electricsheepafrica/africa-ilo-ees-tees-sex-dsb-nb-employees-by-sex-and-disability-status-thousands

该数据集包含1075个观测值，覆盖40个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，涉及1个指标：按性别和残疾状况划分的员工数量（千计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家，采用CC-BY-4.0许可证。数据集包含列如国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、年份、观测值等，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 1,075 observations covering 40 African countries, spanning the period from 1998 to 2025, and includes one single indicator: the number of employees (in thousands) disaggregated by gender and disability status. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), retrieved via API and filtered to retain only data for African countries, and is released under the CC-BY-4.0 license. The dataset includes columns such as country code, country name, data source, indicator code, gender category, year, and observed value, and is applicable for tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）的权威劳动统计框架，由Electric Sheep Africa对非洲区域原始数据进行系统性重制与标准化封装。数据采集覆盖40个非洲国家，时间跨度为1998至2025年，以千人计量单位记录按性别与残疾状况分组的雇员数量，共计1075条观测记录，最终以Parquet列式存储格式发布，并配套标准化的元数据清单与溯源说明，确保数据可追溯、可复现。

使用方法

研究者可通过Hugging Face datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取默认切分后查看特征结构与前若干行样本；对于表格型分析任务，可将切分对象转换为Pandas数据框以开展统计建模。使用过程中需以仓库数据文件为准核对变量定义与计量单位，显式利用国别列进行地理定位，对缺失值保持审慎态度并在确立合理插补规则前避免随意填充，同时建议结合Electric Sheep Africa目录下的其他数据集通过国别、年份与指标字段进行关联分析。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）长期致力于全球劳动力市场统计体系的构建，其ILOSTAT数据库汇集了跨国家的就业、失业与劳动条件指标，为比较劳动经济学研究提供基础数据支撑。非洲地区在残疾与性别交叉维度的就业统计长期存在系统性缺口，制约了包容性劳动力市场政策的循证基础。Electric Sheep Africa于2026年基于ILOSTAT源数据整理并发布该数据集，覆盖40个非洲国家、1998至2025年间1075条观测记录，按性别与残疾状况分列雇员人数（千人）。该数据集以标准化元数据与开放许可方式发布，为非洲残疾人就业研究、性别差距分析及社会保护政策评估提供了可复用的结构化证据，拓展了ILOSTAT在非洲区域的可发现性与可分析性。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于：如何在跨国、跨时间的比较框架下，对残疾与性别交叉分组的就业规模进行可靠测度，而非洲多数国家在残疾定义、调查工具与报告口径上长期缺乏统一标准。构建过程中，源数据存在国家与上游发布者元数据缺失、地理标识未显式声明等问题，使用者需在缺少明确ISO3编码的情况下谨慎推断国别归属。残疾状况分组的缺失值处理、不同年份调查方法差异带来的可比性风险，以及单位与变量定义需回溯源头确认的要求，均构成分析前必须克服的障碍；标签本身不足以推导政策含义，需结合源文件方法说明加以审慎解读。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与残障就业研究的交叉领域中，该数据集承载着独特而稀缺的观测价值。作为非洲区域覆盖最系统的残障就业统计资源之一，其经典使用场景集中于跨国别、跨性别的就业规模比较分析：研究者借助1998至2025年间40个非洲国家的千余条观测，考察不同性别与残障状态劳动者的就业分布差异，并据此检验残障就业差距在非洲各国之间的异质性。此类分析通常以国别与年份为面板维度，辅以性别、残障状态等分组变量，构建描述性统计与可视化图谱，为区域性残障就业政策的国际比较提供量化依据。

解决学术问题

长期以来，残障与性别交叉视角下的就业统计在非洲地区严重匮乏，既有文献多依赖小样本调查或单一国家数据，难以支撑跨国比较研究。该数据集系统整合ILOSTAT来源的标准化指标，填补了非洲残障就业跨国面板数据的关键空白，使研究者得以在统一口径下刻画残障女性与残障男性就业规模的时空演变。其意义在于将残障从社会政策话语中的边缘议题提升为可量化、可比较的劳动市场变量，为探究结构性不平等、评估包容性就业政策成效以及构建交叉性分析框架提供了实证基础。

实际应用

在政策与实务层面，该数据集为国际组织、区域发展机构及各国劳工部门提供了直观的决策参考。依托按性别与残障状态分组的就业人数指标，政策制定者可识别残障群体就业参与的区域短板，据此设计针对性的职业培训、无障碍就业支持及反歧视法规。同时，该数据集亦适用于非政府组织与残障权益倡导机构开展影响力评估与资源分配论证，并为相关企业履行社会责任、优化包容性招聘策略提供数据支撑，推动从统计证据到政策行动的转化。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场日益关注包容性增长的背景下，该数据集以性别与残疾状况双维度刻画四十国雇员规模，为探究残障群体就业鸿沟及性别交叉不平等提供了稀缺的量化基础。当前前沿研究正将其与ILOSTAT其他指标及家庭调查数据融合，借助面板回归与分解方法识别残疾就业差距的国别异质性，并评估反歧视立法与配额政策的干预效力。相关议题与全球残疾峰会及联合国残疾人权利公约履约审议等热点相呼应，凸显非洲残疾数据基础设施的薄弱与改进空间。该数据集的标准化发布有助于推动循证政策设计，提升弱势群体劳动参与监测的透明度与可比性。