工业怎么做市场调研

市场调研的作用主要取决于使用者怎么运用调研结果，主要以下5个方面发挥作用：1、避免营销决策“踩坑”通过了解分析提供市场信息，可以避免企业在制订营销策略时发生错误，或帮助营销决策者了解当前营销策略以及营销活动的得失，以作适当建议。只有实际了解市场情况下才能有针对性地制定市场营销策略和企业经营发展策略。在企业管理部门和有关人员要针对某些问题进行决策时，如进行产品策略、价格策略、分销策略、广告和促销策略的制定。通常要了解的情况和考虑的问题是多方面的，主要有：本企业产品在什么市场上销售较好，有发展潜力；在哪个具体的市场上预期可销售数量是多少；如何才能扩大企业产品的销售量；如何掌握产品的销售价格；如何制定产品价格，才能保证在销售和利润两方面都能上去；怎样组织产品推销，销售费用又将是多少；……这些问题都只有通过具体的市场调查，才可以得到具体的答复，而且只有通过市场调查得来的具体答案才能作为企业决策的依据。否则，就会形成盲目的和脱离实际的决策，而盲目则往往意味着失败和损失。2、把握市场变化“风向”提供正确的市场信息，可以了解市场可能的变化趋势以及消费者潜在购买动机和需求，有助于营销者识别最有利可图的市场机会，为企业提供发展新契机市场竞争的发展变化日益激烈化，不断地发生变化，而促使市场发生变化的原因很多，在产品、价格、分销、广告、推销等市场因素和有关政治、经济、文化、地理条件等市场环境因素。这两类因素往往又是相互联系和相互影响的，而且不断地发生变化。企业为适应这种变化，就只有通过广泛的市场调查，及时地了解各种市场因素和市场环境因素的变化，从而有针对性地采取措施，通过对市场因素，如价格、产品结构、广告等的调整，去应付市场竞争。对于企业来说，能否及时了解市场变化情况，并适时适当地采取应变措施，是企业能否取胜的关键。3、促进企业经营“纠偏”优质的市场调研有助于企业了解当前相关行业的发展状况和技术经验，为改进企业自身的经营活动提供信息。当今世界，科技发展迅速，新发明、新创造、新技术和新产品层出不穷，日新月异。技术的进步自然会在商品市场上以产品的形式反映出来。通过市场调查，可以得到有助于我们及时地了解市场经济动态和科技信息的资料信息，为企业提供最新的市场情报和技术生产情报，以便更好地学习和吸取同行业的先进经验和最新技术，改进企业的生产技术，提高人员的技术水平，提高企业的管理水平，从而提高产品的质量，加速产品的更新换代，增强产品和企业的竞争力，保障企业的生存和发展。4、为品牌宣传“助阵”市场调研作为促进市场与企业“共谐”的重要手段，为企业市场地位和产品宣传等提供信息和支持市场宣传推广需要了解各种信息的传播渠道和传播机制，以寻找合适的宣传推广载体和方式以及详细的营销计划，这也需要市场调研来解决，特别是高速变化的环境下，过去的经验只能减少犯错误的机会，更需要实时的信息更新来保证宣传推广的到位。通常在市场宣传推广的还需要引用强力机构的市场信息支持，比如在消费者认同度、品牌知名度、满意度、市场份额等各方面提供企业的优势信息以满足进一步的需要。5、提升市场趋向“预测”通过市场调查所获得的资料，除了可供了解市场的情况之外，还可以对市场变化趋势进行预测，从而可以提前对企业的应变作出计划和安排，充分地利用市场的变化，从中谋求企业的利益。基于上述几方面原因，企业增强市场调研能力是市场、产品、管理、运营等多方面的综合需求。随着体验管理的概念越来越普及，提升市场调研能力将成为企业优化客户体验、赋能运营决策的重要手段（关注倍市得公号，了解更多资讯）。

为深入落实“不忘初心、牢记使命”主题教育，掌握工业企业运行情况，充分发挥统计职能作用，为伊春市经济高质量发展提供服务，9月下旬，我们组成调研组，以走访、重点调查等形式，对全市工业企业发展情况进行调研。我们深入黑龙江伊春生态经济园区，了解发展园区现状，走访企业，了解生产经营情况及存在的问题。同时，在全市范围内抽取8户重点调查对象，了解结构性改革、“三去一补”等情况及发展中存在的问题和困难。一、全市工业发展基本情况2014年，受木材停伐及市场疲软影响，全市工业经济断崖式下降，2014年—2016年降幅分别为28.2%、15.7%、10.1%。面对经济发展连年下降的严峻形势，市委市政府制定一系列调结构、转方式、稳增长发展战略，推动经济转型升级，西林钢铁集团成功重组，为全市经济发展注入活力，对经济的稳步发展起到了重要支撑作用。今年以来，全市工业在重点企业拉动下实现快速增长，质效稳步提高。1-8月份，全市61户规模以上工业企业增加值同比增长19.2%。其中，在建龙西钢的带动下黑色金属冶炼和压延加工业增长强劲，增加值同比增长71.5%，实现利润8亿元，同比增长1.6倍。二、调研的企业基本情况(一)园区经济发展情况黑龙江伊春生态经济园区于2004年5月筹建，2016年3月晋级为省级经济园区。经济开发区总规划面积31.5平方公里。截止目前，已有闺蜜企业35户，其中规模以上5户(华能公司、伊春药业、黑尊科技、越橘庄园、中盟食品)；小微企业园50户。2019年上半年园区实现工业总产值83032万元，同比增长10.1%，实现销售收入78884万元，同比增长10.2%。其中，“中小微”企业实现产值961万元，仅占园区产值的1.2%。实现销售收入666万元，占园区销售收入的0.8%。(二)重点调查企业发展情况我们抽取带岭区兴达家具有限公司、建龙西林钢铁有限公司、伊春华宇电力新能源有限公司、伊春绿时代家具有限公司、伊春森鼎禽蛋制品有限责任公司、格润药业、嘉荫县华银热电有限公司、伊春太阳风新能源有限公司8户企业就改革、“三去一补”等情况进行重点调研。调查结果显示，企业在稳步发展的同时，积极推进结构性改革，多错并举去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板。伊春森鼎禽蛋制品有限责任公司立于2010年，主营业务为蛋制品加工，为降低成本，2018年新建养鸡场，自己养殖蛋鸡；为提高产品质量，对设备进行技改。带岭区兴达家具有限公司实行预定制减少库存囤积、加强应收账款的管理，通过互联网相关平台寻找新颖热销家具和同行探讨新技术来补充自己的不足。嘉荫县华银热电有限公司安装新建热源一处，投入一台82吨热水炉，135吨蒸汽锅炉一台，170吨蒸汽锅炉一台，配套安装25MW汽轮发电机组一台，以及除尘、脱硫、脱硝等环保设施和电力配套设施等必要的生产附属设施，降低煤炭等能源消耗和大气污染物的排放；加强生产经营管理，通过与邮政部门联合代收供热费以及新增加互联网相关平台的收费渠道收取热费，补充自己原收费模式的不足。三、存在的问题今年以来，全市工业经济虽然保持良好增长态势，但在制约和影响工业经济发展的困难和问题仍然较多，主要存在以下几个方面：在调研中感到，伊春市工业虽然保持着良好的发展势头，但在发展中仍然面临不少困难和问题：制约发展的瓶颈还没有完全破解，以新兴产业、高新产业为主导的产业体系还未真正形成，推动发展的动力不足，原有发展模式下隐含的问题和矛盾逐渐暴露和显现，给我们已习惯了的工作经验和发展思路提出了新的挑战和考验。(一)综合性问题1、发展基础不强，层次不高竞争力弱。一是规模企业数量少规模小，大型龙头企业少。目前全市规模以上工业企业61户，占全省的1.9%，大型企业只有一户，多数企业体小力弱、产业链短、产能小。其中科技型企业缺乏骨干龙头带动，没有形成知名品牌，支撑工业经济壮大的基础还不够牢固。二是工业结构不尽合理。目前全市主导产业多数是传统产业，高科技、创新型企业少，全市61家规模以上工业企业中，能列入高新技术企业的仅有8家，均为制药行业。三是企业层次不高、竞争力不强。多数企业产品结构单一，且初级产品、中低档产品多，优质产品特别是高科技、高附加值的产品少，抵御市场风险能力较弱。2、工业园区发展缓慢，集聚效应低带动力弱。由于园区成立之始，缺乏高标准规划，又急于扩张规模，招商心切，企业入园门槛低，导致园区只是由各类企业组成的聚集区，企业之间空间聚集的多，内部关联的少，产业散而不强，产业聚集和带动能力弱。区内中小企业占据多数，缺少对产业发展具有辐射作用的龙头企业，致使园区产业集群规模较小，产业链条较短，延展不够，产品低端低档，配套能力不强，难以形成产业优势。从翠峦园区看，园区企业大多都处于起步阶段，规上企业只有五户，缺少龙头企业，对经济带动力不强。3、招商实效差，落地企业相对少。伊春市为促进经济转型发展，大力实施招商政策，引企落地。但从实效看，不尽人意。走访了解到，翠峦园区规模企业35户，其中一年以上没有生产任务的5户，在建的4户。小微工业创业园50户企业，多数为阶段性生产和季节性生产，市场份额小，竞争力弱，扩规模提质量任务艰巨。4、创新能力不足，限制发展空间。一是企业发展理念陈旧。个别企业存在小富即安、小成即满思想，缺乏现代企业家的眼光与气魄，企业做大做强的闯劲不足，后续发展速度较慢。二是经营方式落后。多数小企业以个人产权为基础的家庭和家族式市大多数企业经营管理模式，其产权制度有明显的家族化倾向，没有真正建立现代经营理念。存在缺管理人才、缺技术人才、缺营销人才现象，一定程度上制约着企业的发展。走访中了解到，多数企业生产为订单生产，没有建立积极的营销管理体制，备料等单现象较为突出。三是研发意识不强。我市企业普遍存在研发投入不足、人才缺乏问题，企业技术力量匮乏，产品科技含量不高，致使大多数企业在较低发展层次上徘徊，制约了企业的发展空间。5、企业资金短缺，融资难。虽然金融机构开办了林权抵押贷款、活体畜禽抵押贷款、收费权质押贷款等多种贷款方式，但中小企业贷款偏少，主要原因:一是管理不规范，财务制度不健全现象。全市大部分中小企业都是家族式或合伙制发展起来的，管理水平低，财务管理差，资金往来都是通过个人账户或现金流转，信息的透明度低，银行难以全面真实地了解企业的经营情况和偿债能力，不敢给企业贷款。二是抵押物不足，担保机构偏少。全市大部分中小企业固定资产少，金融资产、应收账款等质押、抵押不足。有的企业房产、土地没有产权证、土地证，有的没有缴纳土地出让金。部分企业因“两证合一”新政，无法办理抵押登记。同时，全市中小企业担保公司少，资本金不足，为银行风险分担和风险补偿能力不够，影响中小企业获得担保贷款。(二)个性问题不同企业发展存在的问题和困难不尽相同，我们对调研中企业反映的问题和困难进行整理，主要有以下几点：1、带岭区兴达家具有限公司反映，木质原材料来源困难，虽然通过搜寻购买旧木材、小规格的木材进行指接加工降低成本，但只能缓解成本压力，无法满足生产需要，不能从根本上解决原材料供应问题。企业希望政府给予相应的支持性政策，通过进口木材等渠道能使企业平稳过渡，能在同行业长久立足，并做大做强。2、建龙西林钢铁有限公司主要是企业升级改造、结构优化、资源配置等发展问题。一是铁路运输问题。建龙西钢实现500万吨产能，年货物运输量将达到2000万吨。其中1500万吨采用铁路运输，500万吨采用汽车运输。南岔至西林仅仅是单线的铁路，已经不能满足建龙西钢的运输需求。二是铁矿资源短缺。建龙西钢实现500万吨生铁需要铁精粉760万吨，翠宏山铁矿年可提供120万吨，周边群采矿80万吨。其余560万吨均需要从辽宁、俄罗斯、澳大利亚等区域采购。建龙西钢目前铁料资源70%来自进口，企业精矿粉外进依存度过高。三是煤炭需求缺口增大。明年底，建龙西钢140万吨焦炉即将建成，省内优质精煤资源需求将进一步加大，煤炭短缺问题将进一步加深。四是石灰石亟需替代资源。建龙西钢自有的五星石灰石资源储量1200万吨，仅能满足6年左右的需求，亟需寻找石灰石替代资源。企业希望：一是市政府能协调铁路部门，对汤林线至西林段由单线改成复线，帮助企业解决运输问题。二是省内精煤资源，需要省政府给予平衡解决，否则新建焦炉面临吃不饱或者吃不好的问题。三是建议把翠中铁矿及翠宏山整装勘查区作为建龙西钢的后备资源。翠中铁矿资源和石灰石资源也需要省市政府就近帮助寻找新的矿源，解决西钢长远发展问题。四是伊春周边尚有杨树河石灰石矿，南岔晨明石灰石矿等资源，可以给建龙西钢作为后续储备资源。希望市政府给予协调解决。3、伊春华宇电力新能源有限公司属于绿色能源产业，虽然享受国家减免税收等相关优惠政策，但依然处于亏损状态，截止8月末，亏损524万元。主要原因:一是运行期间上网电量受到限制，不能全额发电；二是由于建设期间贷款额较大，发生的利息支出多；三是上网电价下降，比建设初期电价下降了0.1元左右。4、伊春绿时代家具有限公司，依靠林区先天优势，企业的广告效益以及实际产品质量，在实木家具行业占据一定地位，但是由于近几年网络营销的新兴，导致绿时代公司竞争压力加大，包括本地家具竞争也面临销量较少的危险。另外，成本逐年升高，使企业发展举步维艰。企业希望政府能提供政策支持，包括本地产业企业的专项支持，部分税款的减免以及同银行进行政企银的合作，为企业提供更多的流动资金。5、伊春森鼎禽蛋制品有限责任公司，计划明年扩大再生产，库房不足。希望政府将厂区附近的拆迁房为企业所用，重新修建后可作为库房使用。四、建议伊春市工业在经历阵痛后，实现稳步发展，但发展质效有待提高。为提高工业经济发展质量，推动全市经济实现高质量发展，提出以下建议：(一)加大在政策、资金等方面的扶持力度。针对目前影响企业发展的融资瓶颈，强化细化具体措施，不断改善融资环境，积极防控经济运行风险，保障骨干企业稳健生产经营，以此带动全市工业经济持续健康发展。一是加大财政金融扶持力度。要充分利用各级促进工业经济发展的政策，不断加大财政投入，同时多措并举，积极筹措资金扩大企业贷款过桥资金规模，帮助企业解决一时之需，努力防范化解企业融资债务风险。要加强与金融部门协调，引导金融机构针对企业发展的融资需求，提供多元化金融服务，有效缓解企业融资难、融资贵问题，实现银企互利共赢、融合发展。