2013-2016年中国大数据产业政策研究报告

数据科学与大数据技术专业调研报告大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。

现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。

而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。

“大数据”(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。

“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。

“大数据”能帮助政府和企业找到一个个难题的答案，给经济社会和发展带来前所未有的机会。

“谁率先拥有、善于利用大数据，谁就能掌握主动、赢得未来。

”身处互联网的时代，面对大数据浪潮，只有不畏艰险，勇当弄潮儿，才能赢得未来。

新的领域需要专业的人才，专业的人才需要大学设置专门的学科来培养，无限的挑战和机遇更需要有胆识、有智慧、有担当的有志之士、睿智青年勇攀高峰。

一、大数据技术概述大数据是数据分析的前沿技术。

简言之,从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

”人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

中国大数据全产业现状及产业投资前景研究报告一、背景介绍大数据是当今科技领域的一个热门话题，它随着互联网的兴起而兴起，随着物联网、云计算和人工智能等技术的先进发展，其应用领域越来越广泛。

大数据的产生源于各种领域的海量数据，如社交网络、电商网站、移动设备、汽车、机器人等，这些数据具有很高的价值，可以为企业、政府和个人提供更高效的决策、更好的服务和更优质的产品。

伴随着大数据的崛起，中国的大数据产业也呈现出蓬勃发展的态势。

据统计，2019年，中国大数据市场规模已达到1.3万亿元，同比增长22%，其中大数据基础服务、大数据集成和大数据分析应用服务是三大主要领域。

中国政府也高度重视大数据产业的布局和发展，出台了一系列的政策和规划，推动大数据产业的协同发展，构建大数据生态系统，形成全面融合、均衡发展的大数据产业全链条。

本报告将对中国大数据全产业现状及投资前景进行研究分析。

二、中国大数据全产业现状1、大数据基础设施大数据基础设施是大数据产业的基础，包括硬件、网络、存储等各种基础设施，其稳定性、可靠性和安全性直接影响到大数据产业的发展。

目前，中国的大数据基础设施还面临一些问题，如安全性不高、技术实力不强等。

但是，在政府的支持下，中国的大数据基础设施建设正在逐步完善，数据中心、云计算和边缘计算等技术的应用也越来越广泛。

2、大数据应用服务大数据应用服务是将大数据技术应用到各个行业和领域中，为企业和政府提供高效的决策支持和个性化服务的产业领域。

目前，中国的大数据应用服务主要涉及金融、电商、物流、医疗、智慧城市等领域，其中金融领域是中国大数据应用服务的典型代表，其在风险控制、营销等方面的应用已经呈现出很好的效果。

未来，随着人工智能技术的进一步发展，大数据应用服务的应用领域也将会更加广泛。

3、大数据开发平台大数据开发平台是指应用开发和数据分析的平台，包括数据集成、数据分析、机器学习等。

目前，中国的大数据开发平台主要以阿里云、腾讯云、华为云等为代表，其提供的服务已经在国内外用户中获得了很高的评价。

学习《不断做大做强做优我国数字经济》的心得体会近年来,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

在十九届中央政治局第三十四次集体学习时,领导对发展数字经济的重大意义、数字经济的发展趋势和规律,以及推动我国数字经济健康发展的战略举措作出重要论述,为我国数字经济发展指明了前进方向、注入了强大动力一.大数据开启信息化新阶段,催生数字经济.人类社会发展的历史经验表明,每一次经济形态的重大变革,往往催生并依赖新的生产要素。

正如劳动力和土地是农业经济时代主要的生产要素,资本和技术是工业经济时代学习贯彻《不断做强做优做大我国数字经济》近年来,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

在十九届中央政治局第三十四次集体学习时,领导对发展数字经济的重大意义、数字经济的发展趋势和规律,以及推动我国数字经济健康发展的战略举措作出重要论述,为我国数字经济发展指明了前进方向、注入了强大动力大数据开启信息化新阶段,催生数字经济人类社会发展的历史经验表明,每一次经济形态的重大变革,往往催生并依赖新的生产要素。

正如劳动力和土地是农业经济时代主要的生产要素,资本和技术是工业经济时代重要的生产要素,进入数字经济时代,数据正逐渐成为驱动经济社会发展的新的生产要素.大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端,之后逐渐延伸到科学和商业领域。

近10年来,大数据相关技术产品、应用和标准快速发展,逐渐形成了覆盖数据基础设施数据分析、数据应用、数据资源、开源平台与工具等板块的大数据产业格局,历经从基础技术和基础设施、分析方法与技术、行业领域应用、大数据治理到数据生态体系的变迁.大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。

