日本語タイトル:スピルオーバーとネットワーク

Knowledge Spillover on Complex Networks

執筆者 紺野友彦  (東京大学)
発行日/NO. 2010年1月  10-E-002
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概要

本稿は、経済成長とネットワークの関係を分析し政策的な含意を導いたものである。

経済成長理論は多くの場合、研究開発に焦点を当ててきた。研究開発は経済成長に大きな影響を与えるが、スピルオーバーも同様に大きな影響を与える。

本稿では、エージェント間のスピルオーバーをネットワークとして表現し、研究を行った。本研究の目的は、知識のスピルオーバーをネットワークとして扱うフレームワークを作ることにある。知識のスピルオーバー方程式を導入し、便利な形式の解を解析的に導いた。その解は主に以下の3点の特徴を持つ。(1)成長率は、ネットワークにつながってさえすれば、次数にかかわらずすべて共通である。(2)生産性のレベルは次数に比例する。(3)成長率はネットワークの構造によって決まる。我々は、成長率をレギュラー、ランダム、スケールフリーという3つの代表的なネットワーク間で比較し、スケールフリーの場合、最も成長率が高いという結果を得た。我々のフレームワークを、自発的にネットワーク形成を行う企業の問題に応用し、距離、地域の大きさと経済成長の間にある関係を導いた。また、他のネットワーク形成問題にも応用した。



概要(英語)

Most growth theories have focused on R&D activities. Although R&D significantly influences economic growth, the spillover effect also has a considerable influence. In this paper, we study knowledge spillover among agents by representing it as network structures. The objective of this study is to construct a framework to treat knowledge spillover as a network. We introduce a knowledge spillover equation, solve it analytically to find a workable solution. It has mainly three properties: (1) the growth rate is common for all the agents only if they are linked to the entire network regardless of degrees, (2) the TFP level is proportional to degree, and (3) the growth rate is determined by the underlying network structure. We compare growth rate among representative networks: regular, random, and scale-free networks, and find the growth rate is the greatest in scale-free network. We apply this framework, i.e., knowledge spill over equation, to the problem of firms forming a network endogenously and show how distance and region size affect the economic growth. We also apply the framework to network formation mechanism. The aim of our paper is not just showing results, but in constructing a framework to study spillover by network.