
城市行业生产率面板
一行代表一个城市在特定年份和三位行业代码下的生产率及市场结构指标。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:1998–2007 年数据出处 工业企业数据库
- 记录
- 8.2 万
- 字段
- 16
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
16 个字段,16 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 16 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 81,567 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个城市在特定年份和三位行业代码下的生产率及市场结构指标。覆盖中国主要城市,包含全要素生产率、赫芬达尔指数、企业进入退出率等数据。可用于分析区域产业竞争格局、效率差异及市场集中度变化。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份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:year | ||
| 三位行业代码ind3_code | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:ind3 | ||
| 两位行业代码ind2_code | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:ind2 | ||
| 省份代码prov_code键:省级区划代码(2025 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:prov | ||
| 城市代码city_code | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:city | ||
| 管理费用率adm_ratio | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:ADM | ||
| 人均装备ppe_ratio | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:PPE | ||
| 广告强度adv_ratio | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:ADV | ||
| 研发强度rd_ratio | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:RD | ||
| 赫芬达尔指数hhi_index | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:HHI | ||
| 行业规模ind_size | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:INDSIZE | ||
| 利润率margin_ratio | 小数 | 原生 | 100% | 含义不清 原表列名:MARGIN | ||
| 进入率entry_rate | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:ENTRYR | ||
| 退出率exit_rate | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:EXITR | ||
| 全要素生产率均值tfp_mean | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:TFP_mean | ||
| 全要素生产率中位数tfp_med | 小数 | 原生 | 100% | 原表列名:TFP_med |
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。
| # | 年份year | 三位行业代码ind3_code | 两位行业代码ind2_code | 省份代码prov_code | 城市代码city_code | 管理费用率adm_ratio | 人均装备ppe_ratio | 广告强度adv_ratio | 研发强度rd_ratio | 赫芬达尔指数hhi_index | 行业规模ind_size | 利润率margin_ratio | 进入率entry_rate | 退出率exit_rate | 全要素生产率均值tfp_mean | 全要素生产率中位数tfp_med |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1998 | 61 | 6 | 14 | 1401 | 0.07813055068254471 | 0.5354312062263489 | 0 | 0 | 0.7420320510864258 | 14.75827693939209 | 0.6045173406600952 | 0 | 0 | 2.024197578430176 | 2.19040584564209 |
| 2 | 1998 | 61 | 6 | 14 | 1407 | 0.15106895565986633 | 0.4654046893119812 | 0 | 0 | 0.27833741903305054 | 14.16146469116211 | 0.9311907291412354 | 0 | 0.30188679695129395 | 2.2165231704711914 | 2.12302565574646 |
| 3 | 1998 | 61 | 6 | 15 | 1504 | 0.14668874442577362 | 0.4124271273612976 | 0 | 0 | 0.4206724464893341 | 13.670452117919922 | 0.5324503183364868 | 0 | 0.5263158082962036 | 2.1467010974884033 | 2.2742936611175537 |
| 4 | 1998 | 61 | 6 | 34 | 3404 | 0.18582195043563843 | 0.34641456604003906 | 0 | 0 | 0.46802371740341187 | 15.02211093902588 | 0.44241639971733093 | 0 | 0 | 2.218559503555298 | 2.1735928058624268 |
| 5 | 1998 | 61 | 6 | 37 | 3704 | 0.06625676155090332 | 0.31111112236976624 | 0 | 0 | 0.2642483413219452 | 15.027904510498049 | 0.7561751008033752 | 0 | 0 | 2.682037115097046 | 2.702788829803467 |
| 6 | 1998 | 61 | 6 | 41 | 4101 | 0.02641509473323822 | 0.5769230723381042 | 0 | 0 | 0.02832074649631977 | 15.375699996948242 | 0.8277987241744995 | 0 | 0 | 2.690687656402588 | 2.751044750213623 |
| 7 | 1998 | 61 | 6 | 41 | 4112 | 0.005532953422516584 | 0.6880896091461182 | 0 | 0 | 0.8086606860160828 | 13.836755752563477 | 0.9593164920806884 | 0 | 0 | 2.888535737991333 | 2.767221689224243 |
| 8 | 1998 | 61 | 6 | 42 | 4205 | 0.0005719091859646142 | 0.7459828853607178 | 0 | 0 | 0.13517412543296814 | 12.539772987365724 | 0.965624988079071 | 0 | 0 | 2.0653762817382812 | 1.97493577003479 |
| 9 | 1998 | 61 | 6 | 50 | 5000 | 0.294931560754776 | 0.6940247416496277 | 0 | 0 | 0.11348243057727814 | 14.320210456848145 | 0.7569559216499329 | 0 | 0 | 1.6414456367492676 | 1.7363386154174805 |
| 10 | 1998 | 62 | 6 | 14 | 1407 | 0.009111111052334309 | 0.17229147255420685 | 0 | 0 | 0.10067354142665864 | 12.139714241027832 | 0.679888904094696 | 0 | 0 | 3.200812816619873 | 3.168145179748535 |
