指數工作組組長理論工作組數據工作組外聯工作組宣傳會務組張平文分指數工作組負責人專家委員會組長成員周劍北京國信數字化轉型技術研究院榮譽院長、教授級高工于祥雨華院計算技術（上海宋潔北京大學工學院教授、北京大學長沙計算與數字經濟研究院副院長蘇岳龍高德地圖未來交通與張平文北京大學政府管理學院副院長、北京大學公共北京大學法學院長聘副教授、北京大學憲法與行政北京大學匯豐商學院副院長、金融學教授、北京大學國目錄CONTENTS 第二章數字生態理論框架與指數測算 第三章中國數字生態指數與地方格局 第一章中國新型基礎設施競爭力指數報告 第二章政府新基建項目投資指數報告 第十四章中小企業數字化發展指數報告 第二十一章長三角一體化發展城市指數報告 摘要總指數篇在數字經濟時代，如何基于數據要素和數字技術形成新質生產力，并構建與之相匹配的生產關系，并通過研究數據資產化探索實踐、算力市場定價機制、數據智能助力建筑能源低碳發展等專題，為國家總指數篇城市之間競爭激烈。從區域一體化角度看，東部地區為我國數字生態引領頭部，中部地區為數字生態崛起中堅，西部和東北地區為數字生態發展后方。從五大城市群看，京津冀、長三角、珠三角在第一梯隊城市引領下形成區域內部自循環的數字生態高地，而成渝和中三角仍缺少領頭城市而未成區域性生態。河南、湖南在算力算網、市場流通、平臺支撐等方面形成優勢；江西在數字生活和新消費領域領先中部本報告初步探討了數字生態與新質生產力關系。一方面，數字生態的全面發展為形成和提升新質生產力提供條件，數字基礎、數字能力、數字應用均與新質生產力緊密相關。其中，數字能力對于提升省份的新質生產力具有顯著作用。另一方面，從生產力的發展邏輯看，數字生態可解構為數字勞動者、數字勞動資料、數字勞動對象和數字生產關系。結果顯示，包含基礎設施、數據資源、數字創新等數字勞動資料的發展水平越高，該省份的新質生產力水平也越高。但數字生產關系則對這一機制產生了負向調節作用。這表明當前某些省份頻繁出臺的數字政策和規章制度，與當地數字生產力并不吻合，反而產生數字生態的發展還體現在不同領域的數字化實踐創新。首先，2024年數據資產化成為重要議題，上百家公司開啟了數據資產入表浪潮，為創新數據業務場景，創造經濟新增長點，健全數據資產監管，降構建一套標準化、科學嚴謹、公平合理且透明的算力定價機制顯得尤為迫切。最后，數字經濟的發展也對我國能源消耗和碳排放提出了新的挑戰，尤其是在建筑業這一傳統且高能耗的領域，建筑業作為國民經濟的支柱產業，其低碳轉型對于實現國家“雙碳”目標具有舉足輕重的意義，數據要素為加快建筑業從數字生態視角看新質生產力對全面深化改革和推進中國式現代化提出了新的發展方向。報告首次提出要健全因地制宜發展新質生產勞動對象優化組合和更新躍升，催生新產業、新模式、新動能，發展以高技術、高效能、高質量為特征力是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態。它由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵，以全要素生產率大幅提升為核數字生態為新質生產力的形成與發展提供獨特視角。一方面，新質生產力的形成與發展是一個地區的系統性工程，需要在技術更新、要素配置、產業轉型等方面同頻共振向前發展。正如習近平總書記在參加十四屆全國人大二次會議江蘇代表團審議時作出的重要論述：“要因地制宜發展新質生產力。各地要堅持從實際出發，先立后破、因地制宜、分類指導，根據本地的資源稟賦、產業基礎、科研條件等，有選擇地推動新產業、新模式、新動能發展，用新技術改造提升傳統產業，積極促進產業高端化、智能整體性等方面提供分析思路。例如，在數字化、網絡化與智能化的發展上，各地可依照“數字基礎——數字能力——數字應用”的行動框架，依據當地的數字化發展條件與能力，走出一條符合當地市場特色另一方面，建設數字生態也是重構一個地區的勞動者、勞動資料、勞動對象乃至生產關系的過程，為其他領域新質生產力形成與發展提供重要啟示。數字生態是以數據為生產要素，以政府、企業、社會為行動主體，以數字化轉型為發展過程的經濟社會運行系統。隨著這個系統從無到有、從小到大、從弱到強地發展壯大，系統內部的勞動者、勞動資料和勞動對象都逐漸向數字化方向轉變；與此同時，社會經濟的治理體系也會逐漸調整，直到構建了符合數字生產力發展的新型生產關系。從數字生態視角看，數字勞動者指的是具備數字素養、掌握數字化技術的人員，例如招聘市場中數字化領域的人力資源，智能領域高級編程開發者，以及人工智能頂尖學者專家等；數字勞動資料指的是以數據資源為關鍵要素、數字社會等。最后，數字生產關系指的是治理體系的重塑，在國內體現為構建數據要素基礎制度、數字基礎設施管理體系、數字安全管理邊界等數字政策，在國際體現為構建國家數據主權、制定數據跨境流數字生態與新質生產力是什么關系？作為國家新提出的重要概念，新質生產力仍然是一個需要深入研究的課題。本報告將在數字生態指數測算的基礎上，進一步分析數字生態與新質生產力之間的關系，試圖回答數字生態各維度的發展程度與結構變化，以及數字生產力與生產關系等要素，分別如何影響當國家數據局于2023年10月25日正式揭牌，由國家發展和改革委員會管理，主要職責是負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等。今年上半年以來，各省級和市級地區的數據局也相繼成立，成為當地數據要素市場建設的業務主管部門。從數字生態視角看，數據局的主要工作是兩點：一是推動當地數字生態的整體建設，推動當地數字生態的整體建設，首在數據要素市場體系的頂層設計，需要以實現數據要素的高效流通與數據要素市場的繁榮為目標。基于數據要素的生態性，應以“架構安全、布局靈活、聯動有效、綠跨境數據的審批與國際治理、數據要素型企業培育、完善數據要素的統計分類、實現數據要素可信可控數據資產化實踐為突破數據要素市場發展瓶頸提供可行路徑。2024年7全面深化改革推進中國式現代化的決定》發布，提出“培育全國一體化技術和數據市場”，為暢通數據要素流通交易，構建以數據為核心要素的數字經濟，充分釋放數據價值紅利提供了重要情境。隨著數字技術的迭代進步，推動數據從無形資源向可量化、可交易、可資本化的數據資產轉變，提升企業智慧DataSphere數據顯示，到2027年，全球數據總量從103.67ZB增長至284.30ZB，復合年均增長率為數據安全技術等的全面應用，為確保數據高質量供給、實現數據供需對接、培育壯大數據要素市場生態可依托已成規模、規范的數商服務提供更便捷、更高效、更安全的一站式數據交易服務。