国潮、Lo裙背后：探秘服装供应链的过去与未来

本文**点了服装供应链的发展历程、行业痛点与未来机遇。

从李宁多度登上世界级时装周、成为国潮崛起新代表，到掏空95/00后钱包的汉服和Lolita裙，再到屡遭“格斗式”疯抢的优衣库联名、刚被曝出半年关店2,400家的“中国版Zara”拉夏贝尔……服装产业在2019年贡献了不少热点。

作为“衣食住行”之首，我们好奇关于这个庞大市场的一切：一件衣服从原材料到消费者拿到手中，要经历过哪些环节？Zara、韩都衣舍和美特斯邦威们的转型焦虑和破局点在哪？工业机器人“遍地走”的理想化未来工厂将是怎样？服装产业链还有哪些机**？华映资本联合晨晖创投发布服装供应链行业报告，下文为你全景展现。

Part 1 从一个定义讲起：标品vs非标品

首先我们想讨论一个基本概念：非标品。这很大程度上构成了服装产业形态变迁的底层逻辑。

非标品，作为与标品相对的概念，多出现在电商领域，典型非标品有服装鞋帽、美妆、保健品、家纺、农产品等。通常来讲有几个特点：

1. 单一SKU/SPU不能满足需求，个性化要求高
2. 新渠道叠加多，忠诚度低，分散
3. 价格差异大，没有刚性定价

这**导致什么？

用户对产品属性认知度低，感性决策，对价格不敏感，个性化程度高。所以非标品很难用具体的型号或标准来定义。

比如搜索一件服装或珠宝，通常需要输入好几个特征关键词，才能找到自己想要的那款。同时，非标品集中化程度低，很难用单一供应链去拼爆款，供需两端始终存在效率匹配问题。

Top10类目中非标品包括女装、男装、家具家居、美妆护肤、女士内衣/男士内衣、零食坚果、童装。

中国占全球非标品供应链版图的一半以上。其中，服装行业又是一个远**万亿的巨大市场，产能全球占比极高。但在当下也面临着“内外夹击”：

• 从供给看，经过几十年的产业变迁，服装产业逐渐从批量生产转向以销定产。但柔性供应链并不能实质改善服装行业的劳动密集、资金使用效率低及库存周转慢等问题。
• 从需求看，用户对品牌的认知度低、忠诚度差，零售端长期面对出货效率低。韩都衣舍上市失利、拉夏贝尔频繁关店、Forever21遭遇破产困境……典型服装企业在近年的种种发展不顺，正是个中体现。

服装作为非标品供应链的最典型范本，面对前端流量日趋枯竭、由增量市场变为存量博弈的关键时间点，叠加巨大的产业结构调整与内外需的变化，本身孕育着巨大的产业互联网机**。服装产业未来**如何发展？这正是我们在本文中试图讨论的问题。

Part2  40年，2万亿，服装产业链发展全景图

改革开放40年，中国服饰从人人都一样的「蓝灰黑」变成了人人不一样的「潮范儿」。1978年至今，大致经历了如图所示的五个阶段：

三来一补：指来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易，是中国大陆在改革开放初期尝试性地创立的一种企业贸易形式。

1. 从整体规模来看

根据国家统计局与中国服装业协**的数据，当前服装产业目前内外需求合计**过2万亿。

服装企业发展20年，线上渗透率的不断提高带来存量市场的优化和改造。

【注】计算方式：根据国家统计局与中国服装业协**的数据，2018年全年我国服装行业累计完成服装产品456亿件，其中规模以上企业累计完成服装产品222.74亿件，实现服装（不含鞋帽）内销零售额9,870亿元，线上渠道增长强势，渗透率32.1%。2018年中国实现服装出口1,576亿美元。

2. 从地域分布来看

前三大出口地仍为美国、欧盟、日韩。生产产能向东南亚转移，对新马泰出口连续三年下滑。

合计**过2万亿的内需与外需。受贸易战影响，2019年1-11月累计出口额1,376亿美元。其中2019年1-10月对美出口金额达到262亿美元。

3. 从品牌集中度来看

中国服装行业的集中度较美、日显著偏低，全行业前五大玩家规模占比为市场总规模的6.9%，其中内衣和女装与美、日差距最大，例如女装行业集中度仅为美国的1/3、日本的1/6。

中国服装市场集中度

细细拆解产业上下游来看，服装供应链是从零件到中间半成品再到最终产品，通过渠道流通至消费者的复杂网状结构。链条中主要存在以下角色：

1. 最上游为棉花和化纤生产原材料市场，受到供需、自然气候和棉花内外价差的影响大。
2. 中上游为纺织制造过程，面料经过纺纱、织造形成坯布，再通过针织、梭织等方式形成面料进行加工后印花染色，整体流程可机械化程度较高。
3. 成衣厂进行中下游制造，主要为面料裁剪和缝制。部分成衣厂对特定线下渠道特定供给，老一批工厂如红领等在逐步智能化改造。
4. 产业链下游为销售渠道，品牌商主要通过直营和经销商，非品牌商主要通过小B（夫妻老婆店或区域性中小零售商）。近年来直播电商、社区团购等兴起带来了各类新兴小B销售渠道。

