云计算的社会经济价值和区域发展评估

1、云计算的社会经济价值和区域发展评估随着新一代信息技术与实体经济加速融合发展，人类社会在解决一个个难题的过程中不断开发应用新的技术、创造新的生活。例如，2003年“非典”催生了电子商务，通过互联网改变了人们的生产生活方式；2020年的新冠疫情，培育壮大了 直播带货、网上医疗、在线教学等新模式，让大家更加认识到了数字化转型所带来的巨大效益。云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，在疫情防控和复工复产中发挥了巨大作用，成为中国经济转型和高质量 发展的重要支撑。其中，云计算作为重要的网络计算模式和关键应用基础设施，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物 资流，促进了资源配置优化，加速信息技术与各行业

2、的交叉融合，催生了新业态、新模式，成为提升信息化水平、培育壮大 新兴业态、推动数字经济发展的重要驱动力量。持续推动云计算发展，有利于加快软件和信息技术服务业发展，推动信息技 术与实体经济深度融合，深化供给侧结构性改革，带动全社会数字化、网络化、智能化水平整体提升。“加快云计算基础设施建设布局，持续深化传统行业上云”是工信部近年来的重点工作。而当前如火如荼的“新基 建”，也为中国的云计算产业带来了全新的发展机遇和挑战。目前，云计算作为一种基于大数据的共享服务模式，通过搭建 数据平台、优化计算方式、丰富应用场景，不断提升社会治理的精细化水平和公共服务的便捷化水平。如何投资建设能发挥 “新基建”的最

3、大功效？企业上云对社会发展有什么作用？中国目前的云计算发展有哪些特征？怎样可以更好地提升中国整 体以及各地的云计算发展水平？云计算到底如何运行？云平台如何助力社会治理？云服务怎样影响你我生活？这些都是各级 各地政府所关心的话题，本研究工作重点对这些问题进行了系统定量的研究，详细梳理了云计算经济价值和发展现状，并对 下一步云计算发展提出了切实可行的建议，相信会对如何回答或解决这些问题有所参考。是为序。王建伟工业和信息化部信息技术发展司副司长序联合出品指导委员 研究团队 设计统筹中国社科院财经战略研究院、阿里云研究中心刘湘雯、刘松、夏杰长（阿里云）宿宸、麻芃、张靓、刘明、王佩杰、张影强；（社科院）

4、李勇坚、刘奕 王甸甸云计算的社会经济价值和区域发展评估主要结论云计算自诞生之日起就被视为改变社会的“通用目的技术”（General Purpose Technology），但是时至今日，云计算除了自身产值带来的经济价值外，对整个社会经济发展所做的贡献，例如生产效率的提升等，却仍缺乏系统定量的研究。特别是在 当今错综复杂的国际形势下，以云计算为代表的新型基础设施，肩负着激发中国经济发展潜力的重任，如何进行投资建设才能让 新基建的价值最大化，成为十分必要且迫切的研究课题。基于此，本研究采用计量经济学方法，对中国市场份额最大的云计算服务企业阿里云平台上数据进行分析，科学论证云计算 的社会经济价值以及

5、当前中国各区域的云计算发展现状。研究发现：云投入可以加速创新，缩小区域经济鸿沟，驱动经济高质量 增长。具体包括：以云计算为代表的新基建，对GDP的拉动效果是传统基建的1.2倍；当某地区的云上数据存储量达到一定规模后，云计算对GDP的额外带动作用可再提升73%。目前北京、上海、浙江、广东 已越过“门槛”；江苏、福建、四川即将越过“门槛”；而其他省份距离“门槛”仍有一定差距，需继续加大云计算投入； 上云企业数翻倍，全要素生产率可提高0.7个百分点，显著提升经济发展质量；未来5年，云计算将至少带来300万个新增高质量就业岗位；中国大陆城市的云计算发展水平分层、分化现象明显，可划分为5个梯队，并在数量

6、上呈“金字塔”型分布：深圳、杭州、 北京、广州4个城市组成“云一线”梯队，发展水平遥遥领先；成都等14个城市组成二线梯队，与一线梯队差距明显，但呈 现出加速追赶态势；由80个三线、101个四线和138个五线城市组成的云计算中低线梯队，仍未充分享受到云计算红利；中国云计算发展水平呈现东高西低、南强北弱的空间格局，区域集聚特征显著，已形成长三角、大湾区和京津冀三大高地， 且城市群内中心城市的辐射带动效果突出；政府引领是推动地方云计算发展的重要因素：不论是广东、浙江等经济发达省份，还是贵州、内蒙古等经济相对落后地区， 政府通过业务上云示范和产业政策驱动等方式，有效提升了当地云计算发展水平；区域间云计

7、算发展水平差距远大于GDP差距，且低线城市的云计算发展增速明显低于高线城市，考虑到云计算对社会经济 发展的重要作用，应尽快加大在云计算欠发达地区的投入，以免产生“数字鸿沟”。计量经济学以经济理论和统计资料为基础，通过运用数学、统计学方法与电脑技术建立经济计量模型，定量分析研究具有随机性特性经济变量之间的关系。计量经济学的数量化方法是实证研究的支柱，没有它，就谈不上现代意义的经济学研究。导语2020年伊始，一场突如其来的新冠疫情“黑天鹅”，让全球经济经历了一场严峻的考验，也永远地改变了历史 的发展轨迹。以云计算为代表的新一代信息技术，不论在疫情防控还是在生产生活保障中，都得到了广泛应用并发 挥了

