electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3emp-sex-age-dsb-nb-youth-employment-by-sex-age-and-disability-status

该数据集包含非洲42个国家从1998年至2025年的青年就业数据，共4498个观测值，指标为青年就业按性别、年龄和残疾状况分类（单位：千）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤非洲国家代码。数据集为表格型，包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类（青年年龄段：15-29岁）、残疾状况分类（总计）、年份、观测值、观测状态等列。数据为年度频率，使用ILO选择的最佳来源，并提供了数据细分维度。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，用于机器学习和分析任务，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains youth employment data for 42 African countries from 1998 to 2025, with 4,498 observations and the indicator Youth employment by sex, age and disability status (thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via API and filtered to African country codes. It is a tabular dataset with columns including country code, country name, data source, indicator code, sex classification (total, male, female), age classification (youth bands: 15-29), disability status classification (total), year, observed value, observation status, etc. The data is annual frequency, uses ILO-selected best sources, and provides disaggregation dimensions. Repackaged by Electric Sheep Africa for machine learning and analysis tasks, licensed under CC-BY-4.0.

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）的核心劳动统计数据库ILOSTAT，经由Electric Sheep Africa团队重新整理打包。构建过程通过调用ILOSTAT的REST API接口，直接提取非洲地区ISO3国家代码对应的青年就业原始数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对调查微观数据进行标准化处理。数据集中每条观测记录均标注了来源编码，确保可追溯性，最终整合为涵盖42个非洲国家、时间跨度从1998年至2025年的4,498条结构化观测样本。

使用方法

研究者可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数便捷加载数据，并利用pandas工具将其转换为DataFrame格式进行后续分析。典型应用包括：按国家编码筛选特定国家的子集数据；针对单一指标进行时间序列的可视化与趋势分析；或通过数据透视表构建国家-年份矩阵，以便进行面板数据回归和比较研究。该数据集以Parquet格式存储，接口统一，便于快速集成到机器学习或统计建模工作流中。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布，聚焦非洲42个国家1998至2025年间青年就业数据，按性别、年龄和残疾状况进行细分，共计4,498条观测。青年就业是衡量劳动力市场包容性与可持续发展的重要指标，尤其对于非洲大陆而言，其青年人口比例极高，就业质量关乎社会稳定与经济转型。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，通过统一国际劳动统计学家会议定义对各国调查数据进行协调，确保跨区域可比性。该数据集的发布为非洲劳动力市场研究、政策评估及机器学习建模提供了基础数据支撑，有望推动相关领域对青年与残疾人群体的就业歧视、技能错配及政策干预效果的实证分析。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于非洲地区劳动调查数据的碎片化与质量不均。许多国家缺乏连续性年度调查，导致部分国家年份缺失或观测值稀疏，如卢旺达有342条而埃塞俄比亚仅108条，影响时序分析稳健性。关键指标'青年就业'在不同国家定义存在差异，需依靠ILOSTAT协调但无法完全消除异质性。残疾状况的识别标准在不同调查中差异显著，可能造成低估或分类偏差。数据标注中存在'不可靠'状态标记，需谨慎处理。构建过程中，涉及多源数据抽取、异构模式归一化及跨API集成，数据血缘追溯与版本控制亦构成技术挑战，需依赖Electric Sheep的流水线确保可复现性。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心数据库，聚焦非洲42个国家1998至2025年间青年就业的性别、年龄与残疾状况分层数据。其经典使用场景集中于劳动经济学中的分类与回归建模任务，研究人员可基于性别（SEX_T/SEX_M/SEX_F）、年龄段（如15-29岁青年段）及残疾状态等分类维度，构建多元模型以解析非洲青年就业的结构性特征。同时，该数据的时间序列属性支持时序预测，适用于探究就业率随年度演变的趋势模式，为跨国比较与政策效应评估提供坚实的数据基底。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动市场中缺乏精细化、多维度就业数据的学术痛点。通过统一的国际劳工统计标准（ICLS）整合各国调查微观数据，它使研究者能够跨越国界与年代，系统分析青年就业中的性别差异、残疾排斥效应及代际不平等问题，揭示隐蔽的就业准入壁垒。这一数据资产对于验证人力资本理论、歧视经济学假设及社会包容性发展模型具有不可替代的推动意义，显著增强了非洲区域就业政策研究的实证基础与跨国可比性。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构、非洲各国劳动部门及非政府组织提供了可视化决策支持工具。结合HuggingFace平台上的load_dataset()接口，开发者可便捷地提取特定国家的时序数据，构建监控青年就业动态的仪表盘。例如，卢旺达（RWA）长达11年的密集观测可用于评估该国劳动力市场政策干预的长期效果，而赞比亚（ZMB）的数据则支持针对男性与女性青年就业差距的精准干预方案设计。该数据成为连接统计理论与社会治理实践的桥梁。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年就业的性别、年龄与残疾状态交叉分析，为评估《2030年可持续发展议程》中体面工作与经济增长目标（SDG 8）及减少不平等目标（SDG 10）提供关键量化支撑。在人工智能与劳动经济学交叉的前沿领域，研究者正利用该数据构建时序预测模型，以揭示非洲青年就业的结构性变迁与政策干预效果；同时，结合残障包容性就业热点，模型可识别弱势群体在劳动力市场中的分布差异，推动数据驱动的包容性就业战略设计。作为ILOSTAT非洲子集，其42国1998-2025年的长期面板数据填补了该区域青年就业监测的空白，为跨国比较与因果推断研究奠定了坚实基础，对非洲数字化转型背景下的就业政策制定具有前瞻性指导意义。