构建可持续数据发展生态——中国地方数据发展指数（DDI）

构建可持续数据发展⽣态《中国地⽅数据发展报告》暨数据发展指数（DDI）发布孟庆国清华⼤学计算社会科学与国家治理实验室中国电⼦信息⾏业联合会数据治理专业委员会2023第⼆届数据治理年会暨博览会 2023年12⽉13⽇战略之争、顺势之举、融合之路数据时代已经到来谁掌握了数据谁将掌握发展主动权谁利⽤好数据谁将赢得未来数字竞争新优势背景与意义1⼀可持续数据发展⽣态模型⼆评估结果与建议三⼏点思考四⽬ 录《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意⻅》《关于加强数字政府建设的指导意⻅》《数字中国建设整体布局规划》数据战略与顶层设计《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作⽤的意⻅》可持续发展是⼈类社会繁荣进步的必然选择，实现强劲、绿⾊、健康的全球发展是世界各国⼈⺠的共同⼼愿。中国是联合国2030年可持续发展议程的⽀持者和践⾏者，坚持创新、协调、绿⾊、开放、共享的新发展理念，不断完善数字基础设施，建⽴健全数据基础制度体系，加强数据和统计能⼒建设，积极分享中国可持续发展⽬标监测实践和经验。中国愿同世界各国⼀道，在全球发展倡议框架下深化国际数据合作，以“数据之治”助⼒落实联合国2030年可持续发展议程，携⼿构建开放共赢的数据领域国际合作格局，促进各国共同发展进步。——2023年4⽉24⽇，国家主席习近平向第四届联合国世界数据论坛致贺信以“数据之治”助⼒落实2030年可持续发展议程 推动数据发展是我国抢抓主动权、构筑新优势的必然要求 构建适合国情、顺应潮流，⽴⾜当前、着眼⻓远的开拓性、前瞻性评估指标体系，有利于全⾯科学客观反映我国地⽅数据发展基本情况 从⽽更好推动数据价值释放，更好服务数字中国建设，为全球数据发展贡献中国智慧和⼒量数据发展评估的意义背景与意义1⼀可持续数据发展⽣态模型⼆评估结果与建议三⼏点思考四⽬ 录“可持续数据发展⽣态”内涵——以⼈为本，以数据要素化为主线，数据创新应⽤为⽬的，数据要素流通为关键，数据资源建设为基础，数据基础设施为⽀撑，数据治理与安全为保障，实现充分供给、⾼效流通、创新应⽤、安全合规的数据发展格局。可持续数据发展⽣态模型可持续数据发展⽣态模型作为综合评估地⽅数据发展情况的指数，包括数据创新应⽤、数据要素流通、数据资源建设、数据基础设施、数据治理与安全共5项⼀级指标，具体由16项⼆级指标组成。中国地⽅数据发展指数（Data Development Index, DDI）通过加快公共数据开发利⽤、数据流通交易、市场主体培育，促进数据要素⾼效流通，实现数据要素价值的转移、转化和放⼤。数据要素流通通过扩⼤数据资源规模、提⾼数据供给质量，促进数据多源汇聚、协调融合、完整可信，从⽽更好发挥我国海量数据资源、丰富应⽤场景的优势，激活数据要素潜能，为实现数据赋能经济社会⾼质量发展奠定基础。数据资源建设通过构建系统完备、科学规范的制度体系，形成执⾏有⼒、运⾏有效的落实体系，强化数据源头治理、过程治理、末端治理，实现数据全⽣命周期安全可控，促进数据价值的创造、交换和实现。数据治理与安全构建可持续数据发展⽣态⽬的保障关键通过场景驱动、数实融合，推动各个领域实现数字化转型，赋能数字经济、数字政务、数字社会、数字⽂化、数字⽣态⽂明建设。数据创新应⽤通过建⽴健全流通基础设施、算⼒基础设施、⽹络基础设施，⽀撑数据⾼质量供给、⾼效率流通、⾼⽔平应⽤，助⼒数据要素相关产业链与创新链融合。