首頁報告正(zheng)文

360彩票快3

360彩票快3

  中國電子you)畔 xing)業聯合會正(zheng)式發布《中國政務數據治理(li)發展報告(2020年)》(以下簡稱“報告”),報告對全國31個省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)在(zai)政務數據治理(li)方面的政策制定、機構設置(zhi)、平台建(jian)設、共享開放(fang)等(deng)情況(kuang)進行(xing)了(liao)研(yan)究分析,運用(yong)大數據的手段對地(di)方政務數據治理(li)工作的開展情況(kuang)及社會影響進行(xing)衡量,構建(jian)形(xing)成地(di)方政務數據治理(li)指數,描繪了(liao)當(dang)前(qian)我國政務數據治理(li)的整體樣貌,為(wei)未來中國政務數據治理(li)工作的開展提(ti)供了(liao)建(jian)議(yi)和參考。

  一(yi)、政策制定與發布情況(kuang)

  為(wei)實現對政務數據資源的有(you)效管理(li)和應(ying)用(yong),黨和國家的政策文件中陸續對政務數據治理(li)工作提(ti)出了(liao)一(yi)系列(lie)相關要(yao)求。

  地(di)方政策整體情況(kuang)

  為(wei)積(ji)極貫徹中央政策精神,提(ti)升政務數據管理(li)和應(ying)用(yong)水平,制定並發布政務數據治理(li)的相關政策規範已(yi)成為(wei)我國各地(di)政府的普遍做法。2010年至今,全國31個省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)共出台了(liao)125份省(sheng)級(ji)政府層面與政務數據治理(li)直接相關的政策文件。

  從(cong)政策出台時(shi)間上來看,在(zai)2016年以前(qian),僅有(you)少(shao)量省(sheng)份對政務數據治理(li)投以關注。從(cong)2016年開始,各省(sheng)出台的相關政策文件的數量出現顯著增加(jia)。

  地(di)域差(cha)異(yi)分析

  橫向對yuan)壤純矗  康di)區出台的政務數據治理(li)相關政策文件最多(duo),平均每省(sheng)為(wei)5.55份,而中xing)韃康di)區出台的政策文件較少(shao)。

  整體來看,我國省(sheng)級(ji)地(di)方對政務數據治理(li)的重(zhong)視程度(du)依(yi)然較xian)  詠jin)半數省(sheng)份所出台的相關政策文件數量都少(shao)于3份。

  政策內容分析

  “數據共享”、“互聯互通”、“協(xie)同整合”等(deng)主題是各省(sheng)在(zai)推動政務數據治理(li)工作上的重(zhong)要(yao)著力點。

  除共享協(xie)同之(zhi)外,北ben)  guang)東和江甦等(deng)部分省(sheng)份出台的政策文件也著重(zhong)關注了(liao)信息公開、數據開放(fang)、安全管控等(deng)問題。還有(you)大量地(di)方出台了(liao)鼓勵和引(yin)導大數據相關產業發展的政策文件。

  二、機構調(diao)整與設置(zhi)情況(kuang)

  明(ming)確專(zhuan)門的數據管理(li)機構,進行(xing)政務數據管理(li)和大數據應(ying)用(yong),已(yi)成為(wei)當(dang)前(qian)我國各地(di)政府的普遍做法。

  地(di)域分布情況(kuang)

  截至2019年底,我國31個省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)中,已(yi)設立專(zhuan)門數據管理(li)機構的省(sheng)份為(wei)22個。按照(zhao)中國七大地(di)理(li)分區標準劃分,它們分別是︰

  華北地(di)區的北ben)┤小?旖蚴小 穎筆sheng)、內蒙古自(zi)治區;

  東北地(di)區的黑龍(long)江省(sheng)、吉林省(sheng);

  華東地(di)區的上海(hai)市、江甦省(sheng)、浙江省(sheng)、安徽省(sheng)、福建(jian)省(sheng)、江西省(sheng)、山東省(sheng);

  華中地(di)區的河南省(sheng)、湖(hu)北省(sheng);

  華南地(di)區的廣(guang)東省(sheng)、廣(guang)西壯族自(zi)治區、海(hai)南省(sheng);

  西南地(di)區的四川省(sheng)、貴州(zhou)省(sheng)、重(zhong)慶市;

  西北地(di)區的陝西省(sheng)。

  編制類型(xing)分析

  省(sheng)級(ji)政務數據管理(li)機構編制類型(xing)主要(yao)分為(wei)行(xing)政機構、事業機構和法定機構三類,在(zai)已(yi)成立的22個省(sheng)級(ji)政務數據管理(li)機構中,行(xing)政單位(wei)性質機構13個,事業單位(wei)性質機構8個,法定機構1個。其中海(hai)南省(sheng)大數據管理(li)局,是全國首個也是目前(qian)唯一(yi)以法定機構形(xing)式設立的省(sheng)級(ji)大數據管理(li)局。

