2019年回顾--中国采购量首次下降，新兴地区质量和采购道德受损

尽管中美贸易协议的承诺可能会给假日季带来一些可喜的乐观情绪，但 2019 年贸易战给全球贸易带来的变化仍将挥之不去。在关税对峙之前，采购的地域多样化已是不争的事实，而贸易争端则将其推向了新的高度。2020 年，全球供应链将继续朝着更加区域化的模式发展，根据国家和政治利益划分生产区域。

当企业试图驾驭这种不断变化的供应链格局时，新的制造地区正在加紧抓住机遇。然而，QIMA 2019 年的数据显示，当品牌向新的采购领域进军时，往往会以牺牲消费者安全和供应链道德为代价。

谁是中美贸易战的赢家？既不是美国，也不是中国

QIMA 2019 年的生产检验和供应商审计需求数据证实了一个流行的结论，即美国和中国都不是中美贸易战的赢家。虽然许多美国买家将采购从中国转移出去（2019 年的检验需求与 2018 年相比同比下降 14%），但他们并不急于将制造业带回国内，而是将转移的业务分流到近外包地区和中国的亚洲邻国。2019年，美国品牌的检验和审核需求在东南亚同比增长了9.7%（其中越南、台湾和缅甸是最主要的目的地），在南亚同比增长了37%，其中孟加拉国再次受到欢迎。

与此同时，作为制造业中心的中国的总体检查和审核量有所下降（同比下降 3.4%），其他新兴地区不断增长的需求并不能完全弥补北美、澳大利亚以及欧洲客户的流失。

2019：近地办公年

虽然大规模的制造业再本土化仍然不太可能，但关税和非关税因素（产出成本增加、寻找足够的制造能力以及对供应链灵活性日益增长的需求等）促使美国和欧盟的买家在2019年将其采购的很大一部分转移到本土附近。对于美国企业来说，近郊化趋势转化为拉丁美洲和南美洲的快速扩张：2019年，该地区美国买家的检验和审计需求比2018年翻了一番多，其中墨西哥、秘鲁、危地马拉和海地是最受欢迎的采购目的地。同时，欧盟品牌青睐北非和中东地区，2019 年的检验和审核量比 2018 年增加了两倍。除了土耳其、摩洛哥或突尼斯等熟悉的采购地外，埃及的检验需求也出现了两位数的增长。

全球供应链的可持续发展停滞不前

QIMA 的现场审核显示，在整个 2019 年，由于企业始终将运营问题置于可持续发展之上，全球供应的道德和环境进展停滞不前。在2019年接受审核的工厂中，超过18%存在严重的道德违规行为，其中近40%与工作时间和工资违规有关。3%的工厂存在与童工相关的违规行为，与2018年相比略有改善。

与此同时，被评为 "黄色 "或 "需要改进 "的工厂比例在2019 年创下新高（44.5%，2018 年为 37%）。与此同时，符合要求的 "绿色 "工厂的比例也有所下降（下降了 4 个百分点），这表明买家更倾向于满足于 "足够好 "的道德表现，而不是推动供应链的持续改进，并通过定期跟进来确保进展。

在新兴地区，增长与采购道德不佳并存

特定地区在2019年的道德表现反映了采购地域的变化：在买家大量涌入的地区，社会合规性更容易受到影响。例如，在东南亚，马来西亚、缅甸和菲律宾等国的西方买家数量在2019年出现了两位数的增长，但平均道德评分却比上一年下降了-4.6%。在南亚，孟加拉国的情况也是如此：在需求增加的一年中，道德评分明显下降（同比-7.1%）。

与此同时，2019 年中国工厂的道德合规情况有所改善，QIMA 审核人员记录的分数比 2018 年的平均分提高了 +5%。价格敏感型采购向其他国家的转移很可能是其中的一个因素：QIMA 的历史数据显示，与产出成本较高、培训较好、自动化程度较高的行业相比，纺织和服装等低成本、重体力劳动的行业更容易出现道德违规行为。

采购地区成熟度仍是质量的有力预测因素

QIMA 在工厂检查中收集的有关产品质量的数据显示，2019 年的情况喜忧参半，成熟市场始终比新兴采购地区更能按规格交货。

例如，中国继续保持制造质量逐步改善的长期趋势：2019 年，中国工厂检查的产品中有 24% 不符合规范，而 2018 年这一比例为 27%。尽管南亚地区素有质量热点之称，但该地区的制造商也成功地将不合格产品的比例控制在25%以下（2018年为27%以上）。

其他地区在提高生产水平的同时，也在努力保持稳定的质量。在中国的邻国中，印度尼西亚的次品率同比增长了13%，泰国的次品率同比增长了48%；而北非和中东的供应商则难以应对采购量的增加，因为2019年与2018年相比，超出可接受质量限制的产品比例同比攀升了21%（纺织品和服装的比例为31%）。

2020 年伊始，从与伊朗的紧张关系到迫在眉睫的欧盟贸易战，再到旷日持久的英国脱欧进程，一系列地缘政治风险接踵而至，2019 年的全球贸易不确定性看来不会很快得到缓解。在这种动荡不安的情况下，拥有正确的工具和计划来提高供应链的灵活性、反应能力和协作能力，将更加具有战略竞争优势。

QIMA 晴雨表关键绩效指标

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