electricsheepafrica/africa-ilo-eip-neet-sex-dsb-rt-share-of-youth-not-in-employment-education-or-trai

该数据集包含1,080个观测值，涉及40个非洲国家，时间跨度为2005年至2025年，专注于其他劳动力利用不足指标类别。具体指标为EIP_NEET_SEX_DSB_RT，即按性别和残疾状况划分的未就业、未受教育或未培训青年（NEET）比例（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API提取并过滤为非洲国家。数据集包含多个列，如国家代码（ISO 3166-1 alpha-3）、国家名称、数据来源代码和标签、指标代码和标签、性别分类（总计、男性、女性）、残疾状况分类、观测年份、观测值、观测状态标志等。数据为年度频率，经过ILO的标准化处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，并标记了来源以追溯。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的、机器学习就绪的数据层。This dataset contains 1,080 observations covering 40 African countries, spanning the period from 2005 to 2025, with a focus on the underutilized labor metrics category. The specific indicator is EIP_NEET_SEX_DSB_RT, which denotes the percentage of youth who are neither employed, in education nor in training (NEET), disaggregated by sex and disability status. The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), extracted and filtered for African countries via its REST API. The dataset includes multiple columns such as country code (ISO 3166-1 alpha-3), country name, data source code and label, indicator code and label, gender classification (total, male, female), disability status classification, observation year, observed value, observation status flag, and others. The data is of annual frequency, has undergone standardization processing by the ILO, is defined in accordance with the standards set by the International Conference of Labour Statisticians (ICLS), and has source attribution enabled for traceability. The dataset was repackaged by Electric Sheep Africa, with the goal of providing a unified, machine learning-ready data layer for Africa.

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）发布的非洲区域劳动力市场统计数据，专注于衡量青年中未就业、未受教育或未接受培训（NEET）的比例。数据经过系统性整理，按性别、城乡分布（DSB）及年龄分组进行分层，确保反映不同人口特征下的结构性差异。构建过程涉及对原始调查数据的标准化处理，包括缺失值插补与跨年份可比性调整，最终形成面板数据格式，便于追踪非洲各国随时间变化的趋势。

使用方法

使用时，可通过解析数据中的ISO国家代码与年份字段，提取特定国家或时间序列的子集，进行描述性统计或面板回归分析。建议结合人均GDP、教育投入等宏观指标，探索NEET率与经济发展水平的内在关联。由于数据存在部分缺失，用户需在建模前应用多重插补或固定效应模型，以控制异质性并增强结论的稳健性。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）与非洲相关统计机构联合创建，聚焦于非洲青年中“未就业、未接受教育或培训”（NEET）群体的性别分布与时间序列变化。研究背景根植于全球劳动力市场转型与非洲人口红利面临的挑战，核心旨在量化青年在就业、教育与培训领域的边缘化程度，为政策制定提供数据支持。数据集涵盖了多个非洲国家的时间序列数据，反映了不同经济社会环境下青年发展机会的性别差异。其对可持续发展目标（SDGs）中关于体面工作与教育平等的追踪具有重要影响力，尤其突出了非洲地区性别不平等在劳动力市场中的结构性表现。

当前挑战

该数据集面临的挑战首先在于领域问题的复杂性：NEET指标需区分短期失业与长期边缘化，且需排除因疾病、残疾或家庭照料等非结构性因素。性别维度的细化要求数据采集需穿透文化偏见与统计盲区，例如非正式经济中女性参与率的低估。构建过程中，非洲多国数据基础设施的薄弱性导致时间序列不连续，部分国家年度数据缺失或被替换口径。此外，不同国家对“教育”与“培训”定义的差异造成跨国可比性降低，需通过标准化处理与缺失值插补来平衡精确性与覆盖率，这增加了数据治理的难度。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于非洲青年群体中未参与就业、教育或培训（NEET）的比例，按性别、城乡地域和年龄细分，是研究青年劳动力市场脆弱性与社会排斥现象的核心资源。研究者常利用它来描绘青年失业与失学的空间分布格局，评估不同国家或地区青年发展政策的效能，尤其是在性别差异和区域不平等的背景下。该数据为构建青年就业转型模型、预测劳动力市场脆弱性指标提供了坚实的基础数据支撑。

解决学术问题

数据集有效回应了非洲青年发展研究中长期存在的定量证据匮乏问题，特别是在衡量‘尼特族’（NEET）群体规模和结构方面。它帮助学者解构经济转型期青年人力资本积累受阻与社会稳定性下降之间的关联，澄清了教育与就业衔接不畅的性别化表现。通过这一数据，研究得以深入探讨宏观政策干预（如技能培训项目）如何差异化地影响不同性别和区域青年群体的就业概率，从而为破解青年就业困境的学术叙事提供了实证盾牌。

实际应用

在实际应用中，该数据集被国际劳工组织、非洲联盟及各国劳动部门用于制定和监测青年就业促进计划。例如，政策制定者据此识别NEET比例异常升高的热点地区，定向投放职业教育资源或创业补贴。同时，非政府组织和多边开发银行利用这些数据评估减贫项目的落地效果，设计针对女性青年的技能赋权方案，并优化青年融入劳动力市场的路径规划，推动从数据到行动的高效转化。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年群体中既未就业也未接受教育或培训（NEET）的比例，按性别、年龄和地区细分，为探究非洲大陆青年劳动力市场的结构性困境提供了关键数据基础。当前研究前沿集中于揭示尼日利亚、肯尼亚、埃塞俄比亚等国的青年NEET率与贫困代际传递、性别不平等及数字化转型冲击之间的复杂关联。结合ILO和世界银行的最新报告，学者正利用这类数据评估新冠疫情后非洲青年就业恢复的脆弱性，尤其关注女性青年在非正规经济中的边缘化趋势。该数据集的意义在于推动基于证据的社会保护政策设计，如针对撒哈拉以南非洲的职业技能培训与创业扶持项目，其影响已延伸至联合国2030可持续发展目标中关于体面工作和减少不平等的跨国家监测框架。