1、清华大学互联网产业研究院清华大学互联网产业研究院2020.07中国产业互联网发展指数China Industrial Internet Index（CII）2019-2020Connecting to a Smarter Industry中国产业互联网发展指数中国产业互联网发展指数China Industrial Internet Index（CII）2019-2020编写委员会编写委员会主编：朱岩杨伟庆副主编：蒋任重金乃丽徐樊磊责任编辑： （按照姓氏笔画排列）王耀羚吴晓翠陈立群编委会： （按照姓氏笔画排列）王耀羚吴晓翠陈立群主编单位：清华大学互联网产业研究院艾瑞咨询中国产业互联网发展指数 2

2、019-2020China Industrial Internet Index（CII）中国产业互联网发展指数（CII）产生的时代背景2019 年以来，全球经济在震荡中前行，上一轮产业革命对生产效率的提升作用明显递减。中国 GDP 增速放缓，原料、土地、人力资源等生产要素成本的不断上涨使传统行业的利润受到压缩。中国 GDP 增长的科技进步贡献率达到 58.5%1，与发达国家相比仍有近 20个百分点的增长空间。与此同时，中国的互联网行业经历二十余年的发展，自 1995 年中国电信开通北京、上海两个网络接口，从门户网站、搜索引擎、社交化网络，到移动应用、电商、游戏与影音视频，再到 O2O、网络直播

3、、移动支付，中国已成长为互联网超级应用大国，围绕消费领域的购物、教育、医疗、出行、娱乐、社交、生活服务等需求建立了庞大的流量分发网络与生态应用体系，深刻改变了普通民众的生活习惯与消费行为。随着互联网人口红利逐渐减弱，基于流量的增长已经放缓，互联网行业迫切需要找到一片足以承载自身持续增长的新蓝海。产业互联网正是这一宏大背景下的新趋势。我们看到互联网浪潮正在席卷传统行业，云计算、大数据、人工智能开始大规模融入金融、制造、教育、医疗、零售、文娱、物流等行业的生产环节中。在金融领域，移动支付、互联网银行、大数据风控让资金精准地在需求者与供给者之间流动；在制造领域，数字化管理和智能生产让几乎任何一种需求

4、、任何一个细分领域的订单都能够被快速、准确地响应；在教育和医疗领域，学员和病患的需求可以在人工智能和网络平台的帮助下实现一对一的匹配；在零售领域，线上零售的便捷延伸到线下，无人超市已经成为可能我们将这种融合称为产业互联网。我们多年的研究和业界的认知都指向一个共识：产业互联网的技术条件和产业环境已经成熟，新一轮的技术浪潮正在渗透到上一轮产业革命塑造的传统行业中。然而变革并不容易。面对巨大、分裂、自成体系的各个行业， “连接”的工具、模式、策略都仍然在探索中。清华大学互联网产业研究院联合艾瑞咨询共同联合成立课题组，希望通过一定的理论和实证研究，回答以下问题：信息化的连接对传统产业的改变处于何种程度

5、？我们目前处在什么阶段？产业互联程度如何？有哪些产业流程已经被改变？改变的规模有多大？1来源：科技部 2018 年统计数据。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）通过这篇报告， 我们试图对产业互联网在不同行业的渗透程度进行量化评价。 针对金融、制造、文娱、零售、教育、医疗、物流七大传统行业，构建“产业互联网发展指数”，追踪和量化产业互联网在产业的渗透程度，为行业转型发展提供参考。中国产业互联网发展指数(CII)产生背景中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Inde

6、x（CII）指数（CII）的理解及核心结论产业互联网关系到社会资源的投入效率，关系经济的增长效率和增长质量，是我国经济社会进入新的发展机会的关键动因。然而产业互联网的推进又是一个相对长期的过程，社会资源的投入也处于决策初期，资源投入的方向、投入规模和投入方式是否准确、是否有据可依成为当前阶段决策的核心痛点。中国产业互联网指数的搭建和测算，希望以产业拆解的角度量化产业端的互联程度，从而识别出各个产业的产业互联网发展水平、产业各个环节的产业互联网发展水平，并结合整体经济的发展情况以及各产业发展的情况，初步探索产业互联网的推进程度及其和经济收益之间的关联关系。从而相对体系化地为政府相关部门的资源部署