理论上来讲,在足够小的时间和空间尺度上对现实世界数字化,可以构造现实世界的一个数字虚拟映像,该映像承载了现实世界的运行规律。

2016-20年中国大数据行业投资分析及前景预测报告编制单位：报告目录内容概述第一章大数据产业相关概述1.1大数据介绍1.1.1大数据的定义1.1.2大数据的产生1.1.3大数据的特点1.1.4大数据的数据来源1.1.5大数据的发展阶段1.2大数据的价值及影响1.2.1大数据的价值1.2.2大数据研究意义1.2.3大数据对信息时代的影响1.3大数据产业简介1.3.1大数据产业的概念1.3.2大数据产业链分析1.3.3大数据产业发展的必然性1.3.4大数据产业的战略地位第二章大数据产业发展环境分析2.1政策（Political）环境2.1.1发达国家大数据政策对比2.1.2数据中心建设指导意见2.1.3大数据战略上升到国家层面2.1.4加快发展政务大数据2.2经济（Economic）环境2.2.1国际经济发展形势2.2.2xx经济运行现状2.2.3xx经济支撑因素2.2.4xx经济发展预测2.3社会（Social）环境2.3.1人口环境分析2.3.2文化环境分析2.3.3城镇化发展进程2.3.4行业背景分析2.4技术（Technological）环境2.4.1大数据关键技术介绍2.4.2大数据技术研发热点分析2.4.3世界主要企业加快技术研发2.4.4数据中心发展的技术影响因素第三章2013-2015年国际大数据产业发展分析3.12013-2015年全球大数据产业总体发展分析3.1.1全球大数据产业运行特征3.1.2全球大数据产业发展规模3.1.3全球大数据应用状况调查3.1.4全球大数据行业市场格局3.1.5全球运营商布局大数据业务3.1.6部分国家大数据发展政策环境3.1.7部分国家运营商大数据发展状况3.22013-2015年欧盟开放数据战略分析3.2.1大数据产业发展战略3.2.2加大技术研发资助力度3.2.3探索公私合作项目3.2.4推进大数据应用举措3.2.5欧盟大数据发展规划3.32013-2015年美国大数据产业发展分析3.3.1大数据发展战略3.3.2大数据产业现状3.3.3大数据应用案例3.3.4大数据技术发展措施3.3.5针对安全问题的政策3.3.6产业发展的经验借鉴3.42013-2015年日本大数据产业发展分析3.4.1大数据产业地位3.4.2市场规模及趋势3.4.3看好大数据经济效益3.4.4加强制造业大数据应用3.4.5运行大数据预防灾害3.4.6产业重点企业分析3.52013-2015年其他国家大数据产业发展状况3.5.1xx3.5.2xx3.5.3xx3.5.4xx3.5.5xx第四章2013-2015年中国大数据产业发展分析4.12013-2015年中国大数据产业发展综述4.1.1产业发展阶段4.1.2产业运行情况4.1.3推动xx基地建设4.1.4成立交易中心4.22013-2015年中国大数据产业布局4.2.1市场供给结构4.2.2应用行业分布4.2.3区域集聚发展4.32013-2015年中国大数据产业需求分析4.3.1主要行业大数据需求状况4.3.2企业大数据的应用及需求4.3.3大数据存储领域需求分析4.3.4xx小型机市场需求分析4.4xx大数据产业存在的问题4.4.1大数据产业发展难点4.4.2大数据产业存在的问题4.4.3大数据产业的现实挑战4.4.4大数据应用面临的挑战4.4.5大数据安全问题分析4.5xx大数据产业的发展策略4.5.1大数据应作为国家战略重点4.5.2大数据产业发展的政策建议4.5.3加快大数据的研发与应用4.5.4应避免大数据的过度建设第五章2013-2015年大数据产业发展格局分析5.12013-2015年大数据产业竞争格局5.1.1不同规模企业的竞争力分析5.1.2IT产业竞相布局大数据产业5.1.3网络保险市场大数据竞争状况5.1.4企业在智慧城市建设领域中的竞争5.22013-2015年中国大数据产业区域发展状况5.2.1xx5.2.2xx5.2.3xx5.2.4xx5.2.5xx5.2.6xx5.32013-2015年大数据产业链及市场主体分析5.3.1大数据产业链介绍5.3.2大数据产业结构5.3.3大数据主要子行业5.42013-2015年大数据业务的商业模式5.4.1大数据业务商业模式类型5.4.2大数据商业模式及应用特点5.4.3重点企业大数据商业模式5.4.4构建创新的大数据商业模式第六章2013-2015年中国大数据行业主要设备市场分析6.1大数据一体机市场分析6.1.1大数据一体机简介6.1.2大数据一体机的优劣分析6.1.3大数据一体机的用户类型6.1.4国外竞争格局与品牌分布6.1.5国内市场竞争格局分析6.1.6国内企业竞争优劣势分析6.1.7国内主流品牌及其特点6.2大数据处理和分析软件市场分析6.2.1大数据与商业智能的关系6.2.2商业智能软件的应用价值6.2.3全球商业分析软件市场规模6.2.4全球大数据软件市场发展态势6.2.5国内大数据软件市场发展状况6.2.6国内商业智能软件下游市场6.2.7全球大数据软件市场发展潜力第七章2013-2015年重点行业大数据应用分析7.1医疗行业7.1.1医疗行业大数据应用价值7.1.2医疗行业大数据应用场景7.1.3医疗行业的数据类型分析7.1.4大数据对医疗行业的影响7.1.6医疗大数据实现中的关键问题7.1.7大数据在医疗领域的发展趋势7.2金融行业7.2.1金融行业大数据应用价值7.2.2金融行业大数据应用背景7.2.3金融行业大数据应用需求7.2.4金融行业大数据应用现状7.2.5金融行业大数据特征现状7.2.6金融行业大数据应用案例7.2.7大数据带来的挑战及对策7.2.8金融行业大数据应用发展展望7.3电子商务7.3.1大数据处理对电子商务的影响7.3.2电子商务大数据应用价值7.3.3电子商务大数据应用需求7.3.4电子商务大数据发展机遇7.3.5全球首个电商大数据指数7.3.6电子商务大数据应用挑战7.3.7电商企业大数据应用策略7.4零售行业7.4.2零售行业大数据应用需求7.4.3零售行业数据采集方式7.4.4零售行业大数据应用案例