重点城市大数据发展指数报告课件.pptx

1、 重点城市大数据发展指数报告（2021 年）2021 年 7 月 目目 录录1 前言.1 2 城市大数据发展态势.2 2.1 新基建促进 5G+大数据高速发展.2 2.2 大数据市场主体高速发展.3 2.3 数据开放共享的落地实施进展加快.4 2.4 大数据治理越来越被重视.5 2.5 大数据创新成果显著.6 2.6 大数据法律法规正在完善.8 3 城市大数据发展指标研究.9 3.1 城市大数据发展评价方法.9 3.2 城市大数据发展评价指标体系.10 3.3 城市大数据发展指标数据来源.13 4 重点城市大数据发展评价结果.14 4.1 重点城市大数据发展总体评价结果.14 4.2 重点城市

2、大数据发展总体情况分析.15 5 重点城市大数据产业发展评价结果.18 5.1 重点城市大数据产业发展评价结果.18 5.2 重点城市大数据产业发展情况分析.19 6 重点城市大数据发展环境评价结果.23 6.1 重点城市大数据发展环境评价结果.23 6.2 重点城市大数据发展环境情况分析.26 目 录7 重点城市数据治理评价结果.34 7.1 重点城市数据治理评价结果.34 7.2 重点城市数据治理情况分析.37 8 重点城市大数据创新发展评价结果.44 8.1 重点城市大数据创新发展评价结果.44 8.2 重点城市大数据创新发展情况分析.46 9 展望.54 9.1 跨区域数据共享将持续深

3、化.54 9.2 数据治理体系建设将更加注重隐私保护.55 9.3 数据要素市场将更加注重模式创新.56 7 重点城市数据治理评价结果.11 前言 随着新一代信息技术的高速发展、创新引领与加速融合，“十四五”期间,城市大数据决策者、设计者、建设者将比以往更加关注城 市大数据发展现状。本报告选取了国家中心城市、国家区域中心城市、大数据试点示范城市以及全国主要经济圈的 17 个代表城市作为研究对象，包括北 京、上海、深圳、广州、杭州、贵阳、南京、武汉、重庆、成都、郑 州、福州、天津、西安、沈阳、长沙、呼和浩特。本报告通过对以上 17 个重点城市的大数据发展水平进行评估与分析，期望能为推动我 国及城

4、市大数据发展提供一定参考。本报告以数据可获得性、客观性、公平性、可信性为基本原则，通过主成分分析法确定了覆盖产业发展、发展环境、创新发展和数据治理 4 个一级指标、13 个二级指标、25 个三级指标的城市大数据发 展指数评价体系。力求以严谨、扎实、全面的科学研究为大数据发展 提供强有力的智力支持，这是我们团队决意承担并实施这一项目的觉 悟之所系。遗漏和错误在所难免，敬请读者谅解。倘有任何意见和建议，敬 希不吝赐教。1 1 前言 随着新一代信息技术的高速发展、创新引领与加速融合22 城市大数据发展态势 1.新基建促进 5G+大数据高速发展 作为新一代信息和通信基础设施的核心，5G 具有比 4G

5、更高的速 度、更大的容量和更低的延迟，满足了大数据产业对海量数据传输、存储和处理的需求。5G 将对大数据产业产生深远影响，推动大数据产 业链迅速发展。自从宣布开启 5G 商用以来，我国先后将 5G 写入 2020 年政府工 作报告，实施“新基建”战略，将 5G 发展上升到国家战略层面。与 此同时，我国以工信部为主导，也发布了关于推进 5G 加快发展的 通知 等诸多文件，明确 5G 发展的未来目标、主要任务和详细措施，给予 5G 发展诸多支持及引导，并释放出红利。2021 年 7 月，工业和 信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展和改革委 员会等十部门联合印发 5G 应用“扬帆”行

6、动计划（2021-2023 年），明确到 2023 年，我国 5G 应用发展水平显著提升，综合实力持续增 强。打造 IT（信息技术）、CT（通信技术）、OT（运营技术）深度融 合新生态，实现重点领域 5G 应用深度和广度双突破，构建技术产业 和标准体系双支柱，网络、平台、安全等基础能力进一步提升，5G 应 用“扬帆远航”的局面逐步形成。紧跟国家号召，各省市地区出台了诸多5G 相关政策。仅2020 年，就有超过 20 多个省市发布新规，例如福建省关于进一步支持 5G 网 络建设和产业发展若干措施的通知、安徽省支持 5G 发展若干政2 城市大数据发展态势 3策、云南省5G 产业发展实施方案、重庆市

