这一页回答三个问题：每个数字从哪里来、缺失时怎么处理、发现问题怎么改。
本站的立场是——没有来源的数据不收录，查不到官方来源的一律标 null，绝不估算；
唯一的推定项是 D6 房价收入比，并且逐城标注、随时可替换为原值。数据可复算、口径可追溯，是这份榜单能被引用与核对的前提。
把来源分层，是为了让引用者一眼看清「这个数字的可信度处在哪一级」。覆盖现状一栏为本页运行时实测值，随数据版本更新自动重算，非宣称值。
| 层级 | 来源类型 | 内容 | 覆盖现状（实测） | 可信等级 | 溯源方式 |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 | 官方统计与公报 | 各市《国民经济和社会发展统计公报》中的 GDP、城镇居民人均可支配收入、第三产业占比、高校与在校生等；各省/市人社部门年度社保缴费基数通知中的缴费基数下限。 | GDP 103/103（100%）；居民人均可支配收入 95/103（92.2%）；社保缴费基数 101/103（98.1%）；第三产业占比 101/103（98.1%） | 高（政府一手发布） | 逐城逐指标在数据文件中存有来源字符串（含公报名称、发布机关与可点击链接），可在数据字典页原样查看，或下载 city_metrics.json 逐条核对。 |
| L2 | 政策与政务公开 | 企业开办时限、政务线上化程度、一次性创业补贴、国家级孵化器名单等，取自地方政府门户、市场监管与人社部门公开口径，以及部委公开名单。 | 企业开办时限 97/103（94.2%）；政务线上化程度 69/103（67%）；一次性创业补贴 65/103（63.1%）；国家级孵化器 34/103（33%） | 高（发文机关公开发布）／中（政务办事指南） | 以发文机关公开发布的原件为准；文号缺失的一律不补文号，也不做推测性补全。办事指南类来源标注为「中」级可信度。 |
| L3 | 载体与生态资源 | OPC 优势产业数（按本地公报产业清单归并）、数字经济占比（仅在官方披露时参与高分段）、高校与在校生规模、以及 OPC 社区与产业联盟等生态组织信息。 | OPC 优势产业数 103/103（100%）；数字经济占比 22/103（21.4%）；普通高校数 100/103（97.1%）；在校生规模 96/103（93.2%） | 中（公开名单与产业报告） | 数字经济占比为非普遍公开项，缺失一律置 null，不参与评分；优势产业数在部分城市按公报产业清单取下限 3 席，并在数据文件中以 flags 显式标注。 |
| L4 | 结构化案例库 | 站内案例库收录 74 例可溯源 OPC 案例（海外 34 例 · 国内 40 例），每条带公开出处；产业基地方法论页的案例数值同样来自公开报道。 | 74 例（海外 34 · 国内 40），逐条标注来源 | 中（权威媒体与机构公开报道） | 以原始报道为准，本站不做延伸解读、不做收益承诺；案例库与评分数据分属两套体系，互不参与计算。 |
| L5 | 时间序列与版本 | 数据版本号、数据截至日、生成时间与文件校验值，由导出脚本生成并随数据集一并公开；站内更新节奏为「数据每周更新、站点每月自更新、重大事件即时更新」。 | 本次数据版本 v4.0·103城(含港澳台)·八维（截至 2026-09-01），文件生成于 2026-09-14 15:39:25 +0800 | 高（本站生成、可复算） | 文件清单与 MD5 见 public/data/MANIFEST.txt；评分算法见 opc_rank.py，任何机构可用同一份数据复算核对。 |
八个维度分别对应不同的来源类型与缺失处理规则。表中「收录率」为主要二级指标的实测覆盖比例，反映的是各城市官方信息公开程度的差异，不等同于评分时的取值口径。
| 维度 | 权重 | 名称 | 数据来源类型 | 取分口径 | 缺失处理规则 | 主要指标收录率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| D1 | 22% | 市场空间 | 各市《国民经济和社会发展统计公报》 | 取 GDP / 居民人均可支配收入 / 社会消费品零售总额 三者中的最高分 | 三项中任一有值即可取分；社消零售为最常缺失项，缺失不设替代值 | 100% |
| D2 | 20% | 成本压力 | 省人社厅社保缴费基数文件 + 各市政务公开 + 市场调研 | 取 月最低运营成本 / 社保缴费基数下限 两者中的较低分（短板原则） | 月运营成本为调研口径，仅在有公开可核依据时取值；缺失不估算 | 98.1% |
