
新三板公司基本信息
一行代表一家新三板挂牌公司的基本工商及证券信息。
参照v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:1954–2017 年数据出处 新三板挂牌公司公告及工商登记信息
- 记录
- 1.3 万
- 字段
- 9
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 96.9%
- 字段完整度
9 个字段,8 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 9 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 13,156 行计算。
关于这个数据集
一行代表一家新三板挂牌公司的基本工商及证券信息。覆盖全国范围内的新三板挂牌企业,包含股票代码、公司名称、成立日期、上市日期、注册资本、注册地址及主营业务等字段。可用于企业身份识别、地域分布分析及行业分类研究。股票代码是 6 位,不带后缀,4、8 开头。其中 232 家后来到北交所上市,在 stock-company-profile 里也有。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 股票代码stock_code含义:代码或编号键:股票代码。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 listed-security-master、hk-security-master、stock-company-profile、neeq-company-info | 文本 | 原生 | 100% | 新三板代码,6 位,不带后缀,4 或 8 开头。转到北交所以后代码不变(2024 年以后北交所新代码改为 920 开头,这张表没有) | ||
| 公司简称company_name含义:名称 | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:公司中文简称 | ||
| 成立日期establish_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 原表列名:公司成立日期 | ||
| 上市日期listing_date含义:日期或时间键:日期。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 日期 | 原生 | 100% | 原表列名:首次上市日期 | ||
| 统一社会信用代码uscc敏感含义:代码或编号键:统一社会信用代码。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 72% | — | ||
| 所属省份province含义:地区键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 所属城市city含义:地区 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 注册资本registered_capital含义:金额(元) | 小数 | 原生 | 100% | 单位:元 | ||
| 主营业务main_business含义:文字说明 | 文本 | 原生 | 100% | — |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。敏感字段已经打码,登录后显示。
1 个敏感字段已打码:统一社会信用代码
登录后查看完整样本| # | 股票代码stock_code | 公司简称company_name | 成立日期establish_date | 上市日期listing_date | 统一社会信用代码uscc | 所属省份province | 所属城市city | 注册资本registered_capital | 主营业务main_business |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 872070 | 环球股份 | 1954-05-23 | 2017-08-28 | 已打码 | 山东省 | 胶州市 | 5247200 | 国内外品牌服装商的OEM业务,并辅以少量店铺零售、团体职业装、MTM量体定制等自有品牌服装的OBM业务。 |
| 2 | 834980 | 宁水集团 | 1958-01-01 | 2019-01-22 | 已打码 | 浙江省 | 宁波市 | 203242000 | 机械水表和智能水表的研发、生产、销售。 |
| 3 | 834898 | 株百股份 | 1958-08-01 | 2016-01-19 | 已打码 | 湖南省 | 株洲市 | 65390000 | 百货(服装、鞋帽、化工、首饰、钟表、测量绘画等产品)、超市(生鲜、食品、日用品、厨房用品等)、家电三大板块商品的销售业务。 |
| 4 | 871081 | 东亚股份 | 1958-09-30 | 2017-03-28 | 已打码 | 福建省 | 福州市 | 80800000 | 风机产品的研发、生产和销售。 |
| 5 | 872665 | 交设股份 | 1978-08-18 | 2018-03-15 | 已打码 | 甘肃省 | 兰州市 | 150000000 | 勘察设计咨询、工程施工、工程监理、试验检测、技术服务。 |
| 6 | 871396 | 常辅股份 | 1979-01-15 | 2020-11-18 | 已打码 | 江苏省 | 常州市 | 40972224 | 阀门执行机构的研发、生产与销售 |
| 7 | 871407 | 中天集团 | 1979-03-01 | 2017-05-16 | 已打码 | 湖南省 | 株洲市 | 118700000 | 建筑工程施工。 |
| 8 | 872086 | 维拓设计 | 1979-09-30 | 2017-10-09 | 已打码 | 北京市 | 北京市 | 38000000 | 向客户提供建筑工程设计服务及相关咨询服务。 |
| 9 | 870536 | 快达农化 | 1979-12-27 | 2017-03-01 | 已打码 | 江苏省 | 南通市 | 126244898 | 农药原药产品、制剂产品和中间体的生产、销售和研发。 |
| 10 | 839890 | 外贸印刷 | 1980-04-15 | 2016-11-29 | 已打码 | 江苏省 | 无锡市 | 50000000 | 彩色包装纸盒的生产 |
| 11 | 430418 | 苏轴股份 | 1980-11-29 | 2020-07-27 | 已打码 | 江苏省 | 苏州市 | 80600000 | 轴承、滚动体等机电设备零部件的研发、生产和销售 |
| 12 | 832549 | 苏船动力 | 1980-12-01 | 2015-06-29 | 已打码 | 江苏省 | 苏州市 | 45000000 | 船用特种推进系统的设计、研发、制造与销售服务 |
| 13 | 834410 | 苏州电瓷 | 1980-12-02 | 2015-12-16 | 已打码 | 江苏省 | 苏州市 | 83000000 | 高压瓷绝缘子的研发、生产和销售 |
| 14 | 838791 | 鑫裕建设 | 1980-12-12 | 2016-08-12 | 已打码 | 天津市 | 天津市 | 130000000 | 房屋建筑工程施工 |
| 15 | 839746 | 靖互股份 | 1980-12-21 | 2016-11-30 | 已打码 | 江苏省 | 靖江市 | 100000000 | 互感器、隔离开关、放电线圈、变压器等产品的研发、制造和销售。 |
| 16 | 836032 | 建亚环保 | 1981-01-19 | 2016-04-15 | 已打码 | 江苏省 | 丹阳市 | 50622000 | 白球和阳离子交换树脂的生产、销售。 |
| 17 | 832399 | 宁波公运 | 1981-12-28 | 2015-05-21 | 已打码 | 浙江省 | 宁波市 | 163350000 | 道路客运及与之相关的客运站经营及油料销售等业务。 |
| 18 | 872573 | 艾瑞技术 | 1983-03-31 | 2018-01-30 | 已打码 | 黑龙江省 | 哈尔滨市 | 30000000 | 汽车排气系统、整车加油管及发动机冷却系统的研发、生产和销售。 |
| 19 | 835502 | 深装总 | 1983-07-14 | 2016-04-07 | 已打码 | 广东省 | 深圳市 | 605000000 | 建筑装饰工程的设计、施工。 |
