论文标题：Climate Change and Adaptation in Global Supply-Chain Networks

中文标题：全球供应链网络中的气候变化和适应

原文来源：Nora M C Pankratz, Christoph M Schiller, Climate Change and Adaptation in Global Supply-Chain Networks, The Review of Financial Studies, Volume 37, Issue 6, June 2024, Pages 1729–1777.

供稿：苏宇童

封面图片来源：Pexels

编者按：文章考察了物理气候暴露如何影响企业绩效和全球供应链。文章记录了供应商地点的热量降低了供应商及其客户的营业收入。此外，客户对供应商风险敞口的感知变化做出反应：当供应商实现的风险敞口超过事前预期时，客户终止供应商关系的可能性会增加7%。与基于经验的学习相一致的是，这种效应随着信号强度和重复性的增加而增加，随着国家级气候适应性的降低而降低。随后的替代供应商显示出较低的预期和实际热暴露，但预测热暴露相似。文章在供应商的洪水风险方面也发现了类似的结果。

一、引言

随着全球气候变化的影响加剧，企业的供应链面临的风险与日俱增。供应链的中断往往源于气候事件带来的物理风险，尤其是对于那些处于高气候风险地区的供应商。适应气候变化对于一般经济机构和供应链组织中的企业来说尤其是一项复杂的任务。企业面临着越来越大的压力，需要解决其运营所面临的物理气候危害。虽然管理者和投资者正在寻找通过调整运营（Lin等人，2020）和投资（Krueger等人，2020；Ilhan等人，2023）来减轻气候变化风险的方法，但学术研究主要研究短暂的天气冲击如何影响公司收益（Addoum等人，2020）、股票回报（Cuculiza等人，2023）以及劳动力和资本生产率（Graff-Zivin等人，2018；Zhang等人，2018）等。尽管企业的内生反应对于理解气候变化对金融市场结果的长期影响至关重要，但人们对企业如何适应渐进变化知之甚少。

然而，对于一般经济主体，特别是供应链组织中的企业来说，适应气候变化是一项复杂的任务。气候变化的特点是不可知的不确定性——尤其是在短期和中期——因为天气的实现提供了潜在分布变化的嘈杂信号（Deryugina2013；Kala2019）。此外，供应商和客户对气候变化的间接影响可能很难识别。在这种环境下，目前尚不清楚逐渐变化的气候危害暴露程度会如何影响企业终止现有供应链关系并开始新的供应链关系的决定。先前的研究已经记录了温度影响企业生产力的几种渠道。例如，高温会降低工人绩效（Graff-Zivin等人，2018）、劳动力供应（Graff-Zivin和Neidell，2014）以及企业层面的产出（Zhang等人，2018），温度超过30°C时会急剧下降。此外，传闻证据表明，热量会限制供水、扰乱交通并对电网造成严重破坏。由此产生的公司运营风险预计将会增加。对于文章的样本，根据CMIP5模型输出，如果不采取实质性措施减少排放，到2100年，气温超过30°C的天数预计将从目前的2.7%增加到12%以上。

文章研究了企业是否会调整其供应链网络以应对供应商高温暴露的感知增加。在估计了恶劣天气的财务后果如何从供应商传播到世界各地的企业客户之后，文章调查了是否以及企业如何调整其供应链组织以应对供应商风险的变化，文章特别研究了实际和预期的热暴露之间的差异如何影响现有供应链关系的延续和新供应链关系的启动。当客户的风险增加超出历史预期时，客户更有可能终止供应商，并转向风险较小的替代供应商。因此，研究结果提供了新的证据，表明气候变化可能影响企业的操作风险管理和全球供应链的形成。

