2022数字生态指数.pdf

分指数工作组负责人新型基础设施竞争力指数云栖指数数据流通指数数字政策指数数字人力指数AI 开发者指数数字专利指数网络安全生态指数智慧环保指数数字经济投资者信心指数大数据产业发展指数人工智能产业发展指数小微企业数字化发展指数数字产业电力消费指数企业数字化转型指数数字生活指数社会纠纷搜索指数便民缴费数字化指数低碳综合指数城市交通健康指数城市居住竞争力指数长三角一体化发展指数清华大学互联网产业研究院副研究员、研究主管阿里巴巴达摩院秘书长、阿里云副总裁、阿里云研究院负责人北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘研究员北京北大英华科技有限公司总经理北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室特聘副研究员百度杰出架构师、飞桨产品负责人江苏佰腾科技有限公司董事长中国信息安全研究院院长助理、正高级工程师公众环境研究中心主任北京大学数字金融研究中心副主任、教授北京大数据研究院院长助理中关村数智人工智能产业联盟秘书长大数据分析与应用技术国家工程实验室助理研究员国家电网有限公司大数据中心主任、党委副书记北京国信数字化转型技术研究院荣誉院长、教授级高工中国联通智慧足迹数据科技有限公司总经理华院计算技术（上海）股份有限公司高级研究员中国光大集团信息科技部总经理兼光大科技有限公司党委书记、总经理北京大学工学院教授、北京大学计算与数字经济研究院副院长高德地图未来交通与城市计算联合实验室主任、教授级高工贝壳找房（北京）科技有限公司高级副总裁中国经济信息社新华指数事业部总经理助理李红娟刘湘雯徐克付赵晓海张一毕然汤可权傅毅明马军沈艳程超贾昊王冉冉吴杏平周剑李振军蔡华李璠宋洁苏岳龙李文杰亓芳芳组长张平文中国科学院院士、北京大学副校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任总指数工作组成员宋洁黎娜王娟颜爽黄晶陈友将陈德良邱泽奇陈岩筱乔天宇王菲董盼王新民孙震王萍萍谢子龙吴迪涂腾王剑晓曹冠群黎梦娜易世洪王世东贾梦珠张钟文彭芙蓉张博张蕴洁谭成赵越庄顺典李昊林艾秋媛李由君张凌宇李铮冯莉媛徐燕婷王卓明北京大学中国社会与发展研究中心主任、社会学系教授、数字治理研究中心主任北京大学工学院副院长、教授北京大学区域与国别研究院副院长、国际关系学院教授北京大学法学院教授、北京大学宪法行政法研究中心主任北京大学政府管理学院副院长、北京大学公共政策研究中心主任北京大学法学院助理教授、北京大学宪法与行政法研究中心研究员北京大学国家发展研究院助理院长、长聘副教授邱泽奇宋 洁翟 崑王锡锌黄 璜彭 錞黄 卓成员组长张平文中国科学院院士、北京大学副校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任（排名不分先后）第一章数字生态研究的意义02第二章数字生态理论框架与指数测算05第三章中国数字生态指数与地方格局12第四章国际数字生态指数与中美欧格局24第五章数据要素五论信息、权属、价值、安全、交易 30第六章总结与展望33第七章新型基础设施竞争力指数38第八章云栖指数42第九章数据流通指数47第十章数字政策指数52第十一章数字人力指数56第十二章AI 开发者指数60第十三章网络安全生态总体指数64第十四章智慧环保指数68第十五章大数据产业发展指数72第十六章人工智能产业发展指数76第十七章数字产业电力消费指数80第十八章数字经济投资者信心指数84第十九章企业数字化转型指数88第二十章小微企业数字化发展指数92第二十一章数字生活指数97第二十二章社会纠纷搜索指数102第二十三章便民缴费数字化指数106第二十四章低碳排放综合指数110第二十五章城市交通健康指数114第二十六章城市居住竞争力指数118第二十七章长三角一体化发展指数122总指数篇01分指数篇352022 数字生态指数总指数篇01总指数篇摘要ABSTRACT数字生态为我们深化认识数字经济发展规律、引领数据要素规范流通等关键议题提供了重要视角。北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室在继续完善中国数字生态指数工作的基础上，拓展了对国际数字生态的研究，旨在对国内与国际数字生态发展格局进行多层次、整体研判，为中国对内营造良好数字生态、对外积极调整全球战略定位提供科学评估依据和实践抓手工具。