Data-Gouv-FR/bail-reel-solidaire

自2022年2月以来，法兰西岛大区为支持Bail réel solidaire（BRS）框架下的住房建设提供了一项支持计划。该计划使收入较低的居民能够通过土地和建筑的分离，以比传统市场价格低30%至50%的价格购买住房。数据集记录了自2022年以来所有已投票通过的项目。Since February 2022, the Île-de-France Region has implemented a support scheme for housing construction under the Bail réel solidaire (BRS) framework. This scheme enables low-income residents to purchase housing at prices 30% to 50% lower than traditional market rates by separating land and building ownership. The dataset records all projects voted on since 2022.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国开放数据平台data.gouv.fr，其原始资源标识符为`655eceff0a99096fe4d2b6a4`。构建过程中，将data.gouv.fr上的单个数据集与Hugging Face仓库一一对应，原始表格资源则映射为Hugging Face的子集或配置。每个配置内部仅包含一个名为`train`的分割，数据以Parquet格式存储于`data/bail-reel-solidaire.parquet`文件中，确保了高效压缩与快速读取。

使用方法

用户可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载该数据集。示例代码如下：`from datasets import load_dataset; ds = load_dataset("Data-Gouv-ML/bail-reel-solidaire", "bail-reel-solidaire"); print(ds["train"])`。加载后的数据集将自动以Parquet格式读取，并保留原始字段结构，适用于数据分析和机器学习任务。此外，用户也可直接访问data.gouv.fr上的原始数据页面以获取更详细的元数据信息。

背景与挑战

背景概述

Bail réel solidaire（BRS）数据集由法国法兰西岛大区于2022年创建，旨在收录自2022年以来经投票通过的所有BRS住房建设项目。该数据集源自法国政府开放数据平台data.gouv.fr，由公共数据部门维护，其核心研究问题聚焦于通过土地与建筑权分离机制，降低中低收入家庭购房成本（较市场价低30%-50%），从而缓解住房可负担性危机。作为法国公共住房政策的重要数据资源，该数据集为政策评估、城市规划及社会经济研究提供了系统化的操作记录，对推动包容性住房政策与区域发展具有显著影响力。

当前挑战

当前数据集面临的关键挑战包括：其一，领域问题层面，BRS作为新型住房产权模式，需解决数据标准化不足的难题——传统住房统计框架难以兼容土地与建筑权分离的复合属性，导致跨区域政策比较与效果评估存在分析盲区；其二，构建过程中，数据整合面临多重障碍，例如不同市政当局采用异构的申报格式与更新频率，且原始数据中缺失社会经济指标（如申请人收入分布），限制了住房公平性研究的深度与精准性。

常用场景

经典使用场景

bail-reel-solidaire数据集源自法国法兰西岛大区自2022年2月起实施的“真实团结租赁”（BRS）住房支持计划，该计划通过土地与建筑所有权分离机制，使中低收入家庭能够以低于市场价30%至50%的价格购置房产。该数据集系统收录了自2022年以来所有经投票通过的BRS住房项目信息，涵盖项目地理位置、开发规模、资助情况等核心指标，为研究法国保障性住房政策实施效果、分析土地与建筑分离机制对住房可负担性的影响提供了标准化、结构化的基础数据支撑。

解决学术问题

在住房政策与城市经济学领域，该数据集有效解决了BRS政策定量评估数据匮乏的长期困境。通过系统整合官方公开的住房项目记录，研究者得以深入剖析土地所有权分离机制对住房价格形成、中低收入家庭购房能力提升的实际影响，并评估该政策在缓解法兰西岛区域住房不平等问题上的效能。数据集还为跨国比较不同保障性住房模式的实施效果、研究公共政策与房地产市场交互机制提供了可复用的实证基础，推动了社会住房研究从定性描述向量化分析的范式演进。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为法兰西岛大区政府及城市规划部门提供了监测BRS政策执行进度的核心工具，支持对住房项目分布、年度供应量、财政补贴效率进行动态追踪与优化。房地产开发商与住房合作社可基于数据识别重点建设区域，调整项目选址与开发策略。社会住房组织与公益机构则利用数据评估政策覆盖范围与目标群体匹配度，辅助制定精准的住房援助方案。此外，数据公开还促进了公众对保障性住房政策的知情监督，增强了政府治理透明度。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国法兰西岛大区自2022年起实施的“ réel solidaire”（BRS）住房政策，记录了所有已批准的相关住房建设项目。该数据集的核心价值在于为研究法国保障性住房政策、土地与建筑所有权分离模式（即通过分离土地与建筑物所有权来降低购房成本）的实践效果提供了结构化、可复用的数据基础。当前前沿研究方向包括：通过分析BRS项目的时空分布、申请者社会经济特征与住房可负担性指标，评估这一创新性住房政策在缓解城市住房危机、促进社会公平方面的实际成效；同时，结合法国房地产宏观数据，探索BRS模式对抑制市场投机、稳定住房价格的中长期影响。该数据集对于理解欧洲公共政策中的“可分离产权”机制及其在住房领域的应用具有重要的实证价值。