1、云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估隨著新一代信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合發(fā)展，人類社會(huì)在解決一個(gè)個(gè)難題的過程中不斷開發(fā)應(yīng)用新的技術(shù)、創(chuàng)造新的生活。例如，2003年“非典”催生了電子商務(wù)，通過互聯(lián)網(wǎng)改變了人們的生產(chǎn)生活方式；2020年的新冠疫情，培育壯大了 直播帶貨、網(wǎng)上醫(yī)療、在線教學(xué)等新模式，讓大家更加認(rèn)識(shí)到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來(lái)的巨大效益。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，在疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)中發(fā)揮了巨大作用，成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量 發(fā)展的重要支撐。其中，云計(jì)算作為重要的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模式和關(guān)鍵應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施，以信息流帶動(dòng)技術(shù)流、資金流、人才流、物 資流，促進(jìn)了資源配置優(yōu)化，加速信息技術(shù)與各行業(yè)

2、的交叉融合，催生了新業(yè)態(tài)、新模式，成為提升信息化水平、培育壯大 新興業(yè)態(tài)、推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力量。持續(xù)推動(dòng)云計(jì)算發(fā)展，有利于加快軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展，推動(dòng)信息技 術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，帶動(dòng)全社會(huì)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平整體提升。“加快云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局，持續(xù)深化傳統(tǒng)行業(yè)上云”是工信部近年來(lái)的重點(diǎn)工作。而當(dāng)前如火如荼的“新基 建”，也為中國(guó)的云計(jì)算產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了全新的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。目前，云計(jì)算作為一種基于大數(shù)據(jù)的共享服務(wù)模式，通過搭建 數(shù)據(jù)平臺(tái)、優(yōu)化計(jì)算方式、豐富應(yīng)用場(chǎng)景，不斷提升社會(huì)治理的精細(xì)化水平和公共服務(wù)的便捷化水平。如何投資建設(shè)能發(fā)揮 “新基建”的最

3、大功效？企業(yè)上云對(duì)社會(huì)發(fā)展有什么作用？中國(guó)目前的云計(jì)算發(fā)展有哪些特征？怎樣可以更好地提升中國(guó)整 體以及各地的云計(jì)算發(fā)展水平？云計(jì)算到底如何運(yùn)行？云平臺(tái)如何助力社會(huì)治理？云服務(wù)怎樣影響你我生活？這些都是各級(jí) 各地政府所關(guān)心的話題，本研究工作重點(diǎn)對(duì)這些問題進(jìn)行了系統(tǒng)定量的研究，詳細(xì)梳理了云計(jì)算經(jīng)濟(jì)價(jià)值和發(fā)展現(xiàn)狀，并對(duì) 下一步云計(jì)算發(fā)展提出了切實(shí)可行的建議，相信會(huì)對(duì)如何回答或解決這些問題有所參考。是為序。王建偉工業(yè)和信息化部信息技術(shù)發(fā)展司副司長(zhǎng)序聯(lián)合出品指導(dǎo)委員 研究團(tuán)隊(duì) 設(shè)計(jì)統(tǒng)籌中國(guó)社科院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院、阿里云研究中心劉湘雯、劉松、夏杰長(zhǎng)（阿里云）宿宸、麻芃、張靚、劉明、王佩杰、張影強(qiáng)；（社科院）

4、李勇堅(jiān)、劉奕 王甸甸云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估主要結(jié)論云計(jì)算自誕生之日起就被視為改變社會(huì)的“通用目的技術(shù)”（General Purpose Technology），但是時(shí)至今日，云計(jì)算除了自身產(chǎn)值帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值外，對(duì)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所做的貢獻(xiàn)，例如生產(chǎn)效率的提升等，卻仍缺乏系統(tǒng)定量的研究。特別是在 當(dāng)今錯(cuò)綜復(fù)雜的國(guó)際形勢(shì)下，以云計(jì)算為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施，肩負(fù)著激發(fā)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ闹厝危绾芜M(jìn)行投資建設(shè)才能讓 新基建的價(jià)值最大化，成為十分必要且迫切的研究課題。基于此，本研究采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，對(duì)中國(guó)市場(chǎng)份額最大的云計(jì)算服務(wù)企業(yè)阿里云平臺(tái)上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，科學(xué)論證云計(jì)算 的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值以及

5、當(dāng)前中國(guó)各區(qū)域的云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀。研究發(fā)現(xiàn)：云投入可以加速創(chuàng)新，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)鴻溝，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量 增長(zhǎng)。具體包括：以云計(jì)算為代表的新基建，對(duì)GDP的拉動(dòng)效果是傳統(tǒng)基建的1.2倍；當(dāng)某地區(qū)的云上數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量達(dá)到一定規(guī)模后，云計(jì)算對(duì)GDP的額外帶動(dòng)作用可再提升73%。目前北京、上海、浙江、廣東 已越過“門檻”；江蘇、福建、四川即將越過“門檻”；而其他省份距離“門檻”仍有一定差距，需繼續(xù)加大云計(jì)算投入； 上云企業(yè)數(shù)翻倍，全要素生產(chǎn)率可提高0.7個(gè)百分點(diǎn)，顯著提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量；未來(lái)5年，云計(jì)算將至少帶來(lái)300萬(wàn)個(gè)新增高質(zhì)量就業(yè)崗位；中國(guó)大陸城市的云計(jì)算發(fā)展水平分層、分化現(xiàn)象明顯，可劃分為5個(gè)梯隊(duì)，并在數(shù)量

6、上呈“金字塔”型分布：深圳、杭州、 北京、廣州4個(gè)城市組成“云一線”梯隊(duì)，發(fā)展水平遙遙領(lǐng)先；成都等14個(gè)城市組成二線梯隊(duì)，與一線梯隊(duì)差距明顯，但呈 現(xiàn)出加速追趕態(tài)勢(shì)；由80個(gè)三線、101個(gè)四線和138個(gè)五線城市組成的云計(jì)算中低線梯隊(duì)，仍未充分享受到云計(jì)算紅利；中國(guó)云計(jì)算發(fā)展水平呈現(xiàn)東高西低、南強(qiáng)北弱的空間格局，區(qū)域集聚特征顯著，已形成長(zhǎng)三角、大灣區(qū)和京津冀三大高地， 且城市群內(nèi)中心城市的輻射帶動(dòng)效果突出；政府引領(lǐng)是推動(dòng)地方云計(jì)算發(fā)展的重要因素：不論是廣東、浙江等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，還是貴州、內(nèi)蒙古等經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)， 政府通過業(yè)務(wù)上云示范和產(chǎn)業(yè)政策驅(qū)動(dòng)等方式，有效提升了當(dāng)?shù)卦朴?jì)算發(fā)展水平；區(qū)域間云計(jì)

7、算發(fā)展水平差距遠(yuǎn)大于GDP差距，且低線城市的云計(jì)算發(fā)展增速明顯低于高線城市，考慮到云計(jì)算對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì) 發(fā)展的重要作用，應(yīng)盡快加大在云計(jì)算欠發(fā)達(dá)地區(qū)的投入，以免產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ)，通過運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與電腦技術(shù)建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，定量分析研究具有隨機(jī)性特性經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)量化方法是實(shí)證研究的支柱，沒有它，就談不上現(xiàn)代意義的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。導(dǎo)語(yǔ)2020年伊始，一場(chǎng)突如其來(lái)的新冠疫情“黑天鵝”，讓全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了一場(chǎng)嚴(yán)峻的考驗(yàn)，也永遠(yuǎn)地改變了歷史 的發(fā)展軌跡。以云計(jì)算為代表的新一代信息技術(shù)，不論在疫情防控還是在生產(chǎn)生活保障中，都得到了廣泛應(yīng)用并發(fā) 揮了

