electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-cbr-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含了关于非洲34个国家从1991年至2025年的青年未就业、未受教育或未培训（NEET）情况的统计数据，具体按性别和出生地进行细分。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，涵盖了1个独立指标（EIP_NEET_SEX_CBR_NB），总计1,050个观测值。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、年份、观测值、数据来源、性别分类等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据经过ILOSTAT的标准化处理，并附有数据质量说明和使用示例。This dataset contains statistical data on youth not in employment, education or training (NEET) across 34 African countries from 1991 to 2025, disaggregated by sex and place of birth. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), covering one distinct indicator (EIP_NEET_SEX_CBR_NB) with a total of 1,050 observations. It is presented in tabular format, including fields such as country codes, years, observed values, data sources, and sex classifications, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data has been harmonized by ILOSTAT and comes with data quality notes and usage examples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

非洲青年失学失业状态（NEET）数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT核心统计数据库，通过REST API获取标识符为“EIP_NEET_SEX_CBR_NB”的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILOSTAT数据库本身基于各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多源微观数据，经由国际劳工统计学家会议定义进行统一化处理。该数据集由Electric Sheep Africa团队整合、标准化为Parquet格式，并在HuggingFace平台开源发布，以1,050条观测记录覆盖34个非洲国家，时间跨度自1991年至2025年，确保数据来源权威且结构一致。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载该数据集，仅需一行代码`load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-cbr-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet")`即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型操作包括按国家过滤以研究单一国家时序趋势，或对特定指标按年份排序绘制折线图。研究者亦可利用数据透视表功能，将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，从而开展跨国家面板回归或时间序列预测建模，充分满足非洲青年劳动参与研究中的定量分析需求。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，经Electric Sheep Africa重新封装后托管于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于非洲青年群体中未处于就业、教育或培训状态（NEET）的人口数量，并按性别与出生地进行精细化解构。数据集覆盖1991至2025年间34个非洲国家的1050条观测记录，为劳动经济学、人口迁移与青年发展研究提供了珍贵的时间序列数据。作为ILOSTAT数据库的专项子集，它继承了国际劳工统计学家会议（ICLS）的标准化定义，确保了数据来源的权威性与跨国的可比性，对理解非洲青年劳动力市场的结构性困境、评估可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的进展具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于：非洲大陆普遍面临青年就业数据严重匮乏、调查频率低且口径不统一的难题，而NEET指标能够有效捕捉传统失业率无法反映的“隐性闲置”群体，为政策制定者识别教育体系与劳动力市场的脱节节点提供量化依据。在构建过程中，主要挑战包括：1) 从不同国家来源（如劳动力调查、行政记录）获取的原始数据质量参差不齐，部分观测值带有“不可靠”标记；2) 因方法论修订导致的时间序列断裂需要标注与处理；3) 按性别与出生地交叉分类后的数据稀疏性问题，部分国家细分维度的可获取观测值极为有限；4) 从ILOSTAT API自动拉取并过滤至非洲国家代码时，需确保数据覆盖的完整性与国家编码的标准化一致性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲地区15至24岁青年既不就业也不接受教育或培训（NEET）的状况，按性别和出生地进行了精细分层，汇聚了1991至2025年间34个非洲国家的1050条观测记录。在经典使用中，研究者可借助该数据集构建时间序列模型，揭示不同性别和出生地背景下青年NEET率的历史演变轨迹与周期性波动；亦可通过横截面分析，比较各国在特定年份的NEET分布差异，从而识别出结构性特征与区域模式。数据集的结构化属性（如国家、年份、性别、出生地和观测值）使其天然适配于表格分类、回归分析及时间序列预测三大任务，尤其适合作为劳动力市场与青年发展研究的核心数据基础。

解决学术问题

该数据集直面青年群体在劳动力市场与教育体系中陷入边缘化的学术关切，系统回应了关于非洲青年NEET现象成因与演变趋势的实证研究需求。通过提供长时间跨度、多国家覆盖和性别与出生地交叉分类的标准化数据，它使研究者得以量化分析全球化、城镇化、冲突及政策干预等宏观因素对青年就业与教育参与的影响。数据集帮助解决了因数据缺失或口径不一导致的跨国比较障碍，为验证人力资本理论、劳动力市场分割理论以及代际流动假说提供了坚实的经验证据，对理解非洲青年发展困境及其社会经济影响具有至关重要的学术价值。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、非洲各国政府及非政府机构制定青年就业与教育干预政策提供了不可或缺的决策依据。分析者可以利用该数据集识别NEET率较高的重点国家和人群（例如特定性别的外来或本地出生青年），进而设计精准的技能培训计划、创业支持项目或教育补偿方案。此外，该数据集也可嵌入动态监测系统，用于跟踪可持续发展目标（SDG）中关于青年体面工作的进展，评估既有政策成效，并预测未来劳动力供需缺口。最终，它有助于将有限资源更高效地配置于最需要援助的目标群体，推动非洲大陆包容性经济增长与社会稳定。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲34国1991至2025年间青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的性别与出生地分布，为理解非洲大陆青年劳动力市场脆弱性提供了关键量化基础。当前前沿研究方向包括：结合ILOSTAT统一方法论，利用时间序列分析模型揭示NEET率与移民存量、区域冲突及经济转型的长期耦合关系；通过性别与出生地交叉分组，探测脆弱群体在结构性失业中的异质性特征；依托34国近千条观测数据，为联合国2030年可持续发展目标中的体面工作指标（SDG 8）提供精准的区域监测基准，尤其填补了撒哈拉以南非洲在青年就业质量追踪上的数据空白，推动政策干预从宏观叙事转向微观可干预维度。