以ChatGPT、文心一言、通義千問等生成式人工智能大模型，以及智慧醫療、智能交管、金融風控、智慧空管等決策型大模型的出現對高質量數據集、數據持續供給、智能治理范式創新等提出新要求。一方面，人工智能大模型技術為數據資源規模化開發、高頻高效應用提供了重要場景，另一方面，數據質量較低、數字知經濟社會變革推動數據資產化。貫徹黨中央、國務院關于“健全推動經濟高質量發展體制機制”相關要求，以提高組織數字化轉型效率，促進實體經濟和數字經濟深度融合為目標，重塑社會資源配置方式與組織運行模式，以全面適應全球產業鏈供應鏈格局堅持效率優先，兼顧公平的發展理念，為充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，我國在公共數據、企業數據、個人數據上形成了多樣化的數據開發利用方法與模式。面向公共數據，以保障公共數據高質加快數據資產化探索是落實我國數字經濟戰略的重貨”“無形資產”“開發支出”等條目下列示數據目前包括以三大運營商為主的國有龍頭企業、以城投公司為主的地方國資企業、以上市公司為主的有限責任公司均探索落實數據資源入表具體活動，為優化企業資產結構、強化企業資產質量、增強企業競爭力提供重要著力點，根據中證鵬元、《中國企業數據資產入表情況跟蹤報告》相關數據顯示：近40余家算力作為數字經濟時代的關鍵生產力，對推動科技進步、賦能行業數字化轉型、促進社會經濟發展具有重要作用。算力的快速發展，尤其是智能算力的增長，為數字經濟提供了強大的計算能力和數據處是推動數字經濟與實體經濟深度融合的必由之路。算力作為數字生態中的重要中間環節，通過提供強大近年來，我國大力推進算力基礎設施建設，數據中心機架數量和算力規模快速增長，形成了較為完善的算力基礎設施體系。這些基礎設施的建設為數字生態的發展提供了堅實的基礎，使得算力資源能夠更好地服務于各行各業的數字化轉型。同時，算力的發展也促進了數字技術的創新，推動數字技術在各行各業的應用。算力市場的快速發展為數字生態的完善提供了堅實的基礎和有力保障，推動數字生態的不斷完善和發展，為數字經濟提供了更多的增長點和發展機會。未來，隨著量子計算、類腦計算等前沿技術的研發和應用以及物聯網、智慧城市、智能制造等領域的快速發展，算力需求將持續增長，應用場景將更加廣泛和深入，跨界合作、協同創新將成為常態。算力市場與數字生態將繼續深化互動，共同推隨著全國一體化算力網絡國家樞紐節點的部署和“東數西算”戰略工程的深入推進，我國算力資源規模化與應用的廣泛性取得了顯著進展。與此同時，大數據、人工智能等技術迅猛發展，算力需求呈現出爆炸式增長態勢。在此背景下，算力正作為商品以及通用的可量化服務，在算力市場中流通交易，為數字經濟注入了強勁動力。然而，當前我國算力市場尚未成熟，算力生態暫不完善，算力交易過程中缺乏合理的定價機制。這導致不同智算中心、不同規模算力供給企業定價相差極大。加之目前市場對高昂算力成本的接受度有限，這在一定程度上阻礙了算力交易市場的健康發展。因此，構建一套標準化、科提出在能源、工業、建筑、交通、公共機構、用能設備等重點領域實施節能降碳行動，全面推進美麗中國建設。數字生態圍繞數據流動循環，通過數字化、信息化和智能化等技術，推動經濟和社會的數字化隨著全球對氣候變化的關注和綠色低碳發展的需求增加，市場對低碳技術和解決方案的需求也在不斷增長。數字技術在能源、制造業、農業、建筑、交通等多個領域中發揮著重要作用，它可以通過優化結合動態碳排放數據庫，能夠分析建筑和交通排放影響因素，實現精準的碳排放管理。同時，數字技術與能源技術的融合，還可以推動化石能源的清潔化、清潔能源的規模化和能源服務的智能化，促進能源數字經濟的發展對推動我國達成雙碳目標、實現零碳經濟也至關重要，它可以通過技術創新促進傳統產業轉型升級，提升能源資源利用效率，實現節能降碳。同時，它也能賦能綠色低碳發展，通過數字節約集約、綠色低碳發展，促進人與自然和諧共生。在國家大力推進低碳轉型背景下，數據要素正成為加快建筑行業全過程節能降碳進程，為推動低碳經濟可持續發展和實現“雙碳”目標轉型提供新捷徑、數字生態協同創新平臺良好數字生態是建立在廣泛聯系相關參與者的基礎上，通過建立合作共享、健康共贏的機制，構建起實現數據要素暢通循環的有機共同體。數字生態指數的研制過程也要按照數字生態的內在發展要求進行模旨在為數字生態指數研究建立合作共享、互惠共贏機制，打造一個圍繞數字生態研究的創新共同體。該共同體由數字生態相關領域最具有代表性的科研機構、事業單位、平臺企業等多方力量，集數字生態理2024年參與中國數字生態指數研制和發布工作的合作單位/研究團隊增加到34個，基于各合作單位/研究團隊擁有或掌握的具有全國代室共研制31個專項分指數，這些指數在一定程度上能夠反映各地區口總數比例超過35%的國家，從經合組織、世界銀行、國際電信聯盟、歐盟委員會等機構的24個數據從數字生態視角入手探討數字發展與數字治理是張平文院士帶領跨學科團隊的集體努力，融匯了數學、數據科學、工學、社會學、政治學、法學、國際關系學、管理學等文理工多學科集體智慧。本報告是這一努力的部分階段性產出，目的是助力國家“十四五”規劃提出的，建設一個開放、健康、安全的數字生態理論框架數字生態是與自然生態、社會生態相互作用又相對獨立的生態系統。其中，數據是數字生態的生產要素，政府、企業、社會是數字生態的行動主體，數字化轉型是數字生態的發展過程。數字生態還是數字主體互連互動形成的多層次多結構多形態且彼此依存、合作和沖突的動態系統。我們構建了一個包含數字基礎、數字能力、數字應用和數字規制的數字生態理論框架，分別反映數字發展的投入、轉化、產數字基礎反映數字發展的投入環節，是數字生態形成的前提。數字時代具有獨特的基礎設施，比如服務器、基站、數據中心、超算中心等。數據資源是另一項重要的數字基礎，數字化發展要依靠數據的各種數字連接的充分實現和不斷完善都需要依靠持續的技術創新。人才是技術創新的基石，技術創新以數字應用反映數字發展的產出環節，是數字生態價值的真正實現。數字基礎和數字能力通過數字應用切實發揮作用，助力數字經濟、數字社會、數字社會等價值實現。如果不能在各種場景中實現落地，投入建設的數字基礎設施便不會得到充分且有效的利用，數據資源也不可能源源不斷地產生。