2024中国城市数据要素发展指数报告

赛迪顾问股份有限公司2024年7月 数据要素服务矩阵 赛迪顾问人工智能与大数据研究中心 主要结论 为评估中国城市数据要素发展水平，全面客观反应数据要素发展基本情况，本报告紧扣中国数据要素发展实际，设置数据要素发展基础、数据治理与安全、数据要素供给、数据要素流通、数据要素应用、数据要素发展潜力6个一级指标、17个二级指标、34个三级指标，对中国城市数据要素建设水平进行评估，以反映各城市数据要素发展态势，得出的主要结论如下： 中国数据要素市场尚处于起步发展阶段，除北京、上海、深圳、广州、杭州综合实力较强，优势较为明显外，整体来看，随着城市排名名次的降低，城市之间的差距呈现逐渐变小的趋势，发展差距尚未明显形成。 北京、上海、深圳分别77.01、76.06、74.23位居前三甲，差距很小，产业发展基础优越，远远领先于其他城市。整体上，50强城市间差距明显，随着名次的降低，差距有所变小。 数据要素发展基础指数 上海、杭州积极建设国有数据集团、推动公共数据授权运营，并积极探索首席数据官制度，具有明显优势。太原、长春、盐城等地在首席数据官制度探索、公共数据授权运营等不同方面表现较好，排名靠前。天星 数据治理与安全指数满天星 上海、北京、杭州、深圳、广州、成都、青岛数据要素供给指数均超过80分，位居第一梯队。台州、泰安、湖州、德州等城市数据要素供给表现突出，公共数据供给开展较好，形成了一定的发展优势。 数据要素供给指数 北京、广州、深圳、上海在数据交易平台建设、数据交易额、数据产品挂牌量、数据跨境等方面全面领先，海口、贵阳、德阳等城市在数据产品挂牌量、数据交易额等方面具有单点优势，表现较好。 数据要素流通指数 以上海、杭州、苏州、宁波等城市为代表的长三角地区、以广州、深圳、佛山、东莞等城市为代表的珠三角地区数据要素应用优势较为领先。 数据要素应用指数 北京、上海优势明显，远远领先于其他城市，主要是北京、上海在政策支持、产业基础、企业实力等方面均具有较大优势。苏州、杭州、南京、深圳等地新增国家级孵化器、新增创新企业数量领先，产业发展具备较大潜力。 数据要素发展潜力指数 目录I满天星 主要结论 北京市29上海市31杭州市33海口市35贵阳市满天望 编制背景05编制意义05 02指标体系及评估结果06 评估原则07评估对象07设计方法07评估结果08满天星 05发展建议39 发展建议40 03指数解析10 数据来源42满天星 总体解析11 区域划分标准42 14数据要素发展基础解析 数据治理与安全解析16 数据要素供给解析19 数据要素流通解析21 数据要素应用解析24 数据要素发展潜力解析26 01 编制背景及意义 1.编制背景及意义 1.1编制背景 近年来，中国围绕数据要素市场规则建设、数据治理、数据开发利用、公共数据授权运营、数据资产入表等出台了一系列政策文件，加快推进数据要素市场建设，推动数据创造的新业态成为经济增长的新动力。2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出推进实施公共数据确权授权机制。财政部相继于2023年8月和2024年1月发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《关于加强数据资产管理的指导意见》，提出“探索公共数据资产应用机制”2024年1月，国家数据局等十七部门发布《“数据要素×”三年行动计划（2024一2026年）》，推动释放数据要素的乘数效应。 司时，各地积极探索数据要素市场建设。2023年6月，中共北京市委北京市人民政府印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》，提出“充分挖掘数据资产价值，打造数据要素配置枢纽高地。”2023年7月，上海市人民政府办公厅印发《立足数学经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》，提出“到2025年，数据要素产业动能全面释放，数据产业规模达5000亿元。