一种亩均效益工业大数据评价方法及系统与流程

1.本发明涉及企业技术服务技术领域，尤其公开了一种亩均效益工 业大数据评价方法及系统。


背景技术：

2.当前亩均效益平台虽然汇总了企业多项数据，但数据采集的过程 复杂繁琐，难以达到互通互联，易造成重复建设；不能在企业业务发 展的过程中同步进行数据库的扩充，且数据无法共享和灵活更改；数 据采集过程中，对指标数据的标准难以统一；工业企业的数据信息无 法保障长期安全；且不能实现多平台共同操作，在系统扩充和升级时 无法实现平滑过渡。
3.因此，现有亩均效益平台存在的上述缺陷，是一件亟待解决的技 术问题。
[0004][0005]


技术实现要素：

[0006]
本发明提供了一种亩均效益工业大数据评价方法及系统，旨在解 决现有亩均效益平台存在的上述缺陷。
[0007]
本发明的一方面涉及一种亩均效益工业大数据评价方法，包括以 下步骤：
[0008]
获取参评企业的企业效益地图和数据分析；
[0009]
根据获取的企业效益地图和数据分析，建立亩均效益工业大数据 评价模型，亩均效益工业大数据评价模型包括用地税收评估分析模型、 能耗销售收入评估分析模型、污染物排放销售收入评估分析模型、研 发经费投入强度评估分析模型和全员劳动生产率评估分析模型；
[0010]
同步抽取建立的亩均效益工业大数据评价模型中的企业数据，建 设大企业数据中心；
[0011]
根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设的大企业数据 中心来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评企业进行评价 等级分类。
[0012]
进一步地，根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设的大 企业数据中心来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评企业 进行评价等级分类的步骤包括：
[0013]
获取参评企业的园区实际值和标准值，得出参评企业单项指标得 分；
[0014]
根据得出的各个参评企业单项指标得分，计算出参评企业综合指 标得分。
[0015]
进一步地，参评企业单项指标得分通过以下公式得出：
[0016]
d＝(j/b)
×
α
[0017]
其中，d表示参评企业单项指标得分，j表示参评企业园区实际 值，b表示参评企业标准值，α表示参评企业单项指标权重。
[0018]
进一步地，参评企业综合指标得分通过以下公式得出：
[0019]
z＝((∑d)
×
0.4+(∑s)
×
0.6))
×
β
[0020]
其中，z表示参评企业综合指标得分，d表示参评企业单项指标 得分，s表示参评企业增速得分，β表示参评企业指标权重。
[0021]
进一步地，根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设的大 企业数据中心来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评企业 进行评价等级分类的步骤包括：
[0022]
获取参评企业各项指标得分；
[0023]
根据获取的参评企业各项指标得分，计算出参评企业总得分，参 评企业总得分为参评企业各项指标得分之和，参评企业总得分按照以 下公式计算出：
[0024]
m＝∑f
[0025]
其中，m表示参评企业总得分，f表示参评企业各项指标得分。
[0026]
本发明的另一方面涉及一种亩均效益工业大数据评价系统，包括：
[0027]
获取模块，用于获取参评企业的企业效益地图和数据分析；
[0028]
建立模块，用于根据获取的企业效益地图和数据分析，建立亩均 效益工业大数据评价模型，亩均效益工业大数据评价模型包括用地税 收评估分析模型、能耗销售收入评估分析模型、污染物排放销售收入 评估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型和全员劳动生产率评 估分析模型；
[0029]
建设模块，用于同步抽取建立的亩均效益工业大数据评价模型中 的企业数据，建设大企业数据中心；
[0030]
评价模块，用于根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设 的大企业数据中心来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评 企业进行评价等级分类。
[0031]
进一步地，评价模块包括：
[0032]
