产业地图的概念渊源、情报价值及资源建设*

苏 鹏 王延飞

(北京大学信息管理系 北京 100871)

0 引 言

产业地图是一种能够完整刻画产业发展全貌的情报手段，是情报刻画的理念和工具在产业技术相关情报工作中进行应用的产物。新冠疫情背景下，产业链和供应链受到极大冲击，Gartner认为各行业领导者应该对产业全貌有着更加深刻的认识，以应对其中的潜在风险[1]。RAND公司于新冠疫情期间成立了国家安全供应链研究所，致力于保障美国医疗设备、药品、能源和大宗商品的技术和材料应用掌握在本国手中[2]。对于科技情报的实践工作来说，产业地图的情报研究十分重要。产业地图的刻画，实际上是在绘制科技战略竞争中的“地形地貌”，只有凭借着地图，才能够帮助科技决策部门完整地了解一个产业集群中有哪些产业，这些产业中有哪些企业，这些企业所持有的产品和技术是怎样的。在了解“地形地貌”的基础上推敲和演化，最终达到支撑科技决策的目的。针对产业地图，情报部门介入途径有二：其一，将产业地图作为情报分析和可视化呈现方法，面向决策层提出参考意见。采用产业地图方法的科技情报工作不拘泥于传统业务，强调刻画产业的完整状况，着重将每一个产业、企业或产品作为节点，并考虑3类对象之间的关系，既可以评价特定节点在整个产业地图中的情报价值，也可以预警特定情景下的产业变迁。其二，建设刻画产业地图的支撑数据库，拓展了论文、专利、新闻、舆论等传统载体之外的数据资源，以直面产业的视角积累数据，将专家智慧的参与提前到数据采集和数据库建设阶段，作为科技情报资源建设、使用与服务的重要内容，可以为情报分析工作提供素材。

1 产业地图的概念渊源

1.1 产业地图概念的相关阐述

“产业地图”并非是一个全新的概念，它在诸多领域曾有过较为模糊的应用。举例来说，产业地图在城市规划的报告中常被提及，比如杭州市曾经对其未来产业发展布局做过统计，分析各区县的企业分布情况[3]。再比如武汉市政府曾经为当地产业发展勾勒了“产业地图”[4]，这份地图被誉为“一种引导产业布局和发展的基础性工具”，“是武汉产业规划发展的布局图、指引图、作战图”[5]。此外，产业地图概念在战略布局相关研究工作中也常有使用，李春燕等曾尝试通过产业地图，刻画国内外3D打印的现状和发展趋势[6]。贺正楚通过描绘中国汽车制造业的产业地图，研究中国各区域对汽车制造产业的布局情况[7]。“产业地图”这一概念的应用为数不少，也在城市规划或者产业布局中起到过关键作用，学者普遍认为，产业地图是一种能够全面刻画产业全貌，呈现产业、企业和技术现状的一种研究手段。关于产业地图的研究存在3个核心问题：

a.产业地图的用途明确，但结构不清晰。简单来说，研究人员大多可以很容易地在宏观层面理解产业地图的核心用途，即支撑区域发展或产业布局的战略决策。但是如果更进一步，研究人员很难在微观层面解释清楚产业地图具体应该支持什么样的决策？使用什么样的方法？采用什么样的数据？最终使用什么样的手段去表达？

b.产业地图的重要性突出，但数据稀缺。几乎所有的研究都要依赖于数据的可获取性，产业地图及其相关研究手段也不例外。目前，产业地图的分析大多依赖于本区域或者本城市的数据，仅能了解该区域的产业状况或者该企业的经营状况，对本区域或本企业之外的情况了解缺乏数据支持，难以明晰目标产业在国内或全球产业中的位置。

c.产业地图的方法单调。目前产业地图的描述，大多采用简单统计的手段，仍旧摆脱不了描述性统计的局限性，仅能描述在某个产业中有多少家企业，在这个产业中有多少产值，这种描述性统计仍旧限于用货币、人数等传统经济指标度量产业价值，难以剖析技术能力对整个产业的影响力。此外，目前的描述性统计，仍旧是产业和企业的枚举和罗列，把各产业视为孤立的点，而对于各产业之间的关系，企业、产品和技术在国内外供应链中的位置、作用和发展趋势难以被有效洞察。

