全国开发区点位和基本信息
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签：工程险企业财产险数据出处 研究者整理的《中国开发区数据集 2022.06》（国家级和省级开发区，带坐标）。开发区名录的出处没有写明
- 记录
- 2,781
- 字段
- 13
- AI 扩增字段
- 2
- 平均非空率
- 85.2%
- 字段完整度
13 个字段，8 个没有空值，2 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 13 个字段，其中 AI 扩增字段 2 个。非空率按当前版本的 2,781 行计算。
关于这个数据集
一行是一个国家级或省级开发区：名称、级别、类型（经开区、高新区、海关特殊监管区域、自贸试验区、省级开发区等）、所在省份、成立时间、核准面积（公顷）、主导产业和经纬度。截至 2022 年 6 月，共 2781 个。可用来看工业和仓储资产集中的地点，做企业财产险、工程险的风险暴露参照。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 开发区名称zone_name | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 级别level | 文本 | 原生 | 100% | 国家级或省级 | ||
| 开发区类型zone_type | 文本 | 原生 | 100% | 经济技术开发区、高新技术产业开发区、海关特殊监管区域、省级开发区等 | ||
| 所属区域region | 文本 | 原生 | 100% | 华北、华东等七大区域 | ||
| 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% | — | ||
| 成立时间established | 文本 | 原生 | 100% | 原表的写法。国家级开发区有的写的是升级为国家级的时间 | ||
| 核准面积approved_area_ha | 小数 | 原生 | 94% | 公顷 | ||
| 主导产业leading_industry规律 1：主导产业的字段规律字段规律：leading_industry_code由主导产业扩增得出。键：行业名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 86% | — | ||
| 地址address键：地址。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 14% | 大多没有写 | ||
| 经度lng规律 1：经度的字段规律字段规律：county_code由经度、纬度扩增得出。键：经度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 100% | WGS84 | ||
| 纬度lat规律 1：纬度的字段规律字段规律：county_code由经度、纬度扩增得出。键：纬度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 100% | WGS84 | ||
| 所在区县代码county_code规律 1：所在区县代码的字段规律字段规律：county_code由经度、纬度扩增得出。键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：所在区县代码 | 100%平均置信度 0.96校验少：不建议单独作为决策依据 | 经度、纬度落在哪个区县，现行的县级区划代码。用县级边界查出，不用模型。离边界不到 1 公里的点置信度较低 | ||
| 主导产业代码leading_industry_code规律 1：主导产业代码的字段规律字段规律：leading_industry_code由主导产业扩增得出。键：大类国民经济行业代码。样本里格式符合 100%，16.1% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：主导产业代码 | 14%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 由主导产业查行业分类参照（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。
| # | 开发区名称zone_name | 级别level | 开发区类型zone_type | 所属区域region | 省份province | 成立时间established | 核准面积approved_area_ha | 主导产业leading_industry | 地址address | 经度lng | 纬度lat | 所在区县代码county_code | 主导产业代码leading_industry_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 克拉玛依高新技术产业开发区 | 国家级 | 国家级高新技术产业开发区 | 西北地区 | 新疆维吾尔自治区 | 2022年6月 | 6053 | — | — | 85.0570573 | 45.628867 | 650204 | — |
| 2 | 遵义高新技术产业开发区 | 国家级 | 国家级高新技术产业开发区 | 西南地区 | 贵州省 | 2022年6月 | 612.33 | 其他制造业 | — | 106.8988808 | 27.61150979 | 520302 | 41 |
| 3 | 信阳高新技术产业开发区 | 国家级 | 国家级高新技术产业开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年6月 | 1099.57 | 电气机械和器材制造业、软件和信息技术服务业 | — | 114.1747121 | 32.12795591 | 411503 | — |
| 4 | 滁州高新技术产业开发区 | 国家级 | 国家级高新技术产业开发区 | 华东地区 | 安徽省 | 2022年6月 | 889.06 | 纺织业、计算机、通信和其他电子设备制造业、金属制品、机械和设备修理业 | — | 118.9345581 | 32.68486148 | 341181 | — |
| 5 | 哈大齐国家自主创新示范区 | 国家级 | 国家级自主创新示范区 | 东北地区 | 黑龙江省 | 2022年5月 | — | — | — | 126.6357957 | 45.77326804 | 230104 | — |
| 6 | 长春国家自主创新示范区 | 国家级 | 国家级自主创新示范区 | 东北地区 | 吉林省 | 2022年4月 | — | — | — | 125.7696035 | 43.80312836 | 220105 | — |
| 7 | 河南三门峡陕州区先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 111.0971799 | 34.7215597 | 411203 | — |
| 8 | 河南三门峡现代服务业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 111.154153 | 34.79387162 | 411202 | — |
| 9 | 河南西峡县先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 111.4675704 | 33.30891394 | 411323 | — |
| 10 | 河南南阳现代服务业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.3656723 | 32.51621236 | 411329 | — |
| 11 | 河南洛阳西工经济技术开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.4218757 | 34.66090614 | 410303 | — |
| 12 | 河南洛阳孟津区先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.4389565 | 34.82639667 | 410308 | — |
| 13 | 河南南阳卧龙区先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.5229476 | 32.99187817 | 411303 | — |
| 14 | 河南洛阳伊滨区先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.5408599 | 34.58096008 | 410311 | — |
| 15 | 河南济源现代服务业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.5964105 | 35.06992408 | 419001 | — |
| 16 | 河南洛阳偃师区先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.7832347 | 34.72822524 | 410307 | — |
| 17 | 河南平顶山尼龙新材料开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 112.8240478 | 34.08141971 | 410482 | — |
| 18 | 河南平顶山新华区现代服务业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 113.2877237 | 33.73871454 | 410402 | — |
| 19 | 河南郑州上街区先进制造业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 113.3025651 | 34.80368282 | 410106 | — |
| 20 | 河南平顶山湛河区现代服务业开发区 | 省级 | 省级开发区 | 华中地区 | 河南省 | 2022年3月 | — | — | — | 113.3145646 | 33.72710121 | 410411 | — |
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2,781 行 · 13 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 70 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 + 区县 + 省份 能连
10 个数据集 · 本数据集 387 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、county_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 387 行（13%）
- 上市公司政府采购合同工程项目 · 19 万 行 · 连接字段 buyer_province、company_industry_code_2、region_code按国民经济行业大类对上本数据集 308 行（11%）
- 上市公司专利创新绩效企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 province、county_code、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 298 行（10%）
- 上市公司托宾Q值企业主体 · 5.1 万 行 · 连接字段 province、industry_code_2、county_code按国民经济行业大类对上本数据集 288 行（10%）
- 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 province、county_code、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 288 行（10%）
- 上市公司数字普惠金融企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 province、county_code、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 288 行（10%）
- 上市公司对外投资企业主体 · 2.1 万 行 · 连接字段 county_code、province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 288 行（10%）
