當前中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾。我國穩定解決了十幾億人的溫飽問題，總體上實現小康，不久將全面建成小康社會，人民美好生活需要日益廣泛，不僅對物質文化生活提出了更高要求，而且在民主、法治、公平、正義、安全、環境等方面的要求日益增長。站在經濟發展的角度看。我們從高速增長轉向中高速增長，從規模速度型粗放增長轉向質量效率型集約增長，從增量擴能為主轉向調整存量、做優增量并舉的深度調整。經濟下行，不是周期性的、也不是總需求不足，而是在供給側，產能過剩、庫存增加、需要的東西沒有生產出來。

為什么要供給側改革?

因此供給側結構性過剩與需求的不足，成為當前的主要社會矛盾。一方面部分產業產能達到物理性峰值，產能過剩，存在大量無效供給;另一方面，滿足中高收入群體消費需求的供給不足，到國外買房、購物、上學看病。同時，更嚴重的結構性問題是金融與實體經濟失衡根本目的是提高供給質量滿足需要，使供給能力更好滿足人民日益增長的物質文化需要和生態環境需要。減少無效供給、擴大有效供給，提高供給結構對需求結構的適應性。這是供給側結構性改革的根本目的。

如何解決這個問題?

一邊是老百姓需求發掘與預測，一邊是生產什么產品，生產多少數量，質量如何。這顯然是一個大數據的問題，而不是口號和宏觀的問題。如何建立這樣一個算法模型，借力大數據和互聯網技術，讓生產的產品和需求匹配，不過剩，消費者喜歡，從大的方向上應該有所規劃。當下隨著數字技術的發展，我們建立了一些經濟社會發展的大數據及經濟數據分析的基礎。宏觀經濟數據分析指導經濟結構調整，中觀經濟分析預測到未來每個行業的供求關系，微觀數據可以預測未來一個階段每個消費者的需求，這樣的數據可以避免的盲目投資和地區不科學的招商引資。

為什么說大數據招商對可以推動供給側改革?

因為招商是所有工作的起點，是推動的供給側改革的主要途徑，招商工作可以幫助地方建立政府數字中國和數字政府的典范、建立創新應用示范區，引領經濟社會實現跨越式發展，是個經濟社會發展戰略的第一步，是產業結構調整的入口，也是吸引外部資金、技術，實現地方經濟趕超的最直接的方法。

但各地招商競爭非常激烈，隨著地方政府不斷介入，為了吸引更多的優質企業，各地紛紛出臺優惠政策和措施。競爭不斷加劇，傳統的招商模式中存在的問題也逐漸顯現出來，存在惡性競爭、區域福利和環境惡化、缺乏招商長遠規劃、產業結構布局和企業結構不平衡等問題。

另外招商人員在招商的時候大部分都不能回答如下問題：

產業發展中各個行業的前景及預期市場價值有多少?

現有產業發展狀況和趨勢是什么?

行業領軍企業的發展及戰略布局是否已經考慮到，或將要考慮擴展到本地?

對于需要招商的行業，其領軍企業有哪幾家?

針對不同的行業領軍企業，產業園需要提供哪些政策或區位上的便利條件?

領軍企業引進產業園的可能性有多大，如果完成引進，企業會帶來多大的市場價值和影響力?

這些問題沒有解決，招商工作的科學性就無從談起，那么如何打破困局?根據筆者對研究招商工作的研究，對淘數科技等企業建立的招商大數據平臺的研究，加上對于大數據價值的理解和對全國各地招商工作人員具體工作的調研，筆者認為建立各地應建立大數據招商系統，科學推動地方產業結構調整，推動供給側改革，價值巨大，具體分析如下：

宏觀上

價值一、推動當地供給側改革通過數據分析進行調整產業

通過大數據、人工智能等手段，招商大數據平臺通過挖掘超過1億國內外市場主體全景動態數據庫，并篩選出戰略性新興產業、文化產業、智能制造、生物醫藥等幾百個多個招商專題庫，針對每一個產業專題庫，梳理出準確的產業招商圖譜、產業投資地區和重點企業名單及畫像信息。通過和當地經濟發展云圖和需求分析，可以形成供給側改革的路線圖和具體的產業調整的戰略性方向。

價值二、招商產業分析，輔助招商工作戰略規劃

招商大數據平臺可以對京津冀、長三角、珠三角經濟圈下各城市的各類企業數據進行融合、關聯、比對，將企業多維信息標簽化，并基于企業GIS坐標信息，通過“經濟圈”、“城市”的層級篩選，統籌聯動展示重點關注城市的優勢產業、新興產業的發展情況及龍頭企業、上市企業情況，實現從微觀粒度聚焦主導產業，繪制產業鏈投資布局，為著力招引世界500強、中國500強、大型央企和行業領軍企業提供數據支撐。平臺借助大數據挖掘和分析手段，全面了解區域產業布局情況、把握產業鏈發展現狀、實時掌握企業發展動態、獲取產業投資熱點，為進一步通過補鏈、強鏈、建鏈等政策舉措，打造現代化產業鏈體系，帶動區域經濟高質量發展提供決策支撐。招商地圖關注產業鏈進行圖譜編制，重點包括產業鏈環節、重點企業、數據統計等。圖譜包含產業鏈全景圖、產業鏈現狀圖、產業鏈補鏈圖和重點產業下鉆圖(細分環節圖譜)。依托圖譜透視產業發展全景，把握產業發展方向，了解產業發展現狀，找到產業發展重點，支撐集聚上下游環節企業，打造產業集群。

