生产网络与战争

新独裁：普京统治下的俄罗斯的信息、政治和政策。布鲁金斯学会出版社。在线附录表A1：统计数据汇总平均值SD Min MaxPanel A：企业间贸易数据。任何一批货物10053456.0763.265 0 1对数装运数量10053456.177.716 0 10对数装运总重10053456.993.49 0 22任一合作伙伴在冲突区域10053456.107.31 0与冲突区域10053456.736.441 0 1供应商在冲突区域10053456.0621.241 1客户在冲突区域10053456.0453.208 0与供应商进行交易冲突区域10053456.486.5 0与冲突区域10053456.51.5 0 1交易的客户B：会计数据。公司销售记录，2010-2017 27187 17.02 2.42 4.62 27.25IHS公司利润，2010-2017 26119 6.93 13.02-18.71 24.79公司利润记录- 2010-2017年企业总成本日志25589-9.66 12.60-42.27 11.11注：企业间贸易强度通过一个指标来衡量，即在第t年的第t个月，从企业i到企业j的任何货物，在第t年的第t个月，从企业i到企业j的货物总数的对数，以及这些货物的总重量。为了避免丢失值，对数中包含1。

IHS代表反双曲正弦变换L（X）=log（X+sqrt（X+1）），如MacKinnon和Magee（1990）所述。A-1表A2：冲突冲击的传播：公司层面的聚合（1）（2）（3）（4）（5）（6）任何原木总计任何原木总计装运重量装运重量装运装运重量装运装运重量装运后装运重量装运数量×-0.116***-0.276***-1.522***-0.115***-0.273***-1.503***这两家公司都是在冲突地区（0.005）（0.012）（0.064）（0.005）（0.012）（0.064）后克里米亚×-0.029）运营的***-0.065***-0.381***与冲突区域交易的任何一家公司（0.003）（0.007）（0.038）公司对FE X X X X月FE X X X X XY平均值0.076 0.177 0.993 0.076 0.177 0.993Y标准差0.265 0.716 3.487 0.265 0.716 3.487R0。199 0.286 0.217 0.199 0.286 0.217观察10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 711 711 711注：本表提供了方程式（1）和表1的基线结果版本，侧重于企业层面，而非企业层面的间接冲突处理。结果是：在第t年第t个月，从设施（人造丝）i到设施j的任何装运的指标，在第t年第t个月，从设施i到设施j的装运总数的对数，以及这些装运的总重量。为了避免丢失值，对数中包含1。括号中的标准错误在省对级别进行聚类。

*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。A-2表A3：冲突冲击的传播：Borusyak和Hull（2020）调整（1）（2）（3）（4）（5）（6）任何原木总计任何原木总计装运重量装运重量装运重量装运后装运重量装运数量×-0.118***-0.279***-1.542***-0.111***-0.264***-1.456***任何一方都处于冲突区域（0.005）（0.012）（0.062）（0.005）（0.012）（0.062）后克里米亚×-0.024***-0.056***-0.317***任一合作伙伴与克里米亚后冲突地区（0.002）（0.005）（0.026）交易×-0.000***-0.001***-0.004***-0***-0.001***-0.004***2013年买方合作伙伴数量（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）克里米亚后×-0.000***-0***-0.001***-0***-0**-0.001***2013年供应商合作伙伴的数量（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）公司对FE X X X X月FE X X X X X XY平均值0.076 0.177 0.993 0.076 0.177 0.993Y标准差0.265 0.716 3.487 0.265 0.716 3.487R0。200 0.286 0.217 0.200 0.286 0.218观测值10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 711 711 711注：本表提供了方程式（1）和表1的基线结果版本，使用Borusyak和Hull（2020）精神中的调整，控制供应商和买方与客户互动的冲突前合作伙伴的数量冲突后指标。结果是：在第t年第t个月，从设施（人造丝）i到设施j的任何装运的指标，在第t年第t个月，从设施i到设施j的装运总数的对数，以及这些装运的总重量。为了避免丢失值，对数中包含1。括号中的标准错误在省对级别进行聚类。

