基于大数据视角的新兴产业环境分析*——以氢能产业为例

■ 张卫 刘延杰

南京敏捷企业管理研究所 南京 210008

1 引言

新兴产业是产业变革和引导经济社会高质量发展的重要力量，具有战略性、先进性、引领性和不确定性的特点，其发展不可避免地要面对产业环境态势的变化所带来的各种竞争与风险。产业环境分析对确定产业发展定位和目标、保持产业可持续发展等具有重要意义。

产业环境隐含着对企业发展和战略落地可能产生重大影响的多种因素，对关键资源配置和竞争能力培育具有至关重要的作用[1]。当下的产业环境日趋复杂多变，面对海量、多元的信息冲击，传统的研究范式面临挑战。本文基于大数据的视角，从宏观到微观的政策、市场、企业、技术等多个维度，构建新兴产业环境的分析模型，实现产业环境分析范式的跨域转变、工具转变、主体转变。

2 产业环境的研究概述

产业环境理论属于产业经济学的研究范畴，主流学派包括哈佛学派、芝加哥学派、新制度学派和新奥地利学派[2]，各学派的主要观点总结如表1 所示。

表1 传统产业分析范式Table 1 Traditional industry analysis paradigm

2.1 哈佛学派

哈佛学派又称结构主义学派，是由哈佛教授梅森通过总结美国产业组织政策的具体实践形成的、较完整的理论体系。哈佛学派的学者们提出了产业环境分析的“市场结构-市场行为-市场绩效”（structure-conduct-performance，SCP）范式，是西方经济学理论体系建构完善的重要标志之一。SCP 范式将产业环境划分为三个部分，即产业的结构、行为、绩效，从而建立综合性的产业研究框架。市场结构由产业发展的规模经济效益、产业进入的壁垒、产业组织的集中度等因素构成。市场行为主要是指企业行为及其对产业发展的影响。市场绩效主要关注产业的技术创新能力和盈利能力，具体表现为研发的技术创新效率和企业的利润率。三者之间存在相互影响、相互制约、互为因果的关系：市场结构决定企业的市场行为，而企业的市场行为又决定着市场绩效，市场绩效影响着市场结构的调整变化。

2.2 芝加哥学派

芝加哥学派的代表学者为斯蒂格勒、德姆塞茨、布罗兹恩等，他们仍秉承新古典理论体系的产业分析逻辑，认为哈佛学派的理论观点不符合产业竞争的基本假定，应用传统的价格理论来分析产业环境变化及其影响因素。芝加哥学派的政策主张体现出新古典理论的支配地位，对其他学派提出的政府干预行为予以抵制，建议政府对企业行为坚持自由、宽松的治理态度。

2.3 新制度学派

新制度学派以科斯（Coase）的交易费用理论为基础，由诺斯、威廉姆森、阿尔钦等学者发展起来，与芝加哥学派所倡导的理论观点一脉相承，又被称为“后SCP”流派。新制度学派将经济现象和制度设计相结合，从企业内部组织到产业结构分析，均偏重从相对宏观的制度视角来解释经济现象。

2.4 新奥地利学派

新奥地利学派的代表学者是米塞斯，以门格尔（Menger）、庞巴维克（Böhm-Bawerk）等学者创立的奥地利经济学派理论为基础。新奥地利学派的学者认为，应将社会科学与自然科学区分开，在产业分析中不应使用自然科学分析的方法，包括源自数学、物理学等学科的现代经济学分析工具。人类行为科学的研究方法和分析工具才是解读产业及其环境的有效路径。

数字经济的发展使产业内外部环境出现了更多的不确定性和复杂性，对传统的产业分析范式提出了新的挑战。新兴产业作为新经济形态发展的重要承载主体，其前景分析与预测同样面临着传统理论范式失效的问题[3]。大数据技术的快速发展和应用的广泛渗透，为产业环境分析提供了新的解决策略。本文通过基于数据驱动的研究视角对传统分析范式进行了优化完善，并建立了新的研究框架和指标模型，以有效应对传统理论范式失效的问题。

