Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

グローバル・バリュー・チェーン / ネットワーク / 産業集積 / 国際貿易 / 貿易政策 / グラビティー・モデル / GVC / サプライ・チェーン / 中間材貿易 / マッチング / 貿易費用 / 知識スピルオーバー / 機械学習

地政学的緊張が高まる今日、グローバル生産ネットワークの再構築と重要産業の地域的集積は非常に重要な問題である。本研究では、いくつかの関連テーマについて重要な研究成果を上げてきた。

まずは、グローバル・バリュー・チェーン(GVC)の諸問題を研究する定量分析ツールを確立したことである。その分析ツールは既存の定量分析を応用したものではあるが、中間財貿易と最終財貿易とで貿易コストが異なることを許したり、財の生産技術向上にその生産性の向上だけでなく、クオリティーの向上も組み込むことができるようにしたりと、GVC分析により適したものとなっている。その分析ツールを使用し、新興国の経済成長が世界各国に与えた影響を解明したり、AIやロボットの労働市場への影響を検証したりした。AIやロボットの国際的影響を定量的に扱った研究はまだ緒についたばかりだが、貿易コスト減少の影響と比較し、現状ではその影響は微々たるものであることを明らかにするなど、この分野の進展に大きな貢献をした。

次に、GVC理論の基礎となる理論の開発や定量分析が挙げられる。その一つが国際寡占モデルへの輸送セクターの明示的導入であり、この分析により、産業保護的貿易政策の意図せざる影響が明らかになり、GVCへの政策効果の分析手法確立に貢献した。また、投入・産出関係を考慮した独占的競争の一般均衡モデルにより、市場の歪みによる厚生損失を計測した研究も進んだ。この定量分析により、生産ネットワークの存在が、市場の歪みによる厚生損失を5%から9%程度増幅させることがわかった。そしてその研究成果は、トップ5と呼ばれる国際専門誌の一つに掲載され、国際的に高く評価された。さらに、日本の産業クラスター政策の効果を検証した研究により、実際に行われた個別政策の評価も行われ、GVCの再構築に対する最適政策の研究に役立った。

取引ネットワーク / 機械学習 / ネットワーク分析 / 深層学習 / サプライチェーン

本研究は、大規模な企業間の取引ネットワークの分析に基づき、ネットワークにおける企業間の新たな提携・連携先の発見支援、および頑健で持続可能なサプライチェーンの構築支援を目的とする。そのために、機械学習手法である深層学習を用いて、企業間の取引に関わる大規模な異種のビッグデータから取引構造の潜在的な特徴量の抽出を行い、取引構造を汎用的にモデル化する手法の研究を行った。その上で実際に取引先の推薦サービスを提供するシステム構築を行った。これにより、企業の取引予測に有用な潜在的な特徴量を設計するための知見やレジリアントな取引ネットワークをデータに基づいて構築するための知見を明らかにした。

政策科学 / サプライチェーン / 技術経営 / 情報システム / 機械学習

まず一般的な関係データの予測法として、複数の異なる種類の関係を同時に予測することで、個々の関係を独立に予測するよりも高精度で予測を行うことができる新しい関係予測手法を開発した。次に持続可能で頑健なサプライチェーンを築くために必要となる分析について、中部北陸地域のサプライチェーン構造分析を行った。さらに、農林業をベースとした再生可能資源に関するサプライチェーンに必要な頑健性と柔軟性について解析し実際に地域システムデザインを行った。研究代表者らは、本研究で得た知見をもとに、内閣官房まち・ひと・しごと創生本部の地域経済分析システム（RESAS）の構築に貢献した。

【研究分担者】
杉田洋一	一橋大学	大学院経済学研究科	准教授	(Kakenデータベース)
冨浦英一	一橋大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
村田安寧	日本大学	経済学部	教授	(Kakenデータベース)
石川城太	一橋大学	大学院経済学研究科	教授	(Kakenデータベース)
ファビンガーミハル	東京大学	大学院経済学研究科(経済学部)	特任講師	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
鹿島久嗣	京都大学	大学院情報学研究所	教授	(Kakenデータベース)
梶川裕矢	東京工業大学	大学院イノベーションマネージメント研究科	准教授	(Kakenデータベース)
森純一郎	東京大学	大学院工学系研究科	特任講師	(Kakenデータベース)
菊池康紀	東京大学	総括プロジェクト機構	特任講師	(Kakenデータベース)