*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。A-3表A4：冲突冲击的传播：下游和上游影响（1）（2）（3）（4）（5）（6）任何原木总计任何原木总计装运重量装运重量装运装运重量装运装运后装运重量装运数量×-0.095***-0.238***-1.256***-0.082***-0.211***-1.087***供应商处于冲突区域（0.005）（0.013）（0.068）（0.005）（0.013）（0.065）后克里米亚×-0.145***-0.329***-1.888***-0.129***-0.295***-1.681***买方位于冲突区域（0.006）（0.018）（0.086）（0.007）（0.018）（0.089）后克里米亚×-0.012***-0.029***-0.162***任一合作伙伴在克里米亚后冲突区域（0.002）（0.005）（0.024）有供应商×-0.029***-0.058***-0.370***任何一方在冲突区域都有买家（0.003）（0.006）（0.034）公司对FE X X X X X月FE X X X X X XY平均值0.076 0.177 0.993 0.076 0.177 0.993Y SD 0.265 0.716 3.487 0.265 0.716 3.487R0。199 0.286 0.217 0.200 0.286 0.218观察值10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 10053408 711 711 711注：本表给出了方程（2）的估计值，该方程研究了在俄罗斯-乌克兰冲突开始后，企业间贸易是否下降，取决于交易所中的一个合作伙伴是否位于或是否在任何时候与俄罗斯-乌克兰进行过交易冲突区域。与方程（1）相反，该规范将上游和下游激波传播分开。结果是：一个指标，显示了在第二年第三个月从第一家公司到第j家公司的任何货物，第三年第三个月从第一家公司到第j家公司的货物总数的对数，以及这些货物的总重量。为了避免丢失值，对数中包含1。所有规格均不包括双方均位于冲突地区的贸易联系。

括号中的标准错误聚集在省对级别。*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。A-4表A5：网络结构变化对公司绩效的影响。对数销售IHS利润（1）（2）（3）（4）（5）（6）克里米亚后×优生媒介中心度变化0.145***0.679**（0.039）（0.262）后克里米亚×中间性中心性变化0.118***0.684***（0.030）（0.195）后克里米亚×度中心度变化0.089**0.382*（0.028）（0.192）固定对铁X铁X铁X铁X铁X铁X铁X平均值17.062 17.062 17.062 6.941 6.941 SD 2.444 2.444 13.036 13.036 13.036R0。81 0.81 0.81 0.47 0.47 0.47观察值30209 30209 30209 29495 29495 29495企业数量3997 3997 3997 3970 3970注：本表给出了等式（3）的估计值，研究了由于外部原因而经历生产网络中心性变化的企业在冲突开始后是否改变了其相对绩效。所有的中心性度量标准化为平均值为零，标准偏差为1。样本仅限于冲突地区以外的公司。第（1）-（3）列中的因变量是L（X）=log（1+X）计算的销售额的对数。第（4）-（6）列中的因变量是总利润的反双曲正弦，计算为L（X）=log（X+√X+1）继麦金农和马吉（1990）之后。括号中的标准错误集中在企业层面。*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。A-5表A6：不同渠道分布的其他特征，基线样本（1）（2）（3）（4）（5）r(Ohm, ξ） r（~Ohm, ξ） r(Ohm, ξ） r(Ohm, ξ） r(Ohm, ξ） 基线网络破坏网络调整外部需求总变更，Mln。人力资源部。17.9 12.1 15.9 15.0 13.0相对于2013年的0.0%-32.4%-11.0%-16.0%-27.2%25%-25%。人力资源部。4.2 1.0 1.5 0.8 1.6相对于2013年的0.0%-75.5%-65.7%-81.9%-62.0%-75%-百万富翁。人力资源部。

73.7 62.3 86.9 83.6 56.9相对于2013年0.0%-15.5%17.9%13.4%-22.8%的平均收益率，百万富翁。人力资源部。240.2 129.6 157.9 204.4 198.4相对于2013年0.0%-46.1%-34.3%-14.9%-17.4%N 4463 4463 4463注：表2中给出了反事实估计的扩展版本。具体来说，我们得到给定投入产出矩阵的收入向量rOhm 外部需求ξ，使得r（ξ，Ohm) := [I]-(1 -α)Ohm]-1ξ并给出结果分布的四个汇总统计数据：中位数、第25百分位、第75百分位和平均值。每个参数的列都不同。第（1）列显示了2013年的实际收入中值。第（2）列使用修改后的2013年投入产出矩阵，其中与冲突地区企业的联系被零取代Ohm.第（3）列确定了2013年的外部需求，并使用了2014年的实际投入产出矩阵，Ohm. 第（4）列使用2014年外部需求和2013年投入产出矩阵，Ohm. 第（5）列显示了2014年的实际中期收入。样本仅限于非冲突领域的企业。所有数量均以2010格里夫纳表示。相比之下，是100万。2010人力资源部。≈ 2010年12.6万美元。A-6表A7：不同渠道分销的其他特征，所有公司的样本（1）（2）（3）（4）（5）r(Ohm, ξ） r（~Ohm, ξ） r(Ohm, ξ） r(Ohm, ξ） r(Ohm, ξ） 基线网络破坏网络调整外部需求总变更，Mln。人力资源部。14.7 9.7 15.6 14.6 10.8相对于2013年的0.0%-34.2%6.1%-1.2%-26.5%25%，百万富翁。人力资源部。2.7 0.2 1.2 0.8 0.9相对于2013年0.0%-91.6%-54.8%-70.7%-65.7%第75%-百万富翁。人力资源部。64.8 54.8 84.5 77.0 52.1与2013年的相关0.0%-15.4%30.4%18.8%-19.5%平均r，Mln。人力资源部。222.7 112.0 201.5 211.3 186.0相对于2013年0.0%-49.7%-9.5%-5.1%-16.5%N 4815 4815 4815注：该表给出了表A6中针对扩大的企业样本计算的反事实估计的修改版本。

