Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-pour-2017-plf-2017-jaune-personnels-affectes-dans-les-cabinets-ministe

该数据集是法国2017年财政法案（PLF 2017）的附件，旨在向议会报告政府部门的组成和工作人员薪酬情况。数据基于各政府部门提供的信息编制，涵盖截至2016年8月1日的总理、部长和国务秘书的部门（共39个部门）。数据集包括两个子集：2016年综合数据和2015年综合数据，以Parquet和CSV格式提供。使用时需注意方法论注意事项，详细内容可参考在线文档。数据集主要用于公共数据分析和政府透明度研究。This dataset is an annex to the French Finance Bill for 2017 (PLF 2017), aimed at reporting to Parliament on the composition of ministerial cabinets and the remuneration of their staff. The data is compiled based on information provided by various ministerial cabinets, covering the cabinets of the Prime Minister, ministers, and Secretaries of State as of August 1, 2016 (totaling 39 cabinets). It includes two subsets: synthesis data for 2016 and 2015, provided in Parquet and CSV formats. Users should refer to the online document for methodological precautions. The dataset is intended for open data analysis and government transparency 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，依托《2017年财政法案》（PLF 2017）中有关部长办公室人员配置的“黄页”附件构建而成。原始数据由各部长办公室于2016年8月1日提交，涵盖总理、部长及国务秘书共39个办公室的人员信息。HuggingFace版本将原始表格资源划分为两个子集，分别对应2015年和2016年的汇总数据，每个子集包含一个命名为“train”的分割，并以Parquet格式存储，确保了数据的高效压缩与快速读取。

特点

此数据集聚焦于法国高级行政机构内部人事结构，详细记录了部长办公室的组成与成员薪酬。其独特之处在于以官方立法附件形式呈现，兼具权威性与透明度。数据集提供2015与2016双年度对比，便于时间序列分析。采用Parquet列式存储格式，优化了大规模数据处理性能，同时保留了原始CSV的兼容性，适用于开放数据与公共财政研究。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过HuggingFace的datasets库便捷加载。首先安装datasets库，随后调用load_dataset函数，并指定数据集名称及所需子集配置，例如选择“plf-2017-jaune-personnels-affectes-dans-les-cabinets-ministeriels-synthese-2016”以获取2016年数据。加载后可通过索引访问“train”分割中的具体记录，便于进行数据分析、可视化或机器学习任务。推荐结合原始PDF文档中的方法论说明，以确保对数据背景的准确理解。

背景与挑战

背景概述

在公共财政透明化与政府问责制日益受到关注的背景下，法国政府于2016年发布了《2017年财政法案》的附件“内阁人员配置黄皮书”，该数据集即源自此官方文件。由法国数据公共平台data.gouv.fr整理并开放，数据集的创建旨在系统性地呈现截至2016年8月1日法国总理、部长及国务秘书等39个内阁团队的成员构成与薪酬信息。围绕“如何有效监管行政权力运行”这一核心研究问题，该数据集为政治学、公共管理及财政学领域提供了珍贵的微观实证基础，推动了关于政府人事透明度与财政资源分配的定量研究。作为法国开放式政务数据的重要样本，该数据集在促进跨国比较与政策评估方面具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于，长期以来法国内阁人事信息分散且缺乏结构化，难以进行系统化分析，制约了权力监督与财政透明度的研究。公开可比的标准化数据是理解政府人员配置效率与公平性的关键前提。而在构建过程中，数据集面临多重挑战：原始PDF文档包含大量非结构化文本与表格，需经精确的转换与清洗；各内阁部门提交的薪资与编制数据口径不一，需统一分类标准；同时需严格遵循lov2开放许可框架，确保数据脱敏且不泄露个人隐私。此外，由于数据集仅覆盖2015与2016两个年份的汇总快照，历史连续性不足，也限制了长期趋势分析的深度。

常用场景

经典使用场景

在公共财政与政府治理研究领域，该数据集为分析法国部长级内阁人事结构与薪酬体系提供了标准化、结构化的原始档案资料。研究者可借助该数据集，系统梳理2015至2016年间总理、部长及国务秘书等39个内阁机构的人员配置与经费支出，从而开展关于政府行政资源分配、内阁规模演变及薪酬透明度的量化比较分析。其典型使用方式包括利用Parquet或CSV格式加载数据，结合Python生态工具进行统计建模与可视化，为政府人事政策的实证研究奠定数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列重要的实证与比较研究工作。部分学者将其与历年财政法附件数据进行纵向拼接，构建了法国部长级内阁人事的长期时间序列面板数据，据此分析政治周期对内阁规模与薪酬水平的影响。另有研究将其与地方行政机构或其它欧洲国家同类数据进行横向比对，探索不同治理传统下行政人事制度的异同与收敛趋势。此外，基于该数据集开发的交互式仪表盘与开源分析工具，为公共财政数据素养的普及提供了技术示范，激励了更广泛的数据开放与再利用实践。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于2017年法国财政法案中部长级内阁人员配置与薪酬的透明度研究，是公共数据开放运动在政务监督领域的典型应用。当前前沿方向包括利用该数据量化分析政治任命与行政效率的关联，结合其他年份同类数据构建时间序列模型，探索内阁规模与财政支出的演变规律。同时，该数据集被用于验证政府透明度承诺的兑现程度，尤其在欧盟推动开放数据政策背景下，成为评估法国公共部门人力资源配置公平性的基准资源。相关研究还将其与议会审计报告交叉比对，揭示隐性职位设置与预算外薪酬的潜在制度漏洞，为完善政务公开立法提供实证依据。其影响在于推动了基于细粒度行政数据的循证政策研究，强化了公民对财政分配的社会监督能力。