(5.8.3)--中国地方政府数据开放报告（2018上半年）.pdf

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1、中国地方政府数据开放报告 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 合作方中电科新型智慧城市研究院复旦发展研究院传播与国家治理研究中心浪潮集团有限公司冥睿(上海)信息科技有限公司开放数据中国麦明德设计事务所中国地方政府数据开放报告2018757676767878798083878888888890914“开放数林”指数分值与分析 4.1 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

2、 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、 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030708101212 131414141515151516182431323333384347515359606262697073背景和趋势Background1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

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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

9、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.012017 No.022018 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22017.12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05评估方法Methodology2 2.1 评估指标体系构建 2.1

10、.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

11、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

12、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1.402.802.973.733.871.502.673.774.174.704.735.871.671.832.40

13、重要性123451234567123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

14、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

15、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%2

16、0%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”、

17、“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，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

18、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

19、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层级http:/ http:/平台域名123456789101112

20、1314No.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

21、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

22、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http:/http:/ 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

23、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

24、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

25、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 Findings3主要发现 Key Find

26、ings 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

27、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

28、 江门 苏州 宁波 贵州 广东 广州 深圳 长沙 哈尔滨 济南 山东 乌海 中山 江西 惠州 淄博 枣庄 东营 烟台 潍坊 济宁 泰安 威海 日照 莱芜 临沂 德州 聊城1345101218212546图4 各地平台的地理空间分布图3 各地平台的上线时间15 3.1.3 行政层级报告对各地数据开放平台所属的地方政府行政层级进行了统计分析(如图5所示)。目前在已上线平台的各级地方政府中，地市级数量最多(31个)，省级行政区和副省级城市数量相当，分别为8个和7个。然而，全国共有31个省级行政区(港澳台除外)、15个副省级城市和334个地级行政区，除副省级城市平台占比接近5成外，我国总体上上线政府数

29、据开放平台的地方所占比例依旧偏低。地方政府总数 建有平台总数研究还发现，一些区县级地方政府也开设了各具特色的政府数据开放平台。佛山市南海区作为国内最早开放数据的区级政府，其“数说南海”平台在国内政府数据开放领域进行了先行探索，具有示范意义。“凯里市政府数据开放平台”为贵州首个上线的区县级政府数据开放平台，开放传统村落、民族节日、苗族刺绣工艺品等少数民族特色数据，实现了数据开放与民族文化发展的结合。3.1.4 平台类型从各地政府数据开放平台的类型来看，绝大多数平台以“统一专有”的方式呈现，将数据统一汇聚在一个专门的平台上进行开放。而梅州、肇庆、浙江、阳江、荆门等则为“统一嵌入式”，即将数据统一汇

30、聚为一个栏目板块，嵌入在政府门户网站或政务服务网站上进行开放。政府数据开放平台与政府门户网站或政务服务网站在建设目的、服务对象和功能设置等方面有明显差异，“统一专有式”的政府数据开放平台更加便于用户集中发现、获取和利用数据，也是目前国际上普遍采用的方式。3.2 数据层 3.2.1 数据数量1.数据集总量数据集是由数据组成的集合，通常以表格形式出现，每一“列”代表一个特定变量，每一“行”则对应一个样本单位。政府数据开放平台往往以下载或API接口的形式开放数据集。个别平台上出现的以下三类情况，在此次报告中未被视作有效的开放数据集：(1)数据集名称下不存在可直接下载或通过接口获取的数据集；(2)数据

31、集中仅有0-2行数据的低容量数据集(多为一个数据集分拆出的单行数据，或未整合成一个数据集的单行数据)。这类数据的再利用价值很低，适合以信息公开的方式发布，而没有必要作为特定数据集开放，因此不能视作有效数据集；(3)数据集名称下提供的是网页链接，且链接跳转后出现无法通过下载或接口形式获取的文本内容。同时，报告将各地平台上出现的以下两类情况视作一个有效数据集：(1)同样名称的数据集重复出现；(2)平台上标注的数据集虽名称不同但实际下载后具有相同的名称与内容。开放的有效数据集总量(含直接下载和API接口开放)最高的10个地方平台如图6所示。在46个政府数据开放平台中，贵阳开放的数据集最多，开放了超过

