物流エコシステムの研究―重層下請からの産業構造シフトの可能性

• Project/Area Number: 22K01754
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07090:Commerce-related
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: 秋川 卓也 日本大学, 商学部, 准教授 (80367515)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 物流 / 下請構造 / 輸送 / 社会ネットワーク分析 / エコシステム / ネットワーク分析

Outline of Research at the Start

日本の物流エコシステムは重層的な下請構造にある。高齢化で元請企業を頂点としたエコシステムは早晩に崩壊する可能性がある。元請企業が荷主との関係を強化する一方で、下請企業との地位格差はますます拡大している。元請企業がベースカーゴと収益を寡占するピラミッド型のエコシステムから、各物流事業者が荷主と近い距離で物流サービスを提供するフラット型のエコシステムに産業構造をシフトする必要がある。本研究では、社会ネットワーク分析（SNA）のアプローチを採用し、物流エコシステムの構造を把握する。その結果から重層的下請構造に変わる物流エコシステムのあり方に関する示唆を得たい。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、日本の物流エコシステムにおける重層的な下請構造の実態を把握することが目的である。90年台の規制緩和に伴う委託物流の加速化に伴い、多くの企業が物流機能を外部化した結果、物流ビジネスの「生態系」が構築された。しかし、その一方で物流業界の下請構造は2024年問題の原因の1つとして問題視されている。
本研究は社会ネットワーク分析のアプローチをとる。本年度は、本研究の最大の課題である、社会ネットワーク分析に必要な取引データの入手に注力した。食品メーカーの物流子会社の取引先企業から始めて、その取引先企業といったようにデータ入手を繰り返すことで、階層的な取引ネットワークが把握できる取引関係データを入手することに成功した。
対象業界を「食品メーカー」としたのは、輸送量が多い業種であり、かつ季節変動が大きく下請化しやすい業界構造を有するからである。また、物流子会社をスタート地点としたことは、大手食品メーカーのほとんどが物流子会社を設立して、物流を管理しているからである。したがって、物流子会社を主要顧客として依存している輸送会社は、下請関係にあるとみなすことができると考えた。
大手信用調査会社との協議と協力を得てデータ取得も完了することできた。2024年度は【今後の研究の推進方策】で示した研究プロセスを進める予定である。分析と考察を完了させて、年度内での学会での報告を予定している。2024年度問題の解決に資する知見を示すことを目標としたい。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2023年度については、まず課題の一つであったデータ取得を完了した。大手信用調査会社の協力を得て、食品メーカーの物流子会社の取引先企業から始めて、自動車輸送会社の取引関係を5次までさかのぼることができた。結果として予算内にデータ取得料を抑えることができた。
次に取得したデータを社会ネットワーク分析を用いて分析し、5層（スタート会社を入れれば6層）までの下請構造をネットワーク分析を用いて可視化することに成功している。現在、ネットワーク構造の解析とノード（輸送会社）の属性変数との関連性を対象として研究を進めている。

Strategy for Future Research Activity

【現在までの進捗状況】で述べたように、ネットワーク構造の解析とノード（輸送会社）の属性変数との関連性に関する研究を完了したい。その推進方策は昨年度に提示したものと同様である。クラスター分析を行って下請構造をもつローカルなネットワークの分化を試みる。クラスター別に荷主企業を統合化した頂点ノードを用意し、近接中心性（特定ノードから他のノードへの最短経路長の合計）を計算して各企業が位置する層を認識する。さらに、次数中心性（エッジの数）と固有ベクトル中心性（次数中心性の高いノードとつながっている程度）などを計算し、他企業への影響力（すなわち元請としての力）を測定して、元請企業の存在と能力を同定する。さらに取引先データの収益性と所有資産（アセット）のデータを使用して、収益性や所有資産が位置する層や中心性指標でどの程度説明可能できるかを回帰分析で検証する。物流産業企業の収益性が下請構造によってどの程度規定されるのかを実証したい。