截至目前，31个省（区、市）已基本完成数据管理机构组建，加快建设数据基础设施体系和制度体系，北京、深圳、广州、武汉等34个城市累计拥有55个数据交易平台，数据产品挂牌数量和交易规模进一步取得突破。各地依托数据要素产业园、孵化器等产业载体，在数据资产登记评估、公共数据授权运营、数据要素跨境流通等方面积极探索，加快培育数商生态。在政策引领与市场活力的双重驱动下，各地数据要素市场迎来关键发展阶段。 1.2编制意义 赛迪顾问以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《“数据要素x”三年行动计划（2024一2026年）》，以及各地数据要素市场化配置改革文件为指导，并结合数据要素市场建设实践，编制《2024中国城市数据要素发展指数》，对中国城市数据要素建设情况进行综合评估。一方面，指数从多个维度对中国城市数据要素市场建设水平进行评估，有助于全面了解各城市数据要素市场的发展情况，推动数据要素市场基础设施建设、数据治理和安全保障、数据供给和流通、数据应用和发展潜力等方面的优化和提升。另一方面，指数的评估结果为城市间数据要素市场建设提供了可比性的参考，有助于各城市发现自身优势和不足，明确发展定位，提升城市竞争力。满天星 02 指标体系及评估结果 2.指标体系及评估结果 2.1评估原则 本研究结合中国数据要素市场发展现状和未来趋势，基于科学性、全面性、可比性原则，系统性评估各城市在数据要素市场建设方面的成果，旨在反映各城市数据要素市场的发展趋势，努力为各级政策制定者和相关决策者提供有针对性的参考和建议。 科学性原则科学性原则要求立足中国城市数据要素市场发展阶段特点，基于客观事实，经多方专家论证，确保评价结果的准确性和可靠性。 全面性原则强调指标体系的构建需综合考虑影响城市数据要素市场发展的多种因素，确保评价结果的广泛性和深入性。 可比性原则要求指标设计应在不同城市间具有可比性，通过统一的评价标准和方法，确保结果能在不同城市间进行有效比较，反映真实发展水平。满天星 可比性原则满天星 2.2评估对象 本研究基于城市经济发展水平、数据资源丰富程度、区域代表性、政策支持等多维度综合选定115个样本城市（自治州）作为评估调研对象。首先，一个经济发展水平较高的城市往往具备较强的财政实力和技术创新能力，这为数字经济和数据要素市场的发展提供了良好的基础：其次，经济发展领先的城市一般拥有更多的数字化企业，数据资源相对更为丰富；再次，考虑到不同区域数字经济发展水平差异，基于全面性原则，选取东部、中部、西部等不同区域内有代表性的城市列入调研样本；最后，政策是推动城市数据要素发展的重要外部因素，政府可以通过制定相关政策、设立产业专项基金和优化营商环境等方式，引导和促进数据要素的聚集和流动。综合这些因素，本研究筛选出115个城市作为调研评估对象，以期获得更准确、全面的城市数据要素发展情况。 2.3设计方法 本研究基于文献调研、专家访谈、案例分析等方法，经高校、行业协会、数商企业等业务专家集体论证，共设置数据要素发展基础、数据治理与安全、数据要素供给、数据要素流通、数据要素应用、数据要素发展潜力6个一级指标、17个二级指标、34个三级指标，对中国城市数据要素市场建设水平进行全面、科学的评估，以反映各城市数据要素市场发展态势。 2.4评估结果 基于《2024中国城市数据要素发展指数》评估指标体系，本研究对中国115个城市（自治州）进行了全方位评估，评选出2024数据要素50强城市。评估结果显示，50强中包含了4个直辖市、23个省会城市和5个计划单列市，剩余18个城市以经济发达的二线城市为主，其中有14个东部城市，4个西部城市。 前10名以一线城市和新一线城市为主，其中贵阳表现突出，进入前10，贵阳市在数据要素产业基础数据治理、政策支持力度、数据供给、数据交易等方面均有较好表现。