资源描述
信息化与软件产业研究第 3 期总第 69 期2019 年 11月 15 日本期主题中国大数据区域发展水平评估白皮书（2019年）所长导读当前，我们正处于科技和产业大创新、大融合、大发展时代，数据的基础性、战略性资源地位日益凸显，大数据赋能传统产业转型升级，催生数字经济新业态、新模式的动能持续释放。在党中央、国务院的高度重视和系列政策推动下，我国大数据从无到有，市场规模持续扩大，行业应用快速推广，大数据发展水平逐渐成为衡量国家和地方综合实力的重要标准之一。当前，我国正处于从“十三五”时期迈向“十四五”时期的关键发展阶段，开展大数据发展水平评估可以为国家和地方总结“十三五”时期大数据发展成效经验、研判“十四五”时期大数据跨越式发展方向路径提供参考。同时，开展大数据发展水平评估是对大数据产业发展规划(2016-2020年)关于“建立大数据发展评估体系”要求的积极响应。在此背景下，赛迪智库信息化与软件产业研究所编写了中国大数据区域发展水平评估白皮书（2019年）。文章聚焦基础环境、产业发展、行业应用三个大数据发展关键领域，构建由3个一级指标、13个二级指标、30余项三级指标组成的中国大数据区域大数据发展水平评估指标体系，对我国各省市大数据发展水平、层次和特点进行评估分析，期望本期内容能为推动我国及各省市大数据发展提供一定参考。本期内容由高婴劢、王宇霞、何明智、刘丽超、刘胜语、雒水稞撰稿，不足之处，请不吝指出。赛迪智库信息化与软件产业研究所所长张洪国2019年11月15日目 录本期主题：中国大数据区域发展水平评估（2019 年） .3一、评估依据 .3（一）评估指标体系.3（二）指标测算方法.5二、大数据区域发展水平：综合评估.7（一）大数据区域发展水平：总体概况.7（二）大数据区域发展水平：分区域评估.11三、大数据区域发展水平：基础环境指数.18（一）基础环境指数：总体概况.18（二）基础环境指数：分指数分析.22四、大数据区域发展水平：产业发展指数.30（一）产业发展指数：总体概况.30（二）产业发展指数：分指数分析.33五、大数据区域发展水平：行业应用指数.39（一）行业应用指数：总体概况.39（二）行业应用指数：分指数分析.413本期主题 中国大数据区域发展水平评估（2019 年）一、评估依据（一）评估指标体系本文研究对象为大数据，从基础环境、产业发展和行业应用三个角度出发评估大数据发展水平。其中，基础环境是推动大数据发展的重要支撑，优化基础环境已经成为推动大数据发展的共同选择；产业发展是大数据发展的首要任务，成为大数据战略布局重点；行业应用是大数据价值实现的重要途径，拓展行业应用成为推动大数据发展的重要方向。中国大数据区域发展水平评估指标体系（2019）（见表1-1）共包括3个一级指标，13个二级指标。一级指标1是基础环境，共5个二级指标，涵盖组织建设、政策环境、信息基础设施就绪度、集聚示范、智力保障。一级指标2是产业发展，共4个二级指标，涵盖产业规模、企业数量、创新能力、数据资源。一级指标3是行业应用，共4个二级指标，涵盖政务应用、工业应用、重点行业应用、民生应用。4图1-1中国大数据区域发展水平评估指标体系表1-1中国大数据区域发展水平评估指标体系一级指标二级指标指标说明基础数据数据来源基础环境组织建设大数据管理机构设置情况省级、副省级/省会城市大数据管理机构设立情况、工作内容调研数据政策环境大数据政策发布情况政策发布数量、类别（规划、监管、激励）调研数据信息基础设施就绪度区域信息基础设施建设情况移动宽带普及率、4G网络用户访问互联网时的平均下载速率、固定带宽用户平均宽带下载速度、数据中心规模质量宽带发展联盟、IDC集聚示范国家大数据综合试验区、大数据相关产业载体建设情况国家大数据综合试验区、大数据新型工业化产业示范基地、软件名城、国家软件产业基地、国家电子信息产业基地、国家软件服务外包基地等授牌情况发改委、工信部智力保障大数据相关领域专业人才培养情况教育部大数据专业课程设置情况、教育部人工智能等相关专业课程设置情况教育部、调研数据产业发展产业规模大数据产业总体规模按照大数据在软件产业和电子信息制造产业中的占比进行测算调研数据、工信部企业数量区域大数据企业总数大数据相关企业数量调研数据、工信部5创新能力大数据相关双创基地/平台数量以及大数据技术创新水平双创平台数量、区域创新基础、创新能力和创新水平工信部数据资