研究发现，中国省级四型联动的数字生态发展格局总体保持稳定，前 30 的城市排名也较为稳定。今年针对指数结果的深入分析主要围绕数字生态发展的不平衡性展开。从地域空间来看，中国数字生态发展的东西差距依然存在，这与传统经济社会发展水平的东西分化格局类似，但数字生态发展的南北差距更甚。从五大城市群看，京津冀、长三角和珠三角数字生态发展更为协调，成渝和中三角仍缺少第一梯队城市。从数字生态维度发展差异看，数字政府建设与经济社会发展基本步调一致；数字社会发展更均衡，或将促进包容普惠；数字经济表现出较强的集聚性。究其原因，数字经济空间集聚是由数字能力集聚效应导致的，而数字基础的普遍建设则有效推动了数字社会的普惠进程。对于五大城市群数字经济发展而言，部分先行城市对周边城市产生拉动作用，但更有一些城市针对周边产生虹吸效应。今年我们还针对长沙的数字经济和先进计算产业进行专题研究，在数字生态城市排名中，长沙排位居全国第12位，这与其强省会战略和长株潭一体化布局有关，增强数字能力和数字经济的空间聚集性可能是当下快速提升数字生态水平的有效路径。今年新增的国际数字生态研究发现，世界上目前呈现美英领先格局，中国发展居第一梯队。从驱动模式看，中国数字生态属于应用引领型，英美属于全面发展型，欧洲国家驱动模式较为多元。从耦合模式看，英美等国数字生态各维度耦合更加紧密，中国则有待加强，主要因为我国在数字能力维度还存在相对“短板”。中美欧在数字规制体系方面特征显著，中国突出安全有序，美国强调鼓励创新，欧盟则侧重市场秩序维护，这与各自数字生态发展模式息息相关。从中美欧三方围绕数字发展互动形成的格局来看，中国与欧洲在生态位上相近，分别是世界数字货物贸易网络和数字服务贸易网络的中心，美国居于全面垄断生态位上。欧美之间在数字规制方面存在一定冲突。数据作为推动数字经济发展的核心生产要素，有必要从数字生态的视角加以审视。报告围绕数据要素的五大议题数据信息、数据权属、数据价值、数据安全和数据交易，提出了一个整合性的理论分析框架，梳理了议题之间的理论关系。数据信息是概念起点，数据价值是基本属性，安全是对数据交易环境的维护与保障，数据确权是对价值归属以及安全保障主体的认定，它们之间的关系需平衡才能实现数据价值的最大化，并使数据交易成为可能。展望未来，全国数字生态发展水平和空间格局的进一步提升与优化，主要依赖中央顶层设计和地方参与建设的双重发力。在国际方面，中美欧三方仍是当下形塑国际数字化发展格局的核心力量。目前三方围绕数字化发展与数字治理形成的国际格局并不稳定。针对更多国家、更为深入和系统的研究将是我们今后的努力方向。2022 数字生态指数总指数篇2022 数字生态指数总指数篇0302数字生态研究的意义第一章数字生态是研究数字经济的重要视角数字生态指数研究的拓展与深入数字生态视角引领数据要素规范流通数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。数据作为新型生产要素，成为数字经济深化发展的核心，正在推动生产方式、生活方式和治理方式的深刻变革。夯实数字化发展的新型基础，提高数字化转型的创新能力，充分挖掘数字化场景的应用价值，已成为引领全球经济社会变革、推动我国高质量发展的重要引擎。然而，发展数字经济的实践过程中仍然面临一系列新问题，亟待系统深入的研究。数据要素有何特性，数字化转型有何规律，数字经济如何评估便是三个相互关联的重要问题。其中，数据要素是数字经济得以构成的微观基础，是数据时代的新媒介和新载体，更好地理解数据要素是促进其流通、发挥其价值、推动数字经济高质量发展的关键。数字化转型是应用数据与技术创新实现发展目标的手段，对不同领域、不同主体数字化转型规律的深入把握，将有助于转型升级的顺利实现，推动经济社会在数字技术助力下有序运行。数字经济如何评估是要解决数字经济的发展方向与目标问题，科学的测算与评估工具将有效引导数字经济发展战略目标的制定，为政策决策提供合理的咨询建议。在过去的三年中，北京大学大数据分析与应用国家工程实验室（以下简称“国家工程实验室”）的研究团队联合合作单位，针对数字经济如何评估的问题开展了深入研究。在研究中我们引入了一种数字生态的理论视角，连续两年发布“数字生态指数”，评价我国各省、地市的数字化发展状况。数字生态视角作为一种宏观关照，归纳起来具有以下五方面的特性：第一，关联性，不孤立地考察数字发展中各主体与因素，而要重点关注它们之间关联与互动；第二，层次性，考察数字发展的各种不同层次、领域以及它们之间的复杂作用关系；第三，聚集性，对数字发展中由主体间互动而带来的各种聚集现象尤其关注；第四，整体性，凸显数字发展是一个各部分有机协同的整体系统；第五，动态性，注重对数字发展动态及演化进程的分析。