electricsheepeurope/europe-ilo-eap-3wap-sex-age-dsb-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a

该数据集包含17,566个观测值，覆盖35个欧洲国家，时间跨度为2002年至2025年，专注于一个指标：按性别、年龄和残疾状况划分的青年劳动力参与率（百分比）（指标代码为EAP_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT）。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代码。数据集提供了详细的模式信息，包括国家代码、指标、性别分类、年龄和残疾状况的维度、观测年份、观测值以及数据状态标志。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，例如使用ILO选择的“最佳来源”来处理多个来源的情况。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，旨在为欧洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset contains 17,566 observations across 35 Europe countries, spanning from 2002 to 2025, focusing on one indicator: Youth labour force participation rate by sex, age and disability status (%) (indicator code EAP_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, pulled via API and filtered to Europe ISO3 country codes. It includes detailed schema information such as country codes, indicators, sex disaggregation, age and disability status dimensions, observation year, observed value, and data status flags. The data is published at annual frequency and comes with data quality caveats, such as using the ILO-selected best source when multiple sources exist for the same country and year. This dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, and is part of a unified, ML-ready data layer for Europe.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API直接抽取指标代码为EAP_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT的青年劳动力参与率数据，并依据ISO 3166-1 alpha-3编码筛选出覆盖35个欧洲国家的观测值。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行协调统一，数据来源在source.label列中予以标记，以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Europe重新封装为便于机器学习使用的标准化格式。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，并利用to_pandas()方法转换为DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家过滤（如df[df['ref_area'] == 'DEU']）、提取特定指标的时序数据并绘图观察趋势，或通过pivot_table构建国家-年份矩阵，适用于面板数据分析或时间序列建模。数据集采用CC-BY-4.0许可，使用时需引用ILO原始数据及Electric Sheep Europe的封装版本。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，并由Electric Sheep Europe在HuggingFace平台上重新整理封装，聚焦于2002年至2025年间35个欧洲国家青年劳动力参与率的性别、年龄与残疾状况细分。作为ILOSTAT数据库的核心组成部分，该数据集的创建旨在填补欧洲地区在青年群体与残疾状态交叉维度上劳动参与数据的高质量、标准化缺口。其核心研究问题在于揭示不同性别、年龄段及残疾状况的青年在劳动力市场中的参与差异，为政策制定者及研究人员提供跨时空的可比依据。数据涵盖17,566条观测记录，整合了各国劳动力调查的微观数据，并通过ILO的标准化流程确保指标一致性。该数据集对劳动经济学、社会政策及可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测具有显著贡献，尤其为边缘群体的就业包容性研究提供了量化基础，推动了欧洲乃至全球劳动力统计领域的跨国家可比分析。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战是处理劳动力市场研究中长期存在的异质性难题：不同国家在青年、残疾状况定义及调查方法上的差异可能导致指标口径不一致，影响跨国比较的有效性。例如，残疾状态的分类标准（如‘残疾状况：总计’）在不同国家可能存在非标准定义，数据集中通过注释列明确标注了此类偏差，但仍需使用者谨慎解读。其次，在构建过程中，数据整合面临多重来源的协调问题：ILOSTAT从国家劳动力调查、住户收入调查等多渠道采集数据，需通过ILO的‘最佳来源’选择机制处理同一国家-年份组合的多源冲突，这一过程可能引入选择偏差。此外，时间序列中存在的调查方法修订（如‘方法修订导致系列中断’）与部分观测值状态标记为‘不可靠’，要求用户具备专业的数据清洗与插补能力以维持分析稳健性。这些挑战凸显了在细粒度维度下维护长周期、跨国家劳动力面板数据的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2002至2025年间35个欧洲国家的17,566条观测记录，聚焦于青年劳动力参与率按性别、年龄和残疾状况分类的百分比指标。它最经典的使用场景是作为时间序列预测与面板数据分析的基准资源，研究者可借助该数据集构建多元回归模型、固定效应模型或动态面板模型，系统评估欧洲各国青年劳动力市场的结构演变、阶段性波动及长期趋势。同时，该数据集为残疾青年群体的就业包容性研究提供了标准化的跨国比较基础，支持在性别与年龄维度上探测劳动力参与率的差异格局。

解决学术问题

该数据集有效回应了劳动力经济学与政策评估领域中若干长期存在的学术难题。它使得研究者能够跨越国家差异，实证检验残疾歧视、性别不平等与年龄分层对青年就业参与的综合影响，填补了传统青年劳动力数据在残疾分类维度上的缺失。此外，基于近二十余年的时间跨度，该数据集为探讨经济周期、制度变革与劳动市场韧性之间的关系提供了高分辨率观测窗口，推动了青年包容性增长与就业公平理论的发展。

实际应用

在政策制定与社会治理层面，该数据集的实际应用价值尤为突出。国际组织、国家劳工部门和公益机构可借助它精准识别青年劳动力群体中因性别与残疾因素导致的就业壁垒，制定更具靶向性的就业促进计划与社会保障方案。同时，数据标准化设计使其能够无缝接入机器学习管道，用于开发实时劳动市场预警系统、预测模型以及自动化政策影响评估工具，助力实现体面劳动与可持续发展目标中关于青年与残疾人就业的具体议程。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年群体劳动参与率在性别、年龄及残障状态多维交叉维度下的时序演化，为劳动经济学与社会政策研究提供了高分辨率的数据基础。当前前沿方向集中于利用该数据评估残障青年就业包容性政策的实际成效，并借助时间序列预测模型捕捉2002至2025年间欧洲各国因经济周期、劳动力市场改革及社会观念变迁导致的参与率结构性变化。结合ILOSTAT的规范化统计口径，研究者得以进行跨国比较，揭示残障状态如何加剧或调节性别与年龄层面的就业不平等。此数据集的发布正值国际劳工组织推动体面劳动与可持续发展目标所强调的‘不让任何人掉队’的热点时期，其细颗粒度的分类信息有助于识别弱势群体的就业瓶颈，为设计更具针对性的干预措施提供实证支撑，对推动欧洲区域包容性劳动力市场建设具有深远意义。