中国大数据产业发展指数报告（2024版）

前 言《“十四五”大数据产业发展规划》提出大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析和服务为核心的战略性新兴产业，通过整合和挖掘海量、多样化的数据，广泛应用于经济转型、社会治理、智能制造等领域，推动技术创新、效率提升与资源配置优化，是经济社会高质量发展的重要引擎。随着我国经济发展的推进，我国大数据产业的发展经历了起步探索、快速发展和深度应用等关键阶段，并在不同阶段取得了成效。2000年至2014年，我国大数据产业建设正值起步阶段，大数据概念提出，并得到我国政府和企业的重视，初步建立起的政策框架为大数据产业的萌芽奠定了坚实的基础。虽然大数据的应用尚未广泛铺开，但其战略意义已初见端倪，成为未来发展的重要支撑点。2015年至2020年间，“互联网+”行动计划和“国家大数据战略”的提出标志着我国大数据产业进入了快速发展阶段。大数据的应用从互联网、金融、电信等领域逐步扩展到智能制造、数字社会、数字政府等领域，推动了我国经济社会的数字化转型。2021年至今，我国大数据产业迎来了深度应用的关键新阶段，大数据基础设施持续完善，为我国的大数据产业发展提供了坚实的保障，5G、云计算、人工智能和区块链等技术与大数据加速融合，推动经济社会全面创新。据全国数据资源调查工作组在2024年5月发布的《全国数据资源调查报告》显示，2023年我国大数据产业发展速度增快，数据生产总量达32.85ZB，大数据核心产业收入总规模达30.8万亿元，未来几年我国大数据产业的年增长率有望保持20%以上。2023年12月，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》发布，涉及数据要素在工业制造等12个领域的应用，为数据赋能经济社会、推动高质量发展提供指导。随着国家大数据战略持续推进，产业结构将更加优化，数据要素市场逐步形成，产业链日益稳定高效，产业生态体系更加完善。为响应国家政策发展方针，衡量全国各地大数据产业发展水平，北京大数据研究院在2020年至2023年连续发布大数据产业发展指数的基础上，聚焦近年来大数据产业各领域的进展和趋势，深入调研了各地大数据政策环境、大数据产业和企业发展状况，编制形成《中国大数据产业发展指数报告（2024版）》，力求客观呈现和科学评判我国大数据产业发展情况，为各地大数据产业发展提供参考，为数字中国建设赋能添力。目 录 CONTENTS第一章 01研究方法02 指标体系03 数据资源03 计算方法第二章 04总体评价05 从前15强省份看大数据产业发展08 从前20强城市看大数据产业发展12 从区域经济圈看大数据产业发展14 东数西算战略下的大数据产业发展态势第三章 15分项评析16 产业水平20 产业创新23 产业环境第四章 28五年回顾29 大数据产业政策演变30 省级发展总指数31 市级发展总指数32 经济圈发展总指数第五章 36发展建议37 完善数据基础制度体系，加快破除体制机制阻碍37 建设全国一体化算力体系，超前布局数字基础设施37 培育全国一体化数据市场，促进数据要素开发利用38 培育壮大数据产业生态，助力新质生产力发展38 深化数字领域国际合作，推动数据跨境安全流动01研究方法Research Method（一）指标体系通过综合研究国内外大数据产业发展状况，结合产业生命周期、产业链、产业竞争力等研究结果，本研究从产业水平、产业创新、产业环境三个维度确立了6个二级指标与18个三级指标，以综合测度地区大数据产业发展现状。2表1-1 大数据产业发展指数指标体系一级指标二级指标三级指标产业水平企业数量本地区大数据企业数量本地区大数据上市企业数量本地区大数据独角兽企业数量本地区大数据瞪羚企业数量本地区大数据高新技术企业数量产业质量本地区大数据上市企业总市值（亿元人民币）本地区大数据独角兽企业总估值（亿元人民币）本地区大数据企业融资总额（亿元人民币）本地区大数据企业网站建设情况产业创新知识产权专利数量软件著作权数量创新人才开设大数据相关专业的高校数量本地区大数据上市企业技术人员数产业环境政策环境大数据产业政策数量大数据相关法律法规数量服务环境大数据管理机构设置情况本地区大数据产业联盟、研究机构数量本地区数据交易场所数量（二）数据资源基于北京大数据研究院自建大数据企业数据库，对全国31个省级行政区（不包含港澳台地区）和337个重点城市的大数据产业发展情况进行综合评估。大数据企业数据库收录了8979家全国优质大数据企业与合作方的数据资源，建立包括企业工商信息、运营情况、研发情况、投融资情况、产品情况等在内的122个企业维度指标，并设有头部企业库和产品库等微观数据库，能够从多个维度反应企业发展现状。（三）计算方法本指数采用“改进向量法”确定各级指标权重，具体方法如下：1.构建指标体系：结合产业分析理论、产业结构、产业相关指标体系，构建大数据产业指标构架体系。2.数据处理：用极差正规化法对数据进行无量纲化处理。正向指标标准化：xi′ =xi−min ximax xi−min xi负向指标标准化：xi′ =max xi−ximax xi−min xi3.确定权重：用“改进向量法”为指标赋权。使用欧氏距离度量样本特征向量和“最优向量”的相似程度：(xa − xb)2 + (ya − yb)2 + (za − zb)24．结果计算：indexk代表指标体系中某级某个指标得分：indexk = ෍i=1nkwki ∗ xki′302总体评价Overall Evaluation（一）从前15强省份看大数据产业发展◼ 整体发展态势良好，区域间发展差距显著从大数据产业发展总指数来看，过去一年里我国大数据产业整体发展态势良好，但区域间差异明显，呈现出“东强西弱、南强北弱”的不均衡发展态势。5图2-1 全国各省级行政区大数据产业发展指数热力图•东部沿海地区领跑全国，产业聚集效应显著。由于其经济基础相对雄厚、创新资源丰富、信息化水平较高，成为大数据产业的发展高地，指数排名前15强省级行政区中，东部沿海地区占据8席。•中部地区发展前景广阔，追赶势头强劲。河南、湖南、湖北等中部地区省级行政区展现出强劲追赶势头。•西部地区内部发展差异显著，陕西、四川、贵州等省级行政区发展潜力巨大。•东北部地区的大数据产业发展相对较慢，老工业基地数字化转型面临一定挑战，需积极探索适合自身特点的大数据产业发展道路。◼ 一线省份优势显著，多省分项指标突出从本年度排名前15强省级行政区的总指数排名变动上来看，头部省级行政区展现出持续领先势头，同时部分省级行政区排名跃升明显，部分省级行政区受复杂因素影响排名有所下滑。6图2-2 省级行政区大数据产业发展指数及排名变动•北京、广东、江苏、浙江、上海、山东6省，仍位于大数据产业指数第一梯队，发展优势明显，领跑全国。•中部地区省级行政区如湖北、湖南排名提升较大，相较去年皆提升4个名次。•西部地区省级行政区如贵州排名提升5个名次，挺进前15强。•部分东部地区省级行政区如福建，以及东北部地区省份如辽宁，排名有所下降。从排名前15强省级行政区的分项指标排名来看，头部省级行政区在各分项指标同样处于领先地位，其余省级行政区中，亦有部分省级行政区在分项指标上展现出亮眼表现。•从头部省级行政区的表现来看，北京不仅在总指