文章提供了新的实证证据，展示气候变化如何影响企业及投资者。与以往研究主要聚焦短期天气冲击不同，文章独特地分析了企业对气候风险的逐步感知和应对，尤其是在全球供应链中的适应性调整。此外，文章表明企业可能通过全球供应商网络间接受到高温等气候风险的影响。这一发现与以往关于自然灾害在企业网络间传导的研究一致，但文章补充了高温等渐进性气候风险对生产网络的传播机制。文章在金融和环境经济学文献中率先探索企业如何学习并适应气候变化。与现有研究探讨电力供应商适应气候风险的创新或就业结构变化不同，文章聚焦于企业在供应链网络中应对间接气候风险的适应性行为，基于企业生产的概念框架和经验学习理论，为该领域的研究提供了新视角，深化了气候变化学习的理论研究，基于Choi等（2020）和Deryugina（2013）等人的研究，进一步探讨了市场参与者如何在应对气候异常时调整其对气候风险的认知。文章构建并拓展了气候变化下的学习和适应模型，将观察到的气候信号与气候预测相结合，且在农业以外的其他领域中验证了企业对气候变化的学习与适应过程。

二、研究思路

在检查企业的供应链适应性之前，文章记录了高温暴露如何影响供应商及其下游客户的财务绩效。Barrot和Sauvagnat（2016）以及Carvalho（2021）等人表明，自然灾害的影响通过生产网络传播，但目前尚不清楚恶劣天气的适度实现（预计其频率和严重程度将逐渐增加）是否会产生类似的影响。文章根据供应商总部一个季度或一年内的每日温度，构建了供应商热暴露的特定地点测量方法。在稳健性测试中，文章测量所有供应商地点的热量。与Somanathan（2021）Zhang（2018）等人和Pankratz（2023）等人一致，文章发现高温对供应商的运营绩效有显著的负面影响。此外，文章记录了对下游客户的影响：在供应商地点的特定公司季度出现高温后，客户资产运营收入相对于平均值下降了0.6%。尽管这些影响相对于大规模自然灾害来说显得温和，但它们可能足够大，可以作为客户考虑调整供应链以适应渐进变革的经济激励。文章的主要分析集中在企业是否试图了解气候变化并适应逐渐增加的热暴露的问题。鉴于短期和中期的天气现实为基础分布提供了嘈杂的信号，检测变化具有挑战性。先前的金融和经济学研究提出了基于经验的贝叶斯更新一般性地学习模型（Alevy等人，2007年；Chiang等人，2011年），特别是关于气候变化的模型学习（Kelly等人，2005年；Deryugina，2013年；Moore，2017年；卡拉2019；崔等人，2020）。文章测试观察到的供应链关系终止是否与企业客户基于其供应商的热暴露短期增加来了解气候变化的尝试一致。

文章假设客户公司经理在进入供应链关系时，根据可观察到的特征，仔细考虑并权衡预期的成本和收益，例如环境危害、产品质量和潜在供应商的投入价格。在这种背景下，只要实现符合事前预期，客户公司就没有动力改变供应链关系以应对高温事件的发生。然而，由于气候变化，恶劣天气的基本分布预计会在不同地区以不同的方式发生变化。因此，如果客户认为其供应商公司发生这种情况的可能性增加，则以前的最佳供应商可能不再是未来的最佳供应商，并且现有的供应商关系可能会更频繁地终止。

为了测试这个想法，文章通过比较给定供应链关系之前和期间的高温天数，构建了一种新的衡量实际暴露与预期暴露的方法。文章的研究结果表明，如果实际暴露的热量超过客户的事前预期，则供应链链接在某一年被终止的可能性会增加7.4%。这一结果对于客户形成先验的其他时期是稳健的，并且在控制供应商和客户的行业和国家/地区固定效应后仍然成立。与基于经验的气候变化学习相一致（Deryugina，2013），文章在第一个关系年之后发现了更强的结果，其中与事前预期的偏差特别难以解释。文章还记录了，随着事前预期的反复超出以及先验和实现的偏差较大时，终止的可能性继续增加。

根据客户主动适应气候变化的理念，文章记录了其他维度的调整。当实际的热量暴露超出事前预期时，客户会增加库存、现金持有量和研发投资。文章发现微弱的证据表明对供应商多元化的额外影响，即当热量的实现超出合理预期时，客户会增加供应商所在行业中其他供应商的数量。相比之下，文章没有发现并购活动增加的证据。此外，对于竞争性行业的供应商来说，这种影响在横截面中更强，而对于紧密集成的供应链和客户对供应商投入的高度依赖来说，这种影响更弱。当文章将测试实施为线性概率模型、逻辑回归和Cox比例风险模型时，结果仍然相似。

