electricsheepafrica/africa-ilo-eip-xplf-sex-nb-potential-labour-force-by-sex-thousands

该数据集包含非洲43个国家从1994年至2025年的其他劳动力未充分利用指标数据，具体为按性别划分的潜在劳动力（千计）指标（EIP_XPLF_SEX_NB），共600个观测值。数据源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取并过滤为非洲国家。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、年份、性别（总计、男性、女性）和观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。This dataset contains 600 observations of Other measures of labour underutilization data for 43 Africa countries from 1994 to 2025, specifically the indicator for potential labour force by sex (thousands) (EIP_XPLF_SEX_NB). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via its REST API and filtered to Africa countries. It is presented in tabular format with columns such as country code, year, sex (total, male, female), and observed values, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

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核心统计数据库，聚焦于非洲地区按性别划分的潜在劳动力人口（单位：千）。数据通过ILOSTAT REST API直接从官方接口抽取，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，数据来源在`source.label`字段中加以标记，确保了溯源清晰。整个数据集包含43个非洲国家在1994年至2025年间的600条观测记录，由Electric Sheep Africa团队重新封装为便于机器学习的格式。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷调用该数据集，仅需一行代码`load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-eip-xplf-sex-nb-potential-labour-force-by-sex-thousands")`即可加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型用法包括按国家筛选数据以开展特定区域研究，按时间排序绘制单个指标的时间序列曲线，或利用数据透视表将长格式数据重塑为国家×年份的矩阵，便于跨区域比较。该数据集在设计上充分考虑了与现有Python数据科学生态系统的兼容性，降低了使用门槛。

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数据库发布，并经Electric Sheep Africa重新打包后提供。ILOSTAT作为全球劳动统计领域的权威来源，汇聚了来自200多个经济体的劳动力调查数据，旨在系统监测劳动力市场的多维状况。本数据集聚焦非洲地区，涵盖43个国家1994年至2025年间共600条观测记录，核心指标为“按性别划分的潜在劳动力（千人）”。这一指标属于劳动力利用不足的替代性度量范畴，尤其关注那些虽未正式失业但因各种原因未参与劳动力市场的人群，为深入理解非洲劳动力市场的结构性特征提供了关键的实证基础。该数据集的问世显著推动了非洲劳动经济研究的量化进程，为政策制定者、国际组织及学术研究人员提供了可操作性强、跨时空可比的数据支持。

当前挑战

该数据集构建与运用过程中面临多重挑战。首先，在领域问题层面，劳动力利用不足的度量本身存在概念界定难题，尤其是“潜在劳动力”这一范畴，其定义依赖于国际劳工统计学家会议（ICLS）的标准化框架，但在不同非洲国家的实践调查中，对“未参与但愿意且可立即工作”人群的捕捉标准可能存在差异，影响了数据的一致性和跨国可比性。其次，在数据构建过程中，尽管ILOSTAT努力通过统一方法论整合各国调查的微观数据，但非洲地区各国劳动力调查的频率、样本规模、调查问卷设计及执行质量参差不齐，部分国家数据点稀少（如布基纳法索仅有15条记录），导致时间序列断裂或覆盖不完整。此外，数据标注了多个观测值的状态标志（如“序列中断”和“方法论修订”），揭示了不同年份或来源间因调查方案调整而引起的口径变化，增加了分析者在进行纵向趋势研究时的校正难度。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲地区潜在劳动力规模的性别维度量化分析，涵盖1994至2025年间43个非洲国家的600条观测记录。其最经典的使用场景在于支持时间序列预测与面板数据回归分析，研究者可基于‘sex’（性别）与‘time’（年份）字段，构建多国纵向比较模型，剖析潜在劳动力供给的长期演变规律与性别差异特征。借助ILOSTAT权威的劳动力调查数据源，该数据集为非洲劳动经济学领域的结构性分析提供了标准化的计量基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动力研究中长期存在的两条核心学术困境：其一，数据碎片化问题——许多非洲国家缺乏连续、可比的潜在劳动力统计，导致跨国比较常受限于数据空白；其二，性别视角的缺失——传统劳动力指标往往忽略非活跃但具备工作意愿的潜在群体。通过标准化整合ILO的‘其他劳动未充分利用指标’，该数据填补了非洲地区潜在劳动力性别分解时序数据的真空，为研究隐性失业、劳动力市场边缘化及性别不平等议题奠定了实证基石。

实际应用

在实际应用领域，该数据集可直接服务于国际组织、非洲各国统计部门及发展机构的政策监测与评估。例如，通过追踪‘潜在劳动力’的年度波动，政府可识别劳动力市场吸纳能力的脆弱节点，从而定向优化职业技能培训与就业援助项目。非政府组织亦可利用性别分类数据开展有针对性的女性经济赋权评估，精准衡量性别包容性政策的实施成效。此外，其标准化的Parquet格式与HuggingFace生态的兼容性，极大降低了数据接入门槛，赋能基层研究机构快速开展数据驱动的劳动政策模拟。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区潜在劳动力规模的分性别统计，为研究非洲劳动力市场中的性别差异、非充分就业形态以及代际劳动参与模式提供了关键数据支撑。当前，在可持续发展目标（SDG 8）与非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）加速落地的背景下，潜在劳动力这一指标日益成为评估非洲青年与女性劳动权益保障、非正规经济转型成效的前沿工具。结合国际劳工组织（ILO）的标准化统计方法与43国的面板结构，研究者可借此深入分析新冠疫情后非洲多国劳动力恢复的非均衡性，以及数字平台经济崛起对传统就业边界的重塑效应。该数据集的发布有效弥补了非洲大陆在劳动力利用不足问题上的系统性量化空白，对制定面向性别包容与绿色就业的区域政策具有显著的战略价值。