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交大安泰经管学院副院长刘少轩:劳动力成本已

作者:开心麻将 发布时间:2020-05-06 11:00 浏览次数:

  一场新冠疫情席卷全球,让各国的供应链经受着前所未有的挑战,无论日用品、特殊的医药品,还是其他各类社会生产资源在这一特殊时期的供需关系急剧突出。产业上下游之间的断层,成为让许多企业措手不及的一只由疫情带来的附加“黑天鹅”。

  这一系列物资供应的风险,也让我们的企业不得不再次重视对供应链风险的管理。因此,我们首先就需要认识供应链风险,并对其进行分类分析。从而在未来面对新的危机时,我们能做出更好的应对之策。

  对此话题,上海交通大学安泰经济管理学院副院长、交大安泰EMBA《运营管理》课程教授刘少轩于4月24日周四晚间进行了一场线上分享,腾讯新闻对此进行了转播。在分享中,刘少轩提到,劳动力成本已经不再是制造业流动的决定性因素,对于很多行业,市场需求和风险管控才是最重要的驱动因素,而那些把生产迁移到北美,特别是是除美国之外的国家,最重要的驱动因素是市场需求。工厂设在离目标消费者更近的地方是为了更好适应市场需求的变化以更快的速度,更高的服务质量给消费者提供服务,而不是仅仅看重成本。

  刘少轩还表示,近期研究发现这轮制造业流动过程中受益最大的国家是越南和墨西哥,特别是越南,劳动密集型产能的转移从中国转出去的标准化程度高,模块化程度高,劳动密集型的产品,50%以上的产能转移到了越南,以手机生产为例,原来中国是全球最大手机生产国,现在非常多的企业已经把手机生产工厂搬到了越南。很多企业要更贴近北美市场,并不是把工厂搬回到了美国,而是搬到了离美国更近的墨西哥。

  而长期来看,刘少轩提到,全球制造业的格局的重整不可逆转,中国政府应该创造更好外部环境以及政策条件帮助中国的企业走向全球。一个是主动为之,随着部分产能移到中国以外的市场,中国与之配套的供应商可能也需要跟进;另外,在寻找新的市场的时候,要赢得竞争非常重要的一个方面就是要更深刻地理解目标消费者的需求,要能以更快的速度,更好的柔性,满足消费者的需求,需要中国企业也要走进目标消费群体。将来全球布局会出现区域化和分散化的全球供应链产能布局调整的趋势。

  刘少轩(上海交通大学安泰经济管理学院副院长、交大安泰EMBA《运营管理》课程教授):各位在线观看安泰视界的朋友们,大家好!2020年必定将以不平凡的一年载入史册,突如其来的新冠疫情席卷全球,这可能是人类历史上近一百年来面临的最大的挑战。

  首先,我想对被病毒夺去生命的人们表示哀悼,同时也对那些仍然饱受病毒困扰的各国人民祈福,希望病毒能够很快得到控制。

  这次新冠疫情将对世界经济、政治、贸易和供应链产生重大的影响,正如美国前国务卿基辛格先生所说,虽然病毒对人类健康的冲击是暂时的,但是世界秩序在新冠肺炎结束之后将永远改变,疫情结束之后我们将面对一个非常不一样的世界。

  这场危机也让我们深刻地意识到,供应链风险管理的重要性,特别是对中国,因为中国是全球制造业的中心,也是很多行业供应链的核心节点。

  中国GDP占比超过30%的是制造业,如何在不确定的环境中管理好供应链是中国亟待解决的一个问题。

  首先,我会给大家分享供应链的风险源自何处,我们又应该如何对这些风险进行分类。

  其次,我会结合各种案例,为大家探讨,企业在面对不同类型的供应链风险的时候,如何制定有针对性的应对策略。特别是在当下,新冠疫情在中国已经得到了较好的控制,现在大家谈论很多的问题就是复工复产,我将从供应链的视角讨论如何科学有序地复工复产。

  最后,结合我最近做的实证研究,探讨全球制造业供应链发展的一些趋势,以及针对这些新的发展趋势,我们的企业和政府应该怎样因势而变,制定相应的政策。

  第一部分,“这个世界唯一不变的就是改变”,我们深处在一个充满着不确定性的环境中,这个不确定性来源于何方?给大家介绍一个理论模型,称之为STEEP模型,STEEP的英文也是深的意思,正如描述不确定的外部环境影响,我们真的是处在一个深不可测的世界当中。

