electricsheepeurope/europe-who-amount-of-water-and-sanitation-related-official-development

该数据集包含欧洲9个国家在2010年至2023年间关于水和卫生相关官方发展援助金额的数据，这些援助是政府协调支出计划的一部分，以2023年不变价百万美元计。数据集共有113个观测值，涵盖1个指标（SDGODAWS），数据来源于世界卫生组织全球健康观察站（WHO GHO），由Electric Sheep Europe重新打包发布。数据以表格形式组织，包括指标代码、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 113 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 9 Europe countries, spanning 2010–2023, covering 1 distinct indicators. The data is sourced from the WHO Global Health Observatory, repackaged by Electric Sheep Europe, and is presented in tabular format with columns such as indicator_code, country_iso3, who_region, year, and value_numeric, suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自世界卫生组织全球卫生观测站（WHO GHO），由Electric Sheep Europe团队重新打包并发布至HuggingFace平台。原始数据经过严谨的提取与清洗流程，最终以结构化表格形式呈现，涵盖2010年至2023年间9个欧洲国家关于“纳入政府协调支出计划的饮用水与卫生设施相关官方发展援助金额（按2023年不变价美元计）”的观测值，共计113条记录。数据集的构建遵循了标准化的模式，包含指示码、国家ISO3代码、年份、数值及其上下限与显示值、最后更新日期等多个字段，确保了数据的完整性与可用性，并采用cc-by-4.0许可协议，便于科研与政策分析领域的再利用。

特点

本数据集的核心特点在于其聚焦于一个特定且关键的可持续发展目标（SDG）指标——SDGODAWS，精准刻画了欧洲地区在水与卫生设施领域的官方发展援助资金中，那些纳入政府统筹规划的部分。数据集覆盖了阿尔巴尼亚、波黑、白俄罗斯等9个欧洲国家，时间跨度长达14年，为进行纵向时间序列分析和跨国横向比较提供了坚实的基础。其数值以恒定2023年美元计价，排除了通胀影响，增强了不同年份间数据的可比性。所有数据均来源于权威的WHO GHO数据库，经过专业整合，确保了数据的高质量和可靠性。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷地加载该数据集，仅需一行代码`load_dataset("electricsheepeurope/europe-who-amount-of-water-and-sanitation-related-official-development")`即可获取。加载后的数据可直接转换为Pandas DataFrame进行深入分析。研究者能够轻松实现按国家筛选，例如通过`df[df["country_iso3"] == "ALB"]`定位特定国家；亦可针对单一指示码进行时间序列的可视化与趋势研判。对于需要构建国家-年份矩阵的计量分析，其内置的pivot_table功能提供了高效的解决方案，极大地降低了数据预处理的门槛，适用于卫生经济学、发展援助效果评估及公共政策研究等多个领域。

背景与挑战

背景概述

该数据集由世界卫生组织全球卫生观察站（WHO GHO）于2023年创建，后经Electric Sheep Europe团队整理并发布至HuggingFace平台。核心研究问题聚焦于评估欧洲国家在水与卫生领域官方发展援助中，纳入政府协调支出计划的资金规模（以2023年不变价百万美元计）。该数据集覆盖2010至2023年间9个欧洲国家，包含113条观测值，为监测可持续发展目标（SDG）中与水、卫生设施相关的指标6.a.1提供了关键数据支撑。其发布为公共卫生政策分析、国际援助效能评估及跨国家面板数据研究提供了标准化的时间序列资源，推动了全球水与卫生治理领域的实证研究进展。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，水与卫生领域的官方发展援助常分散于多种国际统计口径，缺乏整合为政府协调支出框架下的统一指标，导致政策制定者难以追踪资金流向与使用效率。数据构建过程中，挑战包括：多来源援助数据的标准化转换、不同年份间货币价值的平价调整（以2023年不变美元计量）、国家间统计口径差异的协调，以及部分国家（如克罗地亚）观测值稀疏带来的数据不连续性。此外，为保证机器学习就绪（ML-ready）格式，需将WHO原始数据结构化为包含国家、年份、数值及置信区间的统一表格，并确保质量审核流程的可复现性。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于欧洲九国在2010至2023年间，与水和卫生设施相关的官方发展援助金额，且该援助需纳入政府协调支出计划。其经典使用场景是作为面板数据进行纵向时间序列分析与跨国横向对比。研究者可以针对特定国家，如阿尔巴尼亚或乌克兰，逐年追踪援助资金的变化趋势，揭示其阶段性波动与长期走向。此外，通过构造国家-年份矩阵，能够系统考察欧洲区域内部不同国家在水和卫生领域国际援助的规模差异、增速快慢以及政策协调的成效，从而为全球卫生治理研究提供高颗粒度的量化基础。

解决学术问题

在学术研究中，该数据集精准回应了可持续发展目标（SDGs）框架下第六项目标（清洁饮水和卫生设施）的监测与评估难题。它解决了如何在国际援助透明度不足、数据口径不一的情形下，量化分析各国政府对水与卫生领域官方发展援助的统筹能力。凭借标准化的恒定美元计价和明确的时间跨度，研究者得以检验援助资金是否真正进入政府协调体系、是否受到经济周期或政治变动的影响，进而揭示国际公共卫生援助的有效性与落地路径，为循证政策评估提供了坚实的数据支柱。

衍生相关工作

围绕这一数据集，已衍生出多项具有启发性的研究工作。学术刊物上常见基于WHO GHO系列数据展开的水与卫生援助的国别比较研究，部分学者将其与各国水资源压力指数、卫生设施覆盖率等同期指标进行整合，构建复合评估模型，用以预测援助投入对公共卫生成果的边际贡献。经济学者则利用其中时序数据，评估官方发展援助与政府财政支出在水利基础设施领域间的替代或互补关系。这些衍生工作不仅拓展了单一指标的解释力，也推动了跨学科领域对可持续发展投融资机制的系统性理解。