最后，文章研究企业在转向新供应商时是否考虑供应商的潜在风险。为此，文章将替代供应商确定为与终止供应商具有相同SIC代码、并在一年内与同一客户建立供应商关系的公司。文章估计线性概率模型，以测试替代供应商是否比终止供应商的热暴露程度更低，条件是在终止供应商关系期间暴露量增加。文章发现，气候超标对客户选择在初始关系期间和之后观察到的事后暴露程度较低的替代供应商的可能性有积极影响。

三、数据和描述性统计

（一）全球供应链

文章使用来自FactSetRevere的供应链关系国际数据。这些数据是手工收集的，例如来自年度报告、SEC文件、投资者演示、网站、新闻稿、供应合同和购买义务。先前的研究（Hertzel等人，2008年；Cohen和Frazzini，2008年；Banerjee等人，2008年）主要依赖于SEC法规S-K，该法规要求美国公司披露占其销售额至少10%的客户。由于此截止日期，开始日期和结束日期无法与报告阈值周围的销售额变化区分开来。此外，FactSet的全球覆盖范围对文章的研究很重要，因为供应链经常穿越美国以外最容易受到气候变化影响的地区。总的来说，文章观察了来自74（92）个国家的8,200（5,769）家客户（供应商）公司，其中包括2003年至2016年近595,000个年季度观察结果。图1显示，大多数供应商位于亚洲（40%），北美（39%）和欧洲（17%），从事制造业（SIC2/3）或运输和公用事业（SIC4）。

-图1- 客户-供应商的地理位置

（二）会计数据与公司特征

文章从Worldscope获得2000年至2016年的可靠财务数据，以滞后总资产衡量的季度营业收入作为文章衡量业绩的主要指标。此外，文章还从Worldscope和Datastream收集有关收入、员工、有形资产、营业利润、库存、应收账款、销售成本（COGS）、研发支出（R&D）以及退市日期的数据。文章将行业竞争力的指标构建为给定SIC两位数行业中的公司数量和收入赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）。文章从经济分析局（BEA）获得了2012年的全球投入产出矩阵，以构建行业层面的投入集中度，即从供应商到客户行业的销售价值以及每个客户行业的所有投入行业的美元价值的HHI。为了便于比较，文章将所有结果转换为美元，并修剪第99个（第1个）百分位数以上（以下）的变量以消除异常值。文章排除了金融行业的公司（SIC6）。

文章使用FactSet中的总部地址作为衡量公司位置的主要指标。然而，工厂和机构可能远离总部。因此，文章从Orbis收集了额外的设施级位置。文章总共获得了110万个法人子公司、分支机构和机构的地址。文章使用Bing地图对城市、邮政编码和街道名称进行地理编码。作为集中度的衡量标准，文章计算了位于公司总部30公里半径范围内的机构所占的比例。在主要测试中，文章排除了距公司总部30公里范围内资产少于10%的分散企业。该截止值遵循Barrot和Sauvagnat（2016）的规定，他们将样本限制为总部至少有10%员工的公司地点。在其他分析中，文章估计了跨设施汇总的事件传播情况。

（三）当地温度与预测

文章使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的ERA5再分析数据中的特定地点信息，构建了公司季度层面的热暴露衡量指标。文章将客户和供应商与最近的ERA5网格节点的温度进行匹配，并将温度从开尔文转换为摄氏度。考虑到公司的报告时间表，文章将每个财务季度或年度的高温天数相加。对于主要衡量标准，文章使用每日最高气温30°C作为温度阈值来定义一天为热天。