  这个深不可测的不确定性主要来自5个方面,社会、技术、经济环境、自然环境以及政治环境不断的演变和变化。

  如何对这些不确定性因素进行分类理解?我们把不确定性分为三类,一类是已知的已知,一类是已知的未知,一类是未知的未知。

  大家可以看到,我手上有一枚硬币,我把这个硬币抛向空中的时候,因为重力,这个硬币一定会掉到地上,这个就是已知的已知。但是我们并不知道硬币掉在地上的时候,是正面朝上?还是反面朝上。

  虽然我们知道是两种结果之一,但是并不确定最后呈现的结果是哪一个。这个就是已知的未知。

  什么是未知的未知?就是我们现在所经历的新冠疫情,没有人能够在几个月以前会预料到人类会经历这么大的一场危机,这个就是未知的未知。

  结合我们前面讲到STEEP模型,和刚才对不同类型的风险进行分类的框架,我们可以把供应链中可能面临的各种风险来源进行分类。这些风险对供应链的影响有高、有低,企业管控风险的能力也有差异,。可以分为两类:

  一类称之为已知的未知,一类是未知的未知。如果是已知的已知,这个事情肯定会发生,管理的复杂程度和难度比较低,我们只要做好计划,做好调度就能够很好地管理已知的已知。

  管理上最大的挑战是不确定性,是我们对于未知的未知和已知的未知的管理充满不确定性,而且难度很大。有了这个分类之后,接下来我想根据不同的风险分类给大家介绍一下企业应该如何制定有效的有针对性的应对策略,来对这两类风险进行管理。

  第一,如何管理已知的未知,在介绍具体的方法之前,我想先介绍一个概念,我们如何来衡量已知的未知,这个不确定性的强度有多大,我们应该有一个指标,对这个不确定性进行衡量。正如当地震发生的时候,我们可能要对地震所造成的冲击和影响进行评价,可能的话,有一个评级,一级、二级、三级、四级。不确定性的因素,以顾客需求为例,顾客的需求到底有多不确定,怎么来衡量它?我们就引入一个定量的分析指标,在这个指标里面有两个因素:

  一个是标准差,不确定性因素的标准差是多少,另外一个平均值,以顾客需求为例,标准差就是顾客需求上下波动的可能性有多大。均值衡量的是顾客需求的基数有多大。标准差本身很重要衡量了不确定性有多大,但是必须放在一个相对值里进行比较。给大家举个例子,这次新冠疫情受影响最严重的国家是哪个?

  大家可能现在会想到美国,意大利,或是西班牙,其实不是。这次受新冠疫情影响最严重的国家是一个欧洲国家,卢森堡,这个国家只有60万左右的人口,但是感染的人数已经超过了5000多人,如果按照每100万人感染的人数来算,卢森堡是这次新冠疫情全球爆发受冲击和影响最大的国家。我们要有一个相对的概念,虽然卢森堡感染的人数相对其它大的国家来说比较少,但是它的人口基数低。

  所以,如果按照这个指标来算,它受影响程度最大,这就是我们讲的变异系数,在未来的讨论当中我会称它为CV。这个变异系数就衡量了已知的未知,是不确定性程度有多高的一个核心指标。

  如果CV的值小于0.2,称之为已知的未知,不确定性不是那么大,是相对波动不是那么大的风险。

  如果CV的值大于0.5的,那么称之为高不确定性。不确定性高或低对企业的经营和管理有非常大的影响。

  例如,如果其它因素不变,CV的值越高,就要求企业有更高的库存,或者说要准备更高的产能,更高的运输能力,才能确保维持原来的客户服务水平,在原来约定的货物交付时间内把产品交付到消费者手上。

  CV的大小决定了企业在应对不确定性时供应链管理的复杂程度和成本。如果要维持一个更高的产能,产能利用效率就会下降,如果要保持一个运输能力更高的渠道,那么运输的利用效率可能也会比较低。

  其它情况保持不变,变异系数越大,企业为了保持一定的客户服务水平,所要付出的成本也会更高。

  管理已知的未知的核心是对已知的未知进行预测,把硬币抛出去,虽然不知道是正面还是反面,但是肯定是两者之一,而且如果抛的次数足够多,出现正面和反面的次数应该接近相等,符合二元分布的一个不确定性的变量。

  对已知的未知进行分析,核心是数据,要搜集不确定性因素所发生的时候,所呈现出来的结果,通过数据的分析和收集,做预测。管理学上经常讲,没有数据就不要预测,所以管理已知的未知的核心是要推动对数据的搜集以及数据的分析来刻画已知的未知后面所蕴含的规律。

