2020年5月27日，由大数据战略重点实验室研究编著，社科文献出版社出版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.4》在筑网络发布，同期公布了中国31个省份“大数据金融风险防控指数”得分与排名，位居前十的省份分别是：福建、河南、江苏、广东、河北、安徽、辽宁、天津、湖南和重庆。

　　在以大数据、云计算、区块链等为技术基础的金融科技的推动下，金融迎来了新一轮的发展机遇与挑战。课题组以代表性理论为指引，构建了大数据金融风险防控的理论模型，并在此基础上构建了大数据金融风险防控指数，其中又包括了金融稳定、金融风控与金融可持续发展三个分指数。其中，金融稳定指数包含实体经济服务度、政府部门杠杆水平、住户部门偿债能力以及银行业金融机构资本充足率；金融风控指数包含银行潜在风险损失、互联网金融潜在风险、房产泡沫风险度以及金融制度完备度；金融可持续发展指数包含上市公司盈利水平、房地产投资效率、财政收入相对水平以及对外开放度。

　　课题组结合总指数与3个分指数的得分情况（如表1所示），把2019年中国大数据金融风险防控指数发展类型分为相对领先型、金融稳定指数领先型、金融风控指数领先型、金融可持续发展指数领先型和低度均衡型5种类型（如表2所示）。划分结果显示，福建、广东等总指数得分较高，属于相对领先型；天津、湖南等金融稳定指数得分高，属于金融稳定指数领先型；重庆、河北等金融风控指数得分较高，属于金融风控指数领先型；北京、上海等金融可持续发展指数得分较高，属于金融可持续发展指数领先型；云南、宁夏和海南得分并不理想，但相对均衡，属于低度均衡型。

　　2020年5月27日，由大数据战略重点实验室研究编著，社科文献出版社出版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.4》在筑网络发布，同期公布了中国31个省份“大数据金融风险防控指数”得分与排名，位居前十的省份分别是：福建、河南、江苏、广东、河北、安徽、辽宁、天津、湖南和重庆。

　　在以大数据、云计算、区块链等为技术基础的金融科技的推动下，金融迎来了新一轮的发展机遇与挑战。课题组以代表性理论为指引，构建了大数据金融风险防控的理论模型，并在此基础上构建了大数据金融风险防控指数，其中又包括了金融稳定、金融风控与金融可持续发展三个分指数。其中，金融稳定指数包含实体经济服务度、政府部门杠杆水平、住户部门偿债能力以及银行业金融机构资本充足率；金融风控指数包含银行潜在风险损失、互联网金融潜在风险、房产泡沫风险度以及金融制度完备度；金融可持续发展指数包含上市公司盈利水平、房地产投资效率、财政收入相对水平以及对外开放度。

　　课题组结合总指数与3个分指数的得分情况（如表1所示），把2019年中国大数据金融风险防控指数发展类型分为相对领先型、金融稳定指数领先型、金融风控指数领先型、金融可持续发展指数领先型和低度均衡型5种类型（如表2所示）。划分结果显示，福建、广东等总指数得分较高，属于相对领先型；天津、湖南等金融稳定指数得分高，属于金融稳定指数领先型；重庆、河北等金融风控指数得分较高，属于金融风控指数领先型；北京、上海等金融可持续发展指数得分较高，属于金融可持续发展指数领先型；云南、宁夏和海南得分并不理想，但相对均衡，属于低度均衡型。