全国规模以上服装厂约1.4万家，对应20倍以上的小微服装厂。整体零售规模约为1.4万亿，线下约9,500亿，线上约4,500亿，其中批发额约4,000-5,000亿。

Part 3 从模型讲起：服装产业链的三个痛点

1. 成本效用曲线：长尾需求和生产效率的不平衡

追求与众不同是每个人的天性。在理想情况下，每个人都希望每天穿的是与其他任何人都不同的衣服。

但用户个性化的分散长尾需求，与生产端追求边际成本递减规律，常常难以达成动态平衡。

我们将效用与成本曲线叠加并经过一系列测算后，得到服装生产总量于对应价格的关系曲线并非线性，存在潜在的效用损失，供需难以达成动态平衡。

在生产端，单SKU随着生产规模的提升，其边际成本**快速下降到极值，如图A所示。假设服装需求总量为M件，那么其对应的SKU数量就是M个。随着外部条件约束，单SKU对应生产件数的提升，假设单SKU生产N件，那么SKU数量就等于M/N个。不同SKU数量带来的变化如图B所示。

当对应不同SKU数量的成本曲线叠加后，即如图C所示。

服装行业整体苦于没有很好的技术解决方案，由生产侧长期向两端传导，将整条产业链变得均等低效，共同受苦。

2. 库存「不可能三角」：产能、售罄率和加价率的矛盾

产能、售罄率、加价率构成了库存的不可能三角。三者的关系存在以下几种可能的情况，但你**发现无论在哪种情况中，都很难达到理想状态，总是“两高一低”。 

情况一：规模化生产、高售罄率，必然加价倍率低

Zara、优衣库的正价售罄率都在80%以上，而加价率只有2.5倍。Zara靠着它强大的后台系统，掌握终端店铺的销售数据，实时反馈到公司总部以配合自营工厂及外部合作供应商及时生产和补货。优衣库依靠其极致性价比、极简SKU，带来了规模生产。

情况二：规模化生产、高加价率，导致售罄率低

大多数中国服装品牌，加价率**过6倍，品牌出货效率低，正价售罄率只有40%不到。曾经被誉为中国版Zara的拉夏贝尔，因盲目扩充产品线，最高峰时拥有20多个子品牌，造成大量库存堆积，资金周转效率低。

情况三：售罄率高、加价率高，将带来低效的产能

售罄率、加价率双高一般出现在定制或预售产品上，而定制款及预售款都无法进行大规模批量化生产。

16-17年出现的共享、租衣与服装订阅项目，实践下来，陷于用户需求碎**化无复购，前端销量过低，无法真正撬动供应链，没有在国内跑通。众多淘品牌通过预售方式快速返单，但很难跳出淘系构建自己的流量池，将柔性供应链运用到规模化生产上。

产能、售罄率、加价率三者很难平衡，总是呈现“两高一低”

3. 存在难以机械化的刚性环节，人力短期难以被替代

从劳动力需求上看，服装生产中仍然存在一些难以机械化的刚性环节，人力短期难以被替代。比如说，当前「软」布料的夹取仍然是自动化最大难题、袖头勾制等环节模具柔性程度差，打板、设计在内的非标环节机械化难度大。

从劳动力供给上看，随着人口红利衰退与法规完善，2008年后人工成本在五年内翻了一倍多。很多服装厂工人每天工作时间**过10小时，每个月只休息一天，时薪微薄，少有年轻人愿意尝试；而这样需要极高注意力的重体力产业，40岁以上工人的视力和注意力又难以维持。年轻人不愿干，中年人干不了，劳动力的供给出现结构性短缺。

《经济学人》在2015年的文章《Made to Measure》中就曾指出，『尽管多个生产流程已实现自动化，但全球依旧有数百万人从事服装缝纫的手工劳动』——这也是各大服装工厂主动向劳动力价格低的地方扩张产能的主要原因。

Part 4 碎**化、出海、更集中：服装产业链三大典型趋势

在需求快速变化的服装行业，后端**针对前端的变化做应激性反应，指望后端自我提升生产效率改变整个行业很难成立。我们看到以下一些产业的发展趋势：

1. 反应越来越快、越来越碎**化的前端渠道

线上服装渠道分散化

当前的电商渗透率近10年达到36% CAGR。在最先出现的B2C电商引领下，电商模式在以每3年为一个周期迭代。从C2C到社交电商再到最新的直播电商，传统电商巨头、流量寡头与创业公司鏖战不休。