  前面给大家展示了怎么通过不同的方法对不确定性的因素进行分析和预测。可惜,今天的时间有限没有办法一一展开介绍,大家如果感兴趣,欢迎报考安泰EMBA的项目,到我们的课堂里面来,我们系统的给大家介绍,针对不同场景下的已知、未知分析的方法和手段。

  这个案例是日本的一家知名的连锁便利店,7-11。我在EMBA的课堂上讲到供应链管理,特别是零售商的供应链管理的时候,经常会讲两个企业,一个是7-11,另外一个是美国的零售企业Costco,非常值得大家去做研究。做零售行业的企业家朋友们,应该关注这两个企业,因为7-11和大的零售企业比如沃尔玛比是很不一样的,每一个单店的面积有限,而且单店所销售的产品的种类也是有限的。

  所以,保证在7-11里面销售的每一款产品销量都能达到一个比较高的值,就是新零售的各种严选、精选,7-11实际上就是鼻祖。

  7-11选的品类都很少,销量都很大,但是它定期结合销售的数据对门店销售的品类进行分析,有些销售不好的品类可能就下架,有些可能有潜在销量的品类就增加。

  几年前,7-11负责销售的副总裁,在他们高管会议上给CEO做了一个报告,“我发现门店最近有一个产品销量非常高”,就是女性的丝袜,竟然做到了全日本销量第一,比其它百货商店的销量都要高。

  这个销售副总裁给CEO建议说,既然这样,是不是应该考虑把销售的品类做一个延伸,在丝袜的旁边摆上口红、面膜,这样消费者不仅买了丝袜,还买面膜,口红,我们可以带动这两个产品的销售。

  CEO非常聪明,他并没有立刻接受副总裁的建议,他提了一个问题,你确定我们这些丝袜都是你想要卖口红和面膜的消费者吗?副总裁回去把数据挖出来一看,真有非常惊讶的发现。

  7-11有一点值得大家学习,对员工的培训非常强调准确把握消费者的行为和消费者的特征。7-11要求所有的收银员在收银的时候要同时记录下消费者的特征,是男性还是女性,大概的年龄是多少,每一个收银员面前都有一个PDA,年龄的区间都已经摆在那,他只要快速点两下就能把消费者的信息给记录下来。

  副总裁回去之后,把数据拿出来一看,有一个非常惊讶的发现,买这些女性丝袜的大部分都是年龄在40岁-50岁的男性,而且买丝袜的时间都是晚上7点到9点之间。

  深入了解之后发现,日本是一个很传统的社会,女主内,男主外,很多女性都在家里相夫教子,男性在外拼搏,而且工作的时间很长,经常工作到晚上7、8点钟回家。7-11在每一个地铁站里几乎都有自己的门店,这些男性在回家的路上,坐地铁的时候,家里的太太打电话让老公买一双丝袜,丈夫就去到7-11买。

  所以,经过数据分析发现,不应该扩品类,把口红和面膜放到丝袜旁边,应该把啤酒放在丝袜旁边,因为男性买了丝袜之后,顺便买两箱啤酒。

  这个案例告诉我们,如果只关注数据的表层,而不是真正洞察数据所蕴含的真实信息,我们做出的决策很有可能南辕北辙。收集了数据后,如何对数据进行分析,真正地理解数据后面所蕴含的商业信息是非常重要的。

  第二个例子,最近几周厕纸在全世界很抢手,厕纸的需求有很大的提高,因为波动性在变大。

  当然,生产卫生纸的供应商应该是开心的,因为需求在增大。而且他们不会疯狂到厕纸的需求未来也会持续增大,不会盲目扩张产能,扩张运输的能力,他们知道这是一个短期现象。

  供应链里有一个效应大家一定要理解,牛鞭效应。如图,牛仔手上拿了一个牛鞭,轻轻一挥,牛鞭的另外一端抖动得非常厉害,这就是牛鞭效应,牛鞭效应在供应链里普遍存在,意义是,顾客的需求波动可能只是一点点,但是通过供应链向上传导的时候,在供应链上游的企业所观测到的需求的波动性要大得多。

  最早发现牛鞭效应的是宝洁公司,宝洁发现其生产的婴儿纸尿裤的分销商的订单波动很大,但是,婴儿纸尿裤这个产品的销售应该是相对稳定的,CV可能是0.05,甚至是0.03,很小的变异系数才对。

