清洁能源与脆弱的供应链：从美中贸易紧张局势和能源冲击中吸取的教训

《Frontiers in Environmental Science》：Clean energy and the fragile supply chain: lessons from U.S.-China trade tensions and energy shocks

中国供应链中断与清洁能源技术、能源价格、中美贸易紧张及经济政策不确定性的动态关联与溢出效应研究，采用时间变参数VAR和分位数VAR模型分析2006-2024年数据，发现供应链中断是主要净传染源，尤其在COVID-19、贸易战和红海能源危机期间，2020年后清洁能源技术影响力显著提升，且不同分位数下溢出效应呈现非对称性和状态依赖性。

　　在全球经济日益互联的背景下，供应链的脆弱性与各类经济、环境和政策变量之间的相互作用变得愈发重要。本文探讨了中国供应链中断（GSCH）、清洁能源技术（NEX）、能源价格（BRENT）、中美贸易紧张局势（UCT）以及经济政策不确定性（EPU）之间的时变联系和冲击传导机制。通过分析这些变量在不同市场状态下的动态关系，研究旨在揭示它们如何在极端事件和正常市场条件下相互影响，从而为政策制定者、企业决策者和相关利益方提供更全面的视角，以增强对供应链风险的应对能力。

随着全球贸易冲突、能源安全问题以及环境挑战的加剧，经济系统中的不确定性不断上升。这种不确定性不仅影响企业的运营效率，还可能对整个全球供应链产生深远影响。例如，中美贸易摩擦、新冠疫情（C19P）、俄乌冲突（RUC）和红海能源危机等事件，都在不同程度上对全球供应链造成了冲击。这些事件不仅导致了物流中断、生产停滞和成本上升，还引发了对全球能源市场和清洁技术发展的广泛关注。在此背景下，理解供应链中断如何与这些变量相互作用，有助于识别关键风险传导路径，并为制定更具前瞻性的应对策略提供依据。

供应链的中断通常源于外部环境的不确定性，例如政策变化、技术革新和自然灾难等。这些因素通过多种渠道影响供应链的稳定性。首先，技术冲击可能改变供应链的效率和原材料采购方式，进而影响整体运营。其次，资本流动和融资条件的变化可能影响企业在清洁能源领域的投资决策，从而削弱其对供应链的支撑作用。此外，监管政策和市场环境的变化，如碳定价和补贴政策，也会影响供应链对技术冲击的反应。在这些因素中，供应链本身作为核心变量，其变动往往对其他领域产生广泛影响，尤其是在经济和政策环境不稳定的情况下。

在经济政策不确定性（EPU）方面，研究发现其在不同市场状态下扮演了不同的角色。在较低的不确定性水平下，EPU往往表现为净接收者，即其自身受到其他变量的影响。而在较高的不确定性时期，如新冠疫情和俄乌冲突期间，EPU则成为主要的净冲击传导者，对能源市场和清洁技术的发展产生显著影响。这一发现强调了EPU在不同经济环境下的动态变化，以及其对市场稳定性的潜在威胁。EPU不仅会影响企业的投资和创新活动，还可能通过改变融资条件，对供应链的运行效率产生间接影响。

清洁能源技术（NEX）作为应对环境挑战的重要工具，其发展和应用在近年来受到高度重视。然而，研究显示，NEX在不同市场状态下的角色也在发生变化。特别是在2020年之后，随着全球对可持续发展的关注增强，NEX在高分位数（如0.85到0.95）下表现出更强的冲击传导能力。这表明，清洁能源技术的推广不仅依赖于技术创新本身，还受到宏观经济政策和国际环境变化的影响。例如，在全球气候政策日益严格的背景下，NEX能够通过促进绿色转型，减少对传统能源的依赖，从而缓解供应链压力。然而，在低分位数（如0.1到0.3）下，NEX仍然表现为净接收者，显示出其在市场不确定性较低时对其他变量的依赖性。

