Data-Gouv-FR/effectifs-par-region-du-reseau-des-urssaf

该数据集包含Urssaf、Cgss、Css Mayotte和Ccss Lozère的CDI（长期合同）全职等效（ETP）和年平均员工数量，按地区细分。数据反映了员工分布情况，并特别指出，从2022年更新开始，地区列发生了变化：原Haute和Basse-Normandie的Urssaf已合并为Normandie。数据集适用于分析法国公共社会保障网络的人力资源趋势，并附有数据可视化链接以供进一步探索。创建日期为2021年7月5日。

Effectifs CDI en Équivalent Temps Plein (ETP) et en moyenne annuelle des Urssaf, des Cgss, de la Css Mayotte et de la Ccss Lozère ventilés par région. Note: the column for the old region corresponding to the organization of Urssaf has a particularity from the 2022 update. The Urssaf of Haute and Basse-Normandie have merged and are grouped under the term Normandie. DATAVIZ: Map of the network and activities of Urssaf. Creation date: July 5, 2021.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，标识符为60e39eee617835966fd8ee86，由Urssaf网络发布。数据集以Hugging Face仓库形式组织，每个原始表格资源对应一个Hugging Face子集，每个子集包含一个名为'train'的数据拆分。具体地，'effectifs-par-region'子集对应数据文件'data/effectifs-par-region.parquet'，采用Parquet格式存储，以支持高效的数据读取与处理。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，例如执行'load_dataset("Data-Gouv-FR/effectifs-par-region-du-reseau-des-urssaf", "effectifs-par-region")'命令，即可获取包含完整训练拆分的Dataset对象。数据集同时提供CSV与Parquet格式，Parquet文件适合大规模分析场景，而CSV格式便于直观查阅，用户可根据需求灵活选择使用方式。

背景与挑战

背景概述

该数据集“Effectifs par région du réseau des Urssaf”由法国公共数据平台data.gouv.fr于2021年7月5日发布，旨在提供法国Urssaf网络各地区的长期合同员工（CDI）全职等效人数（ETP）及年平均数据。数据集涵盖Urssaf、Cgss、CSS Mayotte和CCSS Lozère等机构，按地区进行细分，反映了法国社会保障和税收征管体系中劳动力分布的宏观格局。作为开放数据资源，该数据集为区域经济学、劳动市场研究及公共政策评估提供了基础性支撑，尤其在分析法国各地就业结构、社会保障覆盖及区域经济发展差异方面具有重要价值。其规范性许可（ODC-ODBL）进一步促进了跨学科研究与数据复用。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：1) 领域问题层面，解决的是法国区域就业数据的标准化与可比性难题。由于历史行政划分调整（如2022年上诺曼底与下诺曼底Urssaf合并），地区归类需动态更新，避免时间序列分析中的断裂问题，同时需处理全职等效与年均指标在跨区域比较时的统计偏差。2) 构建过程中，原始数据来源于多机构分散管理，需整合不同来源的格式与定义，确保数据字段（如“ancienne région”列）的语义一致性。此外，数据更新频率的保障、历史版本回溯性以及用户对地区层级变化的适配，均对数据治理提出了持续性挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集以法国 Urssaf 网络为核心，提供了按地区划分的长期雇佣合同（CDI）等效全职人员（ETP）年平均数据，覆盖 Urssaf、Cgss、Css Mayotte 及 Ccss Lozère 等机构。经典使用场景在于宏观经济与劳动力市场分析，研究者可借助地区维度的时间序列数据，探讨区域就业结构演变、劳动力流动趋势以及公共政策对就业的异质性影响。例如，通过对比诺曼底地区在 2022 年行政合并前后的就业数据变化，评估区域治理改革对就业市场的实际效应。

解决学术问题

该数据集有效解决了法国区域就业研究中长期存在的细粒度数据稀缺问题，弥补了官方统计在微观地理层面劳动力信息的不足。在学术研究中，它常被用于构建面板数据模型，分析就业波动与区域经济周期、产业政策之间的内在联系，并通过空间计量方法识别邻近区域的就业溢出效应。其意义在于为劳动经济学、公共政策评估及区域科学提供了可靠的数据基础，推动了对法国社会安全网网络效能与地区不平等的定量理解。

实际应用

在实际应用中，该数据集被广泛用于公共行政决策支持与可视化分析工具开发。法国政府机构可利用其追踪各地区 Urssaf 网络的就业规模变化，优化资源配置与社保征收策略。同时，基于该数据构建的交互式地图（如官方 Dataviz 平台）能够直观展示地区就业活动热点，辅助企业评估区域劳动力潜力、地方政府制定就业促进计划，以及金融和咨询机构进行地区经济风险研判。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国Urssaf网络下各地区正式员工（CDI）的年度平均全职等效人数（ETP），为区域劳动力市场分析与社会保障体系研究提供了关键微观数据支撑。在当前法国就业政策改革与区域经济韧性评估的前沿探索中，研究者可借助此数据追踪劳动力分布的时空演变，特别是Urssaf组织架构调整后（如诺曼底地区合并）对就业统计口径的影响。结合法国近期推行的就业激活计划与地方分权政策，该数据集能够揭示区域间就业结构差异，为社保缴费基数测算、公共服务资源配置及逆周期调节政策设计提供实证依据，其整合于Hugging Face平台的数据科学范式亦推动了公共数据在社会科学计算研究中的可复现性与开放性。