1.2 从产业链和供应链谈起

综合以上问题，发现产业地图的应用领域非常明确，但核心概念却存在较多模糊地带。因此，本研究尝试完善产业地图概念。在本研究中，与产业地图最为相关的概念是产业链和供应链，此二者都与科技创新和企业生产存在着密切关联，二者的概念十分相近，却也存在很多不同。

产业链较为宏观，从整个产业的角度看待问题，强调产业分工，即“我应该生产什么？”“我的产品或技术与其他企业的产品或技术有什么关联？”，是一些经济部门通过技术关系所建立的联系[8]。在绘制产业链网络(也称产业链全景图)时，往往链条更长，落脚点为企业群落，不关注某一特定企业的发展如何，而关注某一类企业与另一类企业之间的产业协作。在强调上、中、下游产业时，往往强调的是整个产业链的所处位置，是一个客观的位置。一般认为，产业链概念由中国学者提出并发展[9]，该概念一度成为中国经济管理学科的热点话题，是政府产业治理所不容忽视的内容。

供应链相对微观，从企业自身的角度看待问题，强调生产和销售的渠道，即“我生产的原材料从哪来？”和“我的产品卖给谁？”，是指企业采购、运输、加工原材料，然后分销、最终将产品交付给客户的过程[10]。在绘制产业链网络(有时也称产业链全景图)时，往往链条较短，仅关注企业本身的上游供应商和下游的采购方，其所讲的上下游关系，是一个相对的位置。供应链概念的直接提出者已不可考证，但一般都会将其追溯到波特的“价值链”，是盈利性组织所需要重视的研究领域。

1.3 产业地图的应用

产业地图的概念可以经由产业链和供应链来完善，既要具有产业链宏观长链条的特点，也要满足供应链深入刻画企业和产品状态的能力。如图1所示，产业地图应该以某特定的产业为核心，自上而下分为产业层、企业层和产品层3个层次。其中，将产业层的某一特定产业作为核心的分析目标，从该产业出发，呈放射状向上游和下游逐步扩散。同时分别以各产业为核心，以无向箭头连接各产业所对应的企业和各企业所对应的产品，并在企业层和产品层通过单向箭头的形式将本层内部各节点关联起来，最终形成一个完整的、同时囊括产业链和供应链的产业地图。

图1 产业地图示意图

总的来说，产业地图需要能够进行3类情报刻画：

a.从特定产业出发，往横向和纵向两个方向延伸。在横向延伸方面，既能追溯到产业最上游的原材料产业，又能顺流到产业最下游的消费终端产业。在纵向延伸方面，既要完整刻画完整的产业链，又要刻画与产业链关联的重点企业和产品供应链，最终形成一个素材库，可以用来描绘链条完整、层次清晰的产业状况。

b.落脚于特定主体，能够帮助特定区域、城市或企业，精准地定位其能力所处的产业位置和战略目标。明确自身所处产业位置，有针对性地寻找产业突破口。比如，该产业地图中，有哪些技术或产品不可或缺？这些技术或产品所属企业的经营现状如何？特定主体能否结合自身情况迅速赶超？对于一座城市来说，直接追赶集成电路产业，可能难如登天，但如果改成要在集成电路最上游的光刻机光源设备的某种零部件加工领域弯道超车，可能难度就要小得多。

c.对于产业未来发展的预见。能够针对当前的产业地图，为该产业发展提供情景规划。这种预见不是直接拿出一个结论，简单提出未来产业会如何发展。而是基于“如果……那么……”的假设性预见。比如，如果产业地图中的某个企业因为天灾突然破产，那么整个产业会发生怎样的变化？再比如，如果产业地图中的某一项关键共性技术的性能指标迟迟无法突破，那么是否会出现新的替代性技术颠覆该共性技术的整个上游产业？

