供应链风险下的投入品采购：来自美国制造企业的证据

N O . 1141二〇二五年二月 Joaquin Blaum | Federico Esposito | Sebastian Heise 供应链风险下的采购来源：来自美国制造企业的证据Joaquin Blaum, Federico Esposito, 和 Sebastian Heise美联储纽约分行员工报告，编号1141二〇二五年二月https://doi.org/10.59576/sr.1141 摘要 我们研究了气候变化对企业组织供应链的影响。我们利用美国制造业进口的交易级别数据，基于历史海洋航运时间的波动性构建了一个新颖的输入采购风险度量。我们的度量方法隔离了由40,000多条海事路线上的天气条件引起的航运时间的意外成分。我们首先记录了由天气冲击引起的意外航运延误对进口商的收入、利润和就业的显著负面影响。然后，我们表明，受影响较大的公司通过使用更多路线和从更多外国供应商处采购，积极多样化天气延误的风险，尽管他们的总进口量下降。为了解释这些发现，我们将航运时间风险引入了一个包含企业异质性的进口一般均衡模型。我们的定量分析预测了与供应链风险不同来源相关的美国经济将面临巨大成本。 JEL分类：F10, F15, Q54关键词：供应链、气候冲击、航运时间风险、原料采购 海斯：纽约联邦储备银行（电子邮箱：sebastian.heise@ny.frb.org）。布莱姆：波士顿大学（电子邮箱：jblaum@bu.edu）。埃斯波西托：塔夫茨大学（电子邮箱：federico.esposito@tufts.edu）。我们感谢我们的讨论者达文·肖尔、西莫纳·吉里奥利和沙法特·亚尔·汗，以及劳拉·阿尔法罗、戴维·阿特金、特丽莎·福、马修·戈金、法迪·哈桑、乔治·绍尔、彼得·绍特，以及在众多研讨会和会议上的参与者们对他们的宝贵意见。人口普查局已经审阅了这个数据产品，以确保对用于生产此产品的机密源数据的适当访问、使用和避免披露保护的保密措施。这项研究是在FSRDC项目编号1883和2407（CBDRB-FY21-P1883-R8915，CBDRB-FY23-P1883-R10453，CBDRB-FY23-P1883-R10672，CBDRB-FY25-0124）下进行的联邦统计研究数据中心进行的。 本文介绍了初步的研究成果，并正在分发给经济学家和其他感兴趣人士。仅为了激发讨论和引发评论，读者们。本文中表达的观点是作者个人的观点。作者（们）并不一定反映纽约联邦储备银行或其工作人员的观点。联邦储备系统。任何错误或遗漏均由作者（们）负责。 请访问作者披露声明以查看https://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr1141.html. 1 引言 过去几十年，国际生产组织发生了巨大变革，中间投入占全球贸易的三分之二，复杂的全球价值链跨越多个国家（约翰逊和诺古拉(2012),安特拉施和科尔(2022))) 对于许多公司来说，及时交付其投入要素是生产过程中一个关键要素（胡梅尔斯和绍尔(2010),胡梅尔斯和绍尔(2013然而，对进口投入品的依赖增加，使企业面临一系列供应链风险，这些风险可能对其投入品的及时性产生不利影响。显著的近期例子包括与气候变化相关的极端天气事件频率的增加、红海胡塞武装袭击产生的地缘政治风险，以及新冠疫情后港口基础设施的压力（例如，）。Brancaccio 等人(2024))。这些以及其他供应链风险如何影响企业的进口行为？企业是否会调整其供应链以规避这些冲击导致的延迟风险？由于在开发企业层面风险的可信度量方面固有的困难，回答这些问题具有挑战性。 我们通过关注一个具体但重要的风险来源：天气冲击，来对这些问题进行探讨。首先，我们确立天气条件对美国进口货物的海洋运输时间有显著影响。为此，我们依赖美国人口普查局提供的海洋货物运输交易层面的进口数据，以及超过40,000条航线的海洋波浪条件详细数据。