Data-Gouv-FR/dotations-de-fonctionnement-versees-aux-lycees-de-la-region-centre-val-de-loire-en-2021

该数据集包含2021年由法国Centre-Val de Loire大区分配给公立高中的运营拨款和按用途分配的补充付款。注意：自2020年起，特定的Location EPS拨款已纳入年度DGF（运营拨款）。此外，由于2018年某些市镇的机构重组，2017年文件中的学校名称和RNE（国家教育识别码）代码可能在2018年和2019年的文件中有所更改。数据集还提供了相关补充数据的链接，例如2021年公立高中资助的教育行动数据。This dataset includes operational grants and complementary payments by destination allocated to public high schools in 2021 by the Centre-Val de Loire Region in France. Note: Since 2020, the specific Location EPS grant has been integrated into the annual DGF (operational grant). Additionally, due to institutional reorganizations in some municipalities in 2018, the school names and RNE (National Education Identifier) codes presented in the 2017 file may have been modified in the files for 2018 and 2019. The dataset also provides links to complementary data, such as data on educational actions funded in public high schools in 2021.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国中央-卢瓦尔河谷大区公开数据平台（data.gouv.fr），旨在系统呈现2021年度该区域公立高中运营拨款及附加拨款的分配情况。构建方式遵循标准化流程，将原始数据源中的结构化表格资源转换为Hugging Face数据集仓库中的独立子集/配置，每个子集包含一个名为'train'的分割。数据集以Parquet格式存储于指定路径，确保高效存取与跨平台兼容性，同时保留CSV等替代格式的灵活性。

特点

数据集呈现出一系列显著特征：其一，聚焦于法国中央-卢瓦尔河谷大区公立高中的财政拨款数据，涵盖运营拨款与按用途分配的补充支付，时间节点精准锁定2021年。其二，数据附有重要注释，如自2020年起已将“EPS租赁”专项拨款整合至年度全球运营拨款（DGF），并提示2018年因部分市镇学校重组导致的机构名称与RNE代码变更，为历史对比分析提供了必要语境。此外，数据集还关联了同期教育行动资助数据，拓展了研究维度。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载此数据集，具体方法为调用`load_dataset`函数，传入数据集标识符'Data-Gouv-FR/dotations-de-fonctionnement-versees-aux-lycees-de-la-region-centre-val-de-loire-en-2021'及子配置名称'dotations-de-fonctionnement-aux-lycees-de-la-region-centre-val-de-loire-2021'。加载后，数据以字典形式呈现，可通过`ds["train"]`直接访问训练集，支持进行数据分析、可视化或机器学习建模等后续操作。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国中央-卢瓦尔河谷大区于2021年创建，旨在公开其向辖区内公立高中拨付的运营经费及补充性拨款明细。作为法国开放式政府数据运动的一部分，该数据集托管于data.gouv.fr平台，并遵循ODC-ODBL许可协议，体现了公共财政透明化与数据开放的核心诉求。数据集核心研究问题聚焦于区域教育资源的分配公平性与效率，通过记录每所高中获得的年度经常性运营津贴（DGF）及专项拨款，为公共政策评估、财政审计及教育经济学分析提供了关键依据。其影响力延伸至地方政府数字化转型领域，成为公民监督公共资金使用、优化教育资源配置的实证基础。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于：实现教育财政数据的标准化与可追溯性，打破传统纸质报表或分散数据库造成的‘信息孤岛’，使研究者与公众能通过统一接口（如Hugging Face）直接调用结构化数据。然而构建过程中面临多重挑战：首先，2018年部分高中因重组导致RNE代码变更，需跨年度比对数据以保证历史连续性；其次，2020年起将‘体育设施租赁补贴’纳入年度DGF，造成统计口径调整，需在元数据中明确说明以避免混淆；最后，原始资源以Parquet与CSV格式并存，需设计兼容性配置方案，确保跨平台（如data.gouv.fr与Hugging Face）的数据粒度与语义一致性。

常用场景

经典使用场景

该数据集名为《2021年中央-卢瓦尔河谷大区公立高中运营拨款数据集》，其核心用途在于系统性地记录和分析法国中央-卢瓦尔河谷大区在2021年度向辖区内公立高中拨付的运营经费及其按用途划分的补充性款项。研究者与政策分析者可借助此数据，深入剖析教育财政分配的区域结构，探究不同学校在资源获取上的差异与规律。通过数据中的拨款类型、金额及接收学校标识等字段，能够支持对教育经费分配的公平性、效率与区域政策倾向性的量化评估。该数据集常用于比较研究，如将2021年数据与2017至2019年数据进行纵向对比，以揭示因学校重组或政策调整（例如将体育设施租赁专项拨款纳入年度总拨款）带来的财政模式演化。此外，借助其公开的数据格式（Parquet和CSV）与Hugging Face数据集加载框架，研究者可便捷地将其整合进机器学习或统计建模流程中，开展基于数据驱动的教育财政政策模拟与验证。

解决学术问题

该数据集有效解决了教育财政研究中长期存在的数据碎片化与地域局限性问题，为学术界提供了首个面向法国特定大区、聚焦公立高中运营拨款的标准化开放数据资源。在学术层面，它填补了区域教育财经数据的空白，使研究者得以摆脱依赖国家层面汇总数据的传统桎梏，转而细致考察地方政府如何通过差异化拨款策略调节教育资源分配。借助此数据，研究人员能够运用空间计量与面板数据分析方法，定量评估拨款金额与学校规模、地理位置及历史背景之间的关联，进而剖析区域政策对教育均等化的实际影响。该数据集还推动了关于拨款结构变化（如专项拨款合并）对学校财务自主性影响的实证研究，有助于澄清教育财政分权与资源优化配置之间的理论关系。其开放性及与Hugging Face生态的兼容性，更促进了数据驱动的教育政策研究范式的普及，为跨学科的学术对话提供了坚实的数据基石。

衍生相关工作

该数据集的出现催生了一系列面向法国公共数据开放运动的教育财政分析典范工作。其中，一项重要的衍生研究是结合2017至2021年多个年份的类似数据，构建区域公立高中拨款的时间序列模型，旨在揭示拨款模式在政策变更（如体育设施租赁拨款合并）前后的系统漂移。这类工作通常采用变化点检测算法或干预分析技术，量化政策调整对学校财务结构的动态影响。此外，该数据集还促进了跨区域比较研究的兴起，研究者通过整合中央-卢瓦尔河谷大区与其他法国大区的同类开放数据，运用差异中的差异法（Difference-in-Differences）评估区域自主拨款策略对学校运营绩效的差异化后果。在方法论层面，该工作推动了基于Hugging Face数据集库的高效数据预处理流程，成为公开教育数据即时可复现分析的标杆范例。最后，该数据集还启发了若干可视化交互式仪表盘的开发，例如通过地图化展示拨款金额与学校地理位置的关系，使非专业公众也能直观理解区域教育投资的分布格局。