第一篇：2014年中國大數據發展規模分析

2014年中國大數據發展規模分析

所謂“大數據分析”，其和“小數據分析”的唯一差別在于數據量以及數據量帶來的對于數據存儲、查詢及分析吞吐量的要求。本質上，“大數據分析”仍然需要通過數據分析來發現現狀，找到導致現狀的根源要素，并且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化，并且實現企業運營各個領域的持續改善與創新。要談“大數據分析”的中國現狀，首先必須深入了解“數據分析”在國內的應用情況。

國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。中小銀行尚在觀望與學習階段，人員與能力建設正在起步階段。數據分析的應用范圍主要集中在信用風險、流程優化、市場營銷、成本與預算等幾個方面，深度尚可，但廣度一般，尚未擴充到運營管理的所有領域。

根據前瞻產業研究院發布的《2014-2018年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》分析，目前，在對數據的價值的態度上，除了6.9%的企業認為數據沒有價值以外，絕大多數企業都認為數據具有或可能具有很高的價值，可見大數據的價值已經在企業中獲得了廣泛的認可。未來隨著越來越多的大數據分析平臺和工具的開始廣泛應用，大數據的價值將會被進一步釋放并獲得企業認可。

圖表1：中國企業對大數據的態度

資料來源：前瞻產業研究院整理

至于支撐起我國龐大GDP的制造業、建筑業和貿易業，在運用數據分析進行業務決策

方面，則尚未見規模。其IT開支仍然主要集中在基礎架構與流程化的軟件套件領域（如ERP，CRM，HRM,SCM等），部分企業開始導入商業智能（報表、制圖、管理駕駛艙），而數據分析應用遠遠沒有進入規模發展階段。以我國制造業企業為例，從五、六年前開始熱炒“六西格瑪”、“全面質量管理”，“精益生產”，盡管這些舉措對中國制造、中國創造等帶來本質變化尚需時日，但是就提升企業決策能力和管理水平而言，這些舉措的的確起到了一定的作用，對于中國企業從拍腦袋到用數據決策這一本質轉變打下了一個基礎。

本文作者：陳輔取（前瞻網產業研究員、分析師）

本文來源前瞻網，未經前瞻網書面授權，禁止轉載，違者將被追究法律責任！

第二篇：中國調味品行業規模發展分析

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中國調味品行業規模發展分析

一、2014年調味品行業發展規模

中投顧問《2017-2021年中國調味品市場投資分析及前景預測報告》中數據指出，2014年我國規模以上調味品、發酵制品制造行業總資產為2114.2 億元，同比增長14.55%。

圖表 2010-2014年我國調味品行業資產規模

數據來源：國家統計局

調味品行業與居民日常生活息息相關，其原材料采購和生產過程中的質量控制關系到廣大消費者的身體健康。我國政府對調味品行業的產品質量安全高度重視，陸續頒布了一系列法律法規和行業標準，建立了質量安全市場準入體系。對于調味品生產企業而言，合理搭建質量檢測與控制部門、培養和配置專業檢測人員、優選和構建合格供應商體系、形成完善的質量控制體系是一項長期而艱巨的系統工程，需要企業投入大量人力、物力。對產品質量的控制能力成為本行業新進入企業面臨的重要挑戰。

隨著人們生活水平的提高，消費觀念、消費方式也發生了轉變。就調味品行業而言，消費者會青睞于更為熟悉的、品牌信譽好的調味品生產商的產品。品牌信譽度與知名度不僅代表產品的檔次，更代表著產品的高質量和領先的消費文化。目前，調味品行業內大型企業通過多年的經營，已經建立起牢固的品牌優勢和較高的市場知名度，而新的進入者要想為廣大消費者所接受，不僅需要投入高額的品牌營銷費用，還需要長時間的積累。同時，上游供應商和下游渠道銷售商也更愿意與具有品牌知名度和經營規模的企業合作。因此，在與行業領先企業競爭中，新進入企業在較長一段時間內將處于劣勢地位。

