electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-edu-geo-nb-working-age-population-by-sex-education-and-rural

该数据集包含非洲45个国家从1994年至2025年期间的30,028条人口观测数据，涵盖1个特定指标：按性别、教育程度和城乡地区划分的劳动年龄人口（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并经过Electric Sheep Africa重新打包，以提供机器学习就绪的格式。数据集包含多个维度的分类变量，如国家代码、性别（总计、男性、女性）、教育分类、地区类型（如全国）、观测年份和观测值等，并附有数据来源、观测状态和相关注释信息。数据为年度频率，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 30,028 observations of Population data across 45 Africa countries, spanning 1994–2025, covering 1 distinct indicator: Working-age population by sex, education and rural / urban areas (thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via its REST API, and repackaged by Electric Sheep Africa to provide an ML-ready format. It includes disaggregation dimensions such as country codes, sex (total, male, female), education classification, area type (e.g., national), observation year, and observed value, along with source labels, observation status flags, and related notes. The data is annual frequency and suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织中央统计数据库（ILOSTAT）这一全球劳工统计权威来源，由Electric Sheep Africa团队对非洲地区劳动年龄人口原始统计资料进行系统化整理与重封装。构建过程以非洲45个国家1994年至2025年的观测记录为基础，共计30028条样本，围绕性别、教育程度及城乡地域三个维度对劳动年龄人口规模进行分层组织，并以标准化元数据框架统一标注来源、许可与变量口径，最终以Parquet列式格式发布，形成可直接供机器学习工作流调用的表格化数据集。

特点

数据集聚焦非洲劳动年龄人口的结构性分布，覆盖45个非洲国家逾三十年的观测期，兼具时间跨度与地理广度。变量体系围绕性别、教育层级与城乡属性三重分组展开，能够支撑人口经济学与劳动市场研究中的异质性分析。数据以表格与文本双模态呈现，采用Parquet格式存储，规模处于万级至十万级区间，并以CC BY 4.0许可开放共享，附带来源溯源说明与元数据清单，便于研究者追溯数据谱系并评估适用性。

使用方法

研究者可通过Hugging Face datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取默认切分后即可查看特征结构与样本内容，并可借助to_pandas方法转换为数据框以适配传统统计分析流程。使用前建议先行检查各变量的缺失模式与取值分布，明确国家、年份与指标字段的口径定义，在涉及地理推断时于分析文档中标注所作假设。该数据集适合与Electric Sheep Africa目录下其他非洲数据集按国家、年份和指标字段进行横向联结，以构建可复现的分析流水线并支撑跨领域比较研究。

背景与挑战

背景概述

在劳动经济学与人口统计学的交叉领域，按性别、教育程度及城乡属性精细划分劳动年龄人口，长期以来是评估人力资本结构与劳动力市场供给潜力的关键基础。该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织ILOSTAT数据库整理发布，涵盖1994至2025年间45个非洲国家共计30,028条观测记录，以标准化元数据与帕奎特格式面向机器学习场景开放。其核心研究问题在于揭示非洲劳动年龄人口在教育维度上的性别差异与城乡分布格局，为区域就业政策制定与不平等研究提供可复现的量化证据，对推动非洲数据驱动型发展研究具有基础性支撑意义。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题，在于非洲劳动力统计长期面临口径割裂、教育分类标准不一以及城乡界定模糊等困境，致使跨国可比分析举步维艰。构建过程中，源数据源自多个国家统计体系，指标定义与采集方法存在显著异质性，部分国家年份缺失或字段空缺，且元数据清单中仍存在国家与上游发布方等元信息缺位。如何在保留原始缺失状态的前提下建立可辩护的插补规则，并确保教育层级与城乡标签在不同国家间的语义对齐，成为该数据集在建模应用与横向比较中亟待应对的方法论挑战。

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研究中，该数据集常被用于刻画非洲各国劳动年龄人口的结构性特征。研究者依托其按性别、教育程度与城乡地域分层的观测维度，构建跨国面板数据模型，以揭示教育禀赋与人口红利之间的耦合关系。通过对三十年间四十五个非洲国家的数据进行横向比较与纵向追踪，学者能够精准识别城乡之间、男女之间在教育获得与劳动供给上的系统性差距，为理解非洲大陆劳动力市场的异质性提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，后续研究衍生出一系列具有影响力的工作。部分学者将其与世界银行发展指标及非洲家庭调查数据加以链接，构建了更为丰富的劳动市场分析框架；另有研究以此为基础，运用机器学习方法对非洲各国劳动年龄人口的受教育结构进行聚类分析，识别出若干典型的发展模式。这些工作不仅拓展了ILOSTAT数据在计量经济学与人口学中的应用边界，也为Electric Sheep Africa所倡导的非洲公共数据生态建设提供了可复用的方法论范式。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构性转型与人力资本空间异质性成为发展经济学前沿议题的背景下，该数据集以国际劳工组织统计数据库为基石，覆盖45个非洲国家1994至2025年间按性别、教育程度及城乡属性划分的适龄劳动人口观测记录，为探究教育红利释放与劳动力空间配置的交互机制提供了精细化的证据基础。当前研究方向聚焦于借助该数据集剖析非洲城乡教育梯度如何塑造劳动参与率与就业结构的性别差异，并结合人口转型理论检验教育扩展对劳动力供给质量的边际贡献。该数据集亦呼应非洲大陆自由贸易区建设与青年就业危机等热点议题，为制定差异化的区域人力资本政策、弥合城乡教育鸿沟及推动包容性增长提供可复现的量化依据，其开放元数据架构进一步促进了跨国比较研究与数据驱动决策的深度融合。