城市是我國雲計算服務發展的基本單元和主要載體。以城市維度為主的雲計算發展評估，可以更加立體地反映中國的雲計算發展現狀，為各級政府、產業投資者根據地方實際狀況制定差異化、定製化的發展策略，提供重要的參考依據。
隨着近年來數字化轉型的升級提速，雲計算的定位也在不斷演變，它不再僅僅是一種普惠、靈活的基礎資源，還是每個企業和個人的創新平台，是企業獲取人工智能能力的最重要渠道，幫助企業實現業務升級、運營提效、體驗優化和組織升級。
隨着雲計算作用的不斷深化，其評價指標體系也需要隨之升級，通過納入雲上人工智能產品應用、雲在各行業的應用普及情況等指標，更全面地反映雲計算在各地的發展現狀。
因此，我們以城市為主要研究對象，基於阿里雲平台數據，從規模、共創度、廣度、創新性、進取度等維度，對中國雲計算區域發展情況進行全面客觀的評估。
研究結果表明：中國各城市的雲計算發展水平分化、分層明顯，雲計算發展差距遠大於GDP差距；政府引領可以顯著提升地方的雲計算發展水平；應儘快加大在雲計算欠發達地區的投入，以免差距繼續拉大，產生“數字鴻溝”。
報告原文鏈接：《雲計算的社會經濟價值和區域發展評估》，來源：中國社科院戰略研究所，阿里雲
以下為正文部分（雷鋒網做了不改變原意的編輯與整理）：
一、評價指標體系設計
為客觀反映各地雲計算市場的發展狀況，並衡量地方政府對雲計算發展的引導作用，通過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA），針對中國大陸的城市及省級行政區構建了一套雲計算發展評價指標體系。在指標體系中，着重考慮了各地雲計算發展的質量和潛力，從消費、使用、訪問、覆蓋、行業、產品、企業、增速等多個維度評價雲計算在各地的發展水平，特別是將雲計算發展的廣度和深度納入指標體系進行考核。評價指標體系可分解為規模、共創度、廣度、創新性和進取度等5個一級指標，並在一級指標框架基礎上細化出9個二級指標、19個三級指標（見表1）。
本研究採用的PCA方法遵循數據驅動的理念，相比於層次分析法、專家打分法等傳統研究方法，具有主觀因素影響小、橫向可比性強等優勢。簡單地説，PCA方法利用降維的思想，將多個相互間可能存在關聯的變量，通過數學方法轉化為少數幾個完全獨立的新變量即主成分，來描述反映觀察對象的實際情況。
在本研究中，通過應用PCA方法，對中國大陸337個地級及以上城市、31個省級行政區進行2019年度雲計算發展水平分析，共提取出5個符合PCA方法要求的主成分，分別對應評價體系中的規模、共創度、廣度、創新性和進取度5個一級指標。
PCA方法説明
在使用統計方法分析包含多個變量的數據集時，變量太多會增加問題的複雜性。特別是變量之間可能存在一定相關性，使得不同變量所反映的信息特徵有所重疊。PCA方法通過對原數據變量進行數學變換，構建出一組全新的、互不相關的變量即主成分。這些主成分數量較少且完全沒有相關性，同時能夠儘可能多且無重疊地反映原始數據攜帶的信息量。各主成分按所攜帶的信息量從多到少進行排序。
在本研究中，5個主成分能夠解釋城市所有原始數據89.6%的信息量、以及省級行政區所有原始數據95.0%的信息量，其中：
第1個主成分為“規模”，與市場化主體雲消費額、市場化主體採購雲產品數、採購雲服務的市場化主體數量等9個變量有強關聯；
第2個主成分為“共創度”，與政府雲消費額、政府採購雲產品數、採購雲產品政府單位數等5個變量有強關聯；
