大數據供給側改革

A. 大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響

大數據對供應鏈將產生哪些影響，大數據時代的到來為供應鏈管理提供了難得的機遇，但同時也會伴隨著一些不好的影響，有利也有弊，能順應時代而變化才是正確的方向，以下是關於大數據對供應鏈將產生哪些影響。

大數據對供應鏈將產生哪些影響1

傳統供應鏈管理模式所面臨的挑戰

大數據時代的來臨不僅僅是給我們提供了很大的發展機遇，重要的是傳統供應鏈模式所面臨的挑戰極大的加劇了新生產力條件下企業之間的競爭，正是因為大數據時代的生產力特徵這種新事物與傳統的生產力特徵供應鏈管理模式之間的矛盾

所以傳統的供應鏈管理模式所面臨的挑戰也是非常嚴重的，新事物取代舊事物必然是舊事物自身的轉型升級，適應新事物的發展，供應鏈管理模式也不例外。

1、響應速度較慢

傳統供應鏈管理在技術水平不斷提升的同時，經歷了從最基本的MIS到ERP，再從ERP到當前供應鏈一體化的進化，但是從整體水平上來看，傳統的供應鏈管理仍然存在著以訂貨訂單為驅動的庫存管理，周轉庫存的管理從本質上來看是一種應對傳統供應鏈管理的經營模式，再次種經營模式的管理水平下，周轉庫存構成了晶瑩的基本保障

安全庫存成為訂貨管理的服務水平底線。另一方面，此種模式的出現，也在一定程度上說明了產品生命周期理論的響應速度依靠周轉庫存和安全庫存來保障客戶的服務水平，所以在這種模式下顧客需求的響應速度比較慢。

2、終端消費需求不能有效滿足

傳統供應鏈模式對企業經營的貢獻主要在於企業對市場是一處永的形式滿足部分需求而進行產品的設計，在這種情況下，終端消費者的基本需求能夠得到滿足，但是現有產品不能滿足終端消費者的潛在的深層次需求

這種產品經營的設計和生態註定了終端消費需求和源頭的生產製造脫節的商業邏輯。供給側的生產製造不能夠針對終端用戶的體驗進行個性化設計，只能在短期內以批量的模式提升自己的生產效率。

例如，在互聯網時代出現之前，市場上的衣服大部分是根據設計師對終端用戶體驗的評估進行設計，而沒有針對更多用戶特別是普遍用戶的個性化需求進行定製，而且衣服定製成本非常高、時間比較長，這從根本上制約了終端消費需求的普遍性滿足。

3、庫存周期較長

傳統的供應鏈管理模式以存貨管理構成支撐企業經營的基本條件，庫存成為實現經營的流動資產，大部分行業的庫存檔點是以月為單位進行計算的，因為產品屬性的不同，庫存管理盤點有所差異

從整體的水平看庫存周期大部分在計算倉儲、包裝、搬運裝卸、運輸等時間的條件下基本上在途庫存和周轉庫存周期均在兩個月以上，從資金利用的角度來看，在很大程度上制約了流動資金的利用率。

4、協同效應差

供應鏈管理模式協同效應較差主要體現在，生產製造型企業不能夠快速的實現渠道的建立，銷售渠道未能實現和終端消費者有效的互動，終端消費者的反饋也不能其實的成為生產製造企業進行產品換的升級的依據

從整個供應鏈的管理水平可以看出各個環節都在實現自身利益的最大化，但是未能實現整體效益的最大化，在面臨市場的競爭時存在著互相擠壓，為維護自身環節的利益犧牲整體供應鏈整體效益的情況屢見不鮮。

5、管理成本非常高

傳統供應鏈模式的管理成本由於信息化水平低下，不能將各個環節所設計的的企業進行信息的有效傳遞最終造成了各自企業所付出的固定成本中的攤銷成本非常高，人工成本尤其突出，因為條塊分割的嚴重所造成的管理混亂進而導致的管理成本已經成為供應鏈管理當中佔比較高的部分之一。

供應鏈管理要順應大數據時代發展的歷史潮流

從馬克思主義對經濟學的深入研究理論來看，變革時代正確的研究方法應該從生產力與生產關系的矛盾入手，時間對生產力要素特徵的分析才能對生產關系各個方面進行針對性的改革，這一點是生產力決定生產關系的集中體現，同時也是生產關系必須順應生產力發展的必然要求。

（一）大數據時代生產力的主導因素分析

生產力的三個要素是勞動者、生產工具和勞動對象，大數據時代改變了傳統生產力的三個要素特徵使得科學技術特別是互聯網為核心的人工智慧為代表的數據獲取、處理、分析以及應用的技術成為生產力的核心特徵。這些核心特徵從根本上改變傳統供應鏈管理的生存環境，也就是改變了供應鏈管理的生態特徵。

1、大數據時代的生產力變革決定了供應鏈管理的變革

每個時代的生產力都決定了所在時代的生產關心的管理特徵和管理模式，這個是基於人類文明的發展所確定的，大數據時代也不例外。所以，當大數據時代生產力的三個要素發生了根本的變化之後，隨之而來的供應鏈管理也必須根據實際情況變革，符合生產力發展特徵才能提升競爭力量，實現效率的提升和發展。

