africa-ilo-eap-dwap-sex-edu-dsb-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-education-a

该数据集包含了国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库中关于非洲地区劳动力参与率的标准化统计数据，具体指标为“按性别、教育程度和残疾状况划分的劳动力参与率（%）”。它覆盖非洲40个国家，时间跨度为1998年至2025年，共计5,722条观测记录。数据来源于ILO协调的各国劳动力调查、人口普查、家庭收入调查等原始数据，并依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行了标准化处理，以确保跨国和跨时间的可比性。数据集以表格形式组织，包含22个字段，详细记录了国家代码与名称、数据来源、指标代码与名称、人口统计维度（如性别）、分类变量（涉及教育程度和残疾状况）、观测年份、指标数值、数据状态标志以及相关注释。数据为年度频率，当同一年份存在多个数据源时，采用了ILO选定的“最佳来源”。该数据集适用于多种机器学习任务，包括表格分类、回归分析以及时间序列预测，可用于研究非洲各国劳动力市场的结构、趋势和影响因素。数据集由Electric Sheep Africa项目从ILOSTAT API获取并重新打包，以提供机器学习就绪的格式。This dataset contains standardized statistical data on labor force participation rates in the Africa region from the ILOSTAT Database of the International Labour Organization (ILO). The specific indicator is "Labor Force Participation Rate (%) Disaggregated by Sex, Educational Attainment and Disability Status". It covers 40 African countries, spans the period from 1998 to 2025, and contains a total of 5,722 observation records. The data is sourced from original data such as national labor force surveys, population censuses and household income surveys coordinated by the ILO, and has been standardized in accordance with the definitions of the International Conference of Labour Statisticians (ICLS) to ensure cross-country and inter-temporal comparability. Organized in tabular format, the dataset includes 22 fields, which detailedly record country codes and names, data sources, indicator codes and names, demographic dimensions (such as sex), categorical variables related to educational attainment and disability status, observation years, indicator values, data status flags and associated notes. The data is of annual frequency, and when multiple data sources exist for the same year, the "best source" selected by the ILO is adopted. This dataset is suitable for a variety of machine learning tasks, including tabular classification, regression analysis and time series forecasting, and can be used to study the structure, trends and influencing factors of labor markets in African countries. It was acquired and repackaged by the Electric Sheep Africa project from the ILOSTAT API to provide a machine learning-ready format.

原始信息汇总

数据集概况

• 数据集名称: Labour force participation rate by sex, education and disability status (%) | Africa (ILOSTAT)
• 数据集标识符: electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-edu-dsb-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-education-a
• 许可证: CC-BY-4.0
• 语言: 英语
• 任务类型: 表格分类、表格回归、时间序列预测
• 数据规模: 1K < n < 10K（具体5,722条观测）

数据内容

• 观测数量: 5,722条
• 地理覆盖: 40个非洲国家
• 时间跨度: 1998–2025年
• 指标数量: 1个独特指标
• 指标详情: EAP_DWAP_SEX_EDU_DSB_RT — 按性别、教育程度和残疾状况划分的劳动力参与率（%）

数据来源

• 原始来源: ILOSTAT（国际劳工组织中央统计数据库）
• 数据发布方: 国际劳工组织（ILO）
• 数据获取方式: 通过ILOSTAT REST API获取，并筛选至非洲ISO3国家代码
• 数据整理方: Electric Sheep Africa（在HuggingFace上重新打包发布）

