2018中国地方政府数据开放报告.pdf

联合发布方 复旦大学 / 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 / 国家信息中心数字中国研究院 指数出品方 复旦大学数字与移动治理实验室 中国地方政府数据开放报告中 国 地 方 政 府 数 据 开 放 报 告 201876 76 76 78 78 79 80 83 87 88 88 88 88 90 914.1 指数分值与排名 4.1.1 省级 4.1.2 地市级(含副省级) 4.2 指数综合分析 4.2.1 空间分析 4.2.2 长势分析 4.2.3 形态分析 4.2.4 叶脉分析 5 数林建言 5.1 及时造林, 后来居上, 提高“开放数林”覆盖率 5.2 竞相并生, 枝杈相连, 保护“开放数林”多样性 5.3 保持树形, 监测态势, 促进“开放数林”可持续生长 5.4 不断修剪, 精耕细作, 满足用户对“开放数林”的向往 6 结语 7 附录 1 背景与趋势 2 评估方法 2.1 评估指标体系构建 2.2 评估范围 2.3 数据采集与分析方法 2.4 指标计算方法 3 主要发现 3.1 总体发现 3.1.1 上线时间 3.1.2 地区分布 3.1.3 行政层级 3.1.4 平台类型 3.2 数据层 3.2.1 数据数量 3.2.2 数据质量 3.2.3 数据标准 3.2.4 数据覆盖面 3.2.5 数据持续性 3.2.6 数据层结论 3.3 平台层 3.3.1 平台概览 3.3.2 平台导引 3.3.3 数据获取 3.3.4 工具提供 3.3.5 利用成果展示 3.3.6 互动交流 3.3.7 个性化整合 3.3.8 平台层结论 3.4 准备度 3.4.1 法规与政策 3.4.2 领导力 3.4.3 组织保障 3.4.4 准备度层结论 03 07 08 10 12 1213 14 14 14 15 15 15 15 16 18 24 31 32 33 33 38 43 47 51 53 59 60 62 62 69 70 73背景和趋势 Background 11 当前，人类正在向智能时代迈进，而数据是智能 时代的重要基石和养料。在智能时代，数据作为 一种新的基础设施，将和物理基础设施同等重要。 在物理世界，政府在大型公共基础设施的建设中 发挥了主导作用，在智能时代，政府在构筑公共 数据基础设施上的责任仍然义不容辞。 数据是国家的战略性资源，一个国家有大量基础性、关键 性的数据掌握在政府手中。这些数据是社会的公共资源， 在保障国家秘密、商业秘密和个人隐私的前提下，将政府 数据最大限度地开放出来，让社会进行充分融合和利用， 合力构筑数据基础设施，有利于释放数据能量，激发创新 活力，创造公共价值。 2017年以来，国家层面又提出一系列新的要求，有力推动 着数据开放的进程。2月，中央全面深化改革领导小组审议 通过了关于推进公共信息资源开放的若干意见，要求 着力推进重点领域公共信息资源开放，释放经济价值和社会 效应。10月，中共十九大报告强调“加快建设创新型国家”， 对加快建设网络强国、数字中国、智慧社会等提出新方略。 12月，习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时 强调，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施， 推进数据资源整合和开放共享。 2018年是我国政府数据开放的关键一年。1月，中央网信 办、国家发改委、工信部联合印发公共信息资源开放试 点工作方案，确定在北京、上海、浙江、福建、贵州五 地开展公共信息资源开放试点，要求试点地区结合实际制 定具体实施方案，明确试点范围，细化任务措施，积极认 真有序开展相关工作，着力提高开放数据质量，促进社会 化利用，探索建立制度规范，并于2018年底前完成试点各 项任务。根据2015年国务院印发的促进大数据发展行动 纲要的要求，2018年底前，我国将建成国家政府数据统 一开放平台。在此背景下，对我国地方政府的数据开放情 况进行评估和分析，对于推进全国范围内政府数据资源开 放与利用具有重要意义。 2017年5月的贵阳数博会上，复旦大学与提升政府治理能 力大数据应用技术国家工程实验室联合发布了国内首个政 府数据开放评估报告中国地方政府数据开放平台报 告，得到了国内政府、学界、企业和媒体的广泛关注。 