风险冲击与产业链供应链重构研究前沿与展望

［摘要］维护全球产业链供应链韧性和稳定是推动世界经济发展的重要保障。面对各种可以预见和难以预见的风险冲击，全球产业链供应链格局加速重构。对此，国际贸易理论和经济政策评估领域涌现了大量研究。文章全面介绍前沿研究的基本框架、研究方法和局限性，将现有文献归纳为四类：评估经济风险和冲击的可能性、冲击前的供应链优化、冲击后的供应链应对、冲击后的政策应对。针对未来的研究方向，文章提出了三方面的展望：建立对重大风险事件的识别和概率认知、在全球产业链韧性评估中区分所有制、构建更细致的多区域投入产出表。为了提升产业链供应链安全水平，需要建立动态的目标；推动中国企业走出去，加强国际合作；加快解决关键核心技术“卡脖子”问题，正确把握关键环节。

［关键词］经济风险评估；产业链重构；供应链韧性；产业安全

［中图分类号］F274［文献标识码］A［文章编号］1673-0461（2024）08-0053-11

一、引言

2008年国际金融危机以来，各种可以预见和难以预见的风险因素不断出现，冲击着全球产业链供应链的安全稳定。市场主体在经历金融危机、自然灾害、全球疫情、地缘政治冲突后主动调整产业链布局，积极适应新的全球经贸格局，各国政府采取多种产业政策引导和鼓励企业进行产业链重构。全球产业链供应链布局逐渐由侧重成本、效率和市场向安全、稳定和政治导向转变。在此背景下，国际贸易主流学术研究出发点从度量自由贸易的福利改进转变为存在各种市场摩擦条件下的最优策略研究。党的二十大报告强调，要“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。在未来相当长的一段时期内，全球产业链供应链的格局将不断变化，全球产业结构将做出趋势性调整。研究各种风险冲击与产业链重构的关系成为近年来国际贸易领域的热点问题。梳理国内外研究的进展与不足，对于明确关键问题，有的放矢开展相关研究，精准施策构建自主可控、安全高效的产业链供应链具有重要意义。

全球范围或者区域性的冲击会对经济活动产生影响，经济主体在发生冲击后会调整经济活动，达到新的均衡；也会在冲击发生前评估各个市场的风险，做好事前准备。近年来发生的中美经贸摩擦、新冠疫情以及俄乌冲突、巴以冲突等地缘政治冲击带来了产业链的重构，使得学术界越来越重视供应链韧性与经济效率的平衡。

大多数情况下，供应链冲击的直接影响集中于某个地区或某个行业，其中既包括对供给的冲击，也包括对需求的冲击。供给冲击的来源包括自然灾害、网络攻击、劳工罢工、供应商破产、工业事故、政治冲突以及贸易和产业政策的变化；需求冲击的来源包括公司信誉的损害、客户破产、经济金融危机和汇率波动［1］。在某些情况下，冲击的影响是局部的，不会对整个网络产生连带影响。在另一些情况下，冲击的影响会向供应链网络的上下游传导，产生涟漪效应。

产业链（industrialchain）在英文文献中并不常见。常见的概念是生产链（productionchain）、供应链（supplychain）、价值链（valuechain），三者有时并没有在概念上进行区分，主要是侧重点的差异。本文中产业链和供应链视为同义词，都是指一个产品的生产环节分布在空间中的不同区域这一现象。

生产链强调的是生产活动在各个国家和企业之间的顺序安排［2］。现代生产中包含多个任务，企业内部完成更多类型的任务会伴随着管理上的范围不经济，将任务分配到生产链上的多个企业会提高交易成本。生产链上单个企业完成多少任务是在这两个成本之间权衡取舍，决定企业范围经济的结构参数解释了生产链的长度、总产出与附加值比率的差异，并决定了各国沿着供应链和跨供应链的比较优势［2］。生产链的长度主要受两个相反作用力的影响，即专业化带来的收益和生产中断风险之间的权衡取舍：一方面，更长的生产链可以带来更高水平的专业化分工，提高生产率；另一方面，较长的生产链会受到“最薄弱环节”的影响，单个环节的断裂会造成整个生产的中断［3］。降低这种断裂风险的一种方法是由一个企业控制生产链中的上下游。企业纵向合并主要不是为了生产链上的货物转移，而是为了无形投入的有效转移，包括营销知识、知识产权、研发资本［4］。

供应链强调的是在生产活动中的中间品全球贸易。生产过程除了从原材料经过多个阶段生产成最终品的单链条模式，还有从多个行业、多个企业采购中间品组装成最终品的生产-组装模式［5］。信息和通信技术的发展使分拆制造过程的部分环节到低工资国家成为可能［1］。有关研究的重点在较长时间内强调全球供应链对跨国公司的生产力和消费者福利的提升［6］，近年来开始关注供应链的韧性（resilience）和稳健性（robustness）。韧性是指发生扰动后系统在可接受的时期内恢复到初始状态，稳健性是指供应链在内部或外部扰动中维持功能［7］。也有学者对韧性有不同的定义，认为韧性包括中断发生前的抵抗力（resistance）和中断发生后的恢复（recovery），其中前者又包括供应链的冗余（redundancy）和灵活性（flexibility）［8］。

价值链强调的是贸易中的增加值和官方贸易统计量存在差异，能够更准确地反映企业或国家在生产的各个环节创造的价值［9］。全球价值链（GVC）是指最终商品或服务的每一个生产阶段都会有增加值，且至少有两个阶段分属不同的国家［10］。价值链实际上是一个生产网络，各个部门的产品都可以有一部分成为其他部门的中间投入品。价值链的衡量中，不仅要考虑生产活动的增加值所在地区，还需要考虑增加值的归属，即跨国公司和外商投资活动［11］。

经济系统面对外来冲击的重构如图1。当外来冲击发生时，经济系统在短期内从原来的稳态S0重构为调整后的状态S1。之后经济主体会更新对各种风险事件及其概率分布的认识，政府也会采取政策防范类似冲击的再次发生，产业链会调整空间布局和生产技术提高自身的韧性，从而重构为状态S2。随后会发生新的外来冲击，如此循环往复。经济系统既包括生产端（产业链），也包括需求端和政府活动。产业链重构是经济系统状态调整的重要组成部分。

