electricsheepafrica/africa-ilo-eap-5wap-sex-age-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-and-age-19t

这是一个关于非洲国家劳动力参与率的表格数据集，包含按性别和年龄细分的统计指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，采用第19届国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化。数据集包含693个观测值，覆盖24个非洲国家，时间跨度为2016年至2025年。核心指标为EAP_5WAP_SEX_AGE_RT（按性别和年龄划分的劳动力参与率百分比）。数据列包括国家代码、年份、性别分类（总计、男性、女性）、年龄组分类、观测值及其状态标志等字段。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，已由Electric Sheep Africa重新打包为机器学习就绪格式。This is a tabular dataset on labour force participation rates in African countries, containing statistics disaggregated by sex and age. The data originates from the International Labour Organizations (ILO) ILOSTAT database, harmonized using the 19th International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset includes 693 observations covering 24 African countries from 2016 to 2025. The core indicator is EAP_5WAP_SEX_AGE_RT (Labour force participation rate by sex and age as a percentage). Data columns include country codes, year, sex classification (total, male, female), age group classification, observed values, and status flags. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, repackaged by Electric Sheep Africa into a machine-learning-ready format.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa团队基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库精心整合而成。数据通过调用ILOSTAT官方REST API接口直接获取，具体指标代码为EAP_5WAP_SEX_AGE_RT，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。原始数据源于各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多元渠道，ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的统一定义对微观数据进行协调与标准化处理。最终以Parquet格式封装并发布，确保研究人员可通过HuggingFace的load_dataset()函数快速载入使用。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷调用：首先使用load_dataset函数加载数据集，并将其转换为Pandas DataFrame格式进行后续分析。针对单一国家的时间序列研究，可依据ref_area列进行过滤；若需分析特定指标的整体趋势，则基于indicator列筛选并按时序排序后可视化。数据还支持构建国家×年份的透视矩阵，便于面板数据建模或跨区域比较。值得一提的是，由于ILOSTAT数据本身兼具表格分类、回归与时间序列预测等多重任务兼容性，该数据集既可用于描述性统计探索，也可作为监督学习或时序预测模型的输入特征。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库于2025年创建，并经Electric Sheep Africa重新封装发布，聚焦于非洲地区按性别和年龄划分的劳动力参与率（第19届国际劳动统计学家大会定义）。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，整合了来自24个非洲国家、涵盖2016至2025年的693条观测数据，旨在为非洲劳动力市场研究提供标准化、可互操作的数据基础。该数据集的问世填补了非洲区域精细化劳动统计的空白，助力经济学家与政策制定者深入分析性别与年龄维度的劳动力动态，对推动非洲可持续发展目标中的体面劳动议题具有重要影响力。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先体现在领域问题层面：劳动力参与率的精确估算受制于非洲各国统计能力的差异，调查方法、问卷设计及数据质量参差不齐，且ILO需协调不同来源（如劳动力调查、行政记录）以维持一致性。构建过程中，数据集需克服多源数据融合的难题，包括处理时间序列不连续、指标体系碎片化以及因方法论修订导致的序列断裂（如标注‘Break in series’），同时需确保性别与年龄分层信息的完整性与可比性。此外，部分观测值受限于样本量不足或标记为临时数据，进一步增加了建模与推断的复杂性。

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叉领域中，该数据集以国际劳工组织ILOSTAT的权威统计为根基，覆盖2016至2025年间24个非洲国家的劳动力参与率观测值，并按性别与年龄进行精细分层。研究者可借此构建面板数据模型，剖析非洲大陆劳动力市场的时空演变轨迹，或运用时间序列分析方法捕捉特定国家劳动力参与率的动态波动规律。

解决学术问题

该数据集有效解决了非洲劳动力统计碎片化与可比性不足的学术困境。通过提供经19届国际劳动统计学家会议标准统一定义的指标，它使得跨国家、跨时期的劳动力参与率比较成为可能，从而支持对性别差异、青年就业困境以及经济结构转型对劳动力市场冲击等关键议题的严谨实证检验。其意义在于为非洲劳动经济学研究奠定了可复现、可扩展的数据基础设施。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可为国际发展机构、非洲国家政府及非政府组织的政策制定提供数据驱动支撑。例如，通过追踪不同性别群体的劳动力参与率变化趋势，评估职业培训项目或性别平等政策的实施效果；亦可用于构建劳动力供给预测模型，为区域劳动力市场规划、社会保障体系设计以及可持续发展目标监测提供量化依据。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲24国2016至2025年按性别与年龄分层的劳动力参与率动态，源自ILOSTAT官方权威数据，经Electric Sheep Africa重新封装为机器学习就绪格式。在当前全球劳动力市场剧烈重构的背景下，这一数据集为研究非洲大陆后疫情时代的劳动参与弹性、性别鸿沟演变以及青年失业危机提供了珍贵的时序证据。前沿研究可借此探索非正规就业与数字化对劳动力结构的冲击，并结合SDG8体面工作目标，量化评估区域政策干预的异质性效应，进而推动更精准的非洲劳动力市场预测模型构建。