electricsheepasia/asia-who-amount-of-water-and-sanitation-related-official-development

该数据集包含了关于作为政府协调支出计划一部分的水和卫生相关官方发展援助金额（2023年不变价百万美元）的498个观测值，覆盖37个亚洲国家，时间跨度为2010年至2023年，涉及1个独特指标。数据来源于世界卫生组织全球健康观察站，记录了各国在指定年份内，用于水和卫生领域的官方发展援助金额，这些援助被纳入政府协调的支出计划中，并以2023年不变价百万美元为单位进行标准化计量。数据集包含指标代码、国家ISO3代码、WHO地区、年份、数值等字段，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。This dataset contains 498 observations of Amount of water- and sanitation-related official development assistance that is part of a government-coordinated spending plan (constant 2023 US$ millions) data across 37 Asia countries, spanning 2010–2023, covering 1 distinct indicators. The data is sourced from the WHO Global Health Observatory, recording the amount of official development assistance for water and sanitation that is part of government-coordinated spending plans, standardized in constant 2023 US$ millions. The dataset includes fields such as indicator code, country ISO3 code, WHO region, year, numeric value, and is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自世界卫生组织全球卫生观测站（WHO GHO），经Electric Sheep Asia团队重新整合与标准化后发布于HuggingFace平台。数据集涵盖了2010年至2023年间37个亚洲国家在水与卫生设施相关官方发展援助中纳入政府协调支出计划的资金额度（以2023年不变价百万美元计），共收录498条观测记录。每条记录包含指标代码、国家ISO3代码、WHO区域、年份、数值及其置信区间、展示值与更新日期等结构化字段，所有数据以Parquet格式存储，便于机器读取与大规模分析。

使用方法

使用者可通过HuggingFace的datasets库以load_dataset函数直接加载数据，并转换为Pandas DataFrame进行进一步处理。典型应用包括：按国家筛选以进行单国分析，如提取印度尼西亚的特定指标序列；按指标排序后利用matplotlib进行时间序列可视化；以及通过透视表构建国家×年份的数值矩阵，便于面板数据回归或机器学习特征工程。数据加载过程极简，从下载到可分析状态仅需数秒，极大降低了环境与健康数据研究的技术门槛。

背景与挑战

背景概述

该数据集由世界卫生组织（WHO）全球卫生观察站（GHO）于2023年创建，经Electric Sheep Asia重新整理后发布于HuggingFace，聚焦亚洲37个国家在2010至2023年间与水和卫生相关的官方发展援助（ODA）中纳入政府协调支出计划的金额（以2023年不变价百万美元计），共包含498条观测记录。水和卫生设施的可持续管理是全球可持续发展目标（SDG 6）的核心指标之一，尤其在亚洲地区，快速城市化与气候变化加剧了水资源的供需矛盾。该数据集通过标准化时间序列结构，为评估亚洲各国在水与卫生领域国际援助的协调性与实效性提供了关键量化工具，对追踪SDG目标进展、优化援助资源配置以及推动跨境水治理合作具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战之一在于解决领域问题：水和卫生相关ODA数据的可获取性与可比性长期受限于各国统计口径差异、援助项目周期模糊以及价格平减指数调整的不一致性，使得跨国时间序列分析中易产生系统性偏差。构建过程中的挑战则包括：从WHO原始多维度GHO数据库中筛选并统一37个国家长达14年的单一指标，需处理缺失值、异常值以及因数据版本更新导致的数值回溯修正；同时，援助资金是否真正纳入政府协调支出计划的判定标准在不同国家间存在隐性分歧，且原始数据仅提供点估计值而缺乏置信区间，限制了因果推断的稳健性。此外，数据集样本量较小（n<1K），在机器学习建模中易过拟合，需要谨慎设计验证策略。

常用场景

经典使用场景

在水资源与公共卫生领域，该数据集作为衡量亚洲各国官方发展援助（ODA）中用于水与卫生设施建设并纳入政府协调支出计划的关键指标，为学术研究提供了一个标准化的时间序列分析基础。研究者可借助其37个亚洲国家2010至2023年的年度观测值，运用面板数据回归或时间序列预测模型，系统评估国际援助资金在水与卫生领域的配置效率与覆盖持续性。数据集简洁的表格结构使得国家间横向比较与区域内援助趋势的纵向剖析变得便捷高效，尤其适合探究政策协同性对援助资金落地的影响。

解决学术问题

该数据集精准回应了可持续发展目标（SDG）框架下关于水与卫生援助资金‘政府协调性’的量化评估难题，填补了区域级精细化援助数据缺失的空白。通过提供以不变美元计价且经协调计划归类的援助额度，研究者得以克服汇率波动与口径不一的障碍，揭示援助资金是否真正嵌入国家预算体系。这一基础数据支撑了关于援助有效性、受援国制度质量以及国际发展合作溢出效应的计量分析，推动学界从‘投入总量’转向‘制度整合度’的范式转变，深化了对发展援助本地化成效的理解。

实际应用

在实际决策场景中，该数据集为国际发展机构、各国卫生部门以及非政府组织提供了监测水与卫生援助协调进展的量化工具。政策制定者可利用其识别援助资金未充分纳入政府预算的薄弱环节，据此优化援助投放策略与协调机制。例如，通过逐年追踪特定国家的数值变化，可评估其在水安全计划或卫生设施升级等项目中落实统筹管理的成效。数据集的时序特性还支持预警系统的构建，当援助协调比率异常波动时，可触发对执行瓶颈或腐败风险的深度核查，提升援助资源的实际利用效率。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区水与卫生相关官方发展援助（ODA）中纳入政府协调支出计划的资金规模，以2023年不变价美元计，覆盖2010至2023年间37个亚洲国家的年度观测数据。在全球可持续发展议程框架下，水与卫生议题已成为国际发展合作的核心关切，特别是与联合国可持续发展目标6（清洁饮水和卫生设施）的监测评估密切相关。该数据集为跨国家、跨时段的时空比较分析提供了扎实的量化基础，有助于揭示援助资金流向与受援国政策协调机制之间的动态关系。前沿研究方向包括：利用时间序列模型评估援助资金对水卫生基础设施可达性的长期影响，结合多维贫困指数分析援助分布的空间公平性，以及通过因果推断方法探讨政府协调机制在提升援助效率中的作用。这一数据资源为政策制定者和研究者提供了重要实证支撑，推动了发展援助有效性领域的实证研究向更加精细化和动态化的方向演进。