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1、清華大學互聯網產業研究院清華大學互聯網產業研究院2020.07中國產業互聯網發展指數China Industrial Internet Index（CII）2019-2020Connecting to a Smarter Industry中國產業互聯網發展指數中國產業互聯網發展指數China Industrial Internet Index（CII）2019-2020編寫委員會編寫委員會主編：朱巖楊偉慶副主編：蔣任重金乃麗徐樊磊責任編輯： （按照姓氏筆畫排列）王耀羚吳曉翠陳立群編委會： （按照姓氏筆畫排列）王耀羚吳曉翠陳立群主編單位：清華大學互聯網產業研究院艾瑞咨詢中國產業互聯網發展指數 2

2、019-2020China Industrial Internet Index（CII）中國產業互聯網發展指數（CII）產生的時代背景2019 年以來，全球經濟在震蕩中前行，上一輪產業革命對生產效率的提升作用明顯遞減。中國 GDP 增速放緩，原料、土地、人力資源等生產要素成本的不斷上漲使傳統行業的利潤受到壓縮。中國 GDP 增長的科技進步貢獻率達到 58.5%1，與發達國家相比仍有近 20個百分點的增長空間。與此同時，中國的互聯網行業經歷二十余年的發展，自 1995 年中國電信開通北京、上海兩個網絡接口，從門戶網站、搜索引擎、社交化網絡，到移動應用、電商、游戲與影音視頻，再到 O2O、網絡直播

3、、移動支付，中國已成長為互聯網超級應用大國，圍繞消費領域的購物、教育、醫療、出行、娛樂、社交、生活服務等需求建立了龐大的流量分發網絡與生態應用體系，深刻改變了普通民眾的生活習慣與消費行為。隨著互聯網人口紅利逐漸減弱，基于流量的增長已經放緩，互聯網行業迫切需要找到一片足以承載自身持續增長的新藍海。產業互聯網正是這一宏大背景下的新趨勢。我們看到互聯網浪潮正在席卷傳統行業，云計算、大數據、人工智能開始大規模融入金融、制造、教育、醫療、零售、文娛、物流等行業的生產環節中。在金融領域，移動支付、互聯網銀行、大數據風控讓資金精準地在需求者與供給者之間流動；在制造領域，數字化管理和智能生產讓幾乎任何一種需求

4、、任何一個細分領域的訂單都能夠被快速、準確地響應；在教育和醫療領域，學員和病患的需求可以在人工智能和網絡平臺的幫助下實現一對一的匹配；在零售領域，線上零售的便捷延伸到線下，無人超市已經成為可能我們將這種融合稱為產業互聯網。我們多年的研究和業界的認知都指向一個共識：產業互聯網的技術條件和產業環境已經成熟，新一輪的技術浪潮正在滲透到上一輪產業革命塑造的傳統行業中。然而變革并不容易。面對巨大、分裂、自成體系的各個行業， “連接”的工具、模式、策略都仍然在探索中。清華大學互聯網產業研究院聯合艾瑞咨詢共同聯合成立課題組，希望通過一定的理論和實證研究，回答以下問題：信息化的連接對傳統產業的改變處于何種程度

5、？我們目前處在什么階段？產業互聯程度如何？有哪些產業流程已經被改變？改變的規模有多大？1來源：科技部 2018 年統計數據。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）通過這篇報告， 我們試圖對產業互聯網在不同行業的滲透程度進行量化評價。 針對金融、制造、文娛、零售、教育、醫療、物流七大傳統行業，構建“產業互聯網發展指數”，追蹤和量化產業互聯網在產業的滲透程度，為行業轉型發展提供參考。中國產業互聯網發展指數(CII)產生背景中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Inde

6、x（CII）指數（CII）的理解及核心結論產業互聯網關系到社會資源的投入效率，關系經濟的增長效率和增長質量，是我國經濟社會進入新的發展機會的關鍵動因。然而產業互聯網的推進又是一個相對長期的過程，社會資源的投入也處于決策初期，資源投入的方向、投入規模和投入方式是否準確、是否有據可依成為當前階段決策的核心痛點。中國產業互聯網指數的搭建和測算，希望以產業拆解的角度量化產業端的互聯程度，從而識別出各個產業的產業互聯網發展水平、產業各個環節的產業互聯網發展水平，并結合整體經濟的發展情況以及各產業發展的情況，初步探索產業互聯網的推進程度及其和經濟收益之間的關聯關系。從而相對體系化地為政府相關部門的資源部署

