electricsheepafrica/africa-ilo-eap-dwap-sex-edu-geo-rt-labour-force-participation-rate-by-sex-education-a

该数据集包含29,407个观测值，覆盖45个非洲国家，时间跨度为1994年至2025年，专注于劳动力参与率指标（按性别、教育水平和城乡地区细分）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过REST API获取并过滤为非洲国家代码。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类、教育分类、地区分类、观测年份、观测值、观测状态等列，用于表格分类、回归和时间序列预测任务。数据经过ILO的标准化处理，基于国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，并包含数据质量说明，如年度频率、最佳来源选择和分解维度限制。数据集以CC-BY-4.0许可证发布，由Electric Sheep Africa重新打包，旨在为非洲提供统一的机器学习就绪数据层。This dataset contains 29,407 observations of labour force data across 45 African countries, spanning from 1994 to 2025, focusing on the indicator Labour force participation rate by sex, education and rural/urban areas (%). The data is sourced from ILOSTAT, the International Labour Organizations central statistics database, retrieved via REST API and filtered to Africa ISO3 country codes. It includes columns such as country code, country name, source, indicator code, sex disaggregation, education classification, area classification, observation year, observed value, and observation status, suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks. The data is harmonized using ICLS definitions, with notes on data quality including annual frequency, best source selection, and disaggregation limitations. Released under the CC-BY-4.0 license and repackaged by Electric Sheep Africa, it aims to provide a unified, ML-ready data layer for Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集系基于国际劳工组织统计数据库（ILOSTAT）之原始记录，经Electric Sheep Africa机构进行元数据标准化与格式重封装而成。构建过程以非洲区域为框架，系统汇集1994年至2025年间45个非洲国家的劳动力市场观测数据，总计29,407条记录，覆盖性别、教育程度及城乡地域三重维度。原始数据源自ILOSTAT这一全球劳工统计权威平台，经统一字段命名、缺失值保留及Parquet列式存储转换后，形成面向机器学习分析的可复现数据资产，并附有来源追溯与使用指引。

特点

数据集聚焦于非洲劳动力参与率的结构性差异，以百分比形式呈现按性别、教育水平和城乡居住地交叉分类的统计指标。时间跨度逾三十年，涵盖45国，具备较强的区域代表性与时序纵深。数据以表格与文本双模态呈现，采用Parquet格式存储，体量介于一万至十万条之间，便于高效读取与处理。标签体系涵盖经济学、就业、劳动统计等主题，元数据经标准化整理，并保留缺失值以供分析者自行判定插补策略，兼顾灵活性与可追溯性。

使用方法

研究者可借助Hugging Face datasets库直接加载该数据集，通过load_dataset函数获取数据对象，进而检视其特征结构与样本内容。对于表格型数据，可将其转换为Pandas DataFrame以便开展统计分析、可视化或建模工作。使用过程中宜先行审视各变量的定义、单位及缺失模式，明确国别与年份字段后再行合并或比较。若需跨国或跨指标分析，可依据显式国家、年份与指标字段与其他Electric Sheep Africa数据集进行联接，并建议在可复现笔记本中同时引用原始来源与Hugging Face仓库信息。

背景与挑战

背景概述

劳动参与率作为衡量劳动力市场活跃程度的核心指标，其按性别、教育程度与城乡区域的分层统计，对于理解非洲大陆结构性就业差异具有关键意义。该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织ILOSTAT数据库整理发布，覆盖45个非洲国家、1994至2025年间共计29,407条观测记录，旨在为研究者提供标准化、可复现的非洲劳动力市场分析素材。其核心研究问题在于揭示性别、教育水平与城乡属性如何交互影响劳动参与决策，进而为区域就业政策制定与不平等研究提供实证基础，在非洲经济金融数据生态中具有显著的索引与整合价值。

当前挑战

该数据集所面对的领域挑战在于，劳动参与率受非正式经济、家庭照料负担及季节性农业活动等多重因素干扰，跨国比较时统计口径与抽样方法的异质性难以完全消除。构建过程中的挑战则集中于元数据的完整性，卡面明确标注国家与上游出版者字段存在缺失，地理信息仅部分由标题或来源元数据隐含，需在建模前审慎确认变量定义与单位。此外，1994至2025年的长时段覆盖虽增强了趋势分析能力，但不同年份间数据采集频率与报告标准的不一致，要求分析者保留缺失值并记录合理插补规则，以避免对政策含义的过度推断。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与非洲发展研究的交汇处，该数据集凭借涵盖45个非洲国家、1994至2025年共29,407条观测记录的结构化劳动参与率数据，成为剖析性别、教育程度与城乡地域三重维度下劳动力市场分化的经典分析素材。研究者常将其用于构建面板数据模型，考察不同教育层级与居住地类型对男性和女性劳动参与决策的异质性影响，进而揭示非洲大陆内部劳动力供给结构的时空演变特征。

实际应用

在政策制定与国际发展实践层面，该数据集为非洲各国政府、国际劳工组织及非政府组织提供了量化监测劳动参与率差距的基线工具。借助其细分至性别、教育程度和城乡属性的指标，决策者可精准识别低参与率群体并设计靶向干预措施，例如针对农村低学历女性的技能培训或就业促进项目。同时，该数据亦服务于世界银行等机构的国别诊断报告，支撑劳动力市场政策的效果评估与资源分配优化。

衍生相关工作

依托该数据集的开放性与标准化结构，衍生出一系列聚焦非洲劳动力市场的经典研究。部分工作将其与教育统计、人口健康调查等数据集进行跨国链接，探讨人力资本积累与劳动供给的长期关联；另有研究以此为基础开发性别就业差距指数，推动区域比较分析工具的创新。这些衍生成果不仅丰富了非洲劳动经济学的实证文献，也促进了开放数据在社会科学研究中的规范化应用。