8、重要作用，充分展现了数字经济的价值与潜力。在后疫情时代，随着企业复工复产的稳步推进，“上云用数赋 智”成为社会共识，企业上云迈入新一轮高峰期，数字化转型进程显著提速。为了对冲疫情影响、提振国内经济，中央政府规划部署“新基建”相关工作，既承接“旧基建”经济增长的引 擎功能，又作为驱动经济结构转型升级的技术支撑。2020年4月20日，国家发改委首次就“新基建”概念和内涵作 出正式解读，将云计算明确作为新基建的重要组成部分。云计算作为新型基础设施的核心环节，是大数据、人工智 能等新技术的关键底座，更是推动传统产业数字化转型、支撑数字经济发展的重要力量。云计算对社会发展的贡献是毋庸置疑的，但囿于方法和

9、数据的限制，目前有关云计算对经济体量的拉动作用、社会生产效率的提升效果等宏观经济影响的研究很少，特别是缺少系统性的定量研究。与此同时，政府、企业和投资者在做出产业投资决策时，也缺乏科学可用的“度量衡”工具，对地方的云计算发展水平进行客观评估。如何投资建设才能让“新基建”发挥最大效能，促进国民经济高质量发展，迫切需要一套科学可量化的指标体系提供参考。基于此，本研究将采用计量经济学方法，结合阿里云平台2016年1月2020年6月数据，深入研究云计算的社会经济价值，并分析中国各区域的云计算发展现状特征，最后针对中国云计算市场发展给出政策建议。阿里云是中国最大的云计算服务厂商，根据IDC 2019Q4

10、公有云市场数据，阿里云IaaS+PaaS市场占有率达42.0%，足以代表整个行业的发展情况。此外，在本研究中仅计入IaaS、PaaS产品数据，未计入SaaS产品数据。如将SaaS产品纳入考虑，云计算的社会经济价值将更为可观。“经济学要依赖于计量实证，才能成为一门科学。”著名经济学家杰佛里伍德里奇（Jeffrey M. Wooldridge）关于计量经济学31“云朵红利”：云计算的社会经济价值6 云计算对GDP的带动作用9 云计算对经济质量的提升作用12 云计算对社会就业的贡献导 语 . 4. 5云计算发展的政策建议 . 32将云计算纳入经济创新发展指标体系通过定向政策推动“云下沉”通过发行云消

11、费券等措施引导中小微企业上云发挥政府应用云计算服务的示范带动作用2中国云计算区域发展现状评估 . 1415 评价指标体系设计17 整体发展情况20 城市分项指标表现27 区域发展特征结 语 . 36云计算的社会经济价值和区域发展评估Social economic value and regional development evaluation of cloud computingCONTENT目录云计算的社会经济价值和区域发展评估“云朵红利”：云计算的社会经济价值1云计算的社会经济价值和区域发展评估云计算对GDP的带动作用1论断1：每100万元的云计算基础设施投入，可在传统基建对GDP拉动效

12、果基础上额外产生6.46万元的GDP；即以云计算为代表的新基建，对GDP的拉动效果是传统基建的1.2倍在互联网时代，企业开拓新业务、进入新市场的主要障碍之一，就是高昂的前期投入成本，特别是昂贵的ICT资本支出。云计算服务的引入，能够显著降低企业进入和生产的固定成本，有助于企业更早更好地享受信息通信技术带来的生产力提升；与此同时，云计算服务的普及也将强化企业间的竞争，提高产量并降低加价幅度，从而对消费产生积极影响。回归分析结果显示，云计算服务花费有助于促进我国的经济增长。云计算服务消费额每增加1个百分点，可以建可拉动3040万元GDP的基础上，还将额外产生6.46万元的拉动效果（见图1）。也就是

13、说，以云计算为代表的新基建，对GDP的拉动效果是传统基建的1.2倍。带动实际GDP额外增长0.0646%。结合传统基建对经济增长的贡献测算 1 ，可知每100万元云计算支出，在传统基1 盛来运、李拓、毛盛勇、付凌晖，2018：中国全要素生产率测算与经济增长前景预测，统计与信息论坛第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多项研究结果表明，应用云计算服务可以提升企业的竞争力。例如，云计算服务可为企业提供进入全球市场的机会 1 、降低运营成本、提高战略决策的灵活性、改进客户服务体验 2 ，并显著提升企业特别是中小企业的业务生存率和灵活性 3 。德勤的研究显示，在云服务方面每投资1美元，企业平均回报约为2.5美元

16、 4 。而对于公共部门来说，云服务能够帮助他们在改善服务的同时优化效率 5 。然而，对于云计算服务对社会经济发展的实际作用效果，一直以来缺乏科学的定量表征。本研究应用计量经济 学方法对阿里云平台数据进行分析，进而对云计算服务的GDP拉动效果、经济质量提升作用和就业机会贡献进行定 量论断，填补了学术界在云计算社会经济影响领域的空白，并可为今后制定云计算发展策略提供科学依据。支出（单位：万元）云额外拉动效果：+20%403020100020406080图1 云计算对GDP的带动作用100G D P拉 动 效 果单位：万元云计算新基建传统基建56云计算的社会经济价值和区域发展评估浙江省数字经济发展领

