electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xchl-sex-age-geo-rt-share-of-children-in-child-labour-by-sex-age-and-a

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的童工统计数据，专门针对非洲地区。数据集记录了2001年至2025年间43个非洲国家按性别、年龄和城乡地区划分的童工儿童比例（%），共3,056个观测值。核心指标为CLD_XCHL_SEX_AGE_GEO_RT（按性别、年龄和城乡地区划分的童工儿童比例）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过标准化处理，包含国家代码、指标标签、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分组、城乡类型、观测年份、数值及数据状态等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，由Electric Sheep Africa重新打包为机器学习友好格式，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains child labour statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on Africa. It includes 3,056 observations across 43 African countries from 2001 to 2025, measuring the share of children in child labour disaggregated by sex, age, and rural/urban areas (%). The core indicator is CLD_XCHL_SEX_AGE_GEO_RT (Share of children in child labour by sex, age and rural/urban areas). Data is sourced via the ILOSTAT REST API and normalized, with fields such as country codes, indicator labels, sex classification (total, male, female), age groups, area types, observation year, values, and data status flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, repackaged by Electric Sheep Africa in a machine-learning-ready format under the CC-BY-4.0 license.

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）下设的ILOSTAT中央统计数据库，经由Electric Sheep Africa团队重新封装与标准化处理。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取对应指标，并依据ISO3国家代码过滤至非洲区域，确保地理范围聚焦于非洲大陆。ILOSTAT采用国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义框架对原始调查微观数据进行统一协调，数据来源通过source.label字段实现可追溯，从而保障了数据整合过程的专业性与透明度。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库中的load_dataset函数直接加载该数据集，并便捷地转换为Pandas DataFrame格式进行后续操作。在数据分析实践中，用户可依据ref_area字段进行单国别筛选以聚焦特定国家，亦可通过indicator字段获取核心指标的时间序列数据，并利用pivot_table方法构建以年份为行、国家为列的透视矩阵，从而支持面板数据分析与跨国家趋势比较。

背景与挑战

背景概述

童工问题长期困扰着全球可持续发展进程，尤其在经济结构薄弱的非洲地区，儿童被迫参与劳动的现象严重侵蚀其受教育权与发展潜能。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布，经Electric Sheep Africa团队重新打包整合，聚焦非洲43个国家在2001至2025年间儿童劳动参与率的性别、年龄及城乡维度数据，共包含3056条观测值。数据集旨在系统量化非洲区域童工现象的空间分布与演变趋势，为国际政策制定、劳动权益监测及可持续发展目标（SDG）评估提供标准化、可比的数据支撑，对推动非洲劳动统计研究的透明化与可复现性具有里程碑意义。

当前挑战

数据集面临的核心领域挑战在于如何精准捕获非洲大陆童工现象的复杂动态，包括非正规经济中隐蔽的劳动形态、家庭内部无酬照护劳动被低估，以及不同国家对童工年龄界定与行业分类的差异，导致跨时空比较存在系统性偏差。构建过程中，数据来源涉及各国劳动力调查、家计调查及行政记录，但实际采集遭遇多重障碍：部分国家调查频率低且年份不连续，造成时间序列稀疏；缺乏统一元数据标准，数据融合时需人工对齐分类维度；同时，城乡区域界定、性别细分与年龄分组（如15-17岁临界区间）的编码不一致，显著提升了数据清洗与归一化的技术难度。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲43个国家2001至2025年间童工现象的性别、年龄及城乡分布特征，收录了逾3000条观测记录。其经典用途在于构建多维度分类与回归模型，以揭示童工参与率在不同社会群体间的差异规律。研究者可借助该数据集的性别、年龄组及地理区域等分层变量，精准刻画非洲大陆童工问题的结构性特征，为后续政策干预提供量化依据。

解决学术问题

数据集的核心价值在于填补非洲童工领域宏观统计数据的空白，解决了长期困扰学术界的跨国面板数据缺失问题。通过ILO标准化的方法论，该数据可支撑童工发生率的时间序列分析、城乡差异的统计检验以及性别不平等的量化评估。其深远意义在于为联合国可持续发展目标中消除童工的具体指标（如SDG 8.7）提供了可操作的监测工具，推动学界从个案描述转向系统性实证研究。

实际应用

在实际应用中，该数据集可直接服务于非洲各国劳动部门的政策评估与预警系统。例如，通过监测特定国家或地区童工比重的年度波动，帮助政府识别高危人群并调整教育扶贫资源分配。国际组织如ILO与UNICEF亦可借助其分层统计结果，设计针对农村女童等脆弱群体的干预项目。此外，数据集的时序结构可支撑预测模型的部署，预判未来五年内童工率的演化趋势。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲43国童工比例在性别、年龄及城乡维度上的差异化分布，近期研究前沿核心在于结合联合国可持续发展目标8.7（消除童工）与ILO最新统计标准，利用时间序列分析方法追踪2001至2025年间童工现象的演变规律。通过跨年度、跨国别的纵向对比，学者们正致力于识别劳动政策干预与家庭经济韧性对童工率的动态影响。同时，数据集细粒度的人口学分类指标为探究教育普及、城镇化进程与童工风险之间的非线性关联提供了量化基石。在区域热点背景下，西非与东非持续较高的童工比例引发了对冲突、气候变化与童工链式效应的关注。该数据集的公开化与机器可读性显著降低了低资源地区劳动经济学研究的数据门槛，推动了非洲本土化童工治理方案的数据驱动型决策进程。