系统性风险研究背景与方法 [page::0][page::1]

• 生产网络因全球化和供应链复杂化而日益脆弱，系统性风险度量关注单个企业中断对整体经济影响。

- 采用匈牙利全企业VAT交易数据构建生产网络，计算经济系统性风险指数（ESRI）评估重要性。

• 引入条纹修正引力模型（s-GM）作为无偏基准模型，保留企业按行业分的输入输出流，生成均衡网络结构。

生产网络统计特征及ESRI演化 [page::3][page::4]

• 年度网络节点和连边数量增长，2018年因政策导致数据覆盖显著增加。

- 企业度数和强度分布呈幂律，强度分布稳定，度分布有上移趋势。

• 平均ESRI呈下降，整体ESRI总和上升，反映连接密度降低但企业规模扩张。

- 企业ESRI表现出时间稳定性，COVID-19疫情期间上下游ESRI变化引起系统风险结构性改变。

实证网络与基准模型的差异 [page::3][page::5]

• 基准模型ESRI随时间平稳，疫情期间实际ESRI与模型显著偏离，反映实际经济网络非均衡调整。

- 疫情后模型高估主要风险企业的系统风险，低估低风险企业，且排名一致性降低。

• 2015年模型与实际高度一致，2021年差异显著，显示基准模型难以捕捉危机期间网络动态。

系统性风险高风险企业板块及行业变化 [page::6][page::7]

• 细分为系统性风险排行中前0.1%企业组成的”plateau“，行业集中于电力供应、机械制造等关键行业。

- 板块企业组成疫情期间更稳定，但模型与实证之间的重合度下降。

• 实证中邮政服务行业ESRI显著上升，反映疫情期间邮政服务成为经济关键枢纽。

- 其他重点行业系统性风险下降，显示企业通过供应链“重线”降低整体风险。

影响企业系统性风险的关键因素回归分析 [page::6][page::7][page::8][page::9]

| 变量 | 影响 | 说明 |
|----------------|----------|-----------------------------------|
| ESRImodel | 正显著 | 基准模型ESRI，强烈相关 |
| out-strength | 正显著 | 企业销售额，反映下游风险传播通道 |
| in-strength | 正显著 | 企业采购额，对风险传播有影响 |
| Essentiality | 正显著 | 关键输入程度，关键性输入提升风险 |
| Import | 疫情期正 | 国际进口贸易量，疫情时增加本地风险 |
| Export | 疫情期正 | 国际出口贸易量，疫情时正负影响兼具 |

• 进口与本地出货和关键性输入的交互作用负相关，表明进口主要外销减少本地溢出。

- 出口对本地出货和关键性输入的交互项多数负相关，表明出口对本地风险有替代效应。

• 疫情期间国际贸易成为系统风险驱动，贸易限制加剧核心企业系统性风险。

研究结论与展望 [page::9]

• COVID-19促使企业供应链重构，实际网络系统性风险低于基准模型预测，邮政行业风险逆势上升。

- 国际贸易与本地贸易互动复杂，成为系统风险重要驱动因子，且疫情加剧该效应。

• 该研究开辟了基于动态企业生产网络的系统性风险时序分析方向。

- 后续研究将关注企业韧性测度和疫情地理差异对供应链结构的影响。

金融研究报告详尽解析报告

报告题目：Evolution and determinants of firm-level systemic risk in local production networks
作者：Anna Mancini, Balázs Lengyel, Riccardo Di Clemente, Giulio Cimini
发布机构与背景：本文为多国科研机构联合研究成果，利用匈牙利布达佩斯地区的企业间生产网络数据，考察了2015-2022年间单个企业层面的系统性风险及其变迁，尤其聚焦COVID-19疫情对生产网络结构及风险的影响。
研究主题：生产网络中企业的系统性风险演化机制与决定因素，及企业适应危机后生产网络结构的变化。