源政府数据目录体系建设情况、政府数据共享和开放情况上报数据目录条目数、可共享目录数、可开放目录数、政府数据开放平台建设情况调研数据、各政府网站行业应用政务应用政务服务大数据应用水平政府在线办理成熟度、在线服务成效度、政府大数据采购额中央党校（国家行政学院）电子政务研究中心工业应用工业领域大数据应用情况两化融合指数两化融合平台重点行业应用金融、商贸等重点行业大数据应用水平金融、商贸等重点行业大数据平台数量、试点示范数量等调研数据民生应用社保、医疗、教育等领域大数据应用水平社保卡普及率、健康档案、教育大数据平台数卫计委、人社部（二）指标测算方法本文采用无量纲化处理和综合评价法，计算方法如下：1、指标无量纲化为了消除各指标单位不同的问题，首先对数据进行无量纲化处理，计算出无量纲化后的相对值。根据指标数据类型的不同以及指标体系的差异，选择不同的处理方式和指标基值。记各评估指标的原始值为（i为指标对象、j为指标编号），无量纲化后的值为，指标j的计算基值为。6数值指标的处理：在指标体系中，绝大多数的指标为数值类指标。为了避免原始值差异过大造成的指标区分度不均衡，这里采用取对数的方法对指标进行无量纲化。指标计算公式为：50*1ln jijij XXZ二值指标的处理：在指标体系中二值处理方法如下：如果=1（表示“有”），则=50；如果=0（表示“无”），则=0。指数指标的处理：在指标体系中的指数指标处理方法如下：由于该数据在计算时已经通过了无量纲化处理，因此只需将该数据归一化处理即可。指标计算公式为：50*jijij XXZ 基值的计算：指标体系基值参考范围为国家大数据综合试验区所在省、市、自治区，=贵州、北京、天津、河北、广东、上海、河南、重庆、辽宁、内蒙古，基值计算公式为：nXX i ijj 其中，n表示中元素的个数，即n=10。2、指标权重确定指标权重的确定采取专家打分法。由专家组对评估指标体系内二级指标的权重进行打分，各指标体系权重总分为100。二级指标的最终权重为专家打分的平均值，一级指标的权重为所属二级指标权重的加和。由于本文所涉及的所有指标均为正指标，因此只列出正指标计算公式。73、指数计算大数据发展评估指标体系中各对象的总体指数及一级指标指数的计算采用加权平均法，即： jijji ZZ 二、大数据区域发展水平：综合评估（一）大数据区域发展水平：总体概况图2-12018年全国各省、市、自治区大数据发展指数8全国大数据发展逐步形成了以8个国家大数据综合试验区为引领，多区域集聚发展格局。全国31个省、市、自治区的大数据发展水平评估结果如图2-1所示。1、各省市发展阶梯分布特征明显从图2-1可以看出，全国各省市大数据发展水平存在明显的差异性，排名首位的为广东省，指数为57.19，排名末尾的为西藏自治区，指数仅为4.67。从指数分布来看，全国各省、市、自治区大致可以分为三个集团。第一集团由广东、江苏、北京、上海、山东、浙江、福建、四川8个省、市组成，这些省份的总指数均高于30，发展水平处于全国领先地位，但是省市间的差距仍然较为明显，广东省总体水平遥遥领先，紧随其后的是江苏省和北京市。第二集团由贵州、安徽、湖北等9个省、市、自治区组成，这些地区大数据发展水平仍然有较大的提升空间，总指数介于22至30之间，省市间的差距相对较小，竞争较为激烈。第三集团由河北、湖南等14个省、自治区组成，指数均小于22，表明这些地区大数据发展相对滞后，需积极借鉴领先省市的发展经验，加快追赶步伐。2、国家大数据综合试验区示范引领作用显著随着国家大数据综合试验区各项工作的推进，贵州省、京津冀、珠三角、上海市、河南省、重庆市、沈阳市和内蒙古等以推动大数据产业发展和大数据应用为核心，以优化大数据发展环境为支撑，不断提升其大数据发展水平，并取得了显著成果。8个国家大数据综合试9验区示范引领作用日渐凸显，在全国大数据发展总指数中总体占比达到39%，其中除内蒙古外，其余省、市均位列综合排名前20，广东、北京、上海、贵州在综合排名前10中占据4个席位。表2-1国家大数据综合试验区大数据发展水平排名省市名称大数据发展指数1广东57.193北京45.184上海41.069贵州28.4912河南25.5313辽宁24.9114天津24.5916重庆24.0818河北20.1321内蒙古18.02图2-2国家大数据综合试验区大数据发展指数在全国大数据发展总指数中的占比
展开阅读全文