接下来，文章添加ECMWF提供的CMIP5的温度预测。CMIP5用于政府间气候变化专门委员会（IPCC）评估报告。为了将实际温度与预测进行比较，文章根据MPI-ESM-LR模型的输出计算了2006年至2019年期间超过30°C的天数以及2040年至2059年预测中供应商地点的预计变化。文章根据代表性浓度路径（RCP）2.6、4.5和8.5获得预测，这些路径提供了未来不同排放水平的温度预测。RCP8.5最接近“一切照旧的情景”，假设减少排放的努力有限。表1显示，文章的观察结果只有不到6%（4%）与供应商所在国的火灾（干旱）记录相符。

-表1：描述性统计

四、供热、供应链和适应的财务激励措施

（一）实证策略

首先，为了检查高温天对供应商的直接影响，文章以季度频率估计以下回归：

其中yit是供应商i在第t年季度的营业收入/资产。不利天气Wit是公司i在t中暴露于高温的天数。供应商按财政季度的固定效应用μiq表示，γn（i）t是公司i的行业n，按年季度t固定效应基于两位数SIC代码，θd（i）t是季度国家d线性趋势，δBS2016it是与年季度固定效应相互作用的公司规模、年龄和盈利能力三分位数。其次，文章通过回归估计炎热天气是否间接影响客户。

其中yct是客户c在t期间的营业收入/资产，Wct是客户c在t期间供应商的供热天数总和。μcq是按财政季度划分的客户固定效应，γn（c）t是按年季度固定效应划分的客户c的行业n，θd（c）t是国家d（c）特定的季度趋势，δBS2016it是按年季度固定效应划分的客户规模、年龄和盈利能力。为了预防供应商和客户同时受到给定事件的影响，直接通过当地基础设施或通过同时的需求侧影响，文章的分析中排除了位于受影响供应商500公里半径范围内的所有客户-供应商对。

（二）结果

表2报告了对供应商的直接影响的结果。从第1栏到第4栏依次引入固定效应。在所有规格中，额外的炎热天气会显着降低供应商的季度营业收入/资产。在最保守的规格（第4列）中，发现当前和过去三个季度下降了0.0087个百分点。这种效应具有经济意义。受影响天数的标准差为16.2，这意味着热暴露增加1个标准差，营业收入相对于资产将减少13.8%。正如Barrot和Sauvagnat（2016年）所述，直接影响在直接受影响的季度和随后的两个季度中持续存在。

-表2- 物理接触高温对供应商的直接影响

表3显示了受影响供应商对客户的间接影响。根据供应链中特殊冲击传播的证据，供应商所在地的高温会降低下游客户的财务绩效。具体来说，多一天的高温会使间接受影响客户的资产季度营业收入减少0.0007个百分点，滞后时间t=−4,...,0之和（第4列）。对于高温天数增加一个标准差，下游效应会转化为资产营业收入下降0.6%，相当于平均企业的绝对金额约为355,000美元。间接影响小于直接影响，约为直接影响的4.6%。为了解释其幅度，重要的是要注意，这些影响是在扣除公司可能已经采取的缓解措施后估计的。因此，估计值是一个下限，并且可能会对客户监控频率和严重程度的潜在增加构成财务激励。

-表3- 受影响供应商对客户的间接影响

五、供应链适应

（一）实证策略

文章衡量恶劣天气的实际情况是否已超出客户事前预期的代理，如图2所示。根据概念框架，文章假设客户使用每个受影响天数的历史记录形成先验（预期暴露）。在任何给定关系开始之前，在供应商地点的年份。文章以5年、10年和15年等不同时期进行稳健性测试。从合作关系之初开始，客户就会观察供应商在合作关系的每一年中的暴露情况，并评估平均实现的高温天数是否与他们事前的预期一致。文章的主要衡量标准1（Realized >Expected Exposure）sct，如果自关系开始以来每年的平均高温天数超过供应商s的相应先验值，则在t年取值为1，否则取值为0。在其他测试中，文章使用连续差值，即Realized−ExpectedExposuresct。

-图2- 变量构造：预期暴露与实际暴露

图3绘制了实际暴露与预期暴露之间差异的分布，以及吸收高维时变区域固定效应后的残差变化。该分布在很大程度上不受固定效应的影响，这与潜在的短期趋势是随机分配的而不是在国家和/或年份水平上确定的想法是一致的。基于这个推理，文章的主要测试估计了以下年频率的线性概率模型：

