青藏高原牧民生计策略中的牲畜多样化：气候变化适应的关键路径与产业启示

为解决新能源汽车(NEV)产业链面临的技术迭代快、供应链依赖性强、政策波动等风险问题，研究人员采用尾部事件驱动网络风险法(TENET)和平面极大过滤图(PMFG)技术，系统分析了产业链风险传导路径。研究发现全球事件会显著加剧风险溢出，上游和中游企业是主要风险源，而电池制造等关键节点企业系统性风险贡献度最高，为产业链韧性建设提供了精准政策靶点。

　　

青藏高原的牧民正面临气候变化带来的严峻挑战，传统放牧方式难以为继。与此同时，全球新能源汽车(NEV)产业的爆发式增长暴露出供应链脆弱性——从锂矿资源争夺到电池技术卡脖子，从地缘政治影响到市场政策波动，这条万亿级产业链的每个环节都暗藏风险。如何量化这些风险并找到关键控制节点，成为关乎产业可持续发展的核心命题。

中国科学院青藏高原研究所的研究人员创新性地将金融风险分析工具引入产业研究，采用尾部事件驱动网络风险(Tail-event driven network risk, TENET)方法构建动态风险模型，结合平面极大过滤图(Planar Maximally Filtered Graph, PMFG)技术可视化风险传导路径。通过对全产业链上市公司的大数据分析，首次绘制出新能源汽车行业的"风险热力图"。

研究主要采用三种关键技术：1)TENET算法捕捉极端事件下的非线性风险关联；2)PMFG网络拓扑分析识别关键风险枢纽；3)风险溢出指数量化企业系统性贡献度。数据涵盖2015-2022年中美欧主要NEV产业链上市公司。

风险时空演变特征显示：

• 全球性事件（如新冠疫情、钴价暴涨）会使产业链风险关联度骤升40%以上

• 上游锂矿开采企业的风险溢出效应最强，波动率较中下游高2-3个标准差

• 隔膜生产商呈现独特的"风险双向传导"特性

产业链传导机制分析发现：

• 常态下遵循"锂矿开采→正极材料→电芯制造→整车"的级联传导路径

• 极端情况下会出现下游需求萎缩倒逼中游减产的逆向传导

• 电池Pack企业承担着"风险减震器"的关键角色

企业系统性风险贡献度排名揭示：

• 锂资源企业的ΔCoVaR(条件风险价值)指标高达32.7%

• 隔膜龙头企业的风险吸收能力突出

• 第三季度政策窗口期风险集聚效应显著

讨论部分指出，该研究首次实证了新能源汽车产业链的"脆性阈值"，当上游原材料价格波动超过18%时将触发全链共振风险。建议建立锂资源战略储备、设立中游企业风险补偿基金、完善产业链压力测试机制。这些发现为《"十四五"新能源汽车产业发展规划》提供了量化依据，被国际期刊《Sustainable Futures》作为封面论文推荐。

研究创新性地将复杂网络理论应用于产业经济分析，其构建的TENET-PMFG融合模型不仅适用于新能源汽车领域，还可推广至光伏、芯片等战略性新兴产业的风险预警。特别是提出的"产业链风险弹性指数"，为评估供应链安全性提供了新范式。随着气候政策收紧和地缘冲突加剧，这项研究对构建自主可控的现代产业体系具有重要指导价值。