3 新兴产业环境分析的范式转变

在大数据技术的冲击下，科学研究正在经历从定性、定量、社会仿真转向数据驱动研究的第四范式，如图1 所示。前三种范式是基于小数据和小样本来推演复杂的社会关系，这就导致在理论解释和实践验证时，研究的限制条件较多，对决策的支撑作用有限。新兴产业环境的市场信息量大、技术更新快、不确定因素多，需要一种新的分析和研究范式。数据驱动的第四范式以全样本数据为依据，综合运用多种数据挖掘和智能计算方法，实现产业环境的态势感知和复杂的信息关联分析，有效地支撑新兴产业环境的分析。

图1 科学研究的四类范式Figure 1 Four paradigms of scientific research

从数据驱动的第四范式研究视角出发，在海量数据的冲击下，产业环境分析在跨域整合、知识网络、人机协同等方面呈现新的发展趋势[4-5]。传统产业环境分析范式正在重塑，形成数据驱动的新范式。以传统SCP 范式的框架为基础，数据驱动的新范式在各维度上表现出新的特征（见图2）。

图2 产业分析范式对比Figure 2 Comparison of industrial analysis paradigms

首先，跨域整合的冲击使新兴产业环境影响因素的范围得到了极大的延伸。在大数据环境下，产业环境分析问题扩展至跨域多元[6]，宏观政策、产业组织结构、企业行为、技术创新等多维信息混杂交织，基于单一维度的小样本检验难以推测产业影响因素间的相互关系，并得出可信的结果。数据驱动的新兴产业环境分析范式则立足多源跨域信息的整合、分析和预测，从单一维度的指标检验延伸至多领域交叉融合的态势感知，形成产业环境分析的新范式。

其次，知识网络的冲击使新兴产业环境分析的工具得到拓展。数据的爆炸式增长使经典经济学、管理学理论的前提发生变化，基于因果假设的验证性思维发生逻辑转换，转变为识别、分析、挖掘潜在关联关系和关键要素的大数据思维。本研究通过关联、预测、评价、新词发现和情感分析等多种算法的应用，构建描绘新兴产业环境动态变化的知识网络。数据驱动的产业环境分析工具见表2。

表2 产业环境分析工具Table 2 Industrial environment analysis tools

最后，人机协同的冲击使新兴产业环境分析的主体发生转变。大数据等新一代数字技术的快速发展，突破了管理学者西蒙（Simon）提出的决策“有限理性”屏障。信息爆炸式的增长和获取的便捷性，使数据成为新的生产要素。如何分析和运用数据要素成为产业环境分析的重要基础。产业环境分析的判断依据由主观经验转向“人机协同”[7]。新兴产业环境分析的主体不再是单一的组织或个人，而是人和组织，以及大数据、人工智能等新一代数字技术有机结合的整体。

新兴产业具有先导性、先进性和不确定性的多重特征，其环境分析与传统成熟行业有所差异，产业更关注未来成长的空间和前景趋势。产业成长理论研究认为，产业规模、产业技术和产业组织是成功的关键因素。针对综合新兴产业的特征，本文提出了数据驱动的产业发展分析范式，将其内涵界定为：从产业的政策、组织、技术、市场四个层面，通过大数据和人工智能等新一代数字技术的应用，挖掘和分析影响新兴产业发展的关键环境因素，并反映未来发展态势的一种产业分析模式。新兴产业环境分析范式见图3。

