中國開放數林指數報告

1、3引言數林概貌數林指數數林近觀數林建言評估方法附錄00400801202303804105045引言中國地方政府數據開放報告和“中國開放數林指數”是我國首個專注于評估政府數據開放水平的專業(yè)報 告和指數，由復旦大學數字與移動治理實驗室制作出品，由復旦大學和國家信息中心數字中國研究院聯(lián)合發(fā)布。 “開放數林”意喻我國政府數據開放利用的生態(tài)體系。開放數據，蔚然成林，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、花開結果，終將成長為一片繁盛多樣、枝杈相連、持續(xù)循環(huán)的中國“開 放數林”?！爸袊_放數林指數”自 2017 年 5 月首次發(fā)布以來，每半年發(fā)布一次，定期對我國地方政府數據開放水

2、平進行綜合評價，精心測量各地“開放數木”的繁茂程度和果實價值，助推我國政府數據開放生態(tài)體系的建設與發(fā)展。2018 年以來，“中國開放數林指數”為國家互聯(lián)網信息辦公室信息化發(fā)展局監(jiān)測我國公共信息資源開放情況提供數據支撐。8一、數林概貌總體態(tài)勢截至 2019 年 10 月，我國已有 102 個省級、副省級和地級政府上線了數據開放平臺，平臺總數首次超過100 個。與 2019 年上半年相比，新增 20 個地方平臺。目前，我國 51.61% 的省級行政區(qū)、66.67% 的副省級和 24.21% 的地級行政區(qū)已推出了政府數據開放平臺。地級以上平臺數量逐年翻番，從 2017 年的 18 個，到 2018

3、年的 56 個，再到 2019 年的 102 個，“開放數據， 蔚然成林”已從愿景成為現(xiàn)實，政府數據開放平臺已日漸成為一個地方數字政府建設的“標配”。東南沿海地區(qū)的省級平臺已逐漸相連成片，并向內陸地區(qū)不斷擴散。廣東省和山東省內的各地市都已推出了數據開放平臺，形成我國最為密集的省級“開放數林”。在長三角地區(qū)的江蘇、安徽、浙江和西南地區(qū)的貴州 和四川，地級平臺不斷上線并相連成片，已形成長三角和西南地區(qū)的“開放數林”。指數分值較高的地方主要集中在東南部沿海地區(qū)，與此同時，位于西部和東北部地區(qū)的貴州省、貴陽市、哈爾濱市、成都市、銀川市也表現(xiàn)優(yōu)秀，成為所在地區(qū)的優(yōu)質“數木”。在準備度、平臺層和數據層等維

4、度上，全國整體表現(xiàn)與上半年相比均有進步，但在利用層上各地仍有很大 提升空間。在 2019 年下半年的開放數林指數省級排名中，上海和浙江的綜合表現(xiàn)最優(yōu)，廣東總體進步幅度最大。在地級（含副省級）排名中，貴陽、深圳、哈爾濱和濟南綜合表現(xiàn)最優(yōu)，福州市在半年來新上線平臺的地方中總體表現(xiàn)最佳。在四個單項維度上，在全國所有 102 個地方中，上海在準備度上排名第一，浙江在數據層上排名全國第一，深圳在平臺層和利用層上排名全國第一。數根：準備度在法規(guī)與政策上，上海出臺了我國首部專門針對數據開放的地方政府規(guī)章，另有八個地方出臺了專門針對 數據開放的規(guī)范性文件。在組織和執(zhí)行上，各地陸續(xù)組建了專門的政府數據管理部門，

5、其中，超七成地方的政府數據管理部門是?。ㄊ校┱慕M成部門、工作部門或政府辦公廳（室）管理的行政機構，數據開放工作的組織基礎進一步穩(wěn)固。 但僅有 4 個地方的黨政主要領導在公開講話中明確要求推進政府數據開放，地方黨政領導對數據開放的重視力度有待進一步加強。在標準規(guī)范上，只有廣東、山東、上海制定了專門針對數據開放的地方標準，僅上海市連續(xù)制定和公布了專門針對政府數據開放的年度工作計劃。數干：平臺層在數據發(fā)現(xiàn)上，只有不足兩成的平臺能從用戶視角出發(fā)，按用戶使用場景和標簽分類提供數據導引，幫助 用戶迅速發(fā)現(xiàn)其需要的數據。在數據獲取上，僅有不到四分之一的地方平臺提供了開放數據目錄。超過七成的地方平臺要求用

