electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-age-eco-nb-employment-by-sex-age-and-economic-activity-thousa

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业统计数据，专门针对非洲地区。它提供了302,491条观测数据，覆盖49个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年。核心指标为EMP_TEMP_SEX_AGE_ECO_NB，即按性别、年龄和经济活动划分的就业人数（以千计）。数据通过ILOSTAT REST API获取，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。数据集包含详细的结构化列，如国家代码、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组、经济部门、年份、观测值以及数据来源和质量标志。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在支持对非洲劳动力市场的分析和机器学习应用。This dataset contains employment statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on Africa. It includes 302,491 observations across 49 African countries, spanning the years 1982 to 2025. The core indicator is EMP_TEMP_SEX_AGE_ECO_NB, which represents employment by sex, age, and economic activity (in thousands). Data is sourced directly from the ILOSTAT REST API, filtered to African ISO3 country codes, and harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset features a structured schema with columns such as country code, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), age groups, economic sectors, year, observed values, and data quality flags. It is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, facilitating analysis and machine learning applications on African labor markets.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库进行标准化重构而成，属于其非洲公共数据目录的组成部分。构建过程以元数据驱动，从ILOSTAT原始数据中提取非洲区域按性别、年龄及经济活动类别划分的就业人口数据，并以千人为单位进行统一计量。数据集覆盖49个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年，共计302,491条观测记录。原始数据经格式转换为Parquet文件，同时配套标准化的元数据说明、来源注释及使用指引，确保数据可追溯且便于分析。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face数据集接口以编程方式加载该数据集，典型流程包括调用load_dataset函数获取数据对象，随后检视其分片结构与特征字段。对于表格型数据，可使用to_pandas方法将其转换为Pandas数据框，以便进行统计分析与可视化。在使用过程中，建议先行审查各变量的定义、单位及缺失值分布，避免直接依据标签推断政策含义。该数据集支持按国家、年份及指标字段与其他非洲区域数据集进行联结，适用于劳动力市场趋势分析、性别就业差距研究及经济活动的年龄分层比较等场景。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）长期致力于汇集全球劳动力市场指标，为就业结构、性别差距及经济活动分布研究提供权威依据。Electric Sheep Africa于2026年对非洲区域数据进行系统化整理，形成涵盖49个非洲国家、1982至2025年间302,491条观测记录的数据集，聚焦按性别、年龄和经济活动分类的就业人数（千人）。该数据集回应了非洲劳动力市场细分数据匮乏的困境，为经济学家、政策制定者及发展机构提供了可复现的分析基础，推动区域就业政策与性别平等议题的实证研究。

当前挑战

该数据集所应对的核心挑战在于非洲劳动力市场数据的长期碎片化与口径不一，需将跨年度、多来源的就业统计整合为可比较的时序面板。构建过程中，元数据缺失问题尤为突出，国家标识与上游出版方信息未完整声明，迫使使用者依赖标题或来源元数据推断地理覆盖，增加分析偏差风险。此外，变量定义、单位与调查方法在原始资料中存有差异，缺失值处理与跨国可比性保障成为数据清洗与建模阶段的持续难题，要求研究者审慎核查数据字典并记录假设。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲区域发展研究的交汇地带，该数据集为刻画非洲大陆劳动力市场的结构性特征提供了不可多得的量化基础。依托国际劳工组织统计数据库的权威框架，其以性别、年龄组和经济活动部门为维度，系统记录了1982年至2025年间49个非洲国家以千人为单位的就业人数。研究者据此可开展跨国家、跨时期的比较分析，审视不同经济活动门类中劳动力配置的性别差异与年龄梯度，进而揭示非洲就业结构的演进轨迹。

解决学术问题

该数据集在很大程度上缓解了非洲劳动统计领域长期存在的数据碎片化与口径不一问题。过往研究常受限于国别数据来源分散、指标定义歧义及时间序列断裂等困境，难以进行严谨的跨国面板分析。此数据集通过统一整理与重新封装，使就业数据的可得性与可比性显著提升，为检验劳动力市场分割理论、探究非正规部门吸纳能力以及评估人口结构转变的就业效应等议题，奠定了可复现的实证根基，对推动非洲经济研究的规范化具有积极意义。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织、区域机构及各国劳工部门提供了循证决策的参照依据。借助分性别、分年龄与分行业的就业规模数据，相关主体可辨识就业增长乏力的部门与群体，评估青年失业与女性劳动参与不足等突出问题的演变趋势，并据此设计更具针对性的技能培训、产业扶持与社会保障方案。同时，该数据亦可服务于可持续发展目标中体面劳动相关指标的监测与进展评估。

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口红利议题持续升温的背景下，该数据集凭借覆盖49国、1982至2025年逾30万条按性别、年龄及经济活动门类细分的就业观测，正成为劳动经济学与发展经济学交叉领域的前沿实证基座。当前研究趋向于将此类高维面板数据与夜间灯光、移动通信等新型数据源融合，用以刻画非正规就业的性别与代际异质性，并借助机器学习方法识别经济结构变迁中的就业弹性拐点。与此同时，国际劳工组织体面劳动议程与非洲大陆自由贸易区劳动力流动议题的叠加，使该数据集在监测青年失业、性别就业差距及行业吸纳能力方面具备显著的政策评估价值，为区域一体化进程中的技能匹配与产业政策制定提供可复现的证据支撑。