7、关于保障 5G 网络基础设施建设的通知等。根据工信部的数据，我国 2020 年已累计建成 5G 基站 71.8 万个，推动共建共享 5G 基站 33 万个。工信部部长肖亚庆在全国工业和信息 化工作会议上表示，2021 将新建 5G 基站 60 万个以上，加快主要城 市 5G 覆盖。同时聚焦 10 个重点行业，形成 20 大典型工业应用场景。从应用侧看，在 5G 网络规模化的持续驱动下，我国 5G 消费类应用逐 渐成熟，运营商专网项目纷纷落地，工业互联网行业应用多点开花。2.2大数据市场主体高速发展 近年来我国大数据企业高速发展，根据全国公共资源交易平台数 据显示，我国大数据企业主要分布在北京、

8、广东、上海、浙江等经济 发达地区。据统计，2020 年参与到大数据相关项目的企业超过 3 万 家。相关数据情况见下表。表 2-1 大数据企业数量城市排名（TOP50）排名 城市 省市 大数据企业数量 排名 城市 省市 大数据企业数量 1 北京市 北京 3700 26 天津市 天津 328 2 上海市 上海 1797 27 宁波市 浙江 299 3 杭州市 浙江 1182 28 沈阳市 辽宁 299 4 广州市 广东 1157 29 哈尔滨市 黑龙江 298 5 南昌市 江西 1109 30 银川市 宁夏 254 6 武汉市 湖北 1083 31 太原市 山西 242 7 深圳市 广东 1031

9、 32 大连市 辽宁 218 3 策、云南省5 G 产业发展实施方案、重庆市关于保障 48 成都市 四川 913 33 乌鲁木齐市 新疆 218 9 合肥市 安徽 829 34 西宁市 青海 201 10 福州市 福建 814 35 赣州市 江西 189 11 重庆市 重庆 760 36 东莞市 广东 171 12 郑州市 河南 740 37 泉州市 福建 163 13 石家庄市 河北 705 38 温州市 浙江 162 14 南京市 江苏 617 39 临沂市 山东 157 15 南宁市 广西 609 40 呼和浩特市 内蒙古自治区 148 16 济南市 山东 587 41 保定市 河北 1

10、45 17 厦门市 福建 544 42 宜春市 江西 137 18 兰州市 甘肃 540 43 吉林市 吉林 136 19 长春市 吉林 513 44 佛山市 广东 133 20 昆明市 云南 488 45 烟台市 山东 132 21 长沙市 湖南 485 46 珠海市 广东 131 22 西安市 陕西 476 47 潍坊市 山东 128 23 苏州市 江苏 412 48 南通市 江苏 128 24 贵阳市 贵州 399 49 上饶市 江西 125 25 青岛市 山东 361 50 无锡市 江苏 123 2.3数据开放共享的落地实施进展加快 各地政务数据开放共享的制度体系逐步完善。根据中国信息

11、通信 研究院统计，到 2020 年，除黑龙江以外，全国共有 30 个省份出台了56 份政府开放的相关政策文件。在确定数据开放共享内容方面，各地 坚持需求导向、目标导向，征求行业协会、相关企业、社会公众和行 业主管部门的意见建议，形成数据开放共享目录清单，并动态调整。在开放共享数据范围方面，由政务数据扩展至企事业单位所涉及的公 共数据资源。据统计，全国开放数据集总量从 2017 年到 2019 年增加4 8 成都市 四川 9 1 3 3 3 乌鲁木齐市 新疆 2 1 8 5了 6 倍。在开放共享数据成果形式方面，包括服务应用、数据可视化、研究成果、创新方案等数据开放共享形式。各地政务数据开放共享

12、的落地实施进展加快。截至 2020 年 4 月底，全国已有 130 个省级、副省级和地级政府上线了数据开放平台（来源：复旦大学2020 中国地方政府数据开放报告），具备数据 检索、数据申请、数据获取和数据探索等基本能力，形成了省市分级维护数据资源、协同共享数据资源体系的局面。2.4大数据治理越来越被重视 自 2014 年部分省市陆续成立大数据局以来，全国共有 20 个省级政府和 80 个以上的副省级和地级市政府成立了专门的职能机构，对 政府内部的数据进行统一协调管理。多地颁发的政务数据管理办法明确了数据权责清单。各级政府纷 纷建立数据统筹集约管理机制，建立覆盖数据全生命周期的管理制度 体系和标

13、准体系。各地各部门按统一的标准规范和要求，组织开展数 据治理专项工作，由大数据主管机构负责指正、监督、管理和协调工 作，并对各级行政机关和企事业单位的数据资源管理情况进行考核。数据安全管理的相关标准不断完善。信息安全技术 数据安全 能力成熟度模型（GB/T 337988-2019）已于 2020 年 3 月正式实施。工信部于 2020 年 3 月印发了工业数据分类分级指南（试行），4 月发布了网络数据安全标准体系建设指南（征求意见稿）。中国 人民银行于 2020 年 9 月发布了金融数据安全 数据安全分级指南5 了 6 倍。在开放共享数据成果形式方面，包括服务应用、数据（JR/T 0197-2

