electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含关于非洲青年未就业、未受教育或未培训（NEET）情况的统计信息，按性别（以千人为单位）分列。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，覆盖50个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，共有867个观测值。数据集聚焦于一个核心指标：EIP_NEET_SEX_NB，即按性别统计的青年NEET人数。数据通过ILOSTAT REST API提取，并经过标准化处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、观测年份、观测值等列，并提供了数据质量说明和使用示例，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains statistical information on youth not in employment, education or training (NEET) in Africa, disaggregated by sex (in thousands). It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering 50 African countries from 1991 to 2025, with 867 observations. The dataset focuses on a single core indicator: EIP_NEET_SEX_NB, which represents the number of youth NEET by sex. Data is extracted via the ILOSTAT REST API and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, observation year, and observed value, along with data quality notes and usage examples, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa团队从ILOSTAT官方REST API直接采集，并精心筛选出非洲地区的ISO3国家代码数据。原始数据源自国际劳工组织（ILO）基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查及行政记录等微观数据进行标准化处理。数据通过自动化管道获取后，以Parquet格式封装，确保了高效存储与加载，并统一生成了包含国家代码、性别分类、观测值及数据质量标记等字段的结构化表格，最终发布至HuggingFace平台，便于研究者直接调用。

使用方法

研究者可利用HuggingFace的datasets库通过一行代码加载数据，并便捷地转换为pandas DataFrame进行深入分析。例如，可通过过滤特定国家代码提取子集，或利用时间列对单个指标进行时序可视化。数据集支持以国家为列、年份为行的透视表构建，便于面板数据分析。此外，用户还可结合obs_status字段筛选高质量观测值，或依据source.label追踪数据来源，确保分析的可重复性与透明度。

背景与挑战

背景概述

在全球劳动力市场研究中，青年群体因尚未充分融入教育与就业体系而成为政策关注的焦点，而非洲大陆因其独特的人口结构与社会经济挑战尤为引人注目。由国际劳工组织（ILO）创建并维护的ILOSTAT数据库，作为全球劳动力统计的核心来源，系统性地收集和整合了涵盖200多个经济体的就业、失业及劳动利用不足等关键指标。基于ILOSTAT数据，Electric Sheep Africa于2025年重新打包并发布了africa-ilo-eip-neet-sex-nb数据集，聚焦于非洲50个国家1991年至2025年间青年未就业、未接受教育或培训（NEET）的观测数据。该数据集通过867条记录，以性别为细分维度，首次以标准化、机器学习友好的格式呈现了非洲地区NEET指标的时空演变，为评估非洲青年劳动利用不足状况及推动相关可持续发展目标（SDGs）的量化研究提供了坚实的数据基础设施。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，非洲青年NEET指标长期受限于数据分散、统计口径不一致以及时间序列不完整等困境，传统劳动力市场研究难以精准捕捉这一群体的脆弱性。具体挑战包括：首先，ILO需依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国差异化的劳动力调查微观数据进行严格规范化处理，而数据来源的多样性与质量参差不齐（如图中标记的‘序列中断’或‘方法修订’）导致时间序列可比性受损。其次，在数据构建层面，从ILOSTAT的REST API中提取并过滤至非洲国家时，面临跨年度观测稀疏、性别细分数据缺失以及多源择优选择等难题，同时需处理因调查频率差异（年度而非月度或季度）带来的信息粒度限制，最终确保每个国家-年份组合下NEET指标的唯一性和科学性，这对数据清洗与验证流程提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在劳动力经济学与发展研究的交叉领域，该数据集为分析非洲青年‘啃老’现象提供了坚实的量化基础。其经典使用场景涵盖纵向趋势分析与横向跨国比较，研究者可借此追踪1991至2025年间50个非洲国家中未就业、未受教育或培训的青年（NEET）群体规模的演变轨迹。通过按性别维度进行拆解，该数据还支持探讨教育扩张与劳动市场吸纳能力之间的结构性不匹配问题，为识别弱势群体及评估就业政策的阶段性成效提供可靠的时间序列证据。

解决学术问题

该数据集直击非洲青年人口红利转化中的核心学术困境——即缺乏标准化、可跨年跨国比较的NEET数据。传统上，各国统计口径不一，且非洲国家长期面临调查空白，导致区域性综合研究难以开展。此数据集通过统一国际劳工组织（ILO）的方法论标准，首次系统汇编了867条观测值，填补了该领域系统性面板数据的缺口。其意义在于：使学者得以实证检验‘青年失业陷阱’与教育退出机制之间的因果关系，从而为发展经济学中关于‘失学-失业-社会排斥’的理论模型提供可验证的数据支撑。

实际应用

在实际应用层面，该数据集是国际发展机构与非洲各国政府制定青年就业专项政策的关键参考。例如，世界银行、联合国开发计划署等组织可据此进行区域性劳动力市场评估，识别NEET率异常偏高的国家或性别群体，进而将资源精准投入职业技术教育与创业孵化项目。同时，数据的时间跨度属性使其可用于监控可持续发展目标（SDG）中关于体面工作的子目标实现进度。非政府组织亦能利用按性别分列的数值，设计针对非洲年轻女性的职前培训方案，以降低因性别差异导致的劳动参与率失衡。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球青年就业形势日趋严峻的背景下，非洲地区青年既不就业也不接受教育或培训（NEET）的群体规模成为评估劳动力市场脆弱性的关键指标。当前前沿研究方向正聚焦于利用ILOSTAT提供的纵向面板数据，结合性别维度的精细化拆解，构建多国别的时间序列预测模型，以揭示非洲青年劳动力参与度下降与潜在社会不稳定性之间的关联。该数据集汇聚了50个非洲国家跨越三十余年的观测记录，为探索结构性与周期性失业的成因、评估国际劳工组织体面工作目标的实现进度提供了实证基础。其重要性在于，通过对不同性别青年NEET比例的动态追踪，研究者能够量化教育培训体系与劳动力市场需求之间的错配程度，从而为制定更具包容性的青年就业政策提供数据驱动的决策支持。