| D3 | 18% | 产业适配 | 各市统计公报 + 公报产业清单 | 第三产业占比为硬门槛，叠加 OPC 优势产业数门槛；数字经济占比仅在官方披露时参与高分段 | 优势产业数在部分城市按公报产业清单取下限 3 席，已在 flags 中标注为 floor3 | 98.1% |
| D4 | 12% | 政策友好 | 各市政府文件 + 市场监管与人社部门公开口径 + 科技部孵化器名单 | 四级加总：注册时限(3) + 政务线上化(2) + 一次性创业补贴(3) + 国家级孵化器(2) | 四项独立计分，缺失项计 0 分而非推定为满分；孵化器口径为国家级名单 | 94.2% |
| D5 | 8% | 人才可用 | 教育部院校名单 + 各市统计公报 | 取 普通高校数 / 在校大学生数 两者中的最高分 | 两项均缺失时置 null 并参与缺失统计；不跨城市借用均值 | 97.1% |
| D6 | 7% | 生活可负担 | 《百城房价收入比研究报告》（麟评居住大数据研究院） | 房价收入比区间映射 | 缺失城市按报告等级均值推定（已在 flags 中逐城标注 house=tier_avg_*） | 99% |
| D7 | 8% | 数字基建算力 | 工业和信息化部 + 国家发展改革委 + 科学技术部公开名单 | 基础 2 分 + 资质加分：AI 先导区(+3) / 东数西算枢纽(+3) / AI 试验区(+2)，上限 10 分 | 港澳台因制度口径不同未评估；资质名单为公开名单，命中即加分 | 港澳台 3 城未评估，其余 100 城全量 |
| D8 | 5% | 融资创投 | 胡润全球独角兽榜 + 清科研究 + 公开基金信息 | 基础 2 分 + 独角兽分档(+1~3) + 创投/引导基金保底，上限 10 分 | 港澳台因制度口径不同未评估；不估算本地创投规模 | 港澳台 3 城未评估，其余 100 城全量 |
把短板写在明面上，是本站最重要的设计选择。以下四条规则覆盖全部数据来源问题，逐条可核。
除 D6 之外的全部指标，只要没有可追溯的官方来源，在数据文件中一律记为 null。null 不参与该维度的取分，也不会被任何均值、同省值或历史值替代。这条规则是本站可以被引用、被核对的前提——宁可空缺，不给假数。
城市级官方房价收入比并非普遍公开。缺失城市按公开研究报告的等级均值推定，并逐城在数据文件中以 flags 标记（house=tier_avg_*）。当前版本共 61 城为推定值，占样本 59.2%；该维度权重 7%，待城市级官方数据公开后，任意一期更新将自动替换为原值。
有一类取值既不是原值、也不是凭空推定，而是「按公开信息依固定规则换算的下限值」，例如按公报产业清单取下限、按政务改革口径推定的开办时限。这类值同样逐城以 flags 标注（reg_days=est_* / online=est_* / opc_industries=floor3），可与推定值分别审计。
香港、澳门、台湾省因制度口径不同，D4 政策友好、D7 数字基建算力、D8 融资创投三项未评估，按当地官方统计口径折算后单独列出，并在数据文件中标注「排名仅供参考」。
下表为 city_metrics.json（103 城逐指标官方溯源库）的实测统计。收录率为 100% 表示全部城市的该指标均有可追溯来源。
| 指标 | 已收录城市数 | 缺失城市数 | 收录率 | 缺失处理 |
|---|---|---|---|---|
| GDP(亿元) | 103 | 0 | 100% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 人均可支配收入(元/年) | 95 | 8 | 92.2% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 社消零售(亿元) | 63 | 40 | 61.2% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 月运营成本(元) | 20 | 83 | 19.4% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 代理记账月费(元/月) | 31 | 72 | 30.1% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 社保基数(元/月) | 101 | 2 | 98.1% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 三产占比(%) | 101 | 2 | 98.1% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 数字经济占比(%) | 22 | 81 | 21.4% | 非普遍公开项，缺失置 null，不参与评分 |