32、2000个有效数据集与接口；其次是上海、青岛和武汉，开放的有效数据集均超过1000个。副省级省级873115地市级33431图5 各地平台的行政层级分布主要发现 Key Findings2.数据容量数据容量是指在各地平台可下载、结构化的数据集中，将字段数（列数）乘以条数（行数）得出的数据总量。作为新增指标，数据容量衡量的是平台上提供的数据集的实际数据量大小。数据容量排名前10的地方平台如图7所示，其中广州最高，其次是佛山和贵阳，这三地开放的数据容量均超过8000万。有超过三分之一的平台开放的数据容量较小(10万及以下)，平台间数据容量的差距较为明显。3.2.2 数据质量1.优质数据优质数据指的

33、是数据量大，社会需求高的数据集。报告对各地平台上所有可下载的数据集按照数据容量进行排序，在数据容量相同的情况下再按照下载量排序，最终选出排名居于前1%的数据集作为优质数据集。报告在46个平台上共发现了146个优质数据集，其分布状况如图8所示。在46个政府数据开放平台中，17个平台有优质数据集入选，但仍有超半数的地方平台没有优质数据集。其中，拥有优质数据集最多的平台是贵阳，其次是贵州、哈尔滨和上海。表4是排名前十位的优质数据集名称与其所属平台，这些数据集普遍具有较高的条数、字段数和下载量等，数据内容主要和商事主体、药品等相关。图6 各地平台上的数据集总量(前10名）图7 各地平台上的开放数据容量

34、(前10名）单位:万172.无低质数据 无低容量数据低容量数据是指条数在两行或两行以内的数据集，其原因可能是数据量本身稀少或是数据经统计归总后颗粒度过大。这类低容量数据的再利用价值较低。在46个开放数据平台中，近三分之二的平台上存在低容量数据，未发现低容量数据的地方平台有江西、东莞、惠州等。表4 前十位优质数据集图8 各地平台的优质数据集数量数据集名称工商登记信息商事主体个体年报基本信息商事主体基础信息自然人信息黑龙江省统一药品信息工程-投标人名单哈尔滨市个体基本信息贵阳市城镇居民医疗保险药品目录惠州市工商开业登记信息哈尔滨市商事主体个体年报基本信息东莞广州佛山佛山哈尔滨贵州哈尔滨贵阳惠州哈尔

35、滨所属地方平台464165533410000082597686554376610613544661024353930429451233597153274398数据容量201811117050004588761638594174461235058483770238584223981545733条数23201843519918156字段数10063524365168177281841802757下载量12345678910No.图9 各地平台的开放授权详情主要发现 Key Findings 无碎片化数据碎片化数据是指按照时间、行政区划、政府部门等被人为分割的数据集，这些数据集进行整合后将更有利于社

36、会的开发利用。报告发现，这一现象目前普遍存在，大部分的地方开放数据平台均存在碎片化数据，未发现碎片化数据的地方平台有东莞、佛山、泰安等。3.无问题数据 无重复创建重复创建是指平台上重复出现标题相同、可下载数据文件相同、且所属主题相同的数据集。在46个开放数据平台中，约三分之一的平台存在重复创建问题，未发现重复创建的地方平台包括贵阳、滨州、中山等。无生硬格式转化生硬格式转化是指平台将非结构化的DOC、PDF等文件中的数据通过生硬方式转化成XLS、CSV等机读格式，而数据实质上仍是非结构化的情况。例如，将WORD文件中大段的文字贴到XLS文件中，将DOC格式直接转换成XLS格式等。在此次评估的平台

37、中，有8个地方平台存在上述问题，其他平台尚未发现这一问题。无无效数据无效数据是指平台上出现以下三类情况：(1)数据集名称下没有数据可供获取；(2)只提供数据链接，无法获取数据集；(3)数据集下载打开后，里面实际上并不提供数据。在46个政府数据开放平台中，超过半数存在无效数据，未发现无效数据的地方平台包括贵阳、济南、深圳等。3.2.3 数据标准1.开放授权开放数据应通过数据开放授权协议从法律上保障数据的开放性。目前，各地平台上的数据开放授权通常包含在网站声明、免责条款或服务协议中。报告发现，在46个政府数据开放平台中，共有33个平台配有数据开放授权协议。目前，13个平台缺少专门的数据开放授权协议

38、，其中有6个平台的网站声明与政府门户网站共享，并非专门针对数据开放平台制定，也没有专门涉及数据开放授权的内容；3个平台虽然有独立的免责条款或服务协议，但内容与数据开放授权无关；4个平台完全没有免责条款或服务协议。开放授权协议的内容应明确授予用户免费获取、不受歧视、自由利用、自由传播与分享“开放数据”的权利。目前有5个地方平台的授权协议全部明确授予了上述四项权利，分别为北京、上海、贵州、广州、贵阳等；大部分地区满足了免费获取和不受歧视两项，这些地区以广东和山东及各自所辖的地级市为主，在开放授权协议的制定上具有趋同性；其余地区在四项指标上未明确提及，或语焉不详(见图9）。19 免费获取免费获取是指

