前 言
邵恒最近有一篇文章，主要分析了现阶段全球供应链的的一些状况，那么什么是全球供应链？这和我们普通人又有什么关系呢
全球供应链的格局
什么是“全球供应链”？
简单来说，就是现在全球经济体系的构成方式。比如，资源从哪里来，货物在哪里生产，组织方式是怎样的？又是怎么流动和销售的，信息是怎么获取的等等。
所有经济资源流动的方式，就是全球供应链。
全球供应链的变化的深层意义，比两国之间互加多少关税要重要得多。因为它是一个长期性因素，它决定了未来各个国家的兴衰沉浮。
全球供应链的面临的挑战
文中引用了蔡昉老师的最新观点，来帮我们了解下全球供应链面临的现状；蔡昉老师的观点如下：“全球供应链正在承受的三大挑战”。
第一个挑战：美国这个超级大国的单边主义倾向。
这个方面不用多说，对世界地缘政治略有关注的人都可以发现美国的意愿，这里不展开说
第二个挑战：早产型比较优势变化
这个观点简单来说就是：
国际贸易的比较优势是一直在变化的，但是现在很多变化是早产的，没有发育成熟就已经产生了实质性的影响。
一个国家在全球供应链里的位置，是由它的资源禀赋决定的。
巴西和澳大利亚的铁矿资源很丰富，所以他们就成为全球供应链里的资源提供国。
而美国的金融业很发达，所以他就成为全球供应链里的资本供给国。
而我们中国，我们最大的资源禀赋是什么？
当然是人口红利了，中国改革开放以来，强大的人口基数支撑了制造业的飞速发展，尤其是在劳动密集型企业，这一个优势也促成了中国制造。
全球经济体系是一个动态变化的系统，每个国家在全球供应链里的位置是一直在变化的，资源禀赋可能会发生变化，位置也就变了。
如果变化过程是循序渐进的，那就是一个好的动态更新，但是如果变化过于激烈，可能的机遇就会变成挑战。
文章中提供了一组数据：
2018年，根据国际劳工组织的数据，中国农业劳动力比重仍然高达27%。也就是说，中国还有四分之一的人口在农村。这个数字，发达国家只有2.9%。
但是与此同时，我们的制造业在经济中的比重就已经开始下滑了。中国制造业比重在1996年达到了36.8%的水平，这是历史上的峰值，后来的10年，都维持在这个水平上。2006年之后，一路下降。2017年制造业比重已经降到了29.3%。
制造业比重下降，服务业比重上升，这本来是一个正常现象。但是，中国出现得太早了。
制造业的劳动生产率不仅高于农业，而且也高于服务业，是最好的重新配置劳动力的产业。但是现在大量的人口还没有从农业转移出来，制造业比重就已经下降了。
通过数据分析我们可以了解到，现在的大环境给制造业的压力越来越大，普通的中国制造转向中国智造的时间很紧的，所以挑战越来越严峻。
第三个挑战：超大型公司的垄断倾向
现在新技术来了，人工智能和大数据在迅猛发展。现在的大型科技公司，它们共同的特点就是大，超级大。而且，从诞生那天起，它就以大为美，不遗余力地追求扩大规模。有很多案例都表明，这类企业从不盈利，甚至也不追求盈利，风险投资人也不管其是否盈利，只是一味支持其扩大、扩大、再扩大。
那大到最后，这些企业会体现出一种无所不做、无所不能的特点。比如，亚马逊就绝不是一个用“打折零售商”这个词能界定的企业了。它同时还是市场营销平台、派送和物流网络、支付服务商、信用贷款机构、拍卖行和出版商等等。
还有Facebook这样的企业，已经在准备发行数字货币了，巨头科技企业已经不只什么生意都能做了，它还在试图进入原来只有主权国家才能进入的领域，就是发行货币。
邵 恒 观 点
蔡昉老师提醒，有三个因素正在威胁全球供应链的稳定。
第一，“早产型比较优势变化”；第二，超大型公司的垄断倾向；第三，某些国家的单边主义倾向。
蔡昉老师也相应地提出了三点政策建议。
第一，促进劳动力充分流动。
第二，构建充分竞争的市场环境，监管超大型企业的行为。
第三，提高对外开放的水平。
小 鲜 思 考
大家都知道产业有是有划分的，关于产业的基本划分为三大类：第一产业、第二产业和第三产业。
第一产业农林渔牧业，第二产业主要是加工制造业，第三产业就是商业/金融/交通运输等非生产类型的产业。
其中三大产业的关系是相互依赖，相互制约的，
1 第一产业为第二三产业奠定基础；
2 第二产业是三大产业的核心，对第一产业有带动作用；
3 第一二产业为第三产业创造条件，第三产业发展促进第一二产业的进步
我们常说的IT产业属于第三产业，区块链/大数据/人工智能自然都属于属于第三产业，所以我们可以归纳出一个简单方法来推断高科技项目真的有价值，
即：新的科技手段/方法/项目能不能正向推动相关联的第一第二产业，
简单的解释就是说：该应用有没有切实可行的落地可能性及必要性
币圈的项目多如牛毛， 怎样做才能避免踩坑呢？
普通投资者既没有专业的知识，也没有准确有效的消息源，只有多多自我总结归纳，才有可能找到适合自己的选品方法，
从 落地可能性及必要性 这两个角度出发，也许能发现能发现新的机会！
昨天学习了威德自在的文章，文中提到了两个学习思考的方法，一种是归纳法，一种是演绎法。
上述针对产业判断的分析用的就是归纳法，这些观点是依据的知识基础，再根据主观经验做出的判断，导致分析得出的结果难免有主观局限性；
这个时候采用演绎（模拟）法进行推演可能是一个好的方向；对于同一件事件的判断，一边是根据经验的出的判断，一边是拥有数据支撑的推理模型，哪一种更有说服力大家都很清楚。
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