  機構職能分析

  選取已(yi)公布機構職責的部分省(sheng)級(ji)政務數據管理(li)機構進行(xing)分析,將(jiang)政務數據管理(li)機構的職責劃分為(wei)數據開放(fang)共享、數據產業發展、數據安全保障、數據基礎建(jian)設、數據資金管理(li)五類。

  行(xing)政級(ji)別分析

  21個省(sheng)級(ji)政務數據管理(li)機構中(不含海(hai)南省(sheng)大數據管理(li)局),正(zheng)廳(局)級(ji)單位(wei)9個、副廳(局)級(ji)12個。

  隸屬關系分析

  從(cong)各省(sheng)政務數據管理(li)機構的隸屬關系dao)純矗 袷莨芾li)機構主要(yao)以隸屬于省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)政府、省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)政府辦公廳、省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)發展和改革(ge)委(wei)員(yuan)會為(wei)主。

  編制人數分析

  受各省(sheng)(自(zi)治區、直轄市)三定方案出台時(shi)間影響,目前(qian)可獲取到15個省(sheng)級(ji)地(di)方政務數據治理(li)機構的人員(yuan)編制信息。統計pin) 鄭 髡袷莨芾li)機構人員(yuan)編制數量差(cha)異(yi)較大。在(zai)統計的15個機構中,編制人數最少(shao)的是10人,人數最多(duo)的是229人。

  三、平台建(jian)設與投du)肭榭kuang)

  報告對中國政府采(cai)購網2017年至2019年發布的招標文件進行(xing)了(liao)系統che)氖嶗li),篩選出省(sheng)級(ji)政務數據治理(li)相關的平台和系統建(jian)設項目1822個。

  建(jian)設項目數量

  從(cong)建(jian)設項目的數量上來說,北ben)┤邢金渴孔畽duo),共有(you)224項;廣(guang)東省(sheng)(174項)、廣(guang)西壯族自(zi)治區(145項)、福建(jian)省(sheng)(105項)、貴州(zhou)省(sheng)(102項)分列(lie)建(jian)設項目數量的二到五位(wei)。

  資金投du)肭榭kuang)

  根據中國政府采(cai)購網公開的信息,近(jin)三年政務數據平台建(jian)設累計投du)胱式26637萬元,投du)虢鴝e)前(qian)三的地(di)區為(wei)︰北ben)┤校21873萬元)、廣(guang)東省(sheng)(119095萬元)、廣(guang)西壯族自(zi)治區(53474萬元),與政務數據平台建(jian)設的項目數量大體呈(cheng)正(zheng)相關。

  建(jian)設時(shi)間分布

  總體看,2017-2019年間項目建(jian)設數量與金額(e)投du)脛鵡甑菰觥J康娜蠓逯檔惴直鷦zai)2017年11月(yue)(103項)、2018年11月(yue)(70項)、2019年11月(yue)(116項),金額(e)的三大峰值點分別在(zai)2017年11月(yue)(43344萬元)、2018年7月(yue)(41936萬元)、2019年11月(yue)(85620萬元)。

  各領域項目數量

  政務數據平台的相關項目分散于財稅、社保、交通、衛計等(deng)23個不同領域,數量最多(duo)的是財稅領域(275項),佔總量的15.1%。

  各領域項目金額(e)

  公安領域平台和系統建(jian)設投du)氳慕鴝e)最多(duo),共計168731萬元,佔總金額(e)的20.4%。

  各地(di)在(zai)重(zhong)點領域的資金投du)/strong>

  各地(di)在(zai)重(zhong)點領域的資金投du)敕矯娓饔you)側(ce)重(zhong),以在(zai)公安領域為(wei)例,廣(guang)東省(sheng)、重(zhong)慶市、北ben)┤械耐度(du)胛wei)居前(qian)三,分別為(wei)36161萬元、21703萬元、16475萬元。

  重(zhong)點領域建(jian)設時(shi)間情況(kuang)

  在(zai)2017-2019年間,項目金額(e)投du)肭qian)十名的領域中,不同領域呈(cheng)現不同的時(shi)間趨勢︰公安領域、環境領域、綜(zong)合領域、人社領域,項目金額(e)投du) 媸shi)間推進整體呈(cheng)上升趨勢;規土領域、農林領域項目金額(e)投du)刖哂you)先(xian)上升後下降(jiang)的趨勢;財稅領域、交通領域、司法領域、水務領域無(wu)顯著的時(shi)間趨勢特征。

