外贸预警

2017年中欧贸易更值得关注,中欧纺织亟待做一件大事!

2017-03-02  来源:   点击:1628

        中欧贸易大数据

  过去的一年,中欧贸易有多热?小编用数据告诉你。
  国家高层互访:
  2016年,国家主席习近平先后访问捷克、波兰和塞尔维亚,总理李克强访问拉脱维亚,我党和国家领导人先后共访问 9个欧洲国家及欧盟总部,欧盟领导人和13个欧洲国家元首或政府首脑访华或出席活动。
  双方签署商业协议50余项,金额逾110亿美元,涵盖金融、环保、机械制造、航空、新能源、化工、基础设施和跨境电商等诸多领域。
  国家战略层面:一是中欧双方积极推动“一带一路”倡议与欧洲投资计划对接,并在“中欧投资基金”框架下就采取项目层面合作方式达成共识。
  二是中欧互联互通平台建设取得重大进展,双方确定了工作机制和示范项目优先行动清单。
  三是中欧双方组建了数字经济专家工作组和网络安全专家工作组,完善了中欧数字经济合作的顶层设计和机制建设。中德之间建立了“中国制造2025”和“德国工业4.0”对接协调机制。
  四是中欧在循环经济与绿色发展、5G、金融等领域的合作取得积极进展,拓展了中欧合作的深度和广度。
  投资方面:欧盟对华投资大幅增长,成为双边经贸合作的突出亮点。1~10月欧盟对华实际投资75.6亿美元,增长35.4%;同期,我企业对欧投资并购大项目频现。
  技术引进方面:欧保持我第一大技术引进来源地,截至2016年10月底,我累计自欧引进技术超过5万项,合同金额近2000亿美元。
  2017年看好中欧贸易
  2017年是实施“十三五”规划的重要一年,是供给侧结构性改革的深化之年。
  正如中国国际贸易促进委员会会长姜增伟所言,目前,中欧都处于深化改革的重要阶段,中欧合作也处于提速升级的关键时期,未来中欧经贸合作仍有巨大潜力。
  国家将紧紧围绕“一带一路”建设布局,继续积极推进中欧发展战略对接,不断深化中欧经贸务实合作,妥善处理贸易摩擦和分歧,在这一大背景下,纺织产业将迎来中欧贸易的蜜月期。
  以纺织产业为例,中欧纺织品贸易在中欧贸易中占据重要地位。中国加入世界贸易组织以来,特别是2005年全球纺织品贸易实现一体化以来,中欧纺织品贸易规模迅速扩大,据中国海关统计,2015年中国纺织服装对欧盟出口531.32亿美元,欧盟对华纺织服装出口额达到40多亿美元,都比2005年翻了将近一番。
  合作机制更加成熟
  放眼全国各地方与欧洲各国的合作日臻成熟,开启了中欧互利合作的新型模式。
  园区合作已经成为众多合作模式中的一大亮点。中法廊坊养老合作试点和中英地方经贸合作机制已取得初步进展;青岛、宁波、南昌、徐州四个城市被列为中英地方经贸合作首批试点城市;深圳成立“中欧企业发展合作联盟”;太仓、沈阳、揭阳、四川、安徽等10余个对德合作园区全面推进,中德、中意、中法、中奥、中芬等生态园区对外合作不断拓展。
  如何规避贸易壁垒?
  在长期的中欧纺织贸易中,绿色贸易壁垒的威胁不容忽视。据估算,近年来我国因欧盟各种绿色检测不达标准所损失的金额超过当年我国出口欧盟纺织服装业总额的18%。
  且欧盟新的环保政策——产品环境足迹(PEF)已进入试验阶段,一旦开始采用将对我国纺织行业出口带来严峻挑战。
  解决的途径剑指可持续供应链的建设。可持续供应链的建设不仅有利于中欧纺织品绿色贸易的发展,促进中欧纺织品贸易持续稳定增长,也将为其他行业、其他地区的贸易发展形成良好示范。
  可持续供应链打造进行时
  中国环境与发展国际合作委员会副秘书长徐庆华认为,中国经济已进入新常态,促进绿色转型发展已经成为中国社会经济发展的主旋律,绿色供应链作为一种新型管理手段,正在成为实现绿色制造、引导绿色消费、促进绿色转型的重要途径与切入点。
  但在纺织行业,现阶段可持续供应链建设面临巨大的挑战。
  2017年要做好中欧纺织贸易,中欧纺织业相关利益方应围绕彼此关心的问题进行充分探讨,加强在优化可持续产业链、提高资源利用效率以及质量标准等方面的交流,扩大在贸易投资、技术研发等方面的务实合作,才能共同做大合作的蛋糕。
  纺织供应链建设大家谈
  为了深入研究供应链的共性问题,中国纺织工业联合会自2008年以来连续举办了八届全球纺织服装供应链大会,在2016全球纺织服装供应链大会上,中欧两国的相关代表就供应链的建设开诚布公地进行交流。
  中国纺织工业联合会会长孙瑞哲
  供应链生态变化下,云制造成行业发展机遇
  供应链生态正发生变化
  从国际层面看,跨国采购更加分散化。中国目前仍是全球无与伦比的纺织品服装出口大国,在欧盟市场,中国排第一位。
  从国内层面来说,中国的消费需求呈现多样化、多层次特点,一些新的消费模式随之产生。
  长尾效应,“长尾效应”让一些个性化需求得到充分满足。