8、重要作用，充分展現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的價(jià)值與潛力。在后疫情時(shí)代，隨著企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的穩(wěn)步推進(jìn)，“上云用數(shù)賦 智”成為社會(huì)共識(shí)，企業(yè)上云邁入新一輪高峰期，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程顯著提速。為了對(duì)沖疫情影響、提振國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)，中央政府規(guī)劃部署“新基建”相關(guān)工作，既承接“舊基建”經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引 擎功能，又作為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的技術(shù)支撐。2020年4月20日，國(guó)家發(fā)改委首次就“新基建”概念和內(nèi)涵作 出正式解讀，將云計(jì)算明確作為新基建的重要組成部分。云計(jì)算作為新型基礎(chǔ)設(shè)施的核心環(huán)節(jié)，是大數(shù)據(jù)、人工智 能等新技術(shù)的關(guān)鍵底座，更是推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。云計(jì)算對(duì)社會(huì)發(fā)展的貢獻(xiàn)是毋庸置疑的，但囿于方法和

9、數(shù)據(jù)的限制，目前有關(guān)云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)體量的拉動(dòng)作用、社會(huì)生產(chǎn)效率的提升效果等宏觀經(jīng)濟(jì)影響的研究很少，特別是缺少系統(tǒng)性的定量研究。與此同時(shí)，政府、企業(yè)和投資者在做出產(chǎn)業(yè)投資決策時(shí)，也缺乏科學(xué)可用的“度量衡”工具，對(duì)地方的云計(jì)算發(fā)展水平進(jìn)行客觀評(píng)估。如何投資建設(shè)才能讓“新基建”發(fā)揮最大效能，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，迫切需要一套科學(xué)可量化的指標(biāo)體系提供參考。基于此，本研究將采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，結(jié)合阿里云平臺(tái)2016年1月2020年6月數(shù)據(jù)，深入研究云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值，并分析中國(guó)各區(qū)域的云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀特征，最后針對(duì)中國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)發(fā)展給出政策建議。阿里云是中國(guó)最大的云計(jì)算服務(wù)廠商，根據(jù)IDC 2019Q4

10、公有云市場(chǎng)數(shù)據(jù)，阿里云IaaS+PaaS市場(chǎng)占有率達(dá)42.0%，足以代表整個(gè)行業(yè)的發(fā)展情況。此外，在本研究中僅計(jì)入IaaS、PaaS產(chǎn)品數(shù)據(jù)，未計(jì)入SaaS產(chǎn)品數(shù)據(jù)。如將SaaS產(chǎn)品納入考慮，云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值將更為可觀。“經(jīng)濟(jì)學(xué)要依賴于計(jì)量實(shí)證，才能成為一門科學(xué)。”著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家杰佛里伍德里奇（Jeffrey M. Wooldridge）關(guān)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)31“云朵紅利”：云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值6 云計(jì)算對(duì)GDP的帶動(dòng)作用9 云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升作用12 云計(jì)算對(duì)社會(huì)就業(yè)的貢獻(xiàn)導(dǎo) 語(yǔ) . 4. 5云計(jì)算發(fā)展的政策建議 . 32將云計(jì)算納入經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展指標(biāo)體系通過定向政策推動(dòng)“云下沉”通過發(fā)行云消

11、費(fèi)券等措施引導(dǎo)中小微企業(yè)上云發(fā)揮政府應(yīng)用云計(jì)算服務(wù)的示范帶動(dòng)作用2中國(guó)云計(jì)算區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀評(píng)估 . 1415 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)17 整體發(fā)展情況20 城市分項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)27 區(qū)域發(fā)展特征結(jié) 語(yǔ) . 36云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估Social economic value and regional development evaluation of cloud computingCONTENT目錄云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估“云朵紅利”：云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值1云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估云計(jì)算對(duì)GDP的帶動(dòng)作用1論斷1：每100萬(wàn)元的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施投入，可在傳統(tǒng)基建對(duì)GDP拉動(dòng)效

12、果基礎(chǔ)上額外產(chǎn)生6.46萬(wàn)元的GDP；即以云計(jì)算為代表的新基建，對(duì)GDP的拉動(dòng)效果是傳統(tǒng)基建的1.2倍在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)開拓新業(yè)務(wù)、進(jìn)入新市場(chǎng)的主要障礙之一，就是高昂的前期投入成本，特別是昂貴的ICT資本支出。云計(jì)算服務(wù)的引入，能夠顯著降低企業(yè)進(jìn)入和生產(chǎn)的固定成本，有助于企業(yè)更早更好地享受信息通信技術(shù)帶來(lái)的生產(chǎn)力提升；與此同時(shí)，云計(jì)算服務(wù)的普及也將強(qiáng)化企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)，提高產(chǎn)量并降低加價(jià)幅度，從而對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生積極影響。回歸分析結(jié)果顯示，云計(jì)算服務(wù)花費(fèi)有助于促進(jìn)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。云計(jì)算服務(wù)消費(fèi)額每增加1個(gè)百分點(diǎn)，可以建可拉動(dòng)3040萬(wàn)元GDP的基礎(chǔ)上，還將額外產(chǎn)生6.46萬(wàn)元的拉動(dòng)效果（見圖1）。也就是

13、說(shuō)，以云計(jì)算為代表的新基建，對(duì)GDP的拉動(dòng)效果是傳統(tǒng)基建的1.2倍。帶動(dòng)實(shí)際GDP額外增長(zhǎng)0.0646%。結(jié)合傳統(tǒng)基建對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)測(cè)算 1 ，可知每100萬(wàn)元云計(jì)算支出，在傳統(tǒng)基1 盛來(lái)運(yùn)、李拓、毛盛勇、付凌暉，2018：中國(guó)全要素生產(chǎn)率測(cè)算與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)前景預(yù)測(cè)，統(tǒng)計(jì)與信息論壇第12期。Ross, P. K., and M. Blumenstein, 2015, “Cloud Computing as a Facilitator of SME Entrepreneurship”, Technology Analysis andStrategic Management, 27(1):87-10

14、1.Iansiti, M., and G. Richards, 2011, “Economic Impact of Cloud Computing White Paper”.Wang, J., and K. McElheran, 2017, “Economies Before Scale: Survival and Performance of Young Plants in the Age of CloudKPMG, 2011, “Modelling the Economic Impact of Cloud Computing: Australian Information Industry

15、 Association”.123Computing”, Rotman School of Management Working Paper No. 3112901.4 Deloitte, 2019, “The Economic Value of Cloud Services in Australia”.5多項(xiàng)研究結(jié)果表明，應(yīng)用云計(jì)算服務(wù)可以提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，云計(jì)算服務(wù)可為企業(yè)提供進(jìn)入全球市場(chǎng)的機(jī)會(huì) 1 、降低運(yùn)營(yíng)成本、提高戰(zhàn)略決策的靈活性、改進(jìn)客戶服務(wù)體驗(yàn) 2 ，并顯著提升企業(yè)特別是中小企業(yè)的業(yè)務(wù)生存率和靈活性 3 。德勤的研究顯示，在云服務(wù)方面每投資1美元，企業(yè)平均回報(bào)約為2.5美元

16、 4 。而對(duì)于公共部門來(lái)說(shuō)，云服務(wù)能夠幫助他們?cè)诟纳品?wù)的同時(shí)優(yōu)化效率 5 。然而，對(duì)于云計(jì)算服務(wù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際作用效果，一直以來(lái)缺乏科學(xué)的定量表征。本研究應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì) 學(xué)方法對(duì)阿里云平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而對(duì)云計(jì)算服務(wù)的GDP拉動(dòng)效果、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提升作用和就業(yè)機(jī)會(huì)貢獻(xiàn)進(jìn)行定 量論斷，填補(bǔ)了學(xué)術(shù)界在云計(jì)算社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響領(lǐng)域的空白，并可為今后制定云計(jì)算發(fā)展策略提供科學(xué)依據(jù)。支出（單位：萬(wàn)元）云額外拉動(dòng)效果：+20%403020100020406080圖1 云計(jì)算對(duì)GDP的帶動(dòng)作用100G D P拉 動(dòng) 效 果單位：萬(wàn)元云計(jì)算新基建傳統(tǒng)基建56云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)