  但是,宝洁观察到他的分销商在下订单时,订单的波动情况非常严重。变异系数越大,企业面临的管理成本和复杂性就越高。

  为什么婴儿纸尿裤这个产品会有这么大的波动,研究之后发现是牛鞭效应导致的,有哪些原因会导致需求的波动在往供应链上游移动的时候会不断的放大呢?有很多原因。

  当供应出现短期不足的时候,消费者的恐慌性购买会导致需求的信号在供应链里面传递的时候失真。

  另外一个原因是,每一个供应链里的企业,如果收到订单之后,眼光仅仅是下一级的供应链伙伴,比如批发商的客户就是零售商。分销商的客户就是批发商,分销商仅仅是通过批发商下订单的信息来分析需求的情况的话,看到的并不是真实的顾客需求。

  而且随着供应链层级的增多,每一个成员都在里面对需求进行预测,很多企业并不把这些需求预测在整个供应链里做很好的分享和传递,当然这里面还有原因是批量采购,很多企业在做采购的时候,为了享受规模效应所带来的成本降低,不是按照真正需求的量进行采购,而是乘以一个系数,变成批量采购,能够享受批量采购所带来的采购价格的优惠,运输成本的降低等等,这些因素都会造成牛鞭效应,牛鞭效应对企业的冲击和影响是很大的。

  2001年,思科一度面临很大的危机,原因就是在互联网泡沫破坏之后,有非常多的订单被取消,销售额直线下降,公司股价跳水式下跌,一次就要损失很多库存,企业的经营面临重大挑战。

  就是牛鞭效应造成的。如果仅仅关注供应链的一级伙伴,所看到的并非是真正面对的,你必须深刻理解企业在供应链里所处的位置,而且一定要关注产品的最终消费者。

  以宝洁为例,宝洁最终的消费者是使用婴儿纸尿裤的家庭,而不是分销商、批发商或者零售商,所以在供应链管理里,大家要有全局意识,不能光看局部,不能只关注供应链下游的合作伙伴,以及上游的一级的供应商,一定要有一个端到端的、全局的意识,才能够真正理解你所面对的市场、消费者。

  否则,你看到的CV是很大的波动,你以为你所面对的顾客需求是很大的,波动也很大,但实际上去关注你的最终消费者的时候会发现,波动并不是这个样子。你前面所做的管理的决策可能出现比较大的误判。

  刚才给大家介绍了如何管理已知的未知,接下来讨论怎么来管理未知的未知。在介绍方法之前,介绍三个概念,三个核心指标,一个称之为TTR,恢复时间,指的是供应链某一个节点松断之后完全恢复到正常功能所需要的时间。

  有了这个恢复时间的指标之后,我们就能分析在供应链里,中断的供应链企业受到的财务影响有多大,就是FI,在TTR的过程中,企业遭受的损失有多高。

  有了这两个指标之后,就可以分析供应链里的风险敞口,所以方法一称之为风险暴露,这个方法是我最早在MIT的一个同事提出的风险暴露模型。

  现在来看一个供应链模型,这是经过简化的供应链,供应链是一个非常复杂的网络结构,里面有非常多的供应链节点,有非常多的企业参与到供应链的活动当中来。

  在这个例子里做了简化,可以看到这是一个典型的消费电话产品的供应链,里面有非常多的层级,有原材料的供应商,半成品的供应链,零部件的供应商,而且在这个供应链里,产品要经过多级加工,最后才能销售到门店,门店再销售给最终的消费者。

  在这个供应链里,有些供应商是美国的,有些是欧洲的,最后的装配车间是中国的。分析供应链的时候会看到,这次新冠疫情发生对于供应链里面每一个节点的冲击跟影响是不一样的。

  例如,原来位于中国的装配车间,制造厂,可能在二月份和三月份的时候就没有办法正常的生产,造成的time to recover可能是8个星期。

  现在,因为美国疫情的发酵,很多的企业没有办法正常的进行生产,美国的供应商的time to recover可能是6个礼拜。这里面的每一个数字只是为了描述这个现象,不一定是一个真实的数据。

  但是,对整个供应链的全景分析很重要,我们要对企业所处的整个供应链有一个全景扫描,然后理解你在整个供应链网络结构里面处在什么地方。

  经过这个分析之后,我们发现每一个供应链里面的节点受的冲击跟影响取决于它的TTR,取决于它在这个过程当中所遭受的财务的冲击和影响有多大。经过分析之后发现在这个例子里,财务受影响最大的是合同制造商,它的损失是25亿美金,这告诉我们,合同制造商是供应链里最薄弱,冲击影响最大的环节。

