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

该数据集包含5,803个观测值，记录了非洲41个国家从1991年至2025年期间，按性别和婚姻状况划分的雇员实际平均每周工作小时数。数据涵盖了1个独特指标，即按性别和婚姻状况划分的雇员实际平均每周工作小时数。数据集来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过统一处理并以表格形式提供，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 5,803 observations of mean weekly hours actually worked per employee by sex and marital status across 41 Africa countries, spanning from 1991 to 2025. It covers 1 distinct indicator: Mean weekly hours actually worked per employee by sex and marital status. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, harmonized and provided in tabular format, suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting.

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，聚焦于非洲地区按性别和婚姻状况划分的雇员实际周平均工时指标。数据通过调用ILOSTAT REST API接口直接获取，原始指标代码为HOW_XEES_SEX_MTS_NB。在获取原始数据后，利用ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出非洲41个国家的观测记录，并经由Electric Sheep Africa团队进行重新打包与标准化处理。数据涵盖1991年至2025年间的5,803条观测值，所有观测均基于国际劳工统计学家会议(ICLS)定义进行统一化处理，并在source.label列中标注了数据来源的原始调查类型以确保可追溯性。

特点

该数据集的核心特点在于其精细的多维分类结构，除基本的时间序列和国家维度外，还包含性别(男性、女性、总计)和婚姻状况等关键人口学分类变量。数据集以年度频率呈现，每一条记录均携带完整的元数据标注，包括观测状态标志(如临时性或不可靠)、方法修订导致的序列断裂说明等质量标记。地理覆盖范围广泛，涵盖南非、毛里求斯、埃及等41个非洲国家，其中南非以689条记录位居首位。数据集中仅包含一个核心指标，但通过分类变量的组合可衍生出丰富的分析视角，特别适合用于研究非洲劳动力市场中的人口结构与工作时间模式的关联。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载该数据集，使用load_dataset函数即可获取包含5,803条记录的训练集。加载后的数据可转换为Pandas DataFrame进行灵活操作，支持按国家代码筛选特定国家的子集，也可针对单一指标进行时间序列分析。研究者还可以运用pivot_table方法将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据建模或可视化分析。在使用时需注意数据的年度频率特性，某些指标可能同时发布月度或季度序列但未被包含在此数据集中，且同一国家年份存在多个来源时仅保留ILO选定的最佳来源，这些特性应在分析时加以考量。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，经由Electric Sheep Africa团队重新封装后呈现在HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于非洲地区雇员每周实际工作小时数在性别与婚姻状态维度上的分布规律，旨在弥补非洲大陆在劳动力时间利用领域精细数据的长期缺失。作为ILOSTAT数据库的衍生品，数据集覆盖41个非洲国家、时间跨度从1991年至2025年，包含5803条观测记录，为劳动经济学、性别研究以及发展政策评估提供了高颗粒度的量化基础。其影响力体现在两个方面：一方面，它填补了非洲地区在跨性别与婚姻状态维度下工时研究的系统性空白；另一方面，标准化的结构和开放许可协议（CC-BY 4.0）使其易于被国际研究机构和政策制定者直接复用，推动了基于证据的劳动政策制定与社会公平议题的实证分析。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战主要源于非洲劳动力市场中数据稀疏性与异质性的尖锐矛盾。其一，工时作为衡量劳动质量与性别经济差距的核心指标，在非洲多数国家因调查制度不完善而长期缺乏可靠记录，传统宏观统计数据无法捕捉到性别与婚姻状态交织下的微观差异，导致政策干预缺乏精准靶点。其二，构建过程中面临显著困难：数据源分散于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录，ILO虽通过ICLS定义进行协调，但不同国家在调查设计、采样方法、问卷口径上的差异仍然存在，数据可比性受到挑战。此外，时间序列中存在因方法论修订导致的断点，数据中标注的“不可靠”或“临时性”状态标识更凸显了质量控制难题，要求使用者在进行分析时审慎处理数据标注以规避偏误。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展经济学的交叉领域中，该数据集最经典的用途在于构建非洲国家间及国家内部的劳动工时面板数据模型。凭借1991年至2025年间覆盖41个非洲国家的5803条观测记录，它使得研究者能够利用时间序列回归或面板固定效应模型，系统评估性别、婚姻状况等人口学特征对周实际工作时间的异质性影响，从而揭示非洲劳动力市场中性别差异的时空演变规律。

解决学术问题

该数据集的发布显著弥合了非洲大陆劳动工时精细化统计数据的长期缺口，为解决几项关键学术挑战提供了实证基础。它使学术界得以跨越国界比较非洲各国在性别平等与工作分配方面的劳动成果，量化婚姻制度对女性劳动参与程度的约束效应，并评估经济增长周期中不同人群工作强度的波动模式。这些研究不仅丰富了性别经济学与家庭经济学的理论框架，更为国际发展组织制定针对性的体面劳动政策提供了统计学支撑。

衍生相关工作

该数据集驱动了大量创新性的衍生研究工作。在方法层面，它催生了针对非洲高缺失率面板数据的插补算法改进，以及融合婚姻状态与性别维度的多层级预测模型。在实证层面，经典工作包括对非洲劳动力市场性别不平等长期趋势的聚类分析，以及利用断点回归方法检验婚姻法改革对女性劳动时长影响的准自然实验。这些工作不仅深化了学界对非洲劳动结构转型的理解，也推动了将社会制度变量纳入劳动经济学分析的交叉研究范式，使得数据集本身成为了连接宏观统计与微观行为分析的重要桥梁。