electricsheepafrica/africa-ilo-sdg-t552-noc-rt-sdg-indicator-5-5-2-proportion-of-women-in-manager

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业数据，重点关注联合国可持续发展目标（SDG）指标5.5.2，即女性在管理职位中的比例（%）。数据集涵盖了49个非洲国家从2000年至2025年的279个观测值。数据通过Electric Sheep Africa重新打包，以提供机器学习就绪的格式。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、观测年份、观测值、观测状态以及各类注释列。该数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，可用于分析非洲国家女性在管理职位中的代表性和趋势。This dataset contains employment data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on the United Nations Sustainable Development Goal (SDG) indicator 5.5.2, which measures the proportion of women in managerial positions (%). It includes 279 observations across 49 African countries from 2000 to 2025. The data is repackaged by Electric Sheep Africa into a machine learning-ready format. The dataset features columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, observation year, observed value, observation status, and various annotation columns. It is suitable for tasks like tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting, and can be used to analyze trends and representation of women in managerial roles across Africa.

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（ILOSTAT）与联合国可持续发展目标（SDG）数据体系，由Electric Sheep Africa对公开数据进行工程化重打包而成。其构建过程以标准化元数据为支撑，将原始跨年度、跨国别的分散观测记录整合为统一的Parquet格式表格，涵盖2000至2025年间49个非洲国家的279条观测，聚焦于SDG指标5.5.2——女性在管理岗位中的占比。重打包过程中保留了缺失值，并对来源出处、许可协议及字段含义进行了明确标注，以便研究者追溯原始语境并开展可复现分析。

特点

该数据集在结构上呈现小样本、宽时段与多国别的特征，共收录279条观测记录，覆盖49个非洲国家，时间跨度达二十余年，属于经济学与金融领域的表格类数据。其核心变量为女性管理岗位占比这一性别平等监测指标，兼具文本与表格双重模态，以Parquet格式存储，便于高效读取与类型推断。数据集附带标准化的加载指引、来源说明与质量注释，并明确提示用户注意缺失值处理与字段定义确认，在保持数据原貌的同时提升了非洲区域数据的可发现性与分析友好度。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取默认切分后检视其特征结构与样本记录。对于表格类分析，可将切分对象转换为Pandas数据框，进而开展缺失值诊断、按国家与年份的变量画像，以及与其他Electric Sheep Africa数据集基于国家、年份和指标字段的关联分析。使用时应从仓库文件与数据查看器出发，在建模前确认变量定义与计量单位，保留缺失值直至形成可辩护的插补规则，并在可复现笔记本中同时引用原始来源与重打包仓库。

背景与挑战

背景概述

性别平等与女性赋权是联合国2030年可持续发展议程的核心议题之一，其中目标5.5明确要求确保女性在各级决策领导层中的充分参与和平等机会。在此背景下，SDG指标5.5.2以女性在管理岗位中所占比例作为衡量尺度，为监测全球及区域性别平等进展提供了关键量化依据。该数据集由Electric Sheep Africa于2026年基于国际劳工组织ILOSTAT及联合国SDG数据库整理发布，覆盖49个非洲国家、2000至2025年间的279条观测记录，系统呈现了非洲地区女性管理参与度的时空演变。作为非洲公共数据目录的组成部分，该数据集为劳动经济学、性别研究与政策评估领域提供了可复现的结构化证据，对推动非洲性别平等议程具有重要的监测与参考价值。

当前挑战

该数据集所面向的领域问题在于如何以可比、透明的方式刻画非洲各国女性在管理岗位中的参与程度，并支撑跨国与跨时段的政策比较。其固有挑战体现为统计口径的不一致性：各国对管理岗位的界定、调查方法及数据采集频率存在差异，可能削弱跨国可比性与时序连续性。在构建过程中，数据整合需应对缺失值与元数据不完整的现实，例如国家编码和上游发布者字段的缺省，以及部分年份观测稀疏的问题。同时，非洲各国统计能力参差不齐，加之非正式部门就业统计的困难，使得指标覆盖的均衡性与代表性面临考验，要求使用者在建模前审慎核查变量定义、单位及来源方法。

常用场景

经典使用场景

在探讨性别平等与经济发展的交叉领域中，该数据集常被用于跨国面板分析，以刻画非洲各国女性在管理岗位中所占比例的时序演变。研究者借助其二百七十九项观测值，覆盖四十九个非洲国家、跨越二零零零至二零二五年，构建动态比较框架，识别女性管理参与度的区域差异与趋同态势。借助面板回归与聚类方法，可检验制度环境、教育水平与劳动力市场结构对女性晋升管理层的调节效应，进而描绘非洲性别平等进程的异质性图景。

解决学术问题

该数据集直面可持续发展目标监测中性别指标数据稀缺且碎片化的学术困境，为检验女性经济赋权理论提供了可复现的实证基础。此前研究多受制于非洲跨国数据缺失，难以系统评估女性管理参与度的决定因素与政策效应。该数据集通过标准化整理国际劳工组织与联合国统计司的原始记录，使学者能够开展跨国比较、时间趋势分析与政策干预评估，从而推动性别经济学与发展研究的方法论精进，并为后续元分析提供统一的数据接口。

衍生相关工作

围绕该数据集，已有若干衍生研究致力于拓展非洲性别平等的分析边界。部分工作将其与世界银行性别统计、联合国妇女署数据链接，构建多指标性别赋权指数；另有研究结合教育统计与劳动参与率，探索女性管理参与度的中介机制。在方法层面，学者借助其开发贝叶斯层次模型与空间计量工具，以处理小样本与地理依赖问题。这些努力共同丰富了非洲性别数据的分析生态，并为后续机器学习预测与政策模拟奠定基础。