electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-mts-dsb-nb-working-age-population-by-sex-marital-status-and-d

该数据集名为按性别、婚姻状况和残疾状况划分的劳动年龄人口（千计）| 非洲（ILOSTAT），是一个包含10,277个观测值的表格数据集，覆盖41个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年。数据集的核心指标是POP_XWAP_SEX_MTS_DSB_NB，即按性别、婚姻状况和残疾状况划分的劳动年龄人口（千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，该数据库是全球劳动统计的主要来源，通过国家劳动力调查、家庭收入调查、企业调查和行政记录等收集数据。数据集经过Electric Sheep Africa重新打包，以标准化模式（Parquet格式）发布，便于机器学习研究和开发使用。数据模式包括国家代码、来源、指标、性别、分类变量、时间、观测值、观测状态和相关注释等列，支持按国家、年份、指标等进行筛选和分析。数据集主要用于表格分类、回归和时间序列预测任务，适用于人口、劳动经济学和非洲发展研究。This dataset, titled Working-age population by sex, marital status and disability status (thousands) | Africa (ILOSTAT), is a tabular dataset containing 10,277 observations across 41 African countries, spanning the years 1998 to 2025. The core indicator is POP_XWAP_SEX_MTS_DSB_NB, which represents working-age population disaggregated by sex, marital status, and disability status (in thousands). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, a leading global source for labour statistics that compiles indicators from national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records. The dataset has been repackaged by Electric Sheep Africa into a normalized schema (Parquet format) for machine learning readiness. The schema includes columns such as country code, source, indicator, sex, classification variables, time, observed value, observation status, and related notes, enabling filtering and analysis by country, year, indicator, etc. It is intended for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, and is suitable for research in population, labour economics, and African development.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集植根于国际劳工组织（ILO）面向非洲地区的劳动力统计体系，由Electric Sheep Africa对ILOSTAT中按性别、婚姻状况与残疾状况分类的劳动年龄人口数据（以千人为单位）进行系统化再封装。构建过程以原始统计数据库为唯一事实来源，将横跨1998年至2025年的时间序列观测值抽取、清洗并转化为标准化的Parquet格式，形成涵盖41个非洲国家的10,277条记录。所有整理步骤均保留原始来源信息与元数据说明，以元数据清单为底层索引，确保数据在重新组织后仍可追溯至上游发布机构，并附带清晰的数据来源与许可注释。

使用方法

使用者可借助Hugging Face Datasets库直接加载该数据集，通过指定仓库标识符调用load_dataset函数即可获取数据集对象，进而查看其切分结构、特征字段与样例记录。当需要进一步分析时，可将切分后的数据转换为Pandas数据框，以便执行探索性统计、缺失值审查与变量分布剖析。该数据集亦可与Electric Sheep Africa目录下其他数据集依据国家、年份与指标字段进行连接，支撑跨国比较与面板分析。使用过程中建议保留缺失值直至确立合理的插补规则，并在建模前核对变量的定义与计量单位，以确保分析结论与数据原意相符。

背景与挑战

背景概述

伴随全球劳动统计体系对性别、婚姻状况与残疾状态交叉维度的持续关注，国际劳工组织（ILO）依托ILOSTAT数据库构建了相关工作年龄人口统计基准。该数据集由Electric Sheep Africa于2026年标准化发布，覆盖41个非洲国家、1998至2025年间共10,277条观测记录，聚焦工作年龄人口按性别、婚姻状况及残疾状态分类的分布特征。其核心研究问题在于揭示非洲劳动力市场中边缘群体（如残疾人口、特定婚姻状态群体）的统计可见度，为劳动经济学、社会政策评估及包容性发展研究提供可复现的数据基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于：非洲劳动统计中长期缺乏对残疾状态与婚姻状况交叉分类的标准化度量，致使弱势群体的劳动参与分析缺乏可靠基线。构建过程中，多重挑战并存：其一，跨国别统计口径差异显著，婚姻状况与残疾定义在各国间缺乏统一标准，导致指标可比性受限；其二，数据缺失与元数据不完整问题突出，原清单未声明ISO3国家代码及上游出版者信息，增加了溯源与地理推断的难度；其三，残疾状态与婚姻状况的交叉分类本身在多数非洲国家统计体系中尚属薄弱环节，样本稀疏性可能影响细分群体的统计推断效力。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉领域，针对非洲大陆劳动力市场结构性特征的量化解析，该数据集构成了极具价值的实证基础。其经典使用场景聚焦于按性别、婚姻状况与残疾状态三维度拆解工作年龄人口规模，研究者借此得以刻画非洲各国劳动力供给的异质性轮廓，并识别婚姻与残障状态在劳动参与中的分层效应。依托覆盖41个非洲国家、1998至2025年的逾万条观测，该数据集常被用于构建面板回归模型，以检验人口结构变迁与劳动参与率之间的动态关联，进而为非洲劳动力市场的一体化分析提供可复现的基准数据层。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动统计中长期存在的两个学术难题：其一，婚姻状况与残疾状态在劳动力供给分析中常被边缘化，导致对弱势群体劳动参与机制的估计存在系统性偏误；其二，跨国比较研究受制于口径不一与数据稀疏，难以形成连贯的时序洞察。通过将ILOSTAT的标准化指标封装为机器学习就绪的parquet格式，该数据集使得研究者能够在统一框架下检验残障与婚姻状态的劳动市场惩罚效应，并为性别差异的跨国收敛性分析提供稳健的实证支撑，从而拓深了非洲人口—劳动耦合关系的理论认知。

实际应用

在政策制定与国际发展实务中，该数据集为非洲各国劳工部门及国际组织提供了可操作的人口—劳动基线。具体而言，社会保障机构可依据婚姻与残障维度的劳动年龄人口分布，精准定位需要就业援助的目标群体；世界银行与ILO的区域项目则能用其评估残障包容性就业政策的覆盖缺口；非政府组织亦可结合国别时序数据，设计面向已婚女性与残障人士的技能培训干预方案。此外，咨询机构在开展非洲市场劳动力供给尽调时，该数据集成为评估区域人力资本存量的关键参考。

数据集最近研究

最新研究方向

伴随非洲劳动力市场结构性转型议题的持续升温，围绕工作年龄人口按性别、婚姻状况与残疾状况分层的精细化核算，正成为劳动经济学与包容性发展研究的前沿方向。该数据集依托国际劳工组织ILOSTAT权威统计框架，覆盖41个非洲国家自1998年至2025年的逾万条观测记录，为刻画婚姻状态与残疾身份如何交织影响劳动参与率提供了坚实的微观分层基础。当前研究热点集中于残障群体的就业排斥机制、婚姻状况变迁对女性劳动供给的调节效应，以及跨国可比口径下的时间序列建模。此类证据对于优化非洲社会保障政策、推动残疾人就业配额立法评估以及识别性别不平等结构性根源具有重要实证支撑意义。