报告概述
本报告是OECD首份数字政府展望，基于2025年数字政府指数（DGI）和OURdata指数，系统评估36个OECD成员国和8个候选国在数字政府建设方面的进展与差距。报告围绕六个维度（数字设计、数据驱动公共部门、平台政府、默认开放、用户导向、主动性）和四个政策周期阶段（战略、杠杆、实施、监测）展开分析，旨在帮助各国从奠定数字基础转向实现真正的变革性影响，提升公共服务的效率、韧性和信任度。
报告的核心结论
数字政府建设重心需从基础设施转向实际应用。
多数OECD国家已建成数字身份、数据共享等基础设施，但采用率和实际效果参差不齐。例如，数字身份系统虽在92%的国家有战略，但仅69%的国家超过半数在线服务可通过数字身份访问，用户采纳率差异大。下一步重点应是推动这些系统被广泛使用并产生可见效益。
数据治理在战略层面完善，但实施和评估不足。
94%的国家有数据战略，但仅62%监测成果，44%分析服务使用模式。数据开放方面，57%的高价值数据集可用，但仅49%提供API接口，经济、社会影响评估分别仅31%和11%。数据治理需从合规转向注重质量、共享和实际价值创造。
AI在政府中加速采用，但治理和评估滞后。
97%的OECD国家在至少一个政府领域使用AI，主要用于内部流程和公共服务。然而仅58%有集中采购支持，39%要求部署前风险评估，28%测量AI影响。各国需在可信AI的治理框架、透明度和结果测量上加大投入，以支持规模化部署。
公共服务需从被动响应转向主动、整合的提供模式。
89%的国家有服务标准，但仅44%要求各级地方政府遵守。主动服务虽被广泛认可为目标，但“一次性原则”实践不均衡，仅28%的国家标准化评估用户负担。需通过整合渠道、共享数据和引入AI，让服务提前预判需求，减少用户摩擦。
报告回答的关键问题
数字政府如何从基础设施建设转向产生实际影响？
报告指出，虽然多数OECD国家已建成数据共享、数字身份等基础设施，但采用率和使用深度不足。关键在于加强治理、激励使用、确保互操作性，并将基础设施嵌入日常服务流程，例如通过法律强制使用和提供配套支持，从而实现可见的效率提升和用户满意度改善。
AI在政府中的治理难点是什么？
AI在政府中快速应用，但治理框架跟不上。主要难点包括：缺乏统一的采购指南（仅58%国家有）、部署前风险评估不普遍（39%）、透明度和算法登记不足（仅31%有标准）、以及缺少对AI影响的系统评估（28%）。报告建议建立可信AI的全生命周期保护措施。
数据开放如何创造实际价值？
数据开放的价值在于被充分利用。报告发现高价值数据集可用性提升至57%，但通过API访问仅49%，且经济和社会影响评估极少（分别31%和11%）。要创造价值，政府需优先发布用户需求高的数据集，提供便捷的数据访问方式，并持续测量和宣传数据使用带来的效益。
公共服务如何才能做到主动和以用户为中心？
主动服务需要整合渠道、实施“一次性原则”和利用数据预测需求。报告显示89%国家有服务标准，但仅44%强制各级遵守；28%国家标准化评估用户负担。关键在于将服务标准嵌入投资决策，建立跨部门数据共享机制，并应用AI自动进行资格验证和提醒，从而减少用户多次提交信息的负担。
报告中的代表性数据
数字政府指数（DGI）平均得分
2025年，2025年OECD国家DGI平均得分为0.70，相比2023年的0.61提升14%，显示整体数字政府成熟度提高。
高价值开放数据集的API可用性
2025年，在OECD国家中，仅49%的高价值数据集可通过API访问，限制了数据的可编程复用价值。
测量AI影响的国家比例
2025年，仅28%的OECD国家系统评估AI在政府中应用的财务或非财务影响，显示AI治理中评估环节薄弱。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表：包括36个OECD成员国和8个候选国的DGI和OURdata详细得分及排名，按六维度、四政策周期阶段分解，提供各国横向对比。
- 核心模型与评价维度：详细阐述OECD数字政府政策框架（DGPF）的六维度模型，以及用于衡量进展的四个政策周期阶段（战略、杠杆、实施、监测），并说明其方法论基础。
- 分国别深度分析：为每个参与国家提供独立的数字政府状况评估，识别强项与改进空间，涵盖基础设施、数据治理、AI应用、服务设计等维度。
- 案例研究与最佳实践：收录多个国家的具体案例，如爱沙尼亚的X-tee数据交换平台、丹麦的数字身份MitID、韩国的AI采购系统e-RFP等，展示实际落地经验。
- 政策建议与优先行动：针对识别出的五大挑战（数据治理碎片化、基础设施采纳不足、投资与技能错配、AI治理滞后、服务被动分散），提出四类优先行动领域及具体操作方向。
- AI治理专项分析：整章评估AI在公共部门的采用情况、治理框架（策略、机构、培训）、透明度和问责机制，以及衡量影响的实践，并给出可信AI的路径建议。
- 服务设计与交付框架：涵盖服务标准、用户参与方法、多渠道策略、主动服务设计原则以及反馈循环机制，包含多国服务标准对比。
- 投资与采购管理指南：分析数字投资的全生命周期管理，包括规划、风险、采购、监控和评估，提供澳大利亚、英国等国的灵活资金模式案例。
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