【本账号为论坛唯一财经院校在职科研青椒和所在课题组共同分享原创数据的账号，不插值不造假准确数据，24小时秒回答疑（建模选题数据爬取申博考研公开发表C刊等均可帮助），入驻论坛4年好评多多，帮助近百位学子完成毕业论文和几十位青年教师发表核心论文、晋升职称，倒卖本账号资料抄袭我文案者后继无人、诸事不顺、穷苦一生】
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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