中国大数据区域发展水平评估白皮书（2020年）_55页_2mb

中国大数据区域发展水平评估白皮书（2020年）总结

核心内容

《中国大数据区域发展水平评估白皮书（2020年）》由中国电子信息产业发展研究院编写，旨在总结“十三五”期间我国大数据发展成效，评估各省市发展水平，并为“十四五”期间大数据跨越式发展提供参考。评估体系聚焦于基础环境、产业发展、行业应用三大领域，包含3个一级指标、13个二级指标、30余项三级指标，通过无量纲化处理和综合评价法进行测算。

主要观点

• 大数据已成为重要生产要素：数据流带动资金流、人才流、技术流、物资流，是推动经济高质量发展和提升人民生活水平的关键资源。
• 区域发展差异显著：全国大数据发展指数形成明显阶梯分布，东部地区领先，西部地区后发赶超，中部地区逐步崛起，东北地区仍需提升。
• 国家大数据综合试验区引领发展：8个试验区在推动大数据产业发展、深化行业应用、优化发展环境方面成效显著，其中广东、北京、上海、四川等省份表现突出。
• 产业与应用协同发展：大数据与传统行业融合加深，形成“应用驱动”趋势，重点行业、政务、民生等领域应用水平不断提升。

关键信息

一、评估依据

• 评估指标体系：
  • 基础环境：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。
  • 产业发展：产业规模、企业数量、创新能力、数据资源。
  • 行业应用：政务应用、工业应用、重点行业应用、民生应用。
• 指标测算方法：
  • 无量纲化处理：对数值指标采用对数处理，二值指标直接赋值。
  • 权重确定：采用专家打分法，二级指标权重为平均值，一级指标权重为所属二级指标的加和。
  • 指数计算：采用加权平均法，综合反映各省市发展水平。

二、大数据区域发展水平：综合评估

• 全国发展指数分布：
  • 第一梯队：广东、北京、江苏、山东、浙江、上海、福建，指数均高于30。
  • 第二梯队：湖北、安徽、河南，指数介于20-30之间。
  • 第三梯队：广西、黑龙江等，指数低于20。
• 国家大数据综合试验区作用显著：
  • 试验区占比达全国总指数的39%，其中广东、北京、上海占据前10名的3席。
• 区域集聚发展明显：
  • 京津冀、长三角、珠三角和中西部形成四大集聚区，其中珠三角以广东为核心，发展最快。
• 先进省份均衡发展，后发省份特色赶超：
  • 贵州以完善基础环境为突破口，推动大数据发展。

三、大数据区域发展水平：基础环境指数

• 基础环境指数差异显著：
  • 广东、江苏、北京、山东、浙江、福建、上海处于第一梯队，其中广东以51.34分领先。
  • 西部省份贵州、四川、陕西入围TOP10，表现亮眼。
• 东部地区优势明显：
  • 东部省市占据TOP10前7席，信息基础设施、组织建设、政策环境等指标表现突出。
• 中部省份潜力巨大：
  • 河南、湖北、江西排名靠前，但尚未进入前10名，仍处于成长期。
• 智力保障差距较大：
  • 北京以60.73分居首，广东、江苏、上海紧随其后，人才储备和教育支持是关键。

四、大数据区域发展水平：产业发展指数

• 产业规模呈阶梯分布：
  • 广东、北京、江苏、上海、山东、浙江、四川、福建、湖北、陕西、重庆、天津等12个省市产业规模指数高于平均。
  • 产业规模总指数为589.29，平均指数为19.01。
• “南广北京”双强格局形成：
  • 广东、北京在产业规模和创新能力方面领先，广东以82.51分居首。
• “一点一线”集聚效应显著：
  • 大数据产业在珠三角、长三角、京津冀集聚发展，四川成为中西部唯一进入前8强的省份。
• 企业数量分布不均：
  • 北京、江苏、广东、上海、山东等省市企业数量指数较高，辽宁、内蒙古等省份相对落后。

五、大数据区域发展水平：行业应用指数

• 行业应用指数呈阶梯分布：
  • 浙江、广东、江苏位列第一梯队，山东、北京、上海为第二梯队，河南、四川、安徽、福建、湖北为第三梯队。
• 东南沿海应用水平领先：
  • 浙江、广东、江苏、山东等省市在工业、政务、民生等应用领域表现突出。
• 政务应用领先：
  • 山东、广东、河南位于第一梯队，四川、浙江、江苏、河北位于第二梯队。
• 民生应用中东部并驾齐驱：
  • 中部省份湖北、湖南、安徽、山西进入TOP10，重庆为西部唯一入围TOP10省份。

六、大数据发展十大趋势

1. 从技术驱动到场景驱动：大数据应用将更注重实际场景落地，推动产业增长。
2. 从资源观到资产观：数据要素价值创造成为新蓝海，推动数据资产运营。
3. 从应用突破到底层自研：加强核心技术自主研发，提升产业链自主能力。
4. 从单一主体到多主体融入：企业、平台、政府等多方协同，推动创新生态形成。
5. 从统筹发展到特色聚焦：区域经济与大数据协同发展，形成差异化优势。
6. 从政策拉动到自发需求：企业自发推动数字化转型，大数据赋能效应增强。
7. 从实践探索到理念变革：工业大数据应用从产品级向产业链级发展，推动智能制造。
8. 从共享开放到开发利用：公共数据成为治理“试金石”，推动数据流通与交易。
9. 从IDC主导到融合创新：泛数据基础设施推动智能底座建设，融合“数据+算力+算法”。
10. 从服务输出到规则输出：数字贸易助力“双循环”构建，推动规则输出与国际合作。