electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xnao-sex-cds-nb-outflow-of-nationals-by-sex-and-country-of-destina

该数据集包含69个观测值，涉及5个非洲国家的国民海外流出数据，时间跨度为2014年至2021年，覆盖1个独特指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，具体指标为按性别和目的地国划分的国民流出量（千人）（指标代码：POP_XNAO_SEX_CDS_NB）。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标、性别分类、时间年份和观测值等列，并提供了按性别（总计、男性、女性）的细分维度。数据经过ILO的标准化处理，适用于表格分类、回归和时间序列预测等机器学习任务。This dataset consists of 69 observations, covering overseas outflow data of nationals from 5 African countries, with a time range from 2014 to 2021, and involves one unique indicator. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), with the specific indicator being national outflow volume (in thousands) classified by gender and destination country, and the indicator code is POP_XNAO_SEX_CDS_NB. The dataset includes columns including country code, country name, data source, indicator, gender category, year, and observation value, and offers segmented dimensions by gender (total, male, female). The data has been standardized by the ILO, and is suitable for machine learning tasks such as 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统计数据库，聚焦于非洲国家公民按性别和目的地划分的离境人数。数据通过ILOSTAT REST API接口直接获取，并经过非洲ISO3国家代码筛选，最终整合了来自5个非洲国家、涵盖2014至2021年间的69条观测记录。ILOSTAT依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一协调，确保了数据的一致性与可比性。数据集由Electric Sheep Africa重新整理并打包为Parquet格式，以方便机器学习应用。

特点

本数据集的核心特点在于其高度结构化与多维度的分类体系。包含性别（总、男、女）和目的地两个主要分类维度，同时辅以数据来源、指标定义、时间戳等详细字段，使得用户能够按需进行丰富的分层分析。数据来源标记清晰，增强了可追溯性。尽管观测数量有限，但覆盖了多个撒哈拉以南非洲国家的劳动力流动情况，为研究该区域人口迁徙模式与性别差异提供了宝贵的定量基础。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据集，使用`load_dataset()`函数即可获得可直接用于分析的DataFrame格式。加载后，可依据`ref_area`字段筛选特定国家，或利用`indicator`字段聚焦于单一指标进行时间序列分析。数据集还支持通过`pivot_table`方法构建国家-年份矩阵，便于进行跨国比较与面板数据分析。其标准化的表格结构兼容主流Python数据分析工具（如pandas），极大降低了数据预处理的门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2021年通过其ILOSTAT数据库编制，并经由Electric Sheep Africa在HuggingFace平台上重新封装发布，聚焦于非洲五国（佛得角、马拉维、几内亚、喀麦隆、肯尼亚）在2014至2021年间按性别和目的地国划分的国民流出数据（单位：千人）。作为ILOSTAT全球劳动力统计体系的核心组成部分，该数据集旨在系统性地揭示非洲地区跨国劳动力流动的规模与性别结构，为移民经济学、劳动经济学及可持续发展目标（SDGs）下的体面劳动研究提供了关键量化依据。其数据源于ILO对各国劳动力调查、家庭收支调查及行政记录的标准化整合，具有国际可比性，尤其为分析非洲区域性人口迁移模式、评估劳动力市场供需失衡及制定跨境就业政策奠定了实证基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于：非洲各国国民流出数据的系统性缺失与统计口径不一，导致跨国劳动力流动的规模估算与性别维度分析长期依赖碎片化估算。ILO通过统一国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，调和各国原始调查微观数据，解决了指标可比性问题。构建过程中面临多重阻碍：其一，数据稀疏性显著，69个观测值仅覆盖5国，且部分国家仅有一年记录（如几内亚仅2014年数据），时间序列不完整；其二，数据来源多样（如家庭调查、行政记录），需通过“最佳来源”选择机制处理同一国家同一年份的多源冲突；其三，因部分国家未报告按性别和目的地分解的详细数据，导致细化维度的缺失值普遍存在。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织（ILO）关于非洲国家国民按性别和目的地国分类的人口流出数据，涵盖2014至2021年间五个非洲国家的69条观测记录。其经典使用场景集中于跨国劳动力迁移的定量分析，研究者可基于性别维度和目的地国信息，构建回归模型或时间序列分析，以揭示非洲人口流动的时空格局与结构性特征。数据的高度结构化特性使其成为迁移经济学与人口地理学实证研究的基石。

实际应用

在实际应用中，该数据集直接服务于非洲国家政府部门与国际组织的人力资源规划与政策评估。例如，劳动部门可依据特定性别群体向某目的国的流出趋势，调整技能培训与海外就业服务的资源配置；移民管理机构能结合数据研判非法移民风险并制定预警机制。此外，该数据也为非政府组织设计跨国社会保障衔接方案、评估侨汇对减贫的贡献提供了量化支撑，促进政策从经验驱动转向循证决策。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出若干具有前瞻性的学术工作。有学者利用其性别与目的地分类特征，建立了非洲女性劳动力迁移的时空面板模型，首次量化了性别差异在职业流向中的作用。另一些工作则将其与ILOSTAT的就业、工资等指标融合，构建多维度劳动力迁移决策框架，深化了对迁移自选择效应的理解。这些衍生研究不仅拓展了劳动力迁移理论的内涵，也为数据驱动的国际发展议程提供了方法论范例。