同時，沒有應用場景中催生出的各類新需求，技術創新就會成為無源之水，人才培養更無從談起。因此，數字應數字規制構成了一定區域內數字發展的制度環境，是推動數字生態發展的重要力量。一方面，數字規制可以通過厘清市場中各類資源要素權屬、明確數據交易流通規則、劃定各類創新實踐的監管空間等方式為數字發展賦能；另一方面，數字規制可以通過構建個人信息保護規范體系、數據安全與網絡安全?數字基礎下設基礎設施、數據資源與政策環境三個二級指標。基礎設施指標反映支撐數字化轉型、智能升級和融合創新的新型基礎設施的建設狀況，涉及信息基礎設施、融合基礎設施和創新基礎設?數字能力下設數字人才、技術創新和數字安全三個二級指標。數字人才指標反映各區域數字領域人力資源的結構、流動、供需及環境等狀況。技術創新指標反映大數據、人工智能、集成電路等數字技術前沿領域的專利研發水平和自主創新能力。數字安全指標反映重要數據資源、信息網絡和信息?數字應用下設數字政府、數字經濟和數字社會三個二級指標。數字政府指標反映數字技術在政府管理服務領域的應用發展情況。數字經濟指標反映以企業為主體的數字化發展水平，包括數字產業化數字生態指數（2024）是依據數字生態理論框架，基于多渠道的分指數測量指標逐級構建而成的綜合性指數。數據來源除個別已向公眾發布的成熟指數，多數來自數字生態協同創新平臺的合作單位針對由清華大學互聯網產業研究院提供，從網絡基礎設施、新型應用基礎設施和新型行業基由國家工程實驗室聯合北京明樹數據科技有限公司共同研制，結合我國地方政府的市場采購行為與近期規劃，考察各省新基建投資招采由國家工程實驗室研制，從地區政策支持度、數據開放質量、大數據交易平臺成熟度、數據流通活躍度、數據交易機構支撐度五個維度，反映各地數據要素市場的建設水平與由國家工程實驗室聯合北京北大英華科技有限公司（北大法寶）、北京大學重慶大數據研究院共同研制，從數字治理、數字經濟、數字社會、數字政府四個方面對各地政策環由國家工程實驗室聯合獵聘網、北京大數據研究院共同研制，依托獵聘網以及地方統計由國家工程實驗室聯合百度飛槳共同研制，依托百度飛槳數由北京大學信息化與信息管理研究中心研制，從話語權、影響力、參與度和協同度四個由國家工程實驗室聯合江蘇佰騰科技有限公司共同研制，依托佰騰專利數據，根據數字由國家工程實驗室共建單位中國信息安全研究院研制，從“政、產、學、研、用、融”六大角度對網絡安全發展狀況進行多維畫像與監測評價，反映省份地區網絡安全綜合競引用自中央黨校（國家行政學院）電子政務研究中心《省級政府和重點城市一體化政務服務能力（政務服務“好差評”）調查評估報告（2021）》，評價全國各省市和主要城由國家工程實驗室聯合公眾環境研究中心共同研制，以公開的環境信息為基礎，評估城數字應用由清華大學社會科學學院數據治理研究中心研制，運用大數據分析、定量和定性分析等研究方法，從組織機構、制度體系、治理能力和治理效果四個維度，評估各地數字政府由北京大學公共治理研究所研制，以主流媒體報道為依據，提供覆蓋全國全部地級行政由國家工程實驗室共建單位北京大數據研究院研制，依托監測的8979家大數據企業數由中關村數智人工智能產業聯盟、北京大學中國社會科學調查中心和北京大學重慶大數據研究院共同研制，依托權威數據庫和公開數據，從企業競爭力和外部環境兩個方面，由國家電網大數據中心研制，通過用戶數、用電量等變化情況反映與數字產業相關電力由北京國信數字化轉型技術研究院與中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟研制，依托點亮智庫數字化轉型服務平臺調查數據，對企業數字化轉型的發展戰略、新型能力、由APEC中小企業信息化促進中心提供，從組織數字化、業務數字化和產業鏈數字化三數從數字化經營、數字化管理、數字化融資、數字商貿四個方面評估小微經營戶的數字化由北京大學公共治理研究所研制，以主流媒體報道為依據，提供覆蓋全國全部地級行政由中國聯通智慧足跡數據科技有限公司研制，通過手機信令大數據，從線上生活和數字由國家工程實驗室聯合華院計算技術（上海）股份有限公司共同研制，通過搜索引擎、裁判文書網和國家統計局獲得的相關數據，反映各地居民通過網絡搜索的方式解決相關由中國光大集團信息科技部、光大科技有限公司與中國光大銀行股份有限公司、光大云由北京大學公共治理研究所研制，以主流媒體報道為依據，提供覆蓋全國全部地級行政如表2-2所示，效益指數用于衡量某一領域數字化發展對社會綜合效益提升的具體影響。通過研究由國家工程實驗室智慧交通分中心、滴滴發展研究院共同研制，旨在科學評估數字出行在助力各地減少二氧化碳排放及綠色轉型方面帶來的價值和貢獻。對各地探索落地碳普惠機制，推動交通工具電動化、出行結構由高德地圖研制，根據高德地圖開放平臺人口定位和交通流量大數據，通過綜合性評價方法，全面刻畫城市由中國經濟信息社和中國城市規劃設計研究院共同編制，依托互聯網遷徙數據、信令數據等多元融合的大數據資源，從人的流動、產業創新、設施聯通、民生服務、生態共保五大維度，評價長三角各城市高質量參與中國數字生態指數的具體計算方法詳見課題組已發表論文1。具體而言，本報告將合作機構的分指數測量指標線性歸一化到10-100之間以便于對比回歸進行填補。為體現子指標權重的客觀性與科學性，報告采用熵值法確定二級和測量指標的權重。數字生態指數一級指標則采用專家打分法確定權重，數字基礎、數字能力、數字應用三個一級指標權重分?熵值權重法：研究采用熵值法來確定二級指標和測量指標的權重。熵值法是依靠數據分布的離散程度來確定指標權重的方法。在信息論中，熵是對概率分布不確定性的一種度量。如果指標的數值分布穩定，說明該概率分布的信息量較大，不確定性較小，熵比較小；反之，如果指標的數值分布完全均勻，依此得出的相關推斷仍是隨機的，則熵比較大。因此，可以通過計算熵值來判斷一個指標對綜合評價的影響程度。當指標的熵值越小時，會認為其能提供的信息量越豐富，則賦予其更大的比，2024年國際數字生態指數在整體指標體系上保持穩定，依然設置了數字基礎、數字能力、數字應用和數字規制四個一級指標和十一個二級指標。相較于2023年國際數字生態指數，2024國際數字生態指?數字基礎下設基礎設施和數據資源兩個二級指標。基礎設施指標考察能源和硬件兩個方面：能源指標反映一國電力供給量、電力供給的覆蓋性和穩定性及新能源發展水平；硬件指標反映數字通信設備的擁有狀況。