electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3emp-sex-age-edu-nb-youth-employment-by-sex-age-and-education-thousand

该数据集包含非洲49个国家从1982年至2025年的青年就业数据，共有18,890个观测值。核心指标为EMP_3EMP_SEX_AGE_EDU_NB，即按性别、年龄和教育程度划分的青年就业人数（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖就业、失业、工资等多个劳动统计领域，但本数据集聚焦于青年就业。数据集以表格形式组织，包含国家代码、年份、指标值、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组（如15-29岁）、教育水平等维度，并提供了数据来源、观测状态和相关注释。数据经过Electric Sheep Africa重新打包，适用于机器学习任务，如表格分类、回归和时间序列预测。This dataset contains youth employment data for 49 African countries from 1982 to 2025, with 18,890 observations. The core indicator is EMP_3EMP_SEX_AGE_EDU_NB, which measures youth employment by sex, age, and education in thousands. Sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, it focuses on labor statistics including employment, unemployment, and wages, but specifically targets youth employment. The data is structured in tabular format, featuring columns such as country code, year, indicator value, sex disaggregation (total, male, female), age groups (e.g., 15-29), education levels, along with source information, observation status, and notes. Repackaged by Electric Sheep Africa, it is suitable for machine learning tasks like 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统计数据库，经由Electric Sheep Africa团队重新封装后发布。数据通过ILOSTAT REST API接口直接获取，并依据非洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，对各国原始调查微观数据进行标准化处理，从而保证了跨国可比性。数据集中每条观测记录均标注了数据来源标签（source.label），便于使用者追溯其原始出处，例如劳动力调查或行政记录。最终形成涵盖49个非洲国家、跨越1982年至2025年、包含18,890条观测记录的表格型数据集。

使用方法

该数据集设计为与Hugging Face Datasets库无缝集成，使用者可通过一行代码`load_dataset()`快速加载并转换为Pandas DataFrame进行后续操作。典型使用流程包括：按国家代码（ref_area）筛选特定国家的子集，对指标列（indicator）进行过滤以聚焦核心分析变量，并可利用`time`与`obs_value`列绘制时间序列图。对于面板数据分析，推荐使用透视表（pivot_table）功能将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行跨国比较或构建计量经济学模型。数据集以Parquet格式存储，支持高效读写。

背景与挑战

背景概述

非洲大陆的青年就业问题一直是国际劳工组织（ILO）关注的焦点，尤其在撒哈拉以南地区，青年失业率居高不下且教育水平与就业机会之间的错配日益显著。为此，ILO的统计数据库ILOSTAT整合了各国劳动力调查数据，构建了涵盖49个非洲国家、时间跨度从1982年至2025年的青年就业数据集。该数据集由Electric Sheep Africa于2025年重新打包并发布至HuggingFace平台，核心研究问题在于揭示非洲青年在不同性别、年龄组及教育背景下的就业分布格局，为政策制定者、经济学家及发展机构提供基于证据的决策支持。作为ILO全球劳动力统计体系的重要组成部分，该数据集填补了非洲地区长期缺乏细粒度、标准化青年就业数据的空白，对推动可持续发展目标中体面劳动指标的监测与评估具有深远影响。

当前挑战

在领域问题层面，非洲青年就业研究长期受困于数据稀疏性和不可比性，不同国家采用的调查方法、分类标准及时序断点导致跨区域聚合分析困难重重，例如教育程度分类的差异使得比较研究常面临方法论不统一的窘境。在数据集构建过程中，团队需克服ILOSTAT原始API接口中多源数据异构、缺失值标记不一致（如'obs_status'中的'U'代表不可靠数据）的挑战，同时协调49个国家的变量映射——例如部分国家只有少数年份的就业数据，而另一些国家则因调查方法修订导致时间序列断裂（如'note_indicator'中标记的'Break in series'）。此外，确保数据质量与可追溯性需要严格筛选ILO指定的'最佳来源'，并在多语言元数据（如性别的SEX_T/SEX_M/SEX_F编码）与教育水平分类（如EDU_AGGREGATE_TOTAL）的统一颗粒度上做出权衡，最终实现了从原始微数据到ML就绪数据集的标准化封装。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲地区青年就业的性别、年龄与教育层次分布，收录了来自49个非洲国家、横跨1982年至2025年的近1.9万条观测记录。经典使用场景包括构建多维度面板数据模型，以探究非洲青年就业率随时间的演变轨迹，以及性别、教育水平等结构性因素对就业机会的异质性影响。研究者常利用该数据集进行时序分析与横截面比较，通过将就业指标按性别（男性、女性、总计）、年龄组（如15-29岁青年波段）及教育程度（如初等、中等、高等教育）进行分层，揭示非洲各国青年劳动力市场的差异化特征。此外，该数据也适用于构建回归模型，量化宏观经济变量与青年就业之间的关联，或作为基础数据源，验证劳动经济学中关于人力资本积累与就业匹配的理论假设。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效填补了非洲青年就业领域系统性、可比性数据的长期空白，解决了以往因数据分散、口径不一而难以进行跨国、跨时段比较的困境。通过提供经国际劳工组织统一标准（ICLS定义）整编的就业指标，研究者得以精确考察教育与就业之间的因果关系，探讨性别歧视、技能错配等结构性障碍对青年劳动力市场融入的影响。该数据集的发布推动了关于非洲青年人口红利释放条件的实证研究，使学者能够检验教育扩张是否真正转化为就业增长，以及不同教育层次在促进体面工作中的边际效应。同时，它为分析劳动力市场制度变迁、政策干预效果以及全球化冲击对非洲青年就业的传导机制提供了可靠的数据基础，显著提升了相关研究的可重复性与结论的外部有效性。

实际应用

实际应用场景中，该数据集成为国际发展机构、非洲各国政府及非政府组织制定与评估青年就业政策的关键工具。例如，国际劳工组织可利用其监测可持续发展目标中关于青年体面工作的进展，识别就业状况脆弱的群体与地区，从而定向配置技术援助与资源。非洲各国劳动部门可基于性别与教育细分的就业数据，优化职业培训计划的课程设计，提升青年技能与市场需求的匹配度。在私营部门，投资分析师与社会企业可借助该数据集评估不同国家的人力资本质量与劳动力供给结构，为跨境投资、设厂选址及人才招聘提供决策依据。此外，该数据集还支持构建预测模型，预警可能出现的青年失业潮，助力利益相关方提前布局应急干预措施。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年就业的横跨性别、年龄与教育维度的精细化时序分析，为劳动力经济学与可持续发展研究提供了坚实的数据基石。当前前沿研究方向包括利用机器学习模型对非正规就业与技能错配进行预测性建模，并探讨教育与性别平等对青年就业弹性的影响机制。结合非洲大陆自贸区建设及数字化转型等热点，该数据支撑了基于证据的政策模拟，如评估青年就业促进计划的有效性，推动实现国际劳工组织体面劳动与SDG 8目标。其长时序与多维度特征，为揭示非洲青年劳动力市场结构性变迁与区域异质性提供了关键定量依据。