• 美國工廠大幅削減采購，表明2025年制造業(yè)疲軟蔓延至更廣泛經濟領域的風險加大
• 相比之下，中國工廠在經歷了三個月的投入購買量萎縮后，報告出現增長
• 歐洲的工業(yè)衰退沒有減弱的跡象，德國、法國和奧地利的生產商處在衰退的中心

新澤西州克拉克2024年11月14日 /美通社/ -- GEP全球供應鏈波動指數是一個跟蹤需求狀況、短缺、運輸成本、庫存和積壓情況的領先指標，每月對2.7萬家企業(yè)進行調查，顯示指數為-0.39，與9月份的-0.43相比變化不大。 因此，該指數在10月份仍處于一個表明全球供應商閑置產能達到一年多以來最高水平的范圍內，而西方制造業(yè)短期內看不到任何復蘇跡象。

數據解讀： 指數>0，表明供應鏈產能緊張。 指數越大于0，供應鏈產能越緊張。 指數<0，表明供應鏈產能未充分利用。 指數越小于0，則供應鏈未充分利用的程度越高。

供應全球最大市場的供應商報告稱，10月份的供應量出現了萎縮。 最值得注意的是，由于美國工廠活動減少，北美供應鏈的閑置情況再次急劇上升。事實上，美國各大制造商的采購經理們在近一年半的時間里對采購量進行了最大幅度的削減，這表明全球最大經濟體的工廠正在為產量降低做準備。 

供給亞洲的供應商也報告了10月份存在閑置產能，但閑置程度不及西方市場。 這是由于印度等某些制造行業(yè)的持續(xù)強勁擴張。 值得注意的是，10月份，中國的工廠生產出現了反彈，采購活動在連續(xù)三個月收縮后有所上升，但日本和韓國制造商的采購量減少——這對這些經濟體的制造業(yè)而言是一個不利的領先指標。

歐洲的工業(yè)困境仍然是10月份數據的一個主要特征。 供應商的產能利用率顯著不足，反映了歐洲大陸主要制造業(yè)中心需求持續(xù)低迷的情況。 德國汽車制造業(yè)的萎縮是影響歐洲工廠產出量的主要不利因素。

此外，10月份，"供應短缺"指標連續(xù)第14個月出現負值。  這表明，相對于當前的全球制造業(yè)需求，大宗商品和中間產品供應存在過剩。

"我們現在處于買方市場。 10月份是全球供應商連續(xù)第四個月報告存在閑置產能，北美和歐洲的工廠需求明顯萎縮，這凸顯了西方制造商面臨的嚴峻前景，"GEP副總裁Todd Bremer解釋說， "特朗普當選總統(tǒng)后，面臨美國制造業(yè)產能過剩的情況，而與之形成鮮明對比的是，中國的溫和反彈和印度的強勁擴張則表明亞洲擁有更強的韌性。"

2024年10月要點

• 需求：全球采購活動依然疲軟。 對大宗商品、零部件和原材料的需求持續(xù)萎縮，而且迎來了2024年迄今為止最大的萎縮幅度。 按地區(qū)劃分，北美十月份采購活動最為疲軟，其次是歐洲。 亞洲的投入需求更具韌性，但總體上仍然低迷。
• 庫存：10月份，全球工廠的庫存下降加劇。 安全庫存儲備的報告數量仍然低于歷史水平，因為企業(yè)為了保持現金流希望精簡倉庫，并根據訂單疲軟的情況嚴格管理庫存。
• 材料短缺：短缺物品指標（跟蹤關鍵部件和原材料供應情況的綜合指標）仍處于低位，表明供應水平強勁。
• 勞動力短缺：10月份，因勞動力短缺而導致制造商積壓增加的報告有所上升，且高于長期平均水平。 然而，近幾個月來工廠就業(yè)水平有所下降，這表明由于勞動力減少，生產量有所下降，而且企業(yè)清理積壓訂單的速度也有所放緩。
• 運輸：10月份，全球運輸成本與長期平均水平保持一致。

區(qū)域供應鏈波動

• 北美：指數為-0.72，前值為-0.78。 最新數據與北美供應商的大量閑置產能相符。
• 歐洲：指數為-0.52，前值為-0.74。 盡管與9月份相比有所改善，但最新數據表明，歐洲工業(yè)衰退仍在繼續(xù)。
• 英國：該指數從6個月來的最低水平-0.12大幅下跌至-0.40，表明英國制造業(yè)狀況惡化。
• 亞洲：指數為-0.20，前值為-0.36。 盡管存在閑置產能，但閑置程度遠低于西方市場。 印度繼續(xù)對該地區(qū)產生積極的影響。

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GEP全球供應鏈波動指數的下一次發(fā)布時間為美國東部時間 2024年12月11日上午8點。

關于GEP全球供應鏈波動指數
GEP全球供應鏈波動指數由S&P Global和GEP共同編制。 該指數來源于標普全球的PMI^®調查，調查對象涵蓋40多個國家/地區(qū)的約27,000家公司。 該主要指標為六個子指數的加權總和，這六個子指數來自標普全球編制的采購經理指數（PMI）數據、PMI評論跟蹤和PMI商品價格與供應指標。

• 數值大于0表明供應鏈產能緊張，供應鏈波動性增加。 數值越大于0，表明產能越緊張。
• 數值小于0表明供應鏈產能未被充分利用，從而降低供應鏈波動性。 數值越小于0，表明產能未充分利用的程度越大。

供應鏈波動指數還發(fā)布歐洲、亞洲、北美和英國的區(qū)域數據。如需了解有關研究方法的更多信息，請點擊此處。

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