原文標題：Climate Change and Adaptation in Global Supply-Chain Networks
原文作者：Nora M C Pankratz, Christoph M Schiller
發(fā)表期刊：The Review of Financial Studies
一、引言
目前學(xué)術(shù)界主要研究了短暫性天氣沖擊如何影響企業(yè)業(yè)績(jì)、股票收益以及勞動(dòng)和資本生產(chǎn)率等，對企業(yè)如何適應氣候漸進(jìn)式變化的了解甚少。從事廣泛國際生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò )的公司可能會(huì )其供應商而間接面臨物理風(fēng)險，然而適應氣候變化對于一般經(jīng)濟主體，尤其是供應鏈組織中的企業(yè)來(lái)說(shuō)是一項復雜的任務(wù)。目前尚不清楚逐漸變化的氣候危害暴露會(huì )如何影響企業(yè)終止現有供應鏈關(guān)系并開(kāi)始新的供應鏈關(guān)系的決策。
本文研究了企業(yè)是否會(huì )根據供應商的熱暴露程度增加來(lái)調整其供應鏈網(wǎng)絡(luò )。本文首先估計惡劣天氣的財務(wù)后果如何從供應商傳播到其全球企業(yè)客戶(hù)；其次研究了企業(yè)是否以及如何調整其供應鏈組織以應對供應商暴露程度的變化。
二、數據來(lái)源和變量描述
1. 全球供應鏈
本文使用來(lái)自 FactSet Revere 的有關(guān)供應鏈關(guān)系的國際數據。樣本包括來(lái)自74(92)個(gè)國家/地區的8,200(5,769)家客戶(hù)(供應商)公司，包括2003年至2016年的近595,000個(gè)成對的年度季度觀(guān)測值。
2. 財務(wù)數據和公司特征
（1）本文從Worldscope獲得了2000年至2016年的公司財務(wù)數據，以季度營(yíng)業(yè)收入除以滯后總資產(chǎn)作為主要業(yè)績(jì)衡量標準。（2）本文從Worldscope和Datastream收集有關(guān)收入、員工、有形資產(chǎn)占比、營(yíng)業(yè)利潤率、庫存、應收賬款、銷(xiāo)售成本(COGS)、研發(fā)支出(R&D)和退市日期的數據。（3）本文構建了行業(yè)競爭力指標，即給定SIC兩位數行業(yè)中的公司數量和收入的Herfindahl-Hirschman指數(HHI)。（4）本文從經(jīng)濟分析局(BEA) 2012年的全球投入產(chǎn)出矩陣，構建行業(yè)級投入集中度，即從供應商到客戶(hù)行業(yè)的銷(xiāo)售額和每個(gè)客戶(hù)行業(yè)的所有投入行業(yè)的美元價(jià)值HHI。（5）本文使用來(lái)自 FactSet 的總部地址作為衡量公司位置的主要指標。
3. 當地氣溫及預測
本文使用歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)提供的ERA5再分析數據中的位置特定信息，構建了公司季度層面的高溫天氣暴露指標。將客戶(hù)和供應商與最近的ERA5電網(wǎng)節點(diǎn)的溫度進(jìn)行匹配，并將每個(gè)財務(wù)季度或年度的高溫天數相加，高溫閾值設置為30℃。此外，本文使用ECMWF提供的CMIP5的溫度預測。
三、高溫、供應鏈和適應的財務(wù)激勵
本文研究問(wèn)題隱含地假設了供應商公司的高溫會(huì )對供應商和客戶(hù)產(chǎn)生直接和間接的不利影響，從而激勵客戶(hù)公司在氣溫升高時(shí)做出適應。為了驗證這一假設，本文研究了天氣對供應商績(jì)效的直接不利影響以及對客戶(hù)的下游傳播效應。
1. 實(shí)證策略
檢驗分為兩階段進(jìn)行，分別使用按資產(chǎn)衡量的供應商（客戶(hù)）營(yíng)業(yè)收入作為主要績(jì)效衡量標準。首先，為檢驗高溫天對供應商的直接影響，估計：