7、、为产业升级政策的制定、为相关产业基金、社会基金等投资机构指定产业端中长期投资计划、为各产业的实业家指定本企业数字化、产业互联化的升级改造提供一定的决策依据和量化参考。本研究的主要结论有：对经济的拉动效应：产业互联网作为生产要素的驱动因素，通过拉动 ICT 和 TFP 产生拉动作用以拉动实体经济的增长，我们初步预测，2019-2024 年产业互联网相关投入应用所带来的 GDP 增量将达到整体 GDP 增量的 13%；整体得分：产业互联网的渗透程度尚处于初级水平，七大产业指数的算术平均数为17.09；各产业表现：第三产业的产业互联程度相对较高，C 端互联网的发展对产业端互联进程的拉动作用可见；制

8、造业作为国民经济中的重要组成部分，产业互联网进程尚处初级水平， 其数字化、 互联化的推进和应用创新将是整体经济升级中的重要一环；各个产业构成环节表现：整体上越接近消费端的环节产业互联的程度越高，从中可以看出产业互联网进程现阶段的发展路径呈现出 C 端驱动的特征（此规律同上条发中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）现） ，由 C 端互联反推产业端互联的特征是否将持续存在，这将从指数后续的持续更新中找到答案。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）目

9、录一. 理解产业互联网.11.1 产业互联网的内涵.21.2 产业互联网与宏观经济.31.3 产业互联网与生产生活.5二. 构建产业互联网指数.92.1 中国产业互联网发展指数评价范围.102.2 中国产业互联网发展指数构建方法.122.3 中国产业互联网发展指数的意义.14三. 七大行业产业互联网指数.153.1 金融.163.1.1 传统行业格局.163.1.2 产业互联网内涵解读.173.1.3 产业互联网驱动模式与规模.173.1.4 产业互联网指数评价结果解读.193.1.5 关于金融行业产业互联网进程推进方向的建议.203.2 制造.223.2.1 传统行业格局.223.2.2 产

10、业互联网内涵解读.233.2.3 产业互联网驱动模式与规模.243.2.4 产业互联网指数评价结果解读. 263.2.5 关于制造业产业互联网进程推进方向的建议.263.3 物流.273.3.1 传统行业格局.273.3.2 产业互联网内涵解读.283.3.3 产业互联网驱动模式与规模.293.3.4 产业互联网指数评价结果解读. 303.3.5 关于物流行业产业互联网进程推进方向的建议.313.4 零售.323.4.1 传统行业格局.323.4.2 产业互联网内涵解读.333.4.3 产业互联网驱动模式与规模.33中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial I

11、nternet Index（CII）3.4.4 产业互联网指数评价结果解读. 343.4.5 关于零售行业产业互联网进程推进方向的建议.353.5 文娱.363.5.1 传统行业格局.363.5.2 产业互联网内涵解读.363.5.3 产业互联网驱动模式与规模.373.5.4 产业互联网指数评价结果解读. 383.5.5 关于文娱行业产业互联网进程推进方向的建议.393.6 教育.403.6.1 传统行业格局.403.6.2 产业互联网内涵解读.403.6.3 产业互联网驱动模式与规模.413.6.4 产业互联网指数评价结果解读. 423.6.5 关于教育行业产业互联网进程推进方向的建议.43

12、3.7 医疗.443.7.1 传统行业格局.443.7.2 产业互联网内涵解读.453.7.3 产业互联网驱动模式与规模.453.7.4 产业互联网指数评价结果解读. 473.7.5 关于医疗行业产业互联网进程推进方向的建议.47四. 从指数发展看行业未来.474.1 指数发展评述.504.2 行业未来方向.52五. 产业互联网趋势展望.515.1 产业互联网现状分析.545.1.1 产业互联网的现有优势.545.1.2 产业互联网的留存问题.555.2 产业互联网趋势分析.565.3 产业互联网发展建议.57附录.58清华大学产业互联网研究院介绍/法律声明.58版权声明.58中国产业互联网发