二是强化政府融资功能。加快建立产业融资平台、融资性担保公司、政府风险补偿基金等多种企业融资服务平台，创新发展各类投资基金，不断提升投融资功能，保障企业资金供应渠道。三是积极推动企业上市挂牌融资。引导企业树立开放思维，逐步建立产权清晰、结构合理、财务规范、充满活力的现代企业制度，以股权改制为重点，推动企业到资本市场直接融资，充分利用多层次资本市场。(二)坚持激活内力与借助外力相结合扩规模提质量。经济总量小、人均占有少，是全市市情，小微企业比重大，发展质量不高。要确保经济高质量稳步发展，必须坚持内涵外延一起抓，既要聚集内生动力，又要招引借梯登高。一是加速推进存量项目建设。要认真梳理存量项目，坚持问题导向，进一步强化包保责任制，加强调度和督导，按照“前期促开工、建设促竣工、投产促增效”的要求，加快“建链、补链、强链”，拉长延伸产业链条，激活存量项目发展潜力，促进主导产业滚动发展、裂变发展、做大做强。二是优化招商引资机制。要树立全市招商引资“一盘棋”理念，打破县区“各自为战”模式，构建市、县、区大联合大招商工作格局，做到统一招商平台、统一收集招商信息、统一指挥调度项目洽谈、统一落实项目选址、统一督导检查，打造招商引资工作合力；三是推动大众创业、万众创新。“众人拾柴火焰高”。大众创业、万众创新是推动经济增长的新引擎。要进一步营造良好创业环境，给予场地、政策、资金、人才等方面倾斜支持，鼓励更多的人加入创新创业大军，激发创新创造活力，汇聚发展强大动能。(三)要优化工业经济规划布局推进产业集聚发展。要坚持规划引领，优化产业布局，以更高的站位谋划全市工业经济发展。一是完善工业经济发展规划。要针对全市工业经济发展中存在的困难问题、面临的机遇与挑战，修订完善规划纲要，以转变发展方式为主线，立足全市区位、资源优势和产业基础，全面提升壮大主导产业，不断升级改造传统产业，重点发展科技含量高、带动能力强、财政贡献多、符合国家产业发展的优质项目，积极培育发展高新技术产业，优化工业经济发展结构，提升工业经济发展质量。二是科学规划园区布局。完善园区功能定位、空间布局、产业方向以及基础设施和预留空间。三是统筹布局产业项目。依据各园区的功能定位、资源禀赋和发展基础，科学界定主导产业，突出优势，在全市范围内统筹布局产业项目。(四)要加快推动转型升级提升企业发展活力。对企业进行全面分析研究，努力把传统产业做优、新兴产业做大、优势产业做强。一是积极优化企业结构。认真落实各级关于支持工业企业振兴的一系列政策，推动企业以延伸产业链条与加大项目投资为方向，扩大企业规模，实现企业经营由单一化向多元化方向发展，由单个领域向多个领域转变，推动结构优化和产业升级，提升产品附加值，增强企业抗风险能力。二是提升自主创新能力。加大研发力度，在提高产业层次、提升核心竞争力上下功夫，不断开发具有自主知识产权的新技术、新工艺、新产品。加强与科研院所合作，全力打造优质产品、知名品牌，促进信息化与新型工业化的结合，努力在激烈市场竞争中掌握主动、赢得先机。三是加大招才引智力度。大力实施企业人才发展战略，进一步提高人才政策的含金量和吸引力，完善人才服务平台，着力打造企业技术人才高地，为工业经济发展提供强有力的人才智力支撑。来源: 国家统计局网站

文 | 方鑫图片来源 | Pexels根据国家统计局核算，我国 2018 年工业GDP达到 30 万亿元，提升1%的效能，即可带来 3000 亿元的经济增值，可见工业升级的经济空间之大。本文是 BV 百度风投对工业智能的深度行业研究报告，系统梳理了工业“研产供销”全产业链上，技术变革带来的效率提升机会，并从数据、模型、决策角度分析了数据产业链的价值。本文作者方鑫，BV百度风投投资副总裁，长期关注AI行业解决方案、企业服务智能化、工业智能、数据智能等领域，并致力于帮助产业方、科研学者、创业者和技术拥有者等打造和完善行业智能创新方案。在工业智能领域主导或参与投资项目包括玄羽科技、汇电云联、湃方科技、埃睿迪、长扬科技、数见科技、云丁科技等。目录一、工业智能化概述1.1 我们理解的工业智能化，是技术带来的开源节流、生产组织方式变革或行业效率模型再造1.2 工业智能化的形态和商业模式发展：强解决方案大乙方&强运营新甲方二、工业智能化创业与投资机会详解1. 平台型企业并不垄断，互相赋能正当其时2. 垂直重度打造细分行业工业智能系统大有可为3. 单点切入，资产/设备、流程优化打造新型智能系统3.1资产/设备的智能化机会3.2 算法和数据驱动的流程优化打造新型调度决策系统4. 智能工厂操作系统，从点线运营效率到系统效率提升4.1 串联制造执行，获取业务数据，MES的价值4.2 精准和柔性，从制程优化到全局智能FOS（工厂操作系统），未来工厂的畅想5. 工业智能化带来的产业效率提升和商业模式变革5.1 以工厂为核心，企业作为主体，技术赋能上下游的产业效率提升5.2 连接研产供销，企业级的流程再造和商业价值重塑6. 工业智能中数据产业链的投资价值三、共创工业智能未来：技术孵化、产业连接和资本助力一、工业智能化概述1.我们理解的工业智能化，是技术带来的开源节流、生产组织方式变革或行业效率模型再造所谓工业智能化，我们关注的是能够带来开源节流、生产组织方式变革的产品或技术解决方案，以及通过效率模型的变革和再造带来的运营型机会。工业智能化是以工业感知、IOT、AI、数据、软件、机器人等技术为基础，实现全局语义化的智能感知、控制、调度和决策，通过这些手段，可能会对有原有的设备、制程、工厂、供应链进行优化和改造，以达到提质、降本、增效或生产组织方式变革的目的，也可能诞生新的智能设备、新的制程、新的OEM、新的供应链组织形式甚至新的品类。但效率模型变革在各个行业并非一蹴而就，工业领域将在数据化和信息化进程中，迎来渐进式的智能化变革，本文系统梳理了工业产业链上技术变革带来的作业效率和商业效率提升机会，并从数据、模型、决策角度分析数据产业链的价值。图 1 工业智能化技术概览2.工业智能化的形态和商业模式发展：强解决方案大乙方&强运营新甲方用技术手段实现工业智能化，其呈现的形态和商业模式又是什么呢。本文试图从一个技术、产业观察者，产业投资者的角度来阐述和分析工业智能化的一些方向和可能。概括如下图，工业智能的表现形式可能为硬件、软件、业务系统、算法、平台、解决方案等，从商业模式看，可能强解决方案，终极路径成为一个大乙方；也可能通过强运营模式再造新甲方或成为新型甲方。图 2 AI赋能的机会：解决方案or重度运营然而平台林立，创业公司的机会在哪里？细分行业繁多，哪些领域有大的机会？是做解决方案的机会还是运营的机会？本文试图通过平台的分析、技术配置和行业选择的梳理、工厂解构、产业链拆分和数据的链条来寻找投资和创业的机会。并总结如下：图 3工业智能化的未来方向和发展可能二、工业智能化创业与投资机会详解1.平台型企业并不垄断，互相赋能正当其时近年，市场涌现了众多的工业互联网平台级企业，但工业行业本身细分非常多，且各自的行业属性和特点差异很大，不可能出现一个放之四海而皆准的模型和技术。这里面技术应用的逻辑和商业闭环的形成可能需要不同技术背景、产业背景的人或公司来参与和验证。以国内比较早的工业互联网平台为例，基于母公司或原企业的禀赋特征，大型工业企业工互平台多少都承载了原有企业的烙印。比如根云互联以设备物联为基础，建立设备全生命周期的管控，搭建工业云平台；围绕三一重工销售全世界各地产品，利于IOT、大数据、人工智能技术进行商业模式的创新，并延展至其他设备和产业。而海尔CosmoPlat则是以用户为中心的柔性生产平台，区别德国工业4.0工厂智能化升级改造，Cosmo除关注厂内的作业效率外，更注重于商业效率的提升。通过Cosmo实现了部分品类的零库存、可控成本大规模定制等。并尝试将家电领域实现的体系化的大规模定制能力赋能给陶瓷、纺织服装等产业。新晋上市的工业富联依托富士康现有大量客户资源、长期深入稳定的战略合作关系，规模效应下的产业及供应链优势，期望进行上下游延伸，打造工业互联网平台。从上市后的业务进展来看，在刀具预测、制程优化等等方面纷纷开始发力。相较于国内新兴的工业互联网平台，GE Predix及西门子MindSpere是国际上较早的将工业互联网、大数据等理念应用于工业的平台。且历史发展进程来看，他们也在不断用各种收购兼并的方式丰富自己的产品、解决方案及行业线。除历史悠久的西门子和GE这样的大型企业和新兴工业互联网平台之外，传统的软件厂商和系统集成商也在谋求工业互联网方向的转型和布局，如用友、汉得信息、东方国信、宝信等等。另一类的代表是阿里云、华为这样在国内具有较强的2B能力的互联网或科技企业，阿里云ET工业大脑在流程行业的方案，如钢铁、石化、能源做的比较多；淘工厂平台主要为淘宝商家提供制造和供应链能力。但这些公司都希望提供的是更通用、底层、标准化的能力，在其生态，也需要更多掌握细分行业knowhow和算法的方案商的合作。所谓平台，大家都是想要搭建一个更开放和广阔的生态，赋能给更多的工业企业，但中国的工业互联网或者工业智能化才刚刚开始，大型平台企业也只是冰山一角，且不同行业的knowhow的差异较大，留给创业者的机会还很广阔。2.垂直重度打造细分行业工业智能系统大有可为工业本身是一个非常泛的概念，不同行业之间差异较大，单论流程工业与离散工业的生产自动化程度、数据可得性和工业复杂度都不尽相同，存在的机会也有所不同，而最大的共性在于，每一个场景都需求各异，进入任何一细分领域都需要足够深厚的行业knowhow和上下游资源整合能力。不同行业的智能化诉求可能也不尽相同。这种特质的好处在于在产业服务的层面，无法形成传统大企业垄断的局面，而各个细分都有平台级的机会。从离散到混合到流程，从产品到服务，从生产到管理，存在不同的智能化变革的机会。可供选择和配置的技术手段有很多，且成熟度和领先性各有不同，什么才是有价值的机会点，如何进行选择，本文试图做出一些逻辑上的梳理。如果将上文提及的技术、与行业以及行业相应的功能和环节进行结合，就可能产生相应的商业模式和创业机会。图 4 从离散到连续，技术及行业配置的机会以下举例来说，不同行业都存在智能化变革的可能，这里面可能是卖解决方案的机会，也可能是运营型的机会。产供销一体2C产品型行业：2C型产品都有定制和柔性生产的需求，例如纺织服装、食品饮料、家电等，2C领域由于需求和产品的差异化，比较分散，集中度可能不高，有做出新品类、新网络和做出集中度的可能。这其中可能结合了大数据、排产排程、运筹优化、柔性产线改造技术及各种工业软件来得以实现。高能耗流程型行业：诸如钢铁、有色、化工、陶瓷等行业，周期性较强，涉及国计民生，体量大，且多面临产能过剩问题，能源消耗占据了很大成本，在感知、实时检测、能效等方面都有强需求。有做成一个大的解决方案商的机会。设备装备类企业：基于边缘计算和工业物联网技术，设备类企业都商业模式转型的可能，从销售服务效率、资金效率等等层面都有很大增加值的可能。半导体和面板产业：本身精细化、自动化程度比较高，但产业链的国产化程度低，良品率的提升对于整个产业的附加值大。从单个行业产业链来看，我们从什么地方下手和切入，结合大的大乙方和新甲方的方向，笔者通过系统的调研和投资践履，梳理了在工业产业链上和工厂内部技术变革带来的作业效率和商业效率变革机会。并简要概括如下：图 5 工业智能化的世界观3.单点切入，资产/设备、流程优化打造新型智能系统3.1 资产/设备的智能化机会工业机器人及智能装备从设备、资产角度，不同信息化和自动化程度的工厂都有资产升级更新迭代的需求，近年涌现了一批成长很快的新型集成商、本体研发商。同时在产品体系上，也出现并联、协作等新型的需求和团队，人机互融、仿生、自适应等新兴技术层出不穷，我们认为机器人本身是一个很大的系统性投资机会，从产业链到不同细分，在这里就不做更多展开。另一个方向是装备的智能化，部分行业和工厂的自动化程度已经比较高了，但设备和资产本身在技术突破层面有很大的空间，装备本身借助工业视觉、大数据、计算机仿真等技术进一步自适应、自校准、自主化。同时装备往制程的延展和产线的结合，可以进一步影响产品的良率。设备故障预测和健康管理(PHM)传统设备原厂商都没有太关注设备、产品销售后带来的后服务问题，典型的三大发动机厂商GE、罗罗、普惠在PHM层面做得不错，但大量机械设备厂商不具备自带PHM的服务能力。从数据采集、数据分析层面，设备的故障诊断和预测结合了算法能力、工程经验和复杂机理模型的理解，对传统的设备厂商带来比较大的技术挑战。从技术路径上，在端上做特征提取，在云端训练模型是验证的路径，但具备这样的能力的团队在市场上较为稀缺。以美国的Uptake为例，依托卡特彼勒的内燃机产品的PHM，几年内迅速成为数十亿美元的独角兽。另一个代表是全球最大的风机厂商Vestas，他们从制造开始，对风机进行了改造，传感器遍布所有部件，从2016年起，服务收入超过设备销售收入，成功转型成为一家风机服务的提供商。从市场规模看，我国有一千座钢铁高炉，47万个燃煤锅炉、200万台数控机床、30万的大中型空气压缩机、5万台的内燃机，而且还有海量的泵等机械设备，且绝大部分设备、产品、装备都没有考虑过健康管理问题。但也有三个方面的因素限制了这个方向的发展，一是AI技术与工业Knowhow不能有效结合，大多数团队也缺乏相关的工程化经验；二是算力成本过高，让资产端无法获得高性价比的预测性解决方案；三故障数据和标注的缺失，无法进行经典意义的深度学习路径去做预测。今年汉诺威工业展上预测性维护是一个非常热的话题，科技大厂、传统工业软件厂商、设备商、众多细分的创业公司在这涉足这一领域，在欧洲市场来看，这也是比较落地的工业AI和工业互联网应用场景，基于人力成本高昂等原因，预测性维护在商业逻辑也比较说得通，比如每次上门的巡检和运维单人需要300欧元，但预测性维护的方式完全可减少或避免这一支出。