中国制造成本直逼美国

骗子与傻子： 中国制造成本直逼美国
www.creaders.net | 2019-03-03 10:21:24  中国商务新闻网 |
根据2014年数据，BCG发布了一个全球制造业成本竞争力指数。指数越低越有竞争力，美国100，中国96。中文媒体脑补了一个“也就是说，同一件产品，若在美国制造，成本是1美元，在中国大陆则需要0.96美元”，把指数100当成是一个成本价格了。这不是低智商的表现，而是大胆的无耻，是高级骗术。它是一个历史悠久的体系，目的就是营造美国“风景这边独好”的假象，打击投资者对其他国家的信心，诱骗资金流出其他国家，流入美国。                   近来很多新闻引用了“中国制造成本接近美国”这么一个结论。如这几个消息(以下引用)：   1. 富士康50亿美元印度建厂 中国制造成本直逼美国 事实上，中国制造的成本正逐年上升。美国波士顿咨询集团的调研数据显示，“中国制造”成本已接近美国。该报告分析了全球出口量排名前25位的经济体，以美国为基准(100)，中国制造成本指数是96，也就是说，同样一件产品，在美国制造成本是1美元，那么在中国则需要0.96美元，可见双方的差距已经极大地缩小了。 2. 境外媒体：大陆制造成本接近美国 印度欲迎头赶上 境外媒称，美国专业机构发布的报告显示，大陆的制造成本已达到美国的96%，与美国相差无几;《纽约时报》日前则表示，大陆的纺纱业成本，反而比美国高出30%。 据台湾“中央社”8月10日报道，美国波士顿咨询公司日前发布题为《全球制造业的经济大挪移》的报告，提及上述结果。这项报告指出，若比较全球出口总额排名前25的经济体，并以美国的制造成本为基准指数100，中国大陆的制造成本指数高达96。也就是说，同一件产品，若在美国制造，成本是1美元，在中国大陆则需要0.96美元，这表明两者差距已大幅缩小。 3. 美国BCG报告：中国制造成本已接近美国 美国波士顿咨询集团(BCG)日前发布报告《全球制造业的经济大挪移》显示，中国的制造成本已经与美国相差无几。全球出口量排名前25位的经济体，以美国为基准(100)，中国的制造成本指数是96，即同样一件产品，在美国制造成本是1美元，那么在中国则需要0.96美元，双方差距已经极大缩小。 (引用完毕) 波士顿咨询集团 总想搞个大新闻 总之，有一个西方机构(这次是BCG)发布了报告，公布了某种指数。有媒体直接介绍了这个事，如新闻3。还有媒体谈的是其它事，但引用这个指数当证据。这些媒体从业人员介绍或者认同了这么一个数据： 以美国为基准(100)，中国的制造成本指数是96。也就是说，同一件产品，若在美国制造，成本是1美元，在中国大陆则需要0.96美元。 如果肯认真点去看英文原文，连接是这个： The Shifting Economics of Global Manufacturing：How CostCompetitiveness Is Changing Worldwide(https://www.bcgperspectives.com/content/articles/lean_manufacturing_globalization_shifting_economics_global_manufacturing) 简单说，就是根据2014年数据，BCG发布了一个“Global Manufacturing Cost-Competitiveness Index”，全球制造业成本竞争力指数。指数越低越有竞争力，美国100，中国96。中文媒体脑补了一个“也就是说，同一件产品，若在美国制造，成本是1美元，在中国大陆则需要0.96美元”，把指数100当成是一个成本价格了。不少人看了估计会嘀咕，中国的工资还比美国低很多，总成本居然已经达到美国的96%了?但又搞不太清。 同篇文章里，还有2004年的数据作为对比，仍然以美国为基准100，中国的成本竞争力指数是86.5。如果按前面的脑补逻辑，2004年，美国1美元能造的东西，中国也要0.865美元，并不便宜多少。 媒体一般都说10年来，中国工资上涨到三倍，制造业成本上涨好多;又说美国搞了页岩气革命，制造业成本下降。结果10年过去，比例只从0.865变成0.96?这怎么也说不过去，所以媒体都不提2004年0.865美元这个数值。在这里我们要指出的真相是，2004年的0.865美元和2014年的0.96美元都是胡扯。 薄弱的家底 魔鬼藏在细节中。这个指数的计算方法见(https://www.bcgperspectives.com/content/interactive/lean_manufacturing_globalization_bcg_global_manufacturing_cost_competitiveness_index/)，先选定一个基准国家，把劳动力、电力和天然气三项成本加权考虑，再加一个数凑成100。