2023第⼆届数据治理年会暨博览会构建可持续数据发展⽣态《中国地⽅数据发展报告》暨数据发展指数（DDI）发布孟庆国清华⼤学计算社会科学与国家治理实验室中国电⼦信息⾏业联合会数据治理专业委员会2023年12⽉13⽇战略之争、顺势之举、融合之路数据时代已经到来谁掌握了数据谁将掌握发展主动权谁利⽤好数据谁将赢得未来数字竞争新优势⽬录⼀1背景与意义⼆可持续数据发展⽣态模型三评估结果与建议四⼏点思考数据战略与顶层设计《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意⻅》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作⽤的意⻅》《关于加强数字政府建设的指导意⻅》《数字中国建设整体布局规划》以“数据之治”助⼒落实2030年可持续发展议程可持续发展是⼈类社会繁荣进步的必然选择，实现强劲、绿⾊、健康的全球发展是世界各国⼈⺠的共同⼼愿。中国是联合国2030年可持续发展议程的⽀持者和践⾏者，坚持创新、协调、绿⾊、开放、共享的新发展理念，不断完善数字基础设施，建⽴健全数据基础制度体系，加强数据和统计能⼒建设，积极分享中国可持续发展⽬标监测实践和经验。中国愿同世界各国⼀道，在全球发展倡议框架下深化国际数据合作，以“数据之治”助⼒落实联合国2030年可持续发展议程，携⼿构建开放共赢的数据领域国际合作格局，促进各国共同发展进步。——2023年4⽉24⽇，国家主席习近平向第四届联合国世界数据论坛致贺信数据发展评估的意义推动数据发展是我国抢抓主动权、构筑新优势的必然要求构建适合国情、顺应潮流，⽴⾜当前、着眼⻓远的开拓性、前瞻性评估指标体系，有利于全⾯科学客观反映我国地⽅数据发展基本情况从⽽更好推动数据价值释放，更好服务数字中国建设，为全球数据发展贡献中国智慧和⼒量⽬录⼀1背景与意义⼆可持续数据发展⽣态模型三评估结果与建议四⼏点思考可持续数据发展⽣态模型“可持续数据发展⽣态”内涵——以⼈为本，以数据要素化为主线，数据创新应⽤为⽬的，数据要素流通为关键，数据资源建设为基础，数据基础设施为⽀撑，数据治理与安全为保障，实现充分供给、⾼效流通、创新应⽤、安全合规的数据发展格局。可持续数据发展⽣态模型中国地⽅数据发展指数（DataDevelopmentIndex,DDI）作为综合评估地⽅数据发展情况的指数，包括数据创新应⽤、数据要素流通、数据资源建设、数据基础设施、数据治516理与安全共项⼀级指标，具体由项⼆级指标组成。数据创新应⽤数据要素流通关键通过加快公共数据开发利⽤、数据流通交易、市场主体培育，促通过场景驱动、数实融合，推动各个领域进数据要素⾼效流通，实现数据要素价值的转移、转化和放⼤。实现数字化转型，赋能数字经济、数字政务、数字社会、数字⽂化、数字⽣态⽂明⽬的数据治理与安全建设。构建可持续数据保障通过构建系统完备、科学规范的制度体系，形成执⾏发展⽣态有⼒、运⾏有效的落实体系，强化数据源头治理、过程治理、末端治理，实现数据全⽣命周期安全可控，数据资源建设促进数据价值的创造、交换和实现。通过扩⼤数据资源规模、提⾼数据供给质量，促进数据多基础⽀撑数据基础设施源汇聚、协调融合、完整可信，从⽽更好发挥我国海量数据资源、丰富应⽤场景的优势，激活数据要素潜能，为实通过建⽴健全流通基础设施、算⼒基础设施、⽹络基础设施，⽀现数据赋能经济社会⾼质量发展奠定基础。撑数据⾼质量供给、⾼效率流通、⾼⽔平应⽤，助⼒数据要素相关产业链与创新链融合。指标体系及评估要点⼀级指标⼆级指标评估要点数据创新应⽤数字经济主要评估：产业数字化、数字产业化等内容。