云计算在给哪一座城市“造富”？
时间：2023-03-13 05:12:01 | 来源：电子商务
时间：2023-03-13 05:12:01 来源：电子商务
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。
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，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”。报告原文链接：《云计算的社会经济价值和区域发展评估》，来源：中国社科院战略研究所，阿里云
以下为正文部分（雷锋网做了不改变原意的编辑与整理）：
一、评价指标体系设计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）。
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。
PCA方法说明在使用统计方法分析包含多个变量的数据集时，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、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。
二、整体发展情况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（见下图）。
2019年云计算不同梯队城市的平均得分
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，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。
三、城市分项指标表现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）。
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。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，导致其用云规模占比明显低于GDP占比。
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。2018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。
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。
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。
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。运用、大数据标准制定和立法等方面均位于全国前列。
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。
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、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。
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，仍然只是作为算力基础资源，云计算可提供人工智能能力的功能用途尚未完全打开。在众多城市中，广州在云计算的人工智能产品应用上表现突出。2017年开始，广州市政府推出“IAB（新一代信息技术、人工智能、生物医药）”战略，着力打造人工智能超千亿元的产业集群，通过组织实施人工智能应用示范项目，汇聚了云从科技、小马智行、异构智能等数十家人工智能企业，部分细分领域比如工业机器人、语言识别、图像识别、服务机器人、无人机、智能家居等领域在全国甚至全球居于领先水平。
四、区域发展特征除基于城市维度的云计算发展分析外，通过将各地的云计算发展水平与中国的地域空间格局、经济发展水平等相结合，可以发现当前中国的云计算发展还有如下典型特征：
1. 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从空间格局上看，中国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。
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。
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）。
2. 地方云计算发展水平与GDP正相关经济发展水平是城市云计算发展的基石与内驱力。城市间要素禀赋的差异，使得各城市经济发展不平衡；而城市间经济发展水平的差异，又导致各城市处于云计算发展的不同阶段。总的来说，城市云计算发展水平同经济发展水平呈正相关关系（见图14），表明城市间云计算发展的不平衡具有必然性和相对性。
同自身经济规模相比，一些城市（如杭州、厦门、珠海、贵阳等）的云计算发展水平呈现出超前发展的态势，而另一些城市的云计算发展则同其经济发展水平不相称。这主要是由于城市的云计算发展水平与其产业结构还有直接关联：云计算发展水平相对较高的城市，科技类企业数量较多；而云计算发展水平相对较低的城市，产业结构仍以传统行业为主，且企业的数字化转型也大多处于初级阶段。