简而言之，产业地图的素材库建设，需要关注产业全貌刻画、主体战略支持和未来产业预见3类产业情报问题。其中，产业全貌刻画是最为核心的问题。

2 产业地图的情报价值

2.1 科技情报部门最适合推广产业地图方法

面向科技情报工作引入产业地图，是科技情报领域与产业地图方法的共赢。从产业地图角度来看，产业地图涉及的范围宏大，刻画难度较高，传统的临时性、小作坊式的产业地图应用无法发挥其最大价值。产业地图需要有专门的业务部门长期地、有计划地去使用和完善其方法——科技情报部门比较适宜承担这项任务。举例来说，图2是集成电路产业中其中一条产业链的示意图。以集成电路产业作为核心目标产业，从此出发，其最直接的上游产业大概可以分为4个，包括：芯片设计、晶圆加工、封装和测试等产业。在此基础上，以晶圆加工产业为例，追溯其再上一层的产业链，则包括光刻机、蚀刻机、扩散炉等诸多产业；再进一步，第三次选择其中一个上游产业，比如随着光刻机产业继续向上追溯，可以包括物镜、曝光台、光源等产业。以上仅仅是其中一条产业链的追溯，就涉及到了20余个相关产业，如果想要完整的刻画全产业链，可能要涉及数百甚至数千个产业。而这仅是产业地图的产业层刻画，产业层的每个产业，可能又对应几家、十几家甚至几十家关键企业，而企业层的每家关键企业，可能还对应着若干关键产品或者技术。这样涉及到的关键节点已经相当庞大，而产业地图不仅仅要搞清楚上百个产业之间的关系，还需要在产业链的基础上弄清楚供应链问题，即每一个产业下都包括哪些企业，这些企业的产品、技术和服务能力是怎样的。显而易见，面向特定产业集群的地图刻画是一项耗时耗力的大工程，需要一个研究团队有组织、有体系地去完成。普通的研究团队无法胜任这种工作，只有长期积累产业和技术情报素材的情报部门才有可能完成。因此，将产业地图引入到科技情报部门，可以使得这个方法得到真正的用武之地。

图2 集成电路产业某一条产业链

2.2 产业地图能够呈现更加全面、细致的产业全貌

产业地图的刻画，能够帮助情报部门在科技战略竞争中形成更加全面、细致的感知。近些年，因为特殊的国际环境，集成电路产业的重要性越发凸显，仍旧以集成电路产业为例，集成电路的设计与制造作为一项被“卡脖子”的技术，成为牵动全社会关注的焦点。然而，所谓的“卡脖子”技术，真正被卡脖子的不是芯片，而是芯片产业上游零零碎碎的精密零器件。将图2其中的一条产业链提取出来，这条产业链从上游到下游是“物镜产业→光刻机产业→圆晶加工产业→集成电路芯片产业”，如图3所示，补充企业相关信息，将这条产业链进一步转化成供应链。集成电路芯片最尖端的圆晶加工企业是中国台湾的台积电，在2018年左右，台积电是唯一一家可以在7纳米水平生产芯片。而台积电生产芯片最不可或缺的工具之一，是来自荷兰ASML的极紫外光刻机。ASML是一个极具远见卓识的企业，早在2013年前后，该公司就与下游产业的3家核心公司完成了股本互换，同时又收购了上游产业关键的光源供应商Cymer，入股了镜片供应商蔡司公司。到了2013年左右，产业的利益共同体实际上已经形成[11]。这个利益共同体显然把中国大陆排除在外，但大陆直到2017年后才全面认识到光刻机的重要性，而此时，这个利益共同体已经极难被介入。这条产业链仅是集成电路产业地图中的一个链条，其他链条可能还会存在更多问题。回顾当下，在其他产业中，可能存在更多当下看似不重要，但未来可能成长为“卡脖子”技术的产业技术。提早地针对更多产业展开情报刻画，并积累相关数据，是有必要性的。