数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性，其内涵和外延也还在延伸当中。但在这种边界不清晰的条件下，针对数字经济进行评估是一个较为困难问题。目前国内外的一些研究机构热衷于在传统GDP 核算框架下评估数字经济，但这种方法具有天然的局限。原因在于，GDP 是规模性测度，侧重于对价值总量的衡量，但却在很大程度上忽视了数字经济内部充满的复杂性。因此基于 GDP 框架的测算将很难反映数字经济的发展全貌。另外，数字经济 GDP 的概念内涵过于单一，对此过分关注将可能导致对数字发展中具体丰富的相互作用视而不见，比如数字化发展各环节、各部门、各领域之间如何互动，不同地区在数字发展上如何相互协调，不同国家在数字发展领域存在何种竞合关系等。数字生态视角从一种有机整体的角度入手，关注数字发展内部更多维度的内容，以及不同维度乃至不同发展主体之间的相互联系。从数字生态的视角进行评估，将更有可能获得对一个国家或地区数字经济更加全面、丰富、具体的刻画。今年，国家工程实验室仍然联合校内外多家研究机构，沿用前两年的做法，利用多样的大数据来源及分析手段，从数字生态视角出发对我国各省级和地市级行政单位的数字化发展水平进行了全面评估。同时，为进一步刻画数字发展与数字治理的国际格局，明确我国在这一格局中所处的位置，今年首次发布“国际数字生态指数”。数据已经成为数字时代新的生产要素。想要让数据要素发挥其应有的价值，就要让其充分地流通起来。然而在当下，数据要素实现充分流通仍面临着一系列的难题，这是由于我们目前对数据要素的认识尚不充分。一方面，数据要素流通中面临的一些困难可以通过一定的技术手段解决，但更为重要的是，需要通过搭建释放的数字规制体系，从制度层面对数据要素流通加以合理的规范。数字生态视角将有助于引领构建科学合理的数字规制体系，促进数据要素的规范流通。今年 6 月份，中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称意见），这一行动意义深远，它开启了一项数据基础制度体系建设的系统工程。意见综合考虑解决数据权属、流通规范、收益分配、安全治理等关键问题，且统筹兼顾发展和安全、效率和公平、国内和国际等多方需求。意见在很多方面与我们所提出的数字生态理念相契合。加强数字基础方面，意见提出要统筹优化数据交易场所的规划布局，建立集约高效的数据流通基础设施；要顺应消费互联网和产业互联网并重数发展趋势，提高数据要素供给数量和质量；要加大对正由于数字生态视角具备上述特征，其对认识数字发展中的诸多问题均有裨益。无论对于开展理论研究工作，还是开展相关实践工作，数字生态视角均能起到积极的指导和引领作用。本年度（2022 年），国家工程实验室继续在数字生态视角的指引下，对数字生态指数的相关研究工作做了进一步的深入与拓展，同时，还针对数据要素特征问题开展了初步研究。相信在未来，我们针对数字化转型规律的研究，也将从数字生态视角获得更多启发。图 1-1数字生态视角的五种特性2022 数字生态指数总指数篇2022 数字生态指数总指数篇0504数字生态协同创新平台建设体现政产学研多方参与数字生态研究需要集合多方力量。从数据生产到数据应用产生价值的每个环节，都存在大量参与者。良好数字生态是建立在广泛联系相关参与者的基础上，通过建立合作共享、健康共赢的机制所构建起来的能够实现畅通循环的有机共同体。数字生态指数的研制过程也要按照数字生态的内在发展要求进行模式创新。为此，国家工程实验室于 2020 年推动成立了“数字生态协同创新平台”，旨在为数字生态指数研究建立合作共享、互惠共赢机制，打造一个围绕数字生态研究的创新共同体。该共同体由数字生态相关领域最具有代表性的科研机构、事业单位、平台企业等构成，集数字生态的理论研究、数据融合、指数发布、咨询服务、示范推广等于一体，为数字中国建设与数字生态发展建言献策。参与中国数字生态指数 2022 研制和发布工作的合作单位/研究团队增加到 26 个，基于拥有或掌握的具有全国代表性的数据资源，按照统一的科学标准单独或联合国家工程实验室共研制 22 个专项分指数，反映某一领域在全国省级和市级的数字化发展水平。此外，我们还引用了 5 个具有全国代表性公开发布指数。