当前发生的难以预见的自然灾害、军事冲突等外来冲击和可以预见的产业政策、新兴技术对产业链供应链重构产生的影响都可以囊括在图1中。特别是后者带来的主动重构持续时间更长，影响范围更大。美国政府频繁出台各类贸易限制举措，在半导体等领域推动对中国“脱钩断链”，并拉拢甚至施压其他国家对中国实施出口管制，对产业链造成了明显的影响。以AIGC为代表的人工智能应用等新技术、新产业的发展，使得各国比较优势出现显著变化，也会对跨国公司供应链投资决策和生产布局产生影响。

基于上述基本框架，现有文献主要包括以下四大类：评估经济风险和冲击的可能性、冲击发生前的供应链优化、冲击发生后的供应链应对、冲击发生后的政策应对。

二、经济风险评估

风险测度的研究始于金融和宏观经济分析。由此衍生的贸易风险测度反映了关键经济和金融变量的波动性［12-15］。大多数研究用数据的方差来刻画风险，但对于风险的具体来源缺少解释。探究贸易相关风险的研究集中采用两个视角，一是贸易政策不确定性的度量，二是综合贸易风险的度量。不确定性（uncertainty）是指无法预测风险事件的概率分布，风险（risk）是指概率分布已知的风险事件，在评估宏观不确定性时都可以用来指代可以模型化或难以模型化的不确定性［16］。根据风险事件是否可以预见，以及风险发生后的严重程度，MCKINSEY（2020）［17］对20余种风险类型进行了划分，并对经济成本进行了估算。

区域间贸易自由化程度加深，贸易协定降低了贸易政策不确定性［18-20］。同时，风险来源的复杂性催生了基于文本分析的综合风险度量，例如经济与政策不确定性指数［21］、基于搜索的不确定指数［22］、企业层面政治风险［23］等。这些文献采用的数据大多仅能覆盖部分国家，而且对非贸易壁垒的风险没有分类分析。目前关于贸易风险的刻画集中在市场需求、贸易壁垒、综合风险三个方面，而贸易理论说明运输成本波动和公众态度均能显著影响贸易活动［24］。

从来源上看，与价值链重构相关的风险除了贸易风险、经济政策风险，还包括气候风险、自然灾害风险、地缘政治风险［25-26］。从方法上看，人们认识到经济冲击的影响存在异质性，单一的均值-方差框架不足以全面衡量风险-收益，VaR、CVaR、压力测试等方法也在风险评估中得到应用。对有关风险来源和测度方法认知的提高引导企业、家庭、政府调整经济活动，会导致产业链主动重构。

中文文献广泛采用了HANDLEY（2014）［18］构造贸易政策不确定性的方法分析其对各类经济活动的影响［27］。中国政策机构和企业也积极参与风险的测度。中国出口信用保险公司运用各国宏观经济数据、中国信保承保理赔业务数据、动态风险监测数据、专家调研数据等资源，定期发布《国家风险分析报告》，反映我国外贸企业与不同国家企业进行交易时所面临的风险水平。各地贸促会也会采集新闻信息定期发布国别风险提示。

三、冲击发生前的供应链优化

在冲击发生前，分析供应链在各种假想风险或风险组合环境中的表现，即为对供应链韧性的评价。通过调整供应链的布局和生产技术，提高供应链的韧性可以改善供应链应对风险冲击的能力。2023年11月，中国国际供应链促进博览会和京津冀产业链供应链大会相继在北京召开。同一时间，白宫成立供应链韧性委员会，美国总统拜登及27名部级官员出席第一次会议。世界各国对于供应链韧性的重视达到前所未有的高度。

供应链韧性最早是管理科学与工程领域的概念，研究聚焦于微观企业决策和优化问题，以及供应链上下游的协同和设计问题。主要的研究开始于2000年，研究方向包括对供应链韧性的管理、建模和测度［8］。在管理方面，需要平衡效率与韧性，提高韧性的措施例如增加冗余（超额存货、后备供应商、备用运输路线）、应急预案等都会带来相应的成本。在建模方面，主要包括三个部分：①基于网络和复杂性理论识别供应链的关键环节；②基于数学优化理论寻找应对各种扰动情景的最优设计；③基于仿真方法分析订单管理、存货管理等具体问题。在测度方面，提出了韧性、适应性、脆弱性、恢复性、涟漪效应暴露等多种指标。

经典的全球产业链布局理论并没有考虑到风险冲击对产业链和价值链可能产生的影响，提出的影响因素包括交通和信息成本、贸易和投资壁垒、各国的禀赋和要素成本、市场环境和基础设施、市场规模效应、行业特征、企业内集聚和企业间集聚、知识溢出效应等。运输和通信成本的降低，使得公司能够将生产过程分解为更精细的环节，并将每个环节选定在最有效率的地点，从而产生了生产分散化。在生产过程被分割为多个环节后，一国专门从事其具有比较优势的生产环节，中间品贸易在贸易总额中的占比不断上升，出现了垂直专业化现象，进而形成了更加复杂和相互连接的全球价值链和生产网络。企业内部联系和企业间联系会对企业布局产生影响［28］。作为全球供应链的主导者，跨国企业影响着全球产业链供应链的格局，其全球布局受到东道国和目标国的外部因素的影响，也受到企业运营和管理等内部因素的影响。在垂直专业化中，跨国公司通过将研发与制造分离，充分利用不同国家的比较优势和国内市场效应［29］。

经济学领域对于供应链韧性的研究相对较晚，研究问题较多关注全球供应链面对风险扰动的表现及政策干预手段。部门间投入产出关联的存在使得微观冲击不仅能传播到直接的上下游企业，还会传播到生产网络的其他部分［30］。在此背景下，文献研究的具体问题包括如果生产网络的关键中间品存在供应中断风险，企业会增加采购来源、对稳定供应关系进行投资［31］；全球供应链存在外生扰动时，政府应该对企业多元化采购进行补贴，还是应该鼓励从本土采购［32］；在各个产地存在洪水风险的情况下，汽车工厂如何选址和产能投资［33］；美国非专利药生产外包是否导致美国药品短缺［34］；通过提高路径灵活性改善供应链的韧性［35］。总之，有关供应链韧性的研究主要针对特定风险事件分析企业或政府的政策优化，在增加供应链灵活性和冗余的过程中面临生产效率的权衡取舍。

