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1、 20192019 中國地方政府數據開放報告中國地方政府數據開放報告 復旦大學復旦大學數字與移動治理實驗室數字與移動治理實驗室 20192019 年年 5 5 月月 項目組成員：項目組成員： 鄭磊鄭磊 復旦大學復旦大學國際國際關系與公共事務學院教授關系與公共事務學院教授 劉新萍劉新萍 復旦大學數字與移動治理實驗室執行副主任、復旦大學數字與移動治理實驗室執行副主任、上海理工大學管理學院講上海理工大學管理學院講師師 周業光周業光 復旦大學數字與移動治理實驗室副主任復旦大學數字與移動治理實驗室副主任 呂文增呂文增 復旦大學數字與移動治理實驗室研究員復旦大學數字與移動治理實驗室研究員 溫祖卿溫祖卿 復

2、旦大學數字與移動治理實驗室研究復旦大學數字與移動治理實驗室研究助理助理 韓笑韓笑 復旦大學數字與移動治理實驗室研究復旦大學數字與移動治理實驗室研究助理助理 袁佳蕾袁佳蕾 復旦大學數字與移動治理實驗室研究復旦大學數字與移動治理實驗室研究助理助理 王翔王翔 復旦大學數字與移動治理實驗室復旦大學數字與移動治理實驗室研究員研究員 戚馨予戚馨予 復旦大學數字與移動治理實驗室研究復旦大學數字與移動治理實驗室研究員員 付熙雯付熙雯 復旦大學數字與移動治理實驗室研究員復旦大學數字與移動治理實驗室研究員 董煜董煜 復旦大學數字與移動治理實驗室特邀研究員復旦大學數字與移動治理實驗室特邀研究員 目錄目錄 1. 背景

3、與目的 . 1 2. 評估方法 . 2 2.1 基本理念和框架 . 2 2.2 評估指標體系. 3 2.3 評估范圍 . 4 2.4 數據采集與分析方法 . 9 2.5 指標計算方法. 10 3. 總體發現 . 11 4. 建議 . 18 5. 中國開放數林指數與排名 . 20 5.1 省級 . 20 5.2 地市級（含副省級） . 20 1 1. 背景與目的背景與目的 “中國開放數林指數”由復旦大學數字與移動治理實驗室出品，是國內第一個針對地方政府數據開放水平的專業指數，自 2017 年 5 月首次發布以來，每年定期對我國地方政府數據開放進行綜合評價，精心測量各地“數木”們的樹形、高度、粗細

4、、材質與價值，助推我國政府數據開放生態體系的建設與發展。 2018 年以來， “中國開放數林指數”為國家互聯網信息辦公室信息化發展局監測我國公共信息資源開放情況提供數據支撐。2018 年 4 月， “中國開放數林指數”被國家信息中心數字中國研究院發布的數字中國發展指數采納， 作為其評估地區數據開放能力的依據。2019 年 5 月，指數報告被收錄為復旦智庫報告系列，成為復旦大學每年重點推出的有社會影響力的報告之一。 開放數據， 蔚然成林， “開放數林” 意喻我國政府數據開放利用的生態系統。一棵棵地方開放“數木”由最初的叢然并生、成蔭如蓋，直至枝繁葉茂、開花結果，終將成長為一片繁盛多樣、枝杈相連、

5、持續循環的中國“開放數林” 。 2 2. 評估方法評估方法 2.12.1 基本理念和框架基本理念和框架 圖 1 政府數據開放利用生態體系 “中國開放數林指數” 對數據開放利用的全過程及其整個生態系統開展評估。政府數據從開放、利用到創造價值是一個動態循環的過程，政府、數據利用者和社會公眾共同構成了一個生態系統。政府部門作為供給側將數據開放出來，數據利用者作為需求端對數據進行利用，并以其開發的創新應用服務于社會公眾，數據利用者和社會公眾又進一步共同推動政府開放數據。在這個生態系統中，政府部門是原材料的提供者， 數據利用者是加工者， 社會公眾是最終受益者 （見圖 1） 。 3 2.22.2 評估指標