| 20 | 870970 | 常熟古建 | 1983-12-12 | 2017-02-20 | 已打码 | 江苏省 | 常熟市 | 120580000 | 古建园林工程、城市园林绿化以及土木建筑工程。 |
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 v12026/11/13 发布
生效中13,156 行 · 9 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
这是一个参照数据集:其他数据集的键拿它来核对。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 + 股票代码 + 统一社会信用代码 + 年份 能连
1 个数据集 · 本数据集 13,156 行有省份按 省份 + 股票代码 + 年份 能连
63 个数据集 · 本数据集 13,156 行有省份- 上市公司档案参照企业主体 · 5,704 行 · 连接字段 stkcd、establish_date、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司政府采购合同工程项目 · 19 万 行 · 连接字段 contract_date、stock_code、buyer_province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司周边宗教场所统计企业主体 · 17.4 万 行 · 连接字段 province、stock_code、year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司Wind ESG评级企业主体 · 14 万 行 · 连接字段 province、stock_code、year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 province、stock_code、year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 year、stock_code、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 stock_code、province、year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 stock_code、year、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司年报AI词频企业主体 · 6.2 万 行 · 连接字段 stock_code、year、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司数字化创新指标企业主体 · 5.9 万 行 · 连接字段 stock_code、year、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司所在城市低碳试点标记企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 stock_code、year、province_code按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 上市公司对外开放程度企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 stock_code、province、year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
按 省份 + 统一社会信用代码 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 13,156 行有省份- 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、uscc按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 微信公众号企业工商企业主体 · 82.2 万 行 · 连接字段 uscc、province、est_date按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 工业企业出口技术复杂度企业主体 · 75.2 万 行 · 连接字段 year、company_uscc、customs_province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 排污工业企业经营财务企业主体 · 74.6 万 行 · 连接字段 company_uscc、province、year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 工业企业污染排放面板企业主体 · 74.5 万 行 · 连接字段 company_uscc、year、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 province、issue_date、org_uscc按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 银行业金融机构网点明细保险市场 · 47.7 万 行 · 连接字段 province、branch_uscc、date按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 专精特新企业认定情况企业主体 · 27.7 万 行 · 连接字段 company_uscc、province、identify_year按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 approve_date、province、org_uscc按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 银行监管处罚明细司法监管 · 5.3 万 行 · 连接字段 province、party_uscc、disclosure_date按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 全国城投债明细企业主体 · 3.1 万 行 · 连接字段 province、list_date、issuer_uscc按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 保险机构监管处罚记录司法监管 · 2.6 万 行 · 连接字段 province、disclosure_date、company_uscc按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
按 股票代码 + 统一社会信用代码 + 年份 能连
3 个数据集 · 本数据集 13,156 行有股票代码按 省份 + 年份 能连
494 个数据集 · 本数据集 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 行(100%)
- 地级市分行业创新指数区域底数 · 574.7 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 行(100%)
- 城市建设统计指标区域底数 · 237.2 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
按 股票代码 + 年份 能连
229 个数据集 · 本数据集 13,156 行有股票代码- 新三板公司利润表企业主体 · 23.9 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 12,771 行(97%)
- 新三板公司现金流量表企业主体 · 23.9 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 12,771 行(97%)
- 新三板公司资产负债表企业主体 · 23.9 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 12,771 行(97%)
- 上市公司无形资产明细企业主体 · 28.9 万 行 · 连接字段 stock_code、date按股票代码对上本数据集 5,421 行(41%)