數據資源指標關注數據規模和數據開放兩個方面：數據規模指標涉及一國的數據資源存量，涉及數據中心數量、網民數量等方面；數據開放指標反映數據資源的開放水平，涉及有關?數字能力下設數字人才和技術創新兩個二級指標。數字人才指標考察各國數字人才的規模與結構、數字人才的流動狀況以及高等教育人才數量。技術創新指標包含成果和開發者兩個維度，成果體現一國研究論文、專利申請、在線創新力和創新成果轉化狀況等內容的發展現狀，開發者衡量一國開?數字應用下設數字政府、數字經濟和數字社會三個二級指標。數字政府指標反映國家整體在線政務服務、地方政府在線政務服務、政府數據開放水平、居民電子政務參與等內容。數字社會指標聚焦數字接入性、數字健康和數字教育三個方面。數字經濟指標以數字產業化和產業數字化為核心，同?數字規制下設數字商務、數據流通、數據保障和人工智能四個二級指標。數字商務指標關注各國在電子商務領域的立法情況。數據流通指標從法規和政策的角度對各國公共數據、非政府數據的國內網絡安全法規兩方面內容重新組合為數據保障二級指標，還進一步收集各國在算法和人工智能等前國際數字生態指數依據指標體系的理論架構，通過從公開渠道收集相關權威數據，經由模型計算而?數據來源廣泛的24個數據源收集相關數據。其中，除數字規制的相關數據，有25個具體指標根據原數據來源實?數據收集對象覆蓋全球絕大部分國家延續了上期對國家數字化發展狀況的考察，目前覆蓋全球159個國家，這些國家互聯網用戶數占人口總數比例均超過35%。其中，基于對數據可獲得性、權威性和科學性的考慮，2024年共討論了?數據類型豐富多樣數據包交換所（PCH）、國際電信聯盟等WebofScience、世界知識產權組織、世界銀行等Stackoverflow聯合國e-health調查經合組織的國際學生評估項目（PISA）世界進出口數據庫（WIOD)研究團隊在對收集到的各種原始數據進行適當預處理之后，通過自編碼器法計算除數字規制外的各一級指標權重，形成三個一級指標得分后，通過加權聚合的方式得到國際數字生態指數的總指數得分和各級?數據預處理缺失值插補。針對部分國家缺失最新數據的情況，首先采用冷卡插補法，收集該國在缺失指標偏態數據對數化處理。由于反映對象規模總量的數據（如網民數量）的絕對數值大、各國之間的差異大，導致這部分數據呈現偏態分布。本研究對以上數據進行對數化處理，以令其更接近正態標準化。在計算指標權重和指標聚合之前，研究團隊同樣采取Min-Max標準化方法，將除數據?權重計算方法自編碼器法。自編碼器作為機器學習領域的經典算法，過去多用于自然語言處理和圖像處理。這里創造性地將其運用在對指標權重的計算當中。根據國際數字生態指數指標體系設置，我們可以將具體測量指標作為自編碼器中的輸入數據，將三級指標、二級指標和一級指標作為神經網絡的隱藏層，根據指標間層級關系結構建立神經網絡中的連邊。這樣，由模型訓練得到神經網絡中連邊上的權重即可作為指標聚合時使用的權重，由自我們采用上述兩種方法測算國際數字生態總指數。最后將以兩種方式得到總指數得分，其一，對所有三個一級指標得分做等權聚合；其二，僅對數字基礎、數字能力、數字應用三個一級指標做等權聚合。數字規制這一維度十分重要，亟待開展測量與評估，但數字規制維度與另外三者在性質上又存在一定區分。我們在本期指數不再對各國數字規制的水平進行單純排名，而是創新性地對數1我國數字生態四梯隊發展格局趨于穩定。根據最新的指數結果，全國31個省級行政地?全面領先型與上一年度相同，北京、廣東、上海、江蘇、浙江屬于全面領先型。該組別各省份持續發展省內良好的理想數字生態小循環，總指數保持國內前列，分指數齊頭并進。其中，北京在數字能力、數字應用兩個維度位列榜首，總指數排第一；上海在數字基礎維度首次排名第一，總指數排第三；山東、四川、福建、安徽、湖北、重慶、河南、天津、湖南、河北屬于趕超壯大型。趕超壯大型省份地區在數字基礎和數字應用方面往往表現良好，但在數字能力方面短板明顯。山東在該梯隊排名第一，在數字基礎、數字能力、數字應用三個維度發展均明顯領先其他地區，但與全面領先型陜西、廣西、遼寧、江西、貴州、云南、山西、吉林、海南、黑龍江屬于發展成長型，與上一年度相比新增陜西、廣西2個地區。發展成長型省份處于數字生態發展的成長期，但面臨巨大的增長壓力。例如，陜西、廣西從去年的第二梯隊再次滑落，說明要保持更高的發展水平并不容易。其內蒙古、寧夏、新疆、甘肅、青海、西藏屬于蓄勢突破型，與上一年度保持一致。雖然這些省份數字生態總指數表現并不突出，但是在分指數維度卻不乏亮眼表現。內蒙古仍然排在首位，寧夏2省級地區排名趨于穩定，多數省份排名不變，6省份排名微弱上升，5省份排名微弱下降。與2023年數字生態指數相比，河南、江西、貴州、山西、海南、寧夏6個地區實現排名上升1-2位，但均沒有管排名沒變，但是從第二梯隊回落到第三梯隊，說明與頭部地區的差距有拉大趨勢。綜上，近5年數據3834343628458584674364605867604365606943473939453641364342383934424040363從數字基礎、數字能力、數字應用三維協同情況看，全國省份地區劃分為4組不同情況。圖3-2顯北京、廣東、江蘇不僅數字生態總指數得分位居前列，耦合得分同樣名列前茅，是領跑全國數字生態發展的綜合性地區。上海、浙江盡管數字生態指數得分高，但耦合得分較低，說明數字生態發展即數字生態指數得分高，但三個維度耦合得分低的省份。大多數省份主要是由于數字能力指數即數字生態指數得分和三個維度耦合得分都很低的省份。盡管數字生態總體發展水平還不高，但是已經在數字基礎維度或者數字應用維度實現了單項突破。2024年即數字生態指數得分偏低，同時三個維度耦合得分高的省份，說明這些地區在數字基礎、數字4數字能力是多數省份的短板，各省在數字基礎方面的差距也大于數字應用。圖3-3展示數字生態指數與一級指標得分的排序變化。除了北京和廣東，其他所有省份在數字能力維度的得分都要低于數字基礎和數字應用。全國數字能力形成了以北京（91分重慶、天津、貴州等。各省份在數字應用維度得分均差距不大，與總指數排名比較一致。上述差異反映了數字生態發展規律及不同地區的戰略選擇：數字基礎建設容易成為地區先導突破方向，而數字能力建5我國數字生態發展情況在四大區域呈現顯著差異。區域的省份數字生態指數進行分析。東部地區為我國數字生態頭部，大多省份以數字能力為驅動，其中北京、上海、廣州、江蘇、浙江形成跨區域生態帶，成為全國數字化發展最前沿。