39、平台在开放授权中明确授予用户免费获取和利用“开放数据”的权利。政府数据作为公共资源，原则上应免费向社会开放，除非需要对数据进行额外的增值加工和针对少数用户的个性化加工等。目前，各地平台上的相应条款分为“免费且未设时限”和“现阶段免费”两类。其中，贵州、贵阳、东莞等地的条款中明确指出数据免费且未设时限，用户可永久无偿获取数据平台所提供的所有数据资源。其他大部分地方平台则在服务协议中提到“现阶段免费”，但设置有模糊的期限或限制，如“保留收费权利”等表述(见图10）。非歧视性开放授权是指平台明确授予任何用户平等访问、获取、使用和分享“开放数据”的权利。目前各地平台上的相应条款均明确保障了数据开放的非

40、歧视性，对任何用户都予以平等的数据获取和利用权限，如“用户享有数据资源的非排他使用权”、“不受歧视”等表述。自由利用开放授权应明确授予用户不受限制地对“开放数据”进行商业和非商业性利用的权利。目前各地平台上相应条款分为“明确允许自由利用”和“未提及可自由利用”两类。其中，北京、上海、贵州、广州、贵阳等地明确表示用户可“不受限制的进行商业和非商业性利用”、“享有增值利用的权利”或“可自由利用”，其余28个地方的条款中均未对用户利用数据的权利做出明确说明(见图11）。自由传播与分享开放授权应明确授予用户可自由传播和分享“开放数据”的权利。目前各地平台上的相应条款分为“可自由传播”、“未提及可自由传

41、播”、“自由传播受限”三类。北京、广州、贵阳、贵州、上海等地授予用户享有免费传播现有开放数据的权利。为保障用户免费获取数据的权利，上海、广州、贵阳等地还特别说明了用户不得有偿转让获取的数据；东莞、哈尔滨、宁波等城市未对用户自由传播与分享的权限做出明确说明；其他大部分地方在使用条款中要求“用户不得有偿或无偿转让数据资源”，限制有偿转让数据有利于保障用户免费获取数据的权利，但限制用户无偿传播和分享已开放的数据并不符合开放数据的原则，在实际操作中也很难发现和限制(见图12）。图11 开放数据自由利用比例图10 开放数据免费获取比例主要发现 Key Findings2.技术性开放关于开放数据的格式标准

42、，万维网发明者Tim Berners-Lee提出了开放数据的五星标准：一星：基于开放授权在网络上开放数据，对数据格式不做要求，可能采用PDF、JPEG等格式；二星：以可机读、结构化格式开放数据(如采用EXCEL格式而非扫描格式)；三星：在满足二星标准的基础上，以非专属开放格式开放数据（如采用CSV格式代替EXCEL格式)；四星：在满足以上要求的基础上，为每一个数据集设置固定的URL链接，便于使用者发现和链接到数据集的具体位置；五星：在满足以上要求的基础上，数据之间实现关联，以展现数据的背景。本报告基于该标准和其他有关开放数据格式的标准，对各地政府数据开放平台上的数据集的格式标准进行评估。可机读

43、格式为方便用户获取和利用数据，数据集应以可机读格式开放，该格式能被计算机自动读取与处理，如XLS、CSV、JSON、XML等格式。图13展示了各地平台上可下载数据集总量与可机读数据集总量对比的前10名。总体来看，各地平台上满足可机读格式的数据集比例较高，贵阳、青岛、上海等38个平台上开放的数据集基本都满足了可机读格式的要求。但也有个别地方平台虽然可下载的数据集总量不小，但其中不少数据集为DOC、PDF、JPG等不可机读格式。图12 开放数据自由传播与分享比例图13 各地平台可下载数据集与可机读格式数据集数量（前10名）21 开放格式开放格式是指可下载数据集应以开放的、非专属的格式提供，任何实体

44、不得在格式上排除他人使用数据的权利，以确保数据无需通过某个特定(特别是收费的)软件或应用程序才能访问。例如CSV是开放格式，而XLS则不是。图14是各地方平台上可下载数据集总量与开放格式总量对比的前10名，贵阳平台上开放格式的数据集数量最多，且所有数据集均可通过开放格式下载。济南、东莞、广州、山东等23个地方平台上提供的数据集也全部满足开放格式的标准。此外，有部分地方平台没有提供任何开放格式的数据集，而多以XLS等非开放格式为主。图14 各地平台可下载数据集与开放格式数据集数量(前10名）主要发现 Key Findings 固定链接依据开放数据五星标准，本报告新增了对固定链接格式的评估，即四星