首先，文章包括供应商（客户）逐年行业固定效应γn（s）t（γn（c）t）来解释行业趋势，例如自制或外购选择的趋势。其次，文章将供应商国家按客户国家按年份固定效应θd（s）d（c）t相加，以考虑宏观经济状况、贸易壁垒或进口相关成本的变化。通过这种设计，文章的结果与国内年份和行业年份内的变化相一致，使得未观察到的国家或行业层面的冲击不太可能解释这些结果。在那些已实现的风险敞口超出预期的公司对中，不可观察的特征必须以与行业或国家层面的趋势无关的方式系统地改变。文章在本规范中不包括关系或公司固定效应，因为文章的主要自变量捕获了关系内的差异。

-图3- 识别实际与预期的热暴露差异

（二）结果

表4报告了结果。当实际的炎热天气暴露程度超过客户的先验值时，现有供应商更有可能被终止，在面板a中发现了正且显著的系数。当实际热天数超出预期时，供应商终止的可能性会增加一个百分点。这种效应转化为供应商终止的可能性增加了7.4%。然而，当比供应链金融文献中更保守地对标准误差进行聚类时，b组中的影响估计不太精确。假设客户根据事前预期评估热暴露的平均实现情况，那么关系开始时的信号尤其难以解释。对于准平均变化天气的实现，第一年实现超出预期的概率接近50%。

-表4- 受影响供应商对客户的间接影响

此外，文章预计观察信号的重复会增加客户的更新过程，并且终止的可能性随着偏差持续的周期数量而增加。在表5中，估计了供应商终止可能性的变化，作为恶劣天气的发生超过客户之前的年数的函数。在第一列中，估计最多五次重复的效果，并且不对每次重复的边际效应强加函数形式。当多年超出预期时，热量对供应商终止的影响就会增加，并且对于第二个信号尤其强烈。两年后，对偏差的长期观察继续增加供应商终止的可能性，但边际效应下降。在学习过程中，文章还预计观察到的与预期的更强烈的偏差会导致更明显的更新（Deryugina，2013）。通过使用（实现−预期）sct的连续测量及其第2栏和第3栏第3组中的平方项来估计方程（3）发现，供应商终止的可能性随着偏差的大小。

-表5- 偏差幅度

供应链经理在进入关系之前对供应商的高温暴露形成预期，并将预期与整个关系中实际天气情况进行比较。然而，所观察到的终止可能会引发人们的疑问：当实现超出预期时，合同可以多快取消。供应商合同可以包含因故或方便而终止的权利。便利终止赋予合同方“随意终止合同的能力，有效地创建了以任何理由或无理由终止合同的选择权”，并且具有更大议价能力的合同方可以坚持合同权利“随时终止合同只是为了方便”。

六、短暂的热暴露

为了进一步证明文章的主要发现并不完全是由短期供应商中断驱动的，文章接下来研究短暂的天气冲击对供应商终止可能性的影响。如果高温造成的供应方中断充分解释了文章的结果，文章预计短暂冲击对供应商终止的影响与超出事前预期的影响程度相似。文章使用以下方法测试了这一概念：已实现热天数的供应商内部位置变化，它衡量热量的不利实现，无论基准期间的预期如何。表6中总结的结果显示，热量对所有规格的供应链终止的同期影响在经济上很小且在统计上不显著。

-表6- 因短暂热暴露而终止关系的结果

（一）其他幅度的调整

如果客户对供应商未来面临气候危害的预期发生变化，文章可能会看到除了更换供应商之外的其他调整。例如，客户可能会调整库存管理、投资新的生产流程或持有更多现金以适应逐渐恶化的情况，如表7。当客户遇到的恶劣天气增加超出其供应商的预期时，库存就会增加（第1列），这可能是延迟交货的缓冲。根据供应链调整和增加库存可能成本高昂的观点，文章发现销售成本（第2栏）和研发支出（第3栏）有所增加，现金持有量有所增加（第4栏）。