13、展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）免责条款.58联系我们.58微信公号.5801理解产业互联网UNDERSTANDINGINDUSTRIAL INTERNET02构建产业互联网指数CONSTRUCTING THE INDEX OFCHINA INDUSTRIAL INTERNET03七大行业产业互联网指数INDEXES OF CHINA INDUSTRIAL INTERNET FOR7 INDUSTRIES04从指数发展看行业未来FROM THE INDEX TO THE FUTURE05产业互联网趋势展望The Developm

14、ent Trend of China Industrial Internet中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）1 | 2019 中国产业互联网基础逻辑理解产业互联网Understanding Industrial Internet传统行业利用新技术“建立连接”2019-2024 年产业互联网相关投入应用所带来的 GDP 增量将达到整体 GDP 增量的13%中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）2 | 2019 中国产业互联网基础逻辑1.1

15、产业互联网的内涵以“建立连接”为核心基础产业互联网是互联网连接从消费端向产业端渗透的过程，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术渗透传统产业链各环节并进行改造重塑的基础上，将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。产业互联网突破传统产业参与主体线性信息传导与被动型资源调度计划的模式，打破产业主体之间的信息壁垒，构建新的供应关系，最终推动行业向分布式、去中心化方向发展。在产业互联网的作用下，行业参与主体之间的资源与信息快速交互、响应，最终将重组产业网络并形成价值生态。我们认为，产业互联网与消费互联网并非两个相互割裂独立的概念。相反，产业互联网是在消费互联网基础

16、上，在生产端与消费端进行连接链条的补全和重构，通过连接的融合，让生产信号、需求信号、价格信号能够有效传递， 资金与物品实现最高效流动。如果说消费互联网解决了人跟人、人跟物以及人跟信息的连接问题，那么产业互联网则解决的是生产者与使用者的连接问题、不同生产节点的连接问题，从而建立信息传导与资源流通的最优路径。产业互联网从消费领域向生产领域的渗透路径来源：艾瑞研究院自主绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解产业互联网 | 31.2 产业互联网与宏观经济提高生产

17、效率，推动我国经济增长动能转换根据宏观经济中的生产函数， GDP 增长的决定因素包括劳动力（L） 、资本（K）和全要素生产率（TFP） 。其中，劳动力指劳动力规模和质量；资本包括固定资产、资金、土地等有形资产和知识产权、软件等无形资产；全要素生产率指在各种要素的投入量既定的情况下，通过提高使用效率而产生的额外的生产效率，代表劳动生产率的提高。过去 40 年，我国持续的高速发展来自乡村人口迁移和受教育程度提高带来的人口红利（L） ，以及大规模资金和资源投入带来的资本红利（K） 。随着人口老龄化、传统投资的边际回报率递减、土地自然和环境资源收紧，劳动力和资本要素对 GDP 增长的驱动力将不断降低，

18、技术进步和要素配置效率的提升将成为经济增长的主要驱动力。2010-2024 年不同生产要素对中国 GDP 增长率的贡献度分解注释：在我国与 TFP 相似的概念是“科技进步贡献率” ，但二者的内涵有一定区别。在生产函数计算法中，软件、专利等无形知识型资产一般被归类为资本投入（K） ，不包含在全要素生产率（TFP）中，而“科技进步贡献率”将无形资本投入带来的经济增长作为指标计算的一部分，因此“科技进步贡献率“的数值要高于 TFP 数值。2018 年我国 GDP 增长的科技进步贡献率为 58.5%，为 GDP 带来了 3.86 个百分点的增长。来源：国家统计局、国际货币基金组织、The Confer

19、ence Board Total Economy Database，由艾瑞研究院建模推算， 清华大学互联网产业研究院复核论证， 清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解产业互联网 | 4根据产业互联网课题研究组推算，至2024 年，中国的 GDP 年增速为 5.5 个百分点，其中，劳动力、资本、全要素生产率对GDP 增长的拉动为 0.2、 1.8、 3.5 个百分点，三者的 GDP 增长贡献度分别为 3.7%、32.

