数字贸易改变了什么？

导语

数字技术改变了贸易与跨境供应链的范式，为全球贸易发展注入了新的动力，也给跨境贸易带来了革命性的影响。

全球贸易环境呈现新需求

自21世纪以来，全球大环境经历了深刻的变化，百年未有之大变局徐徐拉开帷幕。从2001年的911事件到2008年的全球金融危机，再到之后的贸易争端、新冠疫情和地区间冲突，这一连串的事件极大地增加了全球经济发展的不确定性。尽管全球贸易仍保持增长趋势，但是增长过程中的利益分配矛盾和增长的可持续性问题逐步显现。

当前，全球贸易正经历结构性调整，其中涵盖三个主要变化。首先，全球可持续性发展对贸易中的资源利用提出了更多限制。其次，全球化背景下错综延伸的供应链凸显了全球贸易的脆弱性。第三，数字技术在全球贸易中的迅速渗透愈发明显。

在经历了互联网对于贸易主体的数字化改造后，云计算、人工智能等技术的应用也逐渐成熟。贸易的数字基础设施的不断完善对贸易关键要素数据的积累，以及进一步提取基于业务和商业逻辑的结构化数据创造了可能。在大数据时代，海量贸易数据的沉淀，积累了促进贸易增长的底层基础。这些数据与符合商业逻辑的高阶算法相结合就可能并将创造出推动数字贸易增长引擎的契机，进而创造贸易的繁荣。

纵观历史，每一次技术革命都重塑了贸易环节，降低了贸易的端到端成本。第一次工业革命中，工业化的运输设备（大运载体量的贸易商船、火车）的发明降低了全球贸易的运输成本，消费者和生产者之间不再受到物理距离的限制。20世纪80年代开始的信息技术革命降低了全球贸易过程的沟通成本，也推动了制造业的全球化分工。我们当前正在经历的数字技术革命则在很大的程度上降低了贸易的端到端触达成本，使世界各地的消费者可以直接购买到适宜的产品。

数字技术重塑传统贸易及供应链

图源：全球数字贸易博览会官方网站

数字技术改变了贸易与跨境供应链的范式，为全球贸易发展注入了新的动力，也给跨境贸易带来了革命性的影响。Nguyen and Paczos（2020）认为，在跨境贸易的供给端，企业可利用数字技术提升效率、拉动产能、优化流程、促进创新并提供定制化商品与服务[1]。在消费端，企业可改变消费形态，促进全球范围内的需求增长。

第一，数字技术使贸易范式发生变化。

数字技术降低了运输成本、沟通成本和接触成本，使得端到端的贸易活动变得更加透明。原来因为高昂的贸易成本而无法参与到全球贸易的中小规模企业通过各类数字技术，不管是自建交易平台还是利用第三方平台（如，亚马逊、eBay、阿里巴巴、Juma等），连接全球消费者；被跨国贸易集团所掌控的跨境贸易形式被打破。越来越多的个体甚至可以利用手机等设备直接参与到全球贸易流程中。小批量、定制化的贸易逐渐普及。贸易链条的透明度越来越高，货物流、资金流和信息流协同程度也在增强。

不过，我们也需要注意到，当前的数字贸易尚处于较为早期的阶段。贸易平台规则的合理性、平台治理能力、贸易法规、跨境金融、供应链服务等支持仍然有较大的提升和改善空间。

第二，数字技术促使服务贸易提升。

数字技术的发展催生了大量的跨境交易平台，促使服务的可贸易性不断增强。诸如文化、旅游、教育、医疗、游戏、教育等一些原本只能区域化的服务内容开始跨越国界。根据国际货币基金组织统计，2012年，全球服务贸易总量为4.5万亿美元，其中数字贸易占比为48%。到2021年，全球服务贸易总量已经达到6万亿美元，其中数字贸易占比为63%（IMF et al. ，2023）[2]。当各类博客博主、新媒体主播不断地将服务类的信息传到另一国或地区终端观众之时，相应的货物贸易也得到了推动。

