
县域地区生产总值及指数
一行代表一个县域在特定年份的地区生产总值及其指数。覆盖全国县域。可用于评估区域经济发展水平及财产险潜在保额。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:企业财产险时间跨度:2000–2019 年数据出处 中国县域指标分类别面板数据
- 记录
- 4.4 万
- 字段
- 15
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 83.3%
- 字段完整度
15 个字段,4 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 15 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 43,668 行计算。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 统计年度year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 原表列名:SgnYear | ||
| 县域代码region_code规律 1:县域代码的字段规律字段规律:region_code_current由县域代码扩增得出。键:县级区划代码(2006 年版)。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:CountyCode | ||
| 县域名称county键:区县名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:CountyName | ||
| 所属地级市city键:城市名称。样本里格式符合 99.5%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | 原表列名:PrefLevCity | ||
| 所属省份province键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:Province | ||
| 地区生产总值指数reg_gdp_idx | 小数 | 原生 | 51% | % 原表列名:RegGDPIdx | ||
| 第一产业指数reg_gdp_idx_primary | 小数 | 原生 | 47% | % 原表列名:RegGDPIdx_Primary | ||
| 第二产业指数reg_gdp_idx_secondary | 小数 | 原生 | 47% | % 原表列名:RegGDPIdx_Secondary | ||
| 第三产业指数reg_gdp_idx_tertiary | 小数 | 原生 | 47% | % 原表列名:RegGDPIdx_Tertiary | ||
| 地区生产总值reg_gdp | 小数 | 原生 | 98% | 万元 原表列名:RegGDP | ||
| 第一产业总值reg_gdp_primary | 小数 | 原生 | 95% | 万元 原表列名:RegGDP_Primary | ||
| 第二产业总值reg_gdp_secondary | 小数 | 原生 | 96% | 万元 原表列名:RegGDP_Secondary | ||
| 第三产业总值reg_gdp_tertiary | 小数 | 原生 | 93% | 万元 原表列名:RegGDP_Tertiary | ||
| 人均生产总值per_reg_gdp | 小数 | 原生 | 76% | 万元 原表列名:PerRegGDP | ||
| 县域代码(现行)region_code_current规律 1:县域代码(现行)的字段规律字段规律:region_code_current由县域代码扩增得出。键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,99.2% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:县域代码(现行) | 99%平均置信度 0.99校验少:不建议单独作为决策依据 | 县域代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。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。
| # | 统计年度year | 县域代码region_code | 县域名称county | 所属地级市city | 所属省份province | 地区生产总值指数reg_gdp_idx | 第一产业指数reg_gdp_idx_primary | 第二产业指数reg_gdp_idx_secondary | 第三产业指数reg_gdp_idx_tertiary | 地区生产总值reg_gdp | 第一产业总值reg_gdp_primary | 第二产业总值reg_gdp_secondary | 第三产业总值reg_gdp_tertiary | 人均生产总值per_reg_gdp | 县域代码(现行)region_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000 | 130535 | 临西县 | 邢台市 | 河北省 | 110 | 102.7 | 110.4 | 120 | 176114 | 51007 | 76600 | 48500 | 0.56 | 130535 |
| 2 | 2000 | 220622 | 靖宇县 | 白山市 | 吉林省 | 111.2 | 100.9 | 122 | 106.2 | 48253 | 13889 | 19360 | 15004 | 0.34 | 220622 |
| 3 | 2000 | 530521 | 施甸县 | 保山市 | 云南省 | 107 | 105.3 | 98.8 | 111.1 | 77676 | 39239 | 7659 | 30778 | — | 530521 |
| 4 | 2000 | 450921 | 容县 | 玉林市 | 广西壮族自治区 | 105 | 99.04 | 108.01 | 110.27 | 264771 | 122617 | 65641 | 76513 | 0.36 | 450921 |
| 5 | 2000 | 452629 | 乐业县 | 百色地区 | 广西壮族自治区 | 108.9 | 105.14 | 126.6 | 18.81 | 22236 | 11486 | 3800 | 6950 | 0.15 | 451028 |
| 6 | 2000 | 320924 | 射阳县 | 盐城市 | 江苏省 | 112.5 | 108.4 | 115.6 | 113.3 | 695234 | 242617 | 261549 | 191068 | 0.66 | 320924 |
| 7 | 2000 | 530321 | 马龙县 | 曲靖市 | 云南省 | 105.6 | 103.4 | 104.8 | 108.2 | 44434 | 20617 | 9735 | 14082 | — | 530304 |
| 8 | 2000 | 513331 | 白玉县 | 甘孜藏族自治州 | 四川省 | 85.5 | 87.4 | 63 | 103.1 | 8265 | 4275 | 1562 | 2428 | 0.2 | 513331 |
| 9 | 2000 | 532726 | 镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县 | 思茅地区 | 云南省 | 99.2 | 101.9 | 83 | 108.3 | 35678 | 16508 | 5742 | 13428 | — | 530825 |
| 10 | 2000 | 510781 | 江油市 | 绵阳市 | 四川省 | 108.1 | 103.8 | 108.5 | 109.6 | 656910 | 115580 | 278165 | 263165 | 0.75 | 510781 |
| 11 | 2000 | 411328 | 唐河县 | 南阳市 | 河南省 | 106.8 | 108.7 | 106.9 | 102.2 | 478910 | 214616 | 180461 | 83833 | 0.38 | 411328 |
