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2017年5月28日，在“2017中国国际大数据产业博览会”期间的新闻发布会上，由大数据战略重点实验室研究编著、社会科学文献出版社出版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.1》（以下简称《大数据蓝皮书》）正式发布。该书是全国首部《大数据蓝皮书》，也是“数博会”期间对外发布的重要理论创新成果之一。
大数据发展已处全面落地转折期
《大数据蓝皮书》课题组研究认为，大数据发展已经处于从概念推广到全面落地的重要转折期。2016年9月《G20数字经济发展与合作倡议》的发布，指明了全球大数据发展方向，为数据应用拓展新领域。在需求、技术、资本和政策的四重驱动力量作用下，大数据发展呈现新态势，国家和区域战略布局全面升级、数据资源规模爆发性增长、跨境数据流推动全球化进入新阶段、产业发展保持高速增长态势，但也面临着部分领域建设过热、数据开放进展滞后、制度建设尚不完善、安全管理存在漏洞、人才资源储备不足等突出问题。
《大数据蓝皮书》从制度、技术、产业和学科建设等层面对大数据的发展进行分析与研判，提出了大数据发展的十大趋势，分别是：第一，丰富细致的政策体系助推大数据落地；第二，地方试点创新体系呈现特色化差异化；第三，数据跨境流动管理体制机制逐渐完善；第四，大数据在人工智能的应用将爆发；第五，区块链技术将重构数据流动机制；第六，工业大数据为实现制造强国提供强大支撑；第七，大数据安全问题受到持续关注；第八，数据权属的法律问题亟待破题；第九，大数据交易将带动生态体系进一步完善；第十，数据科学逐渐兴起。
《大数据蓝皮书》推出了大数据发展指数，以数据价值链为评估模型，聚焦大数据政用、商用和民用三个评价维度，对国内31个省区市和部分重点城市的大数据发展水平进行量化评估。根据评价结果的结构特征，大数据发展指数评价体系将地区大数据发展类型模型化，划分为全面领先型、相对均衡型、低度均衡型、政府主导型、商用主导型和民用主导型等六大发展类型。分析结果显示，绝大部分省域大数据处于中低度均衡发展态势，北上广表现出了全面领先发展优势，民用大数据发展在单方主导型中表现突出；重点城市大数据发展主要表现为商用主导和中低度均衡的发展态势。
大数据发展呈现十大新趋势
趋势之一：丰富细致的政策体系助推大数据落地。从中央到地方，更加丰富的配套政策与实施细则将促进大数据加快落地，更多地方政府积极推进大数据发展，并在大数据政用、商用、民用领域打造大数据应用的典范。
趋势之二：地方试点创新体系呈现特色化差异化。国家级“试验区”、部委级“产业示范基地”和省市级“示范园区”的大数据试点创新体系正在形成，将带动发展一系列大数据重大工程、实验室建设以及产业的转型升级，形成协同创新、区域特色化发展的新格局。
趋势之三：数据跨境流动管理体制机制逐渐完善。从国际上看，数据全球化趋势明显，各国数据主权管辖全面兴起。中国将积极开展跨境数据流动管理的政策法规建设，促进数据资源有序流动与规范利用，进而推动全球跨境数据流动相关国际规则的完善。
趋势之四：大数据在人工智能的应用将爆发。人工智能将成为大数据生态中的重要组成部分，相关方面的应用将呈现爆发态势，并将在医疗健康、网络电商、公共交通、金融、教育、饮食等细分领域取得突破。
趋势之五：区块链技术将重构数据流动机制。区块链技术凭借不可篡改、可以追溯等特性为人们在应对数据安全问题时提供了更多的可能，金融业、国际贸易、不动产交易、法律行业、社会保障等任何存在数字流动、交换与交易的领域都将会受益于区块链技术。
趋势之六：工业大数据为实现制造强国提供强大支撑。随着工业大数据创新应用的不断深化发展，我国将迎来以数据驱动的全生命周期以及全产业链的优化升级。工业大数据在自身基础设施建设以及同其他产业平台的融合将更加完善，必将探索出制造业网络化、数字化和智能化发展的新模式。
趋势之七：大数据安全问题受到持续关注。大数据在为网络空间提供传播便利的同时，也对传统的安全防控技术以及现有行政监管手段等带来了挑战。未来，大数据安全法律体系建设将进一步完善，安全可控信息产业将呈爆发式增长，安全技术、产品和服务方面的创新应用将不断增多。
趋势之八：数据权属的法律问题亟待破题。我国大数据相关立法与标准的推进速度将会加快，通过不断深入研究数据权益、数据管理、数据交易、数据安全等关键问题，逐步完善以“数权法”为核心的与大数据相关的法律体系。
趋势之九：大数据交易将带动生态体系进一步完善。伴随市场对数据交易的巨大需求，以及数据相关的权益归属、价值评估和交易规范机制的建立完善，有望出现规模超万亿元的数据交易市场。在现有的交易平台构成中，会呈现多层级的特征，未来将形成1～2家国家级、8～10家区域级的立体化市场格局。
