中国大数据区域发展水平评估白皮书|免费下载.docx

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1、 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

2、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

3、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

4、 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 . 41 3 本期主题 中国大数据区域发展水平评估（ 2019

5、 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

6、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

7、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

8、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

9、 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 Xi （ i 为指标对象、 j 为指标编号 ） ，无

10、量纲化后的值为 Zi ，指标 j 的计算基值为 X 。 6 j n 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 ： Xij Zij ln1 X * 50 j 二值指标的处理：在指标体系中二值处理方法如下：如果 Xi =1 （ 表示 “ 有 ” ） ，则 Zi =50；如果 Xi =0（ 表示 “ 无 ” ） ，则 Zi =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：

11、 Zij Xij *50 Xj 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： X i Xij 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 h ，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。 7 3、指数计算 大数据发展评估指标体系中各对象的总体

12、指数及一级指标指数 的计算采用加权平均法，即： Zi jZij 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 2-1 2018 年全国各省、市、自治区大数据发展指数 j 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

13、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

14、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 57.19 3 北京 45.18 4 上海 41.06 9

15、 贵州 28.49 12 河南 25.53 13 辽宁 24.91 14 天津 24.59 16 重庆 24.08 18 河北 20.13 21 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 10 3、区域集聚发展态势逐步显现 我国大数据发展已基本形成京津冀区域、长三角地区、珠三角地 区、 中西部地区四个集聚发展区，不同区域呈现不同的集聚特色。京 津冀区 域以北京为引领，北京发展指数高达 45.18，在北京的带动下， 天津、 河北大数据发展也处在全国中游水平，该区域大数据发展集聚 程度相对 较高。珠三角地区则主要以广东为依托，广东发展指数为

16、 57.19，处 在全国首位，集聚程度相对较高，仅次于京津冀地区。长 三角地区大 数据整体发展水平普遍较高，其中上海以 41.06 的发展指 数位列长三 角地区榜首和全国第三，江苏、浙江发展水平也处在全国 第一集团之内， 该地区大数据发展集聚程度适中，呈现出互相协同促 进发展态势。中西 部集聚区区则以重庆为中心，包括了重庆、四川、 湖北、陕西和贵州 5 个省份，该地区四川、贵州发展水平处于相对领 先地位，但省份间的差 异不大，呈现出齐头并进发展态势。 图 2-3 大数据呈现集聚发展态势 11 （二）大数据区域发展水平：分区域评估 从总体水平来看，东部地区大数据发展水平最高，大数据发展总 指数达

17、到 364.13，占全国大数据发展总指数的 46%，西部地区紧随其 后，总指数达到 221.33，在全国总指数中占比达到 28%。中部地区和 东北地区大数据发展指数分别为 138.69 和 58.82，在全国大数据产业 发展总指数中的占比分别为 18%和 8 %。 图 2-4 分区域大数据发展指数 图 2-5 各区域大数据发展指数在全国总指数中的占比 12 1、东部地区：成为大数据发展的前沿地带 图 2-6 东部地区大数据发展水平 东部地区涵盖了京津冀地区、长三角地区和珠三角地区三个大数 据 集聚发展区域，其大数据发展基础良好，整体发展水平较高，走在 全国 发展前列。东部地区多数省市大数据发展

18、指数普遍较高，广 东、 江苏、 北京、上海、山东、浙江、福建分别以 57.19、 45.92、 45.18、 41.06、 40.18、 39.54、 34.17 的指数包揽全国大数据发展指数前 7 名。 天津、 河北紧随其后分别取得了第 14 和第 18 的排名。海南发展速度 略慢，但 随着珠三角集聚区域的发展，未来整个东部地区将成为全国 大数据发展 的领头羊，引领我国大数据进入高速发展阶段。 13 表 2-2 东部地区大数据发展水平 排名 省市名称 大数据发展指数 1 广东 57.19 2 江苏 45.92 3 北京 45.18 4 上海 41.06 5 山东 40.18 6 浙江 39.