20、5%、63.9%，劳动生产效率对经济的驱动作用不断提升。我们认为，产业互联网的推广对于劳动力质量、资本投入、全要素生产率的提升都具有正向推动作用：从劳动力（L）角度来看，产业互联网的推广带动工程师、产业工人等高技能人才的发展，提升劳动力质量；从资本投入（K）角度来看，各行业对软件、技术、 研发的投入增加， 优化资本投入结构；从全要素生产率（TFP）角度来看，产业互联网优化生产效率和资源配置效率，能从根本上提升劳动生产率。通过分析产业互联网在劳动力、资本和全要素生产率三大要素中发挥的作用，我们可以较为精确地测算出产业互联网能够为中国经济的发展贡献何种程度的力量。劳动力数量及质量层面，由于今年劳动

21、力要素对我国经济增长的带动力较弱且产业互联网提升劳动力质量需要较长时间，因此暂不考虑产业互联网对劳动力的影响；资本投入层面，与产业互联网关联性较强的是私营经济主体的 ICT 资本投入，通过分解资本投入拉动GDP 增量中 ICT 资本所占比重并剥离出其中私营部门用于产业互联网相关的投入比例，即可得到资本投入要素对 GDP 增长贡献中产业互联网所占的比重；全要素生产率的提升是产业互联网拉动GDP 增长的主要途径，我们可以把全要素生产率对 GDP 增长的贡献平均分配到技术进步、技术效率、规模效率和配置效率四个维度，产业互联网主要在技术进步、技术效率以及配置效率层面发挥作用，将产业互联网在上述三个维度

22、贡献力度的比重相加可得到全要素生产率拉动GDP 增量中产业互联网的整体比重。 综上所述 ， 根 据 本 报 告 研 究 团 队 的 推 算 ， 在2019-2024 年间， 产业互联网的应用将为中国经济带来每年 6000 亿到 1 万亿元（共计4.63 万亿元）的 GDP 增量，产业互联网对中国 GDP 增长的贡献比例将从 10.7%增长到 14.2%。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解产业互联网 | 52019-2024 年中国产业互联网带来的 GDP 增量注释：GDP 增量以 2018 年为固定价格基期。来

23、源：由艾瑞研究院建模推算，清华大学互联网产业研究院复核论证，清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I1.3 产业互联网与生产生活网络经济从消费端深入渗透到生产端远未枯竭的“流量”:生产型“流量”的加入2014 年至 2018 年间， 我国网民规模从6.49 亿增长为 8.29 亿，增幅为 27.5%；网民的人均上网时间从每周 26.1 小时增长为每周 27.6 小时，增幅为 5.7%；而同一时间段全国移动互联网接入的流量却从 20.6EB增长到了 711.1EB，增幅达 3352%2这2来源：CNNIC 第 43 次中国互联网络发展

24、状况统计报告。意味着每个个体通过网络 （尤其是移动网络）获取和处理的信息量的大幅增加。我们原本一般所说的互联网流量概念都是针对消费互联网而言，消费互联网流量实际的两个关注点为用户数量和用户注意力时长，随着 5G 技术进一步拓宽移动互联网的速度和容量，产业互联网将在消费型流量的基础上创造生产型流量，中国互联网的“流量”还远未枯竭。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解产业互联网 | 6根据本报告研究团队的预测，至 2024年，全国移动互联网的接入流量将达到127663.8EB，流量规模达到 2018 年的179.5

25、倍。2014-2024 年中国移动互联网接入流量来源：中国互联网络信息中心，由艾瑞研究院建模推算，清华大学互联网产业研究院复核论证，清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I非消费类数据的爆炸性增长产业互联网的推广将产生大量非消费型数据爆炸。 根据本报告研究团队的估算，2015 年以前，在中国产生的各类数据中（包括未储存数据与储存数据） ， 包括视频在内的娱乐数据占据了近 50%的份额， 而在 2024 年，娱乐数据将仅占中国产生数据总量的 27%。 非娱乐图像/视频数据 （如安防监控录像）的规模从 2016 年开始快速增长，并将在

