Catalogue de données démographiques et socio-économiques 2016 sur les quartiers de Strasbourg

Ce classeur compile 150 indicateurs démographiques et socio-économiques produits à l'échelle d'un découpage de la ville de Strasbourg en 30 "quartiers".
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Ce découpage géographique se base sur le contour des Iris Insee (petits quartiers d'environ 2500 habitants) et trouve sa cohérence à travers les notions d'homogénéité socio-démographique et d'identité géographique des quartiers retenus (quartiers vécus).Il constitue un équilibre entre deux écueils : celui d'un découpage en Iris « trop fin » pour appréhender des logiques de bassins de vie, et celui "trop grossier" du découpage en 10 quartiers élus, qui masque de très fortes disparités internes, sociales et urbaines. Certains indicateurs sont genrés, comme les taux d'emploi et le travail à temps partiel.Les 150 indicateurs proposés se déclinent selon 7 grandes thématiques :population, ménages-familles,logements,activités des résidents,scolarisation et formation,mobilité,prestations sociales,revenus et pauvreté.
Les données sont fournies en valeur brute dans la colonne de gauche et en valeur relative (%) dans la colonne de droite. Quatre grandes des sources de données sont mobilisées : recensement Insee 2016, CAF 2018, SOeS, RPLS 2018, Insee-FILSoFI 2016La plupart des indicateurs n'utilisent qu'une variable (par ex. "nombre et part des 18-24 ans"), d'autres sont plus complexes, produits à partir du croisement de plusieurs variables issues du fichier détail individus de l'Insee (par exemple les « 18-24 sortants précoces du système scolaire », non scolarisés et sans diplôme).

本数据集汇编收录了150项人口与社会经济指标，统计单元基于斯特拉斯堡市划分为30个“街区”的地理分区。下载本文件

该地理分区以法国国家统计与经济研究所（Insee）伊里区块（Iris，即约2500人口的小型街区）的边界为基础，其划分逻辑依托社会人口同质性与选定街区的地理身份认同，即居民生活街区（quartiers vécus）。该分区方案兼顾了两种划分模式的弊端：一是划分过细的伊里区块，难以体现生活通勤圈的运行逻辑；二是官方划定的10个街区的粗粒度分区，会掩盖内部显著的社会与城市差异。

部分指标带有性别维度，例如就业率与兼职工作占比。本次收录的150项指标共分为7大主题：人口、家庭与住户、住房、居民就业活动、教育与培训、出行通勤、社会福利与收入贫困。

数据以原始值（左列）与相对值（右列，以百分比计）两种形式呈现。本数据集共依托四大数据源：2016年法国国家统计与经济研究所人口普查数据、2018年家庭互助基金（CAF）数据、SOeS数据、2018年法国家庭生活状况调查（RPLS）数据以及2016年法国国家统计与经济研究所个人资金来源档案（FILSoFI）数据。

多数指标仅基于单一变量（例如"18-24岁人口数量与占比"），部分指标则更为复杂，通过交叉引用法国国家统计与经济研究所个体细节文件中的多项变量生成（例如"18-24岁中途辍学、未在校且无学历的人群"）。