electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xvol-age-vol-nb-number-of-volunteers-by-age-and-type-of-volunteer

该数据集名为按年龄和志愿者工作类型划分的志愿者数量（千人）| 非洲（ILOSTAT），是一个表格数据集，专注于非洲国家的无酬工作（志愿者活动）数据。它包含39个观测值，覆盖4个非洲国家（包括南非、佛得角、肯尼亚和塞拉利昂），时间跨度为2010年至2023年。核心指标为POP_XVOL_AGE_VOL_NB，表示按年龄和志愿者工作类型划分的志愿者数量，以千人为单位。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过ILOSTAT REST API获取，并经过筛选和重新打包，由Electric Sheep Africa发布。数据集采用结构化表格格式，包含列如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、分类变量（如年龄分组）、观测年份和数值等，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据为单语种（英语），规模小于1K，许可证为cc-by-4.0。This dataset is titled Number of volunteers by age and type of volunteer work (thousands) | Africa (ILOSTAT) and is a tabular dataset focusing on unpaid work (volunteer activities) data for African countries. It contains 39 observations across 4 African countries (including South Africa, Cape Verde, Kenya, and Sierra Leone), spanning the years 2010 to 2023. The core indicator is POP_XVOL_AGE_VOL_NB, which represents the number of volunteers by age and type of volunteer work, in thousands. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT statistical database, retrieved via the ILOSTAT REST API, filtered, and repackaged by Electric Sheep Africa. The dataset is structured in a tabular format with columns such as country code, country name, data source, indicator code, classification variables (e.g., age groups), observation year, and values, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting. It is monolingual (English), has a size category of less than 1K, and is licensed under cc-by-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT中央统计数据库，通过REST API直接获取指标代码为POP_XVOL_AGE_VOL_NB的原始数据，并基于ISO 3166-1 alpha-3标准筛选出非洲地区国家。Electric Sheep Africa团队对数据进行了清洗与标准化处理，统一以Parquet格式封装，并利用ICLS定义对调查微观数据进行协调，确保来源可追溯。数据集涵盖2010至2023年间4个非洲国家的39条观测记录，包含单一指标，即按年龄和志愿服务类型划分的志愿者人数（千人）。

特点

本数据集的核心特点在于其聚焦于非洲地区无偿劳动领域的志愿服务统计，提供了来自南非、佛得角、肯尼亚和塞拉利昂四个国家的时序数据。每条记录均包含详细的分类变量，如年龄段（青年/成人）和志愿服务类型（总类），并附有ILO计算说明及数据来源标签，便于用户评估数据质量。尽管观测数量有限（39条），但其年度频率和明确的元数据架构为研究非洲志愿服务模式奠定了可靠基础，且采用CC-BY-4.0许可协议，便于学术复用。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库直接加载数据集：使用load_dataset函数即可获取训练集，并将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。支持按国家过滤（如筛选肯尼亚数据）、对特定指标绘制时间序列图（使用plot函数），或通过透视表构建国家×年份矩阵。该数据集适用于表格分类、回归以及时间序列预测等任务，配合标准的Python数据分析工具，能够高效地揭示非洲志愿者数量的变化趋势与区域差异。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于其ILOSTAT统计平台发布，后经Electric Sheep Africa在2023年重新整理并托管于HuggingFace平台。其核心研究问题聚焦于非洲地区志愿工作者的年龄结构与志愿劳动类型分布，旨在揭示非市场性劳动贡献在非洲四国（南非、佛得角、肯尼亚、塞拉利昂）中的规模与特征。作为全球劳动统计领域最具权威性的数据库之一，ILOSTAT通过统一整合各国劳动力调查数据，为衡量可持续发展目标中的体面劳动指标提供了关键依据。该数据集虽仅包含39条观测值，但覆盖2010至2023年间的纵向信息，为探索非洲志愿劳动的经济与社会价值奠定了难得的数据基础。

当前挑战

该数据集的核心挑战在于其所解决的领域问题——非市场性劳动（志愿劳动）的量化监测。这类劳动长期被传统统计体系忽视，且在不同文化背景下定义差异巨大，导致跨国比较困难。在构建层面，数据面临显著稀疏性挑战：仅涵盖四个国家，且南非占据27个观测值，肯尼亚和塞拉利昂各仅有3条，严重限制区域推广与模型泛化能力。此外，时间序列不连续（部分国家仅有一年数据）、分类变量细粒度不足（如‘志愿劳动类型’仅细分至‘总计’）、以及依赖ILO的‘最佳来源’筛选机制，均可能引入抽样偏差与测量误差，影响数据可信度与下游分析成果的稳健性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与志愿服务研究领域，该数据集因其按年龄和志愿服务类型细分的独特视角，常被用于分析非洲国家志愿服务参与的结构特征。研究者可借助其横跨2010至2023年的纵向观测，揭示不同年龄段人群在组织化与非组织化志愿服务中的分布规律。例如，通过比对南非、肯尼亚等国的数据，能够量化青年人相对于成年人的志愿服务偏好差异，为理解非洲大陆非薪酬劳动参与模式提供实证基础。

衍生相关工作

基于该数据集的经典工作主要体现在两方面：一是时间序列预测研究，研究者运用ARIMA或Prophet模型，以年份为序预测非洲各国未来五年的志愿服务参与率，为劳动力规划提供前瞻性参考；二是跨国比较分析，相关论文通过聚类方法对4个国家按年龄与志愿服务类型的相似性进行分组，结合宏观经济变量探究志愿服务与失业率、GDP增速的关联机制。此外，该数据还启发了面向非洲的ILOSTAT数据标准化管道开发，推动了区域劳动统计的可复现性研究。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场研究的前沿阵地，该数据集为量化无偿劳动与志愿服务提供了稀缺的纵向证据。随着全球对非正规经济与可持续发展目标（SDG）第8项体面工作的关注日益升温，国际劳工组织（ILO）通过ILOSTAT体系整合的这份涵盖2010至2023年、跨越南非等4国的观测数据，正成为剖析非洲大陆志愿者年龄结构与劳动参与动态的基石。研究者得以利用时间序列分析与面板回归工具，揭示经济发展阶段、政策干预与志愿服务形态间的微妙关联，尤其在青年就业危机与老龄化双重挑战下，该数据为评估无偿劳动对正规市场替代或补充效应提供了不可多得的量化窗口，有力推动了非洲社会核算矩阵的精细化构建。