17、导小组办公室，2020：2019年度浙江“企业上云”工作情况通报。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.云计算在企业中的普及，也会通过企业间的协同效应对经济增长产生显著的带动作用。企业间的协同效应，指一个集群中的企业由于相互协作、共享业务行为和特定资源，将比单独运作的企业取得更高的赢利能力。以采购云企业数为自变量的回归分析表明，采购云的企

18、业数平均每增加1%，实际GDP增加0.0952%。也就是 说，如果采购云计算服务的企业数翻倍，可带动实际GDP增加9.52%。以浙江省为例，2019年全省上云企业数量达到37.78万家 ，占全省总企业数的26.8%。从本报告后续研究结果 可知，浙江省是中国云计算第一梯队的省份，上云企业比例在国内属于领先水平，即便如此，浙江省仍有近3/4的 企业尚未享受云计算带来的数字红利。中国企业上云发展空间巨大，将成为中国经济发展的新动能。回归分析（Regression Analysis）是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变 量（预测器）之间的关系。在本研究中，用回归方程定量刻画云计算消费

19、这个自变量与经济增长这个 因变量间的线性依存关系。关于回归分析方法1论断2：从量变到质变，云计算对经济拉动有加速效应互联网行业具有明显的“网络效应”，即用户数量增加时，网络的价值会指数级放大。云计算具备类似的特 性，即随着新用户的不断加入、云计算与其他产业的深度融合，云计算的价值将不断提升。当达到某个临界规模2后，云计算对经济系统的作用会再次放大 。Roller, L., and L. Waverman, 2001, “Telecommunications Infrastructure and Economic Development: A Simultaneous Approach”,Ame

20、rican Economic Review, 91(4):909-923.1考虑到企业的用户习惯养成和平台转换成本，要实现网络效应，通常需要跨越一个临界规模。这意味着，同很1多需要大量前期投入的技术类似，云计算对经济的带动作用很有可能是非线性的 ，待投入达到一定规模后，对经济的拉动作用会明显提升和加速。在计量经济学上将该现象称之为“门槛效应”。模型结果显示，云计算消费对实际GDP的拉动具有门槛效应：当某地区在云上的存储数据积累达到一定规模后，云计算对经济增长的拉动效果会再次提升，对GDP的额外带动作用再增长73%，从而实现从量变到质变的跨越。对中国大陆31个省级行政区的季度数据进行分析可知，目

21、前北京、上海、浙江、广东等4个省级行政区已越过云上数据存储量“门槛”，云消费额每增加1%，实际GDP额外增加0.078%；江苏、福建、四川三省即将越过门槛；而天津、湖北、山东、湖南等其他24个省级行政区距离云上数据存储量“门槛”仍有一定差距，云消费额每增加1%，实际GDP额外增加0.045%，为进一步提升云计算对GDP的带动效果，需继续加大云计算投入（见图2）。图2 云计算对GDP拉动的门槛效应注：云上数据存储系数，指各省级行政区云上数据存储量相比于“门槛值”对应数据存储量的比值云上数据存储系数0.42%6%云 10%对 G D P的 额外4% 拉动 效 果0.60.81（门槛值） 1.21.

22、4福建四川.北京浙江广东上海天津湖北山东8%江苏4.5%7.8%78云计算的社会经济价值和区域发展评估云计算的普及可以降低企业在ICT上的资本和运营支出，帮助企业以更少的ICT投入达到相同的产出水平，期间释放出的资源可以用于其他生产形式，进而带来生产效率的提高，并最终实现GDP的增长。因此，探讨云计算对于全要素生产率的影响，对于判断云计算能否成为中国经济增长的新动能具有重要意义。回归分析结果显示，云消费额每增加1%，全要素生产率可增长0.149%。也就是说，随着云计算发展水平的提高，一个地区的技术水平及要素配置效率将得到有效提升。云计算作为一种新的服务业态，其对经济的影响已经超越了产业本身，而

23、是更多的作为一种通用目的技术、一种新型基础设施、甚至一种全新思维模式，渗透到经济社会的方方面面，改变国家的创新范式，并最终促进全要素生产率的增长。GDP增长率6% 4% 2%0%8%10% 12% -2% 20112012201320142015201620172018TFP图3 20112018年中国GDP增长率和TFP 1 的变化情况云计算对经济质量的提升作用2关于门槛效应Hansen, B. E., 1999, “Threshold Effects in Non-dynamic Panels: Estimation, Testing and Inference”, Journal of

24、Econometrics,93(2):345-368.1门槛效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象（结构突变）。其中，作为原因现象的临界值称为门槛值。为了避免人为划分样本区间1带来的主观判断偏误，本研究利用门槛回归模型 对云计算的网络效应进行实证分析。论断3：上云企业数翻倍，全要素生产率可提高0.7个百分点早在1987年，诺贝尔经济学奖获得者索洛（Robert Solow）就注意到美国产业界普遍存在一种奇怪现象：尽管 美国在信息技术上投入了大量的资源，但是这些投入对生产率的作用甚微。索洛进而提出了著名的“索洛悖论”，即 除了生产率以外，计算