  四、數據共享與開放(fang)情況(kuang)

  整合共享工作情況(kuang)

  近(jin)年來,我國高度(du)重(zhong)視政務數據共享工作。通過開展政務系統整合共享,逐步解決長期以來困擾我國政務信息化建(jian)設的“各自(zi)為(wei)政、條(tiao)塊分割、煙囪林立、信息孤島”問題,實現政務數據資源跨部門、跨區域、跨層級(ji)的共享交互。通過構築信息共享“大通道(dao)”,構建(jian)政務數據資源“總目錄”,搭建(jian)共享交換“總樞紐”的方式,逐步建(jian)立完(wan)善(shan)國家政務數據共享交換體系。

  截至2019年10月(yue),僅中央本(ben)級(ji)就累計清理(li)“僵尸”系統400余個、累計整合小散系統2000余個,政務信息系統整合工作成效顯著。國家數據共享交換平台的數據共享服務調(diao)用(yong)量已(yi)超(chao)過8億次,跨部門、跨地(di)區數據共享交換量超(chao)過600億條(tiao)。

  開放(fang)數據整體情況(kuang)

  截止2019年10月(yue),我國已(yi)有(you)102個符(fu)合政務數據開放(fang)基本(ben)特征的地(di)級(ji)及以上平台陸續上線。伴(ban)隨《促(chun)進大數據發展行(xing)動綱要(yao)》等(deng)國家政策的逐步落實,全國範圍內的省(sheng)市級(ji)地(di)方數據開放(fang)平台數量增長迅猛,特別是在(zai)近(jin)兩年呈(cheng)現“井噴”態勢。

  截止2019年10月(yue),全國各地(di)省(sheng)級(ji)政務數據開放(fang)平台上線時(shi)間的區域分布如圖所示,圖中顏色越深表示數據開放(fang)平台的上線時(shi)間越早。

  從(cong)數量上看,全國範圍內,開放(fang)數據集總量從(cong)2017年的8398個迅速(su)增長到2019年的71092個。

  五、治理(li)指數與研(yan)究分析

  報告研(yan)究團(tuan)隊對來自(zi)于新聞報道(dao)、平面媒(mei)體、微信、微博、博客、視頻、政府網站等(deng)多(duo)種渠(qu)道(dao)的信息內容進行(xing)了(liao)全面收集,並結合信息量、關聯度(du)、閱讀(du)量、轉載量等(deng)多(duo)種因素,構建(jian)形(xing)成地(di)方政務數據治理(li)指數分析模(mo)型(xing),運用(yong)大數據手段從(cong)內部工作推動和外部社會影響兩個維度(du)對各省(sheng)政務數據治理(li)情況(kuang)進行(xing)測(ce)算(suan),以反cong)掣魘sheng)(自(zi)治區、直轄市)在(zai)政務數據治理(li)工作推動和社會影響方面的差(cha)異(yi)。

  地(di)方政務數據治理(li)指數

  地(di)方政務數據治理(li)指數由工作推動指數和社會影響指數兩個部分組成。

  從(cong)地(di)方政務數據治理(li)指數的結果來看︰貴州(zhou)、山東、廣(guang)東、北ben)┐deng)地(di)在(zai)工作推動指數上得分較xi)擼 從(cong)沉liao)這些地(di)方政府近(jin)年來在(zai)政務數據治理(li)方面投du)肓liao)較多(duo)的關注,進行(xing)了(liao)相對系統che)墓?韃渴鷙徒jian)設實施;北ben)  guang)東、浙江、上海(hai)等(deng)地(di)在(zai)社會影響指數上得分較xi)擼 從(cong)沉liao)這些地(di)方在(zai)政務數據治理(li)工作中與企(qi)業、研(yan)究機構進行(xing)了(liao)較多(duo)的互動,產生了(liao)較大的社會輿(yu)論影響。

  從(cong)各地(di)工作推動指數和社會影響指數的二維度(du)綜(zong)合分析可以看到,各地(di)政務數據治理(li)的進展情況(kuang)大體可以分為(wei)三種類型(xing)︰

  一(yi)是工作推動指數和社會影響指數都較xi)擼 員(yuan)本(ben)  guang)東、貴州(zhou)等(deng)地(di)方為(wei)代表,這些地(di)方都ji)哉袷 衛li)工作投du)肓liao)較xi)叩墓刈   yi)經通過相應(ying)工作的開展取得了(liao)一(yi)定的建(jian)設成效,產生了(liao)較大的社會影響;

