全国地级市金融科技发展指数及搜索行为数据金融科技指数测算（2011–2024年，含计算代码）

数据背景

金融科技指数是衡量地区金融科技发展水平、技术应用能力与创新活跃度的重要工具。该指数综合多个维度的百度搜索行为数据，涵盖支付、区块链、AI、云计算、互联网银行等关键词，反映了地方在金融科技领域的发展热度与关注趋势。本数据参考主流研究方法，结合熵值法构建权重体系，适用于金融监管、行业分析与区域发展评估等研究场景。

一、数据概况（含数据来源）

数据名称：地级市金融科技发展指数及搜索行为数据

时间范围：2011–2024年

数据范围：全国地级市

数据格式：面板数据，含原始指标、指数结果、计算代码（dofile）

数据来源：基于百度搜索指数数据整理，结合关键词匹配与权重计算构建而成

二、核心指标字段

• 行政区划字段：省份、城市及其代码

• 时间字段：日期（按天）

• 搜索行为指标（分端口）：

  
  

  • 大数据总搜索指数（电脑端/移动端）

  • 第三方支付搜索指数（电脑端/移动端）

  • 电子银行搜索指数（电脑端/移动端）

  • 互联网金融、互联网银行、金融科技总搜索指数（含分端口）

  • 区块链、人工智能、网上融资、生物识别、网络贷款、网贷等相关搜索指数

  • 移动支付、在线支付、开放银行、云计算、直销银行等关键词指数

    
    

• 综合指数字段：金融科技综合指数（由各维度权重加总生成）

  
  

三、数据价值与应用建议

• 区域金融科技评估：本指数可用于测度全国地级市的金融科技发展热度与产业活跃程度，为区域政策制定与资源倾斜提供依据。

• 金融监管与普惠金融分析：通过金融科技关键词的地域搜索热度差异，辅助判断地方数字金融发展趋势及潜在风险点。

• 投资决策支持：为金融科技企业选址、业务拓展提供数据支撑；亦可结合经济指标进行投融资热度分析。

• 学术研究与政策模拟：可复刻或拓展已有研究方法，如与小微企业信贷供给、银行结构等议题联动开展量化研究。

  
  

四、参考文献及计算方法

盛天翔，范从来. 金融科技、最优银行业市场结构与小微企业信贷供给[J]. 金融研究，2020,(06):114-132.

采用关键词方法选取与金融科技密切相关的高频词，主要选取基本技术、资金支付、金融科技中介服务模式、金融科技称呼的直接命名四个维度，具体如下图所示：

五、数据预览（样例）