其中，yit是供應商i在第t年季度的營(yíng)業(yè)收入/資產(chǎn)；不利天氣Wit是公司i在t中暴露于高溫的天數；μiq表示供應商按財政季度的固定效效應，γn(i)t是行業(yè)季度的固定效應，θd(i)t是國家季度線(xiàn)性趨勢，δBS06it是公司規模、年齡和盈利能力與年季度固定效應相互作用的三分位數。其次，估計高溫天氣是否間接影響客戶(hù)：
其中，yct表示客戶(hù)c在第t年季度的營(yíng)業(yè)收入/資產(chǎn)。
2. 結果
表2（a）報告了對供應商的直接影響的結果，表明熱暴露每增加一個(gè)標準差，營(yíng)業(yè)收入與資產(chǎn)之比將下降 13.8%。表2（b）顯示了受影響供應商對客戶(hù)的間接影響，證明供應商所在地的高溫會(huì )降低下游客戶(hù)的財務(wù)績(jì)效。高溫天數每增加一個(gè)標準差，下游效應就意味著(zhù)營(yíng)業(yè)收入比資產(chǎn)減少0.6%。間接影響小于直接影響，約為直接影響的 4.6%。值得注意的是，這些影響是扣除公司可能已經(jīng)采取的緩解措施后估計出來(lái)的。因此，這些估計值是一個(gè)下限，可能會(huì )對客戶(hù)構成財務(wù)激勵，以監測頻率和嚴重程度的潛在增加。
四、供應鏈適應
如果惡劣天氣對企業(yè)造成重大財務(wù)影響，且其發(fā)生頻率逐漸增加，企業(yè)可能會(huì )面臨調整生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò )的激勵。本文繼續研究了高溫天氣頻率的局部趨勢如何影響企業(yè)繼續或終止現有供應鏈關(guān)系的決策。
1. 實(shí)證策略
本文衡量惡劣天氣的發(fā)生率是否超出了客戶(hù)事前預期，假設客戶(hù)使用歷史信息形成有關(guān)供應商高溫天數分布的先驗（(Expected Exposure）。如果實(shí)際發(fā)生率（Realized）超過(guò)先驗值，則取1 (Realized >Expected exposure)，否則為零。估計模型為：
其中，1（End）一個(gè)虛擬變量，如果給定的供應商-客戶(hù)關(guān)系在當前年份t之后結束，則取值為1，否則取值為0。
2. 結果
表3（a）中的系數顯著(zhù)為正，表明當實(shí)際的高溫暴露量超過(guò)客戶(hù)的預期時(shí)，現有供應商更有可能被終止。第(1)列中的線(xiàn)性概率估計表明，當實(shí)際的高溫暴露量超過(guò)預期時(shí)，供應商終止的可能性增加了一個(gè)百分點(diǎn)。根據第(2)列中的GLM固定效應邏輯回歸，這種影響轉化為供應商終止的可能性增加了7.4%。
當使用聚類(lèi)到關(guān)系和年份層面的標準誤時(shí)，表3（b）的結果不再準確。作者估計客戶(hù)對初始偏差的反應較弱，于是把供應鏈關(guān)系的第一年將1 (Realized >Expected exposure)設置為0 。如第三列結果顯示，系數更大且顯著(zhù)。
表3（c）估計供應商終止的可能性的變化與惡劣天氣的實(shí)現超過(guò)客戶(hù)先驗的年數有關(guān)。發(fā)現當預期超過(guò)預期多年時(shí)，高溫對供應商終止的影響會(huì )增加，對于第二年的信號尤其強烈。此外，供應商終止合同的可能性隨著(zhù)偏差的幅度而非線(xiàn)性增加。
3. 短期熱暴露
為了進(jìn)一步證明本文主要發(fā)現并非完全由短期供應商中斷所驅動(dòng)，我們接下來(lái)研究了暫時(shí)性天氣沖擊對供應商終止合同可能性的影響。表4結果顯示，高溫對供應鏈終止的同期影響在經(jīng)濟上很小，在統計上不顯著(zhù)。這些不顯著(zhù)的估計與客戶(hù)在終止現有供應鏈關(guān)系時(shí)主要對突出的、暫時(shí)的沖擊作出反應的假設不一致。
進(jìn)一步的分析發(fā)現，除了更換供應商之外，客戶(hù)應對氣候風(fēng)險也可能進(jìn)行其他調整。本文實(shí)證結果表明，當客戶(hù)在供應商處遇到的惡劣天氣超出預期時(shí)，庫存、銷(xiāo)售成本、研發(fā)支出、現金持有量會(huì )增加。其次，供應商行業(yè)競爭力的增加，會(huì )放大高溫暴露對于供應商終止的影響。最后，本文發(fā)現供應商國家層面的準備程度增加降低了供應商終止合同的可能性。