26、2020 年以后成为中国规模最大的数据类型。同时，企业生产数据和IOT数据规模也将成为不可忽视的一种数据类型，在 2024 年将分别占中国产生数据总量的近 20%左右。总体来看，行业生产型数据（包括非娱乐图像/视频数据、 企业生产数据和部分IoT 数据）占中国产生数据总规模的比例将从 52%提高到 60%以上。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解产业互联网 | 72015-2024 年中国产生的数据类型与规模2018&2024 年中国产生的不同类型数据份额变化来源：网络公开数据，由艾瑞研究院建模推算，清华大学互联

27、网产业研究院复核论证，清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I从人的连接到人、物、场的连接2015 年，中国接入网络的设备中，超过 50%是 PC、智能手机、平板电脑、联网电视等个人设备，物物相连的 M2M 仅占全部联网设备的 37.5%。至 2018 年，M2M设备已经占中国联网设备的 41.4%。根据本报告研究团队推算，在物联网和产业互联网的共同驱动下，到 2024 年，M2M 设备将中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）理解产业互联网 | 8占中国全部

28、联网设备的 53.9%，而智能手机、电脑等个人设备只占中国联网设备的 40%。M2M 设备取代个人设备成为联网设备的主体，意味着网络世界从人的连接时代进入到人、物、场多维连接时代。2015-2024 年中国接入网络设备类型变化来源：Cisco，由艾瑞研究院建模推算，清华大学互联网产业研究院复核论证，清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I生产模块化与行业应用的推广在产业互联网进程中，行业设备与终端的联网将催生大量面向特定行业和场景的行业应用的出现，覆盖行业中不同业务环节的需求。在工业领域，能够支持各类生产应用的工业互联网平台已经出现

29、，主要集中应用在设备管理、生产优化、全流程控制等环节。在餐饮零售领域，基于社交、购物平台而出现的 SaaS 服务已经逐渐模块化，并初步形成了应用市场。我们认为，产业互联网的行业应用将遵循行业流程、技术与知识行业软件行业应用 （企业自用） 产业互联网应用 （商用公有）的路径发展，最终形成基于行业平台出现的 SaaS 应用商店和盈利交易机制。在这一趋势下，具有丰富业务经验的行业龙头能够将自身的经验、技术与知识以行业应用的方式进行商业化输出，获得盈利；其他从业者也能够引入先进的行业应用，提高效率，进而提升行业的整体效能。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial In

30、ternet Index（CII）构建产业互联网指数 | 9构建产业互联网指数Constructing the Index of China Industrial Internet国民经济七大关键行业制造、金融、零售、物流、文娱、教育、医疗以行业流程为基础评价产业互联网模式渗透程度新型连接模式对传统行业的渐进式改造中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 102.1 中国产业互联网发展指数评价范围聚焦国民经济七大关键行业产业互联网带来的信息联通、 流程优化、效率提升将释放各个行业的巨大潜能。其中受到

31、影响规模最大、影响范围最深远的，是作为国民经济支柱的众多传统行业。本次产业互联网指数研究，本报告研究团队选取最具有代表性的七大传统行业，评价产业互联网在该行业的发展进程：金融实体经济的血脉，优化资源配置、服务实体经济的重要工具。2018 年，中国金融业增加值为 6.91 万亿元，占 GDP总值的 7.7%。制造实体经济的核心组成部分，国民经济增长的主要引擎，也是国际产业竞争的核心领域。2018 年，中国制造业增加值达到 26.48 万亿，占 GDP 总值的 29.4%。虽然我国产业结构已经进入第三产业（服务业）为主导的时代，但制造业的重要性远远超过其占 GDP 的份额。物流融合运输、仓储、货代

32、、信息等产业的复合型服务业，行业资源分散在运输、仓储、信息服务等多个行业，尚未在国民经济行业分类中独立界定，但已经成为经济发展不可或缺的一部分。2018 年，中国物流总费用为 13.3 万亿元，占 GDP 的14.5%；交通运输、仓储和邮政业增加值为4.06 万亿元，占 GDP 的 4.5%。零售2018 年，中国批发零售业增加值为 8.42 万亿元， 占 GDP 总值的 9.35%，社会消费品零售总额达 38.1 万亿元， 消费对经济增长的贡献率达 76.2%， 连续 5 年成为经济增长第一引擎。文娱服务业的重要组成部分，也是居民消费支出的重要内容，近年来随收入提升和消费升级保持快速发展。2

