原创 走南闯北的社长 行业研习社长

如何通过“全流程深调研”，“识别行业大问题，分阶段、分级分类凝练集群企业共性需求”，对产业集群数字化转型进行“成长性跟踪”，实在是一个必须严肃对待的工作。要做好这项工作，寄希望于牵头企业是远远不够的。

1 广东的决心

我在一文中曾经指出，省级政府应当强化对经济工作的统筹，特别是在营商环境和产业政策方面。近日，广东工信厅发布了《关于组织开展2022年产业集群数字化转型试点项目培育入库申报的通知》（以下简称《通知》），内容相当丰富，不少举措也是可圈可点，充分体现了省级政府统筹经济工作的努力。

实际上，关于产业集群数字化转型，广东省早几年就已经开始布局。

2018年省府出台了《广东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网实施方案及配套政策措施》（粤府〔2018〕23号）；2019年出台了《广东省产业集群工业互联数字化转型试点工作方案（试行）》，并启动了第一批集群试点；2020年出台了《广东省工业和信息化厅关于组织2020年特色产业集群数字化转型试点工作的通知》（粤工信工业互联网函〔2020〕492号）；2021年省府印发了《广东省制造业数字化转型实施方案及若干政策措施的通知》（粤府〔2021〕45号）。

今年的《通知》，正是为落实2021年《广东省制造业数字化转型实施方案及若干政策措施的通知》，根据《广东省产业集群数字化转型工程实施细则（2022年）》（以下简称《细则》）而出台的。《通知》提出，将按照“赛马机制”原则，同一试点行业的多个培育项目，仅对最先通过试点认定的项目予以资金奖励支持。至于奖励额度，珠三角地市集群试点不超过项目实际总投资额的30%、粤东西北地市集群试点不超过项目实际总投资额的50%。

产业集群数字化转型试点项目的基本目标是，加快推进以“工业互联园区+行业平台+专精特新企业群+产业数字金融”为核心架构的新制造生态系统建设。所谓“新制造生态系统”是指，以各地现有产业转型升级为导向，针对行业所面临的结构性问题和整体发展瓶颈，以新需求为牵引，以细分行业全价值链为对象，融合集成工业知识、经济模型与数字技术，全方位、全链条实施数字化转型所构建的高效协同和智能柔性的新型制造体系。《细则》指出，新制造生态系统是数字经济时代下制造业产业模式和企业形态根本性变革的新范式，不同于大型企业自有的智能工厂和智慧园区，也不同于中小微企业简单的规模化“上云上平台”。

今年第一批产业集群数字化转型试点项目将面向5个大类方向（新一代电子信息、高端装备制造、现代轻工纺织、智能家电、先进材料），共21个二级目录。这5大类都是广东具有优势的产业集群，也是广东产业转型升级的关键领域。这些产业的行业指南在《2022年第一批产业集群试点行业指南榜单》有详细介绍，这里就不再具体展开。我仅就自己觉得比较有意思的几个点展开论述。

2 全流程深调研

印象比较深的点是工信厅非常强调“深调研”。一方面可能是其他领域的政策文本不会那么频繁而细致地强调调研工作，另一方面可能是我自己特别笃信深调研在政策研究中的基础性意义，而且一直身体力行，所以当我在工信厅的《通知》和附件中不断看到深调研的字眼，就感觉挺对眼的。

《通知》明确要求，牵头单位要选择试点行业领域和试点起步区域，按要求开展深调研，并制定产业集群数字化转型方案，形成《申报书》和《调研报告》；同时要求各基层人民政府深度参与集群深调研及转型方案制定。

《细则》对于深调研的强调更多。在讲“基本原则”的时候，要求聚焦广东省制造业各细分行业领域开展全流程深调研，摸清产业底数、绘制产业图谱，以产业转型实际需求为牵引，找准行业共性场景。不仅仅是“深调研”，而且是“全流程深调研”，以此摸清产业家底，搞清楚产业转型的实际需求。

