electricsheepafrica/africa-ilo-eip-dwap-sex-edu-mts-rt-inactivity-rate-by-sex-education-and-marital-statu

该数据集包含非洲49个国家在1982年至2025年期间的其他劳动力利用不足衡量指标数据，具体指标为按性别、教育程度和婚姻状况划分的不活动率（%）。数据集共有96,010个观测值，覆盖1个独特指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过重新打包以适用于机器学习研究。数据集以表格形式呈现，包含国家代码、年份、性别、教育程度、婚姻状况等分类变量，以及观测值和数据质量标志。数据为年度频率，经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 96,010 observations of Other measures of labour underutilization data across 49 Africa countries, spanning 1982–2025, covering 1 distinct indicator: Inactivity rate by sex, education and marital status (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, repackaged for machine learning readiness. It includes tabular data with columns for country codes, years, sex, education, marital status classifications, observed values, and quality flags. The data is annual frequency, harmonized by ILO, and suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在非洲劳动市场研究领域，数据可得性与标准化始终是制约深入分析的瓶颈。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REST API，直接提取了关于不活动率（按性别、教育程度及婚姻状况细分）的原始指标数据，并依据非洲ISO3国家代码进行过滤，最终整合为覆盖49个非洲国家、囊括96,010条观测记录的结构化表格。数据经过ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调，并在源代码列中标注了数据来源，确保了跨年份、跨国界数据的可比性与可追溯性。

特点

此数据集的核心价值在于其多维度的精细分层与长期的时间跨度。观测周期跨越1982年至2025年，提供了纵向分析基础。其独特之处在于同时围绕性别、教育程度与婚姻状况三大社会人口学变量进行交叉细分，为探究劳动力市场中的结构性不平等提供了罕见的数据粒度。所有数据均以年度频率统一呈现，且ILO仅采用针对同一国家与年份的“最佳来源”，有效控制了数据质量。此外，数据集附带了详尽的状态标记与注释，用以标识修订或不可靠的观测值，增强了分析的透明性。

使用方法

借助HuggingFace Datasets库，研究人员可通过一行代码即可加载数据，并利用Python的pandas库进行灵活的数据操作。典型分析流程包括：首先，通过筛选特定国家代码（如'KEN'）来聚焦单一国家；其次，针对不活动率指标进行时间序列排序，从而可视化长期趋势；最后，利用数据透视表功能，轻松构建以年份为行、国家为列的分析矩阵，便于进行面板数据回归或跨国比较。数据集的表格架构与Parquet存储格式，使其能无缝对接机器学习工作流，支持分类、回归及时间序列预测等任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建，并经Electric Sheep Africa重新封装后于2025年发布，聚焦非洲地区按性别、教育水平和婚姻状况划分的非经济活动率（%）。核心研究问题在于揭示非洲大陆劳动力市场中隐性闲置资源的分布格局，特别关注教育分层与婚姻状态如何影响不同性别群体的劳动参与行为。凭借涵盖49个非洲国家、1982年至2025年间超过96,000条观测记录，该数据集为劳动经济学、性别研究及发展政策分析提供了稀缺的高粒度面板数据，弥补了非洲地区长时间序列劳动力微观统计的空白，对理解非洲劳动力市场的结构性特征与动态变迁具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题核心在于非洲劳动力市场中隐性闲置（劳动力未充分利用）的量化与分解难题，传统劳动参与率忽略了不同社会群体间因性别规范、教育壁垒和婚姻制度造成的参与率差异，而该数据通过多维度分层统计实现了更精细的度量。构建过程中的挑战源自ILOSTAT对各国原始调查数据（如劳动力调查）的协调与标准化，包括如何处理各国调查方法差异、时间序列中断（如方法论修订）、以及同一国家与年份下多源数据的择优选择；同时，大规模跨国数据清洗与整合，特别是确保分类变量（如教育聚合层级和婚姻状况）在49个国家间的一致性，对数据管道设计提出极高要求。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学交叉领域，此数据集被广泛用于分析非洲地区不同性别、教育程度及婚姻状况人群的经济不活跃率。研究者可借助其丰富的分类维度，构建面板数据模型，探究社会经济因素如何塑造各亚群体的劳动参与决策。其时间跨度覆盖1982至2025年，为纵向比较非洲国家劳动力市场结构变迁提供了宝贵素材。典型应用包括利用多层级逻辑回归或生存分析方法，揭示教育水平提升对降低女性不活跃率的异质性影响，或评估婚姻状态如何调节就业意愿。该数据集的高度结构化特征，使其成为检验劳动供给理论在非洲语境下适用性的理想基准。

实际应用

在政策制定与国际发展领域，该数据集为非洲各国劳动部门及国际组织提供了诊断劳动力市场脆弱性的量化工具。通过追踪特定教育水平或婚姻状况群体的不活跃率，政府能够精准识别社会排斥高发人群，并设计针对性的技能培训或社会保护方案。例如，数据中按性别与教育分层的指标，可直接用于评估女童教育干预对成年后就业参与度的潜在影响。世界银行与非洲开发银行的项目团队亦可借助该数据集，校准‘体面工作’指标的区域基线，监控可持续发展目标第8项的进展。私营部门人才规划者则利用其时间序列特征，预判劳动力供给的结构性变化趋势。

衍生相关工作

围绕此数据集，衍生出一系列聚焦非洲劳动力市场动态的前沿工作。研究者基于其多年跨度与分类特性，构建了预测经济不活跃率的集成学习模型（如梯度提升与长短期记忆网络结合），以捕获教育扩展与婚姻模式演变对劳动参与的非线性影响。亦有学者利用该数据验证‘劳动力市场韧性假说’，通过事件研究法分析经济危机后不同性别群体的就业恢复轨迹。数据集还催生了多篇探讨非洲‘隐性劳动力储备’的文献，争辩教育投入能否实质缓解女性在婚姻中的就业抑制作用。这些工作共同深化了对ILOSTAT数据可用性的认识，并推动了劳动经济分析中因果推断方法的创新应用。