6、體系評估指標體系 指數出品方邀請國內外政界、學術界、產業界共七十余位專家共同參與，組成“中國開放數林指數”評估專家委員會（名單附后） ，體現了跨界、多學科、第三方、中立的專業視角和實際需求。專家委員會基于數據開放的基本原則，借鑒國際數據開放評估報告指標體系的經驗， 立足我國政府數據開放的政策要求與實踐現狀，構建起一個系統、科學、可操作的中國地方政府數據開放評估指標體系，并為每項指標分配了權重（見圖 2） 。 圖 2 評估指標體系構建方法 評估指標體系共包括準備度、平臺層、數據層、利用層四個維度及下屬多級指標（見圖 3） ： 準備度是“數根” ，是數據開放的基礎。準備度共包括法規與政策、組織與執

7、行、標準規范三個一級指標。 平臺層是“數干” ，是政府開放數據和用戶獲取數據的載體，是展示應用成果的中心，也是連接數據開放供給側和需求端的橋梁。平臺層共包括數據發現、4 數據獲取、 工具提供、 利用展示、 互動反饋、 公眾傳播和賬戶體驗七個一級指標。 數據層是 “數葉” ， 是數據開放的核心。 數據層共包括數據數量、 數據質量、數據標準、數據覆蓋面、數據持續性五個一級指標。 利用層是“數果” ，是數據開放的成果。利用層是今年新增加的評價維度，旨在促進政府數據開放后的社會化利用。利用層共包括利用促進、成果產出和數據利用三個一級指標。 圖 3 評估指標體系 2.32.3 評估范圍評估范圍 指數出品

8、方根據公開報道，以及使用“數據開放” 、 “數據公開” 、 “公共數據” 、 “政務數據” 、 “政府數據” 、 “地名數據” 、 “地名政府數據” 、“地名開放數據”等關鍵詞進行搜索，發現了截至 2019 年 3 月 31 日，我國已上線的地方政府數據開放平臺，并從中篩選出符合以下條件的平臺： (1) 原則上平臺域名中需出現 ， 作為確定其為政府官方認可的數據開5 放平臺的依據。 (2) 平臺所代表的地方政府的行政級別為地級及以上。 (3) 平臺形式為“集中專有式”或“集中嵌入式” 。 “集中專有式”是指開放數據集中匯聚在一個專門的平臺上進行開放；“集中嵌入式” 是指開放數據統一匯聚為一個欄

9、目版塊，嵌入在政府門戶網站或政務服務網站上。目前，除常州、陽江、阜陽、雅安等少數地方為“集中嵌入式”平臺外，其余均為“集中專有式”平臺。各個條線部門建設的非集中式開放數據的平臺不在指數的評估范圍內。有些地市既建設了集中專有式的本地數據開放平臺，也在其歸屬省的省級數據開放平臺上開設了本地欄目,指數出品方以該地市本地平臺為評估對象；對于只在省級平臺上開設了本地欄目，未建設本地平臺的地市，指數出品方以其在省級平臺上開設的地方欄目作為評估對象。 (4) 平臺上確實開放了電子格式、可通過下載或接口形式獲取、結構化的數據集。 有些地方上線的網站或欄目雖然名為 “數據開放” ， 但實質上并未開放任何可通過下

10、載或接口形式獲取的、結構化的數據集，而只是提供一些非結構化的文件或跳轉到其他相關網頁的鏈接。這類平臺并未真正開放數據，因此未被納入本次評估范圍。如江蘇省人民政府網站上“數據開放”欄目、新疆維吾爾自治區政務數據開放網、山西省人民政府網站上“開放數據”模塊和徐州市公共數據開放網等。 指數出品方共發現符合條件的地方平臺 82 個，并將上線了這些平臺的地方作為本次評估的對象。具體地方、平臺名稱和平臺域名如表 1 所示。 6 表 1 評估范圍（按行政層級及拼音首字母排序） 序號 地方 層級 平臺名稱 平臺域名 1 北京市 省級 北京市政務數據資源網 http:/ 2 廣東省 省級 廣東省人民政府開放廣東

11、 http:/ 3 貴州省 省級 貴州省政府數據開放平臺 http:/ 4 海南省 省級 海南省政府數據統一開放平臺 http:/ 5 河南省 省級 河南省公共數據開放平臺 http:/ 6 江西省 省級 江西省政府數據開放網站 http:/ 7 福建省 省級 開放福建 http:/ 8 寧夏回族 自治區 省級 開放寧夏 http:/ 9 山東省 省級 山東公共數據開放網 http:/ 10 陜西省 省級 陜西省公共數據開放平臺 http:/ 11 上海市 省級 上海市政府數據服務網 http:/ 12 天津市 省級 天津市信息資源統一開放平臺 https:/ 13 浙江省 省級 浙江數據開放