设备厂商也在积极拥抱这一技术，尝试进行商业模式的转型，比如Durr集团与Software AG的合作，帮助其从设备销售往服务转型。与IOT结合的商业模式变革从设备使用角度，通过共享/租赁的模式，甲方可以选择使用而不是持有，同时结合长期数据提取和分析，可以将保险、金融等商业模式嫁接进来。例如美国工程机械租赁平台Yard Club为卡特彼勒收购，国内的树根互联、徐工信息、中科云谷也在设备金融保险方面有实践。从资金端的需求看，国内一些金融机构也在寻找机器人等智能设备的融资租赁机会，基于精准的物联网检测和数据服务租赁模式可能会为智能设备领域带来新的产业增长机会。结合PHM和IOT相关的商业模式变革，我们总结了以下的技术变革和创新机会点。图 6 资产使用优化图解3.2 算法和数据驱动的流程优化打造新型调度决策系统跳出单个设备，大型的甲方也在寻找不同的制程优化解决方案，但不同的行业差异性较大，且同行业也会涉及大量复杂的制程，可能有物理、化学、生物的变化。结合数据的分析，对原料、设备、工艺进行优化以期达到提质、增效、节能等效果。我们系统梳理了从离散制造到连续制造的各个行业，从行业空间、信息化程度、能力边际提升空间、产能提升等层面进行了一些比较。总结了可能存在巨大市场机会和技术赋能机会的数个制程。BV也布局了3C领域、环保、钢铁等领域涉及制程优化的公司，比如在手机加工领域，在成型、冲压、合金、涂装、表面处理领域涉及数十个制程，每个制程都有通过数据、算法进行优化的空间。终极形态是打造一套AI闭环控制的新型调度决策系统和智能工厂操作系统。过去的专家系统更多是一个机理模型，但数据的决策最终要和工艺和机理模型结合起来，这也是在工业领域无法产生一个放之四海皆准的通用型平台的原因。部分投资者对于制程的非标性存在质疑，这种非通用的需求和场景一定程度限制了复制的速度和规模效应。重述一下我们在工业智能化领域寻求两类投资机会，解决方案商和运营商，在信息化和自动化时代，很多行业比如3C、钢铁、石化等等领域，都产生了多家上市公司，从市场规模的体量上看，在智能化时代，很多行业都可以支撑多家大的解决方案商或运营商诞生，对于我们的核心重点是要找到好的行业、结合新兴技术和工业场景理解的团队和真正能有效变革和提升行业效率模型的方案。另外，除了行业各异的制程外，与物联网、数据、人工智能等技术结合通用型需求，在这里还想讲三点，设计、安全、检测和能效。设计+AI工业仿真天然与机器学习相关，为获得最优的设计、装配、运维等实践，需要新型的智能化工业仿真软件。CAD、CAE本身是一个很大的生态，可以类比安卓和IOS，主流的参与者西门子、达索等都在积极布局和收购在不同领域，如流体力学、散热学、振动力学等等方面的优化算法和求解器，软件、插件产品可广泛用于汽车、航空航天、机械装备、3C等行业。不过目前在中国市场还未出现做设计做的很大的软件公司，大的想象空间可能在于结合大规模定制、柔性供应链等模式，获取需求数据、结合领先软件仿真和AI技术、无缝衔接，快速生产适销产品，直接切入到运营领域，再造某一新品类，重整供应链。安全要素的必要性和价值在往工业智能化时代行进的过程中，必然有大量的机器、设备、station都通过DCS、Scada等系统来调度，除传统工业软件外，还有很多新兴的业务调度和决策系统出现。在人的介入越来越少的情况，安全的把控更为不可或缺。在工业安全领域，过往在国内大多是一些垄断性企业基于合规性或等保的需求进行采购，但近年，逐步从政策性驱动往市场化驱动发展，拥有多元工控协议解析能力、强产品能力团队将有机会快速脱颖而出，并不断迭代自身产品线，储备下一代的与数据AI结合安全防护需求。美国工业网络安全公司Claroty获得了Rockwell Automation、西门子风投Next 47、施耐特等工业巨头的投资，在工控协议的解析和自动化、信息化的融合方面获得了投资的支持，同时也获得了淡马锡等财务投资者青睐。能效与AI的结合点能源是众多工业企业主要成本之一，诸如钢铁、石油、水泥、环保等流程行业，能耗占据了企业大部分的成本。传统的LMS扮演了一定的能效管理职能但在优化方面做得有限，一些科研机构掌握众多的机理模型和控制逻辑有一定的节能效果，新的机会是在于这些机理模型与AI的进一步结合。另一方面，随着电力市场的逐步改革和市场化，工商业用电的放开，多元化的参与者进入到这一市场。我们也期待技术、数据能够产生一定的鲶鱼效应，帮助企业降本增效。工业检测的通行需求和非标特性通过计算机视觉技术去提升检测环节的效率不是一个新的话题，在3C面板、盖板、锂电池、晶元、医药等领域都有些公司在做。但也存在许多挑战，诸如非标问题，机器视觉系统开发成本高，周期长；算法和软件存在易用性差，使用门槛高等问题；且还存在高精度、高动态、高反等技术上的难点和挑战。但如果能做出较为通用的平台公司，且能够解决低成本规模化行业复制的问题，必然能产生大的机会。4. 智能工厂操作系统，从点线运营效率到系统效率提升如果设备是点，制程是线，上升到面的层面我们再来看看智能化的变革机会。将制程的分段优化进行串联，并辅以工业软件及先进的传感其技术、自动化技术、机器人技术，实现全局语义化的调度和决策是理想的智能操作系统状态。从工厂运营层面，我们关注作业效率的提升，我们从资产/设备——制程——智能操作系统（Factory Operating System），三个层面看工厂智能化的投资机会；并以数据库、边缘计算、PAAS、新的感知作为承载智能化改造的基础。图 7 智能工厂操作系统结构4.1 串联制造执行，获取业务数据，MES的价值美国先进制造研究机构AMR将MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统，整体来看，MES在我国的渗透率还是比较低的。MES产品具有比较强的行业属性和定制属性，领先的产品和技术掌握在大部分外资企业的手里，比如Rockwell、西门子、GE，同时通过兼并收购丰富其行业覆盖；半导体软件领域的领先技术都掌握诸如Applied Materials等国外企业。从国内部分企业的过往发展来看，或是依托集中度高的行业各样发展起来，比如宝信和石化盈科，或是限于产品特性未能做大。同时，真正拥有强产品的能力和团队在国内较为稀缺。但我们认为，MES作为工厂智能操作系统的基础在未来不可或缺。这里面有两层的投资逻辑，第一是能否成为一家大型的解决方案商，MES公司存在三个方面的价值，一是客户壁垒，细分行业客户黏性高，积累难度高；中大型客户、外企看中服务质量和稳定性，一般与服务企业建立长期稳定合作关系；二是行业理解：离用户近、理解业务逻辑，可能做一定的定制开发；三是场景数据优势：基于数据积累应用数据科学进行效率模型变革；第二个投资逻辑是否有强产品、云化的可能，诸如Rockwell、GFOS、ITAC Software等领先MES厂商兼认为云端是未来的发展方向，都在谈物联网平台，将数据放到云端，从制造执行往工作协同、安全等方向发展。在国内工业互联网的大背景下，这个趋势也在渐进式的发展。MES是串联工厂作业和制程的系统，但有定制化程度高、实施周期长等发展瓶颈。但整体来看，MES在我国的渗透率还是比较低的，但作为智能操作系统的基础，MES将管理层面和生产层面（工业控制）进行连接，使得全局的数据分析、调度、决策成为可能，同时在能耗分析和优化、以及排产排程、柔性制造层面，可以通过AI的结合提升效率。MES通常囊括了工厂内人、机、料、法、环各个环节，且与行业knowhow、业务流程强相关，举例说来，有了MES才能有效量化单品能耗和单人产出。广义来讲，APS是MES的一部分，它扮演了排期优化执行生产的角色，排产排程本身是一个运筹学的最优化问题，结合多条件的约束，需求最优的排产排程计划，人工智能可以提升效率。例如油田的开采周期持续8-10年，如何获得最优的产量本身是一个多阶段求最优解的过程。另外高级排产排程的算法可以使得生产获得更强的柔性，在某些领域可能数倍提升生产效率。4.2 精准和柔性，从制程优化到全局智能FOS（工厂操作系统），未来工厂的畅想现阶段的智能化可能大多数还不能做到全厂全域的情况，大多是点、线的技术，但在方向和路径上，一些大型企业和创业者也在试图去延伸自己的能力边界，从单一制程往全制程发展。试想一下，在工厂运营环境下，对物理世界的信息进行全局语义化的解析，机器与机器，人与机器能够进行高效的交互，同时智能化的操作系统完成众多的控制、调度、决策，包括AR、视觉技术对于人或数字员工的引导，仓储物流柔性化的作业调度，新型业务软件系统执行的决策调度，用户意图的获取3D重建和模拟……同时这种控制、调度、决策能够保证最优的实践。工业企业的效能提升必将进入一片新的天地。5. 工业智能化带来的产业效率提升和商业模式变革以上的梳理集中于工厂运营层面，如果上升到工厂作为一个企业，作为一个盈利主体这一层面，它要结合上下游全面考虑研、产、供、销。图 8 工厂运营之外的效率变革机会5.1 以工厂为核心，企业作为主体，技术赋能上下游的产业效率提升工业智能化不仅涉及工厂内全局语义化的智能操作系统，同时上下游的协同，生产、资金和销售服务层面都有巨大的效率提升空间。在生产采购层面，通过设备、数据的连接，IOT的赋能，线上线下的打通，云工厂可以带来产业链效率的提升，在产量、价格、投入等层面都质的突破。借助各种优化算法，工业企业在采购、库存、物流等层面都存在降本、增效的机会，早在本世纪初，惠普公司应用库存优化及数学规划模型来重构其供应链模型，两年时间节省1.3亿美元。借助产业链里的数据获得更精准的风险模型，也能帮助企业提升资金层面的效率。在销售服务层面，海尔、酷特智能都是典型C2M的代表，海尔通过反向定制，实现了部分产品的零库存，带来巨大的财务收益，当然这一结果也是工业软件、数据积累、智能化的效能。总体来讲，数据算法和智能软硬件可以作为配置器，进行产能撮合、供需匹配、资金匹配和赋能供应链协同。5.2 连接研产供销，企业级的流程再造和商业价值重塑从制造型企业的职能来看，价值的闭环通过研产供销来实现，创业或投资的逻辑也可循着企业自身价值实现的逻辑来探索新的机会。过往一些做精益咨询的公司一定程度扮演了局部或全局优化的智能，AI时代，借助技术的赋能，在企业的价值实现角度，可能带来新部门、新的供应链组织形式甚至新品类（公司）的投资机会。图 9 企业级AI：连接研产供销6. 工业智能中数据产业链的投资价值在作业效率和商业效率，资产到制程到FOS的框架之外，我们再来讨论一个贯穿始终的主题，就是数据。过去的工业领域投资，重点着力产品设备、自动化的产品和解决方案等等，整体偏硬，总体是对于人的手脚，体力劳动的替代。AI能做的事，当然不仅限于动作的执行，在数据决策层面，AI能够赋能工业企业的一些内部部门，或者替代一些大型专业服务公司，帮助其更好地完成运营和商业的决策。从数据的产业链来看，我们划分了三个层级来看：图 10 工业数据产业链投资机会在设备物联角度，面对多种协议并存的异构设备，如何把他们连接、数据汇集、融合起来，实现在边缘或云端计算，是一个基础的命题。从数据源和数据采集层面，我们也在关注新的数据轴，新的感知和采集手段，比如领先和跨代际的传感器，BV也在此领域系统布局多家国内外领先的前沿传感器公司。或者能够快速帮助企业完成工业3.0的软件产品等，如果一个企业无法量化一些指标，诸如能耗、成本或工时，则谈不上更多数据决策问题。在存储、处理和分析角度，我们关注新型的数据技术、中间件和算力需求，数据融合、集成也是智能化的一个通用需求；同时，工业机理、工业流程、模型方法经验和知识积累不足，也成为工业领域算法层面的瓶颈。在应用层，数据可以帮助人完成在供应链、设计、生产制造、检测、后服务全局的决策，因此产生了各种技术解决方案和商业模式，上文提及的作业效率和商业效率反映了数据的能力边际足以为工业带来巨大的效能和变革。三、共创工业智能未来：技术孵化、产业连接和资本助力国内不同行业、不同地区的企业，所处阶段不尽相同，有的处于2.0需要补课，有的处于3.0待普及，有个别企业处于4.0需示范，多元化的发展阶段，差异化的改造需求，碎片化的市场订单，造就中国工业智能化改造最复杂的市场。在投资孵化，深入产业的过程中，我们也看到了对于技术创新者诸多的挑战，例如数据完整性、解决方案不能闭环、商业模式不够有吸引力、没有很好的环境数据和模拟环境、运营边界比较窄、还有诸多传统to大B面临的困扰和问题。前路不可谓不光明，但道路不可谓不曲折。BV的逻辑是循着大的行业效率变革的方向，布局以前沿技术作为手段，做解决方案或运营类公司，同时借助智能产业实验室、高校科研院所研究资源整合，技术方案连接等手段助力中国乃至全球的工业转型升级。我们也期待与更多的技术先驱、学者大牛、创业者、产业领导者、投资者进行更深度的交流和合作。