在产业链供应链发生风险的可能性以及承受风险的能力度量方面，苏庆义（2021）［36］使用投入产出数据和国际关系数据库，从政治、经济两个维度构造了供应链风险指标。崔晓敏等（2022）［37］利用贸易网络分析方法和2017—2020年双边产品层面贸易数据，分析了中国及全球供应链的总体特征和内在脆弱性。BALDWIN等（2023）［38］利用全球投入产出数据来衡量供应链风险，发现传统贸易数据低估了美国对外国供应商的风险敞口，尤其是对中国的风险敞口。

经典的多阶段生产全球价值链一般均衡模型认为选址受到生产国边际成本的影响，以及和生产上下游距离的影响。下游生产的最优位置在相对中心的位置。贸易成本的变化会改变全球价值链的结构［39］。存在多个生产环节的条件下，企业决定是否整合上游或下游供应商，取决于企业面临的需求弹性、价值链各个阶段合约的相对可执行度，以及企业的生产力［40］。

最新的供应链空间布局研究将风险引入了企业决策模型。ESPOSITO（2022）［41］提出了企业会通过地理位置分散风险的理论，在一个具有垄断竞争和随机需求的一般均衡贸易模型中，规避风险的企业家会利用各国需求的空间相关性来降低其全球销售额的方差。JIANG等（2022）［42］对比了实时（justintime）供应链和以防万一（justincase）供应链，认为存在系统性风险时，企业关注最坏情况，此时的供应链选择满足“概率匹配”的行为法则，从个体生产者角度看是次优的，但是可以排除供应扰动的影响。代谦和何祚宇（2015）［43］发现国际分工网络领导者的垂直专业化可以强化其内部波动的向外扩散，减缓外部波动对其内部的影响；跟随者分担了外部波动，但却无法通过国际分工网络将内部波动扩散出去。刘景卿等（2021）［44］发现通过增加上下游贸易对象数量并降低贸易强度分布集中度，做广做均全球外贸发展布局，可以弱化内外部之间风险的互相传导，使全球价值链贸易网络更加稳健。

四、冲击发生后的供应链应对

在自然灾害方面，CARVALHO等（2021）［45］定量估计了日本大地震冲击通过投入-产出关联的传播和放大，发现受灾企业的上游供应商和下游消费者均受到直接和间接（例如供应商的供应商）的影响，由此降低日本次年GDP增速0.47个百分点。BARROT等（2016）［46］研究了美国自然灾害导致的企业层面的异质性冲击如何通过生产网络传播，发现供应商受到的冲击会造成下游企业产量下降，进而造成下游企业市值损失和其他（互补）供应商的销量降低。自然灾害冲击也可以跨国传播，日本大地震的冲击同样扩散到了美国企业，其短期内进口投入和本土投入的替代弹性接近0［47］。在冲击发生后，供应网络的存在使得原本不会受到冲击的部门受到负面影响，但其也存在正面作用：受到冲击的节点可以得到贸易伙伴的支持，更容易找到新的贸易伙伴，获得信息外溢和投入共享带来的集聚益处［48］。冲击的间接影响更大，而且更显著［49］。类似研究还有很多［50-51］。大多数研究表明，脱离GVC的福利损失要远远大于降低冲击暴露的好处［52］。

在贸易政策冲击方面，美国对中韩的洗衣机加征反倾销关税导致美国进口从中国转移到越南和泰国，消费价格关于关税的弹性大于1［53］。中美经贸摩擦对美国进口价格、福利、股票市场、劳动力市场等方面产生了显著影响［54］。中美相互加征关税还导致贸易在国家之间发生再分配，不同国家向中美出口增长的差异，主要源自国家间关税弹性的差异，部分源于不同部门的关税弹性差异和战前的专业化模式，越南、泰国、韩国和墨西哥是最大的出口赢家［55］。中国的出口转移到经济体量较大的发展中国家，而且这些国家与中国的供应链有密切联系［56］。美国对中国采取的贸易保护措施显著增加了墨西哥企业的出口，特别是参与全球价值链的企业和技能密集型制造业［57］。

在疫情冲击方面，新冠疫情尽管对全球贸易产生了短期的负向冲击，但并没有导致逆全球化的产生，2008年金融危机以来贸易占GDP比例的下降是20世纪90年代以来发展过快的一种回调，全球化的前景取决于制度和政治因素，如果国家间政策的紧张关系+BeXXD7QCkmEotEHPPydY5MucP6I1AtclHVxzQVqjTc=加剧，那么全球化可能进一步降低［58］。从人口流动带来疾病传播的角度来看，人口流动对国际贸易具有促进作用，贸易导致的人口流动存在疾病传播的负外部性，人们会降低去不健康国家的旅行，进而降低贸易与产出的比值［59］。

在地缘政治冲击方面，重要的研究议题包括德国停止进口俄罗斯能源［60］、中美经贸摩擦。中美经贸摩擦发生后，美国对其在全球价值链中的参与进行了显著的调整：从中国的直接购买减少，从越南、墨西哥（近岸外包/友岸外包）的购买增加，使其在生产链中处于更加上游的位置（生产回流）［61］。中美经贸摩擦中，美国对华加征关税导致进口数量减少主要来自供应关系的减少，进口供应商集中度较高的商品受到关税的影响更小［62］。

冲击发生后的供应链重构包括两个部分：一是短期内生产、贸易和消费结构的调整；二是经济主体更新了对风险的认知，有规划的调整企业的投资布局，比如在新的地方投资设厂、从事新的产品生产或者新的产业。两者可以粗略总结为被动重构和主动重构（见图1）。在主动重构方面，西方跨国公司提出了“中国+1”策略。西方国家试图提出一个不同于脱钩（decouple）的“去风险”概念（derisk）。中国提出的“一带一路”倡议也是在宏观层面供应链主动重构的举措。

