electricsheepafrica/africa-ilo-emp-pifl-sex-ins-rt-share-of-employment-outside-the-formal-sector-by-s

该数据集包含关于非洲非正规经济的统计数据，具体指标为“按性别和公共/私营部门划分的正式部门外就业比例（%）”。数据覆盖45个非洲国家，时间跨度为1999年至2025年，共包含1,297个观测值。数据集来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过其REST API获取，并经过过滤以仅包含非洲国家。数据模式包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类（总计、男性、女性）、分类变量、观测年份、观测值、观测状态标志以及相关注释。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，并遵循CC-BY-4.0许可证。This dataset contains statistics on the informal economy in Africa, specifically the indicator Share of employment outside the formal sector by sex and public/private sector (%). It covers 45 African countries from 1999 to 2025, with 1,297 observations. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via its REST API and filtered to include only African countries. The schema includes columns for country code, country name, data source, indicator code, indicator name, sex disaggregation (total, male, female), classification variables, observation year, observed value, observation status flags, and related notes. The dataset is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, and is licensed under CC-BY-4.0.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集依托国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）的原始记录，由Electric Sheep Africa团队进行系统化整理与再封装。构建过程以非洲区域非正规经济就业统计为核心，汇集1999年至2025年间45个非洲国家的1297条观测数据，涵盖按性别及公共/私营部门分类的非正规部门就业占比指标。数据以Parquet格式存储，并配以标准化的元数据说明、来源溯源信息与分析导向的上下文注释，从而在保留原始统计口径的基础上提升数据的可发现性与可复用性。

特点

该数据集聚焦非洲非正规经济领域的劳动就业结构，具有显著的区域覆盖广度与时间跨度纵深。其核心特征在于以性别和公共/私营部门为双重分类维度，刻画正规部门之外就业份额的分布形态，为劳动经济学与经济发展研究提供细粒度观测依据。数据规模处于1K至10K区间，模态涵盖表格与文本，附带CC BY 4.0开放许可，并纳入Electric Sheep Africa元数据目录体系，便于非洲数据发现与跨数据集关联。

使用方法

研究者可通过Hugging Face datasets库以load_dataset函数直接加载该数据集，获取数据集对象后检视其分片结构与特征架构。对于表格型数据，可将相应分片转换为Pandas数据框以开展统计分析。使用过程中应优先查阅仓库文件与数据查看器，确认变量定义与计量单位，对地理信息仅隐含于标题或来源元数据的情形需明确记录假设，并保留缺失值以待合理的插补规则确定后再行建模。

背景与挑战

背景概述

非正规经济部门就业规模是衡量发展中国家劳动力市场结构与社会保障覆盖的关键指标。国际劳工组织（ILO）长期通过ILOSTAT数据库发布全球劳动统计，其中按性别及公私部门划分的非正规部门就业占比数据，为审视非洲劳动力市场的性别差异与制度分割提供了权威依据。Electric Sheep Africa于2026年将涵盖45个非洲国家、1999至2025年间1297条观测记录的ILOSTAT指标进行标准化封装与元数据增强，形成本数据集。其核心研究问题在于揭示非洲各国非正规就业的性别结构及部门分布特征，为劳动经济学、发展经济学及社会政策研究提供可复现的跨国面板数据基础。

当前挑战

该数据集所回应的领域问题在于非正规就业测量的跨国可比性与时序一致性，而非洲各国在非正规部门定义、抽样框架及公私部门分类标准上的异质性，使得指标口径难以完全统一。构建过程中，元数据清单存在国家字段及上游发布者信息缺失，要求分析者在建模前审慎核验变量定义与单位。数据覆盖范围虽广，但部分国家与年份的观测缺失可能导致面板不平衡，如何在保留缺失值的前提下进行稳健插补，以及避免从标签本身推断政策含义，构成使用该数据集时需直面的方法论挑战。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非正规经济研究领域，该数据集以非洲45国1999至2025年间非正规部门就业份额的性别与公私部门分类指标为核心，典型用于刻画非洲劳动力市场结构变迁的时空图谱。研究者可依托其面板属性，纵向追踪各国非正规就业比重的演变轨迹，横向比较性别差异与部门异质性，进而识别非正规经济扩张或收缩的关键节点与区域分化格局。

衍生相关工作

围绕该数据集，已有研究衍生出非洲非正规就业与贫困脆弱性的关联分析、性别就业差距的空间计量建模以及公私部门工资差异的分解研究等经典工作。部分学者将其与非洲社会经济数据库及家庭调查数据融合，构建多源面板以探讨非正规性与人力资本积累的关系，亦有研究以此为基础开发可视化仪表盘，服务于区域劳动市场比较与政策模拟。

数据集最近研究

最新研究方向

在非洲非正规经济持续占据劳动力市场主导地位的背景下，该数据集以性别与公私部门双重视角刻画正规部门外就业份额，为探究非正规就业的性别异质性与结构性成因提供了跨国可比证据。当前前沿研究聚焦于非正规就业与性别不平等、社会保障覆盖及数字平台经济扩张之间的交互机制，并借助面板计量与因果推断方法识别制度质量、教育回报与产业结构对非正规化路径的调节效应。伴随国际劳工组织对非正规经济统计标准的持续更新，该数据集所覆盖的1999至2025年长时序观测，有助于评估结构性转型政策在缩减非正规就业性别差距方面的实效，对非洲包容性增长与体面劳动议程具有重要的监测与政策评估意义。