12、平臺 http:/ 14 四川省成都市 副省級 成都市公共數據開放平臺 http:/ 15 廣東省廣州市 副省級 廣州市政府數據統一開放平臺 http:/ 16 黑龍江省哈爾濱市 副省級 哈爾濱市政府數據開放平臺 http:/ 17 山東省濟南市 副省級 濟南政府數據開放平臺 http:/ 18 江蘇省南京市 副省級 南京市人民政府數據開放 http:/ 19 浙江省寧波市 副省級 寧波市政府數據服務網 http:/ 20 山東省青島市 副省級 青島公共數據開放網 http:/ 21 福建省廈門市 副省級 廈門市大數據開放平臺 http:/ 22 廣東省深圳市 副省級 深圳市政府數據開放平臺

13、http:/ 23 湖北省武漢市 副省級 武漢政務公開數據服務網 http:/ 24 安徽省蚌埠市 地級 蚌埠市信息資源開放平臺 http:/ 25 山東省濱州市 地級 濱州市公共數據開放網 http:/ 26 湖南省常德市 地級 常德市人民政府政務數據欄目 http:/ 7 27 江蘇省常州市 地級 常州市人民政府數據開放欄目 http:/ 28 山東省德州市 地級 德州市公共數據開放網 http:/ 29 山東省東營市 地級 東營市公共數據開放網 http:/ 30 廣東省佛山市 地級 佛山市數據開放平臺 http:/www.foshan- 31 安徽省阜陽市 地級 阜陽市人民政府數據開放

14、欄目 http:/ 32 廣東省潮州市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-潮州市 http:/ 33 廣東省河源市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-河源市 http:/ 34 廣東省揭陽市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-揭陽市 http:/ 35 廣東省梅州市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-梅州市 http:/ 36 廣東省清遠市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-清遠市 http:/ 37 廣東省汕頭市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-汕頭市 http:/ 38 廣東省汕尾市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-汕尾市 http:/ 39 廣東省韶關市 地級 廣東省政府數據統一開放

15、平臺-韶關市 http:/ 40 廣東省云浮市 地級 廣東省政府數據統一開放平臺-云浮市 http:/ 41 貴州省貴陽市 地級 貴陽市政府數據開放平臺 http:/ 42 山東省菏澤市 地級 菏澤市公共數據開放網 http:/ 43 浙江省湖州市 地級 湖州市公共數據開放平臺 http:/ ex.html 44 江蘇省淮安市 地級 淮安市公共數據開放網 http:/ 45 安徽省黃山市 地級 黃山市人民政府數據開放欄目 http:/ 46 山東省濟寧市 地級 濟寧市公共數據開放網 http:/ 47 黑龍江省佳木斯市 地級 佳木斯市公共數據開放網 http:/ 48 湖北省荊門市 地級 荊門

16、市人民政府數據開放 http:/ 49 廣東省惠州市 地級 開放惠州 http:/ 50 廣東省江門市 地級 開放江門 http:/ 51 江蘇省連云港市 地級 連云港市公共數據開放網 http:/ 52 山東省聊城市 地級 聊城市公共數據開放網 http:/ 53 山東省臨沂市 地級 臨沂市公共數據開放網 http:/ 54 安徽省六安市 地級 六安市信息資源開放平臺 http:/:8081/dop 55 安徽省馬鞍山市 地級 馬鞍山市人民政府數據開放欄目 http:/ 56 廣東省茂名市 地級 茂名市人民政府數據開放欄目 http:/ 57 江蘇省南通市 市級 南通市公共數據開放網 htt

17、p:/ 58 山東省日照市 地級 日照市公共數據開放網 http:/ 59 寧夏回族自治區石嘴山市 地級 石嘴山政府數據開放平臺 http:/ 60 廣東省東莞市 地級 數據東莞 http:/ 61 江蘇省蘇州市 地級 蘇州市政府數據開放平臺 http:/ 62 山東省泰安市 地級 泰安市公共數據開放網 http:/ 63 江蘇省泰州市 地級 泰州市政務數據開放平臺 http:/ 64 貴州省銅仁市 地級 銅仁市政府數據開放平臺 http:/ 65 山東省威海市 地級 威海市公共數據開放網 http:/ 66 山東省濰坊市 地級 濰坊市公共數據開放網 http:/ 67 內蒙古自治區地級 烏海

