electricsheepeurope/europe-ilo-cld-tpop-sex-age-geo-nb-child-population-by-sex-age-and-rural-urban-areas

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的欧洲国家儿童人口统计数据，具体指标为按性别、年龄和城乡地区划分的儿童人口（千）。数据集涵盖18个欧洲国家，时间跨度为1995年至2025年，共1,919个观测值。数据包括国家代码、来源、指标、性别（总计、男性、女性）、年龄分类、城乡地区分类、年份和观测值等字段，用于表格分类、回归或时间序列预测任务。数据以年度频率发布，经过ILO的标准化处理，并包含数据质量说明，如来源选择和分类维度限制。This dataset contains child population statistics for European countries sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO). Specifically, the core indicator is the child population (in thousands) disaggregated by sex, age, and urban-rural area. The dataset covers 18 European countries, spans the period from 1995 to 2025, and includes a total of 1,919 observations. Its fields comprise country code, data source, indicator, sex (total, male, female), age category, urban-rural area category, year, and observed value, and is applicable for tasks such as tabular classification, regression, or time series forecasting. The data is released at an annual frequency, has been standardized by the ILO, and contains data quality notes including source selection and limitations of classification dimensions.

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）的核心统计数据库ILOSTAT，经由Electric Sheep Europe团队从ILOSTAT REST API直接拉取并重新封装而成。原始数据基于各国劳动力调查、家庭收入调查等官方统计资料，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。构建过程中，数据被筛选至18个欧洲国家的ISO3代码范围，覆盖1995至2025年的年度观测，最终形成包含1919条记录的规范化表格。数据集以Parquet格式存储，确保机器学习场景下的高效加载与兼容性。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，调用`load_dataset()`函数即可获取训练集并转化为Pandas DataFrame进行分析。典型用例包括基于特定国家代码（如DEU）进行子集筛选、针对单指标按时间排序绘制趋势图，或利用透视表构建国家×年份的观测矩阵。数据集的年度频率与标准化的列结构使得它特别适合用于儿童劳动领域的面板数据建模、时间序列预测及跨国家比较研究。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场长期关注的焦点，深刻影响着儿童福祉与社会可持续发展。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，通过其ILOSTAT数据库持续监测各国童工现象。在此背景下，由Electric Sheep Europe于2025年整理发布的“europe-ilo-cld-tpop-sex-age-geo-nb-child-population-by-sex-age-and-rural-urban-areas”数据集应运而生。该数据集聚焦欧洲地区，涵盖了1995年至2025年间18个欧洲国家的1919条观测记录，核心指标为按性别、年龄及城乡划分的童工人口数（千人为单位）。通过整合ILO官方API数据并采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，该数据集为研究欧洲童工分布特征、跨时空演变趋势提供了高颗粒度数据支撑，在劳动力经济学、人口统计学及可持续发展目标评估领域具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战在于解决童工统计领域的深层难题：童工现象常隐匿于非正规经济或家庭劳作中，传统调查方法难以准确捕获，加之各国对“童工”的立法界定与ILO标准存在差异，导致跨国比较时数据口径难以统一。另外，数据本身仅覆盖18个欧洲国家，且部分国家观测时间窗口短促（如黑山仅2018年数据），限制了长期趋势分析和区域完整性评估。在数据构建过程中，挑战同样显著：数据来源多元（劳动力调查、家计调查等），需协调不同调查框架下的分类体系；观测状态标记如“序列中断”和“方法论修订”表明历史数据可比性受方法变更影响；此外，数据按年更新，月度或季度高频信息的缺失削弱了短期波动分析的能力，且缺失值处理与多源数据优先级选择（如“最佳来源”的判定）进一步增加了数据清洗与整合的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于欧洲18个国家1995至2025年间儿童人口按性别、年龄及城乡分布的结构化统计信息，共计1919条观测记录。其经典应用场景集中于时间序列分析与横截面比较研究，常用于评估不同国家儿童劳动参与的基本人口基数与分布特征。研究人员可借助该数据揭示欧洲区域儿童人口的地理差异与时间演变趋势，进而与劳动参与率、教育覆盖率等指标结合，构建儿童劳动风险预测模型。

解决学术问题

该数据集有效回应了儿童劳动研究中长期存在的数据碎片化与跨国际可比性缺失的难题。通过ILO统一采用国际劳工统计学家会议定义进行数据协调与标准化，为学术界提供了一套具有严格方法论支撑的欧洲儿童人口统计底本。研究者可据此探讨城市化进程、性别不平等与年龄结构变动如何塑造童工现象，并填补了跨国面板分析中关于儿童人口基数这一基础变量的空白，极大推动了劳动经济学与发展经济学领域的实证研究。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、各国政策制定者及非政府机构监测和评估儿童保护政策提供了量化基石。基于性别、年龄及城乡维度的细致分解，可精准定位儿童劳动风险的高发群体与区域，辅助欧盟及各国政府优化儿童福利资源分配。此外，该数据还可融入可持续发展目标监控体系，用于量化追踪目标8.7（消除童工）在区域层面的实现进展，并为劳工调查设计与政策干预效果评估提供数据支持。

数据集最近研究

最新研究方向

基于ILOSTAT提供的欧洲儿童人口按性别、年龄及城乡分布的分层数据，当前前沿研究方向聚焦于利用时间序列分析与机器学习模型，评估童工现象的时空演变规律及其与宏观经济、教育政策、劳动力市场变革的关联性。该数据集覆盖1995至2025年间18个欧洲国家的近两千条观测记录，为探究欧洲地区童工减少趋势、城乡差异及其背后的社会决定因素提供了可靠的多维面板数据基础。结合联合国可持续发展目标中关于消除童工的承诺，研究者可基于此数据构建预警模型，识别高风险区域与人群，并评估政策干预的长期成效，从而推动实证导向的儿童保护策略优化与跨区域比较研究。