7、、為產業升級政策的制定、為相關產業基金、社會基金等投資機構指定產業端中長期投資計劃、為各產業的實業家指定本企業數字化、產業互聯化的升級改造提供一定的決策依據和量化參考。本研究的主要結論有：對經濟的拉動效應：產業互聯網作為生產要素的驅動因素，通過拉動 ICT 和 TFP 產生拉動作用以拉動實體經濟的增長，我們初步預測，2019-2024 年產業互聯網相關投入應用所帶來的 GDP 增量將達到整體 GDP 增量的 13%；整體得分：產業互聯網的滲透程度尚處于初級水平，七大產業指數的算術平均數為17.09；各產業表現：第三產業的產業互聯程度相對較高，C 端互聯網的發展對產業端互聯進程的拉動作用可見；制

8、造業作為國民經濟中的重要組成部分，產業互聯網進程尚處初級水平， 其數字化、 互聯化的推進和應用創新將是整體經濟升級中的重要一環；各個產業構成環節表現：整體上越接近消費端的環節產業互聯的程度越高，從中可以看出產業互聯網進程現階段的發展路徑呈現出 C 端驅動的特征（此規律同上條發中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）現） ，由 C 端互聯反推產業端互聯的特征是否將持續存在，這將從指數后續的持續更新中找到答案。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）目

9、錄一. 理解產業互聯網.11.1 產業互聯網的內涵.21.2 產業互聯網與宏觀經濟.31.3 產業互聯網與生產生活.5二. 構建產業互聯網指數.92.1 中國產業互聯網發展指數評價范圍.102.2 中國產業互聯網發展指數構建方法.122.3 中國產業互聯網發展指數的意義.14三. 七大行業產業互聯網指數.153.1 金融.163.1.1 傳統行業格局.163.1.2 產業互聯網內涵解讀.173.1.3 產業互聯網驅動模式與規模.173.1.4 產業互聯網指數評價結果解讀.193.1.5 關于金融行業產業互聯網進程推進方向的建議.203.2 制造.223.2.1 傳統行業格局.223.2.2 產

10、業互聯網內涵解讀.233.2.3 產業互聯網驅動模式與規模.243.2.4 產業互聯網指數評價結果解讀. 263.2.5 關于制造業產業互聯網進程推進方向的建議.263.3 物流.273.3.1 傳統行業格局.273.3.2 產業互聯網內涵解讀.283.3.3 產業互聯網驅動模式與規模.293.3.4 產業互聯網指數評價結果解讀. 303.3.5 關于物流行業產業互聯網進程推進方向的建議.313.4 零售.323.4.1 傳統行業格局.323.4.2 產業互聯網內涵解讀.333.4.3 產業互聯網驅動模式與規模.33中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial I

11、nternet Index（CII）3.4.4 產業互聯網指數評價結果解讀. 343.4.5 關于零售行業產業互聯網進程推進方向的建議.353.5 文娛.363.5.1 傳統行業格局.363.5.2 產業互聯網內涵解讀.363.5.3 產業互聯網驅動模式與規模.373.5.4 產業互聯網指數評價結果解讀. 383.5.5 關于文娛行業產業互聯網進程推進方向的建議.393.6 教育.403.6.1 傳統行業格局.403.6.2 產業互聯網內涵解讀.403.6.3 產業互聯網驅動模式與規模.413.6.4 產業互聯網指數評價結果解讀. 423.6.5 關于教育行業產業互聯網進程推進方向的建議.43

12、3.7 醫療.443.7.1 傳統行業格局.443.7.2 產業互聯網內涵解讀.453.7.3 產業互聯網驅動模式與規模.453.7.4 產業互聯網指數評價結果解讀. 473.7.5 關于醫療行業產業互聯網進程推進方向的建議.47四. 從指數發展看行業未來.474.1 指數發展評述.504.2 行業未來方向.52五. 產業互聯網趨勢展望.515.1 產業互聯網現狀分析.545.1.1 產業互聯網的現有優勢.545.1.2 產業互聯網的留存問題.555.2 產業互聯網趨勢分析.565.3 產業互聯網發展建議.57附錄.58清華大學產業互聯網研究院介紹/法律聲明.58版權聲明.58中國產業互聯網發