第3個主成分是“廣度”，與採購雲服務的行業數量、採購雲服務的產品種類2個變量有強關聯；
第4個主成分為“創新性”，與採購大數據產品數佔比、採購人工智能產品數佔比2個變量有強關聯；
第5個主成分為“進取度”，與市場化主體雲消費額增速有強關聯。
二、整體發展情況
從雲計算發展水平綜合得分情況來看，中國大陸的337個地級及以上城市可分為5個梯隊，包括深圳、杭州、北京和廣州4個雲計算一線城市、成都等14個雲計算二線城市、石家莊等80個雲計算三線城市、德州等101個雲計算四線城市和長治等138個雲計算五線城市（見表2）。
城市維度的雲計算發展水平分層、分化現象明顯，並在數量上呈“金字塔”型佈局：雲計算一線城市數量少且發展水平遙遙領先；雲計算二線城市與一線城市差距顯著但正在加速追趕；數量眾多的中國城市仍未充分享受到雲計算紅利，共同組成雲計算中低線城市（見下圖）。
2019年雲計算不同梯隊城市的平均得分
中國大陸的31個省級行政區，同樣可根據雲計算評價指標體系綜合得分分為5個梯隊（見圖6）。其中，第一梯隊包括廣東、浙江、北京和江蘇，4省市對後續梯隊省級行政區的優勢顯著；第二梯隊包括山東、福建、四川、湖南、河北、上海、湖北；第三梯隊為河南、遼寧、安徽、陝西；第四梯隊包括貴州、江西、內蒙古、廣西、山西、重慶、雲南、天津、甘肅和黑龍江；第五梯隊包括吉林、青海、海南、新疆、寧夏、西藏。
三、城市分項指標表現
綜合對比評價體系中5個一級指標的表現，可知在目前發展階段，不同線城市雲計算發展水平的差距主要體現在規模和共創度上，在雲計算的廣度、創新性和進取度上的差別相對較小（見圖7）。
1. 規模指標表現
從反映各地雲計算採購、使用和活躍度情況的規模指標來看，雲計算在高線城市的集聚程度很高。其中，4個雲計算一線城市的規模佔全國規模總量的55.6%，遠超4個城市的GDP全國佔比10.6%。18個雲計算一線及二線城市的雲計算規模佔全國規模總量的80%以上，而138個五線城市佔全國雲計算規模總量的比重僅為4.2%，雲計算規模分佈呈長尾效應（見圖8）。
高線城市雲計算規模佔比大，反映的是高線城市產業結構高級化的現實。從行業角度看，以信息技術服務業、金融、新零售為代表的高附加值產業是雲計算的消費主力，而傳統產業在使用雲計算服務方面相對滯後。高線城市的高技術產業佔比大、互聯網公司多、企業數字化轉型程度高，因而用雲規模大；低線城市的傳統產業佔比高、企業數字化轉型程度較低，導致其用雲規模佔比明顯低於GDP佔比。
深圳、杭州、北京和廣州組成的雲計算一線城市，規模指標的平均得分達到79.6，遠高於其他城市（見圖9）。以杭州為例，杭州通過賦能實體經濟，積極推進雲計算與實體經濟的深度融合，在推動雲計算產業發展的同時也為其他產業打開了巨大的發展空間。2018年，杭州新增上雲企業3.06萬家，上雲企業數量累計達到8.21萬家，並有3家上雲企業入選工信部企業上雲典型案例。目前，雲計算產業已成為杭州數字產業化的重要內容、產業數字化的有力抓手、城市數字化的堅實保障。預計到2020年年底，杭州上雲企業將達到11萬家，上雲企業數量居於全國前列。
2. 共創度指標表現
從反映各地政府採購和使用雲計算服務的共創度指標來看，一二線城市的平均得分遠高於其他線城市（見圖10）。探索共創度指標高分城市背後的原因，一方面是政府在數字治理角度進行大量實踐，不僅提供便民服務，近年來更是開始關注產治融合，更多地利用雲服務和數字智能技術精準服務企業；另一方面，是從城市角度進行整體智慧治理，以雲計算技術和數據智能平台建設為抓手，促使以前的各個部門碎片化作業向整體智慧治理做出積極改變。