18、市數據開放平臺 http:/ 烏海市 dweb/index.htm 68 江蘇省無錫市 地級 無錫市數據開放平臺 http:/ 69 安徽省宣城市 地級 宣城市人民政府數據開放網 http:/ 70 四川省雅安市 地級 雅安市人民政府數據開放欄目 http:/ 71 山東省煙臺市 地級 煙臺市公共數據開放網 http:/ 72 江蘇省揚州市 地級 揚州政務數據服務網 http:/ 73 廣東省陽江市 地級 陽江市政府網數據開放欄目 http:/ 74 寧夏回族自治區銀川市 地級 銀川市城市數據開放平臺 http:/ 75 山東省棗莊市 地級 棗莊市公共數據開放網 http:/ 76 廣東省湛江

19、市 地級 湛江數據服務網 http:/ 77 湖南省長沙市 地級 長沙市政府門戶網站數據開放平臺 http:/ 78 廣東省肇慶市 地級 肇慶市人民政府用數據欄目 http:/ 79 廣東省中山市 地級 中山市政府數據統一開放平臺 http:/ 80 廣東省珠海市 地級 珠海市民生數據開放平臺 http:/ 81 山東省淄博市 地級 淄博市公共數據開放網 http:/ 82 貴州省遵義市 地級 遵義市政府數據開放平臺 http:/ 2.42.4 數據采集與分析方法數據采集與分析方法 準備度評估主要對相關法律法規、政策、意見、計劃、標準規范、新聞報道等資料進行了描述性統計分析和文本分析。搜索方法

20、主要包括以下兩種：一是在百度搜索引擎以關鍵詞檢索相關法規與政策文本、年度工作計劃、有關地方黨政領導講話支持的新聞報道以及數據開放主管部門的信息； 二是在地方政府門戶網站以及政府數據開放平臺上通過人工觀察和關鍵詞檢索采集數據。 指數出品方對10 法律法規與政策的篩選標準為至少有一節專門針對政府數據開放的內容； 對標準規范的篩選標準為有關政府數據開放的地方性標準， 行業性的標準規范未納入本次評估范圍。數據采集截止時間為 2019 年 4 月 15 日。 平臺層評估主要采用人工觀察法對各地方政府數據平臺上各項功能進行觀測并做描述性統計分析，數據采集截止時間為 2019 年 3 月 31 日。同時，指

21、數出品方還對平臺的回復情況（包括回復時間和回復質量）進行了評估，回復情況采集截止時間為 2019 年 4 月 4 日。 數據層評估主要通過機器自動抓取各地平臺上開放的數據結合人工觀察采集相關信息，然后對數據進行了描述性統計分析、交叉分析、文本分析和空間分析。數據采集截止時間為 2019 年 4 月 15 日， 對“動態更新”這一指標的評測時段為 2019 年 1 月 1 日至 2019 年 4 月 15 日。對于只在省級平臺上開設了本地欄目， 未建設本地平臺的地市，指數出品方以該地市在省級平臺本地欄目下開放的數據作為評估對象。對于開設了下屬地級市本地欄目的省級平臺，指數出品方以其在平臺上開放的

22、來自省本級的數據作為評估對象。 利用層評估主要對各地政府數據開放平臺上展示的利用成果進行了人工觀察和測試，對 2017 年以來各地開展的開放數據創新利用比賽信息進行了網絡檢索，并對采集到的數據進行了描述性統計分析。數據采集截止時間為 2019 年 4月 4 日。 2.52.5 指標計算方法指標計算方法 指數出品方基于各地在各項評估指標上的實際表現從低到高按照 0-5 分共 6檔分值進行評分， 其中 5 分為最高分，相應數據缺失或完全不符合標準則分值為0。對于連續型統計數值類數據則使用極差歸一法將各地統計數據結果換算為 0-11 5 之分間的數值作為該項得分。 各地平臺在準備度、平臺層、數據層、