趋势之十：数据科学逐渐兴起。随着学科探索的深入，以及对块数据等大数据创新理论的不断探索，大数据学科自身的理论体系将得以建立，并有望在丰富完善过程中对学理基础的探索发挥更大作用，同时各种不同学科领域的数据科学应用将不断确立完善，并在此基础上有望实现诸多学科在数据层面的一致性。
中国大数据发展指数省域排名：广东、北京、上海位居三甲
发布会同时公布了中国31个省域“大数据发展指数”得分与排名，位居前十的省份分别是：广东、北京、上海、浙江、江苏、重庆、贵州、山东、福建、河南。前十位中，东部地区占7个；中部地区1个；西部地区2个，分别是重庆和贵州。
大数据发展指数以大数据实践应用的三大主体作为评价维度，构建了包含“政用指数”“商用指数”“民用指数”等三大分指数和十六个代表性指标的综合评价指标体系，对全国省域大数据发展的现状和潜力进行测评。评价结果显示，我国大数据发展总体处于起步阶段,各省发展程度参差不齐。广东、北京、上海等省市大数据发展处于领先水平。发展水平最高的广东省得分为82.92，最低得分的西藏仅为4.87，前者是后者的17倍，省域间大数据发展的差距很大。各省大数据发展指数平均值为30.67，有18个省份低于全国指数平均值。
中国31个省份大数据发展指数评价结果
|
总排名
|
省份
|
总分
|
政用指数
|
商用指数
|
民用指数
|
|||
|
得分
|
排名
|
得分
|
排名
|
得分
|
排名
|
|||
|
1
|
广东
|
82. 92
|
29. 87
|
1
|
28. 32
|
1
|
24. 73
|
2
|
|
2
|
北京
|
65. 53
|
23. 36
|
5
|
17. 41
|
4
|
24. 77
|
1
|
|
3
|
上海
|
59. 98
|
24. 67
|
4
|
15. 90
|
5
|
19. 41
|
4
|
|
4
|
浙江
|
55. 09
|
15. 44
|
8
|
18. 37
|
3
|
21. 29
|
3
|
|
5
|
江苏
|
47. 55
|
10. 90
|
12
|
21. 33
|
2
|
15. 32
|
6
|
|
6
|
重庆
|
42. 10
|
25. 24
|
3
|
7. 68
|
18
|
9. 17
|
19
|
|
7
|
贵州
|
37. 47
|
27. 34
|
2
|
4. 01
|
22
|
6. 11
|
28
|
|
8
|
山东
|
37. 07
|
9. 85
|
15
|
15. 63
|
6
|
11. 58
|
11
|
|
9
|
福建
|
35. 62
|
8. 68
|
17
|
10. 24
|
9
|
16. 70
|
5
|
|
10
|
河南
|
34. 04
|
17. 42
|
6
|
11. 42
|
7
|
5. 20
|
29
|
|
11
|
河北
|
33. 74
|
16. 25
|
7
|
8. 86
|
13
|
8. 62
|
21
|
|
12
|
天津
|
32. 61
|
10. 97
|
11
|
9. 47
|
11
|
12. 17
|
10
|
|
13
|
四川
|
32. 03
|
10. 78
|
13
|
11. 37
|
8
|
9. 88
|
15
|
|
14
|
湖北
|
29. 38
|
10. 22
|
14
|
9. 50
|
10
|
9. 66
|
17
|
|
15
|
内蒙古
|
28. 03
|
13. 70
|
9
|
3. 26
|
25
|
11. 07
|
13
|
|
16
|
辽宁
|
27. 45
|
6. 23
|
22
|
8. 53
|
14
|
12. 69
|
8
|
|
17
|
陕西
|
26. 83
|
7. 53
|
18
|
8. 34
|
16
|
10. 96
|
14
|
|
18
|
安徽
|
24. 01
|
6. 48
|
21
|
9. 39
|
12
|
8. 13
|
25
|
|
19
|
湖南
|
22. 68
|
5. 98
|
23
|
8. 16
|
17
|
8. 55
|
22
|
|
20
|
海南
|
22. 31
|
5. 33
|
25
|
2. 76
|
26
|
14. 22
|
7
|
|
21
|
云南
|
20. 29
|
7. 13
|
19
|
3. 69
|
23
|
9. 48
|
18
|
|
22
|
山西
|
18. 07
|
3. 19
|
31
|
5. 02
|
20
