供给侧改革的大背景：
当前中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。我国稳定解决了十几亿人的温饱问题，总体上实现小康，不久将全面建成小康社会，人民美好生活需要日益广泛，不仅对物质文化生活提出了更高要求，而且在民主、法治、公平、正义、安全、环境等方面的要求日益增长。站在经济发展的角度看。我们从高速增长转向中高速增长，从规模速度型粗放增长转向质量效率型集约增长，从增量扩能为主转向调整存量、做优增量并举的深度调整。经济下行，不是周期性的、也不是总需求不足，而是在供给侧，产能过剩、库存增加、需要的东西没有生产出来。
为什么要供给侧改革？
因此供给侧结构性过剩与需求的不足，成为当前的主要社会矛盾。一方面部分产业产能达到物理性峰值，产能过剩，存在大量无效供给；另一方面，满足中高收入群体消费需求的供给不足，到国外买房、购物、上学看病。同时，更严重的结构性问题是金融与实体经济失衡根本目的是提高供给质量满足需要，使供给能力更好满足人民日益增长的物质文化需要和生态环境需要。减少无效供给、扩大有效供给，提高供给结构对需求结构的适应性。这是供给侧结构性改革的根本目的。
如何解决这个问题？
一边是老百姓需求发掘与预测，一边是生产什么产品，生产多少数量，质量如何。这显然是一个大数据的问题，而不是口号和宏观的问题。如何建立这样一个算法模型，借力大数据和互联网技术，让生产的产品和需求匹配，不过剩，消费者喜欢，从大的方向上应该有所规划。当下随着数字技术的发展，我们建立了一些经济社会发展的大数据及经济数据分析的基础。宏观经济数据分析指导经济结构调整，中观经济分析预测到未来每个行业的供求关系，微观数据可以预测未来一个阶段每个消费者的需求，这样的数据可以避免的盲目投资和地区不科学的招商引资。
为什么说大数据招商对可以推动供给侧改革？
因为招商是所有工作的起点，是推动的供给侧改革的主要途径，招商工作可以帮助地方建立政府数字中国和数字政府的典范、建立创新应用示范区，引领经济社会实现跨越式发展，是个经济社会发展战略的第一步，是产业结构调整的入口，也是吸引外部资金、技术，实现地方经济赶超的最直接的方法。
但各地招商竞争非常激烈，随着地方政府不断介入，为了吸引更多的优质企业，各地纷纷出台优惠政策和措施。竞争不断加剧，传统的招商模式中存在的问题也逐渐显现出来，存在恶性竞争、区域福利和环境恶化、缺乏招商长远规划、产业结构布局和企业结构不平衡等问题。
另外招商人员在招商的时候大部分都不能回答如下问题：
产业发展中各个行业的前景及预期市场价值有多少？现有产业发展状况和趋势是什么？行业领军企业的发展及战略布局是否已经考虑到，或将要考虑扩展到本地？对于需要招商的行业，其领军企业有哪几家？针对不同的行业领军企业，产业园需要提供哪些政策或区位上的便利条件？领军企业引进产业园的可能性有多大，如果完成引进，企业会带来多大的市场价值和影响力？
这些问题没有解决，招商工作的科学性就无从谈起，那么如何打破困局？根据笔者对研究招商工作的研究，对淘数科技等企业建立的招商大数据平台的研究，加上对于大数据价值的理解和对全国各地招商工作人员具体工作的调研，笔者认为建立各地应建立大数据招商系统，科学推动地方产业结构调整，推动供给侧改革，价值巨大，具体分析如下：
宏观上
价值一、推动当地供给侧改革 通过数据分析进行调整产业
通过大数据、人工智能等手段，招商大数据平台通过挖掘超过1亿国内外市场主体全景动态数据库，并筛选出战略性新兴产业、文化产业、智能制造、生物医药等几百个多个招商专题库，针对每一个产业专题库，梳理出准确的产业招商图谱、产业投资地区和重点企业名单及画像信息。通过和当地经济发展云图和需求分析，可以形成供给侧改革的路线图和具体的产业调整的战略性方向。
价值二、招商产业分析，辅助招商工作战略规划
招商大数据平台可以对京津冀、长三角、珠三角经济圈下各城市的各类企业数据进行融合、关联、比对，将企业多维信息标签化，并基于企业GIS坐标信息，通过“经济圈”、“城市”的层级筛选，统筹联动展示重点关注城市的优势产业、新兴产业的发展情况及龙头企业、上市企业情况，实现从微观粒度聚焦主导产业，绘制产业链投资布局，为着力招引世界500强、中国500强、大型央企和行业领军企业提供数据支撑。平台借助大数据挖掘和分析手段，全面了解区域产业布局情况、把握产业链发展现状、实时掌握企业发展动态、获取产业投资热点，为进一步通过补链、强链、建链等政策举措，打造现代化产业链体系，带动区域经济高质量发展提供决策支撑。招商地图关注产业链进行图谱编制，重点包括产业链环节、重点企业、数据统计等。图谱包含产业链全景图、产业链现状图、产业链补链图和重点产业下钻图（细分环节图谱）。依托图谱透视产业发展全景，把握产业发展方向，了解产业发展现状，找到产业发展重点，支撑集聚上下游环节企业，打造 产业集群。