第11-30名以省会和副省级城市为主，其中海口、徐州、盐城表现突出进入前30。海口数据产品超市数据产品挂牌量达到1500多个，交易额接近7亿元，数据交易建设位居全国前列。徐州、盐城也积极推进数据交易发展，分别有准海数据交易平台、华东江苏大数据交易中心。第31-50名以省会城市和东部沿海经济发达城市为主，其中德州、德阳大理、达州表现较好，进入前50，德州在公共数据供给方面表现突出，德阳在数据交易方面发展较好。 03 指数解析 66北上深广杭”综合实力强劲，引领全国 3.1总体解析 数据要素50强发展水平可分为四个梯队，北京、上海、深圳、广州、杭州形成的第一梯队优势明显综合实力远超过其他城市，但第一梯队城市内部也存在一定发展差距；苏州、武汉、贵阳、成都、南京青岛、天津7个城市形成第二梯队，不同城市间产业发展各有侧重、各各有优势，发展差距较小。整体来看随着城市排名名次的降低，50强城市之间的差距呈现逐渐变小的趋势，数据要素市场尚处于起步阶段，除第一、第二梯队的城市之间有明显差距外，其他城市之间尚未形成明显差距。 四个梯队在六个分指数方面发展差距均较为明显，数据要素应用指数发展差距较小 3.1.1区域竞争力分指数分析满天星 第一梯队 第一梯队在六大维度全面领先 第二梯队 》第二梯队在数据要素流通方面与第一梯队差距较大 第三梯队 》第三梯队有半数指标高于基准，半数低于基准第四梯队》第四梯队在数据要素发展基础和数据要素流通方面差距较大 在六个分指数中，数据要素发展基础指数各梯队分数相对其他指标较低，主要是一、二梯队城市的数据要素发展基础各项二级指标发展不均衡，未出现各项指标分数均较高的城市，因此总分不高，三、四梯队城市整体发展基础较弱，所以整体得分较低数据要素应用指数各梯队相对都较高，主要是由于当前数据要素应用场景相对简单，尚未出现过多复杂场景，各城市数据要素应用程度区别不大，因此得分均较高，未来随着场景复杂度的增强，数据要素应用指数各城市间差距将逐渐加大。 在各项指标的TOP5中，主要以4个一线城市和省会城市为主。六大评价指标分别体现数据要素的发展基础、发展成效和发展潜力，数据治理与安全、数据要素供给、数据要素流通、数据要素应用是评价产业发展成效的关键。从各分指标排名前五的区域可以看出，北京除在数据要素治理与安全方面未进入前五其余指标均位列前二，均处于绝对领先地位，上海除数据要素流通排在第四以外，其余指标均位列前二，与北京的差距非常小，其次深圳和广州除数据要素发展潜力未进入前五，其他指标均位居前五。同时，杭州、贵阳、重庆、苏州、南京在不同指标进入前五名。 华东地区上榜城市最多，各单项指数实力较强 “北上深”数据要素产业基础优越，一二梯队城市间产业基础差距较为明显 3.2数据要素发展基础分析 在数据要素发展基础方面，北京、上海、深圳分别以77.01、76.06、74.23位居前三甲，差距很小，产业发展基础优越，远远领先于其他城市。整体来看，数据要素产业发展基础形成较为明显的六个梯队，二梯队城市之间呈现出显著差距，主要归因于各城市在数据基础设施、大数据产业载体及平台建设方面存在明显差异，三、四梯队之间差距逐渐缩小，下降趋势放缓。 北京、上海在数据基础设施方面领先，上海、深圳产业载体数量位居前列天星 3.2.1数据要素发展基础二级指标分析 上海、木杭州具有较为明显优势，太原、长春表现亮眼满天星 3.3数据治理与安全解析 在数据治理与安全方面，上海、杭州积极建设国有数据集团、推动公共数据授权运营、公共数据分类分级，并着力探索首席数据管制度，以92.5、91.5的高分位居前两名，优势明显。太原、长春表现亮眼，其中太原在政务部门和公益事业单位、公共服务企业积极推行首席数据官制度，长春于2023年8月发布《长春市公共数据授权运营管理办法》，并落地相关应用场景，积极推动公共数据授权运营发展。整体来看，形成四个发展梯队，第一梯队城市之间的差距较为明显，二、三梯队城市之间的差距变小，二、三梯队的多数城市尚未开展公共数据授权运营或公共数据分类分级