2017年12月，我们又将政府数据开放的评估维度由数据层 面扩展到平台层面，发布了第二期中国地方政府数据开 放平台报告。这一年来，政府数据开放在我国如雨后春 笋，迅速推进，纳入报告的地方政府数据开放平台已由去 年的19个增加至46个，除在数据层和平台层方面继续提升 之外，不少地方还在法规政策、组织管理等方面进行了有 益的探索，夯实数据开放的基础层。 因此，复旦大学继续联合提升政府治理能力大数据应用技术 国家工程实验室、国家信息中心数字中国研究院发布中国地 方政府数据开放报告。报告由复旦大学数字与移动治理实验 室基于多年研究积累和数据监测分析制作完成，邀请政产学 研各界专家共同参与，构建起一个系统、科学、可操作的评 估指标体系，并基于该体系对我国已开放数据的地方政府进 行综合评价，制作指数报告，提出优化建议。 背景和趋势 Background 开放政府数据 生态体系 开放数据 推动开放利 用 数 据 利用者 需求端 政府 供给侧 社会公众 受益方 图1 开放数据的动态循环政府数据从被开放、被利用到产生效益是一个动态循环 的过程，政府、数据利用者和社会公众共同构成了一个 生态体系。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，获益的数据利用者和社会公众又 推动政府进一步开放数据。在这个过程中，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 终受益方(如图1)。 开放数据, 蔚然成林 一棵棵开放“数木”的丛然并生、成荫如盖、直至叶茂花开，终将成长为一片繁盛多样、平衡清朗、持续循环的“开放数林”。 中国地方政府数据开放报告将定期发布“开放数林指数”，持续追踪我国地方政府数据开放生态体系的形成与发展，精心 测量“数木”们的树形、高度、粗细、材质与价值。 2017 No.01 2017 No.02 2018 No.03 联合发布方 复旦大学 / 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 / 国家信息中心数字中国研究院 指数出品方 复旦大学数字与移动治理实验室 中国地方政府数据开放报告 中国地方政府数据开放平台报告 | 平台体验 开放数据 蔚然成林 2 2017.12 联合发布方 复旦大学 / 新华网 / 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 指数出品方 复旦大学数字与移动治理实验室 联合发布方 复旦大学 新华网 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 指数出品方 复旦大学数字与移动治理实验室 合作方 复旦发展研究院传播与国家治理研究中心 中电科新型智慧城市研究院 开放数据中国 冥睿(上海)信息科技有限公司 麦明德设计事务所 05评估方法 Methodology 22 2.1 评估指标体系构建 2.1.1 评估指标与权重的产生过程 报告出品方邀请近四十位我国数据开放领域学、研、产各界 的专家与学者，组成“中国开放数林指数评估专家委员会” (以下简称“专家委”，详细成员名单见报告附录)，以反映跨 界、多学科、第三方、中立的专业视角和实际需求。 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，专家委成员围绕开放数林指数评估方法举行了头脑 风暴工作坊，通过互动讨论、阐述归类、现场投票等方法 得出初步评估指标框架。评估指标框架在经过系统梳理后， 专家委成员又通过线上工具对指标的相对重要性进行排序 和权重分配。最终，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(如图2)。 评估指标体系共包括数据层、平台层、准备度三个维度， 每个维度下设有相应的一二三级指标，专家委成员对三个 维度和各项一级指标的排序情况如表1： 表1 专家委成员对评估指标相对重要性排序的结果 2.1.2 评估指标与权重结果 数据层、平台层、准备度是评估政府数据开放的基本维度。依 据专家委成员打分结果，调整后的三个维度的权重分配如表2。 数据层是“里子”，是数据开放的核心。数据层共设置数据数 量、数据质量、数据标准、数据可持续性、数据覆盖面五个一 级指标，具体评估指标如表2所示。其中，数据质量是今年新 设置的指标，被专家委成员一致推选为数据层评估的核心。 