生产网络与战争

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英文标题：
《Production Networks and War》
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作者：
Vasily Korovkin and Alexey Makarin
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最新提交年份：
2021
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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英文摘要：
  How do severe shocks, such as war alter the economy? We study how a country\'s production network is affected by a devastating but localized conflict. Using unique transaction-level data on Ukrainian railway shipments, we uncover several novel indirect effects of conflict on firms. First, we document substantial propagation effects on interfirm trade -- trade declines even between partners outside the conflict areas if one of them had traded with those areas before the start of the war. The magnitude of the second-degree effect of conflict is one-third of the first-degree effect. Ignoring such propagation would lead to an underestimate of the total impact of conflict on trade by about 67%. Second, war induces sudden changes in the production network structure that influence firm performance. Specifically, we find that firms that exogenously became more central after the conflict practically cut off certain regions from the rest of Ukraine received a relative boost to their revenues and profits. Finally, in a production networks model, we separately estimate the effects of the exogenous firm removal and the subsequent endogenous network adjustment on firm revenue distribution. At the median, network adjustment compensates for 66% of the network-destruction effect a year after the conflict onset and for all of it, two to three years removed.
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PDF下载：
--> Production_Networks_and_War.pdf (1.27 MB)

2022-4-24 17:21:21 上传

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关键词：distribution Contribution Quantitative Propagation Transaction

生产网络和战争*Vasily Korovkin+Alexey Makarin第一版：2020年11月本版：2021年8月摘要战争等严重冲击如何改变经济？我们研究一个国家的生产网络是如何受到破坏性但局部性的冲突的影响的。利用乌克兰铁路运输的独特交易层面数据，我们发现了冲突对企业的几种新的间接影响。首先，我们记录了对企业间贸易下降的实质性传播效应，即使是在冲突地区以外的合作伙伴之间，如果其中一方在战争开始前与这些地区进行了贸易。冲突的二级效应的大小是一级效应的三分之一。忽视这种传播将导致对贸易总影响的低估约67%。其次，战争会导致生产网络结构的突然变化，从而影响企业绩效。具体而言，我们发现，在金融危机实际上切断了乌克兰其他地区与某些地区的联系后，外来变得更为中心的企业，其收入和利润得到了相对提升。最后，在生产网络模型中，我们分别估计了外生企业转移和随后的内生网络调整对企业收入分配的影响。

从中位数来看，在冲突发生一年后，网络调整补偿了66%的网络破坏效应，而对于所有这些影响，消除了两到三年。杰尔：D22、D74、F14、F51、H56关键词：冲突、贸易、企业、企业联系、生产网络*我们感谢阿利雷扎·塔巴兹·萨利希、迈克尔·鲍尔、洛里·比曼、马修·库特纳、乔治·埃戈罗夫、康斯坦丁尼戈罗夫、亚历山德罗·法拉利、雷娜塔·盖内德诺娃、路易吉·吉索、克里斯蒂安·赫尔维格、斯特潘·朱拉吉达、阿米特·坎德尔瓦尔、亚历山大·利伯曼、克劳迪奥·米凯奇、阿米特·莫贾里亚、德米特里·穆钦、内森·努恩、，Lavinia Piemontese，NancyQian，Chris Udry，Paolo Zacchia，研讨会和会议参与者在加的夫，EIF，EN莱昂，西北，斯特拉斯克莱德，UNCE 2019，EACES-HSE政治经济学讲习班，EWMES 2020，NEUDC 2020，EN LyOnCEPR“敌对环境中的坚定行为”研讨会，ARMEA 2021，和SIOE 2021有用的反馈。我们感谢埃拉·萨尔基扬和马丁·斯特罗布尔对我们的卓越研究帮助。我们感谢以下实体的金融支持：捷克科学基金会（GACR Grand 19-2538 3S），哥伦比亚大学哈里曼学院和加州大学洛杉矶分校安德森全球管理中心。CERGE-EI是布拉格查尔斯大学和捷克共和国布拉格捷克科学院经济研究所的联合工作场所（电子邮件：vasily）。korovkin@cerge-艾未未。埃诺迪经济与金融研究所（EIEF）和CEPR（电子邮件：alexey。makarin@eief.it)国际战争和内战对经济有毁灭性的影响。无论是在宏观层面，还是最近在微观层面，都做了大量的工作来估计冲突的经济影响。尽管如此，我们对地方化冲突的经济后果如何延伸到冲突区域之外知之甚少。