6、戶注冊登 陸后才能獲取無條件類開放數據，提高了獲取無條件類數據的門檻。僅有五個地方平臺開通了可申請有條件類開放數據的功能。雖然有近六成的地方平臺提供了對未開放數據提交請求的功能，但僅有不足一成的地方平臺 公開了用戶的數據請求和平臺的回復。在利用成果上，超過七成的平臺未標明利用成果來源。在互動反饋上，只有約一成地方平臺提供了數據發(fā)布者聯(lián)系方式。雖然超過七成的地方平臺開通了意見建議和數據糾錯功能，但對用戶的意見建議和數據糾錯進行及時有效回復的地方分別僅占 8% 和 2.3%，僅有深圳和東莞的數據開放平臺能對用戶提出的數據糾錯信息進行及時回復。在賬戶體驗上，超過五成地方平臺的注冊過程較為繁瑣，要求用

7、戶提供的個人信息較多。數葉：數據層在開放數據總量上，全國開放數據集總量從 2019 上半年的 62801 個增長到 71092 個，增幅一成多。開放數據集的容量與 2019 上半年相比，增幅約 27%。各地平臺在數據數量上差異顯著，超三成的地方平臺上開放的數據集總量超過了一千個，有一成多的平臺 上開放的數據容量超過 1 億，但仍有近兩成的平臺上開放的數據容量在 10 萬及以下。在開放數據質量上，約 35% 的地方平臺提供了優(yōu)質數據集，但優(yōu)質 API 接口仍屈指可數，各地提供的 API 接口普遍存在調用難度高，能調取到的數據容量小、更新頻率低等問題。在開放數據標準上，開放授權協(xié)議仍未得到足夠重視

8、，超四成的地方平臺缺少專門的數據開放授權協(xié)議， 僅有 26% 的地方平臺在提供的授權協(xié)議中明確授予了用戶免費獲取、不受歧視、自由利用、自由傳播和分享數據的權利。不到兩成的地方平臺為數據集標示了多種開放類型，例如普遍開放和有條件開放類。只有不到兩成的 地方平臺上開放的數據集全部符合非專屬格式的標準。在開放數據覆蓋面上，只有不到一成的地方平臺開放的數據集覆蓋了所有重要主題，只有不到一成的地方平臺上開放了所有的常見數據集。來自市場監(jiān)管部門的數據集總數最多，首次超過統(tǒng)計部門。在開放數據持續(xù)性上，能持續(xù)新增數據和保持動態(tài)更新的地方平臺仍然偏少，只有不足一成的地方平臺能 在近兩年半以來的每個季度都持續(xù)上線

9、新增數據集。在 2019 年第二、三季度內，近四成的地方沒有更新數據集。數果：利用層在促進數據利用上，有一成多的地方舉辦過類似開放數據創(chuàng)新利用比賽，但只有上海市和北京市兩個地方 連續(xù)舉辦。在利用成果產出上，各地平臺上展示的利用成果數量少，類型單一，覆蓋面小，質量不高，僅在 5.62%的平臺上發(fā)現(xiàn)了少量的利用開放數據產生的有效服務應用，主要關于交通出行、教育科技、衛(wèi)生健康和城建住房等主題。近七成的平臺展示的是由政府部門自身開發(fā)，而不是社會利用政府開放的數據所產生的應用。在數據利用上，目前被利用的數據集數量較少，主要來自交通運輸、統(tǒng)計、教育、市場監(jiān)管、人力資源與 社會保障、農業(yè)農村、公安、衛(wèi)生健康

10、和文化旅游等 9 類政府部門。近九成的地方平臺展示的利用成果未標注開放數據來源，即使在標注了數據來源的地方平臺上，也普遍存在數據鏈接無效、數據搜索不到或數據不完整等 情況。12二、數林指數準備度指數各地在準備度上的指數分值與排名如表 1-1、表 1-2 所示，在省級行政區(qū)中，上海、貴州和北京名列前三， 在地級（含副省級）地方中，貴陽、連云港和濟南名列前三。上海在所有地方的準備度排名中位列第一。近半年來， 北京、連云港、南京等地在準備度上的進步幅度最大。表 1-1 省級準備度排名表 1-2 地級（含副省級）準備度前五十強平臺層指數表 2-1 省級平臺層排名各地在平臺層上的指數分值與排名如表 2-

