一、数据怎么组织
CnOpenData 中国法律法规政策文本数据,收录了自 1927 年至今中国法律法规及规范性文件,总量超过 527 万条,覆盖中央与地方立法。
核心字段(12 个):标题 · 制定机关 · 效力位阶 · 公布年份 · 发文字号 · 公布日期 · 施行日期 · 时效性 · 法规类别 · 专题分类 · 正文 id
数据特点:每条记录通过正文 id 关联到对应的 TXT 全文文本。既有多维度元数据便于筛选定位,又有完整条文支撑文本挖掘。
二、数据速览
527 万条法规,横跨近百年,是一套可量化的中国法治演进记录。几个关键特征:
• 历史跨度长:从 1927 年至今,涵盖新中国成立前后各个历史时期的立法。
• 效力位阶清晰:宪法、法律、行政法规、地方性法规、规章各有标注,可直接按位阶筛选。
• 时效性动态标注:现行有效、已被修改、废止或失效、尚未施行四种状态齐全,能识别有效规范和废止规律。
• 法规类别可筛选:如「金融」类「部门规章」,一键定位,省去人工翻检。
• 全文可挖掘:527 万条对应的 TXT 全文,是法律 NLP 研究的理想语料。
527 万条法规,本质上是一部可以按位阶、按机关、按时间随时切片检索的中国法治编年史。
三、传统法规数据的问题在哪
做立法量化或政策文本研究,法规数据是基础。但传统路径有三个障碍:
• 来源分散:中央法规、部门规章、地方立法散在不同平台,跨层级研究要一个个站去找。
• 时效难判断:一部法规是否现行有效、是否被修改废止,公开渠道往往标注不全,研究容易用错版本。
• 全文难批量获取:要做条文级文本分析,得先解决全量正文的抓取与结构化,工程量巨大。
这套数据用「元数据标准化 + 全文本关联」,把三个障碍一次解决。
四、拿这些数据能做什么
立法量化与政策注意力研究
按年份、按法规类别统计立法数量变化,测量政策注意力在不同议题上的转移。
法规「半衰期」与废止规律
结合公布日期与时效性字段,计算法规从出台到废止的时间长度,研究立法稳定性。
事件驱动与政策冲击
以法规公布时间为事件点,检验政策对相关行业指数、企业行为的冲击效应。
法律文本 NLP 与智能检索
527 万条全文语料可训练法规分类、摘要生成、相似度匹配模型,支撑法律 AI 应用。
五、从零散检索到系统量化
过去研究立法,往往卡在数据整合这一步。这套数据把近百年、527 万条法规整理成结构化库,研究门槛大幅降低。
• 一是覆盖全面:中央与地方立法一库打通。
• 二是元数据丰富:位阶、机关、类别齐全,筛选灵活。
• 三是时效动态标注:法规演变路径可追踪。
• 四是全文可挖掘:条文级文本分析有原料。
从一条条散落的法规,到一部可随时切片的法治编年史,让中国立法演进的真实脉络变得可见。
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