19、54 7 福建 34.17 14 天津 24.59 18 河北 20.13 26 海南 16.16 2、西部地区：川黔成为西部地区“排头兵” 图 2-7 西部地区大数据发展水平 14 西部地区包括贵州省、重庆市、内蒙古三个国家大数据综合试验 区和四川省、陕西省两个软件与信息技术服务业基础雄厚的区域，以 及新疆、广西、甘肃、云南 等具有后发优势的地区。西部地区大数据 总体发展水平仅次于东部地区，占全国大数据发展总指数的 28%，四 川省、贵州省更是跻身全国排名前 10，成为西部地区大数据发展的 “ 排头兵 ” 。其中，四川省大数据发展指数达到 32.02，位列全国第 8 名，贵州省以 28.49

20、 的指数位列全国第 9 名。随着四川省、贵州省等 大数据发展迅猛省市的辐射带动作用进一步彰显，西部地区未来发展 空间巨大，将成长为与东部地区比肩的大数据产业发展新增长极。 表 2-3 西部地区大数据发展水平 排名 省市名称 大数据发展指数 8 四川 32.02 9 贵州 28.49 15 陕西 24.44 16 重庆 24.08 20 广西 19.30 21 内蒙古 18.02 24 宁夏 16.71 27 云南 15.67 28 甘肃 15.52 29 青海 11.39 30 新疆 11.02 31 西藏 4.67 15 3、中部地区：安徽成为中部地区“领头羊” 图 2-8 中部地区大数据发

21、展水平 中部地区地处中国腹地，被东部的京津冀地区、珠三角地区、长 三角地区以及西部的贵州、重庆、四川等大数据发展水平较高的区域 环抱，涵盖了湖北、河南、安徽、湖南、江西、山西等省份。安徽省 得 益于较大力度的技术研发创新投入、人才培养，形成了以合肥为中 心， 淮南、宿州大数据产业基地为两翼，各地多园区共同发展的大数 据布局， 大数据发展势头迅猛，发展指数达到 27.23，位列全国第 10 名，成为 中部地区大数据产业发展的 “ 领头羊 ” 。湖北省依托良好的 软件和信 息技术服务产业基础，其大数据发展指数达到 26.85，紧随 安徽省排 在第 11 名，中部地区排名第 2 位。河南省作为国家大

22、数据 综合试验 区建设地区，不断完善大数据产业发展环境，推进大数据产 16 业和应用发展，但受技术研发创新投入不足、数据资源开放共享程度 较低等因素制约，其大数据发展指数为 25.53，暂列全国第 12 位。江 西省大数据发展指数为 22.00，位列全国第 17 位，与接壤的安徽省和 湖北省相比，还存在较大差距。 表 2-4 中部地区大数据发展水平 排名 省市名称 大数据发展指数 10 安徽 27.23 11 湖北 26.85 12 河南 25.53 17 江西 22.00 19 湖南 19.98 23 山西 17.09 4、东北地区：辽宁成为东北地区中坚力量 图 2-9 东北地区大数据发展水

23、平 17 东北地区包括辽宁、黑龙江和吉林三个省份，其中辽宁省大数据 发 展指数达到 24.91，位列全国第 13 名，黑龙江、吉林大数据发展指 数 分别为 17.27 和 16.64，分别位列全国第 22 名和 25 名，辽宁省成 为 东北地区中坚力量。辽宁省沈阳市作为国家大数据综合试验区，大 数据 发展相对较快，自 2017 年沈阳市启动国家大数据综合试验区建 设开始， 沈阳市不断加快优化政策环境，大力推动信息基础设施建设， 加快完善 大数据产业链条，不断深化大数据在工业领域尤其是制造业 领域的应用 水平，并提出了到 2020 年，建成浑南区、沈北新区、铁 西区等地的大数据产业带、打造 2-

24、3 个大数据示范园区，实现大数据 相关产业规模突破 1000 亿元、引领带动相关产业 7000 亿元，建成国 家级工业大数据示范基地的一系列目标。相对黑龙江、吉林等地区， 辽宁具有更加优厚的发展条件，随着沈阳市国家大数据综合试验区建 设 的不断深入，辽宁省大数据发展速度将进一步加快。 表 2-5 东北地区大数据发展水平 排名 省市名称 大数据发展指数 13 辽宁 24.91 22 黑龙江 17.27 25 吉林 16.64 18 三、大数据区域发展水平：基础环境指数 （一）基础环境指数：总体概况 大数据基础环境指数由组织建设、政策环境、信息基础设施就绪 度、 集聚示范和智力保障五个变量决定。当

