美国经济仍然相对强劲,但关于其安全的担忧仍然存在。从拜登-哈里斯(Biden-Harris)政府反对日本制铁(Nippon Steel)收购美国钢铁(US Steel),到提议对可能被用于数字监视的中国起重机施加关税,再到对由对手控制的稀土矿和关键行业零部件获取渠道的担忧,可以明确地看出,创建更具韧性的供应链是一个关键问题。而且,无论谁在11月的总统选举中获胜,这个问题都将继续存在。
这也是本周在华盛顿备受关注的话题,因为美国商务部将举办供应链峰会,并召集美国工业界、外国盟友、学者和民间社会举行一系列会议,讨论如何识别和管理供应链中的系统风险。
这是由美国商务部长吉娜•雷蒙多(Gina Raimondo)领导的努力的一部分,她上周告诉我,她任职期间最惊讶的发现是“联邦政府在识别和应对供应链中断方面毫无准备,而且长期以来对此问题的处理方式如此不成熟”。
部分原因在于掌握最佳和最详细供应链信息的实体是私营公司。它们往往寻找特定领域的个别风险,而不是整个经济体系的系统性问题。另一方面,政府可能能够确定在经济或国家安全关键领域(如半导体或制药)需要更强韧性,但对每个供应链的具体情况、以及它们在危机中如何与物流、运输、能源或电力等领域相互作用了解甚少。
当然,在疫情期间,这种不对称性得到了充分展示,这也是雷蒙多将商务部的重点转向供应链的原因。该努力的一个关键支柱是开发更强大的数据分析,以准确追踪美国经济潜在的瓶颈。
为此,该部门开发了Scale Tool,这是一个计算系统,包括整个美国商品经济的数据。这些数据根据不同的行业、地理位置和风险指标(地缘政治、环境、国家安全、公共卫生等)进行识别和排名。目标是创建一个极其详细的图景,揭示美国经济中的脆弱性和韧性所在。
这就要求雷蒙多和她的官员们熟悉业内知识,比如用于人工智能数据中心冷却系统的组件。虽然人们很早就普遍认识到人工智能能力是美国的一个潜在薄弱点,但主要是考虑到数据中心所需的大量电力,以及支持它们的电网是否具有韧性。
但在与首席执行官的讨论中,雷蒙多开始意识到中心的物理结构本身可能成为一个瓶颈。“我意识到这些建筑本身非常复杂,我们将不得不深入研究诸如冷却系统、机架和组件之类的细节。”
当团队将案例通过Scale Tool分析案例时,他们发现这不仅验证了来自行业的传闻信息,还增加了这类信息。美国不仅面临着冷却部件可能短缺的问题,而且需要更多备用柴油发动机以备电网故障。
这只是众多例子之一,它说明了需要同时使用来自行业和公共部门的定性和定量数据,才能真正理解供应链风险。尽管许多经济安全的讨论都是高度政治化的,比如日本制铁的案例,但真正的脆弱性往往来自意想不到的地方,以一种没有任何单一决策者或商业人士能够预测的方式相互作用。
我们所知道的是,还有很多全面经济风险尚未被理解或解决。美国商务部的数据显示,如果发生一周的交通中断,美国57%的行业需要6个月才能恢复正常产能。声势浩大的从“及时制造”向“备用制造”的转变,所得的结果也不过如此。
同样,在劳动力和贸易脆弱性方面还有一些意料之外的领域,如果不深入挖掘全球供应链的多个层次的细致数据,是无法做出预测的。
理想情况下,更多的数据可以使决策者向工业界发送高度针对性的需求信号(通过更具体和精确的财政补贴或税收激励),从而增加韧性,同时不扭曲整体经济或贸易体系。它们还可以用于改善与盟友贸易谈判的效力,并消除机构内部政策制定中的壁垒。我希望看到包括商务、贸易、财政、交通等部门在内的白宫竞争委员会(White House Competition Council)利用这样的工具来制定更好的政策。
在经济安全领域,就像在其他任何领域一样,数据就是力量。