数据要素生态指数·重点城市发展能力评估报告（2025版）

数据要素生态指数·重点城市发展能力评估报告（2025版） 版权信息： 《数据要素生态指数·重点城市发展能力评估报告（2025版）》由国脉研究院联合合作生态共同发布，受法律保护。凡转载或引用本文内容，请注明“来源：国脉研究院”。 主编单位： 国脉互联·国脉研究院 联合发布单位： 北京大学公共政策研究中心浙江省数字经济学会中建文化遗产保护（北京）有限公司国脉互联数字发展(浙江自贸区）有限公司 报告获取： https://www.govmade.cn/index/downApply?id=41（提供报告电子版及数据更新） 联系方式： 如需了解更多信息，或反馈信息、合作，通过以下方式联系010-56873839，sunzehong@govmade.cn 研究团队 ꢀꢀ数据要素生态指数为智慧中国年会持有的行业第三方评估品牌，由北京国脉互联信息顾问有限公司、国脉研究院联合相关地方政府、行业机构等共同研制，202年11月首次对外发布。指数发布以来，通过与地方政府、协会学会、行业会议等合作，发布了省级、长三角区域、典型城市等多个维度的评估报告，并为政府部门、国央企提供数据要素高质量发展、数据标准规范、数据资源管理、数据窗口运营服务、智能体建设等咨询服务，支撑数字化履职能力提升、数字化转型和相决策制定。 ꢀꢀ指数负责人：孙泽红 ꢀꢀ指导专家：高新民ꢀ王金平ꢀ汪玉凯ꢀ赖茂生ꢀ姜奇平ꢀ黄璜郑爱军ꢀ李红ꢀ章丰ꢀꢀ参与人员：马咸存蒲琰莉张燕兰奎永秀王路燕李凯龙艳华李思聪马春亮夏乐朱娇娜陈乐燕潘超巧王登辉郑鑫宁王虎金婧叶徐袁慧君符恩祖王宇舟邵万炯叶佳良楼晨晓 前言 ꢀꢀ新质生产力加速演进背景下，数据作为关键生产要素，正深刻重塑城市发展逻辑与产业竞争格局。随着数据要素市场化配置改革的纵深推进，各地加快数据基础施建设、完善规则体系、拓展数字化应用场景等，城市间数据生态发展水平的差异逐渐成为影响区域高质量发展的重要变量。科学评估城市数据要素生态建设成效、精准把握发展规律，对培育数字经济新动能具有重要现实意义。 ꢀꢀ在背景下，智慧中国年会组委会联合多家机构，发布《2025年数据要素生态指数·重点城市发展能力评估报告》（以下简称“指数报告”）。该指数是衡量城市数据要素市场化配置水平与数据产业发展态势的综合性评价工具，是智慧中国年会持有的行业第三方评估品牌，2023年11月首次对外发布。2025版以数据生态繁荣为导向，涵盖数据基础规制、数据资源转化、数据交换能力、数据创新保障四大核心领域，系统刻画2024年GDP前50城市数据生态建设的整体面貌、梯队特征与发展短板，为客观认知城市数据生态发展水平提供了量化参考。 ꢀꢀ指数报告共包含指数框架与实施、总体评估概览、评估领域深度分析、评估城市得分概览及数据生态建设对策建议板块，立体呈现重点城市数据要素生态发展现状，剖析数据相关领域发展挑战，针对性提出优化路径。期望为政府部门制定数据要素发展政策、企业布局数据产业、科研机构开展学术研究提供决策参考与实践指引，共同推动我国数据要素生态高质量发展。 目录 ꢀ(一)指数指标体系.....................................2ꢀ(二)评估范围........................................4ꢀ(三)数据来源.......................................4ꢀ(四)评估方法........................................ 