africa-ilo-eap-dwap-sex-age-cbr-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-age-and-pla

该数据集包含来自国际劳工组织(ILO) ILOSTAT数据库的非洲劳动力市场统计数据，专门关注按性别、年龄和出生地划分的劳动力参与率(%)这一指标。数据集包含10,966个观测值，覆盖36个非洲国家，时间跨度为1991年至2025年。数据内容为核心指标EAP_DWAP_SEX_AGE_CBR_RT的年度观测值，该指标衡量劳动力参与率。数据集采用表格形式，包含22个字段，详细记录了国家信息(ISO3代码和名称)、指标代码和标签、数据来源、按性别(总计、男性、女性)、年龄组和出生地的细分维度、观测年份、数值观测值以及数据状态标志(如临时、不可靠)和相关注释。数据经过ILO根据国际劳工统计学家会议(ICLS)定义进行协调，确保跨国家和时间的一致性。该数据集适用于劳动力市场分析、经济研究、时间序列预测、表格分类和回归任务，为研究非洲劳动力动态、性别差异和移民对劳动力参与的影响提供了标准化、机器学习就绪的数据资源。This dataset contains African labor market statistics sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, with a specific focus on the labor force participation rate (%) disaggregated by sex, age and place of birth. It comprises 10,966 observations covering 36 African countries, spanning the period from 1991 to 2025. The dataset consists of annual observations of the core indicator EAP_DWAP_SEX_AGE_CBR_RT, which measures the labor force participation rate. Organized in a tabular format, the dataset includes 22 fields that comprehensively record: country information (ISO3 code and country name), indicator code and label, data source, disaggregation dimensions by sex (total, male, female), age groups and place of birth, observation year, numerical observation values, data status flags (e.g., provisional, unreliable) and relevant annotations. The data has been harmonized by the ILO in accordance with the definitions established by the International Conference of Labour Statisticians (ICLS) to ensure cross-country and inter-temporal consistency. This dataset is applicable to labor market analysis, economic research, time series forecasting, tabular classification and regression tasks, providing a standardized, machine learning-ready data resource for researching African labor market dynamics, gender disparities and the impacts of migration on labor force participation.

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: Labour force participation rate by sex, age and place of birth (%) | Africa (ILOSTAT)
• 来源: 国际劳工组织 (ILO) 的 ILOSTAT 数据库
• 许可证: CC-BY-4.0
• 语言: 英文
• 任务类型: 表格分类、表格回归、时间序列预测
• 数据集大小: 10,000 ~ 100,000 行

核心统计

• 观测数量: 10,966 条
• 覆盖国家: 36 个非洲国家
• 时间跨度: 1991 年至 2025 年
• 指标数量: 1 个核心指标

覆盖国家与数据分布（部分）

国家	行数	起始年份	结束年份
GHA (加纳)	950	1991	2024
ZMB (赞比亚)	646	2017	2024
RWA (卢旺达)	644	2014	2025
AGO (安哥拉)	642	2009	2025
UGA (乌干达)	593	2010	2024
MWI (马拉维)	574	2005	2024
ZWE (津巴布韦)	511	2014	2024
TZA (坦桑尼亚)	452	2008	2024
CPV (佛得角)	441	2009	2022
BFA (布基纳法索)	399	2015	2024
其他 21 个非洲国家	剩余行数	-	-

核心指标

• EAP_DWAP_SEX_AGE_CBR_RT — 按性别、年龄和出生地划分的劳动力参与率 (%)

数据模式 (Schema)

列名	类型	说明
ref_area	string	ISO 3166-1 alpha-3 国家代码
ref_area.label	string	英文国家名称
source	string	ILOSTAT 数据源代码
source.label	string	数据源英文名称
indicator	string	ILOSTAT 指标代码
indicator.label	string	指标英文名称
sex	string	性别细分 (SEX_T=总计, SEX_M=男性, SEX_F=女性)
sex.label	string	性别标签
classif1	string	第一个分类变量 (如年龄)
classif1.label	string	分类变量标签
classif2	string	第二个分类变量 (如出生地)
classif2.label	string	分类变量标签
time	int64	观测年份
obs_value	float64	观测指标值
obs_status	string	观测状态标志
obs_status.label	string	观测状态标签
note_classif	float64	分类备注
note_classif.label	float64	分类备注标签
note_indicator	string	指标备注
note_indicator.label	string	指标备注标签
note_source	string	数据源备注
note_source.label	string	数据源备注标签

细分维度

• 性别 (sex): 3 个唯一值：SEX_T (总计)、SEX_M (男性)、SEX_F (女性)
• 其他细分维度通过 classif1 (年龄) 和 classif2 (出生地) 实现

数据质量与注意事项

• 数据频率为年度数据。
• 对于同一国家×年份存在多个数据源时，选用 ILO 选择的“最佳数据源”。
• 细分列 (sex, classif1, classif2) 仅当指标发布该细分数据时不为空。