鉴于截至2016年，至少26.6亿人生活在有武装冲突但远离实际暴力事件的国家，这是一个巨大的知识差距（Bahgat等人，2018年）。此外，如果溢出效应非零，那么通过比较有暴力和无暴力的地区来估计冲突影响的传统方法（例如Abadie和Gardeazabal，2003）可能会导致偏差估计。我们关注冲突对经常被忽视的受害者群体的溢出效应。有三种方式可以使冲突或任何其他持续性灾难性事件影响震波附近的火场。首先，即使保持生产网络结构不变，企业也可能因供应链中断或需求下降而受到间接伤害。其次，企业和链接的破坏，尤其是在冲击相当大的情况下，可能会改变生产网络结构，进而影响企业的相对网络位置，从而影响其绩效。最后，在意识到冲击后，企业重新调整，寻找新的买家和供应商，以形成新的生产网络均衡。到目前为止，新网络中的重新调整在多大程度上帮助企业在持续的大规模冲击后恢复，这一点尚不得而知。本文使用一个独特的合适的冲击和关于企业间交易的管理数据，首次在冲突文献中，以及在更普遍的经济学中，提供了对上述所有间接影响的估计。我们在顿巴斯战争和吞并克里米亚的背景下研究这些问题。

与其他此类事件相比，乌克兰冲突有几个与我们的论点相关的特点。首先，冲突事件被隔离在俄罗斯-乌克兰边境附近的几个地区，在我们的研究期间，顿巴斯以外的暴力风险非常有限。宏观层面的研究见Abadie和Gardeazabal（2003年）、Alesina、"Ozler、Roubini和Swagel（1996年）、Cerra和Saxena（2008年）、Guidolin和La Ferrara（2007年）、Ksoll、Macchiavello和Morjaria（2014年）、Amodio和di Maio（2017年）、Korovkin和Makarin（2021年）、Blattman和Miguel（2010年）以及其中关于冲突经济影响的微观层面分析的参考文献。其次，克里米亚，尤其是顿巴斯是乌克兰经济的关键地区，2013年占乌克兰GDP的17.5%，因此移除这些地区的一部分对生产网络的结构构成了巨大的持续冲击——这在文献中是一个独特的背景。最后，2013年至2016年铁路企业间交易数据的可用性使我们能够研究冲突前后乌克兰生产网络的动态。我们从战争冲击传播的证据开始。也就是说，在差异框架中，我们估计了冲突的开始对冲突地区和非冲突地区之间的企业间运输的影响（一级效应），以及对企业间交易的影响，其中两个合作伙伴都在冲突地区之外，但其中一个在冲突事件之前有一个贸易伙伴在那里（二级效应）。我们对一级效应的估计表明，如果有一个合作伙伴位于冲突地区，其与该合作伙伴的月度贸易概率将降低10.8个百分点，相当于0.41个标准差，贸易强度将降低0.36–0.41个标准差。

我们发现，需求冲击比供应冲击产生更大的影响，即当客户而非供应商位于冲突区域时，企业间发货量减少更多。有趣的是，二级效应也是负面的。其大小约为一级效应大小的三分之一。在一个天真的差异无差异框架中忽略二级效应将导致对冲突对企业间贸易总影响的低估67%。这一结果与发达国家自然灾害冲击的发现和综合企业结果一致（Boehm、Flaaen和Pandalai Nayar，2019年；Barrot和Sauvagnat，2016年；Carvalho、Nirei、Saito和Tahbaz Salehi，2021年）。然而，这一发现并不明显，因为理论上，效应的迹象可能是积极的，也可能是消极的，这取决于经济中的互补替代性模式。根据这一论点，我们发现，与与冲突地区进行交易的供应商相比，与冲突地区进行交易的客户相比，其危害要小三倍。例如，如果企业的竞争对手受到冲击，冲突区域以外的企业（卖方）和B（买方）之间的贸易可能会增加。因此，一个实证问题是，在均衡中，哪种效应占主导地位。接下来，我们展示了战争冲击改变了生产网络的结构，进而影响企业绩效。也就是说，我们发现，由于冲突的开始，企业在生产网络中心地位上获得了外源性的提升，它们经历了销售的持续增长和利润的暂时上升。我们使用企业级管理数据和从企业间贸易数据推断出的网络结构，在差异差异框架中展示了这一点。

为了解决一个明显的反向因果关系问题——规模越大的企业可能会自动变得越重要，我们可以根据其在冲突前生产网络中的地位计算企业网络地位的外部变化。具体来说，我们以2013年的生产网络为例，专门删除了位于顿巴斯和克里米亚的工厂，并重新计算了企业在这个新预测网络中的中心地位。Wethen的研究表明，这种外源性改变的中心性高度预测了2014年企业的实际中心性。利用这一指标，我们表明，由于外生原因（即俄罗斯-乌克兰冲突突然开始，切断了某些地区与该国其他地区的联系），企业在新的生产网络中变得更为核心，同时也增加了销售额和利润。企业网络中心度的标准差增加导致其销售额增加11.5–14.5%，取决于中心性度量。我们没有发现前期趋势的证据，支持差异策略的有效性。在机制方面，我们发现证据表明，中心地位变化对企业绩效的部分积极影响可能来自收费价格和市场力量的短期增长。最后，我们研究了乌克兰生产网络在一场持续的大规模冲击后调整的速度。为了研究这一点，我们本着生产网络理论的精神，建立了一个一般均衡模型，其中考虑了消费电子产品的偏好和生产函数。