微觀上

價值三、招商線索獲取，了解招商企業，輔助個性化招商，提高效率 。

招商引資從本質上就是進行項目的撮合和匹配，在大數據分析與挖掘技術的支持下，通過建立適當的經濟模型，可以有效地把握地方資源和企業的匹配度，并可以針對特定的商客進行需求分析，量身定制招商方案，從而快速提升招商效率，促進項目落地，使政府與項目、資本、人才、市場達到無縫對接。

價值四、招商聯系人關系分析，縮短招商路徑

招商大數據平臺通過挖掘鎖定配置地區的全量客戶，利用標簽篩選，結合地圖和熱力圖能夠快速定位目標客戶位置。平臺提供了標簽搜索、智能搜索、POI搜索方式，或者交叉搜索。幫助分析企業之間的各種關聯，如企業間的投資關系、人員的任職關系、企業間的訴訟關系、合作申請專利等知識產權的關系，通過對全量企業與全景信息的整合，設定了關系權重，構造了最為完整的企業社交關系和企業復雜關系網絡，涉及企業之間、股東之間、知識產權、主要管理人員之間、法律訴訟原被告等共有種百關系。利用企業關系網絡，幫助招商人員在多個業務場景中發揮重要作用，如分析目標招商企業信息、分析多家公司之間的合作關系及路徑等關聯信息、分析研判競爭對手公司架構及布局。

價值五、企業風險洞察，避免招商失敗

招商平臺的風險評估可以通過企業全景報告、企業綜合能力評價報告，包含基本信息、關系信息、司法風險、經營風險、企業發展、經營狀況、知識產權。通過了解企業的各種風險，并提供預警分析，避免招商失敗。

價值六、招商項目管理，合理進行招商投資，減少重復投資

招商平臺提供，1)對所有入庫項目都編制項目簡介，內容包括項目概況、經濟效益、合作方式等。2)對重點推薦的項目還將編制可行性研究報告，使資料盡可能翔實。3)平臺深度貼合招商管理需求，流程化招商工作跟進過程：4)建立儲備項目、在談項目、簽約項目、成功項目等不同階段的項目管理規范。

價值七、定制化個性化招商服務。

在實施招商引資過程中，堅持個性化對接、產業化招商的模式，依托現有資源，有針對性、有選擇性的招引一批產業帶動性強企業成為招商工作人員的必修課。

大數據招商輔助建立個性化招商工作，主要在于整合企業各種經營數據、通過數據挖掘、數據可視化及需求分析，能快速了解企業自項目、資本、人才、市場，銷售等方面的業務需求，提供滿足企業自身發展的新思路和業績。

價值八：現有企業加強企業合作聯系，促進經濟協同發展

大數據招商平臺基于龐大的企業大數據，創建了幾十億個節點和關系，構造了最為完整的企業社交關系和企業復雜關系網絡，涉及企業之間、股東之間、知識產權、主要管理人員之間、法律訴訟原被告等共有 105 種關系，建立多種分析模型，包括企業圖譜、企業族譜、核心族譜、股權穿透圖、實際控制人、兩節點關聯、多節點關聯。

這個可以幫助招商工作人員進行商戶直接業務撮合，節省合作成本。形成生態合作態勢，促進經濟協調發展。

價值九：用數據驅動招商工作，發掘產業轉型商機

招商大數據平臺每天推薦配置地區的新設企業和個體戶。系統每日主動推薦，您可把感興趣的新設企業領取到名單管理里，保存或開展業務，招商工作人員可以獲取企業名稱，領取單家企業;建立招商客戶檔案，進入招商漏斗，發掘產業招商商機。

價值十：建立招商引擎，形成反饋經濟發展體系

需求和供給的相對平衡是供給側改革的目標之一。要達到這個平衡，需要數據驅動，收集市場需求、分析需求、建立產業庫，建立行業產業的發展數據模型，形成有效的正反饋機制，地方產業結構調整，需要產業推薦引擎，需要發展什么，調整什么需要根據人民生活的需求、地區需求，提供他們喜歡的產品和服務，這和電子商務網站的個性化推薦引擎的原理非常相似。通過優化投資結構、產業結構開源疏流，在經濟可持續高速增長的基礎上實現經濟可持續發展與人民生活水平不斷提高。“反饋經濟”在今日已經并不新鮮。移動互聯網通過我們的手持設備，如手機把我們大量的數據：地點、喜好、習慣及狀態時時記錄下來。向各種數據端進行精準的信息反饋。我們對自己、對商業、對社會的認識、理解、反饋就會更有效，預測性更強，供給與需求的矛盾便更容易解決。

總結：

供給側改革，類似國家NRP(國家資源計劃)，因為數字經濟的發展，國家人民的需求在一年之內基本是可以預測的，國家的資源也是相對比較固定的。如何管理，匹配，非常關鍵。資源豐富，需求簡單的時候管理起來相對容易，資源復雜，需求包羅萬象的時候管理起來就需要精細化，沒有大數據，沒有這樣的產業調整和科學招商工作舉步維艱，或者無從下手。探索以大數據招商為基礎系統平臺推動供給側改革，是中國產業升級、招商工作數據化，科學化重要舉措。

張涵誠 

作者介紹：

張涵誠，數據觀專欄特約專家，主要研究領域：數字經濟體系建設，數字政府體系建設，大數據基礎概論，大數據在企業和政府的應用實踐，應用案例解析、數據驅動業務變革的商業模式，運營商大數據體系，旅游大數據體系，數據資產管理，大數據產業生態分析、數據交易市場，區塊鏈，人工智能等技術在政府大數據項目體系等。