上市公司金融科技发展指数（新近更新）

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金融科技发展指数（匹配上市公司数据）

数据的详细描述如下。

地级市或直辖市层面金融科技发展指数来自百度新闻高级检索相关关键词的结果数量，企业的财务数据、董事会相关数据以及研发数据来自国泰安（CSMAR）数据库和WIND数据库，企业所属城市特征的相关数据来自《中国城市统计年鉴》。为了使数据更具代表性，可以对数据进行如下处理：(1)剔除银行、证券、保险等金融类上市公司的样本；(2)剔除主要变量存在数据缺失的样本；(3)剔除所有者权益账面值为负的公司样本；(4)对连续型变量进行双侧1%的缩尾处理（Winsor），以便消除离群值对结果的干扰。

数据的整理方法：根据《“十三五”国家科技创新规划》、《大数据产业发展规划（2016—2020年）》、《中国金融科技运行报告（2018）》以及相关重要新闻和会议，提取其中的与金融科技相关的关键词，包括EB级存储、NFC支付、差分隐私技术、大数据、第三方支付、多方安全计算、分布式计算、股权众筹融资、互联网金融、机器学习、开放银行、类脑计算、量化金融、流计算、绿色计算、内存计算、区块链、人工智能、认知计算、融合架构、商业智能、身份验证、深度学习、生物识别技术、数据可视化、数据挖掘、数字货币、投资决策辅助系统、图计算、图像理解、网联、文本挖掘、物联网、信息物理系统、虚拟现实、移动互联、移动支付、亿级并发、异构数据、语义搜索、语音识别、云计算、征信、智能金融合约、智能客服、智能数据分析、智能投顾、自然语言处理，共48个关键词。将这些关键词与中国所有地级市或直辖市匹配，在百度新闻高级检索中分年份搜索地级市或直辖市+关键词，如搜索“北京+区块链”，百度新闻高级检索可以给出各年间既包含“北京”又包含“区块链”的新闻页面的数量。运用网络爬虫技术，爬取百度新闻高级检索页面的网页源代码并提取出搜索的结果数量，并将同一地级市或直辖市层面的所有关键词搜索结果数量加总，得到总搜索量。由于这一指标分布存在显著的右偏性，因此对这一指标做对数变换，作为衡量该地级市或直辖市层面金融科技发展水平的指标。

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