2、勞動者發生了決定性變化

大數據時代出現之前，傳統的勞動者是以體力勞動和基本的腦力勞動來對供應鏈進行管理的，這種腦力勞動主要包括基本的信息處理、業務知識的一些規范、與業務相關的數據處理等內容，但是大數據時代出現之後，勞動者需要更多的參與和大數據相關的腦力勞動，例如數據的獲取、對供應鏈數據的分析、與消費者相關的數據研究和預測

與產品設計有關的產品性能的監測和分析等內容，這樣從根本上改變了勞動者對知識的掌握的需求水平，你改變了勞動者對供應鏈管理的思維模式認知的改變和理念的變革。進而包括人事行政管理，在招聘績效考核等各個方面都改變了原有對供應鏈管理者的要求。

供應鏈管理貼近消費者的前端，需要更多的去對數學的進行收集和消費者行為的描述，這樣的信息處理大大改變了原來依靠調研預測進行管理的模式，從而也改變了對消費端勞動者的要求

這些要求從本質上需要變革原來的管理模式，也是對勞動者創造價值的有效提升，但是這種創造的主體必須是勞動者自身的改變。所以從整體上來看對人力資源的需求是大數據時代生產力變革的第一要務。

3、生產資料中生產工具發生了很大的變化

傳統的供應鏈管理基本上是基於信息的傳遞而進行的傳統互聯網電腦網路的設置，在這種模式下互聯網僅僅是作為一種信息傳輸的工具電腦也是信息採集的輸入埠

大部分的電腦使用者都是用來錄入相關的信息或者使用電腦網路進行傳遞相關的業務數據。大數據時代電腦更多的傾向於採集分析處理相關的數據，更加強調軟體和智能硬體的結合

最終的目標可能會是實現人機一體化，而錄入和傳輸相關的數據成為最基本的`功能，所以從電腦計算機網路的用途來看，功能上已經完全改變了原來的目標。

4、勞動對象發生了很大的變化

大數據時代供應鏈管理的勞動對象逐漸從基於傳統庫存管理的產品生產製造、流通和銷售，逐漸轉化為對於產品生產製造的特徵也就是滿足消費者深度需求的特徵進行設計

數據的利用從原來的事後分析說明解釋逐漸轉化為大數據的相關性應用，這一點幾乎體現在每年大規模的支付信息的統計分析，例如近兩年微信發紅包數量的統計

支付寶對用戶指出每個月賬單的統計分析，跨進電商對消費者購買行為的統計分析，這樣的數據分析最後形成了供應鏈管理中對供給的判斷，也形成了對消費者未來深度需求的判斷和評估。原來的分析和預測逐漸轉變為大數據相關性的應用。

大數據對供應鏈將產生哪些影響2

大數據時代生產力特徵

大數據時代的生產力不同於以往技術變革所帶來的生產力要素的變化，可概括的總結為以下幾點。

從整個農業文明到工業文明時代各種變革的整體特徵來看，農業文明時代是以生產工具的變革為主要特徵，其中典型的變革包括青銅器的出現和應用、鐵器工具的出現和大范圍的普及和應用為主要特徵，極大的推動了生產效率的提高，從而推動整個社會效率的提升、物質財富大幅度積累，使封建文明出現前所未有的鼎盛時代。

工業文明主要集中在生產工具能源的變革方面所產生的生產工具動力變革，主要包括經過長期經驗的積累，18世紀蒸汽時代蒸汽機的發明和應用，工業化時代電力和以電力為動力能源的機器應用，極大提升了社會生產力的變革，促使人類文明從封建文明走向資本主義文明和社會主義文明，在政治制度方面發展延續到今天。

隨著時間的推移，20世紀初期部分學者提出了新技術為代表的生產力變革的來臨，這些新技術包括新能源、新材料和計算機技術，經過半個世紀的發展，這些技術的應用也極大的推動了生產效率的提高，改變了生產方式的具體特徵。

主要表現為新經濟學的興起和管理學派的細化。新的商業模式和企業組織方式層出不窮，資本市場以證券市場為代表，成為經濟發展的晴雨表。這些生產力發展現象已經成為人們的共識。

新技術時代網路信息的應用。而大數據時代出現的今天，可以概要的總結為是以信息化時代為基礎、智能化數據信息處理和應用所帶來生產力在生產工具、勞動者即人力資源變革、生產方式等方面革命為主要特徵的生產力的變革。

與上述人類歷史上其他生產力的變革相比較，大數據時代的變革從時間的角度看來的更加突然，對社會生產生活方式的影響更大，傳播速度更快，拉近了供應鏈的生產段和消費終端，依靠現代智能硬體和軟體相結合，極大的提升了兩端信息獲取的能力，供需充分結合高度統一起來，並加速了產品生命周期的周轉速度。

大數據對供應鏈將產生哪些影響3

大數據時代變革所帶來的機遇

隨著大數據時代生產力的變革，企業組織在供應鏈管理方面機遇難得，主要體現在以下幾個方面：

1、供應鏈管理理念精準化

管理理念隨著生產的進步技術的發展越來越成為先進生產管理方式的核心和精髓。大數據時代的變革使得供應鏈管理理念能夠實現深層次精準化的發展，包括供應鏈消費終端需求信息的收集以及用戶體驗反饋到生產端，對產品進行再次設計製造和生產，滿足終端消費者的深層次更精準的需求。

