electricsheepeurope/europe-ilo-eip-3eip-sex-age-edu-nb-youth-outside-the-labour-force-by-sex-age-and-educ

该数据集包含55,770个观测值，涉及39个欧洲国家，时间跨度为1987年至2025年，主要指标为其他劳动力未充分利用的衡量指标，具体指标为EIP_3EIP_SEX_AGE_EDU_NB，即按性别、年龄和教育程度划分的未进入劳动力市场的青年人数（以千计）。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。数据集包含多个维度，如国家、数据来源、性别、年龄分组、教育水平等，并提供观测值、状态标志和相关注释。数据以年度频率发布，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 55,770 observations across 39 European countries, spanning from 1987 to 2025, with the primary indicator being Other measures of labour underutilization, specifically EIP_3EIP_SEX_AGE_EDU_NB—Youth outside the labour force by sex, age and education (thousands). The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations statistics database, retrieved via API and filtered to European countries. It includes dimensions such as country, data source, sex, age groups, education levels, and provides observed values, status flags, and related notes. The data is published at an annual frequency and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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）旗下的ILOSTAT核心统计数据库，经由Electric Sheep Europe团队重新封装后发布于HuggingFace平台。数据通过调用ILOSTAT REST API接口直接获取，针对指标代码为'EIP_3EIP_SEX_AGE_EDU_NB'的原始数据，以ISO3国家代码为筛选条件，提取了39个欧洲国家的观测记录。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义标准，对各国劳动力调查的微观数据进行统一协调与标准化处理，确保了跨国数据的可比性。最终整合形成涵盖1987年至2025年、包含55,770条观测值的数据集，每一观测值均附有数据来源标识以供追溯。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的多维度分层结构，围绕'青年劳动力市场以外的人口'这一主题，同时按性别（总、男、女）、年龄段（如15-29岁青年组）及教育程度（总、聚合级别）进行交叉分列。数据不仅包含核心的观测数值（obs_value），还详细记录了观测状态（如可靠性标记）、来源信息、方法修订说明等元数据，为使用者提供了全面的数据质量评估依据。此外，数据集覆盖了跨度近四十年的长时间序列，支持时间序列分析与跨国家比较，是研究欧洲青年劳动力市场边缘化问题的宝贵资源。

使用方法

该数据集兼容多种主流数据分析框架，最便捷的方式是通过HuggingFace的datasets库直接加载，仅需一行代码`load_dataset()`即可获取完整的训练集并转换为Pandas DataFrame供后续处理。使用者可根据国家代码（ref_area）筛选特定国家的子集，或利用观测值（obs_value）与年份（time）字段绘制特定指标的时间序列趋势图。同时，通过透视表操作，可将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行面板数据分析或构建机器学习模型中的时序特征，极大提升了数据探索与建模的灵活性。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场研究中，青年群体因教育、性别与年龄差异而脱离劳动力队伍的现象，一直是劳动经济学与社会政策领域关注的核心议题。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，其下属的ILOSTAT数据库系统性地整合了各国劳动力调查数据，为跨国比较与纵向分析提供了坚实的数据基础。由Electric Sheep Europe于2025年重新打包发布的‘Youth outside the labour force by sex, age and education (thousands) | Europe (ILOSTAT)’数据集，聚焦欧洲39个国家1987年至2025年间约5.5万条观测记录，专门衡量15至29岁青年因教育、性别与年龄结构而处于劳动力市场之外的规模。该数据集以ILO统一的方法论与ICLS定义为准绳，通过性别、年龄和教育程度的细粒度分类，为探讨青年就业不足、NEET群体演变及教育政策效果等议题提供了高价值的时间序列数据，对欧洲乃至全球的劳动经济学研究与政策制定具有深远影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于，传统失业率指标往往掩盖了青年群体因教育投入、家庭责任或结构性因素而被动退出劳动力市场的复杂现实。通过精确统计‘劳动力市场外青年’的规模与结构，研究者得以辨析主动求学与长期未就业之间的边界，从而识别真正的社会风险群体。然而，数据构建过程面临多重挑战：首先，各国劳动力调查的问卷设计、抽样框架与数据收集频率存在显著差异，ILO虽通过ICLS标准进行协调，但‘最佳来源’选择机制可能引入不可忽视的偏误；其次，教育程度的分类标准（如国际教育标准分类的本地化调整）在不同国家间难以完全对齐，导致跨国可比性受限；再者，部分年度数据因方法论修订导致序列中断（如‘Break in series’注释所示），为时间序列分析带来结构性断裂；此外，观测状态标记为‘不可靠’的记录提示数据质量不一，需谨慎处理极端值与缺失值。这些挑战要求研究者在利用该数据集时，必须辅以严谨的元数据分析和稳健性检验。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会政策研究领域，该数据集被广泛用于分析欧洲青年劳动力市场边缘化现象。研究人员常利用其按性别、年龄与教育水平细分的年度观测值，追踪1987年至2025年间39个欧洲国家中失能青年的规模演变。其丰富的分层维度（性别、年龄分段、教育程度）使得交叉分析成为可能，例如探究低教育水平女性青年退出劳动力市场的概率是否显著高于同龄男性。数据集的跨国家时序结构也支撑了面板回归和多层模型，以检验制度因素、经济周期或政策干预对青年劳动参与率的异质性影响。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多类经典研究：其一是构建青年劳动力边缘化的跨国面板数据库，例如欧洲改善生活与工作条件基金会在《欧洲工作条件调查》中嵌入的NEET专题分析；其二是利用该数据训练的多任务预测模型，如基于LSTM的时序神经网络，用于提前预警特定国家或教育群体的青年失能风险。另外，经济合作与发展组织（OECD）的教育指标报告中也引用了类似的ILOSTAT衍生数据，以勾勒教育投资回报率与青年就业韧性的关系。更近期的进展包括将其与欧盟统计局（Eurostat）的流行病数据配对，研究新冠疫情对欧洲青年退出劳动力市场的因果冲击，推动了因果推断方法在劳动经济学中的前沿应用。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于欧洲青年（15-29岁）因性别、年龄与教育水平差异而游离于劳动力市场之外的未充分就业现象，为理解欧洲劳动力市场结构性失衡提供了精细化的时序面板数据。基于ILOSTAT统一整合的欧洲39国近四十年观测值，研究者可深入探讨教育回报率下降、技能错配与代际失业等前沿议题，尤其在后疫情时代青年就业脆弱性凸显的背景下，该数据成为评估欧洲各国积极劳动力市场政策成效、预测社会保障支出压力及设计包容性教育体系改革的关键实证基础。其跨年代、跨国家的多层次分类特征，使得量化分析性别鸿沟演进与教育分层对劳动力参与率的长期影响成为可能，对推动欧盟“欧洲技能议程”与青年保障计划等热点政策的本土化适配具有显著支撑价值。