Data-Gouv-FR/entreprises-sanctionnees-financierement-par-lautorite-de-la-concurrence-depuis-2009

该数据集包含两个资源：一个CSV文件，其中包含自2009年以来由法国竞争管理局对企业实施的所有制裁（在可能的申诉和上诉之前），包括每个案件的个人金额和总金额；另一个是企业列表，包含2009年至2020年间受到法国竞争管理局财务制裁的企业及其位置，制裁金额对应决定的总金额，不在各企业间分配。一个基于该数据集的交互式地图可在法国竞争管理局网站上查看。This dataset includes two resources: a CSV file containing all sanctions imposed by the Authority (before any appeals and recourse) on companies since 2009. This file includes both individual amounts and total amounts for each case. A list of companies - with their location - that have been financially sanctioned by the French Competition Authority between 2009 and 2020. The amount indicated for the sanction corresponds to the total of the decision and is not distributed among the different companies. An interactive mapping with this dataset is available on the French Competition Authority website: [see the Mapping](https://www.autoritedelaconcurrence.fr/fr/chiffres-cles).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共数据平台data.gouv.fr，由法国竞争管理局（Autorité de la Concurrence）官方发布，记录自2009年以来因违反竞争法规而受到经济制裁的企业信息。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集对应一个独立仓库，其中原始表格资源被转化为Hugging Face的子集或配置。本数据集包含一个名为'sanctions-depuis-2009'的子集，对应原始数据中的Parquet文件，并统一划分为'train'分割，便于直接加载与使用。

特点

数据集涵盖两大核心资源：其一为包含自2009年以来所有制裁案件的完整CSV文件，详细列出每起案件中对各企业的个人罚款金额及案件总金额；其二为一份企业名录，标注了受罚企业的地理位置信息，并提供了2009年至2020年间每起案件的总制裁金额，而非在企业间进行分摊。此外，该数据集支持通过交互式地图（由竞争管理局官网提供）进行可视化探索，兼具明细数据与宏观统计的双重特性。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，具体代码为：`from datasets import load_dataset`，随后执行`ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/entreprises-sanctionnees-financierement-par-lautorite-de-la-concurrence-depuis-2009", "sanctions-depuis-2009")`。加载后的数据集以'train'分割形式呈现，可直接进行数据探索、分析或建模。数据集以Parquet格式存储，支持高效读取与处理，适用于竞争政策研究、企业合规分析及经济制裁影响评估等场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国竞争管理局（Autorité de la Concurrence）自2009年起创建并维护，核心内容为记录该机构对涉嫌违反竞争法的企业所施加的经济制裁信息。数据集汇聚了包括制裁金额、企业地理位置及案件分类等结构化数据，旨在透过透明化的数据发布机制，支持经济学界与政策研究者对反垄断执法效果进行实证分析。作为法国公开数据（Open Data）体系的重要组成部分，该数据集为理解欧盟竞争执法实践提供了可靠的量化基础，尤其在研究制裁强度、企业合规行为及市场竞争格局变迁等领域具有广泛影响力。

当前挑战

领域问题层面，该数据集致力于解构反垄断制裁信息不透明与分散化的核心挑战，将分散于法律文书的行政裁决转化为标准化、可复用的结构化数据，从而推动反垄断经济学中的因果推断与政策评估研究。构建过程中面临双重困难：一是需整合跨年度的多源制裁记录，克服不同时期数据格式与定义不统一的障碍；二是需准确关联企业实体与地理位置信息，应对企业更名、破产或集团结构变动带来的实体消歧难题，确保数据聚合的时效性与准确性。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇聚了自2009年以来法国竞争管理局（Autorité de la Concurrence）对所有企业施加的经济制裁记录，是研究竞争法执法实践与反垄断政策效果的核心数据源。经典使用场景包括分析制裁金额的时间趋势与行业分布、评估不同规模企业受罚概率的差异，以及结合企业地理位置信息，探究区域经济政策与竞争监管之间的关联。研究者还可借助该数据集构建制裁严重程度的量化指标，用于经济学与法学交叉领域的实证分析。

衍生相关工作

围绕该数据集，研究者已衍生出多项经典工作，例如构建制裁金额与经济损失之间的计量模型，以量化反垄断处罚对股东财富和公司股价的冲击效应。另一方向是利用数据中的地理位置信息，绘制制裁案件的空间分布热力图，揭示地方保护主义与执法力度的关联。此外，部分工作将本数据集与宏观经济指标、行业专利数据融合，分析竞争执法对企业研发投入与市场进入壁垒的长期影响，推动了竞争法与产业组织理论的交叉创新。

数据集最近研究

最新研究方向

在反垄断执法与公共数据治理的交汇前沿，该数据集为分析法国竞争管理局自2009年以来的金融制裁实践提供了系统的量化基础。当前学界正聚焦于利用此类高频、结构化的执法记录，探究反垄断罚款对企业市场行为、行业竞争格局乃至区域经济韧性的长期影响。借助法国开放数据运动所倡导的透明化原则，该数据集不仅催生了基于地理信息系统的制裁空间分布研究，还推动了利用时间序列模型预测竞争政策执行强度与合规成本的新范式。这些探索正逐步重塑我们对反垄断威慑效应的理解，并为欧盟竞争法改革的实证评估注入了宝贵的法国样本。