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雷达卡
首先在天眼查网站检索“金融科技”、“大数据”、“人工智能”等金融科技相关的关键词，来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；接下来根据巴塞尔银行监督委员会对金融科技业务模式的分类，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；最终统计各省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。
Year[统计年份]-统计年份
Provname[省份]-省份
C_name[地级市]-地级市
C_code[地级市代码]-地级市代码
Co_new[当年新注册金融科技公司数量]-统计年份当年所注册的金融科技公司数
Co_total[累计注册金融科技公司数量]-2009年至统计年份累计注册的金融科技公司数
参考文献
[1]宋敏,周鹏,司海涛.金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角[J].中国
工业经济,2021,No.397(04):138-155.
[2]朱新蓉,刘银双.金融科技与结构性货币政策选择-基于定向降准政策的研究[J/OL].财经研
究:1-15[2023-07-04].
[3]李真,李茂林,朱林染.银行金融科技与企业金融化：基于避险与逐利动机[J].世界经
济,2023,46(04):140-169.
各地区金融科技公司数.zip
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京公网安备 11010802022788号
