electricsheepafrica/africa-ilo-ged-xlu1-sex-hht-geo-rt-prime-age-unemployment-rate-by-sex-household-type

该数据集包含非洲38个国家的黄金年龄失业率数据，按性别、家庭类型和城乡地区细分（百分比），时间跨度为2000年至2024年，共有6330个观测值，涵盖1个独特指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并经过标准化处理，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等任务。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码、指标、性别分类、年份、观测值等，并包含数据质量说明和使用示例。This dataset contains prime-age unemployment rate data for 38 African countries, disaggregated by sex, household type, and rural/urban areas (%), spanning from 2000 to 2024, with 6,330 observations and 1 distinct indicator. The data is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and harmonized using ICLS definitions, suitable for tabular classification, tabular regression, and time-series forecasting tasks. It includes detailed schema with columns such as country codes, indicators, sex classifications, year, observed values, and data quality notes, along with usage examples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集系从国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）中提取并重新封装而成，聚焦于非洲地区劳动市场中的核心指标。原始数据由各国劳动力调查与人口普查汇集，经ILO统一分类与标准化处理后，形成跨国别、跨年度可比的时间序列。Electric Sheep Africa在此基础上进行元数据编目与格式转换，将原始表格重塑为Parquet列式存储结构，并补充标准化的溯源信息、许可声明及分析指引。数据集覆盖2000至2024年间38个非洲国家的6330条观测记录，围绕性别、家庭类型及城乡地域三个维度刻画壮年失业率，力求在保持原始统计逻辑的同时提升机器学习场景下的可直接调用性。

使用方法

研究者可借助Hugging Face数据集库以单行代码加载该数据集，通过load_dataset接口获取包含全部切分与特征信息的数据对象。加载后可直接检视数据结构与变量类型，并借助to_pandas方法将表格型切分转换为数据框，以便进行探索性分析与统计建模。建议在建模前系统核查各变量的缺失模式与量纲定义，明确国家、年份与指标字段后，再与其他Electric Sheep Africa数据集执行基于显式键值的连接操作。所有下游分析应引用原始ILOSTAT来源与Hugging Face仓库标识，并遵循CC BY 4.0许可条款，在可复现笔记本中完整记录数据处理流程。

背景与挑战

背景概述

非洲大陆的劳动力市场长期面临结构性问题，青年与壮年人口的就业状况直接关乎区域经济发展与社会稳定。国际劳工组织（ILO）作为全球劳动统计的权威机构，其ILOSTAT数据库为监测各国就业动态提供了关键数据支撑。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT原始数据系统化整理，构建了涵盖38个非洲国家、2000至2024年间6330条观测值的数据集，聚焦于壮年人口失业率在性别、家庭类型及城乡区域维度上的分布特征。这一工作填补了非洲微观劳动数据在可发现性与标准化元数据方面的空白，为研究者提供了可直接加载、具有明确来源标注的结构化资源，推动了非洲经济金融领域的可复现研究。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域问题在于精细刻画非洲壮年劳动力失业状况的异质性，传统失业统计常忽略性别、家庭结构与城乡差异的交互影响，导致政策干预缺乏针对性。在构建过程中，主要挑战包括：原始ILOSTAT数据中部分国家的指标定义与报告标准存在不一致，需要进行语义对齐；家庭类型与城乡分类的编码方式在各国间存在差异，增加了标准化难度；数据中缺失值分布广泛，且元数据中未明确声明ISO3国家代码，要求使用者在建模前自行确认地理标识并谨慎处理缺失机制，避免因插补引入偏误。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交叉领域，该数据集凭借其对38个非洲国家、2000至2024年间且涵盖性别、家庭类型与城乡区分的多维刻画，构成了剖析非洲大陆黄金劳动年龄人口失业格局的核心素材。研究者通常借助其构建面板数据模型，考察性别差异、家庭结构特征与城乡二元经济如何共同作用于失业率的时空演变，从而在宏观比较中捕捉微观异质性。

解决学术问题

该数据集直面非洲劳动力市场研究中长期存在的结构性数据匮乏与粒度不足困境，为检验家庭分工理论、性别失业差距假说以及城乡劳动力市场分割理论提供了可靠的经验基础。其意义在于将分散于国际劳工组织统计体系中的碎片化指标整合为可复现的分析资源，推动非洲失业问题从描述性讨论走向因果推断与跨国比较的实证深化。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织与非洲各国劳工部门评估青年与黄金年龄劳动者的就业脆弱性提供了量化依据，可用于识别失业高风险群体、设计针对性技能培训与就业促进方案，并监测城乡及性别维度上的政策干预成效。其标准化格式亦便于与非盟及各国统计机构的监测框架对接，支撑区域就业战略的动态调整。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构转型与性别平等议题交织的背景下，该数据集正推动前沿研究向多维失业异质性分析演进。研究者日益关注家庭类型与城乡区隔如何与性别共同塑造壮年群体失业风险，借助面板计量与空间计量方法，识别女性户主家庭及农村地区在就业机会获取上的结构性劣势及其随时间的演变轨迹。相关热点事件包括国际劳工组织对非洲非正式就业脆弱性的持续警示，以及非洲联盟《2063年议程》对包容性增长的倡导，这些议程为数据驱动的政策评估提供了现实语境。该数据集的开放性与标准化元数据使其成为比较跨国失业模式、支撑精准就业干预的重要基础设施，对理解非洲人口红利转化过程中的结构性障碍具有显著学术与政策价值。