图3 集成电路的某条供应链

3 产业地图的资源建设

3.1 产业地图数据资源建设的必要性讨论

包括产业链和供应链在内的产业地图研究，关系着科技战略决策，具有很高的情报价值，然而，该领域的研究人员却一直缺少合适的研究数据，只能选择替代性的指标展开研究。比如，Feng等提出一个产业链的上、中、下游通过价值交换和信息交换紧密相连，因此一个公司在一个环节的股价波动会影响其他环节的股价波动，因此提出使用股票数据来描述产业关联[12]。股票数据及时性较好，量化程度较高，但金融数据讨论产业问题，是建立在相关关系基础上的，很难上升到因果关系的分析，即股票数据未必能够全面反映产业技术的实际情况。再比如，丰米宁等采用典型的计量学方法，借助专利数据展开分析，研究了特定产业中专利技术的演变情况[13]。专利数据显然更加贴近技术本身，但其具体表征的落脚点往往放在专利代码方面，实质上是专利代码的演变与发展，即使是专利聚类，也只能针对少量的簇团展开研究，很难真正将之完全等同于技术本身。Li等通过投入产出数据，建立煤炭企业产业链的关联模型，其着重点放在了中国宏观经济的统计数据，借助宏观统计数据展开的分析[14]。但是这种分析依赖于煤炭产业结构简单，能够比较容易地完成产业刻画。同时，需要注意的是产业发展不一定仅仅只有经济效益，科研投入也没有立竿见影的效果，很难真正及时有效地达成刻画。显然，无论是金融数据、专利数据还是财务数据，所提供的都只是描绘产业的替代性指标，而非直接指标。替代性指标在使用时会存在些许偏差，而这些细微偏差积累起来，将使得研究人员陷入信息迷雾，成为情报失察的重要来源。因此，替代性指标很难作为直接的数据源进行产业地图的刻画。

除替代性指标外，仿真模拟也是产业链和供应链研究最为热门的方法之一。Liu等利用系统动力学软件Vensim PLE建立仿真模型，分析建筑垃圾回收业的产业政策[15]。Long等面向外卖垃圾回收利用的产业链，建立产业链中的博弈模型[16]。Stefanovic等面向供应链中的不确定性问题展开仿真探究[17]。仿真模拟的方法相对热门，但其背后存在一个潜在含义——真实数据匮乏。在社会科学领域，仿真不能算作完全意义上的实证研究，只有当真实数据处于匮乏状态时，研究人员才会不得已地求助于仿真方法。换言之，这是在没有数据情况下退而求其次的选择。

在科技情报工作中，事实型数据十分重要，而产业技术方面的数据资源却相对匮乏。无论替代性指标，还是仿真模拟，在效度上都不如一个直接面向产业地图刻画的数据资源库。长久以来，科技情报研究人员以科学计量学为基础，分析科技发展路径，论文、专利和科技报告是最为常用的数据资源。时至今日，传统的文献数据库已经无法满足情报业务需求，即使辅以贸易数据、金融数据和舆情数据，形成看似全面的大数据集成平台，仍旧摆脱不了替代性指标的困境。因此，情报部门必须面向全球重点产业，建设新的、直接的、可用的数据资源，才能精准、高效地完成情报研究任务。

3.2 产业地图数据资源的建设原则

产业地图的核心价值，在于能够面向某一产业，将其涉及到的产业全部情况刻画出来。从产业地图的结构设计出发，其数据资源建设需要涉及3个基本规则：

3.2.1技术价值重于商业价值

目前，少数产业相关的数据资源在量化产业、企业或产品价值时，会选择以货币作为度量单位，去测度其价值。当以盈利为目的时，测度经济价值是理所当然之事。然而，当研究人员需要站在宏观战略角度审视产业状况时，仅从经济价值出发是不够的。在产业链的结构中，商业价值相对于技术价值往往存在严重的滞后，比如柯达胶卷在濒临破产的前两年，在产值方面相对于数码相机仍旧是不可动摇的霸主，如果单从产值方面来看，完全无法理解柯达胶卷的商业帝国为何一夜崩塌，而从技术价值层面去解释就相对合理得多。因此，产业地图数据资源建设，应当以关注技术价值为主，辅以适当的商业价值数据。

