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该数据集是一个关于非洲国家就业人员平均每周实际工作时间的表格数据集，源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库。数据集包含9,008个观测值，覆盖28个非洲国家，时间跨度为2005年至2025年。核心指标为“按性别、经济活动和残疾状况划分的就业人员平均每周实际工作时间”（指标代码：HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB）。数据以年度频率提供，包括国家代码、性别分类（总计、男性、女性）、经济活动和残疾状况的细分维度，以及观测值、状态标志等列。数据集经过Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的、适合机器学习的数据层，便于研究人员和开发者快速加载和分析。This tabular dataset contains data on the average weekly actual working hours of employed persons across African countries, sourced from the ILOSTAT statistical database of the International Labour Organization (ILO). Comprising 9,008 observations, the dataset covers 28 African countries with a time span ranging from 2005 to 2025. Its core indicator is "Average weekly actual working hours of employed persons, disaggregated by sex, economic activity and disability status" (indicator code: HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB). The data is provided at an annual frequency, and includes columns such as country codes, gender classifications (total, male, female), disaggregated dimensions of economic activity and disability status, as well as observation values and status flags. The dataset was repackaged by Electric Sheep Africa, aiming to provide a unified, machine-learning-ready data layer for Africa, enabling researchers and developers to quickly load and analyze the data.

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中央统计数据库，旨在提供非洲地区劳动市场中的工时相关指标。数据集通过调用ILOSTAT提供的REST API接口，直接抽取指标编号为“HOW_TEMP_SEX_ECO_DSB_NB”的原始观测值，并依据非洲国家ISO3代码进行地理范围筛选。ILOSTAT本身基于国际劳动统计学家会议（ICLS）定义，对各国原始调查微观数据进行标准化与统合处理，数据来源涵盖劳动力调查、住户收入调查及行政记录等多种渠道。最终，由Electric Sheep Africa平台将标准化后的数据重新封装为Parquet格式，并统一上传至HuggingFace Datasets，以支持便捷的机器学习与数据分析工作流。

特点

本数据集涵盖2005年至2025年间28个非洲国家的9,008条观测记录，时间跨度与地域范围兼具广度与深度。数据仅包含单一核心指标“每周实际工作时长（按性别、经济活动与残障状况划分）”，但通过性别（男、女、总计）进行精细的层级分解，为劳动参与异质性研究提供了基础。每条观测包含国家代码、数据来源标签、指标定义、观测值及状态标识等多维元数据，且所有指标定义均遵循ILOSTAT统一标准，便于跨国家、跨时段的可比分析。数据还标注了观测值的可靠性状态（如“不可靠”），为后续的质量评估与滤波操作提供了参考依据。

使用方法

借助HuggingFace Datasets库，用户可通过一行Python代码加载数据，并将其灵活转换为Pandas DataFrame进行后续探索。典型分析流程包括：按国家代码筛选子集以聚焦特定区域的工时变化；针对单一指标按年份排序，绘制时序折线图以揭示趋势与波动；或利用透视表功能将数据重塑为国家-年份矩阵，从而构建面板数据结构。此外，用户可结合观测状态标志（如可靠性标记）进行数据清洗与异常值剔除，亦可基于性别或经济活动分类字段开展分组聚合与差异检验。该数据集结构规整、元数据丰富，特别适用于劳动经济学、发展经济学与政策评估等领域的量化分析与建模实践。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年通过其ILOSTAT数据库发布，并经Electric Sheep Africa团队重新整合，聚焦非洲大陆28个国家2005至2025年间按性别、经济活动和残疾状态划分的雇员平均每周实际工作小时数。作为全球劳动统计的权威来源，ILOSTAT依托各国劳动力调查与行政记录，提供标准化指标，为理解非洲劳动力市场的结构性特征奠定基础。这一数据集的核心研究问题在于揭示不同社会群体在劳动时间分配上的差异，尤其关注残疾群体与性别间的不平等现象。在劳动力经济学、发展研究以及国际比较政策分析领域，该数据具有重要影响力，为评估可持续发展目标中体面工作目标的进展提供了关键实证支撑。

当前挑战

领域层面，该数据集直面的挑战在于非洲劳动统计数据的稀缺性与异质性——许多国家缺乏连续、可比的调查体系，导致时间序列中断或指标口径不一致，难以精确捕捉劳动力市场的动态变化。例如，部分国家仅提供特定年份的孤立观测值，而残疾状态等细分维度的数据覆盖尤为有限。构建过程中，整合多来源调查数据需克服跨国家、跨时期的标准化难题，包括处理调查问卷差异、定义偏差以及ILOSTAT中“最佳来源”选择的潜在偏差。此外，数据质量标注（如不可靠观测）提示了原始记录的局限性，而季节性调整缺失与年度频率的限制，进一步约束了模型对短期波动与因果关系的推断能力。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了2005年至2025年间非洲28个国家中按性别、经济活动领域及残疾状况细分的就业人员平均每周实际工作小时数，共包含9008条观测记录。其经典使用场景聚焦于劳动经济学的时间序列分析，研究者可借此揭示非洲大陆不同国家、不同劳动力群体在工时分配上的演变趋势与结构性差异。例如，通过按性别分组的数据，可以追踪女性与男性就业者在工作强度上的长期变化，评估性别平等政策在劳动时间维度的实施效果。数据集的高时间分辨率与多样化分类变量，使其成为构建面板数据模型、开展跨国比较研究的理想基础。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列围绕非洲劳动市场时空特征的研究工作。在方法论层面，它推动了结合多源调查数据的时空统计插值技术发展，以解决部分国家年份数据缺失问题，从而形成更完整的非洲工时全景图谱。在理论层面，衍生了探讨经济结构变迁与工时韧性关系的面板数据分析，揭示了城镇化与服务业扩张如何重塑男性与女性劳动力在低技能与高技能岗位上的时间分配。此外，该数据集还启发了融合残疾状况视角的劳动分层研究，为评估包容性经济政策在非洲不同发展水平国家中的差异化效应提供了新范式。

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性别、经济活动及残疾状况分层的周均实际劳动工时统计，为劳动经济学与包容性发展研究提供了关键数据支撑。当前前沿方向包括利用时间序列模型预测工时波动对非洲国家可持续就业目标（SDG 8）的影响，以及结合性别与残疾维度解析劳动力市场的结构性不平等。随着ILOSTAT数据的标准化整合，该数据集正推动机器学习在非正规经济监测中的应用，例如通过分类与回归任务识别工时异常模式，为政策制定者优化社会保障与劳动权益提供实证依据。