45、标准的要求。固定链接是指为数据集设置固定的URL链接，有助于数据使用者发现和链接到数据集的具体位置。在46个开放平台上，仅有贵阳提供了符合固定链接格式的数据集，共提供216个RDF格式的数据集。API接口比例除了数据直接下载以外，有些地方平台还提供了应用程序编程接口（即API接口,Application Programming Interface）。与通过直接下载方式获取数据集相比，接口方式使用户可通过参数实时高效地获取所需数据，满足其开发应用程序的需求，适合用于开放实时性强、规模大的数据。目前，北京、深圳、东莞等16个地方平台为每个数据集提供了接口。然而，仍有近三分之一的平台没有提供或仅提供

46、了少量的API接口，有个别地方平台上的API接口处于无法被调用的状态。3.元数据完整性政府数据开放平台为开放数据集提供元数据有助于数据利用者清楚地了解数据集的内容与背景，从而更好地获取和利用数据。本报告对各地平台上可下载数据集所提供的元数据进行了分析。基本元数据覆盖率综合梳理我国政务信息资源编目指南中关于核心元数据的定义描述、国际开放数据平台上提供的基本元数据条目以及目前我国半数以上的平台已实际提供的元数据条目，报告确定了以下12个条目作为开放数据集基本的元数据条目，包括数据名称、摘要简介、标题关键字、数据主题、数据格式、开放属性、提供单位、发布日期、更新日期、更新频率、数据指标、数据量。其中

47、数据指标是指数据集中每一列字段的具体名称，有助于利用者更好地了解数据结构与内容。图15反映出以上12个基本元数据条目在46个地方平台的分布情况。目前，所有46个地方平台都已提供了数据集名称，大多数平台提供了摘要简介、数据提供单位、发布日期、数据主题、数据格式等。然而，目前能提供更新频率、数据量、数据指标的地方平台还相对较少。图15 基本元数据条目在各地平台的分布数23目前，佛山、哈尔滨、惠州、江门、宁波、宁夏、深圳、乌海、山东省、山东各地市平台等提供了所有的基本元数据，此外还有3个地方平台覆盖了11个基本元数据条目，但仍有个别地方平台基本元数据覆盖较少。各地平台提供的基本元数据条目详情可参见表

48、5，无圆点的空格即为该地方缺少的元数据条目，不同颜色的圆点代表不同的元数据条目。表5 各地平台基本元数据条目详情列表主要发现 Key Findings API描述规范API描述有助于数据利用者清楚地了解API的具体信息及获取方式，从而更好地调用接口并获取数据。本报告从数据资源描述和数据调用说明两方面评估API描述情况。资源描述是指API的基本信息，如名称、简介、提供部门、更新时间等；数据调用说明指的是API的调用方式、请求地址等信息。如图16所示，在提供API接口的36个地方平台中，33个地方平台均提供了资源描述和数据调用说明，个别平台仅提供一项，也有平台两项均不提供。3.2.4 数据覆盖面1

49、.主题覆盖率开放各个主题领域的数据集有利于提高数据开放的广度和覆盖，有利于数据利用者充分获取和整合来自多种领域的数据，并进行深度挖掘利用。2015年8月国务院印发的促进大数据发展行动纲要提出要“优先推动信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、农业、环境、安监、金融、质量、统计、气象、海洋、企业登记监管等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放”。2018年1月，中央网信办、国家发改委、工信部联合印发的公共信息资源开放试点工作方案要求“重点开放信用服务、医疗卫生、社保就业、公共安全、城建住房、交通运输、教育文化、科技创新、资源能源、生态环境、工业农业、商贸流通、财税金

50、融、安全生产、市场监管、社会救助、法律服务、生活服务、气象服务、地理空间、机构团体等领域的公共信息资源”。基于以上文件的要求，结合国内外数据开放平台上实际开放的重点数据集主题，报告将开放数据主题归纳为经贸工商、交通出行、机构团体、文化休闲、卫生健康、教育科技、社会民生、资源环境、城建住房、公共安全、农业农村、社保就业、财税金融、信用服务共14个大类。图17体现了各地平台在14个主题下所开放的数据集个数。其中，社会民生、经贸工商、教育科技等主题的数据集开放数量最多，数据开放相对较少的主题为城建住房、社保就业、信用服务等。图16 各地平台API描述详情25报告进一步分析了各地方平台开放数据集的主题