我们利用这种关系来衡量由天气引起的运输时间成分，鉴于高频海洋条件的不确定性，我们认为美国进口商对此意外。 武装这一度量，我们得出两个关键的经验结果。首先，我们发现由天气冲击引起的意外运输延误对美国进口商的生产水平和利润率有巨大且破坏性的影响。其次，我们根据天气引起的运输时间的波动性构建了一个风险度量。如图1所示，过去十年中许多地点的海浪高度的标准差有所增加。我们发现公司系统性地沿着不同的调整边际对此类天气风险做出反应。暴露度更高的公司依赖于更多路线和外国供应商，并且降低他们对进口以及路线和供应商之间的支出集中度。接下来，我们将风险运输时间纳入公司层面的进口定量模型，并将模型校准以匹配数据的重要特征。我们使用我们的框架来量化三种风险增强情景的影响：气候变化、红海地区的地缘政治紧张以及港口拥堵。总体而言，我们发现这些冲击触发了进口商的重要风险分散反应，但仍然使美国实际收入降低了0.4%至1.33%。 我们的分析基础是美国人口普查局的纵向企业贸易交易数据库（LFTTD），该数据库提供了记录美国进口商及其外国供应商身份的交易级数据，以及关于美国进口产品、数量和价值的信息。重要的是，这些数据记录了外国出口港和美国进口港之间的交货时间，以及对于海洋运输，船舶的身份。由于我们的海关数据不包含每个船舶穿越海洋的详细旅程，我们提出了一种算法，该算法使用船舶名称、外国港口停靠点和美国进口港来确定船舶在前往美国的途中所做的中间停靠。然后，我们通过使用来自欧洲统计局SeaRoute计划的数据，为船舶旅程的每个航段找到最短的海上航线来构建运输路线。1我们使用来自国家海洋与大气管理局（NOAA）的平均波浪高度和方向数据，根据海洋波浪条件在0.5度分辨率下提供的小时级详细数据，来计算每条货物运输路线的天气状况。 我们的方法关键依赖于对进口商意想不到的运输时间组成部分的测量。我们使用一套丰富的固定效应和控制变量来消除在购买投入时可能已知的组成部分，包括： 供应商身份、路线、船只、月份以及运费。然后我们隔离由天气条件引起的残差化运输时间的变动，即由每个交易路线观察到的实际波高和方向所解释的变动。为了将天气引起的运输时间变动解释为意外，我们的识别假设是，实现了在整个航线上的天气条件并非进口商在下单时所能预料的，这超出了由航线-月份固定效应捕捉到的季节性模式。我们认为这一假设在数据中得到了可能的满足。一方面，大多数运往美国的海上货运涉及多周的海上航行，进口订单通常在最终生产和货物装运之前许多周就已经下单（见德勤(2024)).另一方面，天气预报对于未来大约7天是相当准确的，而对于超过两周的时间，只能预测一般模式——考虑到海洋动力学的混沌特性，海洋波浪高度尤其难以预测（艾利等人(2019),张等人(2022（）和Mishra 等人(2022)). 我们分析了由天气冲击引起的运输延误对企业结果的影响。我们确定了每年那些极度延误的运输，我们将其定义为由于天气引起的交货时间超过95%。无效输入该给定线路分布的百分位。我们对2011-2016年进行了面板回归估算，并记录显示，由于天气原因，拥有更大量延迟输入物资的美国进口商经历销售、利润及就业的显著下滑。输入成本因天气延迟导致的份额增加一个标准差，将在同年使企业销售收入降低6.5%、利润降低3.5%以及就业降低1%。这些巨大的负面效应强调了供应链中断对企业生产的巨大影响，并表明企业通常难以通过保险或金融工具完全对冲其供应链风险。接着，我们研究美国进口商是否在前瞻性地调整采购策略和进口需求，以减少天气冲击的潜在影响。 为了探究进口商是否对天气冲击进行对冲，我们基于天气引起的航运时间波动性建立了一个风险度量指标。具体来说，我们将每个外国供应商-路线-产品组合的风险性测量为过去3年滚动窗口中天气引起的航运时间标准差。对于每个进口商，我们构建了一个加权平均的风险敞口，该敞口是其在过去3年中供应商和路线风险的加权平均值，使用预先确定的进口份额作为权重。