7.4.5零售巨头积极运用大数据7.5电信行业7.5.1电信行业大数据应用价值7.5.2电信行业大数据应用背景7.5.3电信行业大数据应用需求7.5.4电信行业大数据应用情况7.5.5运营商数据中心建设动态7.5.6电信行业大数据应用案例7.5.7电信行业大数据发展机会7.5.8电信行业大数据应用展望7.6交通行业7.6.1交通行业大数据应用背景7.6.2交通行业大数据应用需求7.6.3交通行业大数据应用案例7.6.4交通行业大数据应用问题及对策7.6.5交通行业大数据应用发展展望7.7xxxx7.7.1xxxxxx发展现状7.7.2xxxx大数据应用需求7.7.3xxxx大数据应用价值7.7.4xxxx大数据应用案例7.7.5xxxx大数据应用展望7.8政府公共服务7.8.1政府公共服务中大数据应用价值7.8.2政府网络执政中大数据应用挑战7.8.3政府统计工作中大数据应用机遇7.8.4大数据时代对政府信息公开的需求7.8.5军队管理中大数据的应用策略7.9其他行业7.9.1房地产业大数据应用状况7.9.2服装行业大数据应用分析7.9.3旅游行业大数据应用策略7.9.4影视行业大数据应用分析7.9.5媒体行业大数据应用状况第八章2013-2015年国外大数据行业重点企业发展形势8.1IBM8.1.1企业发展概况8.1.2企业经营状况8.1.3项目投资动态8.1.4在xx客户案例8.2甲骨文8.2.1企业发展概况8.2.2企业经营状况8.2.3大数据解决方案8.2.4大数据研发动态8.2.5企业大数据策略8.2.6大数据成发展重点8.3微软8.3.1企业发展概况8.3.2企业经营状况8.3.3大数据解决方案8.3.4企业发展优势8.3.5大数据发展现状8.4SAP8.4.1企业发展概况8.4.2企业经营状况8.4.3大数据解决方案8.4.4在xx市场的地位8.5EMC8.5.1企业发展概况8.5.2企业经营状况8.5.3大数据发展战略8.5.4xx市场发展策略8.6xx8.6.1企业发展概况8.6.2企业经营状况8.6.3大数据领域发展动态8.6.4xx监控大数据解决方案8.7其他企业8.7.1Teradata8.7.2NetApp8.7.3亚马逊8.7.4Google8.7.5Cloudera第九章2013-2015年国内大数据行业重点企业发展形势9.1中国移动通信集团公司9.1.1企业发展概况9.1.22013年公司经营状况分析9.1.32014年公司经营状况分析9.1.42015年公司经营状况分析9.1.5中国移动大数据发展动态9.2中国电信集团公司9.2.1企业发展概况9.2.22013年公司经营状况分析9.2.32014年公司经营状况分析9.2.42015年公司经营状况分析9.3中国联通集团9.3.1企业发展概况9.3.2经营效益分析9.3.3业务经营分析9.3.4财务状况分析9.3.5未来前景展望9.4百度公司9.4.1企业发展概况9.4.2企业经营状况9.4.3百度大数据引擎9.5腾讯公司9.5.1企业发展概况9.5.2企业经营状况9.5.3参与医疗产业9.5.4发展互联网金融9.6xxxx信息技术股份有限公司9.6.1企业发展概况9.6.2经营效益分析9.6.3业务经营分析9.6.4财务状况分析9.6.5未来前景展望9.7xx国信科技股份有限公司9.7.1企业发展概况9.7.2经营效益分析9.7.3业务经营分析9.7.4财务状况分析9.7.5未来前景展望9.8xx同有xx科技股份有限公司9.8.1企业发展概况9.8.2经营效益分析9.8.3业务经营分析9.8.4财务状况分析9.8.5未来前景展望9.9浪潮集团9.9.1企业发展概况9.9.2xx计算发展战略9.9.3大数据一体机产品9.9.4建立xxxx平台9.10华为技术有限公司9.10.1企业发展概况9.10.2推出大数据一体机9.10.3发布企业级大数据分析平台9.10.4与央视合作大数据存储系统9.11阿里巴巴集团9.11.1企业发展概况9.11.2企业经营状况9.11.3企业大数据应用策略9.11.4B2B业务大数据模式9.11.5建设xx大数据平台第十章大数据产业投资战略分析10.1全球大数据产业投资状况10.1.1大数据市场的投资空间巨大10.1.2全球数据中心建设投入10.1.3大数据行业获得风投青睐10.1.4大数据行业风险投资动向10.1.5大数据领域投融资案例10.2xx大数据产业投资现状10.2.1大数据产业投资历程回顾10.2.2大数据产业投资领域分布10.2.3国内外大数据创业投资对比10.2.4大数据投资存在概念泡沫10.2.5大数据创业企业投资方向10.3大数据产业投资机遇10.3.1大数据产业的投资机遇10.3.2大数据产业的投资热点10.3.3大数据时代的投资机遇10.3.4大数据应用行业潜在市场10.4大数据产业投资风险及防范10.4.1大数据行业投资风险综述10.4.2数据的流动性和可获取性风险10.4.3大数据项目投资风险急剧增加10.4.4评估大数据产业投资回报的措施第十一章2016-20年大数据产业发展前景及趋势11.1全球大数据产业发展前景及趋势预测11.1.1全球大数据市场规模预测11.1.2全球大数据与分析方案市场收入预测11.1.3全球大数据市场人才需求预测11.1.4全球大数据市场发展热点展望11.2中国大数据产业发展前景及趋势预测11.2.1大数据市场发展机会11.2.2大数据市场发展趋势11.2.3大数据市场热点猜想11.2.4应用市场发展趋势11.2.5渠道模式趋势分析11.2.6技术与产品趋势11.32016-20年中国大数据产业预测分析11.3.12016-20年全球大数据市场规模预测11.3.22016-20年中国大数据市场规模预测11.3.32016-20年中国移动互联网市场规模预测11.3.42016-20年中国金融行业大数据投资规模预测图表目录图表1大数据的4V特征图表2大数据的构成图表3大数据的发展阶段图表4大数据产业链xx图表5大数据产业相关企业一览图图表6大数据产业链示意图图表7大数据政策比较框架图表8各国大数据战略规划比较图表9各国技术能力储备政策比较图表10国外政府数据开放与共享