3.2.2数据准确重于数据规模

虚假错误数据的危害性远胜于没有数据。产业地图数据资源建设是一项繁琐的、复杂的、长期的工作，不能寄希望于毕其功于一役，一次性就将所有的数据全部采集齐全。在数据资源建设的初期，要允许部分产业、企业或者产品的数据处于缺失状态，甚至这种缺失会达到一种很高的比例。情报研究人员需要坚守“宁可刻画一份残缺的产业地图，也要保证产业地图精准度”的基本原则。此外，产业数据时时都会发生动态变化，当下准确的数据未来不一定仍旧准确，这类数据资源建设需要有定期更新检查的意识，将之当成一个长期的、周期性工作去完成。

3.2.3人类智慧重于机器智能

目前，各类平台的资源建设有很多，“多源数据”“数据集成”“自动化处理”等概念层出不穷，人们试图借助计算机智能一劳永逸地解决绝大多数数据采集问题。然而计算机终究只是根据人类的预设规则来采集和处理数据，而这种预设规则不论多么复杂，不论引入怎样看似“机器学习”的行为，相对于人类本身，终究都是死板而僵硬的。而人类智慧在采集数据时可以实地调查，也可以在浏览资料时一边解读资料内容一边修正搜索策略。因此在采集数据时，计算机有必要作为解放重复性劳动的重要手段而使用，但也不能忽视人类智慧在采集数据中所起到的更为主导的作用。

3.3 产业地图数据资源的内容设计

产业地图的素材库建设应该包括哪些内容？显然，这个素材库的核心目标是为了进行科技情报研究，应该是将产业、企业和产品以及这三者的关系作为核心内容，而将传统的企业盈亏、贸易等数据作为辅助材料。如图4所示，一个完整的产业全图的数据资源建设，应该包括6个数据资源子集，这6个子集可以有两种分类：

一种分类是从宏观到微观的层次，包括产业层、企业层和产品层，在每一层级内部关联时，仅刻画本层级的链条或者网络，比如产业层就着重刻画产业链条网络，而不存储其他层级的详细信息。同时，在三个层级之间建立关联，比如产品层是企业层的下位层级，需要标记其属于哪家企业，通过“所属企业ID号”作为外键与企业层联系；企业层则是产业层的下位层级，需要通过“所属产业ID号”作为外键与产业层联系，但需要注意的是，同一企业可能属于多个产业，这一部分的分类需要允许复分的情况出现。

另一种分类是实体数据集和关系数据集，实体层数据集的各条记录是“一个中心，多个外延”的星状结构，以产业实体数据集为例，作为最宏观的数据集，主要包括研究对象所涉及的全产业链。具体而言，某制造业的全产业链，要包括从原材料生产、零部件加工、组装加工、分销、零售等全面的产业，并将该产业涉及的基本信息储备齐整。再以产业关系数据集为例，该数据集重点表征各产业之间的关系，是“相对上游产业-相对下游产业-关联原因”的三元组数据结构，比如光刻机产业相对于圆晶加工产业是其上游产业。需要注意的是，这里的上、下游产业是相对概念，而非绝对概念。同时，相对上、下游产业各自设置其ID号，确保能够回溯到产业实体数据集中获取该产业的详细信息。