然后，我们对2011-2016年间的年份，对公司采购行为在进口商-产品-年份层面的风险敞口进行面板回归估计，并包含了一系列丰富的固定效应和控制变量。我们的结果表明，美国进口商在广泛边际和密集边际上对天气引起的风险进行了多元化。从第25无效输入至75无效输入分位数增加，表示航运风险分布的百分比值上升。 使用路线的数量和外国供应商的数量分别提高了7.7%和4.9%。此外，它减少了5.1%的总进口价值。因此，面临事前风险较大的供应链的进口商在更多路线和外国供应商之间分配其投入支出，并且总体上进口量减少。值得注意的是，风险对进口的负面影响是在基于较长的运输时间对进口需求产生负面影响的条件下估计的，这表明不确定性对国际贸易有额外的有害影响。 为了合理化这些发现，我们沿袭公司异质性的标准进口模型，将航运风险纳入其中。布劳姆等(2018),高普纳特和奈曼(2014)，并且Halpern等(2015). 公司可以从国内或国外供应商那里采购其投入。我们遵循胡梅尔斯和绍尔(2013）在处理及时性方面，通过假设输入质量在输入到达时间较长时降低，例如由于腐败、关键输入缺失等原因。与文献的关键区别在于，企业在下单时对运输时间不确定。尽管企业对风险中立，但具有弹性需求的市场力量在收入中引入了曲率，使预期收入随着更易变输入质量的增加而下降。2公司可以通过从多个外国供应商处采购或等效地采用多条航线来分散其运输时间风险，尽管这种策略受到每个供应商的固定成本的限制。我们提供了公司经过对供应商质量平均修正后，增加外国供应商的数量和减少其进口额的条件。 我们认为该模型的校准版本以评估理论是否能够与经验证据相符。公司在生产力和面对的航运时间风险方面都是异质的。我们的校准目标是通过捕捉风险的作用来影响进口的广泛边际。我们要求模型与数据中观察到的销售和航运时间之间的负相关关系相匹配，以规范供应商的准时性作用。为了讨论总体效应，我们还针对数据中观察到的企业规模和风险的联合分布进行了校准，即大进口商匹配更安全的国外供应商。校准后的模型很好地复制了航运时间风险和进口需求的关键时刻。因此，我们可以将模型用作实验室来评估以下影响：任何涉及美国公司航运时间风险变化的情景。 我们评估了近期受到广泛关注的各种风险相关情景的影响，包括气候变化、红海地区的地缘政治紧张以及港口拥堵。2011-2023年间，海洋波浪高度的平均波动率每年增加0.34%，这与表明极端波浪高度可能性增加的研究结果一致。 2劳动与材料投入以及国内与国外材料之间的不完全可替代性，也在收入函数中引入了曲线。 (杨等(2011我们评估了未来50年内海洋波浪高度波动性持续增加对美经济的影响，并在我们的模型中进行研究。在第二次研究中，我们探讨了也门武装力量在苏伊士运河附近袭击后，商业船只改道对美经济的影响，这通过增加平均和波动性的航行时间来实现。在第三次研究中，我们考虑了2021-2022年新冠后时期港口拥堵加剧导致的港口等待时间更大变异性。对于所有练习，我们发现，尽管在广泛边际上存在强烈的分散风险反应，但进口量大幅下降，因为企业通过转向国内生产来降低风险敞口。这种转变增加了生产成本和价格，使美国实际收入减少0.4%至1.33%。 相关文献。我们的论文为文献中的几个方面做出了贡献。首先，它涉及到研究航运时间对国际贸易重要性的工作，无论是在理论还是数据方面（。埃文斯和哈里根(2005),胡梅尔斯和绍尔(2010（）和胡梅尔斯和绍尔(2013)). 虽然这些开创性论文聚焦于航运时间水平的角色，即它们的 第一矩，我们研究的是航运时间方差的影响，即第二矩。我们的实证结果表明，围绕航运时间的不确定性对进口需求有额外的负面影响。我们提出了一种公司理论，该理论以一种既易于处理又便于定量分析的方式纳入了这一机制。 其次，我们为分析不确定性对公司影响的研究领域做出贡献。关于这个主题的大部分国际贸易文献都集中于出口和外国直接投资（例如，拉蒙多等人(2013),Fillat and Garetto(2015),埃斯波西