13、展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）免責條款.58聯系我們.58微信公號.5801理解產業互聯網UNDERSTANDINGINDUSTRIAL INTERNET02構建產業互聯網指數CONSTRUCTING THE INDEX OFCHINA INDUSTRIAL INTERNET03七大行業產業互聯網指數INDEXES OF CHINA INDUSTRIAL INTERNET FOR7 INDUSTRIES04從指數發展看行業未來FROM THE INDEX TO THE FUTURE05產業互聯網趨勢展望The Developm

14、ent Trend of China Industrial Internet中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）1 | 2019 中國產業互聯網基礎邏輯理解產業互聯網Understanding Industrial Internet傳統行業利用新技術“建立連接”2019-2024 年產業互聯網相關投入應用所帶來的 GDP 增量將達到整體 GDP 增量的13%中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）2 | 2019 中國產業互聯網基礎邏輯1.1

15、產業互聯網的內涵以“建立連接”為核心基礎產業互聯網是互聯網連接從消費端向產業端滲透的過程，是在大數據、云計算、人工智能等新一代技術滲透傳統產業鏈各環節并進行改造重塑的基礎上，將生產流程有效打通，建立供給側與需求側的相互聯結，實現生產的快速響應與協同。產業互聯網突破傳統產業參與主體線性信息傳導與被動型資源調度計劃的模式，打破產業主體之間的信息壁壘，構建新的供應關系，最終推動行業向分布式、去中心化方向發展。在產業互聯網的作用下，行業參與主體之間的資源與信息快速交互、響應，最終將重組產業網絡并形成價值生態。我們認為，產業互聯網與消費互聯網并非兩個相互割裂獨立的概念。相反，產業互聯網是在消費互聯網基礎

16、上，在生產端與消費端進行連接鏈條的補全和重構，通過連接的融合，讓生產信號、需求信號、價格信號能夠有效傳遞， 資金與物品實現最高效流動。如果說消費互聯網解決了人跟人、人跟物以及人跟信息的連接問題，那么產業互聯網則解決的是生產者與使用者的連接問題、不同生產節點的連接問題，從而建立信息傳導與資源流通的最優路徑。產業互聯網從消費領域向生產領域的滲透路徑來源：艾瑞研究院自主繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解產業互聯網 | 31.2 產業互聯網與宏觀經濟提高生產

17、效率，推動我國經濟增長動能轉換根據宏觀經濟中的生產函數， GDP 增長的決定因素包括勞動力（L） 、資本（K）和全要素生產率（TFP） 。其中，勞動力指勞動力規模和質量；資本包括固定資產、資金、土地等有形資產和知識產權、軟件等無形資產；全要素生產率指在各種要素的投入量既定的情況下，通過提高使用效率而產生的額外的生產效率，代表勞動生產率的提高。過去 40 年，我國持續的高速發展來自鄉村人口遷移和受教育程度提高帶來的人口紅利（L） ，以及大規模資金和資源投入帶來的資本紅利（K） 。隨著人口老齡化、傳統投資的邊際回報率遞減、土地自然和環境資源收緊，勞動力和資本要素對 GDP 增長的驅動力將不斷降低，

18、技術進步和要素配置效率的提升將成為經濟增長的主要驅動力。2010-2024 年不同生產要素對中國 GDP 增長率的貢獻度分解注釋：在我國與 TFP 相似的概念是“科技進步貢獻率” ，但二者的內涵有一定區別。在生產函數計算法中，軟件、專利等無形知識型資產一般被歸類為資本投入（K） ，不包含在全要素生產率（TFP）中，而“科技進步貢獻率”將無形資本投入帶來的經濟增長作為指標計算的一部分，因此“科技進步貢獻率“的數值要高于 TFP 數值。2018 年我國 GDP 增長的科技進步貢獻率為 58.5%，為 GDP 帶來了 3.86 個百分點的增長。來源：國家統計局、國際貨幣基金組織、The Confer

19、ence Board Total Economy Database，由艾瑞研究院建模推算， 清華大學互聯網產業研究院復核論證， 清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解產業互聯網 | 4根據產業互聯網課題研究組推算，至2024 年，中國的 GDP 年增速為 5.5 個百分點，其中，勞動力、資本、全要素生產率對GDP 增長的拉動為 0.2、 1.8、 3.5 個百分點，三者的 GDP 增長貢獻度分別為 3.7%、32.

