全国土地出让记录
一行是一宗供应出去的土地（出让、划拨等）。
v1 生效中 · 2026/11/12 发布险种标签：工程险企业财产险保证保险时间跨度：2000–2024 年数据出处 中国土地市场网（landchina.com）的供地结果公告。整理者没有写明，资源里没有说明文档数据更新 2024/12/31
- 记录
- 351.2 万
- 字段
- 58
- AI 扩增字段
- 5
- 平均非空率
- 80.5%
- 字段完整度
58 个字段，7 个没有空值，5 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 58 个字段，其中 AI 扩增字段 5 个。非空率按当前版本的 3,511,918 行计算。
关于这个数据集
一行是一宗供应出去的土地（出让、划拨等）。包含位置、面积、用途、供地方式、成交价、土地使用权人、合同签订日期、约定的动工和竣工日期。覆盖全国，合同签订日期从 2000-01-01 到 2024-12-31，3511918 行。用来发现新开工的工程项目，估算项目的规模和工期。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份year含义：年份键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | 合同签订的年份 | ||
| 供地唯一标识supply_guid记录键含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 100% | 原名：供地全局唯一标志符。全表不重复，是去重的键 | ||
| 宗地唯一标识parcel_guid含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 7.0% | 原名：宗地全局唯一标志符。只有 7% 的行有值 | ||
| 省province含义：地区键：省份名称。样本里格式符合 99.8%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省代码province_code含义：代码或编号键：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 | 99% | 6 位 | ||
| 地级市city含义：地区键：城市名称。样本里格式符合 97.3%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | — | ||
| 市代码city_code规律 1：市代码的字段规律字段规律：city_code_current由市代码扩增得出。含义：代码或编号键：市级区划代码（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 | 98% | 6 位 | ||
| 县区county含义：地区键：区县名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 80% | 80% 的行有值 | ||
| 县代码county_code规律 1：县代码的字段规律字段规律：county_code_current由县代码扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码（2020 年版）。样本里格式符合 100%，99.8% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 80% | 6 位。80% 的行有值。CSV 里带小数点，导入时去掉 | ||
| 行政区划代码region_code规律 1：行政区划代码的字段规律字段规律：region_code_current由行政区划代码扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码。样本里格式符合 99.8%，98.3% 的行对上参照 admin-division | 文本 | 原生 | 100% | 6 位。全表都有值（1 行是 4 位） | ||
| 合同编号contract_no含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 92% | 原名：编号 | ||
| 电子监管号supervision_no含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 92% | 92% 的行有值。能和别的版本对上 | ||
| 项目名称project_name含义：名称 | 文本 | 原生 | 92% | 92% 的行有值 | ||
| 行业分类industry规律 1：行业分类的字段规律字段规律：industry_code由行业分类扩增得出。含义：类别键：行业名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 92% | — | ||
| 土地级别land_grade含义：类别 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 宗地编号parcel_no含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 91% | — | ||
| 土地坐落address含义：地址键：地址。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 99% | 99% 的行有值 | ||
| 供地方式supply_method含义：类别 | 文本 | 原生 | 100% | 挂牌出让、协议出让、划拨等 | ||
| 供地面积supply_area含义：面积（公顷） | 小数 | 原生 | 92% | 单位：公顷 | ||
| 土地用途land_use含义：类别 | 文本 | 原生 | 96% | — | ||
| 出让年限lease_years含义：时长（年） | 文本 | 原生 | 68% | 单位：年。原数据是文本 | ||
| 成交价格deal_amount含义：金额（万元） | 小数 | 原生 | 92% | 单位：万元。92% 的行有值 | ||
| 投资强度investment_intensity | 小数 | 原生 | 71% | 单位：万元每公顷 | ||
| 建筑面积building_area含义：面积（公顷） | 小数 | 原生 | 75% | 单位：公顷 | ||
| 最大建筑密度max_building_density含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 35% | 单位：% | ||
| 最小容积率min_plot_ratio含义：比率（小数） | 小数 | 原生 | 70% | — | ||
| 最大容积率max_plot_ratio含义：比率（小数） | 小数 | 原生 | 48% | — | ||
| 最小绿化率min_green_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 61% | 单位：% | ||
| 最大建筑高度max_building_height含义：长度（米） | 小数 | 原生 | 25% | 单位：米 | ||
| 批准文号approval_no含义：代码或编号 | 文本 | 原生 | 92% | — | ||
| 批准机关approval_authority含义：名称 | 文本 | 原生 | 96% | — | ||
| 土地使用权人land_user含义：名称 | 文本 | 原生 | 84% | 84% 的行有值。企业名称或个人姓名。个人姓名是敏感内容 | ||
| 最小建筑密度min_building_density含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 58% | 单位：% | ||
| 最大绿化率max_green_ratio含义：比率（%） | 小数 | 原生 | 18% | 单位：% | ||
| 最小建筑高度min_building_height含义：长度（米） | 小数 | 原生 | 50% | 单位：米 | ||
| 项目序号project_seq含义：代码或编号 | 小数 | 原生 | 85% | 含义不清 | ||
| 土地来源land_source含义：类别 | 文本 | 原生 | 95% | 现有建设用地、新增建设用地等 | ||
| 约定交地时间agreed_handover_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 83% | — | ||
| 约定动工时间agreed_start_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 78% | 78% 的行有值 | ||
| 约定竣工时间agreed_completion_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 78% | 78% 的行有值 | ||
| 实际交地时间actual_handover_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 31% | — | ||
