electricsheepafrica/africa-ilo-eap-3wap-sex-age-edu-rt-youth-labour-force-participation-rate-by-sex-age-a

该数据集包含非洲49个国家1982年至2025年的青年劳动力参与率数据，按性别、年龄和教育程度细分。数据集共有19,207个观测值，覆盖一个核心指标：EAP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT，即按性别、年龄和教育程度划分的青年劳动力参与率（百分比）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过标准化处理，包括国家代码、指标标签、来源信息、分类变量（如性别、年龄组、教育水平）、观测年份、数值和状态标志等列。数据以年度频率发布，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains youth labour force participation rate data for 49 African countries from 1982 to 2025, disaggregated by sex, age, and education. It comprises 19,207 observations, covering one core indicator: EAP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT, which represents the youth labour force participation rate by sex, age, and education (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, retrieved via REST API, and normalized to include columns such as country codes, indicator labels, source information, classification variables (e.g., sex, age bands, education levels), observation year, values, and status flags. The data is published at an annual frequency and is suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT核心统计数据库，通过REST API接口直接获取指标代码为EAP_3WAP_SEX_AGE_EDU_RT的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理筛选。ILOSTAT采用国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义对各国劳动调查微观数据进行统一协调与标准化处理，确保跨国家、跨时期的指标可比性。数据经Electric Sheep Africa团队重新封装为Parquet格式，形成包含19,207个观测值、覆盖49个非洲国家、时间跨度从1982年至2025年的结构化数据集。

特点

本数据集聚焦于非洲青年劳动力参与率这一核心劳动经济指标，按性别、年龄组别与教育层次三个维度进行精细分解，提供SEX_T（总计）、SEX_M（男性）与SEX_F（女性）三种性别分类。数据以年度频率呈现，每条记录均附带来源标签、观测状态标志及系列断点注释等元数据，便于用户评估数据质量与一致性。特别值得关注的是，数据覆盖了南非、突尼斯、毛里求斯等劳动力调查体系较为完善的国家，提供了长达数十年的连续时间序列，为追踪非洲青年就业趋势的演变提供了珍贵素材。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset()函数一键加载数据，并利用to_pandas()方法快速转换为Pandas DataFrame进行后续分析。典型应用场景包括：按国家代码筛选特定国家的子集数据、按指标代码过滤后绘制时间序列折线图以观察变化趋势，以及使用pivot_table函数构建以时间为行、国家为列的面板数据矩阵。数据以开源许可cc-by-4.0发布，使用时需同时引用国际劳工组织原始来源及Electric Sheep Africa的重新封装版本。

背景与挑战

背景概述

青年劳动力参与率是衡量一国人力资源禀赋与经济活力的关键指标，在非洲大陆尤为敏感——该区域青年人口占比极高，就业数据却长期零散、零落，缺乏系统化的可比观测。为弥合这一鸿沟，国际劳工组织（ILO）通过其核心统计数据库ILOSTAT，系统整合了非洲49个国家自1982年至2025年间基于劳动力调查、家庭收支调查等一手数据，构建了“非洲青年劳动力参与率（按性别、年龄与教育程度分类）”数据集。该数据集由Electric Sheep Africa于2025年重新封装发布，包含19,207条观测记录，覆盖南非、突尼斯、毛里求斯等主要经济体，成为首个采用ILO统一统计标准（ICLS定义）处理非洲青年劳动力数据的公开资源。其核心研究问题在于：如何通过性别、年龄层次与教育水平三个维度，精准刻画非洲青年在劳动力市场中的参与模式与结构性差异。该数据集为发展经济学、劳动社会学以及非洲区域政策研究提供了稀缺的高质量时空序列数据，有力推动了对非洲青年就业困境的量化洞察与跨国家比较分析。

当前挑战

该数据集在构建与应用中面临多重挑战。首先，非洲国家普遍存在调查频率不统一、定义口径差异大等数据基础设施问题，数据集中被标记为“不可靠”的观测状态与“方法修订导致序列断层”的注释说明，暴露了原始数据质量参差不齐的困境。其次，跨国数据在性别、教育与年龄维度上的稀疏性是一个显著难题——部分国家的细分维度（如第二分类变量）存在大量空值，限制了多变量联合分析的可行性。再者，时域跨度长达44年，期间各国调查方法、统计标准与劳动法定义多次更迭，数据的纵向可比性受到严重冲击。此外，数据整合过程中，面对多源冲突记录（同一国家同年出现多个来源值），须依赖ILO主观择优策略，这种信息筛选方式可能引入隐含偏好与系统误差。最后，原始数据仅发布为年度频率，缺乏季度或月度高频粒度，无法捕捉青年劳动力参与率的季节性波动与突发事件扰动，制约了其在短期预测与实时政策评估场景中的应用潜力。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了1982年至2025年间49个非洲国家青年劳动参与率（按性别、年龄及教育程度分层）的19,207条观测记录，是研究非洲大陆劳动力市场动态的首选基准。研究者常利用其时间序列结构，追踪青年群体在不同年代、性别及教育背景下的劳动参与变迁，尤其适用于对比分析经济转型期、政策干预前后青年就业行为的变化。基于该数据，学者们得以构建多维面板数据集，开展跨国家、跨年代的劳动参与率比较研究，揭示非洲大陆内部经济发展的异质性与一致性。

解决学术问题

该数据集精准回应了非洲青年劳动参与研究中长期存在的数据匮乏与碎片化难题。在以往，学界难以获得覆盖长期跨度、多国别且经过国际劳工组织（ILO）标准化处理的青年劳动参与数据，导致针对非洲大陆的系统性实证研究严重受限。本数据集通过统一指标编码与分类体系，使研究者能够可靠地检验教育投入、性别平等政策与经济发展水平对青年就业行为的边际效应，填补了非洲劳动经济学与人口学交叉领域的高质量数据空白，为宏观劳动力理论在非洲语境下的验证提供了坚实基础。

衍生相关工作

基于该数据集的规范架构与丰富维度，学术界已衍生出一系列经典研究路径。一方面，研究者利用其时间序列特性构建预测模型，如结合ARIMA或机器学习算法预测未来五年非洲青年劳动参与率的演变趋势，探索人口结构变化、教育扩张与劳动市场的动态交互。另一方面，数据的分层属性催生了关于性别差异与教育回报率的深入探讨，许多工作以该数据集为基准，检验不同政策情境下青年就业弹性，并由此延伸出非洲大陆劳动力市场制度比较研究的经典范式，推动了区域劳动经济学的理论创新。