electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-rural-urban

该数据集包含非洲43个国家从2001年至2025年的童工数据，共有3,255个观测值，涵盖一个核心指标：按性别、年龄和城乡地区分类的儿童就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILOSTAT）的官方统计数据库，经过统一处理并重新打包，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集提供了详细的分类维度，如性别、年龄组和地区类型，并包含数据来源和质量注释，以支持机器学习和分析应用。This dataset contains child labour data for 43 African countries spanning from 2001 to 2025, with 3,255 observations covering one key indicator: children in employment by sex, age, and rural/urban areas (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organizations ILOSTAT database, harmonized and repackaged for machine learning tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. It includes disaggregation dimensions like sex, age groups, and area types, along with source and quality annotations to facilitate 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）的中央统计数据库ILOSTAT，聚焦非洲大陆43个国家中儿童就业状况的跨国时序观测。数据通过ILOSTAT的REST API直接拉取，筛选非洲ISO3国家代码，经整合后形成包含3255条观测记录的表格型数据。ILO统计部门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协调统一，并在source.label列中标注数据源头，确保用户能够追溯每一条记录的来源与处理方法。数据覆盖2001年至2025年，以年为单位呈现，并由Electric Sheep Africa在HuggingFace平台上重新封装为ML-ready格式，便于机器学习领域的直接调用。

使用方法

该数据集可通过HuggingFace的datasets库直接加载，仅需调用load_dataset函数，一行代码即可将数据转化为Pandas DataFrame，极大降低了使用门槛。用户可根据国家代码（如ref_area == 'KEN'）快速筛选特定国家的子集，或利用pivot_table方法将数据重塑为以时间为行、国家为列的矩阵，便于构建面板数据模型进行跨时空比较分析。对于时序预测任务，可依据indicator列进行筛选并排序，直接调用plot功能绘制观测值随时间变化的趋势图。该数据集的表格与时间序列双重属性，使其适用于分类、回归及时间序列预测等多种机器学习任务场景。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场的痼疾，长期阻碍着非洲大陆的可持续发展与社会公平。由国际劳工组织（ILO）统计部门主导、经Electric Sheep Africa于2025年重新整合的非洲童工就业数据集（africa-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-nb-children-in-employment-by-sex-age-and-rural-urban），系统收录了2001年至2025年间43个非洲国家的3255条观测记录。该数据集以ILOSTAT这一全球领先的劳动力统计数据库为根基，严格遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义框架，通过对各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等微观数据的调和与标准化，聚焦于按性别、年龄及城乡地域划分的童工就业规模（单位：千人）。这一数据资产的构建，为精准刻画非洲童工现象的时空分布格局、评估国际劳工公约的落地成效，以及制定基于证据的公共政策提供了关键的数据基础设施。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于多重维度的数据质量与整合难题。在领域问题层面，童工的界定标准因国而异，例如不同国家对“就业”年龄下限和工作强度的定义存在显著差异，ILO虽基于ICLS准则进行调和，但原始调查方法论的异质性仍可能导致跨国可比性的偏差。在构建过程中，数据稀疏性与采样不均衡构成主要障碍——43个国家的观测频次差异悬殊（如加纳与赞比亚各有180条记录，而部分国家仅72条），且部分年份的数据标注为“断点”（Break in series）或“修正后方法”，暗示着时间序列的非连贯性与统计口径的变更风险。此外，城乡二元分类的颗粒度有限（仅区分“全国”与“城乡”），难以揭示童工在具体社区或产业层面的分布差异，而性别人口统计缺失与分类变量中年龄段的聚合方式（如15-17岁），也可能遮蔽低龄童工的隐蔽形态，从而制约对政策干预效果的精准评估。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与儿童发展研究领域，该数据集常被用于构建多维度儿童就业状况的统计分析模型。研究者可利用其覆盖43个非洲国家、横跨2001至2025年的面板数据，通过性别、年龄段以及城乡地域的细分维度，深入考察非洲大陆儿童参与经济活动的时空演变规律。数据集提供的标准化指标'儿童就业人数'，为时间序列预测、面板数据回归以及分类任务奠定了坚实的基础，尤其适用于探究经济发展、政策干预与儿童劳动模式之间的动态关联。

解决学术问题

该数据集精准回应了长期困扰发展经济学界的若干核心难题。它首次提供了跨国家、长时序且经过国际劳工组织（ILO）按统一方法论进行标准化的非洲儿童就业微观数据，有效克服了以往研究因各国调查口径不一、数据碎片化而难以进行跨国比较的困境。通过解构性别、年龄与城乡差异，数据集能够严谨地检验'贫困陷阱'、'教育机会成本'以及'城市化进程对童工现象的影响'等经典假说，为构建更为精细的儿童福祉理论模型提供了量化支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集成为国际发展机构与非洲各国政府制定儿童保护政策的定量依据。借助数据所揭示的特定年龄组与地域的集中分布特征，政策制定者能够精准识别童工问题的高发区域与脆弱群体，从而配置更有效的教育普及与社会保障资源。数据集中'断点标记'等元数据字段，还允许使用者评估调查方法变更对统计结果的影响，增强了政策决策的可靠性。此外，非政府组织可将该数据纳入其项目监测与影响评估框架，用以追踪干预行动的阶段性成效。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区童工问题的时空演变格局，整合了国际劳工组织ILOSTAT框架下43个国家2001至2025年的时序观测数据，按性别、年龄及城乡维度对就业儿童规模进行精细分解。当前前沿研究多借助此类高分辨率面板数据，结合机器学习和时间序列模型，剖析童工现象与区域经济发展、教育普及率、政策干预力度之间的动态耦合关系。在可持续发展目标（SDG 8.7）要求2030年前消除一切形式童工的全球议程下，该数据集为评估非洲各国的治理效能、识别高风险群体及脆弱地理单元提供了坚实的数据基底，尤其在新冠疫情后经济复苏与供应链尽责调查成为国际焦点的背景下，其对于量化学术承诺向政策落地转化过程中的现实落差具有不可替代的实证价值。