electricsheepafrica/africa-ilo-how-xees-age-ec2-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-by

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库的劳动力统计数据，专注于非洲地区。具体主题为“按年龄和经济活动（ISIC第2级）划分的雇员平均每周实际工作时间”。数据集涵盖40个非洲国家，时间跨度为1996年至2025年，共包含28,239个观测值。数据指标为单一指标（HOW_XEES_AGE_EC2_NB），用于衡量雇员每周实际工作小时数，并按年龄组和经济活动分类（基于国际标准产业分类ISIC第2级）。数据来源于ILOSTAT的REST API，经过过滤仅包括非洲国家，并经过ILO的统计部门协调，以确保定义的一致性。数据集以表格形式组织，包含国家代码、年份、指标值、分类变量（如年龄和经济活动）、数据来源标签和质量标志等列。该数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的非洲劳动力数据。数据集由Electric Sheep Africa重新打包和发布，遵循CC-BY-4.0许可证。This dataset contains labor statistics from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, focusing on Africa. The specific topic is Mean weekly hours actually worked per employee by age and economic activity - ISIC level 2. It covers 40 African countries, spanning the years 1996 to 2025, with 28,239 observations. The data indicator is a single metric (HOW_XEES_AGE_EC2_NB) that measures average weekly hours worked per employee, disaggregated by age groups and economic activity based on the International Standard Industrial Classification (ISIC) level 2. Data is sourced directly from the ILOSTAT REST API, filtered to African ISO3 country codes, and harmonized by the ILOs Department of Statistics using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions for consistency. The dataset is structured in tabular format, including columns for country codes, year, indicator value, classification variables (e.g., age and economic activity), source labels, and quality flags. It is suitable for tasks such as tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, and is designed to provide machine learning-ready labor data for Africa. The dataset is repackaged and published by Electric Sheep Africa under the CC-BY-4.0 license.

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REST API从官方接口获取指标代码为‘HOW_XEES_AGE_EC2_NB’的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地域筛选与过滤。数据经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与标准化处理，原始调查微观数据来源在‘source.label’字段中予以标注以确保可追溯性。最终由Electric Sheep Africa以Parquet格式重新封装，形成包含28,239条观测记录、覆盖1996年至2025年期间40个非洲国家的标准化数据集。

特点

该数据集聚焦于非洲地区按年龄和经济活动（ISIC第2级）划分的雇员每周实际工作平均小时数，具有鲜明的地域专指性与指标唯一性。数据涵盖40个非洲国家，时间跨度长达三十年，观测数量逾两万八千条，为研究非洲劳动力市场工时趋势提供了丰富的纵向数据。数据集包含详细的分类变量，如年龄组、经济活动类别以及数据来源标签，并标注了观测状态（如临时性或不可靠）与指标附注（如方法论修订造成的序列中断），便于用户评估数据质量与进行精细化分析。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的‘load_dataset’函数直接加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型用法包括按国家代码筛选特定国家的子集，例如通过‘ref_area’列筛选肯尼亚的数据；或针对单一指标按时间排序，绘制工时随时间变化的趋势图。此外，可利用透视表功能构建以年份为行、国家为列的矩阵视图，便于进行跨国产出比较或面板数据分析。数据集以CC-BY-4.0许可发布，使用时须同时引用ILO原始数据来源及Electric Sheep Africa的封装版本。

背景与挑战

背景概述

劳动时间作为衡量劳动力市场效率与劳动者福祉的核心指标，一直是发展经济学与国际劳动组织（ILO）关注的焦点。该数据集由国际劳工组织（ILO）的统计数据库ILOSTAT于2025年发布，并经Electric Sheep Africa重新整理封装，聚焦于非洲40个国家1996年至2025年间不同年龄与经济活动类别（ISIC二级分类）雇员的平均每周实际工作时间。数据集包含28,239条观测记录，旨在为非洲劳动力市场的时空差异、人口结构变化及产业政策效果评估提供标准化、可比较的量化基础。其发布填补了非洲大陆层面高精度劳动时间面板数据的空白，对于推动欠发达地区劳动经济学实证研究、辅助国际发展机构制定体面劳动目标具有显著学术与实践价值。

当前挑战

该数据集所涉领域面临多重挑战：首先，非洲各国统计能力参差不齐，原始数据来源涵盖劳动力调查、行政记录等多种途径，如何保证ILOSTAT统一调和后数据在国别间的可比性与时序一致性是核心难题；其次，数据集包含观测状态标志（如不可靠、临时值）及方法论断裂注释，反映了部分国家长期存在数据稀疏、断点频发的问题，对时间序列分析构成显著阻抗。在构建过程中，团队需处理来自REST API的复杂多级分类变量（如年龄分组与经济活动的交叉细分），并确保仅保留非洲国家ISO3编码的正确过滤；同时需应对同一国家年度内多来源冲突时仅保留ILO选定“最佳来源”的规则，维护数据质量与溯源信息的透明性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲40个国家1996年至2025年间不同年龄与经济活动类别下雇员的平均每周实际工作时长，涵括28,239条观测记录，经由国际劳工组织ILOSTAT数据库精心整合而成。在劳动经济学与时序分析领域，研究者常借助此类面板数据刻画非洲大陆劳动力市场的时空演变格局，尤其用于探究年龄结构、产业转型与工作时长之间的动态关联。数据包含国家、年份、年龄分层、经济部门（ISIC Rev.4二级分类）等关键维度，使其成为构建多层级回归模型、固定效应面板分析以及因果推断研究的理想素材，为揭示非洲工业化进程中的劳动供给行为提供了扎实的数据根基。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项具有影响力的学术探索与技术成果。在方法论层面，研究者基于其长时间序列特性开发了适用于非洲国家的不完整面板数据填充算法与时序预测模型，有效克服了部分年份数据缺失带来的挑战。在应用研究方面，有学者利用这一数据集结合ILO的工资与就业数据，构建了非洲劳动市场均衡模拟系统，用以评估最低工资政策与产业政策对工作时长的联动效应。同时，该数据集作为Electric Sheep Africa项目的重要组成，推动了非洲劳动统计数据在机器学习领域的标准化应用，已催生多个针对非洲劳动力预测的开源工具包与基准模型，促进了发展经济学与数据科学的交叉融合。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲劳动者每周实际工作时长在不同年龄层与经济行业（ISIC 2级分类）之间的差异分析，为理解非洲大陆劳动强度与人口结构、产业变迁的交互关系提供了关键时序证据。在可持续发展目标（SDG 8.5）关于体面劳动与生产性就业的全球议程下，这一指标正被国际劳工组织（ILO）及区域发展机构用于追踪非洲非正规经济向正规化转型过程中的工作时长变化趋势。当前前沿方向包括：结合2024-2025年非洲多国劳动力调查数据，揭示后疫情时代工作时长反弹的异质性；利用该数据集与ILOSTAT中失业率、薪资水平等指标进行多模态对比，刻画“工作贫困”现象的结构性成因；以及通过时空建模方法，识别非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）推进中跨国劳动调配对工作时长分布的潜在冲击。这些研究对于纠正长期依赖欧洲模板的劳动政策模型、构建非洲本土化劳动力市场监测体系具有范式革新意义。