Morocco-Green-Generation-2030-Enhanced-Thesis

该数据集名为Maroc Génération Verte 2030 — Analyse Multi-Pilier，旨在对摩洛哥农业转型战略进行博士级别的定量评估。数据集包含1990年至2025年的时间序列数据，涵盖摩洛哥及10个国际对标国家的农业指标。数据内容主要包括四大支柱领域：粮食安全、经济转型、出口竞争力和国际对标。数据集规模为1K到10K条记录，包含68个指标，数据来源包括世界银行、FAO、IMF等权威机构。此外，数据集还提供了7种机器学习模型的训练结果，用于预测和模拟不同农业指标。适用任务包括农业政策分析、时间序列预测、因果推断和机器学习模型比较。数据集结构清晰，包含原始数据、预处理数据、训练模型、分析脚本和可视化结果。

原始信息汇总

🇲🇦 Maroc Génération Verte 2030 — 摩洛哥绿色世代2030多支柱分析

数据集概述

这是一个面向摩洛哥农业转型战略（绿色世代2030）的博士级量化评估数据集，涵盖多支柱分析、国际基准对比和机器学习建模。数据更新至2025年，包含10个国家的面板数据。

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数据来源与覆盖

所有数据均来自可靠机构渠道：

来源	许可协议	指标数量	覆盖范围
世界银行WDI	CC BY 4.0	68+指标	1990–2023，10国
联合国粮农组织FAOSTAT	CC BY-NC-SA 3.0	生产、食品、贸易	1990–2023
国际货币基金组织PEM	开放获取	本币GDP（MAD）	1990–2025
摩洛哥HCP	开放数据	国民账户、投资	1990–2025
联合国Comtrade	CC BY 3.0	双边贸易按产品	1990–2022
美国农业部FAS	公共领域	谷物产量（2024-2025更新）	2024–2025

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数据文件结构

核心数据目录 (data/real_sources/)

• 摩洛哥数据（4支柱）：粮食安全（16指标）、经济转型（21指标）、出口竞争力（11指标）、基准面板（18指标）
• 气候与水指标：水资源与灌溉数据
• 综合数据集：morocco_combined_all_pillars.csv — 34年 × 68指标
• 国际数据：4个支柱各10国面板数据，含19个基准指标
• 元数据：data_provenance_and_mapping.json

历史数据 (data/)

• 摩洛哥1990-2025年粮食安全、农业GDP、农产品出口CSV文件
• 国际农业基准与国家战略数据库
• 数据溯源JSON文件

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机器学习模型

7个模型参与竞标赛（Horse Race）

模型	类型	超参数
Random Forest	集成方法	200棵树
XGBoost	Boosting	300棵树，lr=0.02，depth=4
LightGBM	Boosting	300棵树，lr=0.03，depth=4
Gradient Boosting	Boosting	200棵树，lr=0.05，depth=3
ElasticNet	线性模型	α=0.1，l1_ratio=0.5
SVR RBF	核方法	C=100，ε=0.1
Ridge Poly	多项式	次数=2，α=1.0

最优模型选择结果

指标	最佳模型	R²
热量可用性	GradientBoosting	1.000
谷物产量	GradientBoosting	0.999
进口依赖度	GradientBoosting	0.999
营养不良率	GradientBoosting	1.000
农业GDP（十亿MAD）	GradientBoosting	0.999
出口/GDP比率	GradientBoosting	0.999

训练好的模型文件（saved_models/）

包含各指标最佳模型PKL文件及所有竞标赛模型文件。

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GG2030关键结果仪表板

目标	GG2030目标	BAU 2030预测	状态	策略需求
热量可用性	3,500 kcal	3,623	✅ 可达	—
谷物自给率	70%	75.2%	✅ 可达	—
进口依赖度	<30%	21.7%	✅ 可达	—
营养不良率	<2.0%	2.0%	✅ 可达	—
农业GDP（翻倍）	226.8十亿MAD	128.5十亿	❌ 缺口98.3十亿	6项策略
出口/GDP比率（翻倍）	0.903	0.611	❌ 缺口0.292	5项策略

总结：4/6目标进展良好，2个经济目标需要国际策略支持。

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因果影响分析

指标	平均效应	正向效应概率	解读
灌溉面积	+137.7千公顷/年（+5.0%）	0.960	显著正向
农产品出口	+75亿MAD/年（+12.9%）	0.999	效应最强
农业投资	−12亿MAD/年（−1.9%）	0.463	不显著
谷物产量	−4130吨/年（−36.3%）	0.158	2024年干旱影响
化肥使用量	−0.8千克/公顷（−0.2%）	0.410	不显著

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分析结果文件

包含因果影响、差距分析、模型选择、策略建议等CSV文件，以及6张可视化图表（粮食安全策略、GDP策略、出口策略、国际基准、因果影响、差距表）。

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使用方法

加载数据

python import pandas as pd

摩洛哥综合数据（68指标，1990-2023）

morocco = pd.read_csv("hf://datasets/ANOUARELIDRISSI/Morocco-Green-Generation-2030-Enhanced-Thesis/data/real_sources/morocco/morocco_combined_all_pillars.csv")

国际面板数据（10国）

panel = pd.read_csv("hf://datasets/ANOUARELIDRISSI/Morocco-Green-Generation-2030-Enhanced-Thesis/data/real_sources/international/pillar4_benchmarking_panel.csv")

加载模型

python import pickle with open("saved_models/agri_gdp_billion_MAD_best_model.pkl", "rb") as f: model = pickle.load(f)

运行完整分析

bash pip install numpy pandas scikit-learn scipy matplotlib xgboost lightgbm statsmodels cd analysis && python run_enhanced_analysis.py

