日本語タイトル:大規模な取引ネットワークにおける企業の取引関係の形成への指数型ランダムグラフモデルの応用

How Firms Choose their Partners in the Japanese Supplier-Customer Network? An application of the exponential random graph model

執筆者 Hazem KRICHENE (兵庫県立大学)/荒田 禎之 (研究員)/Abhijit CHAKRABORTY (兵庫県立大学)/藤原 義久 (兵庫県立大学)/井上 寛康 (兵庫県立大学)
発行日/NO. 2018年3月  18-E-011
研究プロジェクト マクロ・プルーデンシャル・ポリシー確立のための経済ネットワークの解析と大規模シミュレーション
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概要

大規模な取引ネットワークにおいて企業が取引先をどのように形成しているのか、その構造を確率的なモデルを用いて記述してその特性を明らかにする。上場企業からなる企業サイズの比較的大きな取引関係(企業数3198、取引関係2万417)を対象として、そのグラフ構造をいわゆる指数型ランダムグラフモデル(ERGM)で記述する。ネットワーク構造に内生的なものとして、次数、相互取引、取引関係の推移性、共通の取引関係をもつ部分グラフをモデル化する。一方、企業のサイズ、財務状態や取引企業の財務状態などの外生的な変数が取引関係の形成に影響を及ぼす効果もモデルに含める。モデルのパラメータ推定のため、大規模なネットワークに適用することが可能なマルコフ連鎖モンテカルロ法を応用した。その結果、上記の効果をすべて含めない場合には、最短経路長などの非自明な取引ネットワークの特性が説明できないことを見出した。本論文で開発した方法は今後、産業や地域の特性を反映するコミュニティ構造の空間的変化や、取引関係自体の時間変化、ダイナミクスを含めた確率モデルへ展開することが可能である。

概要(英語)

This work aims to explain how firms behave and select their suppliers and customers in the Japanese production network. We study a supplier-customer network of listed firms in Japan (3,198 firms with 20,417 links). In order to specify how firms choose their partners, the so-called exponential random graph model is applied to estimate the ties formation process. For the estimation of such a large-scale network, we employ a recent technique of sampling called the improved fixed density Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Our main result shows that all of the effects (social and economic effects) are statistically significant in explaining the ties formation between firms. Social effects such as mutuality and transitivity with common partners in different directional links between suppliers and customers are shown. Moreover, homophily with the same industrial sectors and geographical locations, and disassortative mixing between low-profit firms and high-profit ones are also found. We argue that our method is extended to the spatially heterogeneous structure of communities reflecting industrial sectors and geographical locations and temporal changes of supplier-customer relationships in such a framework of the stochastic actor-oriented model.