electricsheepafrica/africa-ilo-eap-2eap-sex-age-nb-labour-force-by-sex-and-age-ilo-modelled-estimates

该数据集包含非洲53个国家从1990年至2027年的劳动力数据，共计54,135个观测值，涵盖按性别和年龄划分的劳动力指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为非洲国家代码。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，并经过ILO的统计定义标准化处理。This dataset contains 54,135 observations of labour force data across 53 Africa countries, spanning 1990–2027, covering 1 distinct indicator: Labour force by sex and age. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered to Africa ISO3 country codes. It includes fields such as country code, country name, source, indicator code, indicator name, sex disaggregation, age classification, observation year, and observed value, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is annual and harmonized using ILO statistical definitions.

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中央统计数据库，通过调用其REST API接口直接获取原始指标数据，并严格限定于非洲地区的ISO 3166-1 alpha-3国家编码。数据采集后，经由Electric Sheep Africa团队进行二次加工与整合，完成了从原始微观数据到结构化表格数据的规范化封装，最终以Parquet格式发布至HuggingFace平台。构建流程中，ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准对各国劳动力调查、家庭收入调查等来源的微观数据进行了统一调和，确保了跨国可比性，并在数据集中保留了source.label字段以标记数据来源，增强了数据的可追溯性与透明度。

特点

本数据集收录了覆盖非洲53个国家的54,135条观测记录，时间跨度从1990年至2027年，为劳动力市场研究提供了跨越近四十年且包含未来预测值的纵向数据。其核心指标聚焦于按性别与年龄分层的劳动力规模，并支持‘总计’、‘男性’、‘女性’三种维度切片，便于进行细致的性别比较分析。数据集的独特之处在于其来源权威性（ILO官方建模估计）与区域专一性（仅限非洲），同时通过标准化的列式结构与元数据标签（如观测状态标志obs_status），为用户评估数据质量与进行时间序列建模提供了坚实基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库以一行代码快速加载数据集，并转换为Pandas DataFrame进行分析。具体而言，基于ref_area列可方便地筛选特定国家子集进行一国劳动力趋势研究；通过indicator列与time列的组合，能够绘制单一指标的时间序列曲线，用于预测模型验证或历史规律探索。更为高级的用法包括利用pivot_table函数将数据重塑为国家×年份的面板矩阵，以支撑跨国的劳动力结构比较或面板数据回归分析。该数据集结构清晰，兼容主流的Python数据分析生态，降低了从数据获取到建模分析的技术门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，并由Electric Sheep Africa重新打包，聚焦于非洲53个国家1990至2027年间的劳动力数据（按性别与年龄分列），共计54,135条观测记录。作为ILOSTAT数据库的核心组成部分，该数据集旨在为劳动力市场分析、政策制定及可持续发展目标（SDG）的监测提供标准化、高频率的基准数据。其核心研究问题在于揭示非洲大陆劳动力供给的动态演变趋势，特别是性别与年龄维度的结构性差异，为经济学家、社会学家及国际发展机构提供可靠的量化支撑。凭借ILO的权威性和37年的长时间跨度，该数据集在非洲劳动经济学、时间序列预测及区域比较研究领域具有显著影响力，成为解析非洲劳动力市场变迁的关键资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于：非洲劳动力统计长期面临数据稀疏、来源庞杂、定义不统一及时间序列断裂等困境，严重制约了跨区域、跨时期的可比性与模型精度。构建过程中，ILO需整合来自各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多源异构数据，通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化清洗与插补，并处理因调查频率差异、历史数据缺失及性别分类不一致引发的偏差。此外，Electric Sheep Africa在重新打包时，需应对非洲国家代码映射、多维度分类变量（如年龄组）的规范化，以及确保54,135条观测在53个国家的均匀覆盖，从而平衡数据完整性、时效性与格式兼容性，以支持机器学习与时间序列分析的直接调用。

常用场景

经典使用场景

该数据集作为国际劳工组织（ILO）提供的非洲劳动力规模经典数据源，涵盖了1990年至2027年间53个非洲国家按性别和年龄分层的劳动力人口观测值。其最经典的使用场景在于构建面板数据模型，以分析非洲大陆劳动力供给的长期演变趋势。研究者常利用该数据集进行时间序列分析与跨区域比较，探讨经济增长、人口转型与劳动力市场结构变化之间的内在关联。数据集按性别与年龄组进行了精细划分，使得学者能够深入考察特定人口子群（如青年、女性）的劳动力参与动态，为发展经济学与劳动经济学领域的跨国实证研究提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列重要的学术与工程工作，最显著的是推动了非洲经济的机器学习预测模型发展。研究者基于此时间序列数据构建了劳动力供给预测模型，用于预见人口结构变化对就业市场的影响。在自然语言处理领域，该数据集常被用于验证表格数据增强算法在处理高稀疏性区域数据时的有效性。此外，数据集成为了Electric Sheep Africa项目构建统一、ML就绪的非洲数据层（Africa Data Layer）的核心组成部分，其规范化的架构设计（如Parquet格式存储）与标准化的数据集卡片，为后续发布的多个社会经济学数据集（如教育、健康指标）提供了可复用的工程模板和最佳实践范式，加速了非洲科学数据生态系统的建设。

数据集最近研究

最新研究方向

本数据集基于国际劳工组织ILOSTAT权威数据源，聚焦非洲53国1990至2027年劳动力规模按性别与年龄的精细化建模估算，为非洲劳动力市场动态监测与可持续发展目标（SDGs）评估提供了关键时序数据支撑。当前前沿研究正借助此类高覆盖、长跨度的面板数据，深入探究非洲青年就业转型、性别平等差距演变以及区域劳动力流动规律。结合全球后疫情时代经济复苏与非洲大陆自贸区建设的热点事件，该数据集被广泛应用于机器学习模型训练、劳动经济学因果推断以及政策模拟分析中，助力研究者揭示结构性失业与隐性就业问题。其通过ILO统一统计标准进行数据调和，确保了跨国可比性，显著提升了非洲劳动力数据在学术研究与政策制定中的可信度与实用价值，正成为推动非洲发展经济学量化研究与大模型开源生态融合的核心基础资源。