| 实际动工时间actual_start_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 25% | 24% 的行有值 | ||
| 实际交割时间actual_settlement_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 16% | 含义不清 | ||
| 合同签订日期contract_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 全表都有值 | ||
| 批准日期approval_date含义：日期或时间键：日期。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 日期 | 原生 | 92% | — | ||
| 纬度lat含义：经纬度（度）键：纬度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 98% | 98.3% 的行有值。按地址解析得到，坐标系没有写明 | ||
| 经度lng含义：经纬度（度）键：经度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 98% | 98.3% 的行有值。按地址解析得到，坐标系没有写明 | ||
| 解析出的省geocoded_province含义：地区键：省份名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 98% | 原名：省_经纬度解析。按经纬度反查 | ||
| 解析出的省代码geocoded_province_code含义：代码或编号键：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 | 98% | 6 位 | ||
| 解析出的地级市geocoded_city含义：地区键：城市名称。样本里格式符合 98.2%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 98% | — | ||
| 解析出的市代码geocoded_city_code含义：代码或编号键：市级区划代码（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 | 98% | 6 位 | ||
| 解析出的县区geocoded_county含义：地区键：区县名称。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 文本 | 原生 | 98% | — | ||
| 解析出的县代码geocoded_county_code规律 1：解析出的县代码的字段规律字段规律：geocoded_county_code_current由解析出的县代码扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码（2020 年版）。样本里格式符合 100%，99.9% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 98% | 6 位。98.3% 的行有值 | ||
| 市代码（现行）city_code_current规律 1：市代码（现行）的字段规律字段规律：city_code_current由市代码扩增得出。含义：代码或编号键：市级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源：市代码（现行） | 98%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 市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 | ||
| 县代码（现行）county_code_current规律 1：县代码（现行）的字段规律字段规律：county_code_current由县代码扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，99.6% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源：县代码（现行） | 80%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 县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 | ||
| 解析出的县代码（现行）geocoded_county_code_current规律 1：解析出的县代码（现行）的字段规律字段规律：geocoded_county_code_current由解析出的县代码扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，99.8% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源：解析出的县代码（现行） | 98%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 解析出的县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 | ||
| 行政区划代码（现行）region_code_current规律 1：行政区划代码（现行）的字段规律字段规律：region_code_current由行政区划代码扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，96.8% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源：行政区划代码（现行） | 97%平均置信度 1.00校验少：不建议单独作为决策依据 | 行政区划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 | ||
| 行业分类代码industry_code规律 1：行业分类代码的字段规律字段规律：industry_code由行业分类扩增得出。含义：代码或编号键：大类国民经济行业代码。样本里格式符合 100%，78.2% 的行对上参照 industry-classification | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：行业分类代码 | 72%平均置信度 0.96校验少：不建议单独作为决策依据 | 由行业分类查行业分类参照（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。
| # | 年份year | 供地唯一标识supply_guid | 宗地唯一标识parcel_guid | 省province | 省代码province_code | 地级市city | 市代码city_code | 县区county | 县代码county_code | 行政区划代码region_code | 合同编号contract_no | 电子监管号supervision_no | 项目名称project_name | 行业分类industry | 土地级别land_grade | 宗地编号parcel_no | 土地坐落address | 供地方式supply_method | 供地面积supply_area | 土地用途land_use | 出让年限lease_years | 成交价格deal_amount | 投资强度investment_intensity | 建筑面积building_area | 最大建筑密度max_building_density | 最小容积率min_plot_ratio | 最大容积率max_plot_ratio | 最小绿化率min_green_ratio | 最大建筑高度max_building_height | 批准文号approval_no | 批准机关approval_authority | 土地使用权人land_user | 最小建筑密度min_building_density | 最大绿化率max_green_ratio | 最小建筑高度min_building_height | 项目序号project_seq | 土地来源land_source | 约定交地时间agreed_handover_date | 约定动工时间agreed_start_date | 约定竣工时间agreed_completion_date | 实际交地时间actual_handover_date | 实际动工时间actual_start_date | 实际交割时间actual_settlement_date | 合同签订日期contract_date | 批准日期approval_date | 纬度lat | 经度lng | 解析出的省geocoded_province | 解析出的省代码geocoded_province_code | 解析出的地级市geocoded_city | 解析出的市代码geocoded_city_code | 