中国大数据产业发展指数报告（2024版）

前言 《“十四五”大数据产业发展规划》提出大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析和服务为核心的战略性新兴产业，通过整合和挖掘海量、多样化的数据，广泛应用于经济转型、社会治理、智能制造等领域，推动技术创新、效率提升与资源配置优化，是经济社会高质量发展的重要引擎。 随着我国经济发展的推进，我国大数据产业的发展经历了起步探索、快速发展和深度应用等关键阶段，并在不同阶段取得了成效。 2000年至2014年，我国大数据产业建设正值起步阶段，大数据概念提出，并得到我国政府和企业的重视，初步建立起的政策框架为大数据产业的萌芽奠定了坚实的基础。虽然大数据的应用尚未广泛铺开，但其战略意义已初见端倪，成为未来发展的重要支撑点。 2015年至2020年间，“互联网+”行动计划和“国家大数据战略”的提出标志着我国大数据产 业进入了快速发展阶段。大数据的应用从互联网、金融、电信等领域逐步扩展到智能制造、数字社会、数字政府等领域，推动了我国经济社会的数字化转型。 2021年至今，我国大数据产业迎来了深度应用的关键新阶段，大数据基础设施持续完善，为我国的大数据产业发展提供了坚实的保障，5G、云计算、人工智能和区块链等技术与大数据加速融合，推动经济社会全面创新。据全国数据资源调查工作组在2024年5月发布的《全国数据资源调查报告》显示，2023年我国大数据产业发展速度增快，数据生产总量达32.85ZB，大数据核心产业收入总规模达30.8万亿元，未来几年我国大数据产业的年增长率有望保持20%以上。2023年12月，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》发布，涉及数据要素在工业制造等12个领域的应用，为 数据赋能经济社会、推动高质量发展提供指导。随着国家大数据战略持续推进，产业结构将更加优化， 数据要素市场逐步形成，产业链日益稳定高效，产业生态体系更加完善。 为响应国家政策发展方针，衡量全国各地大数据产业发展水平，北京大数据研究院在2020年至2023年连续发布大数据产业发展指数的基础上，聚焦近年来大数据产业各领域的进展和趋势，深入调研了各地大数据政策环境、大数据产业和企业发展状况，编制形成《中国大数据产业发展指数报告 （2024版）》，力求客观呈现和科学评判我国大数据产业发展情况，为各地大数据产业发展提供参考，为数字中国建设赋能添力。 目录 CONTENTS 第一章01 研究方法 02指标体系 03数据资源 03计算方法 第二章04 总体评价 05从前15强省份看大数据产业发展 08从前20强城市看大数据产业发展 12从区域经济圈看大数据产业发展 14东数西算战略下的大数据产业发展态势 第三章15 分项评析 16产业水平 20产业创新 23产业环境 第四章28 五年回顾 29大数据产业政策演变 30省级发展总指数 31市级发展总指数 32经济圈发展总指数 第五章36 发展建议 37完善数据基础制度体系，加快破除体制机制阻碍 37建设全国一体化算力体系，超前布局数字基础设施 37培育全国一体化数据市场，促进数据要素开发利用 38培育壮大数据产业生态，助力新质生产力发展 38深化数字领域国际合作，推动数据跨境安全流动 01 研究方法 ResearchMethod （一）指标体系 通过综合研究国内外大数据产业发展状况，结合产业生命周期、产业链、产业竞争力等研究结果，本研究从产业水平、产业创新、产业环境三个维度确立了6个二级指标与18个三级指标，以综合测度地区大数据产业发展现状。 