| 12 | 2000 | 620102 | 城关区 | 兰州市 | 甘肃省 | 108.7 | 113.8 | 107.5 | 109.5 | 1206528 | 12002 | 398018 | 796508 | 1.56 | 620102 |
| 13 | 2000 | 220625 | 江源县 | 白山市 | 吉林省 | 113.1 | 112.7 | 110.3 | 119.4 | 202319 | 26380 | 111050 | 64889 | 0.75 | 220605 |
| 14 | 2000 | 130131 | 平山县 | 石家庄市 | 河北省 | 105 | 98.4 | 105.3 | 110.6 | 304941 | 70857 | 128411 | 105673 | 0.67 | 130131 |
| 15 | 2000 | 130635 | 蠡县 | 保定市 | 河北省 | 108.1 | 105 | 108.9 | 107 | 421411 | 44969 | 257392 | 119050 | 0.88 | 130635 |
| 16 | 2000 | 410926 | 范县 | 濮阳市 | 河南省 | 108.7 | 105.5 | 109.9 | 110.6 | 158292 | 46459 | 61576 | 50257 | 0.33 | 410926 |
| 17 | 2000 | 513334 | 理塘县 | 甘孜藏族自治州 | 四川省 | 103.3 | 99.6 | 133.9 | 105 | 10437 | 4752 | 1178 | 4507 | 0.22 | 513334 |
| 18 | 2000 | 410821 | 修武县 | 焦作市 | 河南省 | 86.2 | 103.8 | 65.4 | 112.1 | 155579 | 54245 | 54242 | 47092 | 0.54 | 410821 |
| 19 | 2000 | 220281 | 蛟河市 | 吉林市 | 吉林省 | 113.1 | 106.5 | 116.7 | 116.1 | 311448 | 88730 | 71604 | 151114 | 0.66 | 220281 |
| 20 | 2000 | 532622 | 砚山县 | 文山壮族苗族自治州 | 云南省 | 111.3 | 106.5 | 117.6 | 110.7 | 80099 | 30791 | 26401 | 22907 | — | 532622 |
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 v12026/11/14 发布
生效中43,668 行 · 15 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,能和不少于 72 个数据集连接。另外,它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。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 区县 + 省份 + 年份 能连
107 个数据集 · 本数据集 43,658 行有区县- 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 year、region_code、province_code按区县对上本数据集 43,658 行(99%)
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 valid_from、province_code、region_code按区县对上本数据集 43,658 行(99%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 region_code、issue_date、province按区县对上本数据集 43,657 行(99%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、adcode、pname按区县对上本数据集 43,646 行(99%)
- 全国行政村淘宝村DID面板区域底数 · 1056.8 万 行 · 连接字段 taobao_village_year、province_code、county_code按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 date、province、county_code按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 province_name、year、county_code_2按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 县级暴雨重现期自然灾害 · 2,899 行 · 连接字段 region_code、first_year、province按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code、province按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、province、division_year按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 县级财政收支区域底数 · 15.9 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按区县对上本数据集 43,641 行(99%)
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 year、region_code、province按区县对上本数据集 43,634 行(99%)
按 省份 + 年份 能连
467 个数据集 · 本数据集 43,668 行有省份- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 万 行 · 连接字段 year、province_name按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month、origin_province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 reg_date、province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市市辖区社会经济指标区域底数 · 86.6 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
按 区县 + 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 43,658 行有区县- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 region_code、province_code按区县对上本数据集 43,658 行(99%)
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、county_code按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code、village_code按区县对上本数据集 43,645 行(99%)
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 43,630 行(99%)
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 43,605 行(99%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 43,460 行(99%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 42,776 行(97%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 41,397 行(94%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 province_code、region_code按区县对上本数据集 36,426 行(83%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 33,923 行(77%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 28,640 行(65%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 23,519 行(53%)
