electricsheepafrica/africa-ilo-ear-thra-sex-nb-average-hourly-earnings-of-tourism-sector-employee

该数据集名为“按性别划分的旅游部门员工平均小时收入（本地货币）| 非洲（ILOSTAT）”，由Electric Sheep Africa重新打包发布。它包含165个观测值，覆盖17个非洲国家（如埃及、赞比亚、安哥拉等），时间跨度为2012年至2024年。数据聚焦于一个核心指标：EAR_THRA_SEX_NB，即按性别划分的旅游部门员工平均小时收入（以本地货币计）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过REST API获取，并经过过滤仅包含非洲国家。数据集采用表格格式，包含列如ref_area（国家代码）、indicator（指标代码）、sex（性别分类）、time（年份）、obs_value（观测值）等，支持表格分类、回归和时间序列预测任务。数据质量方面，为年度频率，ILO选择“最佳来源”处理多源数据，且分解列（如性别）仅在指标发布时非空。用途包括使用Hugging Face的datasets库加载、按国家或时间序列过滤、以及数据透视分析。数据集遵循cc-by-4.0许可，使用时需引用ILO原始来源和Electric Sheep Africa的重新打包。This dataset is named *Average Hourly Earnings of Tourism Sector Employees by Gender (Local Currency) | Africa (ILOSTAT)*, and is republished by Electric Sheep Africa. It contains 165 observations covering 17 African countries including Egypt, Zambia, Angola and others, with a time span from 2012 to 2024. The dataset focuses on a core indicator: EAR_THRA_SEX_NB, which refers to the average hourly earnings of tourism sector employees by gender, denominated in local currency. The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, obtained via REST API, and filtered to only include African countries. In tabular format, the dataset includes columns such as ref_area (country code), indicator (indicator code), sex (gender category), time (year), obs_value (observed value) and others, supporting tasks including tabular classification, regression and time series forecasting. Regarding data quality, the data has an annual frequency; the ILO uses the "best source" approach to handle multi-source data, and disaggregated columns such as gender are only non-empty when the corresponding indicator is published. Possible applications include loading the dataset via the Hugging Face datasets library, filtering by country or time series, and conducting pivot table analysis. This dataset is licensed under CC BY 4.0, and users must cite both the original ILO source and the republishing work of Electric Sheep Africa when using the dataset.

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数据库，经由Electric Sheep Africa重新封装后发布在HuggingFace平台上。构建过程首先通过ILOSTAT REST API接口拉取指标代码为EAR_THRA_SEX_NB的原始数据，随后依据非洲ISO3国家代码进行地理筛选，仅保留非洲17个国家的观测记录。ILOSTAT数据库本身采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义对各国劳动力调查、家庭收入调查、企业调查及行政记录等微观数据进行统一协调处理，并在source.label列中标注数据来源以保持可追溯性。最终数据集包含165条观测，涵盖2012至2024年间的年度数据，并整理为结构化的表格格式。

特点

该数据集的核心特点在于聚焦非洲旅游业雇员的性别薪酬差异，提供了以本币计价的平均时薪指标，并按性别细分为总人口、男性和女性三个维度。数据覆盖埃及、赞比亚、安哥拉等17个非洲国家，时间跨度为2012至2024年，虽然观测总数不足千条，但纵向时间序列与横向跨国对比的结合使其对区域劳动力市场研究具有独特价值。数据集中还包含了观测状态标记、数据来源注释及货币单位说明等元信息，有助于研究人员评估数据质量。此外，所有数据均采用CC-BY-4.0许可协议发布，方便学术使用与传播。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载该数据集，使用一行命令即可获取完整的表格数据并转换为pandas DataFrame进行后续分析。针对具体国家的需求，可以先按ref_area字段筛选特定国家的观测值。进行时间序列分析时，可基于indicator列过滤出目标指标后按时间排序，并利用obs_value列绘制趋势图。对于多国比较研究，可运用pivot_table将数据重塑为国家-年份矩阵形式，便于观察各国在时间维度上的演变模式。数据集还提供了完整的模式定义，用户可根据sex列进行性别维度的分组分析，探索旅游业雇员工资的性别差异特征。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2024年整理发布，经Electric Sheep Africa重新封装后上线HuggingFace平台，聚焦非洲17个国家2012至2024年间旅游业雇员按性别划分的平均小时收入（以当地货币计）。旅游业作为非洲多国经济支柱产业，其劳动力薪酬水平直接关乎可持续发展目标中体面工作的实现。ILOSTAT作为全球劳动统计权威来源，通过协调各国劳动力调查与行政记录数据，为研究者提供了统一的跨国比较基准。该数据集共包含165条观测记录，覆盖埃及、赞比亚、安哥拉等主要经济体，为剖析非洲旅游业性别工资差异、区域经济结构变迁及后疫情时代劳动力市场复苏提供了稀缺的定量证据。