11、1、表 2-2 所示，在省級行政區(qū)中，浙江、上海和廣東名列前三， 在地級（含副省級）地方中，深圳、貴陽和哈爾濱名列前三。深圳在平臺層總排名中位列第一。表 2-2 地級（含副省級）平臺層前五十強數據層指數各地在數據層上的指數分值與排名如表 3-1、表 3-2 所示，在省級行政區(qū)中，浙江、廣東和山東名列前三， 在地級（含副省級）地方中，貴陽、廣州和東莞名列前三。浙江在數據層總排名中位列第一。近半年來，廣東省 在數據層上進步迅猛。表 3-1 省級數據層排名表 3-2 地級（含副省級）數據層前五十強利用層指數表 4-1 省級利用層排名各地在利用層上的指數分值與排名如表4-1、表4-2，在省級行政區(qū)中，

12、北京、貴州和上海名列前三，在地級（含 副省級）地方中，深圳、貴陽和濰坊名列前三。深圳在利用層總排名中位列第一。表 4-2 地級（含副省級）利用層前五十強綜合指數省級與地級（含副省級）開放數林綜合指數的分值、排名與等級如表 5-1、表 5-2 所示。在 2019 年下半年的省級排名中，上海和浙江的綜合表現(xiàn)最優(yōu)，進入第一等級“五棵數”。貴州、北京和廣東也總體表現(xiàn)優(yōu)秀，進 入第二等級“四棵數”。近半年來，廣東綜合指數進步幅度最大。在 2019 年下半年的地級（含副省級）排名中，貴陽、深圳、哈爾濱和濟南綜合表現(xiàn)最優(yōu)，進入第一等級“五棵數”。福州市在半年來新上線平臺的地方中綜合指數表現(xiàn)最佳。在四個單項維

13、度上，在全國所有 102 個地方中，上海在準備度上排名第一，浙江在數據層上排名全國第一， 深圳在平臺層和利用層上排名全國第一。表 5-1 省級綜合排名表 5-2 地級（含副省級）綜合排名23三、數林近觀時間分布截至 2019 年下半年，我國已有 102 個省級、副省級和地級政府數據開放平臺上線（如圖 1 所示），平臺總數首次超過 100 個。與 2018 年報告同期相比，增長接近一倍，與 2019 年上半年相比，新增了 3 個省級平臺和 17 個地級（含副省級）平臺。各地平臺上線時間如表 6 所示。圖 1 歷年地方平臺總數表 6 各地平臺上線時間一覽表空間分布截至 2019 年 10 月底，全

14、國各地上線的省級政府數據開放平臺的地區(qū)分布如圖 2 所示，副省級和地級政府平臺的擴散呈現(xiàn)出從東南沿海地區(qū)向內陸地區(qū)不斷發(fā)展的趨勢，東南沿海地區(qū)的省級平臺已經逐漸相連成片。 廣東和山東省內的各地市都推出了數據開放平臺，形成我國最為密集的省級“開放數林”。 在長三角地區(qū)的江蘇、安徽、浙江和西南地區(qū)的貴州和四川，地級平臺不斷上線并相連成片，已形成長三角和西南地區(qū)的“開放 數林”。相比之下，有些上線數據開放平臺的地方則在其所處地區(qū)成為孤獨的“綠洲”，在其四周均未上線平臺。數據開放平臺的地區(qū)分布如圖 3 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圖 2 各地平臺上線時間的地理空

15、間分布（省級）圖 3 各地平臺上線時間的地理空間分布（副省級和地級）從省級地方指數分值的空間分布情況來看（圖 4），目前分值較高（在圖中顏色較深）的省份主要集中在東部沿海，但西部的貴州省也表現(xiàn)優(yōu)異。圖 4 開放數林指數空間分布（省級平臺）從地級（含副省級）的空間分布來看（圖 5），目前分值較高（在圖中顏色較深）的地市主要集中在山東省和廣東省等沿海地區(qū)，但貴陽市、哈爾濱市、成都市、銀川市等位于中西部和東北部地區(qū)的城市也表現(xiàn)搶眼。圖 5 開放數林指數空間分布（副省級、地級平臺）長勢分析報告對 2019 上半年評估報告中的 82 個地方半年以來的指數分值和排名變化情況進行了分析。圖 6 中的橫坐標代

