随着数字政府建设的深化，数据服务作为政务信息化项目的核心支撑，其费用测算的规范化与标准化成为提升财政资金使用效能的关键。不同省市结合本地经济水平、技术需求及行业基准，制定了差异化的数据服务人月单价标准，涵盖数据资源购置、治理、建库、运维等全流程。本文基于全国23个省市政务信息化建设及运维项目支出预算标准，梳理各地区数据服务人月单价的核心标准，剖析地域差异、岗位分级及定价逻辑，为数据服务费用核算提供参考。

一、数据服务内容

数据服务内容围绕数据全生命周期展开，主要涵盖五大类核心服务。

（一）数据资源与服务购置

此类服务聚焦“数据获取”环节，是数据服务的基础支撑。具体包括数据资源购置与数据产品服务购置两类，前者涵盖购买遥感、地图、AI训练、风控等结构化与非结构化数据资源，如西藏、海南等地明确将文献数据、行业经济数据纳入采购范畴；后者则指向数据查询与工具类服务，例如OCR文字识别、人脸识别、征信信息查询等按调用次数或服务周期计费的产品，多数省市要求此类采购需提供3家及以上厂商询价单以确保价格公允。

（二）数据治理服务

作为数据服务的核心环节，治理服务贯穿数据全生命周期，覆盖数据质量提升与安全管控。内容包括存量数据清洗、去重、补全，数据质量监控与异常检测，数据标准化与分级分类，以及数据安全脱敏、加密等操作。广西等地进一步将其细化为前期需求分析、实施阶段治理、运维阶段监控等全流程工作，且明确仅对与核心业务系统相关的有效数据计取费用；广东则通过“规划-实施-监控”三阶段成本模型，将人员、资源、技术成本全面纳入核算。

（三）数据建库与迁移服务

此类服务聚焦数据载体搭建与跨系统流转，前者包括数据资源库、主题库、专题库的架构设计与数据入库，涉及CDM/LDM/PDM模型设计、元数据整合等技术工作；后者则针对系统升级或平台迁移场景，提供数据格式转换、增量同步、完整性校验等服务，陕西、榆林等地还按业务规模、数据总量及中断时长将迁移难度分为5个等级，匹配不同服务资源投入。

（四）模型与分析服务

侧重数据价值挖掘与可视化呈现，包括定制化模型搭建与深度数据分析两类。模型搭建涵盖BIM、GIS、大数据预测、AI识别等非应用系统内置的独立模型开发；数据分析则涉及多维度统计、用户行为挖掘、业务指标生成等。

（五）日常数据运维服务

聚焦数据资产的长期稳定运行，内容包括数据日常更新、备份存储、性能监控、用户支持等基础工作，黑龙江、徐州等省市将其归类为软件运维的核心子项，涵盖数据库维护、网站内容更新、纸质档案数字化等高频任务。

二、数据服务人员分级管理

部分省市采用“岗位类型+技术级别”的分级模式，对数据服务人员进行分类管理，不同级别对应差异化的专业能力要求与职责边界。

从岗位类型看，核心分为数据治理类（数据架构师、数据质量工程师）、数据开发类（数据集成工程师、ETL开发工程师）、数据分析类（数据分析工程师、算法工程师）、数据运维类（数据运维工程师、安全工程师）四大类。例如，广东省在人员分级中，明确数据架构师需具备业务域梳理与数据模型设计能力，数据安全工程师需掌握数据加密、脱敏及等保测评技术；四川省则将数据服务人员细分为11类，涵盖数据资产管理、数据挖掘、可视化开发等专项岗位。

从技术级别看，多数省市采用三级分级体系：初级人员主要承担基础数据录入、格式转换、简单清洗等重复性工作，如佛山的初级工程师负责基础数据稽核；中级人员需具备数据建模、多源数据整合、质量监控等核心能力，例如东莞中级人员承担标准化处理与简单统计分析；高级人员则负责复杂算法设计、数据架构规划、跨领域模型搭建等工作，西藏对高级数据分析人员单独设定更高费率标准。

