信息化与软件产业研究2023年第4期（总84期）：-中国大数据区域发展水平评估报告（2023年）

赛 迪 研 究 院主 办 2023年12月15日总第84期4第期 本期主题 □中国大数据区域发展水平评估报告（2023年） 『所长导读』 大数据和数字经济互为表里、互促共进。随着数字经济蓬勃兴起，大数据发展从以技术为中心向以价值为中心转移，外在表征逐步减弱，核心驱动作用不断增强，制度、产业、应用、发展环境与数字经济形成紧密联动。持续跟踪大数据区域发展水平，有助于从根本上把握数字经济区域发展脉络。 在此背景下，赛迪研究院信息化与软件产业研究所编写了《中国大数据区域发展水平评估报告（2023 年）》，报告聚焦基础环境、产业发展、融合应用三个关键维度，选取相关典型指标，以全国 31 个省（市、自治区）为研究对象，对各地大数据政策体系、产业发展、应用生态等的发展情况进行横向综合评估和深入对比分析，总结各地在推动大数据和数字经济高质量发展方面的成效亮点、特色模式和经验做法，期望能为推动我国及各省（市、自治区）大数据和数字经济发展提供一定参考。 本期内容由刘丽超、高婴劢、王宇霞撰稿，不足之处，请不吝指出。 赛迪研究院信息化与软件产业研究所所长 姚磊2023 年 12 月 15 日 目 录目 录CONTENTS 本期主题：中国大数据区域发展水平评估报告（2023 年） 一、评价依据…………………………………………………………1 （一）评价指标体系…………………………………………………………………1（二）指标测算方法…………………………………………………………………2 二、大数据区域发展水平：综合评价…………………………………3 （一）总体概况………………………………………………………………………3（二）区域格局………………………………………………………………………4 三、大数据区域发展水平：基础环境……………………………12 （一）基础环境指数：总体概况……………………………………………………12（二）基础环境指数：分指数分析…………………………………………………13 四、大数据区域发展水平：产业发展………………………………25 （一）产业发展指数：总体概况……………………………………………………25（二）产业发展指数：分指数分析…………………………………………………27 五、大数据区域发展水平：融合应用………………………………37 （一）融合应用指数：总体概况……………………………………………………37（二）融合应用指数：分指数分析…………………………………………………39 本期主题： 中国大数据区域发展水平评估报告（2023 年） 稳定性，并根据当前及未来一段时期大数据发展的新特点、新趋势对三级指标进行优化调整，确保既从主体方向上体现大数据发展的持续性和可比性，又从细分领域引导大数据发展新方向和新路径。2023 年中国大数据区域发展水平评价项共包括 3 个一级指标，13 个二级指标、50 余个三级指标（图 1-1）。 一、评价依据 （一）评价指标体系 中国大数据区域发展水平评价聚焦基础环境、产业发展、融合应用三个关键维度，以全国 31 个省（市、自治区）为研究对象，选取各维度相关典型指标，利用无量纲化和加权平均法进行测算，综合体现各地大数据发展水平。评价工具箱保持一级、二级指标的延续性、 （表示“无”），则。 （二）指标测算方法 指数指标的处理：在指标体系中的指数指标处理方法如下：由于该数据在计算时已经通过了无量纲化处理，因此只需将该数据归一化处理即可。指标计算公式为： 本文采用无量纲化处理和综合评价法，计算方法如下： 1、指标无量纲化 为了消除各指标单位不同的问题，首先对数据进行无量纲化处理，计算出无量纲化后的相对值。根据指标数据类型的不同以及指标体系的差异，选择不同的处理方式和指标基值。 