Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-pour-2014-plf-2014-jaune-operateurs-de-letat-credits-verses-aux-operat

该数据集包含了2013年初始财政法案（LFI）和2014年财政法案（PLF）下，法国政府按任务/计划向国家运营商支付的信用额度数据，具体包括支付信用（CP）和承诺授权（AE）。这些数据提取自2014年的“国家运营商”黄皮书（Jaune 2014 Opérateurs de lEtat），用于展示财政拨款分配情况。数据集以Parquet格式提供，属于法国公开数据（open-data）的一部分，适用于财务分析和公共政策研究。This dataset contains credits paid by the French State to operators by mission/program in terms of payment credits (CP) and commitment authorizations (AE) under the initial finance law (LFI) 2013 and the finance bill (PLF) 2014. Extracted from the 2014 State Operators Yellow Book (Jaune 2014 Opérateurs de lEtat), it provides insights into financial allocation for public operators. The data is in Parquet format and is part of French open-data initiatives, suitable for financial analysis and public policy research.

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，对应于2014年财政法案（PLF 2014）中关于国家运营商的黄色附件，记录了国家向各运营商拨付的信贷数据。构建方式遵循单一数据集对应单一Hugging Face仓库的映射原则，原始表格资源被转换为Hugging Face的子集/配置，每个子集包含一个命名为'train'的分割。数据以Parquet格式存储，路径为'data/plf2014-jaune-operateurs-de-letat-credits-verses-aux-operateurs.parquet'，确保了高效压缩与快速读取。

特点

数据集聚焦于法国2013年初始财政法（LFI）与2014年财政法案（PLF）中，国家按任务/项目向运营商拨付的信贷，涵盖了支付信贷（CP）与承诺授权（AE）两个维度。数据来源于官方黄色附件，具备高权威性与规范性。采用Parquet列式存储格式，支持大规模数据的高效处理，同时提供CSV兼容选项，便于不同场景下的灵活使用。数据集以法语呈现，标签包含data-gouv与开放数据相关标记，适用于公共财政分析与政策评估。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载该数据集，使用load_dataset函数并指定仓库名称与配置名称'plf2014-jaune-operateurs-de-letat-credits-verses-aux-operateurs'即可获取'train'分割的数据。例如，执行from datasets import load_dataset后调用ds = load_dataset(...)并打印ds['train']，即可查看数据结构与内容。该数据集适用于财政数据分析、机器学习模型训练中的时间序列预测或分类任务，也支持通过Pandas等工具进行进一步探索与可视化。

背景与挑战

背景概述

在公共财政管理领域，透明且结构化的预算数据是开展政策分析、监督政府支出及评估财政绩效的重要基石。2014年法国财政法案（PLF 2014）的《国家运营商黄页》数据集，由法国政府数据开放平台data.gouv.fr于2014年发布，隶属于公共数据开放计划。该数据集聚焦于国家向各运营商按任务和项目拨付的支付额度（CP）与承诺授权（AE），涵盖2013年初始财政法（LFI）与2014年财政法案（PLF）的对比信息。作为法国开放数据运动的关键成果，它推动了预算过程的透明化，为审计、学术研究及公民监督提供了标准化、可机读的财政信息，对提升政府治理效能与公众信任具有深远影响。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，传统预算数据多以非结构化的PDF或静态表格存在，难以实现跨年度、跨项目的自动比对与深度分析。构建过程中面临的核心挑战包括：将原始《黄页》文档中复杂的嵌套表格（如按任务、项目、运营商分类的金额）无损转化为平面化的CSV或Parquet格式，同时确保支付额度与承诺授权在相同逻辑层级上的对应关系准确无误。此外，需处理不同年份财政数据在分类体系上的细微差异，并验证数字录入的一致性，避免因格式转换引入错误。最终，还需建立从原始文档到开放数据的完整溯源链，以满足法律审计与数据复用的严谨要求。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自法国政府2014年财政法案，详细记录了国家向各运营商支付的信贷数据，涵盖按任务和项目划分的支付信贷（CP）与承诺授权（AE），并对比了2013年初始财年法案（LFI）与2014年财政法案草案（PLF）的差异。作为法国公共财政透明化的重要载体，数据集常被用于分析国家预算分配结构、运营商资金流向的纵向演变，以及预算执行效率的量化评估。通过标准化表格格式与开源许可，研究人员可便捷地开展财政政策比较研究、政府间转移支付机制分析，乃至公共部门财务绩效的计量建模。

实际应用

在实际政策分析与公共管理场景中，该数据集被财政部门用于追踪预算执行进度、识别信贷支付异常波动，并为年度财政审计提供基准数据。非政府组织与智库借助这些细粒度信息，评估政府财政承诺的兑现率，发布关于财政透明度的独立报告。媒体与公民社会亦可通过数据可视化工具，直观洞察国家资金流向，监督公共资源分配的公平性与效率，从而强化预算民主参与和社会问责机制。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列围绕法国公共财政自动分析的开源工具与研究工作。例如，数据科学家基于此构建了预算可视化仪表板，实现动态追踪运营商间的信贷流动；计量经济学家开发了面板数据回归模型，用以检验预算执行滞后与政治周期之间的关联；自然语言处理领域的学者则联合此类结构化数据与财政文本，训练预算分类与异常检测模型。这些衍生工作不仅丰富了公共财政领域的方法论工具箱，也为跨学科融合提供了可复用的数据基座。