金融科技指数(根据百度指数构建 2011-2022年)
关键字:金融科技指数
数据信息
| 数据来源 | 百度数据 |
| 时间跨度 | 2011-2022年 |
| 时间频率 | 年度 |
| 区域跨度 | 全国31个省份各省 |
数据简介
一、金融科技相关文献发文趋势



数据指标
一、数据指标
| 省份 | Year | 金融科技 |
| 互联网金融 | Fintech | 人工智能 |
| 大数据 | 云计算 | 区块链 |
| 生物识别 | 移动支付 | 在线支付 |
| 第三方支付 | 网贷 | 网络贷款 |
| 网上贷款 | 网上银行 | 电子银行 |
| 互联网银行 | 直销银行 | 金科_1 (直接求和) |
| 金科_2 (求和取对数) | 金科_3 (算术平均) | 金科_4 (算术平均取对数) |
| 金科_5 (先取对数再求和) | 金科_6 (先取对数再算术平均) | 金科_7 (熵值法) |
| 金科_8 (熵值法取对数) |
二、数据整理方式
1.结合百度搜索指数的数据可得性,确定与银行小微企业信贷业务相关且与金融科技相关的主要关键词,包括“区块链、移动支付、网上融资、电子银行”等。
2.采集上述各关键词的百度搜索指数,采用熵值法确定权重,将多个指数合成为综合指数。
3.综合指数经过熵值法合成后,除以各省常住人口数,以此衡量各省小微企业信贷相关的金融科技发展水平。
省份 year 金融科技 互联网金融 Fintech 人工智能 大数据 云计算 区块链 生物识别 移动支付 在线支付 第三方支付 网贷 网络贷款 网上贷款 网上银行 电子银行 互联网银行 直销银行 直接求和 求和取对数 算数平均 算术平均取对数 先取对数再求和 先取对数再算数平均 熵值法 熵值法取对数 常住人口 lnpeople statement
全国31个省份金融科技指数2011-2022移动在线支付网络贷款网上电子银行人工智能生物识别等.zip
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本附件包括:- 1.xlsx
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- 数据处理过程dofile.do
- 百度搜索指数.dta
- 省份id对应数据.dta
- 金融科技指数(未考虑人口因素).dta
- 金融科技指数(考虑人口因素).dta


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