国内学者主要关注中国生产网络受到反倾销调查、中美经贸摩擦和新冠疫情的冲击及其对经济体的影响。中美贸易摩擦方面，中国与贸易伙伴在某行业GVC分工地位越接近，发生贸易摩擦的频率越高，中国制造业在GVC上攀升和赶超的过程中，与美国的贸易摩擦加剧有着内在必然性［63］。美国单边对中国发起贸易战会使中国的出口、国内增加值以及就业遭受重大损失，美国也会因为中间品贸易受阻而遭受损失，还会使得全球生产链部分断裂，冲击生产链上欧盟、日本和韩国等经济体［64］。新冠疫情会通过全球生产网络传导，日本、美国、马来西亚等供应链中的重要生产地受到较强冲击，参与全球价值链分工程度较高的技术密集型制造业和生产性服务业受到较大影响。世界经济损失中的32%为疫情通过全球生产网络扩散造成的［65］。陈勇兵等（2023）［66］从微观层面分析企业遭受供应链冲击的影响，发现企业生产成本上升，成本加成下降，利润降低。包群和张志强（2021）［67］分析了日本大地震对中国中间品进口的影响，发现中国出口价格降低、品质下降。洪俊杰等（2021）［68］发现国际供应链冲击会显著抑制外商资本追加。

五、冲击发生后的政策应对

政策层面对于供应链安全的关注点主要是工业原材料和关键制造业的供应风险，例如半导体制造业［69］。NASSAR等（2020）［70］将供应风险定义为三个因素的组合：外国供应中断的可能性、美国制造业对外国供应的依赖度和美国制造业承受供应中断的能力。进而识别了美国制造业存在供应风险的23种非燃料矿产品。

面对日益频繁和日渐严重的供应链中断问题，人们提出了若干建议，包括用回流（reshoring）和国内发包（insourcing）取代离岸生产（offshoring）和外包（outsouring），增加供应商和消费者的多样性。在理论研究方面，GROSSMAN等（2023）［32］建立了一个单一关键投入生产不同类型商品的模型，存在两种类型的冲击，一种只影响某个单一的供应链，另一种影响某个国家的所有供应，进而分析政府的最优政策。在实证研究方面，ALESSANDRIA等（2023）［71］在包含投入-产出关联的异质性企业模型中加入不确定的运输延误、固定的订单成本和储藏成本等供应链摩擦，企业最优化自身的存货，发现运输时间增加导致商品价格上升、缺货增加，研究并没有回答造成供应链延迟的原因是什么。在政策启示方面，BRENTON等（2022）［72］以新冠疫情为例，提出了有关稳定全球价值链，促进贸易流动和信息共享，贸易多元化和融入GVC等政策建议。

国内学者中，甄珍和王凤彬（2022）［73］总结了“逆境冲击→解耦重构→结构演化→韧性提升→新逆境冲击”这一动态演变规律，论文关注微观企业案例，难以在宏观层面进行测度分析。寇宗来等（2023）［74］从产业组织的视角出发考察技术领先的上游国外制造商不能向下游零售商提供中间品的影响，发现技术断供后下游零售商只能从技术落后的本地制造商采购中间品，提高了后者的自主创新激励，与此同时外国制造商会实施人才圈定策略阻碍其技术追赶，政府需要对本地制造商创新进行政策支持。

六、文献评述与研究展望

（一）文献评述

上述文献并没有对冲击发生后的供应链应对理论化，以刻画经济体的韧性，主要集中在衡量特定冲击发生后对经济体的影响，因此不具备足够的一般性，无法回答在新的冲击发生后供应链会进行怎样的调整这样的问题。BAQAEE和FARHI（2024）［75］构建了存在各种摩擦的全球生产网络模型，可以用于分析微观冲击的一般均衡结果，并给出了实际GDP、福利的充分统计量。该模型将冲击对经济体的影响问题简化为如何刻画冲击。在发生真实冲击后，只需要将冲击分解到微观部分，就可以加总得到宏观影响。但是如何用生产网络和摩擦的微观冲击度量真实冲击仍然是一个问题。此外，模型的投入产出比例固定时，可以刻画短期经济体的韧性，并不能刻画生产活动在较长时期的主动重构。

近年来有关经济冲击与供应链重构的文献，呈现出如下四个特征：

1.从局部影响分析到微观宏观并重

在量化贸易模型出现之前，也有大量关于经济冲击评估的文献，主要采用双重差分、断点回归等计量方法分析某项政策或自然冲击的影响在对照组和实验组之间的差异。在贸易、经济增长、产业结构等方面也有理论研究，但是理论研究没有和实证分析在模型上建立起紧密的联系。随着量化贸易模型、生产网络模型等量化模型的出现，理论和实证融合，对于很多经济冲击可以从宏观层面进行分析了。仍然有一些经济冲击由于模型或数据的限制，建立一般均衡模型比较困难，或者宏观层面的分析仍然需要微观计量对参数进行估计，目前呈现出微观、宏观并重的特征。

2.关照现实，回答政策热点问题

经济冲击评估这一支文献的一个重要推动力就是现实需要，近年来的中美经贸摩擦、新冠疫情、地缘政治事件等冲击层出不穷，人们迫切需要了解这些冲击对产业链布局和需求结构产生了怎样的影响。对各类经济冲击进行评估的过程中，学者改进方法，总结经验，以期得到具有一般性的分析框架，以便对经济冲击进行比较迅速的定量分析。

3.对于经济冲击的影响机制理解不断深入

大量高质量的数据和实证分析使得学者对经济冲击的影响机制有了更精确、深入的理解，包括冲击如何在供应链上下游传导，企业如何通过向多国出口、在多国生产和维系多个供应商来分散风险等。内生生产网络模型进一步考虑到企业选择投入组合的动态优化过程。不同生产投入的替代互补关系、消费者的需求收入弹性等因素都会影响到经济冲击的传导路径。

4.反事实模拟分析方法日益普及

对政策影响的预测和政策的优化长期以来都是研究的热点。在深入理解了经济冲击影响机制后，文献对政策影响的分析更为可靠。基于数据分析方法的拟合和预测面临经济结构改变的潜在问题，而经济学分析得到的生产网络和生产力被认为是更深层的结构参数。假设深层结构参数不随冲击而改变更为可信，对于尚未发生的政策冲击的影响分析也更为可靠。

（二）研究展望

我们把上述文献梳理得到的供应链和发生各类冲击后的供应链重构归纳为图1和图2，图1将系统状态抽象出来，反映了供应链在冲击前后的演变。图2反映了供应链的内在运行机制。