二、2015年調味品行業發展規模

2015年1-10月我國調味品及發酵制品行業營收達2,303億，同比增長8.94%，雖然營業收入的增長速度同比有所下降，但行業盈利能力不斷提升，利潤總額同比增長20.22%，利潤總額/收入從2004年的5.20%升至9.08%，利潤增速顯著快于收入增速。細分品類方面，醬油食醋產量和營收占比居首。調味品行業的增長驅動力一方面來自飲食結構變化帶來調味品滲透率的提升和單次用量的增加，使得行業收入規模不斷增長；另一方面收入水平的提升推動調味品產品結構持續升級，同時產品的平均售價也獲得不斷提升。

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三、2016年調味品行業運行概況

2016年，中國調味品行業發展趨勢向好，各經典產品、暢銷單品、創意新品都爭相占領市場。總體來講，企業可分為大型企業、成長型企業、區域型企業，從全國范圍來說，小微企業逐漸縮水、大型企業發展迅速、企業并購與資本入駐風生水起。至2016年，西南地區企業數目占比最大，以成長型企業居多；華中與華東地區在企業數目上較為領先也較為均等；華南地區企業數并不算突出，但大型企業數量可觀。

中投顧問在《2017-2021年中國調味品市場投資分析及前景預測報告》中表示，2016年，調味品行業綜合型平臺公司與專一性生產企業都得到了很好的發展，無論是老字號企業還是新興企業，除了主打產品（市場銷量領先）、特色產品（市場關注度高）、種類產品（豐富產品品類的小品種產品）等，還有層出不群的創新包裝新品、新概念與新口味產品、客戶針對性強的細分產品在不斷推向消費者的視線。

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第三篇：貴州省旅游大數據產業發展規模及現狀分析

中投顧問產業研究中心

貴州省旅游大數據產業發展規模及現狀分析

貴州省旅游大數據產業發展現狀

中投顧問《2016-2020年貴州省大數據產業深度調研及投資前景預測報告》數據顯示，目前，貴州已經有了智慧旅游的概念和大數據的框架，將建成集旅游行業的大數據精準管理功能、企業之間的數據共享和投融資交易功能以及為游客提供一站式服務功能為一體的旅游大數據平臺，建成應急調度指揮中心和大數據中心。今后無論是景點開發、業態豐富都要走企業化、資源化的道路。

2012年12月，貴陽市被國家旅游局確定為第二批智慧旅游試點城市，自此，貴陽市全面啟動智慧旅游體系建設，致力打造智慧旅游“貴陽模式”。目前，“貴陽市智慧旅游運行監管及應急指揮平臺”已現雛形。

2016年3月，《太極-IBM貴陽智慧旅游聯合創新中心建設方案》通過專家評審。這個中心，將創新實踐貴陽智慧旅游平臺模式，以全方面整合資源、渠道、洞察、智慧為思路，圍繞“+互聯網”與“互聯網+”、公共設施的集成與優化、以API經濟為特色的大數據創新三個建設重點，從組織架構、標準、人才、產業等多方面搭建創新中心，構建以互聯網為基礎的智慧旅游生態圈，打造全國智慧旅游大數據中心。