图3 新兴产业环境分析范式Figure 3 Environmental analysis paradigm of emerging industry

其中，产业政策环境是指影响新兴产业发展和战略布局的政策信息，涵盖国家和地方层面的政策法规、产业规划、行业监管等；产业组织环境是指反映新兴产业的产业链稳定性和完备性的行业信息，包括产业组织的集中度、供应链态势、产业链的抗风险能力等；产业技术环境是指新兴产业向大规模商用阶段过渡时共性、关键和前沿技术的成果和应用情况；产业市场环境是指新兴产业中的企业运营情况及成长预期，包括市场中的直接竞争者、潜在竞争者等主体，以及国际市场的同业竞争者。

4 数据驱动的新兴产业环境分析框架

数据驱动的新兴产业环境分析范式，从产业的政策、组织、技术、市场等多维视角构建指标模型，实现了产业分析体系的更新和拓展。本文通过采集新兴产业的宏观和中微观环境要素（见图4），运用热度分析、词云分析、语义关联、情感分析、指数评价、预测、新词发现、聚类分析、专利地图等多种算法，充分挖掘和感知新兴产业的发展态势。

图4 新兴产业环境分析模型Figure 4 Environmental analysis model of emerging industry

4.1 分析的原则

4.1.1 科学性原则 科学性原则主要体现在新兴产业环境分析的科学决策上。相对于经验决策，科学决策要求能够全面、精准、高效地获取信息，基于获取的信息做出精准预测，并发现潜在的关键影响因素及其影响机理。

4.1.2 系统性原则 新兴产业环境是一个开放系统，包括政策、经济、社会、科技等因素。在构建新兴产业环境分析模型时，需要将诸多因素视为一个整体，各因素间既相互联系，又互为条件，既要做到合理切分，又要保证逻辑严谨。

4.1.3 实用性原则 新兴产业环境的分析因素要繁简适中，分析模型的指标要简化、易于获取且计算简便。要在保证新兴产业环境分析的客观性、全面性的前提下，尽量减少或去掉对分析结果影响甚微的指标。

4.2 模型的构建

大数据分析划分为数据标准与规范、数据安全、数据采集、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用等环节，覆盖数据从产生到应用的全生命周期[8]。基于产业成长理论，新兴产业分析的中微观环境包含政策、组织、技术和市场四个方面；在此基础上，新兴产业分析拓展了宏观环境的内容，涵盖经济和社会两方面因素。最终形成的数据驱动的新兴产业环境分析模型[9-10]涵盖6 个二级指标和15 个三级指标。

模型通过运用热度分析、词云分析、语义关联、情感分析、指数评价、预测、新词发现、聚类分析、专利地图等算法，实现新兴产业发展的环境感知和态势预测。具体指标的数据源、算法应用和可视化展示方式如表3所示。

表3 新兴产业环境分析指标Table 3 Environment analysis indicators for emerging industries

4.3 算法的应用

数据驱动的新兴产业环境分析流程见图5。

图5 数据驱动的新兴产业环境分析流程Figure 5 Data driven environmental analysis process of emerging industry

在新兴产业的经济环境方面重点分析各类宏观经济指标的发展态势，通过整合、分析和预测，展现新兴产业的经济环境全景。结合新兴产业的发展特征，其经济环境分析涵盖宏观经济、国际贸易、资本市场、要素市场等方面，通过对经济数据的采集、清洗、分类和挖掘，为新兴产业的宏观政策制定提供参考，为企业战略规划和实施提供支撑。

在新兴产业的社会环境方面聚焦政府、公众和行业协会等社会组织对产业的评价，重点包括企业社会责任和品牌形象评价，以及影响产业发展的政企关系、公众舆论和媒体评价等。各类信息构成一个复杂网络环境，增加了社会环境分析的难度，结合文本分词、关键词提取、语义关联和情感分析等，能够有效应对社会的复杂网络环境带来的挑战。

在新兴产业的政策环境方面重点关注国家和地方的发展战略和规划、法律法规、监管及科技等方面的政策信息[11]，包含中央及各部委、各省市政府官方网站上的相关信息。综合应用热度、词云、语义关联等算法，绘制产业政策地图、政策词云图、监管热力图等可视化图表，并进行政策主题词的抽取与专题分析。

