electricsheepafrica/africa-ilo-how-xees-sex-nb-mean-weekly-hours-actually-worked-per-employee-by

该数据集名为按性别划分的雇员实际平均每周工作小时数 | 非洲（ILOSTAT），包含660个观察值，覆盖41个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，涉及1个独特指标：HOW_XEES_SEX_NB，即按性别划分的雇员实际平均每周工作小时数。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题为工作时间，通过REST API获取并过滤到非洲国家。数据集包括国家代码、国家名称、来源、指标、性别（总计、男性、女性）、年份、观察值等列，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。The dataset is named Mean weekly hours actually worked per employee by sex | Africa (ILOSTAT) and contains 660 observations across 41 African countries, spanning from 1991 to 2025, covering 1 distinct indicator: HOW_XEES_SEX_NB, which represents the mean weekly hours actually worked per employee by sex. The data is sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, focusing on hours of work, and was retrieved via the REST API and filtered to African countries. It includes columns such as country code, country name, source, indicator, sex (total, male, female), year, observed value, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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ILOSTAT数据库，通过REST API接口直接获取指标HOW_XEES_SEX_NB的数据，并依据非洲国家ISO3国家代码进行过滤筛选。ILOSTAT本身基于各国劳动力调查、家计调查、企业调查及行政记录等原始微观数据，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调与清洗。Electric Sheep Africa团队对数据进行重新封装，保留了source.label等溯源字段，确保数据可追溯性，最终形成包含660条观测值的结构化数据集。

特点

数据集覆盖非洲41个国家，时间跨度从1991年至2025年，核心指标为按性别划分的雇员实际周平均工作时数。数据架构包含ref_area、sex、time、obs_value等16个字段，提供基于性别的三级分类（总、男性、女性），并附有观测状态标志及来源注释，便于用户评估数据质量。年度频率的数据虽不包含月度或季度序列，但ILO已为每个国家-年份组合选取最优数据源，确保一致性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载数据集，并利用to_pandas方法转换为DataFrame进行后续分析。支持按国家代码（如KEN）筛选特定区域数据，也可按指标代码排序后绘制时间序列图。此外，可通过pivot_table函数将数据重塑为国家×年份矩阵，适用于面板数据分析与跨区域对比研究。数据集采用cc-by-4.0许可协议，使用时需同时引用ILO原始数据及Electric Sheep Africa的封装版本。

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年重新打包发布，聚焦于非洲41个国家1991至2025年间按性别划分的雇员平均每周实际工作小时数。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，整合了各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录数据，并依据国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理。该数据集旨在填补非洲地区劳动时间精细化研究的空白，为评估性别平等、劳动强度及可持续发展目标中的体面劳动指标提供关键支撑。通过660条观测记录，研究可深入分析不同性别劳动参与模式的时空演变，对国际发展经济学、劳动经济学及公共政策制定具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临多重挑战。在领域问题层面，非洲劳动时间数据长期存在统计口径不一、调查频率低及性别维度缺失的困境，传统国际数据库难以支撑跨国产出比较与政策模拟。构建过程中，数据来源涵盖多国不同年代的劳动力调查与行政记录，方法变更（如指标修订）导致时间序列断裂，且部分国家观测稀疏（如安哥拉仅覆盖2019-2025年）。此外，数据仅保留ILO筛选的‘最佳来源’，但未公开选择标准，可能引入采样偏差；而缺失季度与月度高频序列，也限制了短期劳动波动分析。这些挑战要求建模时需谨慎处理非平衡面板、序列断裂及异质性误差。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中非洲41个国家1991至2025年间按性别分类的雇员周均实际工时数据，共660条观测记录。研究者可借此开展非洲劳动力市场的面板数据分析，通过时间序列建模或回归分析，揭示不同性别劳动者工作时间的历史演变规律。数据集的年度频率特性和国家覆盖广度，使其成为考察非洲经济发展阶段与劳动供给关系的重要材料，尤其适用于劳动经济学中关于工时性别差异的跨国比较研究。

衍生相关工作

该数据集来源于ILOSTAT这一全球劳动统计标杆数据库，许多经典劳动经济学研究均基于其宏观指标展开。例如，国际劳工组织定期发布的《世界就业与社会展望》报告大量引用此类数据以分析工时与就业质量的全球趋势。在学术领域，学者利用类似国家面板数据开展了关于最低工资对就业影响、性别工资差距的跨国分解以及非正规就业测度等经典研究。该数据集的整合发布将降低非洲劳动问题研究的门槛，有望激发更多关于新兴经济体劳动力市场演化的量化工作。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区按性别划分的雇员每周实际工作小时数，为劳动经济学与性别研究的交叉领域提供了关键时序数据。在非正规就业普遍、劳动统计薄弱的非洲大陆，ILOSTAT整合的多国调查数据成为量化工作强度与性别差异的稀缺资源。当前前沿方向之一是利用该数据追踪新冠疫情后非洲劳动力市场的恢复模式——例如，女性平均工时波动是否较男性更易受经济冲击，从而揭示性别在劳动脆弱性中的差异化角色。另一方面，结合非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）推进背景，研究者正通过跨年代工时趋势分析，评估贸易一体化对工作强度的潜在影响，探索区域政策如何重塑劳动时间分配。该数据集以41国、跨度34年的时序记录，为构建非洲劳动力福祉的实证基线提供了不可替代的窗口，其发布本身也推动了全球南方劳动统计的开放科学运动。