2020全球重要城市开放数据指数_20页_8mb

报告摘要

全球重要城市开放数据评估报告总结

核心内容概述

本报告是《2019全球重要城市开放数据指数》的第二版，旨在推动公共部门持续开放高质量数据，建立可持续的长效机制以促进数据应用和价值释放。报告从可持续发展视角出发，构建了评估框架，对全球30个重要城市进行实证评估，并提出改进建议，助力全球形成良性、可持续的数据开放生态，推动电子政务发展。

主要观点

中国与美国城市跻身全球数据开放领导者地位
- 除首尔和巴黎外，排名前10的城市全部由中国大陆和美国城市占据，表明中国城市已进入全球数据开放的前列。
东北亚表现突出
- 排名前10的城市中有6座来自东北亚国家，其他亚洲城市也处于数据开放的中上水平。
北美和亚洲城市位居前列
- 前16名城市基本来自北美和亚洲，而非洲、南美洲和大洋洲城市排名靠后。
上海综合指数遥遥领先
- 上海的综合指数（百分制）为100，远高于第二名纽约的70.02，显示其在数据开放方面表现突出。

关键信息

评估对象

选取标准：全球影响力、区域代表性、文化代表性等。
城市分布：30个城市中，包括北美、欧洲、亚洲、非洲、南美洲、大洋洲等。
新增城市：布宜诺斯艾利斯（阿根廷）、都柏林（爱尔兰）、雅加达（印度尼西亚）。

评估维度与指标体系

四个评估维度：基础保障层、开放质量层、用户参与层、价值释放层。
指标构成：共77个评估指标，涵盖政策法律、平台质量、用户互动、价值释放等方面。
指标权重：由全球40位专家打分得出，用于加权计算综合指数。

城市排名

排名	城市名	综合指数(百分制)	总排名
1	上海（中国）	100.0000	1
2	纽约市（美国）	70.0228	2
3	首尔（韩国）	69.2024	3
4	北京（中国）	68.0080	4
5	芝加哥（美国）	62.9288	5
6	贵阳（中国）	58.6338	6
7	深圳（中国）	49.7784	7
8	广州（中国）	49.6819	8
9	洛杉矶（美国）	48.4996	9
10	巴黎（法国）	47.7878	10
11	台北（中国）	45.3507	11
12	新加坡（新加坡）	41.7314	12
13	香港（中国）	41.1643	13
14	多伦多（加拿大）	40.3922	14
15	东京（日本）	39.9820	15
16	迪拜（阿联酋）	38.9565	16
17	莫斯科（俄罗斯）	37.4726	17
18	伦敦（英国）	36.2902	18
19	开普顿（南非）	34.2634	19
20	里约热内卢（巴西）	32.2607	20
21	雅加达（印度尼西亚）	31.5609	21
22	墨西哥城（墨西哥）	29.9925	22
23	布里斯班（澳大利亚）	29.5486	23
24	苏拉特市（印度）	29.2204	24
25	悉尼（澳大利亚）	26.6145	25
26	里昂（法国）	22.5728	26
27	布宜诺斯艾利斯（阿根廷）	22.2229	27
28	都柏林（爱尔兰）	21.6197	28
29	奥克兰（新西兰）	20.8235	29
30	法兰克福（德国）	11.4975	30

主要优势与不足（排名前10城市）

排名	城市名	主要优势	主要不足
1	上海	制定专门法规、数据安全政策、数据共治、保留收费权利、举办创新大赛等	API调用量统计不完善、开放平台数据集数量少、及时更新比例低
2	纽约市	有专门法律、两个管理机构、有效API比例100%、数据请求回复次数多	平台展示的应用产品少、无API调用量统计、建议响应次数为0
3	首尔	数据所有权规定、创新企业数量多、开放平台展示应用产品、API兼备比100%	政府工作报告和预算未涉及数据开放、无数据请求回复、无数据建议功能
4	北京	有专门管理法规、数据集下载量与API调用量统计、数据请求系统	数据竞赛少、有效API比例低、无数据请求回复
5	芝加哥	负面清单制度、有效API比例100%、数据请求回复次数多	数据集数量少、无应用产品展示、开放机构数少
6	贵阳	有专门法规、数据集数量多、数据请求回复次数多	数据竞赛少、有效API比例低、及时更新比例中等
7	深圳	保留收费权利、平台有评论和评分功能、数据请求回复次数多	无专门法规、隐私政策不完整、数据竞赛少
8	广州	API兼备比100%、数据集及时更新比例高、平台有评论和评分功能	无专门法规、有效API比例低、应用成果上传数量少
9	洛杉矶	有专门行政命令、有效API比例100%、数据请求回复次数多	数据集数量少、隐私政策不完整、无数据建议功能
10	巴黎	有专门计划、API兼备比100%、数据集下载量和API调用量统计	无专门法规、数据集数量少、无数据请求回复、无数据建议功能

对策建议

完善政策/法律框架
- 建立可持续的政府数据开放系统，需配套政策法规，特别是与大数据时代相匹配的专门法律。
- 强调隐私保护和数据安全，数据分级分类、可追溯、惩罚信息泄露行为。
实行付费开放，提高数据质量
- 实行以免费为原则的数据定价政策，对公共属性数据免费开放，准公共属性数据可考虑付费开放。
- 制定五层定价体系，综合考虑数据属性、应用场景、用户消费能力等因素。
以需求为导向，营造多方参与的生态圈
- 聚焦民众关注的社会问题，挖掘市场需求牵引的大数据应用项目。
- 鼓励企业参与数据挖掘、分析和处理，提高数据应用价值。
加强对开放数据政治与社会影响的关注度
- 加强对开放数据在政治和社会影响的研究和宣传。
- 鼓励学者开展中长期调研，向权威媒体和研究机构推介成果，争取5年内在该领域形成突破。

评估方法与指标体系

数据采集方法：通过城市开放数据平台、政府网站、Google高级检索、学术论文和专利信息等方式获取。
指标计算方法：采用极值处理法标准化数据，再根据专家权重进行加权计算。
指标体系结构：
- 基础保障层（30%）：政策/法律框架、组织工作。
- 开放质量层（25%）：开放深度、开放广度、存取自由度、数据活跃度、元数据标准度、数据解释度。
- 用户参与层（25%）：数据使用、平台互动。
- 价值释放层（20%）：经济价值、政治价值、社会价值。