工业照明市场规模快速增长 企业盈利能力不断下滑#照明品牌#工业照明涉及的照明产品主要包括室内照明、户外装置照明、站场照明、地下照明、道路照明、警卫照明、障碍照明等。由于工业厂房在选择照明产品时，需要充分考虑自身生产状况，对照明产品的亮度、可适应环境、安全性、抗震性、耐粉尘性、耐腐蚀性、防爆性等要求各不相同，因此工业照明产品种类多样，性能较普通照明产品更为优越。根据新思界产业研究中心发布的《2020-2024年工业照明行业深度市场调研及投资策略建议报告》显示，我国工业规模不断扩大、厂房建设不断增多，使得市场对工业照明需求持续增长，同时，我国企业对工厂的安全性生产关注度不断提升，市场对工业照明的性能与质量要求也在不断提高，共同推动我国工业照明市场规模不断扩大。2019年，我国工业照明市场规模约为3699.8亿元，同比增长15.3%。我国是全球工业大国，也是全球工业照明主要需求市场。传统照明以白炽灯为主，LED灯具有节能、长寿命等优势，在节能减排背景下，全球市场中LED灯正在逐步取代白炽灯成为市场主导。我国政府大力推动LED灯产业发展，LED灯生产技术不断进步、生产成本不断下降，市场渗透率快速提高。工业照明用电量在我国照明用电量中占比较高，接近30%，工业领域LED照明替代传统照明市场空间巨大。受益于市场需求快速增长，我国进入工业照明领域布局的企业数量不断增多，代表性企业主要有欧普照明、浙江阳光照明、立达信物联科技、横店集团得邦照明、广东三雄极光照明、佛山电器照明、浙江凯耀照明等。我国工业照明行业技术工艺逐步成熟，自动化生产水平不断提高，产品种类日益齐全，叠加性价比优势，我国成为全球工业照明主要供应国之一。但我国工业照明行业发展依然存在瓶颈。2016年之前，我国工业照明规模以上企业盈利能力持续增长，2017年以来，由于进入企业不断增多，我国工业照明产品价格不断下降，叠加生产运营成本不断上升，规模以上企业盈利能力不断下滑。在此背景下，劣币驱逐良币，不利于我国工业照明行业发展，未来，优化升级行业结构是我国工业照明行业发展的重心。新思界行业分析人士表示，工业照明在照明市场中占据着重要位置，我国是工业大国，工业照明市场需求庞大，利好我国工业照明行业发展。但由于企业众多，为争夺市场份额，我国工业照明企业间呈现恶性价格竞争态势，不利于行业健康发展，未来有待改善。我国政府已经禁止进口与销售15瓦及以上普通照明白炽灯，LED灯已经成为我国照明市场主导，因此我国绝大多数工业照明企业已经向LED领域转型，不具备转型实力的企业逐步被淘汰。

前言最近重新梳理《设计调研》读书笔记。秉着啃完书就想做图示消化的习惯，把这本书的脉络和重点划出来了。ps.因为最近在做一个大型农牧业项目，所以特喜欢大自然的颜色（绿啊蓝啊哈哈哈）所以，本篇配图以清新淡雅的自然色为主～不喜欢唔系欢哈哈哈也没有用滴！目的设计调研 - 顾名思义，就是关于设计的调查和研究。设计调研的目的是为了能有效的指导设计活动开展和产生积极的结果。通俗点说，就是要弄清楚人们想要什么，然后通过设计来给予他们。调研形式针对产品所处的阶段，设计调研通常可以分为两种形式「已有产品」和「全新产品」。针对「已有产品」，通过调研找出产品存在的问题并进行改进，提升产品体验。针对「全新产品」，通过调研提出设计原型，让用户进行体验，并不断改进和完善产品，直到满足用户需求。后者包含前者，贯穿于产品形成到消亡的整个过程。调研方法设计调研根据时间顺序分为「数据采集」和「调研分析」。但是在设计调研中也不仅仅在开始时需要数据采集，可以说，每个阶段都可能进行一定的数据采集来帮助调研的进行。调研的流程设计调研的方法是多样性的，设计师需要在某些关键设计阶段，根据产品状态，选择最佳的调研方法和方法组合，完成调研目标。以下为设计调研的通用流程。一、明确调研目标与方法调研的第一步，也是最重要的一步，就是明确调研目标，并根据目标选择正确的调研方法。在这个过程中，我们需要对调研需求进行分析，明确产品目前所处的阶段，调研希望解决的问题及具体内容，同时初步确定调研将会采用的方法。调研方法有很多种，分为「定性」和「定量」两个相对的概念。定性：用于发掘问题，理解事件现象，分析人类的行为和观点，主要解决‘为什么’的问题。定量：是对定性问题的验证，常用于发现行为或者事件的一般规律。主要解决‘是什么’的问题。在产品的不同阶段，我们需要解决不同的问题，因此选择的方法类型也就不同。下图为所有调研方法在四个象限的分布，横轴区分了该方法得到的数据是客观的（行为）还是主观（目标和观点）的，纵轴区分了该方法的类型是定性的还是定量的。1.与产品生命周期对应的调研方法（1）产品开发期：这个阶段还没有用户，需要解决的问题是“目标用户的需求应该如何被满足？”这可以通过用户访谈（竞品用户，专家用户）和二手资料研究之类的定性方法来解决。（2）产品成长期：这个阶段需要保证和提高产品的质量，维持高增长率。用定量的方法调查积累的用户数据帮助我们更好的进行人群细分，再结合定性的方法来获得特定类型用户对产品的使用反馈，从而办证产品质量，提高竞争力。（3）产品成熟期：这个阶段产品趋于稳定，需要不断创新来保持竞争力，所以需要发现新的用户群，增加新特性来开辟市场，重新进入成长期。可以通过定性的方法发现需求，并结合定量的调查来验证评估可行性。（4）产品衰退期：当产品走向消亡，我们就需要调整产品以适应新的用户群，那么回到“开发期”。2.与产品设计阶段对应的调研方法（1）细察环境：了解市场同类产品，探索客观环境，定义并描述设计需要解决的实际问题。竞品研究：竞品优劣势，我们的机会？如何差异化设计？（2）形成方案：探索多种解决方案，考虑可行性，进行快速测试和反馈，避免后期做高成本修改。（3）选择方案：对方案进行测试，评估与验证，选择最佳方案，并通过用户反馈不断优化设计方案。（4）评估结果：通过论坛，问卷，后台数据等各渠道收集用户反馈，建立各类指标等来衡量与跟踪产品满意情况。二、制定调研计划在明确调研目标与方法之后，需要定制详细的调研计划。对整个调研的细化，能帮助我们在调研过程中明确方向与重点，在实施过程中把控时间节点，并对结果的输出具有大致的方向。1.调研背景描述设计调研的背景，产品所处阶段，希望通过调研解决的问题。2.调研目的为了解决背景中的问题，需要在调研中完成的具体内容，也是最终报告输出时的需求阐述。3.调研方案（1）调研方法（2）调研计划（3）调研对象（4）进度安排4.预计成果对调研目的的逐一回答，会获得一份对调研产品的全面评估报告，报告包括3个部分：1.问题说明2.原因分析3.解决方案。5.人员分工设计调研项目需要一个团队来配合完成，不同角色承担不同的工作。可绘制文档记录跟踪：1.环节2.具体任务3.负责人。三、邀请调研用户在实际调研中，根据调研目标的不同，选择设计调研的对象也会不同。以下为邀请用户的3个步骤：1.确定招募用户的条件和方式注意不要过分确定目标用户，即招募的用户可能比目标用户更宽。例如一个儿童网站，我们的目标用户是儿童，也要考虑儿童家长的意见。2.编撰用户甄别问卷及筛选符合条件的用户甄别问卷主要用于筛选符合条件的用户。无论是利用自己的数据还是借力专业招募公司的数据库，编写甄别问卷都是招募过程中最重要的部分。在编撰时要注意避免会直接透露所招募条件的问题。3.确定邀请的用户信息和时间完成招募工作后，我们需要讲用户信息和时间安排整理成表格，主要指可用性测试，单人访谈，焦点小组等需要用户在特定时间到特定地点参与调研。四、执行调研过程不同的调研方法在具体执行过程中会遇到不同的问题，下边列举几种调研方法的适应场景与方法组合。1.焦点小组-定性焦点小组是一种多人同时访谈的方法，6-8人为宜。聚焦在一个或一类主题，用结构化的方式揭示目标用户的经验，感受，态度，愿望，并努力客观的呈现其背后的理由。用于产品开发早期，重新设计或者周期迭代中。善于发现用户的愿望，动机，态度，理由；利于对比观察，是很好的探索方法。但是，不能用来证实观点和判断立场。2.卡片归纳分类法-定性卡片法是以卡片为载体来帮助人们做思维显现，整理，交流的一种方法。便于整理，随时抽取，方便查找，还可以将不同时间记下的信息做比较，排列。常用于产品目的，受众以及特性的确定，但在开发信息架构或设计还未确定之前，这种方法处于设计的中间环节。也广泛用于创造型思维的激发方法中，比如在头脑风暴中使用。3.问卷调查法-定量问卷调查是指调查者通过统一设计的问卷来向被调查者了解情况，征询意见的一种资料收集方法，是发现用户是谁和他们有哪些意见的最佳工具。问卷类型分为结构问卷，无结构问卷和半结构问卷。问卷调查省时省钱省力，不受空间限制，利于做定量的分析和研究。4.可用性测试-定量可用性测试是一种基于试验的测试方法，6-10名为宜。在于发现人们如何执行具体任务，因此用这种方法来检查每个独立特性的功能点向预期用户展示的方式。是发现可用性问题最快，最简单的方式。5.问卷法和焦点小组-定性&定量这种组合是讲定性和定量的方法结合起来，如通过定量的问卷发现人们行为中的模式，通过焦点小组对造成这些行为的原因进行研究。反过来又可以再通过问卷法来验证这个解释。如此交替的调查方式在实践中经常使用。五、输出调研结果在明确调研目标与方法之后，需要定制详细的调研计划。对整个调研的细化，能帮助我们在调研过程中明确方向与重点，在实施过程中1.定性报告写报告的关键点在于，是要围绕调研目的来写。不要把所有的研究结果罗列出来，然后告诉大家每个用户说了什么做了什么。较好的方式：确定目标-分析结论-摆出证据-给出相应的建议。2.定量报告定量报告最重要的是图表的呈现方式，要选择合适的图表来表达你要呈现的信息。最后设计调研能够帮助设计师跳出以自我为中心的设计观念局限，从个人思维换位到用户思维，逐步体谅、理解用户，了解用户对具体产品的功能需求、价值评定、审美观念等。是设计从业者应该要具备的基本职业思维方式和行为方式之一，是设计师应该具有的能力和知识，更是设计过程必不可少的步骤之一，希望每个设计师在设计的道路上越来越专业。转载声明：本文转载自「叫我牙套」

在疫情压力之下，企业的数字化进程骤然提速；而作为在线新经济的一道独特风景，“工业直播”正加速走进大众视野。正在举行的首届中国（上海）工业品在线交易节，第一次尝试了大规模、“组团式”的工业直播。首场直播中，记者采访了几位初出茅庐的“工业主播”，虽然他们赶不上李佳琦的百万流量、达不到罗永浩的天量成交，但“砂纸博主”“叉车车模”也有自己的精彩，工业企业的在线经营更有与众不同的逻辑。认真准备的新手们在仓储物流设备领域，永恒力是全球知名品牌，但在直播领域，它却是新兵。然而，只尝试了两场直播的永恒力上海公司总经理李腾飞似乎已有心得——在交易节开幕直播的8家企业中，只有永恒力安排了双主播。事实证明，这个策略很有效——在男主播郑重介绍叉车的同时，兼具专业与亲和的女性销售人员则在驾驶座上演示。这样的搭配，顿时让强硬的“钢铁味”稀释了不少。对初出茅庐的工业主播们来说，认真准备、敢于尝试是必备的特质。短短15分钟的直播结束后，圣戈班中国公司汽车市场的OEM认证经理王凤楼坦言“有点紧张”。疫情暴发前，他从没有做过直播。而最近一个月的两场直播做下来，他感觉最有挑战性的是与观众互动。“有些观众会直接让我评价其他公司很有竞争力的产品。”王凤楼说，为了应付这种局面，每场直播前，他都要仔细准备材料，不仅要了解自家产品，更要熟悉竞品，甚至对行业内各公司的发展史和企业文化要有所涉猎。相对而言，这次集体直播中经验最丰富的要数汉高中国的团队。下播后，担任现场主播的“通用工业部”销售主管吴仲伟和同事们有说有笑，心态放松。他告诉记者，汉高此前已有将近一年的直播史，因此知道如何把控节奏。但为保证直播成功，他们依然认真准备，特别是在选品上——汉高在中国销售的工业品超过4000种，针对直播特点，公司选了四五十种也就是大约1%的产品。随后，再根据每场直播的特点，选定具体产品。“带货”并非最重要和针对普通消费者的直播相比，工业直播的流量并不大。当几位工业主播在镜头前侃侃而谈时，记者留意了一下抖音App界面上的在线人数，最高不超过2000人。不过，企业对此普遍不太在意：在他们看来，面向专业观众的直播本来就不以流量为目标。圣戈班亚太区首席数字官王焕告诉记者，工业直播最主要的目的，并非是形成销售，而是要与目标人群建立连接，留存有价值的客户。如果说面向消费者的直播要制造话题来吸引受众，那么，工业主播却不能满足于做一个“段子手”。主播的风格必须在“话题性”与“专业性”之间求得平衡：“假如一味引流，但话题与业务和产品关联度不足，则没有意义。”对于流量，汉高也是心态平和，这源于他们做直播的初衷。吴仲伟说，通过市场调研，汉高发现，中国互联网上的客户数量远远超出预期：“我们产品的关键词都是网络热词，搜索引擎卖价很高，都是假冒产品炒出来的。”汉高由此意识到，除了在天猫、京东开网店，公司必须建立更直接的渠道与客户互动，告诉客户，怎么找到他们，如何选择产品。不仅是“不以成交论英雄”，某种意义上，汉高对待每一次直播，更像是在举办一场专业研讨会。因此，几百人的同时在线数量已然达到预期。而且，他们发现，和消费品直播相比，专业观众的黏性非常强——此前多场超过1个半小时的直播中，绝大部分观众都会从头到尾留在汉高直播间。如果不求流量，那么工业主播对促销打折自然也是淡然处之。汉高认为，专业产品不能靠打折来打动专业观众。李腾飞说，工业采购的决策链很长，很难想象客户会因为一个红包而决定买一台叉车，“我们真正想要的是打造品牌”。　直播间会越来越多对于网络直播，虽然多数制造型企业经验有限，但几位受访者都坚定地告诉记者，哪怕疫情过去，线下的面对面交流恢复，他们仍然看好直播，仍会坚持直播。李腾飞说，疫情暴发前，他们从未尝试过直播，但尝试了两三场后，他们决心已定，准备定期开展直播，并且正在把一间会议室改造成直播间。事实上，疫情暴发以来，永恒力还大胆尝试了其他的在线营销模式，而且效果超出预期——比如，他们曾发动全体员工挥洒创意，拍摄制作公司产品的短视频：“我们人事、财务等作为‘非专业人士’，拍出的视频却拥有独到的视角，在网络平台的传播效果非常好。”相比之下，圣戈班在直播方面稍稍早走了一步。目前，他们已完成了“会议室变实验室”的改造，添置了设备，并将以每周两场的频率开展直播。谈到在线发展和数字化转型，王焕表示，大部分企业近年来都面临着这一压力，疫情则以极端方式加速了这一过程。作为首届工业品在线交易节的主要承办方，爱姆意云商总经理潘敏捷告诉记者，工业直播的时代已经到来，未来两个月，交易节每周都将设计出不同的主题，并邀请相关企业和行业力争做到天天有直播。在他看来，直播可以为企业的在线经营提供更完整、更丰富的生态。但他也强调，工业直播不太可能制造“网红”，“我们需要的是大咖和专家的参与”。来源：文汇报