在供應渠道方面，信息通過網路的精準傳遞有利於渠道的多樣化，通過精準的營銷廣告的投放實現渠道的快速銷售能力。

在庫存方面主要意義消費需求拉動的庫存管理為主，時間庫存訂貨批量的同時安全庫存大大降低零庫存的概念已經能夠完全實現周轉庫存。水平大大降低所以從庫存成本的角度來看供應鏈管理裡面的精準化。

最終整體上。不僅滿足了消費者的終端需求深層次需求同時也滿足了生產者降低成本一嘯訂單公民及時用戶體驗完美的高層次目標。

2、協同效應作用加大

通過智能硬體和軟體技術的數據化處理,在供應鏈各個環節的信息處理收集分析和應用方面,均能及時有效地實現最優化,不但實現每個環節執行層面的學術性和敏捷性而且可以實現整體各個環節的協同作用,例如在當代電子商務的供應鏈管理中最典型的是以京東商城為代表的自營物流體系和平台的協同結合

不僅實現了訂單的快速處理，而且是京東商城的自營物流體系實現了庫存管理的最優化，更使商城的賣家能夠一大數據為基礎進行產品的選擇，營銷策略的制定，采購渠道的優化，從而最終實現了供應鏈一體化的最大協同效應。

除了電子商務企業這種行業的典型代表之外，在中國的汽車後市場特別是針對汽車配件供應鏈大數據的實現准確的進行分類包裝挑選等物流服務，有效地實現產品多品類、同一個產品多參數的復雜產品特性的供應鏈管理

為中國汽車後市場中小企業特別是最近消費者的終端企業實踐成功的用戶體驗奠定了堅實的基礎，與傳統的汽車修理廠門店相比，這種利用數據進行供應鏈管理的中小企業在競爭力方面特別是用戶體驗方面具有巨大的明顯優勢。

3、消費需求定製化驅動

大數據的應用對供應鏈管理中消費者精準需求實現了有效地滿足，不僅能夠對交易的分析和消費者購買行為的分析以及消費者對未來預期的分析而且可以根據這種分析實現生產定製化，把供給側問題存在的批量生產轉變為以個性化需求為滿足特徵的定製化生產。

例如，對衣服的生產，在傳統模式下幾乎都是設計者進行設計引導消費者進行購買，定製化需求在市場競爭中處於弱勢地位，沒有能夠實現消費者個人需求的滿足，而且衣服的定製化成本非常高，廣大消費者不能夠承擔這種定製化的成本，從而造成的定製化的發展緩慢。

近幾年以來一紅外技術對人體描繪使得軟體和硬體相結合，不僅能夠實現了消費者身體特徵的描述而且能夠根據不同的消費者對衣服的偏好進行設計，能夠快速的讓消費者根據自己的意願進行設計，在購買和交易的階段也能夠通過智能試衣鏡對現有的衣服進行挑選

在此過程中以數據收集和消費者之間的交互等環節實現了數據的分析與處理，對未來衣服的消費趨勢進行描述，而且能夠最終消費者為消費者提供深層次的長期的服務，這樣僅能從交易中獲得利潤而且能夠從的單一消費者的長期服務中，實現消費者粘性的提高，有利於廣大中小企業利用數據實現精益經營。

4、供給側結構管理優化

供給側改革是我國十三五期間的主導政策，大數據時代為供給側改革提供了有利的條件。當前，我國大部分行業在傳統模式，以投資需求和外貿為拉動的主要發展模式下普遍發生了產能過剩，解決產能過剩的問題主要從兩個方面入手，一方面有提高攻擊測產品生產製造的質量

實現產業的轉型升級，優化結構，提高生產製造的效率特別是注重保護環境等可持續發展策略；另一方面要針對終端消費者的消費需求，實現適銷對路、真正滿足消費者需求的競爭性產品。大數據時代為供給側改革提供了難得的機遇。

對供給側結構的優化管理以能源的利用為典型，隨著環境問題日益嚴重，我國對新能源代替傳統的化石能源必須採取非常有效地管理措施，其中主要體現在以數據為核心的管理處理新能源逐步代替傳統化石能源從而改善環境提高能源的利用率，2010年政府下達力度關閉了近百個火力發電廠同事計劃增加十三五期間核電站開發100所。

實現東部沿海地區和能源利用交大地區的清潔能源代替工程，必須利用大數據對能源的有效利用進行強力管控，對污染環境的傳統化石能源進行逐步改善，最終實現我國經濟的可持續發展。

5、中小企業大數據應用提升競爭力

在傳統的生產力條件下，中小企業面臨市場激烈的競爭，資源方面的不足創造力的不足效率利用地下等各個方面造成了大企業對中小企業的生存空間的擠壓，大數據出現之後，中小企業雖然在資源方面以及創新能力方面不如大企業強，但是中小企業利用戰略上的靈活性，充分發揮瞄準立即市場進行發力的敏捷。

