Data-Gouv-FR/insertion-professionnelle-des-diplomes-de-master-en-universites-et-etablissements-assimil-0

该数据集基于法国国家硕士毕业生职业融入数据收集操作，提供了2010年和2011年届硕士毕业生在毕业30个月后的职业融入情况调查数据。调查于2013年12月对2011年届59,600名毕业生和2012年12月对2010年届47,500名毕业生进行。数据集包含就业率、工资、就业稳定性等指标，其中就业率定义为在劳动力市场上就业的毕业生比例，基于法国国籍、初始培训、毕业后立即进入劳动力市场的毕业生计算（占2011年届硕士毕业生的38%）。工资数据包括净工资（含奖金）和估计的年度毛工资。数据收集由各大学根据章程进行，确保可比性，整体协调和利用由高等教育和研究部负责。数据质量受响应率影响，低响应率（低于30%）或受访者数量过少（少于30）的结果未公开，响应率低于50%的标记为“结果脆弱”。数据集还包括变量如响应数量、响应率、学科权重、就业类型、工资、区域失业率等。补充数据来源包括奖学金毕业生比例、区域失业率（INSEE）和区域工资中位数（INSEE DADS）。数据可用于分析硕士毕业生的职业融入趋势和影响因素。This dataset is based on the national data collection operation on the professional integration of Masters graduates in France. It includes survey data from the 2010 and 2011 cohorts, collected 30 months after graduation (in December 2012 for the 2010 cohort and December 2013 for the 2011 cohort). The dataset covers metrics such as employment rate, salary, job stability, and other variables related to the professional integration of Masters graduates. The employment rate is defined as the percentage of graduates employed in the labor market, calculated for French nationals from initial training who entered the labor market immediately after graduation. Salary data includes net monthly salary (with bonuses) and estimated gross annual salary. Data was collected by universities under a charter to ensure comparability, with overall coordination by the Ministry of Higher Education and Research. Data quality is affected by response rates; results from universities with low response rates (below 30%) or too few respondents (less than 30) are not published, and those with response rates below 50% are marked as fragile results. Additional variables include response count, response rate, discipline weight, employment type, regional unemployment rate, and more. Supplementary data sources include scholarship graduate percentages, regional unemployment rates (INSEE), and regional median salaries (INSEE DADS). The dataset can be used to analyze trends and factors influencing the professional integration of Masters graduates.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，收录了2013年和2012年针对2011届与2010届硕士毕业生开展的全国性就业调查结果。调查在毕业后30个月进行，分别覆盖59,600名和47,500名毕业生。数据构建以高校为单位，收集了包括就业率、薪资水平、岗位类型等多维度指标，并通过统一问卷和协调机制确保各机构间的可比性。数据集以Parquet和CSV格式存储，并依据原始资源划分为单一子集“fichier”，每个子集包含一个名为“train”的数据分片。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库快速加载数据，使用`load_dataset`函数指定仓库名称和子集配置即可获取训练集。例如，调用`load_dataset("Data-Gouv-ML/insertion-professionnelle-des-diplomes-de-master-en-universites-et-etablissements-assimil-0", "fichier")`后，可通过`ds["train"]`访问包含所有字段的数据表。数据以Parquet格式提供，便于高效读取和后续分析，适用于教育政策评估、劳动力市场研究及高校就业绩效比较等场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国高等教育与研究部主导，基于2013年12月对2011届和2012年12月对2010届硕士毕业生的全国性调查构建，旨在评估毕业生在获得学位30个月后的职业融入状况。数据集发布于data.gouv.fr平台，由Data-Gouv-ML团队整理并托管于Hugging Face，核心研究问题聚焦于分析不同学科、院校及地域背景下毕业生的就业率、薪资水平及职业稳定性，为法国高等教育政策制定与院校评估提供关键量化依据。其影响力体现在为公共数据开放运动提供了结构化范例，推动了基于证据的教育决策。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括：领域问题层面，需精准衡量硕士毕业生的职业融入质量（如就业类型、薪资水平），但就业定义（如‘稳定就业’）的模糊性可能影响指标可比性；构建过程中，调查响应率存在显著差异（从9%至93%），导致部分院校数据因样本量不足（低于30人）或响应率过低（低于30%）被剔除，从而削弱代表性；此外，薪资数据依赖从净工资到毛工资的固定折算因子（1.3），可能偏离私营部门实际薪资分布，造成估算偏差。

常用场景

经典使用场景

在高等教育与劳动力市场交叉研究的广阔图景中，该数据集为分析法国硕士毕业生在毕业30个月后的职业融入状况提供了细致入微的量化视角。其经典使用场景在于揭示不同学科、不同高校之间在就业率、薪资水平、职业稳定性及区域流动性等方面的显著差异。研究者可借此探索硕士教育投资回报的地理与学科异质性，尤其是在比较公立大学与同类机构间的表现时，该数据集构成了不可或缺的经验基础。

解决学术问题

该数据集的核心学术贡献在于系统性地回应了高等教育大众化背景下“学历与就业匹配”这一长期悬而未决的难题。通过提供包含薪资中位数、就业岗位类型（如管理岗或中级职业）及区域失业率等多元指标，它使得量化分析教育质量与劳动力市场吸纳能力之间的复杂关联成为可能。这一数据资源极大促进了对法国高等教育公平性、学科结构性失业以及毕业生社会流动机制的实证研究，为教育政策制定提供了扎实的数据支撑。

实际应用

除了学术研究的象牙塔，该数据集在公共政策评估与高校战略规划中同样发挥着关键作用。法国教育部可利用这些就业追踪数据，动态调整国家层面的学科设置与招生名额，以缓解特定领域的技能供需失衡。对于大学管理层而言，该数据集能作为衡量培养质量与声誉的标杆，支持其优化教学内容与职业辅导服务，从而提升毕业生的就业竞争力。此外，该数据还为大学生择校及选专业提供了重要的参考依据。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国大学及同类机构硕士毕业生的职业融入状况，当前前沿研究多围绕教育投资回报率与劳动力市场匹配度展开。通过追踪2010至2011届毕业生在毕业30个月后的就业率、薪资中位数及岗位类型等指标，研究者可深入剖析学科差异、区域经济环境及奖学金背景对就业质量的影响。尤其在法国高等教育改革与青年就业政策调整的背景下，该数据为评估硕士教育的社会经济效能提供了实证基础，助力揭示结构性失业与技能错配的深层成因。其精细化变量设计（如按学科、性别、地域分层），更推动了对弱势群体职业发展障碍的量化建模，为制定差异化干预策略奠定数据基石。