
省级教育经费统计
一行代表一个省份在特定年份的教育经费统计数据。覆盖全国各省级行政区。
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:1997–2019 年数据出处 《中国统计年鉴》、《中国教育经费统计年鉴》
- 记录
- 713
- 字段
- 6
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 99.2%
- 字段完整度
6 个字段,5 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 6 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 713 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份在特定年份的教育经费统计数据。覆盖全国各省级行政区。可用于分析区域教育投入水平,辅助评估教育机构财产险或责任险的风险敞口。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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% | — | ||
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 一般预算教育经费general_public_budget_edu_amount | 小数 | 原生 | 100% | 单位:亿元 原表列名:一般公共预算教育经费(亿元) | ||
| 占一般预算支出比general_public_budget_edu_ratio | 小数 | 原生 | 100% | 单位:% 原表列名:一般公共预算教育经费占一般公共预算支出比例(%) | ||
| 一般预算教育增长general_public_budget_edu_growth | 小数 | 原生 | 100% | 单位:% 原表列名:一般公共预算教育经费本年比上年增长(%) | ||
| 国家财政性教育经费state_fiscal_edu_amount | 小数 | 原生 | 96% | 单位:万元 原表列名:国家财政性教育经费(万元) |
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。
| # | 省份province | 年份year | 一般预算教育经费general_public_budget_edu_amount | 占一般预算支出比general_public_budget_edu_ratio | 一般预算教育增长general_public_budget_edu_growth | 国家财政性教育经费state_fiscal_edu_amount |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 安徽省 | 1997 | 42.87 | 20.27 | 17.61 | 599017.7 |
| 2 | 安徽省 | 1998 | 47.38 | 19.57 | 11.51 | 627896 |
| 3 | 安徽省 | 1999 | 54.71 | 18.96 | 16.15 | 703397.2 |
| 4 | 安徽省 | 2000 | 61.25 | 18.93 | 12.1 | 722775.1 |
| 5 | 安徽省 | 2001 | 77.91 | 19.29 | 28.34 | 874985.3 |
| 6 | 安徽省 | 2002 | 95.86 | 20.98 | 23.3 | 1061197.5 |
| 7 | 安徽省 | 2003 | 103.5 | 20.4 | 7.53 | 1150903.7 |
| 8 | 安徽省 | 2004 | 124.44 | 20.69 | 20.51 | 1386903.9 |
| 9 | 安徽省 | 2005 | 140.41 | 19.69 | 12.08 | 1575071.4 |
| 10 | 安徽省 | 2006 | 172.76 | 18.37 | 21.63 | 1763966.3 |
| 11 | 安徽省 | 2007 | 239.53 | 19.26 | 40.05 | 2441217.9 |
| 12 | 安徽省 | 2008 | 312.31 | 18.96 | 30.38 | 3175812.9 |
| 13 | 安徽省 | 2009 | 354.76 | 16.56 | 13.55 | 3596934.8 |
| 14 | 安徽省 | 2010 | 437.84 | 16.92 | 23.17 | 4488332.4 |
| 15 | 安徽省 | 2011 | 623.69 | 18.88 | 41.5 | 6461026.9 |
| 16 | 安徽省 | 2012 | 715.42 | 18.06 | 27.3 | 8376139.8 |
| 17 | 安徽省 | 2013 | 731.51 | 16.82 | 2.25 | 8594588.7 |
| 18 | 安徽省 | 2014 | 743.07 | 15.93 | 1.58 | 8629778 |
| 19 | 安徽省 | 2015 | 856.73 | 16.35 | 9.56 | 9572661 |
| 20 | 安徽省 | 2016 | 910.87 | 16.49 | 6.32 | 10304306 |
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713 行 · 6 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
583 个数据集 · 本数据集 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province、reg_date按省份对上本数据集 713 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 713 行(100%)
- 县级逐月降水量自然灾害 · 421.1 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 713 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 713 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 713 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 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 713 行(100%)
只按年份能连:512 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
512 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-education-funding/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"安徽省"}],"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。