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1. 报告引言与概要分析

核心论点与研究动机

近年来，全球疫情和地缘政治冲突暴露出生产网络的脆弱性，对供应链造成严重冲击，进而引发广泛的经济不稳定。传统上，系统性风险评估多以静态、行业级的投入产出表进行，但企业级别的复杂生产网络数据的可用，促使研究向更细粒度的层次转变，能够更准确地捕捉系统性风险的传导过程。报告中指出了一个关键不足之处：先前研究忽略了企业在危机中通过调整供应链结构（如重新选择供应商）来自适应外部冲击的行为。因此，本文创新性地引入时间演化动态，研究企业层面系统性风险（用ESRI指标衡量）在匈牙利布达佩斯地区的生产网络中的变化，重点分析疫情冲击下企业系统性风险的结构重组及风险决定因素，特别是国际贸易链路的作用。研究通过构建和使用基于最大熵原理的条带校正引力模型(s-GM)作为基线的“无偏”网络模型，来判断实际生产网络的风险变化是否偏离理论均衡状态。核心发现包括疫情之后实际系统性风险整体小于该均衡模型预测，指向企业自适应供应链结构优化带来的网络抗风险能力增强。[page::0,page::1]

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2. 报告结构逐章细节解析

2.1 生产网络构建与数据处理

• 数据来源为布达佩斯地区企业之间的增值税(VAT)发票交易，2015-2022年间按年聚合。

- 企业被假定只生产归属于其NACE 4位行业分类的一种产品，网络是有向加权网络，节点代表企业，连接表示供应关系，权重为交易额，方向为供应→购买。

• 为保证计算可行性，及减少地域效应，仅保留总部位于布达佩斯的中大型企业，剔除员工数≤11且客户数≤2的小企业。过滤后网络规模大幅缩减至每年约1万~3万企业级节点。

- 2018年数据增长显著，主要受政府施行线上发票和实时发票报告制度推动，引入大量小型企业，导致网络密度显著下降。

• 企业年度节点度（供应商及客户数）和强度（供应总额及销售总额）符合无截断幂律分布，存在少数极大节点。随着时间推移，结构总体稳定，度分布轻微向高值移动，交易强度相对稳定。[page::2,page::3,page::4]

2.2 ESRI指标与系统性风险动态

• 系统性风险采用ESRI（经济系统风险指数）衡量：每次模拟单一企业“失效”并计算其上下游冲击迭代传播导致的总生产力损失比例。该指标涵盖输入输出对企业网络冲击的耐受程度。

- 平均ESRI呈下降趋势，反映网络密度降低导致传导路径减少；总ESRI则增长，反映参与企业数量增多。

• 企业ESRI值在时间上高度相关，表明风险结构相对稳定。异常点是2019-2020年间相关性骤降，表明COVID-19疫情引起网络结构重塑及风险格局剧变。

- ESRI风险集中分布，呈现“平台”形态，即最高风险企业ESRI值稳定在10%-15%区间，代表极端系统重要性节点。疫情后上游风险成分显著上升，推测企业为替代受限的进口渠道，增加了本地供应连接，从而增加了输入方面的系统性风险。 [page::3,page::4]

2.3 与s-GM无偏模型比较

• s-GM模型在正常年度能很好再现单个企业ESRI的结构，包括风险排名和分布。模型基于保留企业的行业分层输入输出强度，构建瓦尔拉斯均衡下的最大熵网络集合。

- 疫情前两者ESRI高度吻合，COVID期间呈明显差异：模型预期的ESRI趋于升高，而实际ESRI下降；相似相关系数下降显示模型无法捕捉该危机期内企业自适应重构网络的动态行为。

• 风险排名比较中，疫情爆发后预期排名混乱，模型对高风险企业的ESRI严重高估，低风险企业估计较低，反映模型在危机期间无法精准刻画企业间动态网络调整导致的风险传递。该现象隐含网络结构的偏离均衡机制，如供应商替代策略和新渠道形成过程。[page::5]

2.4 系统性风险高风险企业群体（Plateau）及行业结构

• 以ESRI排名最前0.1%企业定义为plateau企业。企业成员组成在疫情前后波动，疫情期间plateau的企业稳定性加强（Jaccard指数增至0.7）。

- 大部分plateau企业为电力供应（NACE35）、机械制造（NACE28）等少数行业所占，官方统计和后续回归展示该组结构呈显著行业集中。

• 疫情期间，邮政服务（NACE5310）作为唯一出口型特殊行业，ESRI显著上升，体现疫情封锁下其作为供应链关键中介的地位增强。其他行业实际ESRI下降，反映真实网络中企业调整关联关系以减少风险敞口。与此相对，s-GM模型ESRI普遍上升，因其仅考虑规模和强度增长，未考虑实际动态适应。[page::6,page::7,page::33]

