气候变化对供应链金融的影响

一、研究背景

近年来，气候变化的加剧已引发全球范围内对供应链稳定性和金融风险的深刻关注。随着极端天气事件的增多，诸如洪水、干旱、台风等气候灾害频繁发生，供应链的脆弱性暴露无遗，进而对供应链金融带来直接和间接的影响。根据世界经济论坛《2022年全球风险报告》，极端天气和气候变化已成为全球面临的最严峻风险之一，这不仅影响企业的生产运营，还通过供应链网络对金融市场和资本流动产生深远影响。气候变化对供应链金融的影响，首先体现在供应链的中断风险上。随着全球气候变化的加剧，极端天气事件逐渐增多，全球供应链的运输、存储、生产等环节频繁遭遇自然灾害的冲击。例如，2017年飓风“哈维”重创了美国德州地区，导致石油和化工产业链的断裂，甚至影响到全球原油市场的供给和价格波动。此外，受气候变化影响的自然资源枯竭、生态系统失衡等因素也使得原材料的供应变得更加不稳定，进一步推高了供应链融资的风险和成本。

气候变化对供应链金融的影响还表现为资金流动性和融资成本的变化。由于气候变化带来的环境风险不断加剧，银行和金融机构在为供应链提供融资时，开始更加注重气候风险的评估。中国气候变化蓝皮书（2023）》指出，中国面临的极端高温、极端强降水、台风等事件呈显著增加态势，2022年多项气候监测指标达历史新高，如2022年中国共发生极端高温事件3501站日，频次为1961年以来最多;2022年中国地表平均气温较常年高出0.92℃，为20世纪初以来三个最暖年份之一；2020年，中国政府提出了“碳达峰”和“碳中和”目标，并积极推动绿色金融政策的实施。根据中国人民银行发布的《绿色金融发展规划（2021-2025年）》和《绿色债券支持项目目录（2022年修订版）》等政策文件，国家鼓励金融机构加大对绿色、低碳产业的资金支持，而在供应链金融领域，金融机构对企业碳排放和环境影响的审查逐步加强。与此同时，在面临气候风险带来的诸多挑战时，企业可能因资金周转困难、盈利能力下降而难以按时偿还债务，从而增加了违约的可能性，而外部评估机构在对企业进行信用评级等评估活动时，也会将企业受气候风险影响的程度纳入考量范围。例如，极端天气事件如暴雨、洪水、飓风和干旱等会造成严重破坏，像洪水中位于洪泛区的仓库、工厂设施被淹，货物与生产设备受损，企业需大量资金修复与更换，电子元件生产企业工厂遭遇洪水后维修生产流水线及更换损坏部件致运营成本剧增。不同产权性质的企业在应对气候风险时可能具有不同的资源调配能力与政策支持力度，例如国有企业可能在应对气候变化相关政策时有更强的执行力与资源优势，而民营企业可能面临更大的资金压力与市场竞争压力。市场化程度较高的地区，金融市场更为发达，信息传递更为迅速，企业在面对气候风险影响融资成本时可能有更多的应对策略与融资渠道选择，而市场化程度较低的地区则可能相对受限。因此，本文分析气候变化对供应链金融的影响中，分析气候风险对供应链融资成本的影响，以期帮助企业加强自身气候风险的识别和管理能力。

综上所述，气候变化对供应链金融的影响是多方面的，涵盖了供应链的中断风险、融资成本、风险管理等各个层面。随着全球气候风险的加剧，金融机构和供应链中的各方主体都需要加强对气候变化的风险识别与应对能力，进一步推动绿色金融和可持续融资的实践，推动供应链金融的转型与升级。