17、導(dǎo)小組辦公室，2020：2019年度浙江“企業(yè)上云”工作情況通報(bào)。12 Rohlfs, J., 1974, “A Theory of Interdependent Demand for a Communications Service”, Bell Journal of Economics and Manage-ment Science, 5(1):16-37.云計(jì)算在企業(yè)中的普及，也會(huì)通過企業(yè)間的協(xié)同效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的帶動(dòng)作用。企業(yè)間的協(xié)同效應(yīng)，指一個(gè)集群中的企業(yè)由于相互協(xié)作、共享業(yè)務(wù)行為和特定資源，將比單獨(dú)運(yùn)作的企業(yè)取得更高的贏利能力。以采購(gòu)云企業(yè)數(shù)為自變量的回歸分析表明，采購(gòu)云的企

18、業(yè)數(shù)平均每增加1%，實(shí)際GDP增加0.0952%。也就是 說(shuō)，如果采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)的企業(yè)數(shù)翻倍，可帶動(dòng)實(shí)際GDP增加9.52%。以浙江省為例，2019年全省上云企業(yè)數(shù)量達(dá)到37.78萬(wàn)家 ，占全省總企業(yè)數(shù)的26.8%。從本報(bào)告后續(xù)研究結(jié)果 可知，浙江省是中國(guó)云計(jì)算第一梯隊(duì)的省份，上云企業(yè)比例在國(guó)內(nèi)屬于領(lǐng)先水平，即便如此，浙江省仍有近3/4的 企業(yè)尚未享受云計(jì)算帶來(lái)的數(shù)字紅利。中國(guó)企業(yè)上云發(fā)展空間巨大，將成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。回歸分析（Regression Analysis）是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變 量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。在本研究中，用回歸方程定量刻畫云計(jì)算消費(fèi)

19、這個(gè)自變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這個(gè) 因變量間的線性依存關(guān)系。關(guān)于回歸分析方法1論斷2：從量變到質(zhì)變，云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)有加速效應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)具有明顯的“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”，即用戶數(shù)量增加時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值會(huì)指數(shù)級(jí)放大。云計(jì)算具備類似的特 性，即隨著新用戶的不斷加入、云計(jì)算與其他產(chǎn)業(yè)的深度融合，云計(jì)算的價(jià)值將不斷提升。當(dāng)達(dá)到某個(gè)臨界規(guī)模2后，云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的作用會(huì)再次放大 。Roller, L., and L. Waverman, 2001, “Telecommunications Infrastructure and Economic Development: A Simultaneous Approach”,Ame

20、rican Economic Review, 91(4):909-923.1考慮到企業(yè)的用戶習(xí)慣養(yǎng)成和平臺(tái)轉(zhuǎn)換成本，要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，通常需要跨越一個(gè)臨界規(guī)模。這意味著，同很1多需要大量前期投入的技術(shù)類似，云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用很有可能是非線性的 ，待投入達(dá)到一定規(guī)模后，對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用會(huì)明顯提升和加速。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)上將該現(xiàn)象稱之為“門檻效應(yīng)”。模型結(jié)果顯示，云計(jì)算消費(fèi)對(duì)實(shí)際GDP的拉動(dòng)具有門檻效應(yīng)：當(dāng)某地區(qū)在云上的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)積累達(dá)到一定規(guī)模后，云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)效果會(huì)再次提升，對(duì)GDP的額外帶動(dòng)作用再增長(zhǎng)73%，從而實(shí)現(xiàn)從量變到質(zhì)變的跨越。對(duì)中國(guó)大陸31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，目

21、前北京、上海、浙江、廣東等4個(gè)省級(jí)行政區(qū)已越過云上數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量“門檻”，云消費(fèi)額每增加1%，實(shí)際GDP額外增加0.078%；江蘇、福建、四川三省即將越過門檻；而天津、湖北、山東、湖南等其他24個(gè)省級(jí)行政區(qū)距離云上數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量“門檻”仍有一定差距，云消費(fèi)額每增加1%，實(shí)際GDP額外增加0.045%，為進(jìn)一步提升云計(jì)算對(duì)GDP的帶動(dòng)效果，需繼續(xù)加大云計(jì)算投入（見圖2）。圖2 云計(jì)算對(duì)GDP拉動(dòng)的門檻效應(yīng)注：云上數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系數(shù)，指各省級(jí)行政區(qū)云上數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量相比于“門檻值”對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的比值云上數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系數(shù)0.42%6%云 10%對(duì) G D P的 額外4% 拉動(dòng) 效 果0.60.81（門檻值） 1.21.

22、4福建四川.北京浙江廣東上海天津湖北山東8%江蘇4.5%7.8%78云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估云計(jì)算的普及可以降低企業(yè)在ICT上的資本和運(yùn)營(yíng)支出，幫助企業(yè)以更少的ICT投入達(dá)到相同的產(chǎn)出水平，期間釋放出的資源可以用于其他生產(chǎn)形式，進(jìn)而帶來(lái)生產(chǎn)效率的提高，并最終實(shí)現(xiàn)GDP的增長(zhǎng)。因此，探討云計(jì)算對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響，對(duì)于判斷云計(jì)算能否成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能具有重要意義。回歸分析結(jié)果顯示，云消費(fèi)額每增加1%，全要素生產(chǎn)率可增長(zhǎng)0.149%。也就是說(shuō)，隨著云計(jì)算發(fā)展水平的提高，一個(gè)地區(qū)的技術(shù)水平及要素配置效率將得到有效提升。云計(jì)算作為一種新的服務(wù)業(yè)態(tài)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響已經(jīng)超越了產(chǎn)業(yè)本身，而

23、是更多的作為一種通用目的技術(shù)、一種新型基礎(chǔ)設(shè)施、甚至一種全新思維模式，滲透到經(jīng)濟(jì)社會(huì)的方方面面，改變國(guó)家的創(chuàng)新范式，并最終促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。GDP增長(zhǎng)率6% 4% 2%0%8%10% 12% -2% 20112012201320142015201620172018TFP圖3 20112018年中國(guó)GDP增長(zhǎng)率和TFP 1 的變化情況云計(jì)算對(duì)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升作用2關(guān)于門檻效應(yīng)Hansen, B. E., 1999, “Threshold Effects in Non-dynamic Panels: Estimation, Testing and Inference”, Journal of

24、Econometrics,93(2):345-368.1門檻效應(yīng)，是指當(dāng)一個(gè)經(jīng)濟(jì)參數(shù)達(dá)到特定的數(shù)值后，引起另外一個(gè)經(jīng)濟(jì)參數(shù)發(fā)生突然轉(zhuǎn)向其它發(fā)展形式的現(xiàn)象（結(jié)構(gòu)突變）。其中，作為原因現(xiàn)象的臨界值稱為門檻值。為了避免人為劃分樣本區(qū)間1帶來(lái)的主觀判斷偏誤，本研究利用門檻回歸模型 對(duì)云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析。論斷3：上云企業(yè)數(shù)翻倍，全要素生產(chǎn)率可提高0.7個(gè)百分點(diǎn)早在1987年，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者索洛（Robert Solow）就注意到美國(guó)產(chǎn)業(yè)界普遍存在一種奇怪現(xiàn)象：盡管 美國(guó)在信息技術(shù)上投入了大量的資源，但是這些投入對(duì)生產(chǎn)率的作用甚微。索洛進(jìn)而提出了著名的“索洛悖論”，即 除了生產(chǎn)率以外，計(jì)算

25、機(jī)的作用無(wú)處不在 2。中國(guó)經(jīng)濟(jì)過去的高增長(zhǎng)主要源于要素投入，表現(xiàn)為資本高投入和勞動(dòng)力的無(wú)限供給。但2012年末勞動(dòng)年齡人口 的絕對(duì)下降，預(yù)示著“劉易斯拐點(diǎn)”的到來(lái)，以往依靠要素驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)模式難以持續(xù)，必須尋找經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能。 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是由要素投入和全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）決定的。近年來(lái)，中國(guó)的全要素生產(chǎn)率保持停滯（見圖3），未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵是提升全要素生產(chǎn)率。2015年3月，我國(guó)首次在政府工作報(bào)告中提出 “提高全要素生產(chǎn)率”，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)由投入型增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向效率型增長(zhǎng)。2017年10月，十九大報(bào)告中明確指出“我國(guó) 經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量