在b部分中，测试客户是否通过双重采购实现供应商多元化来适应感知到的气候变化暴露增加。此外，客户还可以收购供应商来控制供应商的适应工作。超出预期高温天数对与焦点供应商相同行业的供应商数量产生积极影响，但仅限于相同两位数的供应商，而不是相同三位数 SIC 行业的供应商。

-表7- 其他调整和供应商多样化

（二）供应链整合、行业依赖和供应商竞争

为了测试结果的合理性并探索结果背后的机制，文章测试了供应商、客户和关系的横截面差异。将感知的炎热天气增加的主要衡量指标与客户-供应商整合、行业依赖和供应商竞争等指标进行交互。表8报告了结果。客户通常会做关系特定的投资，会产生转换成本。在所有措施（第1-3列）中，对供应商的更高程度的整合或依赖与客户对超出预期的恶劣天气的反应较弱有关。在横截面中，更依赖供应商投入的客户不太可能因感知到的热暴露增加而终止关系（第4列和第5列）。相对于平均效应（第6列和第7列），供应商行业竞争力每增加一个标准差，热暴露超标对供应商终止的影响就会增加一倍以上。

-表8- 供应链整合、行业依赖和供应商竞争

（三）气候适应的准备

文章使用圣母大学全球适应（ND-GAIN）国家指数的国家级数据来测试观察到的影响是否会因供应国较高的适应水平而减弱。ND-GAIN提供有关各国当前对气候破坏的脆弱性的开源信息，并评估它们利用私营和公共部门投资的准备情况。总体准备度指数是三个子组成部分的加权平均值：经济、治理和社会准备度。表9显示了供应商风险敞口的感知增长与国家级准备度如何相互作用。根据适应性更强的国家的供应商可能不太容易受到未来高温事件影响的想法，发现1（Realized>ExpectedExposure）sct与“总体”和“经济”适应准备度的相互作用存在负面影响。“总体”准备度分布在0到1的范围内，平均值为0.64，标准差为0.09。

利用灾害申报和援助付款的数据来调查转移支付是否可以驱动经济准备度的影响。在2003年至2016年的样本期间，发现了5,586条自然灾害记录，其中91条被标记为热浪。然而，在这91条记录中，只发现了4条灾难声明记录，并且没有援助付款记录。尽管覆盖范围并不完整，但这些数字支持了这样的观点：与热相关的损害与其他危害的显著性不同。如表9b所示，无论供应国是否宣布紧急状态，系数差异在统计上不为零。

-表9- 供应商国的气候变化适应

（四）经历的高温天气和温度预测

为了调查企业应对措施可能存在的局限性，研究了当经历的变化与未来预测不一致时企业如何应对。根据RCP2.6（第1列）、RCP4.5（第2列）和RCP8.5（第3列）情景，再次估计了长期温度预计变化很小的子样本的方程（3）中的回归。这三种情景代表了IPCC采用的三种主要轨迹，其中RCP2.6代表了政策干预非常严格的情景。RCP8.5最接近于一切照旧的情景，假设针对减排的政策干预非常有限。表10给出了估计值。对此结果的一种可能解释是，公司对经验变化做出反应，无论它们是否与预测一致。适应只会以经济主体了解气候变化的速度发生。如果投资是基于经验增长，那么适应可能不足以反映长期预测，而且进展速度会比必要的慢。

-表10- 经历的热暴露与预测

七、热暴露与供应商更换

 在观察到样本中的关系结束后，寻找与同一客户建立新的供应链关系的替代供应商，如图4所示。替代供应商具有与旧供应商相同的四位数SIC代码供应商。删除了位于同一地理区域的客户-供应商对，并排除了金融行业的客户和供应商以及总部周围设施集中度低于10%的公司。因此，在样本中确定了16,900对客户-供应商对的替代品。

