Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-initiale-pour-2021-lfi-2021

您将在此找到国家预算（总预算（BG）、附属预算（BA）、专项账户（CAS）和金融合作账户（CCF））的相关数据：* 2021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。* 2021年初始财政法案（LFI）按目的地和性质（标题、类别）分类的投票信贷，包括授权承诺（AE）和支付信贷（CP）。* 2021年初始财政法案（LFI）按部门/任务/计划分类的总预算和附属预算的全职等效工作时间（ETPT）就业数据。You will find here for the State budget (general budget (BG), annex budgets (BA), special allocation accounts (CAS) and financial cooperation accounts (CCF)): * the nomenclature by destination (Mission / program / Action / Sub-action) and ministry (code and label) for the initial finance law (LFI) 2021. * The voted credits of the initial finance law (LFI) for 2021 in commitment authorization (AE) and payment credit (CP) according to the nomenclatures by destination and by nature (title, category). * The full-time equivalent worked (ETPT) employment data of the initial finance law (LFI) for 2021 by ministry / mission / program for the BG and the BA.

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，收录了2021年法国财政法案初始文本（LFI 2021）的结构化数据。构建方式遵循文件层级映射逻辑：原始数据集中的每一张表格资源均转化为Hugging Face仓库中的一个子集配置，并统一划分为名为'train'的训练分片。具体而言，数据集包含两个核心子集：'lfi2021_nomenclature-destination'提供按用途分类的预算科目与部委对应关系，涵盖使命、计划、行动及子行动层级；'lfi2021_credits-ae_cp'则记录按用途和性质（标题、类别）划分的承诺授权（AE）与实际支付（CP）额度。每份数据均以高效的Parquet列式存储格式保存，兼顾压缩率与查询性能。

使用方法

用户可借助Hugging Face的datasets库便捷调用该数据集。首先通过`load_dataset`函数指定仓库名称及目标子集配置名称，例如加载用途分类子集时选用'lfi2021_nomenclature-destination'配置，加载财政额度子集时选用'lfi2021_credits-ae_cp'配置。随后可通过返回的Dataset对象直接操作'train'分片，支持转换为Pandas DataFrame进行结构化分析，或利用PyTorch/TensorFlow框架进行建模前的数据流水线构建。数据以Parquet格式存储，推荐使用Arrow后端加速读取，特别适合需要高效处理数万条预算科目记录与预算额度项次的分析场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国公共数据平台data.gouv.fr发布于2021年，旨在系统化呈现法国2021年初始财政法案（LFI 2021）的预算结构。其核心任务是对国家预算（包括总预算、附属预算、特别拨款账户及财政援助账户）进行细粒度拆解，涵盖按用途分类的预算科目（使命/项目/行动/子行动）与政府部门关联信息，以及按授权支付（AE）和支付额度（CP）列示的已决议信贷数据。作为法国政府财政透明化的重要工具，该数据集为政策分析、公共财政研究及公民监督提供了标准化、机器可读的基准资源，推动了开放数据运动在财政领域的深化应用。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于解决法国公共财政领域长期存在的预算信息碎片化与术语不统一问题。官方数据来源涉及多种非标准化格式文档，构建过程中需将异构的PDF表格、分类代码系统（如任务-项目层级）与部门缩写映射为统一的Parquet/CSV结构化数据，同时需处理多表关联（如预算科目与信贷数据）时的逻辑一致性。此外，不同年份财政法案的科目命名差异进一步增加了跨期对比的复杂度，要求数据集维护者持续跟进法国预算分类标准的演变并设计版本兼容方案。

常用场景

经典使用场景

在法国公共财政与政府预算研究领域，LFI 2021数据集作为一项权威的开源财政数据资源，被广泛运用于分析国家预算的分配结构与执行逻辑。研究人员通过该数据集中的按用途分类（Mission/Programme/Action）和按性质分类（Titre/Catégorie）两套财政编码体系，能够深入剖析2021年法国国家预算在一般预算、附属预算、特别账户及财政往来账户四大板块中的资源配置细节。经典使用方式包括利用授权拨款（AE）与支付拨款（CP）的双轨数据，追踪各政府部门预算从审批到实际支出的完整流转过程，或结合按部委与项目维度的分类表，揭示财政资金在国防、教育、医疗等公共政策领域的倾斜方向与优先级排序。

解决学术问题

该数据集精准回应了公共财政研究中长期存在的透明性难题——即如何获得结构化、可机读且多维度兼容的政府预算明细。在传统学术语境下，学者们常因预算文件格式分散、术语不统一而难以开展跨年度或跨国别的比较分析。LFI 2021的标准化表格体系，特别是将预算科目与部委代码、项目层级进行关联的设计，有效解决了财政支出与政策目标之间的归因模糊问题。其意义在于，它不仅为法国预算透明度树立了技术标杆，更为后续研究提供了可复用的数据范式，推动学界从定性描述预算结构，转向定量的财政效率评估、预算执行偏差测度以及政府支出与公共绩效之间的因果推断。

实际应用

在实际应用层面，LFI 2021数据集的核心价值体现在助力监管审计与公民预算监督。法国审计法院（Cour des comptes）及独立财政机构可基于该数据集，自动校验各政府部门预算执行报告的准确性，快速定位超支或闲置资金项目。同时，非政府组织与新闻机构利用数据集中的按项目分类信息，开发预算可视化工具，使普通公民能够直观了解“每一笔税款流向何处”。此外，地方政府在编制自身预算时，亦可参照数据集中的国家预算分配模式，优化公共服务项目的资金匹配。金融研究领域同样有所受益，例如通过分析预算执行率与宏观经济指标的关系，构建财政政策冲击的预测模型。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于2021年法国初始财政法案（LFI 2021）的预算明细与支出授权结构，为公共财政透明度与开放数据研究提供了关键依据。在法国政府持续推进数字化治理与预算公开的背景下，该资源通过细粒度的使命-计划-行动层级分类、按年度与多维度（如预算类别、用途）拆解的信贷数据，以及全职等效职位（ETPT）等劳动投入指标，使研究者能够深入分析国家财政资源的分配逻辑与执行效率。结合欧盟财政纪律框架与疫情后经济复苏的宏观议题，这一数据集被广泛运用于财政政策效果评估、预算绩效审计模型构建，以及跨年度开支模式的比较研究。其与法国数据开放平台data.gouv.fr的深度整合，也推动了基于机器学习的预算异常检测与预测模型的开源协作，显著提升了预算分析的可复现性与时效性。