為進一步驗證測算結果的穩健性和可靠性，本報告選取測算過程中的八個假設條件和參數變量進行了敏感性分析，包括 5G 滲透率、5G 單用戶支出額、手機終端單價、平板等其他泛終端單價、M2M 單終端支出額、信息服務業務增長率、運營商 5G 網絡投資占比以及各行業 5G 網絡投資占比。通過對上述變量分別調整上浮和下浮 10%，考察直接經濟貢獻測算值的變化，并與原測算結果進行對比，從而判斷關鍵影響因素以及測算結論的穩健性和可靠性。

分析結果顯示，5G 滲透率較其他變量對測算結果影響相對明顯。在滲透率上浮 10%的情況下，2020 年至 2030 年的直接經濟貢獻測算值增長 3%至 9%（見附圖 1），主要是因為滲透率參數在多個測算對象中均有涉及，因此對整體結果影響較為明顯。此外，從時間上來看，在 5G 商用前期，手機單價變量和運營商 5G 網絡投資占比變量對測算結果影響較突出，在分別上浮 10%的情況下，2020 年的直接經濟貢獻測算值分別增長 3%和 5%，主要是因為設備制造商收入在商用初期占比較高。在 5G 商用中后期，信息服務業務增長率變量對測算結果的影響較為突出，在上浮 10%的情況下，2030 年的直接經濟貢獻測算值增長 7%（見附圖 2），主要是因為互聯網企業收入在商用后期占比較高。綜上分析，在參數變量上/下浮 10%的情變化相對有限，表明測算結果具有較好的穩健性和可靠性。

附件 2：5G 典型行業應用及經濟影響測算