Data-Gouv-FR/encadrement-des-loyers-a-lille-hellemmes-et-lomme-referentiel-avril-2022

该数据集涉及法国里尔、洛姆和埃勒姆地区的租金管制相关数据。这些数据由ADIL（地方租金观察站）准备。数据集包含关于租金管制的详细信息，如参考租金的设定依据，包括房屋地址、建造年份、房间数量以及是否带家具。背景信息提到，2018年11月23日的ELAN法律重新启用了租金管制机制，由于里尔地区租赁市场长期紧张，市政府决定在该地区试行此机制。自2020年3月1日起，里尔、埃勒姆和洛姆的租金再次受到管制。用户可以通过在线工具检查租金是否符合参考标准。数据集还包括分区文件，可通过链接下载。This dataset concerns data related to rent control in Lille, Lomme, and Hellemmes, France. It is prepared by ADIL, which manages the Local Rent Observatory. The dataset includes detailed information on rent control, such as the basis for setting reference rents, which depends on the propertys address, year of construction, number of rooms, and whether it is furnished. Background information indicates that the ELAN law of November 23, 2018, reintroduced the possibility of implementing rent control. Given the prolonged tension in the private rental market, the city of Lille decided to experiment with this mechanism in its territory. Since March 1, 2020, rents have been regulated again in Lille, Hellemmes, and Lomme. Users can use an online tool to check if their rent complies with reference standards. The dataset also includes zoning files available for download via a link.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共开放数据平台data.gouv.fr，官方标识符为`604638a56426d736d67a57e1`。其构建遵循Hugging Face与data.gouv.fr的映射规则：每个原始数据集对应一个Hugging Face仓库，而每一份原始表格资源则对应一个子集配置。本数据集仅包含一个子集配置，即`encadrement-des-loyers-a-lille-lomme-et-hellemmes-referentiel`，对应的原始数据以Parquet格式存储于`data/encadrement-des-loyers-a-lille-lomme-et-hellemmes-referentiel.parquet`文件中，并统一将数据划分为名为`train`的分割，便于直接加载使用。

特点

该数据集聚焦于法国里尔、埃尔姆和洛姆三地的租金管制政策，由当地租金观测站ADIL负责编制，时间基准为2022年4月。其核心特点在于提供了基于地理位置、建筑年份、房间数量及是否带家具等维度划分的参考租金标准。这些参考租金由省长每年根据观测站汇集的真实租金数据确定，是执行2018年ELAN法案下租金管制实验的重要工具。数据集不仅包含原始表格，还配套有区域划分文件，为政策执行和合规性验证提供了结构化数据支撑。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷调用。具体而言，使用`load_dataset`函数加载数据集名称和子集配置名称，即可获取`train`分割中的数据。例如：`ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/encadrement-des-loyers-a-lille-hellemmes-et-lomme-referentiel-avril-2022", "encadrement-des-loyers-a-lille-lomme-et-hellemmes-referentiel")`。加载后的数据集可直接用于租金比对、政策分析或模型训练等场景，数据格式为Parquet，兼具高效存储与快速读取的优势。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，由ADIL（地方租金观察站）主导创建，发布于2022年4月，旨在为里尔、埃勒姆和洛姆三座城市的租金管控提供标准化参考。数据集基于2018年11月23日颁布的《ELAN法案》，该法案允许地方政府在租赁市场紧张的区域实施租金上限。里尔市因长期面临私人租赁市场的供需矛盾，率先试行此政策。数据集通过整合住房地址、建造年份、房间数量及是否带家具等关键变量，为每套住房设定一个由地方长官每年根据市场租金水平确定的参考租金。这一举措对推动法国城市住房政策的透明化与数据驱动决策具有里程碑意义，也为其他面临类似租赁压力的城市提供了可复制的参考框架。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于解决租赁市场信息不对称与租金过度上涨的领域问题。通过设定基于多维变量（如区位、房龄、户型）的参考租金，数据集试图为租户提供维权工具，同时为政府监管提供量化依据。然而，构建过程中存在显著挑战：首先，数据源依赖地方租金观察站的实地调查与分类，不同住房特征的租金基准需动态更新，以防止与市场实际脱节；其次，区域划分（如里尔、埃勒姆、洛姆的边界）与住房类型的细粒度归类（如是否带家具）需保持一致标准，以避免参考租金在适用时产生歧义；最后，数据集的实用性依赖于居民与房东的普遍知情与主动验证，而推广与教育成本亦构成隐性挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于法国里尔、赫莱姆和洛姆三座城市的租金管控体系，收录了2022年4月官方发布的租金参考标准。数据以结构化表格形式呈现，涵盖按街区划分的租金上限、住房类型、建筑年代及家具配置等关键变量，为研究法国ELAN法案下地方租金调控机制提供了标准化基准。研究者常利用该数据集构建租金合规性评估模型，通过对比实际租赁价格与参考租金的偏离程度，量化分析政策执行效果。其精细的地理空间粒度和多维属性标注，使其成为城市经济学中探究租金管制对住房可负担性影响的经典样本集。

解决学术问题

该数据集有效解决了地方性租金管制政策评估中数据碎片化的学术难题。传统研究受限于零散的行政数据或粗糙的宏观统计，难以精确衡量“参考租金”制度对市场租金的引导效应。借助该数据集，学者得以揭示租金上限设定与住房特征之间的隐性关联机制，并通过时空对比分析，量化阐释ELAN法案对抑制投机性租赁行为的作用路径。其发布标志着研究范式从定性描述转向了基于微观数据驱动的政策效应验证，为完善住房经济学的实证方法论提供了关键基准。

衍生相关工作

该数据集催生了多项衍生研究，包括基于地理加权回归的租金空间扩散模型、结合自然语言处理技术从租赁广告文本中提取结构性特征实现自动定价合规校验系统，以及利用差分法评估租金管控对住房翻新投资激励效应的计量分析。开源社区还基于该数据集开发了交互式租金对比地图应用，将年度参考价格与历史数据动态融合。这些工作不仅拓展了城市计算在公共政策评估中的边界，也推动了开放数据标准在法国政务领域的规范化应用。