25、机的作用无处不在 2。中国经济过去的高增长主要源于要素投入，表现为资本高投入和劳动力的无限供给。但2012年末劳动年龄人口 的绝对下降，预示着“刘易斯拐点”的到来，以往依靠要素驱动的增长模式难以持续，必须寻找经济增长的新动能。 经济增长是由要素投入和全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）决定的。近年来，中国的全要素生产率保持停滞（见图3），未来经济增长的关键是提升全要素生产率。2015年3月，我国首次在政府工作报告中提出 “提高全要素生产率”，进而推动经济由投入型增长转向效率型增长。2017年10月，十九大报告中明确指出“我国 经济已由高速增长阶段转向高质量

26、发展阶段”，提出了提高全要素生产率的紧迫要求。2 Solow, R., 1987, “Wed Better Watch Out”, New York Times Book Review.张自然，2019：中国城市TFP增长与潜在增长率，湖南大学学报（社会科学版），第6期。1910云计算的社会经济价值和区域发展评估全要素生产率是指“生产活动在一定时间内的效率”，是衡量单位总投入下总产量的生产率指 标，其本质上是一种资源配置效率。产业结构优化、企业竞争、创新竞争等带来的资源重新配置都能 提高全要素生产率。全要素生产率是分析经济增长源泉的重要工具，也是制定和评价长期可持续增长 政策的基础。全要素生产

27、率的增长率常常被视为科技进步的指标，它的来源包括技术进步、组织创新、专业化 和生产创新等。在本研究中，以各省级行政区20162020年的季度劳动投入和资本存量作为投入变 量，得到各省级行政区全要素生产率的变化指数。关于全要素生产率1 张自然，2019：中国城市TFP增长与潜在增长率，湖南大学学报（社会科学版），第6期。2 刘颖，2015：“十三五”经济稳增长提质量 提高全要素生产率成关键，央视网新闻12月7日，/2015/12/07/AR- TI1449471928280743.shtml。研究结果还表明，云计算在企业中的普及会带来积极的生产率贡献，特别是能够提升资源配置效率。回归分析结果显示

28、，采购云计算服务的企业数每增加1%，全要素生产率可增长0.395%。根据研究，2018年中国全要素生 产率为1.7% 1 ，那么采购云计算服务的企业数每增加1%，全要素生产率可以提升0.007个百分点。换句话说，如果 采购云计算服务的企业数量实现翻倍，全要素生产率可以提升0.7个百分点，达到2.4%。国际货币基金组织曾研究认为，如果中国把自贸区改革等推广到全国，对中国全要素生产率的贡献可达到0.82个百分点，把包括户籍制度改革在内的社会制度改革全面推进和落实，全要素生产率可提高1.3个百分点 。与这些改革措施相比，现阶段推动更多的企业采购云计算服务，不但社会成本更加低廉，而且整体收益更加可观。

29、3云计算对社会就业的贡献论断4：未来5年，云计算将至少带来300万个新增就业机会云计算对就业的积极影响，主要在于它显著降低了创新创业的门槛，企业乃至个人无需花钱购置昂贵的ICT设备，很多创意和应用可以通过云端实现。特别是对于用云大户服务业来说，如果没有公有云的存在，服务业中的许多初创企业根本无法成立，新业态新模式也就无法产生。而且，迅速发展的公有云服务所需的新数据中心的建设和维护，也或直接或间接地创造了很多就业机会。但与此同时，使用公有云服务也可能使得工作从分散的数据处理转移到基于我国各城市年度数据的回归结果显示，云计算的消费和普及度对服务业的就业提升效应较为显著：采购云计算服务的消费额每增加

30、1个百分点，第三产业就业增加0.009%。已有研究结果表明，城市中每增加1个高技能岗位，云计算市场规模的预测，未来5年，云计算在中国将至少带来300万个新增就业机会。以阿里云为例，在2020年6月9日阿里云峰会上，阿里云智能总裁张建锋表示，阿里云今年再招5000人，特别是重点吸引服务器、网络、芯片、数据库、人工智能等核心技术领域的攻坚人才。此外，成立于2017年的阿里云大学，截止2020年9月已为285家企业和700所高校提供培训和认证服务，向社会培养并输送了131万云计算、大数据、人工智能等数智化人才。随着“新基建”投入的不断加码，云计算市场规模持续扩张，以阿里云为代表的云计算服务企业将加大

31、对人才的引进和培养力度，并带动整个云市场生态为社会提供更多的就业机会。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作岗位 。也就是说，每一个云计算工作岗位还将至少带来5个间接工作岗位。结合信通院和阿里云研究中心对中国的员工，重新部署到生产力更高的工作中去 2 。1整合的数据中心，导致总体就业岗位的减少 。但针对发达国家企业的调研表明，企业

33、会把从IT维护等岗位释放出来3还会带来5个消费型服务业岗位 ；而如果从产业上下游联系的角度出发，每1个信息技术业岗位会带来5.731个间接工1112云计算的社会经济价值和区域发展评估中国云计算区域发展现状评估2城市是我国云计算服务发展的基本单元和主要载体。以城市维度为主的云计算发展评估，可以更加立体地反映中国的云计算发展现状，为各级政府、产业投资者根据地方实际状况制定差异化、定制化的发展策略，提供重要的参考依据。阿里云早在2016年初便基于平台数据开发了“云栖指数”，通过构建一套包含投资、计算力、大数据、创新和需求等指标在内的评价体系，展现中国各地方的云计算发展特征。并在之后几年时间里根据市场

