electricsheepafrica/africa-ilo-emp-temp-sex-ind-est-nb-employment-by-ilo-sector-sex-and-establishment-siz

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的就业数据，专门针对非洲地区。它提供了27,432个观测值，覆盖37个非洲国家，时间跨度为2008年至2025年，聚焦于一个核心指标：按ILO行业、性别和企业规模分类的就业人数（以千人为单位）。数据通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为非洲国家代码，涵盖了分类维度如性别（总计、男性、女性）、行业和企业规模。数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一、机器学习就绪的数据层，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains employment data sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically focused on the African region. It includes 27,432 observations covering 37 African countries, spanning the period from 2008 to 2025, and centers on a core indicator: the number of employed people (in thousands) categorized by ILO industry, gender, and firm size. The data was obtained via the ILOSTAT REST API and filtered to retain only African country codes, covering classification dimensions such as gender (total, male, female), industry, and firm size. This dataset was repackaged by Electric Sheep Africa, aiming to provide a unified, machine learning-ready data layer for Africa, applicable to tasks including tabular classification, regression, and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过其REST API直接拉取指标代码为EMP_TEMP_SEX_IND_EST_NB的原始数据，并依据ISO3国家代码筛选出37个非洲国家的观测记录。数据经过ILO基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义的统一标准化处理，整合自各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多源微观数据。Electric Sheep Africa团队进一步对原始数据进行清洗、格式规范化，并以Parquet格式打包发布至HuggingFace，以确保研究者能够通过一行代码快速载入并使用。

使用方法

研究者可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset()函数一键加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型使用场景包括：按国家代码过滤特定国家的时间序列数据、对单一指标按年份排序以观察趋势变化，或通过透视表构建国家×年份的矩阵面板数据。数据表结构清晰，包含国家代码、来源标签、性别分类、观测年份、数值及状态标志等二十余列，适用于时间序列预测、分类回归以及面板数据分析等任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计部门创建的ILOSTAT数据库衍生而来，经Electric Sheep Africa于2025年重新整理并发布在HuggingFace平台上。数据集聚焦于非洲37个国家在2008至2025年间按ILO经济部门、性别及企业规模划分的就业情况，包含27,432条观测记录，核心指标为就业人数（单位：千）。作为ILO全球劳动力统计体系的一部分，该数据集旨在填补非洲地区在就业结构分析方面的高质量、长时间序列数据空白，为劳动经济学研究、国际比较以及可持续发展目标（SDG）中体面工作指标的监测提供了关键支撑，尤其对关注非洲劳动力市场动态的研究者与政策制定者具有重要参考价值。

当前挑战

数据集所解决的领域问题在于非洲劳动力数据长期存在的碎片化与口径不一挑战，其通过ILO统一采纳国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国家庭调查、企业调查等异质性原始数据进行协调，从而生成可用于跨时空就业结构分析的标准化面板数据。构建过程中面临的主要挑战包括：不同来源（如劳动力调查与行政记录）的数据在采集方法与代表性上存在显著差异，在数据集中通过`source.label`字段标记来源以实现可追溯性；部分国家特定年份的数据可靠性存疑，通过`obs_status`字段标注“不可靠”标识；时间序列存在因方法论修订产生的断裂，通过`note_indicator`字段记录中断信息以提醒使用者注意。

常用场景

经典使用场景

在非洲劳动力市场研究的学术版图中，该数据集因其精细的维度划分而成为经典分析素材。研究者常将其用于构建多元回归模型，探究不同产业部门（如农业、工业、服务业）就业分布的时间演变规律，并进一步按性别与机构规模进行分层剖析，从而揭示非洲大陆内部劳动力吸纳能力的结构性差异。该数据覆盖37国且时间跨度为2008至2025年，足以支撑面板数据分析与时间序列分解，成为探究非洲就业增长模式与产业转移趋势不可多得的可靠基石。

解决学术问题

该数据集直面非洲劳动力统计领域长期存在的两大核心困境：数据碎片化与跨国可比性薄弱。通过整合国际劳工组织（ILO）统一标准下的就业指标，它有效解决了学者们在构建泛非就业模型时因数据口径不一而产生的估计偏误问题。其应用使诸如‘性别就业差距随机构规模如何变动’或‘工业化进程在不同国家是否同步影响就业结构’等悬而未决的学术命题得以量化验证，极大提升了非洲劳动经济学研究的严谨性与跨区域归纳的可靠性。

实际应用

在实际决策层面，该数据集为国际发展机构与非洲各国劳动部门的政策评估提供了可操作的量化抓手。发展经济学家可借助其中按性别与行业细分的就业数据，精准追踪特定援助项目或劳动力市场改革（如最低工资调整、技能培训计划）对弱势群体就业率的动态影响。同时，跨国企业的市场进入分析团队能依赖该数据评估不同非洲国家的劳动力供给规模与行业分布，从而优化投资建厂的地点选择与人员配置策略，实现商业布局与当地社会目标的深度融合。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区按国际劳工组织行业、性别及企业规模划分的就业分布，为劳动经济学、发展经济学及非洲研究提供了高粒度的时间序列数据基础。当前前沿研究方向包括利用该数据集构建贝叶斯分层模型以揭示非正规就业的动态演化路径，结合地理空间统计方法剖析产业转移对性别就业差距的异质性影响，以及借助机器学习算法预测新兴经济体在数字化浪潮中的就业结构转型。在非洲大陆自贸区加速推进、青年失业率攀升及绿色转型等热点事件交织下，该数据对评估全球供应链重构中非洲劳动力市场的韧性、设计精准扶贫政策具有不可替代的实证价值，尤其为国际发展机构监控可持续发展目标第八项体面工作指标提供了可靠的量化支撑。