electricsheepafrica/africa-ilo-eip-2eet-sex-nb-youth-not-in-employment-education-or-training-neet

该数据集包含非洲53个国家在2005年至2027年期间关于‘未就业、未受教育或未接受培训的青年（NEET）’的统计数据，共有3630个观测值。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过ILO的模型估计方法生成，涵盖一个核心指标（EIP_2EET_SEX_NB），该指标按性别（总计、男性、女性）进行细分。数据集包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别、年份、观测值、观测状态等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据以年度频率发布，并经过ILO的标准化处理，确保与国际劳工统计会议（ICLS）定义一致。This dataset contains statistical data on youth not in employment, education or training (NEET) across 53 African countries from 2005 to 2027, with a total of 3,630 observations. The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), generated via ILO's model-based estimation methods, and covers one core indicator (EIP_2EET_SEX_NB), which is disaggregated by sex (total, male, female). The dataset includes fields such as country code, country name, data source, indicator code, indicator name, sex, year, observed value, and observation status, and is applicable to tasks such as table classification, regression, and time series forecasting. The data is released at an annual frequency and has been standardized by the ILO to ensure consistency with the definitions of the International Conference of Labour Statisticians (ICLS).

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，聚焦于非洲地区青年未就业、未受教育或培训（NEET）的状况。数据通过ILOSTAT的REST API直接拉取，筛选出非洲53个国家的ISO3国家代码对应的观测记录，并依据ILO综合劳动统计定义对原始调查微观数据进行统一处理。最终形成涵盖2005年至2027年、包含3630条观测值的结构化数据集，每条记录均附有来源标签以保障可追溯性。

特点

该数据集具备三大显著特色。其一，时空覆盖广泛，纵跨23年、横贯53个非洲国家，为长期跨国比较提供了坚实基础。其二，指标聚焦明确，专门针对青年NEET群体并按性别（总、男、女）进行细分，精准刻画劳动力市场中的弱势群体状态。其三，数据来源权威且经过标准化处理，使用ILO的'最佳来源'选取策略，确保同一国家与年份下数据的一致性与可靠性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载数据，只需调用load_dataset函数即可获取完整的Pandas DataFrame对象。支持按国家代码筛选单一国家的时间序列数据，亦可针对特定指标按时间排序进行趋势分析。此外，借助pivot_table功能可将数据重塑为国家×年份的矩阵格式，便于进行面板数据建模、回归分析或时间序列预测等下游任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）于2025年发布，经Electric Sheep Africa重新整理封装，聚焦于非洲53个国家15-24岁青年未就业、未受教育或培训（NEET）的性别分列数据，涵盖2005年至2027年的年度观测值，共计3630条记录。作为ILOSTAT数据库的核心指标之一，NEET率是衡量青年劳动力市场边缘化程度的关键参数，直接关联联合国可持续发展目标（SDG）中的体面工作与经济增长目标。该数据集的问世为非洲青年就业政策制定、区域劳动力市场比较分析以及国际发展研究提供了标准化、可复现的基准数据源，在劳动经济学、发展经济学及公共政策领域具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于为非洲青年NEET问题提供量化分析框架，以应对非洲大陆青年失业率高企、教育与技能培训体系薄弱的结构性困境。在构建过程中，面临的核心挑战包括：其一，53个国家数据来源的异质性——原始数据源自各国劳动力调查、家计调查及行政记录，需经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化调和；其二，数据缺口与插补问题——部分国家存在历史数据缺失，数据集采用ILO建模估计方法进行推算，但观测值状态标记（如‘调整后’）需谨慎解读；其三，时间序列与性别分列的粒度限制——仅提供年度频率与三大性别类别（总/男/女），无法捕捉季度波动或更细化的性别与年龄分层。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用场景在于对非洲地区青年失学、失业与脱训（NEET）现象进行时序建模与跨国比较分析。研究者可利用其涵盖53个国家、跨越2005至2027年的面板数据，构建预测模型以追踪青年劳动力市场边缘化趋势。数据集提供按性别分列的观测值，特别适合用于评估性别维度的就业脆弱性差异，进而支撑针对性的政策模拟与干预效果评估。

实际应用

在实际应用层面，该数据集被广泛用于国际发展机构与政府部门的青年就业政策制定与监测。例如，世界银行与非洲联盟借助其中分性别、分国别的NEET时序数据，设计针对失学女童的职业技术培训项目并追踪其长期成效。非政府组织也可通过该数据识别高脆弱性区域，优化资源配置：如撒哈拉以南非洲国家的技能发展计划常依赖此数据设定基线目标与成效评估指标。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出一系列标志性研究工作，包括国际劳工组织（ILO）发布的《全球青年就业趋势》非洲区域专题报告，以及多篇发表在《World Development》与《Journal of African Economies》上的实证论文。其中研究者运用该数据构建了非洲青年NEET的决定因素模型，揭示了教育系统效率与劳动力市场吸纳能力之间的非线性关系。此外，该数据集还支撑了联合国可持续发展目标（SDG）指标8.6.1的全球监测进程，成为评估2030年议程中青年体面劳动进展的核心数据来源。