受中国科学院学部工作局的支持，2021 年国家工程实验室和北京大学数字治理研究中心又组织研究力量，开展对中美欧数字治理格局的研究，国际数字生态指数即是这项工作的重要组成部分。从数字生态视角入手探讨数字发展与数字治理是北京大学张平文院士带领跨学科团队的集体努力。在这个团队中，融汇了数学、数据科学、工学、社会学、政治学、法学、国际关系学、管理学等文理工多学科的智慧。本报告是这一努力的阶段性产出，目的是助力于国家“十四五”规划提出的，建设一个开放、健康、安全的数字生态，引领数字时代的高质量发展。数据要素市场发展的支持力度，做大做强数据要素型企业，探索数据资产入表新模式。提升数字能力方面，意见提出要引导企业和科技机构推动数据要素相关技术和产业应用创新；要建立数据要素流通使用全过程的合规公证、安全审查、监测预警等，指导各方履行安全责任和义务。深化数字应用方面，意见提出要完善和规范数据流通规则，构建在使用中流通、场内场外相结合的交易制度体系，规范引导场外交易，培育壮大场内交易；要鼓励公共数据在“原始数据不出域、数据可用不可见”前提下，根据数据应用场景，探索无偿和有偿相结合的使用模式。未来，在针对数据流通的更多专门规制制定之中，仍然需要数字生态视角的引领。数字生态视角也提示我们，根据技术演进和环境改变，针对数字规制进行适应性的动态调整十分必要。数字生态理论框架与指数测算第二章数字生态理论框架数字生态是与自然生态、社会生态相互作用又相对独立的生态系统。其中，数据是数字生态的要素，政府、企业、社会是数字生态的行动主体，数字化转型是数字生态的发展过程。数字生态还是数字主体互连互动形成的多层次多结构多形态且彼此依存、合作和冲突的动态系统。我们构建了一个包含数字基础、数字能力、数字应用和数字规制的数字生态理论框架，分别反映数字发展的投入、转化、产出的各个环节以及依托的制度环境。数字基础反映数字发展的投入环节，是数字生态形成的前提。在数字时代，有些关键基础设施与工业时代一脉相承，比如能源。同时也存在一些数字时代特有的基础设施，比如服务器、基站、数据中心以及相关的技术标准等。数据资源是数据基础中的另一项重要内容，它一直被视为是数字时代的“石油”，数字连接的建立要依靠数据连通。数字基础不健全，数字时代各主体之间不可能实现充分有效的互动。数字能力反映数字发展的转化环节，是数字生态演化的关键动力。数字能力首先体现在技术创新上，各种数字连接的充分实现和不断完善都需要依靠持续的技术创新。人才是技术创新的基石，技术创新以大量的数字人才作为基础。另外，数字发展要对数字连接中可能存在的风险进行有效的应对和处理，保障数字生态稳定和安全的能力也是数字能力的重要体现。数字应用反映数字发展的产出环节，是指数字技术在经济、社会和政府等具体场景中的应用落地，也是数字生态价值的真正实现。数字基础和数字能力也只有通过数字应用才能切实发挥作用，推动数字生态的发展。如果不能在各种场景中实现落地，投入建设的数字基础设施便不会得到充分且有效的利用，数据资源也不可能源源不断地产生。同时，没有应用场景中催生出的各类新需求，技术创新就会成为无源之水，人才培养更无从谈起。因此，数字应用是数字生态价值实现的关键一环。数字规制构成了一定区域内数字发展的制度环境，是推动数字生态发展的重要力量。一方面，数字规制可以通过厘清市场中各类资源要素权属、明确数据跨境流通规则、划定各类创新实践的监管空间等方式，不断为数字发展赋能；另一方面，数字规制可以通过构建个人信息保护规范体系、数据安全与网络安全规范体系、数字市场竞争规则体系等，为数字经济、数字社会、数字政府的建设保驾护航。从世界范围来看，当前数字发展相关法律和政策体系都只作用于一定区域范围内的数字生态发展，因受到不同历史、文化传统和意识形态的影响，相互之间可能会表现出很大的差异性。图2-1数字生态的构成维度2022 数字生态指数总指数篇2022 数字生态指数总指数篇0706中国数字生态指标构建与测算方法对一国数字化发展而言，数字生态可以从“数字基础-数字能力-数字应用”三个维度构建理论框架和指标体系。数字基础下设基础设施数据资源与政策环境三个二级指标。基础设施指标反映支撑数字化转型、智能升级和融合创新的新型基础设施的建设状况，涉及信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施。数据资源指标反映数字生态发展过程中数据要素在开放、共享、流通、交易等各环节的发展水平。政策环境指标反映各地在健全数据市场规则和规范发展环境时的制度供给和政策成果。数字能力下设数字人才、技术创新和数字安全三个二级指标。