假设客户在最初的供应商关系期间评估供应商和潜在的替代品。然而，如果他们忽视短期趋势是嘈杂的，替代供应商可能会在最初的关系中经历更有利的条件，尽管恶劣天气的分布相似。因此，文章必须比较初始关系期间和之后的暴露，对于每个时期，文章估计以下线性概率模型：

其中，如果新供应商的热暴露量低于旧供应商，则1（ExposureNew<Old）sc的值为1。1（Realized >Expected Exposure）st表示终止前初始关系年t中供应商所在地的热量预期超出情况，以识别可能因气候变化考虑而终止的关系。文章包括客户和供应商行业以及（客户乘以供应商）逐年国家固定效应（γnt、θct）。

-图4- 可变结构：更换和替换供应商的暴露情况

表11显示了平均效果，图5绘制了相应的分布。超出事前预期对替代供应商在初始关系期间比终止供应商的事后受热风险更低的可能性产生积极影响（第1列和第2列）。在感知增加后，新供应商的热暴露量比老供应商低的可能性要高12个百分点。因此，当客户推测旧供应商的位置会发生逐渐变化时，他们可能会选择过去气候暴露程度较低的替代供应商。

与老供应商相比，新供应商未来经历热暴露减少的可能性要高出6到9个百分点（第3列和第4列）。这一结果表明，客户平均会选择事前当地温度分布不同的替代供应商。进一步考虑长期预测，并在马克斯·普朗克气象研究所建模的RCP4.5情景下使用2040年至2069年的未来高温日。超出预期高温天数对新老供应商之间的预计热量差异产生了积极但不太强烈的影响（第5列和第6列）。总而言之，暴露的增加可能表明气候逐渐变化，不仅影响终止，而且影响新供应链关系的形成，因为客户从条件比预期更糟糕的供应商转向暴露较少地区的替代供应商。然而，当考虑长期的热量预测时，这种影响就会减弱。

-表11- 热暴露与供应商替代

-图5- 热暴露和供应商替代

八、洪水对供应链的影响

为了更广泛的视角，使用达特茅斯洪水观测站基于卫星图像、遥感源和新闻报道的洪水数据来重复文章的测试。在空间上匹配公司总部和洪水区域，并计算每个财务季度或年度的洪水天数。平均而言，6.5%的供应商季度受到持续10.7天的洪水影响。与高温一样，洪水也会减少直接受影响的供应商及其客户资产的营业收入。与预期一致，影响幅度相对较大。此外，当实际洪水天数超过事前预期时，关系终止的可能性就会增加。尽管洪水可能具有破坏性，但当文章排除实际受影响的供应商时，影响仍然存在，并且暂时性事件不会导致终止。与热超标类似，当比较初始关系期间的暴露情况时，客户会用暴露程度较低的新供应商替换供应商。然而，在最初的关系终止后，随着时间的推移，这种影响会变得不那么明显。原则上，洪水和高温的学习机制可能不同。洪水发生的频率较低，但更具破坏性和显著性。

九、结论

文章研究了这样一个问题：企业是否会因供应商暴露在高温环境中而调整其供应链网络，而高温环境是与气候变化相关的最普遍的危害之一。为了解决这个问题，将全球供应链的详细数据与高温和气候预测的气象记录结合起来。首先，文章样本中供应商的财务业绩受到高温的负面影响，其后果通过供应链环节传播给客户。其次，当供应商所在地的恶劣天气变得更加频繁时，公司似乎会终止关系。与基于经验的学习一致，这种效应随着信号强度和重复而增加，对于竞争性行业的供应商来说效果更强，而对于紧密集成的供应链关系来说效果更弱。第三，客户选择预期遭受气候危害较低的替代供应商。在终止关系之前，客户可能会要求更改价格和订单数量，或者要求额外的合同条款和保险。此外，国际多元化企业的适应努力可能会对经济发展产生不利影响。由于预计发展中国家尤其会经历不利的变化，欠发达国家的公司可能更有可能将客户流失到较不脆弱地区的供应商。这些影响可能会在经济上进一步削弱最容易受到气候变化影响的地区。

Abstract：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.

原文地址：https://academic.oup.com/rfs/article/37/6/1729/7467073?login=true