據(jù)《南京日報》報道，12月10日至11日，南京市黨政代表團赴蘇州、無錫、常州學習考察，借鑒兄弟城市推動科技和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新以及園區(qū)建設的好做法。

考察期間，代表團與蘇州、無錫、常州市領導進行了會談。江蘇省委常委、南京市委書記韓立明說，在年終收官、謀劃明年的關鍵時期安排這次考察，主要是學先進、找不足、明思路，提升高質(zhì)量發(fā)展的質(zhì)效和水平?？疾熘校值艹鞘型苿赢a(chǎn)業(yè)崛起的新成效、促進科技創(chuàng)新的新作為、建設開發(fā)園區(qū)的新機制和干部群眾干事創(chuàng)業(yè)的精氣神給代表團留下了深刻印象，南京將認真學習借鑒蘇錫常的好經(jīng)驗、好做法，共同落實長三角一體化發(fā)展重點任務，在科技協(xié)同創(chuàng)新上共贏成果，在強鏈補鏈延鏈上共謀合作，在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展上共促融合，在生態(tài)保護修復上共治聯(lián)保。

南京是江蘇省省會、南京都市圈核心城市，與蘇州、無錫、常州同屬蘇南板塊，也都是揚子江城市群重要成員。南京有50多所高校、90多位兩院院士，科教資源豐富，而蘇錫常是鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)、“蘇南模式”發(fā)源地，制造業(yè)基礎雄厚。2022年，南京市GDP達1.69萬億元，列全省第二；蘇州、無錫、常州三市分別為2.4萬億、1.49萬億、9550億，列全省第一、第三和第五位；四市GDP合計占全省近53%。澎湃新聞（www.dbgt.com.cn）注意到，南京市黨政代表團遍訪蘇錫常三市，之前并不多見。此次何以如此大動作訪問兄弟城市？

南京市人大官網(wǎng)去年發(fā)布的《關于我市先進制造業(yè)發(fā)展情況的調(diào)研報告》指出，南京規(guī)上工業(yè)經(jīng)濟規(guī)模不大，產(chǎn)業(yè)布局需優(yōu)化。澎湃新聞梳理發(fā)現(xiàn)，去年南京市規(guī)上工業(yè)總產(chǎn)值1.53萬億元，而蘇州高達4.36萬億元，無錫2.4萬億元，常州1.5萬億元。從制造業(yè)增加值占GDP的比重看，南京為29.3%，蘇錫常三市均超過40%。

上述報告還提到，南京制造企業(yè)的創(chuàng)新意識相對不強，研發(fā)投入不足，科技成果轉(zhuǎn)化效率不高。市統(tǒng)計局對2019年該市規(guī)上、限上企業(yè)創(chuàng)新的調(diào)查結(jié)果顯示，開展技術創(chuàng)新的企業(yè)比重為36.4%，在全省列第11位，2020年該市規(guī)上工業(yè)研發(fā)強度在省內(nèi)排第13位，工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新費用347.8億元，為蘇州的36.9%。

另有分析人士指出，與蘇錫常相比，南京的制造業(yè)發(fā)展仍不充分，迫切需要在頭部企業(yè)、重大項目上取得突破，在穩(wěn)住主導產(chǎn)業(yè)的同時，面臨加快培育壯大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、未來產(chǎn)業(yè)等課題。

此次南京赴蘇錫?？疾?，正是事關“產(chǎn)業(yè)強市”的取經(jīng)之旅。澎湃新聞梳理公開報道發(fā)現(xiàn)，在蘇州，韓立明在講話中提到，產(chǎn)業(yè)強市的蘇州實踐、園區(qū)建設的蘇州經(jīng)驗、縣域經(jīng)濟的蘇州樣本“讓我們收益良多”。在無錫，她表示要借鑒無錫在體制創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)培育、產(chǎn)城融合等方面的經(jīng)驗。常州新能源產(chǎn)業(yè)的崛起以及“兩湖”創(chuàng)新區(qū)的規(guī)劃也給南京黨政代表團留下深刻印象。

看龍頭企業(yè)，是此次南京黨政代表團行程的重要內(nèi)容，如華虹無錫集成電路研發(fā)和制造基地系華虹集團布局的芯片制造項目，一期2021年全面達產(chǎn)，在龍頭企業(yè)帶動下，無錫去年集成電路產(chǎn)值超2000億元。理想汽車常州基地2016年落戶常州武進國家高新區(qū)，今年前11個月交付新車32.5萬輛。前三季度，常州新能源制造業(yè)產(chǎn)值增長19.9%，對全市規(guī)上工業(yè)產(chǎn)值貢獻率達130.7%。

單項冠軍企業(yè)也是學習考察的重點，如蘇州華興源創(chuàng)科技股份有限公司、無錫奧特維科技、常州萬幫數(shù)字能源股份有限公司等。據(jù)《南京日報》報道，蘇錫常三市圍繞科技企業(yè)成長全生命周期構建的梯度培育模式引發(fā)代表團成員的深入思考，深感南京必須以更大力度培育科技型企業(yè)，提升科技成果轉(zhuǎn)化效率。