  所以,我们应该着重关注合同制造商,给现在的复工复产提供一些启示,如何精准的、有效的、科学的复工复产,从供应链思维的角度是怎么样的?其实复工复产不取决于企业,甚至不取决于中国现在对疫情控制的情况,取决于美国的疫情什么时候得到控制,欧洲疫情什么时候得到控制,比如,有一个供应商是美国的,如果美国没有办法正常生产,中国的企业即使能复工复产,也并没有办法把这个产品生产加工出来,因为供应链是牵一发而动全身,缺少了任何一个环节、零部件,这个产品最后都没有办法完成生产。

  以汽车行业为例,哪怕就缺一个螺丝钉,整车最后也没有办法如期生产完成交付,所以整个供应链是牵一发而动全身的,整个复工复产的计划要根据对供应链网络全景分析之后才能够科学的把握复工复产的节奏。

  而且,我们在供应链管理里都知道一个基本原理,就是供应链的瓶颈,比如合同制造商可能就是一个瓶颈,瓶颈的表现如何,决定了供应链的情况怎么样。

  所以,供应链的能力不是由供应链里能力最强的那一环决定,而是由供应链里能力最弱的那一环决定,这告诉我们,在供应链里,不能只顾自己而不顾其他人,特别是当资源有限的时候,如果要科学、有序的、有效的复工,要把资源投入到供应链里的瓶颈所在环节,只有瓶颈所在环节的问题得到解决了,供应链才能够真正得以恢复,这是第一种方法。

  第二种方法,管理未知的未知,核心是把刚才介绍的管理已知未知的一些思维方式应用到管理未知的未知的问题上来,就是怎么来做呢?要把思维的模式从原来的事件导向转为效果导向,然后针对可能出现的结果进行场景的模拟和分析,最后制定、识别关键的几个监控指标,然后实时的监控这些关键指标。

  举一个例子,现在PPT上给大家展示的有大概70种-80种事件,都会对供应链供应和需求造成冲击和影响,但是我们根本不知道哪一个事件会发生,什么时候会发生,发生的影响有多大,很难在这七八十个事件里面去分析,归纳出它的规律,很难去做预测。

  但是,如果把事件转化为对效应的分析的话,就能够转变思维方式。这些事情发生之后,对企业的影响是有限的,它会怎样影响企业的运营,可能会对采购模式产生影响,对物流、目标造成冲击,对整体的运输方式造成影响,对物流行径的路径产生影响,也可能对整个流量产生影响。

  所以,很重要的一个方法是,要把无限多的不确定性的事件的关注转化为对效应的关注,然后通过应用效应来做过滤,有助于企业更好的防范与未然。

  怎么来做场景的规划?可以邀请企业,特别是供应链当中不同部门的人来进行头脑风暴,比如每次选定一个趋势,不确定性的因素或者一个驱动因素,针对这些不确定性的因素,探讨其可能发生的概率以及可能对企业造成的冲击和影响,通过量化的方法,比如发生的可能性有多大,每个人可以使用手中的筹码来衡量他认为这个事情发生的可能性有多大,或者是造成的影响有多大,也是通过手动的筹码衡量它对企业不同事件发生的时候所产生效应的影响有多大。然后使用便签来记录见解和意见。

  这就是把非常多的难以去记述的事件转化为对效果的分析,就像已知的未知,虽然不确定它会否发生,但是能够通过对能发生事件的有限的情况分析,来寻找可能的规律。

  比如这次新冠疫情的冲击和影响,对于供应链企业,特别是出口导向型的制造型企业来讲,现在可能需要做的是场景规划,未来疫情发展的不同走势,实际上会对企业未来整个供应链的决策和战略产生很大的影响。

  肯定有三种可能性,一种可能性,如果疫苗在未来9个月甚至12个月还没有出来,疫情可能会持续,这是最坏的情况,可能会持续一年。甚至一些专家说,可能会跟人类长期共存,这对整个企业供应链会造成很大的影响。

  最佳的可能性就是全球都能像中国一样,在很短的时间就把疫情基本控制住,中国现在已经把疫情基本控制住了,美国有没有可能在6月份就把疫情也控制住,欧洲有没有可能也在6月份(第二个季度结束的时候)把疫情控制住。

  如果都控制住了,那么这又是另外一种情形,需求可能会快速的恢复,需求会反弹。这个时候企业一定要注意,如果疫情得到很快控制,很多产品会有需求快速上升的趋势,企业要去思考,规划,做预案。

  第一次“双十一”是2009年,我们经历了一个什么问题?供应链管理,运输产能极具不足的问题,在那个“双十一”,很多消费者下了订单之后,过了几个月才收到自己买的产品。