25、前，我国高度重视大数据发展， 并将发展大数据上升为国家战略。习近平总书记在十九届中共 中央政治 局第二次集体学习中，强调 “ 要实施国家大数据战略，推动大数据技术 产业创新发展，构建以数据为关键要素的数字经济，更好 服务我国经济 社会发展和人民生活改善 ” 。十九大报告提出 ， “ 推动互 联网、大数据、 人工智能和实体经济深度融合 ” 。今年两会政府工作 报告进一步指出，要深 化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代 信息技术等新兴产业集群， 壮大数字经济。与此同时，我国在大数据 方面已接连出台了促进大数 据发 展行动纲要 、大数据产业发展规 划 （ 2016-2020 年 ） 等多项相 关

26、政策，大力推动大数据发展。各省市 也以国家政策为蓝本，结合自身 实际情况，纷纷出台大数据政策与配 套措施，部分省市成立了专门的大 数据管理机构，建立健全完善的机制体制，夯实发展大数据的产业与人 才基础，持续提升当地大数据发 展潜力。据研究机构统计，全国 17 个 地方已设置省级大数据管理机构， 30 多个省市制定实施了大数据相 关政策文件，多层次协同推进 机制基本形成。全国 31 个省、市、自 治区大数据基础环境指数评估 结果如图 3-1 所示， 2018 年全国大数据 基础环境总指数达到 246.37， 平均指数达到 7.95。 19 图 3-1 2018 年 全 国大 数 据基 础 环境

27、指 数 1、各省市大数据基础环境存在较大差距 从图 3-1 中可以看出，各省市由于基础禀赋不同，基础环境依然 存在较大差距。广东以 14.71 的基础环境指数遥遥领先，江苏、上海、 福建、山东、浙江、北京等省市指数都在 10 分以上，东南沿海地区 省市占据前十名的 7 个席位。贵州作为大数据发展的策源地，指数为 11.17，位列第 7 名，陕西指数为 10.55，位于第 9 位。上述省份，在组 织建设、政策环境、信息基础设施就绪度、集聚示范和智力保障等 方 面 均有较为突出的表现与成就，因而位列大数据基础环境第一梯队。第 二 梯队指数得分在 7 至 9 分的区间，主要包括安徽、四川、河南、 2

28、0 重庆等 11 个省市。由图 2-11 中数据可以看出，位于中游梯队的大数 据基础环境指数显著小于第一梯队，这表明在基础环境建设上依旧存 在短板。第三梯队主要由吉林、黑龙江、山西等 11 个省市构成，得 分均低于 7 分，上述省份虽 在大数据基础环境上取得了一定进展，但 配套的人才供给与产业环境仍有较大优化空间。 2、东南沿海省市在 Top10 中占比达到 70% 在基础环境指数的排名中，东南沿海省市在前 10 名中占有 7 个 席位。京津冀、长三角和珠三角的国家大数据综合试验区、大数据新 型工业化产业示范基地等区域性建设工作对区域内省市的大数据发 展有较大带动作用。同时，东南沿岸省市大多建

29、立了省级大数据管理 机 构，一些省市还设立了市级大数据管理机构，从组织机制上为大数 据 发展提供了制度保障。此外，东南沿岸省市的信息基础设施条件优 越， 移动宽带的高度普及和高速的下载速度为大数据的快速发展提供 了坚 实的支撑。 图 3-2 大数据基础环境前 10 名各分项指标情况 21 表 3-1 大数据产业基础环境指数 排名 省份 基础环境指数 1 广东 14.71 2 江苏 12.86 3 上海 11.98 4 福建 11.82 5 山东 11.29 6 浙江 11.21 8 北京 10.82 14 天津 8.29 19 河北 7.48 27 海南 4.72 3、黔陕两大西部省市跻身 T

30、op10 位处西部地区的贵州和陕西以第 7 名和第 9 名在大数据基础环境 Top10 中榜上有名。贵州省作为大数据发展的策源地，高度重视政策 环境营造，出台了一系列促进大数据发展的政策文件。同时，贵州省 高 度重视组织机制建设， 2017 年，贵州省设立大数据发展管理局， 围 绕大数据标准、大数据安全、大数据交易出台了一系列战略规划， 为大数据的蓬勃发展提供组织保障。陕西省作为软件与信息技术服务 业 基础雄厚的省份，积极推动校企联合，弥补人才缺口，推动技术创 新， 加速大数据崛起。此外，作为国家 8 个电子政务综合试点省份之 一， 陕西已经建成了全国规模最大的省级电子政务平台，率先在全国 实