当前，全球多数经济体的通胀推升了商品的生产成本和物流成本，降低了商品贸易的利润率。相比之下，服务贸易不但增速较快，而且在零售端也具备更高的利润增长潜力。根据国际货币基金组织统计[3]，商业服务贸易金额在2022年上涨15%，远高于商品贸易增速[3]。麦肯锡咨询对欧洲零售业的EBITDA（息税折旧摊销前利润）进行统计后发现，2014—2019年期间，消费金融和保险、住房、游戏三类服务性产品的EBITDA平均值分别为40%、25%、26%，远远高于传统零售业的约8%；同时，游戏、学习等服务的年利润增长率约为7.5%，高于传统零售业商品的2%[4]。如果传统零售商将更多相关的服务性商品（诸如游戏产品、学习产品等）纳入其产品类目, 也将获得更大的利润增长空间。事实上，一些敏锐的零售商已经在实施将服务相关的品类纳入其零售采购的“商品”目录以增加利润率。例如，在山姆会员店的线下门店，“SWITCH游戏卡”“酒店预订折扣券”“滑雪体验券”“体检服务”“K12教学产品”等服务类型的商品就受到消费者喜爱，成为周转率增长最快的品类之一。

第三，数字技术使微笑曲线更加陡峭。

数字技术不但降低了全球贸易的成本，推动了贸易的增长，而且使得原有的微笑曲线变得更加陡峭。品牌服务/销售端得益于数字技术，效率不断提升，附加值也不断增长。而涵盖装配、生产的中间环节，由于自动化设备/人工智能等技术的介入，成本减少，附加值也进一步降低（见图1）。

毫无疑问的一点是，微笑曲线进一步陡峭将为供应链链主企业带来更大的利润增长。例如，苹果公司抓住研发/设计以及市场/营销的微笑曲线两端，将中间制造、装配环节完全以外协方式生产。在过去几年，苹果公司市值不断提升，在2023年6月突破3万亿美元，超过了2022年全球GDP排名第六的印度。

第四，数字技术改变了贸易和物流交互模式。

数字技术改变了贸易的形态，而贸易形态的转变也进一步推动了物流供应链模式以及金融服务模式的改变。

在跨境物流板块，传统的贸易颗粒度较大。贸易以集装箱为载体，交易依托大型的贸易集团来完成。跨境物流的交付是连接A点到B点的线性交互关系。跨境物流服务商（三方物流公司或者货代公司）主要考虑的是如何尽可能快地以较低的成本将货物送达。而随着数字贸易的演化，贸易的颗粒度降低。贸易的载体从集装箱细分到包裹级别。跨境电商的出口模式、报关模式、监管模式都发生了变化；卖家可能不再是跨过船舷进行货物交割，而是将货物送到目的国的海外仓。电商平台在获得买家的订单后，再由海外仓进行订单的履约。在这种情况下，买家和卖家的交货关系也从点到点的交互，演化成为买家、卖家、第三方平台更为复杂的交互。

用数字技术应对挑战

图源：VEER

除了改变当前的贸易范式，赋能贸易增长之外，数字技术在当前复杂的贸易环境下，在应对不确定性、助力低碳、普惠金融等方面都可以发挥重要作用。

第一，数字技术提升不确定性的应对。

脆弱、不确定性、复杂、模糊（VUCA）是这个时代的特征。跨境贸易因为其所跨越区域广，物流链条长，物理上的不确定性更大。比如，地震、洪水、火灾等自然灾害的发生对于货物的稳定生产以及配送有着最直接的影响。此外，跨境贸易因需跨越不同的国家和地区而必须面对不同的经济政策、税收制度以及法律监管。同时，因为跨境贸易涉及不同的文化、不同的信仰体系、不同的语言系统，在沟通与协调方面也存在一定阻碍。此外，跨境贸易还需要考虑不同的技术环节、不同技术标准的协调统一、不同工作之间的精细化分工合作等。跨境贸易的全系统的复杂程度，对于产品相对复杂、技术环节较多、跨境协作要求较高的产业（汽车行业、芯片制造等）的挑战尤为明显。

复杂的跨境供应链系统以及贸易信息在系统中的传导受阻，是导致牛鞭效应的主要原因。随着全球贸易数字化转型的推进、贸易要素数据化以及数据化之后的进一步整合和优化，也给打破数据孤岛、构建端到端的供应链系统创造了可能。例如，当前许多跨境的贸易平台都集成整合了跨境贸易的全要素，构建了一个连接“产地”和“销地”的系统，因此有效应对了波动对供应链体系造成的冲击，减少了牛鞭效应的影响。