  如果说疫情得到快速控制,那么在这段时间,特别是航空运输企业受到的冲击和影响是很大的。当所有人都快速的把货物交付给国际客户,或者是国内客户的时候,运输产能出现短期缺口的可能性是蛮高的,所以发生,企业应该如何来做一个很好的计划和应对。

  第三种是最有可能发生的情况,疫情既不会向最坏的情况那样长期存在,也不会像最好的情况那样马上得到控制,它可能在每一个国家控制的时间节点不同步。

  可能美国6月份、7月份控制住了。欧洲有些国家也控制住了,但是欧洲有些国家可能要等到9月份、10月份才能控制住,这个时候企业供应链管理要做好产能可能在不同的市场灵活调换、灵活切换的准备,而且还要做好供应商可能及时的寻源,寻找新的供应商,进行切换的准备。

  当面对未知的未知的时候,要把不可知的事件转化为对企业的有限的影响,然后通过不同规模的场景规划、场景模拟,来寻找企业应该要应对的方向和策略。

  当然还有一点非常重要,就是在制定好策略之后,还要对变化的趋势进行实时的监控,这里要找准几个核心指标,然后对这几个核心指标进行实时监控,只有这样才能够把动态变化的场景不断的更新,然后不断的调整,因时而变,调整很多的决策和策略。

  2000年,飞利浦美国的一个工厂被闪电击中,一个生产芯片的工厂,被闪电击中之后就着火了,着火之后就要灭火,这个工厂同时为爱立信和诺基亚提供手机的芯片,每一家都占了他销量的40%,消防队20分钟就把火扑灭了。

  但是有一个问题,着火的工厂是整个芯片加工工厂里面非常重要的一个环节,要求非常高的外部环境,无尘、温度要适宜。消防队员灭火与此同时把整个工厂的环境给破坏了。

  这个事情发生之后,飞利浦最初的评估是,TTR可能是两个礼拜,也是这么跟爱立信和诺基亚说的。爱立信和诺基亚对这个事情处理的方式不一样,决定了这两个企业不一样的命运。

  诺基亚在收到信息之后就开始启动对飞利浦供应商出货量的实时监控,等到三天以后发现不对,这个时候诺基亚强烈要求飞利浦接受诺基亚派过去的工程师实地了解火灾所造成的冲击和影响,一开始飞利浦并没有答应,事情马上拔高到企业最高层,诺基亚的最高层就亲自要求,要把自己的团队派到飞利浦的工厂去,做一个实地的检测。

  诺基亚的团队去了经过分析之后发现,这不是TTR,不是两个礼拜,而是六个月,有了这个评估之后,诺基亚立刻采取了应急的方案。

  首先,把飞利浦所有其他地方的产能全部锁定,签订一个条约,就是剩余的产能全部锁定,给诺基亚供货。

  第二个寻源,寻找可替代的供应商,把可能的供应商的产能提前拿下。爱立信其实等到这个事情发生的72个小时以后才获得消息,然后管理层知道这个事情的若干个星期之后,才意识到问题的严重性,等到那个时候,他再到市场上去寻找危机应对解决的方案的时候已经为时已晚,因为诺基亚当时已经把这些市场上的剩余产能都已经锁定了。

  这对爱立信的冲击有多大呢?直接的损失就超过16亿美金,成为压倒爱立信的最后一根稻草。

  爱立信在两千年初的时候就不再生产手机,破产了。诺基亚因为这个事情应对得当,销量不仅没有减少,反而上升,市场份额也进一步提高。

  后面因为iPhone的出现,诺基亚也受到了新的危机和挑战,那是后患,但是我们看到,如果对最关键核心指标没有进行实时把控,即使有这些机制,也没有办法产生它应该产生的效果。

  第三部分,结合我之前做的研究,给大家分析全球制造业供应链发展的一些趋势,以及在这个趋势下,企业以及政策制定者应该怎样做调整。

  大家都知道,全球制造业经过4次大转移,在二十世纪初,英国将部分过剩产能转移到了美国。然后在上个世纪50年代,美国又将一些钢铁、纺织等传统的制造产业移向了日本和德国。

  然后到了上个世纪六七十年代,日本、德国又把劳动密集型的产业,生产加工的环节转移到了亚洲四小龙。到上个世纪八十年代,欧美以及亚洲四小龙,像韩国这些国家,就把劳动密集型的产业转移到了亚洲的发展中国家,以中国为核心的代表。这是上个世纪所发生的4次全球制造业转移事件。