以杭州為例，起步於2016年的城市大腦，以交通領域為突破口，開啓了利用雲計算等信息技術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位降低到2018年的第35位。之後，城市大腦從“治堵”走向“治城”，目前已覆蓋公共交通、城市管理、衞生健康、基層治理等11大系統48個應用場景，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，杭州藉助城市大腦在全國率先上線了“健康碼”，通過精密智控，統籌推進疫情防控和經濟社會發展工作。此外，杭州還在疫情期間上線了政商“親清在線”數字平台，這是對“最多跑一次”政府服務的改革和深化，通過各種審批在線“許可”，實現政府服務“精準滴灌”。通過運用城市大腦，杭州既身體力行地展現了雲計算對業務流程和用户體驗的改進效果，又切實豐富了當地的雲計算產業生態。
除了政府在雲計算發展中的開放態度和積極推動之外，一些地方政府在數據中心建設中的提前佈局，成為當地雲計算超前發展的重要因素。例如，貴陽的雲計算共創度位列全國城市排名第10位，遠高於其城市GDP排名，是雲計算產業超前發展的典型代表。作為國家級大數據產業集聚區、全國領先的大數據技術創新與應用服務示範基地，貴陽擁有云計算產業集聚發展的“中國數谷”和全國首個大數據交易中心，在數據開放共享、雲計算技術創新運用、大數據標準制定和立法等方面均位於全國前列。
3. 進取度指標表現
雲計算進取度指標顯示，2019年，雲計算二線城市的發展速度最快，進取度平均得分為78.3。一線城市和三線城市的發展速度基本持平，平均得分分別為63.9和63.1。四線城市的發展速度略有落後，平均得分為53.5。但需要加以重視的是，五線城市的進取度平均得分只有20.7。雲計算低線城市（特別是五線城市）的雲計算規模佔比遠低於其GDP佔比（見圖8），而發展速度又明顯低於高線城市（見圖11），這使得低線城市極有可能在雲計算發展中被高線城市拉大差距，進而產生“數字鴻溝”。考慮到雲計算對地方經濟發展有顯著帶動效應，建議儘快制定政策以推動低線城市的雲計算應用。
另外，從進取度指標的變化趨勢看，從2016年開始，雲計算在一線城市的發展速度一直高於其他線城市，直至2019年，二線城市的發展速度首次超過一線城市。此外，三線及以下城市的發展速度連續3年低於平均水平，導致低線城市的雲計算規模佔比一路走低。運用、大數據標準制定和立法等方面均位於全國前列。
利用區域優勢，借力產業集羣發展進行數字化轉型升級，是一些城市“彎道超車”、從傳統意義上的“小城市”躍升為雲計算“前線”城市的重要原因。例如，安徽省銅陵市的進取度指標表現居於全國前列。作為傳統工業城市的銅陵，選擇以工業互聯網為突破口，通過“數字銅陵”建設，為城市培育發展新動能。在2018年底，銅陵第一批“工業大腦”試點示範工作全面鋪開，覆蓋有色、化工、鋼鐵、水泥、電力、電子信息等重點行業。2019年，銅陵又通過政府購買服務的方式，為百餘家企業提供免費上雲體驗服務。目前，銅陵規模以上工業企業上雲佔比已達到1/3，“精達雲平台”入選工信部企業上雲典型應用案例。
4. 廣度指標表現
雲計算廣度指標用於反映雲在各地方的行業覆蓋情況以及產品類型採購使用情況。從廣度指標來看，一線至四線城市沒有拉開太多差距，而五線城市則落後較多（見圖12）。以北京、南京、長沙、深圳、廈門等為代表的雲計算一二線城市在此指標上得分居前。