33、018 年中国文化及相关产业增加值近 4 万亿元， 占 GDP总值的 4.3%。教育规模最大的政府财政支出项目，也是居民消费支出的主要项目之一。2018 年，全国教育经费总投入为 4.61 万亿元， 其中国家财政性教育经费为 3.70 万亿元，占全国财政支出的 14.6%。中国居民在教育文化娱乐方面的支出为人均 2226 元/年， 占人均消费支出的 11.2%。医疗（健康）2018 年，全国财政预算中的医疗卫生支出为 1.53 万亿元， 占全国财政支出的 7.3。中国居民用于医疗保健的支出为人均 1687 元，占人均消费支出的 8.5%。政府和居民用于医疗健康方面的支出近 4 万亿元。中国产业

34、互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 112019 年中国产业互联网发展指数：七大代表性传统行业与国民经济的关系来源：清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院根据国家统计局、教育部等数据联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 122.2 中国产业互联网发展指数构建方法以行业流程为基础评价产业互联网模式渗透程度在互联网渗透到产业领域之前， 各个传统

35、行业已经形成了一套完整的流程和方法，如制造行业一般涉及“设计研发” “生产制造” “销售” “运维管理”几大主要流程。这种流程具有超强的时间稳定性， 会在技术的驱动下不断优化， 但往往只有在重大产业变革时才会被改变 （如福特制改变了制造业的生产流程） 。在目前阶段，产业互联网对各个行业的影响仍然以渐变式渗透为主， 因此，本报告仍然以各个行业已经形成的一般传统流程为基础， 评价产业互联网对各个流程的渗透程度， 最终确定该行业的产业互联网发展指数。第一步：流程分解与赋权界定行业一般流程， 将行业的典型生产过程进行分解， 并根据不同流程创造的价值和重要程度进行赋权。第二步：产业互联网渗透程度评价界定

36、该行业已有的产业互联网典型模式， 评价多种模式中涉及的行业流程与渗透率， 在此基础上对不同流程的产业互联网渗透程度进行评价， 反映了各个环节与其他生产环节 （或产品交付者、 消费者） 实现联通、协同、互动的程度。第三步：计算指数将不同环节的产业互联网渗透程度进行赋权加和， 最终得到该行业的产业互联网发展指数。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 13中国产业互联网发展指数构建方法来源：清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I中国产业互

37、联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 142.3 中国产业互联网发展指数的意义中国产业互联网发展指数代表传统行业应用新模式的程度从历史来看， 产业生产模式的变化和普及需要经历漫长的演变1760 年代兴起的第一次工业革命（以机械化生产为代表）持续了近 70 年， 1870 年代的第二次工业革命（以电力的大规模应用为代表）持续了近40 年。生产模式的转变往往呈螺旋式上升，最初经历渐进式的探索和更替， 经过大规模爆发和应用后，开始新一轮的演替。我们认为， 目前阶段产业互联网对传统行业的改造是渐进式的， 并未彻底

38、颠覆传统行业的价值创造模式。 对产业互联网渗透程度的评价， 是以各个行业当前已经成熟的流程模式为基础， 评价尚未成熟或尚未完全推广的产业互联网模式的渗透程度。 对于不同行业，由于行业性质和生产模式不同，产业互联网的模式也不尽相同。因此， 各个行业产业互联网的发展程度，并不完全代表该行业不同流程的连接程度，而是代表新的连接模式带来的生产方式变化在该行业中的应用程度。如对于金融行业， 当前的产业互联网模式主要包括泛线上信贷、网络资管、在线金融产品和服务等，联网的 ATM、自动柜员机等虽然是提高了连接程度和便捷性的途径，但已经是上一轮行业发展的成果，应用已经较为普遍和成熟， 因此并不计入金融行业的中

