美国经济仍然相对强劲，但关于其安全的担忧仍然存在。从拜登-哈里斯(Biden-Harris)政府反对日本制铁(Nippon Steel)收购美国钢铁(US Steel)，到提议对可能被用于数字监视的中国起重机施加关税，再到对由对手控制的稀土矿和关键行业零部件获取渠道的担忧，可以明确地看出，创建更具韧性的供应链是一个关键问题。而且，无论谁在11月的总统选举中获胜，这个问题都将继续存在。
这也是本周在华盛顿备受关注的话题，因为美国商务部将举办供应链峰会，并召集美国工业界、外国盟友、学者和民间社会举行一系列会议，讨论如何识别和管理供应链中的系统风险。
这是由美国商务部长吉娜•雷蒙多(Gina Raimondo)领导的努力的一部分，她上周告诉我，她任职期间最惊讶的发现是“联邦政府在识别和应对供应链中断方面毫无准备，而且长期以来对此问题的处理方式如此不成熟”。
部分原因在于掌握最佳和最详细供应链信息的实体是私营公司。它们往往寻找特定领域的个别风险，而不是整个经济体系的系统性问题。另一方面，政府可能能够确定在经济或国家安全关键领域（如半导体或制药）需要更强韧性，但对每个供应链的具体情况、以及它们在危机中如何与物流、运输、能源或电力等领域相互作用了解甚少。
当然，在疫情期间，这种不对称性得到了充分展示，这也是雷蒙多将商务部的重点转向供应链的原因。该努力的一个关键支柱是开发更强大的数据分析，以准确追踪美国经济潜在的瓶颈。
为此，该部门开发了Scale Tool，这是一个计算系统，包括整个美国商品经济的数据。这些数据根据不同的行业、地理位置和风险指标（地缘政治、环境、国家安全、公共卫生等）进行识别和排名。目标是创建一个极其详细的图景，揭示美国经济中的脆弱性和韧性所在。
这就要求雷蒙多和她的官员们熟悉业内知识，比如用于人工智能数据中心冷却系统的组件。虽然人们很早就普遍认识到人工智能能力是美国的一个潜在薄弱点，但主要是考虑到数据中心所需的大量电力，以及支持它们的电网是否具有韧性。
但在与首席执行官的讨论中，雷蒙多开始意识到中心的物理结构本身可能成为一个瓶颈。“我意识到这些建筑本身非常复杂，我们将不得不深入研究诸如冷却系统、机架和组件之类的细节。”
当团队将案例通过Scale Tool分析案例时，他们发现这不仅验证了来自行业的传闻信息，还增加了这类信息。美国不仅面临着冷却部件可能短缺的问题，而且需要更多备用柴油发动机以备电网故障。
这只是众多例子之一，它说明了需要同时使用来自行业和公共部门的定性和定量数据，才能真正理解供应链风险。尽管许多经济安全的讨论都是高度政治化的，比如日本制铁的案例，但真正的脆弱性往往来自意想不到的地方，以一种没有任何单一决策者或商业人士能够预测的方式相互作用。
我们所知道的是，还有很多全面经济风险尚未被理解或解决。美国商务部的数据显示，如果发生一周的交通中断，美国57%的行业需要6个月才能恢复正常产能。声势浩大的从“及时制造”向“备用制造”的转变，所得的结果也不过如此。
同样，在劳动力和贸易脆弱性方面还有一些意料之外的领域，如果不深入挖掘全球供应链的多个层次的细致数据，是无法做出预测的。
理想情况下，更多的数据可以使决策者向工业界发送高度针对性的需求信号（通过更具体和精确的财政补贴或税收激励），从而增加韧性，同时不扭曲整体经济或贸易体系。它们还可以用于改善与盟友贸易谈判的效力，并消除机构内部政策制定中的壁垒。我希望看到包括商务、贸易、财政、交通等部门在内的白宫竞争委员会(White House Competition Council)利用这样的工具来制定更好的政策。
在经济安全领域，就像在其他任何领域一样，数据就是力量。