在讲“实施步骤”的时候，几乎每一步都要求进行深调研。例如在指南编制的时候，要求基层人民政府、“懂行人”、行业专家、共性底座型企业、第三方专业智库机构等通过开展细分行业需求调研，识别产业发展存在的结构性大问题，分行业分区域梳理产业痛点、问题清单和业务场景，摸清行业共性需求，形成产业集群数字化转型的需求清单。

例如在培育入库的时候，要求意向牵头单位要会同数字经济专业智库，深入试点起步区域开展深调研，剖析集群产业结构、博弈关系及企业特点，绘制产业图谱；准确分析产业集群细分行业产业链、供应链情况和存在问题及其原因，开展产业集群数字化转型顶层设计和底层验证，制定新制造生态系统建设路线图，形成产业集群数字化转型方案。同时，还要求持续开展集群深调研，不断更新完善产业图谱，优化迭代转型方案。

《2022年第一批产业集群试点行业指南榜单》更是开篇就要求深调研，而且将其作为“基本要求”中的“刚性指标”：牵头单位应根据试点行业方向及要求，组织开展产业集群需求诊断，制定调研及诊断计划，培育期间、试点期间各完成不少于15家集群企业（覆盖产业链上下游、大中小、产供销企业）的深调研及企业数字化水平评价诊断，分阶段形成调研及诊断报告。

甚至，工信厅还贴心地准备了一份《广东省产业集群数字化转型调研报告》模板。该模板指出，调研原则是：识别行业大问题，分阶段、分级分类凝练集群企业共性需求。对于调研报告应当包括的内容，模板也做了详细的说明。

3 好的调研不好做

为什么要这么重视深调研呢？从我了解的情况来看，是因为很多的地方政府决策都缺乏必要的深调研，以至于政府对一线的情况根本不甚了解。虽然能够掌握到一些面上的数据，但是却缺乏对行业大问题以及企业需求的准确把握，以至于很多的财政投入并没有起到应有的效果。

地方政府为什么很难开展深调研呢？并不是领导们不知道深调研的意义，没有调研就没有发言权，我想绝大多数政策制定者都晓得这个基本常识。但是因为两个主要原因，导致政策制定者很难开展深调研。一方面是他们实在太忙，忙得有点不正常，特别是应对自上而下的各种考核任务，写各种材料，开各种会议。如果政府里所有的人每天都忙得不可开交，根本没有时间去做点实在的调研，那么这个体制该如何进行有效的思考呢？

另一方面是政府官员主导的一线调研，往往很难获取真实信息。被调研对象在领导来调研的时候，常常避重就轻，甚至要考虑领导的需求偏好。而且领导的调研时间很短，一个点可能就半个小时一个小时，等被调研对象把准备好的稿子念完，时间也差不多了，领导再讲几点希望和要求，做一些指导，也就结束了。这种调研，形式意义大于实质意义，到某个企业调研，无非是表明对该企业及其所在行业的重视，至于企业的真实需求，很难在这种调研中进行全面而深入的探讨。

或许是考虑到这些因素，而省工信厅又确实想把产业集群数字化转型这件事情做实做好，因此他们提出要委托第三方专业智库机构开展工程项目全流程管理，对项目实施保持跟踪、对接、指导，其中就包括组织和参与产业集群的深调研。

另外，《细则》也鼓励高校科研院所团队参与到产业生态的构建中。如果第三方专业智库机构能够和高校科研力量结合起来，在项目开展之前、开展过程中和项目完成后对产业集群进行全流程的深调研，确实可以帮助政府了解真实的一线情况，从而对行业大问题和需求的共性与个性有准确的把握，在此基础上合理配置财政资源，推动产业集群数字化转型的实现。