三、数据服务人月单价

各省市数据服务人月单价呈现“地域分层、岗位分级、动态调整”的特征，整体价格区间与定价逻辑存在显著差异。

（一）整体价格区间与地域差异

从整体价格区间看，地域经济水平对单价的影响显著。经济较发达地区如长沙、盐城，人月单价基准较高：长沙市明确软件行业人月费用单价为1.8万元（开发人员）、1.0万元（运维人员）；盐城市参考《中国软件行业基准数据》，将本地数据服务人月单价基准定为2.05万元，略高于全国平均水平。

中西部地区如陕西、四川，单价相对偏低但贴合本地成本：陕西省以西安为基准，软件开发人月费率2.55万元，数据治理、迁移等人月费率按此基准的0.8-1.0倍调整；四川省核心数据服务岗位（如数据架构工程师）人月单价为2.0万元，基础岗位（如数据录入）为1.2-1.5万元。

（二）级别与岗位差异

同一地区内，人员级别对单价的影响显著，高级人员单价普遍比初级人员高30%-50%。例如东莞初级人员2.07万元/人月，高级人员达2.48万元/人月。特殊技术岗位单价显著高于通用岗位，广西AI算法工程师1.90万元/人月，较数据集成工程师高出40%；西藏高级数据分析岗位较普通数据治理岗位单价高20%。

（三）定价依据与调整规则

单价制定主要参考三类依据：一是当地人力资源部门发布的信息技术行业平均工资，结合管理成本、利润、税费形成综合费率，如广东、海南等地采用此方法；二是行业基准数据，陕西参考CSBMK《中国软件行业基准数据》调整地域系数；三是市场询价结果，多数省市要求单价≥2000元或单类总价≥1万元时需提供3家以上有效报价。此外，服务复杂度、复用度等会触发调整系数，如山东对智能信息类服务取1.5倍系数。

四、数据服务内容与人月单价的联系

数据服务与人月单价的关联，核心是通过数据服务的难度、规模、属性三大核心维度，结合层级化系数调整，实现成本与需求的精准匹配。

服务难度直接决定人员技术级别配置，进而影响人月单价基准。技术复杂度越高、专业要求越严的服务，需配置更高技术级别的人员，单价基准随之提高，二者通过“难度分级对应人员定级、人员定级锚定单价档次” 形成关联。如陕西省规定，数据模型搭建分定制模型与成熟模型，定制模型因涉及复杂算法设计需高级人员，人月费率按西安软件开发基准费率（25474元/人月）1.0系数计取；成熟模型仅需基础操作，费率系数可下调至0.8。

服务规模通过工作量量化与单价联动，同时依托规模效应系数平衡成本。规模越大，数据处理量、任务范围等工作量指标越高，总费用随工作量增加而上升，但当规模突破阈值时，可通过规模系数降低单位人月成本，避免费用虚高。如西藏自治区明确，同类数据设备运维规模超100台，人月单价系数降至0.5。

服务属性通过多维度调整系数修正单价，适配场景特殊性。行业合规要求、地域服务成本等属性差异，通过系数叠加让固定单价具备场景适配性。如长沙市提出，政务数据服务因等保合规需额外安全审核，人月单价按1.1安全系数修正。

五、总结

各省市数据服务人月单价呈“地域分层、岗位分级、动态可调”特点，核心规律有三：一是地域经济水平决定单价基准，经济较发达地区高于欠发达地区，且均以行业基准数据为基础，保障定价合理；二是人员级别与服务难度匹配，高难度服务对应高级别人员，避免人力成本浪费；三是调整系数适配场景，通过规模、地域、安全等因子修正单价，兼顾标准与个性需求。

未来，数据服务专业化提升后，各省市或细化岗位分工、加强跨区域基准数据协同，推动费用测算从“地域差异化”向“行业标准化”过渡，为全国政务数据服务费用管控提供统一参考框架。