electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-edu-dsb-nb-working-age-population-by-sex-education-and-disabi

该数据集名为按性别、教育和残疾状况划分的劳动年龄人口（千）| 非洲（ILOSTAT），是一个表格型数据集，专门关注非洲地区的劳动年龄人口统计。数据集包含6,010个观测值，覆盖40个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，仅包含一个核心指标：POP_XWAP_SEX_EDU_DSB_NB，即按性别、教育和残疾状况划分的劳动年龄人口（以千为单位）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，这是全球劳动力统计的权威来源，通过协调各国劳动力调查、家庭收入调查、机构调查和行政记录等数据，采用国际劳工统计学家会议（ICLS）的定义进行标准化处理。数据集提供了详细的分类维度，包括性别（总计、男性、女性）、教育水平（聚合类别）和残疾状况，并包含国家代码、年份、观测值、数据来源、观测状态和相关注释等信息。数据以年度频率发布，ILO会选择每个国家×年份组合的最佳来源。该数据集由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的、机器学习就绪的数据层，方便研究人员和开发者快速使用。The dataset is named Working-age population by sex, education and disability status (thousands) | Africa (ILOSTAT) and is a tabular dataset focusing on working-age population statistics in Africa. It contains 6,010 observations across 40 African countries, spanning the years 1998 to 2025, and covers one distinct indicator: POP_XWAP_SEX_EDU_DSB_NB, which represents the working-age population by sex, education, and disability status (in thousands). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), a leading global source for labour statistics that harmonizes data from national labour force surveys, household income surveys, establishment surveys, and administrative records using International Conference of Labour Statisticians (ICLS) definitions. The dataset includes detailed disaggregation dimensions such as sex (total, male, female), education (aggregate levels), and disability status, along with columns for country codes, year, observed value, data source, observation status, and related notes. Data is published at annual frequency, and the ILO selects the best source for each country×year combination. The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa, facilitating easy access for researchers and developers.

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统计数据库（ILOSTAT），由Electric Sheep Africa团队对原始统计资料进行标准化封装与重新分发。构建过程以公开发布的劳动力统计数据为基底，经由元数据编目、格式转换与规范化处理，最终以Parquet格式存储于Hugging Face平台。数据覆盖40个非洲国家，时间跨度为1998年至2025年，共计6,010条观测记录，围绕工作年龄人口按性别、教育程度与残疾状况进行分类统计，单位以千人计。整个流程强调来源可溯、格式统一与分析可复现，为非洲劳动经济学研究提供结构化的证据基础。

特点

数据集以表格型数据为主，兼具文本元数据，涵盖经济学与金融领域，聚焦非洲地区劳动力市场的人口结构特征。其核心特点在于多维度交叉分类——性别、教育程度与残疾状况三重变量并行，为考察劳动力供给的结构性差异提供细粒度视角。数据规模属于中小型，便于快速加载与探索性分析。标签体系涵盖人口、就业、劳动等主题，并附有标准化元数据、来源说明与使用指引。缺失值被有意保留，以保障分析者对数据质量的自主判断空间。

使用方法

研究者可通过Hugging Face的datasets库以一行代码加载该数据集，随后检视数据切分、特征结构与样本内容。对于表格型数据，可将其转换为Pandas数据框以便进一步处理。在使用过程中，建议优先检查模式定义与缺失情况，再按地理、时间与子群维度进行变量画像。若需与其他非洲数据集整合，可依据国家、年份与指标字段进行显式连接。所有下游分析应引用原始来源与Electric Sheep Africa仓库，并在建模前确认变量的定义、单位与统计方法。

背景与挑战

背景概述

伴随非洲劳动力市场结构转型与包容性发展议题的升温，按性别、教育程度与残疾状况细分的工作年龄人口数据成为评估人力资本存量与就业公平的关键基础。该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织ILOSTAT数据库整理发布，覆盖40个非洲国家1998至2025年间6010条观测记录，以表格与文本形式呈现。其核心研究问题在于揭示非洲工作年龄人口在性别、教育与残疾维度上的分布差异，为劳动经济学与残障研究提供可复现的跨国比较证据。作为标准化元数据编目成果，该数据集提升了非洲公共数据的可发现性与机器学习可用性，对推动区域实证研究具有基础性影响。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于非洲劳动力统计中长期存在的维度割裂与可比性不足：性别、教育与残疾三重交叉分类的工作年龄人口估算，在多数非洲国家统计体系中尚未形成系统化常规产出，致使残障群体就业潜力难以纳入宏观人力资本核算。构建过程中面临多重挑战：源数据来自不同国家报送口径，教育与残疾定义存在国别差异，残疾测量尤其依赖各国调查工具而缺乏统一标准；部分年份与国家的数据存在缺失，需在保留缺失机制的前提下谨慎处理；元数据中未声明ISO3地理编码与上游发布者信息，增加了跨国匹配与时间序列拼接的歧义风险。如何在异构来源间维持指标语义一致性，是该数据集后续分析的核心难题。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的交叉研究中，该数据集最为经典的用途在于刻画非洲劳动年龄人口在性别、教育程度与残疾状态三个维度上的结构性分布。研究者依托国际劳工组织统计数据库所提供的一九九八年至二零二五年间四十个非洲国家的六千余条观测记录，得以系统地检视不同人口亚群在劳动供给潜能上的异质性，进而为劳动力市场分层、人力资本积累与包容性发展等议题提供坚实的数据基石。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列聚焦非洲劳动力市场结构异质性的分析与建模工作。研究者将其与Electric Sheep Africa目录中其他劳工统计数据集进行跨国、跨年度的联结，构建起涵盖就业、失业与非正规部门的综合分析框架。部分工作进一步利用该数据集开展 tabular 分类与回归建模，用以预测不同教育与残疾状态组合下的劳动参与率，并探讨教育扩张对残疾群体就业机会的边际效应，逐步形成以多维人口分层为核心的非洲劳动研究文献群。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构转型与包容性增长议题持续升温的背景下，该数据集凭借对40个非洲国家1998至2025年间工作年龄人口按性别、教育程度与残疾状况的分层刻画，成为劳动经济学与发展经济学交叉领域的前沿研究基础设施。当前研究聚焦于残疾与教育交互作用下劳动参与率的异质性差异，探索残疾状态如何通过教育渠道影响就业机会获取，进而加剧非洲劳动力市场的结构性不平等。伴随国际劳工组织对残疾包容性就业议程的推进，该数据集为量化残疾群体的教育回报率、评估包容性劳动力市场政策成效提供了跨国可比的经验证据，对实现非洲可持续增长与体面劳动目标具有重要的实证支撑意义。