数据来源与方法论

• 数据来源: ILOSTAT REST API
• 数据加工: 从 API 拉取数据后，筛选出非洲国家（ISO3 国家代码），并通过 ILO 的 ICLS 定义标准进行统一处理。
• 重新打包方: Electric Sheep Africa

引用信息

bibtex @misc{africa_ilo_eap_dwap_sex_age_cbr_rt_labour_force_participation_rate_by_sex_age_and_pla_2025, title = {Labour force participation rate by sex, age and place of birth (%) | Africa (ILOSTAT)}, author = {International Labour Organization (ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EAP_DWAP_SEX_AGE_CBR_RT}, publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Africa}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-age-cbr-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-age-and-pla}} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在劳动经济学与非洲发展研究的交叉领域，该数据集由Electric Sheep Africa团队基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库精心构建。数据通过调用ILOSTAT REST API接口直接提取，针对非洲36个国家的劳动力参与率指标（代码EAP_DWAP_SEX_AGE_CBR_RT）进行筛选与整合。原始数据源自各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录，经ILO依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行统一协调处理，最终形成涵盖10,966条观测值的结构化数据集。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace Datasets库便捷地加载该数据集，仅需调用load_dataset函数即可获取完整的DataFrame对象。支持按国家代码（如ref_area=='KEN'）进行单国过滤，或针对特定指标按时间序列绘制趋势图。通过pivot_table方法可轻松构建国家×年份的矩阵结构，实现面板数据分析。数据集以Parquet格式存储，优化了读取效率，特别适用于机器学习模型训练、时序预测及区域劳动经济学的实证研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，并由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布在HuggingFace平台上。数据集聚焦于非洲36个国家1991年至2025年间按性别、年龄和出生地划分的劳动力参与率（%），共包含10,966条观测记录。劳动力参与率是衡量一国劳动年龄人口经济活动参与程度的关键指标，直接关联就业政策制定、性别平等评估以及可持续发展目标（SDGs）中体面工作目标的监测。该数据集通过对ILO官方统计数据的标准化与整理，为非洲劳动力市场的跨国比较和时间序列分析提供了统一、可靠的数据基础，在劳动经济学、发展研究和政策分析领域具有重要的应用价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于非洲地区劳动力统计数据的碎片化与不一致性。非洲各国统计能力差异巨大，导致劳动力参与率数据在采集方法、质量、时间覆盖和定义口径上存在显著鸿沟，阻碍了区域性的比较研究和政策制定。该数据集通过整合ILO使用了国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行协调后的一致化数据，部分缓解了这一问题。然而，构建过程中面临的主要挑战包括：数据来源多样，涵盖劳动力调查、家庭收支调查及行政记录，部分数据标注为“不可靠”（如obs_status标记为U），且存在方法学修订导致的时间序列断裂（如note_indicator.label中的“Break in series”），增加了时间序列分析的复杂性。此外，部分国家观测年份有限，数据稀疏性与不完整性也是分析的潜在障碍。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了ILOSTAT数据库中36个非洲国家1991年至2025年间按性别、年龄和出生地细分的劳动力参与率观测数据，共计10,966条。作为劳动经济学与人口统计学交叉领域的标准时序面板数据，其经典用途在于构建多维度劳动力供给模型，研究者可通过性别（男性、女性、总计）与年龄分组（如青年与成年）的交互分析，探索非洲大陆劳动力市场的结构性演变规律。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了非洲劳动力参与率研究长期面临的数据碎片化与标准缺失问题，为跨国比较分析提供了ILO统一口径的高质量基准。学术上，它支撑了对性别差异、移民地位与劳动力市场表现之间因果关联的严谨检验，助力揭示制度变迁、经济转型对劳动供给决策的异质性影响，推动了发展经济学领域关于非洲人力资本配置与就业脆弱性的实证研究。

实际应用

在实际应用中，该数据集为国际组织、政府智库及非营利机构评估劳动力政策效能提供了关键量化依据。可支撑基于时间序列的就业预测模型构建，支持按性别和年龄分层的社会保障缺口分析，辅助设计针对青年就业计划或女性劳动赋权项目的干预方案，并为非洲大陆自由贸易区建设背景下的劳动力流动性评估提供数据基础。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲36国1991至2025年间按性别、年龄及出生地划分的劳动力参与率，为区域劳动经济学与人口迁移研究提供了高分辨率的时间序列数据。当前前沿方向包括利用该数据剖析非洲内部南南迁移对劳动力市场性别差异的动态影响，结合非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）建设进程，量化跨境流动对青年就业结构重塑的边际效应。在可持续发展目标（SDGs）框架下，研究者可借此解构非正规就业与迁移身份的交互机制，为国际劳工组织（ILO）推动体面劳动议程提供实证锚点。数据集经Electric Sheep Africa标准化整合，为机器学习驱动的劳动力短缺预测、政策模拟及非洲数字公共产品建设奠定了结构化基础。