20、5%、63.9%，勞動生產效率對經濟的驅動作用不斷提升。我們認為，產業互聯網的推廣對于勞動力質量、資本投入、全要素生產率的提升都具有正向推動作用：從勞動力（L）角度來看，產業互聯網的推廣帶動工程師、產業工人等高技能人才的發展，提升勞動力質量；從資本投入（K）角度來看，各行業對軟件、技術、 研發的投入增加， 優化資本投入結構；從全要素生產率（TFP）角度來看，產業互聯網優化生產效率和資源配置效率，能從根本上提升勞動生產率。通過分析產業互聯網在勞動力、資本和全要素生產率三大要素中發揮的作用，我們可以較為精確地測算出產業互聯網能夠為中國經濟的發展貢獻何種程度的力量。勞動力數量及質量層面，由于今年勞動

21、力要素對我國經濟增長的帶動力較弱且產業互聯網提升勞動力質量需要較長時間，因此暫不考慮產業互聯網對勞動力的影響；資本投入層面，與產業互聯網關聯性較強的是私營經濟主體的 ICT 資本投入，通過分解資本投入拉動GDP 增量中 ICT 資本所占比重并剝離出其中私營部門用于產業互聯網相關的投入比例，即可得到資本投入要素對 GDP 增長貢獻中產業互聯網所占的比重；全要素生產率的提升是產業互聯網拉動GDP 增長的主要途徑，我們可以把全要素生產率對 GDP 增長的貢獻平均分配到技術進步、技術效率、規模效率和配置效率四個維度，產業互聯網主要在技術進步、技術效率以及配置效率層面發揮作用，將產業互聯網在上述三個維度

22、貢獻力度的比重相加可得到全要素生產率拉動GDP 增量中產業互聯網的整體比重。 綜上所述 ， 根 據 本 報 告 研 究 團 隊 的 推 算 ， 在2019-2024 年間， 產業互聯網的應用將為中國經濟帶來每年 6000 億到 1 萬億元（共計4.63 萬億元）的 GDP 增量，產業互聯網對中國 GDP 增長的貢獻比例將從 10.7%增長到 14.2%。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解產業互聯網 | 52019-2024 年中國產業互聯網帶來的 GDP 增量注釋：GDP 增量以 2018 年為固定價格基期。來

23、源：由艾瑞研究院建模推算，清華大學互聯網產業研究院復核論證，清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I1.3 產業互聯網與生產生活網絡經濟從消費端深入滲透到生產端遠未枯竭的“流量”:生產型“流量”的加入2014 年至 2018 年間， 我國網民規模從6.49 億增長為 8.29 億，增幅為 27.5%；網民的人均上網時間從每周 26.1 小時增長為每周 27.6 小時，增幅為 5.7%；而同一時間段全國移動互聯網接入的流量卻從 20.6EB增長到了 711.1EB，增幅達 3352%2這2來源：CNNIC 第 43 次中國互聯網絡發展

24、狀況統計報告。意味著每個個體通過網絡 （尤其是移動網絡）獲取和處理的信息量的大幅增加。我們原本一般所說的互聯網流量概念都是針對消費互聯網而言，消費互聯網流量實際的兩個關注點為用戶數量和用戶注意力時長，隨著 5G 技術進一步拓寬移動互聯網的速度和容量，產業互聯網將在消費型流量的基礎上創造生產型流量，中國互聯網的“流量”還遠未枯竭。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解產業互聯網 | 6根據本報告研究團隊的預測，至 2024年，全國移動互聯網的接入流量將達到127663.8EB，流量規模達到 2018 年的179.5

25、倍。2014-2024 年中國移動互聯網接入流量來源：中國互聯網絡信息中心，由艾瑞研究院建模推算，清華大學互聯網產業研究院復核論證，清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I非消費類數據的爆炸性增長產業互聯網的推廣將產生大量非消費型數據爆炸。 根據本報告研究團隊的估算，2015 年以前，在中國產生的各類數據中（包括未儲存數據與儲存數據） ， 包括視頻在內的娛樂數據占據了近 50%的份額， 而在 2024 年，娛樂數據將僅占中國產生數據總量的 27%。 非娛樂圖像/視頻數據 （如安防監控錄像）的規模從 2016 年開始快速增長，并將在

