2023数据要素市场发展指数

版权声明 本报告版权属上海数据交易所有限公司所有，并受法律保护。转载、编撰或其他方式使用本报告文字或观点，应注明来源《数据要素市场发展指数》。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 编写⼈员（排名不分先后） 夏⻜、沈婧怡、卢勇、陈淑真、陈紫⾬ 编写单位（排名不分先后） ⼤数据流通与交易技术国家⼯程实验室上海数据交易所有限公司 ⽬录Contents 报告要点 ⼀、数据要素市场城市指数 .编制背景 .编制⽅案 .城市选择 .计算指标设计⽅法 .指数计算 .指数样本调整 .指数发布与更新 .观察结果 .综合引领型城市：⼀线领跑，新⼀线⻆⼒ .加速成⻓型城市：起步较晚，加速赶超 .机会潜⼒型城市：产业基础薄弱，发展潜⼒较强 .数据要素分项发展现状 .数据要素治理 .数据要素供给 .数据要素流通 .数据要素保障 .结语 ⼆、数据要素市场景⽓指数 .编制⽅案 .景⽓指数计算⽅法 .景⽓指数样本选择⽅法 .景⽓指数解读 .景⽓指数更新和调整 .数据要素市场景⽓状况（第季度） 附录：问卷调查表 报告要点 DataFactorMarketDevelopmentIndex “数据要素市场发展指数”由“数据要素市场城市30指数”与“数据要素市场景气指数”组成。“数据要素市 场城市30指数”以“数据二十条”为编制指导，从“数据要素治理”、“数据要素流通”、“数据要素供给”、“数据 要素保障”四个维度，聚焦城市数据要素市场发展成熟度。“数据要素市场景气指数”以200家数据要素型企业为对象，利用季度问卷调查的方法，从业务、需求、价格、人员、利润、研发、预期等维度动态监测数据要素行业景气度，致力于打造数据要素领域的晴雨表。 1.编制背景 ⼀、数据要素市场城市30指数 自2022年《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”），确立了数据要素市场作为国家重点培育对象的地位，2022年被视为数据要素市场化元年。2023年2月，国务院发布 《数字中国建设整体布局规划》，为数据要素市场的顶层设计定调。数据要素市场的制度建设、地方实践高楼渐起，成果初现。 与中央政策要求呼应，各地积极落实设定数据要素市场发展目标。2023年7月，北京市印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》，提出力争到2030年数据要素市场规模达到2,000亿元，基本完成国家数据基础制度先行先试工作，形成数据服务产业集聚区；2023年8月，上海市人民政府办公厅印发《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》，提出到2025年，数据要素市场体系基本建成，数据要素产业动能全面释放，数据产业规模达5,000亿元，年均复合增长率达15%。 “数据二十条”提出从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度的发展方向，各地区政府纷纷响应号召，加快数据要素市场建设的步伐。为对比中国各主要城市在数据要素市场的发展状况，指数编制组发布数据要素市场城市30指数（以下简称城市30指数），以“数据二十条”为评价标准，建立数据要素市场科学的指标体系。本报告根据各样本城市的指数，将三十个样本城市划分为综合引领型城市、加速成长型城市及机会潜力型城市三种类型，并对各类型城市的数据要素市场发展现状进行分析。 2.1城市选择 2.编制⽅案 综合对比不同城市的经济发展水平，数据要素市场发展的自由度，本指数编制方案以中国境内（不含港、澳、台）主要城市为分析样本。 直辖市和省会城市是我国大部分地区发展引擎，是各地区内经济发展水平的最高代表、经济社会活动最活跃的城市，企业产生的数据资源越丰富，越有可能形成数据生产要素。