africa-ilo-eap-dwap-sex-age-mts-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-age-and-mar

该数据集包含非洲49个国家从1982年到2025年的劳动力参与率统计数据，总计123,435条观测记录。核心指标为‘按性别、年龄和婚姻状况划分的劳动力参与率（%）’（ILOSTAT代码：EAP_DWAP_SEX_AGE_MTS_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，这是全球劳动力统计的权威来源，通过国家劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录等多种渠道收集，并经过ILO统计部门的协调统一。数据集包含22个字段，详细记录了国家信息（如ISO3代码和名称）、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类、婚姻状况分类、观测年份、观测数值（百分比）、观测状态标志（例如临时数据、不可靠数据）以及各类注释信息。数据按年度频率提供，并按性别、年龄和婚姻状况等多个维度进行细分，适用于表格分类、表格回归和时间序列预测等机器学习任务。该数据集由Electric Sheep Africa项目重新打包，旨在为非洲研究提供统一、机器学习就绪的数据层。

原始信息汇总

数据集概览：非洲（ILOSTAT）按性别、年龄和婚姻状况划分的劳动参与率（%）

该数据集由 Electric Sheep Africa 重新打包，汇总了 ILOSTAT 数据库中关于非洲国家劳动参与率的官方统计指标。

• 数据集名称：Labour force participation rate by sex, age and marital status (%) | Africa (ILOSTAT)
• 记录数量：123,435 条观测值
• 地理范围：49 个非洲国家
• 时间跨度：1982 年至 2025 年
• 指标数量：1 个独特指标
• 许可协议：Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
• 语言：英文

数据来源与发布方

• 来源：ILOSTAT（国际劳工组织中央统计数据库），通过其 REST API 获取，并筛选出非洲国家（ISO3 国家代码）。
• 原始数据发布方：国际劳工组织 (ILO)
• 原始数据链接：https：//www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EAP_DWAP_SEX_AGE_MTS_RT
• 数据整合方：Electric Sheep Africa，负责将数据标准化、打包为 Parquet 格式并发布。

核心指标

• EAP_DWAP_SEX_AGE_MTS_RT：按性别、年龄和婚姻状况划分的劳动参与率（%）。ILO 使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行标准化处理。

数据模式（Schema）

列名	类型	描述	示例
ref_area	string	ISO 3166-1 alpha-3 国家代码	AGO
ref_area.label	string	国家英文名称	Angola
source	string	ILOSTAT 来源代码（如劳动力调查）	BA:13951
source.label	string	来源英文名称	LFS - Employment Survey
indicator	string	ILOSTAT 指标代码	EAP_DWAP_SEX_AGE_MTS_RT
indicator.label	string	指标英文名称	Labour force participation rate by se…
sex	string	性别分类（SEX_T=总计，SEX_M=男性，SEX_F=女性）	SEX_T
sex.label	string	性别标签	Total
classif1	string	第一分类变量（如年龄）	AGE_YTHADULT_YGE15
classif1.label	string	第一分类标签	Age (Youth, adults)： 15+
classif2	string	第二分类变量（如婚姻状况）	MTS_AGGREGATE_TOTAL
classif2.label	string	第二分类标签	Marital status (Aggregate)： Total
time	int64	观测年份	2025
obs_value	float64	观测到的指标值（单位取决于指标定义）	74.342
obs_status	string	观测状态标志（如临时的、不可靠的）	U
obs_status.label	string	观测状态标签	Unreliable
note_classif	float64	分类注释代码	—
note_classif.label	float64	分类注释标签	—
note_indicator	string	指标注释代码	I11:264
note_indicator.label	string	指标注释标签	Break in series： Methodology revised
note_source	string	来源注释代码	R1:3513
note_source.label	string	来源注释标签	Repository： ILO-STATISTICS - Micro da…

分类维度

• sex（sex 列）：包含 3 个唯一值，即 SEX_T（总计）、SEX_M（男性）、SEX_F（女性）。

地理覆盖范围（前15个国家/地区）

国家代码	记录数	起始年份	截止年份
ZAF (南非)	10,691	2000	2024
MUS (毛里求斯)	8,768	2001	2024
EGY (埃及)	7,083	2008	2024
TUN (突尼斯)	6,423	2005	2023
MLI (马里)	4,936	2009	2024
GHA (加纳)	4,884	1991	2024
RWA (卢旺达)	4,187	2014	2025
AGO (安哥拉)	4,171	2004	2025
BWA (博茨瓦纳)	4,053	1996	2024
SYC (塞舌尔)	3,689	2014	2024
ZMB (赞比亚)	3,553	2015	2024
TZA (坦桑尼亚)	3,307	2001	2024
SEN (塞内加尔)	3,174	2011	2024
CIV (科特迪瓦)	2,957	1998	2022
ZWE (津巴布韦)	2,951	2011	2024

此外还有34个其他国家/地区的数据。

数据质量与注意事项

• 数据为年度频率。
• 当同一国家/年份存在多个数据来源时，使用 ILO 选择的“最佳来源”。
• 分类列（sex、classif1、classif2）仅在指标发布相应分类时才非空。

