接上文《外贸凉了吗？会不会越来越难做？1、2》。上篇文章是定性分析，全是描述性语言，不够客观。更客观的角度应该是摆事实和讲数据。
我花了点时间，找出了一些数据分享给大家。
数据1：全球商船数据
联合国贸易和发展会议（UNCTAD，United Nations Conference on Trade and Development）提供了1980到2022年的全球商船的数量统计（注1）。
UNCTAD将商船分5类，分别是oil tanker（油船）、Bulk Carries（散货船）、General Cargo（普通货船）、Container Ship（集装箱船）和other其他。
重点看Container ship，这是外贸人接触得最多的。同时，使用container装运的货物，一般认为是附加值较高的产品。
单独把container ship的数量拉出来，可以看出数量的变化。虽然偶有年份停滞，但数据总体都是向右向上的。这个统计数据上的“向右向上”，后面还会多次提到。
以2000年为界，之前container ship增长偏慢，2000年后则是加速增长。即使遭遇新冠疫情的2019年2020年，container ship的数量还在增加。
2000年后container ship数量加速增长，我个人的理解是互联网的普及，加速了信息流动，进而加强各国间的贸易造成，最后表现为container ship增加。
题外话：泡沫与基建
互联网泡沫（.com泡沫）是在2000年破裂的。这一轮泡沫，一方面消灭了大量资本，另一方面也留下了各种.com网站——信息上的基建。
这些网站和各种应用，加速了信息流动，为经贸的加速发展提供了信息上的便利。在互联网出现之前，打一个国际长途大概是几美金一分钟，电子邮件出现后，一个“即时”的消息，成本忽略不计了。
信息在传输成本质上的质变，以及它对贸易的促进作用，不应被忽略。毕竟，近二三十年改变世界的是信息技术，我们处在一个“信息社会”。
与2000年的互联网泡沫一样，1873年美国发生了“铁路金融危机”。美国铁路的高速发展始于1840年，止于1873年危机引爆。
铁路危机的发生，一方面造成了大量的失业、消灭了海量资本，同时也有积极的一面——它留下了大量的铁路基础建设。过剩的铁路基建，为后来美国“目录邮购”的兴起，提供了必不可少的条件。
现在的电子商务，比如说美国amazon，可以理解为对“目录邮购”的模仿。
正是在历史可参考，所以我才冒昧地提出，2000年后container ship数量快速增加，与互联网加速了信息流动有关。当然，信息流动加速只是众多原因之一。
题外话2：一个小印证
我在《外贸凉了吗？会不会越来越难做？》1和2中提到，凡是石油贸易不使用美元的国家，就会被打。这话有点绝对，如果我们回到当时的世界历史中，就会明白美国这一战略的明智性和必然性。
1943年到1973年，布雷顿森林体系（Bretton Woods system），它是美元成为世界货币的标志。
1980年，油船（oil tanker）占总数超50%。换句话说，在1980年及之前，美国只要抓住石油交易使用美元这一个点，就抓住了全球至少50%船支上的货物。
那时还没有互联网，工业在总GDP的占比比现在高，石油又是工业的血流。
所以，美国坚决打击任何在石油贸易上不使用美元的国家，这一策略，既明智，又重点突出。
扯远了，让我们回到外贸。
数据2：世界银行Container Port Traffic
世界银行（worldbank.org）成立于1944年，是一家为发展中国家资本项目提供贷款的联合国系统国际金融机构，189个国家是其成员国。
美国是该机构最大股东，拥有15.8%的最高投票权和一票否决权。历届总裁均由美国提名，且均是美国公民。
了解以下4个点能帮助你更好地理解container port traffic：
- 不同尺寸的集装箱均为折合为20英尺标准箱，即一个TEU；
- 集装箱在中转港的转运被计数两次（一次卸载，一次出港装船）
- 近海和远洋运输均被统计；
- 空集装箱也被统计在内，约占总数的40%。
这个曲线图，从总体上看又是一个向右向上的曲线。
从2002年开始，集装箱吞吐量持续高速增长。其中有两个例外，2009年和2020年。前者因为2008年金融危机，2020年则是因为新冠疫情。
数据3：我国海关统计数据
广义的外贸包含进口和出口，也包含货物贸易和服务贸易。
我们外贸人常说的外贸其实是狭义上的外贸，单指外贸货物的出口，不包含进口和服务贸易。
上图就是2008到2022年的外贸货物出口数据，即狭义上的外贸（注3）。
从整体上来看，又是一条向右向上的曲线。2022年货物出口金额已经是2008年近3倍。与前面提到的全球贸易向右向上的大趋势是一致的。
考虑到我们是2001年正式加入WTO的。2008年，我们的外贸其实已经高速发展了好几年，此时的基数已经较高。如果把建国起的外贸出口数据拉出来，这条曲线的斜率会更陡峭。
你可能会说这些数据有水分。
我想说，这些数据（包括任何统计数据）有水分或偏差是难免。你能找到更准确、更有代表性的数据么？如果没有，那这个数据就是最准确的数据。这是其一。
