2017年中国地方政府数据开放平台报告_41页-6mb
报告摘要
《2017中国地方政府数据开放平台报告》总结
核心内容
本报告由复旦大学数字与移动治理实验室联合“提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室”发布,是国内首个地方政府数据开放评估报告。报告基于开放数据的原则与标准,构建了系统科学、多维度、可操作的评估框架,对我国地方政府数据开放平台进行了综合评价,并提出了优化建议。报告还发布了“开放数林”指数,用于持续追踪和评估地方政府数据开放工作的进展。
主要观点
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开放数据的意义
数据是国家的战略性资源,开放政府数据有助于提高政府透明度、激发创新活力、提升服务水平,并推动数据驱动的经济发展。政府数据应作为社会公共资源,以保障公众的知情权和使用数据的自由。 -
开放数据的全球趋势与我国进展
自2012年上海推出我国首个开放数据平台以来,各地政府数据开放平台逐步上线。2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》后,数据开放平台数量显著增长,形成了一定的“开放数林”。 -
开放数据的现状与挑战
- 地区分布不均:目前数据开放平台主要集中在东南沿海和西南地区,长江以北地区相对较少。
- 行政层级分布:地级市数量最多,省级和副省级城市数量相当,但整体比例偏低。
- 平台类型:大多数平台为“统一专有式”,仅有梅州和肇庆采用“统一嵌入式”。
- 数据集总量:武汉、上海、贵阳等平台开放的数据集数量较多,而部分城市数据集总量较少。
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数据开放度与格式
- 技术性开放:多数平台支持可机读格式(如CSV、JSON),但部分平台仍使用PDF、JPG等不可机读格式。
- 开放格式:贵阳平台全部使用开放格式,而部分平台未完全满足开放格式要求。
- API接口:部分平台提供API接口,方便数据的实时获取与应用,但多数平台未提供或提供有限。
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开放授权与元数据
- 开放授权:12个平台配有数据开放授权,但多数未明确说明用户可自由利用、传播和分享数据的权利。
- 元数据:贵阳、哈尔滨、广州等平台元数据条目较为丰富,但多数平台未全面提供。
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数据覆盖面
- 主题覆盖率:经贸物流和教育科技主题数据集较多,财税金融、农业农村和信用服务等主题数据集较少。
- 关键词覆盖率:平台数据集名称中“信息”和“情况”出现频次最高,反映政府视角;“数据”一词使用较少,显示惯性思维。
- 部门覆盖率:贵阳、上海、南海等平台部门覆盖率较高,而部分城市部门覆盖率较低。
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数据持续性
- 持续增长:上海、北京、东莞等平台数据集持续增长,但部分平台增长停滞。
- 动态更新:约23%的数据集承诺动态更新,多数为按年或不定期更新。
- 历史存档:仅有东莞、佛山、贵阳、青岛和上海等平台实现了数据历史存档。
关键信息
- 评估范围:共19个地方政府数据开放平台,包括省级、副省级和地级市平台,其中“数说南海网”是唯一的区级平台。
- 评估指标:包括数据集总量、数据开放度、数据覆盖面和数据持续性四个一级指标。
- 指标权重:数据开放度权重最高(50%),其次是数据持续性(20%)、数据集覆盖面(15%)和数据集总量(15%)。
- “开放数林”指数:根据各指标得分计算,上海、贵阳、青岛、北京、东莞、武汉等平台得分较高,形成我国数据开放的引领者。
图表概览
- 图1:各地平台上线时间分布,显示2015年后平台数量显著增加。
- 图2:平台地理分布,显示平台集中在东南沿海和西南地区。
- 图3:平台行政层级分布,显示地级市数量最多。
- 图4:数据集总量分布,显示武汉、上海、贵阳等平台数据集数量较多。
- 图5:可机读格式数据集数量,显示多数平台满足可机读要求。
- 图6:开放格式数据集数量,显示贵阳平台全部开放格式。
- 图7:API接口数量,显示深圳、北京、东莞等平台提供较多接口。
- 图8:开放授权详情,显示多数平台未完全满足开放授权要求。
- 图9:免费获取比例,显示贵阳、东莞平台明确免费获取。
- 图10:非歧视性比例,显示多数平台保障非歧视性。
- 图11:自由利用比例,显示上海、青岛、贵阳明确允许自由利用。
- 图12:自由传播与分享比例,显示多数平台限制有偿转让。
- 图13:元数据条目数量,显示贵阳平台元数据条目最多。
- 图14:基本元数据条目分布,显示多数平台覆盖基本元数据。
- 图15:主题覆盖情况,显示广州、贵阳、青岛主题覆盖率最高。
- 图16:数据集名称关键词分布,显示“信息”和“情况”使用频率最高。
- 图17:数据集更新频率分布,显示多数为静态数据,动态数据比例较低。
- 图18:数据集动态更新情况,显示上海、东莞、贵阳等平台更新较多。
- 图19:数据历史存档情况,显示仅部分平台实现历史存档。
结论与建议
- 结论:我国地方政府数据开放工作已取得初步成效,但整体仍处于起步阶段,存在数据质量不高、开放度不足、覆盖面有限、更新频率低等问题。
- 建议:应进一步提高数据开放度和质量,丰富数据集主题和部门覆盖率,推广可机读和开放格式,增加API接口,实现数据的动态更新和历史存档,以推动开放数据生态系统的形成和发展。
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