electricsheepafrica/africa-ilo-cpi-xcpi-coi-rt-national-consumer-price-index-cpi-by-coicop-2017-1

该数据集包含非洲53个国家从1957年至2025年的消费者价格指数（CPI）年度数据，使用COICOP分类（2017年=100）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，涵盖10,913个观测值，唯一指标为国家消费者价格指数（CPI）按COICOP分类（2017=100）。数据集包含国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、分类变量、观测年份和观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。数据经过ILO协调处理，使用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，确保跨国家可比性。This dataset contains annual consumer price index (CPI) data for 53 African countries spanning from 1957 to 2025, categorized using the COICOP classification (2017=100). The data is sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO), with a total of 10,913 observations. The sole indicator is national consumer price index (CPI) classified under COICOP (2017=100). The dataset includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, categorical variables, observation year, and observed value, and is applicable to machine learning tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting. The data has been harmonized by the ILO and defined in accordance with the International Conference of Labour Statisticians (ICLS) standards, ensuring cross-country comparability.

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统计数据库，通过REST API直接抽取非洲地区国家按消费用途分类（COICOP）的消费者价格指数（CPI）数据，并以2017年为基期进行标准化处理。数据构建过程中，ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一整合，并在`source.label`字段中标注数据来源以确保可追溯性。随后，数据被过滤为非洲53个国家的ISO3代码区域，最终生成包含10,913条观测记录的数据集，涵盖1957年至2025年的时间跨度。Electric Sheep Africa团队对数据进行了打包与格式规范，使其可直接通过HuggingFace Datasets库加载使用。

特点

该数据集的核心特点在于其聚焦非洲大陆的消费者价格指数统计，覆盖53个非洲国家，时间跨度近七十年，提供了细粒度按COICOP分类的CPI指标。数据以年度频率呈现，并采用2017年基期标准化，便于进行跨时期间的价格变动比较。每条记录包含国家代码、数据来源、指标分类、观测值及注释信息等丰富字段，且当同一国家年份存在多个数据来源时，选用ILO认定的最佳来源以保证数据质量。此外，数据集的许可协议为CC-BY-4.0，允许自由使用与分享，为非洲地区宏观经济研究、通胀分析及时间序列建模提供了可靠的数据基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的`load_dataset()`函数直接加载该数据集，将其转换为Pandas DataFrame后进行处理与分析。典型的使用方法包括依据国家代码筛选特定国家的CPI序列，或按时间排序绘制单一指标的时序图以观察通胀趋势。此外，用户可通过数据透视表功能将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨国家面板数据分析与对比。值得注意的是，数据集中包含`classif1`等分类字段，可用于进一步按COICOP消费类别进行分层分析，从而深入探究不同商品与服务价格变动的结构性特征，为计量经济学建模与政策评估提供支持。

背景与挑战

背景概述

消费者价格指数（CPI）是衡量一国通货膨胀水平与经济稳定性的核心宏观指标，对于制定货币政策、调整社会福利及评估居民实际购买力具有不可替代的作用。然而，非洲大陆长期以来面临CPI数据碎片化、发布时间滞后及跨国可比性不足等困境，严重制约了区域经济一体化研究与可持续发展目标（SDGs）的监测。在此背景下，国际劳工组织（ILO）依托其统计数据库ILOSTAT，于2025年联合Electric Sheep Africa团队重新整合并发布了该数据集。该数据集收录了1957年至2025年间53个非洲国家的10913条CPI观测值，以2017年为基期，并采用国际通行的按目的划分的个人消费分类（COICOP）体系进行标准化，旨在通过统一的数据基底，为非洲宏观经济研究与劳动力市场动态分析提供可靠支撑。Electric Sheep Africa团队进一步对原始API数据进行了清洗与重封装，降低了科研人员与政策制定者的数据获取门槛，有望推动非洲地区跨国通胀联动性、价格传导机制及劳动力成本与生活成本关系等前沿问题的实证探索。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心挑战在于非洲经济体普遍存在的数据稀疏性与统计口径不一致问题。非洲各国统计能力参差不齐，部分国家年度CPI数据存在大量缺失，且不同来源的原始数据可能在基期选择、产品篮子构成及质量调整方法上各异，导致跨国面板回归或时间序列建模时容易引入系统性偏差。在数据构建过程中，整合工作亦面临多重困境：首先，需将ILOSTAT API返回的异构数据与官方存档中历时数十年的纸质卷宗进行数字化对齐，确保分类变量（如classif1所代表的COICOP编码）与历史年份的对应关系无误；其次，数据来源标注（如source.label）虽力求透明，但部分条目（如note_source字段显示的国际货币基金组织仓库记录）仍存在跨机构数据权责界定模糊与更新延迟问题；最后，数据集以年度频次发布，未能囊括许多国家发布的月度或季度CPI序列，在捕捉高通胀时期的价格波动细节时力有不逮，从而对建模的时间粒度选择构成了本质制约。

常用场景

经典使用场景

非洲地区消费价格指数（CPI）数据集收录了1957年至2025年间53个非洲国家的10,913条观测记录，以2017年为基期，按联合国《按目的划分的个人消费分类》（COICOP）标准索引。该数据集的经典应用场景聚焦于宏观经济时间序列分析，研究者可借助其跨国家、跨时期的统一观测结构，进行非洲大陆内部各国通货膨胀动态的比较研究，或构建面板数据模型以探讨物价水平与劳动力市场变量间的关联机制。其年度频率与标准化的分类体系，为理解非洲地区消费结构演变与价格波动规律提供了扎实的量化基础。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生出的经典工作主要聚焦于两大方向。其一，基于其长时间跨度与多国结构，研究者构建了非洲大陆层面的CPI预测模型，将经典自回归滑动平均模型与机器学习回归方法相结合，探索CPI序列在区域间的溢出效应与同步性特征。其二，该数据集被用于更新贫困线与实际工资测算的基础参数，通过将CPI数据与ILO就业指标数据库中的工资序列对接，衍生出针对非洲各国实际收入动态的再测算研究。此外，数据重打包与标准化工作本身也催生了关于开放数据管线的工程实践，为其他区域数据集的组织与分发树立了范例。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲国家按COICOP分类的居民消费价格指数（CPI）时序数据，为区域通胀动态、购买力平价及劳动力市场关联研究提供了关键支撑。当前前沿方向包括：利用1957–2025年覆盖53国的长面板数据，结合ILOSTAT劳工统计，探究通胀与就业、非正规经济的结构性联动；通过ILO统一的ICLS定义与多来源溯源机制，提升跨国比较的可靠性，助力SDG体面劳动目标监测。在非洲数字化转型与供应链波动加剧的背景下，该数据集成为评估货币政策有效性、设计精准社会保护方案的核心工具，尤其对低收入国家的通胀异质性分析具有里程碑意义。