第二，数字贸易协同绿色贸易发展。

温室效应对人类发展提出挑战。全球主要经济体针对碳排放都已经提出相应的目标。数字技术一方面可以促进贸易环节以及贸易过程中的降碳目标达成；另一方面，也促进了绿色贸易发展。

数字技术赋能贸易环节的降碳体现了数字技术在降碳过程中的生产力。跨境贸易以及跨境贸易所涉及的生产、运输等活动都是控制碳排放的重要载体。全球能源组织[5]数据显示，货物运输占据了全球二氧化碳排放量的11%。数字技术在以下几个方面可以降低贸易过程中碳排放量：

首先，数字化技术可以助力制造业企业实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和能源利用效率，降低生产成本和环境污染。例如，利用物联网技术可以实现设备之间的互联互通，实现生产过程的实时监测和优化，降低能源消耗和废气排放；利用人工智能技术可以实现生产线的智能化管理，提高生产效率和产品质量。同样，通过数字技术打破数据孤岛，让需求与供给更加精准的匹配，也能大大减少无效的生产，更好的实现所供即所需。

其次，数字技术可以帮助企业更好地跟踪、记录、管理碳足迹，通过深入企业的供应链的各个流程，实时监测各个环节的碳排放水平。尤其是在运输环节过程利用云计算技术，可加大数据的处理效率。与此同时，企业可以通过大数据建模，构建更加高效、低碳排的运输线路，在降低运输成本的同时降低碳排放量。

此外，数字技术还有助于构建低碳、绿色的消费者习惯，并通过影响消费者习惯，去引导消费者购买更多低碳产品，进一步降低在生产过程中碳排放量。

第三，数字技术赋能普惠金融。

中小微企业是一国社会经济发展的重要支撑，对GDP的贡献度大，在就业率、创新、进出口贸易中的占比都较高。但是这类企业，因为缺乏成熟的信用历史、足够的固定资产以及上下游健全生态，无法获得金融机构的足够重视和资金支持。麦肯锡在2021年对中小微企业的贸易金融服务使用者进行了调研后发现，因为无法满足银行的风险评估、面临繁琐的金融交易手续、承受大企业客户超长帐期等原因，中小微企业在获取运营资金的过程中困难重重。因此，为了更好的赋能小微企业参与跨境贸易，一套更加普惠的、稳定的贸易金融服务的系统至关重要。而数字技术是推动传统金融服务机构变革，构建数字化的服务能力，加强风控系统的必经之路。

在国内的普惠金融服务中，阿里巴巴、京东等所提供的一些服务满足了中小商户的相对长尾的部分支付、融资等金融需求。但对于跨境贸易的场景，能满足中小微企业的金融服务范围还相对不够完善。截至目前，主要的跨境金融服务还是应收帐款的保理业务。金融机构放款的评估依据，重点关注企业的资产或抵押物，或者通过核心企业的信用确权之后流转。在当前的模式，对于中小微企业在跨境服务中获得资金流程依旧相对繁琐，线下流程依旧较多。而随着贸易的数字化转型，以及关键的贸易数据的进一步捕捉，以及数据维度进一步的丰富，跨境金融的模式、风控模式的创新也成为可能。通过数字化的方式，大型平台方、金融机构、供应链上下游、物流服务、贸易组织、政府监管部门参与到跨境金融的模式创新中将可能更加便利。

利用数字技术的成功案例

图源：VEER

场景一：数字营销赋能快时尚跨境贸易增长

快时尚行业需要快速的市场反应能力。但是市场潮流难以判断，这使该行业面临着巨大的库存浪费问题。即便是全球销售额最大的快时尚公司Zara，其爆款预测准确率也仅仅为20%，滞销率高达15%。相比之下，2008年成立的快时尚公司希音（SHEIN），其销售额在2022年已经超过了Zara；2022年其在美国快时尚市场份额达到了45%。希音之所以能够比肩Zara，是因为其针对上游的供应端以及下游的需求端构建了基于数字技术的系统。

在预测需求上，希音500余人的数据分析团队不断对线上热词、潮流，以及客户行为进行分析。通过跨境电商平台、自建的独立网站，希音将产品以较为快捷的方式向海外消费群体展示。另外，其产品的上新迭代速度非常快，每周同款的产品都会更新。一旦产生订单，希音就能利用国内的供应链优势迅速生产并交付。因此，其产品爆款率高达50%，滞销率仅为10%。