利用大數據對市場進行再次細分，鎖定目標細分市場，對客戶進行深度挖掘，對產品進行二次創新，實現了市場競爭中的不對稱性，在微創新方面不斷滿足消費者的需求，提升自身產品和服務的競爭能力。

有效的完善了自身的不足，最終提升了生存競爭力，在國家大力倡導大眾創新萬眾創業的宏觀環境下中小企業使用大數據技術，在信息溝通、營銷競爭、戰略再投資等方面緊緊地把握住了細分市場目標客戶的有效需求，不但滿足了針對性的深度需求而且提升了掌控用戶體驗、滿足細分市場目標客戶潛在需求的工具和方法，在創造和實現顧客價值的同時，也創造了大量的就業崗位，從此品牌競爭深入人心。

從國家申請專利的數量來看，除了在市場競爭中佔主導地位的大型客機企業對研發投入比例大，而產生了大量的專利之外，廣大中小企業在滿足細分市場目標需求的同時，利用自身條件而進行重新申請專利的數量大幅度增長，競爭力提升的同時實現了價值重塑品牌塑造。

B. 如何擁抱「大數據時代」

    洶涌澎湃的大數據浪潮，正攜帶著巨大商機，撞擊傳統經濟的概念和思維。大數據孕育和驅動下的新產品、新服務、新產業層出不窮，並日益深刻地改變著每個人的日常生活。一個基於技術進步的「大數據時代」正在來臨。

    中國有句成語，叫「窺一斑而知全豹」。回望人類發展的歷史長河，囿於技術限制的「抽樣數據」，和建立在此「有限數據」基礎上的假設、推理、論證，恰如「窺管知豹」一樣，是人類在無法獲得「全體數據」的條件限制之下，探索未知領域時無法選擇的唯一途徑。

    在互聯網基礎上發展起來的社交網路、電子商務、移動通信、可穿戴設備等「雲計算」技術，讓「抽樣數據」迅速讓位「全體數據」，「全體數據」即「大數據」時代的來臨，使「知全豹」不僅成為可能，而且變得越來越容易。

    寬頻資本董事長田溯寧說：「以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效、快捷地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，並隨時進行分析和計算。」

    「全豹」當然比「一斑」更能反應事物的本質。《大數據時代》的作者維克托認為，大數據使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次，獲得和使用全面數據、完整數據和系統數據，深入探索現實世界的規律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。

    田溯寧認為，大數據正在成為巨大的經濟資產，是新時代的「礦產」與「石油」，並將帶來全新的創業方向，商業模式和投資機會。

的確，大數據正成為資本「熱戀」的對象。從Facebook、谷歌，到網路、九次方，五湖四海的資本如過江之鯽，正在加速向「大數據」領域集結。成立於2010年的九次方大數據，2014年、2015年兩次融資，就募得資金近10億元，得到了博信資本、建銀財富、當代集團、IDG資本等18家頂尖基金的追捧。

    《2015年中國大數據產業白皮書》顯示，我國大數據市場規模2014年達到767億元，預計到2020年將超過8000億元。而申萬宏源的報告分析稱，10年後「大數據」可撬動萬億元級GDP。

    美好的前景，並不能掩蓋前行的曲折。稀缺是任何資源的基本屬性。「大數據」發展的瓶頸，同樣在於數據的「可獲取性」。中國政府網披露的信息顯示，目前我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手裡，「深藏閨中」而未能與社會共享，造成了極大的浪費。

    身處大數據時代，人們生活所需的導航、氣象、房屋、醫療、就業等信息，往往都來自政府的信息數據開放；產業發展所需的戰略思考、布局規劃、落地方案等，往往也要依託對政府信息數據的挖掘、重組、混搭。龐大的手機用戶和應用市場，造就了中國大數據資源的極端豐富性。解決這些由大規模數據引發的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。

    貴陽大數據交易所執行總裁、九次方大數據創始人王叄壽認為，大數據將成為繼土地之後政府手中最值錢的資源。他說，激活政府手中的大數據資源，讓它們走出政府的「深閨大院」，作為要素參與市場，既是簡政放權的現實需要，也應該是供給側改革的重要內容，更是擁抱大數據經濟的必由之路。

    流動的要素才能創造價值。開放、流通的數據是時代發展的要求。目前美國政府已創建了Data.gov網站，為大數據敞開了大門；英國、印度也有「數據公開」運動；我國近年來也崛起了貴陽大數據交易所等一批數據交易機構，但作為數據主體的政府依然動作緩慢。

    數據的挖掘和應用，不僅是公司競爭力的核心，也必將成為國家競爭力的標志。在我國產業轉型升級的過程中，以大數據思維的創新方式解決問題，推動供給側改革，創建新的產業群，實現「中國製造」向「中國創造」「中國智造」轉型，意義顯得尤為重要。

    縱觀近代歷史，歷次技術革命，中國都落在了時代的後面。而這次以互聯網為基礎的大數據變革，中國與世界的距離最小，在很多領域甚至還是領跑者。田溯寧說：「只要我們以開放的心態，創新的勇氣擁抱『大數據時代』，就一定能抓住歷史賦予中國創新的機會。」

