electricsheepafrica/africa-ilo-pop-xwap-sex-edu-cbr-nb-working-age-population-by-sex-education-and-place

该数据集包含非洲38个国家1991年至2025年的国际移民存量数据，具体为工作年龄人口按性别、教育水平和出生地细分（单位：千人），共有16,570个观测值，覆盖一个独立指标。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API提取并过滤至非洲国家，用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包括国家代码、年份、观测值、性别分类等字段，并提供了数据质量说明和使用示例。This dataset contains 16,570 observations of International migrant stock data across 38 Africa countries, spanning 1991–2025, covering 1 distinct indicators, specifically the working-age population by sex, education and place of birth (thousands). It is sourced from the ILOs ILOSTAT database, filtered to Africa ISO3 country codes, and is designed for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, with fields including country codes, year, observed values, and sex disaggregation.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集立足于国际劳工组织（ILO）劳动力统计数据库的权威框架，由Electric Sheep Africa团队以元数据驱动的工程化流程进行再封装。其核心构建逻辑在于汇聚非洲各国按性别、教育程度与出生地分类的劳动年龄人口统计资料，将原始跨国观测值转化为标准化表格结构。构建过程着重保留来源的可追溯性，通过元数据清单对国别、年份与指标字段进行统一映射，从而形成涵盖38个非洲国家、时间跨度自1991年至2025年的系统性数据集合。

特点

该数据集以表格分类与回归分析为任务导向，涵盖16,570条观测记录，并以parquet格式存储，便于高效读取与处理。其突出特征在于多维交叉分类的细致程度，将劳动年龄人口按性别、教育水平与出生地加以区分，为剖析非洲劳动力市场的结构性差异提供微观基础。同时，数据集附带标准化的元数据说明与溯源信息，确保变量定义、单位及缺失情况在建模前可被审慎核查，增强了分析工作的可复现性与透明度。

使用方法

在具体使用层面，研究者可通过Hugging Face的datasets库加载该数据集，并借助内置查看器快速浏览数据结构与特征类型。当需要进行统计分析时，可将表格数据转换为Pandas数据框，以便执行缺失值探查、地理与时间维度的变量画像以及跨子群的比较研究。数据集亦支持与Electric Sheep Africa目录中其他数据集按国别、年份和指标字段进行连接，进而构建可复现的分析流程，并在成果中同时标注原始来源与再封装仓库的出处。

背景与挑战

背景概述

国际劳工组织（ILO）自二十世纪中叶起持续编纂全球劳动力市场统计资料，其ILOSTAT数据库长期为劳动经济学与迁移研究提供权威数据支撑。在此脉络下，Electric Sheep Africa于2026年将非洲地区适龄劳动人口按性别、教育程度与出生地划分的统计数据整合发布，覆盖38个非洲国家、1991至2025年共计16,570条观测值，旨在揭示人口迁移与人力资本结构之间的深层关联，为非洲劳动力市场政策制定与区域经济一体化研究提供可复现的实证基础。

当前挑战

该数据集所面对的领域挑战在于非洲跨国迁移与教育分层数据长期存在统计口径不一、报告缺失与跨国可比性薄弱等问题，使得劳动力供给结构的精确刻画面临显著障碍。构建过程中，元数据清单暴露出国家字段与上游发布机构信息未予明确标注，变量定义、计量单位及抽样方法需回溯原始来源方能确认。此外，样本在时间维度与地理维度上的覆盖不均衡，迫使研究者在缺失值处理与跨国比较时须建立严格的假设检验框架，以避免由标签推断政策含义所带来的误读风险。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与人口统计学的实证研究中，该数据集最为经典的运用场景在于刻画非洲各国劳动年龄人口的性别、教育程度与出生地结构。研究者依托覆盖三十八个非洲国家、时间跨度为一九九一年至二零二五年的三万八千余条观测记录，构建跨国面板数据，用以分析不同教育层级与移民背景对劳动力供给格局的塑造作用。由于数据以千人计量并按性别与出生地分层，其尤为适合开展分性别的劳动参与率比较、教育回报异质性检验以及跨境人口流动与本地就业市场互动的量化评估。

解决学术问题

该数据集所回应的核心学术问题，在于非洲劳动力市场研究中长期存在的数据碎片化与跨国可比性不足。借助国际劳工组织标准化采集框架所衍生的统一指标口径，研究者得以规避以往因各国统计定义差异而产生的估计偏误，进而检验教育存量与移民身份对劳动年龄人口分布的交互影响。其意义不仅在于为人力资本理论与迁移选择理论提供非洲语境下的经验证据，更在于推动全球南方劳动统计从描述性报告走向可复现的因果推断，为区域一体化背景下的劳动力政策协调奠定数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，Electric Sheep Africa 已衍生出一系列ML-ready的非洲公共数据资产，涵盖国际移民存量、就业与失业指标等相互关联的主题，形成了可交叉链接的元数据目录。这些工作共同推动了非洲经济金融领域表格数据的标准化封装与Hugging Face平台上的可发现性，为后续研究者在统一列名、单位与国别编码基础上开展多源融合分析创造了条件，亦催生了以数据卡片形式记录来源、许可与建模指引的规范化工程实践。