electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3wap-sex-age-dsb-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an

该数据集包含非洲42个国家从1998年至2025年的青年就业人口比率数据，共计4,498个观测值。核心指标为按性别、年龄和残疾状况分组的青年就业人口比率（%）（EMP_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获取并过滤为非洲国家数据。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类（青年年龄段：15-29岁）、残疾状况分类、观测年份、观测值、观测状态标志等字段。数据按年度频率发布，经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归分析和时间序列预测等机器学习任务。This dataset contains 4,498 observations of youth employment-to-population ratio data across 42 Africa countries, spanning from 1998 to 2025. The core indicator is Youth employment-to-population ratio by sex, age and disability status (%) (EMP_3WAP_SEX_AGE_DSB_RT). Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to Africa ISO3 country codes. The dataset includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), age classification (youth bands: 15-29), disability status classification, observation year, observed value, observation status flags, etc. Data is published at annual frequency, harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting machine learning 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，通过其REST API接口直接抽取与非洲地区青年就业人口比率相关的原始数据。Electric Sheep Africa团队对数据进行了二次加工与整合，仅保留ISO 3166-1 alpha-3编码的非洲国家，并利用ILOSTAT内部基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准对调查微观数据进行协调一致化处理，最终形成包含4,498条观测、覆盖42个非洲国家、时间跨度从1998年至2025年的结构化表格数据集。

特点

该数据集聚焦于青年就业人口比率这一核心指标，并按照性别、年龄组别及残疾状态进行精细化的维度拆解，共提供三类性别分类与多种年龄及残疾状态分组。数据来源涵盖劳动力调查、人口普查及行政记录等多种权威渠道，且每个观测值均附带来源标签以确保可追溯性。数据集还包含观测状态标志、序列断裂注释等质量信息，便于研究者评估数据可靠性，整体呈现高维度、跨国家、长时间序列的结构化特征。

使用方法

该数据集已封装为HuggingFace Datasets格式，可通过简单的`load_dataset`函数一步加载为Pandas DataFrame，便于进行后续分析与建模。用户可基于国家代码列（`ref_area`）快速筛选特定国家的子集，或利用时间列（`time`）与观测值列（`obs_value`）绘制单指标的时间序列折线图。借助`pivot_table`方法，还可轻松将数据重塑为国家×年份的举证，为面板数据分析、回归建模或时间序列预测任务提供即用型输入格式。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库创建，并经Electric Sheep Africa团队重新封装整理，聚焦于非洲42个国家1998年至2025年间青年就业人口比率的性别、年龄及残疾状态细分。数据集覆盖4,498条观测，核心研究问题在于揭示非洲地区青年劳动力市场中弱势群体的就业参与模式，为可持续发展目标（SDGs）中的体面工作指标提供量化支撑。作为ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库的衍生资源，该数据集在劳动经济学、发展研究及政策评估领域具有基础性价值，尤其为南南合作框架下针对非洲青年与残疾人群体的就业干预措施提供了可复用的实证基础。

当前挑战

该数据集面临的领域问题挑战在于：非洲青年就业率的性别与残疾状态交叉分析长期缺乏可靠时序数据，传统调查往往忽略残疾人群体的劳动参与细分，导致政策制定的漏报与偏差。构建过程中遭遇的挑战包括：ILOSTAT原始数据来源繁杂，涵盖劳动力调查、人口普查及行政记录等异构渠道，其时间序列存在因源数据修订（如方法论变更或中断）导致的不可比性；不同国家间残疾状态分类标准不一致，跨地域汇总时需谨慎处理归类差异；此外，数据稀疏性显著，部分国家年份观测值不足，尤其对女性与残疾青年的细分数据缺失严重，增加了时间序列建模与插补的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲42个国家1998至2025年间青年就业人口比率的精细观测，共计4498条记录。其经典使用场景聚焦于分析青年群体在性别、年龄及残疾状况三个维度的就业参与差异，研究者可借助该数据集构建时间序列模型，追踪非洲大陆青年就业率的动态演变轨迹，或通过面板数据回归探究社会经济因素对特定弱势群体就业机会的异质性影响。

解决学术问题

数据集为劳动经济学与发展研究领域提供了关键支撑，有效解决了非洲青年就业数据碎片化、可比性不足的学术困境。它使学者得以量化分析残疾青年与健全青年之间的就业鸿沟，检验性别平等政策在劳动力市场中的实际成效，并评估教育扩张、城镇化进程等结构性变迁对青年就业弹性的影响。这些研究对于完善国际劳工标准、促进包容性增长具有深远意义。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典工作，包括基于ILO官方统计口径的非洲劳动力市场全景报告、青年就业决定因素的面板计量经济学研究，以及利用时间序列分解方法预测后疫情时代非洲就业复苏路径的实证分析。此外，它作为Electric Sheep Africa标准化数据管线的一部分，与其他非洲社会经济数据集共同催生了跨领域融合分析，如结合教育数据考察人力资本积累对就业质量的长期影响。