Data-Gouv-FR/60-ans-et-plus-indicateurs-au-niveau-de-la-commune-1

该数据库提供细粒度的数据，按社区级别组织，包含约80个变量。它涵盖了社会与财政收入的本地化信息、人口特征（如住房类型）以及平均人口密度，有助于识别聚集区域。此外，还包括社区服务指标，如药店、全科医生、护士数量，以及家庭护理和送餐服务数据，用于评估设施可用性和未配备设施社区的距离。来自潜在本地化可访问性（APL）的数据补充了这些信息，以衡量医疗服务的供需。数据还包括地方公共职能人员和CCAS合同工的数量，帮助了解每位老年人对应的服务人员数量，并定位这些人员在社区中的分布，以识别服务不足的区域。This database provides fine-grained data at the commune level, containing approximately 80 variables. It includes information on localized social and fiscal incomes, population characteristics such as housing type, and average population density to identify agglomerated areas. Additionally, it features indicators on services available per commune, such as the number of pharmacies, general practitioners, nurses, as well as home care and meal delivery services, allowing for assessment of facility availability and distance for unequipped communes. Data from Potential Localized Accessibility (APL) complements this by measuring healthcare supply and demand. Information on the number of local public functionaries and contractual workers within CCAS also helps determine the personnel available per elderly person and locates these resources within communes to identify underserved areas.

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，以市镇为基本单元，整合了约80个维度的精细指标。原始数据以Parquet格式存储，在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集对应一个独立仓库，而每个原始表格资源则映射为一个子集配置，其中包含名为'train'的单一数据拆分。用户可通过指定配置名称'60-et-plus_indicateurs-au-niveau-de-la-commune'轻松加载这一结构化数据集，便于后续分析与应用。

特点

数据集聚焦于60岁及以上老年群体，提供了涵盖社会财政收入、人口特征（如住房类型）、平均人口密度等基础信息，以识别聚居区域。尤为突出的是，它包含了市镇级服务设施指标，例如药店、全科医生、护士的数量，以及居家护理和送餐服务的分布情况，并辅以潜在可及性（APL）数据，以评估医疗服务的供需匹配度。此外，数据集还纳入了地方公务员及社区社会行动中心（CCAS）合同人员数量，用以揭示服务于老年人口的人力资源配置密度与地理差异。

使用方法

使用该数据集便捷高效，推荐在Python环境中调用Hugging Face的'datasets'库。首先通过'load_dataset'函数，传入仓库标识'Data-Gouv-FR/60-ans-et-plus-indicateurs-au-niveau-de-la-commune-1'以及指定的子集配置名，即可将数据加载为Dataset对象。加载后，可通过访问'train'拆分获取完整的表格数据，从而进行后续的数据探索、统计分析与可视化工作，以深入理解法国各市镇面向老年群体的服务设施分布与人口特征。

背景与挑战

背景概述

随着法国社会人口老龄化进程的加速，针对60岁及以上老年人群体的公共服务需求评估与资源配置成为地方政府和研究人员面临的关键议题。在此背景下，法国数据门户（data.gouv.fr）于2020年发布了名为「60 ans et plus : indicateurs au niveau de la commune」的数据集，由法国公共数据开放团队整理与维护。该数据集以市镇为基本空间单元，整合了约80个维度的精细指标，涵盖社会与税收收入、人口特征、住房类型、平均人口密度等基础信息，并特别引入了当地可获得的公共服务资源数据，如药店、全科医生、护士的数量，以及居家护理和送餐服务的存在情况。通过结合潜在可及性（APL）数据，该数据集能够有效评估医疗服务的供需匹配程度，为老龄化社会背景下的公共服务规划与区域公平性研究提供了重要支撑。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，传统宏观统计往往掩盖了市镇层级的公共服务分布不均问题，尤其未能细致反映老年群体对社区医疗、照护与生活支持服务的实际可达性。构建过程中面临的主要挑战包括：一是数据源异构性，需从多个法国行政与卫生统计系统中抽取并整合80余项指标，涉及收入、人口、住房与卫生服务等多维度信息；二是地理空间粒度细微，全市镇级别的数据采集与清洗要求处理各行政单元的边界一致性与时间对齐问题；三是公共服务设施的定性描述（如是否存在）与定量测量（如距离）之间的转换，以及APL数据的融合，需要统一的数据模型与标准化处理流程，以确保分析结果的可靠性与可比性。

常用场景

经典使用场景

该数据集以法国市镇为基本地理单元，汇集了约80个维度的社会人口与公共服务指标，尤其聚焦于60岁及以上老年群体的福祉状况。研究者常将其用于刻画老龄化社会的微观空间格局，通过整合收入水平、住房类型、人口密度等多重变量，揭示不同市镇间老年人口的生活质量差异及其结构性成因。数据中涵盖的医疗资源分布（如全科医生、药房、上门护理服务数量）与社会服务设施数据（如老年餐配送、市镇社会行动中心人员配置）相结合，能够精确识别在养老服务可及性方面存在短板的区域，为精准化老龄政策制定提供实证基础。该数据集在法国公共数据开放生态中占据重要地位，已成为区域老龄化研究和社会地理学分析的关键工具。

解决学术问题

该数据集有效回应了老龄化社会研究中的两个核心学术命题：一是如何量化衡量老年群体在地理空间中的福祉差异，二是如何识别影响养老服务可及性的关键因素。传统研究往往受限于宏观行政区域的统计口径，无法捕捉市镇级别的异质性，而本数据集提供的精细粒度恰好弥补了这一不足。利用潜在可及性模型（APL）数据，学者能够测度医疗资源的供需匹配程度，从而解析地区间结构性不均衡的深层机制。此外，数据集对基层公共服务人力配置的刻画——如市镇社会行动中心（CCAS）中公务员与合同工的数量分配——使得研究能够从劳动力供给角度解构服务于老龄化社会的组织能力差异。这些分析为构建更具公平性的养老资源配置方案提供了理论支撑与数据证据。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列围绕法国市镇层面老龄化与社会服务可及性的经典研究。一项核心工作是结合潜在可及性模型（APL）与数据中的医疗资源变量，构建了社区医疗供需均衡的分析框架，揭示了乡村与城镇在老年照护资源上的显著鸿沟。另一项代表性研究则利用数据中CCAS人员构成指标，探讨了公共服务人力资本对地方养老支撑能力的影响机制，发现基层雇佣结构（如合同工比例）与服务质量之间存在复杂关联。此外，学者们还将该数据集与法国国家统计与经济研究所（INSEE）的人口普查数据相融合，以纵贯视角追踪市镇老龄化进程及其与公共服务变迁的互动演化。这些衍生工作不仅深化了对法国基层社会保障网络运行逻辑的理解，也为其他国家开展类似空间福利分析提供了可比的方法论参照。