14、020）。从重视数据安全，升级到重视知识的安全。以前谈数据安全更多 是聚焦到原始数据和粗加工后的数据安全，而对于数据分析成果和从 数据挖掘出来的知识在系统、管理方面往往缺乏明确有效的管理手段。随着大数据应用的不断深入，逐渐意识到大数据分析的成果，数据挖 掘形成的知识在价值密度上远远高于原始和粗加工的数据，所以数据 安全中增加知识安全正在成为趋势。2.5大数据创新成果显著 多地举办数据创新应用活动，推进政务数据开发利用，激发数据 活力。深圳、贵阳、上海、杭州、成都等连续举办了开放数据应用创 新大赛，在进一步推动政府部门开放数据的同时，也提升了政务数据 资源利用效率，激发社会创新活力。数据开放共享

15、涉及疫情防控、环 境保护、社会治理、医疗健康等多个领域，产生了一系列成果。图 2-1 专利申请趋势分析 6（J R/T 0 1 9 7-2 0 2 0）。图 2-1 专利申请趋以专利数量为例，在专利申请数量方面，重点城市专利申请的数量逐年增加，至 2020 年 17 个重点城市的专利申请总数从 2012 年的48067 增至 162372，专利申请数量翻了近 4 倍。其中北京、上海、深圳、南京、广州、杭州等重点城市 2020 年专利申请数量超万件，展 现了强劲的科研创新能力，详细数据见下表。表 2-2 专利申请趋势分析 图 2-2 专利授权趋势分析 7以专利数量为例，在专利申请数量方面，重点城

16、市专利申请的数 在专利授权方面，专利授权数量也由 2012 年的 23412 件增至2020 年的 90831 件，北京、深圳两市 2020 年专利授权数量超万件。说明各重点城市的创新能力逐年提升，知识产权数量逐年增加。表 2-3 专利授权趋势分析 2.6大数据法律法规正在完善 大数据产业在发挥资源禀赋效应的同时，也催出诸多隐患，如侵 犯个人隐私、泄露国家机密、数据权属不明、数据垄断以及不正当竞 争等。近年来我国数据立法进程不断加快，中华人民共和国数据安 全法 于 2021 年 6 月 10 日在第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过，2021 年 9 月 1 日起施行。中华人民

17、共和国 数据安全法是为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开 发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利 益，制定的法律。2020 年 10 月，中华人民共和国个人信息保护法（草案）公8在专利授权方面，专利授权数量也由 2 0 1 2 年的 2 3 4 1 29布，确立了个人信息处理应遵循的原则，强调处理个人信息应当用合法、正当的方式，具有明确、合理的目的，处理信息应遵循公开、透 明的原则。推进大数据产业的创新发展，必须加强领域内法律建设，构建公 平、自由、有序的市场竞争环境。3 城市大数据发展指标研究 1.城市大数据发展评价方法 主成分分析法（PCA）是一种普遍使用的

18、多元统计方法，它的基 本原理是将最初的多个指标组合成若干个彼此不相关的综合指标，然 后由这若干个指标分析研究对象的特点和本质。综合指标提炼出所有 原指标的主要统计信息（即反映该指标值个体变异程度的方差），称 为主成分。若某个指标的方差越大，则它越能用来区分总体中的个体，相反方差为零，则此指标就不能用来区分个体，因为它们的个体指标 值相同。由综合指标的方差信息从多到少，依次称其为第一主成分、第二主成分，依此类推。根据搜集到的大数据发展相关数据，按照主成分分析方法的步骤，本报告构建了主成分权重约束堆，为数据包络分析法（DEA）提供充 足的数据准备。在主成分分析方法中，按照累积贡献率大于 85%的要

19、 求提取指标的主成分，计算主成分得分，并对得到的各主成分进行归 一化处理。9 布，确立了个人信息处理应遵循的原则，强调处理个人信息应当用102.城市大数据发展评价指标体系 城市大数据发展评价指标体系包含产业发展、发展环境、创新发 展和数据治理共 4 个一级指标、13 个二级指标和 25 个三级指标，具 体指标说明如下：1.产业发展 产业发展主要评估城市大数据发展的市场情况和企业情况，包括2 个二级指标和 5 个三级指标，见下表。表 3-1 产业发展指标体系 序号 二级指标 三级指标 应用方法 1 市场情况 大数据项目规模 根据各区域大数据项目金额（亿元）和各 区域 GDP 的比值进行度量 2

