electricsheepafrica/africa-ilo-une-3une-sex-age-dsb-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-disability-statu

这是一个关于非洲青年失业的表格数据集，包含按性别、年龄和残疾状况分列的失业人数统计（单位为千）。数据集涵盖42个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，包含3626个观测值和1个核心指标（UNE_3UNE_SEX_AGE_DSB_NB）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，包含国家代码、年份、观测值、数据来源、细分维度（如性别、年龄组、残疾状况）以及数据质量标志（如可靠性状态）等列。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，旨在为非洲劳动力市场研究提供机器学习就绪的数据支持。This is a tabular dataset on youth unemployment in Africa, containing statistics on unemployment numbers (in thousands) disaggregated by sex, age, and disability status. The dataset covers 42 African countries from 1998 to 2025, with 3,626 observations and one core indicator (UNE_3UNE_SEX_AGE_DSB_NB). Data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and normalized, including columns such as country codes, year, observed values, data sources, disaggregation dimensions (e.g., sex, age group, disability status), and data quality flags (e.g., reliability status). The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, designed to provide machine learning-ready data for African labor market research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，聚焦于非洲区域15至29岁青年失业状况，并按性别、年龄及残疾状态进行细致划分。研究人员通过ILOSTAT提供的REST API接口，精准抓取特定指标（UNE_3UNE_SEX_AGE_DSB_NB）的原始数据，并依据非洲国家ISO3代码进行地域筛选。数据来源涵盖各国劳动力调查、人口普查及行政记录，ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准对原始微观数据进行统一协调，确保跨国家、跨时期的统计口径一致性。最终，经Electric Sheep Africa团队重新封装，形成包含3626条观测记录的整洁数据集，覆盖42个非洲国家，时间跨度从1998年至2025年。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，一行代码即可获取包含所有字段的DataFrame，极大降低了数据获取门槛。在具体分析中，用户可根据国家代码（ref_area）进行国别筛选，例如筛选肯尼亚（KEN）的数据进行聚焦研究。针对单一失业指标，可通过排序时间列（time）并绘制观测值（obs_value）的变化趋势，轻松实现时间序列的可视化分析。更进阶的应用包括构建国家-年份的透视矩阵，将数据重塑为面板结构，便于开展跨国的比较静态分析或动态面板计量模型。数据集还附带了完整的BibTeX引用信息，鼓励学术用户在发表成果时同时引用ILO原始数据与Electric Sheep Africa的再封装版本，确保数据溯源的可信度。

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ILOSTAT数据库创建，经Electric Sheep Africa团队重新打包发布至HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于非洲地区青年失业状况在性别、年龄及残疾状态维度上的分布特征，包含1998至2025年间42个非洲国家的3626条观测记录。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT基于国家劳动力调查、家计调查等行政记录，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行数据协调，为分析非洲青年劳动力市场脆弱性提供了标准化、跨时空的比较基础。该数据集在可持续发展目标（SDG）体面工作议程的量化评估中具有关键作用，尤其为残疾群体就业包容性研究填补了数据空白。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战主要在于非洲青年失业问题的多维复杂性——性别差异、年龄分层与残疾状态相互交织，使得单一指标难以全面刻画结构性失业的深层根源。构建过程中遭遇的挑战包括：不同国家来源数据在调查方法、覆盖周期及质量标志（如不可靠值标记）上的异质性，例如数据中‘obs_status’字段标注的‘U’（不可靠）状态提示了部分统计值的可信度问题；此外，时间序列断裂（如‘note_indicator’中的方法修订注释）与分类维度的稀疏性（仅3个性别唯一值）限制了精细颗粒度的纵向分析，且多来源冲突时的‘最佳来源’筛选标准需依赖ILO专业判断，增加了再分析的隐性偏差风险。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展研究领域，该数据集最经典的用途是进行非洲青年失业率的时空分析与差异分解。研究者常利用其覆盖42个非洲国家、横跨1998至2025年的面板数据，结合性别、年龄与残疾状况等细分维度，揭示青年失业在不同社会群体间的结构性特征。通过构建时间序列模型或面板回归，可以量化宏观经济波动、制度变迁与人口结构对青年失业率的长期影响，为理解非洲劳动力市场的脆弱性提供实证基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了非洲青年失业研究中长期存在的跨国可比性不足与微观数据匮乏的学术困境。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议统一定义的标准化处理，使得不同来源的调查数据得以整合，从而支持研究者开展跨国面板分析，识别青年失业的共性驱动因素与国别异质性。此外，数据集纳入残疾状况这一常被忽视的维度，促进了包容性劳动力市场议题的量化探讨，推动劳动经济学与社会政策研究向更精细的方向发展。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、非洲各国劳动部门及非政府机构提供了制定就业政策的量化依据。通过监测不同性别、年龄与残疾状况群体的失业趋势，政策制定者可精准定位最脆弱的青年群体，设计差异化的职业培训与就业帮扶项目。同时，数据集支持构建失业预测模型，辅助政府进行劳动力市场预警和资源调配，提升就业干预措施的时效性与针对性。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年失业问题，通过性别、年龄和残障状况的交叉细分，为劳动力市场不平等研究提供了细粒度的时间序列数据。当前前沿方向包括利用机器学习模型预测不同亚群（如残障青年女性）的失业波动趋势，并结合ILO的ICLS统计标准进行跨国产出缺口分析。热点事件方面，该数据可服务于非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）实施后的就业效应评估，以及后疫情时代青年就业脆弱性追踪。其意义在于弥合非洲劳动力数据的高质量鸿沟，使研究者能够量化多重边缘身份叠加下的失业风险，从而为属地化政策干预（如职业技能培训与数字包容计划）提供实证锚点。