许可证与引用

• 许可证：CC BY 4.0。
• 引用格式：使用数据集详情页 README 中提供的 BibTeX 条目进行引用。使用时须同时注明原始来源（ILO）和 Electric Sheep Africa 的重新打包版本。

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核心统计数据库，通过调用其REST API直接抽取指标代码为EAP_DWAP_SEX_AGE_MTS_RT的劳动力参与率数据，并根据非洲ISO3国家代码进行地理过滤。ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行标准化与协调，其数据来源包括劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等，source.label字段清晰标注了各观测值的数据源，确保可追溯性。Electric Sheep Africa团队对原始数据进行了二次封装与模式统一，最终生成包含123,435条观测、覆盖49个非洲国家、时间跨度1982至2025年的标准化数据集，并以Parquet格式发布，便于机器学习直接使用。

特点

该数据集聚焦非洲地区劳动力参与率，按性别、年龄和婚姻状态进行精细分层，提供SEX_T（总计）、SEX_M（男性）、SEX_F（女性）三种性别维度，以及通过classif1和classif2字段实现的年龄组与婚姻状态分类，支持多粒度分析。数据覆盖49个非洲国家，时间序列长达44年，包含obs_status标志以识别数据质量（如临时性或不可靠值），并附有note_indicator和note_source字段记录系列中断、方法修订等元信息，为数据可靠性评估提供了透明依据。整体上，数据集兼具地理覆盖广度、时间纵深与人口统计变元的丰富性，是研究非洲劳动力市场变迁的权威基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace datasets库以一行代码加载数据集，即执行`from datasets import load_dataset`后调用`load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-age-mts-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-age-and-mar')`，所得数据集可直接转换为Pandas DataFrame进行后续处理。典型使用场景包括按国家过滤、特定指标的时间序列分析，以及通过pivot_table构建国家×年份的观测值矩阵，便于面板数据分析与可视化。数据集采用cc-by-4.0许可协议，使用时需同时引用ILO原始来源及Electric Sheep Africa的再封装版本，以尊重数据生产者与策展方的贡献。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于其权威统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Africa于2025年重新整理发布，聚焦非洲49个国家1982至2025年间按性别、年龄和婚姻状况划分的劳动力参与率。作为全球劳动统计的核心来源，ILOSTAT整合了来自劳动力调查、家庭收入调查等多源微观数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。该数据集涵盖逾12万条观测记录，为研究非洲大陆劳动力市场结构性特征、性别差异及婚姻状态对劳动参与的影响提供了宝贵的时间序列素材，对发展经济学、劳动经济学及公共政策分析具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集面临的挑战首在解决劳动力参与率测量中的领域难题：不同国家调查方法、问卷设计和数据收集频率的差异导致跨国产出可比性脆弱，婚姻状态与年龄分组口径的不统一可能引入分类偏差。构建过程中，需应对ILOSTAT多源数据融合时的指标冲突与断点问题——如数据集中标注的“方法论修订”或“来源变更”标志（注：如`obs_status`列为`U`表示不可靠），以及如何处理非连续时间序列、不同来源间优先级筛选（ILO选定的“最佳来源”）等环节带来的信息损失。此外，部分国家观测稀疏或数据跨度受限，可能削弱区域统计推断的稳健性。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景集中于劳动经济学与人口统计学的交叉研究领域，尤其适用于分析非洲大陆内部劳动参与率的性别差异、年龄结构及婚姻状况维度。研究者可借助其涵盖1982至2025年间49个非洲国家、逾12万条观测记录的海量时间序列数据，精准描绘不同社会群体在劳动力市场中的参与动态。例如，通过按性别、年龄分组和婚姻状态拆解劳动参与率，能够揭示女性因婚姻与生育而退出劳动力市场的规律，或追踪青年群体在不同经济周期中的就业活跃程度。该数据集的结构化特征使其天然适配于面板回归分析、分解模型及贝叶斯层次建模等计量经济学方法，为探究非洲劳动力市场的结构性变迁提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集成为国际组织、各国政府及非政府机构开展劳动政策监测与效果评估的重要工具。例如，联合国可持续发展目标（SDG）中关于体面工作和经济增长的指标追踪，可直接利用该数据计算特定国家或地区的女性劳动参与率时序变化。世界银行与非洲开发银行在制定就业促进战略时，可依据其按婚姻状态与年龄分层的数据，精准识别弱势群体并设计针对性帮扶计划。此外，调研机构与企业人力资源部门能借助该数据预判不同年龄段劳动力的供给趋势，从而优化人才培养与招聘布局，实现劳动力资源的高效配置。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界已衍生出多项经典研究工作。在模型层面，研究者开发了融合性别与婚姻维度的分层动态面板模型，用以预测非洲各国的劳动参与率演变路径；在方法创新上，针对数据中可能存在的观测值质量标记（如不可靠标识）与序列断点，催生了稳健性插补算法与结构性断点诊断工具。同时，该数据集被广泛应用于区域比较研究，例如结合世界银行的非洲家庭调查数据，构建了耦合劳动参与率与贫困发生率的多指标评估框架。随着数据驱动的机器学习方法普及，基于该时间序列的递归神经网络与GARCH族模型亦被用于探索劳动参与率波动与经济冲击之间的非线性关联，进一步拓展了传统劳动经济学的研究边界。