当前挑战

当前面临的首要挑战在于数据稀疏性与覆盖不均衡：17国中埃及（27条）与赞比亚（24条）贡献了超过三成观测，而肯尼亚、埃塞俄比亚等仅存3条，莱索托仅2024年一条记录，这使得跨国统计推断面临严重样本偏差。构建过程中，ILOSTAT需从各国零散且口径各异的调查数据中提炼统一指标，如居民消费价格指数波动导致的货币换算失真、年度数据与季度高频序列的覆盖冲突、以及国际劳工统计定义与各国统计实务的衔接裂隙。此外，数据来源标记为“最好来源”的主观筛选机制与“序列中断”等状态标识，进一步增加了时间序列分析的不确定性，制约了模型对非洲旅游业薪资演化规律的稳健建模。

常用场景

经典使用场景

在劳动经济学与旅游经济学的交叉研究领域中，该数据集最为经典的使用场景是分析非洲国家旅游从业者的性别薪资差异与时空演变规律。凭借涵盖17个非洲国家、跨越2012至2024年的年度观察值，研究者可以构建面板数据模型，系统探究不同性别从业者（男性、女性及全体）在旅游行业中的时薪水平分布特征。数据集中的性別维度（sex）为分性别薪资对比提供了直接支持，而时间变量则允许研究者运用时序分析或动态面板回归方法，揭示旅游业薪资结构的纵向变化趋势。此外，将本地货币计价的薪资数据与各国宏观经济指标（如通胀率、GDP增长率）进行关联建模，也成为探索旅游行业劳动力市场运行机制的标准研究路径。

解决学术问题

这一数据集有效回应了非洲旅游业劳动经济学领域中长期存在的关键学术困境：即因缺乏标准化的、跨国家且跨年份的性别分列薪资数据，导致区域性的劳动力市场不平等研究难以深入开展。传统研究受限于单一国家案例或零散调查数据，难以实现跨国比较与整体性推断。该数据集通过ILOSTAT官方数据源的系统梳理，提供了经国际劳工组织统一口径整合的高频薪资观测，使学者能够实证检验旅游行业中性别薪资缺口的存在性、演变趋势及其与经济发展阶段之间的关联。其意义在于，借助严格可比的数据基础，推动了非洲大陆旅游劳动力市场性别平等议题的量化研究走向深入，并为后续相关政策的制定提供了统计学上的依据与支撑。

衍生相关工作

该数据集衍生出的相关经典工作主要集中在跨国旅游劳动力市场比较研究、薪资预测模型构建以及数据可视化仪表盘开发等方向。具体而言，学者基于该数据建立了固定效应与随机效应模型，量化了国家特定因素对旅游业性别薪资差异的解释力度，并进一步与ILOSTAT中其他劳动指标（如就业率、工作时长）进行关联分析。在数据科学领域，该数据集被用作时间序列预测模型的训练素材，尝试基于历史薪资轨迹预测未来趋势。同时，数据可视化项目利用该数据集制作了交互式的非洲旅游薪资地图，直观呈现各国内部与跨国间的薪资层级与性别均衡状况，成为连接学术研究与公共传播的重要桥梁。