  研究之后,我们发现从2016年开始,全球制造业正在经历新一轮转移启动。美国的咨询公司,BCG(Boston Consulting Group),在2014年的时候发布一个数据,通过对制造业成本,主要是劳动力成本、电力成本和能源成本的分析,发现中国的制造业已经没有太大的优势了。

  如PPT上所展示的,中国制造业成本指数是96,美国是100,也就是说中国只比美国低4%左右,印度比墨西哥、泰国、印尼、越南等国家的制造业成本都要高,所以BGC的报告撰写人就下结论,说新一轮制造业的转移会马上大规模的发生,而且很多制造业会回流到美国、欧洲。

  当然他研究里面的一部分逻辑并不是完全从整个供应链的方向出发,为什么是2016年一些制造业正在全球进行产能转移?

  可以追溯,去年有一部电影大家都很关注,《美国工厂》,获得了奥斯卡的最佳纪录片奖。这个电影记录的就是中国的福耀玻璃在美国市场的故事。美国政府其实并不是今天开始强调制造业的回流,奥巴马在他刚上任的时候就提出了美国再工业化的口号,专门成立了一个白宫制造业发展办公室,制定了一系列鼓励美国的制造企业移回美国的法律,还提供了很多专项计划支持。

  美国制造业的工作数量从2009年以来就呈现上升的趋势,当然特朗普就任美国总统之后,进一步提出了美国优先策略,通过税收、法律等手段鼓励美国的制造业把工厂搬回到美国去。

  而且,特朗普就任美国总统之后,就中国贸易的问题,也推出了一系列的政策,这些都会对跨国企业在全球的供应链的布局产生影响。基于此,我和全球的其他几个大学的合作研究者,包括MIT、斯坦福、沃顿商学院的研究学者,一块研究了全球制造业供应链发展的趋势问题,主要关注三个问题。

  全球制造业已经发生了,或者将要发生哪些变化,为什么会有这样的变化的产生,决定内在的驱动因素到底是什么,我们对全球70几个跨国企业做战略决策的高管进行了深度访谈,了解了他们在全球供应链布局做的一些决策,或者对未来决策的一些思考。

  可以看到,在这个图上,从2015年开始,制造类企业在全球多个地方有广泛的产能迁移,不同于BGC的报告,我们在分析全球供应链布局的时候,考虑的因素不仅仅是制造业成本,除了劳动力成本,电力成本,人员成本之外,企业在做全球供应链布局的时候,还有非常多其他的因素需要考虑。比如物流成本,供应的可获得性,劳动力的可获得性,劳动力的数值,企业所能得到的政府的支持,税收的优惠,以及所在的国家公共的基础设施状况等等。

  我们列了22个因素,这些因素都会影响企业做全球供应链布局。我们的研究发现,劳动力成本是企业将生产从中国迁移到东盟其他国家最重要的原因。那些追逐劳动力成本,追逐成本效益的企业正在离开中国。特别是标准化和程度高,模块化程度高,劳动密集型的产业正在从从中国迁出。

  但是,迁出的方向并不像BGC的报告里面所预测的那样,这些制造业企业会把工厂搬回到美国和欧洲,美国和欧洲仍然有制造业持续产能溢出的现象,特别是欧洲15国,而且我们发现这些全球跨国企业在选择生产制造基地的时候,中国仍然是吸引力最强的国家,对中国的行业企业,可能不再追求低劳动力成本的制造行业把工厂设在中国。而是中国在不断吸引附加值比较高,技术要求比较高的行业,这些行业在全球设点、设厂的时候,中国仍然是吸引力最大的国家。

  劳动力成本已经不再是制造业流动的决定性因素,对于很多行业,市场需求和风险管控才是最重要的驱动因素,而那些把生产迁移到北美,特别是是除美国之外的国家,最重要的驱动因素是市场需求。工厂设在离目标消费者更近的地方是为了更好适应市场需求的变化以更快的速度,更高的服务质量给消费者提供服务,而不是仅仅看重成本。

  当然风险也是非常重要的因素,特别最近两年,我们可以看到因为中美贸易摩擦导致的很多全球跨国企业,在做产能规划以及新的产能投资的时候,会考虑风险。要把一些点布在中国以外的国家,或者生产环节里最终的环节,因为贸易战里对中国的税收因素,最后的加工环节移到其他国家完成,最后的成品要从那个地方出货运到美国或者欧洲的市场。

  我们还发现这轮制造业流动过程中受益最大的国家是越南和墨西哥,特别是越南,劳动密集型产能的转移从中国转出去的标准化程度高,模块化程度高,劳动密集型的产品,50%以上的产能转移到了越南,以手机生产为例,原来中国是全球最大手机生产国,现在非常多的企业已经把手机生产工厂搬到了越南。很多企业要更贴近北美市场,并不是把工厂搬回到了美国,而是搬到了离美国更近的墨西哥。