貴州省旅游大數據產業發展規模

自智慧旅游云工程建設工作開展以來，貴州旅游大數據產業獲得了廣泛關注。一是我局積極引導省內、外著名企業參與智慧旅游云建設，其中以阿里巴巴集團、貴州聯通、貴州移動、天涯社區科技有限公司、貴州旅投集團、貴州省新技術研究所、貴州廣電網絡集團、中國人民銀行貴陽中心支行、中國銀聯貴州省分公司、中國銀行貴州省分行等為主要龍頭企業。二是通過智慧旅游云工程建設，在貴州本地培育了貴州大數據旅游產業股份有限公司、貴州智慧旅游云運營中心、中國聯通云計算公司貴州分公司、貴州黔旅一二三0一公司、貴州行游通新媒體科技有限公司、貴州黃果樹智慧旅游公司、貴州快行漫游電子商務公司、貴州慧積地公司、貴州綠寶石電子商務有限公司、貴州爽爽網絡傳媒股份有限公司、貴陽爽游在線電子商務公司、貴州中移通信有限公司、貴陽睿游網絡科技公司、貴陽樂之庫網絡科技有限公司、貴州致遠天下傳媒有限公司等旅游大數據產業創業企業。三是引進中國科學院軟件研究所、太極計算機公司、騰訊公司、四川中科大旗軟件有限公司、四川壹旅游科技公司、三亞天涯通公司、桂林天桂公司、北京艾迪互動科技有限公司、海康威視公司、杭州誠智天揚科技公司、上海積分通公司、全景客公司、深大智能科技公司等企業加入到智慧旅游云建設中。涉及領域包括信息技術、通信、大數據、旅游、科技、游戲、互聯網、移動互聯網、金融等行業。

貴州省旅游局局分別與天涯社區、貴州聯通、貴州移動簽署合作協議，明確天涯社區作為智慧旅游云運營主體，阿里巴巴集團、貴州聯通、貴州移動、貴州旅游集團、貴州省新技術研究所、貴州廣電網絡集團等主要龍頭企業作為智慧旅游云建設實施和應用開發示范企業。目前，根據我局統一協調部署，由主要

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龍頭企業牽頭，結合已有經驗及項目，直接和間接帶動信息技術、通信、大數據、旅游、科技、游戲、互聯網、移動互聯網、金融等領域80余家企業參與到智慧旅游云建設中。在數據資源方面，已整理全省A級旅游景區117家，旅行社335家，星級飯店379家，導游12582人等基礎信息數據和12301旅游公益服務熱線10萬余條旅游資訊信息數據并導入到云上貴州智慧旅游云主要應系統中。

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第四篇：2017年中國數據分析行業發展報告

2017年中國數據分析行業發展報告

篇一：2017年中國大數據行業分析及發展趨勢預測(目錄)

2017-2022年中國大數據行業市場分析預測及投資前景評估報告（目錄）

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公司介紹

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我們的服務領域

2017-2022年中國大數據行業市場分析預測及投資前景評估報

告（目錄）

【出版日期】2017年

【關 鍵 字】大數據

【交付方式】Email電子版/特快專遞

【價

格】紙介版：8000元電子版：8000元紙介+電子：8500元 【網 址】/story/302700 大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。大數據時代網民和消費者的界限正在消弭，企業的疆界變得模糊，數據成為核心的資產，并將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。因此，大數據對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。如今的數據已經成為一種重要的戰略資產，它就像新時代的石油一樣，極富開采價值。如果能夠看清大數據的價值并且迅速行動起來，那么在未來的商業競爭中會占得先機。

眾所周知，依托價格相對較低的硬件和開源軟件構成的組合，大數據大幅降低了普通企業獲得“智慧”的門檻。而在過去，商業智能才是企業獲得“智慧”的主要技術手段，一個典型的商業智能需要基于傳統數據倉庫實現，需要專用硬件和專業ETL工具，項目投資不菲而且建設周期長，這就讓大量中小企業對商業智能望而卻步。正是基于此，當同樣能給企業帶來“智慧”的大數據一出現，就受到企業的普遍歡迎。全球大數據技術及服務市場復合年增長率將達31.7%，2016年收入將達到238億美元，將增速約為信息通信技術市場整體增速的7倍之多。2013年中國大數據市場規模達7.8億元，從2014年到2017年期間，每年將保持60%的增長。

