electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-ind-dsb-nb-employment-by-ilo-sector-and-sex-and-disability-st

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业统计数据，专门针对非洲地区。数据集涵盖了31个非洲国家从2008年至2025年的年度就业观测数据，共计11,630个观测值。核心指标为EMP_TEMP_SEX_IND_DSB_NB，即按ILO部门、性别和残疾状况划分的就业人数（以千计）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过ILO使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集包含详细的元数据列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、性别分类（总计、男性、女性）、ILO部门分类、残疾状况分类、观测年份、观测数值、观测状态标志以及相关注释。数据按性别维度进行细分，并包含数据质量说明，如使用年度频率数据、ILO选择的最佳来源等。该数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset contains employment statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on Africa. It includes annual employment observations for 31 African countries spanning from 2008 to 2025, with a total of 11,630 observations. The core indicator is EMP_TEMP_SEX_IND_DSB_NB, which represents employment by ILO sector, sex, and disability status (in thousands). Data is sourced via the ILOSTAT REST API and harmonized by the ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset includes detailed metadata columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, sex disaggregation (total, male, female), ILO sector classification, disability status classification, observation year, observed value, observation status flags, and related notes. Data is disaggregated by sex dimension and includes data quality caveats, such as the use of annual frequency data and ILO-selected best source. This dataset is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa团队从国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT REST API中直接提取，原始数据经由ILOSTAT统计数据库使用ICLS（国际劳工统计学家会议）定义进行统一标准化处理。数据筛选聚焦于非洲大陆，依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行过滤，最终汇聚了31个非洲国家从2008年至2025年的就业数据。数据集以Parquet格式重新封装，确保与HuggingFace `datasets`库无缝对接，每一条观测均附带详尽的元数据列，包括数据来源标识，便于用户追溯与验证。

使用方法

用户可通过HuggingFace `datasets`库的 `load_dataset()` 函数直接加载数据，并轻松转换为Pandas DataFrame进行后续处理。数据表结构清晰，包含国家代码、性别、分类、时间及观测值等核心字段，便于研究人员执行国家特定过滤、单一指标的时间序列可视化，或通过透视表构建国家-年份矩阵以进行面板数据分析。该数据集已标记为表格分类、回归及时间序列预测任务，兼顾了描述性统计与预测建模的需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于其核心数据库ILOSTAT构建，由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布至HuggingFace平台，旨在为非洲劳动力市场研究提供标准化、可复用的数据基础。数据集聚焦于非洲31个国家2008至2025年间按ILO行业、性别及残疾状态划分的就业人数（以千计），共包含11,630条观测值。作为ILO推动体面劳动与可持续发展目标（SDGs）监测的核心工具之一，该数据集通过整合各国劳动力调查、人口普查及行政记录，为跨国家、跨时期的就业结构比较提供了权威依据，尤其填补了非洲地区在残疾人群就业维度上长期存在的统计空白。其发布显著提升了劳动经济学、发展研究与公共政策领域对非洲就业异质性的定量分析能力。

当前挑战

该数据集所面临的核心领域挑战在于非洲劳动力数据的碎片化与质量参差：许多国家缺乏连续年度调查，且因方法论修订（如指标‘EMP_TEMP_SEX_IND_DSB_NB’的断点标记）导致时间序列可比性受损；残疾状态的统计定义在不同国家间尚未完全统一，限制了跨区域比较的可靠性。构建过程中，研究人员需应对ILOSTAT API的数据抽取与清洗难题，包括处理多源数据冲突（如同一国家同年份存在多个来源时仅保留ILO选定的‘最佳来源’）、缺失分类维度（如残疾状态字段部分观测值为空）以及观测值状态标记（如‘不可靠’或‘临时’）带来的不确定性。此外，与32个非洲国家（原文显示31国，但列表实际涵盖32国）的原始数据提供方进行格式协调与元数据对齐，亦是数据整合中的显著技术瓶颈。

常用场景

经典使用场景

数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲31个国家、2008至2025年间按ILO行业、性别和残疾状态划分的就业数据，共计11,630条观测记录。其经典使用场景聚焦于劳动经济学与公共政策研究，研究者可借助该面板数据构建多维度时间序列模型，剖析不同行业就业结构的演变趋势，量化性别与残疾状态对劳动力市场参与的影响，为非洲大陆的就业促进与包容性增长研究提供坚实的实证基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了非洲地区因数据稀疏与口径不统一导致的劳动就业研究困难，填补了按性别与残疾状态交叉分析的高质量标准化数据空白。学者们得以系统性地检验ILO行业分类下的就业弹性、探讨残疾包容政策对劳动力市场的实际效应，并评估不同性别群体在特定行业中的就业稳定性。其意义在于为发展经济学、劳动经济学及社会保障研究提供了跨时空可比的分析框架，推动了非洲区域就业不平等与可持续发展议题的量化实证进程。

实际应用

在实际应用中，该数据集可支撑国际组织与国家统计部门开展劳动力市场监测与政策评估，例如追踪非洲各国在实现联合国可持续发展目标8（体面工作和经济增长）方面的进展。同时，非政府组织可利用其分析结果设计针对残疾人群体的职业技能培训方案，企业也可借助行业与性别维度的就业分布数据优化人才招聘与多元化策略，推动区域人力资源开发的科学决策。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲31国2008至2025年间按国际劳工组织（ILO）产业、性别与残疾状态划分的就业情况，为劳动经济学、包容性发展及可持续发展目标（SDG）相关研究提供了高颗粒度时序数据支持。近年来，伴随非洲大陆对体面劳动与残疾人就业权益议题的持续升温，该数据集的前沿应用方向包括：结合多维分类变量（如性别、残疾状态与产业细分）构建就业不平等度量模型，挖掘疫情后非洲劳动力市场结构性变迁的时空异质性，以及利用机器学习方法预测不同人口群体在特定产业中的就业弹性。其权威来源（ILOSTAT）与统一数据架构，显著降低了跨国比较研究的准入壁垒，为政策模拟与体面劳动指标监测注入了可靠实证基础。