图1刻画了经济系统面对外来冲击时如何重构，经济系统包括了世界各个国家或地区的生产和最终使用。具体而言，假设有G个经济体和N个行业，经济主体（家庭、企业、政府）基于对未来经济风险的认知，优化自身活动，会形成一个原始状态S0={Zmnij，Ymni，Vani}（i，j∈{D，F}分别代表内资和外资，m，n∈{1，…，G}），Zmnij是一个2GN×2GN的矩阵，代表中间投入/中间使用，Ymni代表m国的i型企业生产并被n国消费的最终产品，Vani表示1×2GN的增加值向量。这时发生了一个未预料到的外来冲击，家庭调整自己的劳动和资本供给、对最终品（包括商品和服务）的消费，企业调整中间投入和要素使用、调整产能，全球供应网络随之调整，从而达到状态S1，这个过程大多在短期内完成。生产要素（劳动力、资本等）没有跨地区迁移，政府政策、企业的全球布局并没有改变，因此被称为被动重构。冲击发生后一段时间，经济主体会更新对风险的认知，基于新的信息进行优化，这时劳动力、资本可能跨地区转移，跨国企业调整区域布局，政府调整财政政策、货币政策、贸易政策、产业政策等，从而提升供应链的韧性达到状态S2，以应对未来会发生的新的冲击。

以CALIENDO和PARRO（2015）［76］为代表的迂回生产模型均可以用图2表示。经济中存在多个行业/部门，这里以3个行业作为示例。每个行业的生产都涉及中间投入和增加值，中间投入既包括来自其他行业的中间投入，也包括来自本行业的中间投入。增加值的来源可以抽象为单一生产要素——劳动力，也可以和实际生产相结合，包含劳动力、资本、自然资源、土地、数据等生产要素；这些生产要素在固定或者可以移动的条件下，系统应对冲击的演变也会不同。行业i的产出一部分被其他行业中间使用，一部分构成最终使用，包括居民消费、政府消费、资本形成总额。任何行业的中间使用和最终使用既包括本国的产出，也包括外国的产出。

图2现代供应链生产网络及投入产出度量关系

假设生产网络外生，风险冲击在产业链供应链中的传导机制如图3［77-78］。具体类型包括供给冲击和需求冲击。供给冲击：①对行业i的直接影响，比如大地震破坏了某个地区某个行业i的资本和劳动力，该地区该行业的增加值受到直接的负面影响；②间接影响，如果冲击产生于行业j，行业i有用到行业j的中间投入，那么行业i也面临中间投入成本上升，产量下降，通过Leontief逆矩阵L扩散到整个经济体；③当中间投入之间或者中间投入与增加值之间存在替代互补关系时，关系更为复杂，比如j与k在生产i的过程中是互补品，对行业j的负向冲击也会降低行业i对行业k的需求，替代品则相反；④对经济整体的影响是受到各个行业生产率变动（一阶效应：Hulten

图3供给和需求冲击的传导机制示意

定理）、生产网络、行业间替代互补关系、要素是否可以在不同行业移动的影响（二阶效应）。需求冲击：①（由金融危机导致的）居民对某个行业i消费需求的改变，或者政府消费改变直接影响到行业i的价格、产出，进而影响到行业i的上游行业；②最终品之间的替代互补关系，比如最终品行业i和行业l即使没有上下游关系，如果他们是互补品，那么行业i的冲击也会影响到行业l；③消费者对不同行业最终品的需求收入弹性/需求财富弹性存在差异，当消费者永久收入或财富受到显著冲击时，消费者对不同行业最终品的消费比例会出现变动［79］。

上述传导机制假设生产网络是外生给定的，ACEMOGLU和AZAR（2020）［80］假设生产网络内生，每个行业的企业可以决定从其他行业中选择什么子集作为中间投入供应商，每种组合会产生不同的生产技术，在完全竞争市场中，假设企业决策时将生产网络和所有价格视为给定，这时某个行业的生产力冲击还会改变下游行业采用的投入组合（即改变生产网络）。

基于全球供应链生产网络模型，可以得到如下研究展望：

1.建立对重大风险事件的识别和概率认知

现有供应链管理和风险管理领域较多关注个别企业或个别行业的关键环节识别与优化，关注的问题较为微观，对于全球产业链所面临的风险事件缺乏足够的认知。主要的方法是对历史事件的回溯，而非面向潜在风险冲击的优化。要优化我国的产业链空间布局，需要识别可以预见的风险事件，刻画其概率分布，包括主要自然灾害、流行性疾病、地缘政治冲突。需要引入和改进供应链管理中的研究方法用于评估产业链对各种宏观风险的暴露程度。

2.在全球产业链韧性评估中区分所有制

要准确刻画全球供应链重构的状态，需要区分各地区各行业的增加值是由内资还是外资创造的。不同的所有者在面临供给或者需求冲击时会做出不同的反应，有时所有者本身就是冲击的来源，比如美国禁止美国所拥有的先进半导体产能在中国生产。这种区分能够更准确地度量中国和全球供应链的重构。如果不区分所有者，由于存在大量在华外资企业的经济活动，对中国能控制的供应链规模会高估，同理，中国企业在海外投资建厂的经济活动也无法体现在对中国所能控制的供应链的测度上。区分每个生产环节的所有者，可以刻画跨国公司的空间调整活动，跨国公司面对供给或者需求冲击时进行的生产调整是全球产业链风险传导的重要渠道。此外，跨国公司受到所在国或母国政策的影响，也会引入供给冲击。

3.构建更细致的多区域投入产出表

当前国际投入产出表比如WIOD、EoraMRIO、OECDICIO都将中国视为一个整体，参与全球价值链，有关中国国内国际双循环相互促进的研究也主要依托这些数据库。实际上中国经济活动特别庞大，很多省份的经济体量都相当于世界上的经济大国，用国际投入产出表无法呈现国内国际双循环的结构。内嵌中国省份的国际投入产出表才能精确测度中国供应链的结构，回答很多政策关心的问题，比如：东部地区产能有多少转移到了海外，多少转移到了中西部？外国直接投资（FDI）、跨国公司在中国的活动在多大程度上嵌入了国内价值链？