第一计算单元，用于获取参评企业的园区实际值和标准值，得出 参评企业单项指标得分；
[0033]
第二计算单元，用于根据得出的各个参评企业单项指标得分，计 算出参评企业综合指标得分。
[0034]
进一步地，参评企业单项指标得分通过以下公式得出：
[0035]
d＝(j/b)
×
α
[0036]
其中，d表示参评企业单项指标得分，j表示参评企业园区实际 值，b表示参评企业标准值，α表示参评企业单项指标权重。
[0037]
进一步地，参评企业综合指标得分通过以下公式得出：
[0038]
z＝((∑d)
×
0.4+(∑s)
×
0.6))
×
β
[0039]
其中，z表示参评企业综合指标得分，d表示参评企业单项指标 得分，s表示参评企业增速得分，β表示参评企业指标权重。
[0040]
进一步地，评价模块包括：
[0041]
获取单元，用于获取参评企业各项指标得分；
[0042]
第三计算单元，用于根据获取的参评企业各项指标得分，计算出 参评企业总得分，参评企业总得分为参评企业各项指标得分之和，参 评企业总得分按照以下公式计算出：
[0043]
m＝∑f
[0044]
其中，m表示参评企业总得分，f表示参评企业各项指标得分。
[0045]
本发明所取得的有益效果为：
[0046]
本发明提供一种亩均效益工业大数据评价方法及系统，通过获取 参评企业的企业效益地图和数据分析；根据获取的企业效益地图和数 据分析，建立亩均效益工业大数据评价模型，所述亩均效益工业大数 据评价模型包括用地税收评估分析模型、能耗销售收入评估分析模型、 污染物排放销售收入评估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型 和全员劳动生产率评估分析模型；同步抽取建立的所述亩均效益工业 大数据评价模型中的企业数据，建设大企业数据中心；根据建立的亩 均效益工业大数据评价模型和建设的大企业数据中心来评价参评企 业，按照自高向低的顺序依次对参评企业进行评价等级分类。本发明 提供的亩均效益工业大数据评价方法及系统，有益效果为：
[0047]
一、摸清当地工业经济的“家底”。
[0048]
通过对汇总数据的分析，了解企业当前的经济状况，摸清工业企 业在经济结构优化升级等方面的新进展。
[0049]
二、真实地掌握工业经济运行状态。
[0050]
通过对企业的经济状况的分析，全面掌握企业的运行状况，帮助 企业就企业运行状况、未来发展状态和企业存在的不足进行调整和解 决，提高企业生产能力。
[0051]
三、科学地分析工业企业质量效益。
[0052]
以税收、能耗、排污等单位资源要素产出率和研发经费投入强度、 全员劳动生产率为主要内容，对参与评价的企业进行效益状况分析， 为企业以后的经营方向提供参考。
[0053]
四、精准地淘汰低端低效落后产能。
[0054]
政府可基于企业综合评价数据及结果分析，合理制定有针对性的 产业支持政策和区域发展规划，大力培育发展优势企业，合理转移和 淘汰不适合继续留在当地发展的低效低端产业。
[0055]
五、合理地提高资源综合利用效率。
[0056]
政府基于评价结果制定相关政策，对亩均效益高企业在资源要素 上扶植、加大企业激励力度，同时对末档企业实施整治，倒逼企业转 型升级，进而加快推动土地、用能、排污等资源要素向综合评价高的 优质企业集聚。
[0057]
六、高效地提升产业转型发展层级。
[0058]
通过对企业发展状况的分析，政府结合当地资源情况实施资源差 别化政策，促进企业转型，集中资源大力发展“亩产效益”优势企业， 加快培育先进制造业集群，调优产业结构，提升产业层次。
附图说明
[0059]
图1为本发明提供的亩均效益工业大数据评价方法一实施例的 流程示意图；
[0060]
图2为图1中所示的步骤s400第一实施例的细化流程示意图；
[0061]
图3为图1中所示的步骤s400第二实施例的细化流程示意图；
[0062]
图4为本发明提供的亩均效益工业大数据评价系统一实施例的 功能框图；
[0063]
图5为图4中所示的评价模块第一实施例的功能模块示意图；
[0064]
图6为图4中所示的评价模块第二实施例的功能模块示意图。
[0065]
附图标号说明：
[0066]
10、获取模块；20、建立模块；30、建设模块；40、评价模块； 41、第一计算单元；42、第二计算单元；43、获取单元；44、第三计 算单元。
具体实施方式
[0067]
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体 的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