34、反馈，对指标体系进行不断调整与优化。随着近年来数字化转型的升级提速，云计算的定位也在不断演变，它不再仅仅是一种普惠、灵活的基础资源，还是每个企业和个人的创新平台，是企业获取人工智能能力的最重要渠道，帮助企业实现业务升级、运营提效、体验优化和组织升级。随着云计算作用的不断深化，其评价指标体系也需要随之升级，通过纳入云上人工智能产品应用、云在各行业的应用普及情况等指标，更全面地反映云计算在各地的发展现状。因此，我们以城市为主要研究对象，基于阿里云平台数据，从规模、共创度、广度、创新性、进取度等维度，对中国云计算区域发展情况进行全面客观的评估。研究结果表明：中国各城市的云计算发展水平分化、分层明显，

35、云计算发展差距远大于GDP差距；政府引领可以显著提升地方的云计算发展水平；应尽快加大在云计算欠发达地区的投入，以免差距继续拉大，产生“数字鸿沟”。新增就业数据测算40003000200030%20%10%100000%市场规模（单位: 亿元）7000 50%600040%50002017201820192020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E公有云私有云增速（右轴）图4 中国云计算市场规模及增速注：20172023年市场规模数据来自信通院云计算发展白皮书（2020年），2024年、2025年市场规模数据 由阿里云研究中心测算信通院，2020：云计算发展白皮书（20

36、20年）。12 人社部，2020：2019年度人力资源和社会保障事业发展统计公报。1根据信通院数据，2019年我国云计算整体市场规模1334亿元 ；根据人社部数据，2019年我国2第三产业就业人员36721万人 。根据信通院数据及阿里云研究中心推算（见图4），未来5年即2021年至2025年，云计算市场规模合计将达到2.0万亿元。相比于2019年，未来5年云计算消费额累计增 加15倍，相应的，云计算就业机会将新增50万个。50万个云计算新增就业岗位，还将至少带来250 万个消费型服务业岗位。也就是说，未来5年云计算将至少带来300万个新增就业机会。1314在使用统计方法分析包含多个变量的数据集

37、时，变量太多会增加问题的复杂性。特别是变量之间可能存在一定相关性，使得不同变量所反映的信息特征有所重叠。PCA方法通过对原数据变量进行数学变 换，构建出一组全新的、互不相关的变量即主成分。这些主成分数量较少且完全没有相关性，同时能够 尽可能多且无重叠地反映原始数据携带的信息量。各主成分按所携带的信息量从多到少进行排序。在本研究中，5个主成分能够解释城市所有原始数据89.6%的信息量、以及省级行政区所有原始数据 95.0%的信息量，其中：第1个主成分为“规模”，与市场化主体云消费额、市场化主体采购云产品数、采购云服务的市场化 主体数量等9个变量有强关联；第2个主成分为“共创度”，与政府云消费额、

38、政府采购云产品数、采购云产品政府单位数等5个变 量有强关联；第3个主成分是“广度”，与采购云服务的行业数量、采购云服务的产品种类2个变量有强关联；第4个主成分为“创新性”，与采购大数据产品数占比、采购人工智能产品数占比2个变量有强关联； 第5个主成分为“进取度”，与市场化主体云消费额增速有强关联。PCA方法说明云计算的社会经济价值和区域发展评估本研究采用的PCA方法遵循数据驱动的理念，相比于层次分析法、专家打分法等传统研究方法，具有主观因素影响小、横向可比性强等优势。简单地说，PCA方法利用降维的思想，将多个相互间可能存在关联的变量，通过数学方法转化为少数几个完全独立的新变量即主成分，来描述反

39、映观察对象的实际情况。在本研究中，通过应用PCA方法，对中国大陆337个地级及以上城市、31个省级行政区进行2019年度云计算发展水平分析，共提取出5个符合PCA方法要求的主成分，分别对应评价体系中的规模、共创度、广度、创新性和进取度5个一级指标。评价指标体系设计1为客观反映各地云计算市场的发展状况，并衡量地方政府对云计算发展的引导作用，通过主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA），针对中国大陆的城市及省级行政区构建了一套云计算发展评价指标 体系。在指标体系中，着重考虑了各地云计算发展的质量和潜力，从消费、使用、访问、覆盖、行业、产品、企 业、增速等多

40、个维度评价云计算在各地的发展水平，特别是将云计算发展的广度和深度纳入指标体系进行考核。评 价指标体系可分解为规模、共创度、广度、创新性和进取度等5个一级指标，并在一级指标框架基础上细化出9个二 级指标、19个三级指标（见表1）。表1 云计算评价指标体系一级指标二级指标三级指标规模采购规模市场化主体云消费额市场化主体采购云产品数采购云服务的市场化主体数量使用规模计算资源使用量存储资源使用量带宽使用量流量活跃度市场化主体业务访问次数市场化主体业务服务用户数共创度政府采购政府云消费额政府采购云产品数采购云产品政府单位数政府使用政府业务访问次数政府业务服务用户数广度行业广度采购云服务的行业数量产品广度