但部分省份经济发展相对落后，数据要素市场仍属于发展初期，因此本次指数编制选择直辖市和东部、中部、西部三个区域内经济水平发展较高的省会城市为样本，最终上海、北京、广州、杭州、南京、武汉、天津、贵阳、成都、合肥、重庆、南宁、济南、兰州、福州、长沙、海口、郑州、南昌、呼和浩特、昆明入选。此外，补充苏州、无锡、珠海、汕头四个经济发展潜力型城市。 较高的发展自由度有利于推动数据要素市场加速发展。计划单列市有更大的决策自主权，可以获得更多 政策和资金支持，因此补充深圳、宁波、青岛、大连、厦门五个计划单列市为入围城市。 2.2计算指标设计⽅法 DataFactorMarketDevelopmentIndex 综合考虑国家对数据要素市场的发展思路，本方案依据“数据二十条”中对数据要素市场四大基础制度的建设要求，设计了三层指标体系，包含4项一级维度指标、15项二级维度指标、34项三级细分衡量指标。通过分层拆解一、二级评价维度，保证对城市数据要素市场发展的评价全面性与科学性；对三级衡量指标分类汇总，平衡指数呈现结果清晰度与易理解程度。 表1“城市30指数”指标体系 # 一级维度指标 # 二级维度指标 # 三级细分衡量指标 1 数据要素治理 1.1政府数据治理 1.1.1 是否出台涉及数据流通监管机制的相关政策 1.1.2 是否出台涉及建立数据治理体系的相关政策 1.2企业数据治理 1.2.1 提及要求企业进行数据治理的政策数量 1.2.2 提出建立数据要素登记及披露的政策数量 1.2.3 是否组建大数据产业联盟 1.2.4 是否组建数据相关协会 2 数据要素供给 2.1数据权属保护 2.1.1 提及数据产权保护的政策数量 2.1.2 是否正在推动数据立法 2.2公共数据供给 2.2.1 是否建立公共数据开放平台 2.2.2 是否形成了公共数据管理办法 2.2.3 是否形成公共/政务数据分类分级指南 2.2.4 是否开展公共数据授权运营探索 2.3企业数据供给 2.3.1 是否建立数据采集/质量评估标准 2.3.2 提及数据交易/资产化/数字化转型的政策数量 2.3.3 大数据企业50强数量 2.3.4 数据相关赛道独角兽企业数量 2.4个人数据供给 2.4.1 提及个人数据的政策数量 3 数据要素流通 3.1数据合规 3.1.1 数据合规管理办法数量 3.2交易场所 3.2.1 是否形成数据交易场所标准/管理实施办法 3.2.2 是否设立数据交易机构 3.3流通生态 3.3.1 是否有数据要素交易/流通利用激励性政策 3.3.2 是否进行数据生态探索（如建立生态样板区/建立生态产业链） 3.4跨境流通 3.4.1 是否进行数据跨境流通探索 3.5收益分配 3.5.1 提及数据定价相关的政策数量 3.5.2 提及数据资产评估相关的政策数量 3.5.3 提及政府对数据收益进行调节的政策数量 4 数据要素市场保障体系 4.1组织建设 4.1.1 是否设有大数据管理局/大数据中心/数据集团 4.1.2 是否试验首席数据官制度 4.2财政支持 4.2.1 是否有财政专项资金支撑数据发展 4.2.2 数据应用激励/补贴政策数量 4.2.3 是否有数字经济相关财政金融扶持政策 4.3创新探索 4.3.1 是否建立数据创新示范区 4.4理论/立法研究 4.4.1 是否设有国家级大数据实验室 4.4.2 数据研究机构数量 3.2指数计算 城市30指数对34个三级细分衡量指标根据各城市发展差异从低到高进行0至3分打分。三级细分衡量指标具体包含进行“是/否判断”、“数量比较”两种类型。 其中，对进行“是/否判断”的衡量指标根据“是”得3分，“否”得0分的标准赋分。 对进行“数量比较”的衡量指标根据该城市表现与样本三分位数大小关系进行赋分。三分位数根据以下公式进行计算： 样本三分位数=最小值+三分位点∗#最大值−最小值% 3 例如：第一三分位数=最小值+"∗#最大值−最小值% 3 若“该城市表现>第二三分位数”，赋3分；若“第一三分位数<该城市表现≤第二三分位数”，赋2分； 若“最小值<该城市表现≤第一三分位数”，赋1分；若“该城市表现=最小值”，赋0分。 