electricsheepafrica/africa-ilo-une-3wap-sex-age-stu-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

这是一个关于非洲青年失业人口比率的表格数据集，包含按性别、年龄和上学出勤状态划分的统计数据。数据集涵盖49个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，包含10,195个观察值，涉及1个独特指标（UNE_3WAP_SEX_AGE_STU_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲地区，经过标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、指标、性别、年龄分类、观测年份、观测值等列，并提供了数据来源和质量注释。This dataset contains tabular data on youth unemployment-to-population ratio by sex, age, and school attendance status for Africa. It includes 10,195 observations across 49 African countries, spanning from 1991 to 2025, with one distinct indicator (UNE_3WAP_SEX_AGE_STU_RT). The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for African countries, and is normalized for machine learning tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset features columns like country code, indicator, sex, age classification, observation year, observed value, and includes source and quality annotations.

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数据库，聚焦于非洲地区青年失业与人口比率（按性别、年龄及就学状态分类）。数据通过ILOSTAT REST API直接抽取，并依据非洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对原始调查微观数据进行统一协调处理，并在source.label列中标注数据来源，确保可追溯性。最终整合为包含10,195条观测值、覆盖49个非洲国家、时间跨度1991至2025年的结构化表格数据。

使用方法

数据集可通过HuggingFace的datasets库直接加载，仅需一行代码即可转换为Pandas DataFrame进行后续分析。用户可按国家代码（ref_area）筛选特定国家的时间序列数据，或依据指示符（indicator）进行单一变量的趋势绘图。此外，支持数据透视操作，便捷构建国家×年份的观测矩阵，便于进行跨区域对比或面板数据分析。数据集采用CC-BY-4.0许可，使用时需同时引用原始数据源及重打包方。

背景与挑战

背景概述

青年失业率作为衡量劳动力市场健康程度的核心指标，直接关系到国家经济活力与社会稳定。在非洲大陆，青年人口比例极高，失业问题尤为严峻，然而由于数据收集基础设施薄弱、统计标准不一，长期以来缺乏系统性的高质量数据集支撑研究。为此，国际劳工组织（ILO）通过其ILOSTAT数据库，整合各国劳动力调查数据，构建了覆盖49个非洲国家、时间跨度从1991年至2025年的青年失业与人口比率数据集。该数据集由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布至HuggingFace平台，以统一规范的结构化表格形式提供10195条观测记录，涵盖按性别、年龄及在校状态分层的失业信息，旨在为非洲劳动力市场研究、可持续发展目标监测及政策评估提供可靠的数据基础。

当前挑战

该数据集所应对的核心挑战在于非洲地区青年失业问题的复杂性与数据稀缺性。领域层面上，许多非洲国家缺乏连续、高质量的家庭劳动力调查，导致失业率的跨国可比性和时序完整性受限；同时，失业率定义、统计口径及抽样方法因国家而异，易引入系统偏差。在构建过程中，ILOSTAT需从庞杂的原始调查数据中按照国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行协调统一，处理多重来源冲突、缺失值及方法变更等问题。此外，数据集的再封装工作面临多源异构数据整合、分类变量标准化以及观测状态标记（如不可靠、预估）等挑战，以确保研究者能够进行可靠的时间序列分析和跨国对比建模。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动经济学与青年发展研究领域，该数据集最经典的使用场景在于构建基于性别、年龄与在校状态的多维青年失业率预测模型。通过整合ILOSTAT官方统计中49个非洲国家长达30余年的年际面板数据，研究者能够利用时间序列分析方法捕捉青年失业与人口比率的长期演变趋势，或借助回归模型探讨教育参与、性别差异对劳动力市场融入的异质性影响。数据集中精细的分类维度，如性别分组（男性、女性与总体）和年龄区间（15至29岁），为剖析非洲大陆内部复杂的结构性失业问题提供了可靠的跨民族、跨时期比较基础，并尤其适合开展针对弱势群体（如女性青年或非在校青年）的专项计量分析。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动力市场中关于青年失业率测算与影响因素归因的长期学术争议。传统研究常因缺乏统一、高频率且细颗粒度的跨国面板数据而难以排除遗漏变量偏误，而本数据集通过ILO标准化口径与一致性处理，解决了数据可比性不足的顽疾，使学者能够严谨地验证教育与失业率之间的倒U型关系假设、性别就业差距的收敛趋势，以及宏观经济冲击对不同在校状态青年群体的非对称影响。其意义在于推动发展经济学与劳动经济学从静态描述走向动态因果推断，为非洲国家制定差异化的青年就业政策提供了实证支撑，从而深化了对撒哈拉以南非洲人力资本配置效率的理解。

实际应用

在实际应用层面，该数据集正被国际发展机构、非洲各国劳动部门以及社会企业广泛用于监测和评估青年就业促进政策的效果。例如，非政府组织可借助按性别和在校状态细分的失业率指标，精准定位辍学率较高地区的女性失业危机，并据此设计定向职业技能培训项目。世界银行等机构的分析师则常利用该数据构建早期预警系统，通过时间序列模型预测失业率拐点，从而在青年社会动荡风险上升前提出干预建议。此外，AI驱动的就业匹配平台也能受益于该数据集，通过将官方宏观指标与本地微观求职行为结合，优化对特定年龄与性别群体的岗位推荐算法，实现劳动力市场供需的智能撮合。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球青年就业危机持续发酵的背景下，该数据集聚焦于非洲青年失业与人口比例的动态关系，通过性别、年龄及在校状态的多维解构，为计算社会学与劳动经济学提供了精细化的时序数据基础。其跨越34年、涵盖49个非洲国家的庞大规模，使得研究者能够深入探讨教育参与如何缓冲劳动力市场冲击，以及青年失业率在性别间的非对称波动。尤其在非洲数字经济和零工经济加速演变的当下，该数据为构建前瞻性就业预警模型与政策模拟系统提供了关键支撑，助力国际发展机构精准识别脆弱群体，从而推动包容性增长与可持续生计的战略设计。