前端的渠道，不可避免地变得越来越碎**化。同时，新出现的渠道通常代表的是越来越小的订单集合与越来越快的反馈需求。

以直播电商带来的变化为例，2019年产生数千亿GMV的直播电商为奄奄一息的大量小微成衣厂带来了生机。快捷且转化率高的直播交易方式使得主播长期处于缺货状态。供需两端一拍即合，形成大量前播后厂的有趣业态。

（1）直播改变传统供应链：缩短链路，柔性生产

头部主播可以轻松覆盖小型成衣厂全年产能。

以淘宝直播为例，近万名服装类目主播数百个签约MCN机构对应10-20万家年产值小于2,000万元的小微成衣厂。单一工厂，抓住结构变革机**，直接对接前端主播，业务量快速增大，跃升为综合型服装供应链企业，具备抄款、设计与组货能力，更柔性也更有效率。

（2）技术改造直播供应链：算法提升人货匹配效率，数据采集加快反应速度

转变为综合服务供应链之后，像妃鱼这样的垂类平台型电商，通过技术手段使得运营效率更高——

在传统无法触及的前端数据采集上，主播有强烈的意愿与供应链共享用户与主播自身的精准数据，以期达到更高效的人货匹配。

这一部分无论是匹配算法、群控工具、BI分析等都**成倍提升单点效率，有可能通过高效选品，快速打造爆款。

主播通过直播卖货

2. 中国品牌国际化和跨境电商

高效的网状供应链需要所有玩家反应迅捷，分工协作，进而达到效率最优，中国服装产业出海具有天然优势。

中国成熟的产业链离庞大的消费端很近，不论反应速度，技术的应用与迭代都先于对手实现。同时生产资料链路成熟且贴近产业集群，是世界任何其他国家无法比拟的——成熟的线下渠道自组织与高效的线上零售网络，哺育了大量柔性供应链。

除了已有的惊人海外服装出口额之外，全球范围内有相当比例的外国工厂由中国供应链所控制。越需要复杂做工和快速反应的中高档和时装订单越难以离开中国。

图：中国对外出口规模（单位：亿美元）

虽然中美贸易战的战火已经烧到纺织业，今年有**过千项纺织产品被列入征税清单。但全球亦没有任何一个单一地区可以承接中国服装产业产能的集体外溢。

除了亚马逊、eBay、Wish、Lazada和1688等成熟渠道，针对新兴市场如中东、两印、拉美等崛起中的庞大整块市场、越来越多的中国优秀公司走了出去，成为在当地有控制力的渠道品牌与电商平台。

几十年来，抢占用户心智的服装品牌多来自欧美、日韩，中国作为全球的服装代工厂，自身打造的服装品牌很难持续构建用户壁垒。

随着中国企业近年来的改造升级，中国的品牌开始向高品质、多性能方向改善。2019年国潮复兴、汉服盛行，中国多个独立设计师品牌走向世界。

UMA WANG，HUISHAN ZHANG，ANGEL CHEN等品牌都逐步进入百货商场，引领中国文化出海。

3. 产业链集中度提高

左：近年来服装产业链中游的集中度不断提高；

右：在受到环保政策、TPP协议的影响，中小规模的工厂是2015年工厂倒闭潮的主要受损者，**大型的工厂随着机械化提高效率、实现产能扩张，市场占有率得以进一步提高。

1. 面辅料市场标准化程度高，具有强规模效应：面辅料市场相对于成衣环节更为标准，自动化程度更高。
2. 环保政策密集出台，行业进入壁垒显著提高：从2015年国务院出台水十条以来，环保政策以每年2条以上的速度颁布，设备不达标的小企业快速出清。
3. 可变成本端人力成本逐步提高，小工厂利润被严重积压：以江浙地区为代表的中小代工厂，面对小批量分散订单，无力做固定资产与信息技术的投入，陷入深深地内卷化，产能被迫转移至大工厂或海外廉价地区。
4. 原材料价格波动大，小工厂的议价能力弱，风险承受能力弱。作为大宗商品，棉花价格波动较大。原材料价格的短期波动极其考验企业的现金流。

Part 5 行业的终局：未来机**与挑战在哪？

总体而言，对于产业链条极长，单步骤环节不绝对复杂的服装产业链而言，逻辑上**出现很好的信息撮合与交易类平台机**。

上图为各市场规模；下图为各环节加价率。诸多单点环节都处于产业升级与探索的过程中，也是新零售浪潮中涌起的一朵浪花。虽然难以出现平台型机**，但是单点价值却难以被取代。

1. 原料加工到成衣生产端

从原料加工到成衣生产端，两端的极度分散与多层信息差，是一个标准的双边市场。面辅料厂需要确定来料的稳定，成衣厂也需要确定面辅料的稳定，存在通过信息撮合使整体效率更高的平台型机**。自营型交易平台也可以利用技术与产业链在综合效率比拼中胜出。