[0068]
如图1和图2所示，本发明第一实施例提出一种亩均效益工业大 数据评价方法，包括以下步骤：
[0069]
步骤s100、获取参评企业的企业效益地图和数据分析。
[0070]
获取参评企业的企业效益地图和数据分析二个维度的相关评价 指标信息。企业效益地图包括八个指标，分别为运行概况、所属产业 链分布情况、评价分类结果、产业分析、园区分析、指标分析、年度 同比和精准决策。其中，运行概况包括八个评价域，分别为企业总数、 总税收实际贡献、总用地面积、总工业总产值、总累计固定资产投资 总额、总研发经费支出、总营收收入和地区分类企业数。所属产业链 分布情况包括所属产业链分布一个评价域。评价分类结果包括规上企 业评价分类和规下企业评价分类二个评价域。产业分析包括企业评价 得分分布、所属产业链评价分布、地区企业总数、规上企业营收和产 值分情况分析、规下企业营收和产值分情况分析五个评价域。园区分 析包括区域累计固投对比分析、区域单元亩产固投对比分析和园区专 题分析三个评价域。指标分析包括各地区企业数、各地区使用面积、 各地区总税收、税收实际贡献企业数量分布情况和各地区专题分析六 个评价域。年度同比包括近五年税收实际贡献对比分析、近五年亩均 税收对比分析和地区专题分析三个评价域。精准决策包括亩均税收、 经费投入强度、亩均产值和亩均固投四个评价域。
[0071]
步骤s200、根据获取的企业效益地图和数据分析，建立亩均效 益工业大数据评价模型，亩均效益工业大数据评价模型包括用地税收 评估分析模型、能耗销售收入评估分析模型、污染物排放销售收入评 估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型和全员劳动生产率评估 分析模型。
[0072]
根据获取的参评企业的企业效益地图和数据分析二个维度的相 关评价指标信息，建立亩均效益工业大数据评价模型，在亩均效益工 业大数据评价模型中，包括用地税收评估分析模型、能耗销售收入评 估分析模型、污染物排放销售收入评估分析模型、研发经费投入强度 评估分析模型和全员劳动生产率评估分析模型等。
[0073]
步骤s300、同步抽取建立的亩均效益工业大数据评价模型中的 企业数据，建设大企业数据中心。
[0074]
在建立的亩均效益工业大数据评价模型中同步抽取企业数据，建 设大企业数据中心。
[0075]
步骤s400、根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设的 大企业数据中心来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评企 业进行评价等级分类。
[0076]
根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设的大企业数据 中心，综合来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评企业进 行评价等级分类。参评企业分为四
级，分别为a级、b级、c级和d 级，其中，a级为优先发展级，评价的标准为亩产税收多、亩均增加 值大、单位资源要素产出高、排污少和耗能低的企业。b级为支持发 展类，评价的标准为亩产税收较多、亩均增加值较大、单位资源要素 产出较高、排污较少和耗能较低的企业。c级为提升发展类，评价的 标准为亩产税收不多、亩均增加值一般、单位资源要素产出一般、排 污较多和耗能较高的企业。d级为限制发展类，评价的标准为亩产税 收少、亩均增加值小、单位资源要素产出低、排污多和耗能高的企业。
[0077]
本实施例提供的亩均效益工业大数据评价方法，通过获取参评企 业的企业效益地图和数据分析；根据获取的企业效益地图和数据分析， 建立亩均效益工业大数据评价模型，所述亩均效益工业大数据评价模 型包括用地税收评估分析模型、能耗销售收入评估分析模型、污染物 排放销售收入评估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型和全员 劳动生产率评估分析模型；同步抽取建立的所述亩均效益工业大数据 评价模型中的企业数据，建设大企业数据中心；根据建立的亩均效益 工业大数据评价模型和建设的大企业数据中心来评价参评企业，按照 自高向低的顺序依次对参评企业进行评价等级分类。本实施例提供的 亩均效益工业大数据评价方法，方便快速摸清当地工业经济的家底、 真实地掌握工业经济运行状态；科学地分析工业企业质量效益、精准 地淘汰低端低效落后产能；合理地提高资源综合利用效率和高效地提 升产业转型发展层级。
[0078]