26、發(fā)展階段”，提出了提高全要素生產(chǎn)率的緊迫要求。2 Solow, R., 1987, “Wed Better Watch Out”, New York Times Book Review.張自然，2019：中國(guó)城市TFP增長(zhǎng)與潛在增長(zhǎng)率，湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），第6期。1910云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估全要素生產(chǎn)率是指“生產(chǎn)活動(dòng)在一定時(shí)間內(nèi)的效率”，是衡量單位總投入下總產(chǎn)量的生產(chǎn)率指 標(biāo)，其本質(zhì)上是一種資源配置效率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)等帶來(lái)的資源重新配置都能 提高全要素生產(chǎn)率。全要素生產(chǎn)率是分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的重要工具，也是制定和評(píng)價(jià)長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng) 政策的基礎(chǔ)。全要素生產(chǎn)

27、率的增長(zhǎng)率常常被視為科技進(jìn)步的指標(biāo)，它的來(lái)源包括技術(shù)進(jìn)步、組織創(chuàng)新、專業(yè)化 和生產(chǎn)創(chuàng)新等。在本研究中，以各省級(jí)行政區(qū)20162020年的季度勞動(dòng)投入和資本存量作為投入變 量，得到各省級(jí)行政區(qū)全要素生產(chǎn)率的變化指數(shù)。關(guān)于全要素生產(chǎn)率1 張自然，2019：中國(guó)城市TFP增長(zhǎng)與潛在增長(zhǎng)率，湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），第6期。2 劉穎，2015：“十三五”經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長(zhǎng)提質(zhì)量 提高全要素生產(chǎn)率成關(guān)鍵，央視網(wǎng)新聞12月7日，/2015/12/07/AR- TI1449471928280743.shtml。研究結(jié)果還表明，云計(jì)算在企業(yè)中的普及會(huì)帶來(lái)積極的生產(chǎn)率貢獻(xiàn)，特別是能夠提升資源配置效率。回歸分析結(jié)果顯示

28、，采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)的企業(yè)數(shù)每增加1%，全要素生產(chǎn)率可增長(zhǎng)0.395%。根據(jù)研究，2018年中國(guó)全要素生 產(chǎn)率為1.7% 1 ，那么采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)的企業(yè)數(shù)每增加1%，全要素生產(chǎn)率可以提升0.007個(gè)百分點(diǎn)。換句話說(shuō)，如果 采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)的企業(yè)數(shù)量實(shí)現(xiàn)翻倍，全要素生產(chǎn)率可以提升0.7個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到2.4%。國(guó)際貨幣基金組織曾研究認(rèn)為，如果中國(guó)把自貿(mào)區(qū)改革等推廣到全國(guó)，對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)可達(dá)到0.82個(gè)百分點(diǎn)，把包括戶籍制度改革在內(nèi)的社會(huì)制度改革全面推進(jìn)和落實(shí)，全要素生產(chǎn)率可提高1.3個(gè)百分點(diǎn) 。與這些改革措施相比，現(xiàn)階段推動(dòng)更多的企業(yè)采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)，不但社會(huì)成本更加低廉，而且整體收益更加可觀。

29、3云計(jì)算對(duì)社會(huì)就業(yè)的貢獻(xiàn)論斷4：未來(lái)5年，云計(jì)算將至少帶來(lái)300萬(wàn)個(gè)新增就業(yè)機(jī)會(huì)云計(jì)算對(duì)就業(yè)的積極影響，主要在于它顯著降低了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的門檻，企業(yè)乃至個(gè)人無(wú)需花錢購(gòu)置昂貴的ICT設(shè)備，很多創(chuàng)意和應(yīng)用可以通過云端實(shí)現(xiàn)。特別是對(duì)于用云大戶服務(wù)業(yè)來(lái)說(shuō)，如果沒有公有云的存在，服務(wù)業(yè)中的許多初創(chuàng)企業(yè)根本無(wú)法成立，新業(yè)態(tài)新模式也就無(wú)法產(chǎn)生。而且，迅速發(fā)展的公有云服務(wù)所需的新數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和維護(hù)，也或直接或間接地創(chuàng)造了很多就業(yè)機(jī)會(huì)。但與此同時(shí)，使用公有云服務(wù)也可能使得工作從分散的數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)移到基于我國(guó)各城市年度數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果顯示，云計(jì)算的消費(fèi)和普及度對(duì)服務(wù)業(yè)的就業(yè)提升效應(yīng)較為顯著：采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)的消費(fèi)額每增加

30、1個(gè)百分點(diǎn)，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)增加0.009%。已有研究結(jié)果表明，城市中每增加1個(gè)高技能崗位，云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模的預(yù)測(cè)，未來(lái)5年，云計(jì)算在中國(guó)將至少帶來(lái)300萬(wàn)個(gè)新增就業(yè)機(jī)會(huì)。以阿里云為例，在2020年6月9日阿里云峰會(huì)上，阿里云智能總裁張建鋒表示，阿里云今年再招5000人，特別是重點(diǎn)吸引服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、芯片、數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能等核心技術(shù)領(lǐng)域的攻堅(jiān)人才。此外，成立于2017年的阿里云大學(xué)，截止2020年9月已為285家企業(yè)和700所高校提供培訓(xùn)和認(rèn)證服務(wù)，向社會(huì)培養(yǎng)并輸送了131萬(wàn)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)智化人才。隨著“新基建”投入的不斷加碼，云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，以阿里云為代表的云計(jì)算服務(wù)企業(yè)將加大

31、對(duì)人才的引進(jìn)和培養(yǎng)力度，并帶動(dòng)整個(gè)云市場(chǎng)生態(tài)為社會(huì)提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。Liebenau, J., P. Karrberg, A. Grous and D. Castro, 2012, “Modelling the Cloud: Employment Effects in Two Exemplary Sectors inthe United States, the United Kingdom, Germany and Italy”, LSE Report.Liebenau, J., and P. Karrberg, 2010, “The Efficient Enterprise Project

32、”, LSE Report.Moretti, E., 2012, “The New Geography of Jobs”, Mariner Books.Bivens, J., 2019, “Updated Employment Multipliers for the U.S. Economy”, Economic Policy Institute Report.12344作崗位 。也就是說(shuō)，每一個(gè)云計(jì)算工作崗位還將至少帶來(lái)5個(gè)間接工作崗位。結(jié)合信通院和阿里云研究中心對(duì)中國(guó)的員工，重新部署到生產(chǎn)力更高的工作中去 2 。1整合的數(shù)據(jù)中心，導(dǎo)致總體就業(yè)崗位的減少 。但針對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家企業(yè)的調(diào)研表明，企業(yè)

33、會(huì)把從IT維護(hù)等崗位釋放出來(lái)3還會(huì)帶來(lái)5個(gè)消費(fèi)型服務(wù)業(yè)崗位 ；而如果從產(chǎn)業(yè)上下游聯(lián)系的角度出發(fā)，每1個(gè)信息技術(shù)業(yè)崗位會(huì)帶來(lái)5.731個(gè)間接工1112云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估中國(guó)云計(jì)算區(qū)域發(fā)展現(xiàn)狀評(píng)估2城市是我國(guó)云計(jì)算服務(wù)發(fā)展的基本單元和主要載體。以城市維度為主的云計(jì)算發(fā)展評(píng)估，可以更加立體地反映中國(guó)的云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀，為各級(jí)政府、產(chǎn)業(yè)投資者根據(jù)地方實(shí)際狀況制定差異化、定制化的發(fā)展策略，提供重要的參考依據(jù)。阿里云早在2016年初便基于平臺(tái)數(shù)據(jù)開發(fā)了“云棲指數(shù)”，通過構(gòu)建一套包含投資、計(jì)算力、大數(shù)據(jù)、創(chuàng)新和需求等指標(biāo)在內(nèi)的評(píng)價(jià)體系，展現(xiàn)中國(guó)各地方的云計(jì)算發(fā)展特征。并在之后幾年時(shí)間里根據(jù)市場(chǎng)