演讲人：丁险峰 阿里云智能首席AIoT科学家 各位早上好！刚才骆总讲的从科技报国到产业报国，从我们自己中国的创新走向世界的创新，骆总刚才还赞扬了一下浙大，感觉这几件事情都跟我有关。 首先我的题目就是《工业4.0中国之路的探索》，原来是机械化、电气化、信息化，现在走向工业4.0数字化时代。未来20年的征程属于年轻人。在西方，包括美国，包括欧洲，西门子、博世他们掀起的工业4.0之路，他们已经走得如火如荼。我们中国的工业4.0之路怎么做？这些问题，我今天会阐述一下我的解读，我的理解，我到底是先“一二一”还是“左右左”，先“从左讲”还是先“从右讲”，这是我会解释一下中国之路探索的落地方式。第二也强调一下，工业4.0、物联网时代，这两个交叉的时代，将会是一个中国的时代。为什么？非常有意思，请问100年前，为什么汽车会诞生在欧美？因为欧美需要一个更快速的交通工具。美国100多年前只有不超过1000万人，但是有1000万平方公里的土地，没有马，或者没有比马更快的车，没有比马运力更好的工具，无法完成工业化转化，还是一大堆奴隶制社会。100年前美国刚刚脱离奴隶制社会，刚打了南北战争，林肯刚把黑奴解放出来，严重缺乏劳力，需要机器换人。所以100年前，电气化、汽车诞生在美国，是有源动力的。 现在请问一下为什么工业4.0一定将会在中国蓬勃发展？为什么诞生在你们年轻人手上？也一样，因为有源动力。工业4.0时代讲究最重要的一点是全局资源优化，你的生产资源优化，整个工业，整个销售体系，比如今天李宁，年初要开始做某一款鞋子的设计、规划，但是从年初的时候，不知道年末的效果是什么，到底能卖掉多少双，到底要多少工人，是不知道的，不是闭环，是个开环。工业4.0其实是什么呢？要以销定产，以销路来定我的设计计划和生产计划，是一个闭环系统，这意味着需要全局的设计和生产资源的优化。请问现在哪个国家最需要做全局生产和销售资源优化？就是中国。很多东西要优化，我们的国庆长假，旅游景区需不需要优化一下？肯定大家都觉得需要优化。第一是人多，第二是去买的东西没有个性化，都是来自一些低档的纪念品，买不是，不买也不是。我们年轻人的消费没有被触达，没有被感知，没有被激发。这是我们的需求。 第二，我们城市的交通是不是要被优化，刚才骆总讲到城市大脑，我们需要把整个杭州作为一件事情来优化，这个事情因为我们的人多，因为我们的强劲消费力，所以我们中国最需要生产资源、消费资源的全局优化。我再举一个最简单直观体感的东西，比如说停车位是不是要优化？小区的停车位，早晨上班走了，能不能把停车位开出来，给其他到你小区边上的公司上班的朋友来停车？这叫共享车位，全局资源优化，典型的词叫共享。共享是叫什么？共享是必须要有一件事情成立，就是要人口密度。而中国已经做得非常漂亮，共享单车、共享充电宝、共享洗衣机等等，都有。前两天有一堆印度的CEO，他们也是创业者，基于阿里云的创业者，跑到阿里来跟我们交流。我说好，我带你到杭州街头巷尾转一圈把很多共享的东西看一圈。他看了十几个共享，马上非常激动地说这东西是我们印度要的。 所以我想讲，工业4.0时代，共享经济时代，物联网时代，基于物联网、工业4.0的算法，做全局资源优化的未来的革命，一定在中国和印度。而中国将会是策源地，而杭州现在就是蓬勃发展的时期。 当然，我本身现在也是浙大的兼职教授，我是阿里浙大研究院的物联网实验室的联合主任，我们也在探索一些硬核科技，比如说5G的转化，5G核心网全面由云技术来替代掉，这样能够在每一个企业非常灵活地部署5G。 开场白讲得太多了，我来讲讲我们工业4.0之路的探索。 物联网时代，人工智能时代和工业4.0时代，大家有很多的预测，都说未来20年会产生11万亿美元的财富。过去20年产生了多少万亿美元的财富？5万亿美元的财富不止，中国分了多少？1万亿美元，BAT加起来，阿里腾讯是4000亿，加上百度、京东、美团、头条等等超过1万亿美元。这是中国历史上靠科技创造财富最为伟大的浪潮，是我们科技人的骄傲。 我举一个例子，我是70后，我的姑妈是40后，我的姑妈为中国的军工企业辛劳了一辈子，退休的时候工资100块，他们也是科技，但是没有创造财富，有可能创造了财富，财富分配得不均匀，或者是没有上市，没有一个金融机制。科技跟金融的结合，将会迸发出无穷大的力量。 过去20年，亚马逊1万亿，微软1万亿，Apple1万亿，在美国创造了5万亿的财富，欧洲一分钱都没有，只有中国分了1万亿。所以未来我们预测全世界将会再次在数字化时代翻倍，产生11万亿美元的财富，可以看到它的目的是什么？就是原来互联网只是数字化了语言和文字，还有图象和视频。而我们今天要把所有的车子、家庭、办公、城市、制造全部数字化，让每一个行业都变成一个互联网公司，这就是我们马老师讲的新零售、新制造，我们现在的董事长讲的“百新”和“万新”，要让所有的公司都变成一个互联网公司，就像当年通用电器让所有的公司都变成一个电力公司一样，互联网将会彻底改造人类的生活每一寸土地来优化全局，产生大量的利润。 物联网时代，PC时代我们中国在全球分工上面分到什么？作为工程师我们分到什么？PC时代芯片我们一份钱都没分 到，软件我们也没分到，硬件我们只分到了联想世界上20%，中国在移动时代取得了及其巨大的进展，芯片我们有华为的海思等，把芯片分到了至少出货量超过世界20%。软件BAT，已经是天下5万亿，中国1万亿，也是20%。但是硬件，取得更为长足的进展，华为、oppo、vivo、小米已经超过世界出货量的50%。所以我们中国在从PC时代到移动时代，取得了长足的进展，而物联网时代，我们做一个更大胆的预测，芯片会从0%到20%到50%，硬件将会从20%到50%到80-90%。而我们在座的，你们啥也不干，也会发生的，你不干，中国自然有人干，一定会发生。但是这也不是你们想要去抢的，你们要跟我一起去抢剩下的物联网时代的软件大数据应用全球50%的市场。我们如何从印度人手上抢得全世界物联网时代应用开发和数据开发50%的市场，这是我们的使命。而我们在万物互联时代，要建立一个数字化时代，底下是物理世界，上面是一个数字世界，要建立一个数字的卵生世界。 这张图（见PPT）完整解释了工业4.0时代要完成的事情，三件事，一横一纵一拉通，一横是价值互联网，是用互联网来解决的问题，不是物联网。从工业链物流、销售、客户，其实已经是纯互联网电商要干的事情了。一纵是纵向集成，是生产制造创新，基本上都是跟智能的工厂相关，这才叫做工厂智能制造，工业4.0。一拉通是从产品的设计到最后的销售运维，到最后的整个产品的生命周期，比如说手机，在你手上的时候，如果是华为的手机，还要跟它的后台打交道，各种手机都有它的后台，苹果知道你的手机在你手的全生命周期，所以叫做一横一纵一拉通，这三件事情是我们工业4.0时代要干的事情。工业4.0是互联网一横，一纵是物联网，是互联网跟物联网发生化学反应的时代，让消费者的资源得到全局的优化， 这是我们如何实现一个工厂的全部数字化掉，传统的SCARA系统接上MES、ERP，进行全局的工厂制造优化。工业互联网平台是数字化工厂的“操作系统”，这是我们讲的一纵。我们用工业互联网来为整个数字化工厂做优化。 我们互联网也是要把刚才讲的解决工业软件的APP化，刚才有ERP，怎么做呢？左下角的三角是传统的IT系统。右边全是面向流程和服务的软件系统，我们要把它改掉，改成基于云的微服务架构，变成微服务池，然后变成一个面向角色的APP。这是阿里巴巴20年互联网的精华，是大中台、小前台，这是业务中台。你把所有的软件都从流程化、程序化打散掉，变成微服务化，从而快速构建所有面向你所有组织里面每一个组织成员的面向角色的APP，大中台、小前台，强大赋能每一个员工。 这是工业互联网，是等于物联网+互联网，一横是价值互联网，一纵是物联网，物联网平台到自动排产系统，你将会打通生产端跟销售端的连接，让生产工厂跳过很多级中间商，没有中间商赚差价，才会彻底改变U型的微笑曲线。今天的U型微笑曲线是研发赚钱、销售赚钱，制造不赚钱，为什么？因为制造既不知道客户，不理解客户的心智，而我们要打穿这个。 再举一个例子是停车，我们做的事情是什么呢？比如你现在如何用物联网把所有的车场连起来，在整个城市会放在地图上告诉你哪里有车位，然后主动地去调度。比如多停车场的权益调度，场内场外无缝导航、车位预约、无杆停车，先停后缴费，违停诱导。当你把城市所有的停车场调动起来的时候，你的价值比滴滴打车还贵，滴滴打车是什么？滴滴打车是车的调度，停车场的调度是地产商的调度，你调度地产肯定比调度车值钱。这个停车场一块地至少100万，你那辆车可能就10万，你调度停车场，你公司的估值肯定比你调度车值钱。这里面一大堆技术我就不多说，很简单，刚才我们讲了用物联网一横一纵再加大数据搞定，没有太多的“魔法”。 这是工业互联网平台，如何把刚才我讲的工厂变成一个互联网公司，就是这样，用一个工业互联网平台，把工业互联连起来。 这是未来我们要看到的工业互联网，就是要有一平台三中台，AIoT中台、业务中台和数据中台，将会让一个制造企业变成转移数字化转型升级为一个互联网企业。 制造业今天利润很薄，只有3%，被谁赚了？销售端，你买个白菜利润100%，批发的时候1块，卖2块，小卖店卖瓶水10块钱，进货1块钱。要让工厂触达到C端，才能改变微笑曲线，才能拯救我们的产业。 这个视频我就不放了，我们怎么做我们的工业物联网。 我们再举一个非常简单的例子，刚才我们讲旅游景区需不需要优化，可以肯定的一点，旅游景区也需要优化。我不需要讲我的PPT，我问大家一件事情，旅游景区比如说黄山，每天有多少人进去？20万人进去。我们能不能按照20万人日活的APP来估值？我20万人进去，每人进去10个小时，能不能按照200万时长来估值？也不能，因为“人货场”不在线，所以企业也不知道这20万人什么时候来，也不知道这20万人什么时候走，也不知道这20万人在里面干什么，也不知道20万人的用户画像，不能千人千面地推荐我的产品，我卖的东西就是这个摊位如果是卖鸡蛋的就是卖茶鸡蛋。收入如果不能通过这个来改变，你的景区哪怕是变现渠道为最优质的地方，也不会成功。大家都承认，我要去旅游的时候，肯定是钱包打开的，至少把钱包准备好，准备好买最优质的服务的。这是变现渠道最为畅通的地方，效率最高的地方，为什么不能按在线时长，不能按日活来估值呢？如果把旅游景区变成一个互联网公司上市，绝对会比头条、抖音的变现更好。所以说管理效率、体验优化、营收，都会通过数字化的手段，全速前进地改造。 这需要物联网的基础设施，Wi-Fi、主干网、停车场等等，当你一进去的时候，就会被数字化掉，包括游前、游中、游后，非常清楚有什么人来，什么时候走，他们需要什么。比如说每个游客都有一个APP，一进来刷脸入园，人脸支付、智慧用餐、人脸租赁，这么多人脸识别，解决了什么问题？解决了“人货场”在线中“人”在线的问题。你的“货”一定也要在线，你什么货？除了景色在线，可以靠虚拟现实、增强现实以外，还要靠更重要的更先进的技术来解决问题，比如虚拟现实、机器人、全息投影，这才会场在线。 当然还有大量的各种各样数字的运维和景区的监管、管控，景区的综合管控体系，安防，导游，对于智慧产业的整个完全的监控，全域旅游的应急，客流的监控和预测，行业运营管理系统，舆情监控系统，电商运营系统，为什么要电商运营系统？因为你们原来在旅游景区包括黄山在内的美好的地方还是卖茶叶蛋，你这么贵的地方卖茶叶蛋是不是让地产亏了？人群洞察、精准推送、全域营销。传统企业不要天天叫你吃亏了，是因为你不懂得如何用科技改变命运。 最后一句话，这是阿里巴巴的广告，阿里云提供全方位的安全服务，保证所有的传统企业变成一个互联网公司，数据归你传统企业所有，而且就像进了保险箱一样安全。