微观上
价值三、招商线索获取，了解招商企业，辅助个性化招商 ，提高效率 。
招商引资从本质上就是进行项目的撮合和匹配，在大数据分析与挖掘技术的支持下，通过建立适当的经济模型，可以有效地把握地方资源和企业的匹配度，并可以针对特定的商客进行需求分析，量身定制招商方案，从而快速提升招商效率，促进项目落地，使政府与项目、资本、人才、市场达到无缝对接。
价值四、招商联系人关系分析，缩短招商路径
招商大数据平台通过挖掘锁定配置地区的全量客户，利用标签筛选，结合地图和热力图能够快速定位目标客户位置。平台提供了标签搜索、智能搜索、POI搜索方式，或者交叉搜索。帮助分析企业之间的各种关联，如企业间的投资关系、人员的任职关系、企业间的诉讼关系、合作申请专利等知识产权的关系，通过对全量企业与全景信息的整合，设定了关系权重，构造了最为完整的企业社交关系和企业复杂关系网络，涉及企业之间、股东之间、知识产权、主要管理人员之间、法律诉讼原被告等共有种百关系。利用企业关系网络，帮助招商人员在多个业务场景中发挥重要作用，如分析目标招商企业信息、分析多家公司之间的合作关系及路径等关联信息、分析研判竞争对手公司架构及布局。
价值五、企业风险洞察，避免招商失败
招商平台的风险评估可以通过企业全景报告、企业综合能力评价报告，包含基本信息、关系信息、司法风险、经营风险、企业发展、经营状况、知识产权。通过了解企业的各种风险，并提供预警分析，避免招商失败。
价值六、招商项目管理，合理进行招商投资，减少重复投资
招商平台提供，1）对所有入库项目都编制项目简介，内容包括项目概况、经济效益、合作方式等。2）对重点推荐的项目还将编制可行性研究报告，使资料尽可能翔实。3）平台深度贴合招商管理需求，流程化招商工作跟进过程：4）建立储备项目、在谈项目、签约项目、成功项目等不同阶段的项目管理规范。
价值七、定制化个性化招商服务。
在实施招商引资过程中，坚持个性化对接、产业化招商的模式，依托现有资源，有针对性、有选择性的招引一批产业带动性强企业成为招商工作人员的必修课。
大数据招商辅助建立个性化招商工作，主要在于整合企业各种经营数据、通过数据挖掘、数据可视化及需求分析，能快速了解企业自项目、资本、人才、市场，销售等方面的业务需求，提供满足企业自身发展的新思路和业绩。
价值八：现有企业加强企业合作联系，促进经济协同发展
大数据招商平台基于庞大的企业大数据，创建了几十亿个节点和关系，构造了最为完整的企业社交关系和企业复杂关系网络，涉及企业之间、股东之间、知识产权、主要管理人员之间、法律诉讼原被告等共有 105 种关系，建立多种分析模型，包括企业图谱、企业族谱、核心族谱、股权穿透图、实际控制人、两节点关联、多节点关联。
这个可以帮助招商工作人员进行商户直接业务撮合，节省合作成本。形成生态合作态势，促进经济协调发展。
价值九：用数据驱动招商工作，发掘产业转型商机
招商大数据平台每天推荐配置地区的新设企业和个体户。系统每日主动推荐，您可把感兴趣的新设企业领取到名单管理里，保存或开展业务，招商工作人员可以获取企业名称，领取单家企业；建立招商客户档案，进入招商漏斗，发掘产业招商商机。
价值十：建立招商引擎，形成反馈经济发展体系
需求和供给的相对平衡是供给侧改革的目标之一。要达到这个平衡，需要数据驱动，收集市场需求、分析需求、建立产业库，建立行业产业的发展数据模型，形成有效的正反馈机制，地方产业结构调整，需要产业推荐引擎，需要发展什么，调整什么需要根据人民生活的需求、地区需求，提供他们喜欢的产品和服务，这和电子商务网站的个性化推荐引擎的原理非常相似。通过优化投资结构、产业结构开源疏流，在经济可持续高速增长的基础上实现经济可持续发展与人民生活水平不断提高。“反馈经济”在今日已经并不新鲜。移动互联网通过我们的手持设备，如手机把我们大量的数据：地点、喜好、习惯及状态时时记录下来。向各种数据端进行精准的信息反馈。我们对自己、对商业、对社会的认识、理解、反馈就会更有效，预测性更强，供给与需求的矛盾便更容易解决。
总结：
供给侧改革，类似国家NRP（国家资源计划），因为数字经济的发展，国家人民的需求在一年之内基本是可以预测的，国家的资源也是相对比较固定的。如何管理，匹配，非常关键。资源丰富，需求简单的时候管理起来相对容易，资源复杂，需求包罗万象的时候管理起来就需要精细化，没有大数据，没有这样的产业调整和科学招商工作举步维艰，或者无从下手。探索以大数据招商为基础系统平台推动供给侧改革，是中国产业升级、招商工作数据化，科学化重要举措。
作者介绍，张涵诚，数据观专栏特约专家，主要研究领域：数字经济体系建设，数字政府体系建设，大数据基础概论，大数据在企业和政府的应用实践，应用案例解析、数据驱动业务变革的商业模式，运营商大数据体系，旅游大数据体系，数据资产管理，大数据产业生态分析、数据交易市场，区块链，人工智能等技术在政府大数据项目体系等。
