electricsheepafrica/africa-ilo-eap-teap-sex-age-edu-nb-labour-force-by-sex-age-and-education-thousands

该数据集包含192,496个观测值，涉及50个非洲国家的劳动力数据，时间跨度为1982年至2025年，涵盖1个具体指标：按性别、年龄和教育程度划分的劳动力（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Africa重新打包，以表格形式提供，适用于分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、性别、年龄、教育程度、年份、观测值等列，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 192,496 observations of labour force data across 50 Africa countries, spanning from 1982 to 2025, covering 1 distinct indicator: Labour force by sex, age and education (thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), repackaged by Electric Sheep Africa, and provided in tabular format suitable for tasks such as classification, regression, and time-series forecasting. It includes columns for country codes, sex, age, education, year, observed values, and more, along with data quality caveats and usage examples.

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统计数据库（ILOSTAT）的公开汇编，由Electric Sheep Africa遵循标准化元数据框架进行再封装与发布。原始数据经系统化整理，涵盖非洲五十个国家自1982年至2025年的劳动力指标，以千人为计量单位，按性别、年龄组与教育水平进行交叉分类。Electric Sheep Africa在保留原始来源归属的前提下，统一了数据格式为Parquet，补充了加载指引、溯源注释及面向分析场景的上下文说明，并依托其元数据清单对字段与覆盖范围进行核验，最终形成192,496条观测记录的结构化数据集。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库以单行代码加载该数据集，获取各切分特征与样本预览，并在表格型切分下转换为Pandas数据框以适配传统分析流程。使用前应优先查阅仓库内数据文件与查看器，确认变量定义、单位及缺失值分布，避免仅凭标签推断政策含义。在进行地理或时间维度的聚合与建模时，需显式使用国家列并记录隐含地理假设。该数据集亦可与Electric Sheep Africa目录下其他数据集依据国家、年份及指标字段进行连接，以构建可复现的跨国比较分析。

背景与挑战

背景概述

在全球化劳动力结构深刻变革与非洲大陆经济转型并行的时代语境下，国际劳工组织（ILO）长期致力于构建跨国、跨时期、跨人口维度的劳动力市场统计体系，ILOSTAT即为该努力的核心知识基础设施。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中非洲区域按性别、年龄与教育程度分列的劳动力数据（以千人为单位）进行标准化封装与元数据增强，形成覆盖50个非洲国家、1982至2025年间192496条观测记录的数据集。该数据集的核心研究问题在于揭示非洲劳动力供给在性别、代际与人力资本维度上的结构性差异及其时序演化，为劳动经济学、发展研究与非洲区域政策分析提供可复现的量化证据，其影响力在于显著降低了非洲劳动力数据的获取与整合门槛。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题，在于非洲劳动力市场统计长期面临的碎片化与可比性不足困境：各国统计口径、教育分类标准与年龄分组方式参差不齐，使得跨国面板分析极易陷入口径偏差。构建过程中的挑战同样显著，原始ILOSTAT数据存在国家标识缺失、上游发布者元数据不完整等缺口，需在不臆断地理归属的前提下审慎处理缺失值；教育程度与年龄的交叉分层导致部分单元格样本稀疏甚至空缺，直接影响估算稳健性；以千人为单位的数值编码在汇总与分解层面亦可能引入舍入误差。分析者须在建模前严格核验变量定义、单位与调查方法，避免仅凭标签推断政策含义。

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研究中，该数据集凭借其覆盖五十个非洲国家、跨越逾四十年的近二十万条观测记录，构筑起探究劳动力供给结构的核心证据基础。研究者惯常依循性别、年龄组与受教育程度三重维度对非洲各国劳动力规模进行分层解析，藉以刻画不同人口亚群的劳动参与模式及其历时演变轨迹，并借助面板数据框架开展跨国比较与趋势研判。

解决学术问题

该数据集有力回应了非洲劳动力市场研究中长期存在的数据碎片化与口径不一问题，为厘清教育禀赋如何塑造劳动参与率、性别差异怎样随年龄与教育水平交叠而嬗变等议题提供了标准化、可复现的量化依据。其系统化的指标编码与跨国可比性显著降低了实证研究的进入门槛，推动了关于人力资本积累与劳动力市场表现之间关系的严谨检验，对区域发展政策评估具有基础性支撑意义。

实际应用

在国际组织与各国统计部门编制劳动力市场监测报告、设计就业促进与教育投资政策的过程中，该数据集可作为基准参照，辅助识别青年失业、女性劳动参与不足及低技能群体就业脆弱性等结构性短板。同时，其结构化表格形态适宜直接导入分析管线，支持咨询机构、非政府组织及研究团队快速生成分国别、分人群的劳动力供给画像，为项目选址与干预优先序的确定提供经验证据。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构性转型与人力资本积累议题持续升温的背景下，该数据集凭借覆盖50个非洲国家、跨越1982至2025年的19万余条观测，成为刻画性别、年龄与教育维度下劳动力供给异质性的关键经验支撑。当前前沿研究借助其细分维度，聚焦于教育错配对青年与女性劳动参与率的抑制效应、人口红利窗口期与技能结构的动态耦合，以及非正规经济中劳动力核算的偏差校正等方向。伴随国际劳工组织统计标准更新和非洲大陆自由贸易区对技能流动的需求，该数据为跨国比较、政策仿真与机器学习建模提供了可复现的基准，推动了非洲劳动经济学从描述性统计向因果推断与预测分析的范式演进。