C. 2019年江蘇省供給側改革方案全文,江蘇省供給側改革方案出台

在這次省經濟工作會議上，省委書記羅志軍提出了經濟工作的「十個更加註重」，其中之一，就是「更加註重供給側結構性改革」。

馬桶蓋跑到國外買，

倒逼供給側改革

羅志軍在全省經濟工作會議上闡述了我省經濟面臨的「五大壓力」，而這些壓力造成的原因，固然有外部環境復雜變化、市場需求不振的因素，也有我省經濟深層次的結構性內因。「在『三期疊加』的大背景下，影響經濟增長有總需求不足的問題，但主要矛盾已經轉化為結構性問題，矛盾的主要方面在供給側，主要表現為有效供給的總量、供給的結構不能適應需求總量、需求結構的變化」。

日本LAOX是日本最大的免稅店，中國遊客是其主要消費群。今年前10個月，LAOX在日本市場，電飯煲銷售額同比增長271%；馬桶蓋銷售額同比增長614%。「如果馬桶蓋都要跑到國外去買，這表明我們的供給結構很有問題。」省發改委主任陳震寧說。

「以前常講的『三駕馬車』是從經濟運行的結果出發的，現在強調供給側是從經濟運行的源頭入手，從產業、企業角度觀察認識問題，更加突出長遠的轉型升級。」對外經濟貿易大學公共管理學院教授李長安說，「中國進入中等偏上收入水平國家後，需求增長總體比較平穩但出現了新升級，產業結構要跟上來，現代服務業和高端製造業要加快發展，而產能嚴重過剩行業要加快出清，這樣才能形成新的核心競爭力。」

增加高水平供給，

謀劃增長亟待調整思路

顯然，謀劃增長的思路也要作出調整，要在適度擴大總需求和調整需求結構的同時，實現由低水平供需平衡和高水平供需平衡的躍升。「供給側結構性改革，主要看勞動力、資本、技術、土地、管理等五個要素能不能更好地供給。需求側管短期，供給側管中長期。要做到供求平衡，『兩側』相互匹配，同時發力。」省政府參事室主任宋林飛說。

供給側結構性改革意味著什麼？在宏觀政策取向上，重在支持深化結構調整、促進轉型升級，以改善和創新供給、優化需求結構來擴大需求總量；重在深化財稅、金融、國企等重點領域改革，完善公平競爭、優勝劣汰的市場環境和機制；重在支持實體經濟良性運行，夯實整個經濟穩定健康可持續發展的根基；重在推進創新驅動發展戰略有效實施，促進新動能成長和傳統動能提升。

「中央層面逐步形成的宏觀政策、產業政策、微觀政策、改革政策、社會政策的完整體系是我們必須深入研究並牢牢把握的重大機遇。」陳震寧說。比如，國家已經明確繼續加大積極財政政策力度，努力爭取更多的中央預算內投資資金投向我省。同時，充分利用國家啟動股票發行注冊制度改革，設立戰略性新興產業板、改革創業板、完善「新三板」、規范區域性股權市場提供的新機遇，多渠道融通投入資金；多渠道繼續擴大債券發行規模，顯著提高直接融資比重，重點支持政府主導的基礎設施建設項目和實體經濟產業、企業的調整轉型。

推進供給側改革，

江蘇明晰五大路徑

省委副書記、代省長石泰峰在經濟工作會議上指出，明年的經濟工作將突出供給側結構性改革，大力調整產業結構，江蘇將推出五大舉措。

省經信委主任徐一平表示，我省將以智能製造為主攻方向，大力發展先進製造業。實施中國製造2025江蘇行動綱要，深入推進兩化融合，著力建設具有國際競爭力的先進製造業基地。加快企業製造裝備升級，推進數字化製造，建設一批智能工廠和智能車間。實施工業強基工程，在關鍵基礎材料、核心基礎零部件等方面落實一批重點項目。開展大規模技術改造和設備更新，加強品牌和質量建設，提高傳統產業競爭力。

江蘇還將以產業科技創新為突破口培育壯大戰略性新興產業。發揮好產業投資引導資金作用，實施15個重大工程和28個重點專項，制定落實重大技術產業化和重大產品首購首用政策，推動十大戰略性新興產業規模化發展，加快培育大數據開放創新、工業機器人等新增長點，建設一批戰略性新興產業集群。

以生產性服務業為重點加快發展現代服務業。實施服務型製造重點項目，培育一批製造業服務化示範企業。實施生產性服務業「雙百工程」，促進現代金融、信息技術、現代物流等重點產業加快發展，培育壯大平台經濟、工業設計等新興業態，積極打造生產性服務業集聚區。蘇州市委副書記、市長周乃翔說，「蘇州要以構建與特大城市發展趨勢相適應的現代服務業體系為目標，調整優化產業結構。我們要鼓勵更多社會資本投向服務業領域，明年全年服務業投資達到2800億元。」

以跨界融合為著力點全面提高互聯網經濟發展水平。大力實施「互聯網+」行動計劃，推進「智慧江蘇」建設，加快培育新產業、新業態、新模式，建設一批雲計算和互聯網數據中心、大數據產業園，培育一批骨幹企業。實施企業互聯網化提升計劃，著力在研發設計、生產管控、購銷經營和製造服務等環節提高信息技術應用水平。