16、表這 82 個地方 2019 下半年的指數分值，縱坐標代表這些地方與 2019 上半年相比的名次變化情況，正數表示名次上升位數，負數表示下降位數。2019 下半年新上線平臺的地方，由于缺少上半年的指數分值和名次可做對比，故未在圖中出現(xiàn)。圖中用排名不變（即為 0）與指數均值作為兩條分界線，將各地分為四種類型。右上方的區(qū)域為“竹林”， 表現(xiàn)為指數分值較高且進步迅速，如廣東和深圳等地；右下方的區(qū)域為“喬木林”，表現(xiàn)為指數分值穩(wěn)定或小幅 下降，但仍維持在較高水平，如貴陽、浙江、貴州等地；左上方的區(qū)域為“藤蔓”，表現(xiàn)為指數分值不高但進步 較塊，如陽江、南京等地；左下方的區(qū)域為“灌木叢”，表現(xiàn)為指數分值下

17、滑且指數處于中下水平，目前有大量 地方處于該區(qū)域。圖 6 82 個地方指數分值與排名變化分析法規(guī)與政策的文本效力與數據開放相關的法規(guī)與政策的等級直接決定了其約束力的強弱。報告將各地有關政府數據開放的法規(guī)與政 策的等級從高到低劃分為地方性法規(guī)、地方政府規(guī)章、一般規(guī)范性文件、部門規(guī)范性文件四級。目前，我國還沒 有地方出臺了專門針對數據開放的地方性法規(guī)，但已有少量地方以政府令的形式發(fā)布了與政府數據開放相關的地 方政府規(guī)章，或制定了相關的一般規(guī)范性文件和部門規(guī)范性文件。專門性是指法規(guī)與政策是否專門為政府數據開放而制定，這也是衡量其效力的重要指標。目前，我國大多數 地方尚未出臺專門針對數據開放的地方性法

18、規(guī)、地方政府規(guī)章或規(guī)范性文件，已出臺的法規(guī)與政策在內容上主要 分為五類：專門針對數據開放、針對公共數據資源共享和開放、針對公共數據資源管理或大數據發(fā)展應用促進以 及針對公共數據和一網通辦（或電子政務）管理。各地出臺的專門針對數據開放的法規(guī)與政策的效力等級分布情況如表 7 所示。表 7 各地法規(guī)與政策的效力等級分布標準規(guī)范標準規(guī)范是為了在一定的范圍內獲得最佳秩序，經協(xié)商一致制定并由公認機構批準，共同使用的和重復使用 的一種規(guī)范性文件。制定開放數據標準和規(guī)范指南，有利于數據開放工作的標準化和規(guī)范化實施。目前只有廣東、 山東、上海制定了專門針對數據開放的標準規(guī)范。表 8 各地專門針對數據開放的標準規(guī)

19、范數據集總量數據集是指由數據組成的集合，通常以表格形式出現(xiàn)，每一“列”代表一個特定變量，每一“行”則對應一個樣本單位。政府數據開放平臺通常以下載或 API 接口的方式提供數據集，數據集總量統(tǒng)計的是平臺上可通過下載或 API 接口獲取的數據集總數。截至 2019 下半年，全國的開放數據集總量為 71092 個，相比 2019 上半年，增長約 13%（如圖 7 所示）。圖 7 全國開放的數據集總數數據容量數據容量是指將一個地方平臺中可下載的、結構化的、各個時間批次的數據集的字段數（列數）乘以條數（行 數）后得出的數據總量。數據容量體現(xiàn)的是平臺上開放的可下載數據集的數據量大小。相比上半年，2019