20、大数据行业集中度 根据各区域大数据项目中标金额排名前 八位的企业所占的市场份额进行度量 3 产业辐射度 根据各区域大数据企业在外地中标项目金额和各区域大数据企业中标项目总金 额的比值进行度量 4 企业情况 高新技术企业规模 根据各区域高新技术企业数量和各区域 常住人口（百万人）的比值进行度量 5 大数据企业规模 根据各区域大数据企业数量和各区域常 住人口（百万人）的比值进行度量 2.发展环境 发展环境主要从政策法规、数据中心建设、网络基础设施和试点 示范情况四个方面进行评估，考察城市大数据发展环境的综合情况，1 0 城市大数据发展评价指标体系 序号 二级指标 三级指标 应11包括 4 个二级指

21、标和 8 个三级指标，见下表。表 3-2 发展环境指标体系 序号 二级指标 三级指标 应用方法 1 政策法规 政策法规完善度 根据各区域大数据相关的法律法规条文数量进行度量 2 专项规划完善度 根据各区域大数据相关的专项规划条文数量进行度量 3 数据中心建设 数据中心规模 根据各区域建立的数据中心数量进行度量 4 网络基础 设施 5G 发展 根据各区域建立 5G 基站数量和各区域常住人口（百万人）的比值进行度量 5 IPv6 指数 根据国家 IPv6 发展监测平台提供的数据进行度量 6 宽带速率 根据网宿科技提供的带宽测试数据进行度量 7 试点示范 情况 2020 年大数据产业发展试点示范项目

22、规模 根据各区域 2020 年大数据产业发展试点示范项目数量进行度量 8 2020 新型信息消费项目规模 根据各区域 2020 新型信息消费项目数量进行度量 3.创新发展 创新发展主要从创新环境、创新成果和人才保障三个方面进行评 估，包括 3 个二级指标和 6 个三级指标，见下表。表 3-3 创新发展指标体系 序号 二级指标 三级指标 应用方法 1 创新环境 企业技术中心规模 根据各区域企业技术中心数量进行度量 2 研究交流平台规模 根据各区域大数据研究机构、联盟/协会数量进行度量 1 1 包括 4 个二级指标和 8 个三级指标，见下表。序号 123 R&D 经费投入强度 根据各区域 R&D

23、经费和各区域国民生产总值的比值进行度量 4 创新成果 知识产权授权规模 根据各区域 2020 年专利授权数量和各区域常住人口（百万人）的比 值进行度量 5 人才保障 R&D 人员规模 根据各区域 R&D 人员数量进行度量 6 大数据专业规模 根据各区域开设大数据相关课程的高校数量和各区域常住人口（百万 人）的比值进行度量 4.数据治理 数据治理主要评估城市标准化建设、治理数据成果、数据治理管 理和数字政府建设情况，包括 4 个二级指标和 6 个三级指标。表 3-4 数据治理指标体系 序号 二级指标 三级指标 应用方法 1 标准化建设 标准化建设完善度 根据各区域出台现行数据相关的标准规范条文数

24、量进行度量 2 治理数据成果 重点领域数据公开度 根据各区域覆盖领域的数量进行度量 3 数据开放共享度 根据各区域政务数据开放共享平台共享数据集、数据项、数据接口、覆盖领 域数、数据总量、数据更新速度进行度 量 4 数据治理管理 贯标企业规模 根据各区域贯标企业数量及其等级进行度量 5 数据管理完善度 根据各区域出台现行数据相关的数据管理办法条文数量进行度量 6 数字政府 数字政府发展指数 引用2020 数字政府发展指数 1 2 根据各区域 R&D 经费和各区域国民根据各区域 2 0 2 0133.3城市大数据发展指标数据来源 根据研究需要，从全国公共资源交易平台、各重点城市政府网站、工信部、

25、发改委等官方网站采集指标数据，数据来源详细情况见下表。表 3-5 指标数据来源 序号 一级指标 二级指标 三级指标 数据来源 1 产业发展 市场情况 大数据项目规模 全国公共资源交易平台 2 大数据行业集中度 全国公共资源交易平台 3 产业辐射度 全国公共资源交易平台 4 企业情况 高新技术企业规模 高新技术企业认定工作网 5 大数据企业规模 全国公共资源交易平台 6 发展环境 政策法规 政策法规完善度 各重点城市政府网站 7 专项规划完善度 各重点城市政府网站 8 数据中心建设 数据中心规模 工信部：2020 国家绿色数据中心名单公示 9 网络设施情况 5G 发展 各重点城市政府网站 10