41、采购云服务的产品种类创新性创新产品使用采购大数据产品数占比采购人工智能产品数占比进取度消费增长速度市场化主体云消费额增速1516云计算的社会经济价值和区域发展评估表2 2019年中国城市云计算发展水平云计算二线城市（14个）云计算三线城市（80个）云计算四线城市（101个）深圳、杭州、北京、广州成都、上海、武汉、南京、长沙、厦门、苏州、珠海、郑州、西安、福州、济南、青岛、东莞石家庄、合肥、贵阳、宁波、沈阳、重庆、昆明、无锡、南宁、佛山、大连、邢台、常州、南昌、温州、天津、廊坊、运城、哈尔滨、海口、泉州、太原、铜陵、阿拉善、金华、包头、湖州、长春、邵阳、益阳、 呼和浩特、潍坊、烟台、兰州、嘉兴、

42、南通、济宁、保定、上饶、邯郸、洛阳、徐州、扬州、聊城、惠州、 台州、梅州、淄博、芜湖、黔南、中山、临沂、唐山、乌鲁木齐、镇江、绍兴、赣州、盐城、承德、秦皇岛、 江门、沧州、衡水、商洛、枣庄、张家口、泰州、岳阳、桂林、淮安、榆林、三门峡、泰安、绵阳、肇庆、 临夏、鄂尔多斯、东营、酒泉、孝感德州、湛江、衢州、汕头、襄阳、莆田、荆州、南充、宜昌、安阳、眉山、玉林、威海、新乡、南阳、大兴安岭、龙岩、菏泽、忻州、连云港、西宁、本溪、梧州、马鞍山、茂名、宿迁、平顶山、信阳、葫芦岛、滨州、清远、银川、宜春、 雅安、永州、河池、鞍山、牡丹江、日照、泸州、商丘、六安、安庆、达州、怀化、大理、驻马店、盘锦、郴州、

43、滁州、 随州、株洲、咸阳、柳州、德阳、晋中、阳江、张掖、钦州、抚州、临沧、宜宾、抚顺、舟山、萍乡、衡阳、百色、常德、 丽水、北海、鹤壁、宝鸡、乐山、临汾、大同、黄山、漳州、天水、云浮、咸宁、许昌、呼伦贝尔、毕节、娄底、白城、 阜阳、曲靖、宣城、自贡、宁德、内江、韶关、锦州、赤峰、齐齐哈尔、开封、蚌埠、吉安、黔东南、六盘水、黄石、云计算五线城市（138个）长治、安康、巴彦淖尔、南平、荆门、吕梁、河源、资阳、景德镇、中卫、三明、黄冈、焦作、甘孜、佳木斯、遵义、庆阳、陇南、汕尾、湘潭、九江、晋城、巴中、兴安、白山、张家界、拉萨、亳州、遂宁、十堰、辽阳、周口、淮南、濮阳、揭阳、汉中、铜仁、渭南、丹东、

44、 通辽、红河、漯河、营口、湘西、淮北、阜新、大庆、伊春、昭通、四平、定西、攀枝花、白银、阳泉、双鸭山、朔州、延安、玉溪、 鄂州、黑河、恩施、广安、池州、潮州、新余、铁岭、绥化、海西、日喀则、鹰潭、普洱、宿州、乌兰察布、三亚、松原、贵港、铜川、 哈密、武威、延边、石嘴山、防城港、平凉、朝阳、固原、安顺、通化、鸡西、广元、金昌、辽源、鹤岗、锡林郭勒、克孜勒苏、巴音郭楞、 山南、凉山、保山、西双版纳、楚雄、吴忠、贺州、克拉玛依、黔西南、丽江、德宏、昌吉、喀什、文山、乌海、崇左、甘南、伊犁、 阿克苏、嘉峪关、来宾、海东、儋州、七台河、和田、林芝、博尔塔拉、吐鲁番、阿坝、阿勒泰、昌都、吉林、怒江、迪庆、

45、塔城、那曲、 海北、玉树、黄南、阿里、果洛、海南、三沙云计算一线城市（4个）整体发展情况2从云计算发展水平综合得分情况来看，中国大陆的337个地级及以上城市可分为5个梯队，包括深圳、杭州、北京和广州4个云计算一线城市、成都等14个云计算二线城市、石家庄等80个云计算三线城市、德州等101个云计 算四线城市和长治等138个云计算五线城市（见表2）。城市维度的云计算发展水平分层、分化现象明显，并在数量 上呈“金字塔”型布局：云计算一线城市数量少且发展水平遥遥领先；云计算二线城市与一线城市差距显著但正在 加速追赶；数量众多的中国城市仍未充分享受到云计算红利，共同组成云计算中低线城市（见图5）。云 计

46、 算 发 展 水 平 得 分10094.546.527.923.119.1一线二线三线四线图5 2019年云计算不同梯队城市的平均得分五线8060402001718云计算的社会经济价值和区域发展评估城市分项指标表现3综合对比评价体系中5个一级指标的表现，可知在目前发展阶段，不同线城市云计算发展水平的差距主要体现在规模和共创度上，在云计算的广度、创新性和进取度上的差别相对较小（见图7）。一线二线三线四线图7 云计算不同梯队城市的一级指标表现五线进取度规模共创度广度创新性中国大陆的31个省级行政区，同样可根据云计算评价指标体系综合得分分为5个梯队（见图6）。其中，第一梯队包括广东、浙江、北京和江苏