推進去產能工作，按照國家統一部署，積極運用市場機制、經濟手段、法治辦法持續化解過剩產能，堅決淘汰落後產能。抓緊對「僵屍企業」進行排查摸底，制定實施處置方案，對資不抵債、扭虧無望的企業加快兼並重組或依法破產，並妥善分流安置企業職工。

D. 如何深化供給側結構性改革

深化供給側結構性改革，建設現代化經濟體系，必須把發展經濟的著力點放在實體經濟上，把提高供給體系質量作為主攻方向，顯著增強我國經濟質量優勢。

加快建設製造強國，加快發展先進製造業，推動互聯網、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合，在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能。

支持傳統產業優化升級，加快發展現代服務業，瞄準國際標准提高水平。促進我國產業邁向全球價值鏈中高端，培育若干世界級先進製造業集群。加強水利、鐵路、公路、水運、航空、管道、電網、信息、物流等基礎設施網路建設。

堅持去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板，優化存量資源配置，擴大優質增量供給，實現供需動態平衡。激發和保護企業家精神，鼓勵更多社會主體投身創新創業。建設知識型、技能型、創新型勞動者大軍，弘揚勞模精神和工匠精神，營造勞動光榮的社會風尚和精益求精的敬業風氣。

各領域深化供給側結構性改革的方法：

1、在製造業領域，「僵屍企業」佔用了大量的信貸資源，應該將新增貸款用於新增GDP，要有序推進「僵屍企業」的處置，優化資源的合理配置。

2、在農業供給側改革方面，不能再簡單按照過去的模式去恢復生豬生產，因為生豬減產的原因很復雜。未來應推動規模化、綠色化、循環化的養豬模式。

3、在生產領域，由於雲計算、大數據、區塊鏈等技術的發展使用，生產領域的資源配置更加合理、高效。高新技術的應用，為供給側結構性改革帶來了新成效。

E. 數字經濟時代來臨，將帶來3個發展方向：未來30年都是趨勢

在20年前由於互聯網的普及，電商和信息化成為了，新的致富方式和發展方向。

因為在流量紅利期，實現低成本高回報，同時可以藉助CRM/ERP等系統，把庫存、銷售額、利潤等經營信息，實現信息化經營，提升整體的效率。

但隨著5G、物聯網的來臨，傳統在線化和信息化的經營邏輯被完全顛覆。因為信息化是單方面的信息，無法把產品、銷售、經營整體打通，就無法在數字化時代生存。

所以在未來30年想要更好的生存和發展，就要依託互聯網，物聯網，雲計算，實現數字化、數據化以及智能化經營。

1、互聯網、物聯網與大數據的關系

2、信息化到數字化的商業形態

3、大數據到智能化的商業形態

一

在傳統的經濟形態中，誰能夠掌握石油，就能夠把控經濟的命脈，在未來誰能夠掌握大數據，就能把握未來的發展方向。

到底什麼是大數據呢？在互聯網時代的經營中，每個用戶的信息、用戶的行為，都可以通過應用程序為連接點，通過雲計算儲存和運算，形成大數據。

到了物聯網時代，不但人能夠產生數據，所有能夠通電的物體，都可以產生數據。物體可以藉助感測器，通過聯網交互，產生不同的數據。

如一台冰箱，每天打開幾次門，冷凍了多少的物品，每天的消耗量，以及與人的交互信息，都會被雲計算分布式儲存和運算，集合在一起，就形成的大數據。

之所以稱之為大數據，是因為信息數據的量非常大，所以要通過多台伺服器組成的雲計算，去儲存和運算，才能被分析和二次運用，產生巨大的商業價值。

掌握了大數據，就了解到消費者以及市場動向的一切信息和數據，就可以通過大數據去判斷未來的市場需求。

就如一些互聯網巨頭一樣，掌握大數據以後，可以藉助數據去判斷每年的市場趨勢與需求，這樣就可以掌握未來，所以擁有大數據就相當於掌握了，新時代的資源。

二

想要藉助大數據，搶占未來的發展趨勢，就要認清信息化到數字化的演變，從根本上做好戰略布局。

因為大數據的形成是信息的集合產生的，那麼信息從哪裡來呢？在序言中我們提到，信息化就是大數據的前身，就是把所有的經營信息，通過互聯網應用程序，統計在一起。

例如今天銷售了多少產品，帶來了多少利潤，還有多少庫存，這是在信息化時代的經營方式。

但根據信息化做戰略的布局和戰術的挑戰，是非常局限的，因為我們無法把握市場變化的精準數據，最終導致產能過剩，庫存積壓，經營成本上漲，最終導致大量的企業倒閉。

那麼想要從根本上解決產能過剩，供給大於需求，就要做到按需生產，精準匹配，這就需要從信息化轉向數字化。所以數字化轉型也是供給側改革中，非常重要的組成部分，也是未來30年的大趨勢。