中部地區為我國數字生態核心引擎。西部地區為我國數字生態后方，主要以數字基礎為驅動，數字應用為牽引，其中川渝、廣西、貴州發展較突出，依托地理優勢打造全國數據和算力1東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南10個省（）；1中國城市數字生態仍然呈現頭部城市優勢領跑、重點城市多點開花、東部城市協同發展的發展格局（圖3-5所示）。我國數字生態東西部發展差異較大。東部和中部城市數字生態發展要好于西部和東北地區。數字生態頭部城市主要位于京津冀、長三角、珠三角城市群，第二梯隊城市均勻分布于東部地區，第三梯隊城市的密度從東向西逐2數字生態指數城市排名相比于上一年度變動較大，城市之間競爭激烈。相比于我國省級地區排名的穩定性，城市數字生態指數排名變動依然十分顯著，前30的城市整展示出數字生態發展的強勁勢頭。深圳憑借多個維度優秀的表現排名上升2位，超過了杭州與上海，這三個城市近幾年在前四的位置你追我趕。排名前10城市中，武漢上?前30排名上升城市：深圳、武漢、南京?前30排名下降城市：杭州、上海、成150▼-4-75▼-14▼-1▼-55280110223▼-14▼-1506371829▼-22373▼-8▼-43數字政府、數字經濟和數字社會排名前30的城市變動較大，頭部城市的數字化轉型競爭程度依舊很123456789?從數字政府維度來看：北京、無錫、南通、蘇州、重慶位列前5，說明在數字政府、智慧環保、鄉村），?從數字經濟維度來看：北京、上海、深圳、杭州、廣州位列前5，是聚集我國大數據產業和人工智能產業的頭部城市，同時也在中小企業數字化發展、鄉村數字經濟、投資者信心方面處于領先狀態。?從數字社會維度來看：杭州、北京、上海、深圳、廈門位列前5，表明在普惠金融和鄉村數字社會上284五大城市群數字生態區域格局穩定向好發展。如圖3-6所示，五大城市群中，長三角、京津冀、珠三角城市群形成了完備的數字生態發展梯隊。其中，長三角數字生態的質量最高并穩步前進，不僅擁有上海和杭州兩個第一梯隊城市，還擁有蘇州、南京、合肥、無錫四個第二梯隊城市，相比上一年度增加了無錫，第四梯隊城市也只剩下一個池州市，相比上一年度減少了宣城市。珠三角數字生態發展僅次于長三角，擁有廣州和深圳兩大第一梯隊城市，其余均為第三梯隊城市，沒有第二梯隊城市。京津冀數字生態擁有全國標桿城市北京，且擁有一個第二梯隊城市天津，第三梯隊和第四梯隊城市均衡發展。成渝以成都和重慶“雙城驅動”，相比去年增加了4個第三梯隊城市，整體生態向好發展；中三角城市群以武漢和長沙雙城驅動，11個城市上升為第三梯隊，整體生態水平也實現躍升。與上年度一樣，成渝城市群和中三角城市群仍然缺少第1從省級數字生態指數來看，中部六省呈現兩強并峙、梯度發展的數字化格局。安徽和湖北作為中部湖北均躋身全國前10，分別位列全國數字生態第9和第10位。在數字基礎、數字能力和數字應用方面具有較強的綜合實力和發展潛力，能夠對周邊地區產生輻射和帶動作用。湖南和河南的數字化整體水平雖然略低于安徽、湖北，但在數字基礎和數字應用方面表現較為良好。江西、山西在六省中排名靠后，主要以數字應用促進數字生態穩定發展，仍有較大的發展潛力和追趕空間。從省會城市的數字生態指數來看，各省展現出“一城獨大”格局，武漢成為僅次于北京、深圳、杭州、上海、廣州五大領先城市的2數字基礎維度：湖北、安徽在新基建亮點突出，河南、湖南在數據流通領域加速突破。各省市搶抓湖北、安徽、河南在中部地區居前3位。其中湖北在創新基礎設施建設方面則競爭力更強，河南在信息基礎設施和融合基礎設施建設方面更優，安徽、湖南則在算力、算網等設施方面形成特色優勢。在數據交易流通綜合表現上，河南、湖南、湖北分別位居中部前3。河南面形成優勢。湖南在數據政策、平臺建設等方面不斷發力，在中部排名第2。3數字能力維度：湖北、安徽在科技創新、數字人才等方面領跑中部。在科技實力指標上，各省優勢各有側重，湖北、安徽、湖南位列中部地區綜合科技創新水平前3。湖北省國家工程技術研究中心、一流”大學數量、技術合同成交額等多項科技創新指標穩居中部第一，近5年來獲評國家科學技術獎數量穩居全國前5，科技成果就地轉化率達65%；安徽省國家企業技術中心數量、規上工業企業有研發機構的企業數等指標居中部六省首位，綜合性國家科學中心等高能級創新平臺建設不斷突破，創新環境居4數字經濟維度：六省產業數字化整體較為均衡，湖北、安徽數字核心產業領先。各省數字經濟發展5數字政府與數字社會維度：安徽數字化治理整體領先，江西在數字社會側更為突出。在數字政府建9個位次。安徽在黨政組織機構轉型、政務治理和政民互動等方面整體表現優秀，便民繳費數字化等數字社會指標亦有突出表現，湖北次之。江西則在數字技術深度融入百姓日常生活及數字社會方面更為顯著。根據中國聯通智慧足跡數據分析顯示，江西在數字生活和新消費領域領先中部6從六省數字生態總體情況來看，呈現先擴大后收窄趨勢，但數字能力分異程度變大。通過橫向對比六省2021-2024數字生態總指數發現，六省之間數字化發展水平和差異呈現先擴大后收窄趨勢。2021-六省的數字化發展水平不均衡性主要表現在基礎設施資源投入和政策支持，以及其在數字化轉型上的持續努力和創新能力的提升。相比之下，山西省囿于其以傳統能源產業為主導的經濟結構，數字化轉型起步也較晚，這些因素共同影響了山西省在數字化水平上的提升。進入2023-2024年，隨著國家層面對區這一變化得益于政策的優化分配、數字技術的普及以及區域內合作和交流的加強。特別是對于發展較慢盡管中部六省數字生態指數差異有所收窄，但數字能以發現，數字能力和數字基礎維度在六省間的不均衡性顯著高于數字應用以及數字生態總指數水平，這反映了數字能力和數字基礎是影響各省數字生態不均衡程度的重要因素。特別是數字能力維度的分異程數字技術創新能力、數據應用能力、網絡安全能力等方面的差異。安徽、湖北等在這些方面擁有更強的內生動力和競爭優勢，河南、湖南也在不斷強化重點領域的優勢，不斷提升數字能力水平。江西、山西等省份則可能需要更多的時間和努力來提升這些能力。這種分異可能導致即使在數字化水平整體提升的但整體趨勢保持略有相對均衡發展態勢，通過積極引入新技術、新應用推動傳統產業與數字經濟深度融7與東部地區對標來看，中部地區數字化驅動經濟發展水平仍有較大差距。在當前中國經濟發展的版圖中，中部地區數字經濟發展整體雖優于西部和東北地區，但與東部先進省份相比仍存在顯著差異。