  二是工作推動方面表現一(yi)般但社會影響較大,以浙江、江甦等(deng)地(di)為(wei)代表,這些地(di)方jiang)奶氐閌竊zai)工作推動方面重(zhong)點聚焦在(zai)“互聯網+政務服務”等(deng)政務數據治理(li)的相關領域,雖未直接針對數據治理(li)推動工作,但在(zai)政務服務等(deng)能力提(ti)升的過程中政務數據治理(li)水平已(yi)經得到了(liao)顯著提(ti)升,產生了(liao)相應(ying)的社會影響;

  三是工作推動指數和社會影響指數表現都較為(wei)一(yi)般,這是當(dang)前(qian)大多(duo)數地(di)方所處的階段,普遍表現為(wei)政務數據治理(li)的相關工作開始起步,社會影響尚xing)賜瓜浴/p>

  工作聚焦程度(du)分析

  工作聚焦程度(du)反cong)車(che)氖歉魘sheng)(自(zi)治區、直轄市)在(zai)政務數據治理(li)相關的政策制定、規劃計劃、機構設置(zhi)、職責劃分、體系建(jian)設、項目安排(pai)等(deng)工作開展方面的綜(zong)合情況(kuang)。排(pai)名前(qian)10的省(sheng)份分別是貴州(zhou)、山東、重(zhong)慶、北ben)  幽稀?蝦hai)、廣(guang)東、四川、遼(liao)寧和福建(jian)。

  以5分和3分為(wei)界,將(jiang)各省(sheng)份工作聚焦程度(du)劃分為(wei)三個水平(5分以上,3~4分,3分以下),它們的分布情況(kuang)如圖所示,顏色越深代表該省(sheng)工作聚焦程度(du)越高。

  一(yi)把手關注度(du)分析

  一(yi)把手關注度(du)反cong)車(che)氖歉魘sheng)(自(zi)治區、直轄市)黨政一(yi)把手領導在(zai)政務數據治理(li)方面進行(xing)工作部署、出席相關活(huo)動、承擔相應(ying)職責、總結相關工作的綜(zong)合情況(kuang)。排(pai)名前(qian)10的省(sheng)份分別是貴州(zhou)、上海(hai)、重(zhong)慶、山西、青(qing)海(hai)、浙江、北ben) ?旖頡?蕉 禿hu)南。

  貴州(zhou)的一(yi)把手關注度(du)尤為(wei)突出,主要(yao)源cong)諂滸遜 勾笫葑魑wei)政府“一(yi)把手工程”的做法。

  建(jian)設進展情況(kuang)分析

  建(jian)設進展情況(kuang)反cong)車(che)氖歉魘sheng)(含下轄jiang)di)方)在(zai)數據匯聚、數據共享、數據開放(fang)、大數據分析與應(ying)用(yong)等(deng)政務數據各治理(li)方面的工作進展和系統建(jian)設的綜(zong)合情況(kuang)。建(jian)設進展情況(kuang)排(pai)名前(qian)10的省(sheng)份分別是四川、廣(guang)東、山東、天津、江甦、浙江、陝西、北ben) ?蝦hai)和福建(jian)。

  社會綜(zong)合影響分析

  社會綜(zong)合影響反cong)車(che)氖歉魘sheng)(含下轄jiang)di)方)政務數據治理(li)工作所產生的綜(zong)合社會影響,包括(kuo)在(zai)政務數據治理(li)領域與企(qi)業的互動情況(kuang)、與科(ke)研(yan)機構的互動情況(kuang)、輿(yu)論傳播情況(kuang)、產業帶動情況(kuang)等(deng)多(duo)方面的內容。綜(zong)合社會影響力排(pai)名前(qian)10的省(sheng)份分別是北ben)  guang)東、浙江、上海(hai)、江甦、四川、貴州(zhou)、山東、湖(hu)南和重(zhong)慶。

  六、發展建(jian)議(yi)與對策思考

  為(wei)更(geng)好(hao)的做好(hao)政務數據治理(li),充(chong)分發揮(hui)數據在(zai)國家治理(li)中的作用(yong),報告建(jian)議(yi)應(ying)著力落實deng)黿岷稀 餼鋈轡侍狻 齪hao)三項工作。

?

責任編輯︰張薇(wei)

分享︰
數博故事
貴州(zhou)

貴州(zhou)大數據產業政策

貴州(zhou)大數據產業動態

貴州(zhou)大數據企(qi)業

更(geng)多(duo)
大數據概念_大數據分析_大數據應(ying)用(yong)_大數據百科(ke)專(zhuan)題
360彩票快3 | 下一页