你可能经常在新闻里看到 “极端天气导致某地农作物减产”“洪水冲毁工厂造成直接损失” 这样的报道,但你有没有想过:一场发生在 A 地的旱灾,可能会让千里之外 B 地的工厂停工?一篇最新研究告诉我们,气候变化带来的经济损失,远比我们看到的 “直接破坏” 严重得多,因为全球供应链会像多米诺骨牌一样,把局部冲击扩散成全球性的连锁反应。
一、我们一直 “低估” 了气候变化的经济代价
过去,科学家和经济学家估算气候变化的成本时,大多盯着 “直接损失”—— 比如热浪让工人无法开工、洪水淹没农田导致的减产、台风摧毁房屋的维修费用等。但实际上,现代经济早已是一张全球化的 “大网”:工厂需要来自世界各地的原材料,农民依赖化肥、机械等工业产品,服务业又离不开制造业和运输业的支撑。
这篇研究指出,这种 “只算直接账” 的方式,严重低估了损失的真实规模。因为当一个地区或行业因气候灾害受损时,它会通过供应链把问题传导给上下游的其他地区和行业,引发 “间接损失”。比如,一场干旱导致小麦减产,不仅会让农民收入下降(直接损失),还会让面粉厂原料短缺、面包价格上涨,甚至让依赖粮食出口的运输公司业务量锐减 —— 这些都是 “间接损失”。
二、研究用了什么方法?
为了算清这笔 “总账”,研究者用了一种叫 “多区域投入产出模型” 的工具。简单说,这个模型就像一张详细的 “全球经济关系图”,能追踪不同国家、不同行业之间的物资流动和经济往来。比如,中国的服装厂需要从巴西进口棉花,美国的汽车厂依赖日本的芯片,这些关系都能在模型中体现。
更关键的是,研究者还加入了 “生产灵活性” 数据 —— 也就是当某个原料断供时,企业能不能快速找到替代原料或调整生产方式。比如,面包厂能不能用其他谷物替代小麦,汽车厂能不能换一家零部件供应商。这让估算更贴近现实:毕竟,企业不会坐以待毙,会想办法减少损失。
三、最关键的 3 个发现
- 间接损失可能是直接损失的 5 倍
研究发现,气候变化带来的间接损失(通过供应链扩散的损失),最多能达到直接损失的 5 倍。比如,如果一场洪水直接造成 100 亿元损失,那么通过供应链传导后,全球总损失可能高达 500 亿元。
- 生产灵活性是 “救命稻草”
企业调整生产方式的能力(比如换原料、找新供应商),能大大减少总损失。研究显示,足够的生产灵活性最多能让损失减少一半。反之,如果企业很难调整(比如只能用特定原料,或没有备用供应商),损失会严重得多。
- 升温越多,损失越 “失控”
当全球升温不超过 3°C 时,气候变化导致的经济损失可能低于全球 GDP 的 5%;但如果升温超过 4°C,损失可能飙升到全球 GDP 的 15%。这是因为高温、干旱等极端天气会变得更频繁,供应链的连锁反应也会更剧烈,甚至可能让一些原本能替代的行业也 “扛不住”。
四、这些损失是怎么 “扩散” 的?
研究者通过分析发现,损失的扩散有清晰的路径:
- 消费者先受影响:比如粮食短缺导致食品价格上涨,普通人买东西更贵(这是 “最终需求” 的损失)。
- 企业慢慢调整:生产者(比如工厂、运输公司)会通过找替代原料、增加其他产品生产等方式减少损失,甚至可能有小幅收益,部分抵消消费者的损失。
- 重灾区集中在这些行业:制造业、运输业和服务业是损失最严重的领域,也正是这些行业在努力调整适应。因为它们为农业、工业等提供了大量中间产品,一旦出问题,影响范围最广。
举个例子:西欧如果因 2°C 升温导致小麦减产,首先会影响当地的面粉厂和面包店(直接损失);接着,给农场提供化肥、机械的企业会失去订单;然后,其他地区的玉米、蔬菜可能会增产来替代小麦,带动它们的供应商(比如化肥、运输)业务增加 —— 但这些调整在升温超过 4°C 后会越来越难。
五、为什么这项研究很重要?
过去,很多政策制定者和企业只关注 “眼前的损失”,比如加固防洪堤、给受灾农民补贴。但这项研究告诉我们:供应链的连锁反应才是更大的威胁。
它提醒我们,应对气候变化不能只盯着 “直接受灾地区”,更要加强全球供应链的韧性 —— 比如让企业有更多替代方案、减少关键物资的 “单点依赖”(比如不要所有工厂都依赖一个地区的原料)。同时,控制全球升温在 2°C 以内(甚至 1.5°C),能大大降低经济 “失控” 的风险。
总结
这篇研究就像给我们敲响了警钟:气候变化的经济代价,藏在全球供应链的每一个环节里。我们看到的 “冰山一角”(直接损失)之下,可能有更大的隐患。而提高生产灵活性、加强国际合作、严控升温幅度,正是我们避免 “连锁灾难” 的关键。
文献来源于,Manfred Lenzen, Mengyu LI. Climate change triggers supply-chain losses that substantially exceed direct damages, 15 July 2025, PREPRINT (Version 1) available at Research Square,该内容有豆包AI生成,仅限于学术交流,水平不足,请批评指正。
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- 發佈時間2025年7月21日 下午11:36 [UTC]
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