二、对经济社会及学术上的意义

理论意义：目前关于气候变化对供应链金融的研究多集中在单一环节的风险分析，诸如自然灾害对供应链中断的影响等，缺乏对气候变化整体性风险对供应链金融全链条的系统研究。本文通过综合分析气候变化的多维度风险，探讨其对供应链金融的影响，尤其是从融资成本和资金流动性方面的影响，试图填补现有文献在这一领域的空白。研究将有助于深化对气候变化如何影响供应链金融稳定性的理解，为未来供应链风险管理和金融服务的优化提供理论支持。

现实意义：气候变化已成为全球经济面临的重要挑战，尤其对供应链的稳定性和融资成本产生深远影响。随着企业面临更多气候风险，理解气候变化如何通过供应链金融传导到企业融资成本，对于提升企业应对气候风险的能力具有重要意义。本文的研究可为企业提供应对气候风险的策略，帮助其优化供应链管理与融资结构。同时，研究也能为政策监管机构提供数据支持，推动对供应链金融领域气候风险的识别和监管，确保市场在面对气候变化挑战时的稳定性和可持续发展。

三、研究方法

（1）文献综述法

通过广泛查阅国内外相关文献，全面梳理可持续发展理论、金融发展理论在气候变化与供应链金融研究中的应用与发展脉络，深入总结气候变化风险研究中物理风险和转型风险的分析成果，以及供应链金融内涵、作用等方面研究进展。在文献评述环节，对已有研究进行整合与批判性分析，明确当前研究在二者交叉领域的不足，从而为本文研究找准切入点与创新方向，为后续理论分析、研究假设提出及实证研究奠定坚实的理论基础与研究思路框架。

（2）实证分析法

在研究设计阶段，精心确定样本选取范围与数据来源，合理定义被解释变量、解释变量、中介变量及控制变量，构建多元回归模型与中介模型以刻画气候变化与供应链金融间的复杂关系。运用描述性统计直观呈现数据特征，相关性分析初步判断变量关联，回归分析精准检验气候变化的直接影响、影响机制及调节效应。通过替换变量、滞后一期处理、解决内生性问题等稳健性检验手段，确保实证结果的可靠性与有效性，为研究结论提供有力的数据支撑与科学依据。

（3）理论与实际相结合法

以可持续发展理论和金融发展理论为基础，深入剖析气候变化对供应链金融影响的理论逻辑。将理论延伸至实际，分析气候物理变化和转型变化如何在现实中影响供应链金融，如极端天气对供应链实际运营与金融交易的冲击，政策法规调整对企业实际成本与市场环境的改变等。把从实际数据中得到的实证分析结果再反馈回理论层面，检验和完善理论假设，使研究成果既在理论上严谨合理，又能反映实际经济运行状况，增强研究对实践的指导意义与应用价值。

四、预期困难和对策

预期困难一：数据获取与处理的复杂性

气候变化相关数据如气候物理变化指标、转型政策数据等，以及供应链金融的详细交易数据、企业微观层面数据往往分散在多个部门与机构，获取难度较大。且数据格式可能不一致，数据质量参差不齐，存在缺失值、异常值等问题，在数据处理阶段需要耗费大量精力进行清洗、整合与转换，以满足实证分析要求。

对策：加强与气象部门、环保机构、金融监管部门以及企业的合作与沟通，建立数据共享机制或获取数据使用授权。运用数据挖掘技术与专业的数据处理软件，对数据进行系统的清理、转换与分析，确保数据的准确性、完整性与可用性，为研究提供可靠的数据基础。

预期困难二：模型构建与检验的有效性

在构建气候变化对供应链金融影响的实证模型时，由于涉及多个变量与复杂的影响机制，可能出现模型设定不准确的情况，如遗漏重要变量或变量间存在多重共线性等问题，影响回归结果的可靠性。

五、对策

在模型构建前，充分依据理论基础与文献研究确定变量，运用相关分析与方差膨胀因子检验等方法检测并处理多重共线性问题。对于中介模型检验，采用实证分析检验，相互验证中介效应的显著性与稳健性，不断优化模型设定与检验过程，以提高模型的有效性与研究结论的科学性。