26、2020 年以后成為中國規模最大的數據類型。同時，企業生產數據和IOT數據規模也將成為不可忽視的一種數據類型，在 2024 年將分別占中國產生數據總量的近 20%左右?？傮w來看，行業生產型數據（包括非娛樂圖像/視頻數據、 企業生產數據和部分IoT 數據）占中國產生數據總規模的比例將從 52%提高到 60%以上。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解產業互聯網 | 72015-2024 年中國產生的數據類型與規模2018&2024 年中國產生的不同類型數據份額變化來源：網絡公開數據，由艾瑞研究院建模推算，清華大學互聯

27、網產業研究院復核論證，清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I從人的連接到人、物、場的連接2015 年，中國接入網絡的設備中，超過 50%是 PC、智能手機、平板電腦、聯網電視等個人設備，物物相連的 M2M 僅占全部聯網設備的 37.5%。至 2018 年，M2M設備已經占中國聯網設備的 41.4%。根據本報告研究團隊推算，在物聯網和產業互聯網的共同驅動下，到 2024 年，M2M 設備將中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解產業互聯網 | 8占中國全部

28、聯網設備的 53.9%，而智能手機、電腦等個人設備只占中國聯網設備的 40%。M2M 設備取代個人設備成為聯網設備的主體，意味著網絡世界從人的連接時代進入到人、物、場多維連接時代。2015-2024 年中國接入網絡設備類型變化來源：Cisco，由艾瑞研究院建模推算，清華大學互聯網產業研究院復核論證，清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I生產模塊化與行業應用的推廣在產業互聯網進程中，行業設備與終端的聯網將催生大量面向特定行業和場景的行業應用的出現，覆蓋行業中不同業務環節的需求。在工業領域，能夠支持各類生產應用的工業互聯網平臺已經出現

29、，主要集中應用在設備管理、生產優化、全流程控制等環節。在餐飲零售領域，基于社交、購物平臺而出現的 SaaS 服務已經逐漸模塊化，并初步形成了應用市場。我們認為，產業互聯網的行業應用將遵循行業流程、技術與知識行業軟件行業應用 （企業自用） 產業互聯網應用 （商用公有）的路徑發展，最終形成基于行業平臺出現的 SaaS 應用商店和盈利交易機制。在這一趨勢下，具有豐富業務經驗的行業龍頭能夠將自身的經驗、技術與知識以行業應用的方式進行商業化輸出，獲得盈利；其他從業者也能夠引入先進的行業應用，提高效率，進而提升行業的整體效能。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial In

30、ternet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 9構建產業互聯網指數Constructing the Index of China Industrial Internet國民經濟七大關鍵行業制造、金融、零售、物流、文娛、教育、醫療以行業流程為基礎評價產業互聯網模式滲透程度新型連接模式對傳統行業的漸進式改造中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 102.1 中國產業互聯網發展指數評價范圍聚焦國民經濟七大關鍵行業產業互聯網帶來的信息聯通、 流程優化、效率提升將釋放各個行業的巨大潛能。其中受到

31、影響規模最大、影響范圍最深遠的，是作為國民經濟支柱的眾多傳統行業。本次產業互聯網指數研究，本報告研究團隊選取最具有代表性的七大傳統行業，評價產業互聯網在該行業的發展進程：金融實體經濟的血脈，優化資源配置、服務實體經濟的重要工具。2018 年，中國金融業增加值為 6.91 萬億元，占 GDP總值的 7.7%。制造實體經濟的核心組成部分，國民經濟增長的主要引擎，也是國際產業競爭的核心領域。2018 年，中國制造業增加值達到 26.48 萬億，占 GDP 總值的 29.4%。雖然我國產業結構已經進入第三產業（服務業）為主導的時代，但制造業的重要性遠遠超過其占 GDP 的份額。物流融合運輸、倉儲、貨代

