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

该数据集包含非洲45个国家从1994年到2025年的青年劳动力参与率数据，按性别、年龄和城乡地区划分（百分比）。数据集共有9,536个观测值，涵盖1个独特指标（EAP_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT），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代码。数据集包括国家代码、国家名称、来源、指标、性别、分类变量（如年龄组和地区类型）、观测年份、观测值及其状态等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains youth labour force participation rate data by sex, age, and rural/urban areas (%) for 45 African countries from 1994 to 2025. It includes 9,536 observations covering one distinct indicator (EAP_3WAP_SEX_AGE_GEO_RT), sourced from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database via REST API and filtered to African country codes. The dataset features columns such as country code, country name, source, indicator, sex, classification variables (e.g., age groups and area type), observation year, observed value, and status, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下ILOSTAT数据库的核心统计指标，通过REST API直接采集非洲45个国家的青年劳动力参与率数据，并以ISO 3166-1 alpha-3国家代码为地理标识进行过滤整合。数据原始层面依托各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等多元来源，经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行统一协调与清洗，最终形成涵盖1994年至2025年间共计9,536条观测值的结构化数据集。Electric Sheep Africa团队在此基础上完成数据重包装，将原始庞杂的API响应转化为规范的表格化格式，并保留来源标记列以实现数据溯源，确保每一条观测均可追溯至其原始调查来源。

特点

该数据集的核心特质在于其精细的多维解构能力，围绕青年劳动力参与率这一关键指标，同时按性别（男、女、总计）、年龄分组（如15-29岁青年段）以及城乡地域类型进行交叉分类，形成高度细粒度的观测单元。数据覆盖45个非洲国家，时间跨度长达31年，其中埃及、南非、突尼斯等国的观测记录尤为密集，为时序分析和跨国比较提供了坚实的数据基础。此外，数据集中包含了观测状态标记列，可区分初步值、不可靠值等不同质量等级，并附有方法论修订等备注信息，有助于研究者审慎评估数据可靠性与潜在的断裂点。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库一行代码完成数据加载，借助`load_dataset()`函数即可将数据集直接转换为Pandas DataFrame，便于后续分析。针对特定国家的分析需求，可基于国家代码列进行过滤提取，如筛选肯尼亚的全部记录。对于时间序列建模或趋势可视化，支持按指标名称筛选后按年份排序，直接调用Matplotlib等绘图库绘制指标演变曲线。同时，数据集适合进行透视表操作，以年份为行、国家为列构建面板数据矩阵，为面板回归、聚类分析或深度学习时序预测提供标准化的矩形数据结构。所有操作均可在Python环境中无痛完成，无需额外手动下载或预处理。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT统计局创建，并经Electric Sheep Africa重新打包发布在HuggingFace平台。它聚焦于非洲45个国家1994至2025年间青年劳动力参与率，按性别、年龄及城乡区域进行精细分层，包含9536条观测记录。核心研究问题在于揭示非洲青年群体在复杂社会经济变迁中的劳动力参与动态，为制定精准就业政策提供数据支撑。作为ILO旗舰统计数据的重要子集，该数据集凭借其跨时空、多维度的特征，成为劳动经济学、发展研究及公共政策领域的关键资源，深刻影响了关于非洲青年就业挑战的量化分析与国际比较研究。

当前挑战

所解决的领域挑战在于非洲青年劳动力市场长期面临数据稀疏性与异质性问题，传统的总量指标难以捕捉性别、年龄及城乡维度的深层差异，而该数据集通过ILO统一方法论的整合与微观调查数据的规范化处理，为分析青年就业的结构性瓶颈提供了标准化基准。构建过程中的挑战则包括：各非洲国家调查数据的采集频率、定义口径及质量参差不齐，需借助ILOSTAT的‘最佳来源’筛选与元数据标注机制来调和冲突；同时，跨时空数据的季节性与缺失值处理、多源头数据的融合及溯源标记（如`note_*`列）的完备性维护，均显著增加了数据清洗与版本控制的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景围绕非洲青年劳动力参与率的时空解析展开。通过整合45个非洲国家1994年至2025年的面板数据，研究者得以从性别、年龄组及城乡地域三个维度剖析青年劳动供给的演变规律。典型用法包括构建多元回归模型以识别影响劳动参与的社会经济动因，或运用时间序列方法预测未来趋势。数据集特有的分层结构（如按性别和城乡划分）使其特别适合研究结构性不平等问题，例如女性青年在都市与乡村地区面临的劳动市场准入差异，从而为区域发展政策提供数据驱动的洞察。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了非洲青年劳动参与率研究中长期存在的细粒度数据缺失难题。传统国际数据库往往仅提供国家层面的宏观概览，忽视性别、年龄与地域交叉切面的异质性，导致对弱势群体（如农村女青年）的边缘化分析。此数据集通过ILOSTAT的标准化流程，将原始调查数据转化为可比较的时序面板，首次使跨国的性别与城乡双重分层研究成为可能。它推动了劳动经济学中关于青年就业决定因素、教育-劳动力市场衔接以及迁移对劳动供给影响的实证检验，尤其在评估可持续发展目标（SDG）第八项体面工作的进展方面具有里程碑意义。

衍生相关工作

此数据集催生了多项具有深远影响的衍生工作，尤其在数据科学与劳动经济学的交叉领域。直接相关的工作包括基于该面板开发的时间序列预测模型，利用长短期记忆网络（LSTM）或贝叶斯结构时间序列捕捉青年劳动率的波动模式。在因果推断方向，研究者结合合成控制法与工具变量，量化冲突、气候冲击或宏观政策（如最低工资法）对青年就业的异质性影响。此外，该数据作为ILOSTAT非洲模块的核心组成部分，启发了后续覆盖更多社会维度（如教育程度、行业分布）的高频面板构建，并促成了面向低资源环境的预训练时序基础模型（如TimesNet在非洲劳动数据上的微调），显著降低了区域经济预测的数据门槛。