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雷达卡
最近，团队成员又在朋友圈看到了标题为“商业银行网点数据（1949-2019年）”的数据分享，原始数据来源于银保监会公示平台（http://xkz.cbirc.gov.cn/jr/）。有些朋友看了“1949-2019年”字样，可能会误以为是面板数据，但事实并非如此。银保监会公示平台仅保留当前在营以及近两年退出的机构信息，因此该分享数据未包含2017年及以前所有已退出机构的信息。
为了与团队自建的中国银行业分支机构历史信息数据库（下文将会详述）作比较，企研数据团队也采集过上述数据。截止到2020年12月14日，银保监会公示平台发布了227378家金融机构信息（其中商业银行及其网点的数量是201812条）。再次强调，这22.7万条数据，只包含抓取数据那个时点上的在营或2年内退出的机构信息。
然而，从事经济金融方面学术研究的朋友们知道，真正更有学术价值的数据，应该既要包含当前的银行网点数，也要包含各个历史阶段的存量数据，最后结合其他自变量或者因变量，形成真正的面板数据，才能检验各种经济机制或者政策效应。
好消息是，构建中国银行业机构及网点的长面板数据其实还有其他渠道。基于银行业机构正常运营（包括网点）需要在市场监管部门进行登记这一基本事实，企研数据团队已经借助全量（含历史退出）工商登记注册数据构建了中国银行业分支机构历史信息数据库。
正文什么数据有如此魔力？近两年在《经济研究》《金融研究》上频频发文
在《经济研究》《金融研究》这类期刊文章上频繁使用的数据，
那必然像财务、对外投资等数据一样，
复杂、高级、可望而不可即
你们是不是也和小编想法一样，
但，结果出乎意料，备受“宠爱”的竟是——
据不完全统计，2019-2020年《经济研究》《金融研究》上发表的与银行业相关的文章，绝大多数都用到了“银行分支机构数”（见下表）作为原始数据，也是文章计算核心变量的关键数据。
近两年《经济研究》《金融机构》部分银行业相关文章
那么，现在问题来了， 究竟银行分支机构数凭借什么，可以在《经济研究》《金融研究》一流期刊上立足？
小编认为， 除文章本身的idea很赞、有足够的创新外， 最主要是，数据获取整理难度大，耗时耗力 尤其是银行数据，属于微观数据，体量大，而且银行数据暂时无法通过公开渠道直接获取， 银行分支机构数，学者们大多也是从中国银监会的金融许可证网站上手工采集整理。
或许你也想到了可以通过python爬虫获取，轻轻松松，解放双手~~~ 但，大多数学者都是非专业爬虫人士， 学习成本高，花费时间长， 最后，即使结果出来了，数据出错率也是极高的。（因为小编深有感触）
做过科研的人就知道——“好的文章都始于好的idea
好的文章都基于不断创新
好的文章都成于稳靠的数据
”而大多数搞科研的人都被卡在数据收集……当你看了大量文献，想到个超棒的idea，创新点也足够
你高兴极了！准备放手一搏，着手采集数据
一个星期，半个月过去了……
结果一言难尽，数据获取竟毫无进展
idea只好暂且搁置
而你的idea可能被人抢先
最后的最后，别人“风光无限”，你却只能“独自哭泣”
如此往复，多少好文章与你擦肩
所以，问问自己，缺的是idea吗？
很多时候大家都有相同的idea，拼的就是时效性，拼的就是数据的获取快慢。
缺的就是好数据呀！！！
企研数据已成功构建出中国银行业分支机构历史信息数据库，包含了基础的工商登记信息以及机构地理信息，囊括了所有银保监会上的字段以及经纬度等信息（具体见下表）：
字段 | 银保监会 | 中国银行业分支机构历史信息数据库 |
机构编码 | ✔ | ✔ |
机构名称 | ✔ | ✔ |
机构地址 | ✔ | ✔ |
机构所在地 | ✔ | ✔ |
机构所在地县码 | ✔ | |
邮政编码 | ✔ | ✔ |
发证日期 | ✔ | ✔ |
批准成立日期 | ✔ | ✔ |
发证机关 | ✔ | ✔ |
流水号 | ✔ | ✔ |
机构退出日期 | ✔ | |
注册资金 | ✔ | |
统一社会信用代码 | ✔ | |
经度 | ✔ | |
纬度 | ✔ |
该数据库真正包含了银行业机构包括网点在内的所有历史信息，不仅涵盖了进入时间的信息，也包含了退出时间的信息，因此你可以任意构建自己设想的面板数据，并且我们还提供了机构或者网点的GIS信息，方便进行各种匹配工作。
下表是银监会公开数据和我们构建数据库机构数量的统计结果对照，可以发现国有银行、信用社、农商行、城商行等所有银行业机构在内，合计有46.47万家机构的数据，是前文在营银行业机构数量的两倍还要多，而现存机构数与银保监会公开数据基本吻合，反映了我们所建数据库的准确性是值得信赖的。
机构类型 | 中国银行业分支机构历史信息数据库 | 银保监会 | |||
数据量 | 历史机构数 | 现存机构数 | 数据量 | 现存机构数 | |
国有银行 | 197060 | 6 | 6 | 107053 | 6 |
信用社 | 147814 | 41640 | 1366 | 14679 | 780 |
农村商业银行 | 63544 | 1562 | 1546 | 60696 | 1541 |
城市商业银行 | 22245 | 236 | 139 | 18596 | 134 |
股份制银行 | 18083 | 13 | 13 | 15047 | 13 |
村镇银行 | 6567 | 1646 | 1638 | 6516 | 1637 |
农村合作银行 | 4664 | 117 | 41 | 797 | 27 |
政策性银行 | 2435 | 2 | 2 | 2234 | 2 |
外资银行 | 2107 | 496 | 242 | 947 | 41 |
住房储蓄银行 | 63 | 3 | 1 | 6 | 1 |
农村资金互助社 | 45 | 45 | 42 | 41 | 41 |
开发性金融机构 | 45 | 1 | 1 | 43 | 1 |
民营银行 | 20 | 19 | 19 | 18 | 18 |
银行服务机构 | 7 | 6 | 4 | \ | \ |
合计 | 464692 | 45786 | 5056 | 226673 | 4242 |
注：（1）企研数据“中国银行业分支机构历史信息数据库（V.2021.1）”时间为2021年1月1日，银保监会公开数据时间为2021年02月18日。（2）B列、E列表示含分支机构的全部历史数据，C列表示含退出机构的总行级别机构，D列、F列表示在营的总行级别机构；（3）表中信用社统计数据不一致的原因为银保监存在数据的遗漏；外资银行则是统计口径不一致所导致，企研自建数据库口径大于银保监，包含了代表处、分行、支行等所有在华外资银行。
我们还将银行业机构的人才招聘信息、知识产权信息、公开披露信息一网打尽。并且，企研数据出品的“中国银行业分支机构历史信息数据库”，是由专业人员构思、获取、清洗、维护，数据库不仅信息结构全，而且历史时间完整，并且会在每季度进行更新，以保证数据的实时性。
企研数据.zip
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