外贸凉了吗?会不会越来越难做?3/3
接上文《外贸凉了吗?会不会越来越难做?1、2》。上篇文章是定性分析,全是描述性语言,不够客观。更客观的角度应该是摆事实和讲数据。
我花了点时间,找出了一些数据分享给大家。
数据1:全球商船数据
联合国贸易和发展会议(UNCTAD,United Nations Conference on Trade and Development)提供了1980到2022年的全球商船的数量统计(注1)。
UNCTAD将商船分5类,分别是oil tanker(油船)、Bulk Carries(散货船)、General Cargo(普通货船)、Container Ship(集装箱船)和other其他。
重点看Container ship,这是外贸人接触得最多的。同时,使用container装运的货物,一般认为是附加值较高的产品。
单独把container ship的数量拉出来,可以看出数量的变化。虽然偶有年份停滞,但数据总体都是向右向上的。这个统计数据上的“向右向上”,后面还会多次提到。
以2000年为界,之前container ship增长偏慢,2000年后则是加速增长。即使遭遇新冠疫情的2019年2020年,container ship的数量还在增加。
2000年后container ship数量加速增长,我个人的理解是互联网的普及,加速了信息流动,进而加强各国间的贸易造成,最后表现为container ship增加。
题外话:泡沫与基建
互联网泡沫(.com泡沫)是在2000年破裂的。这一轮泡沫,一方面消灭了大量资本,另一方面也留下了各种.com网站——信息上的基建。
这些网站和各种应用,加速了信息流动,为经贸的加速发展提供了信息上的便利。在互联网出现之前,打一个国际长途大概是几美金一分钟,电子邮件出现后,一个“即时”的消息,成本忽略不计了。
信息在传输成本质上的质变,以及它对贸易的促进作用,不应被忽略。毕竟,近二三十年改变世界的是信息技术,我们处在一个“信息社会”。
与2000年的互联网泡沫一样,1873年美国发生了“铁路金融危机”。美国铁路的高速发展始于1840年,止于1873年危机引爆。
铁路危机的发生,一方面造成了大量的失业、消灭了海量资本,同时也有积极的一面——它留下了大量的铁路基础建设。过剩的铁路基建,为后来美国“目录邮购”的兴起,提供了必不可少的条件。
现在的电子商务,比如说美国amazon,可以理解为对“目录邮购”的模仿。
正是在历史可参考,所以我才冒昧地提出,2000年后container ship数量快速增加,与互联网加速了信息流动有关。当然,信息流动加速只是众多原因之一。
题外话2:一个小印证
我在《外贸凉了吗?会不会越来越难做?》1和2中提到,凡是石油贸易不使用美元的国家,就会被打。这话有点绝对,如果我们回到当时的世界历史中,就会明白美国这一战略的明智性和必然性。
1943年到1973年,布雷顿森林体系(Bretton Woods system),它是美元成为世界货币的标志。
1980年,油船(oil tanker)占总数超50%。换句话说,在1980年及之前,美国只要抓住石油交易使用美元这一个点,就抓住了全球至少50%船支上的货物。
那时还没有互联网,工业在总GDP的占比比现在高,石油又是工业的血流。
所以,美国坚决打击任何在石油贸易上不使用美元的国家,这一策略,既明智,又重点突出。
扯远了,让我们回到外贸。
数据2:世界银行Container Port Traffic
世界银行(worldbank.org)成立于1944年,是一家为发展中国家资本项目提供贷款的联合国系统国际金融机构,189个国家是其成员国。
美国是该机构最大股东,拥有15.8%的最高投票权和一票否决权。历届总裁均由美国提名,且均是美国公民。
了解以下4个点能帮助你更好地理解container port traffic:
- 不同尺寸的集装箱均为折合为20英尺标准箱,即一个TEU;
- 集装箱在中转港的转运被计数两次(一次卸载,一次出港装船)
- 近海和远洋运输均被统计;
- 空集装箱也被统计在内,约占总数的40%。
这个曲线图,从总体上看又是一个向右向上的曲线。
从2002年开始,集装箱吞吐量持续高速增长。其中有两个例外,2009年和2020年。前者因为2008年金融危机,2020年则是因为新冠疫情。
数据3:我国海关统计数据
广义的外贸包含进口和出口,也包含货物贸易和服务贸易。
我们外贸人常说的外贸其实是狭义上的外贸,单指外贸货物的出口,不包含进口和服务贸易。
上图就是2008到2022年的外贸货物出口数据,即狭义上的外贸(注3)。
从整体上来看,又是一条向右向上的曲线。2022年货物出口金额已经是2008年近3倍。与前面提到的全球贸易向右向上的大趋势是一致的。
考虑到我们是2001年正式加入WTO的。2008年,我们的外贸其实已经高速发展了好几年,此时的基数已经较高。如果把建国起的外贸出口数据拉出来,这条曲线的斜率会更陡峭。
你可能会说这些数据有水分。
我想说,这些数据(包括任何统计数据)有水分或偏差是难免。你能找到更准确、更有代表性的数据么?如果没有,那这个数据就是最准确的数据。这是其一。
其二,数据测量和统计一定存在误差,这是常识。不能因为有误差就否定全盘数据。哪怕是测量你的身高这么简单的事情,早上和晚上测出的身高也是有几个mm的误差。你会因为这个误差来否定你的身高么?
