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中国地方政府数据开放报告:指标体系与城市标杆

中国地方政府数据开放报告:指标体系与城市标杆

1 001 001引言 ■ 评估方法■ 数林概貌■ 数林标杆 附录 001004014019022 002引言 001引言“中国开放数林指数”是我国首个专注于评估政府数据开放水平的专业指数,由复旦大学数字与移动治理实验室制作出品。开放数据,蔚然成林,“开放数林”意喻我国政府数据开放利用的生态体系,一棵棵地方开放“数木”由最初的丛然并生、成荫如盖,直至枝繁叶茂、花开结果,终将成长为一片繁盛多样、枝杈相连、持续循环的中国“开放数林”。“中国开放数林指数”自2017年5月首次发布以来,每半年发布一次,定期对我国地方政府数据开放水平进行综合评价,精心测量各地“开放数木”的繁茂程度和果实价值,助推我国政府数据开放生态体系的建设与发展。2018年以来,“中国开放数林指数”为国家互联网信息办公室信息化发展局监测我国公共信息资源开放情况提供数据支撑。 0022021年起,指数制作方将原来的“副省级/地级”指数调整为“城市”指数,将直辖市、副省级城市和地级城市,都作为一个“空间”和“聚落”,而不仅仅是一个“层级”来进行评测,并发布《中国地方政府数据开放报告——指标体系与城市标杆》(以下简称《报告》)。 003评估方法 0041.1 评估对象:从“层级”到“城市”随着中国开放数林的不断生长,今年的评估方法和指标体系又作出了新的调整。2021年起,中国开放数林指数将原来的评估对象“副省级/地级”调整为“城市”,主要出于以下考量:原来的评估对象“副省级/地级”更多将城市作为一个“层级”来进行评测。然而,不论城市处于何种行政级别,它都是一个人口集中居住并进行生产生活的密集“空间”和“聚落”,其数据也普遍具有多样性、动态性、高密度等特征,基于城市的实际需求和应用场景,开放和利用城市数据能创造巨大的社会经济价值。因此,从本期《报告》开始,中国开放数林指数将把直辖市、副省级城市和地级城市都作为一个“空间”和“聚落”来进行评估,并注重省域和城市在数据开放上的协同性和互通性。根据公开报道,以及使用“数据+开放”“数据+公开”“公共+数据”“政务+数据”“政府+数据”“地名+数据”“地名+政府数据”“地名+开放数据”等关键词进行搜索,发现了截至2021年4月我国已上线的地方政府数据开放平台,并从中筛选出符合以下条件的平台:1、原则上平台域名中需出现 gov.cn,作为确定其为政府官方数据开放平台的依据。2、平台由行政级别为地级以上的地方政府建设和运营(不包括港澳台)。一、 评估方法 0053、开放形式为开设专门、统一的地方数据开放平台,或是在政府官网上开设专门栏目进行集中开放,由条线部门建设的开放数据平台不在评估范围内。本次评估中,共发现符合以上条件的城市156个,具体城市、平台名称和平台链接如附录所示。2021年上半年《报告》将上线了这些平台的城市作为评估对象。 006■ 图1 开放数林指数评估指标体系的构建方法1.2 评估指标体系1.2.1 评估指标体系构成开放数林指数邀请国内外政界、学术界、产业界七十余位专家共同参与,组成“中国开放数林指数”评估专家委员会,以体现跨界、多学科、第三方的专业视角。专家委员会基于数据开放的基本理念和原则,借鉴国际数据开放评估指标体系的经验,立足我国政府数据开放的政策要求与地方实践,构建起一个系统、科学、可操作的地方政府数据开放评估指标体系,并为每项指标分配了权重(见图1)。 007评估指标体系共包括准备度、平台层、数据层、利用层四个维度及下属多级指标(见图2):准备度是“数根”,是数据开放的基础,包括法规政策效力与内容、标准规范、组织与领导等三个一级指标。平台层是“数干”,是数据开放的枢纽,包括发现预览、数据获取、成果提交展示、互动反馈、用户体验等五个一级指标。