数字人才指标反映各区域数字领域人力资源的结构、流动、供需及环境等状况。技术创新指标反映大数据、人工智能、集成电路等数字技术前沿领域的专利研发水平和自主创新能力。数字安全指标反映重要数据资源、信息网络和信息系统的安全保障水平，以及网络安全产品和产业发展现状。数字应用下设数字政府、数字经济和数字社会三个二级指标。数字政府指标反映数字技术在政府管理服务领域的应用发展情况。数字经济指标反映以企业为主体的数字化发展水平，包括数字产业化和产业数字化两方面。数字社会指标反映数字技术在个人社会生活中的应用和普及水平。数字生态指数（2022）是依据数字生态理论框架，基于多渠道的分指数测量指标逐级构建而成的综合性指数。数据来源除个别已向公众发布的成熟指数，多数来自数字生态协同创新平台的合作单位针对2021 年度全国 31 个省级行政区（不包括港、澳、台地区）以及重点城市所研制的分指数，具体情况如下表所示。中国数字生态指标体系中国数字生态测量指标与数据来源表 2-1中国数字生态指数及其情况一级指标二级指标测量指标基本情况数字基础基础设施新型基础设施竞争力指数由清华大学互联网产业研究院提供，从网络基础设施、新型应用基础设施和新型行业基础设施三方面反映各地新基建的发展水平。云栖指数由阿里云研究院提供，反映各地的上云水平和发展进程。数据资源开放数林指数引用自复旦大学数字与移动治理实验室，反映各地政府公共数据对外开放水平。数据流通指数由国家工程实验室研制，从政策支持度、数据开放质量、大数据交易平台成熟度与地区数据流通活跃度四个方面，反映各地数据要素市场的建设水平与数据流通程度。政策环境数字政策指数由国家工程实验室联合北京北大英华科技有限公司（北大法宝）、北京大学重庆大数据研究院共同研制，从数字治理、数字经济、数字社会、数字政府四个方面对各地政策环境建设进行评估，反映各地数字生态政策的发展水平。数字能力数字人才数字人力指数由国家工程实验室联合猎聘网、北京大数据研究院共同研制，依托猎聘网以及地方统计年鉴数据，反映各地数字人才现状。AI 开发者指数由国家工程实验室联合百度飞桨共同研制，依托百度飞桨数据，反映 AI开发者在各地的分布情况。一级指标二级指标测量指标基本情况数字能力数字创新数字专利指数由国家工程实验室联合江苏佰腾科技有限公司共同研制，依托佰腾专利数据，根据数字产业化和产业数字化的相关行业技术专利申请情况，反映各地数字化技术创新水平。数字安全网络安全生态总体指数由国家工程实验室共建单位中国信息安全研究院研制，依托奇安信、中国知网、佰腾科技、北大法宝等数据库，从“政、产、学、研、用、融”六大角度对网络安全发展状况进行多维画像与监测评价，反映省份地区网络安全“政产学研用融”综合竞争力。数字应用数字政府网上政务服务能力指数引用自中央党校（国家行政学院）电子政务研究中心省级政府和重点城市一体化政务服务能力（政务服务“好差评”）调查评估报告（2022），依托政务服务网和国家政务服务平台数据，评价全国各省市和主要城市政府的网上政务服务能力。智慧环保指数由国家工程实验室联合公众环境研究中心共同研制，以公开的环境信息为基础，评估城市应用大数据、物联网和新兴监测技术，以更加精准、高效和动态的方式实现环境管理和决策的智能化程度。乡村数字治理指数由北京大学公共治理研究所提供，引用其中国数字乡村建设报告2021：基于媒体大数据的评估中有关“乡村数字治理”的报道量数据。数字经济大数据产业发展指数由国家工程实验室共建单位北京大数据研究院研制，依托监测的 7472家大数据企业数据库，从政策、组织、产业、企业、创新、投资等多个维度综合评估了各省份和城市大数据产业发展水平。人工智能产业发展指数由中关村数智人工智能产业联盟、北京大学中国社会科学调查中心和北京大学重庆大数据研究院共同研制，依托 IT 桔子、佰腾专利、北大法宝和公开数据从人工智能企业竞争力和外部环境两个方面对人工智能产业发展情况进行评估。数字产业电力消费指数由国家电网大数据中心研制，通过用户数、用电量、业扩净增容量的变化情况反映与数字产业相关电力消费市场的当前状态、发展趋势与变动规律。数字经济投资者信心指数由北京大学数字金融研究中心研制，基于网络论坛数据、企业融资数据、企业基本信息、企业年报文本数据等构建指标体系，体现投资者对数字化经济产业的信心程度。企业数字化转型指数由北京国信数字化转型技术研究院与中关村信息技术和实体经济融合发展联盟研制，依托点亮智库数字化转型服务平台调查数据，对企业数字化转型的发展战略、新型能力、解决方案、治理体系、业务创新转型和综合效益等方面进行综合评估。