基值的计算：指标体系基值参考范围为国家大数据综合试验区所在省（市、自治区），{ 贵州、北京、天津、河北、广东、上海、河南、重庆、辽宁、内蒙古 }，基值计算公式为： 记各评估指标的原始值为（i为指标对象、j 为指标编号），无量纲化后的值为，指标 j 的计算基值为。 数值指标的处理：在指标体系中，绝大多数的指标为数值类指标。为了避免原始值差异过大造成的指标区分度不均衡，这里采用取对数的方法对指标进行无量纲化。指标计算公式为1： 其中，n 表示中元素的个数，即 n=10。 2、指标权重确定 指标权重的确定采取专家打分法。由专家组对评价指标体系内二级指标的权重进行打分，各指标体系权重总分为 100。二级指标的最终权重为专家打分的平均值，一 二值指标的处理：在指标体系中二值处理方法如下：如果（表示“有”），则；如果 优势，综合实力位于全国前列，发展总指数得分均高于 28。第二梯队地区包括河北、河南、湖南等 10 个省（市、自治区），通过加强发展环境建设和数字化转型应用牵引，打造特色化产业发展模式，发展总指数得分介于 16 至 27 之间，各地区大数据发展水平差距相对较小，多个相邻排列的省份总指数差距小于 0.3，竞争较为激烈。第三梯队地区包括吉林、内蒙古等 10 个省（市、自治区），基于大数据行业应用牵引产业发展，立足本地区资源禀赋探索差异化发展路径，发展总指数均小于 16，需积极借鉴领先省市的发展经验，加快追赶步伐。2023 年全国 31 个省（市、自治区）的大数据发展水平如图 2-1 所示。 级指标的权重为所属二级指标权重的加和。 3、指数计算 大数据发展评价指标体系中各对象的总体指数及一级指标指数的计算采用加权平均法，即： 二、大数据区域发展水平：综合评价 （一）总体概况 评估显示，全国大数据区域发展水平整体呈现阶梯特征，大致可以分为三个梯队。第一梯队地区包括广东、北京、江苏、浙江、上海、山东等 11 个省（市、自治区），在环境建设、产业发展、融合应用方面全面发力，形成大数据发展整体 由东部地区向中西部省市辐射带动的基本特征。东南地区包括广东、北京、江苏、浙江、上海、山东、福建等省市，大数据发展综合实力 （二）区域格局 1、东南地区综合实力领先全国 从大数据发展水平指数地图来看，中国大数据发展延续了近年来 意见》等法规政策。2022 年广东省数字经济规模为 6.41 万亿元，增长8.6％；已投产数据中心机柜超 30万架；电子信息制造业销售产值达到 4.4 万亿元，软件业务收入突破1.7 万亿元，同比增速 11.1%。2023年全国各省（市、自治区）大数据发展水平指数地图如图 2-2 所示。 领跑全国。以广东省为例，广东省成为东部地区及全国大数据发展的“领头羊”，在大数据基础环境、产业发展和融合应用方面均排名全国前列。作为全国大数据发展标杆，广东省陆续出台《数字经济促进条例》《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》《加快数字化发展 应用价值链正加速内部循环优化，通过整合资源、抱团发展，实现大数据发展新突破。其中东部板块与长三角地区重合度较高，是其重要的增长极之一；中部板块包括安徽、湖北、湖南、江西 4 个省份，各省市产业发展结构相近、差距较小，极具增长潜力；西部板块包括四川、重庆、贵州、云南 4 个省市，大数据发展各具特色，其中川渝地区引领作用显著，作为国家深入推进西部大开发战略的重要板块，在建设国家算力枢纽节点、打造成渝经济圈等政策促进下大数据产业快速发展，成为长江经济带大数据发展的新增长极。此外，位于广东省中南部的珠三角地区，以及山东半岛城市群区域，均形成了特色明显的大数据集聚发展优势。2023 年我国区域大数据发展水平二级指标得分如图 2-3 所示。 2、重大战略区域集聚引领效应显著 从 大 数 据 发 展 水 平 指 数 地 图来看，珠三角、长三角、京津冀、成渝四个地区的引领态势明显，长江经济带呈现南北扩展、连线带面发展态势，体现出我国大数据发展的协同集聚特征。