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US State Sales Tax Dataset 2026

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github2026-06-18 更新2026-07-18 收录
官方服务:

资源简介:

一个免费的、MIT许可的美国州销售税率和住宿税率数据集,适用于2026年,涵盖所有50个州。包含全州税率、平均综合税率(州+地方)、住宿特定税(如TOT、占用税、旅游评估)、食品杂货征税规则、前5大城市和州昵称等信息。数据集以JSON和CSV格式提供,并附带免费的REST API和可嵌入计算器小部件。

A free, MIT-licensed dataset of U.S. state sales tax rates and lodging tax rates for 2026, covering all 50 states. It includes statewide tax rates, average combined tax rates (state + local), lodging-specific taxes such as TOT, occupancy taxes and tourism assessments, grocery tax rules, the top 5 largest cities in each state, state nicknames, and other related information. The dataset is available in JSON and CSV formats, and is accompanied by a free REST API and an embeddable calculator widget.

创建时间:
2026-06-17
原始信息汇总

数据集概述:美国各州销售税数据集 2026 🇺🇸

  • 数据集名称:US State Sales Tax Dataset 2026
  • 许可证:MIT 许可证,可免费用于商业或个人用途,无需注明出处。
  • 数据覆盖:涵盖美国全部 50 个州的州级销售税率、平均综合税率(州 + 地方)、住宿税(TOT、占用税、旅游评估等)、食品杂货征税规则、前五大城市及官方昵称。
  • 维护方ReceiptEdit

数据字段说明

每个州包含以下字段:

字段 说明 示例(加利福尼亚州)
name 州全名 California
code 两字母州代码 CA
slug URL 安全小写名称 california
nickname 官方州昵称 Golden State
salesTaxRate 州销售税率(%) 7.25
avgCombinedTaxRate 平均综合税率(%)(州 + 地方) 8.85
groceryTaxed 食品杂货是否征税:true(征税)、false(免税)、"reduced"(低税率) true
topCities 人口最多的前 5 个城市 Sacramento, Los Angeles, San Diego, San Francisco, San Jose
lodgingTaxes 州级住宿税数组(名称 + 税率) 见下方说明

住宿税示例(加利福尼亚州):

  • Occupancy Room Tax:6.61%
  • Transient Occupancy Tax (TOT):6.73%
  • Tourism Assessment Fee:5.89%

关键事实

  • 零州销售税州(5 个):阿拉斯加、特拉华、蒙大拿、新罕布什尔、俄勒冈(州销售税率 0%)。
  • 最高平均综合税率:路易斯安那州和田纳西州(约 9.55%)。
  • 最低平均综合税率(非零):康涅狄格州(6.35%)。
  • 食品杂货完全免税州:26 个州。
  • 最高住宿税负担(州级):佛罗里达州、加利福尼亚州、夏威夷州。

数据获取方式

方式一:免费公共 REST API

  • 无需认证,支持 CORS,无常规使用速率限制。
  • 获取全部 50 个州curl https://receiptedit.com/api/sales-tax
  • 获取单个州curl https://receiptedit.com/api/sales-tax/california
  • 建议缓存响应超过 24 小时。
  • 完整 API 文档:https://receiptedit.com/developers

方式二:下载数据集文件

方式三:可嵌入计算器小组件

  • HTML iframe 方式嵌入,移动端自适应,无需依赖 JavaScript。
  • 示例:<iframe src="https://receiptedit.com/api/embed/sales-tax/california" width="380" height="540" style="border:0;max-width:100%" loading="lazy" title="California Sales Tax Calculator"></iframe>

适用场景

  • 税务博客文章嵌入各州税率
  • 电商结账时粗略税费估算
  • 自由职业者及小企业税务查询工具
  • 教育网站展示州级税收差异
  • 收据生成器中的税费计算
  • 旅行规划中的酒店总成本计算
  • 数据新闻中的各州税收比较分析

数据更新与来源

  • 最后审核日期:2026-06-17
  • 更新频率:每年审查并更新一次。
  • 数据来源:Tax Foundation 2026 年州及地方销售税率、各州税务局、美国人口普查局城市人口数据、ReceiptEdit 内部住宿税率数据。