表1-1大数据产业发展指数指标体系 一级指标 二级指标 三级指标 产业水平 企业数量 本地区大数据企业数量本地区大数据上市企业数量 本地区大数据独角兽企业数量 本地区大数据瞪羚企业数量 本地区大数据高新技术企业数量 产业质量 本地区大数据上市企业总市值（亿元人民币） 本地区大数据独角兽企业总估值（亿元人民币） 本地区大数据企业融资总额（亿元人民币） 本地区大数据企业网站建设情况 产业创新 知识产权 专利数量 软件著作权数量 创新人才 开设大数据相关专业的高校数量 本地区大数据上市企业技术人员数 产业环境 政策环境 大数据产业政策数量 大数据相关法律法规数量 服务环境 大数据管理机构设置情况 本地区大数据产业联盟、研究机构数量 本地区数据交易场所数量 2 （二）数据资源 基于北京大数据研究院自建大数据企业数据库，对全国31个省级行政区（不包含港澳台地区）和337个重点城市的大数据产业发展情况进行综合评估。大数据企业数据库收录了8979家全国优质大数据企业与合作方的数据资源，建立包括企业工商信息、运营情况、研发情况、投融资情况、产品情况等在内的122个企业维度指标，并设有头部企业库和产品库等微观数据库，能够从多个维度反应企业发展现状。 （三）计算方法 本指数采用“改进向量法”确定各级指标权重，具体方法如下： 1.构建指标体系：结合产业分析理论、产业结构、产业相关指标体系，构建大数据产业指标构架体系。 2.数据处理：用极差正规化法对数据进行无量纲化处理。 正向指标标准化：x′=xi−minxi imaxxi−minxi 负向指标标准化：x′=maxxi−xi imaxxi−minxi (xa−xb)2+(ya−yb)2+(za−zb)2 3.确定权重：用“改进向量法”为指标赋权。使用欧氏距离度量样本特征向量和“最优向量”的相似程度： 4.结果计算：indexk代表指标体系中某级某个指标得分： nk ki indexk=෍wki∗x′ i=1 3 02 总体评价 OverallEvaluation （一）从前15强省份看大数据产业发展 整体发展态势良好，区域间发展差距显著 从大数据产业发展总指数来看，过去一年里我国大数据产业整体发展态势良好，但区域间差异明显，呈现出“东强西弱、南强北弱”的不均衡发展态势。 图2-1全国各省级行政区大数据产业发展指数热力图 •东部沿海地区领跑全国，产业聚集效应显著。由于其经济基础相对雄厚、创新资源丰富、信息化 水平较高，成为大数据产业的发展高地，指数排名前15强省级行政区中，东部沿海地区占据8席。 •中部地区发展前景广阔，追赶势头强劲。河南、湖南、湖北等中部地区省级行政区展现出强劲追 赶势头。 •西部地区内部发展差异显著，陕西、四川、贵州等省级行政区发展潜力巨大。 •东北部地区的大数据产业发展相对较慢，老工业基地数字化转型面临一定挑战，需积极探索适合 自身特点的大数据产业发展道路。 一线省份优势显著，多省分项指标突出 从本年度排名前15强省级行政区的总指数排名变动上来看，头部省级行政区展现出持续领先势头，同时部分省级行政区排名跃升明显，部分省级行政区受复杂因素影响排名有所下滑。 图2-2省级行政区大数据产业发展指数及排名变动 •北京、广东、江苏、浙江、上海、山东6省，仍位于大数据产业指数第一梯队，发展优势明显，领跑全国。 •中部地区省级行政区如湖北、湖南排名提升较大，相较去年皆提升4个名次。 •西部地区省级行政区如贵州排名提升5个名次，挺进前15强。 •部分东部地区省级行政区如福建，以及东北部地区省份如辽宁，排名有所下降。 从排名前15强省级行政区的分项指标排名来看，头部省级行政区在各分项指标同样处于领先地位，其余省级行政区中，亦有部分省级行政区在分项指标上展现出亮眼表现。 •从头部省级行政区的表现来看，北京不仅在总指数上稳居首位，在产业水平和产业创新等维度上也表现优异，但在产业环境方面仍有提升空间。广东的总指数及各分项指标均位列第2，充分展示了珠三角地区的强大经济实力和市场活力。江苏、浙江、上海在各分项指标中同样表现出色，彰显了长三角地区的经济活力，然而上海在优化产业环境方面还需要发力。 •山东、湖北、安徽三省紧随其后，在分项指标上各具亮点，展现了各自的优势与特色。