有关风险冲击和产业链重构的下一步研究需要将微观和宏观层面的分析融合起来，沟通微观分析和宏观数据之间的联系。全球价值链和区域价值链本身就是从微观加总到宏观的过程。通过识别和刻画风险冲击的概率分布，对产业链所处环境进行定量分析。从宏观视角出发，将不同风险事件纳入统一的分析框架，刻画其对产业链供应链结构的影响，加深对经济冲击影响机制的理解。主动重构和被动重构在经济冲击传导方面会有不同的影响，跨国企业的活动会带来经济冲击，也会传导经济冲击。这些研究聚焦国际经贸领域出现的一系列新情况新问题，有助于对提升产业链供应链安全水平进行战略性、系统性、前瞻性谋划。基于上述研究范式，可以定量评估区域或全球冲击对中国价值链的影响，对于未来可能发生的潜在风险事件也能进行反事实模拟分析，还能对各类政策手段的成本和效果进行评价，加深对本国产业链韧性的理解，真正做到心中有数、手中有策。

七、政策启示

习近平总书记强调，“要对重点行业产业链供应链进行系统梳理，摸清薄弱环节、找准风险点，分行业做好战略设计和精准施策，加快补齐产业链供应链短板”。通过对前沿研究进行梳理得到如下政策启示：

（1）提升产业链供应链安全水平是一个动态的目标。目标既包括应对外来风险冲击时产业链能正常运行和快速恢复，也包括在新一轮科技革命和产业革命的进程中保持本国的产业链竞争力。要实现这一目标，在通过分散供应链来源风险，以国产替代降低断链风险的同时，也要推动产业链供应链向数字化、智能化转型，在新技术、新模式持续涌现的环境中站上时代的潮头。

（2）推动中国企业走出去，加强国际合作。一些国家在制定产业发展规划和技术创新政策方面表现出不正当的竞争取向，会对全球产业链供应链造成负面影响。众多中小经济体并不会有类似中美这样强烈的产业链供应链自主可控的诉求。他们的主要诉求是经济利益。加强与这些经济体的产业合作，推动双边经济发展合作共赢，有助于把本国超大规模市场优势做得更大，打造国内国际双循环相互促进的新发展格局。

（3）加快解决关键核心技术“卡脖子”问题，把握产业链供应链安全稳定的关键环节。有关产业链韧性的研究表明，供应链的关键环节是影响产业链安全稳定的主要因素。依赖差异化的、难以被替代的中间品环节在产业链中最为关键。这些关键环节的突破需要产业链上下游的共同努力，加强协同创新与利益绑定。科技工程领域的“卡脖子”问题较多出现在产业生态难以突破的问题上。上游关键中间品需要下游应用企业的需求反馈，生产适用性更强、性能更先进的产品；同时下游企业会产生路径依赖，从而使得关键中间品难以被取代。

［参考文献］

［1］BALDWINR，FREEMANR.Risksandglobalsupplychains：whatweknowandwhatweneedtoknow［J］.Annualreviewofeconomics，2022，14：153-180.

［2］FALLYT，HILLBERRYR.Acoasianmodelofinternationalproductionchains［J］.Journalofinternationaleconomics，2018，114：299-315.

［3］LEVINEDK.Productionchains［J］.Reviewofeconomicdynamics，2012，15：271-282.

［4］ATALAYE，HORTASUA，SYVERSONC.Verticalintegrationandinputflows［J］.Americaneconomicreview，2014，104（4）：1120-1148.

［5］BALDWINR，VENABLESA.Spidersandsnakes：offshoringandagglomerationintheglobaleconomy［J］.Journalofinternationaleconomics，2013，90（2）：245-254.

［6］HALPERNL，KORENM，SZEIDLA.Importedinputsandproductivity［J］.Americaneconomicreview，2015，105（12）：3660-3703.

［7］BRANDONJONESE，SQUIREB，AUTRYCW，etal.Acontingentresourcebasedperspectiveofsupplychainresilienceandrobustness［J］.Journalofsupplychainmanagement，2014，50（3）：55-73.

［8］IVANOVD.Introductiontosupplychainresilience：management，modelling，technology［M］.Switzerland：Springer，2021：35.

［9］KOOPMANR，WANGZ，WEISJ.Tracingvalueaddedanddoublecountingingrossexports［J］.Americaneconomicreview，2014，104（2）：459-494.

［10］ANTRSP，CHORD.Globalvaluechains［J］.Handbookofinternationaleconomics，2022，5：297-376.

［11］祝坤福，余心玎，魏尚进，等.全球价值链中跨国公司活动测度及其增加值溯源［J］.经济研究，2022，57（3）：136-154.

［12］BLOOMN.Theimpactofuncertaintyshocks［J］.Econometrica，2009，77（3）：623-685.

［13］FERNANDEZVILLAVERDEJ，GUERRNQUINTANAP，RUBIORAMIREZJF，etal.Riskmatters：therealeffectsofvolatilityshocks［J］.Americaneconomicreview，2011，101（6）：2530-2561.

［14］JURADOK，LUDVIGSONSC，NGS.Measuringuncertainty［J］.Americaneconomicreview，2015，105（3）：1177-1216.

［15］LUDVIGSONSC，e69232a3248b2f691d24673070bd5c3f MAS，NGS.Uncertaintyandbusinesscycles：exogenousimpulseorendogenousresponse？［J］.Americaneconomicjournal：macroeconomics，2021，13（4）：369-410.

［16］BLOOMN.Fluctuationsinuncertainty［J］.Journalofeconomicperspectives，2014，28（2）：153-176.

［17］MCKINSEY.Risk，resilience，andrebalancinginglobalvaluechains［EB/OL］.［2023-10-25］.https：//www.mckinsey.com/capabilities/operations/ourinsights/riskresilienceandrebalancinginglobalvaluechains/.

［18］HANDLEYK.Exportingundertradepolicyuncertainty：theoryandevidence［J］.Thequarterlyjournalofeconomics，2014，129（3）：1601-1660.

［19］HANDLEYK，LIMON.Tradeandinvestmentunderpolicyuncertainty：theoryandfirmevidence［J］.Americaneconomicjournal：economicpolicy，2015，7（4）：189-222.

［20］HANDLEYK，LIMON.Policyuncertainty，trade，andwelfare：theoryandevidenceforChinaandtheUnitedStates［J］.Americaneconomicreview，2017，107（9）：2731-2783.

［21］BAKERSR，BLOOMN，DAVISSJ.Measuringeconomicpolicyuncertainty［J］.Thequarterlyjournalofeconomics，2016，131（4）：1593-1636.