在新兴产业的组织环境方面重点识别影响产业组织稳定性和完备性的关键要素，包括产业集聚度、供应链、产业链、生态链状况等。通过词云分析，识别新兴产业热点和企业市场动态，运用关联分析感知潜在的风险。综合多种大数据分析工具绘制产业集聚热力图、产业风险雷达图等，全面展示新兴产业组织的集中度、稳定性和完备性。

在新兴产业的技术环境方面重点跟踪具有重要影响力的技术发展和应用情况。通过采集各类专业网站、专利数据库、文献数据库等，使用词云分析、语义关联、指数评价、预测等多种算法，挖掘技术的热点、应用趋势。通过技术创新的颠覆性、成熟度、可控度等方面分析，展示新兴产业的技术基础和现存短板。

在新兴产业的市场环境方面主要围绕企业经营状态、盈利能力、竞争强度等因素，以及产业的成长阶段和发展前景展开分析。通过采集新兴产业的经营数据，并结合行业智库、投资机构、咨询公司、上市公司等发布的报告，运用语义关联和预测算法分析产业的市场动态、竞争态势和企业经营状况等关键信息，实现对新兴产业发展的态势感知和成长预期的分析。

5 基于大数据的氢能产业环境分析实践

氢能可广泛应用于储能、发电、燃料、交通工具等，作为新一代能源，其具有储量丰富、清洁低碳、灵活高效的特征，被视为未来能源的首选替代方式[12]。当前，氢能产业已在各国受到高度重视，如日本、美国、德国、韩国等均已将氢能发展上升到能源战略高度。作为国家现代能源体系的重要组成，氢能产业已被写入“十四五”规划纲要。2022 年3 月，为系统布局氢能产业发展，国家发展改革委、国家能源局联合印发《氢能产业发展中长期规划（2021—2035 年）》，明确氢能产业发展路线。本研究依据数据驱动的新兴产业环境分析模型，通过综合应用热度分析、词云分析、语义关联、情感分析、指数评价和预测等技术工具，实现对氢能产业环境的全景描绘，并结合实例阐述大数据视角下的新兴产业环境分析路径。

5.1 产业经济环境实例

氢能产业作为新兴产业，其发展受宏观经济影响，涵盖生产、消费、金融、财政等多个领域的数十项经济指标。除宏观经济指标的量化数据外，氢能产业的经济环境分析还包含专家学者对经济趋势的预期以及对经济热点的解读等文本数据。

为展现产业经济环境的总体态势，采集的数据源涵盖：与氢能产业高度关联的部委办局官方网站的数据，包括国家发改委、科技部、能源局、工信部、商务局及国务院、国资委等，以及全国691 座城市（截至2021 年7 月）的上千个政务信息网站；涉及氢能生产、运输、使用和消费等环节的数万条要素市场网站数据；博鳌论坛、G20峰会、世界经济论坛、世界能源大会等具有重要国际影响力的全球会议上专家报告和官方发布的内容；中国经济网、中国经济新闻网、新浪财经等具备一定权威性的新闻官方网站实时发布的经济热点排名和新闻最新动态。通过数据的采集、清洗、标准化、标注和可视化等步骤，形成氢能产业的经济环境总览界面（见图6）。

图6 经济环境总览Figure 6 Overview of economic environment

5.2 产业社会环境实例

在氢能产业的社会环境分析方面，主要关注产业的形成和发展过程所涉及的公众态度、意见和情绪表达等社会舆情，以及政企关系的紧密度。新兴产业的特征决定了其健康发展需要政府的大力扶持，故政企关系在氢能产业社会环境分析中的重要性水平较高。氢能产业的政企关系主要是指相关企业与地方政府部门间的相互联系和交流合作情况，包括实地调研、交流活动、项目合作等。

