electricsheepafrica/africa-ilo-sdg-0131-sex-soc-rt-sdg-indicator-1-3-1-proportion-of-population-cover

该数据集包含了关于联合国可持续发展目标（SDG）指标1.3.1——按性别和功能划分的社会保护底线/系统覆盖人口比例在非洲地区的统计数据。数据集涵盖54个非洲国家，时间跨度为2000年至2024年，共包含1,644条观测记录。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过重新包装以方便机器学习使用。数据集提供了按性别（总计、男性、女性）等维度分解的年度数据，用于分析和监测非洲社会保护覆盖情况。This dataset contains statistical data on Sustainable Development Goal (SDG) indicator 1.3.1 - Proportion of population covered by social protection floors/systems by sex and function for the Africa region. It covers 54 African countries from 2000 to 2024, with 1,644 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database and repackaged for machine learning readiness. The dataset provides annual data disaggregated by dimensions such as sex (total, male, female) for analyzing and monitoring social protection coverage in Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在社会保护统计领域，数据的标准化整合对于监测可持续发展目标至关重要。该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）及联合国可持续发展目标数据源进行工程化重构，覆盖54个非洲国家，时间跨度自2000年至2024年，共计1,644条观测记录，涉及可持续发展目标指标1.3.1，即社会保护底线或体系覆盖人口比例。原始数据经统一元数据标注、格式转换与文件打包，以Parquet格式发布，并附有来源说明、许可信息及分析导向的上下文注释，确保数据可追溯且便于非洲区域数据发现。

使用方法

使用该数据集时，可通过Hugging Face datasets库直接加载，获取数据分片并查看特征结构。加载后可将表格数据转换为Pandas数据框，便于开展统计分析与可视化。分析前应核查变量定义、单位及缺失值分布，保留缺失值直至确立合理的插补规则。若数据中包含明确的国家字段，宜在跨国或跨时分析中加以利用；若地理信息仅由标题或来源元数据隐含，则需在下游研究中记录相关假设。此外，可依据国家、年份及指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行联结，构建可复现的分析流程。

背景与挑战

背景概述

社会保障作为减贫与人类发展的基石，其覆盖水平直接映射一个国家或地区的社会福利制度效能。联合国可持续发展目标1.3.1旨在追踪全民社会保障底线/体系的覆盖人口比例，而非洲大陆因数据碎片化与统计能力薄弱长期缺乏系统性的跨国可比证据。Electric Sheep Africa于2026年将国际劳工组织统计数据库与联合国可持续发展目标数据源进行标准化整合，覆盖54个非洲国家、2000至2024年间1644条观测记录，构建了该区域社会保障覆盖率的时空面板。该数据集为学者审视非洲社会保护扩展进程、评估政策干预成效及开展跨国比较研究提供了关键的经验基础。

当前挑战

社会保护覆盖率的精准测度本身即构成严峻的方法论挑战，其涉及非正规就业、自雇群体及非缴费型福利的边界界定，各源数据在指标定义与采集口径上的异质性亦加剧了跨国比较的难度。该数据集在构建过程中面临若干具体困境：非洲多国统计基础设施薄弱导致报告年份参差不齐、缺失值广泛存在，需依赖审慎的插补策略以维持面板结构的完整性；性别与居住地等分层变量的子群覆盖差异显著，部分国家仅报告总体水平而缺乏细分维度，限制了不平等分析的空间；此外，原始数据以文本标签形式记录政策属性，需在避免过度解读的前提下完成结构化转换，这对机器学习建模中的特征工程与不确定性量化提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在可持续发展目标监测与劳动力市场分析领域，该数据集常被用于刻画非洲各国社会保障底线的覆盖广度及其时序演变。研究者以2000至2024年间54个非洲国家的1644条观测记录为基础，按性别、城乡、就业身份等维度解析社会保护制度的惠及程度，借助面板数据模型与空间可视化手段，揭示区域间保障水平的梯度差异与收敛趋势。

解决学术问题

该数据集有效回应了社会保障研究中长期存在的数据碎片化与跨国可比性不足问题，为检验覆盖率与贫困率、非正规就业及性别不平等之间的因果关联提供了标准化证据。它将ILOSTAT与联合国SDG数据框架整合为统一表格结构，使学者能够在可复现的基准上评估政策干预效果，对推动非洲社会保障追踪研究具有方法论层面的参考价值。

实际应用

在国际组织与非洲各国政策部门中，该数据集被用于编制社会保障覆盖率国别报告、识别保障薄弱地区并配置干预资源。保险公司与金融机构可据此评估特定人群的风险敞口，开发适配非正规部门从业者的微型保险产品。发展机构亦借助其时间序列特征设计项目基准线与成效指标，支撑循证决策与资源调配。

数据集最近研究

最新研究方向

在全球社会保障覆盖率监测与非洲可持续发展议程交汇的背景下，该数据集凭借其横跨2000至2024年、覆盖54个非洲国家的1,644条观测记录，为探究社会保护底线与系统的可及性差异提供了兼具时序纵深与地理广度的实证基础。当前研究前沿聚焦于将社会保障覆盖率与劳动力市场非正规性、性别差距及贫困脆弱性进行跨域关联建模，并借助可复现的表格分析流程评估政策干预在减贫与不平等治理中的边际效应。该数据集经Electric Sheep Africa标准化元数据封装，契合开放科学与非洲数据主权议程，其影响在于降低非洲劳工与社会政策比较研究的门槛，同时为联合国SDG 1.3.1进展评估、区域社会保护战略设计及机器学习驱动的政策情景推演提供可审计的数据支撑。