electricsheepafrica/africa-ilo-cld-xgpb-sex-age-nb-children-in-child-labour-general-production-bounda

该数据集是一个关于非洲童工的数据集，名为儿童在童工中——按性别和年龄划分的一般生产边界（千）|非洲（ILOSTAT）。它包含了302个观测数据，覆盖了24个非洲国家，时间跨度为2009年至2024年，涉及1个独特的指标（CLD_XGPB_SEX_AGE_NB），该指标衡量了按性别和年龄划分的童工儿童数量（以千为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API直接获取，并过滤为非洲国家。数据集包括多个列，如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年龄分类、观测年份、观测值、观测状态等，并提供了按性别（总计、男性、女性）和年龄等维度的细分。数据以年度频率发布，并包含了数据质量说明，如使用ILO选择的最佳来源，以及细分列仅在指标发布该细分时非空。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供一个统一的、机器学习就绪的数据层，方便研究人员和开发者使用。This dataset is about child labour in Africa, titled Children in child labour -- General Production Boundary by sex and age (thousands) | Africa (ILOSTAT). It contains 302 observations across 24 African countries, spanning from 2009 to 2024, covering 1 distinct indicator (CLD_XGPB_SEX_AGE_NB), which measures the number of children in child labour by sex and age (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, pulled directly via the REST API and filtered to African countries. The dataset includes multiple columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation, age classification, observation year, observed value, observation status, etc., and provides breakdowns by dimensions like sex (total, male, female) and age. Data is published at annual frequency and comes with data quality caveats, such as using the ILO-selected best source and disaggregation columns being non-null only when the indicator publishes that breakdown. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa, facilitating 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核心统计数据库，通过其REST API接口直接提取关于童工现象的指标数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义对原始微观调查数据进行协调与标准化处理。数据收集范围限定于非洲地区的24个国家，时间跨度从2009年至2024年，共收录302条观测记录。Electric Sheep Africa团队对原始数据进行了二次封装，使其格式统一、便于机器学习任务使用，并以Parquet格式发布。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库直接加载数据集，使用`load_dataset()`函数获取训练数据并转换为Pandas DataFrame格式进行后续分析。典型操作包括按国家代码过滤获得特定国家的子集、按时间排序以绘制时间序列图观察童工现象的变化趋势，以及利用透视表功能构建国家×年份的数据矩阵，便于进行多维度比较或与其它社会经济指标进行联合分析。

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数据库整理发布，并由Electric Sheep Africa重新封装，聚焦非洲24个国家2009至2024年间儿童劳动现象的统计观测，涵盖302条记录。核心研究问题围绕童工在一般生产边界内的分布特征，按性别与年龄段细分，旨在揭示非洲地区童工问题的规模与结构性趋势。作为ILO劳动统计体系的关键组成部分，该数据集为研究童工成因、评估政策干预效果及追踪联合国可持续发展目标（SDGs）中体面劳动指标提供了权威且标准化的量化基础，对发展经济学、劳动社会学及国际政策研究领域具有重要影响力。

当前挑战

领域层面，数据集所解决的挑战在于填补非洲地区童工统计数据的系统性与可比性空白，以往研究常受限于零散或不一致的调查数据；构建过程中，挑战包括整合多个国家不同年份、不同调查来源（如劳动力调查、生活水平调查）的原始微观数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一归算。此外，数据质量标注中存在不可靠观测值（如标注为‘U’的不可信数据）以及因方法修订导致的序列断裂问题，要求研究者在时序分析与跨国比较时谨慎处理数据一致性与局限性。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景聚焦于对非洲地区童工现象的量化分析与趋势追踪。研究者可利用其涵盖2009至2024年间24个非洲国家的302条观测记录，结合性别与年龄维度的细粒度划分，构建多变量回归或时间序列预测模型，以揭示非洲大陆童工规模随年份演变的宏观规律。该数据来自国际劳工组织ILOSTAT权威数据库且经标准化的schema设计，使其成为评估国家层面童工干预政策成效、比较不同地域与性别的童工分布差异的理想数据基础，尤其适合用于发展中国家劳动力市场与社会福祉交叉领域的实证研究。

解决学术问题

该数据集直接回应了发展经济学与劳动社会学中关于童工现象的长期数据匮乏与可比性不足的学术困境。它通过统一的生产边界定义（General Production Boundary）与标准化的ICLS统计口径，解决了因各国统计方法迥异而导致的跨国比较难题。学术研究可借此深入探索非洲区域内经济发展水平、教育普及程度、社会保障体系与童工发生率之间的因果关联，为验证或修正现有的童工形成理论提供可靠证据。其贡献在于首次以机器可读的标准化格式呈现非洲多国连续时间序列的童工数据，极大降低了数据清洗成本，有力推动了童工问题的计量经济学建模向更精细、更可靠的范式演进。

实际应用

在实践中，该数据集直接服务于国际组织、各国政府劳工部门及非政府组织的政策监测与精准干预行动。通过解析特定国家与年份的童工估算值，政策制定者可识别出童工率异常攀升的区域或人口亚群，从而优化资源配置，将儿童保护项目优先部署于最脆弱群体。数据中的源信息标注（source.label）与观测状态标识（obs_status）允许用户追溯原始调查方法，有效规避因方法论变更产生的统计偏差。因此，这套数据不仅是学术研究的原材料，更是联合国可持续发展目标（SDG Target 8.7）中关于消除童工义务在全球范围内进展评估的核心数据支撑工具。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲24国2009至2024年间儿童劳工现象的性别与年龄分层量化，结合ILOSTAT标准化统计框架，为探究非洲地区童工问题的时空演变、性别差异及生产边界界定提供了高颗粒度时空数据基底。前沿研究正依托此类结构化数据，结合机器学习的时序预测与分类模型，追溯童工与家庭贫困、教育缺失、劳动力市场结构失衡之间的因果链条，并关联国际劳工组织（ILO）的可持续发展目标（SDG 8.7）评估进展。近期热点事件如全球供应链中童工曝光加剧、非洲部分国家数据质量与统计方法断裂（如'Break in series'标记）引发的可比性挑战，促使学界利用该数据集的'obs_status'与'note_indicator'字段进行异常检测与方法论修正建模，推动从描述性统计向解释性预测与政策模拟的前沿转型，对非洲大陆深化劳动力权益保护、优化国际援助资源配置具有关键的数据驱动意义。