（一）、按需规划

云计算、互联网公司和IDC服务商对数据中心选址的着眼点不同，大型互联网公司自建考虑到成本、优惠政策、一线资源自身获取不经济的问题，多选择非一线偏远地区，低成本满足灾备需求，而对于第三方IDC运营商，需要考虑下游需求是否刚性且持续，尤其以北上广为代表的一线城市，汇聚对时延性要求较高的金融结算、交易、人脸识别等业务，客户对这类业务的付费能力和意愿较强，同时一线城市供给稀缺、受政策管控较严，第三方IDC愿以高溢价锁定一线稀缺资源，对于时延需求低的业务和离线计算分析等，环一线地区逐渐成为一线替代，通过技术手段能部分解决缓解时延影响，在成本和需求间取得平衡。

（二）、政策支持

政策支持是吸引数据中心短期形成集群的催化剂。中国多地出台支持大数据产业发展的政策，采取税收、补贴等优惠，初步形成贵州贵安、河北张家口、廊坊、山西大同等数据中心产业集聚区。例如2020年3月，贵州省大数据发展管理局《关于支持贵安新区大数据高质量发展的十条措施》指出，将打造服务企业“绿色通道”，推进大数据企业“不见面”申报、审批服务。税收方面，对于符合国家税收优惠政策规定的大数据企业，可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。

（三）、电力及网络保障

数据中心具有高能耗的属性，电力供给充足稳定以及电价合理是吸引数据中心选址的重要因素。以乌兰察布为例，其规划有效风场6,828平方公里，技术可开发量为6800 万千瓦，0.26 元/千瓦时的大数据产业电价在全国范围内颇具竞争力。山西支持数据中心参与电力直接交易，鼓励风光等清洁能源发电，对大型及特大型数据中心设定了 0.35元/千瓦时的目标电价。

从电力供应的富余度看，以贵州、内蒙、山西为代表的中西部地区能源充足，生活消费用电量分别仅占本省市一次能源生产量的12%、4%、3%，内蒙古净调出量占当年一次能源生产量达70%。而以北京、上海、深圳为代表的一线城市一次能源生产量较小，对外省能源的需求量大，仅生活用电就需外省能源支援，IDC建设受到较为严格的监管。

（四）、IDC扩张特征：能耗管理趋严导致需求向外扩散

虽然IDC处于快速的扩张期，而且一线城市IDC资源集中；但是IDC的扩张却受到政策严格管制，具体的管制指标包含两个方面，指标管制和能耗管制。

1. 指标管制，北京市政府、上海经信委分别出台了相关策目的是因地制宜管理建设规模。鼓励数据中心从一线城市向周边地区、中西部地区辐射，缓解IDC给一线城市带来的用地和用电压力。

● 北京：全市层面禁止新建和扩建互联网数据服务（PUE直在1.4以下的云计算数据中心除外）、信息处理和储存支持服务中的数据中心（PUE直在1.4以下的云计算数据中心除外），中心城市全面禁止新建和扩建数据中心。

● 上海：本市中环以内区域禁止新建IDC；本市外环以外为适建区域，既有工业区优先，单项目规模应该控制在3000至5000个机柜。

2. 能耗管制，鼓励IDC的设计建设提高能耗管理水平，建设规模趋向集中化，因为数据中心的能耗管理水平通常随规模扩大而提升，单位ITkW能耗下降。（PUE=数据中心总设备能耗/IT设备能耗）

● 北京：北京市政府规定，PUE值1.4以下的云计算数据中心或享有指标豁免权。

● 上海：上海经信委规定，推动数据中心节能技改和结构调整，存量改造数据中心PUE不高于1.4，新建数据中心PUE限制在1.3以下。

● 深圳：深圳市政府规定，鼓励数据中心建设单位在“以高代低，以大代小，以新代旧”等减量替代方式的基础上，采用绿色先进技术提升数据中心能效；对节能效果表现较好的单位给予相应优惠。