联邦预算映射工具（英）_44页_665kb

专业总结

本报告介绍了一种映射联邦支出数据至美国人口相关群体的工具集，旨在帮助理解联邦支出的社会经济影响。

研究方法

由RAND Corporation开发的工具采用混合方法处理USAspending.gov数据：

• 联邦支出数据处理：从USAspending数据库（月度更新）进行数据清洗、标准化和分类
• 人口数据整合：使用代表性调查数据（如当前人口调查和美国社区调查）构建合成人口统计数据库
• 通过Gower距离和PAM算法将支出数据映射到人口细分群体

主要技术特点

• 数据来源：使用USAspending作为主要支出数据源，CPS和ACS等联邦调查数据映射人口特征
• 支出分类：根据合同、援助和非援助类型区分支出项目
• 映射连接：将支出连接到人口特征（如地理、行业、家庭状况）的技术
• 方法核心：构建包含详细人口统计特征的合成数据库，使研究者能够查询特定程序或类别的资金流向群体或地区的能力

局限性

• 包括数据完整性问题（未涵盖所有联邦基金，某些小规模机构未报告数据）
• 税收损失未包括在内
• 次级受援者数据缺失
• 因素边缘分布可能不匹配
• 仅覆盖截至2024年的部分可用数据（部分数据元素不完整）

潜在研究内容

• 增强USAspending数据的处理能力
• 整合SCF（消费者金融调查）数据改善收入分布
• 实现对更多援助计划受益群体的识别能力

开放科学导向

代码和方法对感兴趣的用户公开可用，并在持续维护和增强。

赞助商与来源

本研究由von Furstenberg家族基金会赞助，费用attributed至Builder's Initiative。

作者及来源信息：Carter C. Price等，RAND Corporation，2025。