该框架允许我们实现三个目标：（i）从微观层面的简化结果转换为宏观层面的总体变化；（ii）在一系列反事实演习中，比较外生网络破坏和内生网络调整通道的规模（具体地说，该模型得到了SA RM级Leon惕夫方程，它允许我们操纵生产网络矩阵，我们考虑三个中心性度量：特征向量中心性、中间性中心性和程度中心性。当幅度变化时，我们的结果与测量无关。参见阿西莫格鲁、卡瓦略、OZDAGLAR和Tahbaz Salehi（2012）；Acemoglu、Ozdaglar和Tahbaz Salehi（2017年）；马格曼、德布鲁恩、德恩和范霍夫（2016）；卡瓦略等人（2021年）；Baqaee和Farhi（2019年）。获取企业收入分配的反事实估计）；以及（iii）控制外部需求冲击。后者还允许我们解释铁路生产网络的不完整性。我们进行了两次反事实的实践，这两次都比较了企业收入分配，只改变了生产网络结构，并在冲突前水平上满足了外部需求。第一个练习考虑了一个截断的生产网络矩阵，该矩阵类似于本文第二部分中使用的矩阵，它包括2013年的生产网络，但不包括位于冲突地区的公司。我们考虑的第二个网络是我们在2014中真正观察到的网络。从概念上讲，第一个矩阵仅包括因战争而导致的外生链接破坏，而后一个矩阵允许随后发生的内生链接形成。考虑到外部需求，第一个网络在反事实情况下的收入分配为我们提供了一个网络破坏渠道的估计。

类似地，两种反事实情况下平均分布的差异为我们提供了网络调整渠道的估计。根据乌克兰的数据估计这两个反事实表明，平均而言，经济能够相对较快地适应冲击，但并未完全适应。具体而言，虽然网络破坏效应使公司销售额中值下降了32.4%，但网络调整缓解了这一下降的2/3。与此同时，与我们减少的形式中心性结果一致，较大的公司（75%）设法完全重新调整，甚至从生产网络结构的总体变化中获益，在第二种反事实情况下增加了17.9%的销售额。相比之下，在分布的左尾（第25百分位），网络调整只补偿了13%的网络破坏。网络调整反事实中的收入中值仅在2016年达到冲突前水平，即冲突开始后的两到三年。总的来说，这些结果首次量化了持续冲击后网络调整的作用，并表明企业调整相对较快，此类冲击可能会加剧企业间的不平等。我们的文章建立在有关冲突经济影响的文献基础上（参见布拉特曼和米格尔，2010年的概述）。首先，我们通过记录冲突冲击通过生产网络传播，对远离冲突地区的地方和企业产生了负面的经济溢出。第二，我们表明，持续的暴力行为可能会改变生产网络的结构，使该国其他地区的一些企业受益，这些企业可能会突然发现自己处于相对有利的地位。

更具体地说，我们增加了一系列研究微观层面上冲突对企业影响的研究（Guidolin和La Ferrara，2007年；Ksoll等人，2014年；Amodio和Di Maio，2017年）。除了Hjort（2014）和Korovkin及Makarin（2021）分别展示了由冲突引发的集团间紧张关系如何影响冲突地区以外的企业生产力和企业间贸易外，对冲突对企业的经济溢出效应的研究普遍不足。我们也对生产网络的文献有所贡献。由于我们数据和背景的独特性，我们能够提供持续冲击后生产网络调整的首次实证分析。此外，冲击的持续性使我们能够研究生产网络结构的外源性变化对企业绩效的影响。关于生产网络的文献通常强调输入输出联系对于冲击传播和放大的重要性（例如，Acemoglu等人，2012年；Bigio and La\'O，2016年；Acemoglu等人，2017年；Baqaee，2018年；Baqaee and Farhi，2019年，2020年；Carvalho等人，2021年）。Acemoglu和Azar（2020）提出了生产网络形成的理论模型。在实证方面，Barrot和Sauvagnat（2016年）、Boehm等人（2019年）和Carvalho等人（2021年）研究了美国和日本自然灾害背景下供应商和客户网络内的冲击传播。Liu和Tsyvinski（2020）研究了具有固定生产网络结构的动态环境中临时冲击的福利效应，并将其结果应用于二战期间的轰炸目标选择。我们的研究是互补的，因为我们提供了反向因果关系的第一个分析，即冲突如何影响生产网络。本文的其余部分组织如下。