4 成长性跟踪

最近，跟工信部门的同志在黄埔区跑了几家企业，了解不同行业的数字化转型现状、困境和需求，有很多的感触。开始的时候，行程安排比较密集，导致部分企业的调研不够深入。当时我就建议，最好是一个企业能够扎扎实实待个半天，该看现场的看个够，该座谈交流的交流个透。我们之前的基层调研，基本上也是这么个节奏。后来的行程有了调整，基本做到了一个半天一家企业，而且我们采取的是半结构化的深度访谈模式，而不是简单的问卷调查，因此，调研效果非常好。

印象非常深刻的是在广州数控的那一场调研，我们把绝大部分的生产车间都走了一边，而且花了很长的时间进行座谈，甚至中午也没有停歇，在会议桌上边吃盒饭边聊，一直到一点多。

后来，调研团队进行了全面的讨论，我也总结了几个自己觉得比较关键的问题。这里我只讲讲数字化的应用场景及其限度，其他的问题以后有机会再聊吧。

深调研的一个重要功能就在于还原行业的复杂性。通过对几个处于不同行业的企业的调研，虽然还不够全面，但是已经能够明显感受到数字化的应用场景在不同行业、不同企业是很不一样的，不同行业、不同企业对数字化转型的真实需求也大不相同。

大致来说，我们可以把产业集群数字化的应用场景分为以下几种：一是生产管理的场景，这也许是工信部门最为关切的问题之一，即如何通过数字化驱动和优化生产过程；二是流通管理的场景，也就是集群内部上下游之间的数字化整合，这应该是产业集群数字化转型的核心要义；三是资源管理的场景，例如物料管理数字化、设备和辅助设备管理数字化、能源管理数字化等；四是办公管理的场景，例如各种办公系统、人事管理系统、财务管理系统的数字化整合；五是政企联通的场景，也就是打通政府和企业之间的数据壁垒，例如药品电子监管码的推行就是一个典型。

不同行业适用数字化的应用场景差别很大，除了办公管理和资源管理具有较强的通用性，生产管理和流通管理的数字化适用性具有非常明显的行业差异。

黑格智造在生产管理和流通管理方面都能够做到很高的数字化应用，因为这本来就是数字化产业的典型行业。广州数控、达意隆包装机械和香雪制药，在生产管理方面可以做到较高程度的数字化应用，但是在流通管理方面则较为困难，这是传统制造业的典型特点。流通管理的数字化或许可以通过产业集群抱团数字化来实现，但是这会牵涉数据安全的问题，几乎所有的企业都谈到了这一点。要破解流通领域的数字化困境，建立安全可控的“行业云”也许是一个过渡性的办法，最终还是要依赖过硬的数据安全技术和数据法律保护，以及可能需要较长时间才能形成的行业信任生态。

环亚科技即使在生产管理方面也需要很多人工，这与化妆品产业小批量、大批次的生产模式有关，数字化主要体现在人机合作上。而中船黄埔在生产领域都很难实现较高的数字化应用，这与它的军工保密属性以及小批量小批次的生产模式和大规模物件的复杂性生产有关，因此只能在资源管理方面尽可能做到数字化，比如对车辆运行、能源使用的数字化管理。

除了这些行业属性的制约，数字化的应用深度还与土地供给、土地平均产值、企业的资金量、投入产出比等因素有关。因此，各地区、各行业在开展产业集群数字化转型的时候，面临由内而外差异极大的影响因素，这决定了不同地区不同行业的数字化转型需求有很大的区别。

可见，如何通过“全流程深调研”，“识别行业大问题，分阶段、分级分类凝练集群企业共性需求”，对产业集群数字化转型进行“成长性跟踪”，实在是一个必须严肃对待的工作。要做好这项工作，寄希望于牵头企业是远远不够的，工信部门应当充分发挥第三方专业智库和高校科研力量的优势，将“深调研”作为产业集群数字化转型的第一步，而且要进行全流程的成长性跟踪，把通过调研了解企业真实诉求作为一项常规工作来抓，并在此基础上做出科学的决策。