2008-易观_中国ITO市场趋势预测2007-2011_8页_260kb
报告摘要
中国ITO市场趋势预测总结(2007-2011)
核心内容
本报告分析了2007-2011年中国IT外包(ITO)市场的发展趋势,重点预测了整体市场规模及金融和电信行业的市场表现。报告基于历史数据和多种预测模型,结合行业内外部因素,提供了乐观、悲观和一般状态三种预测路径。
主要观点
- 整体市场增长:预计到2011年,中国IT外包市场规模将超过124亿元人民币,年均复合增长率(CAGR)约为21.7%。
- 行业分布:金融和电信行业将成为IT外包服务的主要应用市场,预计未来5年,电信行业的年均复合增长率将超过20%,而金融行业将超过24%。
- 市场潜力:随着企业对IT外包理念的接受度提高,以及中小企业数量庞大和IT应用SaaS模式的推广,IT外包市场将保持增长态势。
- 政策支持:由于IT外包产业属于高收入、无污染、劳动密集型产业,各级政府,尤其是华东和华中地区,将加强对该产业的税收和土地政策支持。
关键信息
市场规模预测(单位:亿元)
| 时间 | 2006 | 2007F | 2008F | 2009F | 2010F | 2011F | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 历史数据 | 46.53 | ||||||
| 乐观预测 | 55.65 | 67.33 | 83.49 | 105.20 | 134.66 | 23.68% | |
| 悲观预测 | 53.96 | 64.22 | 77.06 | 93.24 | 113.75 | 19.58% | |
| 一般状态预测 | 46.53 | 54.80 | 65.77 | 80.28 | 99.22 | 124.21 | 21.70% |
电信行业市场规模预测(单位:亿元)
| 时间 | 2006 | 2007F | 2008F | 2009F | 2010F | 2011F | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 历史数据 | 10.48 | ||||||
| 乐观预测 | 12.56 | 15.82 | 19.62 | 24.20 | 30.97 | 24.19% | |
| 悲观预测 | 11.73 | 13.49 | 15.80 | 18.65 | 22.75 | 16.76% | |
| 一般状态预测 | 10.48 | 12.14 | 14.65 | 17.71 | 21.42 | 26.86 | 20.71% |
金融行业市场规模预测(单位:亿元)
| 时间 | 2006 | 2007F | 2008F | 2009F | 2010F | 2011F | CAGR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 历史数据 | 9.54 | ||||||
| 乐观预测 | 12.18 | 15.15 | 19.20 | 24.72 | 32.32 | 27.63% | |
| 悲观预测 | 11.44 | 12.84 | 15.41 | 19.11 | 23.89 | 20.14% | |
| 一般状态预测 | 9.54 | 11.81 | 14.00 | 17.31 | 21.92 | 28.10 | 24.11% |
影响因素分析
促进因素
- 大型企业外包需求增加:随着管理和盈利压力的增大,越来越多的大型企业开始接受IT外包理念,如国开行、中粮集团等。
- 金融和电信行业潜力大:这两个行业已成为IT外包服务的主要用户,市场占有率接近20%。
- 中小企业市场支撑:中国SMB数量庞大,未来IT应用SaaS模式的推广将为IT外包市场提供支撑。
- 政策支持:政府对IT外包产业的税收和土地政策支持,尤其是华东和华中地区,预计在未来3年得到加强。
阻碍因素
- 企业外包管理能力不足:即使像国开行这样的IT外包先行者,其外包管理仍处于摸索期,大型企业对外包的接受度较低。
- 缺乏统一标准认证:由于服务种类繁多,客户和厂商的管理水平不一,导致市场难以建立通用标准认证。
- 人力成本较低:国内人力成本较低,使得中小企业更倾向于自建IT团队而非外包。
- 法律法规不完善:相关法律法规不够完善,企业对IT外包持观望态度。
预测模型
预测方法
- 乐观预测:基于本年度实际值和乐观增长率计算,乐观增长率由影响因素对预测年份的乐观影响程度和相应权重决定。
- 悲观预测:基于本年度实际值和悲观增长率计算,悲观增长率由影响因素对预测年份的悲观影响程度和相应权重决定。
- 一般状态预测:乐观预测与悲观预测的平均值。
- 有限制回归预测:限制在乐观预测和悲观预测之间,采用多种模型进行拟合,包括线性、二次、复合、等比级数、对数、三次、S形、指数等模型,以及时间序列模型如AR、MA、ARMA、ARIMA等。
模型检验
- 拟合优度检验:使用R²、AIC、SBC等指标评估模型的拟合效果。
- 参数检验:通过自相关图(ACF)和参数检验选择合适的模型参数。
- 统计检验:包括F-test、T-test和DW-test,用于检验回归方程和系数的显著性及残差的自相关性。
预测过程
预测过程通过综合历史数据、影响因素分析及多种模型的拟合,得出不同情境下的市场规模预测,为决策者提供参考依据。
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