electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xsna-sex-age-rt-share-of-children-engaged-in-economic-activity-by

该数据集包含非洲45个国家从2001年至2025年间的童工数据，具体为按性别和年龄划分的从事经济活动的儿童比例（%）。数据集共有1,120个观测值，覆盖1个独立指标（CLD_XSNA_SEX_AGE_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，这是全球劳动统计的主要来源，通过REST API提取并过滤为非洲国家代码，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化。数据集结构包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值、观测状态和相关注释等列。性别维度分为总计、男性和女性三类。数据为年度频率，ILO选择最佳来源处理同一国家同年份的多个数据源。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的、机器学习就绪的数据层，以Parquet格式发布，便于研究人员和开发者使用。This dataset contains child labour data for 45 African countries from 2001 to 2025, specifically the share of children engaged in economic activity by sex and age (%). It includes 1,120 observations covering one distinct indicator (CLD_XSNA_SEX_AGE_RT). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), a leading global source for labour statistics, extracted via the ILOSTAT REST API and filtered to African country codes, harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset schema includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, sex classification, age classification, observation year, observed value, observation status, and related notes. The sex dimension is disaggregated into total, male, and female categories. Data is annual in frequency, with the ILO selecting the best source for multiple sources per country-year. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa, published in Parquet format for ease of use by researchers and developers.

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ILO官方的REST API接口获取原始指标数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地域筛选与过滤。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义框架，对各国劳动力调查、住户收入调查及行政记录等微观数据进行了标准化处理与整合。在数据整合过程中，数据集保留了source.label字段以标注各观测值的数据来源，确保数据可溯源。随后，Electric Sheep Africa团队对筛选后的数据进行重新封装和统一格式化，最终以Parquet格式发布了涵盖45个非洲国家、2001年至2025年间共计1,120条观测值的数据集。

特点

该数据集聚焦于非洲地区儿童从事经济活动的比例这一关键指标，按性别（总、男性、女性）和年龄组进行细分，提供了细致的层级结构。其核心优势在于时间跨度长（2001–2025年）且覆盖国家广泛（45个非洲国家），为纵向时序分析和跨国比较研究奠定了坚实基础。数据集包含详尽的元数据，如数据来源、观测状态标识（如序列中断标记）、指标说明及分类维度，便于研究者进行数据质量评估与清洗。此外，数据以原始ILOSTAT编码与英文标签并列呈现，兼顾了机器可读性与人类理解性。

使用方法

利用HuggingFace Datasets库可快速加载该数据，调用`load_dataset`函数后即可将数据集转化为Pandas DataFrame对象，方便后续分析与可视化。研究者可依据`ref_area`字段对特定国家进行数据筛选，例如过滤出肯尼亚的儿童劳动数据。针对单一指标的时间序列分析，可基于`indicator`字段筛选出目标指标后按年份排序，直接使用Pandas的绘图功能进行趋势展示。此外，通过`pivot_table`方法能够将数据重塑为国家×年份的宽表矩阵，便于进行国家间的横向比较或面板数据建模。数据集中丰富的分类维度（如性别、来源）支持多维度探索。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动领域中的一项严峻挑战，长期以来受到国际社会的广泛关注。国际劳工组织（ILO）作为该领域的权威机构，通过其核心统计数据库ILOSTAT系统性地收集与发布全球劳动力数据。在此背景下，非洲童工经济参与率数据集于2025年由Electric Sheep Africa在HuggingFace平台重新整理发布，聚焦45个非洲国家自2001年至2025年间按性别与年龄分类的童工经济参与比例。该数据集依托ILO基于国际劳工统计学家会议定义所进行的标准化处理，整合了各国劳动力调查等微观数据，旨在为量化研究非洲童工现象的演变趋势、区域差异及性别与年龄维度下的影响提供可靠的数据基础。其发布为发展经济学、劳动经济学及公共政策等领域的研究者提供了重要的实证工具，有助于深化对非洲劳动力市场特征及儿童福祉状况的理解。

当前挑战

该数据集所致力解决的领域核心挑战在于，长久以来非洲地区童工经济活动的宏观量化数据高度碎片化，且跨国间统计口径不一，严重阻碍了系统性分析与跨国比较。ILO虽提供了标准化处理，但数据质量受限于各国原始调查的执行水平、样本代表性及时间连续性，导致部分观测值存在方法学修订或序列中断的标记，为时序分析带来不确定性。在数据构建过程中，挑战尤为突出：需从ILO的API接口自动抓取庞杂的多来源数据，并过滤至非洲国家范围，同时须处理因各国调查更新频次不一而导致的数据稀疏性及不平衡分布（如部分国家观测行数显著多于他者）。此外，将多元分类维度（如性别、年龄组）标准化为统一架构，并妥善保留溯源标记以维护数据的可追溯性，亦是对数据工程精度的重大考验。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了2001年至2025年间45个非洲国家中按性别与年龄划分的儿童经济参与率，共计1120条观测值，源自国际劳工组织的ILOSTAT数据库。在学术研究与政策分析领域，它被广泛用于评估非洲大陆儿童劳动状况的时空演变趋势，揭示不同国家、性别及年龄段儿童参与经济活动的差异模式。研究者常利用该数据集构建面板数据模型或时间序列分析，以识别儿童劳动发生率的驱动因素，如家庭经济压力、教育可及性与劳动市场结构等。其标准化架构与多维度分类字段，亦使其成为机器学习回归与分类任务的优质训练素材，尤其适用于非洲区域劳动经济学的量化探索。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出的经典工作涵盖多个前沿方向。在劳动经济学领域，研究者构建了儿童劳动参与率的空间面板计量模型，量化了邻近国家政策溢出效应的强度，推动了跨区域比较分析方法论的发展。机器学习界则利用其时间序列属性开发了多层感知机及梯度提升回归模型，预测未来五年内的儿童劳动率变化轨迹，并对比不同特征组合的预测稳健性。此外，数据可视化工具如交互式非洲童工热力图也应运而生，使得复杂统计信息得以直观呈现。这些衍生产物不仅拓展了原始数据的应用边界，更深化了学术界与社会公众对非洲儿童福祉议题的系统性认知。

数据集最近研究

最新研究方向

鉴于全球范围内对童工问题的持续关注，尤其是非洲大陆作为该问题的核心区域，此数据集正被广泛应用于前沿的社会经济学与可持续发展研究中。研究者正利用其跨越25年、覆盖45国的面板数据，结合ILO的标准化统计方法，深入分析童工参与率在不同性别与年龄段的分布演变趋势，探索其与地区冲突、贫困代际传递、普及教育政策执行力度等热点事件的关联。该数据集的精细化分类维度（如按年龄分层）及时间序列特性，为实证评估联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作与经济增长目标的进展提供了关键支撑，其ML-ready的打包格式更推动了基于机器学习的预测模型构建，有望促成更具前瞻性的反童工政策干预方案。