26、IPv6 指数 国家 IPv6 发展监测平台 11 带宽速率 网宿科技 12 试点示范情况 2020 年大数据产业发展试点示范项目规模 工信部：2020 年大数据产业发展试点示范项目名单公示 13 2020 新型信息消费项目规模 工信部：2020 年新型信息消费示范项目遴选结果公示 14 创新发展 创新环境 企业技术中心规模 发改委：2020 年(第 27 批)新认定及全部国家企业技术中心名单 15 研究交流平台规模 全国社会组织信用信息公示平台 16 R&D 经费投入强度 各重点城市统计年鉴 17 创新成果 知识产权授权规模 国家知识产权局中国专利信息中心 18 人才保障 R&D 人员规模

27、各重点城市统计年鉴 1 3 3.3 城市大数据发展指标数据来源 序号 一级指标 二级指19 大数据专业开设规模 成信大产业互联网研究院提供 20 数据治理 标准化建设 标准化建设完善度 地方标准信息服务平台 21 治理数据成果 重点领域数据公开度 各重点城市政府网站 22 数据开放共享度 各重点城市政务数据开放平台 23 数据治理管理 贯标企业规模 中国电子信息行业联合 24 数据管理完善度 各重点城市政府网站 25 数字政府 数字政府发展指数 清华大学数据治理研究中心：2020 数字政府发展指数 4 重点城市大数据发展评价结果 1.重点城市大数据发展总体评价结果 图 4-1 总体指数 重点城

28、市大数据发展总体指数评价结果为：北京排名最高，大数 据发展指数达到了 90 以上；深圳、上海、广州大数据发展指数在 80以上；杭州、贵阳、南京等在内的 9 个城市大数据发展指数都在 70-141 9 大数据专业开设规模 成信大产业互联网研究院提供 2 0 80 之间；西安、长沙、沈阳、呼和浩特的大数据发展指数在 60 以上。4.2重点城市大数据发展总体情况分析 图 4-2 大数据发展总体情况评价分析 综合来看，北京在产业发展、发展环境、创新发展、数据治理四 个方面均处在领先地位，位居第一，大数据发展指数高，综合发展水 平领先于其他重点城市，这得益于其产业政策与环境完善、大数据产 业规模大、产业

29、质量优质、对人才的吸引力强。产业发展方面，杭州大数据产业发展水平紧跟北京位居第二，上 海、广州、武汉分别位列第三、第四、第五。呼和浩特在产业发展上居于末位，其市场和企业规模与排名第一的北京相比均比较落后。发展环境方面，上海紧跟北京位居第二，两者大数据发展指数差距不大。贵阳第三，天津和成都分别位列第四和第五，呼和浩特在发 展环境上还有待加强。创新发展方面，深圳紧跟北京位列第二，两者大数据相关研究机158 0 之间；西安、长沙、沈阳、呼和浩特的大数据发展指数在 616构、科研人才数量较多，研究成果丰硕。上海、广州、杭州分别位列第三、第四、第五。呼和浩特创新环境指数仅为 52.70，与其他重点 城市

30、有一定差距。数据治理方面，除北京外，深圳的数据治理也取得了良好的效果，位列第二，数据治理体系完善。广州、贵阳、南京分别位列第三、第 四、第五。西安的数据治理指数较低，居于末位。重点城市产业发展、发展环境、创新发展、数据治理等详细分值 见下表。表 4-1 大数据发展总体情况 城市 产业发展 发展环境 创新发展 数据治理 北京 97.19 94.81 97.57 85.87 深圳 80.80 74.83 92.43 85.27 上海 83.95 90.16 85.92 72.86 广州 83.42 79.66 81.52 83.29 杭州 84.35 76.87 79.71 77.18 贵阳 72

31、.73 85.02 65.24 82.96 南京 77.70 75.99 73.24 78.50 重庆 79.26 79.25 71.79 73.00 武汉 81.04 77.84 73.09 64.59 天津 71.72 82.09 65.58 70.93 成都 73.91 79.89 67.99 67.54 郑州 73.21 78.20 69.49 64.08 福州 79.44 75.47 59.33 67.00 西安 69.96 73.46 78.55 55.73 长沙 72.70 75.48 66.13 61.54 沈阳 70.35 72.19 61.69 65.59 1 6 构、科研

32、人才数量较多，研究成果丰硕。上海、广州、杭州分别呼和浩特64.3671.5952.7060.19 按区域分析，华北地区（北京、天津、呼和浩特）在发展环境、产业发展两个方面指数较高；华东地区（上海、南京、杭州、福州）在产业发展、发展环境两个方面指数较高；华南地区（广州、深圳）在创新发展、数据治理、产业发展三个方面指数较高；华中地区（武 汉、郑州、长沙）在发展环境、产业发展两个方面指数较高；西南地区（重庆、成都、贵阳）在发展环境、产业发展两个方面指数较高，分析见下图。图 4-3 不同区域大数据发展情况 17呼和浩特6 4.3 67 1.5 95 2.7 06 0.1 9 图5 重点城市大数据产业发

