
- 记录
- 510
- 字段
- 13
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 94.1%
- 字段完整度
13 个字段,4 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 13 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 510 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省份一年测算绿色全要素生产率用的投入和产出:城镇单位就业人数、固定资产投资、能源消费、地区生产总值,以及工业废水、二氧化硫、烟粉尘排放。覆盖 30 个省份(不含西藏和港澳台),2004 到 2020 年,共 510 行。可以用来测算或核对各省的绿色生产效率,给环境污染责任险的区域画像做参考。原表 2019–2020 年固定资产投资、价格指数、二氧化硫,以及 2020 年 GDP、GDP 平减指数、能源消费、烟粉尘,30 省全部按前两年的差值线性外推(北京二氧化硫外推成负数),这些格子和由它们算出的平减后值已去掉。
| 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% | — | ||
| 城镇单位就业人数employment | 小数 | 原生 | 100% | 万人。原表“万人”一列,是原值除以 10 得到的 | ||
| 固定资产投资fai | 小数 | 原生 | 88% | 原文件名写万元,数值和统计年鉴的亿元口径一致(北京 2004 年 2528.21),使用前请核对 | ||
| 固定资产投资平减指数fai_deflator | 小数 | 原生 | 88% | 2004 年 = 1 | ||
| 实际固定资产投资fai_real | 小数 | 原生 | 88% | 固定资产投资除以平减指数,单位同固定资产投资 | ||
| 能源消费总量energy | 小数 | 原生 | 94% | 万吨标准煤 | ||
| 地区生产总值gdp | 小数 | 原生 | 94% | 当年价,亿元 | ||
| GDP平减指数gdp_deflator | 小数 | 原生 | 94% | 2004 年 = 1 | ||
| 实际地区生产总值gdp_real | 小数 | 原生 | 94% | 按 2004 年价格,亿元 | ||
| 工业废水排放量wastewater | 小数 | 原生 | 100% | 万吨 | ||
| 工业二氧化硫排放量so2 | 小数 | 原生 | 88% | 吨 | ||
| 工业烟粉尘排放量dust | 小数 | 原生 | 94% | 吨 |
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 | 城镇单位就业人数employment | 固定资产投资fai | 固定资产投资平减指数fai_deflator | 实际固定资产投资fai_real | 能源消费总量energy | 地区生产总值gdp | GDP平减指数gdp_deflator | 实际地区生产总值gdp_real | 工业废水排放量wastewater | 工业二氧化硫排放量so2 | 工业烟粉尘排放量dust |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 北京市 | 2004 | 502.8 | 2528.21 | 1 | 2528.21 | 5139.6001 | 6060.2798 | 1 | 6060.2798 | 12617 | 125000 | 65000 |
| 2 | 北京市 | 2005 | 505.6 | 2827.23 | 1.0071 | 2807.2981 | 5521.9424 | 6969.52 | 1.118 | 6233.9175 | 12813 | 105000 | 51000 |
| 3 | 北京市 | 2006 | 513.774 | 3296.3799 | 1.0111284 | 3260.1003 | 5904.1133 | 8117.7798 | 1.261104 | 6437.0425 | 10170 | 94000 | 45000 |
| 4 | 北京市 | 2007 | 544.4 | 3907.2 | 1.03944 | 3758.947 | 6285.0449 | 9846.8096 | 1.4288307 | 6891.5156 | 9134 | 83000 | 40000 |
| 5 | 北京市 | 2008 | 570.3 | 3814.73 | 1.1203084 | 3405.0713 | 6327.1289 | 11115 | 1.5574256 | 7136.7773 | 8367 | 57783 | 35000 |
| 6 | 北京市 | 2009 | 619.3478 | 4616.9199 | 1.0878195 | 4244.1968 | 6570.3423 | 12153.03 | 1.716283 | 7081.0176 | 8713 | 59922 | 36000 |
| 7 | 北京市 | 2010 | 646.6 | 5402.9502 | 1.115015 | 4845.6299 | 6954.0498 | 14113.58 | 1.8930602 | 7455.4312 | 8198 | 57000 | 38000 |
| 8 | 北京市 | 2011 | 685.9018 | 5578.9302 | 1.1781248 | 4735.4321 | 6995.3979 | 16251.93 | 2.0463979 | 7941.7251 | 8633 | 61299 | 29405 |
| 9 | 北京市 | 2012 | 717.3717 | 6112.3701 | 1.1934404 | 5121.6382 | 7177.6821 | 17879.4 | 2.2039707 | 8112.3584 | 9190 | 59330 | 30844 |
| 10 | 北京市 | 2013 | 742.2565 | 6847.0571 | 1.192247 | 5742.9854 | 6724 | 19800.811 | 2.3736763 | 8341.832 | 9486 | 52041 | 27182 |
| 11 | 北京市 | 2014 | 755.9 | 6924.23 | 1.192247 | 5807.7144 | 6831 | 21330.83 | 2.5469549 | 8375.0332 | 9174 | 40347 | 22710 |
| 12 | 北京市 | 2015 | 777.3448 | 7495.9932 | 1.1633946 | 6443.208 | 6803 | 23014.59 | 2.7226946 | 8452.8721 | 8978 | 22070 | 12987 |
| 13 | 北京市 | 2016 | 791.5197 | 7943.8926 | 1.1594391 | 6851.4961 | 6917 | 25669.131 | 2.9076719 | 8828.0693 | 8515.44 | 10257 | 7848 |
| 14 | 北京市 | 2017 | 812.8589 | 8370.4355 | 1.2135849 | 6897.2808 | 7088 | 28014.939 | 3.1036606 | 9026.4189 | 8494.16 | 3799 | 4282 |
| 15 | 北京市 | 2018 | 819.3019 | 7533.3926 | 1.2594584 | 5981.4541 | 7270 | 30319.98 | 3.3085022 | 9164.2617 | 8422.15 | 1554 | 4404 |
| 16 | 北京市 | 2019 | 791.3 | — | — | — | 7360 | 35371.281 | 3.5354123 | 10004.853 | 8742.79545454545 | — | 7380 |
| 17 | 北京市 | 2020 | 763.2 | — | — | — | — | — | — | — | 7259.7 | — | — |
| 18 | 天津市 | 2004 | 193.9 | 1245.66 | 1 | 1245.66 | 3696.6799 | 3110.97 | 1 | 3110.97 | 22628 | 201000 | 88000 |
| 19 | 天津市 | 2005 | 194.1 | 1495.14 | 1.0116 | 1477.9952 | 4084.5723 | 3905.6399 | 1.147 | 3405.0916 | 30081 | 241000 | 96000 |
| 20 | 天津市 | 2006 | 194.997 | 1820.52 | 1.0186812 | 1787.1342 | 4500.1519 | 4462.7402 | 1.313315 | 3398.0728 | 22978 | 232000 | 77000 |
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 v22026/11/15 发布
生效中510 行 · 13 个字段 · 初始导入
版本 v12026/11/15 发布
历史版本510 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,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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 province_code、taobao_village_year按省份对上本数据集 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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 510 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-green-input-output/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"北京市"}],"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。