electricsheepafrica/africa-ilo-lai-vist-noc-nb-number-of-labour-inspection-visits-to-workplaces-d

该数据集包含非洲15个国家从1996年至2024年的劳动监察数据，共有85个观测值，覆盖1个核心指标：LAI_VIST_NOC_NB（年度工作场所劳动监察访问次数）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API获取，并经过Electric Sheep Africa重新打包，以CC-BY-4.0许可发布。数据集为表格格式，包含国家代码、年份、观测值、数据来源等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，专注于非洲地区的劳动就业统计。This dataset contains 85 observations of labour inspection data across 15 African countries from 1996 to 2024, covering 1 distinct indicator: LAI_VIST_NOC_NB (Number of labour inspection visits to workplaces during the year). The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations central statistics database, retrieved via its REST API, and repackaged by Electric Sheep Africa under a CC-BY-4.0 license. It is provided in tabular format with columns such as country code, year, observed value, and data source, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, focusing on labour statistics in Africa.

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）的ILOSTAT中央统计数据库，经由Electric Sheep Africa团队重新封装后发布于HuggingFace平台。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取，筛选出非洲国家（基于ISO 3166-1 alpha-3代码）的劳动监察年度访问次数指标（LAI_VIST_NOC_NB）。ILOSTAT依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一化处理，并在数据集中以`source.label`字段标注数据来源，确保可追溯性。最终数据集包含85条观测记录，覆盖15个非洲国家，时间跨度为1996年至2024年。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据：`load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-lai-vist-noc-nb-number-of-labour-inspection-visits-to-workplaces-d')`，返回的`train`拆分层可直接转换为Pandas DataFrame。支持按国家代码过滤（如`df[df['ref_area'] == 'KEN']`）及按指标分组进行时间序列分析（如`df.sort_values('time').plot(x='time', y='obs_value')`）。亦可使用pivot_table构建国家×年份的矩阵面板数据。需注意数据为年度频率，当同一国家同年份存在多源数据时采用ILO选定的最佳来源。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2024年整理发布，经Electric Sheep Africa重封装后呈现，聚焦非洲15个国家在1996至2024年间年度劳动监察访问工作场所的次数。作为ILOSTAT核心统计数据库的子集，该数据集旨在为非洲劳工权益保护、职业安全监管效能及体面劳动评估提供量化依据。其核心研究问题在于揭示非洲各国劳动监察覆盖的时空差异与趋势，为政策制定者与研究者提供纵向比较基础。凭借ILO的数据权威性与标准化方法论，该数据集在劳动经济学、发展社会学及公共管理领域具有重要参考价值，尤其为联合国可持续发展目标（SDG 8.8）中劳工权益保障的监测提供了稀缺的非洲本土证据。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要源于非洲劳动监察数据的稀疏性与不连续性。领域问题层面，非洲许多国家缺乏系统化的劳动监察记录，或统计口径随国际标准调整而变动，导致跨时空比较困难；同时，数据集仅覆盖15个国家且观测值仅85条，样本量不足以支撑稳健的因果推断或机器学习模型的泛化应用。构建过程中，数据整合需应对ILOSTAT多源异构数据的融合难题，例如各国来源类型（如行政记录与调查数据）不一，部分年份存在“最佳来源”选择偏差；此外，数据质量标注（如观测状态、经济覆盖范围）的缺失与不透明，进一步限制了其在高阶统计分析与时间序列预测中的可靠性与可解释性。

常用场景

经典使用场景

该数据集记录了1996年至2024年间非洲15个国家年度劳动监察访问工作场所的次数，是劳动经济学与公共治理领域一项珍贵的时间序列数据资源。研究者常利用其开展跨国产出的比较分析，通过观察不同经济体劳动监察强度的演变轨迹，评估监管体系的执行效率与覆盖广度。数据以年度频次呈现，便于纳入面板数据模型，结合国家层面的经济社会指标，深入剖析劳动监察活动与劳动力市场表现之间的动态关联。此外，该数据集简洁的字段结构使其成为时间序列预测与分类回归任务的理想基准，尤其适合用于探索稀疏数据场景下的统计建模方法，为非洲区域劳动治理研究提供了可复现的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效填补了非洲地区劳动监察量化研究的空白，解决了学术领域中长期存在的系统性数据缺失问题。学者可借此考察劳动监察频次对工作场所安全条件、劳工权益保障水平以及非正规经济转正等关键议题的潜在影响，从而验证劳动规制理论在发展中国家情境下的适用性。通过对监察活动时序特征的挖掘，研究能够辨识劳动监管的周期性与波动性，判别政策干预的实际效果，为优化劳动监察资源配置提供实证支撑。这一数据资源的引入，推动了劳动经济学与公共政策交叉领域的实证探索，深化了学界对非洲国家劳动治理机制及其社会影响的理解。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为国际劳工组织、各国劳动部门以及发展援助机构提供了量化评估监管执行效力的重要工具。政策制定者可基于历史监察频次数据，识别监察盲区与资源薄弱环节，从而设计更具靶向性的干预策略，提升工作场所合规检查的覆盖面与效率。数据所揭示的国家间差异亦可服务于区域合作项目，助力跨国劳动标准协调与经验交流。对于非政府组织而言，该数据能够支撑劳工权益倡导活动中的证据陈述，以客观数字反映监察体系的运行状态，推动政策对话与社会监督。此外，数据格式的标准化与易获取性，降低了劳动统计的准入门槛，赋能更广泛的发展研究与应用落地。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区年度劳动监察访问次数的时空动态分析，整合了ILOSTAT官方发布的1996至2024年间15个非洲国家的面板数据。前沿研究方向涵盖劳动监察效能的跨国比较、监察频率与经济体量及非正规就业规模的关联建模，以及基于时间序列的监察资源分配预测。在全球推动体面劳动与可持续发展目标（SDG 8）的背景下，该数据为评估非洲劳工权益保护进程、揭示监察体系的地缘差异提供了关键实证基础，尤其对后疫情时代劳动执法策略的适应性调整具有显著参考价值。