electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3emp-sex-age-eco-nb-youth-employment-by-sex-age-and-economic-activity

该数据集包含100,241个观测值，涵盖49个非洲国家从1982年至2025年的青年就业数据，核心指标为按性别、年龄和经济活动分类的青年就业（千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家数据，主题聚焦就业。数据集包含结构化字段，如国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分组（15-29岁青年波段）、经济活动分类（广义部门总计）、观测年份、观测值（单位因指标定义而异，此处为千计）以及数据质量标志（如不可靠、临时数据）。数据以年频率发布，ILO根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微数据进行标准化处理，并在source.label列中标注来源以确保可追溯性。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，支持机器学习研究，特别是非洲劳动力市场分析。This dataset contains 100,241 observations of youth employment data across 49 African countries, spanning from 1982 to 2025, with the core indicator Youth employment by sex, age and economic activity (thousands). Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, it is retrieved via API and filtered for African country codes, focusing on employment topics. The dataset includes structured fields such as country codes, indicator codes, sex disaggregation (total, male, female), age groups (youth bands 15-29), economic activity classifications (broad sector total), observation year, observed values (unit varies by indicator definition, here in thousands), and data quality flags (e.g., unreliable, provisional). Data is published annually, with ILO harmonizing raw survey microdata using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, and sources are flagged in the source.label column for traceability. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, supporting machine learning research, particularly for African labor market analysis.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，是全球劳动力统计领域最具权威性的数据来源之一。构建过程中，研究团队通过ILOSTAT REST API直接抽取了标识为“EMP_3EMP_SEX_AGE_ECO_NB”的指标数据，涵盖49个非洲国家在1982年至2025年间关于青年就业的观测值。为确保数据的地理聚焦，项目仅保留符合非洲ISO3国家代码的样本，并利用国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行协调统一。所有数据的来源均在“source.label”列中明确标注，以便用户追溯每一条观测的原始出处。最终，Electric Sheep Africa团队将这些数据重新打包为便于机器学习使用的Parquet格式，并通过HuggingFace数据集平台发布，总计包含100,241条观测记录。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的`datasets`库以一句`load_dataset()`命令直接加载该数据集至Python环境，并迅速转换为Pandas DataFrame进行后续分析。对于时间序列与面板数据研究，用户可依据`ref_area`（国家代码）轻松筛选特定非洲国家，如过滤出肯尼亚的就业数据。针对单一指标的动态演变，可按照`indicator`与`time`字段排序后绘制趋势图。为便于跨境比较，利用`pivot_table`函数将数据重塑为以年份为行、国家为列的矩阵式面板结构，能够高效呈现就业水平的时空分布格局。数据集的标准化字段设计使其既适用于表格分类与回归任务，亦可作为时间序列预测模型的训练基础。

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发布，经Electric Sheep Africa重新打包并托管于HuggingFace平台，旨在系统呈现非洲49个国家1982至2025年间按性别、年龄及经济活动分类的青年就业状况（以千人为单位）。作为全球劳动统计领域的权威来源，ILOSTAT整合了来自劳动力调查、住户收支调查及行政记录等多源数据，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行统一编码，为研究非洲地区青年劳动力市场动态提供了坚实的数据基石。此数据集不仅填补了非洲青年就业领域长期存在的细粒度时序数据空白，更使得学者能够基于逾10万条观测记录，跨时空剖析不同性别与年龄组别在农业、工业及服务业等经济部门中的就业结构变迁，极大推动了关于非洲青年就业脆弱性、非正规经济参与及性别不平等议题的实证研究。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心挑战在于，非洲青年就业问题长期受困于数据稀疏、指标口径不一及跨国家可比性薄弱等系统障碍。由于许多非洲国家缺乏连续且标准化的劳动力调查体系，传统国际数据库往往仅呈现宏观汇总数据，难以支撑按性别、年龄及经济活动的多层次交叉分析。在构建过程中，数据集面临多重实践难题：首先，不同来源数据的时间覆盖与统计方法各异，ILO虽遴选了‘最优来源’，但部分观测仍带有‘不可靠’或‘方法修订’等质量标记，需审慎处理；其次，分类变量如经济活动的行业编码在不同时期存在非标准定义，需通过注释字段追溯其逻辑；此外，数据集虽已整合了49国的年频数据，但并非所有国家都拥有完整的时间序列，部分早期观测的缺失以及少量国家样本量有限，使得跨国的纵向比较仍需谨慎对待数据完整性对结论稳健性的潜在影响。

常用场景

经典使用场景

该数据集整合了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲49个国家、跨越1982至2025年的青年就业数据，以性别、年龄和经济活动为维度进行精细划分。其经典使用场景在于作为面板数据与时间序列分析的基石，研究者可借此探索非洲青年劳动力市场的长周期演变规律。通过构建多层级分类模型，该数据集能够有效支撑对就业率、行业分布及性别差异等关键指标的预测与归因分析。

解决学术问题

该数据集着力解决了非洲大陆青年就业领域长期面临的数据碎片化与标准化不足的学术困境。它使得学者能够跨越国界与时间限制，系统性地研究性别鸿沟在就业参与中的动态变化、不同年龄段青年在各经济部门中的结构性流动，以及宏观经济政策对青年劳动力吸纳能力的异质性影响。这对深化理解非洲后发经济体的劳动力转型进程具有不可替代的意义。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际发展机构、非洲各国劳工部门及非政府组织进行政策评估与资源调配的核心数据源。借助其高颗粒度的分类信息，政策制定者能够精准定位特定性别或年龄层的就业薄弱环节，设计针对性的职业培训与创业扶持方案。同时，私营部门也可依据不同经济活动的就业趋势，优化在非洲市场的投资布局与人力资本规划。

数据集最近研究

最新研究方向

基于ILOSTAT标准化框架，该数据集聚焦撒哈拉以南非洲青年就业的性别、年龄与经济活动三维交叉分析，为追踪ILO‘青年体面劳动’目标（SDG 8.6）提供了高频次、长序列的量化基石。当前前沿研究方向包括：利用1982—2025年跨度内49国的面板数据，结合机器学习和时间序列模型（如LSTM、Prophet），预测区域青年失业率波动与产业结构转型间的非线性关联；通过sex、classif1/classif2的分层字段，解析经济活动从农业向服务业转移过程中不同性别和年龄段的就业弹性差异，为非洲大陆自贸区（AfCFTA）建设下的劳动力流动政策提供实证依据。该数据集的开放许可（cc-by-4.0）极大地降低了跨国比较研究的数据门槛，其标注来源与断点标识（note_indicator）机制增强了时序分析的可靠性，正成为联合国教科文组织及非洲开发银行评估青年就业干预措施效果的标准参考集。