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该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的非洲国家就业人员平均每周实际工作小时数数据，按性别和经济活动划分。数据集涵盖43个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，共21,445个观测值，涉及一个核心指标：HOW_TEMP_SEX_ECO_NB（按性别和经济活动划分的就业人员平均每周实际工作小时数）。数据包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、经济活动分类、观测年份、观测值、观测状态等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO harmonization处理，来源包括劳动力调查、家庭收入调查等，并遵循CC-BY-4.0许可证。This dataset contains data on mean weekly hours actually worked per employed person by sex and economic activity for African countries, sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It covers 43 African countries from 1991 to 2025, with 21,445 observations and one core indicator: HOW_TEMP_SEX_ECO_NB (Mean weekly hours actually worked per employed person by sex and economic activity). The data includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), economic activity classification, observation year, observed value, observation status, and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is harmonized by ILO, derived from sources like labour force surveys and household income surveys, and is licensed under CC-BY-4.0.

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统计数据库，经由Electric Sheep Africa团队重新封装，整合了其中关于非洲地区就业人员每周实际工作小时数的指标。数据通过ILOSTAT提供的REST API接口直接获取，筛选出非洲国家相关的ISO3代码，并融合了来自各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等多种来源的微观数据，所有原始数据均依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行了标准化处理。最终数据集以Parquet格式存储，呈现为21,445条观测记录，覆盖43个非洲国家，时间跨度从1991年至2025年。

使用方法

用户可直接通过Hugging Face的datasets库，使用load_dataset函数一键加载该数据集，并将其转换为Pandas DataFrame便于后续分析。典型用法包括按特定国家（如肯尼亚）对数据进行筛选，以进行国别时间序列分析；或针对单一指标按年份排序，绘制其随时间的变化趋势。此外，用户还能通过数据透视功能，轻松将数据重构为国家×年份的矩阵形式，以支持跨国的横向比较与面板数据分析。该数据集兼具时序与横截面结构，适用于表格分类、回归以及时间序列预测等多元机器学习任务。

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，并由Electric Sheep Africa团队在HuggingFace平台上重新封装。数据集聚焦非洲大陆43个国家，涵盖1991年至2025年间每周实际工作小时数的观测数据，共21,445条记录。其核心研究问题在于揭示非洲地区不同性别与经济活动分类下劳动者工作时间的分布特征与变化趋势，为劳动经济学、发展经济学及国际比较研究提供精细化的基础数据。作为ILOSTAT体系中关于工作时长的关键指标，该数据集对理解非洲城镇化进程中非正规就业形态、性别劳动参与差异以及可持续发展目标中体面工作的进展具有重要参考价值，在学术界和政策制定领域均产生了深远影响。

当前挑战

数据集面临的首要挑战在于非洲各国劳动力调查数据的异质性与可比性问题。由于不同国家的调查方法、抽样框架及统计定义存在差异，ILOSTAT虽采用国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行协调，但数据质量仍受限于原始调查设计的非一致性，例如部分国家的观测值被标记为不可靠（obs_status字段中的'U'标记）。构建过程中，从多来源调查数据中提取并统一格式面临技术复杂性，特别是处理性别分类（总、男、女）与经济活动的多维交叉维度时，数据稀疏性问题显著：某些国家在某一年份或特定子群仅持有少量观测，难以支撑细粒度的时间序列分析。此外，数据仅提供年度频率，缺乏月份或季度粒度，限制了高分辨率劳动市场波动研究的可能性。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动经济学研究中，该数据集作为分析就业人口实际周工作时长及其性别与经济行业差异的基石，尤其适用于跨国家、跨时段的面板数据回归或描述性统计。研究者可借此深入探讨非洲各国劳动力市场的结构性特征，如性别分工对工作时长的影响，或经济部门变迁如何重塑劳动者的时间配置模式。

解决学术问题

该数据集有效填补了非洲区域劳动时长系统化、标准化数据的长期空白，支撑了关于非正规就业、性别不平等与经济增长之间复杂关系的实证研究。通过提供1991至2025年43个国家的统一口径指标，它为检验劳动供给理论、评估国际劳工组织体面劳动目标进展，以及揭示非洲大陆内部劳动条件异质性提供了量化依据，推动了发展经济学与劳动经济学的交叉探索。

实际应用

在实际应用中，该数据集助力国际组织、国家级统计机构及政策制定者进行劳动市场监测与效果评估。例如，通过追踪不同经济行业中男女劳动者的周工作时长变化，可以识别出潜在的工作时间失衡或隐性失业问题，从而为制定合理的工时上限、促进性别平等就业政策及优化产业劳动力配置提供数据驱动的决策支持。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区按性别与经济活动划分的就业人员实际周均工时，为劳动经济学与可持续发展研究提供了稀缺的长期面板数据。当前前沿方向包括：利用时序模型解析非洲劳动力市场的性别工时差异与经济结构转型的耦合关系；结合ILOSTAT的标准化方法论，探讨非正规就业、多份兼职对工时统计的修正效应；以及将43国1991至2025年的工时轨迹与SDG体面劳动指标对接，量化疫情、地缘冲突等冲击下非洲就业质量的韧性。该数据集的问世填补了非洲大陆高分辨率劳动统计的鸿沟，为政策模拟与跨国产能比较奠定了实证基石。