USDA TEFAP Data

该数据集包含通过FOIA向美国农业部获取的紧急食品援助计划CCC 2025资助中被取消订单的记录，显示了2025年5月至9月期间在美国50个州、波多黎各和华盛顿特区的4,304次取消交付。数据包括物品描述、订单数量、交付状态、请求和实际交付日期、订购州和组织等信息。

This dataset contains records of canceled orders obtained via the Freedom of Information Act (FOIA) from the United States Department of Agriculture (USDA) related to the Commodity Credit Corporation (CCC) 2025 funding for the Emergency Food Assistance Program. It documents 4,304 canceled deliveries that took place between May and September 2025 across all 50 U.S. states, Puerto Rico, and Washington, D.C. The dataset includes comprehensive details such as item descriptions, order quantities, delivery statuses, requested and actual delivery dates, ordering jurisdictions, and participating organizations.

原始信息汇总

USDA TEFAP 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：USDA TEFAP Data
• 数据来源：通过《信息自由法》向美国农业部获取的记录
• 记录内容：通过紧急食品援助计划CCC 2025资金取消的订单记录
• 记录数量：4,304条取消交付记录
• 时间范围：5月至9月
• 地理范围：覆盖50个州、波多黎各和华盛顿特区

数据背景

• 用途说明：该数据用于2025年10月3日发布的报道《特朗普取消了9400万磅食品援助。以下是未送达的食品》
• 报道链接：https://projects.propublica.org/trump-food-cuts/

原始数据请求内容

• 通过2025财年商品信贷公司TEFAP资金提供的所有食品库存清单
• 包含物料描述、物料编号和数量信息
• 记录物品是否已交付或取消
• 包含食品分发日期（如适用）
• 记录食品分发（或计划分发）的州或分发组织

数据列说明

• A列：每种物品类型的唯一标识符
• B列：物品描述，包括物品数量和每件重量
• C列：食品银行订购的箱数
• E列：交付状态（订单已接收、已取消或已购买）
  • "已购买"状态适用于已订购但在FOIA完成日期（2025年7月29日）前未交付的物品
• F列和G列：请求交付日期和实际交付日期
  • 如果物品未交付，实际交付日期为空
• H列和I列：订购食品的州和州级组织
• J列：食品计划供应的组织

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在紧急食品援助计划研究领域，该数据集通过《信息自由法》请求从美国农业部系统性地采集了2025年5月至9月期间的订单记录。构建过程严格遵循政府数据披露规范，覆盖全美50个州及波多黎各等地区的4304条取消配送记录，每条数据均包含商品编码、物资描述、订单数量等关键字段，并通过交付状态标识实现订单生命周期的完整追溯。

特点

该数据集最显著的特征在于精准记录了94百万磅被取消援助食品的完整明细，其结构化字段设计兼具行政管理与学术研究价值。数据维度涵盖物资描述、订购机构层级归属、计划与实际配送日期等多重属性，特别是通过“已接收/已取消/已采购”三态标识构建出独特的政策执行评估框架，为研究公共食品分配机制提供了微观实证基础。

使用方法

研究人员可基于交付状态字段快速筛选取消订单样本，结合行政区域与时间维度分析政策突变对食品供应链的影响。实际操作中建议优先关联B列物资描述与C列订购数量进行量化研究，同时利用F-G列日期字段构建中断事件时间序列，而H-J列的机构层级信息则为多级政府行为研究提供了空间分析基础。

背景与挑战

背景概述

美国农业部紧急食品援助计划数据集源于2025年通过《信息自由法》获取的政府记录，聚焦于联邦食品援助分配机制的透明度研究。该数据集由ProPublica等独立调查机构主导构建，系统收录了当年5月至9月期间全美50个州及波多黎各等地区的4304条食品订单取消记录，核心研究在于揭示公共资源配置中的政策执行偏差。作为民生保障领域的重要实证资料，其量化分析为评估社会福利政策效能提供了关键数据支撑。

当前挑战

在食品援助分配领域，该数据集需解决订单履约异常监测与资源调度优化等核心问题，其挑战在于如何从海量取消记录中识别系统性风险模式。数据构建过程中面临原始行政记录异构性难题，包括交付状态多维度标注的标准化处理、跨地域机构命名规范统一等。此外，时效性数据的动态更新机制与敏感信息的合规披露要求，亦对数据集的完整性构成持续考验。

常用场景

经典使用场景

在公共政策与食品安全研究领域，USDA TEFAP数据集常被用于分析紧急食品援助计划的执行效率与中断模式。研究者通过追踪订单取消记录与交付状态的时间序列数据，能够揭示政策实施过程中的系统性瓶颈，例如季节性需求波动与供应链协调机制之间的关联性，为优化资源配置提供实证基础。

解决学术问题

该数据集通过量化食品援助订单的取消规模与时空分布，有效解决了公共管理研究中政策执行效度评估的难题。其详细记录的状态标签与地域信息，使学者能精准识别政策中断的驱动因素，例如财政约束与地方执行能力的相互作用，进而推动关于社会福利政策脆弱性研究的理论深化。

衍生相关工作

该数据集催生了多项政策评估模型的创新研究，例如结合机器学习与空间统计的《食品援助中断预测框架》。这些工作通过融合多源行政数据，构建了政策弹性指标体系，为后续关于危机管理与公共资源分配的跨学科研究奠定了方法论基础。