34、反饋，對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行不斷調(diào)整與優(yōu)化。隨著近年來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的升級(jí)提速，云計(jì)算的定位也在不斷演變，它不再僅僅是一種普惠、靈活的基礎(chǔ)資源，還是每個(gè)企業(yè)和個(gè)人的創(chuàng)新平臺(tái)，是企業(yè)獲取人工智能能力的最重要渠道，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)升級(jí)、運(yùn)營(yíng)提效、體驗(yàn)優(yōu)化和組織升級(jí)。隨著云計(jì)算作用的不斷深化，其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也需要隨之升級(jí)，通過納入云上人工智能產(chǎn)品應(yīng)用、云在各行業(yè)的應(yīng)用普及情況等指標(biāo)，更全面地反映云計(jì)算在各地的發(fā)展現(xiàn)狀。因此，我們以城市為主要研究對(duì)象，基于阿里云平臺(tái)數(shù)據(jù)，從規(guī)模、共創(chuàng)度、廣度、創(chuàng)新性、進(jìn)取度等維度，對(duì)中國(guó)云計(jì)算區(qū)域發(fā)展情況進(jìn)行全面客觀的評(píng)估。研究結(jié)果表明：中國(guó)各城市的云計(jì)算發(fā)展水平分化、分層明顯，

35、云計(jì)算發(fā)展差距遠(yuǎn)大于GDP差距；政府引領(lǐng)可以顯著提升地方的云計(jì)算發(fā)展水平；應(yīng)盡快加大在云計(jì)算欠發(fā)達(dá)地區(qū)的投入，以免差距繼續(xù)拉大，產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”。新增就業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)算40003000200030%20%10%100000%市場(chǎng)規(guī)模（單位: 億元）7000 50%600040%50002017201820192020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E公有云私有云增速（右軸）圖4 中國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模及增速注：20172023年市場(chǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)來(lái)自信通院云計(jì)算發(fā)展白皮書（2020年），2024年、2025年市場(chǎng)規(guī)模數(shù)據(jù) 由阿里云研究中心測(cè)算信通院，2020：云計(jì)算發(fā)展白皮書（20

36、20年）。12 人社部，2020：2019年度人力資源和社會(huì)保障事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。1根據(jù)信通院數(shù)據(jù)，2019年我國(guó)云計(jì)算整體市場(chǎng)規(guī)模1334億元 ；根據(jù)人社部數(shù)據(jù)，2019年我國(guó)2第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員36721萬(wàn)人 。根據(jù)信通院數(shù)據(jù)及阿里云研究中心推算（見圖4），未來(lái)5年即2021年至2025年，云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模合計(jì)將達(dá)到2.0萬(wàn)億元。相比于2019年，未來(lái)5年云計(jì)算消費(fèi)額累計(jì)增 加15倍，相應(yīng)的，云計(jì)算就業(yè)機(jī)會(huì)將新增50萬(wàn)個(gè)。50萬(wàn)個(gè)云計(jì)算新增就業(yè)崗位，還將至少帶來(lái)250 萬(wàn)個(gè)消費(fèi)型服務(wù)業(yè)崗位。也就是說(shuō)，未來(lái)5年云計(jì)算將至少帶來(lái)300萬(wàn)個(gè)新增就業(yè)機(jī)會(huì)。1314在使用統(tǒng)計(jì)方法分析包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集

37、時(shí)，變量太多會(huì)增加問題的復(fù)雜性。特別是變量之間可能存在一定相關(guān)性，使得不同變量所反映的信息特征有所重疊。PCA方法通過對(duì)原數(shù)據(jù)變量進(jìn)行數(shù)學(xué)變 換，構(gòu)建出一組全新的、互不相關(guān)的變量即主成分。這些主成分?jǐn)?shù)量較少且完全沒有相關(guān)性，同時(shí)能夠 盡可能多且無(wú)重疊地反映原始數(shù)據(jù)攜帶的信息量。各主成分按所攜帶的信息量從多到少進(jìn)行排序。在本研究中，5個(gè)主成分能夠解釋城市所有原始數(shù)據(jù)89.6%的信息量、以及省級(jí)行政區(qū)所有原始數(shù)據(jù) 95.0%的信息量，其中：第1個(gè)主成分為“規(guī)模”，與市場(chǎng)化主體云消費(fèi)額、市場(chǎng)化主體采購(gòu)云產(chǎn)品數(shù)、采購(gòu)云服務(wù)的市場(chǎng)化 主體數(shù)量等9個(gè)變量有強(qiáng)關(guān)聯(lián)；第2個(gè)主成分為“共創(chuàng)度”，與政府云消費(fèi)額、

38、政府采購(gòu)云產(chǎn)品數(shù)、采購(gòu)云產(chǎn)品政府單位數(shù)等5個(gè)變 量有強(qiáng)關(guān)聯(lián)；第3個(gè)主成分是“廣度”，與采購(gòu)云服務(wù)的行業(yè)數(shù)量、采購(gòu)云服務(wù)的產(chǎn)品種類2個(gè)變量有強(qiáng)關(guān)聯(lián)；第4個(gè)主成分為“創(chuàng)新性”，與采購(gòu)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)占比、采購(gòu)人工智能產(chǎn)品數(shù)占比2個(gè)變量有強(qiáng)關(guān)聯(lián)； 第5個(gè)主成分為“進(jìn)取度”，與市場(chǎng)化主體云消費(fèi)額增速有強(qiáng)關(guān)聯(lián)。PCA方法說(shuō)明云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估本研究采用的PCA方法遵循數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理念，相比于層次分析法、專家打分法等傳統(tǒng)研究方法，具有主觀因素影響小、橫向可比性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，PCA方法利用降維的思想，將多個(gè)相互間可能存在關(guān)聯(lián)的變量，通過數(shù)學(xué)方法轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)完全獨(dú)立的新變量即主成分，來(lái)描述反

39、映觀察對(duì)象的實(shí)際情況。在本研究中，通過應(yīng)用PCA方法，對(duì)中國(guó)大陸337個(gè)地級(jí)及以上城市、31個(gè)省級(jí)行政區(qū)進(jìn)行2019年度云計(jì)算發(fā)展水平分析，共提取出5個(gè)符合PCA方法要求的主成分，分別對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)體系中的規(guī)模、共創(chuàng)度、廣度、創(chuàng)新性和進(jìn)取度5個(gè)一級(jí)指標(biāo)。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)1為客觀反映各地云計(jì)算市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r，并衡量地方政府對(duì)云計(jì)算發(fā)展的引導(dǎo)作用，通過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA），針對(duì)中國(guó)大陸的城市及省級(jí)行政區(qū)構(gòu)建了一套云計(jì)算發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo) 體系。在指標(biāo)體系中，著重考慮了各地云計(jì)算發(fā)展的質(zhì)量和潛力，從消費(fèi)、使用、訪問、覆蓋、行業(yè)、產(chǎn)品、企 業(yè)、增速等多

