electricsheepeurope/europe-ilo-une-3wap-sex-age-edu-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

该数据集是一个关于欧洲青年失业人口比率的表格数据集，包含48,344个观测值，覆盖39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年。核心指标是UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT，即按性别、年龄和教育程度分组的青年失业人口比率（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为欧洲国家。数据集结构包括国家代码（ISO 3166-1 alpha-3）、指标代码和标签、性别分类（总计、男性、女性）、年龄和教育程度分组、观测年份、观测值（浮点数）以及数据状态和注释。数据以年度频率发布，ILO使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微数据进行标准化处理。数据集适用于表格分类、回归和时序预测任务，可用于分析欧洲青年失业趋势及其人口统计特征。This dataset contains 48,344 observations of youth unemployment-to-population ratio data across 39 Europe countries, spanning 1987–2025, covering 1 distinct indicator: UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT — Youth unemployment-to-population ratio by sex, age and education (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, pulled via API and filtered to Europe ISO3 country codes. The dataset schema includes columns such as ref_area (country code), indicator, sex disaggregation (total, male, female), age and education classifications, time (year), obs_value (observed indicator value), and quality flags. Data is annual frequency, harmonized using ICLS definitions, and suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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统计数据库，通过调用其官方REST API，针对指标`UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT`进行数据抓取，并依据欧洲ISO3国家代码进行地理过滤而构建。ILOSTAT本身基于国际劳动统计学家会议（ICLS）的统一定义，对各国劳动力调查、住户收入调查等微观数据进行协调与标准化处理。数据集包含48,344条观测记录，覆盖39个欧洲国家，时间跨度从1987年至2025年。Electric Sheep Europe团队完成了数据的重新封装与发布，确保了格式的一致性与即时可用性。

特点

本数据集以青年失业与人口比率（按性别、年龄与教育程度划分）为核心指标，提供了多维度的精细分类视图。数据包含性别（总、男、女）、年龄区间（如15-29岁）及教育程度（如总、汇总等级）等分类变量，来源信息与观测状态标志（如临时、不可靠）亦被完整保留，保障了数据的可追溯性与质量透明度。其时间序列结构支持年度频率的纵向分析，而丰富的元数据列（如断点系列注释）则有助于研究人员识别数据瑕隙与序列变更。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的`datasets`库，使用`load_dataset()`函数便捷加载数据集，并调用`to_pandas()`方法将其转换为Pandas DataFrame进行深度分析。典型使用场景包括按国家代码筛选数据以进行国别分析，或对单一指标按时间排序绘制趋势图以观察动态变化。此外，可利用透视表将数据重塑为以年份为行、国家为列的矩阵，便于开展跨国比较研究与面板数据分析。加载过程无需复杂配置，极大降低了劳动经济学领域实证研究的准入门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）创建，并经Electric Sheep Europe于2025年重新整理发布，聚焦欧洲39个国家从1987年至2025年间青年失业与人口比例的关系，按性别、年龄及教育层次进行精细划分。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威数据库，长期致力于整合国家劳动力调查、住户收入调查及行政记录等多源数据，其核心研究问题在于揭示青年群体在劳动力市场中的结构性困境。该数据集凭借近五万条观测记录和长达近四十年的时间跨度，为欧洲青年就业政策的制定与评估提供了坚实的数据支撑，在劳动经济学、人口社会学及公共政策研究领域具有重要影响力，推动了跨国、跨时段的比较分析范式。

当前挑战

该数据集应对的领域挑战在于量化青年失业率中复杂的异质性，即性别、年龄与教育水平的交互效应如何塑造不同群体的就业脆弱性，传统宏观失业率指标往往掩盖了青年内部的显著分化。构建过程中所面临的挑战包括：跨国数据源的非标准化（不同国家的劳动力调查框架存在差异），ILO虽通过ICLS定义进行协调，但数据质量标记（如不稳定的观测状态）仍提示潜在偏差；多源数据融合时的‘最佳来源’选择逻辑需平衡连续性与代表性；以及大量分类维度（性别、年龄组、教育层次）的稀疏性导致某些子组样本量不足，增加了统计推断的稳健性要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1987年至2025年间39个欧洲国家的青年失业与人口比率观测值，按性别、年龄和教育水平进行精细分层。其经典使用场景聚焦于时间序列预测与面板数据分析，研究者可借助该数据构建自回归移动平均模型或固定效应模型，以揭示青年劳动力市场中结构性失业的演化规律。同时，分类与回归任务亦在此大放异彩，通过特征工程捕捉教育水平与性别差异对就业概率的非线性影响，为劳动经济学中的协变量效应估计提供坚实的数据基石。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集的问世有效解决了青年劳动力市场分析中长期存在的数据碎片化与跨国可比性不足的困境。它使得学者能够系统考察教育扩张、性别平等政策与宏观经济周期对青年就业韧性的交互作用，呼应了关于“技能错配”与“代际不平等”的理论争议。此外，数据涵盖近四十年跨度，为断点回归和双重差分法等准实验设计提供了宝贵的时间变异来源，从而在因果推断框架下评估欧洲各国积极劳动力市场政策（如学徒制改革）的真实效应。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的相关工作已形成丰富的学术生态。在方法论层面，HuggingFace社区涌现出基于Transformers的时间序列预训练模型，利用该数据的多国面板结构进行零样本预测能力评测。在应用层面，研究者将其与欧盟统计局的教育支出数据联动，构建了评估高等教育投资回报率的元分析框架。此外，Electric Sheep Europe团队提供的标准化Parquet格式催生了轻量级可视化工具包，使非技术用户能通过交互式仪表盘即时探索青年失业率的性别差异与代际传递模式，极大降低了劳动统计的门槛。