electricsheepafrica/africa-ilo-ees-publ-sex-jbc-nb-public-sector-employees-by-sex-and-type-of-job-con

该数据集包含非洲44个国家从1999年至2025年的公共部门员工统计数据，共有2,057个观测值。核心指标为公共部门员工按性别和工作合同类型划分（千计），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经Electric Sheep Africa重新打包以适用于机器学习。数据集提供结构化表格数据，包括国家代码、年份、指标值、性别分类（总计、男性、女性）、合同类型、数据来源和质量标志等列。数据为年度频率，覆盖公共部门就业主题，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。许可证为CC-BY-4.0，允许开放使用。This dataset contains 2,057 observations of public sector employees data across 44 African countries, spanning from 1999 to 2025. The key indicator is Public sector employees by sex and type of job contract (thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and repackaged by Electric Sheep Africa for machine learning readiness. The dataset provides structured tabular data with columns such as country code, year, indicator value, sex disaggregation (total, male, female), contract type, data source, and quality flags. Data is annual in frequency, focusing on public sector employment topics, and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. It is released under the CC-BY-4.0 license for open use.

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的ILOSTAT统计数据库，由Electric Sheep Africa团队重新封装后发布至HuggingFace平台。构建过程中，数据通过ILOSTAT REST API直接拉取，具体指标代码为EES_PUBL_SEX_JBC_NB，并依据非洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILOSTAT本身采用国际劳工统计学家会议定义的标准，对原始调查微观数据进行清洗与统一编码，数据来源均在source.label字段中标注，以确保可追溯性与统计口径的一致性。最终汇集为涵盖44个非洲国家、时间跨度从1999年至2025年的2057条观测记录。

特点

该数据集聚焦非洲地区公共部门雇员规模，按性别与劳动合同类型进行精细化分解，包含总人数、男性及女性三个细分维度。数据以年度频率呈现，每条记录均标注了观测状态（如暂定或不可靠）及可能的序列断裂注释，便于用户评估数据质量。除核心指标外，还提供来源标签、分类变量等元数据，支持用户对特定国家、性别或合同类型进行筛选与聚合分析。数据集以Parquet格式存储，结构规范，由权威机构发布，兼具专业性与可用性。

使用方法

该数据集可通过HuggingFace Datasets库便捷加载，调用load_dataset函数即可获得可直接转换为Pandas DataFrame的训练集对象。用户能够依据国家代码（ref_area）筛选特定国家的观测值，或针对单一指标按时间排序绘制时间序列折线图。亦可借助透视表功能，以年份为索引、国家为列，构建国家×年份的观测值矩阵，便于开展面板数据分析或比较研究。数据广泛应用于公共部门劳动力规模、性别就业结构及劳动合同类型分布等议题的统计建模与趋势预测任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT发布，经Electric Sheep Africa于2025年重新整理并托管于HuggingFace平台，聚焦非洲地区公共部门雇员按性别与合同类型划分的就业状况（单位：千人）。数据集包含1999年至2025年间44个非洲国家的2057条观测记录，核心指标为EES_PUBL_SEX_JBC_NB，并附有数据来源、性别分类与观测状态等元信息。在非洲劳动力市场研究领域，公共部门就业作为衡量国家治理能力与性别平等进展的关键指标，长期缺乏标准化、机器可读的高质量数据。该数据集填补了这一空白，为劳动经济学、性别研究与公共政策分析提供了可复现的基础数据资产，尤其支撑非洲大陆可持续发展目标（SDG）中体面工作与经济增长维度的实证研究。

当前挑战

数据集所解决的领域问题在于，非洲各国公共部门就业数据长期分散于不同调查体系（如劳动力调查、行政记录），且定义口径不一，导致跨国比较与时间序列分析困难。ILOSTAT虽进行协调，但数据集标注了‘方法修订导致序列中断’（Break in series: Methodology revised）等质量标记（obs_status字段），部分观测值被标注为‘不可靠’，这要求使用者进行严格的数据清洗与一致性检验。构建过程中，面临多来源数据整合的挑战，包括44个国家在1999-2025年间调查频率不均、部分年份缺失，以及同一国家-年份存在多来源时需选择ILO‘最佳来源’的引入偏差。此外，数据仅保留年度频率，而部分指标存在更细粒度的月度或季度数据未纳入，限制了高频时序建模的能力。性别分类维度仅包含总计、男、女三类，未涵盖更细的社会分层（如年龄、教育水平），制约了交叉性分析深度。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了1999年至2025年间44个非洲国家公共部门雇员按性别与合同类型划分的就业数据，共计2057条观测记录。作为ILOSTAT数据库的标准化子集，它常用于跨国劳动力市场的纵向对比分析，尤其适用于研究非洲地区公共部门就业结构的时空演变规律。研究者可借助时间序列建模，揭示不同性别群体在公共部门就业中的参与率差异，并评估各类雇佣合同的分布趋势，为理解非洲劳动力市场的制度变迁提供量化依据。

解决学术问题

在学术研究中，该数据集有效填补了非洲公共部门就业数据的碎片化空白，解决了长期存在的跨国家、跨时段可比性不足的难题。基于ILO统一的统计口径，研究者得以系统分析性别平等政策在公共部门就业中的实施效果，检验国际劳工标准在非洲地区的执行程度。同时，该数据为探究公共部门用工灵活性、就业质量与经济发展阶段之间的关联机制提供了可靠基础，有力推动了发展经济学与劳动经济学领域的实证研究。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列富有影响力的相关工作。基于ILOSTAT的规范框架，研究者构建了非洲公共部门就业指数的面板数据模型，揭示了性别与合同类型的交互效应。部分工作利用该数据验证了公共就业扩张与财政可持续性之间的权衡关系，另一些则将其与微观调查数据融合，深化了关于非洲劳动力市场分割的理论认识。此外，该数据集被整合进机器学习驱动的就业预测系统中，为前瞻性政策模拟提供了数据基石。