| OPC优势产业数 | 103 | 0 | 100% | 按公报产业清单取下限 3 席，以 flags 标注 |
| 注册时限(工作日) | 97 | 6 | 94.2% | 无逐项公开披露时按公开口径派生取值，以 flags 标注 |
| 线上化程度(0-2) | 69 | 34 | 67% | 无逐项公开披露时按公开口径派生取值，以 flags 标注 |
| 创业补贴(元) | 65 | 38 | 63.1% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 国家级孵化器(个) | 34 | 69 | 33% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 普通高校数(所) | 100 | 3 | 97.1% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 在校生(万) | 96 | 7 | 93.2% | 查不到官方来源一律标 null，不估算 |
| 房价收入比(年) | 102 | 1 | 99% | 缺失按报告等级均值推定并逐城标注（唯一推定项） |
| 标记 | 含义 | 城市数 | 占样本 |
|---|---|---|---|
house=tier_avg_* |
D6 房价收入比按报告等级均值推定（推定值） | 61 | 59.2% |
reg_days=est_* |
D4 企业开办时限按公开口径派生（派生值） | 40 | 38.8% |
online=est_* |
D4 政务线上化程度按公开能力派生（派生值） | 30 | 29.1% |
opc_industries=floor3 |
D3 优势产业数按公报产业清单取下限 3 席（下限取值） | 53 | 51.5% |
batch* |
部分指标为批次录入、需优先复核 | 4 | 3.9% |
怎么区分「推定值」和「派生值」：推定值是在没有原值的情况下，按公开研究报告的等级均值补一个值（本项目中仅 D6 房价收入比一项）；
派生值是有官方依据、但需要按固定规则换算才能落进评分区间的值，例如把「开办企业一件事」的改革口径换算成天数、把公报产业清单归并成优势产业数并取下限。
两类值都在数据文件中以 flags 逐城标注，任何引用者都能把它们从原值里筛出来单独审计。
在数据字典页，推定值的表述聚焦于 D6；本页按数据文件 flags 字段的完整自述口径披露全部推定与派生标记，两处如有差异，以本页为准。
| 频率 | 动作 | 说明 |
|---|---|---|
| 每周一 | 城市数据例行刷新 | 对已收录城市的指标做例行巡检，发现公报更新、名单调整或口径变化即修订，并同步更新数据版本与 MANIFEST 校验值。 |
| 每月 | 站点数据自更新 | 由导出脚本重新生成公开数据集（CSV / JSON / 复现包），校验锚点复算通过后才发布；版本号与截至日随之变更。 |
| 事件驱动 | 重大事件即时更新 | 部委或省级层面发布 OPC 相关政策、名单调整、统计口径变更时，即时核实并更新；涉及更正的，同步在更正公示页留痕。 |
来源时效的构成（实测）： 在 103 城的逐指标来源字符串中，出现「2024 年」的 101 城、出现「2025 年」的 73 城、出现「2026 年」的 34 城、出现「2023 年」的 9 城。
溯源完备度自述分布（实测）： 标记为「已核实」的 82 城、「部分核实」的 21 城、无自述状态标记的 0 城。
下表原样取自 public/data/opc_cities_31.json（31 城白皮书原始数据），不做任何加工，供引用者对照公报核验。
其中总分为该文件中按六维口径记录的原值；103 城榜单使用八维口径，两者数值不同，详见 方法论。
| 城市 | 省份 | GDP（亿元） | 城镇居民人均可支配收入（元） | 文件内总分 | 评级 |
|---|---|---|---|---|---|
| 成都 | 四川 | 23,511 | 59,000 | 82.2 | A |