|
9. 86
|
16
|
|
23
|
江西
|
17. 85
|
6. 95
|
20
|
6. 05
|
19
|
4. 85
|
30
|
|
24
|
广西
|
17. 67
|
5. 85
|
24
|
4. 43
|
21
|
7. 39
|
26
|
|
25
|
甘肃
|
16. 80
|
9. 41
|
16
|
3. 31
|
24
|
4. 08
|
32
|
|
26
|
青海
|
16. 53
|
3. 31
|
30
|
0. 91
|
31
|
12. 31
|
9
|
|
27
|
吉林
|
16. 31
|
5. 04
|
26
|
2. 76
|
27
|
8. 51
|
23
|
|
28
|
黑龙江
|
16. 02
|
5. 02
|
27
|
2. 70
|
28
|
8. 30
|
24
|
|
29
|
新疆
|
15. 30
|
4. 46
|
29
|
2. 04
|
30
|
8. 80
|
20
|
|
30
|
宁夏
|
14. 53
|
4. 94
|
28
|
2. 47
|
29
|
7. 12
|
27
|
|
31
|
西藏
|
4. 87
|
0. 07
|
32
|
0. 42
|
32
|
4. 39
|
31
|
|
平均得分
|
30. 67
|
11. 02
|
8. 51
|
11. 14
|
||||
课题组对大数据发展指数和政用、商用、民用三个分指数得分情况进行综合分析，依据不同的特点划分为六种发展类型，分别是：全面领先型、相对均衡型、低度均衡型、政府主导型、商用主导型、民用主导型。从大数据发展类型来看，31个省份中，全面领先型有广东、北京、上海等3个省份，商用、政用、民用大数据发展齐发力；相对均衡型有山东、天津、四川、湖北、内蒙古、辽宁、陕西等7个省份，这些省份虽然大数据发展指数得分不高，但大数据政用、商用和民用均有一定的发展基础，表现出较高的发展潜力；低度均衡型有安徽、湖南、江西、广西、甘肃、宁夏等6个省份，这些省份大数据政用、商用和民用处于低水平均衡发展状态，总体发展动力略显不足；单方主导发展型以民用主导为主，其中政府主导的大数据发展的省份有4个（重庆、贵州、河南、河北），占比12.90%；商用主导的有2个省份（浙江、江苏），占比6.45%；民用主导的有9个省份（福建、海南、云南、山西、青海、吉林、黑龙江、新疆、西藏），占比29.03%。
31个省份所属的大数据发展类型
|
发展类型
|
省份
|
|
全面领先型
|
广东、北京、上海
|
|
相对均衡型
|
山东、天津、四川、湖北、内蒙古、辽宁、陕西
|
|
低度均衡型
|
安徽、湖南、江西、广西、甘肃、宁夏
|
|
政府主导型
|
重庆、贵州、河南、河北
|
|
商用主导型
|
浙江、江苏
|
|
民用主导型
|
福建、海南、云南、山西、青海、吉林、黑龙江、新疆、西藏
|
针对不同发展类型的地区，进一步推动大数据发展的策略也有所不同：针对大数据政用、商用、民用全面领先类和均衡发展类的地区，要对标世界水准，服务国家战略，与国际大数据发展接轨，全面提升大数据国际竞争力；单方主导型发展的地区在单领域发展较为突出，应补齐短板，增强优势，最终实现均衡发展；中低度均衡发展状态的省份主要还是大数据发展动力不足，应加快政府数据开放和应用，以大数据政用为突破口，增强人民获得感，充分释放数据红利。
中国大数据发展指数重点城市排名
发布会同时公布了我国除四大直辖市外31个重点城市的大数据发展指数得分和排名，排名最高的10个城市分别是深圳、杭州、南京、贵阳、厦门、成都、宁波、武汉、青岛、沈阳。其中贵阳排名第四，在西部城市中排名最高。
重点城市大数据发展指数评价结果
|
总排名
|
城市
|
综合得分
|
政用指数
|
商用指数
|
民用指数
|
|||
|
得分
|
排名
|
得分
|
排名
|
得分
|
排名
|
|||
|
1
|
深圳
|
72. 6
|
25. 83
|
1
|
23. 88
|
1
|
22. 9
|
1
|
|
2
|
杭州
|
44. 32
|
7. 86
|
13
|
20. 03
|
3
|
16. 42
|
2
|
|
3
|
南京
|
43. 22
|
13. 89
|
6
|
21. 83
|
2
|
7. 5
|
14
|
|
4
|
贵阳
|
40. 93
|
18. 63
|
2
|
10. 11
|
12
|
12. 18
|
6
|
|
5
|
厦门
|
35. 47
|
8. 68
|
11
|
12. 42
|
6
|
14. 37
|
4
|
|
6
|
成都
|
33. 58
|
14. 18
|
5
|
