2020 Fiscal Year Research-status Report
Construction and application of quantitative methods for evaluating industrial cluster policies: A network-based approach
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17KK0077
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
河上 哲 近畿大学, 経済学部, 教授 (60402674)
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| Project Period (FY) |
2018 – 2021
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| Keywords | 産業クラスター / 技術的近接性 / Product space / 経済複雑性 / ネットワーク分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までの研究成果として、日本の基幹産業であり特徴的な集積形態が見られる自動車産業を対象に、各自動車部品をネットワークのノードとし、技術的に類似する部品間をリンクで結ぶ製品空間（Product space）を構築して可視化した。また、各部品に要する技術の洗練性（いかに多様でかつ稀少な知識・技術を要するのか）を、部品に体化された知識・技術に関する複雑性指標として計測した。さらに、製品空間の局所的な位相構造と各部品の洗練性との関連を探索的に検証したうえで、洗練された新しい部品の市場に出現する確率（＝イノベーションの発生確率）が、既存の製品空間の位相構造や、出現した部品と技術的に近接する既存部品の洗練性に、どのように規定されるかを計量経済学的に分析した。
今年度は、自動車部品サプライヤが有する知識特性と、産業集積との関連について地理的な空間分析を行った。各サプライヤが生産する部品構成を整理したデータベースに、それぞれの部品が生産される工場の住所情報を接続することにより、部品の知識洗練性と、当該部品が生産される工場立地点や集積との関連について空間分析が可能となった。探索的な空間データ分析を行った結果、知識洗練性の大きい（小さい）部品を生産する工場がクラスターを形成するホットスポット（コールドスポット）が統計的に検出された。ホットスポットとコールドスポットが分布する地理的範囲を比較検証した結果、洗練性が大きい部品群を生産する工場は、洗練性が小さい部品群を生産する工場に比較して、分散立地することなく狭い範囲に集積して立地する傾向が確認された。本研究の分析結果は、知識洗練性の大きいイノベーティブな活動が相対的により集積することを示す既存の実証研究と整合的であり、集積に伴う知識スピルオーバーの重要性を改めて示唆するものである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
自動車部品サプライヤが生産する部品構成に関する時系列データベースは、前年度までに整備が完了しており、さらに今年度は、それぞれの部品が生産される工場の住所情報を整備済みのデータベースに接続できたことにより、地理的な空間分析を実施することが可能となった。これら研究成果については、日本交通学会関西部会研究報告会、日本交通学会研究報告会、ネットワーク科学セミナー、日本オペレーションズ・リサーチ学会（評価のOR研究部会）において報告を行った。
ただし、主要な自動車部品がどこに立地する工場で生産されているかを特定する作業は、これまで使用してきた公刊データ以外にも、各種資料やウェブサイトの情報を参照しながら行う必要があり、当初に想定した以上の時間を要することになった。結果として、一部の部品については生産拠点を特定することがかなわず、また一時点のみの情報を接続したにとどまっている。本研究の最終目的は、知識・技術の近接性や洗練性に加え、産業集積などの地理的な側面を考慮することにより、地域に特有な構造をもつ産業クラスターから、どのような製品が新しく創出されるのかを明らかにすることであり、その達成には部品の生産拠点についても時系列で整備する必要がある。
また、新型コロナウイルス感染症の拡大に伴い、国際共同研究者が所属する研究機関（ユトレヒト大学）を訪問して密な議論のもとに研究を進めることが困難な状況となった。共同研究者より分析結果や解釈についてフィードバックを得られる機会が減少したこともあり、当初計画より研究成果を論文にとりまとめる作業に遅延をきたしている。
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| Strategy for Future Research Activity |
追加的なデータベースの整備と、それを用いた国際共同研究の進捗に遅れが生じたため、本研究課題の研究期間の延長を申請し、当初申請時に計画していた範囲の分析に取り組む。
まずは前年度までに実施した、イノベーションの確率が製品空間のネットワーク構造に規定されることを実証した計量経済学的分析、及び自動車部品サプライヤが有する知識特性と産業クラスターとの関連を検証した地理的空間分析をそれぞれ論文にまとめ、国内外の査読学術誌に投稿する。
また、部品の生産拠点に関する時系列の情報を整備済みのデータベースに追加することにより、部品に体化された知識・技術の近接性や洗練性に加え、産業集積などの地理的な側面がイノベーションに及ぼす影響を考慮する分析へ発展させる。地域に特有な知識・技術構造をもつ産業クラスターから、どのような部品が新しく創出されるのかを探索的、及び計量経済学的手法を用いて明らかにする。
さらに、日本国内に拠点を置く自動車部品サプライヤと同様に、海外に拠点を置く国内外サプライヤが生産する部品構成に関するデータを入手できたことから、これまでに実施したネットワーク分析の手法を国際地域にも応用する実証研究の実施可能性を探る。北米、ヨーロッパ、中国などの地域で生産される部品を対象に、製品空間や複雑性指標について分析することにより、日本国内の自動車部品サプライヤの知識特性について、国際間比較を通じて知見を得ることを計画している。
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