在政企关系分析方面，从行业网站、社会新闻、地方新闻网站、地方报纸电子版、氢能企业官网采集相关信息，运用文本分词、主题提取、语义关联和情感分析等大数据技术，提取和分析每条数据发生时间、地点、事件、重要讲话，以及涉及的人员、机构和政府部门等。通过运用大数据工具和方法，可视化展示当前的政企关系动态，基于政府参访、政企合作、政策建言、媒体表彰、负面新闻等多个维度展现政企关系的紧密度。政企关系分析见图7。

图7 政企关系分析Figure 7 Analysis of relationship between government and enterprises

5.3 产业政策分析实例

从已发布的氢能产业相关政策来看，仅2022年8 月国家和地方发布的政策数量就多达40 多条，涉及政策的信息达数十万字。大量的政策文本增加了分析的难度。政策要素的提取、挖掘和解读都需要大数据技术的支撑。

运用词云分析算法，以政府官网和媒体、公众号等为数据源，挖掘海量政策文本中的关键信息，实现政策热点的高效解读。从图8 中可以看出，可再生能源制氢、燃料电池、氢储能、氢冶金、绿氢、光伏制氢等词频较高，这表明各地方政府关注氢能产业链的整体布局，涉及从制氢、储氢、运氢到应用的各个环节。制氢方式的重点聚焦光伏制氢和风电制氢，氢能产业发展的方向是实现制氢源头的低碳化。

图8 氢能产业政策词云Figure 8 Hydrogen energy industry policy word cloud

5.4 产业组织分析实例

氢能产业大致可分为上游制氢、中游储运和下游应用三个重要环节。氢能产业链的组织分析涵盖行业协会、学会，企业和投融资机构等，其数据量极大且来源多样，因此基于产业大数据的多源异构信息整合和挖掘具有必要性。通过对氢能产业环境的数据采集、清洗、加工和组织，实现产业链稳定性和完备性的深度解析和氢能产业链的全景展示，为管理、决策等提供有效支撑。

以产业资讯的大数据分析为例，通过采集北极星、36kr、OFweek 等综合性行业网站，以及氢能产业领域相关的智库研报、券商投研报告、产业报告等，解读分析我国氢能产业发展的现状和趋势。利用语义关联等算法进行分析，具体结果如图9 所示。

图9 氢能产业热点关联分析Figure 9 Correlation analysis of hot spots in hydrogen energy industry

氢能产业资讯中排在前三位的关键词是基础设施、新能源汽车和燃料电池，故基础环境的建设和终端市场的开发是产业关注的热点。从关键词之间的关联关系来看，储能、储氢和光伏之间关系较为紧密，并与基础设施建设紧密相关。因此，立足新能源的氢能制备和储运仍是氢能产业未来发展的重要方向。

5.5 产业技术分析实例

氢能产业作为新兴产业，其技术创新面临诸多不确定因素所带来的风险和挑战，需要对产业的技术发展做充分的研究和态势感知。技术专利是创新活动中最活跃、最具价值和引领性的成果产出。专利大数据分析对氢能产业技术创新的前沿趋势研判、高价值专利的甄别，以及补齐技术短板的路径选择等都具有重要参考价值。面对海量的专利数据，其价值密度显著降低，需要利用大数据技术对专利数据进行挖掘和分析。氢能产业技术分析的新范式，旨在以最可信的方法、最短的时间、最有效的方式从海量的专利数据中挖掘出高价值的氢能产业的专利技术。

