关于运用数字化治理赋能产业招商关键环节的探析
近年来，我国大力推进云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术新应用，坚持创新赋能，激发数字经济新活力。本文重点对数字化治理应用于产业招商领域进行探讨，从数字化治理应用于产业招商领域的政策背景、产业招商过程的实际痛点及如何运用数字化治理解决产业招商关键环节实际问题三方面进行梳理、分析、归纳总结，为数字化治理赋能产业招商全过程管理的有效落地提供参考。
1 数字化治理赋能产业招商的政策背景
产业招商是基于产业发展取向的合理定位，以产业发展优势为主要依托，借助合理的产业定位，围绕产业的主导产品及其上下游产品，引进高端产品生产技术，拉长技术链，营造主导产业，引进终端产品制造企业，形成完整产业链商和产业集聚，进一步提高招商引资的竞争力而采用的一种招商模式，也是加快发展现代产业体系，推动经济体系优化升级的有效手段。
2021年3月，十三届全国人大四次会议发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“实施‘上云用数赋智’行动，推动数据赋能全产业链协同转型，打造数字经济新优势，推进产业数字化转型”。《“十四五”数字经济发展规划》（国发〔2021〕29号）以及《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》（工信部规〔2021〕182号）也都提及推动产业园区和产业集群数字化转型等相关内容。在国家政策指引下，如何利用数字化治理赋能产业招商关键环节是对实践产业数字化转型的一次思考。
2 产业招商实际痛点
多年来政府主导的产业招商工作，由于缺乏数字化手段等原因，使得政府招商长期处于“摸着石头过河”的探索阶段以及严重内耗的无序状态，以至于招商瓶颈无法突破，“痛难点”久治不愈。产业调研的深度和广度不足，导致产业招商各个环节都可能存在痛点：
①在招商线索捕捉环节，招商线索与区域及产业园区的定位契合度不高，招商投资意向不精准；②在招商项目跟进环节，由于招商策略制定缺乏科学参考和有效数据支撑，导致招商策略制定有偏差并找不到关键联系人，导致招商工作推进缓慢；③在项目准入评估环节，缺少有效数据支撑和科学指标体系，难以准确判断投入产出比；④在项目落地服务环节，缺乏对现有园区内企业进行高质量评价体系，政策红利期一过，容易出现企业流失的情况。
3 依托数字化治理优化产业招商关键环节
3.1 基础能力底座——构建产业经济数据治理体系和产业经济指标库
构建合理的产业经济数据治理体系和指标库是提升优化产业经济数据能力、充分挖掘数据资源价值、打造数据驱动发展新引擎、数字化治理赋能产业经济和推动数字经济发展的重要前提和保障。
建立面向产业经济的数据治理体系，首先要将业务数据化。业务数据化是通过数据采集汇聚，实现地方政府部门业务数据化、再引入运营商、企业和互联网数据等社会数据、通过数据共享交换平台形成产业经济数据资源中心，提供标准化的产业经济数据、平台及服务能力。其次是将数据服务化。数据服务化是基于产业经济数据资源中心，建立类似重点产业库、新兴产业库、投资机构库、企业资源库、重点项目库、企业科创成果库等产业经济大数据专题库，快速形成对外数据服务，打造政府与企业之间的一体化数据支撑服务体系。
建立产业经济指标库首先基于原始数据构建产业基础标签。产业基础标签可以从数据库直接获取或分析加工得到。产业基础标签形成后再将产业经济指标整合分类，结合各区域实际情况，构建区域产业经济指标、宏观、中观、微观重点指标等。此后可根据国家政策指引、产业经济发展情况进一步优化丰富指标库。
3.2 招商线索捕捉环节——优质靶向挖掘，推动产业链精准招商
在招商线索捕捉环节，首先要盘查家底以提高招商精准度和有效性。本地产业监测通过全量实时数据形成的可视化驾驶舱，以产业活跃度、产业结构、产业布局等为基础，对区域、行业进行实时分析。本地产业定位则是明确招商性质是属于龙头企业招商还是产业链强链补链招商。同时，还需依托产业评估分析模型，进一步对外资招商、梯度转移等行业动态监测。
