electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xchl-sex-age-eco-nb-children-in-child-labour-by-sex-age-and-economic-a

该数据集包含非洲32个国家从2001年至2025年的童工统计数据，共有3,088个观测值，核心指标为“按性别、年龄和经济活动划分的童工儿童数量（千）”。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，采用ILO的统计定义进行标准化。数据集以表格形式组织，包含国家代码、年份、性别、年龄、经济活动分类、观测值及数据质量标志等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据为单语种（英语），规模在1K到10K之间，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains 3,088 observations of child labour data across 32 Africa countries, spanning 2001 to 2025, with the indicator Children in child labour by sex, age and economic activity (thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered for African countries, using ILO statistical definitions for harmonization. The data is structured in tabular format with columns such as country code, year, sex, age, economic activity classification, observed value, and data quality flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. It is monolingual (English), with a size category of 1K<n<10K, and licensed under CC-BY-4.0.

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，经由REST API接口直接获取原始指标数据，并锁定非洲地区的ISO3国家代码进行地域筛选。ILOSTAT本身基于各国劳动力调查、住户收入调查等微观数据，依照国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化与协调。数据经Electric Sheep Africa团队重新封装，以统一的结构化表格形式呈现，保留来源信息字段以确保可追溯性，最终生成包含3088条观测记录的非洲童工数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载：`load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xchl-sex-age-eco-nb-children-in-child-labour-by-sex-age-and-economic-a")`，获取包含训练集的Dataset对象，并利用to_pandas()转换为DataFrame进行后续分析。实践中可针对特定国家字段（如ref_area）筛选子集，或按indicator分组后对时间列排序以绘制趋势图。亦可使用pivot_table构建国家×年份的数值矩阵，便于跨区域比较与回归建模。

背景与挑战

背景概述

童工问题长期困扰着非洲大陆，严重侵蚀儿童的健康、教育与未来发展权利。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，通过其核心数据库ILOSTAT持续监测童工现象。在此背景下，Electric Sheep Africa于2025年对ILOSTAT数据进行重新整合，推出了涵盖32个非洲国家、时间跨度为2001至2025年的童工数据集，收录了3088条观测记录。该数据集聚焦于按性别、年龄和经济活动划分的童工人数（单位：千人），旨在为政策制定者、研究人员和国际组织提供标准化的高精数据，以支持可持续发展目标（SDG）中关于消除童工的监测与评估。作为首个面向非洲区域的机器可读童工数据集，它填补了该领域结构化时间序列数据的空白，推动了非洲劳动经济学与儿童保护研究的量化进程。

当前挑战

该数据集所面临的挑战主要体现在两个层面。在领域问题层面，非洲各国对童工的定义与调查方法差异显著，ILOSTAT虽依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行协调，但不同国家在调查频率、样本代表性和数据可靠性上仍存在巨大鸿沟，许多观测值被标记为“不可靠”或“临时性”，影响了跨国家与跨年份比较的准确性。在数据构建层面，多重分类维度（性别、年龄、经济部门）的交叉导致大量稀疏单元格，部分年份与国家的数据缺失严重；同时，因方法修订造成的序列中断（如注记“Break in series”所标示）增加了时间序列分析的复杂性。此外，来自不同调查源（如劳动力调查、家庭收支调查）的数据融合，要求对“最佳来源”进行审慎筛选，以避免统计口径不一带来的偏差。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与儿童发展研究的交汇地带，非洲童工数据集凭借其按性别、年龄及经济活动类型精细划分的观测结构，成为探索非洲大陆童工现象分布规律的核心工具。研究者可借助该数据集构建多维度的描述性统计模型，系统刻画32个非洲国家在2001至2025年间童工规模的变化轨迹，进而识别出特定地区、特定性别或特定年龄组儿童面临的劳动参与风险，为后续的因果推断与政策评估奠定坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有力地回应了发展经济学中关于童工成因与后果的长期争论，尤其是填补了非洲地区高质量、长时序、具有跨国可比性的微观统计空白。通过整合国际劳工组织统一规范的调查数据，学者得以量化童工参与率与家庭贫困、教育可及性、劳动力市场结构等宏观变量之间的关联，检验制度变迁与经济增长对童工现象的异质性影响，从而推动关于儿童权利保护与社会公正的理论建构。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构、非洲各国劳工部门及非政府组织提供了可靠的数据支撑，用于监测联合国可持续发展目标中关于消除童工的具体进展。政策制定者可以依据按性别和年龄分层的童工分布图谱，精准定位干预优先级，设计针对性的教育补贴、社会保护或劳动监察项目，并定期评估其成效。此外，数据集还可用于训练预测模型，预警未来童工高发区域，指导资源的高效配置。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲童工问题日益严峻的背景下，该数据集聚焦于按性别、年龄和行业划分的童工数量统计，为国际劳工组织（ILO）监测非洲地区可持续发展目标（SDG 8.7）的落实提供了关键量化支撑。前沿研究方向主要围绕时间序列预测模型与面板数据分析，利用2001至2025年间覆盖32国的3088条观测值，揭示童工现象在性别不平等、经济结构转型与政策干预下的动态演变规律。相关热点事件包括全球疫情后非洲童工数量的反弹趋势，以及多国修订劳动法对特定行业（如农业、手工业）的影响评估。该数据集凭借ILOSTAT的标准化方法论与细粒度分类维度，成为构建预警系统、评估国际援助项目效果及推动数据驱动型决策的重要基石，对实现2030年消除童工的全球承诺具有深远意义。