图5 数据资源内容建设

3.4 产业地图数据资源的采集、更新与维护

产业地图的数据资源建设的数据来源冗杂而多样，没有一个或者几个规范数据集可供使用。其采集数据的流程与其他数据资源建设不同，将人类劳动融入到数据采集阶段。如图5所示，在数据采集阶段，以人类智慧为主，通过实地调查、网络搜集等手段，将收集到的产业信息与支撑材料一并提交，后台根据材料结果评估材料为“材料完整”和“材料不完整”两类，对于不完整的材料则要求数据采集部门重新提交，对于完整的材料进入内容审查环节。内容审查需要定期召开研讨会，讨论所搜集材料的可信度，并根据可信程度筛选入库，成为产业素材库的记录。对于每份入库材料，都应留有时间戳，用于材料更新时的新旧对比，更新后的材料仍可作为历史记录保留，以供未来情报工作参考。此外，对于最终的产业素材库，应该设定一套安全分级标准。比如，为防止国内产业的情报完全暴露，对于国内的部分产业或者部分产品要持“有限公开”“不公开”，甚至“不允许搜集数据”等定密级别。在数据入库之后，意味着一个新的起点重新开始，研究人员和数据采集人员都需要持续关注产业的最新情况，并根据其产业发展的实际情况不断更新产业的最新消息，同一产业、企业或产品的新旧数据，可以赋予不同的流水号，并通过时间戳予以区分。

图5 产业数据采集与入库

在产业地图数据资源的采集、更新与维护中，需要多次专家介入。专家智慧在数据采集阶段提前介入有其必要性。几乎所有的研究都会强调专家智慧与事实型数据的重要性，但专家智慧一般在数据分析阶段才全面介入到情报流程中。如果赖以分析的数据质量极高，这样可以节约成本，减少专家智力资源的浪费。产业地图的数据资源显然不具备这种条件，为保障数据资源的质量，有必要定期组织专业人士进行形式审查，并组织领域专家进行内容审查。这样的好处有三：其一，领域专家可以更早地接触到新的产业素材，将产业预警的工作大幅度提前；其二，数据采集人员可以通过领域专家的反馈，不断拓展获取产业素材的渠道；其三，经过数据采集人员和内容审查专家两次校准，其数据的可信度大大增强。

3.5 产业地图数据资源建设的分工协作

缪其浩曾指出，科技情报部门需要达成既有垂直分工又有水平分工的协作体系[18]，在产业地图的资源建设工作中，这种分工协作同样重要。

在水平分工方面，同一国家或地区服务的科技情报部门，应该面向不同产业展开产业地区的资源建设工作。产业地图数据资源建设是一项耗时耗力的工作，不应该出现重复建设、无效建设等人力物力财力大量浪费的情况。不同情报部门之间的资源建设应有分工，比如A单位面向3D打印领域建设全产业资源，B单位面向新能源领域建设全产业数据资源，C单位面向……这种分工需要在宏观战略层面给出一个大致方向，并尽量结合该单位或者部门所在地区的产业发展需要综合分配。

在垂直分工方面，应支持不同部门对于产业地图的使用，每一次使用产业地图展开的分析工作，都隐含着一次对其数据资源的补充和完善。这种补充和完善不应被无端浪费，而应该形成一种良性循环，使得面向特定产业的数据资源向着特定部门汇集。同时，不同部门建设的产业地图数据资源应该有一个统一标准。在资源建设初始阶段就应当明确这个标准，并在系统设计时留有接口，为不同部门之间的数据共享留有余地。这种统一标准化的数据结构可以长期关闭，但必须要保留，并且保持其可用性，确保其在必要时可被综合使用。

4 结 语

产业地图、供应链、产业链等概念对于产业技术发展的重要性早已深入人心，但用以刻画产业地图的支撑数据长期处于匮乏状态，情报人员缺少可直接使用的数据来源，使得情报工作无法高效、准确地描述产业全貌并及时发出预警，这是当前科技情报能力的一项重要短板。明确产业地图的概念和应用价值，并有针对性地进行数据储备，可以为传统文献数据和经济数据提供有力补充，为产业技术的情报工作提供了一个新视角。