解析出的县区geocoded_county | 解析出的县代码geocoded_county_code | 市代码（现行）city_code_current | 县代码（现行）county_code_current | 解析出的县代码（现行）geocoded_county_code_current | 行政区划代码（现行）region_code_current | 行业分类代码industry_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2000 | LCHaa1024bd-2e81-43b2-80ed-a7dbbb82a105 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 2 | 2000 | LCH398d4c1e-3bbd-4445-b8ca-df2a44ba9491 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 80.4208 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 3 | 2000 | 20E40633BA1E40E1B4D150EF30F5F8DF | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 忠县 | 500233 | 500233 | — | — | — | — | 五级 | — | 乌杨镇将锦路 | 协议出让 | — | 其他住房用地 | 70 | 0.5887 | — | — | — | — | — | — | — | — | 忠县人民政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-12-28 | — | 30.2080792619058 | 108.008729970282 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 忠县 | 500233 | 500000 | 500233 | 500233 | 500233 | — |
| 4 | 2000 | 70EC1765E5B54CAF8087C3ED8B8D1A71 | — | 浙江省 | 330000 | 宁波市 | 330200 | — | — | 330200 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 公共设施用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-07-03 | — | 30.2697713424037 | 120.148090464103 | 浙江省 | 330000 | 杭州市 | 330100 | 西湖区 | 330106 | 330200 | — | 330106 | 330200 | — |
| 5 | 2000 | 9E281DDDA9A74391B8D3651F5469B443 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500240 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 南宾镇鲤塘坝 | 协议出让 | — | — | — | 0.432 | — | — | — | — | — | — | — | — | 石柱县政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-05-26 | — | 29.9989575597193 | 108.112198255945 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500000 | 500240 | 500240 | 500240 | — |
| 6 | 2000 | LCH10d4873f-1915-48e0-abe7-d159110955de | — | 湖南省 | 430000 | 衡阳市 | 430400 | — | — | 430400 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-06-14 | — | 28.1158381706561 | 112.978234446113 | 湖南省 | 430000 | 长沙市 | 430100 | 天心区 | 430103 | 430400 | — | 430103 | 430400 | — |
| 7 | 2000 | LCHd34635d7-6e21-41b1-b47b-c187592075d1 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 36.904 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 8 | 2000 | 7C0824F8A7224329B838019DD9D33D05 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 璧山区 | 500120 | 500227 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 璧城工业区 | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | 50 | 0.8158 | — | — | — | — | — | — | — | — | 璧山县人民政府 | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-09-25 | — | 29.5947202316208 | 106.223535969365 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 璧山区 | 500120 | 500000 | 500120 | 500120 | 500120 | — |
| 9 | 2000 | LCHd6feb660-7c63-4fd6-b3d6-917464c03a8c | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 10 | 2000 | CDB38974B850495F9B6ECCA5AE7B7CA7 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500240 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 南宾镇鲤塘坝 | 协议出让 | — | — | — | 0.585 | — | — | — | — | — | — | — | — | 石柱县政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-05-26 | — | 29.9989575597193 | 108.112198255945 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500000 | 500240 | 500240 | 500240 | — |
| 11 | 2000 | e751998e-ea76-483b-80c1-2ea4623093cd | — | 福建省 | 350000 | 福州市 | 350100 | 马尾区 | 350105 | 350105 | — | 3501052000B00041 | 福建新大陆科技集团有限公司CDMA系统直放站 | 科技交流和推广服务业 | 四级 | 快安延伸区新大陆科技集团有限公司 | 福州市经济技术开发区快安延伸区 | 协议出让 | 9.2012 | 工业用地 | 50 | 2446 | 1823.7839 | 15.0502 | — | 1.63 | — | 35.7 | — | 榕政地〔2002〕093号 | 福州市 | 福建新大陆科技集团有限公司 | 34.5 | — | 0 | 4 | 新增建设用地 | 2000-07-20 | 2002-04-30 | 2003-04-30 | — | — | — | 2000-04-20 | 2002-04-16 | 26.0317676168189 | 119.412952196801 | 福建省 | 350000 | 福州市 | 350100 | 马尾区 | 350105 | 350100 | 350105 | 350105 | 350105 | — |
| 12 | 2000 | 90CEA15FE4134C89822E53CFC364C052 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 荣昌区 | 500153 | 500226 | — | — | — | — | 十一级 | — | 峰高镇政府 | 协议出让 | — | 经济适用住房用地 | 50 | 13.31 | — | — | — | — | — | — | — | — | 荣昌县国土资源局 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-04-24 | — | 29.4283526372896 | 105.676669882397 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 荣昌区 | 500153 | 500000 | 500153 | 500153 | 500153 | — |