32、、信息等產業的復合型服務業，行業資源分散在運輸、倉儲、信息服務等多個行業，尚未在國民經濟行業分類中獨立界定，但已經成為經濟發展不可或缺的一部分。2018 年，中國物流總費用為 13.3 萬億元，占 GDP 的14.5%；交通運輸、倉儲和郵政業增加值為4.06 萬億元，占 GDP 的 4.5%。零售2018 年，中國批發零售業增加值為 8.42 萬億元， 占 GDP 總值的 9.35%，社會消費品零售總額達 38.1 萬億元， 消費對經濟增長的貢獻率達 76.2%， 連續 5 年成為經濟增長第一引擎。文娛服務業的重要組成部分，也是居民消費支出的重要內容，近年來隨收入提升和消費升級保持快速發展。2

33、018 年中國文化及相關產業增加值近 4 萬億元， 占 GDP總值的 4.3%。教育規模最大的政府財政支出項目，也是居民消費支出的主要項目之一。2018 年，全國教育經費總投入為 4.61 萬億元， 其中國家財政性教育經費為 3.70 萬億元，占全國財政支出的 14.6%。中國居民在教育文化娛樂方面的支出為人均 2226 元/年， 占人均消費支出的 11.2%。醫療（健康）2018 年，全國財政預算中的醫療衛生支出為 1.53 萬億元， 占全國財政支出的 7.3。中國居民用于醫療保健的支出為人均 1687 元，占人均消費支出的 8.5%。政府和居民用于醫療健康方面的支出近 4 萬億元。中國產業

34、互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 112019 年中國產業互聯網發展指數：七大代表性傳統行業與國民經濟的關系來源：清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院根據國家統計局、教育部等數據聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 122.2 中國產業互聯網發展指數構建方法以行業流程為基礎評價產業互聯網模式滲透程度在互聯網滲透到產業領域之前， 各個傳統

35、行業已經形成了一套完整的流程和方法，如制造行業一般涉及“設計研發” “生產制造” “銷售” “運維管理”幾大主要流程。這種流程具有超強的時間穩定性， 會在技術的驅動下不斷優化， 但往往只有在重大產業變革時才會被改變 （如福特制改變了制造業的生產流程） 。在目前階段，產業互聯網對各個行業的影響仍然以漸變式滲透為主， 因此，本報告仍然以各個行業已經形成的一般傳統流程為基礎， 評價產業互聯網對各個流程的滲透程度， 最終確定該行業的產業互聯網發展指數。第一步：流程分解與賦權界定行業一般流程， 將行業的典型生產過程進行分解， 并根據不同流程創造的價值和重要程度進行賦權。第二步：產業互聯網滲透程度評價界定

36、該行業已有的產業互聯網典型模式， 評價多種模式中涉及的行業流程與滲透率， 在此基礎上對不同流程的產業互聯網滲透程度進行評價， 反映了各個環節與其他生產環節 （或產品交付者、 消費者） 實現聯通、協同、互動的程度。第三步：計算指數將不同環節的產業互聯網滲透程度進行賦權加和， 最終得到該行業的產業互聯網發展指數。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 13中國產業互聯網發展指數構建方法來源：清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中國產業互

37、聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 142.3 中國產業互聯網發展指數的意義中國產業互聯網發展指數代表傳統行業應用新模式的程度從歷史來看， 產業生產模式的變化和普及需要經歷漫長的演變1760 年代興起的第一次工業革命（以機械化生產為代表）持續了近 70 年， 1870 年代的第二次工業革命（以電力的大規模應用為代表）持續了近40 年。生產模式的轉變往往呈螺旋式上升，最初經歷漸進式的探索和更替， 經過大規模爆發和應用后，開始新一輪的演替。我們認為， 目前階段產業互聯網對傳統行業的改造是漸進式的， 并未徹底

38、顛覆傳統行業的價值創造模式。 對產業互聯網滲透程度的評價， 是以各個行業當前已經成熟的流程模式為基礎， 評價尚未成熟或尚未完全推廣的產業互聯網模式的滲透程度。 對于不同行業，由于行業性質和生產模式不同，產業互聯網的模式也不盡相同。因此， 各個行業產業互聯網的發展程度，并不完全代表該行業不同流程的連接程度，而是代表新的連接模式帶來的生產方式變化在該行業中的應用程度。如對于金融行業， 當前的產業互聯網模式主要包括泛線上信貸、網絡資管、在線金融產品和服務等，聯網的 ATM、自動柜員機等雖然是提高了連接程度和便捷性的途徑，但已經是上一輪行業發展的成果，應用已經較為普遍和成熟， 因此并不計入金融行業的中

