省级区块链发票试点DID
一行代表一个省份在特定年份的区块链电子发票试点状态。覆盖全国各省份。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布时间跨度：2016–2025 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 350
- 字段
- 4
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
4 个字段，4 个没有空值
01字段
字段来源，逐一标明
共 4 个字段，其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 350 行计算。
关于这个数据集
一行代表一个省份在特定年份的区块链电子发票试点状态。覆盖全国各省份。可用于评估区块链发票政策对地区经济、税务合规或企业行为的影响。
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。
| # | 统计年度year | 省份名称province | 省份代码region_code | DID变量did |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2016 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 2 | 2017 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 3 | 2018 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 4 | 2019 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 5 | 2020 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 6 | 2021 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 7 | 2022 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 8 | 2023 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 9 | 2024 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 10 | 2025 | 安徽省 | 340000 | 0 |
| 11 | 2016 | 北京市 | 110000 | 0 |
| 12 | 2017 | 北京市 | 110000 | 0 |
| 13 | 2018 | 北京市 | 110000 | 0 |
| 14 | 2019 | 北京市 | 110000 | 0 |
| 15 | 2020 | 北京市 | 110000 | 1 |
| 16 | 2021 | 北京市 | 110000 | 1 |
| 17 | 2022 | 北京市 | 110000 | 1 |
| 18 | 2023 | 北京市 | 110000 | 1 |
| 19 | 2024 | 北京市 | 110000 | 1 |
| 20 | 2025 | 北京市 | 110000 | 1 |
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350 行 · 4 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 350 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 350 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
- 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 300 行（85%）
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-blockchain-invoice-did/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"安徽省"}],"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。