| 13 | 2000 | 9ABDFFA98E12455F97CDF8CAD4177A2C | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500118 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 望城北路I38号地块 | 协议出让 | — | 其他普通商品住房用地 | 50 | 21 | — | — | — | — | — | — | — | — | 永川市人民政府 | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-07-28 | — | 29.3563388594701 | 105.904169042241 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500000 | 500118 | 500118 | 500118 | — |
| 14 | 2000 | LCH7b6a3086-831e-44fe-9599-f5eafc947d8b | — | 江苏省 | 320000 | 无锡市 | 320200 | — | — | 320200 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-28 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320200 | — | 320106 | 320200 | — |
| 15 | 2000 | LCHb31b2dd2-8119-48c9-ad1e-1cddb0dec2cf | — | 湖北省 | 420000 | 黄石市 | 420200 | — | — | 420200 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 划拨 | — | 公共管理与公共服务用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-06-13 | — | 30.5488565330444 | 114.336362954949 | 湖北省 | 420000 | 武汉市 | 420100 | 武昌区 | 420106 | 420200 | — | 420106 | 420200 | — |
| 16 | 2000 | LCH9c48a909-5d75-4227-98d4-4a7933280159 | — | 江苏省 | 320000 | 苏州市 | 320500 | — | — | 320500 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | — | 协议出让 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-12-31 | — | 32.0637480215928 | 118.75800908445 | 江苏省 | 320000 | 南京市 | 320100 | 鼓楼区 | 320106 | 320500 | — | 320106 | 320500 | — |
| 17 | 2000 | 22EBCAD1155D4555B5296154A3035711 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500240 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 南宾镇鲤塘坝 | 协议出让 | — | — | — | 0.195 | — | — | — | — | — | — | — | — | 石柱县政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-05-26 | — | 30.0034667969238 | 108.137106968479 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 石柱土家族自治县 | 500240 | 500000 | 500240 | 500240 | 500240 | — |
| 18 | 2000 | 6D949A878D60476BB9521E0316335B24 | — | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | — | — | 210100 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 沈阳市大东区望花北路与生产路交叉口东南角 | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | 沈阳市人民政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-07-06 | — | 41.8667246230168 | 123.479382951172 | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | 大东区 | 210104 | 210100 | — | 210104 | 210100 | — |
| 19 | 2000 | AD52CA289C0D43EC90A658121D9D0D6F | — | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | — | — | 210100 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 沈阳市大东区联合路190号 | 划拨 | — | 工矿仓储用地 | — | 0 | — | — | — | — | — | — | — | — | 沈阳市人民政府 | — | — | — | — | — | 新增建设用地(来自存量库) | — | — | — | — | — | — | 2000-01-06 | — | 41.829515870605 | 123.486139612008 | 辽宁省 | 210000 | 沈阳市 | 210100 | 大东区 | 210104 | 210100 | — | 210104 | 210100 | — |
| 20 | 2000 | F3E2EF3DC25E465DA9D7FFCAE71720D1 | — | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500118 | — | — | — | — | 未评估地区 | — | 汇龙大道二转盘东南侧 | 协议出让 | — | 其他普通商品住房用地 | 50 | 46.3144 | — | — | — | — | — | — | — | — | 永川市人民政府 | — | — | — | — | — | 现有建设用地 | — | — | — | — | — | — | 2000-01-27 | — | 29.3611253522013 | 105.916470522054 | 重庆市 | 500000 | 重庆市 | 500000 | 永川区 | 500118 | 500000 | 500118 | 500118 | 500118 | — |
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 v12026/11/12 发布
生效中3,511,918 行 · 58 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，另有 1 条登记的关联，能和不少于 167 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 国民经济行业大类 + 城市 + 区县 + 省份 + 年份 能连
4 个数据集 · 本数据集 2,529,175 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 est_date、province、county_code、city_code、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 2,259,254 行（64%）
- 上市公司数字普惠金融企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 city_code、industry_code_2、year、province、county_code按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 上市公司政府采购合同工程项目 · 19 万 行 · 连接字段 buyer_province、buyer_city_code、region_code、contract_date、company_industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,819,531 行（51%）