- 上市公司供应链上下游企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 province、region_code、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 280 行（10%）
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 industry_code、province、county_code按国民经济行业大类对上本数据集 163 行（5.9%）
- 保险机构监管处罚记录司法监管 · 2.6 万 行 · 连接字段 county_code、industry_division_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 0 行（0%）
按 区县 + 省份 能连
115 个数据集 · 本数据集 2,781 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 region_code、province_code按区县对上本数据集 2,781 行（100%）
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,781 行（100%）
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 province_code、region_code按区县对上本数据集 2,781 行（100%）
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 2,781 行（100%）
- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 2,781 行（100%）
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 2,780 行（99%）
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、province按区县对上本数据集 2,780 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 county_code、province_code按区县对上本数据集 2,779 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 2,779 行（99%）
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 county_code_2、province_name按区县对上本数据集 2,779 行（99%）
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 2,777 行（99%）
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 2,777 行（99%）
按 国民经济行业大类 + 省份 能连
11 个数据集 · 本数据集 387 行有国民经济行业大类- 七普分省分行业就业人口区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 region、industry_division_code按国民经济行业大类对上本数据集 387 行（13%）
- 分省分行业工业企业指标区域底数 · 50.4 万 行 · 连接字段 province、category_code按国民经济行业大类对上本数据集 337 行（12%）
- 上市公司绿色信贷匹配企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 province、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 298 行（10%）
- 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 288 行（10%）
- 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 288 行（10%）
- 上市公司ESG与就业指标企业主体 · 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 288 行（10%）
- 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 288 行（10%）
- 上市公司ESG与财务企业主体 · 3.9 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 288 行（10%）
- 央企基本信息企业主体 · 1,867 行 · 连接字段 province_code、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 214 行（7.7%）
- 省级分行业工业总产值区域底数 · 1.1 万 行 · 连接字段 region、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 129 行（4.6%）
- 省级五年规划产业条目司法监管 · 4,363 行 · 连接字段 mentioned_industry_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 29 行（1%）
按 国民经济行业大类 + 区县 能连
1 个数据集 · 本数据集 387 行有国民经济行业大类按 省份 能连
485 个数据集 · 本数据集 2,778 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 province_name按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 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 2,778 行（99%）
- 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 2,778 行（99%）
- 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 2,778 行（99%）
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 省级社会经济指标区域底数 · 154.5 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 省级教育统计指标区域底数 · 145.4 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 省级教育统计面板区域底数 · 143.5 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 地级市社会经济指标区域底数 · 93.2 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 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按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
- 省级统计年鉴长序列指标区域底数 · 74.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,778 行（99%）
按 区县 能连
27 个数据集 · 本数据集 2,781 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按区县对上本数据集 2,781 行（100%）
- 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 2,778 行（99%）
- 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 2,759 行（99%）
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,755 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 2,747 行（98%）
- 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 2,743 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 2,733 行（98%）
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 2,728 行（98%）
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 2,674 行（96%）
- 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 2,545 行（91%）
- 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 2,532 行（91%）
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 2,419 行（86%）
按 国民经济行业大类 能连
13 个数据集 · 本数据集 387 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 371 行（13%）
- 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 338 行（12%）
- 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 337 行（12%）
- 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 337 行（12%）
- 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 333 行（11%）
- 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 333 行（11%）
- 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 298 行（10%）
- 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 235 行（8.5%）
- 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 219 行（7.9%）
- 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 210 行（7.6%）
- 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 2 行（不到 1%）
- 上市公司商道融绿ESG评级企业主体 · 5,746 行 · 连接字段 industry_wind_code按国民经济行业大类对上本数据集 0 行（0%）
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2
- 扩增得出
county_code由经度、纬度扩增得出。
来自字段扩增全国开发区点位和基本信息全国开发区点位和基本信息 - 扩增得出
leading_industry_code由主导产业扩增得出。
来自字段扩增全国开发区点位和基本信息全国开发区点位和基本信息
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/dev-zone-profile/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"zone_name","op":"eq","value":"克拉玛依高新技术产业开发区"}],"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。