希音的成功也依赖于利用数字技术对供应链的重构。希音的生产基地位于广州市番禺区附近。希音将300多家服装供应商工厂进行整合，并构建了一个涵盖商品中心、运营中心、生产中心等九个部门的10套子信息系统，实现了从需求到原材料端到端的信息贯通。不仅如此，希音的系统页面充分考虑到ODM以及各个外协生产厂商的需求，专门设计了客户页面。这个页面的使用效果就如同用户使用苹果的IOS应用系统，用户无需掌握IOS系统背后的开发代码，便能在通俗易懂的步骤引导下使用该系统。例如，为ODM供应商设计的“全球商家平台”系统提供了从排产管理、图片管理、商品管理、开发管理、订单管理、到库存管理等所有供应链环节，操作者通过点击菜单即可实现数据可视化；针对具体款式服装的备货，系统也详细提供不同尺码的建议备货下单数。因此，与希音合作的工厂只需要关注推送给自己的订单，进行生产即可。

相比于Zara的售价，希音的核心产品价格位于9-24美元，部分促销商品价格甚至不到5美元。这样的价格激发了中低收入女性消费者强大的消费潜力。希音通过数字营销所激发出来的当日销售额可达7000万美元左右。而通过数字技术将销售与其供应链系统进行整合，希音构建了一个强大供应链生态。在此供应链生态内，国内的供应链被迅速拉动，以“小单快反”的模式，高效运转，满足了海外的消费者需求。

如果说，Zara是传统快时尚服装贸易中的代表，那么希音则是数字技术下快时尚服装贸易的代表。通过数字技术，希音将相对的“薄利“渗透到更为广大的贸易群体，实现更加普惠的，更大规模的”多销“。随着希音利用数字技术激发和挖掘海外市场的消费需求，越来越多的企业也开始加入这个赛道。例如，拼多多推出了国际版TEMU，旨在利用数字技术让更多长尾的、零散的、未受到传统服务重视的消费需求汇聚到TEMU平台。除了TEMU之外，抖音也在海外推出了跨境女装独立站点Dmonstudio；阿里推出了Allylikes；此外其它诸如Cider, Fommos等。可以肯定，数字技术为传统跨境贸易提供了更强的能力，最终让更多的人享受到贸易带来的增长与收获。

场景二：数字技术提升预测准确度

几乎所有的智能供应链平台都提出以客户需求为中心，通过技术连接生产、采购、运输、计划四个环节，构建供应链的控制塔（control tower）。但是，在实践中，当前很多的数字化供应链转型仍集中在各个供应链软件系统，如ERP、MRP、VMI、WMS、TMS等的开发与应用方面。当企业需要进一步定制或强化其输出时，往往会面临诸多困难。这一方面是由于供应链的信息孤岛尚未打通；另一方面，部分打通的数据也没有得到充分的利用。因此，大数据与人工智能算法在提高预测的准确性方面，其价值还未得以充分发挥。

O9是一家与MIT Global SCALE合作的企业，它与美国《财富》100强企业之一的开拓重工（Caterpillar，CAT）合作设计了一套基于AI的端到端优化流程。开拓重工是一家全球性的工业产品制商，有27000家供应商，160家经销商，并为193个国家或地区提供服务。针对该公司复杂的全球性网络，O9从综合业务规划解决方案入手，重点优化开拓重工的全球补货计划。为打破信息孤岛，项目在实施之初，O9便选择在一个平台上优化端到端的规划流程。该流程包括需求信号管理、全球供应规划，库存规划等功能。为了更好地实现在全球网络中的需求和供应匹配，项目组将全球的看板订单需求和计划订单需求通过数字技术进行串联，并通过视觉决策可视化平台进行展示。数据分析师通过人工智能的模型算法对后台的数据进行训练和模拟，一旦出现异常，便会立即通知产能规划师。

