electricsheepafrica/africa-ilo-ees-xplv-sex-rt-share-of-employees-with-access-to-parental-leave-b

该数据集包含非洲30个国家在2006年至2025年期间关于按性别划分的雇员享有育儿假比例（%）的321个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题涉及有偿护理工作者。数据集涵盖了1个核心指标（EES_XPLV_SEX_RT），并提供了按性别（总计、男性、女性）分列的数据。数据通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为非洲国家代码，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理。数据集包含多个字段，如国家代码、国家名称、数据来源、指标、性别、年份、观测值、观测状态及相关注释，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 321 observations regarding the gender-disaggregated percentage of employees with parental leave (in %) across 30 African countries between 2006 and 2025. Sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), the dataset focuses on paid care workers. It encompasses one core indicator (EES_XPLV_SEX_RT), and offers disaggregated data by gender (total, male, female). The data was retrieved via the ILOSTAT REST API, filtered to retain only African country codes, and standardized in accordance with the definitions set by the International Conference of Labour Statisticians (ICLS). The dataset includes multiple fields such as country code, country name, data source, indicator, gender, year, observed value, observation status and relevant notes, and is applicable to tasks including table classification, regression and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

国际劳工组织（ILO）的统计数据库ILOSTAT是劳动统计领域的权威来源，本数据集通过调用其REST API接口（https://rplumber.ilo.org/data/indicator?id=EES_XPLV_SEX_RT）直接抓取原始指标数据，并依据非洲国家ISO3代码进行过滤与整合。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的标准，对各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等微观数据进行一致性处理，同时在'源标签'列中标记数据出处以保障可溯源性。数据集最终由Electric Sheep Africa重新打包，以统一的Parquet格式发布，共有321条年度观测记录，覆盖2006至2025年间30个非洲国家。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据集，执行load_dataset('electricsheepafrica/africa-ilo-ees-xplv-sex-rt-share-of-employees-with-access-to-parental-leave-b')指令后即可将训练集转为pandas DataFrame格式进行后续分析。日常使用中，推荐通过'ref_area'列过滤特定国家的子集，借助'indicator'列筛选单一指标并按'time'列排序绘制时间序列图，亦可利用pivot_table函数以年份为行、国家为列构建国家×年度矩阵，以比较横向差异。数据集结构清晰、标注规范，尤其适合机器学习中的表格分类、回归与时序预测任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门（ILOSTAT）创建，并由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布，聚焦非洲30个国家在2006至2025年间按性别划分的带薪育儿假可及性比例。作为全球劳动统计的重要基石，ILOSTAT通过整合劳动力调查、行政记录等多源异构数据，为监测可持续发展目标（SDG）中体面劳动指标提供标准化参照。该数据集以321条观测记录揭示了非洲大陆在家庭友好型政策方面的地域差异与时间演变，其核心研究问题在于量化性别与地理维度下劳动者对育儿假福利的获取机会，填补了非洲地区社会保护研究中精细化、结构化时序数据的空白，对劳动经济学、性别平等政策及国际发展比较研究具有显著推动作用。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：首先，非洲各国统计能力参差不齐，部分国家仅提供不连续的年度观测（如斯威士兰仅有9条记录），导致时序分析中存在大量空缺与采样偏差，削弱了跨国纵向比较的稳健性。其次，数据来源多元且标注复杂（如“方法修订”等状态标记），同一国家同年份可能因调查方法调整而产生序列断裂，需研究者审慎处理数据一致性问题。再者，育儿假政策定义在非洲各国的法律框架中存在细微差异，ILO虽通过国际劳动统计学家会议标准进行协调，但跨文化语境下的概念等效性仍存疑。最后，数据颗粒度限于国家层面，无法揭示区域内部城乡或行业差异，限制了从宏观指标向微观干预的转化应用。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与社会保障研究领域，该数据集最经典的用途是用于分析非洲国家带薪育儿假覆盖率的性别差异与时间演变趋势。研究者可基于性别（SEX_T, SEX_M, SEX_F）这一核心维度，对比不同国家男性和女性雇员享受育儿假权利的比率，揭示性别平等在劳动保障中的实现程度。通过构建面板数据或时间序列模型，能够探讨经济发展水平、劳动政策变迁与育儿假覆盖率之间的内在关联，为区域比较研究与政策评估提供数据基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲大陆劳动保障领域中数据稀疏与可比性不足的学术困境。它系统整合了ILOSTAT权威统计数据，覆盖30个非洲国家2006至2025年的连续观测，填补了发展中地区育儿假研究的数据空白。研究者可借此量化分析性别平等在社会保障中的进展，检验国际劳工标准在非洲的落实情况，并探究劳动力市场结构、国家治理能力等因素对劳动福利覆盖的影响。该数据为跨国产假政策比较、SDGs中的体面劳动目标监测提供了可靠的实证基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集可服务于国际组织与非洲各国政府的社会政策规划与监测。例如，国际劳工组织可据此评估成员国在育儿假立法执行上的实际成效，调整技术援助方向；非政府组织可利用性别分列数据撰写政策倡导报告，推动产假与陪产假的平等立法；发展研究机构可将其与GDP、女性劳动参与率等经济指标交叉分析，构建育儿假覆盖率的预测模型。数据格式统一且支持Python直接加载，大大降低了数据获取与清洗门槛。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，该数据集聚焦于非洲地区带薪护理工作者育儿假可及性的性别差异研究，其核心价值在于填补了非洲劳动统计中社会保护指标长期缺失的空白。结合ILOSTAT的权威调查数据与Electric Sheep Africa的标准化处理，研究者得以追踪2006至2025年间30个非洲国家育儿假覆盖率的动态演变，并深入剖析女性与男性员工在带薪休假权益上的结构性不平等。这一方向与全球体面劳动议程及非洲大陆性别平等热点议题紧密关联，尤其为评估ILO第183号公约及各国产假/陪产假政策的实施效果提供了可靠的数据支撑。该数据集推动了跨国比较分析与时间序列建模的前沿应用，为劳动经济学、社会政策及可持续发展目标（SDG 5.5及8.5）的量化研究注入了新的实证动力。