Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-pour-2014-plf-2014-budget-general-bg-par-ministere-et-titre

该数据集呈现了2014年财政法案（PLF 2014）中一般预算的信用情况，包括授权承诺（AE）和支付信用（CP），按部门/计划以及第2类/非第2类标题进行分类。Presentation of the credits (commitment authorizations (AE) and payment credits (CP)) of the general budget of the finance bill (PLF) 2014 by ministry/program and Title 2/non-Title 2.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国开放数据平台data.gouv.fr，收录了2014年财政法案草案中一般预算按部委和标题划分的经费详情。构建过程遵循规范流程：每个原始表格资源对应一个Hugging Face子集/配置，并统一划分为名为'train'的分割。原始数据经过格式转换，以Parquet文件格式存储，确保了数据的高效压缩与快速读取。

特点

数据集聚焦于2014年法国财政预算的精细结构，详细呈现了各预算部委及项目下的一般预算经费，包括授权支付额度和信贷支付额度。数据按标题2（人员经费）和标题2外经费进行区分，便于用户分析不同开支类别的全貌。其结构简洁，仅包含一个核心子集配置，方便直接加载。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用该数据集。示例代码中，使用load_dataset函数并指定数据集名称与子集配置名称即可加载训练分片的数据。加载后，'ds["train"]'对象提供了类似数据框的接口，便于进行数据浏览、统计与分析工作，适用于预算研究、公共财政分析等场景。

背景与挑战

背景概述

在公共财政管理领域，政府预算数据的透明化与可及性对于学术研究、政策评估及公民监督具有深远意义。2014年法国财政法案（PLF 2014）作为国家年度预算的核心文件，详细阐述了各部门的财政资源配置。该数据集由法国数据开放平台（data.gouv.fr）于2014年创建，聚焦于一般预算（BG）按部委和项目分类的支出授权（AE）与支付额度（CP），并区分了Titre 2（人员支出）与非Titre 2部分。其发布旨在将复杂的官方预算结构转化为结构化、可复用的数字资源，为经济学家、公共政策分析者及数据科学家提供了研究法国财政分配与执行效果的宝贵基础。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，原始财政法案以PDF或非结构化文本形式发布，难以进行自动化分析和跨部门比较；数据集的构建需将分散的预算条目按部委、项目及支出类型进行精确归类，并确保AE与CP的数值一致性。构建过程中的挑战包括：从官方来源提取数据时需处理多层级分类（如部委、项目、Titre 2的非Titre 2），避免因命名规则差异导致的字段混淆；同时，需验证各条目间的逻辑关联（如总预算与分项加总是否吻合），并兼容不同许可证（lov2）下的开放数据使用规范，以保障数据集的完整性与法律合规性。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖了法国2014年财政法案（PLF 2014）中一般预算（Budget Général）按部委和标题划分的详细支出数据，包括授权承诺（AE）与支付拨款（CP）两类关键指标。研究者常利用该数据集开展政府预算结构分析，例如对比不同部委在标题2（人员支出）与非标题2（运营与投资支出）间的资源配置差异，或追踪年度预算分配的优先领域变迁。其在公共财政管理、政策评估与透明度研究领域具有典型应用价值。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列围绕法国财政透明度和预算改革的研究工作。例如，有学者基于此数据构建了政府支出优先级指数，量化分析不同政治周期对部委拨款结构的影响。此外，它也被整合入更广泛的跨年度财政数据库（如2000-2020年PLF系列），用于长时段预算模式演变分析。机器学习领域则利用该数据训练预测模型，对下一年度预算分配进行模拟与优化，为财政决策提供数据驱动支持。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集作为法国2014年财政法案（PLF 2014）的预算支出明细，记录了各部委与项目层面的授权支付承诺（AE）和实际支付信贷（CP），在财政透明度与公共预算分析领域具有重要价值。近期研究趋势聚焦于利用此类结构化开放数据构建预算执行预测模型，结合自然语言处理技术自动提取支出模式与政策优先级，同时关注欧盟公共财政数据标准化（如SEMANTIC PACT倡议）下的跨年对比与异常检测。该数据集在法国‘预算改革法’（LOLF）实施十年后的评估研究中被高频引用，成为检验绩效预算制度落地效果的关键实证基础，推动了数字政府与公民财政监督的深度融合。