日前，清华大学发布《中国地方数据发展报告（2023年）》暨数据发展指数（DDI），《报告》指出，数据发展水平与地方经济水平呈正相关，数据资源与经济发展双向赋能，数据流通效率与数据基础设施建设水平正相关。

　　《报告》以“可持续数据发展生态模型”为基础，从数据创新应用、数据要素流通、数据资源建设、数据基础设施、数据治理与安全5项一级指标，以及16项二级指标，综合评价了全国31个省（区、市）地方数据发展情况。《报告》显示，全国地方数据发展指数均值为0.41，北京最高（0.61）。在直辖市中，北京、上海进入引领型（均值为0.59）梯队，天津、重庆位于突破型（均值为0.43）梯队；在其他地区中，浙江、山东、广东、江苏迈入引领型（均值为0.59）梯队，福建、贵州、四川、湖北、广西、安徽、湖南、河北、江西、海南、河南处于突破型（均值为0.43）梯队，辽宁、山西、陕西、云南、吉林、黑龙江、甘肃、内蒙古、新疆进入进取型（均值为0.32）梯队，宁夏、青海、西藏位于追赶型（均值为0.26）梯队。

　　《报告》认为，我国地方数据发展生态正在形成，发展尚处于起步阶段，整体发展水平不高，呈现“东—中—西”梯度发展格局。“雁阵效应”渐成燎原之势，数据创新应用水平稳步提升，数据要素流通体系逐步完善，数据资源体系加快建立，数据基础设施建设加速推进，数据治理与安全体系初步形成。“头雁示范”引领数据发展，北京、浙江、上海、山东、广东、江苏发挥自身优势，先行先试，创造诸多可复制、可推广的先进经验，成为全国数据发展创新中的佼佼者。

　　《报告》发现，各地数据创新应用水平均稳步提升，通过场景驱动、数实融合、创新应用，实现数据赋能经济高质量发展、政务服务提质增效、社会资源优化配置、文化创新传承、生态文明绿色可持续发展。数据发展与地方经济水平正相关，数据资源与经济发展双向赋能，良好的经济基础聚集更优的数字人才和技术，单位数据资源价值释放更充分，反向赋能经济发展。引领型地区单位数据资源GDP产出均值为200亿元/EB，其他梯队地区集中于120亿元/EB左右。数据流通效率与数据基础设施建设水平正相关，构建适应数据要素特征、促进数据流通利用、发挥数据价值效用的数据基础设施，可以为数据连接、处理、流通提供有力支撑，二者共同促进地方数据发展水平提升。

　　《报告》指出，数据发展主要依靠政策牵引带动，各地与数据发展相关的政策法规、标准及配套规则，初步形成组合、集成效应，成为数据价值释放的重要推动力。当前，数据供给与需求结构性矛盾突出，经济社会对高质量、高价值数据的需求与不平衡不充分数据供给之间的矛盾，制约着当前各地数据发展，要用改革的办法解决发展中的矛盾，推动形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平的动态平衡。

　　《报告》建议，区域数据要素市场的发展，要梳理数据发展创新的理念，突出以人民为中心的应用导向；进一步提升组织机构体系的完备性，提高运行效率，强化数据安全发展与个人信息保护；与此同时，以运营模式创新推进公共数据开发利用，努力形成更高水平的供需动态平衡，积极培育和发展数据要素市场，提高数据流通的效率，并持续加强数据基础设施建设，鼓励关键核心技术创新攻关。