工业是实体经济的主体，是推动区域发展的基石。为深入贯彻落实“不忘初心牢记使命”主题教育要求和区委安排部署，本人围绕“精准施策助推洪泽工业高质量发展”这一课题，深入企业走访调研，聚焦工业发展中的短板和不足，提出了切实可行的有力举措，为推动洪泽工业高质量发展贡献智慧和力量。一、全区工业发展现状近年来，洪泽区初步形成了以盐化工、机械装备、现代纺织、电子信息等为主的工业产业体系。并着力打造以盐化凹土新材料、新能源汽车及零部件、新一代信息技术及食品产业为主的“三新一特”工业产业体系。今年1-8月份，全区规模工业实现应税开票销售123亿元，入库税金4.1亿元。其中，“三新一特”工业产业实现应税开票销售53.4亿元，占规模以上工业总量的43%，工业质效显著提升。（一）盐化新材料产业。现有规模企业66户，今年1-8月份实现应税开票销售42亿元，占全区规模工业的34%。主要产品为元明粉、工业盐、硝酸、氯乙烷、三聚氰胺以及医药、农药中间体等产品，主要企业有银珠集团、金象赛瑞、春江润田、国瑞化工等。（二）机械装备产业。现有规模企业35户，今年1-8月份实现应税开票销售24亿元，占全区规模工业的20%。主要产品为汽缸套、汽车半轴、无缝钢管、螺纹钢等，已初步形成从零部件加工，到生产设备总成的产业集群，主要企业有海珠公司、华晨机械、汽车半轴、富港特钢等。（三）现代纺织产业。现有规模企业34户，今年1-8月份实现应税开票销售19亿元，占全区规模工业的15%。主要产品毛纺、棉纱、加弹丝、无纺布，主要企业有宏港毛纺、翔宇纺织、联合化纤、华龙无纺布等。（四）电子信息产业。现有规模企业21户，今年1-8月份实现应税开票销售8亿元，占全区规模工业的6.7%。主要产品有电子触摸屏、高档机柜、电子测量仪器、电池、电子元器件等，主要企业有宇天港玻、瑞特电子、康丽欣电池等。（五）食品产业。现有规模企业16户，今年1-8月份实现应税开票销售8.6亿元，占全区规模工业的7%。主要产品有肉鸡宰杀、面粉加工、调味料、菌菇加工及粮食加工等，主要企业有华斯达食品、大湖面粉、紫山食品科技等。二、存在的问题从走访调研情况来看，我区工业企业总体运行良好，85%以上企业能够积极应对宏观经济不确定因素的挑战，保持正常有序运转，部分企业发展战略清晰，信心充足，为工业经济高质量发展提供了有力支撑。但从高质量发展的要求来看，我区工业还存在着产业层次不高、两化融合成效不佳、园区承载能力不强、帮办服务不够、发展后劲不足等方面问题，具体表现在：一是主导产业层次不高。从目前四大主导产业来看，现代纺织产业基本停留在纺纱工序阶段，无产业配套；机械制造产业还停留在配件级，产业链低端；电子信息产业缺乏自主终端产品；盐化新材料产业链条不长，初级加工品多，断层产品多。总的来说，产业基础薄弱，产品附加值低，缺乏市场竞争力。从当前“三新一特”产业现状来看，新能源汽车及零部件产业目前洪泽仅有戴为电动车和汽车半轴制造有限公司2家；新一代信息技术产业仅有15家，且基本处于配件加工阶段，缺乏核心技术支撑，发展潜力不足。从区级层面来看，存在着产业发展方向不清、产业定位不明晰、缺乏长远规划等问题，没有在打造产业链和延伸产业链上下功夫、做文章，如：机械加工、新型纺织行业发展还缺乏统筹规划。二是两化融合成效不佳。全区目前仅拥有省级“两化融合”试点示范企业30家，市级“两化融合”试点示范企业50家，实现“企业上云”的企业仅有15家，可以说我区大部分企业在推进信息化建设方面较为滞后。一方面，部分企业重视程度不够，对“两化融合”认识不足，缺乏信息化建设的热情和动力，对信息化推动工业化，从而实现智能化、自动化进程缺乏信心；另一方面，一些企业受到资金、人才等因素的制约，缺乏专业化的人才队伍和资金支持，导致两化融合推进效果不佳。三是园区承载能力不强。开发园区建设初期功能定位模糊，没有科学预留相应空间，近年来，随着入驻企业的不断增多，配套设施不健全等问题日益凸显，路、网、电、气等基础设施供应不足，大型超市、员工宿舍、菜市场、休闲区域等生活设施严重缺乏，一定程度上弱化了园区招商和发展环境的吸引力和竞争力。苏淮高新区由于行政隶属关系的调整，废水排放设施建设滞后，导致一些企业生产能力得不到释放，运营成本加大。食品产业园由于基础设施投入不足，土地规划调整缓慢，基本生产要素不能满足园区入驻企业的生产需求，目前规模以上工业企业仅有1户。四是帮办服务力度不够。我区企业普遍存在着融资和招工难题。海珠公司、佳禾木业等企业运行质态良好，但无有效资产抵押，融资困难，规模发展受限；春江润田、翔宇纺织等企业因不同程度的缺工未能满负荷生产；水、汽、电等要素价格与周边相比，缺乏竞争优势，尤其是天然气价格高居全省前列，富港特钢天然气消耗量大，点供气难以实施，无法满负荷生产；土地、环保、消防等部门在项目审批方面主动性不够，影响到项目建设进度。协同会办力度不够，时常存在推诿、拖延现象，项目落户和营商环境等激励机制不活，影响投资积极性和新增长点培育。五是工业发展后劲不足。从近几年项目引建情况来看，我区亿元以上工业项目统计数量不少，但质效不高，存在过度包装现象，产值和税收较低。新建项目推进较缓且规模企业转化率不高，未能对全区工业经济产生大幅拉动。2017年8个新竣工项目中只有紫山食品1家培植成列统企业，2018年9个新竣工项目中只有陶氏工贸、亚润智能和曜曜科技3家培植成列统企业。今年到目前为止，5个新竣工项目中有4个均为技改项目，而另一个戴为电动车项目估计年底才能过渡为列统企业。三、推进洪泽工业高质量发展的建议问题是创新的起点和动力。我们要切实增强紧迫感和责任感，坚持问题导向，主动出击、精准施策，助推洪泽工业经济在高质量发展的轨道上行稳致远。一要激活创新转型“强引擎”，增强工业发展竞争力。勇于争抢“创新第一口活水”，在强化企业主体地位的同时，加大科技奖励力度和政策扶持力度，激发企业增加创新投入的信心。引导海珠机械、华晨机械等重点企业稳步发展整机产品及配件制造；鼓励宏港毛纺、联合化纤等纺织企业引入设计元素，增加产品附加值；督促国瑞化工、新东风化工等企业技改增效、扩大产能；推动新源太阳能、悦丰晶瓷等新兴企业加大技术研发，增强自主创新能力；扶持新能源汽车及零部件产业立足整车、关键零部件、基础零部件构建完整产业体系。二要探索融合发展“新路径”，增强工业发展新动力。步入数字经济时代，要牢固树立大发展大融合理念，着力推进信息化和工业化深度融合。一是加强政策宣传，通过深入解读“企业上云”、两化融合管理体系贯标等政策内容，增强企业推进两化融合的主动性和积极性；二是强化资金支持，在用足、用好上级产业引导资金基础上，结合我区实际，探索出台推进工业企业“两化融合”的专项政策，保证企业信息化建设的成效；三是加强示范推广，通过总结提炼试点示范企业的典型经验，形成借鉴和参考，逐步提升我区制造业的“智慧”水平。三要突出园区建设“大平台”，增强工业发展承载力。园区作为工业集聚的主要载体和产业承接的重要平台，要不断优化运行管理机制，全面提升功能配套水平。工业园区要完善基础设施和功能配套，一方面，着力抓好园区内道路、供电、蒸汽、排污、绿化等设施建设，为重特大项目落地提供良好的基础条件；另一方面，结合园区企业需求，加大对超市、商场、公园、酒店等配套设施的投入，全面提升园区服务环境。食品产业园和苏淮高新区要积极对接市级产业发展规划，以规划引领推进设施建设，打造全市食品产业和盐化新材料产业发展的示范区。各乡镇工业集中区要立足镇域特色加快发展，岔河可大力发展稻米加工产业、东双沟加快发展机械加工和新材料产业、三河着力发展木业加工业、朱坝发展玻璃制造和电子产业。四要打造营商环境“聚宝盆”，增强工业发展软实力。积极发扬“店小二”精神，在强化服务上用情用心，以优质的服务赢得市场主体信赖。一是高度重视企业生产要素的调度、衔接和保障工作，在科学调度电力、蒸汽、土地等资源、提升金融服务力度、优化审批程序等领域主动作为，确保企业正常运行、增产增效；二是充分发挥中小企业应急资金互助会作用，加强银企对接，促进信贷资金更多地向有发展前景的企业倾斜，支持有产能、有市场的企业开足马力、扩大生产；三是持续开展“降成本、优环境”专项行动，结合我区实际，出台扶持企业发展的实施意见，进一步助推我区企业降本增效、做优做强。五要瞄准产业招引“主方向”，增强工业发展续航力。优质项目是推动工业经济高质量发展的重要支撑。一是完善项目招引机制，通过“以商引商”、“拜访晤商”、“对接招商”等形式开展招商活动，全力主攻“三高一强”和“三新一特”产业项目，进一步补链、扩链、强链。二是健全项目推进机制，紧扣优质项目建设时间节点，把工作着力点放到加快项目推进上来，及时帮助解决项目推进过程中的各项问题，全力确保项目快开工、快建设、快竣工、快见效。三是以打造江北新区先进制造业配套基地为目标，建立以产业链条为依托的联合招商模式，瞄准江北新区智能制造、生命健康、高端装备等先进制造业上下游“链”环节，拓展延伸产业链条，加快把洪泽打造成为江北新区产业转移的重要承接地。作者：洪泽区工信局局长 周宗燕（图片来自网络，如有侵权，敬请联系）只争朝夕，不负韶华，奋力展现新面貌！

来源：金融界网站作者：李奇霖本篇报告是经济数据分析手册系列的第二篇——工业数据篇。我们将先从工业增加值数据开始讲起。工业增加值数据，反映的是工业生产的快与慢。而工业生产又与经济的冷热状况密切相关。通过分析工业增加值数据，我们可以对经济的供给端有更深的了解。本文对工业增加值数据的介绍包括三个方面：第一，工业增加值数据的核算流程是什么？第二，怎么解读工业增加值数据？第三，可以通过哪些方式预判工业增加值数据的变动？1初识工业增加值数据（一）工业增加值是什么？我们曾介绍过GDP的具体核算流程。按照生产法，需要分别计算出国民经济各行业的增加值，然后加总得到最终的GDP。（详见《GDP分析手册》）工业增加值，其实就是GDP核算中的工业部分。什么是工业？“工业”概念在我国经济统计中有非常明确的范围界定，它包含三个国民经济门类行业：1）采矿业。2）制造业。3）电力、热力、燃气及水生产和供应业。其中制造业最重要，占比在85％左右。统计局会在公布GDP数据时，同时公布分行业的增加值数据，当然其中也包括季度、年度的工业增加值。本篇报告讨论的重心主要在于月度工业增加值数据。它和年/季度的工业增加值，概念上没什么差异，但也有一些特殊性：一是考虑到时效性，需要每月独立核算。并且由于基础资料不完整，只能采用推算方法。二是统计范围更小，只统计了规模以上工业（年主营业务收入≥2000万的工业企业）的数据。（二）月度工业增加值数据怎么核算？月度工业增加值数据的生产过程并不算复杂，分为三步走。第一步是计算上年度工业增加值率，第二步是核算本月规模以上工业总产值，第三步是利用增加值率法来推算本月工业增加值。第一步。要得到上年度的工业增加值率，就要先计算各年度的工业总产值、工业增加值。核算基础数据来自于每年的工业企业成本费用调查。2009年起统计局正式实施这一调查。调查范围是全部大中型工业企业和部分规模以上小型工业企业，它们约占所有规模以上工业企业的1/3。被调查企业需要填写工业企业成本费用表。这个表格覆盖的企业数据内容是比较全面的，包括折旧、职工薪酬、税费等。基于这些数据，统计局可以直接计算出各企业的增加值（由收入法的四个项目加总而成）和总产值。将各企业的工业增加值、总产值按照行业划分进行合并汇总，可以计算出国民经济中类行业、大类行业以及总的工业增加值和总产值。然后用行业增加值÷总产值，可以得到各行业的工业增加值率。第二步。本月度的规模以上工业总产值数据，主要来自于每月规模以上工业企业上报的“工业产销总值及主要产品产量表”。其中工业总产值又主要包括三部分：1）本期产成品价值。2）在制品、半成品本期的价值增值。3）对外加工费。将各规模以上企业的数据按照行业进行汇总，即可得到行业的月度总产值数据。值得一提的是，2012年之后，企业都是直接通过国家联网直报系统上报月度工业产销总值及主要产品产量数据，然后再由国家统计局进行汇总，避免了之前数据传报过程中可能发生的人为调整数据的情况，所以数据质量还是比较高的。第三步。各行业月度规模以上工业总产值×上年度各行业增加值率=各行业规模以上工业增加值。再将它们继续汇总，可以得到大类、门类行业以及总的工业增加值。为什么只能推算？主要还是受月频数据的时效性制约，统计局很难获得企业详细的财务费用数据，所以无法像年度数据一样，直接依据收入法计算增加值（年度数据也只有被调查企业才有详细数据）。只有产量、产值的数据是比较好摸清的，所以只能采用增加值率法间接推算。不过，考虑到与GDP数据的衔接问题，统计局在2006年11月之后，就已经不再公布月度工业增加值的绝对值数据了，而只发布增速数据，这一点需要注意。这里的增速指的主要是不变价增速。所以首先要将现价工业增加值转为不变价工业增加值，方法是价格指数缩减法，我们在GDP核算中曾提到过。PPI是工业所采用的价格缩减指数。不同中类行业用对应的PPI缩减，然后再将行业不变价增加值加总，得到行业大类和总的不变价工业增加值。在有了不变价工业增加值后，就可以计算增速。目前统计局既会发布同比增速，也会发布季调后的环比增速。环比增速自2011年2月份后发布，季调方法和GDP一样，也是采用统计局研制的季节调整软件（NBS-SA）。不过在增速计算方面，有一点处理上的细节，我们在此按下不表，下文会再提到。总结上文，针对目前统计局发布的月度工业增加值数据，我们认为有四点需要把握：1）月度工业增加值是一个利用上年度增加值率间接推算出来的数据。1）目前只公布工业增加值的增速，不公布绝对值。2）度量的是规模以上工业企业，不是所有工业企业。3）是用不变价工业增加值来计算增速，而不是现价，即剔除了价格因素。（三）“规模以上工业”统计口径的变化上文中我们提到了“规模以上”这个概念。将工业分为“规模以上”和“规模以下”，主要还是考虑到现实中的统计局限性。一方面是规模以下工业企业数量繁多，统计起来有难度。另一方面是因为很多小企业缺乏完整清晰的财务核算流程和财务报表，又很难严格落实统计数据填报的准确性，所以如果纳入了小企业，可能会让数据质量打折扣。虽然目前规模以上工业企业数量有限，但是它们的增加值占所有工业企业的比例，大约在80％以上，还是具有较强的代表性。统计局每年都会按照企业前一年的营收规模，来评定是否将其纳入规模以上工业企业名录（由企业向统计局审报）。符合这个标准的企业每年是有变化的，比如有新建的、营收扩张的、也有破产倒闭的、营收下降的。所以这个名录内的企业范围一直在变动。比如企业A的2018年营收规模超过2000万，则会在2019年纳入该名录（简称为“升规”），若该企业2019年经营不善，营收又回到2000万以下，则会在2020年被划出该名录（简称为“退规”）。读者在这里可能会有疑问：如果名录内的企业进进出出，那么不同时期的工业增加值，可能会面临统计口径不可比的问题。比如去年可能统计了企业A的增加值，今年A变为了规模以下企业，就没有被统计。那么统计局发布的工业增加值的月度同比增速数据，对此是如何处理的呢？一个基本原则是：以本期的企业范围为基准。比如去年有100家规模以上工业企业，企业A升规之后，今年规模以上企业变成了101家，企业A会同时填报本期和上年同期的工业数据。这时在计算增速时，无论是分子（本期工业增加值）还是分母（上年同期工业增加值），都以这 101家工业企业为准来计算。