因為只有全面的數字轉型，才能把銷售環節、庫存、用戶、等一系列的信息，通過數據中台相互打通，變成可以度量的數字。

只有所有的經營信息可以實現數字化了，才能藉助雲計算，把數字變成大數據。

三

從信息化到數字化，數字化到大數據，那麼大數據背後是怎樣的商業形態呢？在未來的經營中獲取大量的數據以後，可以實現智能化經營，這個智能化包含生產、庫存、運輸和營銷。

首先從營銷端來說，想要藉助大數據實現智能化營銷，可以通過巨頭的雲平台賦能，藉助應用場景和數據中台，雲計算獲取大數據，根據實際推送精準的營銷信息給匹配的人群。

就如我們在手機上經常收到一些，電商平台的優惠信息、打車平台的信息一樣，是平台通過數據，判斷你近期有某種商品需求或者出行需求，才會做智能化營銷推薦。

但目前的弊端是，還屬於基礎的智能時代，這是因為數據量需要積累和技術更新要迭代。

對於傳統企業來說，在今天想要實現智能化營銷，也可以藉助互聯網巨頭平台，因為巨頭已經掌握的大量的C端的數據，通過網路平台直接投放廣告就可以匹配經濟需求人群。

其次是生產和物流的智能化，就是當我們藉助雲掌握了大量的用戶的數據以後，可以根據用戶的需求，或者通過物聯網感測器收集，用戶的數據傳遞到智能工廠做定製。

生產完成以後可以直接進入智能化物流系統，可以通過無人駕駛 汽車 ，配送到指定的地點。

那麼在未來30年，想要從生產到物流到營銷，實現智能化，最關鍵的是先數字化和數據化，因為只有積累了足夠多的大數據，才能根據大數據給機器和設備發出指令，實現智能化經營。

