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该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的国际移民存量数据，具体指标为按性别和国籍划分的劳动年龄外国公民（千人）。数据集覆盖16个非洲国家，时间跨度为2008年至2024年，共包含513个观测值。数据以表格形式呈现，包括国家代码、年份、观测值等列，并按性别（总计、男性、女性）和国籍进行细分。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为机器学习研究提供标准化、易于访问的非洲相关数据。This dataset contains International migrant stock data from the ILOs ILOSTAT database, specifically the indicator Working age foreign citizens by sex and country of citizenship (thousands). It covers 16 African countries from 2008 to 2024, with 513 observations. The data is presented in tabular format, including columns such as country code, year, observed value, and is disaggregated by sex (total, male, female) and country of citizenship. Repackaged by Electric Sheep Africa, it aims to provide a standardized, ML-ready data layer for Africa-related research.

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统计数据库，聚焦于非洲16个国家中适龄劳动外籍公民的性别与国籍分布数据。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接采集，并从全球数据中筛选出非洲ISO3国家代码的相关记录。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对原始调查微观数据进行标准化处理，同时保留来源信息以便追溯。数据集涵盖了2008年至2024年间共513条年度观测值，每条数据均包含国家、性别、国籍分类及对应数值，并通过Electric Sheep Africa的数据管道以Parquet格式重新封装，确保结构统一且易于机器学习调用。

使用方法

该数据集最便捷的使用方式是通过Hugging Face的datasets库直接加载，仅需一行代码即可将数据转换为Pandas DataFrame进行后续分析。研究者可按国家代码过滤数据，聚焦特定区域的外籍劳动力特征；也可针对单一指标按时间排序，绘制趋势图观察跨国演变。对于多维度视角，支持基于性别或国籍分类的透视表操作，将数据重塑为国家×年份矩阵，便于面板数据分析或机器学习建模。所有操作均可在Python环境中无缝完成，大幅降低了传统从统计机构下载并清洗数据的门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）劳工统计数据库ILOSTAT发布，由Electric Sheep Africa于2024年重新整理并托管于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于非洲大陆16个国家中，按性别和国籍划分的劳动年龄外国公民数量，旨在揭示非洲地区国际移民劳动力分布格局。数据集包含513条观测记录，时间跨度为2008年至2024年，覆盖了南部、东部和西部非洲的多样化经济体。作为ILOSTAT在非洲劳动力迁移领域的重要子集，该数据为跨国劳动力流动研究、移民政策评估及区域经济一体化分析提供了标准化、可复用的量化基础，对非洲发展经济学和人口地理学领域具有显著推动作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，非洲劳动力市场中外国公民的规模与结构长期缺乏系统量化，尤其是按性别与国籍的精细划分数据极为稀缺。构建过程中面临多重挑战：首先，各国劳动力调查方法不统一，ILOSTAT需基于国际劳工统计学家会议定义进行数据协调，耗时且复杂；其次，数据来源涵盖劳动力调查、家庭收支调查等，不同来源的覆盖年龄、定义差异导致整合困难；最后，部分国家数据缺失严重，如仅16国具备时间序列，且观测年份断续不均，影响了面板数据的完整性与可比性，对时间序列预测和分类回归任务构成显著制约。

常用场景

经典使用场景

该数据集广泛应用于非洲劳动力市场中跨国迁移人口的结构性分析。研究者常借助其提供的按性别与国籍细分的劳动年龄外国公民数量，构建面板数据以探究不同非洲国家间国际移民存量的时空演化规律。经典任务涵盖时间序列预测与回归建模，旨在揭示各国移民规模的历史轨迹与未来趋势。同时，分类任务可基于性别、国籍与年份等特征，识别影响移民分布的关键因素。数据集的年度频率与多国覆盖特性，使其成为移民经济学、人口地理学及劳动社会学领域不可或缺的实证基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲语境下国际移民存量缺乏系统性与标准化统计的学术困境。长期以来，学者在量化跨国劳动流动时面临数据碎片化与口径不一致的挑战。本数据通过整合ILOSTAT官方来源，提供了跨越16个非洲国家、长达十余年的可比面板，支撑了有关移民规模与劳动力市场供需结构之间关联性的因果推断。其性别细分维度更允许研究者深入探讨女性迁移者的独特参与模式，推动性别视角下的迁移理论发展，并赋能针对SDG体面工作目标的进展评估。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为非洲国家政府与国际组织制定劳动力迁移管理政策提供了量化依据。借助其标准化的指标，政策制定者可识别特定国籍群体的分布热点，评估不同国籍劳工对东道国劳动市场的贡献度与依赖度，进而优化签证配额与劳工权益保护措施。此外，数据集在公民身份类型（classif1）上的细分，有助于区分非公民中短期务工者与长期定居者的构成差异，为人道主义援助与社会融合项目设定优先级。跨国企业亦可利用该数据进行区域人力资本禀赋的尽职调查。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲各国劳动年龄外籍公民的性别与国籍分布，为国际移民与劳动力市场的交叉研究提供了关键数据支撑。当前前沿方向主要围绕非洲内部人口流动对本地就业结构的影响、移民性别差异与劳动参与率的关系，以及跨国移民数据在可持续发展目标（SDG）监测中的应用。结合ILOSTAT标准化的劳动力统计方法论，研究者可借助时间序列分析探索2008至2024年间非洲十六国的移民存量变化趋势，评估新冠疫情、区域经济一体化等事件对劳动力迁移的冲击。该数据集的开放许可与机器学习友好格式，正推动非洲劳动经济学从描述性统计向预测建模与政策模拟演进，为制定包容性就业政策提供实证基础。