平台层是“面子”，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。平台层共包括平台概览、平台导引、数据获取、 评估方法 Methodology 初步评估 指标框架 国际数据开放评估报告 指标体系的经验 我国政府数据开放 的政策要求与实践现状 数据开放的 基本原则 专家委 头脑风暴 工作坊 中国地方政府数据开放评估指标体系 专家 设置权重 指标名称 数据质量 数据标准 数据可持续性 数据数量 数据覆盖面 数据获取 平台导引 工具提供 利用成果展示 平台概览 互动交流 个性化整合 法规与政策 领导力 组织保障 排序得分 1.40 2.80 2.97 3.73 3.87 1.50 2.67 3.77 4.17 4.70 4.73 5.87 1.67 1.83 2.40 重要性 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 平台层 准备度 基本维度 数据层 图2 评估指标体系确立步骤09 工具提供、利用成果展示、互动交流和个性化整合七个一级指标。这些指标覆盖了数据利用者从在平台上发现数据、获取 数据、利用数据，到与政府部门进行互动反馈，再到展示数据利用成果的全过程，具体评估指标如表2所示。其中，个性 化整合是今年新增的指标，评估平台是否基于个体用户需求对相关服务进行了订制化、个性化的整合。 准备度是“底子”，是数据开放的基础。准备度是指一项工作的事前准备程度，经专家委成员普遍提议后，今年新设立该维度。在 本报告中，准备度着重评估地方政府为实现数据开放所做的基础性工作和现阶段准备情况。包括法规与政策、领导力、组织 保障三个一级指标，具体评估指标如表2所示。 表2 三个评估维度的权重分配 50% 25% 25% 数据层 平台层 准备度 数据集总量 数据容量 优质数据 无低质数据 无问题数据 开放授权 技术性开放 元数据完整性 主题覆盖 数据治理 数据开放 数据利用 安全保护 法规政策效力 部门覆盖 高需求关键词覆盖 历史存档 地方高层领导的公开支持 部门负责人的公开支持 数据开放主管部门层级 公开工作计划 培育生态体系 2%数据统计 / 3%动态展示 / 2%相关资讯 / 3%可视化展现 4%数据集预览 / 5%数据目录 / 5%本地获取 / 6%分级分类获取 5%注册登录 5%订阅收藏 4%开发工具 / 5%可视化与分析工具 / 3%地理空间工具 2%利用类型 / 3%数据来源 / 3%利用者来源 / 2%利用提交 8%用户功能整合 2%数据集评价 / 2%数据请求 / 2%意见建议 / 2%数据纠错 / 1%分享传播功能 / 1%社交媒体 4.5%分类导航 / 4%搜索功能 / 2.5%排序功能 / 2%相关数据推荐 / 2%用户操作指南 2%智能服务 / 1%提供数据发布者联系方式 / 2%平台间链接 动态更新 持续增长 4% 无低容量数据 4% 无碎片化数据 2% 无重复创建 5% 无生硬格式转化 5% 无无效数据 3% 可机读格式 3% 开放格式 2% 固定链接(RDF) 2% API接口比例 3% 基本元数据覆盖率 2% API描述规范 5% 10% 15% 10% 7% 9% 8% 12% 5% 12% 16% 14% 15% 5% 3% 3% 4% 6% 6% 8% 8% 7% 8% 4% 10% 20% 30% 12% 10% 10% 8% 15% 35% 20% 20% 10% 40% 30% 30% 数据数量 数据质量 数据标准 数据覆盖面 数据可持续性 法规与政策 领导力 组织保障 平台概览 平台导引 数据获取 工具提供 利用成果展示 个性化整合 互动交流 4% 有无公开报道的数据应用宣传教育活动 4% 有无公开报道的数据创新应用活动 2% 数据编目 2% 数据标准 2% 数据质量 4% 宣传推广 4% 推动利用 4% 等级 4% 专门性 2% 平台安全 2% 数据审查 2% 风险管理 4% 开放平台建设 4% 开放数据资源管理 4% 开放方式与机制 基本维度 一级权重 二级权重 三级权重 2.2 评估范围 报告根据公开报道，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2018年4月中旬，我国已上线的政府数据开放平台， 并将符合以下条件的地方政府数据开放平台纳入评估范围： 1.