electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-geo-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含非洲45个国家1994年至2025年间关于“青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）比例按性别和城乡地区划分”的1,996个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题为“其他劳动力利用不足的衡量指标”。数据集涵盖一个独特指标（EIP_NEET_SEX_GEO_RT），提供了国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、城乡地区分类、观测年份、观测值、数据状态标志等列。数据经过ILO harmonisation处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，确保数据可比性和可追溯性。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的非洲劳动力市场数据。This dataset contains 1,996 observations of the Share of youth not in employment, education or training (NEET) by sex and rural/urban areas across 45 African countries from 1994 to 2025. It is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations (ILO) central statistics database, under the topic Other measures of labour underutilization. The dataset includes one distinct indicator (EIP_NEET_SEX_GEO_RT) and features columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation, rural/urban classification, observation year, observed value, and data status flags. Data is harmonized using ICLS (International Conference of Labour Statisticians) definitions for comparability and traceability. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, providing machine learning-ready labor market data for Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库重新打包而成，聚焦非洲大陆的青年NEET（未就业、未受教育或未接受培训）比例指标。数据通过ILOSTAT官方REST API直接获取，原始指标代码为EIP_NEET_SEX_GEO_RT，并经ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选，仅保留非洲45国的观测记录。数据构建过程严格遵循ILO的统计方法论，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，并在source.label列中标注各数据来源，确保了跨国家、跨时段的可比性和可追溯性。最终形成包含1996条观测、覆盖1994至2025年的时间序列数据集。

使用方法

该数据集的使用极为便捷，完全集成Hugging Face Datasets库，用户可通过一行Python代码（如`load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-geo-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai")`）直接加载为DataFrame对象。典型的使用场景包括：按国家代码（ref_area）过滤获取单一国家的时间序列数据，针对特定指标（如EIP_NEET_SEX_GEO_RT）进行趋势可视化，或利用pivot_table方法构建国家-年份矩阵以供面板数据分析。数据以Parquet格式存储，兼顾了读取速度与存储效率。研究者只需注意obs_status字段中的标记（如U表示不可靠），以便在建模前进行必要的数据清洗和处理。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理，经Electric Sheep Africa重新打包并发布，聚焦于非洲地区青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的比例，按性别与城乡区域划分。核心研究问题在于揭示非洲青年在劳动力市场中的结构性困境，为政策制定者提供精准数据支撑。涵盖45个非洲国家、1994至2025年的近2000条观测，整合自ILOSTAT数据库，后者是全球劳动统计的权威来源，采用国际劳工统计学家会议定义进行数据协调。该数据集对非洲发展经济学、劳动力市场研究与可持续发展目标监测具有重要影响，填补了区域细分数据的高质量开放获取空白。

当前挑战

数据集所解决的领域挑战在于，非洲青年NEET比率因性别与地域差异而呈现复杂格局，传统宏观指标难以揭示内部不平等，而该数据通过细粒度拆解为干预措施提供依据。构建过程中面临多重困难：各国调查频率、方法论与数据质量参差不齐，ILO需从多样来源（如劳动力调查、行政记录）中筛选最佳序列；部分观测被标记为不可靠或存在方法断点，需谨慎处理；时间跨度内部分国家数据稀疏，导致完整面板构建受限；此外，城乡分类与性别维度的非均匀覆盖增加了数据整合的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展研究领域，该数据集被广泛用于分析非洲青年群体中未就业、未接受教育或培训（NEET）的比例及其时空演变规律。研究者可基于45个非洲国家跨度达三十余年的面板数据，结合性别与城乡地理维度，构建多层级回归模型来探究NEET率与宏观经济波动、教育投入、劳动力市场政策之间的关联。数据集中按性别和地区划分的结构化观测值，为剖析青年劳动力闲置问题的结构性根源提供了精细化的实证基础，尤其适合运用固定效应模型或生存分析方法揭示国家间异质性及长期变化趋势。

解决学术问题

该数据集的核心学术价值在于填补了非洲大陆层面NEET指标系统化比较研究的空白。传统研究受限于数据碎片化与口径不统一，难以对非洲青年劳动力闲置问题进行跨国别的稳健推断。该数据通过ILOSTAT标准化定义整合了多个国家的调查资料，使学者得以克服可比性障碍，精确评估不同性别和城乡背景下的青年失能状况。由此，研究者能够量化教育与劳动力市场断层间的传导机制，为验证人力资本理论、劳动力市场分割理论与发展经济学中关于青年排斥效应的假设提供了可靠的黄壤数据。

实际应用

在实际层面，该数据集直接服务于国际劳工组织及各非洲国家政府的劳动政策设计。通过追踪各国NEET率的时序变化与性别差距，决策机构可以定位青年失业的高发区域与脆弱群体，从而针对性地设计职业教育培训计划与就业促进项目。联合国可持续发展目标具体指标8.6.1（NEET比例）的监测评估也依赖于此数据集提供的高频次、跨年度信息，进而指导发展援助资源的地理分配。此外，非政府组织与智库可借助这些数据开展干预效果评估，优化乡村振兴与青年赋能项目的实施方案。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球青年就业与发展议题日益紧迫的背景下，该数据集聚焦于非洲45个国家1994至2025年间青年未就业、未受教育及未接受培训（NEET）的比率，按性别与城乡地域进行细致分层。前沿研究方向正向多维度交叉分析演进，尤其关注NEET指标与劳动力市场结构性变革、性别不平等及城乡发展鸿沟的内在关联。随着非洲大陆自贸区推进与数字经济的崛起，研究者利用该时间序列数据评估宏观政策对青年人力资本积累的动态影响，揭示教育体系与劳动吸纳能力之间的错位。数据集源自国际劳工组织标准化的ILOSTAT数据库，其高质量观测值（近2000条）为构建预测模型、开展区域比较与追踪联合国可持续发展目标（SDG 8.6）进展提供了坚实的实证基础，对制定精准的青年就业干预策略具有里程碑意义