33、展评价结果 1.重点城市大数据产业发展评价结果 图 5-1 产业发展指数情况 产业发展指数排名第一的为北京，达到了 90 以上；杭州、上海、广州、武汉、深圳均处于 80-90 之间；其余城市都在 80 以下。产业发展情况分别从市场情况和企业情况两个方面进行考量。图 5-2 市场情况指数 18重点城市大数据产业发展评价结果 图 5-1 产业发展指数情从市场情况指数来看，排名第一的是重庆，北京位列第二，广州、福州、上海、杭州的市场情况指数在 80-90 之间，贵阳在内的 11 个重点城市处于 60-80 之间。图 5-3 企业情况指数 从企业情况指数来看，北京排名第一，杭州、深圳、上海、武汉、南京

34、处于 80-90 之间，广州在内的 10 个重点城市的企业情况指数均处于 60-80 之间，呼和浩特的企业情况指数在 60 以下。2.重点城市大数据产业发展情况分析 1.市场情况 市场情况主要对大数据项目规模、大数据行业集中度和产业辐射 度进行考察。从大数据项目规模来看，大数据项目总金额超过 100 亿元的有北 京、重庆、上海和广州，深圳、成都、武汉、杭州、郑州、福州、天 津、贵阳、长沙和南京的大数据项目规模均处于 10 亿至 100 亿之间，19从市场情况指数来看，排名第一的是重庆，北京位列第二，广州、图沈阳、西安，呼和浩特的大数据项目规模在 10 亿以下。图 5-4 大数据项目规模 从大数

35、据行业集中度来看，呼和浩特、西安、深圳、成都的行业 集中度均在 70%以上，这些城市大数据市场相对比较集中；广州、上海、福州、杭州、北京、重庆的大数据行业集中度在 40%以下，大数 据市场开放程度高；其他重点城市在 40%-70%之间。图 5-5 大数据行业集中度 20沈阳、西安，呼和浩特的大数据项目规模在 1 0 亿以下。图从产业辐射度来看，沈阳、武汉、福州、杭州、广州、郑州、北京和深圳的产业辐射能力都达到了 90 以上，南京、西安、呼和浩特、重庆、成都处于 80-90 之间，长沙、天津、贵阳和上海都在 80 以下。图 5-6 产业辐射度 5.2.2企业情况 企业情况主要从高新技术企业规模和

36、大数据企业规模进行考察。从高新技术企业规模来看，排名前五的城市分别是：北京、上海、深圳、广州和杭州，达到了 3000 家以上；天津、武汉、成都、西安和南京处于 2000-3000 家之间；其余城市均在 2000 家以下。21从产业辐射度来看，沈阳、武汉、福州、杭州、广州、郑州、北图 图 5-7 高新技术企业规模 从大数据企业规模来看，北京大数据企业数量为 3700 家，位居第一；上海、杭州、广州、武汉和深圳大数据企业数量为 1000-2000家；其余重点城市均在 1000 家以下。图 5-8 大数据企业规模 22 图 5-7 高新技术企业规模 图 5-8 大数据企业规模6 重点城市大数据发展环

37、境评价结果 1.重点城市大数据发展环境评价结果 图 6-1 发展环境指数 发展环境指数排名前五的依次为北京、上海、贵阳、天津、成都，相对来说，这 5 个城市的大数据发展环境较好。发展环境指数主要从政策法规、数据中心建设、网络基础设施和 试点示范四个方面进行考量，下面就这四个方面依次进行分析。图 6-2 政策法规指数 23重点城市大数据发展环境评价结果 图 6-1 发展环境指数 从政策法规方面来看，各地均出台了大数据相关的政策法规，以促进当地大数据产业良好发展，其中，上海发展最好，位列第一；贵 阳政策法规指数为 95.18，位列第二；成都政策法规的发展完善紧随 其后，位列第三。图 6-3 数据中

38、心建设指数 从数据中心建设方面来看，17 个重点城市的发展并不均衡。数据 中心建设指数在 90 以上的是北京、上海、贵阳，其中北京最为突出，数据中心建设较为完善；天津、重庆、广州、深圳、福州、南京、呼 和浩特指数在 70-90 之间；其余 7 个城市指数均在 70 以下。24从政策法规方面来看，各地均出台了大数据相关的政策法规，以 图 图 6-4 网络基础设施指数 从网络基础设施整体情况来看，排名前五的城市依次为杭州、长 沙、深圳、广州和北京，其中杭州网络基础设施指数达 98.73，网络 基础设施相对健全。图 6-5 试点示范情况指数 从试点示范情况来看，17 个重点城市的试点示范情况差异较大