按 区县 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 43,658 行有区县- 行政区划新旧代码对照参照区域底数 · 7,388 行 · 连接字段 old_code、valid_from按区县对上本数据集 43,658 行(99%)
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code、start_date按区县对上本数据集 43,500 行(99%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 43,045 行(98%)
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 42,305 行(96%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 38,309 行(87%)
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code、change_year按区县对上本数据集 36,482 行(83%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 pub_date、applicant_address_county_code按区县对上本数据集 26,479 行(60%)
- 全国电厂点位建筑设施 · 4,274 行 · 连接字段 commissioning_year、county_code按区县对上本数据集 22,748 行(52%)
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 county_code、date按区县对上本数据集 11,915 行(27%)
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 application_date、address_county_code按区县对上本数据集 9,750 行(22%)
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 9,376 行(21%)
- 全国及城市建成区绿地指标区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 8,236 行(18%)
按 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 43,668 行有省份- 地级市空间权重关系区域底数 · 38.4 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 并购重组交易涉及方明细企业主体 · 32.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 全国养老机构明细医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 七普分省分行业就业人口区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 region按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 全国司法鉴定机构医疗药械 · 2,917 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 省级邻接空间权重区域底数 · 961 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 43,668 行(100%)
按 区县 能连
12 个数据集 · 本数据集 43,658 行有区县- 县级地形起伏度自然灾害 · 2,873 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 43,515 行(99%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 43,245 行(99%)
- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 43,219 行(98%)
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 43,144 行(98%)
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 42,932 行(98%)
- 全国矿产地分布建筑设施 · 22.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 42,118 行(96%)
- 全国医保经办机构保险市场 · 6,045 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 41,014 行(93%)
- 城投公司基本信息企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 34,543 行(79%)
- 跨省异地就医定点机构医疗药械 · 65 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 27,086 行(62%)
- 全国 1 到 5 级河流自然灾害 · 1,830 行 · 连接字段 label_county_code按区县对上本数据集 20,235 行(46%)
- 医院可达性验证交通运输 · 20.9 万 行 · 连接字段 dest_county_code按区县对上本数据集 19,764 行(45%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_county_code按区县对上本数据集 1,391 行(3.2%)
只按年份能连:495 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
495 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 上市公司专利被引统计企业主体 · 1432.1 万 行 · 连接字段 cited_apply_date
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date
- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 year
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 主要城市兴趣点建筑设施 · 592 万 行 · 连接字段 date
- 美日韩港澳台传染病监测人口健康 · 502.5 万 行 · 连接字段 period_start
- 世界银行健康营养与人口统计人口健康 · 353.8 万 行 · 连接字段 year
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date
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
region_code_current由县域代码扩增得出。
来自字段扩增县域地区生产总值及指数县域地区生产总值及指数
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/county-gdp-index/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"130535"}],"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。