Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-pour-2012-plf-2012-rattachement-fonds-de-concours-2010
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按部门归类的2010年专项基金和产品分配情况
Attachment by ministry of funds for grants and product allocations for 2010
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Data-Gouv-FR搜集汇总
数据集介绍

构建方式
该数据集源于法国政府开放数据平台data.gouv.fr,聚焦于《2012年财政法案》中对2010年专项资金与产品分配在各部委间的归属情况。依托Hugging Face数据集框架,将官方平台上的表格资源映射为独立的子集配置,每个配置对应一个原始数据资源,并统一包含名为'train'的数据划分。数据以Parquet格式存储于指定路径,确保了高效压缩与快速读取,便于后续分析处理。
特点
数据集结构简洁而规范,采用单子集单划分的设计模式,降低了用户的使用门槛。其内容具有明确的行政财务属性,记录了各部委在2010年度专项资金与产品分配的归属细节,为研究法国财政预算执行情况提供了微观数据支撑。数据来源官方、授权清晰,适用于公共财政、政府会计及政策评估等领域的研究。
使用方法
借助Hugging Face的datasets库,用户可通过一行代码加载指定子集,如'ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/projet-de-loi-de-finances-pour-2012-plf-2012-rattachement-fonds-de-concours-2010", "plf2012-rattachement-fonds-de-concours-2010")',获取训练分割数据。加载后的数据集可直接转换为Pandas DataFrame进行深度分析,或与其他财政数据集联合使用,适用于统计建模、可视化及报告生成等任务。
背景与挑战
背景概述
该数据集聚焦于2012年法国财政法案(Projet de Loi de Finances pour 2012)中关于2010年专项基金与产品拨款归属的详细记录,创建于法国政府开放数据平台data.gouv.fr,由法国公共数据部门主导发布。核心研究问题在于系统梳理各政府部门当年所接收的专项基金及产品拨款的分配情况,为财政透明度与公共资源管理提供数据支撑。作为法国开放数据运动的重要实践,该数据集不仅服务于财政分析与政策评估,更推动了公共数据在科研与公民监督中的广泛应用,对提升政府治理透明度和促进跨部门财政研究具有深远影响力。
当前挑战
该数据集所解决的领域问题在于精准追踪专项基金与产品拨款的部门归属,挑战在于原始财政数据常以非结构化表格或分散文档形式存在,缺乏统一标注与关联机制,导致跨年度、跨部门的财政整合困难重重。构建过程中,面临大量纸质或半结构化数据的数字化转换、不同来源数据字段的语义对齐,以及历史数据缺失或矛盾导致的校验难题。此外,需确保数据格式(如Parquet、CSV)兼容性与开源许可证合规性,进一步增加了数据清洗与发布的复杂性。
常用场景
经典使用场景
该数据集收录了法国2012年财政法案(PLF 2012)中关于2010年度各政府部门对专项基金和产品收益的归属与分配明细。在公共财政与政策分析领域,研究者常借助此类行政数据,对政府间财政转移支付的执行情况、部门间资源调配的透明度以及预算纪律的遵循程度进行实证检验。经典的使用方式是将该数据集作为时间序列中截断年份的参照基准,与前后年度的类似财政归属记录进行横向对比,从而揭示特定年份财政配置的异常波动或结构性调整。
衍生相关工作
围绕该数据集衍生了若干经典研究工作。在财政透明评估领域,有学者将其与同期公布的财政预算文件进行交叉比对,构造了法国政府预算外资金规模的核算框架。在计量经济学方向,研究者则以此为基础建立面板数据集,结合其他来源的部门绩效指标,评估专项基金对公共服务效率的影响。此外,该数据集还被用于法国公共数据开放运动的效果评估,作为案例之一展现了行政数据从封闭走向开放后如何赋能第三方研究者开展以往难以进行的政府行为分析。
数据集最近研究
最新研究方向
在公共财政透明化与开放数据运动的交汇点上,该数据集作为法国2012年财政法案(PLF 2012)中2010年专项基金与收入归属的官方记录,正被研究者用于解构预算分配中部门间资金流动的复杂网络。前沿研究聚焦于利用此类历史财政数据训练时序预测模型,以捕捉政府间转移支付与专项基金使用的长期模式,进而评估财政纪律与政策一致性。当前,伴随欧盟《开放数据指令》的深化实施,该数据集的数字化发布与Parquet格式标准化不仅推动了跨国财政比较研究,还成为验证预算透明度指数的关键基准,其意义在于为量化分析公共资金流向、遏制财政碎片化提供了可复现的实证基础。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