具体来说，我们得到了给定投入产出矩阵的收入向量rOhm 外部需求ξ，使得r（ξ，Ohm) := [I]- (1 - α)Ohm]-1ξ并给出结果分布的四个汇总统计数据：中位数、第25百分位、第75百分位和平均值。每个参数的列都不同。第（1）列显示了2013年的实际收入。第（2）列使用了修改后的2013年投入产出矩阵，其中与来自冲突地区的企业的联系被零取代Ohm. 第（3）列确定了2013年的外部需求，并使用了2014年的实际投入产出矩阵，Ohm. 第（4）列使用2014年外部需求和2013年投入产出矩阵，Ohm. 第（5）列显示了2014年的实际收入中值。样本是数据中至少出现过一次的非冲突领域的所有公司。所有数量均以2010格里夫纳表示。相比之下，是100万。2010人力资源部。≈2010年12.6万美元。A-7图A1：按企业行业划分的冲突对贸易影响的异质性一级效应二级效应农业制造业零售业建设农业制造业零售业建设-15-.1-.05一级和二级效应注：该图显示了表1中按企业行业划分的传播估计的异质性估计。结果是每月的交易频率。图如下所示。首先，我们采用一级和二级经济伙伴指标与五个主要行业（农业、制造业、采矿业、零售业和建筑业）的行业指标之间相互作用的系数（即，一条链路中的两个贸易伙伴中是否至少有一个在其中一个行业工作）。接下来，我们添加了基线冲突后一级和二级系数，并用95%的置信区间来描述它们。所有回归包括固定对和固定时间效应。

表1注释中的所有其他规格细节也适用于此处。A-8图A2：实际和预测的企业中心度COEF=0.786***（0.007）0.2.4.6.8实际企业中心度，20140.2.8 1.4.6预测的企业中心度，2014年注：该图绘制了2014年生产网络中的企业中心度，以及根据其在2013年修改的生产网络中的网络位置（不包括克里米亚和顿巴斯的冲突地区）估计的预测企业中心度。A-9图A3：销售、网络中心度和冲突-.05 0.05.1.15.2Log-Sales2010 2011 2012 2015 2017特征向量中心度的外源性变化，标准化n=27477，控制2013 x年FEA中与冲突地区的联系。中心度和销售-.15-.1-.05 0.05Log-Sales2010 2011 2013 2015 2017冲突贸易的变化，标准化。N=27477，控制2013-2014年x年FEB中中心地位的预测变化。冲突关系和销售说明：该图显示了估算公式（4）的结果，并探讨了图3和表A5中所示的企业中心地位变化的基线估算是否由企业与冲突地区之前的贸易关系驱动。面板A显示2013年至2014年间特征向量中心度预测变化的结果，作为交互变量。面板B显示了2013年与冲突地区交易的对数总权重的结果，作为交互变量。两个提取变量均被标准化为零均值，标准偏差为1。结果变量是销售额的对数。黑条代表95%的置信区间，灰条代表90%的置信区间。

标准错误集中在企业层面。A-10附录B：模型推导我们关注经济中的企业问题，并从中推导利益均衡条件：max{xji，li}npixi- wli-nXj=1xjipjo，givenxi=（zili）αnXj=1a1/σjix（σ-1） /σjiσσ-1(1-α).推导liand xji乘以liand xji的一阶条件，得到以下系统：wli=αpixi（1）- α） pixi·a1/σjixσ-1σjiPnk=1a1/σkixσ-1σki=pjxji。取两个输入j和m的一阶条件之比one-get（aji/xji）1/σ（ami/xmi）1/σ=pjpm，重新排列并求解xji，one-get，xji=ajipσjpmxmpmp1-妈妈。接下来，我们使用市场清算条件xi=Pnj=1xji+cit进一步推导出每家公司的均衡收益：ri=pixi=nXj=1pixij+piciThen，表示一阶条件下的xij，并将其插回ri，我们得到，ri=nXj=1pi（1- α） pjxjpia1/σijxσ-1σijPnk=1a1/σkjxσ-1σkj=（1）- α） nXj=1aij/p1-σi（a）Pmamj/p1-σm（a）|{z}I-O权重ωij（a）·rj+pici |{z}超出需求ξ。B-1