哈佛国际经济学论文比赛 生产链中断和最佳响应的经济分析

虽然随着央行量化宽松和被压抑的需求释放，总需求 （AD） 已恢复到大流行前的水平 [1]，但生产链中断 （PCD） 仍然普遍存在。本文分析了它对消费者、公司、政府和金融机构的不同影响，并相应地推荐了最佳应对措施。

PCDs引发了关键生产要素的稀缺（关键材料短缺增加了638%[2]），迫使企业提高投入品价格，使生产成本提高10-40%[3]，并导致供应暴跌（S0→S1）。鉴于食品/技术等消费品需求的价格弹性较低

全球封锁期间的严重依赖[4]，支出/收入增加（0P0E0Q0→0P1E1Q1），伤害了消费者，但使生产者受益。

然而，从内部规模经济中获得的成本节约意味着大多数公司在寡头垄断的市场结构下运作。尽管边际成本（MC0→MC1）上升，但考虑到企业扭结的需求曲线，利润最大化的价格和产出仍处于Pe和Qe。

竞争寡头主义者之间的收益矩阵进一步证明了这种价格刚性——收取较低价格的主导策略意味着在达到纳什均衡后，价格不太可能改变。然而，消费者价格只是随着PCD的飙升而飙升。格罗斯曼-哈特-摩尔不完全合同模型解决了这个问题。资产所有权增加了投资激励[5]，刺激了垂直整合 - 特别是在互补资产之间 [6] - 以便在PCD推高外部市场交易成本时最大限度地提高效率。

并购增长300%[7]，全球并购价值超过5.63万亿[8]，就是这种整合和市场整合的例证。

与完全竞争的公司与绝对垄断形成鲜明对比，市场主导地位的增强无疑会导致消费者价格上涨（Ppc→Pm）。

其次，最初的纳什均衡未能解释两家公司成本的上升。利用Bertrand竞争模型，MC的增加改变了各自公司的反应函数（RF），获得了更高价格的纳什均衡。

库尔诺竞争模型显示出类似的结果 - MC越高，它们各自的射频就越低，导致产量降低，根据需求定律，价格越高。因此，不可否认，消费者受到PCD引起的价格飙升的伤害，而对公司的影响则因成本增加的程度而异。为了进一步研究这一点，我们转向PCD减缓国际贸易的另一个主要来源 - 劳动力短缺[9]。

尽管职位空缺比2019年第四季度增加了33%，但劳动力短缺仍然存在[11]。

为了模拟 COVID 引起的劳动力中断的影响，请考虑员工的最佳响应功能：

BRF = F（w， a， b， d）， 其中 w = 工资， a = 努力的无用，

 b = 失业救济金，d = 就业期限

随着300万工人害怕COVID-19，超额死亡率增加了60%[12]（a）已经上升。与此同时，慷慨的失业救济金 - 每周300美元的补充和1400美元的刺激支票 [13] - 上升（b）。相比之下，（d）已经下降，因为规避风险的企业寻求短期雇佣合同[14]。

鉴于∂BRF/∂a<0>0，BRFi下降到BRFu - 与BRF相切的等价曲线下降，表明努力/工资比率较低，因此生产率较低。保留工资增加（A→B），提高了总工资设定曲线，而短缺引起的工人竞争提高了价格设定曲线。在新均衡时，工资较高（Wi→Wn），但就业率下降（Ei→En）。

由于劳动力占企业运营成本的70%[15]，并且对现代供应链仍然至关重要[16]，因此与劳动力相关的PCD引起的生产率与工资之比的降低给企业带来了巨大的成本。与此同时，尽管家庭工资（Wn）较高，但失业率（En）的增加以及已经飙升的物价降低了净购买力。

企业应如何应对和防范PCD引发的成本激增？

为了缓和现有的冲击，除了寻找替代投入外，企业还应通过战略产品优先级来最大限度地提高短期生产调度敏捷性[17]。通过将其产品的边际利润曲线表示为具有近似概率参数的函数并利用非线性规划[18]，企业可以在给定不同的材料约束集的情况下确定利润最大化的产出组合，从而保证高效的生产执行，尽管供应链不稳定。关于劳动力成本，如P = PL − W，其中P=利润，PL=劳动产品，W=工资，当（W）上升时，企业必须提高效率，促进（PL）以维持（P）。主动监控可确保企业识别效率低下并做出相应反应，实施权宜之计，如重组仓库和优化采购订单工作流程。公司可以通过Pettersson效率指数[19]跟踪上述效率水平：

效率 = 绩效 * [（1 − 成本）/净销售额]，而绩效 = 交付精度 * 交货时间 * 消费者满意度

从长远来看，企业可以投资于数字基础设施，以增强弹性并防止意外的PCD。 利用区块链绘制复杂生产链上的交易图，可以实现透明的风险评估[20]，将成本降低45%[21];通过互连的传感器整合物联网，将可靠的实时数据提供给这个分散的区块链接口[22];在上述数学编程决策支持系统（DSS）中使用人工智能，通过Petri网，多智能体系统[23]和机器学习[24]将效率提高15%。同时，投资增材制造技术可以将盈利能力提高7%[25]，并减少对国际供应商的依赖。通过将投资的预期总成本 （ETC） 建模为：