数据层是“数叶”,是数据开放的核心,包括数据数量、数据质量、数据规范、开放范围等四个一级指标。利用层是“数果”,利用层是“数果”,是数据开放的成效,包括利用促进、利用多样性、成果数量、成果质量等四个一级指标。 008■ 图2 2021中国开放数林指数评估指标体系(城市) 009利用层数据层平台层准备度 0101.2.2 评估指标主要调整内容■整体:城市评估指标体系将准备度权重设为15%,低于该维度在省域指标体系中的权重20%,主要考量在于准备度方面的多项工作更需要由省级政府来完成,并对下辖城市进行赋能和规范,而不是由各城市各自孤立地完成,以避免造成管理碎片化。指标体系将数据层权重设为45%,利用层的权重设为22%,成为权重最高的两个维度,以强调城市数据开放的核心任务是开放和利用数据。最后,将平台层的权重设为18%,以体现平台作为数据供需对接枢纽的作用。■准备度:下调了城市评估指标体系中“标准规范”的权重,以强调标准规范应更多由省级政府来统一制定并向下辖城市赋能,而不是由各个城市各自制定;新增了相应指标以强调明确数据开放主管部门的职责、以及制定详实的当年度数据开放工作计划与任务部署的重要性。■平台层:取消或降低了部分功能设置类指标,以更加突出平台帮助用户有效获取和利用数据的核心作用;提高了“互动反馈”指标的权重,以体现平台日常运营与维护的重要性;在“互动反馈”下新增“权益申诉”指标,以体现对公众和第三方权益保护的重视。■数据层:在数据数量下新增“单个数据集平均容量”指标,以引导各城市既要提升数据总容量,也要提升单个数据集容量;同时,还在数据质量下新增“优质数据集持续供给”指标,以强调优质数据集的持续供给,防止供给中断;在数据规范下新增“数据项一致性”指标,以强调内容相同的数据集在数据项上的一致性。 011■利用层:提升省内城市参与全省性大赛的权重,而不建议各个城市都各自举办大赛;更加强调在举办大赛之外组织常态化、多样化、专门性的利用促进活动的重要性;除评价有效成果数量外,新增“成果有效率”和“优质成果”指标,以评估利用开放数据开发的成果是否真正有效和有用;新增“创新方案质量”指标,以评测各地开放数据比赛产出成果的质量。1.3 数据采集与分析方法准备度评估主要对相关法律法规、政策、年度计划与工作方案、标准规范、新闻报道等资料进行了描述性统计分析和文本分析。搜索方法主要包括以下两种:一是在搜索引擎以关键词检索相关法规与政策文本、标准规范、年度工作计划、地方党政领导讲话的新闻报道以及数据开放主管部门的信息;二是在地方政府门户网站以及政府数据开放平台上通过人工观察和关键词检索采集数据。数据采集截止时间为2021年5月。平台层评估主要采用人工观察法对各地政府数据开放平台上各项功能进行观测并做描述性统计分析,数据采集截止时间为2021年5月。同时,还对平台的回复时效和回复质量进行了评估,回复情况采集截止时间为2021年5月。数据层评估主要通过机器自动抓取和处理各地政府数据开放平台上开放的数据,结合人工观察采集相关信息,然后对数据进行了描述性统计分析、交叉分析、文本分析和空间分析。数据采集截止时间为2021年5月,对“动态更新”这一指标的评测时段为 2021年1月至2021年5月。利用层评估主要对各地政府数据开放平台上展示的利用成果进行了人 012此外,为确保采集信息准确,避免遗漏,部分指标采取报告制作方自主采集和向各地征集相结合的方式。各地征集结果经过报告制作方验证后纳入数据范围。1.4 指数计算方法指数制作方基于各地在各项评估指标上的实际表现从低到高按照0-5分共6档分值进行评分,其中 5 分为最高分,相应数据缺失或完全不符合标准则分值为 0。对于连续型统计数值类数据则使用极差归一法将各地统计数据结果换算为 0-5 分之间的数值作为该项得分。各地平台在准备度、平台层、数据层、利用层四个维度上的指数总分等于每个单项指标 的分值乘以相应权重所得到的加权总和。最终,各地开放数林指数等于准备度指数、平台层 指数、数据层指数、利用层指数乘以相应权重的加权平均分。