10. 32
|
11
|
9. 08
|
11
|
|
7
|
宁波
|
32. 53
|
8. 22
|
12
|
9. 29
|
18
|
15. 02
|
3
|
|
8
|
青岛
|
31. 87
|
11. 93
|
9
|
9. 13
|
20
|
10. 8
|
8
|
|
9
|
武汉
|
31. 87
|
17. 8
|
3
|
7. 42
|
24
|
6. 65
|
17
|
|
10
|
沈阳
|
30. 07
|
12. 96
|
7
|
11. 06
|
8
|
6. 04
|
20
|
|
11
|
广州
|
29. 58
|
9. 35
|
10
|
7. 09
|
25
|
13. 14
|
5
|
|
12
|
海口
|
29. 54
|
3. 85
|
21
|
19. 59
|
4
|
6. 09
|
19
|
|
13
|
长沙
|
29. 14
|
6. 77
|
14
|
10. 51
|
10
|
11. 86
|
7
|
|
14
|
福州
|
26. 26
|
14. 93
|
4
|
5. 48
|
28
|
5. 85
|
21
|
|
15
|
合肥
|
26. 14
|
6. 68
|
15
|
9. 32
|
16
|
10. 14
|
9
|
|
16
|
西安
|
24. 62
|
4. 57
|
20
|
15. 67
|
5
|
4. 39
|
25
|
|
17
|
兰州
|
24. 48
|
6. 57
|
16
|
12. 42
|
7
|
5. 5
|
23
|
|
18
|
大连
|
23. 52
|
5. 79
|
17
|
10. 09
|
13
|
7. 64
|
13
|
|
19
|
郑州
|
19. 59
|
0. 28
|
30
|
9. 47
|
14
|
9. 83
|
10
|
|
20
|
哈尔滨
|
19. 48
|
5. 39
|
18
|
7. 09
|
26
|
7
|
16
|
|
21
|
太原
|
19. 44
|
3. 18
|
22
|
8. 48
|
22
|
7. 79
|
12
|
|
22
|
济南
|
19
|
0. 86
|
28
|
10. 82
|
9
|
7. 32
|
15
|
|
23
|
银川
|
16. 98
|
1. 82
|
24
|
9. 31
|
17
|
5. 85
|
22
|
|
24
|
石家庄
|
15. 21
|
12. 11
|
8
|
0. 4
|
31
|
2. 7
|
29
|
|
25
|
长春
|
14. 7
|
1. 39
|
26
|
9. 02
|
21
|
4. 29
|
26
|
|
26
|
呼和浩特
|
14. 25
|
5. 36
|
19
|
2. 47
|
29
|
6. 42
|
18
|
|
27
|
乌鲁木齐
|
13. 86
|
0. 89
|
27
|
7. 77
|
23
|
5. 21
|
24
|
|
28
|
南昌
|
13. 61
|
2. 96
|
23
|
9. 22
|
19
|
1. 43
|
31
|
|
29
|
昆明
|
12. 42
|
0. 46
|
29
|
9. 35
|
15
|
2. 61
|
30
|
|
30
|
西宁
|
9. 95
|
0. 25
|
31
|
5. 89
|
27
|
3. 81
|
28
|
|
31
|
南宁
|
7. 11
|
1. 5
|
25
|
1. 79
|
30
|
3. 83
|
27
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从发展类型分析，深圳市大数据发展全面领先，大数据的政用、商用、民用发展较为均衡；商用主导的大数据发展类型城市有11个，分别是杭州、南京、海口、西安、兰州、济南、银川、长春、乌鲁木齐、南昌、昆明，其发展模式主要是通过大数据商用价值的驱动大数据政用价值和民用价值的提升；政府主导的大数据发展类型城市有4个，分别是贵阳、武汉、福州、石家庄，其发展模式主要通过政府引领导向，实现大数据政用价值的提升，从而带动商用、民用大数据的发展；大数据发展相对均衡的城市有9个，分别是厦门、成都、宁波、青岛、沈阳、广州、长沙、合肥、大连，它们都具有一定的大数据发展基础，主要表现为大数据政用、商用、民用协同发展的趋势，发展潜力大。
重点城市大数据发展类型划分
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大数据发展类型
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包含城市