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	英文国家名称	Angola
source	string	ILOSTAT来源代码	AA:835
source.label	string	来源英文名称	PC - Population Census
indicator	string	ILOSTAT指标代码	EAP_DWAP_SEX_EDU_DSB_RT
indicator.label	string	指标英文名称	Labour force participation rate by se…
sex	string	按性别分类（SEX_T=总计，SEX_M=男性，SEX_F=女性）	SEX_T
sex.label	string	性别标签	Total
classif1	string	第一个分类变量（年龄、教育等）	EDU_AGGREGATE_TOTAL
classif1.label	string	分类1标签	Education (Aggregate levels): Total
classif2	string	第二个分类变量	DSB_STATUS_TOTAL
classif2.label	string	分类2标签	Disability status: Total
time	int64	观测年份	2014
obs_value	float64	观测指标值	43.556
obs_status	string	观测状态标志	U
obs_status.label	string	状态标签	Unreliable
note_classif	string	分类注释代码	C3:2620
note_classif.label	string	分类注释说明	Nonstandard education level: Includin…
note_indicator	string	指标注释代码	I11:264
note_indicator.label	string	指标注释说明	Break in series: Methodology revised
note_source	string	来源注释代码	R1:3513
note_source.label	string	来源注释说明	Repository: ILO-STATISTICS - Micro da…

分类维度

• sex（3个唯一值）: SEX_T（总计）、SEX_M（男性）、SEX_F（女性）

地理覆盖示例（按行数排序前十）

国家代码	行数	起始年份	结束年份
RWA	435	2014	2025
GHA	399	2010	2024
ZMB	393	2015	2024
SEN	310	2015	2024
BWA	309	2009	2024
ZWE	294	2014	2024
CIV	258	1998	2022
TGO	251	2006	2022
TZA	245	2008	2024
GMB	197	2012	2025

数据质量与注意事项

• 数据为年度频率，不包含月度和季度序列
• 当同一国家×年份存在多个来源时，使用ILO选择的“最佳来源”
• 分类列（sex、classif1、classif2）仅在指标发布该分类时非空
• 数据基于ICLS定义对原始调查微观数据进行统一处理，来源信息在source.label列中可追溯

使用示例

python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-edu-dsb-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-education-a") df = ds["train"].to_pandas() print(df.head())

引用方式

bibtex @misc{africa_ilo_eap_dwap_sex_edu_dsb_rt_labour_force_participation_rate_by_sex_education_a_2025, title = {Labour force participation rate by sex, education and disability status (%) | Africa (ILOSTAT)}, author = {International Labour Organization (ILO)}, year = {2025}, url = {https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer/?id=EAP_DWAP_SEX_EDU_DSB_RT}, publisher = {HuggingFace Datasets, repackaged by Electric Sheep Africa}, howpublished = {url{https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-edu-dsb-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-education-a}} }

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REST API直接抽取指标代码为EAP_DWAP_SEX_EDU_DSB_RT的劳动参与率数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围筛选。ILOSTAT采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，确保不同来源数据的可比性。数据集中所有观测值均标注了来源类型（source.label），便于用户追溯数据质量与原始采集方法。最终由Electric Sheep Africa重新打包为HuggingFace数据集格式，共涵盖5,722条观测记录。