进一步地，请见图2，图2为图1中所示的步骤s400第一实施 例的细化流程示意图，在本实施例中，步骤s400包括：
[0079]
步骤s410、获取参评企业的园区实际值和标准值，得出参评企 业单项指标得分。
[0080]
参评企业单项指标得分通过以下公式得出：
[0081]
d＝(j/b)
×
α
ꢀꢀ
(1)
[0082]
在公式(1)中，d表示参评企业单项指标得分，j表示参评企业 园区实际值，b表示参评企业标准值，α表示参评企业单项指标权 重。
[0083]
步骤s420、根据得出的各个参评企业单项指标得分，计算出参 评企业综合指标得分。
[0084]
参评企业综合指标得分通过以下公式得出：
[0085]
z＝((∑d)
×
0.4+(∑s)
×
0.6))
×
β
ꢀꢀ
(2)
[0086]
在公式(2)中，z表示参评企业综合指标得分，d表示参评企 业单项指标得分，s表示参评企业增速得分，β表示参评企业指标权 重。企业单项指标包括运行概况、所属产业链分布情况、评价分类结 果、产业分析、园区分析、指标分析、年度同比和精准决策。
[0087]
本实施例提供的亩均效益工业大数据评价方法，通过获取参评企 业的企业效益地图和数据分析；根据获取的企业效益地图和数据分析， 建立亩均效益工业大数据评价模型，所述亩均效益工业大数据评价模 型包括用地税收评估分析模型、能耗销售收入评估分析模型、污染物 排放销售收入评估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型和全员 劳动生产率评估分析模型；同步抽取建立的所述亩均效益工业大数据 评价模型中的企业数据，建设大企业数据中心；根据建立的亩均效益 工业大数据评价模型和建设的大企业数据中心来评价参评企业，按照 自高向低的顺序依次对参评企业进行评价等级分类。本实施例提供的 亩均效益工业大数据评价方法，方便快速摸清当地工业经济的家底、 真实地掌握工业经济运行状态；科学地分析工业企业质量效益、精准 地淘汰低端低效落后产能；合理
地提高资源综合利用效率和高效地提 升产业转型发展层级。
[0088]
优选地，参见图3，图3为图1中所示的步骤s400第二实施例 的细化流程示意图，在本实施例中，步骤s400包括：
[0089]
步骤s430、获取参评企业各项指标得分。
[0090]
步骤s440、根据获取的参评企业各项指标得分，计算出参评企 业总得分，参评企业总得分为参评企业各项指标得分之和，参评企业 总得分按照以下公式计算出：
[0091]
m＝∑f
ꢀꢀ
(3)
[0092]
在公式(3)中，m表示参评企业总得分，f表示参评企业各项 指标得分。
[0093]
本实施例提供的亩均效益工业大数据评价方法，通过获取参评企 业各项指标得分；根据获取的参评企业各项指标得分，计算出参评企 业总得分，参评企业总得分为参评企业各项指标得分之和。本实施例 提供的亩均效益工业大数据评价方法，方便快速摸清当地工业经济的 家底、真实地掌握工业经济运行状态；科学地分析工业企业质量效益、 精准地淘汰低端低效落后产能；合理地提高资源综合利用效率和高效 地提升产业转型发展层级。
[0094]
如图4所示，图4为本发明提供的亩均效益工业大数据评价系统 一实施例的功能框图，在本实施例中，该亩均效益工业大数据评价系 统包括获取模块10、建立模块20、建设模块30和评价模块40，其 中，获取模块10，用于获取参评企业的企业效益地图和数据分析； 建立模块20，用于根据获取的企业效益地图和数据分析，建立亩均 效益工业大数据评价模型，亩均效益工业大数据评价模型包括用地税 收评估分析模型、能耗销售收入评估分析模型、污染物排放销售收入 评估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型和全员劳动生产率评 估分析模型；建设模块30，用于同步抽取建立的亩均效益工业大数 据评价模型中的企业数据，建设大企业数据中心；评价模块40，用 于根据建立的亩均效益工业大数据评价模型和建设的大企业数据中 心来评价参评企业，按照自高向低的顺序依次对参评企业进行评价等 级分类。
[0095]
进一步地，请见图5，图5为图4中所示的评价模块第一实施例 的功能模块示意图，在本实施例中，评价模块40包括第一计算单元 41和第二计算单元42，其中，第一计算单元41，用于获取参评企业 的园区实际值和标准值，得出参评企业单项指标得分；第二计算单元 42，用于根据得出的各个参评企业单项指标得分，计算出参评企业综 合指标得分。
[0096]
进一步地，参评企业单项指标得分通过以下公式得出：
[0097]
d＝(j/b)
×
α
ꢀꢀ
(4)
[0098]
