
地区高新技术企业认定统计
一行是一个城市一年的高新技术企业认定情况:认定次数和涉及的公司数。覆盖全国各省的城市,2000 至 2019 年。
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:企业财产险责任险时间跨度:2000–2019 年数据出处 国泰安 CSMAR
- 记录
- 4,737
- 字段
- 8
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
8 个字段,8 个没有空值
图片:Georgi Kalaydzhiev / Unsplash,Unsplash License(在新窗口打开图片的原始页面)
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 4,737 行计算。
关于这个数据集
一行是一个城市一年的高新技术企业认定情况:认定次数和涉及的公司数。覆盖全国各省的城市,2000 至 2019 年。城市一列里有少数县级市(如贵溪市)。可用来看地区科技企业的密度。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 统计年度year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | YYYY格式 原表列名:SgnYear | ||
| 所属省份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:所属省份' | ||
| 省份代码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% | 6位行政区划代码 原表列名:ProCode | ||
| 所属城市city | 文本 | 原生 | 100% | 原表列名:所属城市' | ||
| 城市代码city_code键:多级区划代码(2015 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% | 6位行政区划代码 原表列名:Citycode | ||
| 认定对象身份identity_type | 文本 | 原生 | 100% | 如:下属公司 原表列名:Obstatus | ||
| 认定总次数cert_count | 整数 | 原生 | 100% | 次 原表列名:IdeNumber | ||
| 涉及公司数量company_count | 整数 | 原生 | 100% | 个 原表列名:ComNumber |
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 | 所属省份province | 省份代码region_code | 所属城市city | 城市代码city_code | 认定对象身份identity_type | 认定总次数cert_count | 涉及公司数量company_count |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2019 | 陕西省 | 610000 | 咸阳市 | 610400 | 下属公司 | 1 | 1 |
| 2 | 2019 | 陕西省 | 610000 | 延安市 | 610600 | 下属公司 | 2 | 2 |
| 3 | 2015 | 江西省 | 360000 | 贵溪市 | 360681 | 下属公司 | 1 | 1 |
| 4 | 2014 | 江西省 | 360000 | 贵溪市 | 360681 | 下属公司 | 1 | 1 |
| 5 | 2008 | 四川省 | 510000 | 遂宁市 | 510900 | 下属公司 | 2 | 2 |
| 6 | 2009 | 四川省 | 510000 | 遂宁市 | 510900 | 下属公司 | 2 | 2 |
| 7 | 2019 | 湖南省 | 430000 | 永州市 | 431100 | 下属公司 | 9 | 9 |
| 8 | 2019 | 浙江省 | 330000 | 丽水市 | 331100 | 上市公司本身 | 1 | 1 |
| 9 | 2019 | 浙江省 | 330000 | 温岭市 | 331081 | 下属公司 | 1 | 1 |
| 10 | 2019 | 四川省 | 510000 | 成都市 | 510100 | 上市公司本身 | 18 | 18 |
| 11 | 2019 | 湖北省 | 420000 | 十堰市 | 420300 | 下属公司 | 4 | 4 |
| 12 | 2019 | 湖北省 | 420000 | 荆门市 | 420800 | 上市公司本身 | 2 | 2 |
| 13 | 2019 | 浙江省 | 330000 | 海宁市 | 330481 | 上市公司本身 | 3 | 3 |
| 14 | 2019 | 广西壮族自治区 | 450000 | 桂林市 | 450300 | 下属公司 | 5 | 4 |
| 15 | 2019 | 四川省 | 510000 | 泸州市 | 510500 | 下属公司 | 1 | 1 |
| 16 | 2019 | 湖南省 | 430000 | 湘潭市 | 430300 | 上市公司本身 | 2 | 2 |
| 17 | 2019 | 广东省 | 440000 | 肇庆市 | 441200 | 下属公司 | 15 | 15 |
| 18 | 2019 | 辽宁省 | 210000 | 辽阳市 | 211000 | 下属公司 | 4 | 4 |
| 19 | 2019 | 江西省 | 360000 | 宜春市 | 360900 | 上市公司本身 | 4 | 3 |
| 20 | 2019 | 安徽省 | 340000 | 六安市 | 341500 | 上市公司本身 | 1 | 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 v12026/11/14 发布
生效中4,737 行 · 8 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 42 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 地区 + 省份 + 年份 能连
33 个数据集 · 本数据集 4,737 行有地区- 上市公司供应链效率企业主体 · 7.1 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司行业地域信息企业主体 · 7 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司跨境电商DID企业主体 · 6.9 万 行 · 连接字段 year、city_code、province按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司气候风险指数企业主体 · 6.7 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司年报AI词频企业主体 · 6.2 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按地区对上本数据集 4,737 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 year、province_code、city_code按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司对外开放程度企业主体 · 5.8 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司绿色专利占比企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 city_code、year、province按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司专利创新绩效企业主体 · 5.6 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司托宾Q值企业主体 · 5.1 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司数字化与绿色创新企业主体 · 5 万 行 · 连接字段 province、year、city_code按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
- 上市公司年报语气指标企业主体 · 4.7 万 行 · 连接字段 year、province、city_code按地区对上本数据集 4,737 行(100%)
按 省份 + 年份 能连
541 个数据集 · 本数据集 4,737 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 4,737 行(100%)
- 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 4,737 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 4,737 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 4,737 行(100%)
- 县级日度夜间灯光区域底数 · 1313 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 4,737 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 4,737 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 4,737 行(100%)
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 province、reg_date按省份对上本数据集 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 行(100%)
按 地区 + 年份 能连
5 个数据集 · 本数据集 4,737 行有地区- 地级市土地出让金区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 4,715 行(99%)
- 地级市城乡建设统计区域底数 · 208.6 万 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 4,633 行(97%)
- 各地区新能源汽车产量区域底数 · 240 行 · 连接字段 region_code、year按地区对上本数据集 918 行(19%)
- 各省医疗服务项目代码医疗药械 · 32.5 万 行 · 连接字段 regn、begin_date按地区对上本数据集 568 行(11%)
- 各省专利受理授权统计区域底数 · 1.7 万 行 · 连接字段 year、region_code按地区对上本数据集 533 行(11%)
按 地区 + 省份 能连
1 个数据集 · 本数据集 4,737 行有地区按 省份 能连
46 个数据集 · 本数据集 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 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 4,737 行(100%)
只按年份能连:506 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
506 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-high-tech-enterprise-stats/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"陕西省"}],"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。