［22］BONTEMPIME，FRIGERIM，GOLINELLIR，etal.Eurq：anewwebsearchbaseduncertaintyindex［J］.Economica，2021，88（352）：969-1015.

［23］HASSANTA，HOLLANDERS，LENTLV，etal.Firmlevelpoliticalrisk：measurementandeffects［J］.Thequarterlyjournalofeconomics，2020，134（4）：2135-2202.

［24］HEILMANNK.Doespoliticalconflicthurttrade？Evidencefromconsumerboycotts［J］.Journalofinternationaleconomics，2016，99：179-191.

［25］SOLINGENE，MENGB，XUA.Risingriskstoglobalvaluechains［EB/OL］.［2023-10-25］.https：//www.adb.org/publications/globalvaluechaindevelopmentreport-2021.

［26］CALDARAD，IACOVIELLOM.Measuringgeopoliticalrisk［J］.Americaneconomicreview，2022，112（4）：1194-1225.

［27］谢杰，陈锋，陈科杰，等.贸易政策不确定性与出口企业加成率：理论机制与中国经验［J］.中国工业经济，2021（1）：56-75.

［28］ALCCERJ，DELGADOM.Spatialorganizationoffirmsandlocationchoicesthroughthevaluechain［J］.Managementscience，2016，62（11）：3213-3234.

［29］ARKOLAKISC，RAMONDON，RODRGUEZCLAREA，etal.Innovationandproductionintheglobaleconomy［J］.Americaneconomicreview，2018，108（8）：2128-2173.

［30］ACEMOGLUD，CARVALHOVM，OZDAGLARA，etal.Thenetworkoriginsofaggregatefluctuations［J］.Econometrica，2012，80（5）：1977-2016.

［31］ELLIOTTM，GOLUBB，LEDUCMV.Supplynetworkformationandfragility［J］.Americaneconomicreview，2022，112（8）：2701-2747.

［32］GROSSMANGM，HELPMANE，LHUILLIERH.Supplychainresilience：shouldpolicypromoteinternationaldiversificationorreshoring？［J］.Journalofpoliticaleconomy，2023，131（12）：3462-3496.

［33］CASTROVINCENZIJ.Climatehazardsandresilienceintheglobalcarindustry［D］.PrincetonUniversity，2023.

［34］GALDINA.Resilienceofglobalsupplychainsandgenericdrugshortages［D］.Princeton：PrincetonUniversity，2023.

［35］AMICOA，VERGINERL，CASIRAGHIG，etal.Adaptingtodisruptions：managingsupplychainresiliencethroughproductrerouting［J］.Scienceadvances，2024，10（3）：eadj1194.

［36］苏庆义.全球供应链安全与效率关系分析［J］.国际政治科学，2021，6（2）：1-32.

［37］崔晓敏，熊婉婷，杨盼盼，等.全球供应链脆弱性测度——基于贸易网络方法的分析［J］.统计研究，2022，39（8）：38-52.

［38］BALDWINR，FREEMANR，THEODORAKOPOULOSA.Hiddenexposure：measuringUSsupplychainreliance［Z］.NBERworkingpaper，No.31820，2023.

［39］ANTRSP，GORTARIAD.Onthegeographyofglobalvaluechains［J］.Econometrica，2020，88（4）：1553-1598.

［40］ALFAROL，ANTRSP，CHORD，etal.Internalizingglobalvaluechains：afirmlevelanalysis［J］.Journalofpoliticaleconomy，2019，127（2）：508-559.

［41］ESPOSITOF.Demandriskanddiversificationthroughinternationaltrade［J］.Journalofinternationaleconomics，2022，135：103562.

［42］JIANGB，RIGOBOND，RIGOBONR.Fromjustintime，tojustincase，tojustinworstcase：simplemodelsofaglobalsupplychainunderuncertainaggregateshocks［J］.IMFeconomicreview，2022，70：141-184.

［43］代谦，何祚宇.国际分工的代价：垂直专业化的再分解与国际风险传导［J］.经济研究，2015，50（5）：20-34.

［44］刘景卿，车维汉，夏方杰.全球价值链贸易网络分析与国际风险传导应对［J］.管理科学学报，2021，24（3）：1-17.

［45］CARVALHOVM，NIREIM，SAITOYU，etal.Supplychaindisruptions：evidencefromthegreateastJapanearthquake［J］.Thequarterlyjournalofeconomics，2021，136（2）：1255-1321.

［46］BARROTJN，SAUVAGNATJ.Inputspecificityandthepropagationofidiosyncraticshocksinproductionnetworks［J］.Thequarterlyjournalofeconomics，2016，131（3）：1543-1592.

［47］BOEHMCE，FLAAENA，PANDALAINAYARN.Inputlinkagesandthetransmissionofshocks：firmlevelevidencefromthe2011Tohokuearthquake［J］.Reviewofeconomicsandstatistics，2019，101（1）：60-75.

［48］TODOY，NAKAJIMAK，MATOUSP.Howdosupplychainnetworksaffecttheresilienceoffirmstonaturaldisasters？EvidencefromthegreateastJapanearthquake［J］.Journalofregionalscience，2015，55（2）：209-229.

［49］INOUEH，TODOY. Firmlevelpropagationofshocksthroughsupplychainnetworks［J］.Naturesustainability，2019，2：841-847.

［50］KORNIYENKOY，PINATM，DEWB.Assessingthefragilityofglobaltrade：theimpactoflocalizedsupplyshocksusingnetworkanalysis［Z］.IMFworkingpaper，No.17/30，2017.

［51］KASHIWAGIY，TODOY，MATOUSP.Propagationofeconomicshocksthroughglobalsupplychains—Evidencefromhurricanesandy［J］.Reviewofinternationaleconomics，2021，29（5）：1081-1523.

［52］EPPINGERP，FELBERMAYRG，KREBSO，etal.Decouplingglobalvaluechains［Z］.Cesifoworkingpaper，No.9079，2021.

［53］FLAAENA，HORTASUA，TINTELNOTF.Theproductionrelocationandpriceeffectsofustradepolicy：thecaseofwashingmachines［J］.Americaneconomicreview，2020，110（7）：2103-2127.

［54］FAJGELBAUMPD，KHANDELWALAK.TheeconomicimpactsoftheUSChinatradewar［J］.Annualreviewofeconomics，2022，14：205-228.

