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美國需要了解供應鏈風險的真正所在

美國商務部的新數據分析顯示,供應鏈弱點的情況並不總是如我們所想。

美國經濟仍然相對強勁,但關於其安全的擔憂仍然存在。從拜登-哈里斯(Biden-Harris)政府反對日本製鐵(Nippon Steel)收購美國鋼鐵(US Steel),到提議對可能被用於數字監視的中國起重機施加關稅,再到對由對手控制的稀土礦和關鍵行業零組件獲取管道的擔憂,可以明確地看出,成立更具韌性的供應鏈是一個關鍵問題。而且,無論誰在11月的總統選舉中獲勝,這個問題都將繼續存在。

這也是本週在華盛頓備受關注的話題,因爲美國商務部將舉辦供應鏈峯會,並召集美國工業界、外國盟友、學者和民間社會舉行一系列會議,討論如何識別和管理供應鏈中的系統風險。

這是由美國商務部長吉娜•雷蒙多(Gina Raimondo)領導的努力的一部分,她上週告訴我,她任職期間最驚訝的發現是「聯邦政府在識別和應對供應鏈中斷方面毫無準備,而且長期以來對此問題的處理方式如此不成熟」。

部分原因在於掌握最佳和最詳細供應鏈資訊的實體是民營公司。它們往往尋找特定領域的個別風險,而不是整個經濟體系的系統性問題。另一方面,政府可能能夠確定在經濟或國家安全關鍵領域(如半導體或製藥)需要更強韌性,但對每個供應鏈的具體情況、以及它們在危機中如何與物流、運輸、能源或電力等領域相互作用瞭解甚少。

當然,在疫情期間,這種不對稱性得到了充分展示,這也是雷蒙多將商務部的重點轉向供應鏈的原因。該努力的一個關鍵支柱是開發更強大的數據分析,以準確追蹤美國經濟潛在的瓶頸。

爲此,該部門開發了Scale Tool,這是一個計算系統,包括整個美國商品經濟的數據。這些數據根據不同的行業、地理位置和風險指標(地緣政治、環境、國家安全、公共衛生等)進行識別和排名。目標是成立一個極其詳細的圖景,揭示美國經濟中的脆弱性和韌性所在。

這就要求雷蒙多和她的官員們熟悉業內知識,比如用於人工智慧數據中心冷卻系統的組件。雖然人們很早就普遍認識到人工智慧能力是美國的一個潛在薄弱點,但主要是考慮到數據中心所需的大量電力,以及支援它們的電網是否具有韌性。

但在與首席執行長的討論中,雷蒙多開始意識到中心的物理結構本身可能成爲一個瓶頸。「我意識到這些建築本身非常複雜,我們將不得不深入研究諸如冷卻系統、機架和組件之類的細節。」

當團隊將案例透過Scale Tool分析案例時,他們發現這不僅驗證了來自行業的傳聞資訊,還增加了這類資訊。美國不僅面臨著冷卻部件可能短缺的問題,而且需要更多備用柴油發動機以備電網故障。

這只是衆多例子之一,它說明了需要同時使用來自行業和公共部門的定性和定量數據,才能真正理解供應鏈風險。儘管許多經濟安全的討論都是高度政治化的,比如日本製鐵的案例,但真正的脆弱性往往來自意想不到的地方,以一種沒有任何單一決策者或商業人士能夠預測的方式相互作用。

我們所知道的是,還有很多全面經濟風險尚未被理解或解決。美國商務部的數據顯示,如果發生一週的交通中斷,美國57%的行業需要6個月才能恢復正常產能。聲勢浩大的從「及時製造」向「備用製造」的轉變,所得的結果也不過如此。

同樣,在勞動力和貿易脆弱性方面還有一些意料之外的領域,如果不深入挖掘全球供應鏈的多個層次的細緻數據,是無法做出預測的。

理想情況下,更多的數據可以使決策者向工業界發送高度針對性的需求信號(透過更具體和精確的財政補貼或稅收激勵),從而增加韌性,同時不扭曲整體經濟或貿易體系。它們還可以用於改善與盟友貿易談判的效力,並消除機構內部政策制定中的壁壘。我希望看到包括商務、貿易、財政、交通等部門在內的白宮競爭委員會(White House Competition Council)利用這樣的工具來制定更好的政策。

在經濟安全領域,就像在其他任何領域一樣,數據就是力量。

rana.foroohar@ft.com

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