模糊的正确好过精确的错误。这是数据思维的要点之一。
另外,单个统计数据会有误差。但,用同样的方法连续统计出的数据,它的变化有较强的参考价值。
数据4:DHL全球连通指数(DHL Global Connectedness Index)
前面提及的几种数据——container ship、container port traffice、海关的出口数据——都太聚焦,有无更全面的数据?
还别说,真有——DHL全球连通指数(DHL Global Connectedness Index)。
该指数是由纽约大学斯特恩商学院(NYU Stern School of Business)编写的。很明显,DHL冠名、赞助了该报告的编写,同时,也提供了必要的数据。
该数据从2011年开始每年一发布,最新数据到2022年,已经连续发布12年。
DHL全球连通指数从贸易、资本、信息和人员4个维度来衡量全球化。
在SEO领域,有“发贴、发货、发财”的说法。其实说的是信息流、物流和资金流这三者的流动。诚然,加上人员流动更全面。
2022年DHL全球连通指数的两位作者Steven A. Altman和Caroline R. Bastian对报告做出了自己的解读,一共10点(注4)。
我挑出里面最重要的4点:
- DHL连接指数本身连续两年(2021和2022年)持续增长;
- 指数里的资金、人员、货物和信息的流动距离,持续增加。(货物和人员的流动距离很常见,但资金和信息的流动距离则容易被忽视。这也是这个指数有启发意义的地方。)
- 四个指标都增长的事实,有力驳斥了地区化(regionalization)这种看法。反过来说,全球化(globalization)仍是主流。
- 2022年中的贸易额己比疫情前高出10%。
对于我们关心的内容,总结起来就一句话:除开中美两国的直接投资自2016年开始减少外,其他任何指标都是持续增长的。
题外话:为什么标题党这么普遍?
在2008年开始做外贸前,我在太平洋电脑网(PConline.com.cn)做过一年的编辑。媒体人有个不好的习惯就是标题党和偏爱传播负面消息。
爱夸大事实搞标题党的原因很简单,这么做有更多流量。
偏爱传播负面消息,除了流量原因,还有心理原因。负面报道会显得媒体更客观、公证。同时,负面消息天然散发着理性的味道。
如果我转发一篇文章给你,大意是“中国经济持续向好”,你会不以为然,或者用怀疑的心态打量我;如果我转发一篇文章,标题是《未来十年,请做好随时失业的准备》,你立即就点开看了。
看,负面消息是不是更容易获取你的注意力?
基于这两个原因,媒体上的负面消息要比真实情况多。
用技术手段,把媒体里表达情绪的词汇总结出来,你会发现,媒体的情绪,或者说媒体的信心,在随着时间推移而下降。
媒体的信息逐年下降,是这世界越变越坏了吗?
这明显与事实不符。过去50年,不管是中国,还是美国,居民的收入水平、人均居住面积和可消费商品都是稳步提升。但,负面报道在媒体上出现的次数和频率是越来越高。
出现这个现象的原因,就是前面提及的心理因素——负面消息更吸引人。
早在19世纪40年代,英国哲学家约翰·斯图尔特·密尔(John Stuart Mill)就如此总结:
一个在众人心怀绝望时满怀希望的人不会被看重,但一个在众人都心怀希望时满怀绝望的人却会被视为圣人。
所以,既不盲信正面消息,也要警惕负面消息的“理中客”(理性、中立、客观)。
总结
对于“外贸凉了吗?会不会越来越难做?”这个问题,我从定性和定量两个方面讲了很多,总结一下:
- 除开中美两国自2016年起减少相互间的直接投资外,说全球化、国际贸易和我国出口都是总体持续向好。
- 全球集装箱船数量、全球集装箱吞吐量(container port traffic)、DHL全球连通指数和我国海关统计数据,这些重要数据都是向右向上的。
- “全球化和外贸向右向上”是个形象化的表达。我更喜欢这个有建设意义、能对行动有指导作用的表达:对未来和长期保持乐观,对短期保持警惕。
- 正面消息不能全信,也要警惕负面消息。
我不指望几个数据和一篇文章就能改变你对外贸、对全球化偏悲观的看法,但你要知道:
悲观者正确,行动者赚钱!
最后,我诚挚地邀请你,把文章转发给身边做外贸的朋友,谢谢。
Reference
- https://unctadstat.unctad.org/datacentre/dataviewer/US.MerchantFleet
- https://data.worldbank.org/indicator/IS.SHP.GOOD.TU?end=2021&most_recent_year_desc=true&start=2000&view=chart
- http://data.mofcom.gov.cn/hwmy/imexyear.shtml
- https://www.dhl.com/global-en/delivered/globalization/global-connectedness-index.html