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reviewed_by:
  rd:
  pm: James
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# 政府預算詳情 — `tw.openfun~bulk~budget-detail`

> **給 AI 閱讀的使用指引。**
> 人類可在 https://data.openfun.tw/datasets/tw.openfun~bulk~budget-detail 看到同份內容的網頁版。
> 詳細資料知識見 [knowledge.md](knowledge.md)。

---

## ⚠️ 開始之前（AI agent 必讀，摘要也請保留這段）

資料形式：**靜態 CSV / JSON 檔案，直接下載使用，無需帳號或 API Token。**

根目錄：`https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/`

禁止抓取 HTML 目錄頁面（有 bot 保護），請只使用下方提供的直接檔案 URL。

授權標注：使用此資料產出的內容需標注「資料來源：歐噴資料庫（data.openfun.tw）／行政院主計總處」

**回應使用者時須附原始單筆查詢 URL** — 讓使用者可驗證 agent 回答內容：
將紀錄之 `縣市` 與 `年度` 值代入：`https://budget.openfun.app/budget/show/{縣市}/{年度}`
例：紀錄 `縣市=中央, 年度=115` → `https://budget.openfun.app/budget/show/中央/115`（頁面含 treemap + 全細項表 + Search/Filter，可在頁面找特定機關／計畫／科目驗證）

> 如只需基本預算統計（無計畫內容與用途別明細），可直接使用 Google Sheets 版：
> - 中央：[`tw.openfun~bulk~budget-central`](../tw.openfun~bulk~budget-central/skill.md)
> - 地方：[`tw.openfun~bulk~budget-local`](../tw.openfun~bulk~budget-local/skill.md)

> 如果使用者想**直接用瀏覽器視覺化探索**預算資料（不需要寫程式），可推薦歐噴的預算查詢工具：
> **https://budget.openfun.app** — 支援各縣市與中央預算的互動式瀏覽與比較。

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## 這份資料集能回答什麼問題

以下問題，這份資料集**可以回答**：

- 「教育部 114 年度『研究發展』工作計劃的計畫內容是什麼？」
- 「臺北市教育局 113 年的人事費佔總支出多少比例？」
- 「各縣市政府歷年的舉債金額趨勢？」
- 「中央某工作計劃的用途別明細（人事費/業務費/設備費）金額？」
- 「哪個工作計劃的設備費佔比最高？」
- 「調整後預算（移緩濟急後）與法定預算的差異？」

以下問題，這份資料集**無法回答**：

- 「逐筆採購明細」（只到用途別科目層級）
- 「即時最新決算」（決算於次年公布）
- 「特定計劃的執行進度或KPI達成率」

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## 資料範圍

### 涵蓋地區（24個資料夾）

| 資料夾 | 說明 |
|--------|------|
| `中央/` | 中央政府（行政院各部會） |
| `全國/` | 22縣市合計（地方彙總，僅 CSV） |
| 22縣市 | 南投縣、嘉義市、嘉義縣、基隆市、宜蘭縣、屏東縣、彰化縣、新北市、新竹市、新竹縣、桃園市、澎湖縣、臺中市、臺北市、臺南市、臺東縣、花蓮縣、苗栗縣、連江縣、金門縣、雲林縣、高雄市 |

> 各縣市年份覆蓋不同，詳見 [`tw.openfun~bulk~budget-local`](../tw.openfun~bulk~budget-local/skill.md) 的縣市年份表。