39、。北京试点示范指数达到 100，而其他 16 座城市的试点示范指数在 8525 图 6-4 网络基础设施指数 图 6-5 试点示范情况指26以下。武汉、上海、杭州、成都等 13 个重点城市试点示范指数在 60以上，沈阳、深圳、福州试点示范指数均在 60 以下。2.重点城市大数据发展环境情况分析 各重点城市通过制定大数据相关政策法规、建设数据中心、改善 网络基础设施以及试点示范为当地大数据产业奠定了良好的发展基 础。以下针对大数据发展环境的四个方面进行具体分析。1.政策法规 17 个重点城市均出台了大数据相关政策法规和专项规划。从发 布数量来看，政策法规数量排名前五的城市分别是上海、郑州、成都、

40、北京、天津。专项规划数量排名前五的城市分别是贵阳、上海、成都、天津、西安。各个城市在以上两个方面均有不同程度的涉及，为本地 大数据建设与发展奠定了政策基础，指明了发展方向。表 6-1 重点城市大数据相关政策发布一览表（部分）城市 政策类型 相关政策、专项规划名称 北京 法规政策 北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020 年)北京国际大数据交易所设立工作实施方案 数字经济领域“两区”建设工作方案 专项规划 中关村国家自主创新示范区数字经济引领发展行动计划(2020-2022 年)北京市“十四五”时期智慧城市发展行动纲要 北京市促进数字经济创新发展行动纲要(2020-2022 年)北京

41、市“十三五”时期信息化发展规划 2 6 以下。武汉、上海、杭州、成都等 1 3 个重点城市试点示范27重庆 法规政策 重庆市人民政府办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的实施意见 重庆市支持大数据智能化产业人才发展若干政策措施 重庆市数字化城市市政管理办法 重庆市大数据标准化建设实施方案（2020-2022 年）专项规划 重庆市信息化发展“十四五”规划 重庆市健康医疗大数据应用发展行动方案（20162020 年）广州 法规政策 广州市人民政府办公厅关于促进大数据发展的实施意见 专项规划“智慧司法”信息化建设三年规划 琶洲互联网创新集聚区产业发展规划（2016-2025 年）广州市信息化

42、发展第十三个五年发展规划（2016-2020 年）杭州 法规政策 2021 年数据开放工作方案 2020 年杭州市数据开放的工作实施方案 杭州市公共数据开放 2021 年度工作计划 专项规划 杭州市数字经济发展“十四五”规划（征求意见稿）杭州市人工智能产业发展“十四五”规划（征求意见稿）杭州市数据中心优化布局建设的意见 6.2.2数据中心建设 数据中心建设主要以数据中心规模为评定标准，17 个重点城市 数据中心总量达 67 家，其中北京地区多达 11 家，贵阳和上海的数量紧随其后，各有 8 家，其余 14 个重点城市均有不同程度的建设。2 7 重庆市人民政府办公厅关于运用大数据加强对市场主体服

43、务和 图 6-6 数据中心规模 6.2.3网络基础设施 目前我国已经形成了全球最大的 5G 独立组网网络，因此将 5G 基 站作为一项重要的指标，分别统计了 17 个重点城市的 5G 基站总数，以各城市常住人口作为基数，计算出该地区平均每百万人 5G 基站个 数，能够良好的反应各城市 5G 基站覆盖情况。由下图可以看出，排 名前五的城市分别为杭州、长沙、广州、深圳、北京，其中杭州表现 最为突出，5G 基站比例高达每百万人 52.45 个。28 图 6-6 数据中心规模 2 8 图 6-7 5G 发展 IPv6 指数方面，IPv6 指数最高的是南京市，指数为 60.99；排名 前五的还有西安、广

44、州、深圳和杭州；位于末位的沈阳市也达到了53.7，故各城市 IPv6 指数差距较小。图 6-8 IPv6 指数 就带宽平均速率情况来看，带宽平均速率较为平稳，均在 53 左29 图 6-7 5 G 发展 图 6-8 I P v 6 指数 2 9右，排名前五的城市依次为北京、上海、天津、沈阳、成都。图 6-9 带宽速率6.2.4试点示范情况 试点示范情况以工信部发布的2020 年大数据产业发展试点名 单、工业数据分类分级应用试点案例集、信息消费示范城市（分为综合型和特色型）、智能制造标杆企业案例集以及2020 年新型消费项目遴选结果试点示范名单作为衡量标准。其中，根据工信部发布的 2020 大数