  白宫总统经济顾问提出一个观点,美国将会为那些从中国搬迁的工厂支付所有的搬迁费用,如果把工厂搬回美国,产生相应的费用全部由美国政府买单。

  在过去的一年多的时间,美国对中国的进口已经有较大幅度的下降,实际上从去年到现在,美国对中国的进口已经下降了17%。在新冠疫情发生之后,我们估计这个趋势不会有根本性的改变,新冠疫情的发生是不是使中国和美国的贸易摩擦有喘息之机,大家不要幻想,疫情结束之后,压力只会更大。为什么?疫情结束之后,以美国日本为代表的国家除了重新思考原来的产业、供应链回流的问题,在一些关键产业的回流的问题上,可能手段会更加强烈。

  在这一轮防疫过程中,美国、日本企业对中国制造的依赖程度很高,特别是口罩,医疗设备、呼吸机,跟健康相关的一些制药行业等等,对中国的依赖程度非常高,他们必定在疫情结束之后会有反思,而且一定会想尽各种办法通过各种手段使得在这些行业的制造业回流到自己的国家去,这个效应会持续的加强。

  政策要怎么做,中国经济的发展,有三架马车,出口、投资和消费。这三架马车里面有两架现在是有问题的,一个是出口,出口其实是我们最希望保也是最希望提升的。但是出口现在面临,第一中美贸易摩擦,第二,随着疫情的影响,全球经济放缓,甚至衰退,导致需求的衰退。所以出口导向型的制造类企业,要做好在未来相当长一段时间过苦日子的准备,希望通过保出口,促出口来稳定经济增长的方向是很难实施的。

  第二,投资,我们希望用投资来拉动经济,拉动经济的发展,投资是最难,出口是最不可能,投资的拉动效益在不断的下降。1980年代,我们说1984年、1985年到1997年的时候,那个时候投下去10块钱,可能的拉动效应是5块钱,然后1997年到2000年初,2009年,这段时间,投进去10块钱,可能拉动效应是3块钱。

  到了2020年,投下去10块钱,对经济整体的拉动效应不是那么强。所以希望通过投资来拉动经济复苏和成长难度也非常大。所以政策的侧重点应该是提升消费,提升消费有两重效应,第一提升消费本来就对经济的重新复苏有促进作用,另外,全球制造业格局的调整一些产能可能会离开中国。但是如何留住希望留下的产能,最大的一个因素就是,做大市场,现在制造业在全球布局的时候,成本是一个考虑因素,市场和风险也非常重要,特别是市场,如果中国有最大的产品市场,那么为了更好的服务这个市场的客户和消费者,企业就有很强的动力把产能留在中国,留在目标消费者所在的地方。

  第二,要给企业减负,特别是出口导向型的制造业在相当长的一段时间,可能要面临比较大的挑战。国家应该有针对性地降低出口导向的负担。可以考虑短期的取消,至少是降低企业的增值税。

  第三,前面的两条都是政府短期应策略,为了使经济能够恢复到常态,实现增长,短期的措施一定要做,而且要有一定的强度。从长期来讲,长期的应对策略,全球制造业的格局的重整不可逆转,我们要帮助中国的企业布局全球。

  中国政府应该创造更好外部环境以及政策条件帮助中国的企业走向全球,一个是主动为之,随着部分产能移到中国以外的市场,中国与之配套的供应商可能也需要跟进。

  另外,在寻找新的市场的时候,要赢得竞争非常重要的一个方面就是要更深刻地理解目标消费者的需求,要能以更快的速度,更好的柔性,满足消费者的需求,需要中国企业也要走进目标消费群体。将来全球布局会出现区域化和分散化的全球供应链产能布局调整的趋势。

  最后,我用一句话来结束我今天的分享,我很喜欢的一个科幻小说作家,威廉吉布森,讲了一句话,“未来已来,只是分布不均”。我们已处在一个全球百年未有之大变局的时代,很多事情已经在悄悄发生,只是我们深处其中很多时候并没有感受到改变,但是这个改变已经发生,未来已来。

  我们如何应对未来,只有不断的学习,不断的提升自己的能力,才能在未来不断变化的市场中保持优势。

  我给大家列举了我们上海交通大学安泰经济管理学院各个项目的官方微信公众号,欢迎大家关注我们安泰经管学院的各个项目。

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