张海燕
摘 要：大数据是由美国信息技术专家维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·庫克耶，联合提出的互联网概念。随着互联网终端的增加，网络信息将大幅增长，传统的统计方式，难以在存量数据中提炼出有效信息。大数据可帮助企业提炼市场信息，经营风险将得到控制。同时大数据可有效汇聚区域经济信息，国际贸易中的资源配置将得到优化。再有，大数据可促进需求信息与供给信息对接，国际贸易渠道将因此改变。本文将围绕这部分内容开展详细论述，以期国际经贸企业获得参考。
关键词：大数据 国际贸易 数据提炼 影响探析
中图分类号：F713.6 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）11（a）-0-02
1 大数据可降低国际贸易风险
1.1 大数据可降低投资风险
传统的投资管理模式，通常会依据项目负责人的主观判断，选择投资路径。例如，在国际农产品投资中，项目负责人会依据上一年度的销售数据，以及期货贸易的参考信息，采购对应的农产品。这样的投资模式，过于依靠主观经验，投资风险难以控制。大数据的出现可改变传统的投资分析模式。例如，在国际农产品采购中，投资部门可依靠大数据分析系统收集本国的农产品产销数据，从而掌握到本国农业的生产数据。农产品种类较少，市场需求相对稳定，掌握到本国的生产数据，基本可判断出当年度农产品市场的需求情况。同时投资部门也应利用大数据分析系统收集各农产品出口国的生产数据，从而得到供应端的整体信息。在农产品市场中，生产规模决定了供需关系，掌握到各国的生产数据，可准确判断出采购价格。
1.2 大数据可降低财务风险
国际贸易中的财务风险主要体现在信息收集不及时，以及由此引发的汇率风险。例如，服装企业的财务报表，同时会以年报、月报等形式呈现，企业难以准确掌握到及时数据。但国际汇率变化较为频繁，无法及时统计自身的财务数据，将错失汇率兑换的有利时机。大数据的使用范围不仅仅局限在互联网中，其也可在企业内部得到推广。例如，企业可在内部建立局域网，并采用统一格式记录财务信息。财务部门可利用大数据分析系统，随时采集各部门的财务数据。依托这一模式，企业财务信息将得以及时呈现。同时企业可通过大数据分析系统，收集汇率信息。美元、欧元等主流货币的汇率变化，通常会受到宏观信息的影响。全面收集宏观财经信息，可基本判断出中期汇率走势。将企业的及时财务信息与国际汇率变化相对比，可帮助企业规避汇率风险。
1.3 大数据可降低仓储风险
在大数据背景下，“0库存”模式已经得到广泛应用。库存管理会对企业的资金流动与管理成本带来重要影响。企业的运营模式，是利用资金购买库存商品，再将其与市场需求相对接，从而获得盈利。库存配置超过市场需求，将使企业形成库存积压，资金流将被长期占用，管理成本也将相应提升。若库存配置低于市场需求，企业的实际利润将受到影响，与下游企业的合作关系也将出现松动。但传统的管理模式，无法准确预估市场需求。“0库存”模式是最为理想的库存管理模式，在具体的操作过程中，销售企业可利用大数据分析系统，对市场中的潜在客户进行分析，并依据用户的关注点，寻找设计方案。同时为了降低竞争对手的影响，销售企业可在电商品台设置多家门店，并进一拓展线下渠道。当其他竞争对手在网络中搜寻同类商品的销售企业时，大数据系统会显示多家企业，并提示市场已进入饱和阶段。利用这样的方式，销售企业可独占该产品的销售市场。同时销售企业应与生产部门建立分批次的生产计划，从而使评估误差得到修正。
2 大数据可优化国际资源配置
2.1 国际贸易中资源配置的基本逻辑
将资源配置到生产效率最高的环节中，是国际贸易的基本逻辑。资本具有逐利性，提升回报率是投资部门的核心关切。生产效率是指单位资源损耗下的产出比。生产部门的经营逻辑是将生产要素（资源）转换为商品，使用同等生产要素生产出更多的商品，可为生产部门带来更高的收益，投资人也将享受对应利润。同时生产部门也需要靠近消费市场，随着信息技术的发展，产能过剩的问题愈发严重，靠近消费市场的生产部门将获得更多竞争优势，投资收益也将相应提升。综合分析，在国际贸易中，生产效率以及对接消费市场，是资源配置过程中的关键点。信息是引导资源配置的主要依据，在传统的工作模式中，投资部门会利用人力资源对投资环境进行分析，从而得出较为科学的投资方案。大数据的出现，改变了传统的信息收集模式。投资部门可在互联网中收集有效信息，并利用数据模型评估投资效率。这样的分析方式，有助于生产要素的优化配置。
2.2 大数据可评估区域优势