4. 經(jīng)驗高溫天數和溫度預測
本文繼續研究了實(shí)際變化與未來(lái)預測不一致時(shí)企業(yè)如何應對。根據RCP2.6（第1列）、RCP4.5（第2列）和RCP8.5（第3列）情景估計模型（3），表8結果表明，在所有情景中，對預期和經(jīng)驗暴露偏差的響應幅度與前文結果類(lèi)似，說(shuō)明無(wú)論變化是否與預測相符，企業(yè)都會(huì )對經(jīng)驗變化做出反應。
五、熱暴露和供應商更換
本文最后研究了供應商暴露于高溫的感知增加如何影響新供應商的選擇。假設客戶(hù)在初始供應商關(guān)系期間評估供應商和潛在替代供應商，估計以下模型：
其中1（Exposure New<old）在新供應商受熱影響較小時(shí)取1，否則為0。1（Realized >Expected Exposure）表示在終止前初始關(guān)系年t內供應商s所在地的熱量預期超標情況，以確定可能因氣候變化考慮而終止的關(guān)系。
結果發(fā)現，超出事前預期對替代供應商事后暴露于熱量的可能性有積極影響，比在初始關(guān)系期間終止的供應商更低（表9第1列和第2列）。新供應商暴露于熱量的可能性比舊供應商低 12 個(gè)百分點(diǎn)。說(shuō)明當客戶(hù)推測舊供應商所在地將逐漸發(fā)生變化時(shí)，他們可能會(huì )選擇過(guò)去氣候暴露程度較低的替代供應商。
六、結論
本文研究了企業(yè)是否會(huì )因為供應商所遭受的高溫影響而調整其供應鏈網(wǎng)絡(luò )。結果表明：首先，樣本中的供應商的財務(wù)表現受到高溫的負面影響，而這種影響會(huì )通過(guò)供應鏈環(huán)節傳遞給客戶(hù)。其次，當供應商所在地的惡劣天氣變得更加頻繁時(shí)，企業(yè)似乎會(huì )終止合作關(guān)系。這種影響會(huì )隨著(zhù)信號強度和重復性的增加而增加，對于競爭性行業(yè)的供應商來(lái)說(shuō)，這種影響更強，而對于緊密結合的供應鏈關(guān)系來(lái)說(shuō)，這種影響較弱。第三，客戶(hù)會(huì )選擇預期受氣候危害影響較小的替代供應商。
七、原文摘要
This paper examines how physical climate exposure affects firm performance and global supply chains. We document that heat at supplier locations reduces the operating income of suppliers and their customers. Further, customers respond to perceived changes in suppliers’ exposure: when suppliers’ realized exposure exceeds ex ante expectations, customers are 7% more likely to terminate supplier relationships. Consistent with experience-based learning, this effect increases with signal strength and repetition and decreases with countrylevel climate adaptation. Subsequent replacement suppliers show a lower expected and realized but similar projected heat exposure. We find similar results for suppliers’ exposure to floods.
作者：
張廣逍 中央財經(jīng)大學(xué)博士研究生
指導老師：
王遙 中央財經(jīng)大學(xué)綠色金融國際研究院院長(cháng)
原創(chuàng )聲明
如需轉載、引用本文觀(guān)點(diǎn)，請注明出處為“中央財經(jīng)大學(xué)綠色金融國際研究院”。