39、国产业互联网指数。各个行业的产业互联网发展指数， 代表相比已经成熟的生产模式， 新兴的以增强连接为核心的生产模式的普及程度。 产业互联网指数每增加 1 个百分点， 意味着产业互联网模式在该行业中的应用增加了 1 个百分点。当然， 此本中国产业互联网发展指数评价仅以当前已经出现的产业互联网模式为基础。 随着各产业连接程度的提升和新技术应用的深入，产业新模式将不断出现，各个行业的产业互联网内涵也将持续演化。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 15七大行业产业互联网发展指数Indexes of Ch

40、ina Industrial Internet for 7 Industries中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）构建产业互联网指数 | 163.1 金融金融行业传统业务结构3.1.1 传统行业格局金融行业的最基本作用是融通资金，使资金在供需双方之间流动，其主要形式包括贷款、融资、资产管理、金融支付等。截至2019 年末， 我国人民币贷款余额 153.11 万亿元3；各类基金、银行理财、保险、信托等资产管理规模约 106.58 万亿元4。 支付方面，2018 年全国银行业金融机构共办理非现金支付业务 2203.12

41、 亿笔，金额 3768.67 万亿元；全国支付系统共处理支付业 2157.23亿笔，金额 6142.97 万亿元5。3来源：中国人民银行。4来源： 中国基金业协会、 普益标准、 中国银保监会、中国信托业协会， 其中信托规模为 2019 年第三季度末存量数据。5来源：中国支付清算协会。一直以来，以商业银行为代表的间接中介机构和以股票和债券市场为代表的直接融资机构都是金融系统的关键角色。以“存贷汇”为代表的金融业务一方面从个人、机构等资金供给方吸收资金，向资金需求方提供资金，并凭借庞大的资金池提供资金汇兑服务，提高资金流动效率和安全性。金融中介方的价值，在于在信息不完全透明的情况下，提供专业服务，

42、实现价值发现，促成供求信息配对，完成投融资活动。在信息流动性较低的市场，银行等金融中介具有更高的信息匹配能力，能够将众多存款人的资金集中起来发放贷款，通过规模经济降低交易成本。在这种模式下，资金融通的交易成本体现为金融中介的收入（包括净利息收入与各类手续费） 。 根据中国财政科学研中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行业产业互联网指数 | 17究院的调查， 2016-2018 年期间中国企业的贷款利率、发债利率处于 5%-7%之间，民间借贷利率在 10%左右6，同期银行存款利率约为 3%-4%，可粗略得知贷款、发

43、债的基本交易成本约 3%，民间借贷的交易成本约 6%-7%。金融过程最重要的作用在于确定资金供需双方的需求和能力，为双方提供适合的产品， 在资金流动的双方之间建立有效的路径。因此，本报告研究团队对金融行业的产业互联网指数评价，在吸收资金方面围绕金融产品和设计和销售展开；在发放资金方面围绕资金需求方的审核和还款展开；在资金汇兑方面围绕客户的获取和营销展开。3.1.2 产业互联网内涵解读对于金融系统来说，产业互联网能够建立资金供给方和需求方的更好连接，促进供需信息流动，降低信息壁垒和交易成本，将原本被搜寻成本约束或抑制的资金冗余和需求释放出来，尤其能够活跃原本游离于金融体系边缘的个人用户、中小企业

44、等非金融机构。这种连接大幅降低了信息不对称程度和交易成本，使资金供需信息可以通过网络传播，资金供需双方可以直接联系和交易，使个体之间直接金融交易这一人类最早的金融6来源：中国财政科学研究院， 2019 年“降成本”总报告 。模式突破传统的安全边界和商业可行边界，重新焕发活力7。同时， 这种连接也带来了一定负面作用，使缺少相应专业知识的非从业人员接触到超出其掌控能力和风险承受能力的产品，提高了金融系统对风险防控和监管的要求。3.1.3 产业互联网驱动模式与规模金融业务非柜台化终端用户的连接。以银行业务为例，2019 年全国个人银行用户中手机银行用户比例达 63%， 网上银行用户比例达 56%，微