错误反馈

如发现错误,可在 GitHub 仓库提交 Issue 或 PR,并附上州税务局来源以便核实。

搜集汇总
数据集介绍
US State Sales Tax Dataset 2026 数据集图片
构建方式
US State Sales Tax Dataset 2026由ReceiptEdit团队编纂并维护,整合了美国50个州的州级销售税率、平均综合税率(含地方附加税)、住宿相关税收(如临时占用税、旅游评估费等)、食品杂货征税规则、人口前五城市及官方昵称等信息。数据来源包括Tax Foundation 2026年州与地方销售税率报告、各州税务部门官方数据、美国人口普查局城市人口数据以及ReceiptEdit内部的住宿税率资料,经交叉验证后以JSON和CSV格式发布,并附带完整的Markdown汇总表。
特点
该数据集具有全面的覆盖范围与精细的字段设计,涵括全美50个州的关键税收指标,如州级税率、平均综合税率及住宿税明细,且特别标记食品杂货是否征税(免税、征税或低税率)。数据以MIT许可证开放,支持商业与个人自由使用,并提供实时REST API(无需认证、启用CORS)、静态文件下载及可嵌入的税率计算器组件,满足多样化的集成需求。数据每年更新,稳定性高,适合长期参考。
使用方法
用户可通过三种途径便捷获取数据:一是调用公开REST API(如curl https://receiptedit.com/api/sales-tax/california)直接查询单州或全美税率,返回JSON格式,无需密钥且支持跨域请求;二是直接下载仓库中的JSON、CSV文件,适合本地分析、电子表格或pandas等工具处理;三是嵌入iframe小部件(如https://receiptedit.com/api/embed/sales-tax/california)至网页,无需额外JavaScript依赖即可实现交互式税率计算。数据还可通过JavaScript、Python、Shell等多种编程语言轻松调用。
背景与挑战
背景概述
美国各州的销售税率因区域经济政策、地方附加税及豁免规则的不同而呈现显著差异,这为跨境交易、电子商务结算及税务合规带来了复杂挑战。为应对这一需求,ReceiptEdit团队于2026年发布了US State Sales Tax Dataset 2026,该数据集以MIT许可证开放,涵盖全美50个州的州级销售税率、平均综合税率(含地方税)、住宿税(如临时占用税、旅游评估费)、食品杂货税收规则及前五大城市等字段。数据集通过免费REST API、JSON、CSV及Markdown表格形式提供,旨在为税务博客、电商结算、自由职业者工具、教育平台及数据新闻等场景提供标准化、机器可读的税务参考。该数据集的创建整合了Tax Foundation、各州税务部门及美国人口普查局的数据源,具有年度更新机制,有助于推动州际税务比较研究与实用工具的构建。
当前挑战
该数据集所解决的领域问题在于,美国各州的销售税结构极为碎片化,地方附加税比例常超出州级税率,且食品杂货、住宿等类别的征税规则各异,导致自动化的跨州税务估算依赖高精度、多层次的标准化数据。例如,阿肯色州对食品杂货适用减税税率,而夏威夷则几乎对所有商品征税,这种非均质性增加了税务软件的开发难度。在构建过程中,团队面临的核心挑战包括:如何从分散的州税务部门公告中提取并统一各州的地方平均综合税率,而非仅使用容易获取的州级税率;如何动态跟踪住宿税的多种名目(如旅游评估费、临时占用税)并确保其时效性;以及如何验证食品杂货免税或减税规则在州级与地方层级的一致性。此外,数据集的持续维护需要应对地方税率年度调整的波动性,并通过社区提交的issue机制及时修正偏差,以维持其在商业与学术场景中的可信度。
常用场景
经典使用场景
在跨境电子商务与多州税务合规领域,该数据集为开发者提供了统一且标准化的美国各州销售税率与住宿税率参考。研究人员常将其嵌入电商结算系统的前端估算模块,在用户输入地址前即可基于州级平均综合税率(包含地方附加税)完成粗略税费计算。此外,数据集中的杂货免税标记与住宿税明细字段,使得税务博客作者能够精准撰写州际税率对比文章,或为SBDC(小型企业发展中心)咨询工具提供实时数据支撑,显著降低了手动查询各州税务部门官网的时间成本。
实际应用
在实际商业场景中,该数据集支撑着多种税务敏感型应用的构建。旅行社与在线旅游平台(OTA)可利用表中住宿税率字段(如临时占用税、旅游评估费)预计算酒店总成本,为消费者提供透明的费用明细。自由开发者在构建收据生成器时,能基于精细的税率数据完成逐项税值演算,确保生成的模拟收据具备法律合规性。数据新闻机构则依托各州税率排名的纵览特性(如杂货免税州地图),制作直观的交互式可视化报道,揭示隐形税负对家庭预算的区域影响。
衍生相关工作
该数据集衍生了一系列经典工作,最显著的是依托其REST API构建的跨州税务计算器Widget,被广泛嵌入中小电商平台的结算页面。基于CSV文件的pandas数据管道催生了多篇比较政治经济学期刊论文,学者利用杂货征税字段验证累退税假设。此外,ReceiptEdit团队围绕数据集开发的嵌入框架,成为了税务科技(TaxTech)社区中API-First数据分发的参考范本,启发了如OpenFiscalData等同类项目的标准化努力,推动了州级财政数据的开放获取运动。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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