所以想要搶占未來30年的發展趨勢，就要先從信息化轉向數字化，從數字化依託雲計算，結合成大數據，通過大數據去賦能，實現智能化經營。

F. 供給側改革需要大數據推薦引擎驅動

需要產業發展推薦引擎系統和中國產業信息平台
需求和供給的相對平衡是國民經濟的平穩的決定性因素。要達到這個平衡，國家提出要供給側改革。看過很多供給側改革的文章，大部門比較宏觀，而筆者認為精細化推進"供給側"改革需要產業發展推薦引擎系統和中國產業信息平台，需要大數據驅動，需要如大數據推薦引擎技術系統一樣形成有效的正反饋機制，精細化解決這個問題，簡言之：
1)全方位了解需求方(改革中的人民群眾)"健康"(不是盲目需求)的需求;
2)全方位了解供給方有哪些產業滿足這些需求。
很顯然這是一個產業發展匹配人民生活需求的問題，產業結構調整，需要產業推薦引擎，需要發展什麼，調整什麼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。智能推薦引擎在電子商務網站的的基本邏輯是什麼?是根據用戶的需求，標簽，行為，熱門、興趣、地域、探索等邏輯，在商城發現符合用戶的產品，以預測群體的行為，推薦個人喜好的產品。在網上購物日益普及的今天,個人相對穩定的購買需求與網站提供的紛繁龐大的產品之間的矛盾越來越突出,"信息過載"(現在是產業過載)和"信息迷失"(發展方向迷失，或者說不夠精細化)的現象日益嚴重。電子商務企業很好的利用了推薦技術來解決這個問題，推薦引擎根據用戶標簽，行為，購物時間、地點等各種外界因素而提供給消費者越來越滿意的產品推薦。這種邏輯非常適合我們面前的供給側改革，改革者如何准確的把握和利用當前老百姓的生活消費需求，通過優化投資結構、產業結構，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。所以筆者認為供給方改革就需要供給方推薦引擎!
這顯然這是需要大數據的思維，是一個大數據的問題，而不是口號和宏觀的問題，需要數據說話，數據管理，數據決策，一邊是老百姓需求發掘與預測，一邊是產品生產數量，質量，和產業產能比例。如何建立這樣一個演算法模型，借力大數據和互聯網技術，讓生產的產品不過剩，消費者剛好喜歡。這是一個系統工程，不是一個感性工程，所以我們需要用科學的手段解決，先建立起模型，然後不斷優化。
首先我們需要明確
1)供給側改革目標
GDP發展多少?各行業發展提高多少?人民有哪些需求?各種需求數據是多少?比如幾套房子，幾輛車子，這些全部需要根據13五規劃做大概的計劃，好讓供給方改革有個目標，有數據可依，有數據可管理，有數據決策。
2)供給側改革推薦引擎演算法模型;
建立產業發展推薦看板，根據的確老百姓的需求和現有產業發展情況，推薦企業重點發展哪些產業，哪些行業，哪些服務，區域經濟發展首先要自己自足(生活必須品)，然後有自己的特色。例如西北地區服裝生產落後，依靠南方企業服裝生產滿足西北人的服裝需求，雖然物流很發達，但是還是耗能很大，運輸成本較高，一些生活的必須品最好能夠實現本地化生產;區域經濟發展特色經濟是說根據，本地區特色，組織有效的生產改革。例如甘肅隴西地區，首先要本地區的百姓的基本需求的自給自足，然後大力發展發展葯材企業。並集中發展地產企業，讓百姓集中住房，推進農業規模化種植。甘肅地區人民的居住和水資源可以集中起來解決。而不是各自為戰。
再如：去年的的"雙十一"，某大型外資超市在天貓賣出了224萬升進口牛奶，接近中國人每天液體奶需求量的一成;不僅奶粉，日本馬桶蓋、韓國化妝品、美國手機等都在最暢銷的"海淘"商品中名列前茅……這並非簡單的"崇洋媚外"，它反映了中國人在生活水平提高後對消費產品質量的重視，更折射出中國長期以來"供給側"不足的矛盾。"這說明需求已經發生了變化。"目前我國的產業結構比較低端，高端的產能需求、高質量的產品，國內供給解決不了;而供給的結構也出了問題。我國大量的供給產能是過剩的，而且是一種低端的產能過剩。"所以，現在要做的就是從供給端進行改革。"通過這樣的數據分析，我們就需要加強供高端產品的生產。
這種模型要考慮當前，未來5年，十年的需求發展和變化，一旦建立，就可以分短期，中期和長期的戰略進行實施。全國經濟發展一體化，計劃加執行。地方經濟發展市場化等發展策略，把這些策略確定為演算法，通過數據公式去執行去不斷的調優，實現理念行為化，行為制度化，制度信息化，精細化、科學化是長久之計。
3)行業改革演算法模型，行業不同改革的模型也不同，因此需要精細化改革思路，不能一刀切，需要數據說話;
工業供給側改革模型
農業供給側改革模型
金融供給側改革模型
房地產行業供給側改革模型
以房地產行業為例要化解房地產庫存
"要化解房地產庫存，促進房地產業持續發展"。這是對房地產作為支柱產業的再次確認。促進房地產業持續發展，不僅因為這一行業能帶動鋼鐵、水泥、電解鋁等許多下游產業的發展，化解這些行業的產能，有效拉動就業，還在於從推進"人的城鎮化"考量，房地產業的發展是讓2.5億缺乏相應市民權利的城鎮常住人口能真正定居下來的必要物質前提。這是在調控層面消除供給制約。
製造業供給側改革模型
服務業供給側改革模型
文化產業供給側改革模型
電影行業供給側改革模型
每個都有行業發展的趨勢和方向，也有區域發展的需求，也有自身的特點，比如家電行業，全國人民的基本需求滿足的基礎上，有限發展智能家電，具有國際競爭力的家電市場。慎重審批因關系，因地皮優惠或者其他非市場導向因素的項目建設。將這種規劃形成數據，打分，有限審批分值較高的供給側行業改革方案。形成數據影響改革策略。今年蔬菜過年的時候價格如此之高，老百姓基本生活受到影響，那就是說農業行業都需要改革。這種改革的基本面就是要各個季度各種節日這個供給要跟上，要基本滿足。
4)供給側改革引擎部署路徑;
先由各個地方提出改革方案，然後由經濟帶統一協同審批發展，如無錫發展綱要提交長江經濟帶，長江經濟帶收集經濟帶各行政區域發展綱要，然後再統籌規劃，在拿出統一的數據，反饋給無錫做發展調整。這樣形成倒三角的經濟發展綱要管理體制，然後運行，然後再反饋數據，然後再調整。這個和電子商務網站的推薦引擎的演算法的自學習很類似，推薦的准確，演算法繼續，不準確需要深度學習重新計算。
5)改革後的正向反饋機制
改革前和改革後之間什麼關系是什麼，如何評判我們的供給側改革推薦引擎是否合理，這些需要和行業改革滿意度，人民生活滿意度相關聯。反饋經濟規劃和改革模型的優化。同時建立預警機制，告知企業發展哪些產業有多大的風險，飽和度如何?
那麼供給側改革推薦引擎的建立應該依託在什麼平台上呢?筆者認為我們需要私密的中國產業信息平台，那就是全國產業發展數據查詢和分析平台。先假設全國工商總局建立了一個所有產業互聯的平台，如同電商網站，可以查詢去全國經濟指標，人民基礎的吃穿住行需求，查詢歷史行業和產業的技術數據，查詢單個企業數據，查詢行業數據，查詢行業數據，個性化推薦建立企業的類型，個性化推薦區域有限發展的產業類型等等。那麼它就是改革的重要的數據平台，筆者思考平台承載功能如下：
其一，全國經濟指標，根據許可權，聯合國家重要的統計部門，了解全國的經濟指標，假設如下圖：其二，產業數據查詢;其三，行業數據查詢;其四，區域經濟查詢、區域經濟發展推薦;其五，經濟指標發展分析;這個平台的建立有利於，國家供給側改革的科學化落地。去年中央經濟工作會議強調，2016年及今後一個時期，要在適度擴大總需求的同時，著力加強供給側結構性改革。會議認為，2016年經濟社會發展特別是結構性改革任務十分繁重，戰略上要堅持穩中求進、把握好節奏和力度，戰術上要抓住關鍵點，主要是抓好去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板五大任務。平台的建立有利於實現這些目標。
最後我想說，供給側改革，類似國家NRP(國家資源計劃)，因為國家的人們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推薦引擎的思路實現起來舉步維艱，或者無從下手。
因此：精細化推進"供給側"改革需要產業發展推薦引擎系統和中國產業信息平台!
以上的思路還比較粗淺，但筆者想要說明一個問題，那就是要進行精細化，數據化改革。學習電子商務網站推薦引擎的商業邏輯完善改革的演算法模型，持續優化，正向反饋。精細化的中國夢可以比較清晰分階段量化實現。