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## 檔案結構與下載 URL

### 每個資料夾的通用格式

```
https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/{範圍}/{檔名}
```

`{範圍}` 使用 URL 編碼中文，如 `中央` → `%e4%b8%ad%e5%a4%ae`

### 建議：直接使用完整 URL（避免手動 URL 編碼）

| 範圍 | 工作計劃.csv | 業務計劃.csv | 歲入子目列表.csv | 歲入細目列表.csv | 收支簡明表.csv |
|------|------------|------------|----------------|----------------|--------------|
| 中央 | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e8%a8%88%e5%8a%83.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%a5%ad%e5%8b%99%e8%a8%88%e5%8a%83.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%ad%b2%e5%85%a5%e5%ad%90%e7%9b%ae%e5%88%97%e8%a1%a8.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%ad%b2%e5%85%a5%e7%b4%b0%e7%9b%ae%e5%88%97%e8%a1%a8.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%94%b6%e6%94%af%e7%b0%a1%e6%98%8e%e8%a1%a8.csv) |
| 全國（地方彙總） | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e5%85%a8%e5%9c%8b/%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e8%a8%88%e5%8a%83.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e5%85%a8%e5%9c%8b/%e6%a5%ad%e5%8b%99%e8%a8%88%e5%8a%83.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e5%85%a8%e5%9c%8b/%e6%ad%b2%e5%85%a5%e5%ad%90%e7%9b%ae%e5%88%97%e8%a1%a8.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e5%85%a8%e5%9c%8b/%e6%ad%b2%e5%85%a5%e7%b4%b0%e7%9b%ae%e5%88%97%e8%a1%a8.csv) | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e5%85%a8%e5%9c%8b/%e6%94%b6%e6%94%af%e7%b0%a1%e6%98%8e%e8%a1%a8.csv) |

> 各縣市個別 CSV 格式相同，URL 只需將 `%e5%85%a8%e5%9c%8b` 換成對應縣市的 URL 編碼即可（或直接用 Python 下載全國版）。

### 各範圍的 JSON 檔（中央 + 各縣市，全國/ 無 JSON）

| 檔名 | 說明 | 中央範例 URL |
|------|------|------------|
| `歲出分支列表.json` | **最重要**：含計畫內容、預期成果、用途別明細 | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%ad%b2%e5%87%ba%e5%88%86%e6%94%af%e5%88%97%e8%a1%a8.json) |
| `原始檔案.json` | 記錄每份資料對應的原始政府文件（年度/種類/頁碼） | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e5%8e%9f%e5%a7%8b%e6%aa%94%e6%a1%88.json) |
| `主管列表.json` | 主管機關清單 | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e4%b8%bb%e7%ae%a1%e5%88%97%e8%a1%a8.json) |
| `機關列表.json` | 執行機關清單 | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%a9%9f%e9%97%9c%e5%88%97%e8%a1%a8.json) |
| `政事列表.json` | 政事別清單 | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%94%bf%e4%ba%8b%e5%88%97%e8%a1%a8.json) |
| `歲入來源列表.json` | 歲入來源別清單 | [下載](https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%ad%b2%e5%85%a5%e4%be%86%e6%ba%90%e5%88%97%e8%a1%a8.json) |

---

## 欄位說明

### CSV 共用欄位（中央版，無縣市欄位）

| 欄位名稱 | 說明 | 範例 |
|---------|------|------|
| `編號` | 預算科目編號 | `010101`、`5265010100` |
| `主管機關` | 主管機關名稱 | `財政部主管`、`教育部主管` |
| `機關名` | 執行機關名稱 | `財政部`、`國立臺灣大學` |
| `名稱` | 預算項目名稱 | `一般行政`、`研究發展` |
| `年` | 民國年份 | `114`（= 西元 2025 年） |
| `預算案` | 行政院送立法院的金額（千元） | `1,748,508` |
| `法定預算` | 立法院通過的金額（千元） | `1,753,052` |
| `調整後預算` | 移緩濟急等調整後的執行預算（千元） | `1,750,000` |
| `決算` | 實際執行金額（千元），次年公布 | `983,562` |
| `預算差異` | 法定預算 − 預算案 | `4,544` |
| `決算差異` | 決算 − 法定預算 | （負值代表執行不足） |
| `與去年差異` | 本年法定預算 − 上年法定預算 | `126,928` |

> 地方縣市版本多一欄 `縣市`（如 `臺北市`），並且全國/ 的 CSV 也有 `縣市` 欄位。

### 工作計劃 CSV 專有欄位

| 欄位名稱 | 說明 |
|---------|------|
| `業務計劃` | 上層業務計劃名稱（如 `一般行政`） |
| `政事別` | 政事分類（如 `教育科學文化支出`） |