城市开放数林指数计算公式如下:工观察和测试,对2019年以来各地开展的开放数据创新利用比赛信息进行了网络检索,并对采集到的数据进行了描述性统计分析。数据采集截止时间为 2021年5月。城市开放数林指数151845 013数林概貌 014二、数林概貌截至2021年4月底,我国已有174个省级和城市地方政府上线了数据开放平台,其中省级平台18个(含省和自治区,不包括直辖市和港澳台),城市平台156个(含直辖市、副省级与地级行政区)。与2020年下半年相比,新增32个地方平台,其中包含1个省级平台和31个城市平台。如图3所示,全国地级及以上政府数据开放平台数量增长显著,从2017年的20个到2021上半年174个,"开放数据,蔚然成林"的愿景已初步实现。■ 图3 历年地级及以上平台数量增长情况目前,我国46.29%的城市(包括直辖市、副省级与地级行政区)已上线了政府数据开放平台。如图4所示,自2012年上海市和北京市等地率先上线数据开放平台以来,城市平台数量逐年增长,目前已达到156个。各城市平台上线时间如表1所示。 015■ 图4 历年城市平台数量增长情况■ 表1 城市平台上线时间一览表(按拼音首字母排序) 016截至2021年4月,全国各地上线的城市数据开放平台的地区分布如图5所示,颜色越深,代表平台上线时间越早。目前,所有直辖市,以及广东省、广西壮族自治区、山东省、四川省与浙江省下辖的绝大多数城市都已上线了政府数据开放平台,形成我国最为密集的城市"开放数林"。同时,在东中部地区的安徽省、湖北省、江苏省、江西省以及西南地区的贵州省、东北地区的黑龙江省等地,城市平台也不断上线并逐渐相连成片。与此同时,部分城市的数据开放平台仍然是孤独的绿洲,在其四周的城市均未上线平台。 ■ 图5 城市平台上线时间的地理空间分布 017图6展现了数据总容量前十的城市的有效数据集总数和数据容量之间的关系。数据容量更能反映一个城市的数据开放总量,从图中可见,虽然有些城市的数据集总数并不大,但数据容量却远高于其他城市;而有些城市的数据集总数虽然较大,但数据容量相对其他城市却并不占优势。■ 图6 城市数据容量和有效数据集总数(前十名) 018数林标杆 019三、数林标杆■ 表2 中国开放数林标杆城市(前十名)■ 表3 直辖市 2021上半年全国开放数林指数标杆城市的指数分值、排名和等级如表2所示。上海市、青岛市和福州市综合表现最优,进入第一等级“五棵树”。贵阳市、济南市、深圳市、烟台市、日照市、宁波市和杭州市也总体表现优秀,进入第二等级“四棵树”。四个直辖市的开放数林指数分值和排名如表3所示,上海市综合表现最优,位列第一,其次是天津市、北京市和重庆市。 020■ 表4 副省级标杆城市(前十名)■ 表5 地级标杆城市(前十名)副省级开放数林标杆城市的指数分值和排名如表4所示,青岛市综合表现最优,位列第一,济南市、深圳市、宁波市和杭州市也表现优异。地级开放数林标杆城市的指数分值和排名如表5所示,福州市综合表现最优,位列第一,贵阳市、烟台市、日照市、温州市、临沂市和台州市也表现优异。 021附录 022附录■ 评估范围(按行政层级及拼音首字母排序) 023 024 025指数制作团队报告校对组观察员郑磊、刘新萍、张忻璐、吕文增、华蕊、张宏、侯铖铖纪昌秀、王翔、毛天慧、韩笑、马李滨蔡伊南、常媛媛、董万怡梦、段晓耀、冯妍、管莹、胡海琛、黄思雅、嵇江夏、姜怀舒、蒋佳钰、景宇欣、李佳欣、李慧瑜、李行行、卢一鸣、莫涛、王芮、王艳梅、王野然、尉苇、吴海珍、肖姝阳、徐丹丹、叶晴琳、于丹、余芊蓉、朱钰谦指数制作方 026评估专家委员会 027联合发布方合作单位支持单位冥睿(上海)信息科技有限公司中山大学数字治理研究中心晴禾(南京)文化有限公司汇纳科技股份有限公司复旦发展研究院

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