Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-pour-2013-plf-2013-comptes-daffectation-speciale-par-mission

该数据集展示了2013年财政法案（PLF 2013）中特殊分配账户的信贷情况，包括授权承诺（AE）和支付信贷（CP），按任务和标题2/非标题2进行分类。它提供了法国公共数据中关于2013年财政预算的详细财务信息，用于分析政府预算分配。This dataset presents the credits (authorizations of commitment (AE) and payment credits (CP)) for the special allocation accounts of the 2013 finance bill (PLF 2013), categorized by mission and Title 2 / non-Title 2. It provides detailed financial information from French public data on the 2013 budget, useful for analyzing government budget allocations.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集源自法国开放数据平台data.gouv.fr，专门收录2013年财政法案中特别用途账户按任务分配的预算数据。原始数据以Parquet格式存储，保留官方提供的CSV与Parquet两种格式的兼容性。在Hugging Face平台上，每个数据来源对应一个独立的存储库，而每个原始表格资源则映射为Hugging Face数据集的一个子集或配置。所有子集均统一包含名为'train'的划分，确保数据结构的标准化与易用性。

特点

该数据集聚焦于法国2013年财政法案中特别用途账户的预算细目，涵盖了按任务区分的支付授权与信贷额度，并进一步细分为第二类标题与非第二类标题。数据以结构化表格形式呈现，既保留了原始官方数据的权威性，又通过Parquet格式的高效压缩与列式存储特性，极大提升了大规模数据分析的便捷性与性能。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载该数据集，具体方法为调用`load_dataset`函数，指定数据集的完整名称及子集配置'plf-2013-comptes-daffectation-speciale-par-mission'。加载后，数据以`Dataset`对象形式返回，用户可直接通过字典索引访问'train'划分，进行进一步的筛选、转换与分析操作，适用于财政数据研究、预算分析及政策评估等场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自法国政府公开数据门户data.gouv.fr，专注于2013年财政法案（PLF 2013）中特别拨款账户的预算明细。数据集由法国公共数据开放机构于特定时期创建，旨在系统呈现各任务项下特别拨款账户的授权支付承诺（AE）与实际支付额度（CP）分布，涵盖预算标题内与标题外两大维度。作为法国财政透明化运动的重要产物，该数据集为公共财政研究、政府预算审计及政策评估领域提供了结构化、可复用的基础数据资源，尤其对理解法国专项拨款机制的历史沿革与执行效率具有关键参考价值。其通过HuggingFace平台标准化发布，进一步降低了跨学科研究者获取与利用此类财政数据的门槛。

当前挑战

在领域问题层面，该数据集着力应对公共财政数据中普遍存在的颗粒度不足与跨年度可比性缺失难题，通过细化至任务层级的预算执行数据为财政效率分析提供实证基础。构建过程中面临的核心挑战包括：原始数据多源异构（如不同政府部门报送格式差异）、法语专有财政术语的语义规范统一，以及历史数据数字化过程中的字段缺失与编码不一致问题。此外，确保时间序列数据在财政年度分割点上的逻辑连贯性，以及将政府内部报表适配为通用开放数据模型（如Parquet格式），均构成技术实现的突出难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2013年法国财政法案中特别拨款账户按任务分类的详细预算数据，涵盖授权承诺与支付额度两大核心指标。在公共财政与政府预算研究领域，它常被用于分析法国特定年度财政资源的配置逻辑，尤其聚焦于专项账户与行政任务之间的对应关系。研究者可借此数据集系统梳理不同任务项下的预算分布规律，探究预算分配与政策优先级之间的内在关联。

解决学术问题

该数据集有效回应了公共财政研究中对结构化、可机读预算细项数据的需求。传统上，法国特别拨款账户的预算信息分散于官方文档中，难以进行跨任务比较与批量分析。该数据集的开放化与结构化处理，使得学者得以量化评估不同任务间的预算倾斜程度、识别特定经费管理模式的演变趋势，为财政透明度与预算绩效评估等议题提供了坚实的实证基础。

衍生相关工作

该数据集的衍生工作主要集中于法国公共预算数据集的标准化构建与跨年融合。研究者已借鉴其字段结构，陆续将2014年至2019年的财政法案数据整理为统一格式，形成一个纵向可比的系列预算数据集。在此基础上，部分工作引入了机器学习模型来预测任务预算变动趋势，还有研究将其与绩效评估数据关联，构建了投入-产出分析框架，推动了法国开放政府数据生态的发展。