electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3wap-sex-age-stu-rt-youth-employment-to-population-ratio-by-sex-age-an

该数据集包含非洲49个国家从1991年至2025年的青年就业人口比例数据，按性别、年龄和上学出勤状态分类。数据集共有11,590个观测值，涵盖一个核心指标：青年就业人口比例（EMP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过标准化处理，包括国家代码、年份、观测值、数据来源和质量标志等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains youth employment-to-population ratio data for 49 African countries from 1991 to 2025, disaggregated by sex, age, and school attendance status. It includes 11,590 observations covering one key indicator: Youth employment-to-population ratio (EMP_3WAP_SEX_AGE_STU_RT). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with standardized fields such as country codes, years, observed values, data sources, and quality flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT REST API直接抽取原始指标数据，聚焦于非洲大陆49个国家的青年就业人口比率。通过筛选ISO3国家代码限定地理范围，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对调查微观数据进行统一清洗与标准化处理。数据集涵盖了1991年至2025年间的11,590条观测记录，每条数据均附带来源标签以确保可追溯性。Electric Sheep Africa团队对原始数据进行了重新封装，构建了可直接用于机器学习的表格化结构。

特点

数据集以单一核心指标——按性别、年龄和就学状态划分的青年就业人口比率——为核心，提供了丰富的多维分类体系，包括性别、年龄分组及教育出勤状态等维度。数据来源多元，整合了劳动力调查、家庭收入调查等官方统计资料，并保留了观测状态标记（如临时性或不可靠数据）以提示质量。该数据集的显著优势在于其时间跨度长、覆盖国家广泛，且通过标准化的分类字段便于切片分析和跨年比较。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载数据集，使用load_dataset函数即可将数据转化为Pandas DataFrame格式进行操作。典型应用包括按国家代码筛选特定区域的时间序列数据，利用obs_value字段进行趋势分析。数据集支持灵活的数据重塑，例如通过pivot_table构建国家×年份的观测矩阵，便于进行面板数据分析或训练时序预测模型。所有数据均以Parquet格式存储，已做好机器学习流水线的集成准备。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年创建，经Electric Sheep Africa重新整理后发布于HuggingFace平台，核心聚焦于非洲49国1991至2025年间青少年就业人口比率按性别、年龄及就学状况的跨时序列观测值（共11,590条）。作为ILOSTAT数据库在区域尺度上的精细子集，该数据集旨在揭示非洲劳动力市场中青少年群体的结构性特征与动态演化，为联合国可持续发展目标中体面工作与经济增长的量化评估提供了关键数据支撑。其影响力体现在推动了针对撒哈拉以南非洲地区青年就业脆弱性的统计建模与政策分析，弥合了高时空分辨率劳动力数据在该区域的缺口。

当前挑战

该数据集所针对的领域挑战在于非洲青少年就业-教育衔接问题的量化困境，传统调查常因样本稀疏、分类粗糙而难以捕捉性别与就学状态差异化的就业脆弱性，而该数据通过ILO统一的ICLS定义实现跨国家、跨年度的可比分析。构建中面临的主要挑战包括：跨国调查体系差异导致的数据一致性维护，需通过标记方法修订或来源变更的注释字段（如note_indicator）实现溯源；部分观测值因数据质量波动被标记为不可靠（如obs_status字段），要求使用者在建模时进行权重调整或敏感性检验；此外，繁杂的多维分类（性别、年龄组、教育状态）在时空切片中易引发稀疏性问题，增加了机器学习模型的特征工程难度。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展研究的交汇地带，该数据集为探究非洲青年就业结构提供了不可多得的量化素材。研究者可基于性别、年龄及在校状态的三维拆解，系统剖析非洲49国青年就业人口比率的动态演变轨迹。其时间跨度覆盖1991年至2025年，既支持横截面比较，也可用于面板数据分析，常用于构建多层级回归模型，以揭示宏观经济政策、教育普及进程与青年劳动力市场参与之间的复杂关联。此外，该数据与ILOSTAT官方定义严格对齐，确保了指标口径的国际可比性，使得跨国研究结论更具稳健性与政策参考价值。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出若干具有方法论价值的经典工作。其一，基于时间序列分解技术，研究者构建了非洲青年就业率的趋势-周期模型，成功分离出季节效应与结构性变化的贡献，为理解劳动力市场韧性提供了新视角。其二，融合多源空间数据的地理加权回归研究，将青年就业比率与夜间灯光亮度、教育设施可达性等指标关联，揭示了就业机会的空间异质性模式。其三，机器学习领域的应用同样活跃，有工作利用梯度提升树模型预测未来五年青年就业走势，并对比不同性别-年龄子群间的预测误差分布，为预警机制设计提供了量化支撑。这些衍生工作反过来又推动了原始数据集在特征工程与模型评估层面的持续优化。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年就业人口比率在性别、年龄及就学状态维度的精细测度，为研究非洲大陆劳动力市场动态结构提供了珍贵的时间序列数据。当前研究前沿正围绕非洲青年群体在数字化转型与脆弱就业环境中的结构性困境展开，结合ILOSTAT标准化统计框架与1991至2025年的长周期覆盖，该数据集有力支撑了关于青年就业弹性、性别就业鸿沟演变以及教育与劳动力参与权衡的因果推断研究。其跨49国的大样本特性与多重分类变量设计，契合了近期学界对区域异质性就业形态与可持续生计策略的热点关注，成为评估非洲大陆自贸区建设成效及SDG目标8进展的关键量化基石。