東部地區以其雄厚的經濟基礎和先進的技術能力，形成了以北京、上海、廣州、江蘇、浙江等為代表的數字經濟高地，這些地區不僅數字經濟規模龐大，而且在GD處于全國數字化發展的最前沿。盡管中部近年來各省在數字經濟總量上增長迅速，但其在GDP中的占比仍顯著落后于東部先進省份，對地區經濟社會發展的引領作用發揮不足。數字能力建設普遍不足或成效較慢成為中部地區短板，同時中部地區尚未涌現出能夠引領全國數字生態的核心城市和強有力的城市群從深層次角度來看，中部與東部這種差距還在于數字化理念、發展環境和體制機制等“軟實力”方面。中部省份在數字化理念和改革進程上相對滯后。例如，浙江省在2021年率安徽等地雖然也啟動了數字湖北、數字湖南、數字安徽等建設，但這些項目在撬動全局、推動深層次應用方面尚未達到預期效果。此外，東部地區在吸引外資方面表現突出，為數字經濟發展注入了活力。作為內陸區域對外開放水平不高也成為中部各省的普遍縮影，特別在吸引外資方面與東部先進省份也存在國際數字生態指數測算范圍共覆蓋六大洲從大洲整體發展狀況看，歐洲國家以平均59.86各大洲的數字生態水平呈現清晰的梯隊結構。在數字基礎、數字能力和數字應用各維度，歐洲的表現同樣優于其他大洲。而南美洲與非洲在各維不同大洲內部的數字生態發展均質化程度存之中，歐洲國家數字生態指數得分整體水平較高，發展較為均衡（標準差為6.2其次為以澳指數得分差異相對較大，存在數字發展的區域性強國，如亞洲的中國、日本，美洲的美國、加拿大，但兩個大洲內其余國家的數字化程度還有較大發展空間。非洲各國間在數字發展上的差異雖然最小（標準），中國和美國作為國際數字發展領域“兩極”的格局仍在延續。圖4-2給出了國際數字生態指數得分排在前20位的國家，中美兩國在新一期指數中仍位居前兩位。從數字基礎、數字能力和數字應用三個分?美國與中國數字基礎排名持續領先。與上期指數相比，數字基礎方面排名位居前列的國家并無較大變化。美國在“數據資源”領域、中國在“基礎設施”領域領先全球。德國、印度、加拿大、法國等英國、瑞典、以色列，但新一期指數中中國的數字能力得分反超美國，位于世界第一。中國繼續在數字人才儲備方面占據優勢，并逐漸縮小與美國在技術創新方面的差距。在數字能力維度排在前20名的國家中，除中國、保加利亞、阿曼外均為發達國家，相較于?亞洲多國在數字應用上具有相對優勢。除第一名美國和第三名德國外，數字應用排名前五名均來自?全球數字規制演化整體趨于更加封閉在原有數字規制指標體系的基礎上，今年我們根據其中各具體指標的意涵與所指，從“開放性”和“封閉性”的角度對數字規制指標體系中的具體指標我們對比2024年和2023年各國在數據規制封閉性與開放性上的變化情況標中，只有伊朗得分情況更好；而在封閉性指標中，有18個國家得分為正，絕對值最高的分別是日本、英國和中國。這在一定程度上反映出當前世界數字規制領域更偏重安全與秩序的保守趨勢。在當前世界政治與經濟形勢下，相較于推動數據全球流動和開放共享，各國更傾向于強化數?從數字規制視角理解國際數字生態在分析數字規制的影響時，我們還考慮了各國的數字基礎、數字應用和數字能力這三個方面，它們分別從不同維度描述了國家的數字發展水平。數字規制體現了一國對待數字發展的基本態度，隨機森林、嶺回歸、Lasso回歸這四種機器學習方法，基于兩2分別達到0.65、0.45，但對數字基礎的預測能力相對較弱。這可能與通過對模型結果的深入分析，我們進一步揭示了那些被模型識別出來更為重要的具體數字規制指標分別與數字能力和數字應用兩兩之間的關系。我們應用的四種算法模型均顯示了“數據主體權利”、“是否有打擊網絡犯罪的法規”兩個數字規制指標與數字能力和數字應用呈負向關關系。四個模型中至少有三個模型報告了“內部的網絡安全標準”、“政府數據開放”兩個數字規制指標與由此我們看到，第一，過于強調對數據主體權利的保護可能影響數字生態其他方面的發展，因決定權、自動化決策干預權、救濟權有利于構建完善的個人信息保護體系，但對個體權利的重視客觀上提高了數據資源被充分利用的成本和門檻，限制了數字生態其他方面的發展。第二，完善的數字治理制度往往有利于提升一國數字生態其需滿足的具體網絡安全要求，政府數據開放則是對于個人查閱政府紀錄或資料權利的規定，二者作為在公共與非公共數據領域的正式制度能為數字能力發展提供可信賴、可操作的堅實預期。同時，打擊網絡犯罪的法規與數字能力發展間的負相關關系或許提示，完善的數字治理制度不僅體現于規則的數量與規模，還在于制度自身的內在邏輯是否清晰完備。雖然世界各國的網絡犯罪罪名體系正不斷擴充與完善，但罪名規范的內部邏輯仍然存在以上假設和觀察是基于兩期數字規制指數的探索研究，未來還需要對相關領域進行持續關注和1“數據安全：自動處理個人數據的安保要求”指標具體包括以下四個方面的要求：對個人數據加密化或匿名化處理中國通過加強基礎設施建設、推動跨境電子商務、促進數字技術創新等方式正積極與區域內國家加強數字領域的合作，旨在推動區域內數字貿易、電子商務、云計算等領域的協同發展。同時，各國政府和企盡管仍面臨數字鴻溝等挑戰，但南亞和東南亞正在逐步構建一個包容性更強、互聯互通更加緊密的數字社會。本節通過本期國際數字生態指數測算結果對南亞和東南亞地區14國的數字化整體水平及各國的發南亞和東南亞地區多數國家的數字生態指數得分較低，區域數字發展整體上呈現出明顯的梯隊分布（見圖4-6）。只有新加坡、印度、馬來西亞和印度尼西亞的數字生態指數得分超過了60，構成地區數東南亞的數字生態發展明顯優于南亞，但優勢不大。在數字應用、數字基礎和數字能力三個主要維在數字基礎方面，區域內國家不斷加強互聯網基礎設施建設，擴大網絡覆蓋范圍，提升連接速度。例如，云南作為中國面向南亞東南亞的輻射中心，已建成了一系列跨境陸地光纜和國際互聯網數據專用通道。數字能力方面，各國通過教育培訓提升公民的數字素養，吸引投資以促進技術創新，如云南推動南亞地區中印度推行“數字印度”倡議，對寬帶網絡和數據中心的基礎設施投資力度較大、互聯網盡管整體發展迅速，印度仍面臨顯著的城鄉和貧富數字鴻溝，阻礙了數字社會建設。東南亞國家除老撾以及良好的法治環境增強了公眾信任，數字政府指數最高。兩國都在積極利用數字化轉型來推動經濟增中國與美國數字鴻溝正逐步縮小，同時，以中國為代表，正積極引領南亞與東南亞地區數字生態的一路”倡議等區域合作機制的深化，南亞與東南亞國家與中國在數字生態領域的合作顯著加強，推動了該區域內各國數字生態得分的普遍提升。