大數據時代將引發新一輪信息化投資和建設熱潮。到2020年全球將總共擁有35ZB的數據量，預測未來大數據產品在三大行業的應用就將產生7千億美元的潛在市場，未來中國大數據產品的潛在市場規模有望達到1.57萬億元，給IT行業開拓了一個新的黃金時代。數據處理技術和設備提供商、IT系統咨詢和ERP/CRM/BI改造服務商、智能化和人機交互應用以及信息安全提供商將獲巨大需求，相應公司將獲得機會。

本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數

據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。

報告目錄：

第一部分 大數據行業發展概述

第一章 2015年中國大數據行業宏觀環境分析第一節 大數據行業定義分析

一、行業定義

二、行業產品分類

第二節 2015年大數據行業宏觀環境分析

一、政策環境

二、經濟環境

三、技術環境

四、社會環境

篇二：2017年大數據行業概況及發展趨勢展望分析報告

2017年1月出版

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一、行業主管部門、監管體制及相關政策........................................3

1、行業主管部門.......................................................................................................3

2、行業主要法律法規和相關政策..........................................................................3

二、行業概況...................................................................................4

1、大數據行業發展概況..........................................................................................4

2、大數據行業發展趨勢..........................................................................................6

3、上下游發展對行業的影響..................................................................................6（1）云計算行業是大數據行業最重要的上游行業...................................7（2）泛娛樂產業既是大數據行業內容來源的上游，也是大數據行業應

用的下游............................................................................................................7（3）下游應用廣泛的精準廣告行業............................................................8

4、行業的市場情況.................................................................................................10

5、會展業概況.........................................................................................................11

三、行業壁壘.................................................................................12

1、技術壁壘.............................................................................................................12

2、行業先入壁壘.....................................................................................................12

3、人才壁壘.............................................................................................................13

四、相關公司簡介..........................................................................13

1、深圳市慧動創想科技有限公司........................................................................13

2、北京影譜科技股份有限公司............................................................................13

3、北京騰云天下科技有限公司............................................................................14

4、北京品友互動信息技術股份有限公司...........................................................14

5、北京艾漫數據科技股份有限公司...................................................................15 第2頁

一、行業主管部門、監管體制及相關政策

1、行業主管部門

行業沒有特定的主管部門及管理體制，僅接受工商局和稅務局管理，并且不存在自律組織。

2、行業主要法律法規和相關政策

我國高度重視大數據未來發展，以下是2012年以來國內關于大數據行業相關政策匯總：

2012年7月，國務院發布《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》，明確提出支持海量數據存儲、處理技術的研發和產業化。

2013年7月，重慶市發布《重慶市大數據行動計劃》，提出2017年將大數據產業培育成全市經濟發展的重要增長極。

2013年7月，上海市印發《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃（2013-2015年）》，指出數據硬件及大數據軟件產品具備產業核心競爭力。

2014年2月，國務院公布《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》，推動商業企業加快信息基礎設施演進升級，構建大數據產業鏈，促進創新鏈與產業鏈有效銜接。

2015年3月，國務院部發布《制定“互聯網+”行動計劃》，推動移動互聯網、云計算、大數據、物聯網與現代制造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展，引導互聯網企業拓展國際市場。

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篇三：2017年最新互聯網+大數據行業分析報告

(說明：此文為WORD文檔，下載后可直接使用)目 錄

一、大數據概述.............................................................1

1、大數據簡介............................................................1

2、大數據特征............................................................1

3、大數據的技術..........................................................2

4、大數據的應用..........................................................2

5、大數據處理方法........................................................2

二、大數據發展現狀與趨勢分析................................................4

1、國外現狀..............................................................4

2、國內現狀..............................................................5

3、發展趨勢分析..........................................................6

三、重點應用領域及行業企業分析..............................................8

1、重點應用領域..........................................................9

2、重點企業.............................................................14

3、國內運營商分析.......................................................19

四、存在問題及對策分析....................................................20

1、數據量的成倍增長挑戰數據存儲能力.....................................20

2、數據類型的多樣性挑戰數據挖掘能力.....................................20

3、對大數據的處理速度挑戰數據處理的時效性...............................20

4、數據跨越組織邊界傳播挑戰信息安全.....................................20

5、大數據時代的到來挑戰人才資源.........................................21

一、大數據概述

1、大數據簡介

隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長。大量新數據源的出現導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。這些數據已經遠遠超越了目前人力所能處理的范疇，如何管理和使用這些數據，逐漸成為一個新的領域，于是大數據的概念應運而生。

