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然后可以将投票站边界范围内的选民特征与内政部和海外领土提供的选举结果进行比较，并作为开放数据在data.gouv.fr上提供。 （总统选举、立法选举等）有关，并且通常按投票站细分。对于总统选举，它们包含每轮不同候选人的结果、参与率、空白票和无效票。

因此，INSEE 提供的数据和MapvotR程序简化了基于 学生数据 人口和社区特征的选举行为研究。例如，在其他条件相同的情况下（通过控制与居民收入、集聚等相关的影响），我们可以分析人口平均年龄与总统选举中某个候选人或一组候选人的结果之间的关系，人口生活水平与选举参与度之间的关系，以及独立于当前人口社会人口特征的地方政治传统的存在与否，等等。

此外，用户在投票站级别的观察次数比在市一级的观察次数多得多。因此，计量经济学结果显然更加稳健。

一个例子：根据收入进行选举参与的研究
让我们以 2022 年总统选举第一轮的投票率为例，与法国 25 个最大市镇 2019 年的平均生活水平进行比较。图4b是在投票站层面获取的，证实了所研究城市的生活水平和参与率之间的密切关系。图上的每个点代表一个投票站：一般而言，投票站周围的平均生活水平越高，在该投票站登记的选民投票率就越高。由于点数较少，这种现象在市级不太明显：这里的每个点代表一个市镇（图 4a）。