在數字經濟、數字技術和數字治理方面中國取得了輝煌成就，如電子商務市場，阿里巴巴、京東和拼多多等，為周邊國家提供了寶貴的經驗借鑒與技術援助。因此，中國正逐步成為推動南亞與東南亞地區數字生態共同進步的重要力量。中國企業積極參與南亞與東南亞國家的通信網絡、數據中心等基礎設施建設，大幅提升了區域內的網絡覆蓋與傳輸速度；同時，通過技研究團隊選取新加坡、印度、泰國、馬來西亞、緬甸及尼泊爾等六個典型國家進行詳細分析。新加坡與印度兩國憑借卓越的數字生態指數表現，脫穎展現了該地區數字化進程的先進風貌。馬來西亞和泰國整體數字發展不及新加坡和印度，但是也逐漸形成了他們獨具特色的發展模式。相比之下，緬甸與尼泊爾則映射了該區域內數字發展的挑戰與潛力，作為相對滯后的國家，需要在推進數字化轉型過程中給予更多關注與支持，從而為縮小數字鴻溝提供廣闊?新加坡新加坡數字生態指數得分在南亞和東南亞地區國家中連續兩年最高，彰顯了其在數字領域的非新加坡也在其他領域展現獨特的區位優勢。政府長遠的數字科技規劃吸引了大型數字企業在新加坡長期發展，促使新加坡在數字技術創新領域引領潮流。同時，新加坡數字生態又為企業提供了創新土壤和合作機會，企業各項數字創新成果也讓大眾和社會受益，為新加坡在數字領域可持續發?印度印度在全球數字生態系統中表現卓越。電力產量全球第三，支撐數字基礎設施，擁有最大傳輸網絡，促進了高速互聯網的普及和電子商務發展。高等教育普及率高，網民數量增加，培養了大量技術人才。政府數據透明度和公民參與度高，推動政策創新。企業數字化全球領先，數字服務和硬件制造全球排名前列，數據規模龐大，為技術創新提供動力。同時，印度政府數據開放性進一步凸?馬來西亞馬來西亞在全球數字生態中展現出多元化的發展態勢。數據資源的電力穩定性與傳輸網絡相對基礎但有待提升，數字基礎設施如能源、硬件、寬帶及個體ICT使用方面表現穩健，尤其在寬帶建增加了35.7萬人(+1.1%)。同?泰國泰國以堅實的數字基礎為引領，全面驅動數字社會與人才的發展，共繪數字生態繁榮新篇章。泰國憑借卓越的電力穩定性、高效穩定的傳輸網絡與移動網絡，以及數字基礎設施支撐——包括堅實的硬件支撐與日益普及的寬帶網絡，共同鑄就了推動數字化轉型的強大引擎，加速了數字社會的蓬勃發展，極大地促進了數字教育的創新實踐和數字企業的繁榮興盛。但是，由于在數字人才和技術創新等數字能力方面比較落后，導致其需要向外尋找所需數字技術產品，較大信息不對稱性又會?緬甸緬甸的數字生態系統正迅速發展，盡管面臨諸多挑戰。電信運營商推出的廉價SIM卡、高速互特別是在疫情期間，線上購物和數字化貿易的需求急劇上升。然而，自二戰后獨立以來，緬甸一直受到政治動蕩和社會經濟發展滯后的制約，這些因素拖累了其數字發展的步伐。此外，持續的政治?尼泊爾尼泊爾2023年數字生態指數為南亞和東南亞地區最低。盡管寬帶普及率和電話密度較高，但城鄉數字鴻溝明顯，農村互聯網接入率僅為6.96%。尼泊爾電信市場由兩大運營商NTA（NepalTelecom）和Ncell主導，4G網絡在城市普及，但農村覆蓋率不足。電子支付服務商普遍虧損，數尼泊爾電子商務和IT服務出口增長顯著，數字產業注冊網站超4萬個。位于印度和中國兩大科技巨頭中間的地理優勢，使其成為南亞地區的潛在數據中心，但需進一步加強基礎設施建設和法律法規數字生態視角下的世界人工智能發展在大數據、云計算、物聯網等關鍵技術的推動下，近年來人工智能技術迎來飛速發展。特別是以領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，為數字生態發展注入了新動能。當前，人工智能無疑成為為刻畫全球人工智能發展現狀，項目團隊結合國際數字生態指數的部分指標和其他人工智能的相關數據，按基礎設施、技術能力、產出成果以及人工智能規制四個方面對相關數據進行分類，對全球主要?基礎設施：世界各國分化加劇，三大梯隊差距明顯結合發展人工智能所需基礎設施相關的“電力產量”和“安全服務器數量”兩項指標，項目團隊直觀展示了全球主要經首先，中美兩國領跑第一梯隊，基礎設施建設各有千秋。中美兩國雖然都處于人工智能基礎設施領域的第一梯隊，但是二者的優勢項目并不相同。中國以電力產倍。當前，中國已經成為全球最大的電力生產國和消費國，在特高壓輸電、智能電網等領域的技術發展居于世界前列，為人工智能發展提供了充足的能源保障。美國以安全服務器數量見長，世界銀行數據顯示，2020年美國擁有4639萬臺安全服務器，約占全球安全服務器總量的52.6%，是全球第二梯隊國家數量龐大，梯隊內部分化明顯。第二梯隊的國家雖然在體量上遠不及中美，但是在基礎設施方面仍具有一定的領先優勢。具體來看，第二梯隊中既包括德國、日本等在電力產量和安全服務器數量都較多的發達國家，也包括丹麥、愛爾蘭等僅在安全服務器數量占優的國家，還包括伊朗、墨西哥等僅在電力產量占優的國家。總體而言，第二梯隊的國家在人工智能基礎設施領域第三梯隊國家“電”“網”雙弱，國際競爭力略顯不足。盧森堡、斯洛文尼亞、拉脫維亞等6國以及大多數發展中國家都屬于第三梯隊。第三梯隊國家由于經濟、技術實力有限，無論在電力產量還是安全服務器數量上都遠不及前兩個梯隊的國家，人工智能基礎設施建設不完善，在發展人工?技術能力：六大洲洲際差距愈發明顯，中美兩極博弈格局越發清晰項目團隊將人工智能領域的研究論文數量和相關專利數量作為衡量各國人工智能技術能力的指六大洲技術能力參差不齊，且內部差距明顯。從主要國家發表的人工智能研究論文數量來看，非洲129個，呈現出清晰的“梯度分布”結構。從各大洲內部發展狀況來看，以北美洲為例，美國中美兩極博弈成為焦點。中國和美國已成為人工智能技術能力領域的兩極，近年來二者競爭愈發激烈。在人工智能研究論文數量上，美中兩國分別位居全球第一位和第二位。其中，美國共發表76602篇，中國共發表65942篇。在人工智能相關專利數量上，中國共有353824個專利?產出成果：美國領跑全球，各國加快追趕圖4-14展現了全球受關注人工智能模型實力巨擘引領未來，美國霸主地位穩固。無論是受關注的人工智能模型數量還是開源人工智能項目數量，美國均排名全球第一，且大幅領先其他國家。在受關注的人工智能模型數量上，美國共有561個，在開源人工智能項目數量上，美國的搶抓機遇追趕浪潮，全球各國競相加速。在受關注的人工智能模型數量上，排名第二至第五的在開源人工智能項目數量上，排名第二至第五的國家），此外，項目團隊還對大模型的來源國家進行了統計。