45、据产业发展试点示范项目名 单，2020 年全国各省市大数据产业发展试点示范项目共计 200 个，17 个重点城市均有项目入选。其中，北京大数据企业众多，入选试点示范项目共 12 个；上海入选试点示范项目共 5 个。30右，排名前五的城市依次为北京、上海、天津、沈阳、成都。图 图 6-10 2020 年大数据产业发展试点示范项目规模 为贯彻落实 国务院关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内 需潜力的指导意见，工信部从生活、平台、新型产品、公共服务、行业五大方面遴选了 2020 年新型信息消费示范项目共计 100 个，17 个重点城市均有项目入选。从入选项目数量来看，可以分为三个梯队，北京、武汉、

46、杭州、上海位于第一梯队，入选新型信息消费项目数分 别为 9、8、7、6；成都、广州、西安、长沙、郑州、重庆为第二梯队，入选项目数在 2-4 条之间；其余包括天津在内的 7 个重点城市为第三 梯队，均只有一个项目入选。31 3 1 图 6-11 2020 新型信息消费项目规模 信息消费示范城市中，综合型信息消费示范城市 3 个，特色型信息消费示范城市 8 个。其中南京入选综合型信息消费示范城市，贵阳 入选特色型（公共服务类）信息消费示范城市。表 6-2 信息消费示范城市 综合型信息消费示范城市 无锡市 南京市 宁波市 特色型信息消费示范城市 温州市(公共服务类)贵阳市(公共服务类)蚌埠市(公共服

47、务类）株洲市（公共服务类）赣州市(行业类)莆田市(行业类)泸州市(行业类)昆明市(生活类)工业数据分类分级应用试点案例集中，北京共有 3 个入选试32 图 6-1 1 2 0 2 0 新型信息消费项目规模 无锡市 南京33点案例，长沙有 2 个入选试点案例，广州、成都、深圳、杭州、福州各有 1 个入选试点案例。表 6-3 工业数据分类分级应用试点案例集 地区 企业名称 北京 北汽福田汽车股份有限公司 北京东方国信科技股份有限公司 北京军盛名世物流包装科技有限公司 长沙 中联重科股份有限公司 三一集团有限公司 深圳 深圳市赢领智尚服饰科技有限公司 广州 广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂 成都

48、国电大渡河流域水电开发有限公司 福州 国网福建省电力有限公司 杭州 浙江大胜达包装股份有限公司 为进一步发挥智能制造标杆企业引领示范作用，工信部组织编制了智能制造标杆企业案例集，案例来自汽车整车、家用电器、电 池制造、石油化工、通用仪器等多个行业领域，其中 17 个重点城市 中，仅上海的上汽大通汽车有限公司以及天津的丹佛斯（天津）有限 公司成功入选。表 6-4 智能制造标杆企业案例集 地区 企业名称 上海 上汽大通汽车有限公司 天津 丹佛斯（天津）有限公司 徐州 徐州重型机械有限公司 青岛 青岛海尔特种制冷电器有限公司 宁德 宁德时代新能源科技股份有限公司 3 3 点案例，长沙有 2 个入选试

49、点案例，广州、成都、深圳、杭芜湖 安徽海螺集团有限责任公司 潍坊 潍柴动力股份有限公司 鞍山 鞍钢集团矿业有限公司 苏州 博世汽车部件（苏州）有限公司 青岛 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 九江 中国石油化工股份有限公司九江分公司 桐乡 新凤鸣集团股份有限公司 7 重点城市数据治理评价结果 1.重点城市数据治理评价结果 图 7-1 数据治理指数 从数据治理指数情况来看，北京、深圳、广州、贵阳数据治理指 数均在 80 以上；南京、杭州、重庆、上海、天津的数据治理指数均在 70-80 之间；其余重点城市数据治理指数均在 70 以下。数据治理情况分别从标准化建设、治理数据成果、数据管理和数34芜湖

50、 安徽海螺集团有限责任公司 潍坊 潍柴动力股份有限公司 字政府四个方面进行考量。图 7-2 标准化建设指数 标准化建设方面，沈阳、南京、深圳、呼和浩特、广州、成都的 标准化建设指数均在 90 以上，位于标准化建设第一梯队；杭州、上海、重庆、北京、福州、贵阳等指数均在 80-90 之间，位于标准化建设第二梯队；郑州、武汉、天津、长沙等指数均在 60-80 之间，位于 标准化建设第三梯队；西安在的标准化建设指数远远落后于其他重点 城市，仅为 49.49。35字政府四个方面进行考量。图 7-2 标准化建设指数 3图 7-3 治理数据成果指数 治理数据成果方面，北京、贵阳、广州和成都均达到了 85 以