2020 Fiscal Year Research-status Report
Empirical data analysis and modeling of the emergence of supply network complexity with a specific focus on firms' strategies of diversification and exploration/exploitation
| Project/Area Number |
19K04893
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
鬼頭 朋見 早稲田大学, 理工学術院, 准教授 (50636107)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | サプライチェーン / 多角化 / 戦略 / 時系列データ / 創発原理 / ネットワーク科学 / 自動車産業 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、複雑な企業間サプライネットワークの構造がいかに創発するのか、その原理を追究することを目指している。そのために、企業の多角化・集中戦略に着目している。
初年度にあたる昨年度は、自動車部品サプライヤ企業の実データを収集・整理し、製造ポートフォリオの多角化・集中戦略と、顧客リストの多角化・集中戦略の両者を統合的に測る指標を提案し、統合的多角度の時系列変化の定量分析をおこなった。この過程を経て、製造の多角化と顧客の多角化を両方考慮することの重要性が分かってきた。さらに、産業内多角化と産業間多角化も同時的に追究する必要性や、関連多角化・非関連多角化を指標化する必要性が見えた。これを踏まえ今年度は、これらの課題に取り組んだ。
自動車産業を対象としたデータをより詳細化すべく、部品の素材情報などについても収集した。また、産業間多角化についても実データを収集した。具体的には、自動車部品を製造しているサプライヤ企業が、他にどのような産業でどの程度の売上を上げているのかについて、さまざまな情報源を検索して情報収集した。
このデータをまとめ、分析を進めた。なお、当初の計画では、自動車産業以外の産業についてもデータを収集する予定であった。現在もそれを検討しているが、１つの産業について詳細にデータ収集するだけでも膨大な労力を要し、またそれをすることで多角化についてより深い知見が得られると考え、当面は既に多くのデータを有している自動車産業に注目することとした。
一方で、知財のデータにも着目し、特許データの収集および分析も行なった。知財は企業の技術を示す有益な情報源である。この分析で論文を１本公表したが、現在のところサプライチェーンとリンクさせた分析に至ってはいない。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
既にある程度所有している自動車産業データを基軸に据え、その産業に関わっている企業の情報を、複数のデータベースから収集 することで、他にはないデータベースを構築することができた。まだ完了してはおらず、更に追加データを収集する予定ではあるが、順調に進んでいる。データ分析も順調に進めている。ただし、分析の過程で当初想定していなかった様々な気付きがあり、それらを追究することの有益性を認識したため、計画を再考している。
また、実際の製造ポートフォリオだけではなく、どのような技術知識を有しているかという観点の重要性も認識し、当初予定にはなかった知財データ収集もおこなった。知財研究はこれまでに経験がなかったが、企業間の競争関係に着目し、自身が専門とするネットワーク科学のスキルを活用することで、１本論文を出版することが出来た。
よって、研究活動は順調に進めているものの、当初予定した目標に達成するためにやるべきことが大幅に増えたことで、遅れが生じていると言える。また、新たな課題が多く見つかったこともあり、学術論文にまとめる作業が滞っており、対外発表の観点では遅れている。早急に論文を執筆して投稿したい。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後は、まずここまでのサプライチェーンデータの分析に基づく研究成果をまとめて学術論文に投稿することを優先する。
また、自動車産業に限定したデータ分析を現在まで行っているが、より一般化した知見を得ることを目指し、データ分析と並行して、モデリングにも着手する。モデリングは、まずサプライチェーンのモデルについて入念な先行研究調査を行なった上で、実データをもとにその特徴を考慮した現実的なモデル構築を目指す。
さらに、知財データを活用し、協力関係と競争関係の両者を踏まえた企業間関係のダイナミズムを追究していく。その上で、できれば期間内に、サプライチェーン（企業間の協力関係）と知財での競争関係を繋げた議論を発展させていきたい。あるいはそこまで到達できなくても、企業間の協力と競争関係の議論を追究する枠組について理解を深め、今後の研究の地盤構築をしたい。
|
| Causes of Carryover |
海外出張ができなかったことで、旅費の支出が無かった。また、追加データの収集の際に、他プロジェクトの共同研究者から好意で有料データベースの利用許可を頂けたため、データ購入費が削減できた。
次年度は、海外渡航ができる状況であれば積極的に、学会参加や研究者との対面での議論を行いたい。
また、モデリングに着手することができるとなれば、計算資源の補充を行う。
|
