接口直接获取原始指标数据，并严格筛选出覆盖35个欧洲国家的观测记录。数据源链接为ILOSTAT官方数据探索平台，其底层数据来源于各国劳动力调查、家庭收支调查等权威统计活动，并经国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。Electric Sheep Europe团队在原始数据基础上，进一步聚焦欧洲区域，剔除冗余信息，保留关键字段，确保数据集的紧凑性与针对性。所有数据均以结构化表格形式呈现，每条记录均包含国家代码、指标标识、时间戳及观测值等核心要素，为后续分析提供了清晰可循的数据基础。

特点

该数据集具有多重显著特点：其一，时间跨度涵盖2002年至2025年，提供了长达二十余年的连续年度观测值，适于进行纵向趋势分析；其二，空间覆盖广泛，囊括了阿尔巴尼亚、英国、法国等35个欧洲国家，形成了丰富的地域对比维度；其三，指标聚焦于按性别、年龄及残疾状况分类的青年就业人数，反映社会公平与劳动力市场结构等关键议题。此外，数据集中提供了性别、残疾状态等分类变量，每条记录均附有数据质量标注及来源说明，增强了数据的透明度和可追溯性，便于研究者根据具体需求筛选高置信度子集。

使用方法

该数据集主要通过Hugging Face的Datasets库进行便捷加载，用户仅需调用`load_dataset()`函数即可快速获取数据，并利用Pandas库转换为DataFrame进行后续操作。典型应用场景包括：按国家筛选特定区域的就业数据，如筛选德国记录；构建单一指标的时间序列，通过排序与绘图观察就业人数历年变化；以及使用透视表功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或比较研究。数据集中丰富的分类标签（如性别、残疾状态）也为多维度分组统计提供了便利，研究者可灵活运用过滤、分组与聚合操作，深入挖掘不同群体就业差异的时空演变规律。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Europe重新打包发布，聚焦于欧洲35个国家2002至2025年间青年就业的性别、年龄及残疾状态分布。其核心研究问题在于揭示残疾青年在劳动力市场中的参与模式与结构性差异，弥补了传统劳动统计中交叉性维度的缺失。作为ILO多年标准化调查数据的精选产物，该数据集为政策制定者与社会科学家提供了高粒度、跨国的可比性依据，有力推动了联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作与包容性增长的实证评估。

当前挑战

领域层面，该数据集直面劳动经济学中长期存在的两大挑战：一是残疾分类标准（如医疗模型与社会模型）的国别差异导致跨国可比性受限；二是青年就业统计中性别与残疾状态的交互效应常被忽视，难以精准刻画多重弱势群体的真实困境。构建过程中，ILO需协调各国政府迥异的调查方法（如劳动调查与家庭收支调查），并处理因方法论修订或定义非标准（如备注列'C14:6260'所示）引发的数据断点与可靠性标记，确保在15,000余观测值中维持高水平的时序一致性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2002年至2025年间35个欧洲国家的青年就业数据，按性别、年龄和残疾状态进行细致分层，共计16789条观测记录。其最经典的使用场景在于时间序列分析与面板数据建模，研究者可借助此数据集追踪青年就业率的长期演变轨迹，识别不同性别和残疾群体在劳动力市场中的结构性差异。通过构建固定效应模型或动态面板回归，能够揭示经济周期、政策干预与社会保障制度对青年就业的异质性影响，为劳动经济学与公共政策研究提供坚实的数据支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、政府机构和社会智库制定青年就业促进策略提供了关键依据。政策制定者可基于数据识别哪些国家或地区在青年就业方面表现脆弱，尤其针对残疾女性等边缘群体设计针对性干预方案。同时，非营利组织可借助数据监测欧盟乃至欧洲经济区在就业包容性方面的进展，评估国家层面的就业支持计划是否有效缩小了群体间的差距。此外，企业社会责任部门也能从中获取洞察，推动面向残疾青年的实习与招聘计划落地。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已衍生出多项标志性工作，包括构建欧洲青年就业预测模型、探索残疾状况与就业结果之间的因果推断框架，以及开发跨国家面板数据的可视化分析工具。例如，部分工作利用机器学习方法对就业率进行多维度预测，捕捉性别、年龄与残疾状态的交互效应；另一些研究则结合ILOSTAT其他指标，系统评估了2008年金融危机与新冠疫情期间欧洲各国就业保护政策的有效性。这些衍生工作不仅深化了对劳动市场动态的理解，也为政策模拟与决策支持系统提供了可复用的方法论基础。