自从Long & Plosser（1983）的开创性研究以来，大量的研究探讨了产业部门之间的关联与溢出效应对于产生和放大宏观经济整体波动的影响。相比较而言，从企业层面探讨对于企业异质性冲击与传染的研究相对较少。

基于这一研究现况，本研究主要从企业层面的异质性冲击着手，探讨其在企业投入产出网络结构之间的溢出和传导效应。具体而言，本文主要选取过去三十年中美国各县发生的自然灾害作为主要的冲击来源，从供给商和顾客连接的视角探讨其对于有关企业销售增长的影响。

首先，有关企业层面冲击的来源，本文主要选择企业所在县是否遭受自然灾害作为冲击的来源，若公司总部所在地发生了自然灾害，则衡量冲击的虚拟变量赋值为1，反之则为0，并将其作为主要解释变量。

由于本文主要的关注对象是冲击在产业链条上的传导效应，因此本文主要讨论受到自然灾害冲击的供应商会不会影响下游企业的销售增长，实证模型可表示为：

基准模型的回归结果表明，核心解释变量的系数显著为负，说明若在前三个季度厂商供应商所在地发生了自然灾害，则厂商本期的销售增长率会有显著的下降。

随后本文检验了特制性投入是否会对下游企业销售波动产生影响，具体而言，本文在“特质性投入品（Specific inputs）”的识别方面，本文主要采取以下三种方法，即是否属于多样化产业、是否为高R&D投入以及是否持有专利。在基准模型基础上，本文引入代表供应商是否为特质性的虚拟变量Disaster hits one specific supplier和Disaster hits one nonspecific supplier。实证结果表明，有关特质性投入的系数显著为负，且绝对值高于代表非特质性投入的虚拟变量，说明来自特质性投入品的冲击会在更大程度上放大下游企业的销售波动。

为进一步佐证上述结果，本文还开展了一系列稳健性检验，包括灾害冲击前的平行趋势检验、考虑企业投入产出联系企业的数量、考虑自然灾害规模、考虑企业产品出口情况以及行业特征等，相关结果均支持基准回归的结果。

此外，销售的波动是否会反映在企业的价值或股价上呢？为解决这一问题，本文进一步使用事件研究法探讨其对于企业超额收益率的影响。具体而言，本文首先使用FF三因子模型计算超额收益率作为被解释变量，根据企业上游企业是否受灾害冲击影响将其划分为实验组和对照组。回归结果表明，实验组企业，即上游受灾害冲击的企业系数显著为负，不论是经济显著性还是统计显著性均要强于未收影响企业，表明其资本市场表现也受到负面影响。

以上研究主要关注于灾害冲击在纵向的产业链条的传导，那么其是否会产生横向的溢出效应呢，即受灾害冲击的供应商会不会影响拥有同一客户的其他供应商的市场表现呢？为回答这一问题，本文进一步引入虚拟变量Disaster hits one customer's supplier，回归结果表明，其系数显著为负，说明灾害冲击也同时存在横向的溢出效应。

This article examines whether firm-level idiosyncratic shocks propagate in production networks. We identify idiosyncratic shocks with the occurrence of natural disasters. We find that affected suppliers impose substantial output losses on their customers, especially when they produce specific inputs. These output losses translate into significant market value losses, and they spill overto other suppliers. Our point estimates are economically large, suggesting that input specificity is an important determinant of the propagation of idiosyncratic shocks in the economy.

文献分析：

王文蔚  中央财经大学金融学院博士生

指导老师：

王   遥  中央财经大学绿色金融国际研究院院长

来源：中央财经大学绿色金融国际研究院