廣度指標體現的是當地上雲產業的豐富度和成熟度。大中型、創新性企業密集的地區，應用智能型、數據型等雲產品的可能性更大。例如，北京的廣度指標排名前列，作為中國科教中心的北京，是眾多互聯網企業的聚集地，創業氛圍濃厚、雲計算人才儲備豐富，致力於打造全國雲計算創新中心、應用中心和產業高地，在行業應用廣度和產品應用廣度方面走在了全國前列。
重慶近年來加快推動數字經濟發展、大力實施創新驅動發展戰略，開放創新的生態環境帶動雲計算、大數據、物聯網等領域的企業紛紛前來佈局，加速重慶智能化產業的高效發展。政府相繼出台有關雲計算、大數據智能化應用的戰略激勵政策，推動製造業等傳統行業的數字化轉型；同時，鼓勵打造數字產業新範式和應用示範新模式，鼓勵創新產業和創業企業的落地孵化。2019年6月，阿里雲創新中心在重慶兩江新區正式投入運營，支持超過百家中小型企業的數字化建設。
5. 創新性指標表現
雲計算創新性指標主要用於反映雲上大數據、人工智能等創新產品的應用比例。如今，大數據、人工智能等創新技術已經成為眾多企業謀求發展的業務強需求。以人工智能為例，對於大多數企業來説，通過採購雲計算服務產品獲取人工智能能力的成本要遠低於內部開發。雲天然解決了企業數據和技術的統一，並搭建了企業獲取人工智能能力的便捷途徑。
從創新性指標來看，整體表現並不突出。其中，五線城市得分明顯偏低，其他線城市差距不大。這表明目前國內大多數企業應用雲計算服務，仍然只是作為算力基礎資源，雲計算可提供人工智能能力的功能用途尚未完全打開。在眾多城市中，廣州在雲計算的人工智能產品應用上表現突出。2017年開始，廣州市政府推出“IAB（新一代信息技術、人工智能、生物醫藥）”戰略，着力打造人工智能超千億元的產業集羣，通過組織實施人工智能應用示範項目，匯聚了雲從科技、小馬智行、異構智能等數十家人工智能企業，部分細分領域比如工業機器人、語言識別、圖像識別、服務機器人、無人機、智能家居等領域在全國甚至全球居於領先水平。
四、區域發展特徵
除基於城市維度的雲計算發展分析外，通過將各地的雲計算發展水平與中國的地域空間格局、經濟發展水平等相結合，可以發現當前中國的雲計算發展還有如下典型特徵：
1. 中國雲計算發展水平呈現東高西低、南強北弱的空間格局，區域集聚特徵顯著，已形成長三角、大灣區和京津冀三大高地，且城市羣內中心城市的輻射帶動效果突出
1） 空間上呈現東高西低、南強北弱的格局
從空間格局上看，中國雲計算發展水平呈現東高西低、南強北弱的態勢（見圖6），區域間發展不平衡。從東西向看，2019年雲計算發展的一線和二線共18個城市中，僅有成都和西安位於西部，西部雲計算發展水平明顯低於東部；從南北向看，2019年雲計算發展的4個一線城市和14個二線城市中，分別有3個和10個坐落在南方，北方的雲計算一二線城市數量與南方相比有較大差距。
2）區域集聚特徵顯著
從區域格局看，雲計算發展集聚現象明顯，形成了長三角、大灣區、京津冀三大戰略高地。雲計算發展一線城市均為這三大城市羣的中心城市，18個雲計算一線和二線城市中有半數位於長三角、大灣區及京津冀，其中長三角、大灣區分別佔據18強中的4席。長三角、大灣區的雲計算規模佔全國的比例，均顯著高於兩大區域的國土面積、人口以及GDP佔全國的比例（見圖13）。長三角、大灣區、京津冀三大區域的雲計算發展水平位於全國前列，成為帶動我國雲計算發展的主要增長極。
