1、 20192019 中国地方政府数据开放报告中国地方政府数据开放报告 复旦大学复旦大学数字与移动治理实验室数字与移动治理实验室 20192019 年年 5 5 月月 项目组成员：项目组成员： 郑磊郑磊 复旦大学复旦大学国际国际关系与公共事务学院教授关系与公共事务学院教授 刘新萍刘新萍 复旦大学数字与移动治理实验室执行副主任、复旦大学数字与移动治理实验室执行副主任、上海理工大学管理学院讲上海理工大学管理学院讲师师 周业光周业光 复旦大学数字与移动治理实验室副主任复旦大学数字与移动治理实验室副主任 吕文增吕文增 复旦大学数字与移动治理实验室研究员复旦大学数字与移动治理实验室研究员 温祖卿温祖卿 复

2、旦大学数字与移动治理实验室研究复旦大学数字与移动治理实验室研究助理助理 韩笑韩笑 复旦大学数字与移动治理实验室研究复旦大学数字与移动治理实验室研究助理助理 袁佳蕾袁佳蕾 复旦大学数字与移动治理实验室研究复旦大学数字与移动治理实验室研究助理助理 王翔王翔 复旦大学数字与移动治理实验室复旦大学数字与移动治理实验室研究员研究员 戚馨予戚馨予 复旦大学数字与移动治理实验室研究复旦大学数字与移动治理实验室研究员员 付熙雯付熙雯 复旦大学数字与移动治理实验室研究员复旦大学数字与移动治理实验室研究员 董煜董煜 复旦大学数字与移动治理实验室特邀研究员复旦大学数字与移动治理实验室特邀研究员 目录目录 1. 背景

3、与目的 . 1 2. 评估方法 . 2 2.1 基本理念和框架 . 2 2.2 评估指标体系. 3 2.3 评估范围 . 4 2.4 数据采集与分析方法 . 9 2.5 指标计算方法. 10 3. 总体发现 . 11 4. 建议 . 18 5. 中国开放数林指数与排名 . 20 5.1 省级 . 20 5.2 地市级（含副省级） . 20 1 1. 背景与目的背景与目的 “中国开放数林指数”由复旦大学数字与移动治理实验室出品，是国内第一个针对地方政府数据开放水平的专业指数，自 2017 年 5 月首次发布以来，每年定期对我国地方政府数据开放进行综合评价，精心测量各地“数木”们的树形、高度、粗细

4、、材质与价值，助推我国政府数据开放生态体系的建设与发展。 2018 年以来， “中国开放数林指数”为国家互联网信息办公室信息化发展局监测我国公共信息资源开放情况提供数据支撑。2018 年 4 月， “中国开放数林指数”被国家信息中心数字中国研究院发布的数字中国发展指数采纳， 作为其评估地区数据开放能力的依据。2019 年 5 月，指数报告被收录为复旦智库报告系列，成为复旦大学每年重点推出的有社会影响力的报告之一。 开放数据， 蔚然成林， “开放数林” 意喻我国政府数据开放利用的生态系统。一棵棵地方开放“数木”由最初的丛然并生、成荫如盖，直至枝繁叶茂、开花结果，终将成长为一片繁盛多样、枝杈相连、

5、持续循环的中国“开放数林” 。 2 2. 评估方法评估方法 2.12.1 基本理念和框架基本理念和框架 图 1 政府数据开放利用生态体系 “中国开放数林指数” 对数据开放利用的全过程及其整个生态系统开展评估。政府数据从开放、利用到创造价值是一个动态循环的过程，政府、数据利用者和社会公众共同构成了一个生态系统。政府部门作为供给侧将数据开放出来，数据利用者作为需求端对数据进行利用，并以其开发的创新应用服务于社会公众，数据利用者和社会公众又进一步共同推动政府开放数据。在这个生态系统中，政府部门是原材料的提供者， 数据利用者是加工者， 社会公众是最终受益者 （见图 1） 。 3 2.22.2 评估指标

