electricsheepafrica/africa-ilo-gdp-205u-noc-nb-output-per-worker-gdp-constant-2015-us-ilo-modelle

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的劳动生产率数据，具体指标为每个工人的产出（以2015年不变价美元计的GDP）——ILO模型估计，2025年11月。数据集覆盖53个非洲国家，时间跨度为1991年至2027年，共1,952个观测值。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过处理以包含ISO3国家代码、来源信息、指标代码和标签、年份以及观测值等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，重点关注非洲地区的劳动生产力分析。数据以年度频率提供，并遵循CC-BY-4.0许可协议。This dataset contains Labour productivity data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Output per worker (GDP constant 2015 US $) -- ILO modelled estimates, Nov. 2025. It covers 53 African countries from 1991 to 2027, with 1,952 observations. The data is sourced via the ILOSTAT REST API and includes fields such as ISO3 country codes, source information, indicator codes and labels, year, and observed values. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, focusing on labor productivity analysis in Africa. The data is provided at annual frequency and is licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动力统计领域，国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库是权威的数据之源。该数据集通过ILOSTAT REST API直接获取，具体指标为“GDP_205U_NOC_NB”，即按2015年不变美元计价的每个工人产出，并依据ILO 2025年11月的模型估算值进行整理。数据经过清洗与过滤，仅保留非洲53个国家的ISO3代码，涵盖1991年至2027年的年度观测值，共计1,952条记录。Electric Sheep Africa团队将原始数据重新打包，以Parquet格式发布，确保数据易于加载和使用。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face的datasets库轻松加载该数据集，执行`load_dataset`命令即可获取`train`集，并转换为pandas DataFrame进行后续分析。常用操作包括按国家过滤（如`df[df["ref_area"] == "KEN"]`）以聚焦特定国家，或对单个指标构建时间序列图。数据透视功能则可将数据重塑为国家×年份的矩阵，便于横截面或面板数据分析。所有代码示例均与数据集文档同步，支持快速上手。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，经Electric Sheep Africa重新打包后托管于HuggingFace平台，旨在为非洲劳动生产力研究提供标准化的时间序列数据。核心研究问题聚焦于衡量非洲53个国家1991至2027年间每个工人产出（以2015年不变价美元计）的长期趋势，以支持劳动力市场分析、政策制定及可持续发展目标（SDGs）的评估。作为ILOSTAT数据库的衍生资源，该数据集整合了ILO统计司基于各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元来源的模型估计值，在劳动经济学、发展经济学及区域研究领域具有显著影响力，为量化非洲经济转型与劳动效率变迁提供了关键依据。

当前挑战

数据集所应对的领域挑战在于非洲劳动力市场长期面临基础数据缺失与统计口径不统一的问题，现有指标多依赖稀疏调查与估计模型，难以精确刻画劳动生产率的时空异质性。构建过程中遭遇的挑战包括：多来源数据（劳动力调查、行政记录等）的整合与标准化需遵循ILO定义的ICLS分类体系，但各国数据质量与采集频率差异显著；模型估计值需对历史空缺进行插补与未来趋势预测，其不确定性在冲突频发或统计能力薄弱的国家尤为突出；此外，数据集中剔除月度与季度频次指标，仅保留年度观测量，可能掩盖短期经济波动对劳动生产率的影响，限制了对周期性与结构性变化的辨析能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集以国际劳工组织ILOSTAT数据库为根基，精心汇聚了非洲53个国家自1991年至2027年间单位劳动者产出（以2015年不变价美元计）的年度观测值，共计1952条记录。研究者可借助HuggingFace Datasets库一键加载，灵活地对单一国家进行纵向时间序列分析，或构建国家×年份的透视矩阵，从而深入剖析非洲大陆劳动力生产率的时空演变轨迹与跨国异质性。

解决学术问题

在劳动经济学与发展经济学领域，该数据集有效弥合了非洲劳动力生产率长期面板数据匮乏的缺憾。它使得学者能够系统量化非洲各国劳动生产率的历史水平与演进趋势，评估产业结构转型、人力资本积累及制度变迁对经济效率的驱动效应，并为检验内生增长理论、结构主义发展假说等经典学术命题提供了可靠的经验证据。其标准化、可复现的数据形态极大降低了研究门槛，推动了非洲劳动力市场研究的科学化进程。

实际应用

实际应用中，该数据集为国际发展机构、非洲各国政府及政策研究智库提供了关键的决策支撑。借助对过去三十年生产率波动的回溯与至2027年的预测值，政策制定者可精准识别落后产业与区域短板，评估现有就业促进与技能培训政策的实际成效，并科学制定面向可持续增长目标的劳动力市场干预方案。同时，跨国公司亦可依据该数据评估非洲各国的要素生产效率与投资环境，优化产业布局与资源调配。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲53国1991至2027年间以2015年不变美元计算的单位工人产出（劳动生产力），源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，并经由Electric Sheep Africa重新封装为机器学习就绪格式。在当前全球劳动力市场与可持续发展目标（SDGs）研究的前沿，这一数据集填补了非洲大陆劳动生产力长时序、标准化数据的空白，尤其为分析非洲工业化进程、非正规经济转型及数字技术对产出的影响提供了关键定量基础。结合ILO近年对“体面劳动”和“生产率增长与就业质量协同”的热点讨论，该数据可用于构建预测模型、检验经济政策与劳动法规的效用，并支持跨国比较研究，其深远意义在于助力学术界与政策制定者理解非洲经济韧性与结构性变革的异质性路径。