- 保险机构监管处罚记录司法监管 · 2.6 万 行 · 连接字段 province、city_code、county_code、industry_division_code、disclosure_date按国民经济行业大类对上本数据集 373 行（不到 1%）
按 城市 + 区县 + 省份 + 年份 能连
38 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、region_code、province、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 province、county_code、year、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 province、city_code、county_code、approve_date按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 region_code、province、city_code、year按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 province、region_code、county_code、year按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、province、city_code、region_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code、city_code、province按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 county_code、province、city_code、date按城市对上本数据集 3,441,207 行（97%）
- 全国区县路网密度区域底数 · 3.2 万 行 · 连接字段 year、city_code_2、province_name、county_code_2按城市对上本数据集 3,441,207 行（97%）
- 全国县市区碳排放区域底数 · 5.7 万 行 · 连接字段 year、county_code、city_code、province按城市对上本数据集 3,441,182 行（97%）
- 全国医院名录医疗药械 · 4.6 万 行 · 连接字段 founded_year、county_code、province、city_code按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 region_code、layer_year、city_code、province按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
按 国民经济行业大类 + 城市 + 省份 + 年份 能连
7 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类- 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、year、city_code按国民经济行业大类对上本数据集 1,968,403 行（56%）
- 上市公司数字化与绿色创新企业主体 · 5 万 行 · 连接字段 city_code_2、year、province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 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、year、province、city_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 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、year、city_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 上市公司ESG同群效应企业主体 · 4.2 万 行 · 连接字段 year、industry_code_2、city_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 上市公司ESG与财务企业主体 · 3.9 万 行 · 连接字段 industry_code_2、city_code_2、year、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 央企基本信息企业主体 · 1,867 行 · 连接字段 stat_date、province_code、city_code、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 458,616 行（13%）
按 国民经济行业大类 + 区县 + 省份 + 年份 能连
5 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类- 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、county_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,968,403 行（56%）
- 上市公司托宾Q值企业主体 · 5.1 万 行 · 连接字段 year、industry_code_2、county_code、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 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 county_code、year、province、industry_code_2按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 上市公司对外投资企业主体 · 2.1 万 行 · 连接字段 county_code、industry_code_2、year、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,966,338 行（55%）
- 上市公司供应链上下游企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code、year、industry_code_2、province按国民经济行业大类对上本数据集 1,965,108 行（55%）
按 国民经济行业大类 + 城市 + 区县 + 年份 能连
1 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 城市 + 省份 + 年份 能连
137 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 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、origin_city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市间年度人口迁徙区域底数 · 65.2 万 行 · 连接字段 year、origin_province、origin_city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 全国城市每日人口迁徙区域底数 · 65.1 万 行 · 连接字段 province、region_code、date按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 date、province_code、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 region_code、year、province按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市逐年降水量自然灾害 · 2.7 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市银行网点统计区域底数 · 5,888 行 · 连接字段 year、region_code、province按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市历次普查常住人口区域底数 · 1,110 行 · 连接字段 city_code、province_code、census_year按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市日度夜间灯光区域底数 · 172.6 万 行 · 连接字段 date、region_code、province按城市对上本数据集 3,454,800 行（98%）