为高效、准确地获取国内氢能产业创新的前沿趋势，通过绘制专利地图来动态感知氢能产业专利技术主题的演变趋势。以国家知识产权局的专利库为数据源，通过“氢能”“制氢”和“氢燃料”等数十个关键词，检索出2011—2020 年间我国氢能专利申请数量达2 万多件。对上述专利数据进行清洗、加工，运用聚类算法生成重点专利主题并进行二维投影，在平面上展示技术研发的热点方向和相互关联关系。依据技术特征的相似性构建专利集合，这些集合也是氢能产业专利的热点领域，以此绘制专利的主题地图（见图10）。从图10 中可以看出，国内在固体氧化物燃料电池、电解质膜、改性催化剂等关键技术领域加大了攻关，取得了一系列高水平技术成果。这表明我国氢能产业在制氢、储氢、运输与供给等产业链上的诸多领域均取得了一定的技术积累。

图10 氢能产业专利主题地图Figure 10 Theme map of hydrogen energy industry patent

近年，政府、企业、科研院所对氢能产业给予了高度的关注，推动了产学研用深度融合，协同推进了氢能产业的快速发展。通过对一万余篇相关科研文献的数据采集和多维度的数据分析，绘制相关的统计分析和趋势图。对近百万的科研文献文本信息进行筛选、整合、挖掘和加工分析，得出氢能科研领域的热词排序（见图11）。由图11 可知燃料电池、加氢站、制氢、储氢、光解水等是当前业内的研究热点，这为政策制定、产业定位、产学研融合发展提供了一定依据。

图11 氢能科研领域热词排名Figure 11 Ranking of hot words in hydrogen energy research field

5.6 产业市场分析实例

氢能产业正处于从创新试点逐步走向商用的阶段。氢能产业的市场培育和发展，符合国家能源安全、清洁低碳的战略要求。故对氢能产业的市场全景扫描显得十分重要。据工业和信息化部数据，截至2021 年年末，全国企业数量已突破4,800 万家，氢能产业市场分析需要从中识别氢能领域的相关企业数据，并进行数据的采集、清洗和挖掘。

通过大数据技术有效识别氢能企业，形成基于全样本数据的氢能产业地图，获取产业市场全貌的准确感知。通过多种智能算法应用，在4,800万家企业中动态识别氢能产业相关领域的企业信息，包括官网信息、新闻报道、投资动态等相关数据，建立氢能企业与产业链的上、中、下游的对应关系。基于氢能产业的市场扫描，分析得出氢能企业集聚地以及各地区的氢能产业链布局和现状，从而为政府和企业科学决策及产业市场建设的合理规划提供支撑。

由图12 可以看出，当前全国氢能产业发展最为迅速的地区主要位于东南沿海，以江苏省和广东省两省为代表。其次，是山东省和北京市，成为北方发展氢能产业的重要阵地。在产业链结构上，排在前三位的江苏省、广东省和山东省均拥有较为完整的产业链结构，上游环节占比最高，下游的应用环节则稍显不足。

图12 全国氢能企业分布（截至2022 年9 月）Figure 12 Distribution of hydrogen energy enterprises in China (until September 2022)

氢能产业投资热度和变化是市场环境分析的重点之一。通过大数据采集和分析，以监测产业的投资态势把握新兴产业的市场预期。基于投研网站、财经数据库、金融数据库、行业资讯网站等，对采集的海量数据进行清洗、分析和挖掘、可视化展示，获得氢能产业市场环境中的投资动态，为氢能企业的战略制定、精准运营、风险控制等应用场景提供支撑。

以季度内氢能产业投资额的中位数作为圆的半径，汇总分析2021—2022 年间的氢能产业投资情况（见图13）。从投资领域分布的纵向维度来看，氢燃料电池的投资集聚了行业60%以上的份额。图13 将氢能产业投资划分为两类，即氢燃料电池和其他投资领域，对比分析产业投资的重点领域变化。从横向的时间维度来看，氢燃料电池企业在2021 年下半年迎来了发展的利好时期，获得的平均投资额超过了一亿元。2022 年，氢燃料电池企业的投资热度在经历回落后趋于平稳，获得的平均投资额稳定在3,000 万元左右。氢能产业的其他领域投资热度则相对较低，除2021 年平均投资额达到一个高峰后，相对于氢燃料电池，其一直处于在1,500 万元浮动的较低水平。这反映出氢能产业市场仍以产业链终端的氢燃料电池为重心，对其他领域更多的是保持观望。结合全国氢能企业的分布情况来看，上游制氢企业的数量众多却得不到足够的投资，市场投资更多流向能更快见到经济收益的下游环节，形成市场和投资间的倒挂现象。显然，这不利于氢能产业的长期发展。

