
省级数字经济与碳排放
一行代表一个省份在某一年的数字经济水平、碳排放总量及宏观经济控制变量。覆盖全国31个省级行政区。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布时间跨度:2011–2021 年数据出处 出处待核实
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- 341
- 字段
- 17
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 97.2%
- 字段完整度
17 个字段,13 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 17 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 341 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份在某一年的数字经济水平、碳排放总量及宏观经济控制变量。覆盖全国31个省级行政区。可用于分析区域数字化进程对碳排放强度的影响,辅助评估绿色转型风险。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 行政区划代码region_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% | — | ||
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 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% | — | ||
| 地区city键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 所属地域region | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 长江经济带yangtze_river_economic_belt | 是非 | 原生 | 100% | — | ||
| 数字经济水平_熵值法digital_economy_level_entropy | 小数 | 原生 | 91% | — | ||
| 数字经济水平_主成分digital_economy_level_pca | 小数 | 原生 | 91% | — | ||
| 碳排放总量_百万吨carbon_emission_total | 小数 | 原生 | 79% | 单位:百万吨。 | ||
| 地区生产总值_亿元gdp | 小数 | 原生 | 100% | 单位:亿元。 | ||
| 年末常住人口_万人population_end_of_year | 小数 | 原生 | 100% | 单位:万人。 | ||
| 城镇人口占总人口之比urbanization_rate | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 外商直接投资占GDP之比fdi_to_gdp_ratio | 小数 | 原生 | 91% | — | ||
| 外商直接投资占GDP之比_回归填补fdi_to_gdp_ratio_regression_filled | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 进出口总额占GDP之比trade_to_gdp_ratio | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 市场化指数marketization_index | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 第三与第二产业增加值的比值tertiary_secondary_industry_ratio | 小数 | 原生 | 100% | — |
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。
| # | 行政区划代码region_code | 年份year | 所属省份province | 地区city | 所属地域region | 长江经济带yangtze_river_economic_belt | 数字经济水平_熵值法digital_economy_level_entropy | 数字经济水平_主成分digital_economy_level_pca | 碳排放总量_百万吨carbon_emission_total | 地区生产总值_亿元gdp | 年末常住人口_万人population_end_of_year | 城镇人口占总人口之比urbanization_rate | 外商直接投资占GDP之比fdi_to_gdp_ratio | 外商直接投资占GDP之比_回归填补fdi_to_gdp_ratio_regression_filled | 进出口总额占GDP之比trade_to_gdp_ratio | 市场化指数marketization_index | 第三与第二产业增加值的比值tertiary_secondary_industry_ratio |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 2011 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9980995148282368 | 0.672056 | 94.72706830666668 | 17188.8 | 2024 | 0.862 | 0.027 | 0.027 | 1.464 | 8.87 | 3.7861 |
| 2 | 110000 | 2012 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.999869931198568 | 0.702926 | 95.93737762533333 | 19024.7 | 2078 | 0.863 | 0.027 | 0.027 | 1.354 | 8.89 | 3.8953 |
| 3 | 110000 | 2013 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9922342322792966 | 0.725464 | 86.69487504 | 21134.6 | 2125 | 0.864 | 0.025 | 0.025 | 1.257 | 9.28 | 4.032 |
| 4 | 110000 | 2014 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9906224076890908 | 0.756518 | 88.97727004509333 | 22926 | 2171 | 0.865 | 0.024 | 0.024 | 1.113 | 9.21 | 4.1358 |
| 5 | 110000 | 2015 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9606475197455048 | 0.76893 | 83.38630906666667 | 24779.1 | 2188 | 0.867 | 0.033 | 0.033 | 0.803 | 9.19 | 4.5746 |
| 6 | 110000 | 2016 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9347540517511768 | 0.75993 | 74.94444947387 | 27041.2 | 2195 | 0.867 | 0.032 | 0.032 | 0.694 | 9.17 | 4.7678 |
| 7 | 110000 | 2017 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9208474528383228 | 0.780809 | 70.05599553469 | 29883 | 2194 | 0.869 | 0.055 | 0.055 | 0.732 | 9.24 | 4.894 |
| 8 | 110000 | 2018 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9352663694867596 | 0.8274 | 70.59590890000001 | 33106 | 2192 | 0.871 | 0.035 | 0.035 | 0.825 | 9.24 | 5.0221 |
| 9 | 110000 | 2019 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.915113204696413 | 0.859463 | 70.61181343333334 | 35445.1 | 2190 | 0.874 | 0.028 | 0.028 | 0.811 | 9.51 | 5.234 |
| 10 | 110000 | 2020 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | 0.9060771911770356 | 0.891694 | — | 35943.3 | 2189 | 0.875 | 0.027 | 0.027 | 0.646 | 9.62333333333333 | 5.244 |
| 11 | 110000 | 2021 | 北京市 | 北京市 | 东部 | 否 | — | — | — | 40269.6 | 2189 | 0.875 | 0.025 | 0.025 | 0.755 | 9.75111111111111 | 4.5249 |
| 12 | 120000 | 2011 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.344214465350061 | 0.540551 | 149.14449565999996 | 8112.5 | 1341 | 0.805 | 0.104 | 0.104 | 0.823 | 9.33 | 1.1222 |
| 13 | 120000 | 2012 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.3035078194498034 | 0.558958 | 143.13692568666664 | 9043 | 1378 | 0.816 | 0.105 | 0.105 | 0.807 | 10.07 | 1.1517 |
| 14 | 120000 | 2013 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.2563667545844245 | 0.563653 | 151.03245929999997 | 9945.4 | 1410 | 0.823 | 0.105 | 0.105 | 0.8 | 10.94 | 1.2216 |
| 15 | 120000 | 2014 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.2480592969133693 | 0.571576 | 143.93499225999997 | 10640.6 | 1429 | 0.826 | 0.109 | 0.109 | 0.773 | 11.01 | 1.271 |
| 16 | 120000 | 2015 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.22168268073104064 | 0.585433 | 135.1147562333333 | 10879.5 | 1439 | 0.829 | 0.121 | 0.121 | 0.654 | 10.46 | 1.3871 |
| 17 | 120000 | 2016 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.25633259350362125 | 0.597667 | 130.35225232666667 | 11477.2 | 1443 | 0.833 | 0.058 | 0.058 | 0.594 | 10.3 | 1.589 |
| 18 | 120000 | 2017 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.28869096084033885 | 0.623412 | 132.14512346 | 12450.6 | 1410 | 0.835 | 0.058 | 0.058 | 0.612 | 10.28 | 1.6909 |
| 19 | 120000 | 2018 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.3208331029968865 | 0.663646 | 138.35697357750334 | 13362.9 | 1383 | 0.839 | 0.024 | 0.024 | 0.607 | 10.4 | 1.7274 |
| 20 | 120000 | 2019 | 天津市 | 天津市 | 东部 | 否 | 0.3443768411652612 | 0.692347 | 137.71733584444442 | 14055.5 | 1385 | 0.843 | 0.023 | 0.023 | 0.523 | 9.42 | 1.8036 |
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341 行 · 17 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 341 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 year、province_code按省份对上本数据集 341 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 341 行(100%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 pname、page_publish_time按省份对上本数据集 341 行(100%)
- 县市逐日天气自然灾害 · 1509.2 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 行(100%)
- 全国土地出让记录工程项目 · 351.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 341 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 341 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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 341 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/province-digital-economy-carbon-emission/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"110000"}],"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。