electricsheepafrica/africa-ilo-eap-teap-sex-age-nb-labour-force-by-sex-and-age-thousands

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的劳动力按性别和年龄划分（千计）指标数据，覆盖53个非洲国家，时间跨度为1950年至2025年，共41,247个观测值。数据通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为非洲国家代码，涵盖性别（总计、男性、女性）和年龄分类等维度。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，包含字段如国家代码、年份、观测值、数据来源和质量标志，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains Labour force by sex and age (thousands) indicator data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, covering 53 African countries from 1950 to 2025, with 41,247 observations. Data is pulled from the ILOSTAT REST API and filtered to Africa ISO3 country codes, including dimensions such as sex (total, male, female) and age classifications. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, with columns like country code, year, observed value, source, and quality flags, released under the CC-BY-4.0 license.

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中央统计数据库ILOSTAT，属于其劳动力统计指标体系的组成部分。Electric Sheep Africa在此基础上进行了工程化整合，将1950年至2025年间53个非洲国家的劳动力数据统一重打包，形成包含41247条观测记录的标准化数据集。构建过程保留了原始统计口径与指标定义，同时补充了面向非洲数据发现的元数据层，涵盖来源说明、加载指引与分析背景，最终以Parquet格式发布于Hugging Face平台，并附有CC BY 4.0开放许可。

使用方法

使用该数据集时，可借助Hugging Face datasets库以一行代码完成加载，通过查看分割名称、特征结构与样本记录快速把握数据形态；若为表格型分割，可转换为Pandas数据框以支持后续分析。建模之前应先行检查模式与缺失值分布，按地理、时间与子群维度进行变量画像。若需与其他Electric Sheep Africa数据集联合分析，可利用显式的国家、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平台仓库，妥善保留缺失值直至确立合理的插补规则。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于构建全球可比劳动力统计体系，其ILOSTAT数据库为劳动经济学与人口研究提供核心证据。Electric Sheep Africa于2026年将非洲区域劳动力数据标准化为机器学习就绪格式，涵盖1950至2025年间53个非洲国家逾四万条按性别与年龄分组的劳动力观测值。该数据集回应了非洲劳动力市场长期缺乏统一、可复现面板数据的困境，为老龄化、性别参与率及就业结构变迁研究提供基础支撑，并推动了非洲经济金融领域的开放数据生态建设。

当前挑战

非洲劳动力统计面临覆盖不均衡、非正式部门计量困难与跨国口径差异等固有难题，历史序列中缺失值与定义漂移进一步削弱可比性。该数据集在构建过程中需解决源元数据字段缺失、国家标识未显式声明以及指标单位与年龄分组标准不统一等问题，同时须处理长时间跨度内统计方法变革带来的断裂。这些因素共同制约了模型训练的稳健性与跨区域比较的可靠性，要求分析者在缺失值处理与地理假设记录上保持审慎。

常用场景

经典使用场景

在国际劳工统计领域，劳动力规模按性别与年龄分组的量化刻画素来是洞察区域经济活力与人口红利的核心切口。该数据集汇聚了1950至2025年间非洲53国的41,247条观察记录，以千人计量单位呈现劳动力人口随性别与年龄组的动态变迁，因而其最经典的使用场景在于构建非洲劳动力供给的长期面板，支撑劳动参与率的性别差异分解、年龄结构转型的队列分析以及跨国比较视野下的劳动力市场形态识别。

解决学术问题

长期以来，非洲劳动力市场研究常受制于跨国数据口径不一、时序断点多、性别与年龄维度缺失等桎梏，难以开展稳健的因果推断与趋势检验。该数据集依托国际劳工组织的标准化统计框架，整合了长时段、广地域、多维度的劳动力存量信息，为探究人口结构变迁与经济增长的耦合机制、评估性别平等政策的就业效应以及识别青年与老龄劳动力群体的边际变化提供了可复现的实证基础，从而在相当程度上弥补了非洲劳动经济学定量研究的数据短板。

实际应用

在政策制定与商业决策层面，该数据集可服务于非洲各国人力资源规划、社会保障体系设计以及区域劳动力流动监测。国际发展机构可借此评估技能培训与就业促进项目的目标人群覆盖度，跨国企业可依据分性别与年龄的劳动力供给格局研判市场进入时机与用工策略，而非营利组织亦能利用其时序特征追踪女性经济赋权与青年就业扶持的长期成效，进而将统计数据转化为可操作的决策依据。

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争论持续升温的背景下，该数据集凭借覆盖53个非洲国家、1950至2025年长达七十五年的性别与年龄分层劳动力规模序列，正成为劳动经济学与发展经济学交叉前沿研究的关键经验基础。当前研究热点集中于运用其长时序、跨国可比特性，耦合人口动态模型与合成队列方法，解构青年与女性劳动参与率的国别异质性，并评估非正规就业扩张对人力资本积累的抑制效应。该数据集亦支撑机器学习驱动的缺失值插补与劳动力供给预测，为非洲联盟《2063年议程》就业目标监测及国际劳工组织体面劳动评估提供可复现的量化证据，显著提升了区域劳动统计的透明度与政策模拟的精细化水平。