在公式(4)中，d表示参评企业单项指标得分，j表示参评企业 园区实际值，b表示参评企业标准值，α表示参评企业单项指标权 重。
[0099]
进一步地，参评企业综合指标得分通过以下公式得出：
[0100]
z＝((∑d)
×
0.4+(∑s)
×
0.6))
×
β
ꢀꢀ
(5)
[0101]
在公式(5)中，z表示参评企业综合指标得分，d表示参评企 业单项指标得分，s表示参评企业增速得分，β表示参评企业指标权 重。
[0102]
本实施例提供的亩均效益工业大数据评价系统，通过获取参评企 业的企业效益地图和数据分析；根据获取的企业效益地图和数据分析， 建立亩均效益工业大数据评价模型，所述亩均效益工业大数据评价模 型包括用地税收评估分析模型、能耗销售收入评估分
析模型、污染物 排放销售收入评估分析模型、研发经费投入强度评估分析模型和全员 劳动生产率评估分析模型；同步抽取建立的所述亩均效益工业大数据 评价模型中的企业数据，建设大企业数据中心；根据建立的亩均效益 工业大数据评价模型和建设的大企业数据中心来评价参评企业，按照 自高向低的顺序依次对参评企业进行评价等级分类。本实施例提供的 亩均效益工业大数据评价系统，方便快速摸清当地工业经济的家底、 真实地掌握工业经济运行状态；科学地分析工业企业质量效益、精准 地淘汰低端低效落后产能；合理地提高资源综合利用效率和高效地提 升产业转型发展层级。
[0103]
优选地，参见图6，图6为图4中所示的评价模块第二实施例的 功能模块示意图，在本实施例中，评价模块40包括获取单元43和第 三计算单元44，其中，获取单元43，用于获取参评企业各项指标得 分。
[0104]
第三计算单元44，用于根据获取的参评企业各项指标得分，计 算出参评企业总得分，参评企业总得分为参评企业各项指标得分之和， 参评企业总得分按照以下公式计算出：
[0105]
m＝∑f
ꢀꢀ
(6)
[0106]
在公式(6)中，m表示参评企业总得分，f表示参评企业各项 指标得分。企业单项指标包括运行概况、所属产业链分布情况、评价 分类结果、产业分析、园区分析、指标分析、年度同比和精准决策。
[0107]
本实施例提供的亩均效益工业大数据评价系统，通过获取参评企 业各项指标得分；根据获取的参评企业各项指标得分，计算出参评企 业总得分，参评企业总得分为参评企业各项指标得分之和。本实施例 提供的亩均效益工业大数据评价系统，方便快速摸清当地工业经济的 家底、真实地掌握工业经济运行状态；科学地分析工业企业质量效益、 精准地淘汰低端低效落后产能；合理地提高资源综合利用效率和高效 地提升产业转型发展层级。
[0108]
综上所述，本实施例公开的亩均效益工业大数据评价方法及系统， 所取得的有益效果为：
[0109]
亩均效益工业大数据平台，是各省市以县(市、区)为主体建立 的综合工业效益数据评价平台，平台可根据纳税人所占用单位土地面 积(每亩)在一个会计年度内所产生的税收收入情况来分析其资源占 用与税收贡献之间的关系。结合综合评价结果，当地政府可对工业企 业实行正向激励和反向倒逼，促进“创新强、节能好、减排多、用地 少、税收高、亩产高”的企业加快发展，促使落后产能淘汰退出和低 效企业转型转产，有力推动当地工业转型升级。平台为政府实现新旧 动能转换、集约利用资源、要素有效配置提供重要的技术支撑。
[0110]
亩均效益工业大数据平台具有先进性、开放性、兼容性、共享性、 安全性、可维护性、可移植性等特点。该平台选择目前行业领域先进 和成熟的技术作为整个系统的技术架构，能够保证系统在业务的发展 前提下能有不断发展和扩充的余地；全面支持跨硬件平台、跨操作系 统、跨数据库；保证系统数据的互联互通，数据共享，为割裂业务的 开展提供完整、统一和准确的数据支持；采用了多种安全防范技术和 措施，保障系统的信息安全和稳定运行；且在不同的操作平台均可以 平滑运行。
[0111]
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦 得知了基本创
造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。 所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围 的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种 改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些 修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明 也意图包含这些改动和变型在内。