31、现了 全省统一的政务云资源统配和监管。 22 4、安徽成为进入 Top10 的唯一中部省市 在所有中部地区的省市中，安徽省的组织建设指标最高，相较于 其他省市有明显优势，因此，安徽省以基础环境指标为 9.02，位列第 10 名，成为唯一进入 Top10 的中部省市。为促进安徽省软件和大数 据产业发展，安徽省编制并发布安徽省 “ 十三五 ” 软件和大数据产 业 发展规划 ，旨在壮大大数据产业规模，推进产业集聚，突出产业 特色， 强化数据驱动，促进产业融合，加快服务转型。同时，安徽省 还不断加 大政策落实力度、突出做好重点工作、着力推进产业招商、完善人才 保障机制四项保障措施，确保目标和任务顺利完

32、成。此外， 2018 年， 安徽省数据资源管理局 （ 省政务服务管理局）成立，机构 建设水平领 先于国内大多省市，为安徽省大数据产业的发展提供了优 良的环境保障。 （二）基础环境指数：分指数分析 1、组织建设：大数据管理机构渐成标配，推进机制加快完善 强化大数据相关的组织建设是优化外部基础环境的关键举措，也 是推动大数据稳定健康发展的重要抓手。在该项指标测算中，主要参 考 了各地省级、副省级 /省会城市大数据管理机构设立情况，以及其工作 内容和工作情况。当前，地方政府为落实中央推动 “ 互联网 +政 务服 务 ” 的要求，应对大数据的快速发展，纷纷组建政府大数据管理 机构， 中西部地区对这方面

33、的重视尤为明显。该项指标的排名情况如 下图 3-3 所示，指标总数为 873.66，平均指数为 28.18，广东、浙江、 23 贵州、安徽、山东为该项指标得分前五的 省份。 图 3-3 全 国 大数据组 织 建 设 指数 从图 3-3 中的统计图中不难看出，广东、浙江在大数据组织建设 方面领先全国，该分项指标得分已分别达到 60.14 与 59.12，分别占 全国总指数的 6.88%与 6.77%。广东省于 2014 年 2 月在全国范围内率 先设立了大数据管理局； 2015 年，浙江、贵州也在省级层面先后新 设了大数据管理机构； 2018 年，安徽省数据资源管理局 （ 省政务服 务管理局 ）

34、 、山东大数据局成立。各地重点聚焦数据资源管理、产业 生态建设、数据治理等重点领域，积极探索适合本地特色的大数据发 24 展路径。因而上述省份在该分项上得分较高。 2、政策环境：顶层设计不断加强，贵州省成为标杆 在政策方面，自从 2014 年 “ 大数据 ” 这个词写入政府工作报 告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。我国从中 央 到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶 段。 在该项指标的测算中，主要考虑的是大数据政策发布情况，包括 政策发 布数量、政策的类别（规划、监管、激励 ） ，数据来源为调研 数据。 在国家政策的引领下，各省市加快出台大数据产业政策与配套

35、 措施，推 动整体政策环境加速优化。全国 31 个省、市、自治区的政 策环境指标 总数为 772.91，平均数为 24.90，根据该项统计指标显示， 当前贵州 省以 71.46 领先于全国其他省份，占比 9.25%，福建、广州、 山西、广 西紧随其后。 从图 3-4 可以看出，贵州省高居全国榜首。贵州作为大数据的策 源地，出台了一系列政策规划、管理规范、激励政策，高居榜首。 2017 年，贵州省数字经济发展规划 （ 2017-2020 年 ） 出台， 2018 年 2018 年贵州省大数据发展工作要点正式印发， 2019 年，贵州省大数据 战略行动 2019 年工作要点发布，在两年多间，贵州省

36、发布省级、 市级大数据产业的政策法规 65 份，为大数据产业的发展营造了良好 的环境，有利支撑了产业的数据驱动。 25 图 3-4 全 国 大数 据 政策 环 境指数 3、信息基础设施就绪度：总体发展向好，第一梯队集中在经济 发达地区 提升信息基础设施就绪度已成为推动大数据发展的关键支撑。我 国信息化基础设施建设持续推进，互联网普及和应用水平不断提升， 各省市信息化程度显著提高。但由于各省市发展基础不同，信息基础 设施发展程度高的省市仍集中在经济发达地区。在该项指标测算中， 26 主要综合了移动宽带普及率、 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