按 区县 + 省份 + 年份 能连
60 个数据集 · 本数据集 2,822,272 行有区县- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 year、region_code、province按区县对上本数据集 2,818,201 行（80%）
- 县级土地利用构成区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按区县对上本数据集 2,818,201 行（80%）
- 区县人口分布（格网汇总）区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按区县对上本数据集 2,818,201 行（80%）
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 region_code、province、issue_date按区县对上本数据集 2,817,177 行（80%）
- 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、county_code、taobao_village_year按区县对上本数据集 2,816,863 行（80%）
- 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 2,816,438 行（80%）
- 县域新注册企业统计区域底数 · 5.8 万 行 · 连接字段 province、year、region_code按区县对上本数据集 2,816,239 行（80%）
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 2,816,114 行（80%）
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 adcode、pname、page_publish_time按区县对上本数据集 2,815,141 行（80%）
- 县域数字普惠金融指数区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 province、year、region_code按区县对上本数据集 2,813,908 行（80%）
- 县域开通微博企业数（按成立年份）区域底数 · 4.6 万 行 · 连接字段 province、region_code、year按区县对上本数据集 2,803,873 行（79%）
- 县域金融机构变动统计区域底数 · 5.3 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 2,800,157 行（79%）
按 城市 + 区县 + 省份 能连
14 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 county_code、province_code、city_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 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 city_code、region_code、province_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 region_code、city_code、province_code按城市对上本数据集 3,429,104 行（97%）
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 city_code、province、county_code按城市对上本数据集 3,425,994 行（97%）
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code、city_code、village_code按城市对上本数据集 3,301,904 行（94%）
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 city_code、county_code、province按城市对上本数据集 3,287,500 行（93%）
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 county_code、province、city_code按城市对上本数据集 3,270,249 行（93%）
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 province、county_code、city_code按城市对上本数据集 3,165,552 行（90%）
- 全国区县书院数量区域底数 · 1,392 行 · 连接字段 county_code、city_code、province按城市对上本数据集 3,005,563 行（85%）
- 区县代码匹配表区域底数 · 162 行 · 连接字段 province_name、city_code、region_code按城市对上本数据集 1,437,666 行（40%）
- 区县建筑轮廓汇总区域底数 · 391 行 · 连接字段 province、city_code、region_code按城市对上本数据集 1,170,844 行（33%）
按 城市 + 区县 + 年份 能连
5 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 city_code、year、county_code按城市对上本数据集 3,413,635 行（97%）
- 地级市土地出让金区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 city_code、year、region_code_adj按城市对上本数据集 3,308,917 行（94%）
- 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、address_city_code按城市对上本数据集 2,874,149 行（81%）
- 上市公司产学研合作专利企业主体 · 1.4 万 行 · 连接字段 year、city_code、county_code按城市对上本数据集 2,375,568 行（67%）
- 长三角养老机构名录建筑设施 · 8,462 行 · 连接字段 county_code、established_date、address_city_code按城市对上本数据集 630,471 行（17%）
按 国民经济行业大类 + 省份 + 年份 能连
3 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 国民经济行业大类 + 区县 + 省份 能连
1 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 省份 + 年份 能连
320 个数据集 · 本数据集 3,480,872 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、year按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 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 year、province按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 劳动统计年鉴省级指标区域底数 · 60.3 万 行 · 连接字段 region_code、year按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 第三产业统计年鉴省级指标区域底数 · 54.7 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 分地区高技术产业统计区域底数 · 35.3 万 行 · 连接字段 year、region_code按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 专精特新企业认定情况企业主体 · 27.7 万 行 · 连接字段 province、identify_year按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 region_code、date按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 省级三农统计指标区域底数 · 26.8 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
按 城市 + 年份 能连
60 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 地区新冠疫情每日统计人口健康 · 38.4 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 3,453,852 行（98%）
