Similarity and Connectivity of Industrial Networks of Japanese Prefecture Based on Firm-level Data

本研究の目的は、企業単位の取引関係から都道府県単位の産業構造の理解を深めることである。東京商工リサーチ社による日本国内100万社の企業間取引情報を用いて、都道府県に対応する47層からなる産業間取引ネットワークを構築する。この多層ネットワークに対して、層間のイェンセン・シャノン距離に基づくクラスタリング分析とインフォマップ法と呼ばれるコミュニティ検出法を適用し、都道府県間の産業構造の類似性と接続性を明らかにする。また、都道府県間産業連関表に基づく結果と比較し、得られた結果の妥当性及び相補性を検討する。2011年から2018年にかけて、都道府県の産業間取引構造は、3つの構造パターンに分類され、このパターンは都市化の度合いと関連していることが示唆された。また、従来の産業連関表に基づく解析では、各都道府県に対応するコミュニティ構造のみ観測可能な一方、企業間取引情報を用いた場合には、都道府県を跨ぐ階層的なコミュニティ構造が観測される。これらの結果は、産業構造の類似性に基づく新たな都道府県の分類手法を提案し、各地域の産業構造の地理的特性のさらなる理解に貢献するものである。

Understanding the industrial structure of inner and inter prefectures is crucial for policymakers to make economic policies according to evidence. To address this issue, using the dataset of financial statements and connections for one million firms in Japan collected by Tokyo Shoko Research Inc., we construct a multiplex supply network with 47 layers equivalent to prefectures. Applying clustering analysis based on the Jensen-Shannon distance between networks and the community detection techniques known as the Infomap method to this multiplex supply network, we clarify industrial structural similarities and differences for each prefecture. Finally, we compare the results for multiplex supply networks and the well-known facts for each prefecture's Input-Output table to evaluate our result's validity and complementarity. Our findings of this study are as follows. First, from 2011 to 2018, the industrial networks of 47 prefectures can be classified into three structural patterns by a degree of urbanization. Second, the hierarchical community structure can be observed using firm-level data. However, this hierarchical community structure cannot be seen in the conventional Input-Output table dataset. Therefore, our findings suggest a new classification approach for prefectures based on similarities in the industrial structure and contribute to a better insight into the geographical characteristics of each region's industrial structure.