山东省通过出台系列支持措施推动全省数字经济的高质量发展，为大数据产业营造了良好的政策环境，在产业环境维度上位居全国第1。湖北省深入布局“十四五”期间数字经济九大任务，结合自身优势实施“中国光谷”产业集群培育工程、九省通衢智慧物流建设工程等十大先导工程，在产业创新上初见成效。安徽省打造羚羊工业互联网平台，赋能企业数字化转型，全面部署建设“科大硅 谷”，汇集创新力量，产业水平高速发展，目前位居第6。 •中西部地区的四川、河南、贵州、湖南、陕西等省级行政区，尽管在总指数排名上相对靠后，但在部分维度上仍展现出不俗的成绩，显示出中西部地区的大数据产业发展的强劲势头。特别是贵州省，充分实践了习近平总书记在贵州视察时提出的“在实施数字经济战略上抢新机”，推出多项促进大数据产业发展的法律法规，营造了优越的制度环境，在产业环境维度上排名第6。 •辽宁作为东北地区的代表省级行政区挺进前15强，在产业创新维度表现较为突出，展现了我国东北地区大数据产业巨大的发展潜力。 •从分项指标上来看，多数排名靠前的省级行政区在产业创新指标方面表现较好，说明产业创新是 推动大数据产业发展的关键驱动力。 表2-1前15强省级行政区总指数及分项指数排名情况 省份 总指数排名 产业水平排名 产业创新排名 产业环境排名 北京市 1 1 1 4 广东省 2 2 2 2 江苏省 3 5 4 3 浙江省 4 4 3 5 上海市 5 3 5 8 山东省 6 7 7 1 湖北省 7 10 6 10 安徽省 8 6 9 12 四川省 9 8 12 9 河南省 10 13 8 7 贵州省 11 20 22 6 福建省 12 9 13 18 湖南省 13 12 11 17 陕西省 14 14 14 16 辽宁省 15 16 10 21 （二）从前20强城市看大数据产业发展 发展格局保持稳定，地域集中特征明显 从全国337个重点城市的大数据指数排名结果来看，我国大数据产业发展格局基本保持稳定，具有明显的地域集中特征，呈现出一线城市引领、新一线城市迅速跟进、区域中心城市带动、城市群协同发展的良好格局。 图2-3前20强城市排名及分布情况 •从整体分布上来看，城市排名前20名的城市主要分布在中东部地区，西部地区相对较少。 •从排名变动情况看，北京、上海、深圳、杭州、广州5大城市在大数据产业领域依旧稳居全国前列， 排名稳定。济南排名有明显的跃升，郑州排名出现了较大幅度的下降。 从排名前20的城市分项指标来看，头部城市依旧表现出色，其余城市也在不同的分项指标上展现了各自的亮点。 表2-2前20强城市总指数及分项指数排名情况 城市 总指数排名 产业水平排名 产业创新排名 产业环境排名 北京市 1 1 1 1 上海市 2 2 2 3 深圳市 3 4 7 2 杭州市 4 3 3 10 广州市 5 5 4 5 苏州市 6 6 21 7 合肥市 7 8 8 13 南京市 8 7 6 24 武汉市 9 13 5 8 青岛市 10 16 24 4 成都市 11 9 11 21 天津市 12 10 15 14 济南市 13 12 10 9 无锡市 14 11 34 11 重庆市 15 17 17 6 长沙市 16 15 12 30 福州市 17 14 18 28 郑州市 18 21 9 15 厦门市 19 18 23 17 西安市 20 20 13 18 •北京、上海、深圳作为大数据产业发展的领军城市，在所有指标维度上均有优秀的表现。杭州和 广州凭借其卓越的产业创新能力，也跻身前列。 •东部沿海地区，特别是长三角和珠三角地区，大数据产业发展迅速，这些地区的城市在产业水平和产业创新两个维度上表现较为出色。相比之下，中西部地区的城市如武汉、成都、西安等，尽管在总指数排名中稍显落后，但在产业创新和产业环境维度上展现了强劲的发展势头。 •受益于高等院校研究机构密集分布，南京、武汉和合肥在产业创新维度的排名较为靠前，为大数据产业的发展提供了坚实的人才保障。苏州积极