23、利用層四個維度上的指數總分等于每個單項指標的分值乘以相應權重所得到的加權總和。最終，各地開放數林指數等于準備度指數、平臺層指數、數據層指數、利用層指數乘以相應權重的加權平均分。各地開放數林指數計算公式如下： 各地開放數林指數= (準備度指標分值 權重) 25% + (平臺層指標分值 權重) 20% + (數據層指標分值 權重) 40%+ (利用層指標分值 權重) 15% 3. 總體發現總體發現 自 2012 年上半年上海市推出全國第一個政府數據開放平臺起，截止到 2019年上半年，我國已陸續上線 82 個符合政府數據開放基本特征的地級市及以上平臺（如圖 4 所示） 。尤其是在 2018 下半年

24、到 2019 上半年期間增長迅猛，又新增36 個地方平臺。 12 圖 4 各地平臺上線時間 截止到 2019 年 3 月底，我國各地上線的省級政府數據開放平臺的地區分布如圖 5，上線的副省級和地級平臺的地區分布 6 所示，顏色越深代表平臺上線時間越早。從整體上看，我國地方政府數據開放平臺的擴散呈現出從東南沿海地區向內陸地區不斷發展的趨勢，東南沿海地區的省級平臺已經逐漸相連成片。 另外，各地政府數據開放平臺還呈現出“群落式”與“綠洲式”兩種分布特征。其中， “群落式”以山東省、廣東省和長三角地區最為典型。在這些區域中，地市平臺“競相”開放數據，尤其在廣東省和山東省內，省內各地市都推出了數據開放平

25、臺，形成我國最為密集的省級“開放數林” 。相比之下，一些周邊地區尚未上線政府數據開放平臺的地方則成為了所在區域政府數據開放的“綠洲” 。 13 圖 5 各地平臺上線時間的地理空間分布（省級） 14 圖 6 各地平臺上線時間的地理空間分布（副省級和地級） 報告對各地數據開放平臺所屬的地方政府行政層級進行了統計分析（如圖 7所示） 。目前在已上線平臺的各級地方政府中，地級數量最多（59 個） ，省級行政區和副省級城市數量相當，分別為 13 個和 10 個。然而，全國共有 31 個省級行政區（港澳臺除外） 、15 個副省級城市和 318 個地級行政區，除副省級城市平臺占比超過 5 成外，我國總體上上

26、線政府數據開放平臺的地方所占比例依舊偏低。 15 圖 7 各地平臺的行政層級分布 自 2017 年發布第一期評估報告以來， 報告連續三年跟蹤各地數據開放情況，全國開放的數據集總量從 2017 年的 8398 個迅速增長到 2019 年的 6 萬多個數據集（如圖 8） ；開放數據集的容量從 2018 年的 6 億爆發式增長至 2019 年的 119億（如圖 9） ，一年之間出現了近 20 倍的漲幅，全國出現了更多高容量、高需求的優質數據集。 1310593115318省級副省級地級地方政府總數建有平臺總數839817420628012017年2018年2019年16 圖 8 全國開放的數據集總量

27、 圖 9 全國開放的總數據容量（單位：萬） 2019 年各地開放的數據集中滿足可機讀格式標準的比率為 82%（如圖 10）與去年同期基本持平。 全國開放數據所覆蓋的主題與部門的比例三年來均穩步增長（如圖 11） ，參與數據開放的政府部門越來越多，開放的數據愈加豐富多樣。然而，與 2018 年同期，今年各地數據定期更新的比例出現了下滑（如圖 12） 。 1190607651752019年2018年17 圖 10 2018-2019 全國開放的可機讀格式數據集比例 圖 11 2017-2019 全國開放數據的部門覆蓋率與主題覆蓋率 76.0%83.0%82.0%2017年2018年2019年50.

28、0%56.0%67.0%65.6%70.5%71.1%2017年2018年2019年部門覆蓋主題覆蓋18 圖 12 2017-2019 全國開放數據的更新比例 4. 建議建議 加強政策供給， 提供組織保障。加強政策供給， 提供組織保障。 各地應制定專門針對政府數據開放的地方性法規、地方政府規章或規范性文件，對開放數據治理、開放方式、推動利用、安全保護、保障機制等方面做出明確的規定和要求。地方黨政主要領導應更多公開表態支持數據開放， 各地應制定和公開專門針對數據開放的標準規范和年度工作計劃。 優化平臺優化平臺服務服務，提升運維能力。，提升運維能力。在數據發現方面，各地平臺應改善數據概況和動態的內