数据要素流通数字政务主要评估：政务服务、政务公开、政⺠互动等内容。数字社会主要评估：社会治理、公共服务、智慧城市、数字乡村等内容。数字⽂化主要评估：数字⽂化产品、数字⽂化传播、数字⽂化服务、⽂化数字化创新等内容。数字⽣态⽂明主要评估：智慧环保、智慧国⼟、数字化绿⾊化协同、绿⾊低碳⽣产⽅式和⽣活⽅式等内容。公共数据开发利⽤主要评估：公共数据共享、开放、授权运营等内容。数据流通交易主要评估：数据场外流通与场内交易情况、市场供需匹配程度、数据跨境流动等内容。市场主体培育主要评估：数据要素型企业数量、类型和规模，以及第三⽅专业服务机构的数量、规模等内容。指标体系及评估要点⼀级指标⼆级指标评估要点数据资源建设数据规模主要评估：单位数据资源GDP产出等内容。数据基础设施数据质量数据治理与安全流通基础设施主要评估：数据治理成熟度等内容。算⼒基础设施主要评估：综合应⽤平台（政务服务平台移动端）、共享交换平台、开放平台、授权运营平台、⽹络基础设施交易平台、数据空间、跨境流通平台、区块链平台建设及运营情况。政策法规主要评估：通⽤算⼒、智算算⼒、超级算⼒发展情况。组织机构安全保障主要评估：5G、光纤、卫星互联⽹等的建设情况及其在物联感知、⼯业互联等领域的应⽤情况。主要评估：数据发展相关政策法规、标准及配套规则制定和实施情况。主要评估：数据管理机构设置、职责划分、统筹协调、激励评价等内容。主要评估：数据安全制度建设与管理、数据安全技术保障与应⽤、数据安全监测预警与应急处置、数据安全事件与影响程度等内容。评估原则与范围顶对国层际范客观性导向性实效性设标例计评估范围:31个省（⾃治区、直辖市）⽬录⼀1背景与意义⼆可持续数据发展⽣态模型三评估结果与建议四⼏点思考评估结果：地⽅数据发展⽔平梯队分布我国31个省级地⽅数据发展指数均值为0.41，北京最⾼（0.61），随后是浙江、上海、⼭东、⼴东、江苏。各地数据发展⽔平可被划分为引领型（均值为0.59）、突破型（均值为0.43）、进取型（均值为0.32）、追赶型（均值为0.26）。地⽅直辖市省域数据发展⽔平北京、上海天津、重庆浙江、⼭东、⼴东、江苏引领型福建、贵州、四川、湖北、⼴⻄、安徽、湖南、河北、江⻄、突破型/海南、河南辽宁、⼭⻄、陕⻄、云南、吉林、⿊⻰江、⽢肃、内蒙古、新进取型疆追赶型/宁夏、⻘海、⻄藏总体趋势⼀：“雁鸣起航”开启数据征程地⽅数据发展⽅兴未艾各地数据发展尚处于初级阶段，整体数据发展⽔平不⾼呈现“东中⻄”梯度发展格局，不平衡不充分问题突出总体与预期⽬标仍有不⼩的差距总体趋势⼆：“雁阵效应”渐成燎原之势各地积极改⾰实践，不断取得新突破。数据创新应⽤⽔平稳步提升，数据要素流通体系逐步建⽴，数据资源体系加快完善，数据基础设施建设加速推进，数据治理与安全体系初步形成。总体趋势三：“头雁示范”引领数据发展北京、浙江、上海、⼭东、⼴东、江苏发挥⾃身优势，先⾏先试创造诸多可复制、可推⼴的先进经验，成为全国数据发展创新中的佼佼者。主要发现⼀：各地数据创新应⽤⽔平均稳步提升通过场景驱动、数实融合、创新应⽤，实现数据赋能经济⾼质量发展、政务服务提质增效、社会资源优化配置、⽂化创新传承、⽣态⽂明绿⾊可持续发展。主要发现⼆：数据发展与地⽅经济⽔平正相关数据资源与经济发展双向赋能，良好的经济基础聚集更优数字⼈才和技术，单位数据资源价值释放更充分，反向赋能经济发展。单位数据资源GDP产出：先进地⽅均值为200亿元/EB，其他地⽅集中于90~180亿元/EB。