2.5 系统性风险决定因素回归分析

• 回归采用企业固定效应面板多元线性模型，核心自变量包括s-GM模型预测ESRI、企业规模(员工数)、本地贸易强度（入、出口交易额）、必需性系数（Essentiality）、国际贸易量（进口与出口），同时考虑本地与国际贸易的交互项。

- 本地交易强度和必需性显著正向解释ESRI，显示企业越关键、交易越大，系统性风险越大。员工数与ESRI不显著，规模效应主要通过交易强度反映。

• 进口与出口均能提升企业的ESRI，但细化交互项分析揭示复杂影响：进口与企业向外销售强度及必需性负相关，表明许多进口企业并不通过本地销售渠道传导风险，而是出口驱动；进口与采购总额正交互，暗示进口补充本地供应链，增强本地风险。出口对外销售和必需性负交互系数表明出口替代本地需求有助降低风险，但出口与本地采购正交互，展示出口产能扩张需更多本地输入，反而提升风险。

- 疫情期间进口和出口对ESRI的系数显著增强，表明国际贸易在危机期间对本地系统性风险的影响加剧，可能因贸易总体下降，只有少数关键企业维持国际联系。

• 结果通过多种稳健性测试得到确认，实证检验了生产网络中地方与全球供应链交织的系统性风险机制。[page::7,page::8,page::9]

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3. 关键图表深度解读

图1：生产网络示例与ESRI及国际贸易关系示意

• 描绘危机前后部分高风险企业的网络样貌。节点大小表示ESRI大小，颜色区分国际贸易链接及行业分类。

- 危机时，国际贸易相关企业风险显著突出，企业行业板块结构重组。

• Null模型网络显示仅保留强度和行业输入输出约束，缺少实际经济适应性表现。

- 该图形直观反映实际网络在疫情中如何偏离均衡状态，加剧局部风险格局并突显国际贸易因素的复杂关联。[page::2]

图2：年度网络规模与风险特征趋势

• 图2A显示从2015至2022年节点数和交易数逐年增加，网络密度下降。

- 图2B-C为度分布，均呈幂律长尾，反映大厂对网络连通性贡献显著，度峰值随时间推移上升。

• 图2D显示平均ESRI下降，整体总ESRI增长。

- 图2E-F为强度的生存函数，强度值稳定，尾部略微延长，支持长期大企业风险承载。

• 图2G为年度ESRI相关矩阵，2020年后相关度明显降低，体现疫情带来的结构扰动。

- 图2H-I描绘2015和2021年ESRI排名及上下游组成，疫情后上游风险增加形成阶梯形，反映供给链方贡献加重。[page::4]

图3：实证ESRI与基准s-GM模型ESRI对比

• 图3A显示s-GM模型ESRI值年度间高度相关，改变集中在2017-18，反映制度变动影响。

- 图3B为2019年企业ESRI点对点对比，点分布近似于y=x线，但对高风险企业微高估。

• 图3C显示均值对比，实际ESRI自2018年后低于s-GM预测，疫情期差异进一步扩大。

- 图3D为年度个体企业ESRI相关系数，疫情期间降至低谷，后疫情期有所恢复。

• 图3E-F为2015与2021年ESRI排名对比，疫情后s-GM排名混乱，与实证明显偏离，体现模型在危机期间解释力减弱。[page::5]

图4：高风险plateau企业网络结构演化

• 图4A展示疫情前后plateau企业网络结构与行业颜色编码。

- 图4B-4C的Jaccard指数矩阵反映 年度连续性和模型与实际plateau集合一致性，后者疫情期间明显下降，表明模型偏离真实高风险企业识别。

• 图4D显示多个行业板块中plateau企业ESRI时序演化，邮政服务行业疫情大幅上升，其他行业实际呈下降趋势，模型仅呈持续上升。[page::7]

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4. 估值与系统性风险指标详解

• ESRI计算基于模拟单个企业破产导致的生产产出减少，对上下游冲击进行迭代传播，计算稳态后全网产出减少的比例加权求和。

- 其上下游冲击传播机制结合广义Leontief生产函数，区别对待必需品影响与非必需品线性影响。

• s-GM模型为最大熵随机网络模型，依据企业分行业输入输出强度构建，能在均衡假设下再现网络结构统计特征，为实证网络的“均衡对照”基准。

- 通过对比ESRI实际值与s-GM模拟值，捕捉到企业网络如何因危机形成适应性偏离使系统性风险降低，展现网络的动态弹性与稳健性。[page::9,page::10]

