electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tees-sex-est-nb-employees-by-sex-and-establishment-size-thousands

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的非洲地区雇员统计数据，具体指标为按性别和企业规模划分的雇员（千）。数据集涵盖41个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年，共计5,364条观测记录。数据内容包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性）、企业规模分类、观测年份、观测值（单位为千）、观测状态及相关注释等字段。数据经过ILO根据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，并经过Electric Sheep Africa重新打包，以提供适合机器学习使用的格式。This dataset contains 5,364 observations of Employees data across 41 Africa countries, spanning 1991–2025, covering 1 distinct indicators.

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统计数据库（ILOSTAT）的原始汇编，经Electric Sheep Africa以标准化元数据框架重新封装而成。构建过程遵循开放数据工程范式，将1991年至2025年间41个非洲国家的雇员统计数据整合为Parquet格式，总计收录5364条观测记录。数据以“按性别与机构规模划分的雇员人数（千人）”为核心指标，依托元数据清单进行字段规范化与来源标注，保留原始发布机构的权利归属，并以CC BY 4.0许可协议向公众开放，确保数据可追溯、可复用。

特点

数据集以非洲劳动力市场为地理边界，聚焦雇员规模这一劳动经济学的关键维度，具备鲜明的区域性与专题性。其时间跨度逾三十年，覆盖41个国家，形成兼具纵向时序与横向国别比较的面板结构。数据以表格与文本双模态呈现，体量处于千至万条区间，属于中小规模精选数据集。元数据标注涵盖行业、主题标签、来源出处与许可信息，缺失值未经人为填补，保留了原始统计的真实状态，为研究者提供了透明且可审计的数据基底。

使用方法

使用者可借助Hugging Face datasets库以一行代码加载数据集，通过print查看数据结构与特征字段，并可选取任意分割转换为Pandas数据框以便进一步分析。在建模之前，建议先行审查架构与缺失值分布，依据显式国家、年份与指标字段进行地理、时间及子群维度的变量画像，亦可与其他Electric Sheep Africa数据集进行跨源联结。所有下游分析应引用原始来源与Hugging Face仓库，并在文档中明确单位与定义，以确保研究结论的可复现性。

背景与挑战

背景概述

在国际劳工统计领域，按性别与机构规模细分就业数据对于研判劳动力市场结构、性别平等进展及企业生态具有关键价值。该数据集由Electric Sheep Africa工程化整理，源自国际劳工组织核心统计数据库ILOSTAT，覆盖1991至2025年间41个非洲国家的5364条观测记录，聚焦雇员人数指标。Electric Sheep Africa致力于在Hugging Face平台发布面向机器学习应用的非洲公共数据集，通过标准化元数据提升数据可发现性。该数据集为非洲劳动经济学研究、性别就业差距分析及非正规部门政策制定提供了可复现的表格化证据基础，其非洲全域覆盖特征在同类资源中具有稀缺性。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于，非洲各国就业统计长期面临性别维度与机构规模维度交叉数据的系统性匮乏，制约了对女性就业集中度及小微企业吸纳能力异质性的量化刻画。构建过程中的核心挑战涉及跨国统计口径的基准差异调和、不同年份调查方法变迁带来的序列断裂、性别与机构规模交叉分类下的样本稀疏与缺失值处理，以及部分国家元数据缺失（如country与upstream_publisher字段未声明）对地理溯源精度的限制。此外，如何在保留原始缺失机制的前提下提供可复现的标准化表格形态，同时避免因标签推断政策含义，构成数据工程与实证分析之间的持续张力。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲发展研究的交汇处，该数据集以其对41个非洲国家1991至2025年间按性别和企业规模分列的雇员人数（以千计）的系统记录，构成了刻画非洲正规就业结构演变的经典数据基础。研究者通常将其用于分析不同规模企业中性别就业分布的差异，以及企业规模与女性劳动参与率之间的关联，为理解非洲劳动力市场的结构分层提供可复现的量化依据。

衍生相关工作

基于该数据集，Electric Sheep Africa构建了非洲公开数据目录的标准化元数据体系，衍生出跨指标联接分析与可复现笔记本工作流。研究者将其与ILOSTAT其他劳工指标整合，形成涵盖就业、工资与工时维度的复合面板，推动了非洲劳动统计数据的机器学习就绪化处理及跨国比较研究的规范化进程。

数据集最近研究

最新研究方向

围绕非洲劳动力市场结构变迁与性别维度就业分化的实证研究，正日益倚重国际劳工组织标准化统计数据库的深度开发。该数据集以机构规模为分层变量，系统记录了1991至2025年间41个非洲国家按性别划分的雇员人数，为探究小微企业吸纳女性就业的弹性、非正规经济中的性别隔离以及结构性转型对就业形态的塑造提供了长时序面板证据。在当前非洲大陆自由贸易区建设与人口红利议题交织的背景下，此类粒度化、可复现的表格数据推动了从描述性统计向因果推断与跨国比较研究的转向，亦为评估工业化政策、创业扶持措施及性别包容性增长战略的实效提供了关键基准，彰显了开放元数据基础设施在区域发展研究中的赋能价值。