6、体系评估指标体系 指数出品方邀请国内外政界、学术界、产业界共七十余位专家共同参与，组成“中国开放数林指数”评估专家委员会（名单附后） ，体现了跨界、多学科、第三方、中立的专业视角和实际需求。专家委员会基于数据开放的基本原则，借鉴国际数据开放评估报告指标体系的经验， 立足我国政府数据开放的政策要求与实践现状，构建起一个系统、科学、可操作的中国地方政府数据开放评估指标体系，并为每项指标分配了权重（见图 2） 。 图 2 评估指标体系构建方法 评估指标体系共包括准备度、平台层、数据层、利用层四个维度及下属多级指标（见图 3） ： 准备度是“数根” ，是数据开放的基础。准备度共包括法规与政策、组织与执

7、行、标准规范三个一级指标。 平台层是“数干” ，是政府开放数据和用户获取数据的载体，是展示应用成果的中心，也是连接数据开放供给侧和需求端的桥梁。平台层共包括数据发现、4 数据获取、 工具提供、 利用展示、 互动反馈、 公众传播和账户体验七个一级指标。 数据层是 “数叶” ， 是数据开放的核心。 数据层共包括数据数量、 数据质量、数据标准、数据覆盖面、数据持续性五个一级指标。 利用层是“数果” ，是数据开放的成果。利用层是今年新增加的评价维度，旨在促进政府数据开放后的社会化利用。利用层共包括利用促进、成果产出和数据利用三个一级指标。 图 3 评估指标体系 2.32.3 评估范围评估范围 指数出品

8、方根据公开报道，以及使用“数据开放” 、 “数据公开” 、 “公共数据” 、 “政务数据” 、 “政府数据” 、 “地名数据” 、 “地名政府数据” 、“地名开放数据”等关键词进行搜索，发现了截至 2019 年 3 月 31 日，我国已上线的地方政府数据开放平台，并从中筛选出符合以下条件的平台： (1) 原则上平台域名中需出现 ， 作为确定其为政府官方认可的数据开5 放平台的依据。 (2) 平台所代表的地方政府的行政级别为地级及以上。 (3) 平台形式为“集中专有式”或“集中嵌入式” 。 “集中专有式”是指开放数据集中汇聚在一个专门的平台上进行开放；“集中嵌入式” 是指开放数据统一汇聚为一个栏

9、目版块，嵌入在政府门户网站或政务服务网站上。目前，除常州、阳江、阜阳、雅安等少数地方为“集中嵌入式”平台外，其余均为“集中专有式”平台。各个条线部门建设的非集中式开放数据的平台不在指数的评估范围内。有些地市既建设了集中专有式的本地数据开放平台，也在其归属省的省级数据开放平台上开设了本地栏目,指数出品方以该地市本地平台为评估对象；对于只在省级平台上开设了本地栏目，未建设本地平台的地市，指数出品方以其在省级平台上开设的地方栏目作为评估对象。 (4) 平台上确实开放了电子格式、可通过下载或接口形式获取、结构化的数据集。 有些地方上线的网站或栏目虽然名为 “数据开放” ， 但实质上并未开放任何可通过下

10、载或接口形式获取的、结构化的数据集，而只是提供一些非结构化的文件或跳转到其他相关网页的链接。这类平台并未真正开放数据，因此未被纳入本次评估范围。如江苏省人民政府网站上“数据开放”栏目、新疆维吾尔自治区政务数据开放网、山西省人民政府网站上“开放数据”模块和徐州市公共数据开放网等。 指数出品方共发现符合条件的地方平台 82 个，并将上线了这些平台的地方作为本次评估的对象。具体地方、平台名称和平台域名如表 1 所示。 6 表 1 评估范围（按行政层级及拼音首字母排序） 序号 地方 层级 平台名称 平台域名 1 北京市 省级 北京市政务数据资源网 http:/ 2 广东省 省级 广东省人民政府开放广东

11、 http:/ 3 贵州省 省级 贵州省政府数据开放平台 http:/ 4 海南省 省级 海南省政府数据统一开放平台 http:/ 5 河南省 省级 河南省公共数据开放平台 http:/ 6 江西省 省级 江西省政府数据开放网站 http:/ 7 福建省 省级 开放福建 http:/ 8 宁夏回族 自治区 省级 开放宁夏 http:/ 9 山东省 省级 山东公共数据开放网 http:/ 10 陕西省 省级 陕西省公共数据开放平台 http:/ 11 上海市 省级 上海市政府数据服务网 http:/ 12 天津市 省级 天津市信息资源统一开放平台 https:/ 13 浙江省 省级 浙江数据开放