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5. 系统性风险的关键风险因素及影响机制

• 系统性风险主要由企业交易网络属性和其在生产系统中的必需性驱动。

- 国际贸易双向影响本地风险，进口通常不通过本地销售渠道而影响出口型制造，但当进口替代本地供应链上的输入时，增加本地风险。

• 出口可减少风险当其替代本地销售，但伴随扩大生产对本地原料的需求，反而提升风险。

- 疫情期间受阻的国际贸易放大了国际链路对系统性风险的影响，风险分布更加依赖于少数维系全球联系的关键企业。

• 风险因素复杂交互、非简单线性效应提示风险管理需兼顾全球和本地双层供应链结构。[page::7,page::8]

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6. 审慎视角与分析局限

• 研究侧重于布达佩斯区域，因计算复杂度高限制了全国范围推广，未来可尝试扩展以涵盖更多企业和多区域结构。

- s-GM模型虽然均衡且最大熵有理论支撑，但模型忽略了非均衡时的企业偏好决策与实时市场调整，疫情期间失效表明需引入动态行为及适应性机制。

• ESRI指标尽管较传统输入产出分析细化，但仍基于静态网络快照，难以完全捕捉企业快速切换供应商的实时行为。

- 国际贸易变量虽纳入回归分析，但未进一步分行业细化国际链对局部风险的差异性影响，未来可深化复杂全球价值链分析。

• 回归模型解释力较高，但仍受限于可观测特征，潜在存在未测风险渠道（如金融风险）和行业间非均质风险影响未全显现。

- 本研究强调供需适应机制降低风险，但疫情后冲击是否长期改变结构、对效率和成本的兼顾未深入，未来工作可关注风险韧性与经济效率的平衡。

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7. 结论性综合

本报告基于匈牙利布达佩斯地区详尽的企业间增值税交易数据，从2015年至2022年追踪企业层面的系统性风险演化，重点分析了COVID-19疫情带来的结构性冲击和企业适应行为的影响。利用最大熵的条带校正引力模型作为均衡基准，发现：

• 疫情前后企业系统性风险高度相关，疫情导致2020年起明显偏离模型预测，表明经济系统出现显著非均衡响应与结构重组。

- 高系统性风险企业群体（plateau）构成行业集中，疫情期间除邮政业外整体系统性风险趋下降，显示除关键中介外企业通过调整供应链降低风险暴露。

• 国际贸易在疫情期间成为系统性风险的重要决定因素，进口和出口对本地系统风险存在对立效应，反映全球产供需链复杂交织与风险传导。

- s-GM模型在正常年份对风险分布预测准确，但对危机期动态完全缺失，为进一步研究生产网络的弹性调整机制和政策制定提供理论及数据支撑。

• 本文为系统性风险演化提供了首个基于企业级生产网络及疫情冲击的时序实证分析，揭示了企业如何通过生产网络结构重构增加经济韧性，为未来供应链韧性管理和政策优化奠定理论基础。[page::0,page::1,page::3,page::4,page::5,page::6,page::7,page::8,page::9]

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图表溯源示例

• 图1展示了疫情前后部分企业网络结构，节点按ESRI大小调整，染色反映企业是否参与国际贸易，扩大镜头下显示高风险企业行业和对应的null模型成交量匹配情况。

- 图2为核心网络统计特征随历史时间变化，明确反映了疫情前后网络节点增长、网络密度下降及ESRI指标的整体趋势和分布。

• 图3深入比较了实证ESRI和基线模型对风险值及排名的拟合优劣，疫情期间模型拟合显著恶化。

- 图4聚焦高风险plateau企业的网络结构演进和行业构成演变，邮政行业疫情期间风险强烈攀升的图示。

完整所有图表见附件所示，均有详细数据溯源与图示分析。

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综上，本文系统、详尽利用大规模企业生产网络数据，辅以统计物理和经济均衡模型，创新性地将企业系统性风险的时间演化与危机自适应机制结合，为理解和管理复杂供应链网络中的系统风险提供了极具价值的理论和实证参考。

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