electricsheepafrica/africa-ilo-sdg-08b1-noc-nb-sdg-indicator-8-b-1-existence-of-a-developed-and-o

该数据集包含192个观测值，覆盖54个非洲国家，时间跨度为2019年至2025年，专注于1个具体指标：SDG指标8.b.1，即“是否存在一个已制定并运作的国家青年就业战略”。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过API获取并过滤为非洲国家代码。数据集采用表格格式，包含列如国家代码（ref_area）、国家名称（ref_area.label）、来源代码和标签（source、source.label）、指标代码和标签（indicator、indicator.label）、观测年份（time）以及观测值（obs_value）。数据经过ILO harmonisation处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，并标注了来源以追溯。数据质量方面，为年度频率，当同一国家×年份有多个来源时，使用ILO选择的“最佳来源”。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，可用于分析非洲各国青年就业战略的实施情况。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以Parquet格式提供，便于机器学习使用。This dataset contains 192 observations across 54 African countries, spanning from 2019 to 2025, covering 1 distinct indicator: SDG indicator 8.b.1, which measures the existence of a developed and operationalized national strategy for youth employment. The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations central statistics database, retrieved via its REST API and filtered to African ISO3 country codes. The dataset is in tabular format with columns including country code (ref_area), country name (ref_area.label), source code and label (source, source.label), indicator code and label (indicator, indicator.label), observation year (time), and observed value (obs_value). The data is harmonized using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions, with sources flagged for traceability. Data quality notes: it is annual frequency, and when multiple sources exist for the same country×year, the ILO-selected best source is used. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, and is repackaged by Electric Sheep Africa in Parquet format for machine learning readiness.

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统计数据库（ILOSTAT）与联合国可持续发展目标数据体系构建，聚焦于非洲地区青年就业国家战略的制定与实施状况。数据经Electric Sheep Africa系统化整理与再封装，以标准化元数据框架对原始指标进行归档，形成覆盖54个非洲国家、2019至2025年间共192条观测记录的结构化数据集，并以Parquet格式发布，确保跨平台加载与复现分析的一致性。

特点

数据集以可持续发展目标指标8.b.1为核心，呈现非洲各国在青年就业国家战略方面的制度性进展，兼具表格与文本双重模态特征。其规模虽为n<1K，但地理覆盖广泛，涵盖非洲全域54个国家，时间跨度达七年，适宜开展跨国比较与政策演进分析。数据采用CC BY 4.0开放许可，附有标准化的来源溯源信息和使用指引，便于研究者进行透明、可重复的实证工作。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库以单行代码加载该数据集，并通过内置函数快速查看数据结构与特征类型；若需表格化处理，可调用to_pandas()方法转换后开展统计分析。使用过程中应优先查阅数据文件中的变量定义与单位说明，明确国家列标识，对缺失值保持审慎处理，避免仅凭标签推断政策含义。建议结合其他Electric Sheep Africa数据集，基于国家、年份和指标字段进行关联分析，构建可复现的研究流程并规范引用数据来源。

背景与挑战

背景概述

在联合国可持续发展目标框架下，体面劳动与青年就业始终是国际劳工治理的核心关切。为系统评估各国青年就业战略的制定与实施状况，国际劳工组织依托ILOSTAT数据库构建了SDG指标8.b.1专项数据集。该数据集由Electric Sheep Africa团队于2026年完成工程化整理与元数据标准化，涵盖54个非洲国家自2019年至2025年的192条观测记录，聚焦各国是否已制定并运行国家青年就业战略。作为区域劳动市场制度评估的量化依据，该数据集为比较非洲青年就业政策成熟度、追踪政策演进轨迹提供了结构化证据基础，亦为后续跨国实证研究奠定数据基石。

当前挑战

该数据集所回应的领域难题在于，如何将国家层面青年就业战略的存在性与运行状态转化为可跨国比较的标准化测量，这一任务本质上涉及对政策制度质量的语义编码与量化映射。构建过程中的核心挑战则源于非洲各国政策文本、报告周期与统计能力的显著异质性，原始来源在指标定义、覆盖年份与地理标识上存在不完整与不一致，元数据中亦出现country与upstream_publisher字段的缺失。此外，样本规模有限且标签化信息需避免脱离来源语境进行过度解读，如何在保留原始语义的前提下实现可靠的可复现分析，构成该数据集持续面临的方法论挑战。

常用场景

经典使用场景

在国际劳动统计与可持续发展目标监测领域，该数据集最经典的使用场景在于对非洲54国青年就业国家战略的制定与运行状况进行横截面与时序分析。研究者借助其涵盖2019至2025年、共计192条观测记录的标准化表格结构，可系统评估各国在SDG指标8.b.1上的合规程度与进展差异，进而绘制区域政策完备性图谱，为跨国比较与趋势识别提供基础数据支撑。

实际应用

在实务层面，该数据集可服务于国际组织、区域政策机构及国家规划部门的监测评估工作。使用者能够依托其国家与年份维度，识别青年就业战略缺失或滞后的经济体，辅助技术援助与资源分配的优先排序，同时为编制区域就业政策简报、追踪可持续发展目标落实进度提供可操作的参考依据。

衍生相关工作

围绕该数据集，Electric Sheep Africa已将其纳入面向非洲公共数据发现的目录体系，衍生出标准化的元数据卡片与加载指南，促进了与其他ILOSTAT及联合国SDG数据集的关联分析。相关后续工作多集中于非洲劳动力市场指标的数据整合与可视化，以及将政策存在性变量纳入青年就业成效的跨国计量研究之中。