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该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的“时间相关就业不足与失业合并率（LU2）”指标数据，覆盖35个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，共有10,426个观测值。数据按性别、年龄和婚姻状况进行细分，用于分析劳动力市场中的就业不足和失业情况。数据集包含多个列，如国家代码、指标代码、性别分类、年份、观测值等，并提供了数据来源和质量说明。该数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以方便机器学习研究和应用。This dataset contains the Combined rate of time-related underemployment and unemployment (LU2) indicator from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering 35 African countries from 1991 to 2025, with 10,426 observations. The data is disaggregated by sex, age, and marital status, and is used to analyze labour underutilization and unemployment in labour markets. It includes columns such as country codes, indicator codes, sex classifications, year, observed values, and provides information on data sources and quality. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa for ease of use in machine learning research and applications.

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统计数据库（ILOSTAT）中关于劳动利用不足的标准化指标，由Electric Sheep Africa团队承担工程化重组与元数据治理工作。构建过程以ILOSTAT原始记录为基底，提取非洲地区与时间相关的就业不足和失业综合比率（LU2）观测值，经格式统一、字段映射与质量核查后封装为Parquet文件。整个过程保留源数据的统计口径与定义，不改变指标计算方法，仅对访问接口与文档进行标准化处理，以提升非洲劳动市场数据的可发现性与可复用性。

特点

数据集覆盖三十五个非洲国家，时间跨度自一九九一年至二零二五年，包含一万零四百二十六条观测记录，按性别、年龄和婚姻状况等维度对劳动利用不足综合比率进行细分。数据以表格与文本模态并存，采用列式Parquet格式存储，便于高效读取与列裁剪。标签体系涵盖就业、失业与劳动经济学主题，配有标准化的来源注释与许可信息。数据保留原始缺失值，不施加插补，确保分析者能够依据自身研究设计判断缺失机制。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库以一行代码加载该数据集，获取默认切分并查看特征结构。对于表格分析，可将切分对象转换为Pandas数据框，进而执行描述统计、缺失模式探查与分组比较。在建模之前，建议先核对变量定义与计量单位，并依据显式国家字段或来源元数据中的地理信息进行子集筛选。若需与其他Electric Sheep Africa数据集整合，可借助国家、年份与指标字段进行连接，并在可复现笔记本中同时引用原始来源与工程化仓库。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于全球劳动力市场统计体系的构建与标准化，ILOSTAT作为其核心统计数据库，为监测各国就业与劳动力利用不足状况提供了权威数据基础。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中的非洲区域数据进行工程化重构，形成本数据集。该数据集涵盖1991至2025年间35个非洲国家的10,426条观测记录，聚焦于时间相关就业不足与失业的复合比率（LU2），并按性别、年龄及婚姻状况进行分层。其核心研究问题在于揭示非洲劳动力市场中未充分利用劳动力的结构性特征与时空演变，为区域就业政策评估与比较研究提供可复现的数据支撑，对非洲劳动经济学与可持续发展目标监测具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于精准刻画劳动力未充分利用的多维状态，尤其是时间相关就业不足与失业的复合测度，这要求对就业意愿、工时不足及求职行为进行复杂界定与协调。构建过程中面临的主要挑战包括：原始ILOSTAT数据在非洲各国的覆盖不均衡与报告标准差异，导致跨国可比性受限；性别、年龄及婚姻状况等分层维度存在缺失值与编码不一致问题；元数据中地理标识与上游出版者信息不完整，增加了来源追溯与数据验证的难度。此外，长时间跨度内指标定义与采集方法可能发生演变，要求使用者在建模前审慎确认变量口径与单位一致性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲发展研究的交汇处，该数据集凭借国际劳工组织标准化统计框架，成为刻画非洲劳动力市场时间相关低度就业与失业复合压力的基准资源。其经典使用场景聚焦于按性别、年龄组与婚姻状况交叉分层，量化35个非洲国家1991至2025年间LU2指标的结构性差异。研究者常以面板数据建模方式，检验青年群体与女性劳动者在时间相关低度就业中的脆弱性分布，并借助Parquet格式的高效读取能力，支撑跨国比较与长时序趋势分解。

解决学术问题

该数据集直面非洲劳动力市场统计中非自愿兼职与失业边界模糊的测量困境，将时间相关低度就业与失业整合为LU2复合指标，弥补了传统失业率对隐性劳动利用不足的遗漏。其分层设计使学者得以分离性别、年龄与婚姻状态对劳动低度利用的独立效应，回应了既有文献中非洲非正规就业统计口径不一致、跨期可比性薄弱的痼疾。数据集为检验结构性转型假说、评估劳动市场制度弹性提供了可复现的实证基础，推动了区域劳动统计方法论的标准化进程。

衍生相关工作

该数据集作为Electric Sheep Africa非洲开放数据目录的组成部分，衍生出一系列围绕ILOSTAT指标体系的比较劳动统计工作。后续研究将其与非洲区域就业、失业及劳动参与率数据集进行跨国别与跨指标联结，构建多维劳动市场脆弱性指数；亦有学者利用其分层结构开展机器学习分类与回归建模，预测不同人口群体的低度就业风险。该数据集还激发了关于非洲统计能力建设与元数据标准化的方法论讨论，成为开放数据工程与劳动经济学交叉领域的参考案例。