主要政策图表11国外政府数据开放与共享主要政策（续）图表12图表13图表14图表15图表16图表17图表18图表19图表20图表21图表22图表23图表24图表25图表26图表27图表282013-2014年世界工业生产同比增速2011-2014年全球三大经济图GDP环比增速2012-2014年世界主要经济体GDP同比增速2013-2014年全球三大经济体社会零售额同比增速2010-2014年国内生产总值及其增速2010-2014年全部工业增加值及其增速2014-2015年全国规模以上工业增加值同比增长情况2010-2014年全社会固定资产投资2014年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速2014-2015年全国固定资产投资（不含农户）同比增长情况2010-2014年社会消费品零售总额2014-2015年全国社会消费品零售总额月度增长情况2010-2014年我国货物进出口总额2014-2015年全国外贸进出口金额月度情况2014年末人口数量及其构成大数据关键技术调查样本企业行业分布图表29互联网行业大数据应用场景图表30电信行业大数据应用场景图表31金融行业大数据应用场景图表32制造行业大数据应用场景图表33企业现有的数据规模图表34图表35图表36图表37图表38图表39图表40图表41图表42图表43图表44图表45图表46图表47图表48图表49图表50企业数据类型的构成大数据时代企业所能感觉到的数据变化目前企业处理大数据所面临的问题企业对大数据的态度和认知企业在线则大数据平台时所考虑的因素企业小型机的当前使用情况及未来计划大数据产业主要数据资产类企业大数据在各个行业的应用价值大数据产业结构什么是大数据大数据智能洞察金融业金融行业客户的重要性大数据洞察推动民生银行的转型与创新大数据预测金融欺诈2011-2015年中国金融行业IT投资规模与增长2011-2012年中国金融行业IT投资结构2012年中国金融行业大数据应用投资结构图表512013年中国金融机构数量图表52银行大数据基本状况图表53保险业数据信息服务市场规模图表54证券业数据信息服务市场规模图表55中信银行大数据应用技术架构图图表56图表57图表58图表59图表60图表61图表62图表63图表64图表65图表66图表67图表68图表69图表70图表71图表72客户综合分析管理系统功能架构图客户生命周期服务管理2014-2015年中国金融行业IT投资结构预测2014-2015年中国金融行业大数据应用规模与增长2014-2015年中国金融行业大数据应用结构预测移动互联网时代产业竞争分析2008-2012年电信行业投资规模2011-2012年中国电信行业IT投资规模电信运营商大数据应用大数据与客户生命周期管理广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版电信运营商大数据处理需求2014-2015年三大运营商未来大数据投资预测智能交通的数据处理体系2012年智慧城市大数据应用分布基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案2014-2015年中国智慧城市大数据应用规模预测图表732014-2015年中国智慧城市重点领域大数据应用规模预测图表74大数据在房地产开发中的应用分析图表75房地产企业精准营销流程图表76大数据在房地产营销中的应用分析图表772007年至2013年央视一套（CCTV-1）央视春晚收视率图表78图表79图表80图表81图表82图表83图表84图表85图表86图表87图表88图表89图表90图表91图表92图表93图表94大互联网电视集成业务牌照方2011-2013年IBM公司全面收益表2011-2013年IBM公司分地区收入情况2012-2014年IBM综合收益表2012-2014年IBM收入分地区资料2014-2015年IBM综合收益表2012-2014财年甲骨文公司全面收益表2014-2015财年甲骨文综合收益表2011-2013财年微软公司全面收益表2012-2014财年微软公司全面收益表2014-2015财年微软综合收益表2014-2015财年微软分部资料2011-2013年SAP公司全面收益表2011-2013年SAP公司分地区收入情况2012-2014年SAP综合收益表2012-2014年SAP收入分地区资料2014-2015年SAP综合收益表图表952014-2015年SAP收入分地区资料图表962011-2013年EMC全面收益表图表972011-2013年EMC分地区收入情况图表982012-2014年EMC综合收益表图表992012-2014年EMC分部资料图表-2014年EMC收入分地区资料图表-2015年EMC综合收益表图表-2015年EMC分部资料图表-2015年EMC分部资料图表-2013财年惠普全面收益表图表-2013财年惠普公司分地区收入情况图表-2014财年惠普综合收益表图表-2014财年惠普收入分地区资料图表-2015财年惠普综合收益表图表109惠普PCS云监控系统解决方案架构图表110惠普分布式并行计算存储云平台图表-2013年中国移动合并综合收益表图表-2013年中国移动分产品销售收入情况图表-2014年中国移动综合收益表图表-2014年中国移动收入分部门资料图表-2015年中国移动综合收益表图表-2013年中国电信合并综合收益表图表-2013年中国电信分产品收入情况图表-2014年中国电信综合收益表图表-2014年中国电信收入分部门资料图表12014-2015年中国电信综合收益表图表12013-2015年中国联合网络通信股份有限公司总资产和净资产图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润图表年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司现金流量图表年中国联合网络通信股份有限公司现金流量图表年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