electricsheepafrica/africa-ilo-eip-xplf-sex-age-edu-nb-potential-labour-force-by-sex-age-and-education-th

该数据集包含来自ILOSTAT（国际劳工组织统计数据库）的非洲地区数据，主题为其他劳动力未充分利用指标，具体指标为按性别、年龄和教育程度划分的潜在劳动力（以千计）。数据覆盖42个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，共包含22,496个观测值。数据集通过ILOSTAT REST API获取，并经过过滤和处理，以提供标准化的表格格式。数据维度包括国家代码、年份、性别（总人口、男性、女性）、年龄组和教育程度分类，适用于机器学习任务，如表格分类、回归和时间序列预测。数据来源于国际劳工组织（ILO），由Electric Sheep Africa重新打包发布，遵循CC-BY-4.0许可证。This dataset contains data from ILOSTAT (ILOs central statistics database) for Africa, focusing on Other measures of labour underutilization, specifically the indicator Potential labour force by sex, age and education (thousands). It covers 42 African countries from 1994 to 2025, with 22,496 observations. The data is sourced from the ILOSTAT REST API, filtered and processed to provide a standardized tabular format. Dimensions include country codes, years, sex (total, male, female), age groups, and education classifications, making it suitable for machine learning tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. The data is originally from the International Labour Organization (ILO) and repackaged by Electric Sheep Africa, released under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建依托于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API接口获取原始指标数据。数据以非洲国家为地理范围，筛选出涵盖42个非洲国家的ILO ISO3国家代码，并围绕“潜在劳动力人口（按性别、年龄与教育程度细分，单位：千）”这一核心指标进行提取。在数据整合过程中，Electric Sheep Africa团队将原始API数据重新封装，采用Parquet格式以提升存储与读取效率，并统一了数据模式与列名，确保所有字段具有清晰的语义定义。数据集共包含22,496条观测记录，时间跨度从1994年至2025年，每条记录均附有来源标识、观测状态及分类注释，保证了数据的可追溯性与标准化。

特点

该数据集最显著的特点在于其多维度的细粒度拆分能力，提供了性别（男性、女性、总计）、年龄（青年、成人等）及教育程度（汇总级别）三个关键分类维度，使用户能够从不同视角深入剖析非洲潜在劳动力人口的结构特征。数据覆盖范围广泛，包含42个非洲国家，且时间序列长达32年，为跨时期、跨国家的劳动利用不足分析提供了坚实的基础。此外，每条观测记录均附有观测状态标记（如临时、不可靠）及断点注释，使用户能够审慎评估数据质量。所有数据均遵循CC-BY-4.0许可协议发布，兼具开放性与学术引用便利性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的一行代码轻松加载该数据集，即`load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-eip-xplf-sex-age-edu-nb-potential-labour-force-by-sex-age-and-education-th")`，并快速转换为Pandas DataFrame进行后续分析。数据集支持按国家筛选、按时间序列绘图、以及构建国家×年份的透视矩阵等多种操作，例如可过滤出指定国家的子集，或对特定指标进行时间趋势可视化。对于需要进行多维度交叉分析的研究任务，用户可灵活利用性别、年龄和教育程度分类列进行分组聚合或统计建模。数据集的结构化模式简化了数据清洗与预处理流程，尤其适用于劳动力经济学、区域发展研究及政策评估等领域的定量分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并经Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布，专注于非洲地区按性别、年龄和教育程度分类的潜在劳动力人口（单位：千）。基于1994年至2025年间42个非洲国家的22,496条观测记录，该数据集旨在弥补非洲大陆在劳动力利用不足指标方面的高质量、细粒度数据的长期匮乏。ILO作为全球劳动统计的权威来源，利用劳动力调查等原始数据并依据国际劳工统计学家会议定义进行标准化处理，为研究非洲劳动力市场的结构性特征、性别差异及教育回报提供了坚实的基础。该数据集的发布对发展经济学、劳动经济学及国际比较研究具有显著推动作用，尤其为评估非洲地区可持续发展目标中的体面工作进展提供了关键数据支撑。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于，非洲国家普遍存在劳动力利用不足问题，但缺乏按性别、年龄和教育程度精细分类的可靠时间序列数据，阻碍了精准政策的制定。构建过程中面临多重难点：首先，非洲各国劳动力调查的采集频率、问卷设计和定义标准不一，需要ILO根据ICLS定义进行复杂的跨国家、跨年代的数据协调与标准化。其次，数据源标注了观测值的可靠性状态（如不可靠或临时性）及系列中断等说明，反映了原始数据质量的参差不齐。此外，部分教育程度分类为非标准类别，要求在匹配国际教育标准时进行审慎处理。最后，多源数据中为每一年份和国家挑选“最佳来源”的过程，也涉及专业判断与反复验证的挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中42个非洲国家1994年至2025年间潜在劳动力人口按性别、年龄与教育水平细分的观测值，共计22496条记录。其最经典的使用场景在于构建劳动经济学领域的面板数据模型，研究人员可借助时间序列与截面双重维度，剖析非洲大陆潜在劳动力规模的演变轨迹与分布结构。该数据集特别适合于分析教育水平与劳动力参与意愿之间的关联，以及性别差异在不同年龄组中的动态特征，为理解非洲国家劳动力市场的结构性特征提供坚实的数据基础。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列聚焦非洲劳动力市场动态的前沿研究。众多学者基于其面板结构，构建了预测潜在劳动力波动的机器学习模型，例如使用梯度提升机探究教育扩张对就业意愿的滞后影响。部分研究进一步融合卫星夜间灯光数据与多源调查数据，推估统计体系薄弱国家的真实劳动参与率。另有经典工作利用该数据验证了‘无业亦无学’群体在非洲城市群的集聚特征，从而催生了关于青年失业与贫困陷阱之间关联性的深入讨论，推动了劳动经济学与区域科学的交叉发展。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区潜在劳动力在性别、年龄与教育维度上的结构性分布，为理解区域内劳动力市场未充分就业的动态演化提供了关键支撑。当前前沿研究方向正逐步转向利用时序分析与分类回归模型，挖掘1994至2025年间42个非洲国家在劳动力利用不足指标上的时空异质性，尤其关注教育水平对女性劳动力参与潜力的调节效应。结合ILOSTAT权威统计数据与机器学习可解释性技术，研究者得以量化青年过剩供给与技能错配之间的复杂耦合关系，从而为SDG体面劳动目标的区域化监测与精准政策干预奠定数据基础。