纪要涉及的行业或公司 涉及全球贸易行业，提及的公司主要为摩根士丹利（Morgan Stanley），涉及国家包括美国、中国、德国、墨西哥、韩国、越南、印度尼西亚等 [1][2][3][11] 纪要提到的核心观点和论据 - 全球贸易进入供应链压力新阶段：认为全球进入新的供应链压力阶段，转移供应链需求大但风险和成本也高，近岸外包的简单机会已耗尽，下一阶段将聚焦复杂商品的生产能力，企业面临绿地项目而非棕地投资 [2] - 贸易数据库的作用：构建的贸易数据库可衡量供应链驱动力，帮助宏观和基本面投资组合经理分析进出口模式、追踪供应链风险和增值成本；通过四个交互式模型，从宏观和基本面层面分析贸易模式 [3] - 各交互式模型的用途 - 追踪贸易流动随时间变化：可视化进出口贸易流动，帮助宏观投资组合经理识别增长和通胀风险暴露，基本面投资组合经理追踪供应链和关税风险 [5][6] - 按贸易伙伴和产品类型划分的出口概况：提供各国出口贸易详细快照，宏观投资组合经理可了解单个行业对经济的影响和市场集中风险，基本面投资组合经理可追踪两国出口关系演变 [12][13][14] - 按贸易伙伴和产品类型划分的进口概况：聚焦进口侧，帮助用户了解美国国内需求规模和行业贸易对经济周期的暴露，宏观投资组合经理可识别国内需求的增长或通胀风险，基本面投资组合经理可了解各国和各行业的进口依赖及近岸外包潜在收益 [21][22][23] - 按国家和行业划分的价值链利润率驱动因素：追踪供应链各环节的增值贡献，帮助分析投入成本和风险，宏观投资组合经理可了解供应链趋势带来的劳动力、投资或消费风险，基本面投资组合经理可了解关税对产品成本的影响 [29][31][32] - 全球贸易数据结构：2023 年全球 200 多个贸易国家/集团的商品贸易额达 24 万亿美元，世界海关组织的“协调制度”是组织贸易数据的常用框架，为商品分配代码以确定税费和收集贸易统计数据，与其他行业分类标准概念相似 [43] - 数据来源和处理：商品进出口数据由各国统计机构收集，经联合国商品贸易数据库汇总，摩根士丹利使用部分数据并简化分类；还使用 Eurostat 的 FIGARO 数据库分析增值生产 [46][49] - 全球贸易数据的不对称性：理想情况下两国进出口数据应相等，但实际存在差异，原因包括估值方法不同、转运和再出口、贸易欺诈、报告质量差异等，如中美、美墨贸易数据存在明显差异 [56][59][62] 其他重要但可能被忽略的内容 - 数据可用性：使用 UN Comtrade 数据存在报告缺口，截至数据收集时，77 个报告国家中有 13 个在 2010 - 2023 年至少有一年未报告数据，9 个国家未报告 2023 年数据，可能导致数据汇总时出现差异 [50] - 经济制裁相关：研究可能涉及受制裁的司法管辖区或个人，报告中的提及仅为行业整体金融前景的附带内容，用户需确保投资活动符合适用制裁规定 [66] - 研究报告相关声明：包括摩根士丹利研究报告的发布主体、责任承担、估值方法和风险咨询方式、冲突管理政策、不提供个性化投资建议、研究基于公开信息、不同地区的传播和监管情况等内容 [70][71][72][73]