electricsheepafrica/africa-ilo-ged-xlu3-sex-hht-chl-rt-prime-age-combined-rate-of-unemployment-and-potent

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的其他劳动力未充分利用指标数据，具体聚焦于黄金年龄失业率与潜在劳动力结合率（LU3），按性别、家庭类型和儿童存在情况分类。数据集覆盖非洲40个国家，时间跨度为2004年至2024年，共包含11,999个观测值。核心指标为GED_XLU3_SEX_HHT_CHL_RT，用于衡量黄金年龄（通常指特定年龄组）人群中失业者与潜在劳动力（如沮丧工人或未充分就业者）的总和占劳动力比例，以百分比表示。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过过滤仅包含非洲国家，由Electric Sheep Africa重新打包为机器学习就绪格式，支持表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包含详细列结构，如国家代码、年份、观测值、数据来源和分类维度（如性别），并附带数据质量说明，例如年度频率和最佳来源选择。This dataset contains Other measures of labour underutilization data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focusing on the Prime-age combined rate of unemployment and potential labour force (LU3) disaggregated by sex, household type, and presence of children. It covers 40 African countries from 2004 to 2024, with 11,999 observations. The core indicator is GED_XLU3_SEX_HHT_CHL_RT, which measures the combined percentage of unemployed and potential labour force individuals (such as discouraged workers or underemployed) in the prime-age population relative to the labour force. Data is sourced via the ILOSTAT REST API, filtered to African countries, and repackaged by Electric Sheep Africa into a machine-learning-ready format, supporting tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The dataset includes detailed columns such as country codes, year, observed values, data sources, and disaggregation dimensions (e.g., sex), along with data quality caveats like annual frequency and best-source selection.

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）的ILOSTAT数据库，经由Electric Sheep Africa团队从ILOSTAT REST API直接抽取并重新封装而成。原始数据基于ILO统计部门对各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录等微观数据的标准化处理，遵循国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调统一。数据集聚焦非洲地区，通过过滤ISO 3166-1 alpha-3国家代码筛选出40个非洲国家，最终整合成包含11,999条观测值的时间序列数据，覆盖2004年至2024年间的年度观测。每条记录均保留了来源标识列以确保可追溯性，并采用Parquet格式发布，以便于机器学习流水线直接调用。

使用方法

该数据集可以通过Hugging Face的`datasets`库直接加载，使用`load_dataset()`函数即可将数据读入内存，随后可转换为Pandas DataFrame进行灵活操作。用户可按国家代码过滤数据，例如针对特定国家进行时间序列分析；也可基于单一指标对观测值排序并绘制趋势图，直观展示LU3比率的变化轨迹。对于横截面比较，支持通过数据透视表将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于面板数据分析或可视化。数据集已预设为表格分类、回归及时间序列预测任务格式，研究人员可直接利用其结构化特性开展非洲劳动力市场的统计建模与实证研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年通过其核心统计数据库ILOSTAT发布，并经Electric Sheep Africa重新整理后提供。数据集聚焦非洲大陆40个国家在2004至2024年间关于“其他劳动利用不足指标”的观测数据，包含11,999条记录，核心研究问题在于量化劳动年龄人口中失业与潜在劳动力的综合比率（LU3），从而从性别、家庭类型及子女抚养状况等多维度揭示非洲劳动力市场的结构性特征。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT的数据统一了各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录中的定义与方法，使得该数据集成为分析非洲劳动力利用不足问题的基准资源，对推动可持续生计研究、国际发展目标评估及非洲区域就业政策制定产生了深远影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，传统的失业率指标常低估劳动市场困境，尤其在非洲，大量人口处于就业不足或退出劳动力市场的边缘状态，LU3指标通过整合失业与潜在劳动力，为评估真实劳动利用不足提供了更全面的视角。构建过程中的挑战则包括：非洲各国劳动力统计体系不一致，数据来自不同的调查类型与行政来源，ILO虽采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调，但源数据的质量与可靠性仍存在差异，部分观测值被标记为“不可靠”；此外，数据采集频率为年度，缺失月度或季度细分，且在国家与年份的交叉覆盖上不完整，如某些国家只有特定年份的稀疏样本，整合后需谨慎处理数据缺失与统计精度之间的平衡。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了ILOSTAT数据库中非洲40个国家从2004年至2024年间关于壮年劳动力失业与潜在劳动力合计率（LU3）的官方统计数据，涵盖性别、家庭类型及是否有6岁以下儿童等维度。研究者常将其作为非洲劳动力市场研究的核心数据源，用于开展跨国的劳动参与率变动趋势分析、性别差异在就业机会获取中的效应评估，以及家庭结构对劳动力供给影响机制的量化探讨。通过这些精细化的分类变量，学者能够深入理解非洲大陆特定人群在劳动利用不足问题上的结构性特征，从而为后续的计量模型构建与政策归因提供扎实的数据基础。

解决学术问题

在学术研究层面，该数据集有效填补了非洲地区高分辨率、长时序劳动力利用不足指标的系统性缺失。传统全球劳动力数据库常因非洲国家统计能力薄弱而导致数据稀疏或口径不一，该数据集通过ILO统一采集与标准化处理，解决了跨时期、跨国别的可比性难题。研究者能够借此精准度量经济增长与就业创造之间的脱钩程度，评估非正规就业向正规化转型的实际进展，以及识别不同性别与家庭类型在劳动力市场中面临的多重脆弱性。这些发现为发展经济学中关于劳动力市场分割、人力资本利用效率及社会包容性增长的理论争论提供了可验证的经验证据，推动了非洲视角下劳动经济学研究的深化。

实际应用

该数据集的实际应用场景广泛，最直接的价值体现在国际发展组织、非洲各国劳动部门以及研究机构对劳动力政策的监测与评估过程中。基于该数据集，政策制定者可构建预警系统，实时追踪特定国家或地区壮年劳动力失业与潜在劳动力的动态比率，及时识别就业形势恶化的苗头。同时，该数据颗粒度使政策分析者能够针对不同性别、家庭类型的弱势群体设计靶向干预策略，例如针对有年幼子女的女性群体推出灵活的职业技能培训计划或托育配套措施。此外，多家非政府组织也将其用于撰写区域发展报告，量化评估可持续发展目标中体面工作指标（SDG 8）在非洲的实现进程。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲40国2004至2024年间劳动年龄人口失业与潜在劳动力综合率（LU3）的分性别、家庭类型及儿童抚养状况测度。在劳动力市场研究领域，前沿方向正从宏观失业率转向多维劳动利用不足指标，尤其关注非洲非正规经济与性别差异间的动态关联。该数据为分析新冠疫情后非洲劳动力恢复、家庭结构对女性劳动参与的影响、以及儿童照料责任与就业排斥的交互作用提供了高频时序实证基础。结合ILO近期发布的《全球就业与社会展望》，该数据集可赋能基于机器学习的失业预测、政策干预效果评估及区域劳动力市场不平等建模，助力实现SDG目标8中的体面工作议程。