这也意味着，如果我们试图用以前的名义工业增加值绝对值，再结合同比增速数据、PPI数据，倒推出当前各月规模以上工业增加值的绝对值，会产生比较大的估算误差，因为增速的口径一直在动态调整，而口径的变动细节是我们所不掌握的。另外，“规模以上工业”的标准，本身也经历了多次调整：1）1998-2006年，指全部国有和年主营业务收入≥500万元的非国有工业法人单位。2）2007-2010年，指年主营业务收入≥500万元的工业法人单位；3）2011年至今，指年主营业务收入≥2000万元的工业法人单位。从标准的变化来看，一是所有制色彩在淡化，这反映了民营经济的壮大。二是营收门槛在抬高，说明我国工业企业规模正在不断扩张。21世纪以来，规模以上工业企业单位数迅速增长。2011年门槛调高后，规上工业企业数量减少，而后缓慢增加，截至2020年5月，共有37.5万家规模以上工业企业。2如何解读工业增加值？（一）从总量上观察工业增加值目前可以获取的月度工业增加值数据，有当月同比、累计同比、季调环比。目前市场和研究者采用的比较多的还是同比增速。在中国，1月和2月存在春节错位因素。如果上一年春节假期在1月，企业停工，而今年春节今年在2月，那么今年1月工业增加值增速将大幅冲高，2月数据则陡然下行，进而会导致工业增加值当月同比时间序列图中出现一些明显的“尖刺”。一个简单的处理办法是，不考虑1月和2月的当月增速，而将它们直接合并起来，用1-2月累计增速代替，这样就可以消除春节影响，使得整体数据走势更为平滑。事实上，自2013年起统计局就开始合并发布1-2月份工业数据了。工业增加值同比增速，反映的是工业生产的快与慢。而工业生产又与经济的冷热状况密切相关。如果工业增加值增速上升，说明工业企业开工生产的积极性提高，背后可能反映了更旺盛的社会需求，或者至少说明企业对短期经济前景是更加看好的。当然，影响因素可能来自多方面，但工业生产的变化，或多或少反映了一些值得关注的经济信号。相较于其他经济部门，工业生产对于经济景气度会更敏感。因为企业可以根据销售情况比较灵活地调整生产计划，不会有太强的时滞。跟踪工业增加值能够比较有效地捕捉到经济短期变化。有一个问题在于，目前我国产业结构正逐渐偏向服务业，那么工业增加值还能在多大程度上反映我国经济形势？的确，工业增加值占GDP比重一直在降低，但是目前仍然有30％左右，还是有一定的代表性。更重要的是，工业生产与其他产业之间有很紧密的联系。例如其他产业所需要的原材料、机械设备，大多来自于工业部门，这意味其他产业的需求好转，也将体现为工业生产的加快。而工业生产加快，又会带动其他产业特别是生产性服务业的发展，如物流运输、研发设计、商务服务等。所以说工业生产的加快，同时反映了其他产业的情况。从数据层面来看，工业增加值增速与GDP增速走势也基本是保持一致的。不过2012年以来，工业增加值增速走弱，GDP却保持了较强的韧性（主要是服务业起了支撑作用），这也的确说明了工业增加值的信号意义有所削弱。工业生产很大程度上受消费、投资、出口等下游需求影响。其中，房地产和工业生产的相关性很强，主要是因为房地产施工所涉及的工业面很广泛，包括建材、钢铁、化工，各种机械设备等。另外，地产竣工也可能会带动家电、家具等行业的生产活动加快。数据方面，房地产投资增速和工业增加值同比之间，确实保持着较高的同步性。但工业生产有时候也会与需求出现错位。供需关系间的动态互动过程，被人们总结为库存周期。这个周期包含四个阶段：1）被动去库存：需求已经复苏，但企业还未即时反应，生产不足，因此库存减少。2）主动补库存：企业主动加快生产，补充存货，以应对未来需求的增长。3）被动补库存：需求开始疲软，销量下降，企业未及时调整生产，导致库存积压。4）主动去库存：企业已经预见到了经济的不景气，主动减少生产，带动库存下行。四个阶段分别对应经济的复苏期、繁荣期、衰退期、萧条期。工业增加值和工业企业产成品存货，分别描述了生产和库存状况。不过产成品存货是名义值，所以我们也简单以“工业增加值同比+PPI同比”来指代名义工业增加值增速。基于这两个指标，可以简单地对库存周期进行刻画。比如名义工业增加值增速上行，产成品存货增速下行，意味着经济进入了被动去库存的阶段。可以看到自2003年以来，我国已经经历了5轮相对完整的库存周期。在下一篇工业数据分析报告中，我们将花更多的篇幅来分析库存周期。工业生产除了会受需求因素影响外，还可能受价格因素影响，特别是上中游原材料行业。因为价格上涨，会从价的角度会提高企业盈利水平（需求好转则是影响“量“）。盈利增厚了之后，将使得企业有更充裕的现金流，对未来的预期可能也会更好，进而加快工业生产。此外，工业生产还和流动性环境有关。当流动性宽松的时候，一方面，企业更容易融资，有利于加大生产。另一方面，也容易刺激社会需求，进而带动生产。社融增速与工业增加值累计同比增速有较好的相关性，在部分时期有一定的领先性。（二）从结构上观察工业增加值有时，影响工业生产的因素是全局性的，几乎所有行业的增加值同比都向同一个方向调整，这种因素比较显著，往往更容易识别。但有时，不同行业间也存在分化，这些信息会被整体工业增加值数据的升或降所掩藏，所以除了观察总量数据以外，还需要观察结构。首先我们需要了解各工业行业的增加值占比。目前统计局会同时披露41个工业细分行业的月度数据。但由于统计局并没有披露绝对值，年度数据的细分程度目前也只到采矿业、制造业、电力热力燃气及水生产和供应业三个门类行业，因此要通过其他途径来计算占比。我们此处主要基于投入产出表进行计算。投入产出表属于国民经济核算的一部分，它把生产法、收入法、支出法的GDP核算数据全部整合在了一张表内，有比较详细的国民经济各行业增加值数据。但由于工程量比较大，5年才编制一次，最新的一次是在2017年。用投入产出表计算的问题在于，一是时间可能稍微有点旧，只有2017年数据。二是它统计的是全部工业，而月度工业增加值只针对规模以上工业。三是投入产出表是按照产品分类进行统计的，而工业增加值是按照部门分类进行统计。不过总的来说，这些误差都在可接受范围内。2017年投入产出表中，一共有95个行业属于工业，可以通过合并，将他们与工业大类行业逐一对应起来。最终计算出的各行业增加值在工业增加值中的占比如下表所示。可以看到，建材、化工、能源、汽车、计算机通信、钢铁煤炭等行业在我国工业结构中居于主要地位。前十大工业增加值占比合计超过50％，对整体工业增加值增速有较大的影响力，我们往往在分析时也会更重视这些产业。由于有40个左右的工业行业，单个分析无异于管中窥豹。所以，除了关注一些重要行业（比如钢铁、化工）或者是月度异常值（比如个别行业增速突然大幅提升）以外。我们还可以按照不同的行业属性，将它们按照各种维度进行合并分析。下面我们提示几个基本的视角。1、视角一：出口依赖我国工业生产主要受内需形势影响，但有些行业受海外需求的影响也较大。我们可以将所有行业分为两组进行对照分析，一组是高出口依赖型，另一组是低出口依赖型，以此区分需求冲击的类别。工业交货值占营业收入比重，可以用来判断某行业的出口依赖度。我们将该比例在10％以上的行业定义为高出口依赖型行业，其它为低出口依赖型。根据2019年数据推算，共有15个高出口依赖型行业。这15个行业的增加值合计占工业比例大约为30％左右，其中计算机通信、电气机械等行业规模较大。结合各行业增加值在组内的占比数据（同样基于2017年投入产出表，并假设该比例保持稳定），我们可以分别估算出高、低出口依赖组的工业增加值加权增速。2012-2015年，两组增速均出现趋势性下行，但值得注意的是，2016年-2018年上半年，两组增速突然出现了非常明显的分化：其中高出口依赖组的增速出现了一轮上涨，低出口依赖组则变化较小，甚至有所下行。这轮分化似乎揭示了这样一个问题：2016-2018年上半年，工业生产更多的由外需回暖支撑，内需表现平平，所以那些出口依赖度高的行业，享受到的利益也就更多。出口交货值同比和海关出口同比均显示出，2016-2018年上半年的出口情况在好转。这一定程度上是由全球经济回暖推动的，无论是OECD综合领先指标，还是摩根大通全球综合PMI指数，均在同期出现了明显回升。2、维度二：上中下游另一个常见的行业划分视角是上游、中游、下游。不同的研究者的具体划分结果有所差别，但划分思路是一致的，即根据各个行业在产业链中的位置来进行划分：1）上游行业：主要从事初级资源开采，获得最原始的工业原料。2）中游行业：继续进行产品加工，但是这些产品往往继续用于下一阶段的生产。这其中既包括对初级资源进行加工后所形成的工业原材料，也包括未来继续用于生产活动的各种机械设备。3）下游行业：产品往往直接面向消费，离终端需求更接近。如下图所示，我们按照各个工业行业的特性，对其进行了上中下游划分。其中，又进一步将中游分为原材料（绿色方框）、机器设备（蓝色方框），前者离上游行业更近，后者离下游行业更近。这四类行业增加值占比分别如下：上游为10％，中游原材料为32.1％，中游机械设备为20.5％，下游为27.4％，还有约10％的工业类别规模比较小且所处产业链位置不明确，因此我们没有纳入考量。接下来，按照与上文类似的方法，可以计算出上中下游各自的工业增加值的加权增速。理论上来说，上中下游的增速走势应当基本保持一致，因为需求是沿着产业链条进行传导的。首先从最靠近终端需求的下游行业开始，基于社会需求变动调整生产计划，并很快会随之带动中游、上游加快或放慢生产。不过，上游有时受价格的影响也很大。比如原油价格上升，可能会明显增厚石油公司的利润，这就会诱导其加快工业生产。这种冲击属于供给端的冲击，它对于整个工业产业链的影响是比较复杂的。虽然2016年至今，整体工业增加值增速的走势波动较小，但是内部结构却出现了很大差异。2016到2018上半年间，上中下游工业分化。其中上游工业和中游原材料生产明显走弱，而中游机械设备、下游则出现了工业增加值增速的抬升。这段时期的分化，如果只从数据面板来推测，大概率是因为上中下游受到的冲击各不相同。首先，上游行业、中游原材料行业面临的冲击，可能主要来自于供给侧改革。由于环保限产、企业停工倒闭等一系列因素，工业增加值增速持续下行。（但下文中我们会结合高频数据，对这一推断进行修正）中游机械设备和下游行业的上升，很大程度上是受外需提振。上文中提到的高出口依赖型行业，大多属于中游机械设备或下游行业。2018年下半年，中游机械设备和下游行业的工业增加值增速也出现了明显分化，后者迅速下跌，但是前者保持了韧性。这反映了外需承压后，国内消费与投资间的差异。下游行业离消费更近，但消费持续低迷；中游机械设备离投资更近，而在2018年，制造业投资增速在强势回升。3、维度三：新旧动能此外，目前中国正处于新旧动能转换期，我们应当更关注与新动能相关的科技产业。统计局近年来开始公布高技术产业、战略性新兴产业的增加值同比数据，这两类产业很大程度上代表了工业中的技术进步力量，也是我们经常能够听到的概念。先来厘清一下它们各自的概念范畴：1）高技术产业/高技术制造业，是指R&；D投入强度相对高的制造业行业。2）战略性新兴产业，则主要指对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用的产业。从对应的国民经济行业范围来看，战略性新兴产业所涉及的领域，要比高技术产业更广泛（但是战略性新兴产业对应行业中，往往只有行业内的部分高端活动属于战略性新兴产业）。这在统计数据上也可以反映出来，2018年末全国从事战略性新兴产业生产的规模以上工业企业数为66214个，规模以上高技术产业企业数则只有33573个。总体而言，高技术产业则更适合用于描述研发强度较高、发展已较为成熟的工业类科技产业。战略性新兴产业则涉及产业面更广，也更尖端。总体而言，后者能更全面、准确地反映中国科技创新的力量。但是这两类产业的工业增加值数据发布时间都比较短。从已发布的数据来看，高技术产业和战略性新兴产业的增加值同比增速，持续高于总体工业增加值同比，说明新动能表现确实优于旧动能。不过，2019年以来两类产业的增速已经快速回落，与整体工业数据差距有所收窄，这主要是受中美贸易摩擦影响。计算机通信制造业和高技术产业的增加值同比走势很接近，在2019年，计算机通信制造业的出口出现了断崖式下落，进而带动其增加值增速下行，其他高技术产业、战略性新兴产业也面临类似的问题。3如何预判工业增加值数据？工业增加值为月频数据，公布时间为下个月的12-18号，其实是相对滞后的。在实际中，我们可以借助一些其他指标，对短期工业生产状况进行辅助判断和预测，包括各种微观的高频指标（日频、周频、旬频等）。（一）PMI生产指数目前反映工业生产面的月度宏观数据，主要就两个，一个是工业增加值，一个是制造业PMI生产指数。PMI数据在每个月最后一天发布，及时性很高，相对于工业增加值数据要早了半个月左右。PMI生产指数是13个PMI分项指数中的一个。它反映的是制造业的产品生产量变化，而制造业是工业的主要部分。如果PMI生产指数大于50，说明工业生产活动在扩张，小于50则说明在收缩。由于制造业PMI生产指数本质上是一个环比指标，因此可以和PMI直接进行对比的是工业增加值季调环比，两者走势具有一定的同步性。（也可以将PMI指数转化为虚拟同比，然后再与工业增加值同比进行对比）这意味着，如果本月末发布的PMI数据上升，那么我们可以简单预判本月的工业增加值数据（在下个月发布）也会上升。但是PMI生产指数采用的统计方法是问卷调查法。它的取值只能反映趋势，而不能反映真实的工业生产活动变化率，这一点是它和工业增加值数据的最大不同，也是导致它们之间出现走势背离的重要原因。PMI数据备受市场关注，我们未来也有专门的报告对它进行解读。（二）相关高频指标一些频率更高的微观数据也可以显示出工业生产状况。