12、平台 http:/ 14 四川省成都市 副省级 成都市公共数据开放平台 http:/ 15 广东省广州市 副省级 广州市政府数据统一开放平台 http:/ 16 黑龙江省哈尔滨市 副省级 哈尔滨市政府数据开放平台 http:/ 17 山东省济南市 副省级 济南政府数据开放平台 http:/ 18 江苏省南京市 副省级 南京市人民政府数据开放 http:/ 19 浙江省宁波市 副省级 宁波市政府数据服务网 http:/ 20 山东省青岛市 副省级 青岛公共数据开放网 http:/ 21 福建省厦门市 副省级 厦门市大数据开放平台 http:/ 22 广东省深圳市 副省级 深圳市政府数据开放平台

13、http:/ 23 湖北省武汉市 副省级 武汉政务公开数据服务网 http:/ 24 安徽省蚌埠市 地级 蚌埠市信息资源开放平台 http:/ 25 山东省滨州市 地级 滨州市公共数据开放网 http:/ 26 湖南省常德市 地级 常德市人民政府政务数据栏目 http:/ 7 27 江苏省常州市 地级 常州市人民政府数据开放栏目 http:/ 28 山东省德州市 地级 德州市公共数据开放网 http:/ 29 山东省东营市 地级 东营市公共数据开放网 http:/ 30 广东省佛山市 地级 佛山市数据开放平台 http:/www.foshan- 31 安徽省阜阳市 地级 阜阳市人民政府数据开放

14、栏目 http:/ 32 广东省潮州市 地级 广东省政府数据统一开放平台-潮州市 http:/ 33 广东省河源市 地级 广东省政府数据统一开放平台-河源市 http:/ 34 广东省揭阳市 地级 广东省政府数据统一开放平台-揭阳市 http:/ 35 广东省梅州市 地级 广东省政府数据统一开放平台-梅州市 http:/ 36 广东省清远市 地级 广东省政府数据统一开放平台-清远市 http:/ 37 广东省汕头市 地级 广东省政府数据统一开放平台-汕头市 http:/ 38 广东省汕尾市 地级 广东省政府数据统一开放平台-汕尾市 http:/ 39 广东省韶关市 地级 广东省政府数据统一开放

15、平台-韶关市 http:/ 40 广东省云浮市 地级 广东省政府数据统一开放平台-云浮市 http:/ 41 贵州省贵阳市 地级 贵阳市政府数据开放平台 http:/ 42 山东省菏泽市 地级 菏泽市公共数据开放网 http:/ 43 浙江省湖州市 地级 湖州市公共数据开放平台 http:/ ex.html 44 江苏省淮安市 地级 淮安市公共数据开放网 http:/ 45 安徽省黄山市 地级 黄山市人民政府数据开放栏目 http:/ 46 山东省济宁市 地级 济宁市公共数据开放网 http:/ 47 黑龙江省佳木斯市 地级 佳木斯市公共数据开放网 http:/ 48 湖北省荆门市 地级 荆门

16、市人民政府数据开放 http:/ 49 广东省惠州市 地级 开放惠州 http:/ 50 广东省江门市 地级 开放江门 http:/ 51 江苏省连云港市 地级 连云港市公共数据开放网 http:/ 52 山东省聊城市 地级 聊城市公共数据开放网 http:/ 53 山东省临沂市 地级 临沂市公共数据开放网 http:/ 54 安徽省六安市 地级 六安市信息资源开放平台 http:/:8081/dop 55 安徽省马鞍山市 地级 马鞍山市人民政府数据开放栏目 http:/ 56 广东省茂名市 地级 茂名市人民政府数据开放栏目 http:/ 57 江苏省南通市 市级 南通市公共数据开放网 htt

17、p:/ 58 山东省日照市 地级 日照市公共数据开放网 http:/ 59 宁夏回族自治区石嘴山市 地级 石嘴山政府数据开放平台 http:/ 60 广东省东莞市 地级 数据东莞 http:/ 61 江苏省苏州市 地级 苏州市政府数据开放平台 http:/ 62 山东省泰安市 地级 泰安市公共数据开放网 http:/ 63 江苏省泰州市 地级 泰州市政务数据开放平台 http:/ 64 贵州省铜仁市 地级 铜仁市政府数据开放平台 http:/ 65 山东省威海市 地级 威海市公共数据开放网 http:/ 66 山东省潍坊市 地级 潍坊市公共数据开放网 http:/ 67 内蒙古自治区地级 乌海

