electricsheepafrica/africa-ilo-cld-tpop-sex-age-geo-nb-child-population-by-sex-age-and-rural-urban-areas

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的非洲儿童人口统计数据，主题为按性别、年龄和城乡地区划分的儿童人口（以千计）。数据集涵盖43个非洲国家，时间跨度为2001年至2025年，共包含3,323个观测值。核心指标为CLD_TPOP_SEX_AGE_GEO_NB，提供按性别（总计、男性、女性）、年龄分组和城乡地区类型细分的儿童人口统计。数据经过ILO标准化处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义统一不同国家的调查数据。数据集包含详细元数据字段，如国家代码、数据来源、观测年份、观测值、数据质量标志等，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 child population statistics for Africa from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, focusing on Child population by sex, age and rural/urban areas (thousands). It covers 43 African countries from 2001 to 2025, with 3,323 observations. The core indicator is CLD_TPOP_SEX_AGE_GEO_NB, providing child population figures disaggregated by sex (total, male, female), age groups, and rural/urban area types. Data is harmonized by ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions to standardize survey microdata across countries. The dataset includes detailed metadata fields such as country codes, data sources, observation years, observed values, and data quality flags, making it 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中央统计数据库，经由Electric Sheep Africa团队从官方REST API接口直接抽取并重新封装。原始数据基于各国家劳动力调查、住户收入调查、机构调查及行政记录等多元来源，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调。数据筛选过程聚焦于43个非洲国家的ISO3代码，覆盖2001年至2025年的时间跨度，最终形成包含3323条观测记录的规整表格。每一条记录均保留了原始来源标签和元数据字段，确保从数据采集到加工的全过程可追溯。

特点

本数据集以儿童人口统计为核心，提供按性别、年龄以及城乡地域类型维度细分的微观数据，观测指标为“按性别、年龄和城乡地区划分的儿童人口（千人）”。数据形态为高频年度时间序列，涵盖3个性别类别和多个年龄分层变量，具有高度结构化特征。同时，数据集通过“classif1”和“classif2”字段扩展了分类维度，如年龄区间和地理覆盖类型，并设有观测状态标志和注释字段来标记数据可靠性及方法变更信息，为研究者提供完整的数据质量语境。

使用方法

该数据集已上传至HuggingFace平台，使用者可通过datasets库的load_dataset()函数直接加载，并一键转换为pandas DataFrame进行深度分析。典型操作包括按国家代码筛选子集、按时间序列对单一指标进行可视化建模，以及借助pivot_table工具将数据重构成国家×年份的矩阵形态。数据集的列名遵循ILOSTAT编码体系，其中ref_area为国家代码、time为年份、obs_value为核心数值，配合sex和classif等分类变量，便于执行回归、分类或时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

童工问题长期困扰着全球发展，尤其在非洲大陆，由于贫困、教育匮乏与社会保障不足，大量儿童被迫卷入劳动市场，其生存权与发展权面临严峻威胁。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数据库系统收录了涵盖就业、童工、社会保障等领域的标准化指标。由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布的“africa-ilo-cld-tpop-sex-age-geo-nb-child-population-by-sex-age-and-rural-urban-areas”数据集，正是基于ILOSTAT的官方API提取，聚焦非洲43个国家在2001至2025年间的童工人口数据。该数据集以性别、年龄及城乡区域为维度，提供3323条观测值，旨在揭示非洲儿童劳动参与的结构性特征，为相关学术研究与政策制定提供可靠的数据支撑。其发布极大地丰富了非洲区域可持续发展目标中关于消除童工议题的量化分析基础。

当前挑战

该数据集在领域问题层面所面临的挑战核心在于，非洲地区童工问题的隐蔽性与复杂性导致数据的精确捕捉极为困难。家庭访谈中家长对童工行为的隐瞒、非正规经济中儿童劳动的无记录状态，以及各国调查能力与定义标准的差异，均使ILO的宏观估计与微观现实之间存在显著偏差。在构建过程中，数据集同样遭遇诸多技术性障碍。ILOSTAT原始数据来源多样，包括劳动力调查与行政记录，其时间频次、分类口径及质量标记（如“不可靠”状态位）的异质性要求对每条记录进行严格的清洗与校验。此外，多源数据在相同国家与年份可能并存，筛选ILO指定的“最佳来源”需依赖复杂的优先级逻辑，而性别、年龄等维度的空值处理也增加了结构化的难度。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动力市场与儿童保护研究领域，该数据集最经典的应用场景是构建儿童人口分布与童工现象的关联分析模型。研究者可基于3,323条观测记录，覆盖43个非洲国家2001至2025年的时间跨度，利用性别、年龄以及城乡地域的精细划分维度，定量评估不同社会群体中儿童人口的结构性特征。该数据常被用于时间序列回归与面板数据分析，以揭示童工发生率随经济发展、教育普及及城镇化进程的动态演变规律。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织及非洲国家政府的劳动力政策制定提供了量化基石。例如，通过分析城乡地域与性别维度下的儿童人口变化趋势，政策制定者能够精准识别童工高发地区与高风险年龄段，从而合理分配教育资源与社会保障资金。此外，数据的时间序列特性使其可用于监测可持续发展目标第八项中关于消除童工实践的进展，支持ILO等机构开展跨国项目效果评估与干预策略优化。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列具有影响力的学术工作，尤其是在童工时序预测与空间统计建模领域。研究者常将其与非洲经济面板数据或教育统计数据进行联合分析，构建童工发生率的多因素预测模型。此外，基于该数据集，已发展出采用机器学习方法（如梯度提升与随机森林）进行童工风险分类的经典研究，并与ILOSTAT其他劳动力指标（如失业率、非正规就业比例）进行联动分析，推动了非洲劳动经济学中多层数据融合方法的创新与实证范式的拓展。