47、，4省市对后续梯队省级行政区的优势显著；第二梯队包括山东、福建、四川、湖 南、河北、上海、湖北；第三梯队为河南、辽宁、安徽、陕西；第四梯队包括贵州、江西、内蒙古、广西、山西、 重庆、云南、天津、甘肃和黑龙江；第五梯队包括吉林、青海、海南、新疆、宁夏、西藏。图6 2019年中国大陆各省级行政区云计算发展水平云计算发展水平高低1920云计算的社会经济价值和区域发展评估深圳、杭州、北京和广州组成的云计算一线城市，规模指标的平均得分达到79.6，远高于其他城市（见图9）。以杭州为例，杭州通过赋能实体经济，积极推进云计算与实体经济的深度融合，在推动云计算产业发展的同时也为其他产业打开了巨大的发展空间。2

48、018年，杭州新增上云企业3.06万家，上云企业数量累计达到8.21万家，并有3家上云企业入选工信部企业上云典型案例。目前，云计算产业已成为杭州数字产业化的重要内容、产业数字化的有力抓手、城市数字化的坚实保障。预计到2020年年底，杭州上云企业将达到11万家，上云企业数量居于全国前列。规 模 指 标 得 分100 79.435.714.17.76.0806040200一线二线三线四线图9 2019年不同梯队城市云计算规模指标平均得分五线图8 2019年不同梯队城市的云计算规模占比及GDP占比1. 规模指标表现从反映各地云计算采购、使用和活跃度情况的规模指标来看，云计算在高线城市的集聚程度很高。

49、其中，4个云计算一线城市的规模占全国规模总量的55.6%，远超4个城市的GDP全国占比10.6%。18个云计算一线及二线城 市的云计算规模占全国规模总量的80%以上，而138个五线城市占全国云计算规模总量的比重仅为4.2%，云计算规 模分布呈长尾效应（见图8）。高线城市云计算规模占比大，反映的是高线城市产业结构高级化的现实。从行业角度看，以信息技术服务业、 金融、新零售为代表的高附加值产业是云计算的消费主力，而传统产业在使用云计算服务方面相对滞后。高线城市 的高技术产业占比大、互联网公司多、企业数字化转型程度高，因而用云规模大；低线城市的传统产业占比高、企 业数字化转型程度较低，导致其用云规模

50、占比明显低于GDP占比。60%55.6%25%9.8%5.4%10.6%一线五线19.2%37.7%20.0%4.2%12.5%50%40%30%20%10%0%二线三线云计算规模占比四线GDP占比2122云计算的社会经济价值和区域发展评估3. 进取度指标表现云计算进取度指标显示，2019年，云计算二线城市的发展速度最快，进取度平均得分为78.3。一线城市和三线城市的发展速度基本持平，平均得分分别为63.9和63.1。四线城市的发展速度略有落后，平均得分为53.5。但需要加以重视的是，五线城市的进取度平均得分只有20.7。云计算低线城市（特别是五线城市）的云计算规模占比远低于其GDP占比（见图

51、8），而发展速度又明显低于高线城市（见图11），这使得低线城市极有可能在云计算发展中被高线城市拉大差距，进而产生“数字鸿沟”。考虑到云计算对地方经济发展有显著带动效应，建议尽快制定政策以推动低线城市的云计算应用。另外，从进取度指标的变化趋势看，从2016年开始，云计算在一线城市的发展速度一直高于其他线城市，直至2019年，二线城市的发展速度首次超过一线城市。此外，三线及以下城市的发展速度连续3年低于平均水平，导致低线城市的云计算规模占比一路走低。以杭州为例，起步于2016年的城市大脑，以交通领域为突破口，开启了利用云计算等信息技术提升城市治理能力的探索，把杭州从2015年的城市拥堵排名前3位降

52、低到2018年的第35位。之后，城市大脑从“治堵”走向“治城”，目前已覆盖公共交通、城市管理、卫生健康、基层治理等11大系统48个应用场景，显著提升了市民的日常生活感受。在今年的新冠疫情防控中，杭州借助城市大脑在全国率先上线了“健康码”，通过精密智控，统筹推进疫情防控和经济社会发展工作。此外，杭州还在疫情期间上线了政商“亲清在线”数字平台，这是对“最多跑一次”政府服务的改革和深化，通过各种审批在线“许可”，实现政府服务“精准滴灌”。通过运用城市大脑，杭州既身体力行地展现了云计算对业务流程和用户体验的改进效果，又切实丰富了当地的云计算产业生态。除了政府在云计算发展中的开放态度和积极推动之外，一些

53、地方政府在数据中心建设中的提前布局，成为当地云计算超前发展的重要因素。例如，贵阳的云计算共创度位列全国城市排名第10位，远高于其城市GDP排名，是 云计算产业超前发展的典型代表。作为国家级大数据产业集聚区、全国领先的大数据技术创新与应用服务示范基地，贵阳拥有云计算产业集聚发展的“中国数谷”和全国首个大数据交易中心，在数据开放共享、云计算技术创新运用、大数据标准制定和立法等方面均位于全国前列。2. 共创度指标表现从反映各地政府采购和使用云计算服务的共创度指标来看，一二线城市的平均得分远高于其他线城市（见图10）。探索共创度指标高分城市背后的原因，一方面是政府在数字治理角度进行大量实践，不仅提供便