3）中心城市輻射帶動作用凸顯
在都市圈和城市羣中，首位城市和次位城市對整個區域的雲計算發展輻射帶動作用顯著，區域內的低等級城市（如長三角的寧波、無錫、常州、湖州、嘉興、南通、紹興等）也大多處於雲計算三線城市行列，中心城市引領區域雲計算水平整體提升的格局正在形成。結合城市間的區域地理位置和雲計算發展水平來看，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“環首都雲計算發展帶”已經初步形成；而深圳和廣州的“雙子星”發展格局，加上珠海、東莞等城市在發展規模上的靚麗表現，使得廣東省在省級雲計算發展上摘得頭籌（見圖13）。
2. 地方雲計算發展水平與GDP正相關
經濟發展水平是城市雲計算發展的基石與內驅力。城市間要素稟賦的差異，使得各城市經濟發展不平衡；而城市間經濟發展水平的差異，又導致各城市處於雲計算發展的不同階段。總的來説，城市雲計算發展水平同經濟發展水平呈正相關關係（見圖14），表明城市間雲計算發展的不平衡具有必然性和相對性。
同自身經濟規模相比，一些城市（如杭州、廈門、珠海、貴陽等）的雲計算發展水平呈現出超前發展的態勢，而另一些城市的雲計算發展則同其經濟發展水平不相稱。這主要是由於城市的雲計算發展水平與其產業結構還有直接關聯：雲計算發展水平相對較高的城市，科技類企業數量較多；而云計算發展水平相對較低的城市，產業結構仍以傳統行業為主，且企業的數字化轉型也大多處於初級階段。
3. 政府對雲計算的發展起到了顯著的引領與帶動作用
從城市雲計算發展的外部驅動力來看，政府對雲計算發展起到了顯著的引領與帶動作用。政策差異是導致城市間雲計算發展不平衡的重要因素，在實踐中，部分地方政府從應用驅動、政策驅動、技術驅動、市場驅動等方面着手，通過政府率先使用、制定應用指導、鼓勵技術創新、培育雲計算市場等方式，為當地的雲計算發展創造了較好的外部環境，提升了雲計算對經濟增長的帶動作用
五、雲計算發展的政策建議
加快推進雲計算發展，有利於升級基礎設施、賦能產業轉型，吸納高質量就業，提升經濟發展質量。目前，我國雲計算服務發展已取得明顯成效，未來應加大資源統籌支持，從改進統計方法、推動欠發達地區應用、鼓勵中小微企業上雲、發揮政府示範作用等方面完善雲計算產業發展的政策體系。
1.將雲計算納入經濟創新發展指標體系
改進統計方式，準確反映雲計算在推動經濟高質量發展方面的貢獻。研究表明，2004年以來美國生產率增長緩慢的原因，可能是統計方法問題而不是生產率的真實下降，即從統計角度錯誤地看待和處理了數字服務的貢獻 。建議改進當前統計體系中對於雲計算和其他數字服務支出的處理方式，將雲服務作為投資而不是純粹的運營支出，從而在國民經濟核算中正確捕捉雲足跡，並將其作為反映國民經濟創新發展的重要指標。
2.通過定向政策推動“雲下沉”
研究表明，雲計算發展整體呈現東高西低、南強北弱的態勢，雲計算規模在高等級城市的集聚程度很高。因此，需根據地方的實際發展水平，採用差異化、精準化的政策扶持方案，一方面在雲計算發達地區推進鼓勵智能服務等深度應用，另一方面採取定向支持政策，推動提升雲計算欠發達地區的投資和應用水平：
一是採取有針對性的區域補貼政策，支持欠發達地區的雲服務應用。從國家層面建立針對欠發達地區的補貼政策，在綜合考慮當地雲計算服務應用水平、雲計算服務需求、雲計算服務應用場景等各項因素的基礎上，制訂相應的雲計算服務量化補貼方案。