40、個(gè)維度評(píng)價(jià)云計(jì)算在各地的發(fā)展水平，特別是將云計(jì)算發(fā)展的廣度和深度納入指標(biāo)體系進(jìn)行考核。評(píng) 價(jià)指標(biāo)體系可分解為規(guī)模、共創(chuàng)度、廣度、創(chuàng)新性和進(jìn)取度等5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，并在一級(jí)指標(biāo)框架基礎(chǔ)上細(xì)化出9個(gè)二 級(jí)指標(biāo)、19個(gè)三級(jí)指標(biāo)（見表1）。表1 云計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)三級(jí)指標(biāo)規(guī)模采購(gòu)規(guī)模市場(chǎng)化主體云消費(fèi)額市場(chǎng)化主體采購(gòu)云產(chǎn)品數(shù)采購(gòu)云服務(wù)的市場(chǎng)化主體數(shù)量使用規(guī)模計(jì)算資源使用量存儲(chǔ)資源使用量帶寬使用量流量活躍度市場(chǎng)化主體業(yè)務(wù)訪問次數(shù)市場(chǎng)化主體業(yè)務(wù)服務(wù)用戶數(shù)共創(chuàng)度政府采購(gòu)政府云消費(fèi)額政府采購(gòu)云產(chǎn)品數(shù)采購(gòu)云產(chǎn)品政府單位數(shù)政府使用政府業(yè)務(wù)訪問次數(shù)政府業(yè)務(wù)服務(wù)用戶數(shù)廣度行業(yè)廣度采購(gòu)云服務(wù)的行業(yè)數(shù)量產(chǎn)品廣度

41、采購(gòu)云服務(wù)的產(chǎn)品種類創(chuàng)新性創(chuàng)新產(chǎn)品使用采購(gòu)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)占比采購(gòu)人工智能產(chǎn)品數(shù)占比進(jìn)取度消費(fèi)增長(zhǎng)速度市場(chǎng)化主體云消費(fèi)額增速1516云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估表2 2019年中國(guó)城市云計(jì)算發(fā)展水平云計(jì)算二線城市（14個(gè)）云計(jì)算三線城市（80個(gè)）云計(jì)算四線城市（101個(gè)）深圳、杭州、北京、廣州成都、上海、武漢、南京、長(zhǎng)沙、廈門、蘇州、珠海、鄭州、西安、福州、濟(jì)南、青島、東莞石家莊、合肥、貴陽(yáng)、寧波、沈陽(yáng)、重慶、昆明、無(wú)錫、南寧、佛山、大連、邢臺(tái)、常州、南昌、溫州、天津、廊坊、運(yùn)城、哈爾濱、海口、泉州、太原、銅陵、阿拉善、金華、包頭、湖州、長(zhǎng)春、邵陽(yáng)、益陽(yáng)、 呼和浩特、濰坊、煙臺(tái)、蘭州、嘉興、

42、南通、濟(jì)寧、保定、上饒、邯鄲、洛陽(yáng)、徐州、揚(yáng)州、聊城、惠州、 臺(tái)州、梅州、淄博、蕪湖、黔南、中山、臨沂、唐山、烏魯木齊、鎮(zhèn)江、紹興、贛州、鹽城、承德、秦皇島、 江門、滄州、衡水、商洛、棗莊、張家口、泰州、岳陽(yáng)、桂林、淮安、榆林、三門峽、泰安、綿陽(yáng)、肇慶、 臨夏、鄂爾多斯、東營(yíng)、酒泉、孝感德州、湛江、衢州、汕頭、襄陽(yáng)、莆田、荊州、南充、宜昌、安陽(yáng)、眉山、玉林、威海、新鄉(xiāng)、南陽(yáng)、大興安嶺、龍巖、菏澤、忻州、連云港、西寧、本溪、梧州、馬鞍山、茂名、宿遷、平頂山、信陽(yáng)、葫蘆島、濱州、清遠(yuǎn)、銀川、宜春、 雅安、永州、河池、鞍山、牡丹江、日照、瀘州、商丘、六安、安慶、達(dá)州、懷化、大理、駐馬店、盤錦、郴州、

43、滁州、 隨州、株洲、咸陽(yáng)、柳州、德陽(yáng)、晉中、陽(yáng)江、張掖、欽州、撫州、臨滄、宜賓、撫順、舟山、萍鄉(xiāng)、衡陽(yáng)、百色、常德、 麗水、北海、鶴壁、寶雞、樂山、臨汾、大同、黃山、漳州、天水、云浮、咸寧、許昌、呼倫貝爾、畢節(jié)、婁底、白城、 阜陽(yáng)、曲靖、宣城、自貢、寧德、內(nèi)江、韶關(guān)、錦州、赤峰、齊齊哈爾、開封、蚌埠、吉安、黔東南、六盤水、黃石、云計(jì)算五線城市（138個(gè)）長(zhǎng)治、安康、巴彥淖爾、南平、荊門、呂梁、河源、資陽(yáng)、景德鎮(zhèn)、中衛(wèi)、三明、黃岡、焦作、甘孜、佳木斯、遵義、慶陽(yáng)、隴南、汕尾、湘潭、九江、晉城、巴中、興安、白山、張家界、拉薩、亳州、遂寧、十堰、遼陽(yáng)、周口、淮南、濮陽(yáng)、揭陽(yáng)、漢中、銅仁、渭南、丹東、

44、 通遼、紅河、漯河、營(yíng)口、湘西、淮北、阜新、大慶、伊春、昭通、四平、定西、攀枝花、白銀、陽(yáng)泉、雙鴨山、朔州、延安、玉溪、 鄂州、黑河、恩施、廣安、池州、潮州、新余、鐵嶺、綏化、海西、日喀則、鷹潭、普洱、宿州、烏蘭察布、三亞、松原、貴港、銅川、 哈密、武威、延邊、石嘴山、防城港、平?jīng)觥⒊?yáng)、固原、安順、通化、雞西、廣元、金昌、遼源、鶴崗、錫林郭勒、克孜勒蘇、巴音郭楞、 山南、涼山、保山、西雙版納、楚雄、吳忠、賀州、克拉瑪依、黔西南、麗江、德宏、昌吉、喀什、文山、烏海、崇左、甘南、伊犁、 阿克蘇、嘉峪關(guān)、來(lái)賓、海東、儋州、七臺(tái)河、和田、林芝、博爾塔拉、吐魯番、阿壩、阿勒泰、昌都、吉林、怒江、迪慶、

45、塔城、那曲、 海北、玉樹、黃南、阿里、果洛、海南、三沙云計(jì)算一線城市（4個(gè)）整體發(fā)展情況2從云計(jì)算發(fā)展水平綜合得分情況來(lái)看，中國(guó)大陸的337個(gè)地級(jí)及以上城市可分為5個(gè)梯隊(duì)，包括深圳、杭州、北京和廣州4個(gè)云計(jì)算一線城市、成都等14個(gè)云計(jì)算二線城市、石家莊等80個(gè)云計(jì)算三線城市、德州等101個(gè)云計(jì) 算四線城市和長(zhǎng)治等138個(gè)云計(jì)算五線城市（見表2）。城市維度的云計(jì)算發(fā)展水平分層、分化現(xiàn)象明顯，并在數(shù)量 上呈“金字塔”型布局：云計(jì)算一線城市數(shù)量少且發(fā)展水平遙遙領(lǐng)先；云計(jì)算二線城市與一線城市差距顯著但正在 加速追趕；數(shù)量眾多的中國(guó)城市仍未充分享受到云計(jì)算紅利，共同組成云計(jì)算中低線城市（見圖5）。云 計(jì)

46、 算 發(fā) 展 水 平 得 分10094.546.527.923.119.1一線二線三線四線圖5 2019年云計(jì)算不同梯隊(duì)城市的平均得分五線8060402001718云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估城市分項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)3綜合對(duì)比評(píng)價(jià)體系中5個(gè)一級(jí)指標(biāo)的表現(xiàn)，可知在目前發(fā)展階段，不同線城市云計(jì)算發(fā)展水平的差距主要體現(xiàn)在規(guī)模和共創(chuàng)度上，在云計(jì)算的廣度、創(chuàng)新性和進(jìn)取度上的差別相對(duì)較小（見圖7）。一線二線三線四線圖7 云計(jì)算不同梯隊(duì)城市的一級(jí)指標(biāo)表現(xiàn)五線進(jìn)取度規(guī)模共創(chuàng)度廣度創(chuàng)新性中國(guó)大陸的31個(gè)省級(jí)行政區(qū)，同樣可根據(jù)云計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系綜合得分分為5個(gè)梯隊(duì)（見圖6）。其中，第一梯隊(duì)包括廣東、浙江、北京和江蘇