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全面领先
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深圳
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商用主导
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杭州、南京、海口、西安、兰州、济南、银川、长春、乌鲁木齐、南昌、昆明
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政府主导
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贵阳、武汉、福州、石家庄
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相对均衡
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厦门、成都、宁波、青岛、沈阳、广州、长沙、合肥、大连
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低度均衡
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郑州、哈尔滨、太原、呼和浩特、西宁、南宁
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贵阳总排名第4位，政用指数排名第2，商业指数排名第12，民用指数排名第6，是典型的政用主导型发展模式。针对大数据单项主导城市，其大数据发展的动力单一，应尽快补齐大数据发展过程中的短板，夯实发展基础，实现大数据的政用、商用、民用均衡发展。
中国大数据发展指数排名在筑首发
该书对中国31个省域和31个重点城市的大数据发展指数得分进行了评估。在省域排名中，排名最高的10个省域分别是广东、北京、上海、浙江、江苏、重庆、贵州、山东、福建、河南，其中，贵州排名第七。在城市排名中；排名最高的10个城市分别是深圳、杭州、南京、贵阳、厦门、成都、宁波、武汉、青岛、沈阳，其中，贵阳排名第四，是西部城市中排名最高城市。
我国大数据发展生态尚未构建，大数据发展相关的评价多集中于市场分析和单领域应用。大数据发展指数充分借鉴了相关研究成果，以数据价值链为评估模型，以大数据实践应用的三大主体作为评价维度，构建了包含“政用指数”“商用指数”“民用指数”的“大数据发展指数”指标体系，对国内31个省区市和部分重点城市的大数据发展水平进行量化评估，使政府和社会清晰地了解地区大数据的发展现状和未来潜力。
地区大数据发展的梯次格局初步显现。北京、广东、上海等东部沿海地区产业基础完善、人才优势明显，成为发展的核心地区；而地处西部欠发达地区的贵州等地区，通过战略创新形成先发优势，政府积极实施政策引导，引进大数据相关产业、资本与人才，也在区域竞争格局中占据一席之地。从指数评价结果分析来看，贵州的大数据发展指数省域排名第七位，其中政用分指数排名第二，属于典型的政府主导型发展类型。从中央到地方，大数据均受到各级政府的高度关注，但是把发展大数据提升到“十三五”甚至长期发展重大战略高度的，只有贵州，这在全国是独一无二的，这一点也正是贵州大数据发展能够异军突起的决定性因素。
各省大数据发展指数总体排名
贵阳作为贵州的省会城市，是贵州大数据发展的核心。从指数评价结果分析来看，贵阳在31个重点城市的大数据发展中排名第四，其中政用指数排名第二，民用指数排名第六，商用指数排名第十二。贵阳通过政府引领导向，以政用为突破口，实现大数据政用价值的提升，逐步带动商用、民用大数据的发展。近年来，贵阳坚定不移的以发展大数据作为弯道取直的重大战略，以数博会、大数据立法、数据铁笼、区块链应用等逐步巩固自己的先发优势，始终走在国内城市大数据发展的前列。
贵州、贵阳的大数据发展都属于以政府为主的单方主导型。虽然在大数据政用、商用、民用发展有一定的基础，但政府、企业和公众对大数据的认识尚未达成共识，大数据商用和民用方面的应用不高，大量的数据仍因缺乏可运营的商业模式而“沉睡”。贵州、贵阳应在巩固前期发展优势的同时，补齐短板，增强优势，大力推动大数据与传统产业融合，创新大数据商业模式，充分挖掘大数据的商业价值和社会价值，最终实现均衡发展。
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