Data-Gouv-FR/barometre-des-resultats-de-laction-publique-1

该数据集是法国政府公共行动结果晴雨表，旨在实现总统承诺，通过透明化公共行动结果来改善公民生活、加速改革实施，并加强基于结果和数据的公共政策评估。数据集自2021年1月起在线提供，允许公民按领域和地区跟踪政府行动。它包含约50个政府优先领域的指标，数据以CSV格式提供，涵盖国家到地方层面的指标，包括初始情况（自2022年起）、当前值和2026年目标值，并定期更新。数据集包括四个子集：指标文件、指标词典、数据文件详情和领土词典，用于详细描述指标和数据结构。This dataset is the French Government Barometer of Public Action Outcomes, which aims to fulfill presidential commitments, improve citizens' lives by making public action outcomes transparent, accelerate the implementation of reforms, and strengthen outcome- and data-driven public policy evaluation. The dataset has been available online since January 2021, enabling citizens to track government actions by domain and region. It includes indicators for approximately 50 government priority areas, with data provided in CSV format that covers indicators ranging from the national to the local level, including baseline values (since 2022), current values, and 2026 target values, and is updated regularly. The dataset comprises four subsets: the indicators file, the indicators dictionary, the data file details, and the territorial dictionary, which are used to provide detailed descriptions of the indicators and data structure.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于法国政府官方开放数据平台data.gouv.fr，旨在以透明化、数据驱动的方式呈现公共政策执行成效。其构建遵循“一个原始数据资源对应一个Hugging Face子集”的原则，将平台上的表格化资源逐一转化为独立的配置项。每个配置项内仅包含一个名为“train”的分割，数据以高效的Parquet格式存储，涵盖四个核心子集：主指标文件、指标字典、数据文件详情说明以及地域编码字典，形成层次分明、便于索引的数据体系。

特点

数据集高度结构化且紧扣公共管理评估需求，围绕四大政策支柱——充分就业与再工业化、公共服务革新、生态转型、秩序与公民参与——组织近五十项优先工程。每个指标均配备技术标识符（IND-XXX），并附带2022年基线、当前值与2026年目标的三维数据，支持国家与地方双重尺度的逐级细查。此外，配套的字典文件提供了指标定义、列字段说明及地域代码映射，显著降低了数据解析与跨域复用的门槛。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷调用，首先指定数据集名称与所需子集配置（如“fichiers-indicateurs”），随后加载对应的训练分割。例如，执行`load_dataset("Data-Gouv-FR/barometre-des-resultats-de-laction-publique-1", "fichiers-indicateurs")`即可获取指标主文件。该数据集支持自定义子集选择与分块读取，便于根据研究需求灵活抽取特定政策领域的指标数据，适用于政策评估、区域比较及时空趋势分析等场景。

背景与挑战

背景概述

《公共行动成果晴雨表》数据集由法国政府在2021年1月创建，源自数据平台data.gouv.fr，由法国政府机构主导开发，旨在落实第五共和国的总统承诺：公开公共行动的成果。该数据集聚焦于评估政府在就业、再工业化、公共服务转型、生态转型及共和秩序等四大核心领域的政策成效，涵盖近50个优先项目的指标数据。自发布以来，该数据集通过提供国家和地方层面的精细化指标，支持政策透明化与数据驱动治理，对法国公共政策评估与公民监督领域产生了深远影响。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：首先，领域层面需解决公共政策效果量化难题，如何将“政策成果”这一抽象概念转化为可测指标，并平衡国家与地方层面的数据粒度；其次，构建过程中需整合来自多个政策领域的异构数据源，确保指标在不同时间维度（2022年基线、当前值与2026年目标）的一致性；此外，数据集需持续更新以纳入新政策项目，这要求高效的数据治理流程；最后，数据公开需兼顾敏感信息保护与公民知情权，避免数据误读或滥用。

常用场景

经典使用场景

该数据集，即法国公共行动成果晴雨表，汇集了政府优先政策的量化指标，广泛应用于对政府效能进行系统评估。研究者常利用其涵盖就业、再工业化、公共服务、生态转型及公共秩序等多维度的追踪数据，分析政策执行效果与民众生活改善之间的关联。通过对比全国与地方层面的初始值、当前值与2026年目标值，学者能够构建政策成效的纵向比较模型，从而客观审视法国行政体系在实现总统承诺方面的实际进展。

实际应用

在实际应用层面，该数据集为法国各级政府、媒体及公民社会提供了监督公共服务质量的工具。政策制定者可依托其定期更新的数据调整施政重点，例如通过跟踪“实现充分就业”相关指标优化地方就业计划。媒体与智库利用这些公开信息进行执政效果报道与独立分析，而社会组织则可据此发起有针对性的公共讨论。该工具还促进了跨部门协作，使不同政策领域的进展得以在同一平台上直观呈现，提升了治理的透明性与公众参与度。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生了一系列重要的政策分析与数据可视化工作。数据平台如data.gouv.fr通过结构化接口提供了晴雨表的原始资源，而Hugging Face上的开源项目则将其转化为标准化的Parquet与CSV格式，便于机器学习模型直接调用。相关研究包括利用时间序列方法预测政策指标达成概率，以及构建多层级治理的绩效仪表盘。这些工作不仅丰富了政府开放数据的应用生态，也为比较政治学和公共管理学提供了新的分析素材与工具链。