electricsheepafrica/africa-ilo-emp-3emp-sex-age-ste-nb-youth-employment-by-sex-age-and-status-in-employme

该数据集是一个关于非洲青年就业的表格型数据集，包含33,020个观测值，涵盖49个非洲国家，时间跨度为1982年至2025年。数据集聚焦于一个核心指标：青年就业按性别、年龄和就业状况分类（以千计），数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库。数据集通过ILOSTAT REST API获取，并过滤为非洲国家代码，经过ILO的统计标准（如ICLS定义）协调处理。数据列包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、性别分类（总计、男性、女性）、年龄分类（如15-29岁青年组）、就业状况分类、观测年份、观测值（就业人数，单位千）以及数据状态标志等。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务，可用于分析非洲青年就业趋势、性别差异和就业结构变化。数据以年度频率发布，并包含数据质量说明，如使用ILO选择的最佳来源，并在适用时提供细分维度。数据集由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 is a tabular dataset on youth employment in Africa, containing 33,020 observations across 49 African countries, spanning the years 1982 to 2025. It focuses on a core indicator: Youth employment by sex, age and status in employment (thousands), sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT statistical database. The data is obtained via the ILOSTAT REST API and filtered to African country codes, harmonized using ILO statistical standards (e.g., ICLS definitions). Columns include country code, country name, data source, indicator code, sex classification (total, male, female), age classification (e.g., 15-29 youth band), employment status classification, observation year, observed value (employment in thousands), and data status flags. The dataset is suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting, and can be used to analyze trends in youth employment, gender disparities, and employment structure changes in Africa. Data is published at annual frequency and includes quality notes, such as the use of ILO-selected best sources and disaggregation dimensions where applicable. It is repackaged by Electric Sheep Africa as part of a unified, ML-ready data layer for Africa.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Electric Sheep Africa基于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库重新打包构建而成。数据通过ILOSTAT的REST API接口直接获取，仅筛选出非洲国家ISO3代码对应的观测记录。ILOSTAT本身对各国原始调查微观数据依据国际劳动统计学家会议（ICLS）定义进行了统一整合与标准化处理，并将数据来源标记于source.label字段以确保可追溯性。最终形成包含33,020条观测、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。

使用方法

该数据集以HuggingFace Datasets格式发布，支持通过一行Python代码加载：使用load_dataset函数即可获得包含全部观测的DataFrame。用户可根据国家代码（ref_area）快速筛选特定国家的数据，亦可按指示器代码（indicator）提取单一指标的时间序列并进行可视化分析。此外，支持通过透视表操作构建以年份为行、国家为列的宽格式矩阵，便于进行面板数据回归或交叉国家比较。数据集采用cc-by-4.0许可协议，使用时需同时标注ILO原始数据与Electric Sheep Africa的再包装版本。

背景与挑战

背景概述

青年就业问题是全球劳动经济学与社会政策研究的核心议题，尤其在非洲大陆，持续高企的青年失业率与不充分就业对经济包容性增长构成严峻挑战。由国际劳工组织（ILO）统计部门创建、Electric Sheep Africa于2025年重新打包的“Youth employment by sex, age and status in employment (thousands) | Africa (ILOSTAT)”数据集，整合了1982年至2025年间覆盖49个非洲国家的33,020条观测记录，聚焦于按性别、年龄及就业状态分层的青年就业人数。该数据集基于ILOSTAT这一全球劳动统计权威数据库，通过REST API直接抽取并过滤非洲国家代码获得，为区域劳动力市场分析、国际比较研究及可持续发展目标（SDG）进展监测提供了标准化的高粒度数据基础，有望推动非洲发展经济学与劳动计量领域的实证研究。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于：非洲国家普遍存在的非正规就业比例高、青年就业质量低、性别就业差距显著等问题长期缺乏统一、可比的量化数据支撑，传统研究常受限于零散的调查数据与不兼容的分类标准。在构建过程中，主要挑战涵盖：一是跨时空数据一致性，需处理不同国家调查方法、问卷设计及ICLS定义演进带来的指标口径差异；二是数据质量标注，观测值中存在的“不可靠”等状态标识要求用户审慎处理；三是多源数据整合，数据集需从ILOSTAT的多元来源（如劳动力调查、行政记录）中筛选ILO推荐的“最佳来源”，并维持按性别、年龄、就业状态等多维拆分的非空字段一致性；四是时间序列的连续性，部分国家存在年份间方法修订导致的序列断裂，需借助辅助注释进行识别与处理。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与发展经济学领域，该数据集最经典的使用场景是开展非洲青年就业的多维剖面分析。研究者可借助其中按性别、年龄和就业身份细分的青年就业人数数据，对非洲49个国家1982至2025年间的青年劳动力市场进行纵向追踪与横向比较。通过时间序列建模或面板数据回归，能够揭示不同性别与年龄组青年在雇员、自营就业及家庭帮工等就业身份上的演变规律，为理解非洲大陆青年就业结构转型提供坚实的量化基础。

解决学术问题

该数据集有效回应了非洲青年就业研究中长期存在的微观数据碎片化与跨国可比性不足的学术困境。它解决了如何系统量化青年就业的性别差异、年龄梯度及就业身份分化这一核心问题，使得研究者能够突破单一国家或短时序的分析局限。由此，学界得以更准确地评估国际劳工组织体面劳动目标的实现进程，深入探讨青年就业脆弱性的驱动机制，并检验劳动力市场政策在多元非洲情境下的干预效果，显著提升了该领域研究的广度与精确度。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为非洲各国政府、国际发展机构及非政府组织提供了关键的决策支持工具。借助其披露的细分数据，政策制定者能够精准识别那些在青年就业中处于弱势地位的群体，例如年轻女性或从事非正规就业的青少年，从而为职业培训项目、创业扶持计划及社会保障体系的设计提供证据导向的优化方案。同时，它也可用于监测联合国可持续发展目标中关于青年就业的具体指标进展，指导资源在区域间的合理配置。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于非洲青年在就业中的性别、年龄及就业身份细分，为国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库的权威数据再封装。当前前沿研究方向集中于利用这一跨越近半个世纪（1982-2025年）的时间序列数据，结合机器学习模型对非洲大陆青年就业趋势进行动态预测与结构性分析，尤其关注性别差异与就业形态（如非正规就业、自雇等）的演化规律。热点事件围绕非洲人口红利兑现与青年失业危机，该数据集为探究数字化转型、气候变化对非洲青年劳动力市场冲击的量化评估提供了关键支撑，其多维度细分属性更是回应了联合国可持续发展目标（SDG 8）中关于体面工作与经济增长的本地化监测需求，成为衔接宏观政策与微观人口特征的枢纽性资源。