54、民服务，近 年来更是开始关注产治融合，更多地利用云服务和数字智能技术精准服务企业；另一方面，是从城市角度进行整体智 慧治理，以云计算技术和数据智能平台建设为抓手，促使以前的各个部门碎片化作业向整体智慧治理做出积极改变。度 指 标 得 分100 80.636.117.110.38.4共80 创6040200一线二线三线四线图10 2019年不同梯队城市云计算共创度指标平均得分五线2324云计算的社会经济价值和区域发展评估4. 广度指标表现云计算广度指标用于反映云在各地方的行业覆盖情况以及产品类型采购使用情况。从广度指标来看，一线至四线城市没有拉开太多差距，而五线城市则落后较多（见图12）。以北京

55、、南京、长沙、深圳、厦门等为代表的云计算一二线城市在此指标上得分居前。广度指标体现的是当地上云产业的丰富度和成熟度。大中型、创新性企业密集的地区，应用智能型、数据型等云产品的可能性更大。例如，北京的广度指标排名前列，作为中国科教中心的北京，是众多互联网企业的聚集地，创业氛围浓厚、云计算人才储备丰富，致力于打造全国云计算创新中心、应用中心和产业高地，在行业应用广度和产品应用广度方面走在了全国前列。重庆近年来加快推动数字经济发展、大力实施创新驱动发展战略，开放创新的生态环境带动云计算、大数据、物联网等领域的企业纷纷前来布局，加速重庆智能化产业的高效发展。政府相继出台有关云计算、大数据智能化应用的战

56、略激励政策，推动制造业等传统行业的数字化转型；同时，鼓励打造数字产业新范式和应用示范新模式，鼓励创新产业和创业企业的落地孵化。2019年6月，阿里云创新中心在重庆两江新区正式投入运营，支持超过百家中小型企业的数字化建设。10092.890.084.383.166.180广 度 指 标得 60 分40一线二线三线四线图12 2019年不同梯队城市云计算广度指标平均得分五线利用区域优势，借力产业集群发展进行数字化转型升级，是一些城市“弯道超车”、从传统意义上的“小城市”跃升为云计算“前线”城市的重要原因。例如，安徽省铜陵市的进取度指标表现居于全国前列。作为传统工业城市 的铜陵，选择以工业互联网为突

57、破口，通过“数字铜陵”建设，为城市培育发展新动能。在2018年底，铜陵第一批 “工业大脑”试点示范工作全面铺开，覆盖有色、化工、钢铁、水泥、电力、电子信息等重点行业。2019年，铜陵 又通过政府购买服务的方式，为百余家企业提供免费上云体验服务。目前，铜陵规模以上工业企业上云占比已达到 1/3，“精达云平台”入选工信部企业上云典型应用案例。注：气泡大小代表云计算规模进 取 度 指 标 得 分100806040200一线二线三线四线五线图11 2019年不同梯队城市的云计算市场规模及进取度指标表现2526云计算的社会经济价值和区域发展评估1） 空间上呈现东高西低、南强北弱的格局从空间格局上看，中国

58、云计算发展水平呈现东高西低、南强北弱的态势（见图6），区域间发展不平衡。从东西向看，2019年云计算发展的一线和二线共18个城市中，仅有成都和西安位于西部，西部云计算发展水平明显低于东部；从南北向看，2019年云计算发展的4个一线城市和14个二线城市中，分别有3个和10个坐落在南方，北方的云计算一二线城市数量与南方相比有较大差距。2）区域集聚特征显著从区域格局看，云计算发展集聚现象明显，形成了长三角、大湾区、京津冀三大战略高地。云计算发展一线城市均为这三大城市群的中心城市，18个云计算一线和二线城市中有半数位于长三角、大湾区及京津冀，其中长三角、大湾区分别占据18强中的4席。长三角、大湾区的云

59、计算规模占全国的比例，均显著高于两大区域的国土面积、人口以及GDP占全国的比例（见图13）。长三角、大湾区、京津冀三大区域的云计算发展水平位于全国前列，成为带动我国云计算发展的主要增长极。3）中心城市辐射带动作用凸显在都市圈和城市群中，首位城市和次位城市对整个区域的云计算发展辐射带动作用显著，区域内的低等级城市（如长三角的宁波、无锡、常州、湖州、嘉兴、南通、绍兴等）也大多处于云计算三线城市行列，中心城市引领区域云计算水平整体提升的格局正在形成。结合城市间的区域地理位置和云计算发展水平来看，以北京为中心、辐射石家庄、保定、廊坊、张家口、承德、唐山等周边城市的“环首都云计算发展带”已经初步形成；而

60、深圳和广州的“双子星”发展格局，加上珠海、东莞等城市在发展规模上的靓丽表现，使得广东省在省级云计算发展上摘得头筹（见图13）。5. 创新性指标表现云计算创新性指标主要用于反映云上大数据、人工智能等创新产品的应用比例。如今，大数据、人工智能等创新技术已经成为众多企业谋求发展的业务强需求。以人工智能为例，对于大多数企业来说，通过采购云计算服务产 品获取人工智能能力的成本要远低于内部开发。云天然解决了企业数据和技术的统一，并搭建了企业获取人工智能 能力的便捷途径。从创新性指标来看，整体表现并不突出。其中，五线城市得分明显偏低，其他线城市差距不大。这表明目前国 内大多数企业应用云计算服务，仍然只是作为