2、大數據特征

大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到收集、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策目的的咨詢。大數據不單單是指數量的量大，而且包括了以下的四個方面：

首先，數據的體量（volumes）大，大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T），和我們所熟知的G相比，體量不可謂不大。其次，是數據類別（variety）大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。再次，是數據處理速度（velocity）快，在數據體量龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最后，是指數據的真實性（veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。

3、大數據的技術

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。主要可分為：數據采集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測和結果呈現等8種技術。同時，由這幾種技術形成了批處理、流處理和交互分析三種計算模式。

4、大數據的應用

大數據的應用范圍非常廣。有機構預測，“大數據”的發展，將使零售業凈利潤增長60%以上，制造業的產品開發、組裝成本將下降50%以上。

在制造行業，企業通過對網上數據分析了解客戶需求和掌握市場動向，并對大數據進行分析后，就可以有效實現對采購和合理庫存量的管理，大大減少因盲目進貨而導致銷售損失。

在商業上，國外一些超市利用對手機的定位和購物推車獲得商場內顧客在各處停留時間，利用視頻監視圖像軟件分析顧客購物行為，優化商場布局和貨架排列。

在政府決策上，分析幾十年來的天氣數據，將各地降雨、氣溫、土壤狀況和歷年農作物產量做成精密圖表，就可以預測農產品生產趨勢，政府的激勵措施、作物存儲量和農業服務也可以隨之確定。

5、大數據處理方法

大數據的處理方法有很多，普遍適用的大數據處理流程，可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，最后是數據挖掘。

（1）、采集。大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因

為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片是需要深入的思考和設計。

（2）、導入/預處理。雖然采集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

（3）、統計分析。統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。

（4）、挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。

第五篇：中國黃酒行業規模現狀分析

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中國黃酒行業規模現狀分析

在最新的國家標準中，黃酒的定義是：以稻米、黍米、黑米、玉米、小麥等為原料，經過蒸料，拌以麥曲、米曲或酒藥，進行糖化和發酵釀制而成的各類黃酒。黃酒是中國的漢族特產，屬于釀造酒。在世界三大釀造酒（黃酒、葡萄酒和啤酒）中占有重要的一席。釀酒技術獨樹一幟，成為東方釀造界的典型代表和楷模。

按黃酒標準分類，可以分為紹興黃酒（執行《紹興黃酒國家標準》）和黃酒（執行《黃酒國家標準》）；按生產工藝分類，可分為傳統（手工）釀造黃酒和機械化釀造黃酒；根據《黃酒國家標準》，按產品風格分類，可分為傳統型黃酒、清爽型黃酒、特型黃酒。紹興黃酒為黃酒的一種，是地理標志產品。根據《紹興黃酒國家標準》的定義，紹興黃酒是“以優質糯米、小麥和保護范圍內的鑒湖水為主要原料，經過獨特工藝發酵釀造而成的優質黃酒”。

與其他酒類相比，黃酒具有高營養、低酒精度、低糧耗的特點。第一，高營養。釀造黃酒的原料大米、小麥中的蛋白質經微生物酶降解，絕大部分以肽和氨基酸的形式存在，極易為人體吸收利用，因此黃酒富含氨基酸、蛋白質、功能型低聚糖、維生素等多種營養物質。第二，低酒精度。黃酒一般酒精含量為8%-17%，在酒類行業中屬于低度釀造酒。第三，低糧耗。黃酒用糧較少，出酒率高，符合國家節約資源的方針。同時以糧食為原料，1噸糧食可制成黃酒約2噸，而1噸糧食僅能生產普通白酒約0.6噸。黃酒除飲用外，也可用作烹飪料酒、制作其他藥酒或補酒的原酒、中藥輔料等。

