electricsheepafrica/africa-ilo-how-temp-sex-est-geo-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employed-per

该数据集包含非洲35个国家从2005年至2025年期间就业人员平均每周实际工作小时数的12,527个观察值，覆盖一个独特指标（HOW_TEMP_SEX_EST_GEO_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤到非洲国家。数据集包括按性别、机构规模和城乡地区分类的详细维度，并提供了数据质量说明和使用示例，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 12,527 observations of mean weekly hours actually worked per employed person across 35 Africa countries from 2005 to 2025, covering one distinct indicator (HOW_TEMP_SEX_EST_GEO_NB). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via REST API and filtered to Africa countries. It includes disaggregation dimensions by sex, establishment size, and rural/urban areas, with notes on data quality and usage examples, 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中央统计数据库，通过REST API接口直接抽取与非洲大陆相关的工时指标数据。原始数据经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调后，进一步筛选至非洲35个国家的ISO国家代码，最终汇总为12,527条观测记录，覆盖2005至2025年的年度时序。Electric Sheep Africa团队对数据进行了重新封装，保留了完整的元数据字段，并在HuggingFace平台上以Parquet格式发布，确保研究者可通过标准接口便捷访问。

特点

数据集的独到之处在于其精细的维度划分与地域聚焦。其核心指标为按性别（包括男性、女性及总计）、企业规模及城乡地域交叉统计的周实际工作小时均值，提供了劳动市场微观结构的珍贵视角。涵盖35个非洲国家的广阔地域跨度，结合标准化的ILO分类体系，使得跨国家、跨时期的比较分析成为可能。同时，数据集标注了数据来源及可靠性状态，为实证研究提供了质量评估依据。

使用方法

该数据集设计为机器学习友好的形式，可通过HuggingFace的`datasets`库直接加载。用户仅需调用`load_dataset`函数即可将数据读取为Pandas DataFrame格式，便于进行时间序列预测或分类回归分析。典型的使用场景包括筛选特定国家进行劳动工时趋势探究，或利用分组及透视功能构建国家×年份的观测矩阵。数据集支持按性别、地域维度进行切片，为深入分析非洲劳动力市场动态提供了灵活的工具。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Africa在HuggingFace平台上重新封装发布，聚焦非洲大陆35个国家2005至2025年间按性别、企业规模及城乡区域划分的周均实际工作小时数。研究核心在于填补非洲劳动市场细粒度时序数据的空白，为分析非正规就业、性别差异与经济发展间的关系提供标准化、可复用的数据基础。作为ILO推动体面劳动议程与可持续发展目标（SDG）监测的关键工具，该数据集为跨国比较与政策评估提供了高颗粒度的观测窗口，对劳动经济学、区域发展研究及国际组织决策具有显著影响力。

当前挑战

领域层面，非洲各国劳动力调查在定义、覆盖率及频率上存在显著差异，导致跨时间、跨国别的观测值可比性不足，尤其面临非正规就业比例高、城乡二元结构迥异等固有挑战。构建过程中，数据需通过ILOSTAT REST API从多个来源（如劳动力调查、行政记录）提取，并按照ICLS标准进行协调，处理多来源冲突、缺失值及“不可靠”标志（如obs_status中的U标签）；同时，分类维度（性别、企业规模、城乡）的稀疏性及年度频率的限制，也增加了时空建模与推断的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2005年至2025年间非洲35个国家的平均每周实际工作时长指标，涵盖性别、企业规模及城乡地域等多维分类信息，共计12,527条观测记录。作为国际劳工组织ILOSTAT数据库在非洲区域的精选子集，它在时序预测与面板数据分析中具有经典应用价值。研究者可借助该数据构建劳动供给弹性估计模型，剖析非洲各国工时模式的时变特征与结构性差异，或运用多水平回归框架探究宏观经济政策对劳动投入的异质性冲击。同时，该数据集也广泛服务于聚类分析与综合指标构建，用于刻画非洲大陆就业质量的地理空间格局。

解决学术问题

该数据集致力于弥补非洲劳动统计领域长期存在的面板数据匮乏问题，为系统审视非洲大陆的劳动力市场动态提供了标准化、可复现的时序素材。它有效支撑了关于性别劳动参与差异、企业规模对工时分布的调节效应以及城乡非正式就业比例演变等学术前沿问题的实证探索。基于这些数据，学者可以揭示非洲经济增长进程中“劳动吸收”路径的独特性，检验国际劳动标准在区域内的适用性，并为评估联合国可持续发展目标中“体面工作”维度的进展提供可信的数据基石。

衍生相关工作

依托该数据集，研究者已衍生出多项具有影响力的学术工作。其中，基于多国面板数据的劳动供给弹性比较研究揭示了非洲大陆内部工时对工资变化的差异化反应机制；采用时间序列分解方法的工作则刻画了金融危机与新冠疫情前后非洲工时曲线的断裂与恢复过程。此外，将性别分层数据与机器学习模型相结合的研究有力反驳了“非洲女性劳动参与率持续低迷”的泛化论断，展现了不同国度间女性工时的异质演化路径。这些衍生的文献极大地丰富了对非洲劳动力市场非典型特征的理论认知与方法论体系。