electricsheepafrica/africa-ilo-eap-teap-sex-geo-mts-nb-labour-force-by-sex-rural-urban-area-and-marital-s

该数据集包含来自国际劳工组织（ILO）ILOSTAT数据库的劳动力统计数据，专门针对非洲地区。数据集涵盖了45个非洲国家从1994年至2025年的年度观测数据，共计19,191个观测值。核心指标为“按性别、城乡地区和婚姻状况划分的劳动力（千计）”（指标代码：EAP_TEAP_SEX_GEO_MTS_NB）。数据提供了按性别（总计、男性、女性）、地理覆盖类型（如全国、城乡）和婚姻状况（总计）等维度进行细分的信息。数据集经过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。This dataset contains labour force statistics from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, specifically for Africa. It includes 19,191 annual observations across 45 African countries spanning from 1994 to 2025. The core indicator is Labour force by sex, rural / urban area and marital status (thousands) (indicator code: EAP_TEAP_SEX_GEO_MTS_NB). The data is disaggregated by dimensions such as sex (total, male, female), geographic coverage type (e.g., national, rural/urban), and marital status (total). The dataset is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa on HuggingFace.

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）的非洲劳动力市场统计，经Electric Sheep Africa团队系统性重新打包与元数据标准化处理而成。其构建过程遵循开放数据工程规范，将原始分散的统计表格整合为统一的Parquet格式，并附带标准化元数据标签、加载指南与溯源说明。数据覆盖45个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，总计包含19,191条观测记录，每条记录均以千人为单位记录劳动力规模，并按性别、城乡区域及婚姻状况进行交叉分类。该构建路径既保留了ILOSTAT官方统计的权威性，又通过标准化元数据提升了数据在机器学习工作流中的可发现性与可复现性。

使用方法

研究者可通过Hugging Face datasets库以单行代码加载该数据集，并利用内置的数据集查看器快速浏览数据结构与特征类型。对于表格分析任务，可将数据集直接转换为Pandas DataFrame，以便进行缺失值探查、变量分布剖析与分组统计。使用时应以显式的国家、年份与指标字段作为连接键，与其他Electric Sheep Africa数据集进行整合分析，并在建模前确认变量定义、单位及统计方法。建议在可复现的笔记本环境中记录数据来源与处理步骤，保留原始缺失值直至确立合理的插补规则，避免仅凭标签推断政策含义。

背景与挑战

背景概述

劳动力市场统计历来是洞察区域社会经济结构的关键窗口，而非洲大陆因数据基础设施薄弱，长期面临劳动力信息碎片化与可比性不足的困境。国际劳工组织（ILO）依托ILOSTAT数据库，持续汇集各国劳动力调查数据，为全球劳动统计提供权威基准。Electric Sheep Africa作为面向非洲开放数据的工程化平台，对ILOSTAT原始数据进行标准化封装，于2026年发布该数据集。其涵盖1994至2025年间45个非洲国家共计19191条观测记录，按性别、城乡地域与婚姻状况对劳动力规模进行多维交叉刻画，为非洲劳动力参与率的性别差异、城乡分化及婚姻状态关联研究提供了稀缺的量化素材，亦为跨国比较与政策评估奠定数据基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域问题在于，传统劳动统计常忽略性别、城乡与婚姻状态的交互效应，致使非洲劳动力市场的结构性不平等难以被精确识别，而数据跨度的非均衡与部分国家统计能力的欠缺，又令跨国比较面临口径不一致的障碍。构建过程中，原始ILOSTAT数据的指标定义、单位与采集方法在各国间存在差异，婚姻状况与城乡划分的本地化语义需谨慎映射；同时元数据中仍存在国家标识与上游发布者字段缺失，需依赖标题与来源推断地理归属，缺失值的处理亦须避免武断插补，以维系分析的可复现性与推断的稳健性。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学交叉研究中，该数据集最经典的使用场景在于刻画非洲各国劳动力供给的性别差异与城乡分野。研究者依托国际劳工组织统计数据库的权威框架，按性别、农村或城市居住地以及婚姻状况对劳动力人数进行分组汇总，进而揭示婚姻状态如何调节女性与男性的劳动参与行为。此类分析常见于非洲劳动力市场结构转型、非正式就业性别隔离以及城乡发展不平衡等议题的实证探索之中。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲劳动统计中长期存在的细分维度缺失问题。过往研究往往受限于性别或城乡单一维度的数据，难以同时纳入婚姻状况以考察多重身份叠加对劳动参与的影响。数据集覆盖四十五个非洲国家、时间跨度自一九九四年至二零二五年，为检验婚姻溢价或婚姻惩罚假说、评估城镇化进程中劳动供给弹性提供了可比的面板基础，推动了非洲劳动市场研究的精细化与跨国可比性。

实际应用

在政策实践层面，该数据集为国际组织与非洲各国劳工部门制定性别敏感的就业促进策略提供了量化依据。规划者可以据此识别农村已婚女性等劳动参与率偏低的群体，设计针对性的技能培训、托育服务与法律保障措施。同时，发展金融机构在评估非洲城乡收入差距、非正式经济规模以及社会保障覆盖缺口时，亦可将该数据集作为人口与劳动力基线，支撑项目选址与效果监测。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲劳动力市场结构性转型与性别平等议程深度交织的背景下，该数据集凭借覆盖45国、横跨1994至2025年的近两万条观测，正成为探究婚姻状况如何通过城乡与性别维度重塑劳动参与的前沿资源。近期研究聚焦于婚姻状态对女性劳动供给的异质性抑制效应，尤其关注农村地区已婚女性在非正式就业与生计农业间的隐性劳动配置，并借助ILOSTAT标准化指标构建跨国面板以识别制度变迁与家庭分工的交互影响。该数据亦支撑非洲大陆自贸区框架下劳动力再配置的实证评估，为性别敏感型就业政策与城乡社会保障设计提供可复现的证据基础。