通过O9的数字化改造，开拓重工进行了基于分配清单BOD（Bill of Distribution）的网络规划。同时考虑到全球不同区域的相对独立且不确定性的需求，该系统针对时间阶段进行细颗粒度的需求拆分并汇总，进而允许基于需求变化快速地调整库存。开拓重工根据实时更新的现有库存、收货、ASN等更新供应计划，及时调整并响应客户需求。与此同时，系统将正常流程与异常流程进行切割。其中，异常管理工作台单独针对短缺、过剩、批量大小和发货日异常进行管理。这个系统同时赋能开拓重工根据业务规则进行自动化操作，利用需求驾驶舱（Demand Cockpit）识别异常情况，供需分析师和预测分析师对生产进行调整。通过数字化改造，O9大大提升了开拓重工的KPI ：其废品率减少了30-40%；库存周转率提高了30-40%；需求信号改善超过了20%；规划师生产力提高了30%；全球决策周期速度提高超过了70%。

另一个案例是富士康的全资第三方物流子公司准时达国际供应链管理有限公司利用数字技术提升了预测准确度。海上运输不同于航空运输和道路运输，面临着更多复杂且不确定的影响因素。对于长距离海上运输而言，航运周期长，物流更容易受天气、季节、港口拥堵程度、路线选择、突发状况等一系列因素影响。ETA (Estimated of Arrival 预计到达时间) 是衡量船舶运输可靠性和管理水平的重要依据。通常，飞机或火车的 ETA 会精确到分甚至是秒，而跨洋集装箱船舶 ETA 一般却只能精确到小时或天，所以在多式联运中，海运也成为最难把控的运输风险点。在实际运营中，船舶运营商经常不得不修改 ETA，这是因为实际到达时间（Actual Time of Arrival，ATA）与最初船时间期表平均误差高达30-40小时（徐凯和郑达辉,2018）[6]。船舶到港时间的不确定性也影响了计划预测的可靠性，降低了内陆运输运营商的生产力水平和客户体验。此外，客户为避免生产过程中断而不得不维持高水平库存，这些都带来了额外的供应链成本。

准时达与MIT Global SCALE的宁波中心、宁波（中国）供应链创新学院就中美航线，进行了跨太平洋集装箱船舶ETA预测问题的研究。通过神经网络模型和机器学习中的时空推理网络方法，对影响到中美航线到港准时率的各类数据（AIS数据、天气、航向、航次、货物尺寸）进行了建模和训练（见图2）。船舶ETA 的准确预测有助于有效规划和调度港口业务，便于工作人员提前干预航行中的船舶，减少船舶在港口等待的时间，甚至避免发生港口拥堵的情况。另一方面，船舶和卡车的周转时间将会减少，码头的装卸作业效率将得以提高。这也避免了闲置泊位，减少资源浪费。对于货主而言，提前知道船舶 ETA 同样至关重要。例如，货主可根据船舶 ETA 判断是否调整运营策略，以减少延误或提前到达所造成的损失。此外，改善运营规划或将减少船舶碳排放量，减少污染。

注释：

[1] Nguyen, D. and Paczos, M. Measuring the economic value of data and cross-border data flows [EB/OL]. (2020.8.26) [2023.11.27]. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/6345995e-en.pdf?expires=1701077301&id=id&accname=guest&checksum=7FE8A8AAAF9B33F879359CD043E62BA9.

[2] IMF et al. Handbook on Measuring Digital Trade, Second Edition [EB/OL]. (2023.7.28) [2023.11.27]. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/ac99e6d3-en.pdf?expires=1701077598&id=id&accname=guest&checksum=586C62E6E461CD98950315CB5DD10543.

[3] IMF et al. Handbook on Measuring Digital Trade, Second Edition [EB/OL]. (2023.7.28) [2023.11.27]. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/ac99e6d3-en.pdf?expires=1701077598&id=id&accname=guest&checksum=586C62E6E461CD98950315CB5DD10543.

[4] McKinsey & Company. How US consumers are feeling, shopping, and spending—and what it means for companies. [EB/OL]. (2022.5.4) [2023.11.27]. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/how-us-consumers-are-feeling-shopping-and-spending-and-what-it-means-for-companies.

[5] IEA. Global Energy Review: CO2Emissions in2021[EB/OL]. (2022.3.1) [2023.11.27]. https://www.iea.org/reports/global-energy-review-co2-emissions-in-2021-2.

[6]徐凯, 郑达辉. 让海运不再航无定时，ETA预测AI算法新突破[EB/OL]. (2018.9.28) [2023.11.27]. https://cloud.tencent.com/developer/news/321755.