、产品图表年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分区域图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司成长能力图表年中国联合网络通信股份有限公司成长能力图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力图表年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力图表年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司运营能力图表年中国联合网络通信股份有限公司运营能力图表-2014年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力图表137图表138图表139图表140图表141图表142图表143图表144图表145图表146图表147图表148图表149图表150图表151图表152净资产2015年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力2011-2013年百度综合收益表2011-2013年百度不同地区销售情况表2013-2014年百度综合收益表2013-2014年百度收入分部门资料2013-2014年百度收入分地区资料2014-2015年百度综合收益表2014-2015年百度收入分部门资料2012-2013年腾讯控股合并综合收益表2012-2013年腾讯控股分产品收入情况2012-2013年腾讯控股分地区收入情况2013-2014年腾讯综合收益表2013-2014年腾讯收入分部门资料2014-2015年腾讯综合收益表2014-2015年腾讯收入分部门资料2013-2015年北京拓尔思信息技术股份有限公司总资产和图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力图表-2014年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力图表年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力图表-2015年北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润图表年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司现金流量图表年北京东方国信科技股份有限公司现金流量图表年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司成长能力图表年北京东方国信科技股份有限公司成长能力图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力图表年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力图表年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司运营能力图表年北京东方国信科技股份有限公司运营能力图表-2014年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力图表年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力图表-2015年北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润图表年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量图表年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量图表年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、区域图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力图表年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力图表年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力图表年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力图表年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力图表-2014年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力图表年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力图表-2014财年阿里巴巴集团综合损益表图表201调查分析所涉及的中外大数据创业型企业名录及领域分类图表202大数据投资领域分类图表203所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布图表204所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布图表205国内外大数据企业所在领域的对比图表206一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图图表207麦肯锡全球研究所针对美国各个行业应用大数据做的评估图表年中国大数据市场结构图表-20年全球大数据市场规模预测图表-20年中国大数据市场规模预测图表-20年中国移动互联网市场规模预测图表-20年中国金融行业大数据投资规模预测***************更多图表目录略***************。

