electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-ifl-mts-nb-employment-by-sex-informal-formal-job-and-marital

该数据集包含非洲45个国家在2000年至2025年间的就业数据，具体指标为按性别、非正规/正规工作及婚姻状况划分的就业人数（千）。数据集共有14,754条观测值，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过筛选和标准化处理。数据集为表格形式，适用于分类、回归和时间序列预测等任务。数据包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、分类变量、观测年份、观测值、观测状态等信息，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 14,754 observations of informal economy data across 45 Africa countries, spanning 2000–2025, covering 1 distinct indicator: Employment by sex, informal/formal job and marital status (thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API, filtered to Africa ISO3 country codes, and harmonized using ICLS definitions. It is in tabular format, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The dataset includes columns such as country code, country name, source, indicator code, sex disaggregation, classification variables, observation year, observed value, and observation status, along with data quality notes and usage examples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

为揭示非洲非正规经济部门中性别与婚姻状况对就业形态的影响，该数据集以国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）为原始数据源，经Electric Sheep Africa标准化工程构建而成。构建过程涵盖元数据抽取、字段对齐与格式转换，将原始指标统一重打包为Parquet文件，覆盖45个非洲国家、时间跨度为2000至2025年，形成14,754条观测记录，并配以机器可读的卡片说明与溯源信息，以支撑非洲劳动力市场的可复现研究。

使用方法

研究者可借助Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，通过load_dataset函数获取数据后检查各切分及特征结构，再按需转换为Pandas数据框以进行表格分析。使用前应先核验变量定义、单位及缺失模式，对地理信息仅由标题或来源隐含的情况予以显式记录。该数据集支持按国家、年份与指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行联结，进而开展描述性统计、分组画像或建模工作，并建议在成果中引用原始来源与重打包仓库。

背景与挑战

背景概述

非正规经济就业的性别差异与婚姻状况关联，长期是非洲劳动力市场研究的核心议题。国际劳工组织（ILO）通过ILOSTAT数据库持续采集相关指标，但非洲区域数据长期呈现碎片化、口径不一与可及性不足等困境。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中非洲45国2000至2025年间的就业数据重新打包发布，涵盖14754条观测，按性别、非正规/正规就业及婚姻状况细分，以标准化的Parquet格式与元数据呈现，为非洲非正规经济研究提供了可复现、可比较的结构化证据基础，对劳动经济学与性别研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所面对的领域问题在于：非正规就业的界定与测量在不同国家间缺乏统一标准，婚姻状况与就业形态的交叉分析长期受制于样本代表性与分类口径的差异。构建过程中，源数据来自多国上报的ILOSTAT汇总，存在缺失值、指标定义不一致及单位标注不全等隐患；元数据中地理编码与上游出版方信息缺失，进一步增加了跨国比较与指标对齐的难度。如何在保留缺失信息的同时确保分类标签的可解释性，并避免从标签本身推断政策含义，是该数据集应用与建模的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非正规经济研究的交叉领域，该数据集堪称剖析非洲大陆劳动力市场结构分化的经典素材。研究者依托其14,754条观察记录，覆盖45个非洲国家、横跨2000至2025年的长时段追踪，得以按性别、非正规与正规就业身份以及婚姻状态等维度，对非洲各国就业格局进行精细刻画。典型用法包括构建面板数据模型，考察非正规就业比例的时序演变与跨国差异，或借助列联表与回归分析揭示婚姻状态同就业正规化之间的潜在关联，从而为理解非洲劳动力市场二元结构提供扎实的实证基础。

解决学术问题

该数据集直面的核心学术难题，在于非洲非正规经济长期面临统计盲区与证据碎片化的困境。既往研究因缺乏统一口径的跨国时序数据，难以系统比较不同性别与婚姻群体在正规与非正规部门间的就业分布。ILOSTAT标准化指标的引入，使学者得以在一致框架下检验性别就业差距、婚姻状况对劳动参与的影响以及非正规部门的社会保障暴露度等命题。其意义不仅在于填补数据空白，更在于为循证政策辩论提供可复现的量化依据，推动非洲劳动统计研究从个案叙事走向跨国比较。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织与非洲各国劳工部门提供了关键的情境支撑。就业促进项目可依据分性别、分婚姻状态的非正规就业占比，精准识别脆弱群体并设计定向干预；社会保障机构能够借助时序趋势评估非正规劳动者覆盖缺口的变化轨迹。学术与咨询机构亦将其嵌入国别劳动市场诊断报告，辅助判断结构调整与危机冲击如何传导至不同婚姻与性别群体的就业质量，进而优化资源分配与制度设计。

数据集最近研究

最新研究方向

伴随非正规经济在全球南方劳动力市场研究中持续升温，该数据集所覆盖的性别、婚姻状况与非正规/正规就业交叉维度，正推动劳动经济学向精细化异质性分析转型。研究者愈发关注婚姻状态如何通过照护责任与家庭议价能力重塑女性在非正规部门中的就业轨迹，并借助该数据集横跨45个非洲国家、历时二十五年的面板结构，检验结构性调整与性别不平等之间的动态关联。此类分析为理解非洲劳动力市场分层、设计具有性别敏感性的社会保障政策提供了关键实证基础，亦呼应了国际劳工组织关于非正规就业统计标准化的持续倡议。