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附件为2025年更新的2009-2023年地级市金融科技公司数量面板数据合集，300+地级市近万条观测值，准确数值、无一插值拟合，不造假，样本无遗漏缺失。金融科技公司数量是前沿指标，多次登顶《金融研究》、《中国农村经济》JFE等国内外顶刊，我有信心这是好用数据！适合普惠金融、资本市场、金融科技、高质量发展、转型发展、新质生产力等各大方向的实证研究！可用作解释变量、被解释变量、中介变量、机制检验、调节变量或稳健性检验等，统计显著性可靠！本人所在课题组已基于此发表3篇CSSCI（含扩展版），盲审专家对本指标工作量给予高度评价。
【方法概述】
基于天眼查网站检索“金融科技”、“大数据”、“人工智能”等金融科技相关的关键词，获取所有相关公司的工商注册信息，并只保留公司名称或经营范围中出现金融科技关键词，且经营状态为“存续”或“在业”的公司样本；然后根据巴塞尔银行监督委员会对金融科技业务模式的分类（学界权威做法），使用正则表达式对“金融”、“保险”、“信贷”等与金融相关的关键词在公司经营范围中进行模糊匹配，保留匹配成功的样本；此外，对数据进行深度清洗，层层筛选过滤无关信息；最终统计各地级市每年的金融科技公司数量，以此测度当地金融科技发展水平，数值越大代表金融科技发展水平越高。
【主要变量】
统计年份、省份、地级市、地级市代码、当年新注册金融科技公司数量、累计注册金融科技公司数量。
【参考文献】
[1]宋敏,司海涛,周鹏,等.金融科技发展能否促进银行创新——信息赋能与产业竞争的视角[J].南开管理评论, 2024(7).
[2]高瑜,李响,李俊青.金融科技与技术创新路径——基于绿色转型的视角[J].中国工业经济, 2024(2):80-98.
[3]王红建,张科,李青原.金融科技的经济稳定器作用:金融加速器理论的视角[J].经济研究, 2023, 58(12):4-21.
网传各种地级市金融公司数据是完完全全的错误数据，造假后的资料！大量运用线性插值法拟合，其他行业的公司也被错误统计金融科技公司，非常不可靠；统计口径也问题，严重有害科研工作；我们已经解决上述问题（欢迎私信询问细节）地级市代码采用2025年民政部文件新版本，已实现1比1匹配，多重勘误校对后版本，无缺失值、无拟合值、不造假。
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