electricsheepafrica/africa-ilo-une-3une-sex-age-stu-nb-youth-unemployment-by-sex-age-and-school-attendanc

该数据集包含非洲49个国家从1991年至2025年的青年失业数据，共有10,197个观测值。核心指标为青年失业率按性别、年龄和学校出勤状态分类（千），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，涵盖失业相关统计，并经过Electric Sheep Africa重新打包。数据集以表格形式呈现，包括国家代码、年份、性别分类、年龄分组、学校出勤状态等维度，并包含数据质量注释，如观测状态标志和来源说明。数据可用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，适用于非洲劳动力市场分析。This dataset contains youth unemployment data for 49 African countries spanning from 1991 to 2025, with a total of 10,197 observations. The core indicators are youth unemployment rates categorized by gender, age group, and school attendance status (in thousands). The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), covering unemployment-related statistics, and was repackaged by Electric Sheep Africa. The dataset is presented in tabular format, including dimensions such as country code, year, gender category, age group, and school attendance status, and also contains data quality annotations such as observation status flags and source descriptions. This data can be used for tasks such as tabular classification, regression, and time series forecasting, and is suitable for African labor market analysis.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集的构建源自国际劳工组织（ILO）的权威统计数据库ILOSTAT，通过调用其REST API接口，提取了针对非洲49个国家的青年失业率相关指标，并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协调统一。数据采集后，基于非洲ISO3国家代码进行过滤筛选，保留了1991年至2025年间的年度观测记录，共计10,197条。Electric Sheep Africa团队对原始数据进行了重新打包和标准化处理，以Parquet格式发布，确保研究人员能够便捷地通过HuggingFace Datasets库直接加载使用。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库以一行代码快速加载数据集，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型的使用场景包括：依据国家代码（ref_area）筛选特定国家的数据子集，对单一指标按时间序列排序后绘制变化趋势图，或利用透视表功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，以支持面板数据分析。数据集标注为CC-BY-4.0许可协议，使用时需正确引用原始数据来源及Electric Sheep Africa的重新打包工作。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部创建，经由Electric Sheep Africa于2025年重新整理后发布于HuggingFace平台。数据集聚焦于非洲地区青年失业问题，收录了自1991年至2025年间49个非洲国家的10,197条观测记录，核心指标为按性别、年龄及在校状态划分的青年失业人数（单位：千）。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集依托国际劳工大会统计学家标准（ICLS）对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等原始微观数据进行统一协调，确保了跨时间与国别的可比性。其发布填补了非洲区域精细化劳动力数据的空白，为研究非洲青年就业动态、评估教育政策效果及推动可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测提供了珍贵的数据基础。

当前挑战

数据集所应对的领域挑战在于非洲青年失业问题的复杂性：该地区面临数据稀疏性、国别统计口径差异及长时间序列中方法论更替导致的断点问题。数据构建过程则面临多重障碍——原始数据源于不同国家并采用各异调查手段，需要依赖ILO的“最佳来源”选择机制进行标准化；同时，观测值中常出现“不可靠”或“临时性”标记，影响模型训练的置信度。此外，部分国家（如南非、毛里求斯）拥有高密度观测，而另一些国家则数据稀缺，这种空间数据分布的不均衡性为机器学习任务中的泛化性与偏差控制带来了显著挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集以国际劳工组织ILOSTAT数据库为根基，汇聚了49个非洲国家从1991年至2025年间的青年失业数据，涵盖性别、年龄及在校状态等细粒度分解维度的逾一万条观测记录。在学术研究中，其最经典的运用方式体现为基于面板数据的时空比较分析——研究者可借助多元回归模型或固定效应模型，挖掘非洲各国青年失业率的长期演变规律，并探究教育参与率、性别差异等结构性因素对失业动态的异质性影响。此外，该数据集的年度时间跨度使其天然适用于时间序列预测任务，研究人员可基于长短期记忆网络或自回归移动平均模型，构建面向非洲青年就业市场的预测框架。

解决学术问题

该数据集有力回应了非洲发展经济学中若干悬而未决的学术命题。长期以来，非洲青年失业问题因数据碎片化与质量参差而难以进行系统性量化研究，而本数据集通过ILO统一标准对多国调查微观数据进行整合与解构，使得比较失业率的跨国差异、性别不平等程度以及教育回报率等核心变量之间的因果关系成为可能。例如，学者能够利用性别与年龄分组数据，检验教育扩展是否显著降低了特定年龄段女性的失业风险，或评估不同劳动力市场制度下青年失业的持久性。其学术贡献在于为论证非洲劳动力市场转型、教育政策效能与可持续发展目标中的体面工作议题提供了可靠的经验证据，填补了高分辨率非洲社会统计数据的空白。

实际应用

在实际决策场景中，该数据集可为非洲各国政府及国际发展机构制定精准就业干预策略提供数据支撑。例如，政策制定者能够基于性别与在校状态的分组失业率，识别出最受失业冲击的青年群体——如未在校的年轻女性——并针对性地设计技能培训计划或创业扶持项目。国际劳工组织与非洲联盟可利用该数据集追踪各国青年就业目标的完成进度，评估国家间合作项目的成效，并在制定《非洲2063年议程》中关于青年赋权的具体指标时参考其数据分布。同时，世界银行等发展金融机构可借助失业趋势数据优化面向非洲的教育专项贷款和劳动力市场改革方案的资金配置。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，非洲青年失业问题成为国际劳工组织与各国政府关注的焦点，尤其是在气候变化与数字化转型双重冲击下，青年群体面临的就业结构性矛盾日益凸显。该数据集覆盖1991至2025年间49个非洲国家的青年失业指标，按性别、年龄及在校状态进行精细分层，为研究者提供了评估教育与就业市场错配、追踪劳动力市场政策干预效果的关键资源。前沿研究方向聚焦于利用时间序列建模与因果推断技术，分析学校出勤率变化对青年失业率的长短期影响，并探索非洲各国在新冠疫情后经济复苏阶段青年就业弹性的区域异质性。这一数据集的发布不仅填补了非洲大陆高分辨率劳动力统计数据的空白，也为可持续发展目标第八项——促进包容和可持续经济增长、实现充分和生产性就业——提供了可量化的实证基础。