数据基础设施基础⽀撑⼀级指标⼆级指标评估要点数据创新应⽤数字经济主要评估：产业数字化、数字产业化等内容。数字政务主要评估：政务服务、政务公开、政⺠互动等内容。数字社会主要评估：社会治理、公共服务、智慧城市、数字乡村等内容。数字⽂化主要评估：数字⽂化产品、数字⽂化传播、数字⽂化服务、⽂化数字化创新等内容。数字⽣态⽂明主要评估：智慧环保、智慧国⼟、数字化绿⾊化协同、绿⾊低碳⽣产⽅式和⽣活⽅式等内容。数据要素流通公共数据开发利⽤主要评估：公共数据共享、开放、授权运营等内容。数据流通交易主要评估：数据场外流通与场内交易情况、市场供需匹配程度、数据跨境流动等内容。市场主体培育主要评估：数据要素型企业数量、类型和规模，以及第三⽅专业服务机构的数量、规模等内容。指标体系及评估要点⼀级指标⼆级指标评估要点数据资源建设数据规模主要评估：单位数据资源GDP产出等内容。数据质量主要评估：数据治理成熟度等内容。数据基础设施 流通基础设施主要评估：综合应⽤平台（政务服务平台移动端）、共享交换平台、开放平台、授权运营平台、交易平台、数据空间、跨境流通平台、区块链平台建设及运营情况。算⼒基础设施主要评估：通⽤算⼒、智算算⼒、超级算⼒发展情况。⽹络基础设施主要评估：5G、光纤、卫星互联⽹等的建设情况及其在物联感知、⼯业互联等领域的应⽤情况。数据治理与安全 政策法规主要评估：数据发展相关政策法规、标准及配套规则制定和实施情况。组织机构主要评估：数据管理机构设置、职责划分、统筹协调、激励评价等内容。安全保障主要评估：数据安全制度建设与管理、数据安全技术保障与应⽤、数据安全监测预警与应急处置、数据安全事件与影响程度等内容。指标体系及评估要点对标国际范例顶层设计客观性导向性实效性评估原则与范围评估范围: 31个省（⾃治区、直辖市）背景与意义1⼀可持续数据发展⽣态模型⼆评估结果与建议三⼏点思考四⽬ 录 地⽅ 数据发展⽔平直辖市省域引领型北京、上海浙江、⼭东、⼴东、江苏突破型天津、重庆福建、贵州、四川、湖北、⼴⻄、安徽、湖南、河北、江⻄、海南、河南进取型/辽宁、⼭⻄、陕⻄、云南、吉林、⿊⻰江、⽢肃、内蒙古、新疆追赶型/宁夏、⻘海、⻄藏评估结果：地⽅数据发展⽔平梯队分布 我国31个省级地⽅数据发展指数均值为0.41，北京最⾼（0.61），随后是浙江、上海、⼭东、⼴东、江苏。 各地数据发展⽔平可被划分为引领型（均值为0.59）、突破型（均值为0.43）、进取型（均值为0.32）、追赶型（均值为0.26）。总体趋势⼀：“雁鸣起航”开启数据征程 地⽅数据发展⽅兴未艾 各地数据发展尚处于初级阶段，整体数据发展⽔平不⾼ 呈现“东中⻄”梯度发展格局，不平衡不充分问题突出 总体与预期⽬标仍有不⼩的差距总体趋势⼆：“雁阵效应”渐成燎原之势各地积极改⾰实践，不断取得新突破。数据创新应⽤⽔平稳步提升，数据要素流通体系逐步建⽴，数据资源体系加快完善，数据基础设施建设加速推进，数据治理与安全体系初步形成。总体趋势三：“头雁示范”引领数据发展北京、浙江、上海、⼭东、⼴东、江苏发挥⾃身优势，先⾏先试创造诸多可复制、可推⼴的先进经验，成为全国数据发展创新中的佼佼者。主要发现⼀：各地数据创新应⽤⽔平均稳步提升通过场景驱动、数实融合、创新应⽤，实现数据赋能经济⾼质量发展、政务服务提质增效、社会资源优化配置、⽂化创新传承、⽣态⽂明绿⾊可持续发展。主要发现⼆：数据发展与地⽅经济⽔平正相关数据资源与经济发展双向赋能，良好的经济基础聚集更优数字⼈才和技术，单位数据资源价值释放更充分，反向赋能经济发展。单位数据资源GDP产出：先进地⽅均值为200亿元/EB，其他地⽅集中于90~180亿元/EB。主要发现三：数据流通效