electricsheepafrica/africa-world-bank-science-and-technology-indicators-for-zimbabwe

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- en
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# Zimbabwe - Science and Technology

**Publisher:** World Bank Group · **Source:** [HDX](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-science-and-technology-indicators-for-zimbabwe) · **License:** `cc-by` · **Updated:** 2026-03-27

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## Abstract

Contains data from the World Bank's [data portal](http://data.worldbank.org/). There is also a [consolidated country dataset](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-combined-indicators-for-zimbabwe) on HDX.

Technological innovation, often fueled by governments, drives industrial growth and helps raise living standards. Data here aims to shed light on countries technology base: research and development, scientific and technical journal articles, high-technology exports, royalty and license fees, and patents and trademarks. Sources include the UNESCO Institute for Statistics, the U.S. National Science Board, the UN Statistics Division, the International Monetary Fund, and the World Intellectual Property Organization.

Each row in this dataset represents country-level aggregates. Data was last updated on HDX on 2026-03-27. Geographic scope: **ZWE**.

*Curated into ML-ready Parquet format by [Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica).*

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## Dataset Characteristics

| | |
|---|---|
| **Domain** | Humanitarian and development data |
| **Unit of observation** | Country-level aggregates |
| **Rows (total)** | 159 |
| **Columns** | 8 (2 numeric, 6 categorical, 0 datetime) |
| **Train split** | 127 rows |
| **Test split** | 31 rows |
| **Geographic scope** | ZWE |
| **Publisher** | World Bank Group |
| **HDX last updated** | 2026-03-27 |

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## Variables

**Geographic** — `country_name` (Zimbabwe), `country_iso3` (ZWE), `year` (range 1977.0–2024.0).

**Outcome / Measurement** — `value` (range 1.0537–58984637.0).

**Identifier / Metadata** — `indicator_name` (Charges for the use of intellectual property, payments (BoP, current US$), Scientific and technical journal articles, Charges for the use of intellectual property, receipts (BoP, current US$)), `indicator_code` (BM.GSR.ROYL.CD, IP.JRN.ARTC.SC, BX.GSR.ROYL.CD), `esa_source` (HDX), `esa_processed` (2026-04-10).

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## Quick Start

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-world-bank-science-and-technology-indicators-for-zimbabwe")
train = ds["train"].to_pandas()
test = ds["test"].to_pandas()

print(train.shape)
train.head()
```

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## Schema

| Column | Type | Null % | Range / Sample Values |
|---|---|---|---|
| `country_name` | object | 0.0% | Zimbabwe |
| `country_iso3` | object | 0.0% | ZWE |
| `year` | int64 | 0.0% | 1977.0 – 2024.0 (mean 2002.0063) |
| `indicator_name` | object | 0.0% | Charges for the use of intellectual property, payments (BoP, current US$), Scientific and technical journal articles, Charges for the use of intellectual property, receipts (BoP, current US$) |
| `indicator_code` | object | 0.0% | BM.GSR.ROYL.CD, IP.JRN.ARTC.SC, BX.GSR.ROYL.CD |
| `value` | float64 | 0.0% | 1.0537 – 58984637.0 (mean 4071054.6289) |
| `esa_source` | object | 0.0% | HDX |
| `esa_processed` | object | 0.0% | 2026-04-10 |

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## Numeric Summary

| Column | Min | Max | Mean | Median |
|---|---|---|---|---|
| `year` | 1977.0 | 2024.0 | 2002.0063 | 2007.0 |
| `value` | 1.0537 | 58984637.0 | 4071054.6289 | 456.49 |

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## Curation

Raw data was downloaded from HDX via the CKAN API and converted to Parquet. Column names were lowercased and standardised to snake_case. Common missing-value markers (`N/A`, `null`, `none`, `-`, `unknown`, `no data`, `#N/A`) were unified to `NaN`. The dataset was split 80/20 into train and test partitions using a fixed random seed (42) and saved as Snappy-compressed Parquet.

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## Limitations

- Data originates from World Bank Group and has not been independently validated by ESA.
- Automated cleaning cannot correct for misreported values, definitional inconsistencies, or sampling bias in the original collection.
- Refer to the [original HDX dataset page](https://data.humdata.org/dataset/world-bank-science-and-technology-indicators-for-zimbabwe) for the publisher's own methodology notes and caveats.

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## Citation