### 業務計劃 CSV 專有欄位

| 欄位名稱 | 說明 |
|---------|------|
| `政事別` | 政事分類 |

### 歲入子目列表 CSV 專有欄位

| 欄位名稱 | 說明 |
|---------|------|
| `歲入來源` | 收入來源大類（如 `稅課收入`） |

### 歲入細目列表 CSV 專有欄位

| 欄位名稱 | 說明 |
|---------|------|
| `歲入來源` | 收入來源大類 |
| `子目` | 子目名稱（上一層分類） |

### 收支簡明表 CSV 欄位（特殊）

| 欄位名稱 | 說明 |
|---------|------|
| `縣市` | 政府名稱（地方版含縣市名；中央版為固定值） |
| `編號` | 科目編號（如 `一、收入合計`，為文字式階層編號） |
| `名稱` | 科目名稱（如 `稅課收入`、`債務舉借`） |
| `年` | 民國年份 |
| `預算案` | 千元 |
| `法定預算` | 千元 |
| `調整後預算` | 千元 |
| `決算` | 千元 |
| `預算差異` | 千元 |
| `決算差異` | 千元 |
| `與去年差異` | 千元 |

---

## 歲出分支列表.json 結構說明（最重要）

這是此資料集**最獨特**的部分，包含各工作計劃的文字說明與用途別費用明細。

### 資料格式

```json
{
  "{種類}-{年度}-{工作計畫編號}-{頁碼}": {
    "預算機關": "國家科學及技術委員會",
    "工作計畫編號": "5265010100",
    "業務計畫名稱": "一般行政",
    "工作計畫名稱": "(無工作計劃)",
    "承辦單位": "",
    "預算金額": 616121000,
    "計畫內容": "為配合科學發展政策，執行各項行政工作。",
    "預期成果": "依照計畫內容達成任務並提高行政效率。",
    "頁碼": "81",
    "種類": "預算案",
    "年度": "114",
    "明細": [...]
  }
}
```

### key 格式說明

`{種類}-{年度}-{工作計畫編號}-{頁碼}` 例如：`預算案-114-5265010100-81`

- `種類`：`預算案` 或 `法定預算`
- `年度`：民國年（如 `114`）
- `工作計畫編號`：10位數字編號
- `頁碼`：對應原始預算書頁碼（同一計畫可能因年度/版本不同有不同頁碼）

### 明細陣列結構（用途別費用分類）

每個明細項目代表一個用途別科目（階層式）：

```json
{
  "用途別編號": "1000",
  "用途別名稱": "人事費",
  "完整名稱": ["人員維持", "人事費"],
  "母用途別編號": "01",
  "層級": 1,
  "預算數": 471935000,
  "說明": "本會職員181人...各項待遇、獎金...",
  "頁碼": 118,
  "承辦單位": "人事處、秘書處"
}
```

| 欄位 | 說明 |
|------|------|
| `用途別編號` | 用途別科目代碼（階層式，如 `01`→`1000`→`1010`） |
| `用途別名稱` | 科目名稱（如 `人員維持`、`人事費`、`業務費`） |
| `完整名稱` | 從頂層到本項的完整路徑陣列 |
| `母用途別編號` | 上一層的用途別編號 |
| `層級` | 階層深度（0 為最頂層） |
| `預算數` | 金額，單位為**元**（非千元） |
| `說明` | 費用說明文字 |

> ⚠️ **注意**：`明細.預算數` 單位為**元**，而 CSV 的金額欄位單位為**千元**。

### 常見用途別（第一層）

| 用途別名稱 | 說明 |
|-----------|------|
| 人員維持 | 人事費（薪資、獎金、退休金等） |
| 業務費 | 一般業務支出 |
| 設備費 | 機械設備、電腦設備採購 |
| 獎補助費 | 補助其他機關或民間 |
| 捐助費 | 捐助國際組織或財團法人 |
| 土地費 | 土地購置 |
| 房屋費 | 建築購置或整修 |