- 上市证券历史简称企业主体 · 1.5 万 行 · 连接字段 ts_code、start_date按股票代码对上本数据集 237 行(1.8%)
- 上市公司盈余管理指标企业主体 · 5.9 万 行 · 连接字段 stock_code、year按股票代码对上本数据集 236 行(1.8%)
- 上市公司竞争对手DID面板企业主体 · 5.7 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 236 行(1.8%)
- 上市公司存货净额企业主体 · 48.1 万 行 · 连接字段 date、stock_code按股票代码对上本数据集 234 行(1.8%)
- 北交所新旧证券代码对照参照企业主体 · 248 行 · 连接字段 old_stock_code、list_date按股票代码对上本数据集 233 行(1.8%)
- 上市公司财务基础企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 233 行(1.8%)
- 全市场上市公司补助财务企业主体 · 6.2 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 233 行(1.8%)
- 上市公司数字技术应用广度企业主体 · 6.1 万 行 · 连接字段 year、stock_code按股票代码对上本数据集 233 行(1.8%)
按 统一社会信用代码 + 年份 能连
15 个数据集 · 本数据集 9,440 行有统一社会信用代码- 专精特新企业附属公司企业主体 · 35.9 万 行 · 连接字段 end_date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 420 行(3.2%)
- 上市公司信息披露质量KV指数企业主体 · 4.8 万 行 · 连接字段 company_uscc、year按统一社会信用代码对上本数据集 183 行(1.4%)
- 医保医用耗材代码医疗药械 · 9.8 万 行 · 连接字段 company_uscc、published_date按统一社会信用代码对上本数据集 13 行(不到 1%)
- 京东药品月度价格医疗药械 · 8.5 万 行 · 连接字段 manufacturer_uscc、month_date按统一社会信用代码对上本数据集 9 行(不到 1%)
- 创新药和创新医疗器械获批医疗药械 · 662 行 · 连接字段 manufacturer_uscc、release_date按统一社会信用代码对上本数据集 7 行(不到 1%)
- 银行股东持股明细企业主体 · 2.7 万 行 · 连接字段 company_uscc、date按统一社会信用代码对上本数据集 1 行(不到 1%)
- 商业银行财务指标企业主体 · 5,842 行 · 连接字段 company_uscc、year按统一社会信用代码对上本数据集 1 行(不到 1%)
- 银行核心业务指标企业主体 · 5,440 行 · 连接字段 date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 1 行(不到 1%)
- 保险公司官网产品文件保险市场 · 10.3 万 行 · 连接字段 sale_date、company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 境外投资企业名录企业主体 · 9.6 万 行 · 连接字段 year、overseas_enterprise_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 保险公司资产负债表和利润表保险市场 · 6.8 万 行 · 连接字段 company_uscc、year按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 人身险产品目录保险市场 · 5.9 万 行 · 连接字段 company_uscc、sale_date按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
按 省份 + 统一社会信用代码 能连
2 个数据集 · 本数据集 13,156 行有省份按 省份 + 股票代码 能连
1 个数据集 · 本数据集 13,156 行有省份按 省份 能连
44 个数据集 · 本数据集 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 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 13,156 行(100%)
- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 13,156 行(100%)
按 统一社会信用代码 能连
12 个数据集 · 本数据集 9,440 行有统一社会信用代码- 企业荣誉资质标签企业主体 · 17.6 万 行 · 连接字段 uscc按统一社会信用代码对上本数据集 1,526 行(11%)
- 专精特新小巨人企业名单企业主体 · 1.3 万 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 255 行(1.9%)
- 境外投资企业备案名录企业主体 · 5.2 万 行 · 连接字段 domestic_investor_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 183 行(1.4%)
- 医保西药和中成药代码医疗药械 · 28.3 万 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 20 行(不到 1%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 uscc按统一社会信用代码对上本数据集 10 行(不到 1%)
- 京东健康在售药品医疗药械 · 2.8 万 行 · 连接字段 manufacturer_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 9 行(不到 1%)
- 国谈药配备查询药品医疗药械 · 505 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 2 行(不到 1%)
- 供应链创新应用试点企业企业主体 · 266 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 2 行(不到 1%)
- 人身险产品条款文件保险市场 · 11.5 万 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 company_uscc按统一社会信用代码对上本数据集 0 行(0%)
- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 uscc
按 股票代码 能连
2 个数据集 · 本数据集 13,156 行有股票代码只按年份能连:264 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
264 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
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date
- 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
- 世界银行健康营养与人口统计人口健康 · 353.8 万 行 · 连接字段 year
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date
- 地级市城乡建设统计区域底数 · 208.6 万 行 · 连接字段 year
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/neeq-company-info/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"stock_code","op":"eq","value":"872070"}],"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。