29、容及展現方式，提供按用戶使用場景和標簽分類進行導航的方式，提供按字段名稱和多種篩選條件搜索的功能。在數據獲取方面，建議平臺提供可下載的開放數據目錄，對于無條件開放的數據實現分級登陸獲取，公開并回復用戶對未開放數據的請求， 真正開通可申請有條件開放數據的功能。 在工具提供方面，平臺應注重提高工具的多樣性和實用性。在利用展示方面，建議增加提交和展示利用成果的類型，標明利用成果的來源信息。在互動反饋方面，建議平臺提供數1.8%26.6%11.6%2017年2018年2019年19 據發布者聯系方式，公開并及時回復用戶的意見建議和數據糾錯信息，從而在數據提供者和用戶之間搭建起真正的供需對接橋梁。在公眾

30、傳播方面，各地應加大對數據開放工作的宣傳力度，探索多渠道、多平臺傳播。在賬戶體驗方面，建議同時提供面向自然人和法人的賬戶注冊功能，提升賬戶注冊的便捷程度。 提高數據質量，分級分類開放。提高數據質量，分級分類開放。在數據數量方面，各地應不斷提升數據集的容量。在數據質量方面，推出更多高容量、高需求的優質數據集，同時減少碎片化和低容量的低質數據集，剔除重復創建、生硬格式轉化和無效數據集；建議增加以 API 接口的形式開放的容量大、更新頻率高的數據集，清理碎片化 API 接口、限制型 API 接口、無效 API 接口和重復 API 接口。在數據標準方面，平臺應制定和完善開放授權協議，對用戶免費獲取、不

31、受歧視獲取、自由利用、自由傳播與分享開放數據的權利進行明確授權， 并且探索對不同類型的數據集分級分類制定開放授權協議。提高 RDF 格式開放數據的比例，降低申請 API 接口的難度。平臺應推進數據的分級分類開放，對數據集標示不同開放類型，如無條件開放或有條件開放等；提供更為完善的元數據和更加詳實的 API 接口調用說明，幫助用戶理解、獲取和利用數據。在數據覆蓋面方面，各地應鼓勵和吸引更多的部門參與到數據開放工作中來，豐富數據內容的多樣性，不斷提高開放數據集的主題覆蓋面和部門覆蓋面。數據開放工作剛剛起步或水平不高的地方，可以參考先進地方已經開放的常見數據集，積極穩妥地補齊短板。在數據持續性方面，

32、各地應保障平臺的持續性管理和運維，使其成為政府部門的一項常態化工作，以支撐開放數據集的持續增長、動態更新和歷史存檔。 促進創新利用，營造有利生態。促進創新利用，營造有利生態。在開放數據利用促進方面，各地應積極舉辦并持續開展類似于開放數據創新利用比賽的促進活動， 用以提升社會利用政府數據的積極性，營造有利于政府數據開放利用的生態體系。在成果產出方面，平臺亟需提升有效、優質利用成果的類型、數量和主題覆蓋面，清理政府自身開發的20 應用， 剔除無法獲取或正常使用的應用，為利用成果標明數據來源并提供數據集鏈接。 在數據利用方面，地方應鼓勵引導多種類型的數據利用者參與政府開放數據的開發利用。開放優質的、

33、高價值的政府數據是推動數據利用的基本條件，各地應把數據供給做實做優，然后在此基礎上推動數據利用，提升被利用數據集的數量、容量、主題覆蓋面和部門覆蓋面。 5. 中國開放數林指數與排名中國開放數林指數與排名 5.15.1 省級省級 省級開放數林指數分值與排名如下，上海市排名第一，浙江省和貴州省分列第二、三位，前六名地方獲得“數開葉茂” 、 “數開成蔭” 、 “數開叢生”等獎項，這些地方在準備度、平臺層、數據層與利用層方面的綜合表現突出。 5.25.2 地市級（含副省級）地市級（含副省級） 地市級（含副省級）開放數林指數分值與排名如下，貴陽市排名第一，濟南21 市、哈爾濱市分列第二、第三，前五名地方獲得“數開葉茂” 、 “數開成蔭” 、 “數開叢生”等獎項，這些地方在準備度、平臺層、數據層與利用層方面的綜合表現突出。 除綜合獎項外，今年還新設了單項獎。浙江省憑借在數據層的優異表現獲得“獨數一幟”獎；深圳市由于進步迅速，獲得“數飛猛進”獎；福建省和成都市在最新開放數據的地方中綜合表現最為優異，獲得“新數輩出”獎。 22