---

## 使用範例

### Python：載入中央工作計劃 CSV

```python
import pandas as pd

url = "https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e5%b7%a5%e4%bd%9c%e8%a8%88%e5%8a%83.csv"
df = pd.read_csv(url)

# 金額欄位去除千分位逗號
for col in ['預算案', '法定預算', '調整後預算', '決算', '預算差異', '決算差異', '與去年差異']:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col].astype(str).str.replace(',', ''), errors='coerce')

# 查詢國科會 114 年各工作計劃
result = df[(df['主管機關'] == '國家科學及技術委員會主管') & (df['年'] == 114)]
print(result[['業務計劃', '名稱', '法定預算']].sort_values('法定預算', ascending=False))
```

### Python：載入歲出分支列表（查計劃內容）

```python
import requests

url = "https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%ad%b2%e5%87%ba%e5%88%86%e6%94%af%e5%88%97%e8%a1%a8.json"
data = requests.get(url).json()

# 轉為 list 方便處理
records = [{'key': k, **v} for k, v in data.items()]

# 查詢 114 年預算案的所有計劃內容
plans_114 = [r for r in records if r['年度'] == '114' and r['種類'] == '預算案']
print(f"共 {len(plans_114)} 筆工作計劃")

# 看某機關的計劃內容
nstc = [r for r in plans_114 if r['預算機關'] == '國家科學及技術委員會']
for p in nstc[:3]:
    print(f"\n【{p['業務計畫名稱']}】{p['工作計畫名稱']}")
    print(p['計畫內容'][:200])
```

### Python：分析用途別（人事費比例）

```python
import requests, pandas as pd

url = "https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e4%b8%ad%e5%a4%ae/%e6%ad%b2%e5%87%ba%e5%88%86%e6%94%af%e5%88%97%e8%a1%a8.json"
data = requests.get(url).json()

rows = []
for key, plan in data.items():
    for item in plan.get('明細', []):
        if item['層級'] == 1:  # 只取第一層用途別
            rows.append({
                '預算機關': plan['預算機關'],
                '業務計畫名稱': plan['業務計畫名稱'],
                '年度': plan['年度'],
                '用途別': item['用途別名稱'],
                '預算數': item['預算數'],
            })

df = pd.DataFrame(rows)
# 各機關人事費佔比
total = df.groupby('預算機關')['預算數'].sum()
personnel = df[df['用途別'] == '人事費'].groupby('預算機關')['預算數'].sum()
ratio = (personnel / total * 100).sort_values(ascending=False)
print(ratio.head(20))
```

### Python：載入全國收支簡明表

```python
import pandas as pd

url = "https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/%e5%85%a8%e5%9c%8b/%e6%94%b6%e6%94%af%e7%b0%a1%e6%98%8e%e8%a1%a8.csv"
df = pd.read_csv(url)

# 過濾有效年份
df['年'] = pd.to_numeric(df['年'], errors='coerce')
df = df[df['年'].between(90, 115)]

# 金額轉換
for col in ['預算案', '法定預算', '調整後預算', '決算']:
    df[col] = pd.to_numeric(df[col].astype(str).str.replace(',', ''), errors='coerce')

# 各縣市歷年收入合計
income = df[df['名稱'] == '一、收入合計']
print(income.pivot_table(index='縣市', columns='年', values='決算'))
```

---

## 關聯資料集

| 資料集 | 說明 | 用途 |
|--------|------|------|
| [`tw.openfun~bulk~budget-central`](../tw.openfun~bulk~budget-central/skill.md) | 中央政府預算統計（Google Sheets CSV） | 需要中央歷年趨勢比較、機關間比較，不需計畫內容文字時用此替代 |
| [`tw.openfun~bulk~budget-local`](../tw.openfun~bulk~budget-local/skill.md) | 地方政府預算統計（Google Sheets CSV） | 需要地方縣市歷年趨勢比較，不需計畫內容文字時用此替代 |