中小企业数字化指数由 APEC 中小企业信息化促进中心联合北京航空航天大学经管学院、钉钉等 20 余家研究机构共同研制，从组织数字化指标、业务数字化指标和产业链数字化指标三方面构建中小企业数字化指数指标体系，评估中小企业数字化发展程度。小微企业数字化发展指数由北京大学企业大数据研究中心提供，依托支付宝平台的“中国小微经营者调查”数据，以及中国财政科学研究院和蚂蚁集团研究院联合发布的数字生活指数，从数字化经营、数字化管理、数字化融资、数字商贸四个方面评估小微经营户的数字化发展情况。乡村数字经济指数由北京大学公共治理研究所提供，引用其中国数字乡村建设报告2021：基于媒体大数据的评估中有关“乡村数字经济”的报道量数据。数字社会数字普惠金融指数由北京大学数字金融研究中心提供，以支付宝为数据来源，从覆盖广度、使用深度、数字化程度等方面，反映数字普惠金融发展现状和演变趋势。数字生活指数由中国联通智慧足迹数据科技有限公司研制，通过手机信令大数据，从线上生活和数字消费两方面对各省和主要城市的居民数字生活状况进行评估。社会纠纷搜索指数由国家工程实验室联合华院计算技术（上海）股份有限公司共同研制，通过搜索引擎、裁判文书网和国家统计局获得的相关数据，反映各地居民通过网络搜索的方式解决相关民事纠纷案件的程度。便民缴费数字化指数由中国光大银行股份有限公司、光大云缴费科技有限公司和光大科技有限公司联合研制，基于“云缴费”为代表的便民缴费平台数据，从客户参与度、项目覆盖度、体验完善度三个维度，评估我国便民缴费数字化发展程度。乡村数字社会指数由北京大学公共治理研究所提供，引用其中国数字乡村建设报告2021：基于媒体大数据的评估中有关“智慧绿色乡村、乡村网络文化、信息惠民服务”的媒体报道量数据。2022 数字生态指数总指数篇2022 数字生态指数总指数篇0908如下表所示，效益指数用于衡量某一领域数字化发展对社会综合效益提升的具体影响。通过研究数字生态指标和效益指数的关系，可以更好的分析和验证数字生态对社会经济的综合影响。表 2-2效益指数及其情况表 2-3国际数字生态指数的指标体系及数据来源指数名称基本情况低碳综合指数由北京大学工业工程与管理系与北京大学计算与数字经济研究院共同研制，从生产、经济、人口、土地、解耦五个维度的动态和静态数据来衡量各省碳排放情况。城市交通健康指数由高德地图研制，基于高德超 6.3 亿月活跃用户和交通行业浮动车数据，通过综合性评价方法，全面刻画城市交通运行状况。城市居住竞争力指数由贝壳研究院研制，借助贝壳平台楼盘字典和实际交易数据，从居住成本、居住品质、居住生活便利度、人居环境四大维度，评估各城市在居住领域的吸引力。长三角一体化发展指数由中国经济信息社和中国城市规划设计研究院共同编制，依托互联网迁徙数据、信令数据等多元融合的大数据资源，从人的流动、产业创新、设施联通、民生服务、生态共保五大维度，分重点、分领域评价长三角各城市高质量参与一体化发展的水平。中国数字生态指数的具体计算方法详见课题组已发表论文1。具体而言，本报告将合作机构的分指数测量指标线性归一化到 10-100 之间以便于对比，对于部分缺失值数据，结合经济统计样本数据通过线性回归进行填补。为体现子指标权重的客观性与科学性，报告采用熵值法确定二级和测量指标的权重。数字生态指数一级指标则采用专家打分法确定权重，数字基础、数字能力、数字应用三个一级指标权重分别为 0.3、0.3 和 0.4。总指数与一级指标指数得分采用几何加权平均的方式计算，从而体现子指标的发展均衡性。二级指标得分采用算术加权平均的方式进行计算，体现子指标间的可替代性。1王娟、张一、黄晶、李由君、宋洁、张平文：中国数字生态指数的测算与分析，电子政务，2022 年第 3 期。国际数字生态指数是依据数字生态理论框架，由公开渠道收集的权威数据构建而成的综合指数，最新数据截止到 2021 年 12 月，指数的数据来源具有如下特点：数据来源广泛。国际数字生态指数工作组从经合组织、世界银行、国际电信联盟、欧盟委员会等十余个机构的 28 个数据源收集相关数据。数据收集对象覆盖全球主要国家。数据收集对象目前覆盖全球41个主要国家，包括中国、英国、美国、27 个欧盟国家，以及俄罗斯、澳大利亚、加拿大、日本等各大洲或地区的主要国家。数据类型丰富多样。既包括调查统计数据和已有的指数型数据，也包括文本数据和来自互联网平台的数据等。指数的指标体系和详细的数据来源参见下表。中国数字生态指数计算方法国际数字生态测量指标与数据来源具体计算方法的介绍如下：数据标准化。