electricsheepafrica/africa-ilo-ees-3ees-sex-age-jbc-nb-youth-employees-by-sex-age-and-type-of-job-contrac

该数据集包含9090个观测值，覆盖44个非洲国家，时间跨度为1999年至2025年，涉及1个指标：按性别、年龄和工作合同类型划分的青年员工（千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题为员工就业，以表格形式存储，包括国家代码、年份、性别、年龄分组、合同类型等维度，用于劳动力统计和分析。This dataset contains 9,090 observations across 44 Africa countries, spanning 1999–2025, covering 1 distinct indicator: Youth employees by sex, age and type of job contract (thousands). It is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on employees, and is structured in tabular format with dimensions such as country codes, year, sex, age bands, and contract type for labor statistics and analysis.

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）旗下的ILOSTAT统计数据库，通过调用其REST API接口，直接提取指标代码为EES_3EES_SEX_AGE_JBC_NB的青年雇员数据。原始数据由各国劳动力调查、家计调查及行政记录等渠道汇聚而成，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。随后，数据被过滤至非洲44个国家的ISO3国别代码范围，并经由Electric Sheep Africa进行清洗、重新打包，统一转换为Parquet格式，最终以HuggingFace数据集的形式发布，确保研究者能够便捷调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，执行`load_dataset()`命令即可获取含全部字段的DataFrame。基于pandas工具，可便捷地按国家代码（如`ref_area`）筛选特定国家数据，或利用时间列`time`进行时间序列分析，绘制特定指标随年份的变化趋势。进一步地，可通过数据透视功能，将表格重塑为国家×年份的矩阵形式，便于跨国产出的对比与面板数据建模。数据集字段结构清晰，包含国家、指标、分类变量及观测值，适用于分类、回归及时间序列预测等机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Africa于2025年重新整理发布。其核心研究问题聚焦非洲大陆青年就业状况的量化刻画，旨在通过性别、年龄及合同类型三维度揭示非洲44国青年雇员的结构性特征。数据集覆盖1999至2025年间9,090条观测记录，填补了非洲劳动市场细粒度数据的长期空白。作为权威区域劳动统计资源，该数据集为南南合作、可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测提供了基础数据支撑，推动了非洲劳动经济学与政策评估的实证研究。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于非洲劳动数据的碎片化与质量不均。首先，各国劳动调查方法、频率及定义标准差异（如非正规就业的界定）导致跨国可比性薄弱，ILOSTAT需通过ICLS定义进行繁琐调和，但部分指标仍存在序列断裂与方法修订的标注问题。其次，构建过程中，数据覆盖存在时空缺失，例如44国中南非、埃及等国土数据密集，而29个小型经济体样本稀疏；年度频率限制了季节性就业波动的捕捉，且跨来源的“最优来源”选择隐含着统计偏误风险。此外，观测值中“不可靠”标记的存在揭示了原始数据质量对分析有效性的潜在威胁。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库中非洲44个国家1999至2025年间按性别、年龄及合同类型划分的青年雇员人数（单位：千）。其经典使用场景之一在于构建非洲青年劳动力市场的多维度时间序列分析，通过性别人口统计变量与合同类型分类轴，研究人员可精确刻画不同国家青年群体的就业结构变迁轨迹。借助数据集提供的标准化指标编码与年度观测值，学者能够运用面板数据模型或层次贝叶斯方法，揭示青年就业模式在区域内的异质性及演化规律。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲青年就业研究中长期存在的数据稀疏性与碎片化难题。通过整合44国近三十年的规范化统计资料，为检验青年劳动力供给弹性、分析劳动合同正规化进程对就业稳定性的影响，以及评估性别差异在青年就业市场中的动态演变提供了可靠证据。其贡献在于推动了发展经济学与劳动经济学交叉领域从定性描述向定量推演的范式转换，显著提升了关于非洲大陆青年就业决策机制与制度性障碍的因果推断能力。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构与非洲各国统计部门提供了诊断青年就业市场健康状况的基准工具。例如，借助离散化的人口统计学维度，政策制定者可以精准定位特定年龄-性别群体在非正规就业中的集中趋势，从而设计更具靶向性的就业促进方案与技能培训计划。同时，其年度时间跨度支持对劳动力市场干预措施进行前后对比评估，为优化劳动法规与青年就业战略提供了可量化的决策依据。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲44国青年雇员按性别、年龄及合同类型的就业结构分析，为劳动力市场细分研究提供了关键数据支撑。结合非洲青年人口激增与就业质量参差不齐的现实，前沿研究正利用此类ILOSTAT时序数据，结合机器学习的时域建模方法，识别不同性别与合同类别下的就业脆弱性。当前热点集中于后疫情时代非正规就业的波动轨迹、数字经济对青年合同形式的影响，以及各国劳动力政策干预效果的因果推断。该数据集弥合了非洲微观劳动力数据长期缺失的鸿沟，使得跨国面板分析成为可能，对推动体面劳动、青年赋权及非洲大陆自贸区下的劳动力流动研究具有里程碑意义。