平台域名中出现gov，作为确定其为政府官方认可的 数据开放平台的依据。 2.平台形式为“统一专有式”或“统一嵌入式”。“统一专有式” 是指开放数据统一汇聚在一个专门的平台上进行开放；“统 一嵌入式”是指开放数据统一汇聚为一个栏目版块，嵌入在 政府门户网站或政务服务网站上。除浙江、肇庆、阳江、 梅州为“统一嵌入式”平台外，其余均为“统一专有式”平台。 各个条线部门建设的非集中式开放数据的平台不在本报告 的评估范围内。 3.平台所代表的地方政府的行政级别为地级市以上。 4.平台上确实开放了电子格式的、可通过下载或接口形式 获取的、结构化的数据集。有些名为“数据开放”的平台实 质上只提供了非结构化的文本内容或跳转到其他相关网页 的链接，不存在可通过下载或接口形式获取的、结构化的 数据集。这类平台更多属于传统的“信息公开”门户，因而 未被纳入本次评估范围，如新疆维吾尔族自治区政务数据 开放网、四川省人民政府网站上的“开放数据”模块和广东 清远市人民政府网的“数据开放”频道等。 基于以上选择标准，被纳入本次报告评估的地方政府数据 开放平台共 46个，这些平台符合政府数据开放的基本特征， 是我国政府数据开放的先行者。具体平台名称、所属地方 政府和平台域名如表3所示。 评估方法 Methodology 平台名称 北京市政务数据资源网 开放广东 贵州省政府数据开放平台 江西省政府数据开放网站 开放宁夏 山东公共数据开放网 上海政府数据服务网 浙江政务服务网 广州市政府数据统一开放平台 深圳市政府数据开放平台 哈尔滨市数据开放 武汉政府公开数据服务网 济南市公共数据开放网 青岛市公共数据开放网 宁波市政府数据服务网 数据东莞 佛山政府数据开放平台 开放惠州 开放江门 梅州市人民政府数据开放平台 中国阳江数据开放 湛江数据服务网 肇庆数据开放 开放中山 贵阳市政府数据开放平台 荆门市人民政府数据开放模块 长沙数据开放 苏州市政府数据开放平台 无锡市政府数据服务网 扬州市政务数据服务网 乌海市数据开放平台 滨州市公共数据开放网 德州市公共数据开放网 东营市公共数据开放网 菏泽市公共数据开放网 济宁市公共数据开放网 莱芜市公共数据开放网 聊城市公共数据开放网 临沂市公共数据开放网 日照市公共数据开放网 泰安市公共数据开放网 威海市公共数据开放网 潍坊市公共数据开放网 烟台市公共数据开放网 枣庄市公共数据开放网 淄博市公共数据开放网 北京市 广东省 贵州省 江西省 宁夏回族自治区 山东省 上海市 浙江省 广东省广州市 广东省深圳市 黑龙江省哈尔滨市 湖北省武汉市 山东省济南市 山东省青岛市 浙江省宁波市 广东省东莞市 广东省佛山市 广东省惠州市 广东省江门市 广东省梅州市 广东省阳江市 广东省湛江市 广东省肇庆市 广东省中山市 贵州省贵阳市 湖北省荆门市 湖南省长沙市 江苏省苏州市 江苏省无锡市 江苏省扬州市 内蒙古自治区乌海市 山东省滨州市 山东省德州市 山东省东营市 山东省菏泽市 山东省济宁市 山东省莱芜市 山东省聊城市 山东省临沂市 山东省日照市 山东省泰安市 山东省威海市 山东省潍坊市 山东省烟台市 山东省枣庄市 山东省淄博市 地点 省级 省级 省级 省级 省级 省级 省级 省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 层级 bjdata.gov/ gddata.gov/ gzdata.gov/ data.jiangxi.gov/ ningxiadata.gov/ data.sd.gov/ datashanghai.gov/ data.zjzwfw.gov/ datagz.gov/ opendata.sz.gov/ data.harbin.gov wuhandata.gov jndata.gov data.qingdao.gov datanb.gov/ dataopen.dg.gov/ fsdata.gov/ data.huizhou.gov/ opendata.jiangmen.gov/ meizhou.gov/opendata yangjiang.gov/sjkf/ data.zhanjiang.gov/ zhaoqing.gov/sjkf/ zsdata.zs.gov/web/index gyopendata.gov/ data.jingmen.gov/app/ data.changsha.gov/ suzhou.gov/dataOpenWeb/ etc.wuxi.gov/opendata/ data.yangzhou.gov/ whdata.wuhai.gov/odweb/ bzdata.sd.gov/ dzdata.sd.gov/ dydata.sd.gov/ hzdata.sd.gov/ jindata.sd.gov/ lwdata.sd.gov/ lcdata.sd.gov/ lydata.sd.gov/ rzdata.sd.gov/ tadata.sd.gov/ whdata.sd.gov/ wfdata.sd.gov/ ytdata.sd.gov/ zzdata.sd.gov/ zbdata.sd.gov/ 平台域名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 No. 表3 评估范围 *按行政层级及拼音首字母排序11 北京市政务数据资源网 开放广东 贵州省政府数据开放平台 江西省政府数据开放网站 开放宁夏 山东公共数据开放网 上海政府数据服务网 浙江政务服务网 广州市政府数据统一开放平台 深圳市政府数据开放平台 哈尔滨市数据开放 武汉政府公开数据服务网 济南市公共数据开放网 青岛市政府数据开放网 宁波市政府数据服务网 数据东莞 佛山政府数据开放平台 开放惠州 开放江门 梅州市人民政府数据开放平台 中国阳江数据开放 湛江数据服务网 肇庆数据开放 开放中山 贵阳市政府数据开放平台 荆门市人民政府数据开放模块 长沙数据开放 苏州市政府数据开放平台 无锡市政府数据服务网 扬州市政务数据服务网 乌海市数据开放平台 滨州市公共数据开放网 德州市公共数据开放网 东营市公共数据开放网 菏泽市公共数据开放网 济宁市公共数据开放网 莱芜市公共数据开放网 聊城市公共数据开放网 临沂市公共数据开放网 日照市公共数据开放网 泰安市公共数据开放网 威海市公共数据开放网 潍坊市公共数据开放网 烟台市公共数据开放网 枣庄市公共数据开放网 淄博市公共数据开放网 北京市 广东省 贵州省 江西省 宁夏省 山东省 上海市 浙江省 广东省广州市 广东省深圳市 黑龙江省哈尔滨市 湖北省武汉市 山东省济南市 山东省青岛市 浙江省宁波市 广东省东莞市 广东省佛山市 广东省惠州市 广东省江门市 广东省梅州市 广东省阳江市 广东省湛江市 广东省肇庆市 广东省中山市 贵州省贵阳市 湖北省荆门市 湖南省长沙市 江苏省苏州市 江苏省无锡市 江苏省扬州市 内蒙古自治区乌海市 山东省滨州市 山东省德州市 山东省东营市 山东省菏泽市 山东省济宁市 山东省莱芜市 山东省聊城市 山东省临沂市 山东省日照市 山东省泰安市 山东省威海市 山东省潍坊市 山东省烟台市 山东省枣庄市 山东省淄博市 省级 省级 省级 省级 省级 省级 省级 省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 bjdata.gov/ gddata.gov/ gzdata.gov/ data.jiangxi.gov/ ningxiadata.gov/ data.sd.gov/ datashanghai.gov/ data.zjzwfw.gov/ datagz.gov/ opendata.sz.gov/ data.harbin.gov wuhandata.gov jndata.gov data.qingdao.gov datanb.gov/ dataopen.dg.gov/ fsdata.gov/ data.huizhou.gov/ opendata.jiangmen.gov/ meizhou.gov/opendata yangjiang.gov/sjkf/ data.zhanjiang.gov/ zhaoqing.gov/sjkf/ zsdata.zs.gov/web/index gyopendata.gov/ data.jingmen.gov/app/ data.changsha.gov/ suzhou.gov/dataOpenWeb/ etc.wuxi.gov/opendata/ data.yangzhou.gov/ whdata.wuhai.gov/odweb/ bzdata.sd.gov/ dzdata.sd.gov/ dydata.sd.gov/ hzdata.sd.gov/ jindata.sd.gov/ lwdata.sd.gov/ lcdata.sd.gov/ lydata.sd.gov/ rzdata.sd.gov/ tadata.sd.gov/ whdata.sd.gov/ wfdata.sd.gov/ ytdata.sd.gov/ zzdata.sd.gov/ zbdata.sd.gov/ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 平台名称 北京市政务数据资源网 开放广东 贵州省政府数据开放平台 江西省政府数据开放网站 开放宁夏 山东公共数据开放网 上海政府数据服务网 浙江政务服务网 广州市政府数据统一开放平台 深圳市政府数据开放平台 哈尔滨市数据开放 武汉政府公开数据服务网 济南市公共数据开放网 青岛市公共数据开放网 宁波市政府数据服务网 数据东莞 佛山政府数据开放平台 开放惠州 开放江门 梅州市人民政府数据开放平台 中国阳江数据开放 湛江数据服务网 肇庆数据开放 开放中山 贵阳市政府数据开放平台 荆门市人民政府数据开放模块 长沙数据开放 苏州市政府数据开放平台 无锡市政府数据服务网 扬州市政务数据服务网 乌海市数据开放平台 滨州市公共数据开放网 德州市公共数据开放网 东营市公共数据开放网 菏泽市公共数据开放网 济宁市公共数据开放网 莱芜市公共数据开放网 聊城市公共数据开放网 临沂市公共数据开放网 日照市公共数据开放网 泰安市公共数据开放网 威海市公共数据开放网 潍坊市公共数据开放网 烟台市公共数据开放网 枣庄市公共数据开放网 淄博市公共数据开放网 北京市 广东省 贵州省 江西省 宁夏省 山东省 上海市 浙江省 广东省广州市 广东省深圳市 黑龙江省哈尔滨市 湖北省武汉市 山东省济南市 山东省青岛市 浙江省宁波市 广东省东莞市 广东省佛山市 广东省惠州市 广东省江门市 广东省梅州市 广东省阳江市 广东省湛江市 广东省肇庆市 广东省中山市 贵州省贵阳市 湖北省荆门市 湖南省长沙市 江苏省苏州市 江苏省无锡市 江苏省扬州市 内蒙古自治区乌海市 山东省滨州市 山东省德州市 山东省东营市 山东省菏泽市 山东省济宁市 山东省莱芜市 山东省聊城市 山东省临沂市 山东省日照市 山东省泰安市 山东省威海市 山东省潍坊市 山东省烟台市 山东省枣庄市 山东省淄博市 地点 省级 省级 省级 省级 省级 省级 省级 省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 副省级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 市级 层级 bjdata.gov/ gddata.gov/ gzdata.gov/ data.jiangxi.gov/ ningxiadata.gov/ data.sd.gov/ datashanghai.gov/ data.zjzwfw.gov/ datagz.gov/ opendata.sz.gov/ data.harbin.gov wuhandata.gov jndata.gov data.qingdao.gov datanb.gov/ dataopen.dg.gov/ fsdata.gov/ data.huizhou.gov/ opendata.jiangmen.gov/ meizhou.gov/opendata yangjiang.gov/sjkf/ data.zhanjiang.gov/ zhaoqing.gov/sjkf/ zsdata.zs.gov/web/index gyopendata.gov/ data.jingmen.gov/app/ data.changsha.gov/ suzhou.gov/dataOpenWeb/ etc.wuxi.gov/opendata/ data.yangzhou.gov/ whdata.wuhai.gov/odweb/ bzdata.sd.gov/ dzdata.sd.gov/ dydata.sd.gov/ hzdata.sd.gov/ jindata.sd.gov/ lwdata.sd.gov/ lcdata.sd.gov/ lydata.sd.gov/ rzdata.sd.gov/ tadata.sd.gov/ whdata.sd.gov/ wfdata.sd.gov/ ytdata.sd.gov/ zzdata.sd.gov/ zbdata.sd.gov/ 平台域名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 No. 2.3 数据采集与分析方法 数据层 报告采用网络自动抓取和人工观察方法采集数据。