2022年数字生态指数

数字生态为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。

数字生态是研究数字经济的重要视角，2020年10月，北大大数据分析与应用技术国家工程实验室联合14家单位，共同成立了数字生态协同创新平台，并首次发布数字生态指数。今年，该实验室在继续完善中国数字生态指数工作的基础上，拓展了国际数字生态的研究，首次发布国际数字生态指数，将数字生态理论框架从数字基础、数字能力、数字应用拓展到第四个维度——数字规制，深度刻画国际数字生态格局及中国地方数字化发展表现。

中国省级数字生态

与前两年类似，报告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。

　　 发展成长型

湖南、广西、贵州、河北、江西、辽宁、山西、吉林、云南属于发展成长型。该类型省份普遍进入了数字生态发展的成长期。其中陕西、湖南各维度发展较为均衡，广西、贵州数字基础建设突出，河北、江西数字应用相对优异。各地因地制宜寻求突破，将有望形成全面发展的数字生态。

　　 蓄势突破型

海南、黑龙江、内蒙古、宁夏、甘肃、新疆、青海、西藏属于蓄势突破型。尽管这些省份数字生态指数得分在全国的平均水平以下，但是在一些分指数维度上有相对突出的表现。例如，宁夏、海南都已具备较好的数字基础，黑龙江、内蒙古、新疆数字能力与上一梯度差距微小。根据地方的禀赋结构制定数字化发展战略和政策是这些地区未来实现突破的关键。企业目标代表着企业发展的方向，没有正确的目标就等于迷失了方向。

主要国家数字生态

国际数字生态呈现美英领先格局，中国发展居第一梯队。基于国际数字生态总指数两种测算方式的结果，图4-1展示排在前十位的国家及各自得分状况，这些国家可以视为处在全球发展的第一梯队。

报告发现，采用两种测算方式得到的第一梯队国家集合基本重合，只不过排序结果不同。如果不将数字规制得分纳入总指数计算，中国在41国中排第3位，仅次于英国和美国。表4-1给出了对每个一级指标得分的测算结果。

　　 英美在数字基础方面居于领先。 这反映出其在数字基础领域的持续投入。不过，中国、日本、印度、韩国等亚洲国家的数字基础设施也已逐步建成，已明显缩小与德国、法国为首的欧盟国家之间的差距。

　　 欧美主要国家的数字能力优势明显，具备强大的数字人才培养与数字科技创新能力。 除欧美主要大国外，以色列、瑞典、芬兰等在人口、经济等规模上不具竞争优势的国家，也表现出了较强的数字能力。

　　 中国在数字能力方面虽已进入前十之列，但距离第一梯队国家还有较大提升空间。 中国数字应用得分仅逊于美国。两国在创新数字应用场景、推动数字技术落地上均积累了丰富经验、形成良好发展势头。数字应用的创新发展，有利于数字技术在数字经济、数字社会和数字政府领域落地，带动数字基础的潜力释放与数字能力的创新发展，从而推动数字生态的整体蓬勃。

　　 欧洲国家数字规制完备性高于中国和美国。 数字规制指数得分前20名的国家中有19个来自欧洲。欧洲在数字规制方面起步较早，治理经验较为丰富，体系相对完备，并且在实践过程中提出了数字主权等主张，在世界范围内具有较强影响力。

数据要素五大议题及其相互关系

图 5-2 显示了五项议题围绕数据要素形成的密切关系。数据信息是概念起点，奠定了数据能够成为生产要素的前提与基础。数据价值是基本属性，数据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，并使数据交易得以成为可能。

　　 首先，数据信息奠定了理解数据要素的理论基础。 信息作为数据价值的传递链条，数据作为一种信息记录的形式，其在交相互动中而具备的可复制、可共享、可交换、可再生等多重特征是数据成为生产要素的前提和基础。

　　 其次，数据价值的实现和数据权属密切相关。 数据所有权、使用权、经营权和分配权分离的特点增强了数据确权的难度。一旦对数据实施传统的归属权判断，可能限制多主体对数据进行重复利用的机会，无法实现大数据的整合效应，封锁数据价值倍增的机会。

　　 同时，数据安全也与数据价值联系密切。 一系列数据安全技术为数据的交易与流通提供了保障。一旦出现数据安全问题，如数据泄露可能会扰乱数据的流通与交易秩序。而对数据价值的计算能为数据安全的风险识别、防范领域提供参考。

　　 再次，数据权属与数据安全存在相互作用关系。 数据确权决定了数据在不同场景下的归属权、使用权等，促进安全边界的约定，而数据安全则需确保所有使用的安全保障手段都能满足大数据中主要参与者的安全维护需求。

　　 最后，数据交易与其他几项特性同样联系密切。 数据能够创造价值是培育数据要素市场、开展数据交易的基本前提；数据交易是数据价值的实现方式之一；数据确权则确定了数据交易主体；对数据安全的重视也能够维护数据交易场域的基本秩序，促进培育规范的数据交易平台；同时数据交易作为数据流通的一项具体形式，也有助于探索数据要素的权益配置方案并促进数据安全机制的完善。

具体内容如下

责任编辑：蔺弦弦