如圖4-15所示，在全球200個高性能AI大模型中，美國和中國分別參與研發了90個和63個大模型，分列第一位和第二位，二者合計超過總數的3/4。除中國、美國和韓國外，其余各國的大模型數量均不超過10個。當前AI大模型領域的國際競爭仍集中在中美。根據《全球數字經濟白皮書（2024年）》，截至2024年一季度，全球人工智能核心企業近3萬家，其中美國占34%，居全球首位。而中國人工智能核心企業約占全球的?人工智能模型的國家間合作網絡在人工智能模型的開發中，國家間存在相互合作、共同開發的情況。圖4-16為注的人工智能模型領域的合作網絡，其中圖中的節點為各個國家，節點的大小與各國受關注的人工節點之間的連線代表兩個國家在人工智能的模型開發領域存在合作，兩個節點之間的連線的粗細反美國和中國是人工智能模型開發領域的兩大核心。從各國在受關注人工智能模型領域合作的整體狀況看，除俄羅斯外，各國均存在與其他國家共同開發的人工智能模型。其中，美國和中國是與其他國家合作開發受關注人工智能模型數量最多的兩個國家，分別與其他國家共同開發了123項和35項受關注的人工智能模型。與美國在受關注人工智能模型領域合作最為密切的五個國家分別為中國、加拿大、法國、英國和德國，五個國家與美國均合作研發了10項以上的人工智能模型；與中國美國和中國互為在受關注人工智能模型領域開發合作最為密切的國家。在合作的國家數量方面，美從各國在受關注人工智能模型領域的獨立研發和合作研發的情況看，數據庫中僅有俄羅斯的受關注人工智能模型是完全由其獨立研發。在研發受關注人工智能模型的數量大于10項的國家中，獨立研發比例最高的五個國家分別為美國、英國、日本、韓國與中國，且獨立研發的受關注人工智能模型數量均大于合作研發的模型數量。在全部的28個國家中，合作研發受關注人工智能模型數量多于自主研發模型數量的國家有16個。在研發受關注人工智能模型數量前十名的國家中，德國、法國和新加坡合作研發的受關注人工智能模型數量多于獨立研發的模型數量。另有9個國家的受關注人工智能模型均為與其他國家合作研發，其中以色列是9個國家中唯一一個研發受關注人工智能模型各國在受關注人工智能模型領域自主研發和合作研發的狀況不能從一而論。對于自主研發和合作研發受關注人工智能模型數量均較多的國家，如中國和美國，其具備獨立開發能力的同時，還能為其他國家提供必要的開發支持。而對于其余大部分國家來說，特別是受關注人工智能模型整體數量較少且合作研發模型比例較高的國家，其人工智能模型的研發更依賴于當今具有一定人工智能研中國與歐盟頒布的人工智能法律規制，項目團隊嘗試刻畫中美歐三地人工智能規制的發展格局，并于安全、可靠、值得信賴地開發和使用人工智能的行政命令》（下文簡稱《行政命令》嘗試對人工智能的發展提供明確的法律和道德框架。2024年5月21日，歐盟理事會正式批準《人工智能法案》，該法案是全球首部全面監管人工智能的法規，繼《通用數據保護條例》后，歐盟再一次走鼓勵創新、提升海外影響力、政府使用等多方面鼓勵、扶持人工智能發展，而中國、歐盟對此相對持審慎態度。最后，具體到人工智能深度合成領域的監管，中國、歐洲更為全面、嚴格，而美國相不同的規制監管力度在一定程度上影響了各國的人工智能發展現狀。根據epochAI數據庫和GitHub開源社區對人工智能模型研發的相關數據，項目團隊發現，總體而言，美國人工智能的技術實力和商業發展全球領先，其在人工智能領域的規制建設也延續了開放、流動、發展的價值取向，鼓勵創新和發展，法律監管相對寬松。而歐洲基于人權保護的傳統，避免技術發展過多干預個體自由和安全，因此對人工智能有較多限制。中國人工智能技術和商業發展迅猛，帶來活力的同時也伴在人工智能大模型的開發領域，大部分國家更傾向于獨立開發人工智能大模型。在全部212項?人工智能領域的數字規制在人工技術快速發展的同時，中國、美國與歐盟在人工智能規制領域也不斷探索與嘗試并取得一定成效。項目團隊在國際數字生態指數中人工智能相關規制數據的基礎上，又補充了對“算法歧數字生態與新質生產力學者們從不同視角闡釋了新質生產力的內涵、發展機制、實踐路徑及影響，另有一些學者對我國省份地區的新質生產力指數進行測算。根據知網數據庫文獻搜索，我們下載了17篇期刊論文。其中，有11篇論文披露了每個省份的新質生產力指數得分，歸納如2016-2022年雷學，《工業技術經濟》，20242012-2022年張哲,李季剛,湯努爾·哈力克，《統計與決策》，20242015-2022年2010-2021年王珂,郭曉曦.《統計與決策》,22012-2021年胡歡歡,劉傳明.《統計與決策》,20242011-2021年祝志勇,楊鳳梅,李維莉.《云南財經大學學報2016-2021年高怡冰,任沛陽,陳鈺鑫.《科技管理2012-2022年王玨,王榮基.《西安財經大學報》,22011-2021年2022年林銓,林壽富.《統計與管理》,20242012-2021年2從新質生產力的測量維度可以看出，數字生態中孕育著數字生產力，并且，數字生產力在很多領域首先，新質勞動者指的是高級人力資本，包括勞動者教育水平、勞動者人力資本結構、高等院校在校學生結構等指標。其中，與數字技術相關的新質勞動者可稱為數字勞動者，如數字生態指數的二級指綠色環保、類腦智能、量子信息、氫能儲能等。其中，數字勞動對象是發展最為明顯的新興領域，極大地拓展了數字化勞動對象的范圍和深度，不僅體現在平臺經濟滲透的范圍和工業互聯網發展的深度等，綜上，新質生產力指向所有領域技術突破后產生的高質量生產力，而數字生產力是基于數字生態孕育發展出來的新質生產力。數字生產力是新質生產力的重要組成部分，也是其中最為前沿與通用范圍最廣的代表。接下來通過實證方法探討數字生態與新質生產力的影響程度與機制。其中，新質生產力的測量數據選取已經公開發表的學術論文中披露的原始數據。根據期刊級別、文章質量、作者單位、時間3從數字生態內部發展邏輯看，數字基礎、數字能力、數字應用為新質生產力在數字化領域的形成與為進一步探討數字生態的三個維度對新質生產力的影響程度，我們先來分析數字基礎、數字能力、數字應用與新質生產力的相關關系，如下圖所示。新質生產力指數與數字基礎指標相關系數0.86，與數字能力指標相關系數0.92，與數字應用指標相關系數0.92。可見在數字生態中，數字基礎維度與新質生其他兩個指標不顯著。這表明，一個地區在數字生態發展過程中，數字能力得分的提高，能夠顯著提升