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雷达卡
金融科技指标的构建是考察金融科技发展对经济行为影响的关键，施炳展和金祥义（2019）利用百度搜索构建了国内居民对不同国家的注意力指数，这为后来运用互联网搜索的页面数量构建地区金融科技发展指标提供了一个启示。
运用百度新闻高级检索结果度量金融科技发展水平的逻辑在于，一个地区金融科技发展、企业设立、技术进步往往都会被媒体关注，从而能被百度新闻检索到。
百度作为领先的中文搜索引擎，其在国内搜索引擎市场几乎处于垄断的绝对优势地位。通过百度新闻搜索金融科技相关热词所得到的页面数量，能够比较准确地反映相关地区金融科技的发展水平。
1、数据来源：百度新闻文本挖掘
2、时间跨度：2004-2021年
3、区域范围：全国304个地级市
4、指标说明：
我参考《中国工业经济》李春涛（2020）的做法，通过百度新闻高级检索搜索“地区+关键词”并选择具体年份来获得相应关键词的城市与年份的页面数量，这不仅反映了金融科技在不同地区之间的差异性，也反映了金融科技发展的过程。
全国304个地级市金融科技发展程度（文本分析提取）【2004-2021】.zip
(50.26 MB, 需要: RMB 29 元)
关键词： |
行政区划代码、年份、地区、EB级存储、NFC支付、云计算、互联网金融人工智能、亿级并发、信息物理系统、内存计算、分布式计算、区块链、商业智能、图像理解、图计算多方安全计算、大数据、差分隐私技术、开放银行、异构数据、征信、投资决策辅助系统、数字货币、数据可视化、数据挖掘、文本挖掘、智能客服、智能投顾、智能数据分析、智能金融合约、机器学习、流计算 、深度学习、物联网、生物识别技术、移动互联、移动支付、第三方支付、类脑计算、绿色计算、网联、股权众筹融资、自然语言处理、虚拟现实、融合架构认知计算、语义搜索、语音识别、身份验证、量化金融、总搜索量、金融科技水平等关键词和总指标。 |
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