二是建立反映補貼方案實際效果的動態監測機制。對雲計算服務應用補貼方案的實際效果進行定量監測，並依據監測結果對補貼方案進行動態調整。尤其要重視對雲計算基礎設施建設補貼與雲計算服務採購補貼的效果進行監測，以確定更為高效的補貼政策與補貼方案。
三是鼓勵雲計算服務供應商開拓下沉市場。對雲計算服務供應商為下沉市場提供服務的，可以在信貸、金融、財政、要素（電費）價格等方面給予一定的優惠支持政策。
四是鼓勵金融機構為雲計算應用水平較低的地區提供特別支持政策。鼓勵金融機構加大對雲計算低線城市企業採購雲計算服務、建設雲計算基礎設施等提供融資支持，出台與雲計算相關的貸款貼息政策。
3.通過發行雲消費券等措施引導中小微企業上雲
雲計算對經濟社會發展的促進作用具有明顯的網絡效應和協同效應，隨着上雲企業數量的增加，雲計算對經濟增長影響的能級也將顯著提升。故此，應出台相應政策推動更多中小企業上雲，使其更快更好地融入產業鏈，增強市場競爭力。
一是鼓勵各地政府面向中小微企業發行雲消費券，引導中小微企業上雲。雲消費券作為政府面向企業發行的一種“專用貨幣”，只能用於向雲服務提供商採購雲服務。雲消費券有利於降低中小微企業採購雲服務的成本，激發中小微企業使用雲計算服務的積極性和主動性。
二是從供給側發力，確保雲消費券更好發揮作用。鼓勵雲計算服務提供商針對企業的個性化需求，研發出更適合中小微企業的雲計算應用產品。鼓勵利用雲原生釋放雲紅利，推動雲原生在多領域生產環境的落地實踐。
三是推動不同規模企業雲計算應用間的協同。鼓勵大企業帶動配套企業雲上匯聚，推動上下游間協同研發、供應鏈管理、客户關係管理、電子商務等系統的橫向集成，帶動中小微企業加入到雲計算協同生態圈。
四是加大對中小微企業雲計算應用的培訓力度。建立公益性與市場化相結合的培訓機制，通過培訓機制建立、培訓工程推動，引導和支持中小微企業雲計算培訓活動的開展。
4.發揮政府應用雲計算服務的示範帶動作用
政府對雲計算的發展起到了顯著的引領與推動作用，政策差異是導致城市間雲計算發展不平衡的重要因素。因此，建議政府通過率先使用、制定應用指導、鼓勵技術創新、培育雲計算市場等方式，為雲計算發展創造較好的外部環境，提升雲計算對經濟增長的拉動作用。
一是針對當前政府採購雲計算服務程序仍比較繁瑣的實際情況，出台進一步簡化政府採購雲計算服務手續和程序的政策。
二是支持組建雲計算產業技術創新戰略聯盟，形成雲計算聯合開發、優勢互補、利益共享、風險共擔的創新聯盟體系。聯合實施一批拔尖人才和重點方向的雲計算基礎科研類和產業創新類項目，形成產業協同創新的機制，加快產業技術創新和示範應用。
三是以政府示範應用為牽引力，加快雲計算市場培育和推廣。統籌利用好科技、工信領域相關財政專項資金，加大對各地雲計算與實體經濟、社會進步融合發展的支持力度。圍繞市場消費熱點，優先在智能醫療與健康、教育、商務、物流、金融等領域開展雲計算應用試點示範，進一步拓展市場應用規模。重點在交通、環保、政務、司法等領域拓展應用，運用雲計算技術不斷提升社會公共服務水平。
四是推進政務數據整合與開放共享，大力推進公共信息資源開放試點建設。制定公開標準和技術規範，落實數據開放和維護責任，穩步推動公共數據資源開放共享。依法有序向雲計算服務企業開放教育、醫療、旅遊等重點領域數據信息，建設多類型行業大數據訓練庫，滿足雲計算深度學習的數據需求。加快各相關領域數據資源的開發利用，引導雲計算企業合法合規開展數據資產流通。選擇一批典型示範應用領域，拓展一批雲原生場景應用，形成數據驅動發展的新模式。
雷鋒網雷鋒網