Data-Gouv-FR/resultats-de-lactivite-du-controle-et-de-prevention-par-les-urssaf

该数据集包含Urssaf（法国社会保险费征收机构）的年度控制和预防活动结果。数据涉及法国公共数据，以Parquet和CSV格式提供，涵盖Urssaf网络和关键活动的可视化信息。数据集还包括术语表，并注意从2022年更新起，原上诺曼底和下诺曼底Urssaf已合并为诺曼底地区。This dataset contains the annual outcomes of control and prevention activities conducted by Urssaf, the French social security contribution collection authority. The data covers French public data, is provided in Parquet and CSV formats, and includes visual information regarding the Urssaf network and its key activities. Additionally, the dataset includes a glossary, with a note that since the 2022 update, the former Urssaf offices in Upper Normandy and Lower Normandy have been merged into the Normandy region.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国Urssaf（社会保险费征收联合机构）官方发布的公开数据，汇集了其控制与预防活动的年度统计结果。在Hugging Face平台上，每个data.gouv.fr数据集被映射为一个独立仓库，其中原始的表格资源转化为Hugging Face的子集或配置。每个子集均包含一个名为'train'的分割，本数据集包含'resultats-du-controle-par-les-urssaf'这一子集，其数据以Parquet格式存储于指定路径，确保了高效读取与存储。

特点

数据集以法文呈现，聚焦于Urssaf在控制与预防领域的关键指标，包含年度活动结果、地域分布等维度。自2022年更新起，'ancienne région'列反映了Urssaf组织架构的调整，如上诺曼底与下诺曼底合并为诺曼底。该数据集附带官方词汇表链接，有助于理解指标内涵，并且支持数据可视化工具，便于直观探索Urssaf网络与活动概况。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，使用Python代码调用load_dataset函数，指定数据集名称及子集配置即可获取训练集。加载后的数据集以标准格式呈现，支持后续的数据分析、统计建模或可视化开发。此外，开放许可ODC-ODBL允许用户自由使用、修改和分享数据，在遵守署名和以相同方式共享的前提下，适用于学术研究或公共服务评估。

背景与挑战

背景概述

该数据集源自法国Urssaf（社会保障与家庭津贴征收联合体）官方发布的年度监控与预防活动结果，由法国数据开放平台data.gouv.fr于2021年首次发布，旨在公开Urssaf在社会保障征缴领域的监管与预防工作成效。核心研究问题聚焦于揭示Urssaf各地区分支机构的控制活动绩效、违规查处情况及预防措施的实施效果，为公共政策评估和税务合规研究提供量化依据。作为法国开放数据运动的重要实践，该数据集通过高颗粒度区域统计（含2022年行政区划调整后的诺曼底合并数据），推动了社会保障审计领域的透明化进程，对欧洲公共财政管理研究具有参考价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于构建统一的区域统计框架以应对历史行政区划变动，如2022年上诺曼底与下诺曼底的合并导致数据连续性断裂，需设计兼容新旧分类的标准化处理流程。其次，需解决多语种术语对齐问题，特别是法语专业词汇（如'contrôle'与'prévention'的语境差异）在跨语言研究中的准确性。此外，原始数据中'ancienne région'列的结构化缺失要求采用回溯性映射算法补全区域标识，而年度数据更新频率与Hugging Face平台版本控制机制的适配性也构成技术难点。

常用场景

经典使用场景

该数据集源自法国Urssaf（社会保险费征收联合机构）的官方公开数据，汇聚了其在全国范围内开展的监管与预防活动的年度统计结果。其经典使用场景聚焦于对社会保障资金征缴、雇主合规性检查以及欺诈预防行为进行系统性的量化分析。研究者可借助该数据追溯多年间的监管趋势，评估不同地区、不同行业在社保缴费义务履行上的差异，从而为法国社会保障体系的治理效率提供数据驱动的实证支撑。

解决学术问题

数据集有效回应了公共财政与社会保障研究中长期面临的数据碎片化难题，尤其填补了法国社保征收机关执法活动细节难以追踪的学术空白。通过提供标准化的管制案例数量、追缴金额、预防措施覆盖面等关键指标，学者得以系统检验监管强度与雇主合规行为之间的因果关联。这有助于深入理解行政执法的威慑效应及其对社会保险基金可持续性的影响，为优化公共政策设计提供了宝贵的微观证据。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列围绕法国公共行政效率与社保治理的研究工作，例如基于时空维度的Urssaf监管强度分布与区域经济韧性之间的关系分析，以及利用自然语言处理技术从数据集中提取执法特征以构建预警系统的尝试。此外，其与法国开放数据生态中的企业注册库、税务申报表等其他公开数据集进行联合分析，催生了有关雇主社会保障欺诈模式的跨学科探索，推动了公共数据在社会科学计算研究中的深度整合。