| 11 | 1998 | 81 | 8 | 13 | 1302 | 0.004999999888241291 | 0.3621373176574707 | 0 | 0 | 0.03270527720451355 | 13.90396213531494 | 0.785178542137146 | 0 | 0 | 2.9842803478240967 | 2.873192071914673 |
| 12 | 1998 | 81 | 8 | 14 | 1404 | 0.11835413426160812 | 0.6992070078849792 | 0 | 0 | 0.15454502403736117 | 11.353425979614258 | 0.7258437275886536 | 0 | 0.625 | 2.5747365951538086 | 2.555558681488037 |
| 13 | 1998 | 91 | 9 | 43 | 4310 | 0.020706456154584885 | 0.43292683362960815 | 0 | 0 | 0.09347821027040482 | 13.14008331298828 | 0.7667478919029236 | 0 | 0.1034482792019844 | 2.670410394668579 | 2.523756265640259 |
| 14 | 1998 | 91 | 9 | 44 | 4402 | 0.04987146705389023 | 0.3617021143436432 | 0 | 0 | 0.25906744599342346 | 11.421435356140137 | 0.7850899696350098 | 0 | 0 | 3.237175703048706 | 2.9377903938293457 |
| 15 | 1998 | 91 | 9 | 45 | 4527 | 0.001782658277079463 | 0.8941176533699036 | 0 | 0 | 0.04339143633842468 | 14.453428268432615 | 0.9556474685668944 | 0 | 0 | 3.1098413467407227 | 3.0449678897857666 |
| 16 | 1998 | 92 | 9 | 15 | 1504 | 0.06433618813753128 | 0.734815239906311 | 0 | 0 | 0.4306742548942566 | 12.803592681884766 | 0.9587207436561584 | 0 | 0 | 1.8962472677230835 | 1.9003138542175293 |
| 17 | 1998 | 93 | 9 | 36 | 3607 | 0.1586538404226303 | 0.5685534477233887 | 0 | 0 | 0.06871871650218964 | 12.84967803955078 | 0.7900640964508057 | 0 | 0 | 2.0176994800567627 | 2.005031108856201 |
| 18 | 1998 | 101 | 10 | 11 | 1100 | 0.06599999964237213 | 0.3846153914928436 | 0 | 0 | 0.06804841756820679 | 11.939688682556152 | 0.8650000095367432 | 0 | 0 | 2.80086088180542 | 2.8146491050720215 |
| 19 | 1998 | 101 | 10 | 13 | 1301 | 0.0196192916482687 | 0.5132075548171997 | 0 | 0 | 0.12758663296699524 | 11.45932388305664 | 0.7638093829154968 | 0 | 0.10000000149011612 | 3.573052883148194 | 3.416637420654297 |
| 20 | 1998 | 101 | 10 | 13 | 1302 | 0.3637659549713135 | 0.315395712852478 | 0 | 0 | 0.16365845501422882 | 11.528759002685549 | 0.4034754335880279 | 0 | 0 | 2.9871740341186523 | 3.879763841629028 |
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81,567 行 · 16 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 24 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 省份 + 年份 能连
574 个数据集 · 本数据集 81,567 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、year按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 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 81,567 行(100%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、pname按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 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按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 origin_province、month按省份对上本数据集 81,567 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 81,567 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 81,567 行(100%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 81,567 行有省份- 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 81,567 行(100%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 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 81,567 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 81,567 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 81,567 行(100%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,567 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 81,567 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 81,567 行(100%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,567 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 81,567 行(100%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 81,567 行(100%)
只按年份能连:511 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
511 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
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 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
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 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
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。
还没有发现这个数据集的字段规律。
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/industry-productivity-panel/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"ind3_code","op":"eq","value":"61"}],"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。