［55］FAJGELBAUMP，GOLDBERGP，KENNEDYP，etal.TheUSChinatradewarandglobalreallocations［Z］.NBERworkingpaper，No.29562，2023.

［56］FREUNDC，MATTOOA，MULABDICA，etal.IsUStradepolicyreshapingglobalsupplychains？［Z］.Worldbankworkingpaper，No.10593，2023.

［57］UTARH，ZURITAAC，RUIZLBT.TheUSChinatradewarandtherelocationofglobalvaluechainstoMexico［Z］.Cesifoworkingpaper，No.10638，2023.

［58］ANTRSP.Deglobalisation？GlobalvaluechainsinthepostCovid19age［Z］.NBERworkingpaper，No.28115，2020.

［59］ANTRSP，REDDINGSJ，ROSSIHANSBERGE.Globalizationandpandemics［J］.Americaneconomicreview，2023，113（4）：939-981.

［60］BACHMANNR，BAQAEED，BAYERC，etal.Whatif？TheeconomiceffectsforGermanyofastopofenergyimportsfromRussia［Z］.Econtributeworkingpaper，No.028，2022.

［61］ALFAROL，CHORD.Globalsupplychains：thelooming“greatreallocation”［Z］.NBERworkingpaper，No.31661，2023.

［62］HANDLEYK，KAMALF，MONARCHR.Supplychainadjustmentstotariffshocks：evidencefromfirmtradelinkagesinthe2018—2019［Z］.NBERworkingpaper，No.31602，2023.

［63］余振，周冰惠，谢旭斌，等.参与全球价值链重构与中美贸易摩擦［J］.中国工业经济，2018（7）：24-42.

［64］田开兰，杨翠红，祝坤福，等.两败俱伤：美中贸易关税战对经济和就业的冲击［J］.管理科学学报，2021，24（2）：14-27.

［65］高翔，徐然，祝坤福，等.全球生产网络视角下重大突发事件的经济影响研究［J］.国际贸易问题，2021（7）：1-20.

［66］陈勇兵，李辉，张晓倩.供应链冲击与企业生产产品范围调整［J］.世界经济，2023，46（5）：29-57.

［67］包群，张志强.地震的余波：价值链断裂、进口停滞与贸易危机传染［J］.经济学（季刊），2021，21（2）：577-596.

［68］洪俊杰，杨志浩，商辉.国际供应链供给冲击与中国“稳外资”目标——外商资本追加视角［J］.经济科学，2021（6）：5-20.

［69］BIDENJR.Executiveorderonamerica’ssupplychains［EB/OL］.［2023-10-25］.https：//www.whitehouse.gov/briefingroom/presidentialactions/2021/02/24/executiveorderonamericassupplychains/.

［70］NASSARNT，BRAINARDJ，GULLEYA，etal.EvaluatingthemineralcommoditysupplyriskoftheU.S.manufacturingsector［J］.Scienceadvances，2020，6（8）：eaay8647.

［71］ALESSANDRIAGA，KHANSY，KHEDERLARIANA，etal.Theaggregateeffectsofglobalandlocalsupplychaindisruptions：2020—2022［J］.Journalofinternationaleconomics，2023，146：103788.

［72］BRENTONP，FERRANTINOMJ，MALISZEWSKAM.ReshapingglobalvaluechainsinlightofCovid19［M］.WashingtonDC：WorldBankPublications，2022.

［73］甄珍，王凤彬.逆境事件冲击下全球价值链系统韧性的动态演化——基于嵌入性多案例的纵向研究［J］.中国工业经济，2022（10）：174-192.

［74］寇宗来，孙瑞.技术断供与自主创新激励：纵向结构的视角［J］.经济研究，2023，58（2）：57-73.

［75］BAQAEEDR，FARHIE.Networks，barriers，andtrade［J］.Econometrica，2024，92：505-541.

［76］CALIENDOL，PARROF.EstimatesofthetradeandwelfareeffectsofNAFTA［J］.Thereviewofeconomicstudies，2015，82（1）：1-44.

［77］CARVALHOVM，TAHBAZSALEHIA.Productionnetworks：aprimer［J］.Annualreviewofeconomics，2019，11：635-663.

［78］BAQAEEDR，FARHIE.Themacroeconomicimpactofmicroeconomicshocks：beyondHulten’stheorem［J］.Econometrica，2019，87（4）：1155-1203.

［79］MATSUYAMAK.Engel’slawintheglobaleconomy：demandinducedpatternsofstructuralchange，innovation，andtrade［J］.Econometrica，2019，87（2）：497-528.

［80］ACEMOGLUD，AZARPD.Endogenousproductionnetworks［J］.Econometrica，2020，88（1）：33-82.

FrontsandProspectsofResearchonRiskShocks，

IndustrialChainandSupplyChainRestructuring

XieChang，MaHong

（SchoolofEconomicsandManagement，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China）

Abstract：Maintainingtheresilienceandstabilityoftheglobalindustrialandsupplychainsiscrucialforfosteringthedevelopmentoftheworldeconomy.Inthefaceofvariousforeseeableandunforeseeableriskshocks，thesechainshaveexperiencedsignificantrestructuring.Thisshifthassparkedasurgeinresearchwithintherealmsofinternationaltradetheoryandeconomicpolicyevaluation.Thispaperprovidesacomprehensivereviewofrecentstudies，coveringthefundamentalframework，researchmethodologies，andlimitations.Itsummarizestheliteratureintofourcategories：assessingeconomicrisks，preshocksupplychainoptimization，postshocksupplychainresponse，andpostshockpolicyresponse.Moreover， LjqtZOd2vat4+wW0tLlBltClQBdXn9IJvxw6IkX4rTs=;thispapersuggeststhreefutureresearchdirections：identifyingmajorriskeventsandtheirprobabilitydistributions;differentiatingownershipintheassessmentofglobalsupplychainresilience;andconstructingamoredetailedmultiregionalinputoutputtable.Toimprovethesecurityofindustrialandsupplychains，itrecommendsthreepolicymeasures：establishingdynamicpolicyobjectives;encouragingChinesecompaniestoexpandgloballyandenhanceglobalcooperation;andhasteningtheresolutionofthe“bottleneck”issuesincriticaltechnologies.

Keywords：economicriskassessment;industrialchainrestructuring;supplychainresilience;industrialsecurity

（责任编辑：张梦楠）