2024年中国全国5级行政区划（省、市、县、镇、村）

• 数据来源 中华人民共和国国家统计局 https://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2023/
• 最新数据量 665552 （2023年6月30日）
• CSV格式 area_code_2024.csv.gz
• SQL格式 area_code_2024.sql.gz
• JSON格式 单JSON格式太大就不生成了
• 建议级联操作，数据量确实太大了
• 级别
  • 1级：省、直辖市、自治区
  • 2级：地级市
  • 3级：市辖区、县（旗）、县级市、自治县（自治旗）、特区、林区
  • 4级：镇、乡、民族乡、县辖区、街道
  • 5级：村、居委会
• 城乡分类 (1开头是城镇，2开头是乡村)
  • 111表示主城区；
  • 112表示城乡接合区；
  • 121表示镇中心区；
  • 122表示镇乡接合区；
  • 123表示特殊区域；
  • 210表示乡中心区；
  • 220表示村庄

2010-2024年行政区划数量变化

2024年分省行政区划数量

2010 - 2024 年城乡数据对比

从数据可以看出13年来，村庄(乡中心区和村庄）从519797 减少 401913 到 117884，减少了 22.68%，相应的城镇数量+39144。 大量人口从农村进入城镇，城镇化率大幅提升。

未来此趋势可能持续，大量的村庄将会荒废直至被合并至其他村庄或者取消行政村。

分省份来看2010-2024数据变化

按照乡村减少比例排序

按照乡村减少数量绝对值排序

一些有意思的数据分析

• 市这个级别比较稳定，数据变化不大
• 绝大部分省份的城镇数量都在增加，只有黑龙江（-223）和四川（-429）的城镇有所减少
• 绝大部分省份的乡村数量都在减少，只有辽宁（+189）、吉林（+6）、广东（+111）、重庆（+259）、西藏（+23）的乡村数量在增加
• 山东省减少了-23951个乡村，同比减少-37%，是减少最多的省份
• 湖南、四川、陕西减少的乡村数都超过10000个
• 海南、湖南、陕西、四川、浙江的乡村减少比例排在前5，都超过41%的比例

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CSV格式数据

• code,name,level,pcode,category
• level: 省1，市2，县3，镇4，村5
• code: 12位，省2位，市2位，县2位，镇3位，村3位
• pcode: 直接父级别的code
• category: 城乡分类

文本内容

$ gzcat area_code_2024.csv.gz |wc -l
  665552

$ gzcat area_code_2024.csv.gz |head
110000000000,北京市,1,0,0
110100000000,市辖区,2,110000000000,0
110101000000,东城区,3,110100000000,0
110101001000,东华门街道,4,110101000000,0
110101001001,多福巷社区居委会,5,110101001000,111
110101001002,银闸社区居委会,5,110101001000,111
110101001005,东厂社区居委会,5,110101001000,111
110101001006,智德社区居委会,5,110101001000,111
110101001007,南池子社区居委会,5,110101001000,111
110101001009,灯市口社区居委会,5,110101001000,111

SQL 格式数据

$ gzcat area_code_2024.sql.gz |head -n 36

-- MariaDB dump 10.19  Distrib 10.5.21-MariaDB, for debian-linux-gnu (x86_64)
--
-- Host: 127.0.0.1    Database: china_area
-- ------------------------------------------------------
-- Server version	8.0.32

/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS=@@CHARACTER_SET_RESULTS */;
/*!40101 SET @OLD_COLLATION_CONNECTION=@@COLLATION_CONNECTION */;
/*!40101 SET NAMES utf8mb4 */;
/*!40103 SET @OLD_TIME_ZONE=@@TIME_ZONE */;
/*!40103 SET TIME_ZONE='+00:00' */;
/*!40014 SET @OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0 */;
/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
/*!40111 SET @OLD_SQL_NOTES=@@SQL_NOTES, SQL_NOTES=0 */;

--
-- Table structure for table `area_code_2024`
--

DROP TABLE IF EXISTS `area_code_2024`;
/*!40101 SET @saved_cs_client     = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `area_code_2024` (
  `code` bigint unsigned NOT NULL COMMENT '区划代码',
  `name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
  `level` tinyint(1) NOT NULL COMMENT '级别1-5,省市县镇村',
  `pcode` bigint DEFAULT NULL COMMENT '父级区划代码',
  `category` int DEFAULT NULL COMMENT '城乡分类',
  PRIMARY KEY (`code`),
  KEY `name` (`name`),
  KEY `level` (`level`),
  KEY `pcode` (`pcode`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

文件列表

• area_code_2024.csv.gz
  • MD5 (area_code_2024.csv.gz) = 81794067ccf4660d555f725c23bfec0f
• area_code_2024.sql.gz
  • MD5 (area_code_2024.sql.gz) = ac8460cecf025e115c5b2a4ce8c5d1f3
• area_code_2023.csv.gz
  • MD5 (area_code_2023.csv.gz) = bd59582978111beeb70e9fb9a99d5630
• area_code_2023.sql.gz
  • MD5 (area_code_2023.sql.gz) = 7a6c2499c430343ac8d1e19866d2e1d1
• area_code_2010.csv.gz
  • MD5 (area_code_2010.csv.gz) = caea79525da13ae341c176c2af0a12f5
• area_code_2010.sql.gz
  • MD5 (area_code_2010.sql.gz) = c76bf44ca08f19cac6d0592375395f96