electricsheepafrica/africa-ilo-lai-inde-noc-rt-inspectors-per-10-000-employed-persons

该数据集包含2009年至2024年间8个非洲国家（包括毛里求斯、南非、塞舌尔、布基纳法索、多哥、塞内加尔、津巴布韦和纳米比亚）的35条观测数据，核心指标为每万名就业人员中的监察员数量（ILOSTAT代码：LAI_INDE_NOC_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API获取并过滤非洲国家代码，涵盖劳动监察主题。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、观测年份、观测值等字段，采用年度频率，并遵循ILO对原始调查数据的国际劳工统计学家会议（ICLS）定义标准化处理。This dataset contains 35 observations of labour inspection data across 8 African countries (Mauritius, South Africa, Seychelles, Burkina Faso, Togo, Senegal, Zimbabwe, and Namibia) spanning 2009–2024, with the core indicator being Inspectors per 10,000 employed persons (ILOSTAT code: LAI_INDE_NOC_RT). The data is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered to African country codes. It includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, observation year, and observed value, with annual frequency and harmonization based on International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库构建，通过REST API直接抽取劳工检查指标（LAI_INDE_NOC_RT）的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。数据来源涵盖劳动力调查、行政记录等多种渠道，ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对微观数据进行统一协调与整合，最终生成涵盖2009至2024年间8个非洲国家的35条观测记录。Electric Sheep Africa团队负责将原始数据重封装为机器学习就绪的表格格式，并统一发布至HuggingFace平台。

特点

该数据集聚焦于非洲地区每万名就业人员所对应的劳动监察员数量这一单一指标，样本规模虽小但时间跨度达16年，覆盖毛里求斯、南非、塞舌尔、布基纳法索等8个国家。数据以年度频率呈现，并标注了各观测值的数据来源及其经济活动的覆盖范围等注释信息，便于使用者进行溯源与质量评估。与ILOSTAT官方数据库的一致性保证了数据权威性，同时通过筛选ILO选取的'最佳来源'以规避多源冲突，确保了跨国家与跨年份数据间的可比性与可靠性。

使用方法

此数据集可通过HuggingFace的datasets库直接加载，一行代码即可转换为Pandas DataFrame进行后续分析。使用者可针对特定国家过滤数据以构建单国时间序列，亦可通过pivot_table操作将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据分析或可视化。数据集支持多元任务场景，包括表格分类、回归以及时间序列预测，适用于对非洲各国劳工监察覆盖能力的纵向比较研究，或作为劳动力市场监督相关建模任务的基础训练数据。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其ILOSTAT数据库发布，并由Electric Sheep Africa在HuggingFace上重新打包整理。核心研究问题聚焦于非洲地区每万名就业人员中劳动监察员的数量。劳动监察是维护劳工权益、保障工作安全与促进体面劳动的重要制度基础，而该指标直接反映了各国在劳动监管方面的资源配置与执法能力。数据集覆盖2009至2024年间8个非洲国家的35条观测记录，尽管样本量有限，却为探索非洲大陆劳动监察体系的变迁与区域差异提供了难得的时间序列视角。作为体面劳动议程的核心衡量标准，该数据集对研究劳动力市场监管、政策评估及可持续发展目标（SDG）8的实现进展具有重要支撑价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题挑战在于非洲地区劳动监察数据长期匮乏且零散，缺乏系统化、可比性的监管投入指标，制约了跨国劳动政策分析与劳动力市场治理研究。构建过程中面临的核心挑战包括：数据来源可靠性参差，原始数据依赖各国行政记录与劳动力调查，不同国家的统计口径、调查方法与数据质量存在显著差异；覆盖范围严重受限，仅8个非洲国家有可用数据，且多数国家仅有少数年份的观测值，时间序列不连续；此外，数据标注说明中频繁出现缺失值与备注备注说明（如经济活动覆盖范围排除信息），需研究者仔细甄别与解读，增加了数据分析与建模的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与公共治理交叉领域，该数据集的核心应用场景是对非洲国家劳动监察资源配置进行纵向与横向的量化评估。研究者常利用其涵盖2009至2024年间8个非洲国家的监察员密度时序数据，构建面板回归模型以探究经济发展水平、劳动力市场规模、工会密度等宏观因素对监察员配置的影响。此外，该数据集还可作为关键因变量，用于检验国际劳工标准在国家层面的执行效果差异，揭示制度环境与政策选择如何塑造非洲劳动监察体系的演化轨迹，从而为比较区域治理研究提供经验基础。

解决学术问题

该数据集填补了非洲劳动监察领域系统性、可比性量化数据的长期空白，解决了以往研究因数据碎片化而难以开展跨国实证分析的困境。学术界可借此检验劳动监察员密度与职业安全、非正规就业比重等核心劳工指标之间的因果关联，为'监察强度是否显著降低工作场所风险'这一争议性问题提供非洲维度的证据。对国际政治经济学而言，它有助于解析国际劳工组织标准在主权国家内部的采纳与变异机制，推动关于全球治理规范地方化效果的实证讨论，其影响力延伸至发展经济学与公共管理学的交叉地带。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出一系列旨在深化非洲劳动治理理解的扩展性研究。已有工作将其与ILOSTAT中工伤发生率、集体谈判覆盖率等平行指标进行多源融合，构建综合性的劳工权利保护指数，打破了单一指标分析的信息局限。另一些研究则在数据集基础上引入世界治理指数（WGI）中的腐败控制和法治水平等制度变量，探讨政治体制质量对监察员配置效率的调节效应，形成了制度经济学与劳动政策的分析范式。此外，有学者借用时间序列预测模型，基于历史观察值外推未来监察密度的可能区间，为前瞻性政策规划提供了数理推演支撑。