electricsheepafrica/africa-ilo-ear-inee-noc-nb-statutory-nominal-gross-monthly-minimum-wage-local

该数据集包含1,053个观测值，覆盖47个非洲国家，时间跨度为1995年至2024年，涉及1个独特指标。具体指标为法定名义月最低工资总额（本地货币），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取并过滤为非洲国家。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标标签、观测年份、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILO harmonisation处理，使用ICLS定义，并标注了来源以追溯。数据频率为年度，当同一国家年份有多个来源时，使用ILO选择的最佳来源。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，以Parquet格式发布，便于机器学习使用。This dataset contains 1,053 observations across 47 African countries from 1995 to 2024, covering 1 distinct indicator: Statutory nominal gross monthly minimum wage (local currency). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via REST API and filtered for African countries. It includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, indicator label, observation year, and observed value, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is harmonized by ILO using ICLS definitions, with sources flagged for traceability. The frequency is annual, and when multiple sources exist for the same country-year, the ILO-selected best source is used. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa in Parquet format for machine learning readiness.

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）旗下ILOSTAT统计数据库，聚焦非洲大陆的法定名义月最低工资（本地货币计值）。数据通过ILOSTAT官方REST API接口直接采集，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILOSTAT遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义标准，对原始调查微观数据进行统一整合，所有数据来源均在‘source.label’字段中标注，以确保可追溯性。数据集包含1,053条观测记录，覆盖47个非洲国家，时间跨度自1995年至2024年，构成一个专注于单一指标的高质量面板数据集合。

特点

该数据集最显著的特点在于其地域聚焦与时间纵深的双重优势。它汇集了非洲大陆多达47个国家的法定最低工资数据，时间跨度长达三十年，为跨国长期比较研究提供了坚实基础。数据以年度频率呈现，并采用ILO筛选的‘最佳来源’确保同一国家年份下的数据一致性。此外，数据集中附有详细的来源注释与指标注释字段，为数据质量与背景解读提供了透明信息，使研究者能够清晰识别各类统计口径与调整因素。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的`datasets`库一键加载该数据集，并使用`to_pandas()`方法快速将其转换为DataFrame格式进行后续分析。针对特定国家的分析，可根据‘ref_area’列进行过滤，例如筛选肯尼亚的数据。对于时间序列分析，可按‘indicator’列筛选并依据‘time’列排序，以直观呈现最低工资的历史演变趋势。此外，还支持通过透视表操作，将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国的面板数据建模与纵向比较分析。

背景与挑战

背景概述

法定名义总月最低工资（本地货币）是衡量非洲大陆劳动力市场政策与经济福祉的关键指标。该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其ILOSTAT数据库创建，并由Electric Sheep Africa在HuggingFace上重新打包发布，旨在为非洲47个国家提供1995年至2024年间跨越30年的标准化法定最低工资时间序列数据。数据集整合了1,053条观测记录，涵盖国际劳工统计学家会议（ICLS）定义下的统一指标，其核心研究问题在于弥补非洲地区工资政策实证数据碎片化的空白，为劳动经济学、发展政策及可持续目标（SDG）监测提供可靠基础。作为ILOSTAT全球劳动统计体系在非洲的聚焦提炼，该数据集凭借其跨年、跨国别的一致性与可追溯性，已成为分析非洲劳动力市场制度变迁与区域不平等性的关键基准资源。

当前挑战

该数据集所面临的领域问题核心在于非洲劳动力市场的结构性复杂性：其一，各国最低工资制度设计迥异，如全国统一标准与行业特定规章并存，导致指标‘法定名义总月最低工资’难以完全反映实际工资保障水平；其二，非正规经济占比极高，大量劳动者游离于统计体系之外，削弱了数据的代表性。在构建过程中，挑战集中于数据同质化难题——ILOSTAT需从各国劳动调查、行政记录等多源异构渠道提取原始数据，并依据ICLS定义进行统一清洗与插补，例如在年度数据缺失或来源冲突时，采用ILO精选的最佳来源替代，但仍可能引入时间序列断裂或口径漂移风险。此外，数据集仅收录年度频率观测，缺失月度或季度波动信息，限制了高频政策效应评估的精度。

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领域，这一数据集为分析非洲大陆法定最低工资的时空演变提供了弥足珍贵的量化基础。其经典使用场景聚焦于构建面板数据模型，用以揭示47个非洲国家自1995年至2024年间名义最低工资的动态轨迹。研究人员可借此审视不同经济体在工资政策制定上的差异，探究最低工资水平与通货膨胀、劳动生产率等宏观指标之间的内在关联。此外，该数据集亦常被用于时间序列预测任务，通过历史观测值推断未来工资变动趋势，为区域劳动力市场的结构性分析注入严谨的数据驱动视角。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际发展机构、政府政策制定部门及社会研究智库提供了重要的决策参考工具。它可用于监测各国最低工资相对于生活成本的购买力变化，辅助评估工资政策对弱势劳动者群体的保护效果。非政府组织可借助该数据追踪各国在促进体面劳动和实现可持续发展目标第八项（体面工作与经济增长）方面的具体进展。对于跨国企业的人力资源战略而言，该数据集能够帮助评估不同非洲国家的劳动力成本基准，支撑投资选址与薪酬合规性分析。同时，媒体与倡导组织亦可利用这些数据推动关于工资正义与社会保护的公共讨论，促进基于证据的政策改革。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出的经典工作主要集中在下游分析与建模领域。研究者们已基于此数据构建出多种预测模型，例如利用Prophet或ARIMA框架对个别国家未来五年的最低工资轨迹进行推估，或将工资序列与ILOSTAT其他指标（如失业率、非正式就业比例）联动，建立多变量预警系统。在方法论层面，常见衍生工作包括开发填补稀疏面板缺失值的插补算法，以及设计针对非洲特色的季节性调整模型。此外，该数据集也催生了一批可视化成果，如交互式非洲工资地图和动态时序仪表盘，使复杂的工资演变模式得以直观呈现。这些衍生产品不仅降低了非专业用户的数据应用门槛，也进一步拓展了原始数据在政策传播与公众教育中的影响力。