二、总体评估概览...................................6 ꢀ(一)总指数..........................................7ꢀ(二)梯队分布........................................8ꢀ(三)生态发展类型.....................................9ꢀ(四指数得分变化....................................12ꢀ(五)指数与GDP的关系.................................12 ꢀ(一)评估维度：数据基础规制.............................15ꢀꢀꢀꢀ(二)评估维度：数据资源转化.............................19ꢀ(三)评估维度：数据交换能力.............................23ꢀ(四)评估维度：数据创新保.............................27 四、评估城市概览...................................32 ꢀ(一)领先创新型城市得分概览图........................33ꢀ(二)融合发展型城市得分概览图........................35ꢀ(三)基础建设型城市得分概览图.........................41 ꢀ(一)升级数据要素治理能级，引领城市差异化发展.........59ꢀ(二)提升数据价值转化能力，缩小城市梯度差距...........59ꢀ(三)强化数据应用交换能力，夯实城市发展新动能..........60ꢀ(四)激发数据市场主体活力，优化城市数据产业生态........60 附件：数据要素生态建设特色案例场景..........................61 一、指数框架与实施 ꢀꢀ(一)指数指标体系 ꢀꢀ数据要素生态指数（Data Element Ecosystem Index），简称“DEEI”，是反映区域、城市及不同领域在数据要素市场化配置和数据产业发展状况方面一系列指数的综合。本年度DEEI指数持续沿用多层次评估体系，依托四大评估领域、11个评估维度及26个评估标项，对数据生态开展系统性观察。同时，紧密衔接政策要求与地方发展目标，推动评估目标转化为可量化、可落地的评估标准。 ꢀꢀ“数据基础规制”细化为制度、标准和机制，其中制度包括发展目标设、配套制度机制等。标准关注行业编制标准与标准应用，编制标准评估多元主体参与制修订各类标准，标准应用评估相关领域标准的应用情况。机制突出数据要素的收益分配，对价格运行机制、收益分配机制予以量化评估。 ꢀꢀ“数据资源转化”体现资源化水平和产品化能力两个维度。其中资源化水平进一步考察公共数据共享、公共数据授权运营、企业数字化转型情况。产品化能力评估高质量数据集、数字化应用场景、数据产品开发情况。 ꢀꢀ“数据交换能力”面向数据的流通交易，体现数商培育、数据市场建设、据资产化三个维度。数商培育包括数据产业集聚、创新载体建设、企数分离实践。数据市场建设着重评估交易管理制度、交易市场模式、行业流通平台、数据市场互认机制。数据资产化包括数据资产入表、数据增值服务。 ꢀꢀ“数据创新保障”体现为数据基础设施、激励机制、人才支撑。数据基础设施包含可信数据空、融合型算力设施。激励机制包含激励政策、基金机制。人才支撑包含数字人才培育。 ꢀꢀ(二)评估范围 ꢀꢀ按照“数据发展整体状态与地方发展水平相一致”的指数设计原理，选取2024年GDP五十强城市开展评估。GDP五十强城市贡献全国超六成经济总量，其产业结构、财政能力与数字化需求均居前列，与数据要素生产、存储、流通环节的发展需求高度匹配，可较完整呈现数据生态梯度特征，能够交叉分析GDP规模与数据流通效率，为各地数据要素发展提供对标参考。 ꢀꢀ评估城市分别为：上海市、北京市、深圳市、重庆市、广州市、苏州市、成都市、杭州市、武汉市、南京市、宁市、天津市、青岛市、无锡市、长沙市、郑州市、福州市、济南市、合肥市、佛山市、西安市、泉州市、南通市、东莞市、常州市、烟台市、唐山市、温州市、徐州市、大连市、沈阳市、厦门市、绍兴市、昆明市、石家庄市、潍坊市、扬州市、南昌市、盐城市、长春市、嘉兴市、榆林市、泰州市、金华市、台州市、临沂市、鄂尔多斯市、宜昌市、惠州市、襄阳市等50个城市。 