『壹』 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。
『貳』 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。
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。