数据使用 Min-Max 方法统一将指标得分标准化到 10-100 区间：熵值权重法。研究采用熵值法来确定二级指标和测量指标的权重。熵值法是依靠数据分布的离散程度来确定指标权重的方法。在信息论中，熵是对概率分布不确定性的一种度量。如果指标的数值分布稳定，说明该概率分布的信息量较大，不确定性较小，熵比较小；反之，如果指标的数值分布完全均匀，依此得出的相关推断仍是随机的，则熵比较大。因此，可以通过计算熵值来判断一个指标对综合评价的影响程度。当指标的熵值越小时，会认为其能提供的信息量越丰富，则赋予其更大的权重。运用熵值法计算指标聚合的权重时，需将经标准化处理的测量指标转换为一个离散概率分布，计算该概率分布的熵值来判断此指标的离散程度，再将熵值转化为各指标的权重。国际数字生态指标构建与测算方法国际数字生态指数旨在刻画全球主要国家的数字化发展与数字治理状况。在指标体系上，我们根据数字生态理论框架设置了一级指标，二级指标的设置借鉴了中国数字生态指数，并结合国际数字生态研究的实际需求做了适当调整。数字基础下设基础设施和数据资源两个二级指标。基础设施指标分别考察能源和硬件两个方面：能源指标反映电力供给量、电力供给的覆盖性和稳定性、新能源发展水平等方面；硬件指标反映数字通信设备的拥有状况。数据资源指标关注数据规模和数据开放两个方面：数据规模指标涉及一国的数据资源存量，涉及数据中心数量、网民数量等方面；数据开放指标反映数据资源的开放水平，涉及有关公共数据开放的政策制定与实施情况。数字能力下设数字人才和技术创新两个二级指标。数字人才指标考察各国数字人才的规模与结构，以及数字人才的流动状况。技术创新指标包含成果和开发者两个维度，成果体现一国研究论文、专利申请、在线创新力和创新成果转化状况等内容的发展现状，开发者衡量一国开发者年龄、相对经验、学习新技能的频率、薪资水平和工作环境等内容。数字应用下设数字政府、数字经济和数字社会三个二级指标。数字政府指标反映国家整体在线政务服务、地方政府在线政务服务、居民电子政务参与等内容。数字经济指标以数字产业化和产业数字化为核心，同时对数字贸易予以考察。数字社会指标聚焦接入性、数字健康和数字教育三个方面。数字规制下设数字商务、数字流通和数字风控三个二级指标。数字商务指标关注各国在电子商务领域的立法情况。数字流通指标从法规和政策的角度对各国公共数据、私人数据的国内流通与跨境流通的潜在能力进行综合评价。数字风控指标考察个人信息保护法规和数据安全法规两方面的内容，对各国应对数字化进程中潜在风险的能力予以评估。国际数字生态指标体系一级指标二级指标三级指标数据来源数字基础基础设施能源联合国营商环境指数、世界银行硬件国际电信联盟数据资源数据规模Cloudscene、世界银行、国际电信联盟数据开放开放数据晴雨表、开放数据观察2022 数字生态指数总指数篇2022 数字生态指数总指数篇1110一级指标二级指标三级指标数据来源数字能力数字人才人才状况领英&清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心、世界银行、联合国教科文组织、全球劳工组织技术创新成果Web of Science、经合组织、全球移动通信系统协会、世界贸易组织开发者Stackoverflow 开发者调查数字应用数字政府在线服务指数联合国电子政务调查电子参与指数开放政府数据指数地方在线服务指数数字应用数字社会接入性国际电信联盟、全球移动通信系统协会、联合国教育组织数字健康联合国 e-health 调查数字教育经合组织的国际学生评估项目（PISA）数字经济数字产业化欧盟委员会、福布斯 2000 强排行榜产业数字化信通院数字贸易发展白皮书、欧盟委员会、国际数字经济和社会指数 I-DESI、戴尔科技 2020 数字化转型指数数字贸易欧盟委员会、世界进出口数据库（WIOD）数字规制数字商务电子商务法规各国法条数据流通公共数据开放法规私人数据开放法规数据跨境法规数据保障个人信息保护法规网络安全法规国际数字生态指数的具体计算方法详见课题组已发表论文1。具体而言，研究团队在对收集到的各种原始数据进行适当预处理之后，通过自编码器法和熵值法计算各一级指标权重，形成四个一级指标得分后，最终通过加权聚合的方式得到国际数字生态指数的总指数得分和各级指标得分。数据预处理在国际数字生态指数测算的研究中，我们采用三种方式对数据进行了预处理。缺失值插补。针对部分国家缺失最新数据的情况，首先采用冷卡插补法，收集该国在缺失指标上的既往数据进行填充；如果该国既往数据仍然缺失，则使用平均值插补法部分数据对数化处理。