媒体报道的都是以美国为基准的数据。美国的这三项成本是： 1、劳动力综合成本，数值是18.2。 2、电力成本，数值是1.1。 3、天然气成本，数值是1.5。 三项相加，美国的成本就是18.2 +1.1 + 1.5 = 20.8。三个分项的具体数值应该是根据占成本的比重给出来的。20.8这个数字不够整，就加上个79.2，变成100好听。这是美国的数值，2004年和2014年都不变。 为什么不把20.8乘以一个数变成100，而是要加上79.2?这就是人家“专业”地忽悠的本事了。这79.2叫“其它”，所有国家都一样，因此没有一个国家低于79.2。例如2004年印度是86.8，比中国的86.5还高。这意味着即使你的劳动力、电力、天然气成本都是零，你的最终得分也会是79.2，在媒体看起来就是你的成本接近美国的80%。制造业降成本最厉害的是产业聚集，BCG却故意忽略，你有没有产业聚集都是加79.2。自然科学的论文要是设计这么荒谬的统计指标，肯定会被审稿人批得体无完肤。 相应的，中国2004年的数值86.5是这么出来的： 1、劳动力综合成本，4.5。相比美国的18.2，意思大致是，花同样的钱，在中国能做出4倍的工作量。 2、电力成本，1.4，比美国高一点。 3、天然气成本，1.4，比美国低一点。 所以，中国2004年的三项成本之和是4.5 +1.4 + 1.4 = 7.3。在这个数值体系下，成本是美国20.8的三分之一。但美国加了79.2凑成100，中国也加79.2，就变成86.5。 同样，中国2014年的数值96是这么出来的： 1、劳动力综合成本，10.2。相比美国的18.2，意思大致是，花同样的钱，在中国完成的工作量接近2倍。相对于2004年优势减少，但优势还是很明显的。 2、电力成本，1.8，比美国高一些了。 3、天然气成本，4.4，比美国高很多。 所以，中国2014年的三项成本之和是10.2 +1.8 + 4.4 = 16.4。在这个数值体系下，成本是美国20.8的约80%。但加了79.2后，就变成95.6，略成96。“美国1美元，中国0.96美元”，就是这么来的。由于有个以不变应万变的79.2在那儿垫底，这个总数完全成了误导。 即使是这个指数的原始含义，2014年中国的16.4对美国的20.8，也很不合理。这相当于说，在中国进行制造，人工成本的考虑是10.2，电力成本考虑是1.8，从权重来看，也能说得过去。但天然气成本4.4，这就莫明其妙了。为什么中国制造业的天然气成本居然能到用人成本的小一半?中国企业凭什么要用这么多天然气? 这是BCG搞的障眼法。美国三项成本的比重是18.2 :1.1 : 1.5，对它自己也许是合理的。但是把别的国家相对美国的各分项调整以后，会极度扭曲这三项的比重，这是极不科学的。美国天然气便宜，它就用天然气。中国用美国三倍价格的天然气去搞制造业不是扯淡吗?当然用其他更便宜的能源。 这种垃圾逻辑，它不是低智商的表现，而是大胆的无耻，是高级骗术。它是一个历史悠久的体系，目的就是营造美国“风景这边独好”的假象，打击投资者对其他国家的信心，诱骗资金流出其他国家，流入美国。利益相关者懂了，也只是会心一笑。相信并加以传播的，就是真傻了。骗子太多了，傻子够用吗? 要啥自行车? 无意义的比较 这个成本评估经过胡乱加减乘除操作，已经面目全非了。但是它就利用媒体优势，扔出了这么个报告，得出了数个“重要结论”，黑的还不仅是中国： 1、在美国制造，和中国成本差不多。 2、中国和巴西的成本都在急剧上升。 3、在墨西哥制造，比中国成本低。(解析具体数据，发现是墨西哥天然气和美国一样便宜，把指数弄低到91。) 4、俄罗斯、东欧、西欧，除了英国，全部成本巨高，10年来一直高。 5、印度稳住了制造业成本优势，成本一直很低，比中国有希望。 6、最重要的，因为这数据，制造业有了向“美国、墨西哥、印度”转移的趋势。请赶快离开成本急剧上升的中国。 这些逻辑，通通是扯淡。例如印度的电力供应不足，企业和家庭都要自备柴油发电机，不考虑这个，电价成本有意义吗? 用不着看这指数那指数，出口总额、出口增长率、全球市场份额、FDI，这些数据每个月都有。吹成就、唱衰、看趋势都很清楚明白。出动了高级骗术，正说明这些数据不够看。 本文刚完成，又看见了中金公司的正式报告《变革中国之“制造奇迹”》，不少内容还可以。但中金公司也中招了，在报告的第9页，又出现了这样的内容： “美国波士顿咨询公司(BCG)2014年一系列制造业报告研究指出，中国过去十年制造业成本大幅上升，其中工资水平上涨达到187%，已经不具备吸引力;同时，在调查25个主要经济体的基础上，BCG提出美国综合制造业成本目前仅高于中国5个百分点，依此趋势发展，十年之后美国制造成本将可能低于中国。” 致谢 感谢中国科学技术大学科技与战略风云学会会长袁岚峰博士。 (作者简介：笔名陈经，香港科技大学计算机科学硕士，中国科学技术大学科技与战略风云学会研究员，微博@风云学会陈经。)