45、信银行用户比例达42%；企业用户中使用电子银行的比例超过80%。其中 49%的个人用户和 67%的企业用户经常性进行线上转账汇款，20%的个人用户和 27%的企业用户会通过电子银行购买理财投资产品，6%的个人用户和 27%的企业用户通过电子银行进行贷款8。 银行业的行业平均离柜率达到 88.7%9，部分银行线上交易占全行业务的比重超过 95%。 终端用户的广泛连接和业务在线化是产业互联网的发展基础，能够形成完善的线上数据，降低交易的时间和距离成本，使金融机构与用户之间的信息流动更加高效。第三方综合支付消费互联网驱动下的支付方式创新。2018 年，我国非银行支付机构网络支付金额达 208.07

46、万亿元，7来源：谢平、邹传伟、刘海二， 中国金融 40 人论坛课题报告互联网金融模式研究 。8来源：中国金融认证中心， 2019 中国电子银行调查报告 。9来源：中国银行业协会。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行业产业互联网指数 | 18发生网络支付业务 5306.10 亿笔。 非银行机构处理的网络支付业务虽然在总金额上仅达到银行机构的 5.1%，但交易笔数却是银行机构的 2.4 倍10。使用手机支付的用户规模达到 5.83 亿，占手机网民数量的 71.4%11，人们在日常生活中使用移动支付的习惯已经养成，并

47、表现出交易额度小、频次高的显著特征。互联网金融产品资金供需方的连接介质。主要包括泛线上信贷、网络资管等依托互联网平台被设计出来的金融产品，和少量线上交易的传统金融产品。根据本报告研究团队的估算，截至 2018 年末，中国网络信贷总余额约 2.12 万亿元， 占中国信贷余额总规模的 1.8%；中国网络资管总余额约3.22 万亿元， 占中国各类资产管理总规模的3.0%。在目前金融行业监管趋严的背景下，互联网金融的业务规模与资产质量下降，行业发展重点从产品和模式创新转向到金融科技、小微企业融资等细分领域。10来源：中国支付清算协会、中国商务部。11来源：国家互联网信息办公室。中国产业互联网发展指数

48、2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行业产业互联网指数 | 192019-2020 年中国金融行业产业互联网驱动模式与特征来源：清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院根据官方数据、公开资料、市场调研数据联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch I3.1.4 产业互联网指数评价结果解读金融行业的产业互联网指数达到30.2，是本次评估的七大行业中产业互联网渗透程度最高的行业。这是金融行业资金流通的本质决定的行业数字化程度高、非现金业务体系完整，资金的流动速度仅次于信息，远快于人才、货物、服务的流动速度。我们认为，与其他行

49、业相比， 金融领域已经基本完成了数据化进程，也较早开始了在线化和自动化升级，目前已经进入大规模社会化连接驱动的技术渗透和生产转型阶段。总体来看，金融行业资金支付领域的产业互联网渗透程度最高，存款、金融产品购买等资金吸收环节次之，贷款、融资等资金提供环节渗透程度较低。中国产业互联网发展指数 2019-2020China Industrial Internet Index（CII）七大行业产业互联网指数 | 202019-2020 年中国金融行业产业互联网指数来源：清华大学互联网产业研究院及艾瑞研究院根据官方数据、公开资料、市场调研数据联合绘制。2020.7 Tsinghua, iResearch

50、 I在具体生产环节中，涉及直接触达用户的支付、转账、产品销售等环节的产业互联网连接渗透程度普遍较高，部分环节的连接渗透率超过 70%。 而在核心的金融产品生产环节，由于直接依托于网络的网络资管、网络信贷的总体规模仍然较小，因此由连接驱动的金融产品设计、贷款管理等环节的产业互联网总体渗透程度不高，而客户 BD、系统对接等环节受制于技术特性，对信任和线下支持的需求较高，产业互联网的连接渗透能力较弱。3.1.5 关于金融行业产业互联网进程推进方向的建议终端连接驱动的产业互联网指数增长告一段落，下一阶段指数增长将由金融科技驱动。我们认为，金融行业由在线化驱动的大规模终端连接已经基本完成，产业互联网用户