18、市数据开放平台 http:/ 乌海市 dweb/index.htm 68 江苏省无锡市 地级 无锡市数据开放平台 http:/ 69 安徽省宣城市 地级 宣城市人民政府数据开放网 http:/ 70 四川省雅安市 地级 雅安市人民政府数据开放栏目 http:/ 71 山东省烟台市 地级 烟台市公共数据开放网 http:/ 72 江苏省扬州市 地级 扬州政务数据服务网 http:/ 73 广东省阳江市 地级 阳江市政府网数据开放栏目 http:/ 74 宁夏回族自治区银川市 地级 银川市城市数据开放平台 http:/ 75 山东省枣庄市 地级 枣庄市公共数据开放网 http:/ 76 广东省湛江

19、市 地级 湛江数据服务网 http:/ 77 湖南省长沙市 地级 长沙市政府门户网站数据开放平台 http:/ 78 广东省肇庆市 地级 肇庆市人民政府用数据栏目 http:/ 79 广东省中山市 地级 中山市政府数据统一开放平台 http:/ 80 广东省珠海市 地级 珠海市民生数据开放平台 http:/ 81 山东省淄博市 地级 淄博市公共数据开放网 http:/ 82 贵州省遵义市 地级 遵义市政府数据开放平台 http:/ 2.42.4 数据采集与分析方法数据采集与分析方法 准备度评估主要对相关法律法规、政策、意见、计划、标准规范、新闻报道等资料进行了描述性统计分析和文本分析。搜索方法

20、主要包括以下两种：一是在百度搜索引擎以关键词检索相关法规与政策文本、年度工作计划、有关地方党政领导讲话支持的新闻报道以及数据开放主管部门的信息； 二是在地方政府门户网站以及政府数据开放平台上通过人工观察和关键词检索采集数据。 指数出品方对10 法律法规与政策的筛选标准为至少有一节专门针对政府数据开放的内容； 对标准规范的筛选标准为有关政府数据开放的地方性标准， 行业性的标准规范未纳入本次评估范围。数据采集截止时间为 2019 年 4 月 15 日。 平台层评估主要采用人工观察法对各地方政府数据平台上各项功能进行观测并做描述性统计分析，数据采集截止时间为 2019 年 3 月 31 日。同时，指

21、数出品方还对平台的回复情况（包括回复时间和回复质量）进行了评估，回复情况采集截止时间为 2019 年 4 月 4 日。 数据层评估主要通过机器自动抓取各地平台上开放的数据结合人工观察采集相关信息，然后对数据进行了描述性统计分析、交叉分析、文本分析和空间分析。数据采集截止时间为 2019 年 4 月 15 日， 对“动态更新”这一指标的评测时段为 2019 年 1 月 1 日至 2019 年 4 月 15 日。对于只在省级平台上开设了本地栏目， 未建设本地平台的地市，指数出品方以该地市在省级平台本地栏目下开放的数据作为评估对象。对于开设了下属地级市本地栏目的省级平台，指数出品方以其在平台上开放的

22、来自省本级的数据作为评估对象。 利用层评估主要对各地政府数据开放平台上展示的利用成果进行了人工观察和测试，对 2017 年以来各地开展的开放数据创新利用比赛信息进行了网络检索，并对采集到的数据进行了描述性统计分析。数据采集截止时间为 2019 年 4月 4 日。 2.52.5 指标计算方法指标计算方法 指数出品方基于各地在各项评估指标上的实际表现从低到高按照 0-5 分共 6档分值进行评分， 其中 5 分为最高分，相应数据缺失或完全不符合标准则分值为0。对于连续型统计数值类数据则使用极差归一法将各地统计数据结果换算为 0-11 5 之分间的数值作为该项得分。 各地平台在准备度、平台层、数据层、

