Data-Gouv-FR/suivi-mensuel-des-prestations-de-solidarite-pendant-la-crise-sanitaire-source-drees
收藏Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
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资源简介:
在当前的公共卫生危机背景下,法国研究、评估和统计局(DREES)从2020年12月起每月发布一份社会福利跟踪表。该数据集跟踪了六项指标:融入性最低收入包括积极团结收入(RSA)、特定团结津贴(ASS)和成人残疾津贴(AAH);其他社会福利包括活动津贴、住房补贴和青年保障。数据最初以xlsx格式发布,现提供为CSV格式,涵盖部门级和全国范围,最新数据截至2020年10月(2020年12月更新)。
In the current health crisis context, the Directorate of Research, Studies, Evaluation and Statistics (DREES) has been publishing a monthly social benefits monitoring table since December 2020. The dataset tracks six indicators: integration minimum income includes Active Solidarity Income (RSA), Specific Solidarity Allowance (ASS), and Disabled Adults Allowance (AAH); other social benefits include activity bonus, housing assistance, and youth guarantee. The data were originally published in xlsx format and are now provided in CSV format, covering departmental and national levels, with the latest data up to October 2020 (updated December 2020).
提供机构:
Data-Gouv-FR搜集汇总
数据集介绍

构建方式
该数据集由法国研究、评估与统计总局(DREES)在新冠疫情期间构建,旨在追踪各类团结补助的月度发放情况。数据来源于官方统计渠道,原始格式为xlsx,后经清洗与标准化处理,转换为规整的CSV格式。数据集覆盖法国全境及各省份(département),包含六项核心指标:收入型最低社会补助(RSA)、专项团结补助(ASS)、成人残疾补助(AAH)、就业活动补助金、住房补助以及青年保障金。每月更新一次,最新可用数据截至2020年10月,并于2020年12月进行最新修订。
特点
该数据集具备鲜明的时效性与系统性特征,专注于疫情期间社会救助体系的动态监测。其亮点在于整合了法国主要的六类团结补助项目,涵盖生活保障与就业支持两大维度,为政策评估与社会经济分析提供了高颗粒度的月度面板数据。数据按省级行政单位与全国层面双重呈现,便于开展空间异质性与横向对比研究。此外,原始数据的官方来源保障了其权威性与可追溯性,而转为CSV格式后则增强了跨平台处理的便捷性。
使用方法
研究者可直接通过data.gouv.fr平台获取原始xlsx或经处理的CSV格式数据,进行时间序列分析、地域差异比较或危机影响评估。使用前应注意数据更新频率为月度,最新时间戳为2020年10月,且需留意不同补助类别之间的统计口径差异。建议结合人口、就业等外部行政数据集进行多维度分析,以深入探究疫情对法国社会安全网的压力传导机制。该数据集同样适用于教育、政策分析等场景,作为构建智能体知识库的实证基础。
背景与挑战
背景概述
该数据集由法国研究、评估与统计总局(DREES)于2020年12月创建,核心研究问题聚焦于新冠疫情危机期间法国社会团结福利的月度动态变化。数据集追踪六项关键指标,包括收入型最低社会补助、专项团结补助、成人残疾津贴、就业活动补助、住房补助及青年保障,旨在为政策制定者与研究人员提供实时量化依据。作为公共卫生危机背景下社会安全网的实证监测工具,该数据集填补了高频率社会救助数据的空白,其影响力体现在推动法国社会福利政策应对危机的精准调整,并为国际比较研究提供了危机时期社会保护体系运作的参考坐标。
当前挑战
领域挑战在于解决疫情期间社会救助需求激增与数据监测滞后性之间的矛盾:传统年度统计无法捕捉福利领取人数的月度骤变,而动态监测需平衡数据采集时效性与统计稳健性。构建过程中面临多重障碍:首先,需整合分散于行政系统的六类福利数据,确保不同来源指标的统计口径一致性;其次,原始数据以Excel格式分发,需转化为开放CSV格式并解决跨部门数据对齐难题;最后,数据集明确标注为空数据集,仅通过链接指向原始发布页,这反映出开放科学实践中元数据标准化与源头数据可持续性之间的张力。
常用场景
经典使用场景
在公共卫生危机背景下,法国社会团结福利的月度追踪数据集(DREES来源)为研究社会福利政策的动态变化提供了关键支撑。该数据集系统记录了六项核心社会救助指标,包括最低社会融入收入、特定团结津贴、残疾人成人津贴、活动奖金、住房补助以及青年保障计划。这些数据按法国全国及省级行政单位划分,以整洁的CSV格式呈现,便于研究者直接应用于计量经济学或政策效应分析。其经典用途集中在评估疫情冲击下福利金领取人数的波动趋势,以及不同社会救助项目之间的结构性关联。
衍生相关工作
该数据集催生了一系列经典学术工作,尤其是关于社会保护体系在危机中的绩效评估研究。例如,后续研究基于该数据构建了福利领取人数的季节性预测模型,检验了RSA与ASS之间的迁移效应。另有学者将省级行政数据与经济空间模型结合,揭示了封锁政策对边缘地区救助需求的非线性影响。此外,2021年法国公共政策研究所利用该数据集分析不同福利项目的领取持续时长,识别出AAH领取者在疫情中面临的工作适配挑战。这些工作持续深化了学界对于社会救助网络弹性的理解。
数据集最近研究
最新研究方向
在新冠疫情冲击全球社会保障体系的背景下,法国DREES发布的solidarité prestations月度追踪数据集成为评估社会救助韧性演变的关键工具。该数据集聚焦RSA、AAH、ASS等核心福利指标,为研究突发公共卫生事件对最低生活保障、残疾人津贴及就业激励政策的异质性影响提供了高时效性面板数据。当前前沿方向集中于利用该月频数据构建结构性断点模型,量化封锁措施对不同救助类型申请量的冲击效应,并结合空间计量方法识别地域不平等态势。这一资源不仅揭示了危机期间社会保障网的动态响应机制,更推动了关于后疫情时代福利制度适应性改革的实证讨论,为跨国家比较框架的建立奠定基础。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