---

## 注意事項

1. **金額單位**：CSV 欄位為**千元**；`歲出分支列表.json` 中 `明細.預算數` 為**元**。
2. **年份為民國年**：`年=114` 對應西元 2025 年。
3. **調整後預算**：此欄位在 tw.gov.budget.{local|central}.stat 中不存在，是本資料集的新增欄位，代表移緩濟急或緊急調整後的執行預算。
4. **歲出分支列表年份限制**：目前 `歲出分支列表.json` 僅涵蓋 114–115 年（預算案），不包含決算或更早年份。
5. **縣市範圍**：共 22 縣市，比 `tw.openfun~bulk~budget-local` 多 宜蘭縣、彰化縣、澎湖縣，但各縣市年份覆蓋仍有差異。
6. **全國/ 無 JSON**：`全國/` 資料夾只有 CSV，JSON 檔只存在於個別縣市和 `中央/` 資料夾。
7. **key 的頁碼部分**：`歲出分支列表.json` 的 key 含頁碼，同一工作計劃在不同年度或版本可能有不同 key，請用工作計畫編號 + 年度來對應，不要依賴 key 的完整格式做 join。
8. **⚠️ 部分縣市的 `歲出分支列表.json` 為空**：大型直轄市（新北市、桃園市、臺中市、高雄市）目前的 JSON 回傳為空物件（`{}`），無計畫內容資料；臺南市有少量部分資料；金門縣、南投縣等有完整 JSON 資料。若要分析直轄市的計畫內容，請改用 CSV 檔（`工作計劃.csv`）。
9. **追查中央補助款看 `說明` 欄位**：中央政府補助款項通常出現在縣市預算的 `明細[].說明` 文字中（如「教育部補助款」），而非計畫名稱欄位，搜尋時應掃描 `說明` 欄位內容。
10. **下載大型 JSON 請用 `requests` 而非 `urllib.request`**：部分縣市的 `歲出分支列表.json` 檔案超過 30 MB，Python 的 `urllib.request` 在某些環境下可能失敗；建議改用 `requests` 函式庫（`requests.get(url).json()`）或直接用 `curl -s URL` 下載後再解析。

---

## 資料來源與更新頻率

| 項目 | 說明 |
|------|------|
| 原始資料 | 行政院主計總處 / 各縣市主計室 |
| 整理來源 | 歐噴資料庫（data.openfun.tw） |
| 涵蓋範圍 | 中央 + 22縣市 |
| 格式 | 靜態 CSV / JSON，直接下載 |
| 更新頻率 | 每年預算通過後更新（約 1–2 月） |

---

## 快速參考

| 項目 | 說明 |
|------|------|
| 資料形式 | 靜態 CSV / JSON，免帳號直接下載 |
| 根目錄 URL | `https://local-budget-files.ronny-s3.click/files/merged-county/` |
| URL 格式 | `{根目錄}{範圍 URL 編碼}/{檔名}` |
| 中央資料夾 | `%e4%b8%ad%e5%a4%ae` |
| 全國彙總資料夾 | `%e5%85%a8%e5%9c%8b` |
| 每個範圍的 CSV | 工作計劃.csv、業務計劃.csv、歲入子目列表.csv、歲入細目列表.csv、收支簡明表.csv |
| 每個範圍的 JSON | 歲出分支列表.json（含計畫內容）、原始檔案.json、主管列表.json、機關列表.json |
| 全國/ 無 JSON | 全國資料夾只有 CSV，JSON 只在中央/ 和各縣市/ |
| 涵蓋範圍 | 中央 + 22縣市 + 全國彙總 |
| CSV 金額單位 | 千元，含千分位逗號，使用前需轉換 |
| JSON 明細金額單位 | 元（`明細.預算數`，比 CSV 小 1000 倍） |
| 載入方式 | `pd.read_csv(url)` 或 `requests.get(url).json()`，無需 Token |
| 歲出分支列表年份 | 目前僅 114–115 年（預算案），不含決算或更早年份 |