  分享经济。分享经济催生了大量市场估值超过10亿美元被叫做“独角兽”的这种企业。中国的分享经济目前也具有一定的规模,而且预计今后会有40%的增长速度。
  泛娱乐化。比如大众关注较多的超级IP、现象级产品、网红经济等。纺织行业已经开始在慢慢试水,实际上,纺织供应链已经不仅仅是生产环节的闭环,而是一个向消费进行延伸的开环的供应链。
  人工智能。人工智能实际上不仅仅在生产环节,在设计、研发、营销、服务等各个领域都有所渗透。
  劳动力成本。劳动力成本是成本上升的一个重要趋势,但在整个生产环节中,它的相对成本是在下降的。在中国纺纱和在美国纺纱在成本上并没有太大区别,只是在劳动密集型的行业,人工成本还有重要作用。
  云制造是制造业必然选择。智能制造或者说云制造,将会是行业发展的一个重要机遇。
  作为云制造,它的实现路径一定是首先完成服务体系。第一,要明确建设的主体,谁来推动;第二,标准要先行;第三,要建立一个信用体系。
  作为云制造,还要在能力提升方面进行完善。首先从生产层面来说,要提高装备能力,要用装备智能化来提升;第二提升运营能力,整个生产过程要提高网络化、数字化、智能化的水平;第三提升管理能力,无论在质量体系、社会责任管理体系、产品开发管理体系方面都要同步跟上。
  另外,云制造要完善它的创新模式。创新模式一方面是组织模式的创新,要把供应链从闭环转为开环,要从过去的合作层级结构变为一种社交网络结构。
  中国纺织信息中心副主任伏广伟
  营造多元化纺织服装供应链新生态
  随着全球经济的不断发展,纺织服装供应链的格局也在发生变化。
  供应链生态是指能够满足不同品牌采购需求的产业环境。基本要素包括:宏观政策、产业链配套环境和个性化创新型企业聚集等。其中,宏观政策如同阳光,产业链如同水,企业则是土壤,三者缺一不可。
  供应链的分级和专业化是产业未来发展的引导方向。并不是所有的品牌都需要单一的一种生态,而是应营造出多元化的生态,产生多元化品牌的供应链。
  中国不能提倡只满足单一标准的供应链,而是应该满足各种各样的需求,进行多品种、差异化的供应链建设。
  英国Byford品牌董事、总经理何满光
  零售商要利用供应链提升竞争力
  如今,很多企业趋向于B2C或O2O,很多都是生产者直接卖给消费者。如何准时生产,包括及时供应,这就需要有数据化的管理。
  现在很多消费信息都源于电子数据化,比如通过微信、网站、电商平台的点评,预估大众对产品的喜好程度。
  那么,我们如何调节生产力?其实最有效调节生产力的做法就是减少库存,因为有库存会影响供应链灵活度和可持续性,因此,利用大数据获得终端消费信息能够及时有效地做出快速反应,调节生产力。
  力克大中华区市场总监王广辉
  用技术手段 提升供应链的可视化和透明度
  我们看到,全球供应链也有一些新的态势,自由贸易协定有一些新的发展趋势,这些也让我们重新思考,我们如何才能更有效地参与全球价值链的协作。
  以下这六大领域是提升整个供应链的透明度和可视化,提升整个供应链的沟通和协作能力,从而打造一个柔性供应链的非常关键的领域:云计算、物联网、基于数据驱动的智能化、移动性、3D技术和良好的客户体验。
  如今,在中国纺服企业中,大量自主品牌也开始涌现,也获得了蓬勃发展,但是下一阶段要缔造真正的世界第三大时尚中心——中国,就要靠我们进一步的产品创新,把全球最高端的实践加以应用。
  广州市汇美时尚集团股份有限公司供应链总经理刘明光
  服装供应链智能化管理是大势所趋
  供应链体系经常遇到的问题就是信息断层、资料断层、操作断层。
  供应链管理的第一个法宝就是按流程办事、用数据说话。供应链一定要用数据管理,运作流程化,流程数据化,数据图表化,以及结果系统化。创始人只要关心人效、货期准期率、质量退返率、成本控制率、快速反单就可以了。
  我遵循的是“军事联动机制”,我整个团队就是以军事化进行管理的。茵曼因为质量问题的退货率只有0.18%,也就是说发出去一千件衣服,有1.8件是因为质量问题退货的。这就是成本下降而质量上升的表现。
  阿里巴巴服装供应链专家淘工厂平台负责人袁炜
  构建供应链生态 服务中小电商品牌
  从一年以前我们开始密切地关注一个群体——网红。我们发现网红店铺的经营特征和传统的淘卖已经非常不同。最大的区别是,网红店铺的销售状况取决于非常强的短时爆发性。
  对于网红经济,我们要做三件事情:第一件是保障。对于一个年采购额只有几十万的中小型淘卖,同时却有几十万这样的角色,且每个人对品质的认知都不一样的时候,工厂就会无所适从。所以我们提出基本的标准把产品品质的保证成本降到最低。
  第二件事情是链接。网红与粉丝互动的数据传递到我们的供应链,我们可以把最源头的消费者需求和最源头的生产供给链接在一起。
  第三件事情是赋能。阿里巴巴有完整的体系,还有金融支持,阿里巴巴更是一个数据公司,在这种情况下,我们可以更加优化风控模型。