- 地级市感动人物DID区域底数 · 8,762 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 地级市新注册企业统计区域底数 · 6,740 行 · 连接字段 region_code、year按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 地级市数字普惠金融指数区域底数 · 4,706 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 地级市链长制政策面板区域底数 · 3,370 行 · 连接字段 year、city_code按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 地级市链长制起始表区域底数 · 337 行 · 连接字段 start_year、city_code按城市对上本数据集 3,440,022 行（97%）
- 地级市新能源汽车月度销量交通运输 · 3.3 万 行 · 连接字段 city_code、month按城市对上本数据集 3,438,632 行（97%）
- 全国创新型中小企业数量区域底数 · 2,102 行 · 连接字段 region_code、year按城市对上本数据集 3,436,516 行（97%）
- 省市疫情日度统计人口健康 · 33 万 行 · 连接字段 region_code、date按城市对上本数据集 3,432,024 行（97%）
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date、region_code按城市对上本数据集 3,318,627 行（94%）
- 地级市实际利用外资区域底数 · 7,529 行 · 连接字段 year、region_code按城市对上本数据集 3,289,695 行（93%）
- 城市间高铁连接状态交通运输 · 116.6 万 行 · 连接字段 city1_code、year按城市对上本数据集 3,228,841 行（91%）
按 城市 + 省份 能连
15 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code、region_code按城市对上本数据集 3,456,862 行（98%）
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 3,438,908 行（97%）
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code、city_code按城市对上本数据集 3,437,430 行（97%）
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 3,417,301 行（97%）
- 全国地级市道观数量区域底数 · 341 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 3,372,956 行（96%）
- 地级市距港口距离区域底数 · 335 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 3,301,663 行（94%）
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 3,243,749 行（92%）
- 城市政商关系健康指数区域底数 · 292 行 · 连接字段 province、city_code_2按城市对上本数据集 3,142,264 行（89%）
- 地级市胡焕庸线位置区域底数 · 285 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 3,120,965 行（88%）
- 地级市海拔标准差区域底数 · 288 行 · 连接字段 province、region_code按城市对上本数据集 3,115,325 行（88%）
- 地级市儒家文化设施区域底数 · 293 行 · 连接字段 city_code、province按城市对上本数据集 3,071,885 行（87%）
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province、city_code按城市对上本数据集 3,046,897 行（86%）
按 国民经济行业大类 + 年份 能连
13 个数据集 · 本数据集 2,529,175 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 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 2,118,981 行（60%）
- 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、year按国民经济行业大类对上本数据集 1,968,030 行（56%）
- 上市公司碳强度企业主体 · 2,289 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 1,690,765 行（48%）
- 上市公司碳排放量企业主体 · 2,985 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 1,525,988 行（43%）
- 中央产业政策文本司法监管 · 152 行 · 连接字段 approval_date、mentioned_industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 1,039,868 行（29%）
- 上市公司中央政策匹配企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 year、industry_code_b按国民经济行业大类对上本数据集 491,829 行（14%）
- 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、month按国民经济行业大类对上本数据集 462,747 行（13%）
- 全国行业燃料碳排放明细区域底数 · 1,287 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 325,368 行（9.3%）
- 分行业二氧化碳排放量区域底数 · 1,386 行 · 连接字段 industry_code、year按国民经济行业大类对上本数据集 322,198 行（9.2%）
- 工业分行业统计指标区域底数 · 7,707 行 · 连接字段 year、industry_code按国民经济行业大类对上本数据集 308,479 行（8.8%）
- 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、month按国民经济行业大类对上本数据集 289,884 行（8.3%）
- 上市公司商道融绿ESG评级企业主体 · 5,746 行 · 连接字段 year、industry_wind_code按国民经济行业大类对上本数据集 86,334 行（2.5%）
按 区县 + 年份 能连
10 个数据集 · 本数据集 2,822,272 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 valid_from、old_code按区县对上本数据集 2,816,869 行（80%）
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 start_date、region_code按区县对上本数据集 2,806,550 行（79%）
- 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 2,796,087 行（79%）
- 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 2,679,136 行（76%）
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 change_year、old_code按区县对上本数据集 2,458,522 行（70%）
- 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 1,632,850 行（46%）
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 974,367 行（27%）
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date、county_code按区县对上本数据集 757,081 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 region_code、year按区县对上本数据集 745,967 行（21%）
- 城市和区县新冠疫情日度人口健康 · 53.3 万 行 · 连接字段 date、county_code按区县对上本数据集 328,826 行（9.4%）