ETC = 沉没成本 + 投资失败成本 − 成本节约 [26]

并获得：

δ当∂/∂δ（ETC）= 0时，其中δ=给定投资公司所涵盖的PCD波动范围可以接近利润最大化的最佳投资水平。

对政府和金融机构的影响

虽然失业率随着经济的重新开放而逐渐恢复[27]，推动了AD，但PCD继续对两个关键的宏观经济指标造成严重破坏：经济增长和通货膨胀率。

鉴于企业的资源和劳动力成本过高，凯恩斯主义AS左移，导致滞胀 - 尽管物价上涨（P0→P1），但GDP萎缩（Y0→Y1）。

利用Quah-Vahey的AD-AS向量自回归（VAR）模型，成本推动供应

冲击导致总价格上涨约13%，GDP下降21%[28]，加剧了PCD的这些灾难性影响。

为了进一步研究对经济增长的长期影响，请考虑Solow-Swan模型和Romer的内生增长模型：∆A = F（Ka，La，A）

 其中 A = 现有技术;Ka，La = 资本，投资于技术的劳动力

鉴于大量资本撤出，企业净再投资在2020年第一季度至第二季度之间下降了7260亿美元[29]，降低了Ka，∆A，从而降低了整体生产功能。与此同时，消费者恐慌性购买增加12.4%[30]降低了储蓄率，从而降低了投资曲线。假设持续贬值，长期GDP将进一步下降（Y0→Y1）。

与此同时，PCD中信用违约掉期利差扩大[31]意味着由于利润率不确定和金融失衡[32]，企业违约风险增加，促使撤回对公司（债券、股票等）的投资，同时增加对黄金等实物资产的需求。鉴于这些投机性资产交易与通货膨胀之间存在正相关关系[33]，总价格进一步飙升，使

各种金融机构面临压力 - 由于隐含风险上升，私人投资者难以在加权平均资本成本（WACC）上升的情况下获利，而中央银行则努力将通胀率保持在2%的目标水平以下。

政府和金融机构应如何应对和防范PCD？

为了缓和PCD的直接影响，政府必须通过补贴推回式货架等物料搬运设备，将存储空间增加25%-55%[34]，或通过蓝牙低功耗传感器和基于蜂窝的远程信息处理平台安装“虚拟门”来缓解港口拥堵，从而提高港口管理的透明度[35]。

鉴于生产链的互联性[36]，生产率的个别峰值

为整个端口创造连锁效益。因此，上述设备产生的正外部性意味着自由市场中安装不足的Qs-Qm。有针对性的政府补贴将PMCm转移到PMCg，重新获得福利ABC。

展望未来，政府必须积极监测周期性波动，以先发制人地识别威胁，防止未来的PCD。可以利用两个宏观经济指标 - 总周期性波动（TCF）和良好的市场不平衡（GMU）。

TCF = Yd + Ys 而

GMU = Yd − Ys，其中 Yd、Ys 分别 = 输出的需求和供应成分

通过对产出的匹配效应和对价格的对比效应来区分组件[37]。

通过将历史TCF和GMU数据输入结构性VAR模型，政府可以推断当前趋势以预测迫在眉睫的经济失衡，从而采取适当的预防措施。当预测TCF<0>0时，可能会出现收缩性供应冲击，这是一个警告信号。

同时，政府应通过补贴、技能提升计划和竞争政策鼓励生产设施回流[38]，防止未来的PCD。 利用情景驱动的随机模拟来模拟COVID-19等“灰犀牛”事件的影响[39]，政府可以在通过回流预防PCD的潜在好处与其降低比较优势的成本之间权衡，确定回流支持的最佳水平。

最后，PCD导致62%的财务损失[40]，使公司争先恐后地寻找流动现金[41]。利用希克斯-汉森模型，流动性-货币曲线随着流动性偏好的增加而左移，促使央行提高利率（i0→i1）。

此外，考虑泰勒规则：

利率 = 中性利率 + 0。5（ir − 即） + 0。5（年 − 叶），

其中Ir Ie代表当前和理想的通货膨胀率，而Yr Ye代表当前和理想的GDP增长。

鉴于PCD引起的通货膨胀率飙升降低了价格的信息性，AD的价格水平弹性降低（ADe→ADi）[42]，这意味着当AS下降时，价格显着上涨（P0→Pi）和产出下降幅度较小（Y0→Yi）。由于Ir的上升幅度大于Y的下降量，因此提高利率将是对通货膨胀的破坏性周期性的最佳反应。同时，尽管WACC有所增加，但一旦价格长期反弹，私人投资者可以利用较低的股票价格获得更大的回报。

结论

PCD与2008年金融危机等其他灾难一起，一再质疑经济分析的合法性。然而，正如约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）所支持的那样，“大致正确总比完全错误要好”。虽然经济理论和数学模型可能永远无法完美地预测结果，但它可能是我们作为人类指南所能达到的最接近的结果。