新中国成立70年产业政策的研究综述李雯轩*摘 要：本文总结了自新中国成立以来，学术界对产业政策的研究探讨，根据产业政策的导向、定位将中国产业政策的发展分为了五个阶段。

通过分析不同阶段学术界对产业政策研究，本文发现，中国的产业政策研究已经在实践中建立起一套成熟的评价和分析体系，政策作用范围不断扩大、实施的重点对象从重工业逐步转向新兴产业；产业政策本身也从赶超型、追赶型的定位转向在某些新兴产业谋求先发优势。

经过多年的经济实践，产业政策对中国经济发展起到了促进的作用，在新发展格局下，关于产业政策的研究将紧密联系中国经济发展的实际，针对新兴产业、国际合作背景下的产业政策研究将成为未来的研究热点。

关键词：产业政策；竞争政策；市场机制；新兴产业一、引 言自新中国成立以来，我国即在政府层面对产业进行全方位的调控。

但在计划经济阶段，政府和学术界对产业政策的研究、规划缺乏系统性的政策组合指导，也未能形成专门的产业政策文件，对产业体系的研究分散在产业结构调整、产业布局规划、区域规划等政策性文件中，因此未能形成较有体系的研究。

加之计划经济时期，中国被迫在一个相对封闭的环境中发展经济，与世界很多国家的贸易交流不多，因此后发经济体如何发展经济的措施并未引起中国学术界的重视。

产业政策真正进入中国学术界视野是在改革开放之后，上世纪70/80年代东亚模式的成功引起了世界广泛关注，尤其是近邻日本、韩国的快速发展引起了中国学术界和决策界的注意，我国开始将政府主导市场经济发展的产业政策纳入了宏观决策部门研究体系，并逐步开展对发达国家产业政策的研究。

因而中国严格意义上对产业政策的研究，始于上世纪80年代中期。

随着中国改革开放进程不断深化，中国学术界对产业政策的研究，从开始学习世界先进国家的经验，到评判、实证分析产业政策的实施效果，再到指出产业政策的转型方向，不断摸索、逐步建立了一套成熟的评价和分析体系，取得了一定的成效：在产业政策作用的领域范围方面，中国产业政策的作用范围从工业领域扩展到了第三产业；实施的对象由最开始的传统工业，向以机械、电子、汽车为代表的重化工业转型，近年来又逐步转向以人工智能、大数据等新兴产业为代表的前沿产业；学界和政府对产业政策实施、研究的角度也从单个产业、某个产业环节延伸到全产业链；从地区间、产业间的结构平衡到考虑对世界经济的影响；从追赶型、赶超型的产业政策战略到逐步思考如何在某些战略性新兴产业谋取先发优势，中国的产业政策正在为中国经济实现高质量发展助力。