39、國產業互聯網指數。各個行業的產業互聯網發展指數， 代表相比已經成熟的生產模式， 新興的以增強連接為核心的生產模式的普及程度。 產業互聯網指數每增加 1 個百分點， 意味著產業互聯網模式在該行業中的應用增加了 1 個百分點。當然， 此本中國產業互聯網發展指數評價僅以當前已經出現的產業互聯網模式為基礎。 隨著各產業連接程度的提升和新技術應用的深入，產業新模式將不斷出現，各個行業的產業互聯網內涵也將持續演化。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 15七大行業產業互聯網發展指數Indexes of Ch

40、ina Industrial Internet for 7 Industries中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）構建產業互聯網指數 | 163.1 金融金融行業傳統業務結構3.1.1 傳統行業格局金融行業的最基本作用是融通資金，使資金在供需雙方之間流動，其主要形式包括貸款、融資、資產管理、金融支付等。截至2019 年末， 我國人民幣貸款余額 153.11 萬億元3；各類基金、銀行理財、保險、信托等資產管理規模約 106.58 萬億元4。 支付方面，2018 年全國銀行業金融機構共辦理非現金支付業務 2203.12

41、 億筆，金額 3768.67 萬億元；全國支付系統共處理支付業 2157.23億筆，金額 6142.97 萬億元5。3來源：中國人民銀行。4來源： 中國基金業協會、 普益標準、 中國銀保監會、中國信托業協會， 其中信托規模為 2019 年第三季度末存量數據。5來源：中國支付清算協會。一直以來，以商業銀行為代表的間接中介機構和以股票和債券市場為代表的直接融資機構都是金融系統的關鍵角色。以“存貸匯”為代表的金融業務一方面從個人、機構等資金供給方吸收資金，向資金需求方提供資金，并憑借龐大的資金池提供資金匯兌服務，提高資金流動效率和安全性。金融中介方的價值，在于在信息不完全透明的情況下，提供專業服務，

42、實現價值發現，促成供求信息配對，完成投融資活動。在信息流動性較低的市場，銀行等金融中介具有更高的信息匹配能力，能夠將眾多存款人的資金集中起來發放貸款，通過規模經濟降低交易成本。在這種模式下，資金融通的交易成本體現為金融中介的收入（包括凈利息收入與各類手續費） 。 根據中國財政科學研中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行業產業互聯網指數 | 17究院的調查， 2016-2018 年期間中國企業的貸款利率、發債利率處于 5%-7%之間，民間借貸利率在 10%左右6，同期銀行存款利率約為 3%-4%，可粗略得知貸款、發

43、債的基本交易成本約 3%，民間借貸的交易成本約 6%-7%。金融過程最重要的作用在于確定資金供需雙方的需求和能力，為雙方提供適合的產品， 在資金流動的雙方之間建立有效的路徑。因此，本報告研究團隊對金融行業的產業互聯網指數評價，在吸收資金方面圍繞金融產品和設計和銷售展開；在發放資金方面圍繞資金需求方的審核和還款展開；在資金匯兌方面圍繞客戶的獲取和營銷展開。3.1.2 產業互聯網內涵解讀對于金融系統來說，產業互聯網能夠建立資金供給方和需求方的更好連接，促進供需信息流動，降低信息壁壘和交易成本，將原本被搜尋成本約束或抑制的資金冗余和需求釋放出來，尤其能夠活躍原本游離于金融體系邊緣的個人用戶、中小企業

44、等非金融機構。這種連接大幅降低了信息不對稱程度和交易成本，使資金供需信息可以通過網絡傳播，資金供需雙方可以直接聯系和交易，使個體之間直接金融交易這一人類最早的金融6來源：中國財政科學研究院， 2019 年“降成本”總報告 。模式突破傳統的安全邊界和商業可行邊界，重新煥發活力7。同時， 這種連接也帶來了一定負面作用，使缺少相應專業知識的非從業人員接觸到超出其掌控能力和風險承受能力的產品，提高了金融系統對風險防控和監管的要求。3.1.3 產業互聯網驅動模式與規模金融業務非柜臺化終端用戶的連接。以銀行業務為例，2019 年全國個人銀行用戶中手機銀行用戶比例達 63%， 網上銀行用戶比例達 56%，微