国际贸易是由区域经济体组成的，因此区域经济对于国际贸易具有重要影响。在传统的资源配置工作中，分析人员会对各主要区域投入少量资金，已确定该地区的投资效率。经过多年发展，国际贸易分工已经初具雏形。其中美国承担了研发、渠道管理、品牌建设、标准设计、金融服务等环节的分工，并成为了最大的消费市场。东亚与西欧地区则承担了大部分的生产任务，并在国际消费市场中占据了重要地位。其他地区则主要承担了能源出口与农业生产，消费潜力有待挖掘。但随着“一带一路”倡议的落户时，现行的贸易分工模式将发生转变。但这一转变过程极为复杂，传统的评估模式难以对各区域的发展潜力作出准确判断。大数据分析系统的信息统计能力超过了人类极限。在使用大数据系统的过程中，可将文化、生产要素、市场潜力、基础建设等因素编订为统计模型，并在网络中收集对应数据。通过这样的方式，大数据将评估出各区域经济的相关数据，人类智慧的不足支出将得到弥补。
2.3 大数据可促进产业对接
在国际贸易体系中，各类产业被配置到不同地区，有效对接这部分产业是维持国际贸易常态运行的关键工作。在传统的国际贸易机制中，市场调节被视为最为有效的对接手段。通过“理性人”的群体性选择，各类产业将实现有效对接。但市场调节也存在效率低下，产能配置不均匀等问题。大数据的出现，或将在未来改变市场调节的理论基础。市场调节理论是在信息无法全面呈现的环境下提出的，但在信息充分暴露的市场环境下，政府有效参与市场管理的正面案例不断出现。例如，我国的宏观调控以及日本的产业政策，都是较为成功的案例。这部分案例充分说明，在信息提供充分的条件下，政府可有效管理市场。大数据技术的出现，为市场提供了全新的信息统计模式，宏观决策的有效性将持续提升。以此为基础，未来国际贸易中的产业对接，将更多地依靠宏观政策调节。产业对接过程中的资源损耗将得到控制。
3 大数据可改进国际贸易渠道
3.1 大數据对传统贸易渠道的影响
大数据的出现，提升了企业的选择能力，维持传统国际贸易渠道的因素将发生改变。传统的国际贸易渠道，可分为原材料供应、生产加工、国际流通、终端零售等环节。在大数据出现之前，各环节中的企业会依据合作惯性以及情感联系，维持相互之间的合作关系。但大数据出现后，信息的传输效率大幅提升，合作企业的选择范围进一步扩展。受此影响，价值链理论将在传统国际贸易渠道内得到广泛应用。例如，国际零售商，通常会通过批发商或代理商，完成国际采购。同时这部分企业也会分担零售商的库存压力。但在大数据环境下，信息渠道大为扩展，国际零售商可在互联网中搜寻适合的生产型企业，并与其建立直接合作关系。代理商与批发商的作用将被取代。同时大数据分析系统可帮助零售商实现“0库存”管理，库存压力将得到缓解。
3.2 大数据对电子商务渠道的影响
大数据的出现，将改变国际电子商务渠道的运营模式，电子商务市场将因此受益。电子商务的应用范围会受到运输成本的影响。例如，书籍、服装的单品运输成本，通常会低于传统渠道的物流成本，因此电子商务企业可在这部分领域内获得价格优势。但纽扣、标准件等商品的单品运输成本远高于批量运输的成本，因此传统企业在这部分领域更具优势。国际贸易的运输成本更高，运输时间也更长，因此电子商务在国际贸易中的使用范围较小。大数据的出现，可集中零售端的需求，“拼团”现象，将在国际电子商务领域得到广泛应用。例如，利用电子商务渠道将我国服装运输到日本东京，需要付出较高成本。针对这一问题，日本采购商可在我国广州等地建立大数据信息中心，利用该中心日本东京地区的零售采购信息将得以集中。采购商可通过统一采购，集装箱发货的方式降低运输成本。
3.3 大数据时代的新型营销模式
大数据的出现将改变传统营销场景，营销模式也将相应改变。传统国际贸易的营销模式，会依靠会展平台开展。企业可在统一的展示场景中，为采购企业提供实物样品。但大数据的出现，增强了存量数据的使用效率，商家的发展轨迹将得到展现。传统模式的展销会只能展示商品信息，企业的发展路径、诚信水平以及售后服务无法得到体现。因此，在大数据环境下展销会的影响力将不断下降。在新环境下，互联网将在国际贸易中发挥出关键作用。而大数据将成为商品展示的底层工具，企业将主动营造有利于自身的数据信息，新型营销模式将获得发展。例如，企业在成立之初，就应构建长期品牌规划与企业文化，并围绕这两项内容，有计划地输出网络数据。利用这样的方式，企业的发展轨迹将更加清晰，大数据信息也更为优质。
4 结语
大数据对国际贸易的影响主要体现在三个方面。首先，是对风险管理的影响。企业的经营风险主要集中在投资、财务管理、仓储管理这三项环节中。大数据分析系统可有效汇集市场信息，企业的资金使用将获得引导。其次，是对资源配置的影响。资源配置会依据生产效率、市场对接等因素得到评估。大数据可帮助企业分析各区域的发展潜力，资源配置将得到优化。最后，大数据也可对销售渠道产生影响。
参考文献
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