electricsheepafrica/africa-ilo-ged-xlu2-sex-hht-geo-rt-prime-age-combined-rate-of-time-related-underemplo

该数据集包含2,878个观测值，覆盖22个非洲国家，时间跨度为2006年至2024年，涉及1个独特指标：Prime-age combined rate of time-related underemployment and unemployment (LU2) by sex, household type and rural / urban areas (%)（按性别、家庭类型和城乡地区划分的黄金年龄时间相关就业不足和失业综合率（LU2））。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题为其他劳动力利用不足指标，通过API获取并过滤到非洲国家，提供了国家代码、来源、指标、性别分类、时间、观测值等详细列结构，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 2,878 observations of Other measures of labour underutilization data across 22 Africa countries, spanning 2006–2024, covering 1 distinct indicator: Prime-age combined rate of time-related underemployment and unemployment (LU2) by sex, household type and rural / urban areas (%). It is sourced from ILOSTAT, the ILOs central statistics database, with data pulled via API and filtered to African ISO3 country codes, featuring columns such as country code, source, indicator, sex disaggregation, time, and observed values, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）关于非洲地区劳动力利用不足的原始记录，经Electric Sheep Africa团队以标准化元数据流程重新封装为Hugging Face数据集。其构建依托ILOSTAT公开的劳动力市场指标，覆盖22个非洲国家自2006年至2024年间的观测数据，针对黄金年龄（prime-age）群体，按性别与住户特征分类，汇总时间相关就业不足与失业的复合比率（LU2）。工程化处理过程中，团队对原始表格进行了格式统一、变量标注与元数据补充，最终以parquet列式存储格式发布，使数据兼具可追溯性与分析便利性。

特点

该数据集聚焦于非洲黄金年龄劳动力市场的时间相关就业不足与失业复合指标，涵盖22个国家近二十年的年度观测，样本量达2,878条。其核心特点在于依据性别与住户特征进行分层，能够揭示劳动力利用不足在人口亚群体间的分布差异。数据集以表格与文本混合模态呈现，结构规整，缺失值保留原始状态，便于研究者依据自身假设进行处理。同时，数据集附有标准化的加载指引与溯源说明，支持跨领域比较与可重复分析，为非洲劳动经济研究提供了细粒度且易于访问的实证基础。

使用方法

使用该数据集时，可借助Hugging Face datasets库直接加载，并通过内置的数据集查看器快速浏览结构与样本。加载后，建议先检查各变量的定义、单位与缺失情况，再依据国家、年份和性别等维度进行分组剖析。对于表格型任务，可将其转换为Pandas DataFrame以衔接常规统计与机器学习流程。若需拓展分析，可将该数据集与其他Electric Sheep Africa目录下的数据集按国家、年份及指标字段进行连接，构建面板数据。所有下游工作应保留原始缺失值，并在引用时注明ILOSTAT来源及本数据集的Hugging Face仓库地址。

背景与挑战

背景概述

在非洲劳动力市场深度转型与体面劳动赤字交织的宏观图景下，国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）长期致力于构建跨国可比、时序连贯的劳动力利用不足测度体系。Electric Sheep Africa于2026年前后对ILO原始统计资料进行元数据标准化与结构化重发布，形成覆盖22个非洲国家、2878条观测值、时间跨度自2006年至2024年的Prime-age combined rate of time-related underemployment and unemployment数据集。该数据集聚焦黄金年龄组（prime-age）劳动力在时间相关不充分就业与失业叠加维度上的复合比率，旨在为非洲劳动市场脆弱性识别、非正规就业计量及结构性失业治理提供实证基础，其指标设计呼应了国际劳工组织关于劳动力未充分利用多维测量的前沿讨论方法。

当前挑战

该数据集所回应的领域难题在于，传统失业率指标难以刻画非洲普遍存在的低工时、非自愿兼职与间歇性就业等隐性劳动力闲置形态，单一失业口径极易低估真实劳动利用不足程度。构建层面的核心挑战则源于跨国统计能力的结构性差异：22个非洲国家的调查周期、抽样框、就业定义与数据发布节奏参差不齐，黄金年龄组与性别交叉维度的数据缺失与口径漂移在所难免，时间序列的连续可比性因而受到侵蚀。如何在保留缺失值的前提下维持面板平衡、协调ILO标准定义与国别统计实践之间的张力，并避免将复合比率标签简单等同于政策成效判断，构成了后续分析者必须审慎应对的方法论挑战。

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叉领域中，该数据集通常被用作刻画非洲劳动力市场结构性失衡的核心证据来源。研究者依托其涵盖2006至2024年间22个非洲国家、共2878条观测记录的时序面板结构，对黄金年龄组（prime-age）劳动力在时间相关就业不足与失业叠加状态下的综合劳动利用不足率（LU2）进行性别与家庭维度的分层分析，进而揭示非洲大陆劳动力资源闲置的时空演变规律及其性别异质性特征。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出若干具有方法论示范意义的经典工作。部分研究将其与Electric Sheep Africa目录中的其他ILOSTAT指标数据集进行多源融合，构建涵盖失业、就业不足与劳动力参与率的综合劳动市场脆弱性指数；另有学者以其为基准数据，开发面向非洲跨国比较的可复现分析流程与标准化笔记本，推动非洲劳动统计数据的开放科学实践与元数据驱动的数据发现范式。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球劳动力市场结构性转型与非洲青年就业危机交织的背景下，该数据集所承载的LU2指标——融合时间相关不充分就业与失业的复合测度——正成为劳动经济学前沿研究的关键抓手。围绕非洲22国2006至2024年的长期面板，最新研究趋势聚焦于性别与家庭角色异质性对劳动利用不足的差异化影响，并借助可复现的表格数据管道探索非正规经济中隐性失业的动态演化。伴随国际劳工组织对SDG 8体面劳动议程的持续监测，该数据集为撒哈拉以南非洲的就业政策评估提供了细粒度证据基础，其开放元数据架构亦推动了非洲数据主权与本土化建模的学术讨论。