electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tees-sex-ins-dsb-nb-employees-by-sex-public-private-sector-and-disabil

该数据集包含3011个观测值，覆盖39个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，聚焦于指标EES_TEES_SEX_INS_DSB_NB，该指标按性别、公共/私营部门和残疾状况划分员工数量（以千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家，涵盖员工主题，包括国家代码、指标、性别、分类变量、年份、观测值等结构化信息。This dataset contains 3,011 observations of employee data across 39 African countries from 1998 to 2025, focusing on the indicator EES_TEES_SEX_INS_DSB_NB, which measures employees by sex, public/private sector, and disability status in thousands. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered for African countries, covering employee topics with structured information including country codes, indicators, sex, classification variables, years, and observed values.

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中央统计数据库（ILOSTAT），由Electric Sheep Africa团队进行标准化元数据编目与工程化封装。构建过程以非洲区域39个国家的就业统计原始记录为基础，涵盖1998年至2025年间的观测数据，共计3011条。数据经过结构化整理，保留性别、公共/私营部门及残疾状况等分类维度，并以Parquet格式存储，附带完整的来源溯源与许可信息，形成可直接用于分析的数据资源。

特点

数据集聚焦非洲劳动力市场中的雇员分布，具有鲜明的区域覆盖特征与多维分类结构。其时间跨度逾二十七年，空间上覆盖39个非洲国家，观测粒度精细至性别、部门属性与残疾状态的交叉维度。数据以表格与文本双模态呈现，规模介于一千至一万条之间，采用CC BY 4.0开放许可，便于学术研究与政策分析中的复用与引用。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取数据集对象后遍历其划分并检视特征结构。对于表格型数据，可转换为Pandas数据框以进行统计分析与建模。使用时应优先查阅仓库文件与数据查看器，明确变量定义与单位，审慎处理缺失值，并在涉及地理推断时显式记录国家字段的假设，以确保分析的可复现性与解释的严谨性。

背景与挑战

背景概述

非洲劳动力市场长期面临性别不平等与残疾群体就业排斥的结构性困境，而传统统计数据的稀缺与碎片化严重制约了相关实证研究与政策评估。在此背景下，Electric Sheep Africa于2026年基于国际劳工组织ILOSTAT数据库，构建了覆盖39个非洲国家、1998至2025年间3011条观测的雇员数据集，系统记录了按性别、公共/私营部门及残疾状况分类的雇员数量。该数据集以标准化元数据与可复现工作流为核心设计理念，为非洲就业结构变迁、残疾包容性政策及公私部门性别差异等议题提供了跨国可比的基础数据支撑，对推动非洲劳动经济学实证研究具有重要基础性价值。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于，非洲残疾人口就业统计长期处于数据盲区，性别与部门维度的交叉分类更使样本稀疏性加剧，传统劳动力调查难以提供连续、可比的跨国观测。构建过程中，源数据来自多国异构统计体系，指标定义、残疾认定标准与部门分类口径存在显著差异，且部分国家年份缺失严重，给数据整合与一致性校准带来挑战。元数据中上游发布者与国别字段的缺失，进一步增加了溯源难度。如何在保持原始统计效度的前提下实现跨年度、跨国别的可比性，并为残疾与性别交叉分析提供足够的统计效力，构成该数据集持续面临的核心方法论挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与残疾就业研究的交汇地带，该数据集以国别面板的形态承载了非洲39国1998至2025年间按性别、公私部门及残疾状况分列的雇员人数（千人）观测，合计3011条记录。其最经典的运用场景在于构建跨国比较的就业结构剖面，研究者可藉此考察非洲各国在公共部门与私营部门之间劳动力配置的性别差异，以及残疾群体在正规就业体系中的嵌入程度。依托ILOSTAT的权威统计口径，该数据为刻画非洲劳动力市场分层提供了标准化的制表基础，常被用于探索性数据分析与指标时序演变的初步呈现。

解决学术问题

非洲残疾就业统计长期受制于数据碎片化与口径不一致，学术研究难以在跨国层面获得可比的雇员分布证据。该数据集通过统一整理ILOSTAT来源的性别、部门归属与残疾状态交叉分类，回应了残疾群体劳动力市场参与度难以量化、公私部门就业性别隔离缺乏系统测度等常见学术难题。其意义在于将分散的国别统计转化为可复现的表格化资源，为检验结构性排斥假说、评估包容性就业政策之区域差异提供了经验材料，亦为后续计量建模奠定了数据基础。

衍生相关工作

作为Electric Sheep Africa元数据清单中非洲劳动统计系列的组成部分，该数据集催生了若干围绕ILOSTAT非洲子集的分析性工作。研究者将其与非洲其他就业、性别及部门经济数据集进行国别与年份维度的联接，构建多指标劳动市场面板；亦有工作以此为基础编制残疾就业包容指数，或开展跨国残疾就业差距的回归分析。这些衍生实践拓展了非洲公开劳动统计的可复用边界，并推动了以元数据标准化为支撑的可复现研究范式在区域经济金融领域的传播。