electricsheepafrica/africa-ilo-cld-tpop-sex-age-nb-child-population-by-sex-and-age-thousands

该数据集名为“儿童人口按性别和年龄划分（千计）| 非洲（ILOSTAT）”，包含1,149个观测数据，覆盖45个非洲国家，时间跨度为2001年至2025年。数据集聚焦于童工相关统计，核心指标为CLD_TPOP_SEX_AGE_NB，即儿童人口按性别和年龄细分（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动统计的主要来源，通过国家劳动力调查、家庭收入调查等收集并标准化数据。数据集包含结构化字段，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类、观测年份、观测值及数据质量标志等，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，经过ILO的协调处理，确保与国际劳工统计学家会议（ICLS）定义一致，并由Electric Sheep Africa重新打包为机器学习就绪格式。This dataset, titled Child population by sex and age (thousands) | Africa (ILOSTAT), contains 1,149 observations across 45 African countries, spanning the years 2001 to 2025. It focuses on child labour statistics, with a core indicator CLD_TPOP_SEX_AGE_NB, which represents child population disaggregated by sex and age (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global repository for labour statistics that harmonizes data from national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. The dataset includes structured columns such as country code, country name, source code, indicator code, sex classification (total, male, female), age classification, observation year, observed value, and data quality flags. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is published at annual frequency, aligned with International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, and repackaged by Electric Sheep Africa into a machine learning-ready format.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库权威发布，并经Electric Sheep Africa重新封装为HuggingFace格式。数据直接通过ILOSTAT REST API接口获取，筛选出非洲ISO3国家代码，共涵盖45个非洲国家。构建过程遵循国际劳动统计学家会议（ICLS）定义，对原始调查微观数据进行协调与标准化处理，并在`source.label`列中标注数据来源以保障可追溯性。数据集包含1149条观测记录，时间跨度为2001年至2025年，聚焦于童工领域的儿童人口按性别与年龄分组的统计数据，单位为千人。

特点

本数据集具有鲜明的特点。首先，它集中覆盖非洲区域，囊括45个国家的童工数据，地理聚焦性与区域代表性显著。其次，数据包含性别（总、男、女）与年龄组等细分维度，支持多维度的交叉分析。再者，数据来源多样，整合了劳动力调查、家庭收入调查等多种官方统计，并经ILO统一标准化处理，确保了跨国可比性。此外，数据集附有观测状态标志（如临时值、断裂序列）及注释说明，有助于用户审慎评估数据质量与潜在的方法论变化。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过HuggingFace的`datasets`库直接加载。核心操作为调用`load_dataset()`函数将数据载入内存，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。数据支持按国家代码（如`ref_area`为'KEN'）进行筛选以聚焦特定国家，或按指标代码（如'CLD_TPOP_SEX_AGE_NB'）提取时间序列数据进行趋势分析与可视化。亦可利用数据透视表功能，将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或构建回归模型。数据集适用于表格分类、回归及时间序列预测等任务。

背景与挑战

背景概述

童工问题是全球劳动力市场关注的核心议题之一，尤其在非洲大陆，由于经济脆弱性、教育普及不足与社会保障体系薄弱，大量儿童被迫卷入经济活动，严重威胁其身心健康与发展权利。由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）发布的“按性别和年龄划分的非洲儿童人口（千）”数据集，经Electric Sheep Africa在2025年重新整理后发布在HuggingFace平台，旨在为研究非洲童工现象提供标准化、机器可读的时序数据。该数据集汇集了45个非洲国家、2001年至2025年间共1149条观测记录，聚焦于按性别与年龄层划分的儿童人口规模，依托ILO权威的调查微数据与统一方法论框架，支撑学术界与政策制定者对童工问题的量化分析，已成为理解非洲劳动力市场结构性挑战的重要数据基石。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于双重维度。其一，在领域问题层面，非洲童工现象的根源错综复杂，单一的人口规模数据难以揭示儿童参与劳动的经济诱因、教育缺失程度或社会保护覆盖等深层机制，研究者需整合多源指标（如家庭收入、入学率、法律执行力度）才能构建因果推理模型，而数据集的变量维度有限（仅含性别与年龄分层）限制了分析深度。其二，在数据构建过程中，ILOSTAT虽采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调，但不同国家原始调查的设计差异、调查频率非均匀（年度数据中夹杂月度或季度序列缺失）、观测值标记（如“序列中断”“不可靠”）以及国家覆盖不完整（45国中部分国家仅有少量记录），均对时间序列的一致性与跨国产出可比性构成严峻挑战，需依赖复杂的缺失值插补与异质性校正方法方可确保研究结论的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲45个国家2001至2025年间按性别和年龄分层的儿童人口统计数据，共计1149条观测记录。其最经典的使用场景在于为非洲区域儿童劳动问题的量化研究提供基础人口学框架。研究者可借助该数据集按性别与年龄维度对儿童人口规模进行精确描述，进而构建儿童劳动力供给的估计模型。此外，该数据集的年度时间序列结构也使其成为非洲儿童人口动态演变趋势分析的理想数据来源，广泛应用于人口学、劳动经济学与发展经济学等领域的实证研究。

解决学术问题

该数据集的核心学术价值在于填补了非洲地区系统性、高质量儿童人口分层数据的缺失，从而有效支撑多项长期困扰学界的核心议题。它使研究者能够跨越国家与时间界线，精确估计不同年龄组与性别儿童的人口规模，并以此为基础探讨儿童劳动参与率、教育普及障碍与贫困代际传递之间的内在关联。数据所包含的详细分类属性还为识别各地区儿童劳动的结构性特征提供了可能，推动了对儿童劳动成因与后果的因果推断研究，在促进联合国可持续发展目标中的体面工作与经济增长目标实现方面具有重要的学术意义与政策启发价值。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界与数据科学社区已催生出一系列引人瞩目的衍生工作。在数据整合层面，研究者常将其与ILOSTAT提供的其他劳动市场指标、教育统计或家庭收入调查数据进行横向拼接，构建综合性的儿童福祉分析平台。在建模领域，该数据集被用于训练时间序列预测模型以预警儿童劳动率变化趋势，并作为监督式学习任务中的特征输入，探究影响儿童劳动的核心社会经济因素。此外，Electric Sheep Africa团队对此数据集的标准化、机器化封装与共享实践，也极大推动了非洲数据科学开源生态的发展，激励了更多面向区域特定议题的数据产品与学术研究协作涌现。