23、利用层四个维度上的指数总分等于每个单项指标的分值乘以相应权重所得到的加权总和。最终，各地开放数林指数等于准备度指数、平台层指数、数据层指数、利用层指数乘以相应权重的加权平均分。各地开放数林指数计算公式如下： 各地开放数林指数= (准备度指标分值 权重) 25% + (平台层指标分值 权重) 20% + (数据层指标分值 权重) 40%+ (利用层指标分值 权重) 15% 3. 总体发现总体发现 自 2012 年上半年上海市推出全国第一个政府数据开放平台起，截止到 2019年上半年，我国已陆续上线 82 个符合政府数据开放基本特征的地级市及以上平台（如图 4 所示） 。尤其是在 2018 下半年

24、到 2019 上半年期间增长迅猛，又新增36 个地方平台。 12 图 4 各地平台上线时间 截止到 2019 年 3 月底，我国各地上线的省级政府数据开放平台的地区分布如图 5，上线的副省级和地级平台的地区分布 6 所示，颜色越深代表平台上线时间越早。从整体上看，我国地方政府数据开放平台的扩散呈现出从东南沿海地区向内陆地区不断发展的趋势，东南沿海地区的省级平台已经逐渐相连成片。 另外，各地政府数据开放平台还呈现出“群落式”与“绿洲式”两种分布特征。其中， “群落式”以山东省、广东省和长三角地区最为典型。在这些区域中，地市平台“竞相”开放数据，尤其在广东省和山东省内，省内各地市都推出了数据开放平

25、台，形成我国最为密集的省级“开放数林” 。相比之下，一些周边地区尚未上线政府数据开放平台的地方则成为了所在区域政府数据开放的“绿洲” 。 13 图 5 各地平台上线时间的地理空间分布（省级） 14 图 6 各地平台上线时间的地理空间分布（副省级和地级） 报告对各地数据开放平台所属的地方政府行政层级进行了统计分析（如图 7所示） 。目前在已上线平台的各级地方政府中，地级数量最多（59 个） ，省级行政区和副省级城市数量相当，分别为 13 个和 10 个。然而，全国共有 31 个省级行政区（港澳台除外） 、15 个副省级城市和 318 个地级行政区，除副省级城市平台占比超过 5 成外，我国总体上上

26、线政府数据开放平台的地方所占比例依旧偏低。 15 图 7 各地平台的行政层级分布 自 2017 年发布第一期评估报告以来， 报告连续三年跟踪各地数据开放情况，全国开放的数据集总量从 2017 年的 8398 个迅速增长到 2019 年的 6 万多个数据集（如图 8） ；开放数据集的容量从 2018 年的 6 亿爆发式增长至 2019 年的 119亿（如图 9） ，一年之间出现了近 20 倍的涨幅，全国出现了更多高容量、高需求的优质数据集。 18省级副省级地级地方政府总数建有平台总数8398017年2018年2019年16 图 8 全国开放的数据集总量

27、 图 9 全国开放的总数据容量（单位：万） 2019 年各地开放的数据集中满足可机读格式标准的比率为 82%（如图 10）与去年同期基本持平。 全国开放数据所覆盖的主题与部门的比例三年来均稳步增长（如图 11） ，参与数据开放的政府部门越来越多，开放的数据愈加丰富多样。然而，与 2018 年同期，今年各地数据定期更新的比例出现了下滑（如图 12） 。 52019年2018年17 图 10 2018-2019 全国开放的可机读格式数据集比例 图 11 2017-2019 全国开放数据的部门覆盖率与主题覆盖率 76.0%83.0%82.0%2017年2018年2019年50.

28、0%56.0%67.0%65.6%70.5%71.1%2017年2018年2019年部门覆盖主题覆盖18 图 12 2017-2019 全国开放数据的更新比例 4. 建议建议 加强政策供给， 提供组织保障。加强政策供给， 提供组织保障。 各地应制定专门针对政府数据开放的地方性法规、地方政府规章或规范性文件，对开放数据治理、开放方式、推动利用、安全保护、保障机制等方面做出明确的规定和要求。地方党政主要领导应更多公开表态支持数据开放， 各地应制定和公开专门针对数据开放的标准规范和年度工作计划。 优化平台优化平台服务服务，提升运维能力。，提升运维能力。在数据发现方面，各地平台应改善数据概况和动态的内

