Shock Propagations in Granular Networks

本研究は日本の企業間取引ネットワークのデータを使い、ネットワークの特性や企業売上の成長率との関係、そして仕入れおよび販売先との売り上げの関係を調べた。まず、規模の大きい企業グループほど平均成長率が高く分散も少ないことがわかった。また取引企業数が多い企業も成長率は高いが、分散に関しては明確な関係は確認されなかった。空間相互依存を計る統計により、企業の成長率には有意なネットワーク相互依存性が存在することがわかった。次に空間自己回帰モデルを用い、取引ネットワークにおけるさまざまな波及因子を推定した。基本モデルにおいては、仕入先の平均成長率に対する弾力性は0.153であり、販売先の平均成長率に対する弾力性は0.257であった。すべての年において、販売先からの上方波及効果の方が仕入先からの下方波及効果を上回っており、この事は企業の販売先からの需要変動に対する調整の難しさを示唆している。また産業別に見ると、製造業において高い波及因子が確認された。上方、下方波及ともに、製造業および卸売業で波及効果が高く、小売やサービス業では波及効果は低かった。製造業では生産に不可欠な中間材などの有形財を取引しているため、取引関係の相互依存性が高まるものと考えられる。規模別に見た場合、大きい企業ほど高い波及因子が推定された。大企業は多くの取引先を持っている上に、その波及因子も高く、この事は粒状的な生産ネットワークにおける彼らのマクロ変動に対する重要性を強調するものである。

This paper studies a number of features of transaction networks, firm sales growth, and buyer-supplier comovements of sales using a large scale dataset on the Japanese interfirm transaction network. Larger firms have higher sales growth rates and smaller growth dispersion. Well-connected firms also exhibit higher growth rates, but there is no systematic relationship between the number of partners (degree) and sales growth dispersion. Using a statistical test for spatial interdependence, it is confirmed that there exists a significant network interdependence of sales growth. By employing spatial autoregressive models, various propagation factors are estimated. In the baseline specification, the elasticity of average sales growth of suppliers is estimated to be 0.153 while that of customers is 0.257 for 2012. In all years, the upstream propagation factor is larger than the downstream factor, implying difficulty in replacing an existing customer or adjusting to a demand shock. The manufacturing sector is characterized by a large degree of propagation. For both downstream and upstream propagations, manufacturing and wholesale sectors exhibit higher propagations factors while retail and service sectors exhibit lower ones. The interdependence of intermediate physical inputs produced by other firms may generate an additional margin for the buyer-supplier comovements. It was also found that larger firms have higher propagation factors. Larger firms have more partners, and their degree of propagation is also higher. This result stresses an even larger impact of big firms for aggregate fluctuations in a granular production network.