```bibtex
@dataset{hdx_africa_world_bank_science_and_technology_indicators_for_zimbabwe,
title = {Zimbabwe - Science and Technology},
author = {World Bank Group},
year = {2026},
url = {https://data.humdata.org/dataset/world-bank-science-and-technology-indicators-for-zimbabwe},
note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)}
}
```

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*[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica) — Africa's ML dataset infrastructure. Lagos, Nigeria.*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在科技与经济发展研究领域，系统化的数据采集与整理对于揭示国家创新能力的演变至关重要。该数据集源自世界银行集团的数据门户，由联合国人道主义数据交换平台提供原始资料，涵盖了津巴布韦自1977年至2024年的科技指标。数据构建过程通过CKAN API从HDX获取原始资料，经过标准化处理，包括将列名转换为蛇形命名法、统一缺失值标记为NaN，并采用固定随机种子将数据按80/20比例划分为训练集与测试集，最终以Snappy压缩的Parquet格式存储，确保了数据的机器可读性与一致性。

特点

该数据集聚焦于国家层面的科技与创新指标，其核心特征体现在多维度的结构化信息呈现。数据集共包含159条记录，涵盖8个变量，其中既包括年份、国家名称等地理标识，也涉及知识产权使用费、科技期刊文章数量等具体测量值。数据的时间跨度长达近五十年，能够反映津巴布韦科技发展的长期趋势；同时，指标来源多元，整合了联合国教科文组织、世界知识产权组织等多个权威机构的统计资料，增强了数据的可信度与覆盖广度。

使用方法

在机器学习与数据分析实践中，该数据集为研究科技政策与经济发展的关联提供了直接可用的资源。用户可通过Hugging Face的datasets库快速加载数据，利用Python环境将数据集转换为Pandas DataFrame进行探索性分析或建模。数据集已预分为训练集与测试集，适用于表格分类或回归任务，例如预测科技投入对经济指标的影响。研究者可结合年份与指标代码进行时间序列分析，或利用数值型变量构建统计模型，但需注意参考原始发布方的方法说明以理解数据局限性。

背景与挑战

背景概述

在全球化与知识经济蓬勃发展的背景下，科技创新能力已成为衡量国家综合竞争力的核心指标。世界银行集团作为国际发展领域的重要机构，长期致力于构建全球性的发展数据体系，以支持政策分析与学术研究。该数据集由世界银行集团发布，并由Electric Sheep Africa于2026年重新整理为机器学习可用格式，聚焦于津巴布韦1977年至2024年间的科学与技术指标。其核心研究问题在于量化国家层面的科技创新活动，涵盖研发投入、科技期刊文章、高技术出口及知识产权交易等多个维度，旨在为发展经济学、创新政策研究等领域提供实证基础，助力理解技术扩散与国家经济增长之间的复杂关联。

当前挑战

该数据集致力于解决发展经济学与创新研究中的关键挑战，即如何准确量化并比较不同国家与时期的科技创新绩效。具体而言，数据涵盖的知识产权费用、科技文献产出等指标，需应对跨国统计标准差异、货币价值随时间波动以及数据报告一致性等难题。在构建过程中，挑战主要源于原始数据的异构性，包括多源机构（如联合国教科文组织、世界知识产权组织等）的数据整合、缺失值处理以及指标定义的历史变迁。此外，将宏观统计数据转化为适用于机器学习任务的表格形式，需在保持数据真实性的同时，解决数值范围跨度大、类别不平衡以及时间序列断裂等问题，这对模型的稳健性与解释性提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在科技政策与创新经济学领域，该数据集常被用于构建时间序列模型，分析津巴布韦在知识产权支付、科技期刊文章产出及高技术出口等关键指标上的长期演变趋势。研究者通过回归分析或分类任务，揭示国家科技投入与经济发展之间的动态关联，为评估创新政策的有效性提供实证基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集被国际组织与政府机构用于监测津巴布韦的科技发展战略实施效果。例如，通过分析高技术出口数据的变化趋势，决策者能够调整产业扶持政策；而知识产权交易指标则有助于评估技术转移协议的商业影响，为双边经贸谈判提供数据参考。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括世界银行发布的《非洲创新指数报告》，其中整合多国科技指标进行区域竞争力排名。此外，学术领域涌现出如《技术扩散与经济增长：津巴布韦的实证研究》等论文，利用该数据构建计量模型，探讨科技投入对生产力提升的边际效应。