主要发现三：数据流通效率与数据基础设施正相关构建适应数据要素特征、促进数据流通利⽤、发挥数据价值效⽤的数据基础设施，为数据连接、处理、流通提供有⼒⽀撑。数据流通效率与数据基础设施建设⽔平正相关，⼆者共同促进数据发展⽔平提升。主要发现四：数据发展主要依靠政策牵引带动数据相关政策法规、标准及配套规则的制定和实施，为地⽅数据发展树⽴⽬标、明确路径、营造环境、提供保障，形成的组合、集成效应，是数据价值释放的重要推动⼒。主要发现五：数据供给与需求结构性⽭盾突出经济社会对⾼质量、⾼价值的数据需求与不平衡不充分的数据供给之间的⽭盾，制约着当前各地数据发展，⽽⽭盾的主要⽅⾯在于供给侧。要⽤改⾰的办法解决发展中的⽭盾，推动形成需求牵引供给、供给创造需求的更⾼⽔平动态平衡。主要发现六：数据场外流通占据主导位置单⼀数据流通模式难以满⾜多元市场需求，场外场内⻓期并存成为必然，场外流通在当下和未来较⻓时期内仍占据主导位置。要构建适宜数据特性及其运动规律的市场结构和市场规则，推动充分⽣产、合理分配、⾼效流通、有效利⽤。对策建议强⽬的、⼈为本，推动数据创新应⽤优机制、守底线，提升数据治理与安全保障能⼒树⽴数据发展创新理念进⼀步提升组织机构体系的完备性、运⾏的⾼效性突出以⼈⺠为中⼼的应⽤导向强化数据安全发展与个⼈信息保护抓关键、育⽣态，提⾼数据流通效率稳布局、重攻关，强化数据基础设施⽀撑作⽤以运营模式创新推进公共数据开发利⽤持续加强数据基础设施建设努⼒形成更⾼⽔平的供需动态平衡⿎励关键核⼼技术创新攻关积极培育和发展数据要素市场要件建体系、强协同，优化数据资源供给⽔平全⾯推进数据资源体系建设促进实现数据资源协同供给⽬录⼀1背景与意义⼆可持续数据发展⽣态模型三评估结果与建议四⼏点思考⼏点思考⼀、吃改⾰饭、⾛开放路，发展数据⽣产⼒推进数据发展⼀项极具开创性、挑战性的系统⼯程，⾯临理论困境、制度困境、能⼒困境，发展的根⼦在思想认识。要进⼀步解放思想、实事求是，聚焦堵点、痛点和难点，扫除思想障碍，破除制度藩篱，解放和发展数据⽣产⼒。⼆、数据为⺠、普惠共享，增强数据⽤益获得感要强化“数据为⺠、数据富⺠、还数于⺠”理念，加快数据基础制度建设，让数据要素作⽤惠及最⼴⼤的⼈⺠群众，使之享有更可持续的数据收益，切实实现数据要素化的终极⽬的。三、把握规律、营造环境，实现可持续数据⽣态把握数据特性与规律，树⽴数据治理思维，推动各⾏业数字化发展能⼒建设，提升公众数字素养，培育有利于数据要素更好发挥作⽤的社会环境，实现可持续数据发展⽣态。核⼼观点四、要素协同、数实融合，发挥数据要素乘数效应以数据开放、共享、流通为主要途径，促进数据与⼟地、劳动⼒、资本、技术等传统要素相融合，以价值创造为主线，重构数据归集、流通与开发利⽤的价值⽣态⽹络，加⼤理论供给、制度规则供给，促进全要素协同，实现深度数实融合的发展范式。五、多元共治、共创价值，构建数据发展共同体构建政府引导、市场主导、社会参与的数据协同治理体系，构建“多元共治、价值共创、利益均衡、责任共担”的数据发展共同体，促进公共数据与⾮公共数据融合，规范场内交易与场外流通机制，推动国内国际数据有序流动，形成充分供给、⾼效流通、创新应⽤、安全合规的数据发展格局。结语数据要素是⼀个新⽣事物，对其发展规律的把握需要⼀个逐步深化的过程，本报告仅做了⼀个初步探索，希望各位领导、专家、同仁多予指正和指导。后续，我们愿与⼤家共同努⼒，在进⾏省级数据发展⽔平研究的基础上，启动城市数据发展的考察分析，以期更深⼊把握地⽅数据发展的动态情况，洞悉数据发展规律与路径。在此基础上，尝试构建我国数据发展⽣态全景图，为各级政府推动数据发展提供决策参考。2023第⼆届数据治理年会暨博览会感谢