electricsheepafrica/africa-ilo-eip-dwap-sex-edu-cbr-rt-inactivity-rate-by-sex-education-and-place-of-birt

该数据集包含非洲34个国家从1991年至2025年的国际移民存量相关数据，具体指标为按性别、教育程度和出生地细分的不活动率（%），共5,730个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Africa重新打包，以提供统一的、机器学习就绪的非洲数据层。数据集涵盖了国家代码、指标值、性别分类、教育分类、出生地分类、观测年份、数据来源和质量标志等信息，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 5,730 observations of Inactivity rate by sex, education and place of birth (%) data across 34 African countries, spanning from 1991 to 2025. It is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), focusing on international migrant stock, and repackaged by Electric Sheep Africa to provide a unified, machine learning-ready data layer for Africa. The dataset includes information such as country codes, indicator values, sex disaggregation, education classification, place of birth classification, observation years, data sources, and quality flags, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa团队从国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库精心提取并重新打包而成。构建过程中，研究者通过ILOSTAT REST API直接调用指标代码为EIP_DWAP_SEX_EDU_CBR_RT的数据接口，将返回的原始数据严格限定于非洲地区，依据ISO 3166-1 alpha-3国家代码进行过滤，最终汇集了覆盖34个非洲国家、时间跨度从1991年至2025年的5,730条观测记录。数据源涵盖了各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等多种官方统计渠道，经由ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，确保了数据在跨国比较中的一致性与可靠性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷地加载该数据集，使用一行命令`load_dataset()`即可将其转换为Pandas DataFrame进行后续分析。该数据集适用于多种机器学习任务，包括基于表格数据的分类、回归以及时间序列预测。使用者能够依据`ref_area`字段轻松筛选特定国家（如肯尼亚）的观测值，或通过`indicator`字段聚焦于不活跃率指标，结合`time`字段绘制时间变化曲线。此外，利用`pivot_table`方法可以将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行跨国的面板数据分析或构建监督学习中的特征矩阵。由于数据字段结构规范，它也极易与ILO的其他同类数据集进行合并与扩展分析。

背景与挑战

背景概述

在国际劳工组织（ILO）的推动下，ILOSTAT数据库作为全球劳动力统计的核心枢纽，持续为政策制定与学术研究提供可靠数据支撑。由Electric Sheep Africa于2025年重新打包发布的“非洲不活跃率数据集”，聚焦34个非洲国家、横跨1991至2025年的5,730条观测记录，核心指标为按性别、教育程度和出生地划分的不活跃率（%）。该数据集旨在填补非洲劳动力市场微观层面数据的空白，尤其关注移民群体与本地人口的劳动参与差异，为理解非洲大陆就业结构、性别不平等及教育回报率提供了关键量化基础。其以标准化格式整合ILO官方数据，显著降低了研究者获取和处理多国劳动力统计的门槛，对发展经济学、人口学及劳动力政策评估领域具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于非洲劳动力统计普遍存在的碎片化与可比性缺失问题——各国调查方法、分类标准及时间跨度不一致，导致跨区域、跨时期的纵向分析困难重重。在构建过程中，数据集面临多重技术性挑战：首先，需从ILOSTAT的REST API中精准抽取并过滤出符合非洲ISO3国家代码的数据，处理不同来源调查（如劳动力调查、行政记录）的异质性；其次，需协调性别、教育水平（如非标准教育层级）和出生地等多维分类变量的统一编码，解决中断序列与方法论修订带来的数据断点；此外，观测值中存在的临时或不可靠状态标记，要求严格的数据清洗与质量标注。

常用场景

经典使用场景

在劳动力经济学与人口统计学交叉领域，该数据集被广泛用于分析非洲大陆不同性别、教育水平及出生地人群的经济不活跃率。研究者可基于其包含的5730条观测记录，覆盖34个非洲国家1991至2025年的时间跨度，深入探究社会经济因素如何塑造劳动力市场的边缘化格局。典型应用包括通过面板数据回归模型，解析教育成就与女性经济参与率之间的非线性关系，或利用分类与回归任务识别影响不活跃率的关键地域性因素。其时间序列属性亦为追踪政策干预效果（如教育改革或移民政策）提供了可靠的纵向依据。

解决学术问题

该数据集有效回应了欠发达地区劳动力市场研究中的基础数据匮乏难题，尤其填补了非洲国家按性别、教育分类的经济不活跃率结构化数据的空白。学者得以突破传统宏观指标（如整体失业率）的局限，精确度量教育回报率在不同性别与出生地群体间的异质性，从而检验人力资本理论在非洲语境下的适用性。此外，通过分离‘出生地’变量，数据集支持对国内迁移与跨国移民对劳动力市场脱离影响的因果推断，为解决社会包容性发展与可持续就业目标（SDG）相关学术争议提供了经验证据。

实际应用

在政策制定与跨国发展机构的实际工作中，该数据集为设计有针对性的就业促进方案提供了量化基础。例如，世界银行或非洲联盟可利用按性别与教育分类的不活跃率指标，识别出青年女性或低教育水平移民群体中的就业脆弱区域，进而指导职业培训资源的区域分配。同时，非政府组织可结合时间序列数据评估特定国家扫盲计划或女童教育项目对劳动力回归的长期影响。企业层面，跨国公司在进行非洲市场人力资本评估时，亦能通过地域间不活跃率差异优化本地化人才招聘策略。

数据集最近研究

最新研究方向

基于国际劳工组织ILOSTAT数据库的非洲劳动力市场非活跃率研究正聚焦于性别、教育程度与出生地的交叉分析，该数据集为此提供了独特的微观数据支持。当前前沿方向包括利用34个非洲国家1991-2025年的面板数据，通过时间序列模型与机器学习算法，揭示区域间非活跃率的长期演变规律及结构性差异。结合非洲大陆自由贸易区建设与青年就业危机等热点事件，研究者正探索教育回报率下降与性别就业鸿沟之间的动态关联，尤其关注跨国移民群体在劳动力市场中的边缘化现象。该数据集的高维度分类变量（性别、教育层级、出生地）为量化政策干预效果、识别脆弱人群提供了关键工具，其成果可为ILO体面劳动议程在非洲的本地化实施提供实证依据。