electricsheepafrica/africa-ilo-une-2eap-sex-age-rt-unemployment-rate-by-sex-and-age-ilo-modelled-esti

该数据集包含17,568个观测值，覆盖53个非洲国家，时间跨度为1991年至2027年，专注于失业率指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤为非洲国家。数据包括国家代码、指标代码、性别分类、年龄分类、年份和观测值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据集旨在为研究人员和开发者提供机器学习和分析所需的标准化劳动力统计数据。This dataset contains 17,568 observations, covering 53 African countries and spanning the period from 1991 to 2027, focusing on the unemployment rate indicator. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), obtained via API and filtered to retain only African countries. It includes fields such as country code, indicator code, gender category, age category, year, and observed value, and is applicable to tasks including table classification, regression, and time series forecasting. This dataset aims to provide standardized labor statistics for machine learning and analysis purposes for researchers and developers.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa团队基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库构建而成。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取，并针对非洲地区ISO3国家代码进行筛选与过滤。ILOSTAT作为全球劳动统计的权威来源，其原始数据源自各国劳动力调查、家庭收入调查及行政记录等多元渠道，并依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义进行了严格的一致性处理。最终，数据被整理为包含17,568条观测值的结构化表格，覆盖53个非洲国家，时间跨度从1991年至2027年，以Parquet格式封装，便于机器学习应用。

使用方法

数据集的使用便捷高效，通过HuggingFace的`datasets`库即可一键加载。用户可执行`load_dataset`函数直接获取训练数据，并利用`to_pandas()`方法将其转换为Pandas数据框进行后续分析。针对特定国家，可通过`ref_area`列进行筛选；对于时间序列分析，可按指标和年份排序后直接绘图。此外，数据还支持透视表操作，可轻松将数据重塑为国家×年份的矩阵形式，便于进行跨区域对比或构建预测模型。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年11月发布，经由Electric Sheep Africa在HuggingFace上重新封装，聚焦于非洲53个国家1991年至2027年按性别和年龄划分的失业率。作为ILOSTAT数据库的核心组成部分，该数据集旨在提供标准化、可比较的劳动力市场统计指标，以支持区域发展政策制定与学术研究。其核心研究问题在于揭示非洲大陆失业率的长期演变趋势与人口结构特征，为理解劳动力市场动态、评估可持续发展目标（SDG）中体面工作的进展提供了关键数据基础。凭借覆盖37年跨度、涵盖性别与年龄分层的详尽观测，该数据集已成为非洲劳动经济学、政策评估及跨国比较研究的重要资源，推动了数据驱动的区域治理与精准干预。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战在于非洲大陆失业率问题的复杂性，包括非正规就业广泛、劳动力市场数据采集不完整及定义标准不统一，导致传统统计难以准确反映真实失业状况。构建过程中，ILO需整合来自各国劳动力调查、家计调查等多元来源的异质原始数据，通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化处理，同时应对部分国家数据稀疏、时序不连续等质量缺陷。此外，缺失值的插补、多源数据冲突的调和（如选择最佳来源），以及确保200余经济体的数据可比性，均构成了显著挑战，最终通过模型估算与审慎的标识系统（如obs_status列）加以缓解。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT关于非洲53个国家1991年至2027年间按性别与年龄分层的失业率建模估算值，共计17,568条观测记录。作为劳动力市场研究领域的高质量结构化资源，它最经典的使用场景在于构建长时间跨度的面板数据模型，用于分析非洲各国失业率的动态演变轨迹，以及性别、代际间的结构性差异。研究者可借助该数据集进行时间序列预测、面板回归分析或分类任务，例如预测特定国家的失业率走势，或识别影响失业率的关键社会经济变量，从而为区域劳动力市场研究提供量化支撑。

解决学术问题

在学术层面，该数据集有效回应了非洲劳动力市场研究中长期存在的两大瓶颈：数据碎片化和时间跨度不足。通过提供统一口径、经ILO标准化处理的长期估算序列，它使研究者能够跨越国别统计体系的差异，开展可靠的跨国比较研究。基于该数据，学界可深入探讨全球化、产业结构转型、教育扩张等因素对非洲青年与女性失业率的影响机制，检验如菲利普斯曲线等宏观经济学理论在非洲的适用性，并推动对非正规就业与失业隐形成本的量化分析，填补了发展中国家劳动力市场实证研究的空白。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为国际组织、政府机构与智库提供了制定精准就业政策的决策依据。例如，国际劳工组织可依托此数据评估非洲大陆自贸区建设对各国就业市场的冲击与红利；各国劳工部门能通过分性别和年龄的失业率趋势，设计差异化的青年就业促进计划或女性职业培训项目；发展金融机构则可利用历史与预测数据，评估投资项目对当地劳动力市场的潜在影响，优化资源配置。此外，该数据集还能服务于新闻媒体的数据新闻报道，以及教育机构在计量经济学课程中的案例教学。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲大陆1991至2027年间按性别与年龄分层测算的失业率，由国际劳工组织基于ILOSTAT系统提供经过模型校准的预估数据。近期研究前沿集中于利用这一高时间分辨率面板数据进行劳动市场结构性变迁的深度学习建模，尤其关注后疫情时代非洲青年人口就业脆弱性的非线性演化，以及自动化浪潮与传统部门转型的交互效应。该数据集的发布恰逢ILO全球就业与社会展望报告引发国际政策热议之际，其按性别和年龄群体细分的特性，使得经济学界能够运用时序异常检测与因果推断方法，揭示非洲各国在持续性不平等、受教育回报率变动以及非正规经济弹性等热点议题中的深层规律，为SDG体面劳动目标的动态评估提供了关键实证基础。