按 城市 + 区县 能连
3 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市按 区县 + 省份 能连
3 个数据集 · 本数据集 2,822,272 行有区县按 国民经济行业大类 + 省份 能连
1 个数据集 · 本数据集 2,529,175 行有国民经济行业大类按 省份 能连
13 个数据集 · 本数据集 3,480,872 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 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 行（99%）
- 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 3,480,872 行（99%）
- 省份距港口距离区域底数 · 31 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,480,872 行（99%）
- 省级两两距离区域底数 · 900 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 3,480,847 行（99%）
- 省级空间邻接矩阵区域底数 · 900 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,480,847 行（99%）
- 省份空间邻接矩阵区域底数 · 33 行 · 连接字段 province_name按省份对上本数据集 3,455,263 行（98%）
- 分省景区数量统计区域底数 · 136 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,377,808 行（96%）
- 高新区创新积分试点名单区域底数 · 133 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 3,298,019 行（93%）
- 省级地形起伏度自然灾害 · 34 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 3,193,421 行（90%）
按 区县 能连
9 个数据集 · 本数据集 2,822,272 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 2,806,265 行（79%）
- 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 2,795,225 行（79%）
- 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 2,794,922 行（79%）
- 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 2,728,969 行（77%）
- 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 2,680,970 行（76%）
- 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 2,517,907 行（71%）
- 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 1,640,726 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 1,452,640 行（41%）
- 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 1,351,224 行（38%）
按 城市 能连
7 个数据集 · 本数据集 3,457,081 行有城市- 统筹区异地就医开通状态保险市场 · 425 行 · 连接字段 region_code按城市对上本数据集 3,453,326 行（98%）
- 资源型城市静态分类区域底数 · 289 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 3,140,243 行（89%）
- 省级开发区基本信息区域底数 · 1,201 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 3,133,711 行（89%）
- 地级市经济地理嵌套矩阵区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 source_city_code按城市对上本数据集 3,120,986 行（88%）
- 地级市经济地理权重矩阵区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 source_city_code按城市对上本数据集 3,120,986 行（88%）
- 地级市间交通通勤时间交通运输 · 7.3 万 行 · 连接字段 destination_city_code按城市对上本数据集 3,069,956 行（87%）
- 供应链创新应用试点城市区域底数 · 55 行 · 连接字段 city_code按城市对上本数据集 650,072 行（18%）
只按年份能连：422 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
422 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
- 上市公司专利申请明细企业主体 · 224.2 万 行 · 连接字段 year
登记的关联
运营人员登记的关联，写明了按哪些字段、怎么连。已确认的由运营人员检查过。
- 加入联合查询：所在城市
全国土地出让记录的市代码，对上全国行政区划代码的行政区划代码。
连接条件1 对字段
本数据集全国行政区划代码- 市代码city_code=行政区划代码region_code
已确认置信度0.84可连接率 98.3%（本数据集的行）多对一
联合查询要求两个数据集都有授权，按连接后返回的行数扣点：基础 0.5 点，加上每 100 行 0.3 点。在语义图谱里看全部关联
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5
- 扩增得出
city_code_current由市代码扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录 - 扩增得出
county_code_current由县代码扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录 - 扩增得出
geocoded_county_code_current由解析出的县代码扩增得出。
来自字段扩增 - 扩增得出
industry_code由行业分类扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录 - 扩增得出
region_code_current由行政区划代码扩增得出。
来自字段扩增全国土地出让记录全国土地出让记录
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/land-transfer/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"supply_guid","op":"eq","value":"LCHaa1024bd-2e81-43b2-80ed-a7dbbb82a105"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 工程风险画像依赖 9 个数据集 · 一次对话约 0 点
看现场照片，查工程、降水、地形、施工单位和同类工程，给出工程险核保的风险画像。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/engineering-underwriting.zip 并解压，把里面的 engineering-underwriting 文件夹装进你自己的技能目录（不确定时装到 ~/.agents/skills/），然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 工程险展业线索依赖 2 个数据集 · 一次对话约 0 点
读一份合同公告，查同一个区县最近的工程合同和土地出让，按金额、施工时间和关系排序，交一份线索清单。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/engineering-prospecting.zip 并解压，把里面的 engineering-prospecting 文件夹装进你自己的技能目录（不确定时装到 ~/.agents/skills/），然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 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。