electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-edu-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的统计数据，专门关注非洲49个国家1991年至2025年间青年未就业、未受教育或未培训（NEET）的情况。数据集包含4,295个观测值，核心指标为EIP_NEET_SEX_EDU_NB，即按性别（总计、男性、女性）和教育程度（总计）细分的NEET青年人数（以千计）。数据以表格形式组织，涵盖国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、观测年份、观测值、数据状态标志及注释等字段。数据集旨在提供非洲青年劳动力市场未充分利用的标准化、机器学习就绪数据，适用于表格分类、回归或时间序列预测等任务。数据由Electric Sheep Africa从ILOSTAT API获取并重新打包，遵循CC-BY-4.0许可。This dataset contains statistical data from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, focusing on youth not in employment, education or training (NEET) across 49 African countries from 1991 to 2025. It includes 4,295 observations, with the core indicator being EIP_NEET_SEX_EDU_NB, which measures NEET youth (in thousands) disaggregated by sex (total, male, female) and education (total). The data is organized in tabular format, covering fields such as country code, country name, data source, indicator code, sex classification, observation year, observed value, observation status flags, and notes. The dataset is designed to provide standardized, ML-ready data on youth labor underutilization in Africa, suitable for tasks like tabular classification, regression, or time-series forecasting. It is repackaged by Electric Sheep Africa from the ILOSTAT API and released under the CC-BY-4.0 license.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API接口直接拉取指标代码为EIP_NEET_SEX_EDU_NB的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT本身通过整合各国劳动力调查、家庭收支调查、企业调查及行政记录等多元来源，并运用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行微观数据标准化处理，从而确保了数据的一致性与可比性。Electric Sheep Africa团队在此基础上完成数据重打包，将原始API响应转化为结构化的Parquet格式，保留了包括来源标签、观察状态标志和注释分类在内的完整元数据列，以提升机器学习就绪度。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数直接加载该数据集，返回的DataFrame即可用于Pandas操作。典型应用场景包括：按国家代码过滤以聚焦单一国家的时间序列分析；针对特定指标（如EIP_NEET_SEX_EDU_NB）按年份排序并可视化其变化趋势；以及通过数据透视将长格式表转换为国家×年份的观测矩阵，便于进行面板数据分析或跨国家比较。数据集以Parquet格式存储，支持高效列式读取，适合在Jupyter Notebook或Python脚本中快速进行探索性数据分析、统计建模或机器学习任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，并由Electric Sheep Africa在HuggingFace平台重新打包，聚焦于非洲49国1991至2025年间青年未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的性别与教育层次分布状况。NEET指标作为衡量劳动力利用不足的重要维度，能够揭示青年群体在劳动市场融合与人力资本积累困境中的深层结构性问题。该数据整合了ILOSTAT数据库中基于国际劳动统计学家会议定义构建的官方调查数据，涵盖4295条观测记录，为非洲发展经济学、劳动经济学及教育政策研究提供了可靠的时间序列资料。通过系统整合多国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录资料，该数据集填补了非洲大陆青年就业风险分析在细粒度、跨国家比较中的空白，对推动可持续发展目标中体面劳动与包容性经济增长进程具有显著学术与实践价值。

当前挑战

该数据集面临的核心领域问题在于，非洲青年面临的高失业率、教育排斥与技能错配等结构性困境，使得NEET指标不仅是劳动统计的抽象数字，更需映射到贫困代际传递、社会不稳定以及人力资本流失的现实挑战中。构建过程中，数据来源多样且质量参差不齐：不同国家的劳动力调查在样本设计、调查频率及问卷内容上存在显著差异，部分观测值标记为“不可靠”或“方法修订导致序列中断”，给数据一致性与横向比较带来障碍。此外，部分国家多年份数据缺失，且教育分类与性别细分存在大量非标准层级，需借助注释字段进行溯源性处理。年度频率限制也削弱了对短期政策干预效果评估的敏锐度，而ILO选择的“最佳来源”策略在存在多重来源时可能引入隐性偏移，进一步增加统计推断的复杂性。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了1991年至2025年间非洲49个国家约4295条关于青年‘尼特族’（NEET）的观测记录，按性别与教育水平进行精细划分。其经典用途在于为劳动经济学与教育政策研究提供面板数据支撑，研究者可借此追踪特定国家或地区NEET比率的长期演变轨迹，并基于性别与受教育程度的双重维度剖析青年劳动力闲置的结构性特征。此类时间序列分析有助于揭示非洲青年失业与失学现象的阶段性规律，为跨国比较与区域异质性研究奠定量化基础。

解决学术问题

数据集的核心学术价值在于回应‘非洲青年如何被劳动力市场与教育体系边缘化’这一长期悬而未决的命题。通过提供由国际劳工组织（ILO）依据统一国际标准（ICLS）整编的微观数据，它有效弥合了非洲国家在青年就业统计领域的碎片化与不可比性困局。研究者得以量化性别鸿沟与教育分层对NEET状态的复合影响，验证人力资本理论在欠发达区域的经验有效性，并评估技术进步与全球化对青年劳动力参与率的异质性冲击，从而推进发展经济学与劳动市场理论的实证前沿。

实际应用

在政策制定与社会治理层面，该数据集赋能国际组织与非洲各国政府开展基于证据的青少年发展干预。联合国可持续发展目标（SDG）指标8.6.1（青年NEET比例）的监测与核验可直接调取此类系统化数据，以评估各国就业促进计划、职业技能培训项目及教育改革方案的实际成效。非政府组织亦可借助性别与教育交叉维度的统计分析，精准识别辍学女童、低学历青年等脆弱群体，优化有限资源的靶向配置，提升人力资本投资的社会回报率。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，非洲青年就业与教育排斥问题愈发成为全球劳动力市场研究的焦点，该数据集聚焦于非洲49国1991至2025年间未就业、未受教育或未接受培训的青年（NEET）群体，按性别和教育程度精细分层，为剖析青年劳动力闲置的结构性成因提供了前所未有的纵贯数据支撑。前沿研究方向正沿着三个脉络展开：其一，借助时间序列与面板数据模型，量化非洲各国NEET率的长期演变轨迹与波动特征，揭示教育扩张、性别平等政策与劳动力吸纳能力之间的动态耦合关系；其二，结合ILOSTAT统一口径的跨国产出数据，探究教育与技能错配如何加剧青年失业与边缘化，为后疫情时代非洲“人口红利”向人力资本转化的路径设计提供实证基础；其三，围绕性别维度，深入挖掘女性青年在NEET群体中占比持续偏高的社会经济学根源，这一研究方向与联合国可持续发展目标中的体面劳动与性别平等议题紧密呼应，使得该数据集成为评估非洲劳动市场包容性与政策干预实效的关键工具。