electricsheepafrica/africa-ilo-eip-xplf-sex-mts-nb-potential-labour-force-by-sex-and-marital-status-t

该数据集包含来自国际劳工组织(ILO) ILOSTAT数据库的其他劳动力利用不足指标数据，具体指标为按性别和婚姻状况划分的潜在劳动力（千人）。数据集涵盖42个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，共包含4,746个观测值。数据通过ILOSTAT REST API获取，并经过ILO根据国际劳工统计学家会议(ICLS)定义进行标准化处理。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类、婚姻状况分类、观测年份、观测值、观测状态及备注等多维字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains data on other underutilized labor force indicators from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically the potential labor force (in thousands) categorized by gender and marital status. The dataset covers 42 African countries, spans the period from 1994 to 2025, and includes a total of 4,746 observations. The data was obtained via the ILOSTAT REST API and standardized by the ILO in accordance with the definitions set by the International Conference of Labour Statisticians (ICLS). The dataset comprises multi-dimensional fields including country code, country name, data source, indicator code, indicator name, gender category, marital status category, observation year, observed value, observation status, and notes. It is applicable to tasks such as table classification, regression, and time series forecasting.

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数据库，聚焦于非洲地区按性别与婚姻状况划分的潜在劳动力人口（单位：千）。数据通过ILOSTAT REST API直接获取，原始代码为EIP_XPLF_SEX_MTS_NB，并经由Electric Sheep Africa进行二次封装与标准化处理。构建过程中，仅筛选出非洲ISO3国家代码对应的观测记录，保留了从1994年至2025年间涵盖42个非洲国家的4,746条样本。ILOSTAT本身基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，对各国劳动力调查、家庭收入调查等微观数据进行统一协调，并在source.label列中标注数据来源，确保可追溯性与一致性。数据集以Parquet格式存储，支持通过HuggingFace的datasets库便捷加载，为研究者提供了高效、结构化的非洲劳动力分析基础。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的维度划分与权威的数据来源。它不仅提供了潜在劳动力总量的观测值，还按性别（男性、女性、总计）与婚姻状况进行分解，允许用户深入分析不同社会群体的劳动力参与特征。数据覆盖时间跨度长达31年，地理范围遍及42个非洲国家，其中南非、毛里求斯、卢旺达等国拥有较为丰富的观测记录。此外，数据集包含了观测状态标识（如“不可靠”）与系列中断注释，有助于用户评估数据质量。所有变量均配有英文标签，列名清晰直观，便于理解与二次加工，尤其适合进行区域劳动力市场的纵向对比与多维度交叉分析。

使用方法

数据集的使用极为简便，依托HuggingFace的datasets库，用户仅需调用load_dataset函数即可将数据加载为Pandas DataFrame格式，进行后续探索与分析。示例代码展示了如何筛选特定国家（如肯尼亚）的数据，或针对单一指标（EIP_XPLF_SEX_MTS_NB）按时间排序以绘制时间序列图。此外，通过pivot_table操作，可轻松构建以年份为行、国家为列的透视矩阵，便于进行跨国家面板数据分析。数据集的变量包括国家代码、性别、婚姻状况分类、观测值及质量标志，支持条件过滤与聚合运算，非常适合用于劳动力经济学中的回归建模、趋势预测或政策评估。研究者在引用时需遵循CC-BY-4.0许可，并注明原始数据来源及Electric Sheep Africa的封装贡献。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年整理发布，经Electric Sheep Africa重新打包处理，聚焦非洲地区潜在劳动力按性别与婚姻状况的统计（单位：千）。数据集涵盖42个非洲国家，时间跨度从1994年至2025年，包含4746条观测记录，核心研究问题在于揭示非洲劳动力市场的隐性冗余，即那些虽未积极求职但具备工作意愿与能力的潜在劳动力群体。作为ILOSTAT数据库的子集，该数据集为研究非洲就业结构、性别差异及婚姻对劳动参与的影响提供了标准化、可比的纵向数据，有力支撑了区域劳动经济学分析与可持续发展目标（SDG）中体面工作的监测。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于量化非洲劳动力市场中隐性冗余的复杂性，传统失业统计常忽视被动待业群体，而该数据通过婚姻状态与性别细分，暴露了非洲地区女性因家庭责任被排除在劳动力市场外的严重程度。构建过程中面临多重挑战：首先，非洲多国调查数据来源庞杂，ILO需统一整合不同国家调查的差异定义与分类标准；其次，数据存在年份断裂与指标修订（如note_indicator字段标注的方法论修订），影响时间序列的一致性；此外，部分年份观测值标记为不可靠（obs_status为U），需谨慎处理以保障分析准确性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中关于非洲潜在劳动力人口的权威统计数据，覆盖42个非洲国家从1994年至2025年的年度观测值，共计4746条记录。最经典的运用方式聚焦于分析非洲地区劳动力未充分利用的时空格局，研究者可借助性别、婚姻状况等细分维度，构建面板数据模型，揭示不同社会群体在潜在劳动力中的分布特征与演变趋势。数据集以Parquet格式封装，支持通过HuggingFace Datasets库快速加载，极大便利了跨国比较、时序回归以及机器学习任务的开展，成为非洲劳动经济学领域不可或缺的数据基石。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为非洲各国政府、国际发展机构及智库提供了可操作的政策决策依据。劳动部门可借助不同性别与婚姻状况的潜在劳动力规模数据，识别劳动力市场的结构性短板，精准设计促进青年就业或女性赋能的干预方案。非政府组织在开展减贫与技能培训项目时，可依据这些统计数据优化目标人群定位与资源分配。此外，数据集中附带的来源标识与注释列（如方法论修订标记）有助于从业者评估数据质量，确保政策模拟与前瞻性预测的可靠性。对于致力于联合国可持续发展目标（SDG）中体面工作指标监测的组织而言，该数据集是衔接宏大目标与地方实践的关键桥梁。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列推动非洲劳动统计智能化与政策科学化的经典工作。其中，利用时间序列预测方法对潜在劳动力人口进行外推建模，为非洲各国制定中长期就业战略提供了动态依据；结合性别与婚姻状况的交互分析，催生了关于非洲家庭内部劳动分工与经济脆弱性的计量研究。在数据技术层面，Electric Sheep Africa团队将该数据集与ILOSTAT其他上百个指标整合，构建了统一的机器学习就绪数据层，促使预训练模型与迁移学习在劳动力预测任务中的探索。此外，注释列中提及的系列断裂标记（Break in series）被研究者用来校准模型的结构突变点，推动了间断时间序列分析在非洲劳动经济领域的应用普及。