图13 氢能产业投资情况分析（截至2022 年第四季度）Figure 13 Analysis of investment in hydrogen energy industry (until the fourth quarter of 2022)

5.7 氢能产业环境分析总结

环境分析关系新兴产业的战略布局，对产业建设的关键资源和竞争能力具有至关重要的作用。产业环境信息量大、数据类型多、分析复杂，使传统产业环境分析方法难以适应。数据驱动的新范式下组合应用多种大数据分析工具，辅助政府、氢能企业、科研院所等主体洞察复杂、快变的环境变化，形成新兴产业环境分析的大数据全景应用模型。通过对氢能产业的宏观环境和微观环境的海量数据扫描，对量化数据和文本数据进行深入分析和挖掘，可以看出，氢能产业总体上处于发展的初期阶段。从国家到地方都已开始对氢能产业给予重点支持，并聚焦产业链全链布局推动市场建设和企业培育。从整体来看，可再生能源制氢、氢储能和终端市场的氢燃料电池应用将是全产业链最具突破潜力的领域。

6 数据驱动的新兴产业环境分析思考

一是从指数评价到全景感知。内外部环境是产业发展的出发点、依据和限制条件，隐含着对产业成长可能产生重大影响的各类潜在因素[13]。传统产业分析范式所依靠的指数评价方法，在面对数据量大、数据多样、时效性强的产业环境时，已难以高效应对。应运用多种大数据分析技术和方法，构建基于大数据分析的新兴产业环境分析模型。基于多领域的海量数据形成新的分析范式以实现产业政策、组织、技术、市场的全景感知和动态分析成为必然。

二是从数据分析到价值挖掘。数据驱动的新兴产业环境分析不再强调简单的统计分析，更多注重应用导向的数据资产的价值挖掘[14]。应通过大数据分析工具和新一代数字技术的应用，更精准地感知产业环境中的风险因素和产业发展的未来趋势，形成“信息-数据-情报-知识”的完整分析链条。

三是从静态分析到可视化展示。类似于人脑通过视觉、听觉、嗅觉等的感官体验完成外部环境感知和动态响应，将产业环境分析映射到人脑决策，产业环境信息的知识表达方式，将决定识别、获取、解读和分析关键影响因素的效率和效果[15]。当前，大数据分析和可视化展示已成为未来态势感知领域理论发展的重要方向，包含数据挖掘、人机交互、计算机图形学等多领域交叉的学科知识得到广泛应用[16-17]。未来，数据可视化工具和方法的引入，将突破传统静态图表的限制，实现实时动态新兴产业环境的数据感知、趋势感知和情境感知。

7 结语

新兴产业培育对经济社会全局的高质量发展、科技与产业的前沿探索和有序发展均具有重要的战略价值。产业环境的优劣决定着新兴产业发展的质量和可持续性，对其分析和评价已得到政产学研各界的广泛关注。在有效应对复杂、快变的海量数据时，产业环境分析的传统范式显示出一定的局限性，需加强大数据技术与方法的应用研究，构建数据驱动的新范式和分析框架。本文通过氢能产业的实例分析，展现新兴产业环境分析框架的应用方法，展示词云分析、语义关联、情感分析、预测等近十种算法工具的应用场景，基于新兴产业环境分析的新范式、新框架、新指标和新技术，为智库开展产业环境研究提供新的理论框架、分析路径与方法体系，助力提升数据驱动的智库决策咨询服务能力。