2022-01-24-复旦智库-2021下半年中国地方政府数据开放报告（省域）_复旦DMG_52页_15mb

中国地方政府数据开放报告总结

核心内容概述

《中国地方政府数据开放报告——省域》由复旦大学数字与移动治理实验室发布，是评估我国地方政府数据开放水平的专业指数。自2017年起，该指数已持续五年，旨在推动政府数据开放生态体系的建设与发展。2021年起，评估对象从“省级”调整为“省域”，将省视为一个整体区域进行评测，以反映其在数据开放工作中的协同性和整体表现。

主要观点

• 数据开放平台发展迅速：截至2021年10月，全国已有193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20个，城市平台173个，平台总数较2020年增长超30%。
• 平台分布呈现区域差异：平台上线时间从东南部向中西部扩散，浙江、广东、山东、四川、广西等地的省本级和地市平台均已上线，而吉林、辽宁、云南三省尚未上线任何平台。
• 数据容量与质量差异显著：浙江省在数据容量上表现突出，其省本级无条件开放数据容量接近3.2亿，而其他省份如河北、甘肃、湖北等在数据容量和质量上相对落后。
• 开放数林指数反映综合表现：浙江省在2021年综合指数排名首位，进入第一等级“五棵树”，山东省位列第二，进入第二等级“四棵树”。贵州、广东、四川、广西等省排名靠前，但仍有部分省份如海南、江西、宁夏等排名靠后。
• “数林匹克”指数强调持续性：该指数反映地方政府在2018-2021年期间开放数据的持续水平，浙江、山东、贵州、广东等省份分值较高，体现出较高的数据开放稳定性。
• 数据利用与创新成果丰富：山东、浙江、四川等地通过组织创新大赛和专题应用，推动数据的开放与利用，如高德地图利用浙江停车场数据、贵州省“追花族”应用等。

关键信息

省域开放情况

• 浙江：综合指数最高，数据容量领先，所有地市平台均已上线，是“数开繁盛”。
• 山东：综合指数排名第二，平台层表现最佳，进入“数开成荫”。
• 贵州、广东、四川、广西：综合指数排名靠前，进入“数开丛生”。
• 海南、江西、宁夏、甘肃：综合指数较低，进入“十强”或“半半”等级。
• 吉林、辽宁、云南：省本级及地市均未上线任何数据开放平台，处于“全境灰色”状态。

平台建设与优化

• 平台整合：浙江、山东等省提供地市平台的链接，促进数据共享。
• 历史数据集专栏：浙江设立历史数据集专栏，集中展示不再更新的专题数据。
• 历史版本下载功能：浙江平台支持数据集历史版本下载，便于用户获取历史数据。
• 有条件开放数据申请结果公开：贵州平台公开用户申请有条件开放数据的结果，体现透明度和规范性。

数据层表现

• 数据容量：浙江、广东、山东等省数据容量较大，尤其浙江在无条件开放数据容量上领先。
• 高容量数据集：浙江、山东等省开放了多个高容量数据集，涵盖市场监管、环境监测、交通等关键领域。
• 优质API接口：浙江提供多个优质API接口，支持实时动态数据的获取与应用。
• 数据质量提升：通过清理碎片化、低容量、不可机读等数据，提升数据可用性。

利用层成果

• 省市联动大赛：山东、浙江、四川等地举办创新大赛，鼓励多方参与数据利用。
• 应用案例：高德地图利用浙江停车场数据、贵州“追花族”应用等，体现数据开放的实践价值。
• 利用多样性：鼓励高校、社会组织、公众等多方参与，提升数据利用的广度与深度。

评估方法与指标

评估指标体系

• 四个维度：准备度、平台层、数据层、利用层，分别对应“数根”“数干”“数叶”“数果”。
• 权重分配：
  • 准备度：20%
  • 平台层：20%
  • 数据层：38%
  • 利用层：22%

数据采集与分析方法

• 准备度评估：通过描述性统计和文本分析，评估法律法规、政策、年度计划等。
• 平台层评估：采用人工观察法，评估平台功能、回复时效与质量。
• 数据层评估：通过机器抓取与人工观察，结合统计分析与空间分析，评估数据数量、质量、规范与范围。
• 利用层评估：通过人工观察与测试，评估利用成果数量与质量，并结合创新大赛数据。

数据来源与范围

• 省级平台：20个，如浙江、山东、广东等。
• 城市平台：169个，如厦门、广州、深圳等。
• 评估范围：27个省域（不含港澳台和直辖市）。

建议与展望

• 制度供给：建议制定数据开放法规，明确职责分工与安全保障。
• 平台优化：推动地市平台上线，加强平台功能与用户体验。
• 数据质量提升：清理低质量数据，提高数据更新频率与可用性。
• 生态培育：鼓励创新利用，举办多样化比赛，促进数据应用多样性。

附录信息

• 城市平台一览表：包括副省级城市和地级城市，如厦门、广州、深圳、杭州、宁波等。
• 平台链接：涵盖各省市的数据开放平台链接，方便用户访问和使用。

通过上述总结，可以看出中国地方政府在数据开放方面取得了显著进展，但仍存在区域不平衡、数据质量与利用成效不均等问题。未来应进一步推动数据开放的制度化、平台化和生态化，以实现更广泛、更高效的数据共享与利用。