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注意事项

• 2024-2025年为初步估计数据（来源：USDA FAS，FAO SMIAR）
• 策略模拟假设效应可重现
• 因果推断假设无未观测混杂因素
• data/real_sources/数据直接来源于世界银行API（CC BY 4.0许可）

最后更新：2026年5月

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集围绕摩洛哥‘绿色世代2030’农业战略的多支柱评估体系精心构建而成。数据来源均为权威国际机构，包括世界银行WDI、FAOSTAT、国际货币基金组织PEM、摩洛哥HCP、联合国Comtrade及美国农业部FAS，确保了信息的可靠性与时效性。数据集整合了1990至2025年间涵盖食品安全、经济转型、出口竞争力及国际基准评估四大维度的68项指标，并通过系统化的数据清洗与融合流程，形成了可供深度学习模型直接调用的结构化面板数据。此外，数据集还内置了6种机器学习模型的训练元数据与因果推断结果，为后续定量分析奠定了坚实基础。

使用方法

使用者可以通过Hugging Face的datasets库直接加载该数据集，例如调用`load_dataset`函数即可获取包含68项指标的综合面板数据。对于已训练好的机器学习模型，用户可利用Python的pickle模块加载`saved_models`目录下的`.pkl`文件，快速进行预测或模型迁移。数据集还提供了完整的分析管线脚本，运行`run_enhanced_analysis.py`即可复现从数据预处理到策略推荐的整个分析流程。此外，内嵌的LaTeX报告源文件支持用户直接编译生成格式规范的博士级分析文档，显著提升了科研与政策分析的产出效率。

背景与挑战

背景概述

该数据集由ANOUARELIDRISSI于2026年创建，旨在从多支柱维度对摩洛哥“绿色世代2030”农业转型战略进行定量评估。研究基于世界银行、FAO、国际货币基金组织等权威机构发布的68项指标，覆盖1990至2025年间摩洛哥及10个国际对照国家的时序数据。核心研究问题聚焦于摩洛哥农业政策在粮食安全、经济转型、出口竞争力及国际对标四大支柱上的实际成效。通过引入7种机器学习模型（如梯度提升、XGBoost）的“赛马”竞争框架及因果推断方法，该数据集为发展中国家农业政策评估提供了严谨的量化工具，推动了对农业转型战略影响机制的科学理解。

当前挑战

该数据集面临的挑战包括：1）领域问题层面，摩洛哥农业战略评估需克服多支柱目标间的复杂交互效应，如粮食自给率提升与农业GDP翻倍目标之间存在资源分配冲突，且因果推断需排除干旱、国际市场波动等混杂因素的干扰。2）构建过程中，整合来自世界银行、FAOSTAT等六类来源的数据时，需处理不同分类标准、时间跨度（部分指标仅至2022年）及计量单位的统一问题；此外，2024-2025年数据依赖初步估算，存在不确定性，且机器学习模型对历史趋势的拟合虽高（R²接近1），但政策干预的外推预测仍需验证其稳健性。

常用场景

经典使用场景

摩洛哥绿色世代2030增强数据集（Morocco-Green-Generation-2030-Enhanced-Thesis）是一个聚焦于摩洛哥农业战略转型的多维度量化分析资源库，涵盖1990年至2025年间粮食安全、农业经济、出口竞争力及国际比对四大支柱的时序数据。研究者可利用该数据集构建机器学习模型——如随机森林、XGBoost、LightGBM等——以预测关键指标的变化趋势，并结合因果推断方法评估国家农业政策（如GG2030战略）的实际干预效果。数据集中包含的68项融合指标及十国跨国面板数据，为开发多变量回归模型、进行战略情景模拟提供了坚实的数据基础，使其成为研究发展经济学与农业政策有效性的核心工具。

解决学术问题

该数据集系统性地回应了学术界长期关注的三大核心问题：一是如何量化评估发展中国家大规模农业转型战略的政策效果，其提供的因果推断结果（如灌溉面积年均增加137.7千公顷）填补了政策评估领域的实证空白；二是破解农业经济预测中多源异构数据整合的难题，通过融合世界银行、粮农组织等权威来源的68项指标构建高精度预测模型（R²均接近1.0）；三是建立了跨国产出的可比性分析框架，通过10国面板数据揭示摩洛哥在全球农业竞争格局中的相对位置，为南南合作与农业政策移植研究提供了方法论启示。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为摩洛哥及类似北非国家的农业规划机构提供了数据驱动的决策支持。政策制定者可借助其内置的贝叶斯模型与VAR分析模块，动态模拟不同投资方案对农业GDP和出口竞争力的冲击——例如数据集揭示的农业GDP翻倍目标面临98.3亿迪拉姆缺口，可直接转化为预算分配优化方案。农业科技企业可利用该数据集的时序预测模型优化供应链管理，如根据粮食产量预测调整化肥进口计划。国际发展组织则可运用其跨国比对数据，设计针对撒哈拉以南非洲的粮食安全援助项目，实现有限资源的最大化配置效率。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于摩洛哥‘绿色一代2030’农业转型战略的多维度量化评估，融合了1990至2025年的时序数据与机器学习前沿方法，开展了一场涵盖随机森林、XGBoost、LightGBM等七种模型的赛马式预测竞争。研究不仅在粮食安全、农业GDP、出口竞争力等六大核心指标上展现出卓越的拟合精度（R²接近1.0），更借助因果推断模型揭示了战略实施对灌溉面积与农产品出口的显著正向影响。值得一提的是，数据集纳入十个国际国家的面板数据进行对标分析，并识别出两项经济目标存在的巨大差距，为政策调整提供了基于证据的精准导航。这一工作将计算社会科学与农业政策分析深度融合，代表了发展中国家利用数据驱动手段审视国家战略成效的前沿尝试。