
省级乡风文明基础指标
一行代表一个省份在某一年的乡风文明相关基础统计数据。
v2 生效中 · 2026/11/15 发布险种标签:责任险农业保险时间跨度:2013–2020 年数据出处 中国统计年鉴、中国农村统计年鉴
- 记录
- 248
- 字段
- 8
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 92.2%
- 字段完整度
8 个字段,4 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 8 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 248 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份在某一年的乡风文明相关基础统计数据。覆盖全国31个省份,包含乡村人口、乡镇文化站数量、人均受教育年限及居民消费支出等关键指标。可用于评估区域社会文化发展水平,辅助农业保险或责任险的区域风险定价。
| 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% | — | ||
| 省份名称province键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:地区 | ||
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 乡村人口数rural_population | 小数 | 原生 | 88% | 单位:万人 原表列名:乡村人口数(万人) | ||
| 乡镇文化站数township_culture_stations | 整数 | 原生 | 75% | 单位:个 原表列名:乡镇文化站(个) | ||
| 人均受教育年限avg_years_education | 小数 | 原生 | 88% | 单位:年 | ||
| 人均文教支出edu_culture_expense | 小数 | 原生 | 88% | 单位:元 原表列名:居民人均教育文化娱乐消费支出(元) | ||
| 人均消费支出total_consumption_expense | 小数 | 原生 | 100% | 单位:元 原表列名:居民人均消费支出(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。
| # | 行政区划代码region_code | 省份名称province | 年份year | 乡村人口数rural_population | 乡镇文化站数township_culture_stations | 人均受教育年限avg_years_education | 人均文教支出edu_culture_expense | 人均消费支出total_consumption_expense |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 110000 | 北京 | 2013 | 290 | 183 | 12.045 | — | 29175.6 |
| 2 | 110000 | 北京 | 2014 | 294 | 183 | 11.872 | 3268.3 | 31102.9 |
| 3 | 110000 | 北京 | 2015 | 292.5 | 182 | 12.1 | 3634.65 | 33802.8 |
| 4 | 110000 | 北京 | 2016 | 293.36 | 182 | 12.322 | 3686.569 | 35415.7 |
| 5 | 110000 | 北京 | 2017 | 293.04 | — | 12.518 | 3916.715 | 37425.3 |
| 6 | 110000 | 北京 | 2018 | 291 | — | 12.576 | 3999.403 | 39842.7 |
| 7 | 110000 | 北京 | 2019 | 289 | 182 | 12.701 | 4310.945 | 43038.3 |
| 8 | 110000 | 北京 | 2020 | — | 181 | — | 2766 | 38903.3 |
| 9 | 120000 | 天津 | 2013 | 265 | 135 | 10.564 | — | 20418.7 |
| 10 | 120000 | 天津 | 2014 | 269 | 133 | 10.536 | 1833.8 | 22343 |
| 11 | 120000 | 天津 | 2015 | 268.55 | 134 | 10.589 | 2096.03 | 24162.5 |
| 12 | 120000 | 天津 | 2016 | 266.63 | 132 | 10.8 | 2403.968 | 26129.3 |
| 13 | 120000 | 天津 | 2017 | 265.78 | — | 11.119 | 2691.523 | 27841.4 |
| 14 | 120000 | 天津 | 2018 | 263 | — | 11.089 | 3186.6 | 29902.9 |
| 15 | 120000 | 天津 | 2019 | 258 | 131 | 11.123 | 3584.443 | 31853.6 |
| 16 | 120000 | 天津 | 2020 | — | 129 | — | 2253.7 | 28461.4 |
| 17 | 130000 | 河北 | 2013 | 3804 | 1981 | 8.941 | — | 10872.2 |
| 18 | 130000 | 河北 | 2014 | 3741 | 1981 | 8.906 | 1144.5 | 11931.5 |
| 19 | 130000 | 河北 | 2015 | 3613.71 | 1985 | 9.083 | 1338.614 | 13030.7 |
| 20 | 130000 | 河北 | 2016 | 3487 | 1988 | 9.022 | 1449.236 | 14247.5 |
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248 行 · 8 个字段 · 初始导入(比 v1 字段减少 1 个)
版本 v12026/11/14 发布
历史版本248 行 · 9 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 248 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 248 行(100%)
- 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 248 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 248 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 248 行(100%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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 248 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/region-rural-civilization-indicators/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。