electricsheepafrica/africa-ilo-une-3wap-sex-age-edu-rt-youth-unemployment-to-population-ratio-by-sex-age

该数据集是一个表格型数据集，专注于非洲地区的青年失业人口比率（按性别、年龄和教育程度分类）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，包含16,628个观测值，覆盖49个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年。数据集适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务，提供了详细的元数据，如国家代码、数据来源、指标代码、性别分类、年龄和教育程度分类、观测年份、观测值及其状态标志等。数据经过ILOSTAT协调处理，确保与国际劳工统计标准一致，并包含数据质量说明，如年度频率、最佳来源选择等。This dataset is a tabular dataset focusing on the youth unemployment-to-population ratio in Africa, disaggregated by sex, age, and education. It contains 16,628 observations across 49 African countries, spanning the years 1982 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database and is suitable for tasks such as tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting. It includes detailed metadata such as country codes, data sources, indicator codes, sex classifications, age and education classifications, observation years, observed values, and status flags. The data is harmonized by ILOSTAT in accordance with International Conference of Labour Statisticians definitions, with caveats on data quality, including annual frequency and best-source selection.

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（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API直接获取指标'UNE_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT'的原始数据，并严格筛选出非洲49个国家的ISO3国家代码。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等微观数据进行标准化处理，保证了跨国家、跨年份数据的可比性。数据集中每个观测值均附有来源标识（source.label），便于追溯原始调查，最终封装为包含16,628条记录的表格形态，覆盖1982至2025年的时间跨度。

特点

此数据集聚焦于非洲区域青年失业与人口比率，按性别、年龄组和教育层次进行精细分层，提供了3种性别类别、多个年龄阶段及教育聚合水平的交叉分析维度。每条记录除核心观测值（obs_value）外，还包含观测状态标记（obs_status）以及系列中断、方法修订等注释信息（note_indicator, note_source），为用户评估数据质量提供了透明依据。数据集在时间维度上覆盖长达44年，空间上囊括49个非洲国家，是研究非洲劳动力市场变迁与青年就业困境的宝贵资源。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数便捷加载数据，并以Pandas DataFrame格式进行后续分析。典型操作包括：按国家代码（ref_area）过滤特定国家的时间序列数据，利用pivot_table方法构建国家×年份的观测值矩阵以便于横向比较，或针对单一指标绘制随时间变化的趋势图。数据集的列结构规范清晰，支持基于性别（sex）、分类变量（classif1, classif2）的灵活分组与统计分析，适合开展面板数据回归、时间序列预测等计量建模工作。

背景与挑战

背景概述

青年失业问题长期困扰着非洲大陆，成为制约其社会经济可持续发展的核心障碍。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计领域的权威机构，其下属的ILOSTAT数据库系统性地汇编了来自各国劳动力调查的标准化数据。为此，Electric Sheep Africa于2025年基于ILOSTAT的REST API精心构建了该数据集，涵盖1982至2025年间49个非洲国家的16,628条观测记录，聚焦青年失业与人口比率在不同性别、年龄与教育水平下的分布。该数据集为评估非洲青年就业困境、制定针对性干预政策提供了可靠的量化基础，在劳动经济学、发展研究与机器学习预测领域展现出显著的学术与应用价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：1）所解决的领域问题在于青年失业率的时空异质性极强，受经济结构、教育资源及政策变迁的复杂影响，传统宏观统计难以精准捕捉个体维度的微观动态，亟需借助细粒度分类数据提升预测模型的解释力与鲁棒性。2）构建过程中遭遇多重困难：数据须跨越近半个世纪，整合来自不同国家调查的原始微观数据，并依据国际劳工统计学家会议定义进行协调统一，但各国调查方法、分类标准与时序一致性存异，需通过观测状态标记（如不可靠、系列中断）予以标识；同时，部分国家数据覆盖稀疏或存在缺失，需谨慎处理以平衡完整性与统计效力。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲49个国家、横跨1982年至2025年的青年失业与人口比率观测值，共计16,628条记录。其经典使用场景在于为非洲劳动经济学研究提供标准化的面板数据基础，研究者可借助该数据集开展青年劳动力市场参与率的跨时段跨国别比较分析，或利用其按性别、年龄组与教育程度细分的分层结构，精准刻画不同社会群体在就业市场中的结构性差异。

实际应用

在实际应用场景中，该数据集能够直接服务于非洲各国劳动部门与区域发展机构进行政策评估与规划。例如，利用时间序列预测模型可预警青年失业风险爆发期，为制定技能培训计划或就业缓冲方案提供数据依据；国际发展组织亦可依托性别与教育分层的失业比率，精准识别易受经济波动冲击的弱势群体，进而设计针对性的就业促进项目，提升有限资源的配置效率。

衍生相关工作

围绕该数据集已涌现出一系列衍生研究工作，包括运用机器学习算法构建非洲青年失业的预测框架，将ILOSTAT调和数据与教育入学率、GDP增长率等外部经济指标耦合，开发区域劳动力市场预警系统。此外，基于该数据集的分层特性，学者们开展了因果推断研究，如利用双重差分法评估特定教育政策对青年女性就业率的长期影响，或借助时空图神经网络建模失业流动的跨国溢出效应，进一步拓展了数据驱动的非洲劳动经济学分析范式。