45、信銀行用戶比例達42%；企業用戶中使用電子銀行的比例超過80%。其中 49%的個人用戶和 67%的企業用戶經常性進行線上轉賬匯款，20%的個人用戶和 27%的企業用戶會通過電子銀行購買理財投資產品，6%的個人用戶和 27%的企業用戶通過電子銀行進行貸款8。 銀行業的行業平均離柜率達到 88.7%9，部分銀行線上交易占全行業務的比重超過 95%。 終端用戶的廣泛連接和業務在線化是產業互聯網的發展基礎，能夠形成完善的線上數據，降低交易的時間和距離成本，使金融機構與用戶之間的信息流動更加高效。第三方綜合支付消費互聯網驅動下的支付方式創新。2018 年，我國非銀行支付機構網絡支付金額達 208.07

46、萬億元，7來源：謝平、鄒傳偉、劉海二， 中國金融 40 人論壇課題報告互聯網金融模式研究 。8來源：中國金融認證中心， 2019 中國電子銀行調查報告 。9來源：中國銀行業協會。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行業產業互聯網指數 | 18發生網絡支付業務 5306.10 億筆。 非銀行機構處理的網絡支付業務雖然在總金額上僅達到銀行機構的 5.1%，但交易筆數卻是銀行機構的 2.4 倍10。使用手機支付的用戶規模達到 5.83 億，占手機網民數量的 71.4%11，人們在日常生活中使用移動支付的習慣已經養成，并

47、表現出交易額度小、頻次高的顯著特征?；ヂ摼W金融產品資金供需方的連接介質。主要包括泛線上信貸、網絡資管等依托互聯網平臺被設計出來的金融產品，和少量線上交易的傳統金融產品。根據本報告研究團隊的估算，截至 2018 年末，中國網絡信貸總余額約 2.12 萬億元， 占中國信貸余額總規模的 1.8%；中國網絡資管總余額約3.22 萬億元， 占中國各類資產管理總規模的3.0%。在目前金融行業監管趨嚴的背景下，互聯網金融的業務規模與資產質量下降，行業發展重點從產品和模式創新轉向到金融科技、小微企業融資等細分領域。10來源：中國支付清算協會、中國商務部。11來源：國家互聯網信息辦公室。中國產業互聯網發展指數

48、2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行業產業互聯網指數 | 192019-2020 年中國金融行業產業互聯網驅動模式與特征來源：清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院根據官方數據、公開資料、市場調研數據聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch I3.1.4 產業互聯網指數評價結果解讀金融行業的產業互聯網指數達到30.2，是本次評估的七大行業中產業互聯網滲透程度最高的行業。這是金融行業資金流通的本質決定的行業數字化程度高、非現金業務體系完整，資金的流動速度僅次于信息，遠快于人才、貨物、服務的流動速度。我們認為，與其他行

49、業相比， 金融領域已經基本完成了數據化進程，也較早開始了在線化和自動化升級，目前已經進入大規模社會化連接驅動的技術滲透和生產轉型階段?？傮w來看，金融行業資金支付領域的產業互聯網滲透程度最高，存款、金融產品購買等資金吸收環節次之，貸款、融資等資金提供環節滲透程度較低。中國產業互聯網發展指數 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行業產業互聯網指數 | 202019-2020 年中國金融行業產業互聯網指數來源：清華大學互聯網產業研究院及艾瑞研究院根據官方數據、公開資料、市場調研數據聯合繪制。2020.7 Tsinghua, iResearch

50、 I在具體生產環節中，涉及直接觸達用戶的支付、轉賬、產品銷售等環節的產業互聯網連接滲透程度普遍較高，部分環節的連接滲透率超過 70%。 而在核心的金融產品生產環節，由于直接依托于網絡的網絡資管、網絡信貸的總體規模仍然較小，因此由連接驅動的金融產品設計、貸款管理等環節的產業互聯網總體滲透程度不高，而客戶 BD、系統對接等環節受制于技術特性，對信任和線下支持的需求較高，產業互聯網的連接滲透能力較弱。3.1.5 關于金融行業產業互聯網進程推進方向的建議終端連接驅動的產業互聯網指數增長告一段落，下一階段指數增長將由金融科技驅動。我們認為，金融行業由在線化驅動的大規模終端連接已經基本完成，產業互聯網用戶