以2018年 4月13日至2018年4月18日为数据采集周期。报告主体评估 分析部分基于截至2018年4月18日从各地平台上所采集的数 据，而在对“动态更新”这一指标的评测中则使用了2018年1 月1日至2018年4月18日这一时间段内所采集的数据。报告 对采集到的有关各项指标的数据主要使用描述性统计分析、 交叉分析、文本分析、空间分析等分析方法。 平台层 数据采集时间为2018年4月25日至2018年5月4日。本研究 基于上述评估框架，主要采用了人工观察法来采集数据。 报告对采集到的各项指标的数据进行了描述性统计分析和 交叉分析。 由于武汉平台在数据采集期间内无法访问、宁夏平台需要 通过当地电话号码注册才能下载数据等原因，这两地在数 据容量、优质数据指标上的数据缺失。 需特别说明的是，山东省除青岛平台较早上线外，全省与 省内其它地级城市均在2018年初同时推出数据开放平台。 除山东省、济南市、青岛市的平台界面存在一定区别，山 东省其他15地市平台完全相同，故报告中将这些地方平台 简称为山东其他地市。 准备度 准备度的研究主要搜索了相关法律法规、政策文件、新闻 报道等数据。搜索方法主要包括以下两种：一是在百度搜 索引擎以关键词检索相关法规政策文本、有关领导支持与 推广活动的新闻报道以及数据开放主管部门的数据；二是 在地方政府门户网站、经（工）信委（局）网站以及数据 开放平台上通过人工观察和关键词检索采集数据。数据采 集截止时间为2018年5月6日。报告对采集到的数据进行 了描述性统计分析。 2.4 指标计算方法 报告基于各地平台在三个维度的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，5为最高分，相应 数据缺失或完全不符合标准则分值为0。此外，对于部分通 过观察法采集数据的指标，根据实际满足评分依据的多少 打分（以“开放授权”指标的分值为例，满足4项评分依据得 5分，每满足一项得1.25分）。其余指标使用极差归一法将 各地统计数据结果换算为0-5之间的数值作为该项得分。 各地平台在数据层、平台层、准备度三个维度上的指数总 分等于每个单项指标的分值乘以相应的权重所得到的加权 总和。最终，各地开放数林指数等于数据层指数、平台层 指数、准备度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： 评估方法 Methodology 各地开放数林指数 = (数据层指标分值 权重) 50% + (平台层指标分值 权重) 25% + (准备度指标分值 权重) 25%主要发现 Key Findings 33 主要发现 Key Findings 3.1 总体发现 3.1.1 上线时间 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2018年上半年，我国已陆续 上线40多个符合政府数据开放基本特征的地级市 及以上平台(如图3所示)。特别是2017年5月第一 期“开放数林指数”发布以来，我国新增了27个地 方平台，仅2018年上半年就推出了21个新平台，其 中山东省与省内各地市同时上线了政府数据开放平 台。 3.1.2 地区分布 截止到2018年4月，我国各地上线的政府数据 开放平台的地区分布如图4所示，颜色越深代表 平台上线时间越早。从整体上看，我国的政府数 据开放平台建设呈现出从东南沿海地区向内陆地 区不断扩散的趋势。 目前，全国各地政府数据开放平台呈现“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，地方政府“竞相”开放数据，尤其在广东 省和山东省内，地级市政府数据开放平台分布较 为集中，形成我国最为密集的省级“开放数林”。 相比之下，由于周边地区尚未上线政府数据开放 平台，北京、哈尔滨、宁夏等地则成为了所在区 域政府数据开放的“绿洲”。 2012年上半年 下半年 2013年上半年 下半年 2014年上半年 下半年 2015年上半年 下半年 2016年上半年 下半年 2017年上半年 下半年 2018年上半年 上海 北京 湛江 荆门 梅州 无锡 武汉 东莞 肇庆 青岛 浙江 扬州 贵阳 宁夏 佛山 阳江 江门 苏州 宁波 贵州 广东 广州 深圳 长沙 哈尔滨 济南 山东 乌