electricsheepafrica/africa-ilo-eap-3wap-sex-age-stu-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a

该数据集是一个关于非洲青年劳动力参与率的表格数据集，包含11,717条观测数据，覆盖49个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年。核心指标为“按性别、年龄和上学状态划分的青年劳动力参与率（%）”，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库。数据集提供了详细的元数据，包括国家代码、数据来源、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分组（15-29岁青年段）、上学状态（总计）、观测年份、观测值（百分比）以及数据质量标志（如不可靠、方法修订等）。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，可用于分析非洲青年劳动力市场的趋势和差异。This dataset is a tabular dataset on youth labor force participation rates in Africa, containing 11,717 observations across 49 African countries, spanning the years 1991 to 2025. The core indicator is Youth labour force participation rate by sex, age and school attendance status (%), sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. The dataset provides detailed metadata, including country codes, data sources, sex disaggregation (total, male, female), age groups (15-29 youth bands), school attendance status (total), observation year, observed values (percentage), and data quality flags (e.g., unreliable, methodology revised). It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, enabling analysis of trends and disparities in youth labor markets across Africa.

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核心统计数据库，通过调用其REST API接口，直接提取了标识为EAP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT的指标数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地域过滤。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、住户收入调查等原始微观数据进行了标准化处理，以确保跨国可比性。数据集经Electric Sheep Africa重新打包，整合为结构化的表格形式，共包含11,717条观测记录，覆盖49个非洲国家，时间跨度从1991年至2025年，为非洲青年劳动力参与率的纵向分析提供了坚实的数据基础。

特点

该数据集聚焦于青年劳动力参与率，按性别、年龄组及就学状态进行精细分层，提供了SEX_T（总计）、SEX_M（男性）和SEX_F（女性）三种性别维度，以及丰富的分类变量如年龄组和教育出勤状况。每个观测值均附带数据来源、观测状态标志及方法修订注释，便于用户评估数据质量。数据集以年度频率呈现，并优先采用ILO选定的‘最佳来源’以消除同一国家同一年份的多源冲突，确保了数据的一致性与权威性。此外，其简洁的表格架构包含19个字段，支持高效的时间序列分析与跨国比较。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集，使用load_dataset函数即可直接获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用包括按国家代码过滤以聚焦单一国家的时间趋势，或针对特定指标排序后绘制折线图以可视化青年劳动力参与率的变化。数据透视功能可将原始表格重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行面板数据回归或聚类分析。所有数据均遵循CC-BY-4.0许可协议，使用时需注明ILO原始来源及Electric Sheep Africa的再包装贡献。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）于2025年整理发布，经Electric Sheep Africa重新打包后托管于HuggingFace平台，聚焦非洲49个国家1991年至2025年间按性别、年龄及就学状况划分的青年劳动力参与率。作为ILOSTAT旗舰数据库的衍生资源，该数据集基于ICLS国际劳工统计学家会议定义对各国劳动力调查微观数据进行统一协调，涵盖超过11,717条观测记录，为研究非洲青年就业结构、性别差异与教育对劳动力市场影响提供了标准化、可比较的跨时序面板数据，对发展经济学、公共政策及可持续发展目标（SDG）监测具有重要支撑价值。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要来自两方面：其一，非洲区域长期面临劳动力数据稀疏性、调查频率不一致及方法论变更导致的序列断裂问题，例如数据中标注的“方法修订”与“不可靠”观测状态直接反映了不同国家间统计口径差异与数据质量波动，使得跨国家、跨时期纵向比较需要审慎处理；其二，数据构建过程需克服多源异构数据整合难题，ILOSTAT虽选择“最佳来源”进行调和，但原始调查的抽样框架、覆盖范围及定义差异（如年龄分段、就学状态分类）仍可能引入潜在偏差，且在时间序列插补或缺失值处理方面缺乏透明机制，增加了模型应用与政策推论的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了非洲49个国家自1991年至2025年间11,717条青年劳动力参与率观测记录，按性别、年龄及在校状态进行了精细分层。研究者常将其用于构建面板数据模型，探析非洲青年劳动力市场的时间演变规律与跨国异质性。此外，该数据支持时间序列分析与回归建模，是评估非洲各国青年就业政策效果、性别差异与教育对劳动力市场参与交互影响的重要基础资源。

实际应用

在实际应用中，该数据集被国际劳工组织、非洲各国统计部门及发展机构用于监测联合国可持续发展目标中关于体面工作和经济增长的进展，尤其是目标8.5与8.6的具体指标。基于该数据开发的预测模型能够辅助政策制定者识别青年就业脆弱的重点群体与区域，从而精准设计技能培训方案、职业中介服务与创业扶持项目。同时，教育部门可据此评估学校出勤对劳动力市场成功的长期增益，优化教育投资方向。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出一系列重要的拓展性工作，包括构建非洲青年劳动力参与者档案、整合多源ILOSTAT指标形成综合就业状况面板数据，以及开发基于时间卷积网络与Transformer的青年劳动力参与率预测模型。部分研究将其与教育质量、基础设施可达性等地理社会经济数据联合分析，揭示了非洲城市与农村青年就业机会的结构性断裂。这些衍生产品进一步深化了对非洲劳动力市场动态与青年发展路径的理解，为数据驱动的发展政策提供了坚实工具箱。