ꢀꢀ(三)数据来源 ꢀꢀ数据集来自公开渠道、定向渠道，来源主要有三个方面，一是公开的资料和数据，主要包括各地方政府颁发的有关数据要素的政策文件、调研数据等；二是相关领域数据，主要包括国家及地方关于数据要素产业发展的研究报告、评估报告、数据分析以及网络公开资料；三是沉淀数据，包括指数研究机构历年沉淀的相关数据和通过人工智能采集挖掘的数据。 ꢀꢀ特别说明：数据产品、高质量数据集等均以可公开采集、统计的数据为准，并不包含地方政府统计、尚未公开的行业类数据。 ꢀꢀ(四)评估方法 ꢀꢀ本指数采用“加权指数法”，按照指标重要性赋予权重，通过权求和得到综合指数，具体公式如下： ꢀꢀ式中： ꢀꢀDf：第f个城市数据要素生态水平综合得分百分制） ꢀꢀf：第f个城市 ꢀꢀWj：第j个指标的权重 ꢀꢀDjf：第f城市在第j个指标上原始分值 ꢀꢀm：指标总数 二、总体评估概览 ꢀꢀ(一)总指数 ꢀꢀ2025年，重点城市数据要素生态总指数达到46.11分，较2024年的43.31分提升2.8分，总体反映出评估城市整体向好的态势。从得分分布来看，20个城市的得分超过总指数平均水平，占全部评估城市的40%。从四个一级指标来看，“数据基础规制”得分10.02分（权重25分）、“数据资源转化”得分14.65分（权重25分）、“数据交换能力”得分12.79分（权重30分）、“数据创新保障”得分8.66分（权重20分）。上述结果既印证了我国数据要素市场化配置改革正加速纵深推进，各重点城市对数据要素的重视程度与培育力度持续加大；也揭示出不同城市在数据要素生态建设领域的发展不均衡问题依然突出，城市间的发展梯度差距有待持续改善。 ꢀꢀ(二)梯队分布 ꢀꢀ根据指数得分情况，50个城市的数据要素生态发展水平总体可划分为三个梯队。上海、北京、杭州3个城市居于第一梯队，作为数字经济领军城市，三地依托雄厚的经济基础和完善的数字生态体系，在数据要素市场化配置、场景应用创新、产业链协同等方面成为标杆广州、重庆、深圳、无锡、宁波、温州等7个城市为第二梯队，这些城市在数据资源转化、特定场景数据应用等细分领域精准发力，在相关领域形成差异化优势。厦门、成都、青岛等40个城市为第三梯队，多数城处于数据要素价值挖掘的基础建设阶段，在数据基础规制完善、数据交换能力提升等评估项上仍存在明显短板，有较大提升空间。 ꢀꢀ在四个评估领域中，数据资源转化与数据交换能力的得分分布较数据基础规制、数据创新保障更为分散，地区差异较为明显。具体来 看，数据资源转化（最高分22.4，最低分5.8）与数据交换能力（最高分23，最低分5）的极差较大，不同城市在数据开发利用与流通基础设施建设水平上存在明显差距。相较之下，数据基础规制与数据创新保障的得分分布相对集中，整体表现更为均衡。 ꢀꢀ(三)生态发展类型 ꢀꢀ依据数据要素生态的发展阶段，各城市表现出不同的类型特征，可概括为：领先创新型、融合发展型、基础建设型。 ꢀꢀ◎领先创新型：以上海、北京、杭州、广州等城市为代表，生态体系相对完善，数据流通高效，安全可控，聚焦数据资源转化和数据交换能力、数商产业培育和国际合作，核心是释放数据要素的乘数效应。 ꢀꢀ◎融合发展型：以重庆、深圳、无锡、宁波、苏州等城市为代表已具备基础条件，重点推进跨部门、跨行业数据流通，培育数据服务机构，打造试点应用场景，使数据发挥融合作用和价值。 ꢀꢀ◎基础建设型：以济南、扬州、合肥、烟台、长沙等城市为代表，聚焦数据基础规制建立、基础设施搭建、激励机和人才支撑等，着力解决数据存储、规则引领、安全可用的基础问题，发展的核心在于补短板、强应用。 ꢀꢀ(四)指数得分变化 ꢀꢀ对比2024与2025年城市指数排名，各城市排名呈现动态变化特征。在参与同比的城市中，仅上海、重庆、武