electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xvol-sex-vol-rt-volunteer-rate-by-sex-and-type-of-volunteer-work

该数据集包含按性别和志愿者工作类型划分的志愿者率（%）数据，覆盖非洲4个国家（包括南非、佛得角、肯尼亚和塞拉利昂），时间跨度为2010年至2023年，共有45个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，主题为无偿工作，通过ILOSTAT REST API获取并过滤到非洲国家。数据集包含一个主要指标POP_XVOL_SEX_VOL_RT，提供了按性别（总计、男性、女性）和志愿者工作类型分类的统计信息。数据以表格形式组织，包括国家代码、年份、观测值等列，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains volunteer rate (%) data categorized by gender and volunteer work type, covering 4 African countries including South Africa, Cape Verde, Kenya and Sierra Leone, with a time span from 2010 to 2023 and a total of 45 observations. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), focusing on unpaid work, and was acquired and filtered to African countries via the ILOSTAT REST API. The dataset includes a core indicator POP_XVOL_SEX_VOL_RT, which provides statistical data categorized by gender (total, male, female) and volunteer work type. Organized in a tabular structure with columns such as country code, year and observation value, this dataset is suitable for tasks including tabular classification, regression and time series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在非正规经济与无偿劳动研究日益受到关注的背景下，该数据集基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT权威统计数据库构建而成。研究者通过ILOSTAT REST API直接调取指标代码为POP_XVOL_SEX_VOL_RT的原始数据，并依据非洲ISO3国家代码进行地理范围过滤。ILOSTAT采用国际劳工统计学家会议（ICLS）标准对各国劳动力调查微观数据进行统一协调与清洗，数据来源字段（source.label）确保了每一条观测的可追溯性，最终形成一份涵盖4个非洲国家、45条观测记录的小规模精细化面板数据。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数一键加载该数据集至Python环境，并将其转换为Pandas DataFrame进行深入分析。典型的使用场景包括按国家筛选子集以进行国别时序分析，利用obs_value字段按时间序列绘制特定指标的演变趋势图，或通过透视表功能构建国家×年份的数据矩阵，以横向比较不同国家间志愿率的差异。数据集结构设计简洁，支持快速的统计计算与可视化展示，适合劳动经济学、非市场活动研究及SDG体面工作指标追踪等应用场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2023年通过其核心统计数据库ILOSTAT创建，后经Electric Sheep Africa团队重新打包并发布至HuggingFace平台，聚焦于非洲地区按性别和志愿者工作类型划分的志愿者率（%）。数据集涵盖2010至2023年间四个非洲国家（南非、佛得角、肯尼亚、塞拉利昂）的45条观测记录，旨在量化无偿劳动中的志愿者参与度，为劳动经济学、性别研究及可持续发展目标（SDG）中的体面劳动议题提供关键数据支撑。作为ILO在非洲区域劳动统计方面的重要补充，该数据集填补了非正式经济与无偿劳动相关指标的稀缺性，尤其为政策制定者评估性别平等和社会参与度提供了基础性参考，对研究非洲劳动力市场结构性变迁具有不容忽视的推动作用。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于，非洲多数国家缺乏对无偿志愿劳动的标准化测量，导致劳动力统计中存在显著的性别盲区与非正规经济低估——ILOSTAT通过国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对原始调查数据进行统一调和，但这一过程本身面临多国来源数据在年份、调查方法（如劳动力调查与收入调查）及样本代表性上的异质性难题。构建过程中，数据从ILO REST API提取后需过滤至非洲国家ISO3代码，但实际仅获得四个国家的有效记录，反映出非洲大陆在志愿劳动统计方面系统性数据匮乏的严峻现实；同时，部分观测值附带“临时”或“不可靠”状态标记，且存在同一国家-年份组合中多源数据须依赖ILO“最佳来源”筛选机制，这些因素共同增加了数据集在跨时空可比性与模型训练中的不确定性，对时间序列预测等下游任务构成噪声干扰。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了国际劳工组织ILOSTAT数据库中非洲四国（南非、佛得角、肯尼亚、塞拉利昂）2010至2023年间按性别与工作类型划分的志愿活动参与率数据。经典使用场景在于利用这45条观测记录，开展小样本条件下的非洲区域志愿服务参与度比较分析。研究者可轻松构建时间序列模型，追踪特定国家志愿率的演变轨迹，或借助透视表技术构建国家-年份矩阵，直观呈现跨国差异。同时，数据集内嵌的性别分类维度（总、男、女）为探索性别平等视角下的无偿劳动参与格局提供了精准数据支撑，尤其适合在劳动经济学与性别研究领域开展基于非洲实证的探索性分析。

解决学术问题

该数据集精准回应了非洲区域志愿服务研究中长期存在的数据稀缺与跨国可比性不足的学术困境。传统劳动统计数据往往聚焦于有偿就业，无偿劳动（包括志愿服务）的系统性量化一直是学术盲区。ILOSTAT基于国际劳工统计学家会议标准对各国调查微观数据进行统一归化，确保了跨国产出在概念与口径上的高度一致，从而为研究者提供了突破国界限制的标准化面板数据。这一特性使得学者能够开展非洲内部的纵向比较与横向对比，有效服务于研究问题如“性别差异如何塑造非洲各国的志愿参与格局”或“经济发展阶段与志愿率之间的潜在关联”，填补了非洲大陆志愿服务宏观比较研究的实证空白。

实际应用

在实际公共政策与国际发展领域，该数据集为非洲国家政府与跨国组织评估和优化志愿服务促进策略提供了量化决策依据。政策制定者可基于按性别分层的志愿率数据，精准识别特定国家或群体在无偿劳动参与中的短板，从而设计更具针对性的志愿服务倡导计划。例如，若数据显示某国女性志愿参与率显著低于男性，则可定向开展赋能女性社区参与的项目。此外，国际劳工组织及非洲联盟等机构可借助该数据集追踪可持续发展目标中关于促进体面工作的进展，将志愿服务作为衡量社会资本与公民参与活力的重要指标，推动基于证据的政策制定与资源分配。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲地区按性别和志愿工作类型划分的志愿者率，为劳动经济学与性别研究领域提供了稀缺的纵向可比数据。当前前沿方向集中在利用时间序列建模与面板回归分析，揭示非洲非正规经济中无偿劳动的结构性特征及性别差异演变趋势。结合ILO体面劳动议程与SDG目标5（性别平等）及目标8（体面工作），该数据可支撑志愿者率与就业质量、社会保护覆盖率之间的关联性研究，亦为政策评估如南部非洲国家志愿劳动制度化进程提供量化依据。其跨度为2010至2023年的四个国家观测，虽样本量有限，但填补了撒哈拉以南非洲在志愿服务与社会资本测度中的数据空白，对理解非市场性劳动在经济韧性中的作用具有方法论启示。