能源价格（BRENT）作为全球能源市场的重要指标，其波动对供应链的影响同样不可忽视。BRENT价格的变化不仅影响企业的生产成本，还可能通过运输和输入成本的传导机制，对供应链的稳定性产生连锁反应。在高分位数下，BRENT表现出较强的冲击传导能力，尤其是在全球能源危机或经济动荡时期。而在低分位数下，BRENT则更多地表现为净接收者，反映出其在市场稳定时对其他变量的依赖性。这种非线性和状态依赖的传导机制表明，能源价格的波动需要结合具体市场条件进行分析，而不能简单地视为独立变量。

中美贸易紧张局势（UCT）则通过影响贸易流动和技术转移，对全球供应链和清洁能源技术的发展产生双重作用。在贸易冲突的初期阶段，UCT对供应链和清洁能源技术的传导作用较为显著，尤其是在高分位数下。然而，随着全球市场环境的变化，UCT的影响逐渐减弱，甚至在某些情况下表现为净接收者。这一趋势表明，贸易政策的不确定性在不同市场阶段可能具有不同的传导效应，且受到全球政治经济格局演变的影响。

本文的研究方法采用了时间变化参数向量自回归模型（TVP-VAR）和分位数向量自回归模型（QVAR），这两种模型能够有效捕捉变量之间的动态关系和分位数依赖的传导效应。TVP-VAR模型通过允许参数随时间变化，揭示了变量之间关系的演变过程，而QVAR模型则通过分位数分析，进一步细化了传导机制在不同市场状态下的表现。这些方法的结合，使得研究能够在不同经济和政策环境下，提供更为细致的分析框架，从而更全面地理解供应链中断与其他变量之间的复杂互动。

研究结果表明，中国供应链中断（GSCH）在大多数时期扮演着净传导者的角色，尤其是在全球性危机期间，如新冠疫情、贸易冲突升级和红海能源危机。这反映出中国在全球供应链中的关键地位，以及其内部和外部供应链活动的广泛影响。而在2020年之后，随着全球对清洁能源的关注增加，NEX在高分位数下的传导作用显著增强，成为重要的冲击源。与此同时，BRENT和UCT在不同分位数下交替发挥传导作用，显示出其在市场波动中的非线性特征。

此外，研究还通过网络分析方法验证了这些传导关系的稳健性。网络结构分析表明，供应链、清洁能源技术、能源价格和经济政策不确定性之间的关系具有非线性和状态依赖的特性。在低分位数下，供应链和EPU为主要的冲击传导者，而在高分位数下，NEX和BRENT则表现出更强的传导能力。这些结果不仅加深了对供应链风险传导机制的理解，也为政策制定者和企业提供了新的视角，以应对日益复杂的全球经济环境。

从实践角度来看，本文的研究结果对供应链管理、政策制定和技术创新具有重要的启示。首先，企业需要关注供应链的动态变化，并采取相应的措施，以提高其在不确定性环境下的适应能力。例如，通过多元化供应链、加强技术储备和优化生产流程，企业可以降低对单一市场或技术的依赖。其次，政策制定者应加强对供应链的监管，确保其在经济政策不确定时期仍能保持稳定运行。同时，政府应推动绿色技术创新，通过政策支持和激励措施，促进清洁能源技术的广泛应用。此外，国际社会需要加强合作，减少贸易冲突对全球供应链的冲击，确保能源和资源的稳定供应。

尽管本文的研究提供了有价值的见解，但仍存在一些局限性。首先，研究数据主要基于截面分析，缺乏长期的纵向数据，因此在探讨因果关系时可能存在一定的局限。未来的研究可以考虑引入纵向数据，以更深入地分析变量之间的长期影响。其次，本文主要关注中国供应链中断的影响，未来研究可以扩展至其他国家，以比较不同经济体在供应链风险传导中的表现。最后，研究可以进一步探讨如何通过技术创新和信息处理手段，减少供应链中断的可能性，并增强其韧性。

综上所述，本文通过分析供应链中断、清洁能源技术、能源价格、中美贸易紧张局势和经济政策不确定性之间的时变联系，揭示了这些变量在不同市场条件下的动态传导机制。研究结果表明，供应链在应对全球性危机和不确定性时扮演着关键角色，而清洁能源技术、能源价格和经济政策不确定性则在不同阶段对供应链产生不同的影响。这些发现不仅丰富了现有的供应链研究文献，也为政策制定者和企业提供了重要的决策参考，有助于构建更加稳健和可持续的全球经济体系。