electricsheepafrica/africa-ilo-pop-3wap-sex-age-trs-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-stages

该数据集包含非洲28个国家2012年至2025年期间青年工作年龄人口按性别、年龄和过渡阶段划分的统计数据（单位：千），共4723个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，涵盖人口指标POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB，提供国家、数据来源、性别、年龄分类、观测年份和数值等详细信息。This dataset contains 4,723 observations of youth working-age population statistics (in thousands) by sex, age, and stages of transition across 28 African countries from 2012 to 2025. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered for African countries, covering the indicator POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB with details on country, source, sex, age classification, year, and observed values.

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核心统计数据库，经Electric Sheep Africa团队重新封装后发布至HuggingFace平台。数据通过ILOSTAT REST API直接拉取，接口地址为`https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB`，并依据非洲ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT依据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，数据来源在`source.label`字段中予以标注，确保可追溯性。最终形成的结构化数据集包含4,723条观测记录，覆盖28个非洲国家，时间跨度为2012年至2025年。

特点

该数据集聚焦于非洲青年劳动年龄人口，按性别、年龄及过渡阶段进行精细分层统计，包含唯一指标`POP_3WAP_SEX_AGE_TRS_NB`（单位：千人）。数据以表格形式组织，模式清晰，包含`ref_area`（国家代码）、`sex`（性别维度，涵盖总计、男性、女性三类）、`classif1`（年龄分层，如15-29岁青年组）、`classif2`（过渡阶段类型）等关键分类变量。此外，数据还附带了观测状态标记（如不可靠值）及来源注释，便于用户评估数据质量与使用限制，是研究非洲劳动力市场动态的宝贵时间序列资源。

使用方法

建议用户通过HuggingFace的`datasets`库快速加载数据集，核心调用方式为`load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-pop-3wap-sex-age-trs-nb-youth-working-age-population-by-sex-age-and-stages')`，返回一个包含训练集的Dataset对象，可便捷转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括：按国家代码过滤特定国家数据（如`df[df['ref_area'] == 'KEN']`），按指标和时间排序以绘制时间序列曲线，或利用透视表构建国家×年份的观测矩阵。该数据集为时间序列分析、区域比较研究及劳动力政策建模提供了直接可用、规范化的输入数据。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Africa重新整理后托管于HuggingFace平台，聚焦于非洲28个国家中按性别、年龄与转型阶段划分的青年劳动年龄人口数据（单位：千），时间跨度覆盖2012至2025年，共计4,723条观测值。其核心研究问题在于精确刻画非洲青年人口在就业、教育及技能转换过程中的动态分布，为监测可持续发展目标（SDGs）中的体面劳动指标提供关键支撑。作为ILOSTAT统计体系下标准化、可互操作的数据产品，该数据集弥补了非洲地区精细化人口劳动统计的空白，对发展经济学、劳动社会学及区域政策研究具有显著的实证价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战主要源于非洲青年人口统计的高动态性与结构复杂性：传统调查数据往往因样本稀疏、时间不连续而难以捕捉过渡期人群（如15-29岁）的细分特征，尤其在性别、年龄组与转型阶段三重维度交叉分析时，数据稀疏性与异质性凸显。构建过程中，ILO需应对多国来源调查数据在定义口径（如ICLS国际标准）、调查周期与质量标记上的不一致性，通过选择各国“最佳来源”并保留来源标签以保证可溯源性。此外，数据中obs_status字段标记的“不可靠”观测值，以及classif1与classif2维度在某些年份或国家中的缺失，同样对建模与推断构成实质性挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了国际劳工组织ILOSTAT数据库中28个非洲国家2012至2025年间按性别、年龄段及过渡阶段划分的青年劳动适龄人口数据，共计4,723条观测记录。在经典使用场景中，研究者可借助该数据构建时间序列预测模型，以探究非洲青年人口结构的演变趋势。其精细的分类维度——涵盖性别、年龄分段以及从学校到工作的过渡阶段——为人口学与劳动经济学领域提供了高分辨率的研究素材。通过加载至Python环境进行数据清洗与可视化，学者可轻松完成单国人口曲线绘制或多国面板数据透视，从而高效识别不同国家在青年劳动力供给方面的异同模式。

实际应用

实际应用场景中，该数据集为国际发展机构、非洲各国统计局以及社会政策智库提供了精准的决策支持。例如，在制定青年就业促进计划时，政策制定者可以依据不同性别和年龄段的劳动人口基数，合理配置职业培训资源与创业基金。非政府组织则能利用时间序列数据，评估某一国家或地区在特定时期内的青年人口结构变化，从而设计更具针对性的扶贫项目。同时，商业咨询公司也可借助该数据预测非洲新兴市场的劳动力供给规模，为企业招聘和产能布局提供量化依据，使得从公共治理到私营部门的决策行动都能建立在坚实的统计基础之上。

衍生相关工作

基于该数据集，一系列衍生研究工作已逐步展开。在计量经济学领域，学者们利用其面板数据结构构建了多层级回归模型，以识别性别不平等、教育投入与青年就业率之间的因果关系。机器学习和深度学习研究者则将其作为基准数据，开发用于人口预测的时序分解算法与长短期记忆网络，显著提升了非洲地区短期劳动力供给的预测精度。此外，空间经济学工作通过将各国人口数据与地理信息结合，绘制了非洲青年劳动力的空间流动性图谱。这些衍生工作不仅丰富了人口建模的方法论体系，也使得ILOSTAT的原始统计数据在学术与工业界获得了更广泛的应用与验证。