29、容及展现方式，提供按用户使用场景和标签分类进行导航的方式，提供按字段名称和多种筛选条件搜索的功能。在数据获取方面，建议平台提供可下载的开放数据目录，对于无条件开放的数据实现分级登陆获取，公开并回复用户对未开放数据的请求， 真正开通可申请有条件开放数据的功能。 在工具提供方面，平台应注重提高工具的多样性和实用性。在利用展示方面，建议增加提交和展示利用成果的类型，标明利用成果的来源信息。在互动反馈方面，建议平台提供数1.8%26.6%11.6%2017年2018年2019年19 据发布者联系方式，公开并及时回复用户的意见建议和数据纠错信息，从而在数据提供者和用户之间搭建起真正的供需对接桥梁。在公众

30、传播方面，各地应加大对数据开放工作的宣传力度，探索多渠道、多平台传播。在账户体验方面，建议同时提供面向自然人和法人的账户注册功能，提升账户注册的便捷程度。 提高数据质量，分级分类开放。提高数据质量，分级分类开放。在数据数量方面，各地应不断提升数据集的容量。在数据质量方面，推出更多高容量、高需求的优质数据集，同时减少碎片化和低容量的低质数据集，剔除重复创建、生硬格式转化和无效数据集；建议增加以 API 接口的形式开放的容量大、更新频率高的数据集，清理碎片化 API 接口、限制型 API 接口、无效 API 接口和重复 API 接口。在数据标准方面，平台应制定和完善开放授权协议，对用户免费获取、不

31、受歧视获取、自由利用、自由传播与分享开放数据的权利进行明确授权， 并且探索对不同类型的数据集分级分类制定开放授权协议。提高 RDF 格式开放数据的比例，降低申请 API 接口的难度。平台应推进数据的分级分类开放，对数据集标示不同开放类型，如无条件开放或有条件开放等；提供更为完善的元数据和更加详实的 API 接口调用说明，帮助用户理解、获取和利用数据。在数据覆盖面方面，各地应鼓励和吸引更多的部门参与到数据开放工作中来，丰富数据内容的多样性，不断提高开放数据集的主题覆盖面和部门覆盖面。数据开放工作刚刚起步或水平不高的地方，可以参考先进地方已经开放的常见数据集，积极稳妥地补齐短板。在数据持续性方面，

32、各地应保障平台的持续性管理和运维，使其成为政府部门的一项常态化工作，以支撑开放数据集的持续增长、动态更新和历史存档。 促进创新利用，营造有利生态。促进创新利用，营造有利生态。在开放数据利用促进方面，各地应积极举办并持续开展类似于开放数据创新利用比赛的促进活动， 用以提升社会利用政府数据的积极性，营造有利于政府数据开放利用的生态体系。在成果产出方面，平台亟需提升有效、优质利用成果的类型、数量和主题覆盖面，清理政府自身开发的20 应用， 剔除无法获取或正常使用的应用，为利用成果标明数据来源并提供数据集链接。 在数据利用方面，地方应鼓励引导多种类型的数据利用者参与政府开放数据的开发利用。开放优质的、

33、高价值的政府数据是推动数据利用的基本条件，各地应把数据供给做实做优，然后在此基础上推动数据利用，提升被利用数据集的数量、容量、主题覆盖面和部门覆盖面。 5. 中国开放数林指数与排名中国开放数林指数与排名 5.15.1 省级省级 省级开放数林指数分值与排名如下，上海市排名第一，浙江省和贵州省分列第二、三位，前六名地方获得“数开叶茂” 、 “数开成荫” 、 “数开丛生”等奖项，这些地方在准备度、平台层、数据层与利用层方面的综合表现突出。 5.25.2 地市级（含副省级）地市级（含副省级） 地市级（含副省级）开放数林指数分值与排名如下，贵阳市排名第一，济南21 市、哈尔滨市分列第二、第三，前五名地方获得“数开叶茂” 、 “数开成荫” 、 “数开丛生”等奖项，这些地方在准备度、平台层、数据层与利用层方面的综合表现突出。 除综合奖项外，今年还新设了单项奖。浙江省凭借在数据层的优异表现获得“独数一帜”奖；深圳市由于进步迅速，获得“数飞猛进”奖；福建省和成都市在最新开放数据的地方中综合表现最为优异，获得“新数辈出”奖。 22