electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-geo-mts-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-rural-urban

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的劳动力统计数据，专门针对非洲地区。它涵盖了45个非洲国家从1994年至2025年的19,191个观测值，核心指标为按性别、农村/城市地区和婚姻状况划分的劳动力参与率（%）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过过滤以仅包含非洲国家。数据集提供了详细的列结构，包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、分类变量（如地区类型和婚姻状况）、观测年份、观测值、观测状态和相关注释。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，如使用ILO选择的最佳来源处理多源数据。该数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，旨在为研究人员和开发者提供机器学习就绪的非洲劳动力数据。This dataset contains labour force statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on Africa. It includes 19,191 observations across 45 African countries from 1994 to 2025, with the core indicator being Labour force participation rate by sex, rural / urban area and marital status (%). Data is pulled directly from the ILOSTAT REST API and filtered to African country codes. The dataset provides a detailed schema with columns such as country code, country name, data source, indicator code, sex disaggregation, classification variables (e.g., area type and marital status), observation year, observed value, observation status, and related notes. Data is published at annual frequency and includes caveats on data quality, such as the use of ILO-selected best source for multiple sources. It is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, aiming to offer machine learning-ready labour data for Africa.

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ILOSTAT中央统计数据库，经Electric Sheep Africa进行标准化元数据封装与格式转换，以Parquet格式发布。涵盖1994至2025年间45个非洲国家的19,191条观测记录，围绕劳动力参与率这一核心指标，按性别、城乡地域及婚姻状况进行多维细分，完整保留原始统计口径与缺失值标记，并附加数据来源、许可协议及加载指南等溯源信息。

特点

数据集以非洲劳动力市场为聚焦对象，兼具时间跨度长与地理覆盖广的双重优势，融合表格与文本两种模态。其核心特征在于从性别、城乡和婚姻状况三重维度刻画劳动力参与率的异质性，为理解非洲大陆劳动供给的结构性差异提供细粒度证据。数据以标准化拆分形式组织，元数据完备，便于跨数据集联结与复现性研究。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库加载数据，通过load_dataset函数获取数据集对象，并可转换为Pandas数据框以便后续分析。使用时应先核查变量定义、单位及缺失值分布，利用显式国家与年份字段构建面板数据或进行分组剖析，同时结合原始ILOSTAT文档确认指标口径，以确保建模与推断的稳健性。

背景与挑战

背景概述

在全球化背景下，劳动力市场性别差异与城乡分割始终是发展经济学与劳动经济学的核心议题。国际劳工组织（ILO）长期致力于构建跨国可比劳动力统计体系，ILOSTAT即其核心数据库。Electric Sheep Africa于2026年将ILOSTAT中非洲区域劳动力参与率数据整理为标准化数据集，涵盖45个非洲国家、1994至2025年共19191条观测，按性别、城乡及婚姻状况细分。该数据集为探究非洲劳动力市场结构变迁、性别不平等及城乡差异提供了高粒度面板数据基础，对循证政策制定与学术研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于：非洲各国劳动力统计口径、调查频率与数据采集能力差异显著，导致跨国可比性受限，且部分年份与指标存在系统性缺失。城乡与婚姻状况的界定在不同文化语境下亦存在异质性，易引发测量偏差。构建过程中，元数据标准化需调和ILOSTAT原始编码与Electric Sheep Africa目录体系，并确保缺失值处理与变量单位说明的透明性。此外，如何在不掩盖数据质量问题的前提下，提供统一分析框架，是复用该数据集进行建模与推断时必须审慎应对的难题。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与区域发展研究的交汇处，该数据集以性别、城乡地域及婚姻状况三重维度为分析棱镜，刻画了非洲45国自1994年至2025年间劳动力参与率的动态图景。其最经典的运用场景在于跨国别、跨时期的比较研究，研究者可借此辨识非洲不同社会群体在劳动市场中的参与梯度，例如已婚女性与未婚女性在城乡之间的劳动参与差异，或男性与女性在婚姻状态转换下的参与率变动轨迹。此类面板结构亦支持时间序列分析与横截面比较相结合的研究设计。

解决学术问题

该数据集直面劳动经济学中长期存在的测量与比较难题：非洲地区劳动统计数据碎片化、性别与地域维度交叉后样本稀疏、婚姻状况对劳动参与的影响缺乏系统性的跨国别证据。通过整合ILOSTAT的标准化指标，它为检验劳动供给理论中的性别分工假说、城乡二元结构假说以及婚姻状态对劳动参与的选择效应提供了可复现的数据基础，显著提升了非洲劳动市场研究的实证可信度与跨区域可比性。

衍生相关工作

该数据集作为Electric Sheep Africa目录的组成部分，催生了一系列围绕非洲劳动统计标准化与机器可读化的衍生工作。相关研究将其与非洲其他社会经济数据集进行联结，构建多维度发展指标面板；亦有工作聚焦于元数据治理与数据溯源框架的完善，推动非洲公共数据生态的透明化。此外，基于该数据集的劳动参与率预测模型与性别差距分解分析，亦在区域比较研究中逐步累积。