偏态数据对数化处理。由于反映对象规模总量的数据（如网民数量）的绝对数值大、各国之间的差异大，导致这部分数据呈现偏态分布。本研究对以上数据进行对数化处理，以令其更接近正态分布的情况，便于后续的指数计算。标准化。在计算指标权重和指标聚合之前，研究团队同样采取 Min-Max 标准化方法，将除数据规制2部分外的底层数据统一转化到 10-100 区间，作为对四级指标的测度。1乔天宇、张蕴洁、李铮、赵越、邱泽奇：国际数字生态指数的测算与分析，电子政务，2022 年第 3 期。2数据规制数据由于是经过专业人员打分，故不对分布进行调整。国际数字生态指数计算方法权重计算方法对一级指标及以下各级权重，我们主要使用自编码器法和熵值法计算得到。自编码器法。自编码器作为机器学习领域的经典算法，过去多用于自然语言处理和图像处理。这里创造性地将其运用在对指标权重的计算当中。根据国际数字生态指数指标体系设置，我们可以将具体测量指标作为自编码器中的输入数据，将三级指标、二级指标和一级指标作为神经网络的隐藏层，根据指标间层级关系结构建立神经网络中的连边。这样，由模型训练得到神经网络中连边上的权重即可作为指标聚合时使用的权重，由自编码器得到的数据降维结果作为对应一级指标的得分。研究对数字基础、数字能力和数字应用三个一级指标使用自编码器法计算权重和得分。熵值法。在对国际数字生态指数的测算中，研究使用熵值法确定了数字规制一级指标下各层级指标的权重。两种方式测算国际数字生态总指数。最后将以两种方式得到总指数得分，其一，对所有四个一级指标得分做等权聚合；其二，仅对数字基础、数字能力、数字应用三个一级指标做等权聚合。数字规制这一维度十分重要，亟待开展测量与评估，但数字规制维度与另外三者在性质上又存在一定区分。前三者是对一国数字化发展结果更客观的反映。此后我们会对比呈现由这两种测算方式得到的不同结果。2022 数字生态指数总指数篇2022 数字生态指数总指数篇1312中国数字生态指数与地方格局第三章中国的省级数字生态与前两年类似，我们首先根据数字生态的发展阶段，将全国 31 个省级行政单位划分为全面领先型、赶超壮大型、发展成长型、蓄势突破型四个梯队。地理分布如图 3-1 所示。表 3-1 展示了各个省份的数字生态总指数得分，以及数字基础、数字能力、数字应用三项一级指标的得分。全面领先型：北京、广东、上海、浙江、江苏属于全面领先型。该组别省份在总指数上位居国内前列，分指数上也表现突出。北京在数字基础、数字能力、数字应用各维度表现均十分优秀，数字生态指数稳居第一。广东的数字能力维度和上海的数字基础维度得分较高，撑起本省数字生态的基本面，在一定程度上弥补了其他维度的不足。江苏、浙江各个维度得分较为均衡。赶超壮大型：山东、四川、福建、重庆、湖北、天津、安徽、河南、陕西属于赶超壮大型，该梯队中的各省份已经形成了良好的数字生态基础，但部分维度还有待发展。具体来看，该梯队省份中，山东在数字基础、数字能力、数字应用各维度发展较为均衡。重庆、天津在数字基础维度表现优异，福建、安徽在数字应用维度表现亮眼。四型联动的数字生态图3-1中国的省级数字生态表 3-1中国省级数字生态总指数和一级指标得分省份数字基础数字能力数字应用数字生态发展类型北京87.2 82.2 91.5 87.3 全面领先型广东69.6 86.2 73.0 75.7 全面领先型上海84.2 44.4 67.2 63.5 全面领先型浙江62.0 45.0 65.6 57.6 全面领先型江苏44.1 54.8 67.3 55.8 全面领先型山东50.2 37.0 57.1 48.2 赶超壮大型四川38.5 29.6 50.0 39.5 赶超壮大型福建38.2 25.4 51.6 38.1 赶超壮大型重庆45.4 21.1 47.8 36.8 赶超壮大型湖北34.4 28.4 46.0 36.5 赶超壮大型天津44.9 20.6 43.8 35.2 赶超壮大型安徽29.4 26.5 49.6 35.1 赶超壮大型河南30.0 25.4 46.5 34.0 赶超壮大型陕西26.1 24.7 39.0 30.2 赶超壮大型湖南22.6 22.9 41.3 28.9 发展成长型广西34.7 17.8 33.6 28.0 发展成长型贵州35.1 15.9 34.4 27.4 发展成长型河北23.3 21.4 36.2 27.1 发展成长型江西26.0 18.4 36.4 26.8 发展成长型辽宁21.1