与工业增加值数据相关的、值得挑选的高频指标，主要来自于三个方向：1）能够相对全面反映工业生产状况的指标，比如发电耗煤、货运量等。1）能够揭示重点行业生产状况的指标，比如钢铁、化工、汽车等工业生产数据等。3）能够反映上游价格和下游需求的指标。第三类指标尽管不直接反映生产面，但会释放与工业生产有关的重要信号。上游原材料方面，市场一般比较关注动力煤、原油、螺纹钢、水泥等价格变动。下游需求主要关注房地产、建筑业相关数据。考虑到本篇报告主要针对工业生产，所以这些数据我们在本文中暂不进行具体分析。接下来我们将对第一类和第二类中，那些市场经常引用的高频数据进行介绍。另外需要说明的是，在展开分析之前，往往需要对这些指标做一些基本的数据整理，将高频数据转化为低频。例如将日频数据累加/平均为月频，然后再计算同比增速，与工业增加值同比进行比较。1、类型一：发电耗煤量和铁路货运量在介绍具体的高频指标之前，我们首先来看看一个前几年很火的概念——克强指数，它可以为我们寻找高频指标提供一些思路。克强指数于2010年推出，这是一个由英国《经济学人》杂志创造的用于评估中国GDP增长的指标，很大程度上其实反映的是工业生产的景气度。它混合了三种指标，计算公式如下：工业用电量增速×40％ + 中长期贷款余额增速×35％ + 铁路货运量增速×25％，三个指标的权重是通过简单回归计算出来的。克强指数和工业增加值同比的走势，在2016年之前的相关性还是很高的，但是2016年后却发生了明显背离，克强指数大幅提升，但是工业增加值却变动不大。这似乎与我们上文中提到的2016年后的行业分化隐约有一些联系。这种背离，在我们下文介绍其他高频指标时还会经常看到。目前暂且保留这些疑问，我们会在最后一章探讨这个奇怪的现象。克强指数中的工业用电量、铁路货运量，都从侧面反映了真实的工业生产状况，我们也可以从这两个方向着手寻找高频指标。第一，工业生产需要大量耗电。因此，工业用电量的变化率某种程度上可以作为工业生产的替代指标。国家能源局每月会发布全国电力统计数据，其中就有工业用电量的当月同比。它和工业增加值同比之间有较强的相关性。不过，工业用电量数据也是月频数据，且发布时间和工业增加值差不多，不具备前瞻性。市场更常用于观察工业生产的指标是6大发电集团耗煤量（甚至可以说是最常用的高频观测指标了），它是日频数据，连续性好，便于跟踪。6大发电集团分别是浙电、上电、粤电、大唐、华能、国电，2020年3月后由华电数据代替国电数据。具体数据通过取样这6大集团旗下位于沿海火电厂的煤炭日耗数据而得。首先需要说明的是，6大集团的耗煤量数据自2020年7月以来已经陆续停止更新了，暂时还不清楚是短期停更还是长期停更。考虑到这个指标以前的使用频率比较高，我们这里还是重点介绍一下。使用这一指标的逻辑在于，目前我国发电量80％来自于火电，因此可以通过大型发电集团的耗煤量，粗略地代替发电数据，进而观察社会用电情况（发电量和用电量数据很接近）。可以将发电耗煤量的日频数据加总成月度数据，然后计算同比。如果本月6大发电集团耗煤量同比提升，一般预测本月工业增加值同比也将提升。但是两者出现背离的时候也很多。以2011年-2019年为观察区间，6大发电集团耗煤量同比预测的成功率大概在64％左右。具体来看，在各年1-2月、3月、4月份的预测成功率较高，而在5月和10月的预测成功率则非常低。发电耗煤量和工业增加值数据出现背离的原因，可能包含以下几点：1）工业用电数据本身就与工业生产存在背离，进而导致发电耗煤数据与工业数据背离。2）6大发电集团耗煤量反映的是社会总用电量，即除了工业用电以外，还会反映第三产业用电、居民用电，它们也存在自身的波动规律。工业用电目前占比为6-7成。3）6大发电集团耗煤量更多反映的是东部沿海地区的用电情况。而中西部地区和东部沿海地区的产业结构、气候特征不一样，电力需求可能存在地域差距。4）发电耗煤量只反映了国内火电发电情况，外来电、水电、风电、核电等都不在考虑范围内。但总的来说，6大发电集团数据来源很清晰，时效性很好，尽管存在一些微观数据难以避免的弊病，也不失为一个可供参考的指标，所以此前在市场分析的使用频率也比较高。第二，工业生产与货物运输关联密切，尤其是铁路货运量。所以通过铁路货运量的变化，也可以间接判断工业生产形势。但同样地，国家统计局披露铁路货运量数据的时间，要晚于工业增加值。市场常用大秦铁路货运量数据来替代。该数据为月度数据，由大秦铁路上市公司于每月10日前公布，在时间上领先工业增加值。大秦铁路是连接山西大同与河北秦皇岛的国铁Ⅰ级货运专线，从历史数据来看，大秦铁路货运量大体上能反映整体铁路货运量的趋势变化。与此同时，大秦线承担着"西煤东运"、"北煤南调"的国家战略任务，其货运量中70％以上为煤炭，所以它其实也间接地反映了发电耗煤情况。2016年之前，铁路货运量同比与工业增加值同比的同步性还不错，但是2016年之后也出现了相当严重的背离。大秦铁路货运量数据是在2014年之后才披露的，受2016年后特殊情况影响，它用来判断工业生产的准确率其实并不高。2、类型二：重点行业生产状况指标此外，我们可以挑选出一些重点行业进行监测，寻找与这些行业生产相关的高频指标。结合上文中提到的各行业增加值占比，目前可以重点关注的工业类别包括黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业/化学纤维制造业、汽车制造业，即钢铁、汽车、化工行业，这些行业都有一些可供参考的高频数据。首先看钢铁行业。目前市场上分析钢铁行业生产情况的高频指标，一般有高炉开工率、粗钢产量。1）高炉开工率 = 开工高炉数÷总高炉数，该指标为周频数据，由Mysteel网站披露。高炉开工情况来自对全国163家钢厂样本的调研。自有2015年下半年有数据以来，高炉开工率其实是在不断走低的，然后在2018至今，基本维持在60％-70％的区间内波动。从唐山钢厂的情况来看，2015年-2017年总高炉数变化不大，主要是开工高炉数在减少，反映的是供给侧改革和环保限产政策的影响。另外，高炉开工率还有比较明显的季节波动特征，一般是二三季度较高，一四季度偏低。我们在分析这一数据时，一般会从环比的视角来看开工率是上升还是下降，直观地感受下近期钢铁工业生产是加快还是放缓。但为了剔除季节性影响，也会对比上年同期的开工率。2）重点企业粗钢日均产量为旬度数据，由中国钢铁工业协会披露，大约每旬结束的3-5天内会披露该旬数据。统计对象为参与旬报统计的会员钢企。但是这个数据的质量不是很高，因为有时监测企业会有不上报数据的情况，这时钢铁协会只能用这些企业的历史数据带入估算。另外，钢铁协会每年统计的会员钢铁企业不一致，可能有口径不可比的问题。将重点企业粗钢日均产量（钢铁协会口径）转换为月度同比之后，基本上可以替代发布更滞后的粗钢产量当月同比（统计局口径）。除去2016年，它们与黑色金属冶炼及压延加工业增加值也有较好的相关性。其次看汽车制造业。汽车行业的常用跟踪指标主要包括：汽车半/全钢胎开工率、汽车产量。1）汽车半/全钢胎开工率，由中国橡胶信息贸易网披露，二者均为周频数据，一般在每周五更新。这两个开工率数据都和汽车轮胎生产有关，两者在细节上略微有点不一样，半钢胎主要用于轿车和大部分轻卡，全钢胎主要用于卡车和小部分轻卡，历史走势来看两者没有太大的区别。汽车半/全钢胎开工率，主要反映了轮胎厂商的生产情况，但是因为轮胎和下游汽车的联系比较紧密，所以也间接反映了汽车生产情况。这两个指标的分析方法和高炉开工率差不多。如果把它们处理成月度同比变动，可以发现和汽车制造业同比也存在一定的关联度。2）汽车产量。目前统计局、中汽协、乘联会都会发布相关的月度数据，这三个口径的汽车产量，官方程度依次下降，但是披露时间依次提前。乘联会数据的披露时间一般在下个月上旬，汽车工业协会数据一般在下月10号左右，均略微领先于工业增加值。另外，中汽车披露的汽车数据包括乘用车和商用车，乘联会只披露乘用车数据，不过近年来乘用车占比约在80％-90％左右。从历史走势来看，三个不同口径下的汽车产量增速差异不是很大。汽车产量同比与汽车制造业增加值同比基本上是高度相关的。最后是化工行业。化工行业的跟踪指标可以采用PTA产业链负荷率。我们可以简单地将PTA（精对苯二甲酸）理解为一种重要的化工产品，它的下游延伸产品主要是涤纶（即聚酯纤维），涤纶又属于化纤的一种。所以PTA产业链负荷率可以大致反映化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业的生产情况。PTA产业链负荷率为日频数据。有一点类似于汽车半/全钢胎开工率，我们可以对PTA产业链负荷率采用同样的数据处理和分析方法。但这个数据的质量似乎不是很高。我们对PTA产业链负荷率做当月同比处理，然后对化学原料及化学制品制造业、化纤制造业的增加值同比进行简单平均，以反映化工行业整体情况，两个指标只有在部分时间是同步的。（三）工业增加值数据缘何与高频指标背离？根据上文的高频数据，可以看到一个比较奇怪的现象：过去那些与工业增加值有着密切联系的高频指标，近年来似乎统统出现了背离。2016-2017年，工业用电量、发电耗煤、铁路货运量、高炉开工率同比数据均已大幅回升，这反映了工业生产在明显加快。但工业增加值同比却一直趴在6％附近，维持着一种超预期的稳态（见图表20、21、23）。这使人感到困惑。市场上也出现了一些关于工业增加值“失真”的讨论。可以从行业结构上来解释这一点吗？上文中曾提到，2016年以来的上游和中游原材料行业、中游机械设备和下游行业，各行业的工业增加值数据，在这段时期也出现了一些明显的趋势性分化。有一种解释是这段时期的产业升级。上游和中游原材料往往是高能耗行业，铁路货运量也比较大，假如由于产业升级等原因，它们对工业生产的影响力下降。那么它们的生产加快，可能对整体工业增加值数据的影响比较弱。这有助于解释“发电量强、工业增加值弱”之类的情况。事实恰恰相反。实际上2016年正是上游和中游原材料在趋势性下行，直到2017年才陆续见底回升（然而2017年下半年高频数据显示工业生产其实已经开始回落），反倒是中游机械设备和下游行业的生产加快，起了对冲作用，在支撑着工业增加值。（见图表14）不过这也说明，问题可能正是出在上游和中游原材料行业。那么是高频数据错了，或者说高频数据受到了特殊因素干扰吗？可能性也很低。首先，几个不同类别的高频数据都共同印证了2016年后上游、中游原材料工业生产在加快。其次，统计局公布的各种工业品产量数据，也显示出生产加快的痕迹，例如煤炭、钢铁、有色、水泥等产量，在2015年下半年-2016年初就已经开启了新一轮扩张。理论上来说，工业增加值剔除了价格因素，应该与产量的变动是保持一致的。中游机械设备和下游行业这一点就表现的很好，比如上文曾提到的汽车产业（见图表28）、还有下图中的通用设备制造业等。产量数据还顺便说明了统计口径也不是关键问题。部分观点提到，工业增加值同比只囊括了规模以上的企业，而高频数据比如发电量背后反映的是所有工业企业的信息。如果是规模以下的小企业生产加快，那么用电量等高频数据会走强，但反映不到工业增加值增速之中。的确有这种可能存在。但是：1）大企业仍然是主导高频数据（比如用电量）的主要力量，所以小企业因素对用电量与工业增加值背离的解释力比较弱。2）小企业和大企业的生产驱动逻辑不存在本质区别，要么是价格上涨，要么是需求启动，所以很难看到小企业加快生产、大企业不动的情况。除非去产能的政策限制松动，导致更多小企业出现，但是2016年也没有出现明显的政策松动。3）统计局提到的产量数据是关键。它其实也是针对规模以上工业企业调查的，和工业增加值是同一个口径。它的增长应该说明了规模以上工业生产的确在加快。我们提供一种可能的解释，问题也许出在工业增加值增速的核算方法：根据现行规则，首先得用本月工业总产值×上年增加值率推算出本月现价工业增加值，然后再用PPI缩减为不变价工业增加值，最后计算增速。理论上来说，工业总产值=产量×价格，在用PPI缩减后，确实消除了价格因素。但是我们上文也谈到了，在实际中，工业总产值是企业通过联网直报系统直接报送数据，然后由统计局汇总而成的，而PPI的核算则是另一套程序。这可能导致价格剔除没办法做到理论上那么完美。而在2016年，上游和中游原材料行业的PPI出现了一轮历史罕见的飙涨，使得这个核算差异可能被放大了，具体表现在企业报送工业总产值数据时，可能考虑的价格上涨因素没那么多，而PPI核算出来的价格上涨更剧烈。这就导致用PPI缩减时，把最终的不变价增加值缩减得更少了，进而降低了工业增加值的增速。声明：《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施，通过本微信订阅号发布的观点和信息仅供粤开证券的专业投资者参考，完整的投资观点应以粤开证券研究院发布的完整报告为准。本订阅号难以设置访问权限，若您并非粤开证券客户中的专业投资者，为控制投资风险，请取消订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。若给您造成不便，敬请谅解。粤开证券不会因为关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相关人员为客户。本订阅号中所载内容不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，粤开证券不对任何人因使用本订阅号中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。风险提示及法律申明风险提示：股市有风险，投资需谨慎