Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-initiale-pour-2022-lfi-2022

您将在此找到国家预算（总预算（BG）、附属预算（BA）、专项账户（CAS）和金融援助账户（CCF））的相关数据：* 2022年初始财政法案（LFI）按目的地（任务/计划/行动/子行动）和部门（代码和标签）的分类。* 2022年初始财政法案（LFI）投票通过的信贷，包括授权承诺（AE）和支付信贷（CP），按照目的地和性质（标题、类别）分类。* 2022年初始财政法案（LFI）按部门/任务/计划的全职工作时间（ETPT），适用于BG和BA。这些数据以CSV和XLSX格式提供。Vous trouverez ci joint pour le budget de lEtat (budget général (BG), budgets annexes (BA), comptes daffectation spéciale (CAS) et comptes de concours financiers (CCF)) : * la nomenclature par destination (Mission / programme / Action / Sous-action) et ministère (code et libellé) pour la loi de finances initiale (LFI) 2022. * Les crédits votés de la loi de finances initiale (LFI) pour 2022 en autorisation dengagement (AE) et crédit de paiement (CP) suivant les nomenclatures par destination et par nature (titre, catégorie). * Les emplois temps plein travaillé (ETPT) de la loi de finances initiale (LFI) pour 2022 par ministère / mission / programme pour le BG et les BA. Ces données sont au format CSV et XLSX.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr上的官方财政数据，完整收录了2022年初始财政法案（Projet de loi de finances initiale pour 2022）中的预算信息。构建时，将原始数据集中的每一个表格资源映射为Hugging Face上的一个子配置（configuration），每个配置内部仅包含一个名为'train'的分割（split）。数据以Parquet格式存储，分为'lfi2022-emplois'和'lfi2022_detaillee'两个子集，前者聚焦于按部委、任务及项目划分的全职工作当量（ETPT）数据，后者则涵盖按用途与性质分类的预算拨付及支付授权明细。

特点

数据集具有鲜明的高结构化与多维度特性，其内容覆盖国家预算（BG）、附属预算（BA）、特别用途账户（CAS）及财政支持账户（CCF）等多种财政类型。在预算分类上，同时提供了按任务/项目/行动/子行动的目的性分类，以及按标题、类别的性质分类，并详细标注了负责部委的代码与名称。此外，数据还包含了2022年初始财政法案中经表决的预算额度，区分了承诺授权（AE）与支付额度（CP）两类关键指标，为财政分析提供了丰富的维度支持。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，只需调用load_dataset函数并指定子配置名称，例如选择'lfi2022-emplois'以获取人事预算数据。加载后，数据集以标准的Dataset对象呈现，用户可通过索引直接访问'train'分割下的所有记录。该数据集适用于财政预算分析、政府支出结构研究及政策模拟等场景，结合Pandas等工具可进行高效的数据筛选、聚合与可视化，也可用于构建与公共财政相关的机器学习或自然语言处理任务的数据基础。

背景与挑战

背景概述

法国公共财政数据透明化是现代民主治理的重要基石，预算数据的系统化公开为政策分析与财政监督提供了关键支撑。该数据集由法国数据开放平台data.gouv.fr于2021年发布，主要贡献者包括法国财政部与公共会计总局等官方机构。数据集聚焦于2022年初始财政法案（LFI 2022），核心研究问题在于系统呈现国家预算的分配结构与资金流向，涵盖一般预算、附属预算及特别账户等多元财政类别。通过提供按使命、项目、行动等层级细分的预算支出数据，以及按性质和类别划分的信贷信息，该数据集成为研究法国财政政策、跨部门资金配置效率及公共支出结构的基准资源，对财政学、公共管理及政策评估领域具有显著影响力。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战在于法国预算体系的复杂性，包括多种预算类型（BG、BA、CAS、CCF）的交叉分类标准，以及按目的地（使命/项目/行动）与按性质（标题/类别）双维度呈现的信贷数据，这要求研究者具备深厚的财政制度知识才能准确解读。构建过程中遇到的挑战体现在数据整合的规范性层面，原始数据以CSV和XLSX格式分散于多个官方来源，需统一转化为结构化的Parquet文件并维护跨表间一致的键关联；此外，全时工作当量（ETPT）等人员编制数据与预算数据的粒度差异，以及多年度法案（LFI 2022）与后续修订法案的版本衔接问题，也为数据清洗与长期可用性带来额外困难。

常用场景

经典使用场景

该数据集是法国2022年初始财政法案（LFI 2022）的官方结构化数据，涵盖了国家预算的详细构成，包括一般预算、附属预算、特别用途账户及金融对等账户。经典使用场景聚焦于对政府财政分配机制的深度解析，研究者通过数据集中的“任务-计划-行动-子行动”层级分类，结合部委代码与预算额度，可系统分析各职能领域的资源倾斜与效率逻辑。例如，通过对比不同部委在授权承诺（AE）与支付信贷（CP）上的差异，揭示财政执行中的优先序与约束条件。此外，数据集提供的全年等效全职岗位（ETPT）信息，使学者能够将财政投入与人力资源配置关联，评估公共政策的行政成本与产出效能。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为法国公共治理与政策分析提供了关键工具。政府审计部门可利用数据集中的分项预算额度，交叉验证各机构资金使用合规性，识别潜在偏差。智库与媒体机构通过解析任务层级的AE/CP数据，能够生成可视化的国家开支报告，向公众阐释气候、教育或国防等领域的财政优先级。政策制定者在设计跨年度改革方案时，可借此数据集模拟不同分配方案对部门运作的影响。此外，初创公司与金融科技企业可将结构化预算数据嵌入风险分析模型，评估公共合同市场的稳定性与经济波动趋势。数据集还可服务于开源社区，支持开发交互式仪表盘，使公民无需专业背景即可追踪财政资金的流向与执行进度。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列影响深远的学术与工程工作。在理论研究层面，学者基于LFI 2022数据集构建了公共预算分配的动态模型，通过机器学习算法预测不同政策情景下部委间资源转移的弹性系数。例如，法国国家科研中心（CNRS）的研究人员利用任务级数据，量化了2017年至2022年间国防预算增长对社会福利支出的挤出效应。在数据工程领域，社区开发者围绕该数据集建立了自动化ETL管道，将Parquet格式的预算数据与欧洲其他国家的财政公开数据库（如欧盟统计局COFOG）融合，形成了跨国公共支出比较分析平台。此外，该数据集催生了“财政契约监督”开源项目，通过自然语言处理技术，将预算数字与法律文本关联，自动检测拨款用途变更的合规性。这些衍生工作不仅拓展了财政数据的可解释性，也强化了法国在开放政府数据运动中的先驱地位。