37、质量的发展情 况。 主要的数据来源为宽带发展联盟、 IDC。相应的统计结果如下图 3-5 所 示，信息基础就绪度指标总数为 912.28，平均数为 29.43，北京、 上海、 广东、江苏、浙江、山东、福建、天津、辽宁、河南等 10 个 省市综合 指数得分较高，信 息基础设施就绪度优势明显。 图 3-5 我 国 信息 基 础设 施 就绪 度 指数 统 计表 27 北京大数据信息基础就绪度指数得分高达 50.41，在全国遥遥领 先，高居榜首；上海、广东、江苏、浙江指数均在 35 以上，位居第 一梯队。第一梯队地区高度重视信息基础建设，如北京加快建设国际 一流信息化之都，全面推进大数据、物联网、云计

38、算等新一代信息技 术在民生服务、城市治理、产业升级等重点领域的深度融合应用，强 化人工智能技术研发与产业应用； 2010 年，上海正式提出 “ 创建面 向未来的智慧城市 ” 战略，在智慧城市建设推动下，上海的信息化应 用已全面渗透民生、城管、政务等领域，信息化与工业化的深度融合 开 始推动产业加快向高端发展，信息安全技术支撑和保障机制不断完 善， 通信质量、网络带宽、综合服务能力显著提高，已基本构建起宽 带、融 合、安全的信息基础设施体系，到 2021 年，全市将基本建成 以 5G 为 引领的新一代信息基础设施总体架构。 4、集聚示范：集聚示范工作不断推进，区域布局持续优化 加强载体建设成为推

39、动大数据发展的重要路径。在该项指标测算 中，主要综合了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，数据来源主要为发改委和工信部。在 党 中央与国务院的高度重视与大力支持下， 8 大国家大数据综合实验 区 和 5 大国家新型工业产业示范基地（ 大数据 ）等试验区 /示范区建 设 步伐不断加快，软件名城、国家软件产业基地等产业载体建设也持 续推 进。全国 31 个省、市、自治区的集聚示范指数排名情况如下图 28 3-6 所示。从图中可以看出，江苏、广东、上海作为经济强省和新一 代信息技术发达省市，位列

40、第一梯队。福建、山东、陕西、辽宁、北 京 等试点示范区域集中省市位列第二梯队。 图 3-6 我 国 集聚 示 范指数 5、智力保障：各省市差距较大，发达省市仍是人才主要集聚区 人才培养为大数据发展提供了有力支撑，全国各省市加大人才引 29 进、人才培养的力度。在该项指标测算中，主要综合了教育部大数据 30 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，数据 来源主要为教育部和调研数据。相应的统计结果如下图 3-7 所示，智 力保障指标总数为 864.44，平均数为 27.89。 图 3-7 我国智力保障指数 大数据、人工智能等新一代信息技术人才培养工作加快推进，各 省 市的大数据人才

41、供给能力稳步提升。从图中可以看出，人才大战中， 各 省市人才吸引力仍存在较大差异，北京市排名第一，江苏省排名第 二， 显著领先于其他省市，这些经济发达省市对人才吸引力更大，成 为人才重要集聚区。同时，从图中我们可以发现，除了北京、江苏有 30 较为明显的优势外，全国绝大部分地区的大数据人才培养情况差距不大。 来自西部的陕西、四川，来自中部的河南，得分甚至超过了东部 的上海、 广东等省份，这些省市在专业课程设置与学科 开设情况方面 与东部地区 的差距在不断缩小。这充分表明，我国各省、市、自治区 对大数据专 业人才的重视程度明显增加，纷纷开始设置大数据专业相 关课程，各 地大数据人才培养与供给情况