3. 政府对云计算的发展起到了显著的引领与带动作用从城市云计算发展的外部驱动力来看，政府对云计算发展起到了显著的引领与带动作用。政策差异是导致城市间云计算发展不平衡的重要因素，在实践中，部分地方政府从应用驱动、政策驱动、技术驱动、市场驱动等方面着手，通过政府率先使用、制定应用指导、鼓励技术创新、培育云计算市场等方式，为当地的云计算发展创造了较好的外部环境，提升了云计算对经济增长的带动作用
五、云计算发展的政策建议加快推进云计算发展，有利于升级基础设施、赋能产业转型，吸纳高质量就业，提升经济发展质量。目前，我国云计算服务发展已取得明显成效，未来应加大资源统筹支持，从改进统计方法、推动欠发达地区应用、鼓励中小微企业上云、发挥政府示范作用等方面完善云计算产业发展的政策体系。
改进统计方式，准确反映云计算在推动经济高质量发展方面的贡献。研究表明，2004年以来美国生产率增长缓慢的原因，可能是统计方法问题而不是生产率的真实下降，即从统计角度错误地看待和处理了数字服务的贡献 。建议改进当前统计体系中对于云计算和其他数字服务支出的处理方式，将云服务作为投资而不是纯粹的运营支出，从而在国民经济核算中正确捕捉云足迹，并将其作为反映国民经济创新发展的重要指标。
研究表明，云计算发展整体呈现东高西低、南强北弱的态势，云计算规模在高等级城市的集聚程度很高。因此，需根据地方的实际发展水平，采用差异化、精准化的政策扶持方案，一方面在云计算发达地区推进鼓励智能服务等深度应用，另一方面采取定向支持政策，推动提升云计算欠发达地区的投资和应用水平：
一是采取有针对性的区域补贴政策，支持欠发达地区的云服务应用。从国家层面建立针对欠发达地区的补贴政策，在综合考虑当地云计算服务应用水平、云计算服务需求、云计算服务应用场景等各项因素的基础上，制订相应的云计算服务量化补贴方案。
二是建立反映补贴方案实际效果的动态监测机制。对云计算服务应用补贴方案的实际效果进行定量监测，并依据监测结果对补贴方案进行动态调整。尤其要重视对云计算基础设施建设补贴与云计算服务采购补贴的效果进行监测，以确定更为高效的补贴政策与补贴方案。
三是鼓励云计算服务供应商开拓下沉市场。对云计算服务供应商为下沉市场提供服务的，可以在信贷、金融、财政、要素（电费）价格等方面给予一定的优惠支持政策。
四是鼓励金融机构为云计算应用水平较低的地区提供特别支持政策。鼓励金融机构加大对云计算低线城市企业采购云计算服务、建设云计算基础设施等提供融资支持，出台与云计算相关的贷款贴息政策。
云计算对经济社会发展的促进作用具有明显的网络效应和协同效应，随着上云企业数量的增加，云计算对经济增长影响的能级也将显著提升。故此，应出台相应政策推动更多中小企业上云，使其更快更好地融入产业链，增强市场竞争力。
一是鼓励各地政府面向中小微企业发行云消费券，引导中小微企业上云。云消费券作为政府面向企业发行的一种“专用货币”，只能用于向云服务提供商采购云服务。云消费券有利于降低中小微企业采购云服务的成本，激发中小微企业使用云计算服务的积极性和主动性。
二是从供给侧发力，确保云消费券更好发挥作用。鼓励云计算服务提供商针对企业的个性化需求，研发出更适合中小微企业的云计算应用产品。鼓励利用云原生释放云红利，推动云原生在多领域生产环境的落地实践。
三是推动不同规模企业云计算应用间的协同。鼓励大企业带动配套企业云上汇聚，推动上下游间协同研发、供应链管理、客户关系管理、电子商务等系统的横向集成，带动中小微企业加入到云计算协同生态圈。
四是加大对中小微企业云计算应用的培训力度。建立公益性与市场化相结合的培训机制，通过培训机制建立、培训工程推动，引导和支持中小微企业云计算培训活动的开展。
政府对云计算的发展起到了显著的引领与推动作用，政策差异是导致城市间云计算发展不平衡的重要因素。因此，建议政府通过率先使用、制定应用指导、鼓励技术创新、培育云计算市场等方式，为云计算发展创造较好的外部环境，提升云计算对经济增长的拉动作用。
一是针对当前政府采购云计算服务程序仍比较繁琐的实际情况，出台进一步简化政府采购云计算服务手续和程序的政策。
二是支持组建云计算产业技术创新战略联盟，形成云计算联合开发、优势互补、利益共享、风险共担的创新联盟体系。联合实施一批拔尖人才和重点方向的云计算基础科研类和产业创新类项目，形成产业协同创新的机制，加快产业技术创新和示范应用。
三是以政府示范应用为牵引力，加快云计算市场培育和推广。统筹利用好科技、工信领域相关财政专项资金，加大对各地云计算与实体经济、社会进步融合发展的支持力度。围绕市场消费热点，优先在智能医疗与健康、教育、商务、物流、金融等领域开展云计算应用试点示范，进一步拓展市场应用规模。重点在交通、环保、政务、司法等领域拓展应用，运用云计算技术不断提升社会公共服务水平。
四是推进政务数据整合与开放共享，大力推进公共信息资源开放试点建设。制定公开标准和技术规范，落实数据开放和维护责任，稳步推动公共数据资源开放共享。依法有序向云计算服务企业开放教育、医疗、旅游等重点领域数据信息，建设多类型行业大数据训练库，满足云计算深度学习的数据需求。加快各相关领域数据资源的开发利用，引导云计算企业合法合规开展数据资产流通。选择一批典型示范应用领域，拓展一批云原生场景应用，形成数据驱动发展的新模式。
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