一、智慧城市的概念及体系智慧城市是通过互联网把无处不在的被植入城市物体的智能传感器连接起来，实现对现实城市的全面感知，利用云计算等智能处理技术对海量感知信息进行处理和分析，实现网上城市数字空间与物联网的融合，并发出指令，对包括政务、民生、环境、公共安全等在内的各种需求做出智能化响应和智能化决策支持。

智慧城市就是以智慧的理念规划城市，以智慧的方式建设城市，以智慧的手段管理城市，用智慧的方式发展城市，从而提高城市空间的可达性，使城市更加具有活力和长足地发展。

“智慧城市”是“数字城市”的进一步发展和深化，其最本质的特征是能通过物联网把信息化“数字空间”与现实城市的“物理空间”缝合在一起。

图表智慧城市示意图资料来源：产研智库智慧城市的核心在于围绕科学发展观的城市创新工作机制，建立人与经济、人与社会、人与资源环境和谐发展的创新模式。

城市管理智慧需要体现在如何处理教育均等化与教育资源不足的统筹问题，解决普遍医疗水平提升与就医难的问题，解决产业结构升级与普遍就业的问题，以科学发展观为基本观点，围绕国家关于国民经济与社会发展的总体规划。

从功能角度看，智慧城市体系可以分感知层、网络层、管理层和应用层。

图表智慧城市四层体系资料来源：产研智库二、国家新型城镇化建设要求1978年我国的城镇化率只有17.9%，生活在城镇的人口约为1.7亿。

2014年，我国城镇人口占总人口比重达到54.77%，有将近7.5亿人生活在城镇。

图表2011-2014年我国人口数及城镇化进程指标2011年2012年2013年2014年全国总人口134735 135404 136072 136782其中：城镇69079 71182 73111 74916 乡村65656 64222 62961 61866数据来源：国家统计局2014年3月16日，《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》，在“推进智慧城市建设”一节中提出统筹城市发展的物质资源、信息资源和智力资源利用，推动物联网、云计算、大数据等新一代信息技术创新应用，实现与城市经济社会发展深度融合。

中国产业发展研究报告范文一、引言近年来，中国一直致力于实施创新驱动发展战略，不断推动产业的升级和转型，以加快经济发展的步伐。

本报告旨在通过对中国产业发展的研究，分析当前产业发展的现状、问题和趋势，并提出相关的对策建议，以促进中国产业的可持续发展。

二、当前中国产业的发展现状1. 产业结构合理调整近年来，中国通过调整产业结构，逐渐实现了从传统制造业向基于创新和知识技术的先进制造业的转变。

新兴产业如高技术制造业、新能源汽车、航空航天等都取得了长足的发展，成为中国经济增长的重要引擎。

2. 创新能力显著提升中国在技术创新方面取得了长足的进步，大量的高科技企业和科研机构不断涌现。

中国的创新能力得到了国际社会的广泛认可，一些中国企业的技术和产品已经具备了国际竞争力。

三、当前中国产业的发展问题1. 应对制造业转型升级的挑战中国传统制造业存在着产能过剩、产品同质化等问题，亟需进行技术升级和结构调整。

同时，制造业转型升级面临着技术壁垒、人才缺乏等挑战。

2. 创新能力不足虽然中国在创新方面取得了很大的进步，但总体创新能力与发达国家相比仍有差距。

中国企业的创新投入不足，研发能力不强，创新成果转化率较低。

四、中国产业发展的趋势与机遇1. 新技术的应用随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的迅速发展，将为中国产业的升级和转型提供了巨大的机遇。

中国应积极推动新技术的研究和应用，提升企业的生产效率和产品质量。

2. 绿色产业的崛起环保和可持续发展成为全球关注的焦点，中国作为世界上最大的发展中国家，面临着转型绿色产业的任务。

发展清洁能源、节能环保产业等将有助于提高中国产业的竞争力。

五、加快中国产业发展的对策建议1. 增加科研投入加大对科研机构和企业的支持力度，鼓励企业加强科技创新，提高研发投入，培养和引进高层次科技人才，提升企业的创新能力。

