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按性别、经济活动和婚姻状况划分的就业人员实际每周平均工作小时数 | 非洲（ILOSTAT）Mean weekly hours actually worked per employed person by sex, economic activity and marita | Africa (ILOSTAT)

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）的核心统计数据库ILOSTAT，通过其REST API直接抓取指标HOW_TEMP_SEX_ECO_MTS_NB的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、住户收支调查等微观数据进行统一协调与标准化处理。Electric Sheep Africa团队对数据进行了重新封装，保留了完整的分类维度与来源标记字段，确保数据可追溯性与研究透明度。

特点

数据集囊括1991年至2025年间41个非洲国家的67,476条观测记录，核心指标为按性别、经济活动领域及婚姻状况划分的就业者实际周均工时。数据提供sex、classif1（经济活动）、classif2（婚姻状况）等多维分类变量，支持精细化的子群体分析。每一条观测均附有来源标识与观测状态标记，便于研究者评估数据质量。数据覆盖时间跨度长、国家范围广，呈现非洲劳动力市场的时空异质性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据集，并转换至Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家代码筛选子集，如df[df['ref_area']=='KEN']获取肯尼亚数据。亦可针对单一指标按时间排序构建时间序列，或利用pivot_table方法生成国家×年份的观测矩阵。数据集直接兼容分类、回归与时间序列预测等任务，适合开展非洲劳动力市场的比较研究与建模工作。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT构建，并由Electric Sheep Africa于2025年重新封装发布，聚焦非洲41个国家1991至2025年间按性别、经济活动与婚姻状况划分的雇员实际周均工时数据。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT致力于协调各国劳动力调查数据，为发展经济学、劳动经济学及国际比较研究提供基础支撑。该数据集填补了非洲大陆在精细粒度工时指标上的系统性空白，为理解非正规就业、性别差异与区域劳动市场动态提供了独特的数据视角，对推动可持续发展目标（SDG）中体面工作议程的量化监测具有重要价值。

当前挑战

所解决的领域问题在于非洲劳动统计数据的碎片化与不可比性——各国调查方法、分类标准与时间跨度差异巨大，导致跨国面板分析长期受限。构建过程中面临的首要挑战是数据源异质性：原始数据需经ILO根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化调和，涉及多国劳动力调查、行政记录等异构数据源的质量对齐。其次，时序覆盖的稀疏性（如部分国家仅近年才有数据）与观测值的可靠性标记（如“不可靠”状态码）要求使用者谨慎处理样本选择偏差。此外，婚姻状况与经济活动的交叉分类维度虽丰富了分析粒度，但也加剧了高维稀疏性问题，需借助先进计量方法才能有效挖掘其政策含义。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲发展研究的交汇处，该数据集扮演着不可或缺的角色。它提供了按性别、经济活动和婚姻状况分层的人均实际周工时数据，覆盖41个非洲国家长达35年的观测记录。研究者可借此构建面板数据模型，剖析非洲劳动力市场的结构性特征，例如性别工时差异的演变趋势、经济部门间劳动强度的分布规律，以及婚姻状况对劳动供给的影响机制。时序分析功能使其成为追踪非洲就业质量动态变化的理想工具。

解决学术问题

该数据集直面非洲劳动统计领域数据稀缺与粒度粗放的核心困境。它系统性地整合了ILOSTAT的标准化指标，解决了以往研究因数据零散而难以进行跨国比较的难题。借助其细致的分类维度，学术工作能够量化性别不平等在劳动时间上的具体表现，评估经济转型（如从农业向服务业转移）对工作强度的潜在影响，并深入探讨婚姻制度如何调节劳动供给决策——这些议题在经典发展经济学中常因数据缺失而停留在理论推演层面。

衍生相关工作

围绕此数据集已衍生出多项标志性工作。研究者利用其性别面板数据，构建了非洲女性劳动时间贫困指数，揭示了无偿家务劳动对女性有偿工时的影响。另有一些工作将其与经济产出数据关联，估计了非洲国家劳动生产率的时变弹性。在方法论层面，该数据集推动了针对稀疏矩阵的插补算法改进，以处理因调查年份不连续造成的缺失值。此外，基于其中的婚姻状况分类，学者提出了家庭劳动供给的联合决策模型，挑战了传统个体主义分析框架。