electricsheepafrica/africa-ilo-une-deap-sex-edu-mts-rt-unemployment-rate-by-sex-education-and-marital-sta

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的非洲失业率数据，具体指标为按性别、教育程度和婚姻状况划分的失业率（百分比）。数据集涵盖49个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年，包含74,033个观测值。数据提供了详细的分类维度，包括性别（总计、男性、女性）、教育程度（汇总水平）和婚姻状况（汇总）。数据集结构包含国家代码、国家名称、数据来源代码与标签、指标代码与标签、分类变量、观测年份、观测数值、观测状态标志以及相关注释等信息。数据经过ILO根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，并标注了来源以便追溯。This dataset contains unemployment rate data for Africa from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the indicator Unemployment rate by sex, education and marital status (%). It covers 49 African countries from 1982 to 2025, comprising 74,033 observations. The data provides detailed disaggregation dimensions including sex (total, male, female), education (aggregate levels), and marital status (aggregate). The dataset schema includes columns for country code, country name, source code and label, indicator code and label, classification variables, observation year, observed value, observation status flags, and related notes. The data is harmonized by the ILO using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions and sources are flagged for traceability.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集植根于国际劳工组织（ILO）自1982年以来持续运营的ILOSTAT中央统计数据库，由Electric Sheep Africa对非洲区域失业率统计指标进行系统化重封装而构建。数据采集覆盖49个非洲国家，共录得74,033条观测记录，时间跨度自1982年绵延至2025年，按性别、教育程度与婚姻状况三重维度交叉呈现失业率百分比。构建过程对原始统计档案执行标准化元数据编目、格式统一与来源溯源标注，以parquet列式存储格式输出，并对部分元数据缺口予以透明保留，从而在维持原始统计权威性的同时提升数据的可发现性与分析可用性。

特点

数据集以非洲劳动力市场为核心关切，兼具规模适中与维度丰富的双重特征，其近七万四千条观测覆盖近半个世纪的时序纵深，为探究性别差异、教育分层与婚姻状况对失业风险的交互影响提供了坚实的经验基础。全部记录以表格与文本双模态呈现，辅以标准化标签体系与元数据指引，便于跨国比较与长时段趋势刻画。数据保留原始缺失值而不作主观插补，并以明确的国家、年份与指标字段支撑跨数据集联结，体现出面向实证研究的严谨设计取向与开放共享的科学精神。

使用方法

研究者可依托Hugging Face数据集库以简洁接口加载该数据，通过datasets.load_dataset函数直接获取数据对象，进而检视其变量结构与样本片段。对于需要统计建模或计量分析的场景，可将数据分割转换为Pandas数据框以便灵活处理。在具体应用中，建议先行审视数据模式与缺失分布，再按地理、时间与人口子群进行变量画像，并可借助显式的国家、年份与指标字段与其他非洲数据集实现联结。引用时需同时标注Electric Sheep Africa仓库与原始ILOSTAT来源，以确保学术溯源的完整与规范。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场监测体系中，国际劳工组织（ILO）主导的ILOSTAT数据库长期承担着跨国、跨时期劳动统计的权威基准角色，其按性别、教育程度与婚姻状况细分的失业率指标尤为关键，为性别经济学、教育回报率及家庭结构变迁等研究提供核心观测变量。非洲区域长期面临青年失业、性别就业差距及非正规部门庞杂等结构性难题，而撒哈拉以南非洲多国统计能力参差，时序断裂与分类口径不一制约着均衡面板的构建。Electric Sheep Africa对ILOSTAT非洲子集的整理及元数据标准化，形成覆盖74,033条观测、49个非洲国家、1982至2025年的统一数据资产，为非洲劳动力市场异质性研究提供可复用的分析底座。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题，是非洲失业结构在人口属性维度上的异质性刻画，即如何将性别、教育程度、婚姻状况与时间、国别维度相互交织，支撑失业率差异的细粒度分解与跨国比较。构建过程中的挑战则集中于三方面：其一，原始ILOSTAT数据涉及多国统计口径、抽样设计与年龄下限差异，指标可比性需谨慎校准；其二，按性别与教育、婚姻状况多层交叉后，部分国家与年份单元格出现样本稀疏或缺失，易导致分组估计的稳定性下降；其三，数据资产中country与upstream_publisher等元数据字段存在缺口，地理归属需依赖标题或源元数据推断，且跨教育与婚姻状态的分层标签须在源头材料中逐一核对，以免结论建立在语义漂移的标签之上。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉领域中，该数据集最为经典的运用场景在于对非洲各国失业率的性别差异、教育回报以及婚姻状况调节效应进行多维度的描述性推断与建模分析。研究者通常以国家、年份、性别、教育程度和婚姻状态为分组变量，借助面板回归、多层线性模型或分类树等监督学习手段，刻画不同社会人口群体在1982年至2025年间的失业风险分布及其演变轨迹。

实际应用

在政策实践层面，该数据集可支撑国际组织与非洲各国劳工部门开展劳动力市场诊断、弱势群体识别与就业干预评估。例如，依据性别与教育交叉维度的失业率分布，社会保障机构能够更精准地定位高失业风险群体，制定差异化的职业培训与就业补贴方案；跨国比较结果亦可为区域一体化劳动力政策、教育投资优先序设定以及婚姻家庭支持政策提供量化依据。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列相关研究与应用工作，包括非洲青年失业与教育错配的国别比较研究、性别视角下的非正规就业与婚姻状态关联分析、以及基于ILOSTAT多指标联表的劳动力市场脆弱性指数构建。Electric Sheep Africa亦在此基础上推进非洲公共数据元数据标准化与机器学习就绪化工程，催生了跨数据集的国家—年份—指标连接分析范式与可复现笔记本实践。