这一环节未来面对的挑战是，面辅料生产端相对SKU集中，也更不依赖人力，机械化程度与行业集中度稳定提升。更重要的是，下游对应的上游可能**变得越来越固定，单一成衣厂对应的原辅料来源趋向集中，双边市场中的交易双方越来越稳固，变成双边平衡，纯粹的信息撮合平台生存空间**受到挤压。

2. 成衣到C端消费者

从成衣到C端消费者之间，可以简单分为离消费者更近、信息化程度更高、反馈速度更快的线上品牌化运营-电商平台渠道与离生产端更近、具备一定设计能力的前店后厂-批发经销商渠道。

对于线上渠道而言，国内的电商平台由于过度垄断化，渠道必须无条件依附在巨型平台之下。除了站内流量获取与基础运营等基本功之外，渠道方可以获得最终消费者的部分数据，并依托数据的长期积累，试着做用户的转化，通过品牌的逐渐形成与巩固，通过**运营、SCRM等手段与用户稳定交互。

这一环节的挑战主要是，除了与平台的深度绑定之外，需要在重运营的业态内寻找可以被技术十倍以上提升效率的环节，进而提高自己的资本价值。

对于线下渠道而言，虽然目前生存状态受到电商的极度挤压，但是每一环节都具有不可替代性，如快速测款上新、库存仓储、物流周转与终端数据采集等。玩家需要强化不可被线上替代的属性，巩固壁垒，等待市场达到线上线下平衡。

终端零售店需要依托线下流量，将一系列消费者数据实时完整采集并叠加提升消费者体验的实体试穿与快闪等线下服务模块。有可能出现独自完整完成数据采集-数据积累-数据分析闭环的技术型公司，天然成为AI等新技术的应用场景。

这一环节面临的挑战包括，简单的模式创新难以代替现有环节的独特作用，取代成熟的渠道格局。比如批发交易型平台很难替代一批商持续上新的独特作用，也难以成为单一小B主要的进货渠道。

在各环节的优化过程中，技术进步为整个产业链发展提供了底层基础设施和驱动力。全产业链自动化技术逐步提高，从而实现从个性化需求到个性化生产。例如通过技术直接提高成衣端生产效率，降低人力占比，或是通过数据与信息赋能，提高周转与流通环节效率。

Part 6 从服装产业链延展开去，我们能看到什么？

服装供应链是中国经济转型的一个缩影。

中国拥有全世界最大的独立消费市场，并不断辐射海外。我们的商业模式已经从Copy to China 走到Copy from China。在电子商务、新零售、直播与流媒体等距离消费者近的应用领域，全世界都在模仿中国，90后人群亦有着与生俱来的独立人格与文化自信。

2020年正式迈入存量博弈时代之后，商业世界亟需从模式创新向技术创新转移，客观环境也决定了中国无法抄袭，只能创新。虽然伴随着人力成本持续上升的预期，但包括服装供应链在内的中国产业链集群仍有着绝佳的位置与历史使命。

成熟的产业链离庞大的消费端很近，不论反应速度，技术的应用与迭代都先于对手实现，是世界任何其他国家无法比拟的，在可以看到的未来，世界工厂的地位也很难失去。

在服装供应链赛道，我们希望看到以下新玩家和新机**出现（包括但不限于）： 

1. 行业垂直软件，能将产业链中最痛的环节轻量化部署解决，切入快，有行业壁垒；
2. 软硬一体的技术解决方案商，完整完成数据采集-数据积累-数据分析闭环，并指导后端生产；
3. 在重运营的业态内寻找可以运用技术十倍以上提升效率的赋能型产业路由器；
4. 捕捉新的流量红利，快速起量并摆脱库存难题的新电商；
5. 直接提高成衣端生产效率，降低人力占比的硬件黑科技；
6. 能累积个人数据的服装定制玩家。

沿着非标供应链赛道，我们也希望能陪伴优秀创业者、与行业老兵同行。欢迎通过邮件与我们交流互动。

喜欢思考的小伙伴可以想想以下几个问题并与一起探讨：

1. 怎样的B2B交易平台**最终胜出这场持久战？
2. 线上ZARA有没有成功的可能性？
3. 快时尚为什么大规模收缩？
4. 垂直电商加价率都非常低，为什么没有存活下来？

本文限于研究手段与调研周期，不作为投资依据。

作者：张倩鋆 孙腾 朱正尧；微信公众号：华映资本（ID：MeridianCapital）

华映资本张倩鋆，专注文娱消费领域天使到B轮的投资；cherry.zhang@meridiancapital.com.cn

晨晖创投孙腾，专注电商与零售科技领域A轮的投资；sunt@chvc.com.cn

本文来源于人人都是产品经理合作媒体@华映资本

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议