20、年下半年全國開放數據集的總容量增幅約 27%（如圖 8 所示）。圖 8 全國開放的總數據容量（單位：萬）優(yōu)質數據數據容量大、社會需求高的優(yōu)質數據集是開放數據的重點。報告對國內各地平臺上所有可下載的數據集（共 約 54067 個）按照數據容量進行排序，在數據容量相同的情況下再按照下載量排序，最終選出排名居于前 1%的數據集作為優(yōu)質數據集（共約 540 個）。優(yōu)質數據集數量前十的地區(qū)如圖 9 所示。圖 9 國內各地平臺優(yōu)質數據集數量（前十名）表 9 是排在前十位的優(yōu)質數據集列表，這些數據集普遍具有較高的條數、字段數和下載量，內容主要涉及商事主體、司法、氣象、藥品和道路等方面。表 9 前十位優(yōu)質數據

21、集列表主題覆蓋面開放多個主題領域的數據集有利于提高數據開放的廣度和覆蓋面，也有利于數據利用者獲取來自多個領域的 數據集進行融合利用。圖 10 展現(xiàn)了各地開放數據集的主題分布情況。其中，社保就業(yè)主題遙遙領先，在該主題下開放的數據集在總數上是排在第二位的教育科技主題的兩倍多。圖 10 開放數據集主題分布部門覆蓋面開放數據的部門覆蓋面反映了各個政府部門開放數據的參與程度，也體現(xiàn)了數據集來源的豐富程度。由于不 同地方相同職能的政府部門在名稱上存在差異，報告對這些部門的名稱做了相應的合并與調整。各地平臺上開放 的數據集的部門分布情況如圖 11。目前，來自市場監(jiān)管（包括工商、質監(jiān)、食藥監(jiān)）部門的數據集總數

22、最多， 首次超過了統(tǒng)計部門。與統(tǒng)計部門提供的經過加工歸總后的宏觀統(tǒng)計數據相比，業(yè)務部門提供的數據更具原始性， 容量更大，再利用價值也更高，應成為數據開放的主力部門。此外，住房和城鄉(xiāng)建設、教育、文化旅游、農業(yè)農村、 衛(wèi)生健康等部門也開放了較多的數據集。圖 11 開放數據集的部門分布利用促進利用促進是指政府為了推動開放數據的社會化利用而組織的各類活動。開展開放數據利用促進活動有利于提 升社會利用政府數據的積極性和創(chuàng)造力，也有助于政府部門更好地了解社會的數據需求，開放更多的優(yōu)質數據， 從而通過促進數據提供者與數據利用者之間的雙向互動，營造有利于政府數據開放利用的生態(tài)體系和社會氛圍。 組織開放數據創(chuàng)新

23、利用比賽是一種常見的利用促進活動，各地自 2017 年以來舉辦的部分開放數據創(chuàng)新利用比賽如表 10 所示。表 10 各地舉辦開放數據創(chuàng)新利用比賽一覽表38四、數林建言政策供給與組織保障在法規(guī)與政策方面，制定與政府數據開放相關的地方性法規(guī)、地方政府規(guī)章或規(guī)范性文件，并對開放數據的 范圍、開放數據質量、開放方式中的分級分類開放、利用促進、安全保護、保障機制等方面做出明確的規(guī)定和要求。在組織與執(zhí)行方面，提升政府數據開放主管部門的層級，制定和公開專門針對數據開放的工作計劃，地方黨 政主要領導應提高對數據開放的重視程度，更多公開表態(tài)推進政府數據開放工作。在標準與規(guī)范方面，制定有關數據開放的標準規(guī)范。平臺

24、優(yōu)化與持續(xù)運營在數據發(fā)現(xiàn)方面，注重及時更新數據動態(tài)，提供按照用戶使用場景和標簽分類進行數據導引的方式，利用多 種篩選條件提供和強化高級檢索功能。在數據獲取方面，提供可下載的開放數據目錄，實現(xiàn)開放數據的分級分類獲取，公開用戶對未開放數據的請 求并提供及時優(yōu)質的回復，對有條件開放類數據開通提交申請的入口。在工具提供方面，結合平臺數據資源提供多樣且實用的分析工具。在利用展示方面，開通多種利用成果的提交和展示功能，并提供利用成果來源信息。在互動反饋方面，提供數據發(fā)布者聯(lián)系方式和智能客服，公開用戶的評價、意見建議和糾錯信息，并提供及 時優(yōu)質的回復。在公眾傳播方面，加大數據開放工作的宣傳力度，探索新媒體等