2. 推动产学研结合加强产学研合作，共同开展科技创新，促进科技成果的快速转化，将科技创新与实际应用相结合，提高产业的技术含量和附加值。

数字经济发展对产业结构升级的影响作者：陈晓东杨晓霞来源：《改革》2021年第03期摘要：近年来，数字经济蓬勃发展，成为我国经济高质量发展的助推器。

随着我国全面进入数字经济时代，产业结构数字化升级趋势日益明显。

基于灰关联熵与耗散結构理论研究发现，数字经济对我国产业结构升级的影响具有明显的阶段性特征;2013年以来，数字经济已经成为我国产业结构持续升级的动力源泉。

通过对比数字产业化和产业数字化对产业结构升级的影响发现，数字产业化是促进产业结构升级的基础性和先导性条件;但是，产业数字化促进产业结构升级的效应更为显著。

数字经济是未来引领产业结构升级的新动能，我国要加快推进新型数字基础设施建设，通过数字产业化的战略布局、空间优化以及产业数字化的加速转型等措施促进产业结构升级，实现我国经济更高质量、更有效率、更为安全的发展，加快建立现代产业体系，推动经济体系的优化升级。

关键词：数字产业化;产业数字化;产业结构升级;灰关联熵;耗散结构理论中图分类号：F121.3 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2021）03-0026-14产业结构升级是我国经济高质量发展的内在动力，是建设现代化经济体系的重要内容。

在产业结构升级的历史进程中，科技革命一直扮演着决定性的角色。

蒸汽科技革命、电力科技革命推动了产业结构由农业主导型向轻工业主导型、重工业主导型的依次演进。

当前，以“大智移云网”为代表的新一代信息技术的创新突破使数字经济成为当今社会的主流经济形态。

在数字经济浪潮下，数字产业异军突起并成为我国国民经济重要产业;工业互联网重塑了工业生产流程体系，推动着商业模式持续创新和新一轮产业革命加速演进。

在我国抗击新冠肺炎疫情过程中，传统产业生存艰难，而数字经济则呈现爆发式增长，倒逼传统产业数字化转型全面提速。

数字经济已成为我国经济增长的稳定器和产业结构升级的助推器。

当前，我国正处于经济结构转型升级的关键时期，研究数字经济与产业结构升级之间的关系可以解释我国产业结构在调整过程中出现的新现象和新问题，并进一步探索产业结构升级的新方向和新路径，助力我国经济实现更高质量的快速发展。

大数据产业园可行性研究报告引言本报告旨在对大数据产业园的可行性进行研究和分析。

大数据产业园作为一个新兴的产业形态，具有重要的发展前景和市场潜力。

本报告将从大数据产业园的概要、大数据企业和产业园出现背景三个方面进行阐述和分析。

一、大数据产业园概要大数据产业园是一个集聚大数据企业和相关产业链企业的园区，旨在促进大数据产业的发展和创新。

大数据产业园的建设将会带动周边地区的经济发展和就业增长。

二、大数据企业大数据企业是指专注于大数据技术研发、应用和服务的企业。

这些企业在数据采集、存储、处理和分析方面具有强大的技术实力和经验。

大数据企业的不断发展和壮大将会推动整个大数据产业的发展。

三、大数据产业园出现背景大数据产业园的出现背景是大数据产业的迅速发展和市场需求的增加。

随着数据量的不断增长，大数据技术的应用越来越广泛，大数据产业的市场规模逐年扩大。

大数据产业园的建设将会为企业提供更好的发展环境和更广阔的市场空间。

结论综上所述，大数据产业园具有巨大的市场潜力和发展前景。

建设大数据产业园将会促进大数据产业的发展和创新，带动周边地区的经济发展和就业增长。

项目布局原则项目布局是指在项目建设过程中，对于场地、建筑、设施等各个方面的规划和布局。

在项目布局中，需要遵循以下原则：1.合理利用场地资源，尽量减少浪费。

2.考虑到项目的功能和使用需求，合理规划建筑和设施的位置和布局。

3.保证项目的安全性和可持续性发展。

项目总平面设计项目总平面设计是指对整个项目进行整体规划和设计。

在设计过程中，需要考虑到以下因素：1.项目的功能和使用需求。

2.场地的地形、地貌和环境特点。

3.建筑和设施的布局和位置。

4.交通和道路的规划和设计。

道路设计道路设计是指对项目内的道路进行规划和设计。

在道路设计中，需要考虑到以下因素：1.道路的宽度和长度。

2.道路的弯曲程度和坡度。

3.道路的交通流量和交通方式。

4.道路的安全性和交通效率。

给排水系统设计给排水系统设计是指对项目内的给水、排水和污水处理系统进行规划和设计。