其二，数据测量和统计一定存在误差，这是常识。不能因为有误差就否定全盘数据。哪怕是测量你的身高这么简单的事情，早上和晚上测出的身高也是有几个mm的误差。你会因为这个误差来否定你的身高么？
模糊的正确好过精确的错误。这是数据思维的要点之一。
另外，单个统计数据会有误差。但，用同样的方法连续统计出的数据，它的变化有较强的参考价值。
数据4：DHL全球连通指数（DHL Global Connectedness Index）
前面提及的几种数据——container ship、container port traffice、海关的出口数据——都太聚焦，有无更全面的数据？
还别说，真有——DHL全球连通指数（DHL Global Connectedness Index）。
该指数是由纽约大学斯特恩商学院（NYU Stern School of Business）编写的。很明显，DHL冠名、赞助了该报告的编写，同时，也提供了必要的数据。
该数据从2011年开始每年一发布，最新数据到2022年，已经连续发布12年。
DHL全球连通指数从贸易、资本、信息和人员4个维度来衡量全球化。
在SEO领域，有“发贴、发货、发财”的说法。其实说的是信息流、物流和资金流这三者的流动。诚然，加上人员流动更全面。
2022年DHL全球连通指数的两位作者Steven A. Altman和Caroline R. Bastian对报告做出了自己的解读，一共10点（注4）。
我挑出里面最重要的4点：
- DHL连接指数本身连续两年（2021和2022年）持续增长；
- 指数里的资金、人员、货物和信息的流动距离，持续增加。（货物和人员的流动距离很常见，但资金和信息的流动距离则容易被忽视。这也是这个指数有启发意义的地方。）
- 四个指标都增长的事实，有力驳斥了地区化（regionalization）这种看法。反过来说，全球化（globalization）仍是主流。
- 2022年中的贸易额己比疫情前高出10%。
对于我们关心的内容，总结起来就一句话：除开中美两国的直接投资自2016年开始减少外，其他任何指标都是持续增长的。
题外话：为什么标题党这么普遍？
在2008年开始做外贸前，我在太平洋电脑网（PConline.com.cn）做过一年的编辑。媒体人有个不好的习惯就是标题党和偏爱传播负面消息。
爱夸大事实搞标题党的原因很简单，这么做有更多流量。
偏爱传播负面消息，除了流量原因，还有心理原因。负面报道会显得媒体更客观、公证。同时，负面消息天然散发着理性的味道。
如果我转发一篇文章给你，大意是“中国经济持续向好”，你会不以为然，或者用怀疑的心态打量我；如果我转发一篇文章，标题是《未来十年，请做好随时失业的准备》，你立即就点开看了。
看，负面消息是不是更容易获取你的注意力？
基于这两个原因，媒体上的负面消息要比真实情况多。
用技术手段，把媒体里表达情绪的词汇总结出来，你会发现，媒体的情绪，或者说媒体的信心，在随着时间推移而下降。
媒体的信息逐年下降，是这世界越变越坏了吗？
这明显与事实不符。过去50年，不管是中国，还是美国，居民的收入水平、人均居住面积和可消费商品都是稳步提升。但，负面报道在媒体上出现的次数和频率是越来越高。
出现这个现象的原因，就是前面提及的心理因素——负面消息更吸引人。
早在19世纪40年代，英国哲学家约翰·斯图尔特·密尔（John Stuart Mill）就如此总结：
一个在众人心怀绝望时满怀希望的人不会被看重，但一个在众人都心怀希望时满怀绝望的人却会被视为圣人。
所以，既不盲信正面消息，也要警惕负面消息的“理中客”（理性、中立、客观）。
总结
对于“外贸凉了吗？会不会越来越难做？”这个问题，我从定性和定量两个方面讲了很多，总结一下：
- 除开中美两国自2016年起减少相互间的直接投资外，说全球化、国际贸易和我国出口都是总体持续向好。
- 全球集装箱船数量、全球集装箱吞吐量（container port traffic）、DHL全球连通指数和我国海关统计数据，这些重要数据都是向右向上的。
- “全球化和外贸向右向上”是个形象化的表达。我更喜欢这个有建设意义、能对行动有指导作用的表达：对未来和长期保持乐观，对短期保持警惕。
- 正面消息不能全信，也要警惕负面消息。
我不指望几个数据和一篇文章就能改变你对外贸、对全球化偏悲观的看法，但你要知道：
悲观者正确，行动者赚钱！
最后，我诚挚地邀请你，把文章转发给身边做外贸的朋友，谢谢。
Reference
- https://unctadstat.unctad.org/datacentre/dataviewer/US.MerchantFleet
- https://data.worldbank.org/indicator/IS.SHP.GOOD.TU?end=2021&most_recent_year_desc=true&start=2000&view=chart
- http://data.mofcom.gov.cn/hwmy/imexyear.shtml
- https://www.dhl.com/global-en/delivered/globalization/global-connectedness-index.html