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2022年還有兩個(gè)月，市場(chǎng)上沒(méi)有好消息。盡管幅度很小，但美國(guó)線(xiàn)路的運(yùn)價(jià)仍在下跌。每個(gè)人都在問(wèn)：貨物都在哪里？

缺貨是事實(shí)，但6月份快速下跌的運(yùn)價(jià)早早反映了市場(chǎng)的悲觀(guān)情緒。最后，8月（香港和日本）的美國(guó)進(jìn)口數(shù)據(jù)趕上了情緒。從亞洲到美國(guó)的貨物數(shù)量與去年同比首次下降。與其他方面一樣，貨物數(shù)量的下降是慣性和加速的，9月份繼續(xù)下降。10月份，數(shù)據(jù)有點(diǎn)令人震驚。

每個(gè)人都把2019年作為正常的一年。看來(lái)后疫情時(shí)代的終點(diǎn)是2019年，但很快發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)并不這么認(rèn)為。美西運(yùn)價(jià)跌破2019年水平。令人擔(dān)憂(yōu)的是，貨量緊隨其后，跌破2019年同期水平。

2022年1月至10月(除非另有說(shuō)明)，亞洲至美國(guó)的出口量與去年保持不變，主要得益于1月至7月的增長(zhǎng)。 從8月份開(kāi)始小幅下跌，9月份下跌13%，到10月份，下跌進(jìn)一步擴(kuò)大到20%！ 這不是最壞的消息。與2019年同期(下圖藍(lán)色曲線(xiàn))相比，今年前9個(gè)月貨量大幅增長(zhǎng)，盡管從第三季度開(kāi)始增長(zhǎng)放緩。 10月，情況急劇惡化，貨量跌破2019年同期水平。 10月的ETA，大約等于9月至10月初的離港日，也就是本該是最旺的出貨季節(jié)，結(jié)果貨量還不到2019年的正常。

亞洲的總體情況并不樂(lè)觀(guān)。讓我們來(lái)看看三個(gè)領(lǐng)先國(guó)家：中國(guó)、越南和印度。

先看中國(guó)。

美線(xiàn)在中國(guó)的出口形勢(shì)令人擔(dān)憂(yōu)。今年1-10月，貨量同比下降5%。8月是分水嶺，同比增長(zhǎng)， 8月份小幅下跌，9月份下跌23%，10月份缺口繼續(xù)擴(kuò)大，同比下跌30%！ 更糟糕的是，更糟糕的是， 9月份的貨量比2019年少了6%，10月份少了9%！ (下圖藍(lán)色曲線(xiàn))。

我不知道你還記得2019年的旺季嗎？是的，當(dāng)年沒(méi)有明顯的旺季，商品數(shù)量與第二季度沒(méi)有明顯的增加。換句話(huà)說(shuō)，今年中國(guó)美國(guó)線(xiàn)路旺季的商品數(shù)量甚至不如正常年份的正常月份。在亞洲出口總量下降的環(huán)境下，中國(guó)的下降幅度更大。

越南 貨量的發(fā)展軌跡與中國(guó)大不相同。今年1月至10月，貨量同比增長(zhǎng)2%，似乎微不足道。然而，如果你仔細(xì)看每個(gè)月的趨勢(shì)，你仍然可以看到線(xiàn)索。在今年7月和8月連續(xù)兩個(gè)月同比下降10%后， 9月份開(kāi)始反彈，增長(zhǎng)10%，10月份增長(zhǎng)18%！就越南而言，今年仍有旺季。 與2019年相比，增長(zhǎng)更加明顯，1-10月比三年前猛增65%！中越的趨勢(shì)非常明顯。

最后，看看另一個(gè)熱門(mén)國(guó)家： 印度。 從出口美國(guó)總量來(lái)看，中國(guó)是越南的4.5倍(曾經(jīng)是8-10倍)，而越南是印度的2倍左右。今年前10個(gè)月，印度出口美國(guó)同比增長(zhǎng)6%。 上半年保持快速增長(zhǎng)，第三季度開(kāi)始重復(fù)。8月份同比首次下跌，9月份反彈，10月份再次下跌，高達(dá)17%。 與2019年相比，今年1月至10月增長(zhǎng)44%。與越南一樣，印度在美國(guó)的進(jìn)口比例也在逐年增加，盡管基數(shù)很小。

顯然，貨量減少的根源在于需求方面：美國(guó)的三高問(wèn)題（庫(kù)存高、通貨膨脹高、利率高）導(dǎo)致訂單下降，貨量急劇下降。由于貿(mào)易政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和競(jìng)爭(zhēng)力的不同，美國(guó)訂單的減少對(duì)亞洲國(guó)家的影響也不同。去年11月和12月，中國(guó)的商品數(shù)量保持在較高水平，而今年11月的商品數(shù)量可能在10月的基礎(chǔ)上下降幾個(gè)百分比。據(jù)估計(jì)，11月的最終數(shù)據(jù)將非常丑陋。一開(kāi)始，行業(yè)的愿望是回歸正常的2019年，卻不知道正?？赡苁巧萃?