electricsheepafrica/africa-ilo-how-uemp-sex-nb-mean-weekly-hours-usually-worked-per-employed-pers

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的非洲国家就业人员平均每周通常工作小时数数据，按性别划分。数据集涵盖41个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，共510个观测值，聚焦于一个核心指标：HOW_UEMP_SEX_NB（按性别划分的就业人员平均每周通常工作小时数）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为非洲国家代码，经过ILO的统计标准化处理。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、观测年份、观测值、数据状态标志等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。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。This dataset contains mean weekly hours usually worked per employed person by sex data for Africa from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database. It includes 510 observations across 41 African countries, spanning from 1991 to 2025, covering one distinct indicator: HOW_UEMP_SEX_NB (Mean weekly hours usually worked per employed person by sex). Data is sourced directly from the ILOSTAT REST API and filtered to Africa ISO3 country codes, with harmonization based on ICLS definitions. The dataset features columns such as country code, country name, source, indicator code, sex disaggregation (total, male, female), observation year, observed value, and status flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. Data is annual frequency, with caveats including the use of ILO-selected best source for multiple sources per country-year.

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中央统计数据库，通过调用其REST API直接获取指标编码为HOW_UEMP_SEX_NB的数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地域过滤。原始数据经ILO统计部门依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行协调处理，整合自各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多源微观数据，最终形成涵盖41个非洲国家、1991年至2025年间共计510条观测记录的标准化表格数据，每条记录均附带来源标签以确保可追溯性。

特点

数据集聚焦于非洲地区按性别分列的就业人员平均每周通常工作小时数，包含唯一的指标HOW_UEMP_SEX_NB。其独特之处在于提供按性别（总计、男性、女性）三个维度进行的分组数据，支持细致的劳动时间对比分析。数据以年频率采集，覆盖广泛的非洲国家并跨越三十余年时间跨度，且优先采用ILO选定的“最佳来源”以确保同一国家与年份内数据的一致性。所有观测值均附有状态标识符（如暂定或序列中断）及详细的注释信息，为数据质量评估提供了透明依据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数直接加载该数据集，并调用to_pandas方法将其转换为DataFrame格式以便操作。典型应用包括按国家筛选子集（如过滤ref_area为KEN的数据）、针对特定指标进行时间序列可视化（按time排序并绘制obs_value折线图），或通过pivot_table构建以时间为行、国家为列的透视矩阵，从而高效探索非洲各国劳动时间的历史演变趋势与性别差异。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）于2025年整理发布，经Electric Sheep Africa在HuggingFace平台重新打包，聚焦非洲大陆41个国家1991年至2025年间按性别划分的就业人员平均每周通常工作小时数，共包含510条观测记录。工作时间的性别差异是劳动经济学的核心议题，直接影响薪资平等、职业健康及家庭福利政策的制定。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集依托各国劳动力调查和行政记录，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）标准进行数据协调，为非洲区域劳动力市场的时间利用研究提供了标准化、可比较的基准数据。其发布填补了非洲大陆在长时间序列工作时间测度上的数据空白，对推动联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括：首先，在领域问题层面，非洲各国劳动力调查的覆盖范围、采样周期和统计口径存在显著差异，部分国家（如乍得、南苏丹等）因调查频次稀疏或数据缺失，导致时间序列不连续，难以支撑跨国面板分析或长期趋势建模。其次，在构建过程中，ILO需从多种混杂来源（如家庭调查、企业登记数据）中筛选“最佳来源”并统一分类体系，但数据状态标记（如“系列中断”“临时数据”）揭示出历史数据可比性受损的问题。此外，按性别分层的细分维度仅有三类（总、男、女），缺乏年龄、教育程度或行业交叉分类，限制了更精细的性别劳动力分化研究。数据频率限于年度，无法捕捉季节性波动，且观测值单元含义（如主要工作与总工作时间）在部分指标注释中存在模糊表述，增加了计量误差风险。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心用途在于对非洲地区不同性别就业人口的周平均工时进行纵向追踪与横向比较。研究者可借助其覆盖1991年至2025年间41个非洲国家的面板数据，剖析工时模式的长期演变趋势，并识别性别间劳动参与强度的差异。典型应用包括构建固定效应或随机效应模型，探究经济发展阶段、产业政策或劳动力市场规制对工时结构的影响，亦可作为时间序列预测的基础输入，为区域劳动经济学研究提供量化锚点。

解决学术问题

数据集直面非洲劳动统计领域数据碎片化与可比性不足的学术困境，通过整合ILOSTAT官方标准化指标，填补了撒哈拉以南等地区长时序工时数据的空白。它使得学者得以系统检验“工作时间性别差距”在低收入经济体中的存在形态与形成机制，例如评估女性就业者的隐性时间贫困问题，或验证经济发展与工时收敛之间的非单调关系。这一数据基础为跨国家比较和跨国面板回归提供了难得的统计支撑，推动了发展经济学与劳动经济学的交叉实证研究。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列围绕非洲劳动市场异质性的衍生研究，例如基于该面板数据构建的贝叶斯层级模型被用于预测各国工时与失业率的联动关系，或结合卫星夜间灯光数据探讨非正规就业的工时特征。此外，有学者将其与ILO其他指标库（如工资分布、行业就业占比）联立，开发出衡量劳动力市场制度质量的综合指数。在开放科学领域，Electric Sheep Africa的标准化打包范式也为其他区域性劳动数据的HuggingFace发布树立了可重复的技术参考。