重点城市数据要素生态指数报告(2025版)

一句话总结：

中国城市的“数据经济”竞赛已经拉开序幕，上海、北京、杭州凭借强大的综合实力和前瞻布局稳居第一梯队。但整体来看，大部分城市仍处于打基础阶段，数据如何从“资源”变成“资产”并产生实际价值，是所有城市面临的共同挑战。

核心要点拆解：

1. 谁是领跑者？三大梯队格局清晰

• 第一梯队（领先创新型）：上海、北京、杭州。它们不仅有雄厚的经济和科技基础，更在数据流通、场景应用和产业生态上形成了完整闭环，能高效地将数据转化为生产力。
• 第二梯队（融合发展型）：广州、深圳、重庆、无锡、宁波等7城。它们在特定领域（如制造业、金融、物流）有深厚积累，正积极推动数据与实体经济融合，打造差异化优势。
• 第三梯队（基础建设型）： 其余40个城市，包括成都、青岛、武汉等。它们普遍在搭建数据基础设施、制定规则和培养人才，但数据的实际应用和流通能力还比较弱，有巨大的追赶空间。

2. 评估城市的四大关键维度

报告通过四个核心方面来衡量一个城市的数据生态：

• 数据基础规制： 有没有清晰的政策、法规和标准？（很多城市有文件，但缺乏可操作的细则）
• 数据资源转化： 能不能把政府和企业的数据变成有用的产品和服务？（这是最大短板，很多数据“沉睡”在库里）
• 数据交换能力： 数据能不能安全、顺畅地交易和流通？（市场机制不健全，跨区域互认难）
• 数据创新保障： 有没有算力、资金、人才等支撑？（硬件投入多，但激励机制和高端人才仍是瓶颈）

3. 最突出的发现与趋势

• GDP强≠数据强，但有关联： 经济发达的城市通常数据生态也更好，但也有例外。比如有些GDP排名不高的城市，在特定领域（如工业数据、特色场景）做得很好。
• “转化”和“流通”是最大瓶颈： 各城市在“建制度”和“投硬件”上得分相对均衡，但在“怎么用数据赚钱”和“怎么让数据流动起来”这两个关键环节上，差距巨大。
• 政策落地速度决定排名： 上海、重庆、武汉等城市排名上升，是因为它们在公共数据授权运营、数据交易平台建设等具体工作上推进得快、做得实。

4. 对不同参与方的启示（商业视角）：

• 对地方政府：
• 别再只建“数据烟囱”： 要打破部门间的数据壁垒，推动数据共享和融合。
• 聚焦本地优势产业： 工业城市就深耕工业数据，消费城市就做活消费数据，避免“大而全”的空泛规划。
• 大胆探索“数据资产化”： 推动数据入表、数据质押融资等，让数据真正成为可衡量、可交易的资产。
• 对企业（尤其是数据服务商/数商）：
• 紧盯第一、二梯队城市： 这些地方市场成熟、政策清晰、应用场景丰富，是业务拓展的首选。
• 关注“基础建设型”城市的潜力： 它们正处于大量投入基础设施和政策制定的阶段，是提前卡位、建立合作关系的好时机。
• 提供“场景化”解决方案： 企业不要只卖技术或数据，要能解决政府和行业在交通、医疗、制造等具体场景中的痛点。
• 对投资者：
• 关注“数据要素”产业链： 从数据采集、治理、交易到应用的全链条都存在投资机会。
• 看重“落地能力”： 优先选择那些能与地方政府深度合作、有成功标杆案例的企业。

这份报告描绘了一幅中国城市数字化转型的“作战地图”。它告诉我们，未来的城市竞争力，很大程度上取决于其驾驭数据要素的能力。对于任何希望在数字经济时代有所作为的组织和个人来说，理解这份地图至关重要。