| 北京 | 北京 | 52,073 | 96,292 | 81 | A |
| 上海 | 上海 | 56,709 | 96,842 | 80.1 | A |
| 南京 | 江苏 | 19,429 | 86,320 | 79.5 | A |
| 广州 | 广东 | 32,039 | 83,436 | 78.6 | A |
| 武汉 | 湖北 | 22,147 | 64,346 | 78.3 | A |
| 重庆 | 重庆 | 32,193 | 49,778 | 77.7 | A |
| 长沙 | 湖南 | 15,738 | 69,658 | 77.2 | A |
| 杭州 | 浙江 | 23,011 | 86,640 | 76.7 | A |
| 合肥 | 安徽 | 14,210 | 65,568 | 74.6 | B |
| 济南 | 山东 | 14,210 | 68,128 | 73.8 | B |
| 郑州 | 河南 | 15,245 | 50,494 | 72.7 | B |
| 西安 | 陕西 | 13,903 | 53,678 | 72.4 | B |
| 沈阳 | 辽宁 | 9,100 | 56,117 | 71.5 | B |
| 天津 | 天津 | 18,540 | 60,099 | 71.1 | B |
| 贵阳 | 贵州 | 6,038 | 50,576 | 70.4 | B |
| 昆明 | 云南 | 8,637 | 57,444 | 69.8 | B |
| 呼和浩特 | 内蒙古 | 4,278 | 61,624 | 69.4 | B |
| 石家庄 | 河北 | 8,652 | 52,559 | 66.4 | B |
| 长春 | 吉林 | 8,006 | 42,350 | 65.4 | B |
| 太原 | 山西 | 5,382 | 50,000 | 64.9 | B |
| 哈尔滨 | 黑龙江 | 6,016 | 45,784 | 64.7 | B |
| 南昌 | 江西 | 8,142 | 54,500 | 64.6 | B |
| 南宁 | 广西 | 6,212 | 46,381 | 64.6 | B |
| 福州 | 福建 | 15,112 | 63,435 | 63.8 | B |
| 兰州 | 甘肃 | 3,904 | 52,660 | 63.2 | B |
| 海口 | 海南 | 2,563 | 48,132 | 62.5 | B |
| 乌鲁木齐 | 新疆 | 4,658 | 51,779 | 60 | B |
| 银川 | 宁夏 | 3,034 | 49,164 | 58.5 | C |
| 西宁 | 青海 | 1,915 | 45,605 | 57 | C |
| 拉萨 | 西藏 | 1,091 | 54,000 | 54.7 | C |
下载 opc_rank.py（评分引擎）与 opc_cities_31.json（31 城权威原值），即可完整复现并核对榜单：
# 1) 校验：31 城白皮书原值复现 python3 opc_rank.py validate # 2) 全量：重算 103 城榜单 python3 opc_rank.py rank
校验锚点（本页从数据文件实时取值，与站内榜单一致）： 北京 81.0（A级） 成都 82.2（A级） 。 若复算结果与上述不一致，欢迎通过 数据纠错 反馈。
| 环节 | 做法 | 时限 | 可查证位置 |
|---|---|---|---|
| 提交 | 发现数据错误、来源标注有误，或认为展示内容涉及本人／本单位需更正或移除，均可提交。 | 随时 | 数据纠错提交入口，或邮件 m@bjgov.cn（主题注明「数据异议+城市/榜单」） |
| 核实 | 以官方来源为准逐条复核；能提供公开发布原件的优先采信。 | 24 小时内 | 核验结论直接回复提交人 |
| 更正 | 核实后即时更正数据文件与页面；对明确拒绝收录的对象立即停止展示。 | 核实后即时 | 更正公示留痕 |
| 留痕 | 记录日期、城市、指标、原值、修正值与官方来源，形成可回溯的更正记录。 | 随更正同步 | 更正公示 · 更新日志 |
本站数据为研究性资料汇编，用于 OPC（一人公司）与超级个体的创业选址参考，不构成任何投资、经营、入驻或行政决策建议。
排名与评分结果受数据时点与统计口径影响，仅供参考；部分派生指标为基于官方数据的可复现计算，算法公开于 opc_rank.py。
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