2024中国城市数据要素发展指数-42页_4mb

2024中国城市数据要素发展指数总结

核心内容

本报告由赛迪顾问人工智能与大数据研究中心发布，旨在评估中国城市在数据要素市场建设中的发展水平，构建涵盖数据要素发展基础、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、数据要素发展潜力等六个一级指标，共计17个二级指标、34个三级指标的评估体系，对115个样本城市进行综合评估，评选出2024数据要素50强城市。

主要观点

1. 数据要素市场仍处于起步阶段：整体来看，中国数据要素市场发展尚处于初级阶段，城市间发展差距逐渐缩小，但第一、第二梯队城市间仍存在明显差距。
2. “北上深广杭”综合实力领先：北京、上海、深圳、广州、杭州等城市在数据要素发展基础、治理与安全、供给、流通、应用、潜力等方面均表现突出，形成第一梯队。
3. 数据治理与安全取得进展：上海、杭州在数据治理与安全方面表现突出，太原、长春在首席数据官制度和公共数据授权运营方面有显著成效。
4. 数据要素供给呈现区域差异：上海、北京、杭州、深圳、广州、成都、青岛等城市数据要素供给指数超过80分，形成第一梯队，台州、泰安、湖州、德州等城市在公共数据供给方面表现突出。
5. 数据要素流通呈现多元发展：北京、广州、深圳、上海在数据交易平台建设、交易额、挂牌量等方面全面领先，海口、贵阳、德阳等城市在特定领域有突出表现。
6. 数据要素应用成熟度较高：长三角和珠三角地区在数据要素应用方面表现突出，上海、杭州、苏州、宁波、广州、深圳等城市在应用指数上领先。
7. 发展潜力集中在部分城市：北京、上海、苏州、杭州、南京、深圳等城市在发展潜力方面表现优异，尤其是新增国家级孵化器和创新企业数量领先。

关键信息

50强城市分布

• 第一梯队：北京、上海、深圳、广州、杭州
• 第二梯队：苏州、武汉、贵阳、成都、南京、青岛、天津
• 第三梯队：海口、徐州、盐城、德州、德阳、大理等
• 第四梯队：其他城市

数据要素发展基础指数

• 北京、上海、深圳分别以77.01、76.06、74.23位居前三，差距较小。
• 产业基础形成明显六个梯队，一、二梯队城市间差距显著，三、四梯队差距逐渐缩小。

数据治理与安全指数

• 上海、杭州在数据治理与安全方面排名靠前，分别获得92.5、91.5分。
• 太原、长春、盐城等城市在公共数据授权运营和首席数据官制度方面表现较好。

数据要素供给指数

• 上海、北京、杭州、深圳、广州、成都、青岛等城市供给指数均超过80分。
• 台州、泰安、湖州、德州等城市因较早建设公共数据平台，数据供给表现突出。

数据要素流通指数

• 北京、广州、深圳、上海在数据交易额、挂牌量等方面全面领先。
• 海口、贵阳、德阳等城市在数据产品挂牌量、交易额等方面具有单点优势。

数据要素应用指数

• 长三角和珠三角地区在数据应用方面表现突出，应用场景丰富。
• 上海、杭州、苏州、宁波、广州、深圳等城市在应用指数上领先。

数据要素发展潜力指数

• 北京、上海优势明显，远远领先于其他城市。
• 苏州、杭州、南京、深圳等城市在新增国家级孵化器和创新企业数量上表现突出，发展潜力较大。

重点城市分析

北京市

• 数据要素发展基础雄厚，政策支持力度大，产业载体丰富。
• 数据供给质量高，数据交易额和挂牌量位居前列。
• 数字经济增加值占GDP比重达42.9%，发展潜力巨大。

上海市

• 全国首个提出数据要素产业的城市，数据治理和安全体系完善。
• 数据供给全面，平台开放数据量和接口数均居前列。
• 数据交易额和挂牌量均领先，推动数商生态发展。

杭州市

• 全国数字经济第一城，数据资源基础扎实。
• 数据治理与安全体系完善，推动数据产品化、资产化、资本化。
• 数据交易额和挂牌量表现优异，应用场景丰富。

海口市

• 依托海南自贸港优势，探索数据跨境流通与交易机制。
• 数据产品超市实现可信交换和存证，支持按次授权使用。
• 数据应用场景涵盖商贸流通、文化旅游、城市治理等领域。

贵阳市

• 国家大数据综合试验区核心区，数据流通交易场所建设领先。
• 数据供给丰富，政府数据开放平台数据量大。
• 数据交易额和挂牌量表现突出，数据应用覆盖广泛。

发展建议

1. 深化政策制定：完善数据要素市场政策体系，明确权责边界，建立公平透明的数据权属登记与确认机制，加强数据交易规则和市场监管。
2. 加快新型数据基础设施建设：推动区块链、隐私计算、数据空间等技术应用，提升数据流通的安全性和效率。
3. 完善数据管理组织体系：优化数据管理机构职能，提升运行效率，推动数据治理与安全保障。
4. 加强数据资源体系建设：优化政务和公共数据供给，推动企业与个人数据资源融合，提升数据供给质量和规模。
5. 构建多层次数据流通模式：激活市场活力，培育专业数据要素市场参与主体，优化交易模式和激励机制。
6. 拓展数据应用场景：推动数据要素在各行业和领域的深度应用，提升数据融合与创新应用水平。