25、傳播渠道。在賬戶體驗方面，提供自然人和法人分類注冊功能，并提升賬戶注冊的便捷程度。總體上，保障平臺的持續(xù)性運營，使其成為政府數據管理部門的一項常態(tài)化工作，以支撐與用戶之間的日常 互動反饋和數據供需對接。數量提升與質量保證在數據數量方面，注重提升數據集的容量。在數據質量方面，開放更多高容量、高需求的優(yōu)質數據集，同時減少碎片化和低容量的低質數據集，剔除無效數據集；增加以 API 接口形式開放的實時動態(tài)的、大容量的數據集，清理碎片化 API 接口、限制型 API 接口和無效 API 接口。在數據標準方面，制定和完善開放授權協(xié)議，對用戶免費獲取、不受歧視獲取、自由利用、自由傳播與分享 開放數據的權利進

26、行明確授權，對不同類型的數據集分級分類制定開放授權協(xié)議。提高非專屬格式、RDF 格式開放數據的比例，降低申請 API 接口的難度。推進數據的分級分類開放，對數據集標示其開放類型，如無條件開放或有條件開放等；為 API 接口提供更加詳實的調用說明或操作指南，幫助用戶理解、獲取和利用數據。在數據覆蓋面方面，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，開放更多常見數據集。在數據持續(xù)性方面，提高開放數據集的持續(xù)增長和動態(tài)更新。數據利用與生態(tài)培育在促進開放數據利用方面 , 持續(xù)開展開放數據創(chuàng)新利用比賽等活動 , 以提升社會對政府數據開放

27、工作的知曉度，提高社會利用政府開放數據的積極性 , 營造有利于政府數據開放利用的生態(tài)體系。在成果產出方面 , 亟需提升有效數據利用成果的類型、數量和主題覆蓋面，清理政府自身開發(fā)的應用 , 剔除無法獲取或正常使用的應用 , 為數據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, 鼓勵引導多種類型的數據利用者對政府開放數據進行增值利用，提升被利用數據集的數量、容量、主題覆蓋面和部門覆蓋面。在開放優(yōu)質、高價值政府數據的基礎上，進一步推動數據利用。41五、 評估方法評估指標體系指數出品方邀請國內外政界、學術界、產業(yè)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，體現(xiàn)了跨界、多

28、學科、第三方的專業(yè)視角。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(xiàn)狀，構建起一個系統(tǒng)、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 12）。圖 12 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 13-1、圖 13-2）： 準備度是“數根”，是數據開放的基礎，包括法規(guī)與政策、組織與執(zhí)行、標準規(guī)范等三個一級指標。平臺層是“數干”，是政府開放數據和用戶獲取數據的載體，是展示利用成果的中心，也是連接數據開放供 給側和需求端的橋梁，包括數據發(fā)現(xiàn)、

29、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等七個 一級指標。數據層是“數葉”，是數據開放的核心，包括數據數量、數據質量、數據標準、數據覆蓋面、數據持續(xù)性等 五個一級指標。利用層是“數果”，是數據開放的成果，旨在促進政府數據開放后的社會化利用，包括利用促進、成果產出 和數據利用等三個一級指標。圖 13-1 中國開放數林指數評估指標體系圖 13-2 中國開放數林指數評估指標體系評估范圍指數出品方根據公開報道，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(fā)現(xiàn)了截至 2019 年 10月 31 日，我

30、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(xiàn) ，作為確定其為政府官方認可的數據開放平臺的依據。2、平臺所代表的地方政府的行政級別為地級及以上。因行政區(qū)劃調整，原山東省萊蕪市已于 2019 年 1 月整體并入山東省濟南市。3、平臺形式為“集中專有式”或“集中嵌入式”?！凹袑Ｓ惺健笔侵搁_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(tǒng)一匯聚為一個欄目版塊，嵌入在政府門戶網站或政務服務網站上。 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。本次評估中，指數出品方共發(fā)現(xiàn)符合條件的地方平臺 102 個，其中省級平臺 16 個，地級（含副省級）平臺86 個，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 11 所示。表 11 評估范圍（按行政層級及拼音首字母排序）數據采集與分析方法準備度評估主要對相關法律法規(guī)、政策、意見、計劃、標準規(guī)范、新聞報道等資料進行了描述性統(tǒng)計分析和 文本分析。搜索方法主要包括以下兩種：一是在