electricsheepafrica/africa-ilo-eip-dwap-sex-age-edu-rt-inactivity-rate-by-sex-age-and-education

该数据集包含181,392个观测值，涉及非洲49个国家从1982年至2025年的按性别、年龄和教育程度划分的不活动率（百分比）数据，源自国际劳工组织（ILO）的统计数据库ILOSTAT。数据覆盖其他劳动力未充分利用指标主题，具体指标为EIP_DWAP_SEX_AGE_EDU_RT，提供结构化表格，包括国家代码、来源、性别分类（总计、男性、女性）、年龄和教育分类、观测年份、观测值及数据状态等信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据经过标准化处理，使用ICLS定义，并标注来源以确保可追溯性。This dataset comprises 181,392 observations, covering gender-, age-, and educational attainment-disaggregated inactivity rate (percentage) data for 49 African countries spanning the period from 1982 to 2025. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) statistical database ILOSTAT, and falls under the theme of other labor underutilization indicators, with the specific indicator being EIP_DWAP_SEX_AGE_EDU_RT. The dataset provides structured tables containing information such as country codes, data sources, sex categories (total, male, female), age and educational attainment categories, observation years, observed values, and data status, among others. It is applicable for tasks including table classification, regression, and time series forecasting. The data has been standardized using the ICLS definition, with source annotations included to ensure traceability.

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，聚焦非洲地区劳动力未充分利用状况中的‘不活跃率’指标。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，原始指标代号为EIP_DWAP_SEX_AGE_EDU_RT，而后依据非洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT团队依据国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义，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了标准化处理，确保跨国家、跨年份数据的可比性与一致性。最终，数据由Electric Sheep Africa团队重新打包，以Parquet格式发布，便于机器学习流水线直接调用。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载，仅需一行代码`load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-eip-dwap-sex-age-edu-rt-inactivity-rate-by-sex-age-and-education')`即可将数据转换为Pandas DataFrame。对于聚焦某一国家的分析，可利用`ref_area`列进行筛选，如提取肯尼亚数据。若需进行时间序列分析，可对单一指标按年份排序后直接绘图。数据集还支持透视操作，轻松构建以年份为行、国家为列的不活跃率矩阵，助力区域比较与面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2025年发布，经Electric Sheep Africa重新封装，聚焦非洲49国自1982年至2025年间按性别、年龄和教育程度分层的劳动不充分利用指标，核心关注非经济活动率（Inactivity rate）。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT整合了各国劳动力调查、家庭收支调查等微观数据，依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。该数据集为研究非洲大陆劳动力市场结构性特征、性别与教育差异对劳动参与的影响提供了长达43年的跨国产出，尤其在追踪撒哈拉以南非洲青年失业与非正规就业等长期议题上具有奠基性价值，推动了大数据与劳动经济学在非洲区域的交叉应用。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于：非洲劳动力市场长期面临数据稀疏性与跨国可比性不足的困境，传统研究多依赖零星调查或有限年份数据，难以刻画非经济活动率在性别、年龄与教育维度上的动态演变。构建过程中则面临多重技术挑战：其一，ILOSTAT需从200余个经济体的多样化原始调查中，调和因问卷设计、抽样框架与定义差异带来的异构性，例如教育水平分类标准（如aggregate levels）在不同国家间的非一致性；其二，观测值标注了provisional（临时）或unreliable（不可靠）状态标识，部分序列因方法论修订存在断点，需在数据分析中对质量标注与数据连续性给予审慎处理；其三，部分国家（如安哥拉）数据截至2025年，而另一些国家（如多哥）仅更新至2022年，时间跨度不均衡增加了跨时期比较的复杂度。

常用场景

经典使用场景

非洲劳动力市场研究领域，ILOSTAT数据源中关于因性别、年龄和受教育程度分层的非经济活动率（Inactivity rate）数据集，经典地用于分析非洲大陆各国劳动力闲置状况的时空分布特征。研究者可基于此数据进行面板数据回归或时间序列建模，以揭示不同人口群体在劳动参与行为上的结构性差异。例如，通过结合国家层面的经济指标（如GDP增长率或产业结构），该数据集能够构建多维度固定效应模型，量化教育水平提升或性别平等政策对非经济活动率的实际影响，从而为区域劳动力市场研究提供坚实的实证基础。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了非洲劳动力参与研究中长期存在的数据碎片化与分类标准不统一问题。通过ILO统一口径的指标（EIP_DWAP_SEX_AGE_EDU_RT），学者们得以在49个国家、1982至2025年的跨时区框架下，精确追踪因性别、年龄与教育程度交互作用导致的劳动市场退出现象。这一资源突破了传统研究因小范围调查或单一国家数据而难以进行跨国比较的瓶颈，使分析非经济活动率与贫困陷阱、人力资本折旧及代际流动等理论命题之间的幽微关联成为可能，其系统化的粒度对劳动力经济学与社会分层研究具有深远的方法论革新意义。

实际应用

在实际应用中，此数据集为国际发展机构、国家统计局及社会政策智库提供了监测劳动适龄人口经济赋权状况的高频量化工具。开发者和数据分析师能够利用这些结构化时间序列，为非洲各国设计精准的劳动力市场预警系统，例如通过机器学习模型预测特定群体（如年轻女性或低教育水平男性）陷入长期非活跃状态的风险。此外，该数据集还可集成至联合国可持续发展目标（SDG）的进度评估仪表盘中，帮助政策制定者实时评估技能培训项目或普惠金融举措在激活蛰伏劳动力方面的实际成效，为从实践层面推动体面劳动议程提供数据驱动的决策锚点。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦非洲49国劳动力市场中的非经济活动率，按性别、年龄与教育水平精细分层，为理解非洲大陆劳动力利用不足现象提供了跨时空的量化基础。前沿研究正借助此类高分辨率面板数据，结合时序预测与分类模型，揭示经济增长、教育普及与性别平等如何交织影响劳动参与格局。尤其是在全球关注青年就业与可持续发展目标（SDG）第八项体面工作的背景下，该数据集支持研究者追踪不同人群在1982至2025年间的非活跃状态演变，为评估政策干预效果、识别脆弱群体，以及构建非洲劳动力市场的动态预警系统提供了关键实证资源。