【脉策科技】高频数据服务案例分享

根据工业富联、鸿海精密、立讯精密等精密制造产业的企业官网和各类公开信息披露的主要生产基地，结合各地工业用地出让的记录、各类POI信息以及卫星遥感图像，脉策在全国筛选出了近百个可能的厂区地址（含在建）。

上图为淮安富士康厂区示意图

企业用工数量的情况，通过获取划定的地理围栏内的移动设备使用强度指数，用该指数表征厂区内活动人员的数量，侧面反映企业的人力投入情况。

数据指数示意图：

(昆山富士康吴淞江厂区的标准化用工指数，经过7天移动平均的平滑处理，并按照2022年全年平均用工量做了标准化处理）

对于厂区的货物出入情况，通过获取各个厂区每日的货车司机到访数量，经过脱敏和标准化，形成了货运指数。

数据指数示意图：

(深圳龙华富士康产业园区的货车到访指数情况，经过7天移动平均的平滑处理，并按照2022年平均情况做了标准化处理）

我们通过以下两种方式验证数据可靠性：

一，通过特征事件，观察指数是否发生了相应的异动；

二，利用其他来源的数据交叉验证，观察指数是否存在逻辑上的矛盾。

首先验证季节性事件，比如春节和部分长假期。

上图在前文中已经出现过一次，是昆山富士康吴淞江厂区的用工情况，图中添加了三根垂直方向的参考线，分别代表了图示样本期内比较长的三个假期，从左到右依次为：2022年除夕（1月31日），2022年国庆节（10月1日），2023年除夕（1月21日），可以看到，和常识完全相符，用工情况在这三个时间点都出现了局部的低点。

相似的，我们观察上文使用过的深圳龙华富士康园区的货运指数，在三个节日的时间点上呈现了与用工类似的特征，稍有区别的就是短期的最低点并不是在节日开始当天，而是在节日的第二天。

除了季节性事件外，2022年还可以通过因防控产生的城市内交通管制观察数据的反应。

上图我们依然用垂直参考线，标出了管制时段（2022年3月14日到2022年3月18日），可以看到，这个时段完美对应了一个局部的货运指数低点，而且这个短时间的波谷确实很深，货车到访强度下降超过50%。

接着，我们再来看下同期的厂区内人员活动情况：

由于这次管控是一个短期事件，加上富士康园区本身也涵盖了部分宿舍区域，因此可以看到厂区内的人员活动强度仅仅出现了一个较小幅度的下降，且很快恢复过来。

上面两图中的2022年上半年的其他局部低点，也都与类似的管控措施有关。

通过获取长三角相关行业制造企业的每日招聘面试数据，同时我们也将长三角范围富士康各厂区的用工和货运指数，以厂区规模作为权重进行了汇总，两份数据进行比较。

从逻辑上来说，招聘面试数据属于流量数据，而用工指数属于厂区的存量数据，员工通过面试并入职以后，就会表现为存量员工的增加。如果用工指数确实能与招聘数据保持一致，那么应该观察到，当招聘数量增加后，之后的几天内就应该观察到用工指数出现相应的上升。

唯一较为特殊的时段是2022年3月中旬到6月，由于上海封控影响到整个长三角，大部分长三角城市对于人员流动管控变严，工厂无法正常招工，在职工人也很难离开工厂，因此出现了面试指数处于低位，而在厂用工指数较为稳定的情况。

在2023年春节以后，用工指数和货运指数出现了较大程度的背离，截至3月底，用工指数仅恢复到2022年春节后同期水平的约70%，而货运指数则出现了较大幅度的恢复，3月底时已超过2022年同期约30%。

从用工指数来看，每年过完年之后，确实是用工的淡季，年后的用工指数一般只会恢复到年前的八九成，从今年的情况来看，刚过完年时的特征和去年相似，但整体用工指数水平已经低于去年同期，且在年后有进一步的下滑，目前稳定在低位。

从货运指数来看，货运活跃度较高，但这代表了产区在积极对外发货，还是在为后续生产储备原材料？仅从货运指数上还无法区分。进一步结合长三角相关行业的招聘情况，今年年初招聘面试数量相较于去年同期的锐减，侧面说明，进货备料开工的可能性并不高。

综合这些监测数据，可以初步推断2023年第一季度的富士康在中国的产能的变化特征与未来趋势预判。该成果可广泛应用于股票和期货等金融产品的价格波动分析及预判。

当然，用相似的方法和更多不同的数据源，脉策科技还可以构建更多的"富士康指数"，比如"新能源车生产指数"、比如"奶茶店指数"……等等。希望有需求的朋友们与我们联系。