二级衡量指标根据其对应的三级衡量指标分值加总形成：二级衡量指标分值=∑(其下属三级指标分值) 一级衡量指标根据其对应的二级衡量指标分值加总，并调整为0至100分区间形成，以提高受众对一级 指标的理解程度： 一级衡量指标分值=其下属二级衡量指标分值加总×100 其下属二级衡量指标满分 DataFactorMarketDevelopmentIndex 最终，城市数据要素市场发展指数根据对应城市的一级衡量指标计算算数平均数形成： 城市30指数=∑(一级指标分值) & 2.4指数样本调整 方案建议根据指数编制的不同阶段，阶梯型优化运营机制，并同步进行指数样本调整。伴随指数编制工作逐步成熟运行，城市30指数将每年对中国境内城市进行筛选，基于前述样本选取方法筛选、更新合适指数的样本城市，并适当考虑扩充样本数量以提高指数对中国境内城市的整体覆盖范围。 2.5指数发布与更新 城市30指数每年计算、更新并发布。更新依据各样本城市在各三级细分衡量指标的最新表现，综合考虑该城市相关政策出台、探索运营、激励补贴等情况计算。 3.观察结果 本期样本城市的数据要素市场发展指数分值集中在40-100分之间，呈现为综合引领型（大于75分）、加速成长型（60-75分）、机会潜力型（小于60分）三个梯队： 第一梯队：综合引领型（大于75分） 上海、深圳、北京、广州、杭州、珠海、苏州、宁波、南京； 第二梯队：加速成长型（60-75分） 武汉、天津、汕头、贵阳、成都、无锡、合肥、重庆、南宁、济南、青岛； 第三梯队：机会潜力型（小于60分） 厦门、兰州、福州、长沙、海口、郑州、大连、南昌、呼和浩特、昆明。 表2城市30指数排名及总得分 排名 城市 总积分 排名 城市 总分 1 上海 96.8 16 合肥 68.9 2 深圳 90.7 17 重庆 66.9 3 北京 88.3 18 南宁 66.7 4 广州 85.7 19 济南 62.7 5 杭州 81.6 20 青岛 60.4 6 珠海 81.2 21 厦门 58.4 7 苏州 78.9 22 兰州 58.3 8 宁波 77.7 23 福州 57.6 8 南京 77.7 24 长沙 57.3 10 武汉 74.4 25 海口 57.2 10 天津 74.4 26 郑州 53.5 12 汕头 73.5 27 大连 50.1 13 贵阳 71.8 28 南昌 46.0 14 成都 71.0 29 呼和浩特 45.7 15 无锡 69.3 30 昆明 42.5 DataFactorMarketDevelopmentIndex 图1城市30指数三梯队城市分布 总体来看，各城市数据要素市场指数与本地的数字经济正相关，部分新一线城市表现亮眼。 数据作为数字经济时代具有基础性战略资源和关键性生产要素，是发展数字经济的关键抓手。对比各地的数字经济发展指数，各城市数据要素市场的发展程度与各地数据经济实力呈正相关性。 这一方面体现了有价值的数据要素是催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础。在数据挖掘、脱敏、分析的基础之上对数据资源实现高效利用，将极大地推动创新、加速产业升级。另一方面，数据对经济活动中的其他生产要素也具有倍增作用，可以利用数据流通中各利益相关方的对接，放大劳动力、资本等要素在社会各行业中的价值。 此外，部分城市对比本地的数字经济发展水平，数据要素市场发展程度有亮眼表现。武汉、宁波、苏州、贵阳等城市数据要素市场发展超水平发挥，得益于其所在省市政府积极推动数据要素市场发展，力图抓住数据要素市场建设这一关键抓手，实现数字经济的“弯道超车”，形成了自身数据要素市场特色。以贵阳为例，其数据要素市场发力公共数据，打造明星气象数据产品，在交易、应用场景等方面均有创新探索。有力的政策支持成为这些城市数据要素市场发展的加速剂。