中投顧問發布的《2016-2020年中國黃酒市場投資分析及前景預測報告》表示，黃酒行業主營業務收入絕對額呈逐年增長的趨勢，2014年主營業務收入達到158.56億元，2009-2011年，行業營收增速隨著經濟的高速增長逐年增加，從2012年開始，營收增速受經濟下行、反腐等不利因素影響呈現了逐步下降的態勢，2015年1-10月行業營收增速達到12.85%，出現了明顯復蘇勢頭。2011年以前，依賴于整個行業成本費用的控制以及產品結構升級，利潤總額的增幅超過營收的增幅，2013年行業的利潤總額達到17.12億元。

圖表 2009-2015年黃酒行業的主營業務收入及增速

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數據來源：國家統計局

圖表 2009-2015年黃酒行業的利潤總額及增速

數據來源：國家統計局

比較2006-2012年黃酒的人均消費金額，2006年，黃酒的人均消費額為4.3元，而白酒的人均消費額為71.8元，白酒的人均消費額是黃酒人均消費額的17倍左右。到了2012年，黃酒的人均消費額為10元，白酒的人均消費額為336元，兩者的差距進一步拉大，相差近33倍。由此看出，黃酒近些年的增長較白酒而言，是緩慢的，但我們認為2014年中國白酒行業人均白酒消費量達到9.2升，超全球平均水平，未來增長空間不大，甚至可能下降，下降的份額或被黃酒、葡萄酒等更加健康、低度酒種替代。

圖表 黃酒與白酒人均消費額

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數據來源：中投顧問產業研究中心

中投顧問發布的《2016-2020年中國黃酒市場投資分析及前景預測報告》指出，黃酒的消費有傳統消費區域和非傳統區域之分，傳統區域集中在浙江、江蘇和上海，而其他地區則為非傳統區域。

黃酒行業于2015年7月首次突破100家，傳統區域集中了眾多大型黃酒企業。其中，浙江省集中了中國黃酒的主要生產企業，如會稽山、古越龍山、塔牌等；上海本地黃酒企業以金楓酒業為代表；江蘇省的黃酒企業近年來發展勢頭良好，代表企業有張家港釀酒廠和江蘇丹陽酒廠。非傳統區域的黃酒生產企業結合當地特色，推出符合當地消費者口味的黃酒產品，其中代表企業有陜西謝村黃酒、山東即墨黃酒廠等企業。

比較了黃酒行業古越龍山、金楓酒業和會稽山三家上市公司，2011-2015Q3間三家公司的營業收入，古越龍山的規模大于金楓酒業和會稽山。受經濟下行、其他黃酒企業競爭沖擊等不利因素影響，三家企業2014年的營收增速均為負值，2015年1-Q3營收增速重回增長軌道。古越龍山凈利潤增速于2013年達到低谷后，又開始重新領跑，拉開與其他兩家上市公司的差距。

圖表 三家黃酒上市公司營業收入

單位：百萬元

數據來源：中投顧問產業研究中心

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圖表 三家黃酒上市公司營業收入的增速

單位：%

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2011-2015Q3，古越龍山、會稽山和金楓酒業三家上市公司銷售毛利率都較為穩定，金楓酒業遙遙領先，古越龍山則最低，近幾年基本維持在38%，與金楓酒業的差距較大，因為金楓酒業生產的為海派系黃酒出酒率相對較高。比較三家上市公司的銷售凈利率，卻是民營機制的會稽山保持高位且較為穩定，主要得益于其對銷售費用、管理費用的良好控制，而古越龍山、金楓酒業的凈利潤率波動較大。

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