electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-edu-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含非洲49个国家从1991年至2025年的青年未就业、未受教育或未培训（NEET）比例数据，共有4,295个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，聚焦于“其他劳动力未充分利用指标”主题，具体指标为“按性别和教育划分的青年未就业、未受教育或未培训比例（%）”。数据集通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为非洲国家代码，涵盖了国家、年份、性别、教育分类等多个维度，包括观测值、数据状态和注释字段。数据以年度频率提供，并经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 4,295 observations of the share of youth not in employment, education or training (NEET) by sex and education (%) across 49 African countries, spanning from 1991 to 2025. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), focusing on the topic of Other measures of labour underutilization. The data is pulled directly from the ILOSTAT REST API, filtered to Africa ISO3 country codes, and includes dimensions such as country, year, sex, education classification, observation values, and quality flags. It is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, with annual frequency and harmonized definitions based on International Conference of Labour Statisticians (ICLS) standards.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建，通过REST API接口直接抓取指标代码为EIP_NEET_SEX_EDU_RT的原始数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据仅保留非洲49个国家的观测记录，时间跨度覆盖1991年至2025年，最终形成包含4,295条观测的表格化数据集。构建过程中保留了数据来源标签（source.label），确保每条观测均可追溯至其原始调查或行政记录。

使用方法

数据集可通过HuggingFace的datasets库直接加载，使用load_dataset函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame。研究者可依据国家代码（ref_area）筛选特定国家子集，或按指标代码进行时间序列分析与可视化。支持按时间排序后绘制观测值变化趋势，也允许通过透视表将数据重塑为国家×年份矩阵，便于进行跨时空比较。该数据集适用于表格分类、回归及时间序列预测任务，兼容常见的机器学习工作流。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于1991年至2025年间汇编，经Electric Sheep Africa整理发布，聚焦非洲49国青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的比例，按性别与教育水平细分。NEET指标是衡量劳动力市场边缘化青年群体的关键工具，直接关联联合国可持续发展目标（SDG）中的体面工作与经济增长指标。数据集整合了ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库的标准化微观调查数据，为研究非洲青年劳动力参与、教育回报及社会包容性提供了跨国家、跨时空的定量基础，对区域发展政策制定与学术研究具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集核心挑战在于应对非洲大陆劳动统计数据的异质性与质量差异。不同国家采用差异化的劳动力调查方法与统计标准（如ICLS定义），导致数据可比性受限。数据来源标记为‘不可靠’或‘方法修订’的观测值（如break in series）需谨慎处理。此外，时间跨度达34年，部分国家早期数据稀疏，插值与缺失值处理需平衡时序完整性。数据结构包含多维度分类变量（性别、教育水平、来源），建模时需处理高维稀疏性与分类间交互效应，同时兼顾年度频率与潜在季节性模式对预测的影响。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动力市场研究中，该数据集被广泛用于分析青年失学失业率（NEET）的时空演变格局。研究者可基于覆盖49个非洲国家、跨越1991至2025年的4295条观测记录，按性别与教育水平进行精细分层，构建面板数据模型或时间序列预测，以揭示非洲青年劳动力利用不足的结构性特征与动态趋势。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲青年就业与教育衔接领域的关键学术问题，尤其是性别差异与教育分层对NEET率的影响机制。通过提供ILO官方标准化且经过一致性处理的微观数据，它使学者能够量化评估不同社会经济政策对青年劳动力市场融入的干预效果，并填补了非洲地区长期缺乏高质量、跨国家、跨时段劳动力利用不足数据的空白。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、非洲各国政府及非政府机构提供了监测与评估可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的决策依据。政策制定者可依据性别与教育水平维度的NEET率变化，精准设计促进青年就业与教育机会均等的干预方案，并追踪劳动力市场的结构性改善进程。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，非洲青年失业与教育脱节问题日益成为全球可持续发展议程的焦点。该数据集聚焦于49个非洲国家中未就业、未接受教育或培训（NEET）的青年比例，按性别与教育程度进行细致分层，为深入剖析非洲青年劳动力市场的结构性困境提供了宝贵的时间序列证据。结合ILOSTAT权威数据源，这一资源正被广泛用于量化分析后疫情时代非洲青年的经济脆弱性、教育回报率差异以及性别不平等在劳动力代际更替中的固化效应。前沿研究更将其与气候变化、数字化转型等热点事件关联，探索这些宏观扰动如何通过改变产业结构和技能需求，进一步影响青年的NEET状态演化路径。