
七普分省分行业就业人口
v1 生效中 · 2026/11/15 发布险种标签:责任险健康险寿险数据出处 《中国人口普查年鉴 2020》长表数据表 4-4、4-4a、4-4b、4-4c,国务院第七次全国人口普查领导小组办公室
- 记录
- 4.4 万
- 字段
- 7
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
7 个字段,6 个没有空值,1 个 AI 扩增
图片:Clemens van Lay / Unsplash,Unsplash License(在新窗口打开图片的原始页面)
01字段
字段来源,逐一标明
共 7 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 44,160 行计算。
关于这个数据集
一行是一个地区、一个性别、一个行业的就业人口,分全部、城市、镇、乡村 4 种城乡类别,行业到国民经济行业大类(另有门类小计和合计)。覆盖全国和 31 个省,2020 年第七次人口普查,共 44160 行,数字来自长表抽样调查(约 10% 的户),是被抽中的人数,不是全部就业人口,适合算比重。用来看各省就业的行业结构,给团体意外险、雇主责任险和职业风险分析做参考。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 城乡类别area_type | 文本 | 原生 | 100% | 全部、城市、镇、乡村 | ||
| 地区region键:省份名称。样本里格式符合 98%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 性别sex | 文本 | 原生 | 100% | 合计、男、女 | ||
| 行业门类industry_section | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 行业大类industry_division规律 1:行业大类的字段规律字段规律:industry_division_code由行业大类扩增得出。键:行业名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 和门类同名时表示整个门类的小计 | ||
| 就业人口employed | 整数 | 原生 | 100% | 长表抽样中的就业人数。单位:人 | ||
| 行业大类代码industry_division_code规律 1:行业大类代码的字段规律字段规律:industry_division_code由行业大类扩增得出。键:大类国民经济行业代码。样本里格式符合 100%,99.1% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源:行业大类代码 | 99%平均置信度 0.99校验少:不建议单独作为决策依据 | 由行业大类查行业分类参照(GB/T 4754-2017,没有时用 2011 版)得出的国民经济行业代码。名称对不上的为空 |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 城乡类别area_type | 地区region | 性别sex | 行业门类industry_section | 行业大类industry_division | 就业人口employed | 行业大类代码industry_division_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 全部 | 全国 | 合计 | 合计 | 合计 | 65631786 | — |
| 2 | 全部 | 全国 | 合计 | 农、林、牧、渔业 | 农、林、牧、渔业 | 13496012 | A |
| 3 | 全部 | 全国 | 合计 | 农、林、牧、渔业 | 农业 | 11758509 | 01 |
| 4 | 全部 | 全国 | 合计 | 农、林、牧、渔业 | 林业 | 239237 | 02 |
| 5 | 全部 | 全国 | 合计 | 农、林、牧、渔业 | 畜牧业 | 1052844 | 03 |
| 6 | 全部 | 全国 | 合计 | 农、林、牧、渔业 | 渔业 | 248734 | 04 |
| 7 | 全部 | 全国 | 合计 | 农、林、牧、渔业 | 农、林、牧、渔专业及辅助性活动 | 196688 | 05 |
| 8 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 采矿业 | 568658 | B |
| 9 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 煤炭开采和洗选业 | 310763 | 06 |
| 10 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 石油和天然气开采业 | 50559 | 07 |
| 11 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 黑色金属矿采选业 | 37227 | 08 |
| 12 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 有色金属矿采选业 | 46592 | 09 |
| 13 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 非金属矿采选业 | 59746 | 10 |
| 14 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 开采专业及辅助性活动 | 54395 | 11 |
| 15 | 全部 | 全国 | 合计 | 采矿业 | 其他采矿业 | 9376 | 12 |
| 16 | 全部 | 全国 | 合计 | 制造业 | 制造业 | 11853428 | C |
| 17 | 全部 | 全国 | 合计 | 制造业 | 农副食品加工业 | 457267 | 13 |
| 18 | 全部 | 全国 | 合计 | 制造业 | 食品制造业 | 332094 | 14 |
| 19 | 全部 | 全国 | 合计 | 制造业 | 酒、饮料和精制茶制造业 | 148707 | 15 |
| 20 | 全部 | 全国 | 合计 | 制造业 | 烟草制品业 | 22867 | 16 |
03版本
每次发布,都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本,旧版本保留。
版本 v12026/11/15 发布
生效中44,160 行 · 7 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
按键连到地区、行业,能和不少于 36 个数据集连接。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组,对上的行多的在前。
按 国民经济行业大类 + 省份 能连
21 个数据集 · 本数据集 43,776 行有国民经济行业大类- 微信公众号企业工商企业主体 · 82.2 万 行 · 连接字段 industry_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 43,008 行(97%)
- 上市公司绿色信贷匹配企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 industry_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 27,648 行(62%)
- 上市公司专利创新绩效企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 27,648 行(62%)
- 上市公司托宾Q值企业主体 · 5.1 万 行 · 连接字段 industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司数字化与绿色创新企业主体 · 5 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司数字化转型与企业创新面板企业主体 · 4.7 万 行 · 连接字段 industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司商道融绿ESG评级面板企业主体 · 4.6 万 行 · 连接字段 industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司ESG与就业指标企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司ESG同群效应企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司数字普惠金融企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司ESG与财务企业主体 · 3.9 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 27,264 行(61%)
- 上市公司对外投资企业主体 · 2.1 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 26,880 行(60%)
按 省份 能连
600 个数据集 · 本数据集 42,780 行有省份- 历年县级以上行政区划代码参照区域底数 · 14.3 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 province_name按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 42,780 行(96%)
按 国民经济行业大类 能连
14 个数据集 · 本数据集 43,776 行有国民经济行业大类- 各行业绿色全要素生产率区域底数 · 1,620 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 31,104 行(70%)
- 上市公司全要素生产率(五种算法)企业主体 · 5.5 万 行 · 连接字段 industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 26,112 行(59%)
- 上市公司碳强度企业主体 · 2,289 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 21,120 行(47%)
- 上市公司碳排放量企业主体 · 2,985 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 19,200 行(43%)
- 分行业二氧化碳排放量区域底数 · 1,386 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 18,816 行(42%)
- 全国行业燃料碳排放明细区域底数 · 1,287 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 18,432 行(41%)
- 中国对一带一路国家分行业出口区域底数 · 1.8 万 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 16,896 行(38%)
- 中国自一带一路国家分行业进口区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 16,512 行(37%)
- 工业分行业统计指标区域底数 · 7,707 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 16,128 行(36%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 14,976 行(33%)
- 上市公司中央政策匹配企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 industry_code_b按国民经济行业大类对上本数据集 14,976 行(33%)
- 中央产业政策文本司法监管 · 152 行 · 连接字段 mentioned_industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 3,072 行(7%)
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据,不用来连接。
本数据集内1
- 扩增得出
industry_division_code由行业大类扩增得出。
来自字段扩增七普分省分行业就业人口七普分省分行业就业人口
06授权与接入
申请授权,一次调用就能用上
试用立即生效,并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口,按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量:export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/census-yearbook-employment/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"area_type","op":"eq","value":"全部"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端,用 OAuth 连接后通过工具查询。