使用方法

用户可通过HuggingFace datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，返回的Datasets对象可直接转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型使用场景包括：按国家（ref_area）过滤进行国别分析，按时间序列排序后绘制劳动参与率趋势图，或利用pivot_table将数据重塑为国家×年份的矩阵，便于进行面板数据建模。数据集的分类列（如性别、教育水平）可直接作为分组变量，适用于时间序列预测或分类回归任务。此外，数据集与Electric Sheep Africa的非洲数据生态无缝衔接，支持多数据集联合分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门基于其核心数据库ILOSTAT构建，于2025年由Electric Sheep Africa团队重新打包并发布在HuggingFace平台上。数据集聚焦于非洲地区按性别、教育水平和残疾状态划分的劳动力参与率，涵盖40个非洲国家1998年至2025年间5722条观测记录。其核心研究问题在于揭示非洲劳动力市场中结构性不平等现象，尤其是残疾人群体的就业障碍与教育差异对劳动参与的影响。作为ILOSTAT全球劳动统计体系的重要子集，该数据集为发展经济学、劳动经济学及可持续发展目标（SDG）研究提供了关键的跨时间序列数据支撑，推动了非洲大陆劳动力政策的循证决策与跨国家比较分析。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于量化分析非洲劳动力市场中性别、教育与残疾状态交叉维度下的参与率差异，传统研究常因缺乏细粒度分类数据而难以识别特定弱势群体的真实劳动困境。构建过程中面临多重挑战：首先，ILOSTAT原始数据整合了来自劳动力调查、人口普查及行政记录等多种异构来源，需通过ICLS定义进行协调标准化，但不同来源的测量方法差异可能导致年份或国家间的数据不一致性；其次，非洲地区部分国家存在调查周期不规律、小规模样本覆盖不足及数据缺失问题，例如科特迪瓦（CIV）最早观测为1998年而其他多国始于2009年后，时间序列断点增加了纵向分析的复杂性；此外，数据质量标记（如‘不可靠’状态）和备注列中的系列断裂注释进一步要求使用者谨慎处理潜在偏差，以确保跨国家、跨时段比较的科学性与可信度。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自国际劳工组织（ILO）旗下的ILOSTAT数据库，汇聚了1998年至2025年间非洲40个国家的劳动力参与率数据，按性别、教育程度与残疾状态进行了精细分层。共计5722条观测记录，为研究者提供了丰富的面板数据资源。经典的使用场景集中在劳动力经济学的多维度分析中，尤其适用于构建时间序列模型来探究不同群体（如女性、低教育程度者或残疾人群）在劳动力市场的动态演变趋势。使用者能够借助该数据集开展因果推断，例如评估教育政策或社会包容性举措对特定人群劳动参与率的影响。此外，该数据还广泛应用于跨国家比较研究，揭示非洲大陆内部结构性差异，并可作为机器学习回归任务的训练集，预测劳动参与率的变化路径。

解决学术问题

该数据集为解决劳动经济学与发展经济学中的若干核心学术问题提供了关键支撑。它使得研究人员能够系统性地剖析性别、教育与残疾状态三重因素如何交互作用于劳动力参与行为，突破了以往仅关注单一维度的局限。通过该数据集，学者得以验证人力资本理论在非洲语境下的适用性，探讨教育扩张是否真正提升了弱势群体的就业机会。同时，残疾状态变量的引入填补了有关劳动力市场边缘群体实证研究的空白，推动了包容性增长理论的量化检验。在方法论层面，该数据面板结构有助于控制国别与年度固定效应，从而更准确地识别劳动参与率变化的驱动因素，为制定基于证据的社会政策提供了严谨的学术基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为多边发展机构、国家统计部门与非政府组织提供了宝贵的决策参考。国际劳工组织与非洲联盟可利用其中的分层数据，监测可持续发展目标（SDGs）中关于体面工作与经济增长的进展，尤其针对弱势群体（如女性与残疾人）的劳动参与短板进行精准干预。各国的劳动与社会保障部门能够基于该数据评估现有就业促进政策的效果，优化资源分配。此外，数据集的结构化格式便于直接导入商业智能工具，从而为劳动力市场预测模型的构建提供基础，帮助企业在非洲投资决策时评估当地人力资源的可获得性。数据以Parquet格式封装，支持高效加载，极大地降低了数据科学团队的实际调用门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集为非洲劳动力参与率研究提供了性别、教育程度与残疾状况等多维交叉视角，近期研究前沿聚焦于利用时间序列模型和面板数据分析非洲各国劳动力市场的结构性变迁与区域差异。结合国际劳工组织（ILO）的标准化统计框架，研究者正深入探讨后疫情时代非洲就业复苏的异质性路径，以及教育普及与残疾包容政策对女性劳动力参与的动态影响。数据集覆盖1998至2025年的长周期观测，为评估非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）等重大经济一体化倡议下的劳动力流动与技能匹配提供了量化基础，亦为联合国可持续发展目标（SDGs）中的体面工作与经济增长指标监测贡献了关键证据。