其中，京津冀地区以北京市为主导，河北省、天津市大数据发展水平均处在全国第二梯队，北京市企业资源和创新资源优势突出，正发挥溢出带动效应，提升京津冀地区大数据发展整体水平。 长 三 角 地 区 大 数 据 发 展 较 为均衡，通过推动产业要素资源的跨域高效流通、深化大数据融合应用带动大数据产业进一步发展；形成了江苏、浙江、上海、安徽各省市齐头并进的发展格局，4 省市大数据发展总指数均在全国第一梯队，整体发展水平高于其他地区，其中江 苏、 浙 江、 上 海 3 省 市 分 别 以52.34、51.91、46.95 的 总 指 数 得分 位 列 全 国 第 3、 第 4、 第 5 位。长江经济带横跨我国东中西三大板块，整体来看，长江经济带不同板块产业链、创新链、政策链、行业 （d）长江经济带（西部板块） 全域推广“产业大脑 + 未来工厂”融 合 发 展 新 范 式，45 个 工 业 领 域行业产业大脑累计服务企业 12 万家，杭州亚运会向世界人民展示了“数字人火炬”“数字烟花”“赛事元宇宙”等数字化、智能化应用场景。福建省在大数据融合应用方面得分比较突出，发布全省工业数字化转型三年行动计划，全省两化融合达标企业数居全国第 2，关键业务环节全面数字化规上企业比例居全国第 3，企业经营管理数字化普及率居全国第 4。四川省聚焦大数据产业发展，全省规上大数据企 3、头部均衡发展，分省各具特色 2023 年各省（市、自治区）大数据发展水平总指数和二级指标色阶图如图 2-4 所示。由大数据发展水平色阶图可以看出，广东、北京、江苏、浙江等大数据发展头部省市在基础环境、产业发展和融合应用三个一级指数得分中同样处于全国前列，大数据发展各方面优势突出，通过筑基强产和应用牵引，形成大数据协同发展合力。浙江省大数据融合应用指数位列全国第一，近年来，浙江省大力推动数字化改革， 为立足点，完善政策体系，健全组织机构，筑牢基础设施，以发展环境驱动大数据整体进步，带动地区大数据产业发展。如，广西壮族自治区近年来密集出台多项产业发展及数据开放政策，成立由一把手领导负责的数字广西建设领导小组，加强对数字广西建设各项工作的统筹指导；累计建成开通 5G 基站 8.3万个，适度超前部署 10GPON 端口66.4 万个，具备服务 1600 多万户千兆家庭的能力，在全国率先建成覆盖所有行政村的“双千兆”网络。 业近 700 家，已建成 25 个大数据产业园区，会同华为公司成立“先进存储实验室”，全力打造中国“存储谷”产业基地；2022 年全省大数据产业规模约 1400 亿元，同比增长约 17%。湖南省在大数据产业方面重点发力，全省布局建设 12 个省级大数据产业园，截至 2023 年 3 月，全省建成和在建规模以上数据中心51 个，已建成标准机架 11.6 万架，较去年同比增长 8%。总指数排名位列全国第 13 名和第 19 名的河南省、广西壮族自治区则以完善基础环境 凸显，均进入大数据发展基础环境建设第一梯队。其中，山东省近年来发布《山东省大数据发展促进条例》《山东省“十四五”大数据产业发展规划》《山东省公共数据开放办法》《山东省制造业数字化转型行动方案（2022-2025 年）》《数字经济人才发展行动计划》《数据资产价值与收益分配评价模型》等政策制度及标准体系；成立由省委书记、省长任组长的数字强省建设领导小组，统筹推进数字强省建设；全面开展“强基赋能 • 千兆山东”建设和“百城万站 • 百企千例”推广行动，推进工业园区、重点企业5G 全覆盖。大数据发展环境第二梯队得分介于 19-30 之间，各省市依托自身发展禀赋在大数据基础环境建设方面各有侧重。例如贵州省、江西省在政策环境建设方面优势突出，湖北省、陕西省、辽宁省在智力保障方面位于前列。 三、大数据区域发展水平：基础环境 （一）基础环境指数：总体概况 大数据基础环境指数包括组织建设、政策环境、信息基础设施就绪度、集聚示范和智力保障五个二级指标，指数评估结果如图 3-1 所示。从图 3-1 中可以看出，各省（市、自治区）在大数据基础环境建设方面