47、，4省市對(duì)后續(xù)梯隊(duì)省級(jí)行政區(qū)的優(yōu)勢(shì)顯著；第二梯隊(duì)包括山東、福建、四川、湖 南、河北、上海、湖北；第三梯隊(duì)為河南、遼寧、安徽、陜西；第四梯隊(duì)包括貴州、江西、內(nèi)蒙古、廣西、山西、 重慶、云南、天津、甘肅和黑龍江；第五梯隊(duì)包括吉林、青海、海南、新疆、寧夏、西藏。圖6 2019年中國(guó)大陸各省級(jí)行政區(qū)云計(jì)算發(fā)展水平云計(jì)算發(fā)展水平高低1920云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估深圳、杭州、北京和廣州組成的云計(jì)算一線城市，規(guī)模指標(biāo)的平均得分達(dá)到79.6，遠(yuǎn)高于其他城市（見圖9）。以杭州為例，杭州通過賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，積極推進(jìn)云計(jì)算與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，在推動(dòng)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)也為其他產(chǎn)業(yè)打開了巨大的發(fā)展空間。2

48、018年，杭州新增上云企業(yè)3.06萬(wàn)家，上云企業(yè)數(shù)量累計(jì)達(dá)到8.21萬(wàn)家，并有3家上云企業(yè)入選工信部企業(yè)上云典型案例。目前，云計(jì)算產(chǎn)業(yè)已成為杭州數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的重要內(nèi)容、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的有力抓手、城市數(shù)字化的堅(jiān)實(shí)保障。預(yù)計(jì)到2020年年底，杭州上云企業(yè)將達(dá)到11萬(wàn)家，上云企業(yè)數(shù)量居于全國(guó)前列。規(guī) 模 指 標(biāo) 得 分100 79.435.714.17.76.0806040200一線二線三線四線圖9 2019年不同梯隊(duì)城市云計(jì)算規(guī)模指標(biāo)平均得分五線圖8 2019年不同梯隊(duì)城市的云計(jì)算規(guī)模占比及GDP占比1. 規(guī)模指標(biāo)表現(xiàn)從反映各地云計(jì)算采購(gòu)、使用和活躍度情況的規(guī)模指標(biāo)來(lái)看，云計(jì)算在高線城市的集聚程度很高。

49、其中，4個(gè)云計(jì)算一線城市的規(guī)模占全國(guó)規(guī)模總量的55.6%，遠(yuǎn)超4個(gè)城市的GDP全國(guó)占比10.6%。18個(gè)云計(jì)算一線及二線城 市的云計(jì)算規(guī)模占全國(guó)規(guī)模總量的80%以上，而138個(gè)五線城市占全國(guó)云計(jì)算規(guī)模總量的比重僅為4.2%，云計(jì)算規(guī) 模分布呈長(zhǎng)尾效應(yīng)（見圖8）。高線城市云計(jì)算規(guī)模占比大，反映的是高線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的現(xiàn)實(shí)。從行業(yè)角度看，以信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、 金融、新零售為代表的高附加值產(chǎn)業(yè)是云計(jì)算的消費(fèi)主力，而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在使用云計(jì)算服務(wù)方面相對(duì)滯后。高線城市 的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比大、互聯(lián)網(wǎng)公司多、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高，因而用云規(guī)模大；低線城市的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比高、企 業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低，導(dǎo)致其用云規(guī)模

50、占比明顯低于GDP占比。60%55.6%25%9.8%5.4%10.6%一線五線19.2%37.7%20.0%4.2%12.5%50%40%30%20%10%0%二線三線云計(jì)算規(guī)模占比四線GDP占比2122云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估3. 進(jìn)取度指標(biāo)表現(xiàn)云計(jì)算進(jìn)取度指標(biāo)顯示，2019年，云計(jì)算二線城市的發(fā)展速度最快，進(jìn)取度平均得分為78.3。一線城市和三線城市的發(fā)展速度基本持平，平均得分分別為63.9和63.1。四線城市的發(fā)展速度略有落后，平均得分為53.5。但需要加以重視的是，五線城市的進(jìn)取度平均得分只有20.7。云計(jì)算低線城市（特別是五線城市）的云計(jì)算規(guī)模占比遠(yuǎn)低于其GDP占比（見圖

51、8），而發(fā)展速度又明顯低于高線城市（見圖11），這使得低線城市極有可能在云計(jì)算發(fā)展中被高線城市拉大差距，進(jìn)而產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”。考慮到云計(jì)算對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展有顯著帶動(dòng)效應(yīng)，建議盡快制定政策以推動(dòng)低線城市的云計(jì)算應(yīng)用。另外，從進(jìn)取度指標(biāo)的變化趨勢(shì)看，從2016年開始，云計(jì)算在一線城市的發(fā)展速度一直高于其他線城市，直至2019年，二線城市的發(fā)展速度首次超過一線城市。此外，三線及以下城市的發(fā)展速度連續(xù)3年低于平均水平，導(dǎo)致低線城市的云計(jì)算規(guī)模占比一路走低。以杭州為例，起步于2016年的城市大腦，以交通領(lǐng)域?yàn)橥黄瓶冢_啟了利用云計(jì)算等信息技術(shù)提升城市治理能力的探索，把杭州從2015年的城市擁堵排名前3位降

52、低到2018年的第35位。之后，城市大腦從“治堵”走向“治城”，目前已覆蓋公共交通、城市管理、衛(wèi)生健康、基層治理等11大系統(tǒng)48個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，顯著提升了市民的日常生活感受。在今年的新冠疫情防控中，杭州借助城市大腦在全國(guó)率先上線了“健康碼”，通過精密智控，統(tǒng)籌推進(jìn)疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展工作。此外，杭州還在疫情期間上線了政商“親清在線”數(shù)字平臺(tái)，這是對(duì)“最多跑一次”政府服務(wù)的改革和深化，通過各種審批在線“許可”，實(shí)現(xiàn)政府服務(wù)“精準(zhǔn)滴灌”。通過運(yùn)用城市大腦，杭州既身體力行地展現(xiàn)了云計(jì)算對(duì)業(yè)務(wù)流程和用戶體驗(yàn)的改進(jìn)效果，又切實(shí)豐富了當(dāng)?shù)氐脑朴?jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)。除了政府在云計(jì)算發(fā)展中的開放態(tài)度和積極推動(dòng)之外，一些

53、地方政府在數(shù)據(jù)中心建設(shè)中的提前布局，成為當(dāng)?shù)卦朴?jì)算超前發(fā)展的重要因素。例如，貴陽(yáng)的云計(jì)算共創(chuàng)度位列全國(guó)城市排名第10位，遠(yuǎn)高于其城市GDP排名，是 云計(jì)算產(chǎn)業(yè)超前發(fā)展的典型代表。作為國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)、全國(guó)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用服務(wù)示范基地，貴陽(yáng)擁有云計(jì)算產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的“中國(guó)數(shù)谷”和全國(guó)首個(gè)大數(shù)據(jù)交易中心，在數(shù)據(jù)開放共享、云計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新運(yùn)用、大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定和立法等方面均位于全國(guó)前列。2. 共創(chuàng)度指標(biāo)表現(xiàn)從反映各地政府采購(gòu)和使用云計(jì)算服務(wù)的共創(chuàng)度指標(biāo)來(lái)看，一二線城市的平均得分遠(yuǎn)高于其他線城市（見圖10）。探索共創(chuàng)度指標(biāo)高分城市背后的原因，一方面是政府在數(shù)字治理角度進(jìn)行大量實(shí)踐，不僅提供便