42、相较以前得到了较为明显的 改善。 四、大数据区域发展水平：产业发展指数 （一）产业发展指数：总体概况 大数据产业发展指数由产业规模、企业数量、创新能力和数据资 源四个变量决定。近年来，大数据产业的覆盖范围、发展潜力和对社 会经济影响力得到广泛认可，截止 2019 年上半年，国务院、工业和 信息化部、国家发改委等多个部委印发了一系列推动大数据产业发展 的政策文件，各省市以国家政策文件为指引，纷纷出台措施推动大数 据发展，大数据产业发展速度逐渐加快，进入稳步增长阶段，并逐步 开始辐射其他领域，扩大自身影响力。全国 31 个省、市、自治区大 数据产业发展指数评估结果如图 4-1 所示， 2018 年

43、全国大数据产业发 展总指数达到 217.09，平均指数达到 7.00。 31 图 4-1 全国大数据产业发展指数 1、大数据产业发展级差显著 各省市以国家政策文件为指引，纷纷出台措施推动大数据发展， 大数据产业发展速度逐渐加快，进入稳步增长阶段。但由于各省市发 展 基础和发展速度差异，大数据产业发展水平级差明显，广东以 26.75 的指 数领跑全国，北京、江苏、山东位列第二梯队，上海、浙江紧随 其后， 绝大部分省市大数据产业指标得分在 10 分以下， 50%的省市 得分在 5 分以下。广东省作为发达的省份，经济基础优势明显，为大 数 据产业发展奠定了良好的基础；中西部省份，如河南、江西等省份，

44、 受 制于省内经济发展速度，大数据产业发展相 应变缓。 32 2、广东成为大数据产业发展“领头羊” 由图 4-1 可知，广东省在大数据产业发展中具有绝对的引领优势， 全国遥遥领先。广东省作为国内率先关注并推动大数据的省份之一， 抓住发展机遇，依托强有力的经济基础，积极推动产业合作，推动大 数 据产业规模持续扩大，预计在 2020 年，大数据及其相关产业产值 达到 6000 亿元。同时，广东省高度重视产业主体集聚，广州开发区 大数据产业园、肇庆大数据云服务产业园等 15 个省级大数据产业园 入驻大数据企业近 600 家，在建重大项目 78 个。此外，广东省数据 规 模全国领先，为大数据产业发展和

45、行业应用落地奠定了坚实的基础。 3、大数据产业发展头部区域呈现“一点一线”特征 图 4-2 全国大数据产业发展分布 图 4-2 展示了全国各区域大数据产业发展情况。从图中可以看出， 大数据产业发展头部前 8 强主要集中在珠三角、长三角和京津冀组成 的 东南沿海 “ 一线 ” ，主要是因其经济基础和信息基础所决定的，东 33 部沿海省份在大数据发展中走在先列，引领全国大数据发展。此外， 四川以 10.44 的指数也进入了全国前 8 强，成为中西部地区唯一进入 前 8 强的省份。 （二）产业发展指数：分指数分析 1、产业规模：步入黄金发展期，广东、江苏成为“排头兵” 在党中央、国务院的高度重视和政

46、策文件的指引下，我国大数据 产业的发展环境不断优化，大数据的新业态、新业务、新服务加速涌 现，产业链进一步成熟和扩张，产业规模稳定快速增长，我国大数据 产业发展步入黄金期。据统计， 2019 年上半年互联网大数据服务、 大数据服务 （ 纳入软件产业统计部分 ） 增速突出，均高于全行业平均 增长水平。 图 4-3 2019 年上半年 互联网大数据服务、大数据服务 （ 纳入软件产业 统计 ） 增长情况 产业规模指标测算中，主要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，数据来源为调研数据和工信部的相关数据， 全 国 31 个省、市、自治区的产业规模水平评估结果如图 4-4 所示。

47、34 图 4-4 全国各省市产业规模指数 2018 年，产业规模总指数达到 593.56，平均指数达到 19.15，其 中，广东、江苏、北京、山东、上海、浙江、四川、福建、重庆、湖 北等 10 个省市的产业规模指数高于平均值，总值高达 445.39，占比 全国为 75.03%。同时，产业规模在 70 以上的省份达到 2 个，在 30 以上省份达到 8 个，占比达 25.80%。此外，产业规模指数在 15 以下 的 13 个省份的平均指数也达到 2.15。其中，广东、江苏两省分别以 88.85 和 78.50 的指标得分远超其他省市位列全国第 1 名和第 2 名。广 东省在广东省促进大数据发展行动计划 （ 2016-2020 年 ） 中提出， 到 2020 年，