Data-Gouv-FR/beneficiaires-dune-aide-au-logement-sailly-lez-lannoy

该数据集统计了居住在Sailly-Lez-Lannoy的受助家庭中，在参考年12月有资格获得住房援助的成员人数。这是一种基于收入条件的福利。住房援助旨在支持低收入个人和家庭承担主要住房的财务支出，适用于租户、宿舍居民和购房者。住房援助包括家庭住房津贴（ALF）、社会住房津贴（ALS）和个性化住房援助（APL）。数据集的地理观察范围对应于受助家庭居住的市镇，该信息记录在权利月份的受助人统计文件中，无论管理受助人档案的是哪个家庭福利机构（Caf）。

This dataset is a count of members of beneficiary households residing in Sailly-Lez-Lannoy who are eligible for housing assistance as of December of the reference year. It is a means-tested benefit. Housing assistance aims to support low-income individuals and families in their financial efforts for their primary housing. It applies to tenants, hostel residents, and homeowners. Housing assistance consists of the Family Housing Allowance (ALF), Social Housing Allowance (ALS), and Personalized Housing Assistance (APL). The geographical scope of the dataset corresponds to the municipality of residence of the beneficiary household as recorded in the statistical file of beneficiaries for the month of entitlement, regardless of which Caf managed the beneficiarys file.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr，原始数据由法国家庭津贴基金（CAF）提供，聚焦于萨伊莱拉努瓦（Sailly-Lez-Lannoy）市镇住房援助受益者的统计信息。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集对应一个独立的仓库，而原始数据集中的每一张表格资源则转化为一个Hugging Face子集或配置。本数据集仅包含一个名为“beneficiaires-aide-au-logement-sailly-les-lannoy”的子集，其中所有数据被整合至一个名为“train”的分割中，并以高效的Parquet格式存储于路径data/beneficiaires-aide-au-logement-sailly-les-lannoy.parquet中，便于快速加载与处理。

使用方法

使用该数据集时，推荐通过Hugging Face的datasets库进行加载。用户只需调用load_dataset函数，指定数据集标识符“Data-Gouv-FR/beneficiaires-dune-aide-au-logement-sailly-lez-lannoy”及子集名称“beneficiaires-aide-au-logement-sailly-les-lannoy”，即可获取包含训练数据的Dataset对象。随后，可通过索引“train”直接访问数据内容，例如执行print(ds[“train”])查看数据概览。该数据集支持Python环境下的高效数据分析与挖掘，适用于社会政策研究、区域经济分析等场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“Bénéficiaires d'une aide au logement - Sailly-Lez-Lannoy”，源自法国公共数据平台data.gouv.fr，由法国家庭津贴基金（CAF）提供，创建于2022年左右。核心研究问题聚焦于法国萨伊莱拉努瓦市镇住房补贴受益者的统计特征，涉及家庭结构、资源条件与住房类型的关联分析。作为法国开放数据运动的一部分，该数据集为地方政府与社会科学研究者提供了微观层面住房福利政策的量化基础，有助于评估补贴分配效率与社会公平性，对住房政策优化及区域社会保障研究具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于：住房补贴受益者统计数据的分散性与不易获取性，阻碍了针对特定市镇福利覆盖效果的精准分析。构建过程中面临多重挑战：首先，数据脱敏需平衡个人隐私保护与统计粒度，如剔除直接标识符的同时保留家庭结构等关键字段；其次，跨机构数据整合复杂，CAF与地方行政系统的编码差异需标准化；此外，数据时效性要求高，月度更新需维持与原始来源的同步，且法国多类型住房补贴（ALF、ALS、APL）的分类标准需统一映射，避免统计口径的歧义。

常用场景

经典使用场景

该数据集聚焦于法国萨伊莱勒努瓦市镇中享受住房补贴的家庭成员统计信息，是研究法国社会福利体系中住房援助政策的重要微观数据资源。在经典使用场景中，研究者可借助该数据对当地住房补贴受益群体的人口结构进行深度剖析，例如分析不同住房补贴类型（家庭住房补贴、社会住房补贴、个性化住房援助）的受益人群分布特征，或探究补贴受益家庭在租赁、寄宿、购房等不同居住模式下的经济负担差异。

解决学术问题

该数据集有效解决了若干学术研究中的关键问题。其一，为评估法国住房补贴政策的精准覆盖率提供了实证基础，助力学者分析补贴是否有效触及低收入群体并减轻其住房支出压力。其二，通过对比不同住房补贴项目的受益人特征，揭示了制度设计中可能存在的差异化影响，为社会保障领域的公平性研究提供了重要的数据支撑。这些研究对于优化住房政策资源分配、提升社会福利效率具有深远的理论与现实意义。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为法国地方政府制定住房保障策略提供了决策依据。统计分析结果可用于识别住房困难最集中的社区群体，帮助政府调整补贴发放标准与社会救助优先级。此外，数据还可被社会服务机构用于评估现有政策执行效果，例如通过监测补贴受益人数的年度变化趋势，来动态优化地方住房援助项目的资源配置，从而更有效地缓解居民住房负担。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国萨伊莱拉努瓦市住房补贴受益群体的精细化人口统计，其前沿研究方向正逐步向政策效能评估与社会公平性分析拓展。结合法国近年来住房可负担性危机与福利制度优化热点，基于该数据集可量化分析不同住房援助类型（如ALF、ALS、APL）对低收入家庭居住稳定性的实际影响。通过整合时空人口动态与补贴发放数据，研究者得以构建精准化的地方住房保障模型，为调整补贴门槛、优化资源分配提供实证依据。此类微观数据挖掘不仅有助于揭示住房政策在边缘社区的落地效果，亦能推动法国开放式公共数据资源（data.gouv.fr）在社会科学领域实现更深层价值，最终为缩小地区住房不平等现象提供数据驱动的决策支持。