54、民服務(wù)，近 年來(lái)更是開始關(guān)注產(chǎn)治融合，更多地利用云服務(wù)和數(shù)字智能技術(shù)精準(zhǔn)服務(wù)企業(yè)；另一方面，是從城市角度進(jìn)行整體智 慧治理，以云計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)智能平臺(tái)建設(shè)為抓手，促使以前的各個(gè)部門碎片化作業(yè)向整體智慧治理做出積極改變。度 指 標(biāo) 得 分100 80.636.117.110.38.4共80 創(chuàng)6040200一線二線三線四線圖10 2019年不同梯隊(duì)城市云計(jì)算共創(chuàng)度指標(biāo)平均得分五線2324云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估4. 廣度指標(biāo)表現(xiàn)云計(jì)算廣度指標(biāo)用于反映云在各地方的行業(yè)覆蓋情況以及產(chǎn)品類型采購(gòu)使用情況。從廣度指標(biāo)來(lái)看，一線至四線城市沒有拉開太多差距，而五線城市則落后較多（見圖12）。以北京

55、、南京、長(zhǎng)沙、深圳、廈門等為代表的云計(jì)算一二線城市在此指標(biāo)上得分居前。廣度指標(biāo)體現(xiàn)的是當(dāng)?shù)厣显飘a(chǎn)業(yè)的豐富度和成熟度。大中型、創(chuàng)新性企業(yè)密集的地區(qū)，應(yīng)用智能型、數(shù)據(jù)型等云產(chǎn)品的可能性更大。例如，北京的廣度指標(biāo)排名前列，作為中國(guó)科教中心的北京，是眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的聚集地，創(chuàng)業(yè)氛圍濃厚、云計(jì)算人才儲(chǔ)備豐富，致力于打造全國(guó)云計(jì)算創(chuàng)新中心、應(yīng)用中心和產(chǎn)業(yè)高地，在行業(yè)應(yīng)用廣度和產(chǎn)品應(yīng)用廣度方面走在了全國(guó)前列。重慶近年來(lái)加快推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、大力實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，開放創(chuàng)新的生態(tài)環(huán)境帶動(dòng)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的企業(yè)紛紛前來(lái)布局，加速重慶智能化產(chǎn)業(yè)的高效發(fā)展。政府相繼出臺(tái)有關(guān)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用的戰(zhàn)

56、略激勵(lì)政策，推動(dòng)制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同時(shí)，鼓勵(lì)打造數(shù)字產(chǎn)業(yè)新范式和應(yīng)用示范新模式，鼓勵(lì)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的落地孵化。2019年6月，阿里云創(chuàng)新中心在重慶兩江新區(qū)正式投入運(yùn)營(yíng)，支持超過百家中小型企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)。10092.890.084.383.166.180廣 度 指 標(biāo)得 60 分40一線二線三線四線圖12 2019年不同梯隊(duì)城市云計(jì)算廣度指標(biāo)平均得分五線利用區(qū)域優(yōu)勢(shì)，借力產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，是一些城市“彎道超車”、從傳統(tǒng)意義上的“小城市”躍升為云計(jì)算“前線”城市的重要原因。例如，安徽省銅陵市的進(jìn)取度指標(biāo)表現(xiàn)居于全國(guó)前列。作為傳統(tǒng)工業(yè)城市 的銅陵，選擇以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為突

57、破口，通過“數(shù)字銅陵”建設(shè)，為城市培育發(fā)展新動(dòng)能。在2018年底，銅陵第一批 “工業(yè)大腦”試點(diǎn)示范工作全面鋪開，覆蓋有色、化工、鋼鐵、水泥、電力、電子信息等重點(diǎn)行業(yè)。2019年，銅陵 又通過政府購(gòu)買服務(wù)的方式，為百余家企業(yè)提供免費(fèi)上云體驗(yàn)服務(wù)。目前，銅陵規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)上云占比已達(dá)到 1/3，“精達(dá)云平臺(tái)”入選工信部企業(yè)上云典型應(yīng)用案例。注：氣泡大小代表云計(jì)算規(guī)模進(jìn) 取 度 指 標(biāo) 得 分100806040200一線二線三線四線五線圖11 2019年不同梯隊(duì)城市的云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模及進(jìn)取度指標(biāo)表現(xiàn)2526云計(jì)算的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和區(qū)域發(fā)展評(píng)估1） 空間上呈現(xiàn)東高西低、南強(qiáng)北弱的格局從空間格局上看，中國(guó)

58、云計(jì)算發(fā)展水平呈現(xiàn)東高西低、南強(qiáng)北弱的態(tài)勢(shì)（見圖6），區(qū)域間發(fā)展不平衡。從東西向看，2019年云計(jì)算發(fā)展的一線和二線共18個(gè)城市中，僅有成都和西安位于西部，西部云計(jì)算發(fā)展水平明顯低于東部；從南北向看，2019年云計(jì)算發(fā)展的4個(gè)一線城市和14個(gè)二線城市中，分別有3個(gè)和10個(gè)坐落在南方，北方的云計(jì)算一二線城市數(shù)量與南方相比有較大差距。2）區(qū)域集聚特征顯著從區(qū)域格局看，云計(jì)算發(fā)展集聚現(xiàn)象明顯，形成了長(zhǎng)三角、大灣區(qū)、京津冀三大戰(zhàn)略高地。云計(jì)算發(fā)展一線城市均為這三大城市群的中心城市，18個(gè)云計(jì)算一線和二線城市中有半數(shù)位于長(zhǎng)三角、大灣區(qū)及京津冀，其中長(zhǎng)三角、大灣區(qū)分別占據(jù)18強(qiáng)中的4席。長(zhǎng)三角、大灣區(qū)的云

59、計(jì)算規(guī)模占全國(guó)的比例，均顯著高于兩大區(qū)域的國(guó)土面積、人口以及GDP占全國(guó)的比例（見圖13）。長(zhǎng)三角、大灣區(qū)、京津冀三大區(qū)域的云計(jì)算發(fā)展水平位于全國(guó)前列，成為帶動(dòng)我國(guó)云計(jì)算發(fā)展的主要增長(zhǎng)極。3）中心城市輻射帶動(dòng)作用凸顯在都市圈和城市群中，首位城市和次位城市對(duì)整個(gè)區(qū)域的云計(jì)算發(fā)展輻射帶動(dòng)作用顯著，區(qū)域內(nèi)的低等級(jí)城市（如長(zhǎng)三角的寧波、無(wú)錫、常州、湖州、嘉興、南通、紹興等）也大多處于云計(jì)算三線城市行列，中心城市引領(lǐng)區(qū)域云計(jì)算水平整體提升的格局正在形成。結(jié)合城市間的區(qū)域地理位置和云計(jì)算發(fā)展水平來(lái)看，以北京為中心、輻射石家莊、保定、廊坊、張家口、承德、唐山等周邊城市的“環(huán)首都云計(jì)算發(fā)展帶”已經(jīng)初步形成；而

60、深圳和廣州的“雙子星”發(fā)展格局，加上珠海、東莞等城市在發(fā)展規(guī)模上的靚麗表現(xiàn)，使得廣東省在省級(jí)云計(jì)算發(fā)展上摘得頭籌（見圖13）。5. 創(chuàng)新性指標(biāo)表現(xiàn)云計(jì)算創(chuàng)新性指標(biāo)主要用于反映云上大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新產(chǎn)品的應(yīng)用比例。如今，大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)已經(jīng)成為眾多企業(yè)謀求發(fā)展的業(yè)務(wù)強(qiáng)需求。以人工智能為例，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，通過采購(gòu)云計(jì)算服務(wù)產(chǎn) 品獲取人工智能能力的成本要遠(yuǎn)低于內(nèi)部開發(fā)。云天然解決了企業(yè)數(shù)據(jù)和技術(shù)的統(tǒng)一，并搭建了企業(yè)獲取人工智能 能力的便捷途徑。從創(chuàng)新性指標(biāo)來(lái)看，整體表現(xiàn)并不突出。其中，五線城市得分明顯偏低，其他線城市差距不大。這表明目前國(guó) 內(nèi)大多數(shù)企業(yè)應(yīng)用云計(jì)算服務(wù)，仍然只是作為