在掌握本地产业信息后，利用企业库加上互联网大数据采集+数据挖掘与分析，从企业成长性、知识产权、企业规模、资本背景、风险状况、经营质量等多个细分维度对有投资意向的企业的实力和发展特征进行综合评价。再通过区位匹配模型智能匹配，结合产业链的上中下游环节、通过企业成长评分模型、企业主营业务标签和企业排行榜，筛选出符合地区发展要求的优质企业。通过企业全景信息和动态评价，全面掌握招商对象信息，动态监控招商对象，精准发力，实现对招商对象的诉求精准评估，招商方案量身定制，推动招商项目落地。
3.3 招商项目跟进环节——关联关系模型助力高效触达企业关键联系人
在项目跟进评估环节，无法触达企业关键联系人会影响项目招商能效。可运用机器学习算法、深度学习算法、实体属性挖掘等大数据技术手段解决触达企业关键联系人问题。可先构建涉及企业之间、股东之间、知识产权、主要管理人员之间、法律诉讼原被告等企业社交关系的企业关联图谱并不断完善；再通过关系挖掘诊断模型、触达路径推荐模型将陌生拜访转变为熟人介绍，提升招商引资效能。例如，从股权、高管任职等多维度挖掘两家或多家企业、企业和人之间的关联关系、关联路径和关联程度，再通过现有或者熟悉的企业或人际资源寻找触达目标招商对象的最优路径，真正实现以商招商。
3.4 项目准入评估环节——建立企业高质量评价体系
在项目准入评估环节，需紧扣国家、地方“十四五”规划内容，建立一套科学的企业高质量评价体系，形成招商准入参考。综合新发展理念，结合企业实际情况，从企业质量效益、产业链效益、知识创造、节能减排等维度选取合适的指标：
（1）企业质量效益维度，可选择体现企业效益规模的利润总额和净利润、体现企业发展质量的净资产收益率和营业收入利润率指标和体现企业生产技术水平的全员劳动生产率等指标。
（2）产业链效益维度，可选择企业产业链贡献度、企业亩均增加值、企业亩均税收等指标。
（3）知识创造维度，可选择企业研发支出占比、科技创新成果数量等指标。
（4）节能减排维度，可选择企业能耗强度、单位能耗增加值等指标。
为了让评价指标更真实、准确地反映企业实际，“让数据说话”无疑是最佳选择。因此，考虑基于产业经济数据治理体系和产业经济指标库提炼、输出合适的评价指标。将企业高质量评价体系作为新企业入驻标准，可据此逐步淘汰园区内落后企业，不断优化园区产业结构，推进企业健康发展。
3.5 项目落地服务环节——统筹精细管理，完善企业服务
在项目落地服务环节，依托大数据和人工智能算法，为企业提供产业政策精准推送，科技创新成果赋能等企业服务并进行企业风险监测和流失预警，进一步做好安商稳商留商工作。
产业政策精准推送是充分运用NLP、OCR、知识图谱、政策推理引擎等新一代人工智能技术实现产业政策、信息智能解析，结合企业画像实现政策智能匹配，向企业精准推送。
科技创新成果赋能是结合本地重点产业布局情况，联合权威机构收集企业知识产权及专利，形成科技创新成果库，进一步分析预判产业、园区、企业的未来发展方向、技术爆发点、关键变革性技术等，根据企业需求匹配科技创新知识库，将有价值的关键信息精准推送至企业面前。
企业风险监测和流失预警是匹配数据源开展建模分析，通过实时监控企业动态，多维度跟踪企业风险信息，输出企业画像；通过行业监测、区域监测、特征监测、流向监测构建企业流失概率预测模型，辅助开展企业流失预警。政府招商主管部门可结合企业画像、流失预警信息调整相关政策，预防企业流失。
4 结束语
在产业招商全流程的关键环节进行数字化治理建模辅助决策，将“人治”转变为“数治”，从产业链发展急迫需要和长远需求出发，围绕产业链布局供应链、创新链、资金链、政策链、责任链，聚合政府、市场、社会力量促进产业链供应链现代化高级化，不断增强产业链供应链稳定性和竞争力。运用数字化治理赋能产业招商全过程管理能够为全力推动数字技术赋能产业发展，产业数字化提供坚强支撑。
