中国地级行政审批中心数据库由中山大学岭南学院徐现祥教授团队，依据各地行政审批中心官方主页的公示信息整理构建。目前发布的是截至 2015年12月，333个地级行政审批中心相关数据，主要包含行政审批中心设立时间、进驻部门数量、进驻事项数量、进驻窗口数量等变量。
引用规则

毕青苗、陈希路、徐现祥、李书娟，《行政审批改革与企业进入》，《经济研究》， 2018
年第 2 期: 140-155。
变量说明

首先，我们对行政审批中心的概念进行界定：将实现集中式的行政审批服务的政府机构统称为行政审批中心。不同地区对行政服务中心的署名存在略微的差异，除行政审批中心外，还有政务服务中心、行政许可服务大厅、政务大厅等不同名称。我们将“集中审批”作为判定准则，只要具备集中办理本级政府权限范围内的行政审批事项的功能，我们就界定为本地有设立进行集中审批的机构，并统称行政审批中心。行政审批中心的数据来源于三个渠道。最主要的来源是各地行政审批中心的官方主页，其次是人民政府网站公示的、关于批准行政审批中心成立的正式文件，第三个渠道为地级市人民政府网站和当地媒体发布的新闻报道。为保证数据质量，本文将三种渠道获取的信息进行交叉验证，当数据有冲突时，按行政审批中心官方网站、政府文件、新闻报道的优先级进行选取。数据库包含333个地级样本，涵盖三个类别、 共计8个变量：

地级行政审批中心是否成立：截至2015年12月数据收集时，如果在以上三个数据获取渠道中至少一种渠道可以证实行政审批中心的设立，即认为当地有设立行政审批中心， 虚拟变量（ALC_dummy）取1，否则取0。

地级行政审批中心成立时间：对于设立行政审批中心的地区，构建设立年份（ALC_year）和月份（ALC_month）变量。需要特别说明的是， 本数据库取当地开始建立具有集中审批功能的综合行政服务机构的最早时间作为行政审批中心的设立时间。 有些地区的集中审批机构成立时间早、可能会经历更名、升级改造、合并、搬迁等过程，而更名、改造后的时间仅仅是新的服务大厅开始运行的时间，不是当地开始建立具有集中审批功能的综合行政服务机构的时间，所以不是其最初发挥集中审批作用之时。因此，对于有前身的，我们尽可能找到其最初始的成立时间。

地级行政审批中心进驻部门、事项、窗口数量：想要获得动态的、每年的部门、事项、窗口数量非常困难，数据缺失严重，鉴于此，数据库中仅报告了在2015年12月数据收集时最近数据。 由于各地统计口径不统一， 想要准确获得行政审批中心大厅中负责审批的部门、事项和窗口数量依然不容易。以进驻部门为例， 大部分中心主页在描述“进驻部门数量”时，没有进一步明确区分“进驻审批部门数量”和“进驻服务部门（单位）数量”。因此，基于这种情况，我们构建两个指标：

ALC_department1： 对于分别报告“审批部门”数量和“服务部门”数量的地区，取“审批部门”数量； 对于只报告“部门数量”的地区，取空值。

ALC_department2： 对于分别报告“审批部门” 数量和“服务部门”数量的地区，进行加总；对于只报告“进驻部门数量”的地区，认为其没有进行区分， 报告的是审批和服务部门数量之和。因此，ALC_ department2 报告的是“进驻部门总量”，其样本量多于 ALC_ department1， 取值大于 ALC_ department1。相应地，我们也构建了两个关于进驻事项的指标， ALC_item1 和 ALC_item2。