【重磅整理、齐全】DataCompass-更新至2023年 各地区金融科技公司数、金融科技搜索指数、银行金融科技创新专利合集

一、数据介绍

      本数据基于不同方法构建了多维度的金融科技发展情况，用以测度我国地区和银行业的金融科技发展水平。本数据分为两个模块：地区金融科技情况、银行金融科技情况。其中，地区金融科技情况主要从各地区的金融科技公司数量以及该地区对于金融科技相关关键词的网络搜索指数进行衡量；银行金融科技情况则根据银行申请金融科技相关专利情况进行数据构建。希望 本数据 的制作整理能为学者深入研究金融科技提供更多数据支持。

二、数据内容

（1）内容一：

▪ 数据名称: 各地区金融科技公司数

▪ 数据层级：地级市层面

▪ 数据范围：2009-2023年

▪ 样本数量：5090条

▪ 数据来源：参考相关文献做法，根据天眼查网站进行统计整理

▪ 数据说明：DC各地区金融科技公司数据包含统计年份、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指标。数据提供.xlsx格式，可用stata或excel打开。

▪ 数据维度：年度数据

▪ 构建方法：

    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。

▪ 数据概览：

（2）内容二：

▪ 数据名称: 各地区金融科技搜索指数

▪ 数据层级：地级市层面

▪ 数据范围：2019-2023年

▪ 样本数量：71W+条

▪ 数据来源：参考相关文献做法，根据相关重要新闻会议中提取关键词进行统计整理

▪ 数据说明：DC各地区金融科技公司数据包含省份、地级市、统计日期、金融科技搜索指数指标。数据提供.xlsx格式，可用stata或excel打开。

▪ 数据维度：日度数据

▪ 构建方法：

     使用由国家科技创新规划、金融科技运行报告等相关重要新闻会议中提取的27 个金融科技关键词与所有省市匹配，收集 2011 年至今各省份金融科技词库的“PC+移动”端百度搜索指数，计算各关键词的每日词频；并将同一地区层面的所有关键词搜索指数加总，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。

▪ 数据概览：

（3）内容三：

▪ 数据名称: 银行金融科技创新专利 2023-2003年中国银行金融科技专利申请数据、商业银行金融科技数据

▪ 数据层级：银行层面

▪ 数据范围：2003-2023年

▪ 样本数量：1.5W+条

▪ 数据来源：参考相关文献做法，从国家知识产权局专利检索数据库收集2003-2023年以银行作为申请人的专利申请等信息统计整理

▪ 数据说明：DC各地区金融科技公司数据包含公告号、专利名称、申请公告日、申请日、授权公告日、申请人、分类号专利类型指标。数据提供.xlsx格式，可用stata或excel打开。

▪ 数据维度：日度数据

▪ 构建方法：

    首先提取各年份以银行作为申请人的专利申请信息；其次利用自建金融科技词典对每条专利申请摘要进行检索，如果摘要中包含金融科技相关关键词，则认为该专利为金融科技专利。金融科技词典依照吴非等（2021），中关村互联网金融研究院发布的《中国金融科技和数字普惠金融发展报告（2020）》和中国人民银行发布的《金融科技（FinTech）发展规划（2019 －2021）》等建立，主要包括金融科技“ABCD+”底层技术和金融科技应用两个方面的关键词。

▪ 数据概览：

三、相关文献

[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.