企業倒産が取引ネットワークに与える影響と自発的なレジリエンスの評価

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K14982
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 尾崎 順一 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (40846739)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 複雑ネットワーク / 社会・経済物理学

Outline of Annual Research Achievements

本年度は2020年度の研究を更に発展・精密化した。具体的には、企業の取引内容のカテゴライズを、その企業のリンク先だけではなく、その先の企業も含めたお金の"流域"によって定めることができることを発見した。
まず重力相互作用モデルから出発し、それらが定常状態において定めるお金の流入・流出ネットワークを構成する。そのネットワーク上における注入・散逸項を考え、特定企業への注入に対する散逸の分布を下流域、特定企業の売上（散逸に比例）に対応する注入の分布を上流域と定める。それらの流域企業の分布を取ることにより地域や業種に対する依存度を定めることが可能である。本研究では流域企業の業種分布によって企業のカテゴライズを行った。例えばデンドログラムを用いることにより、より詳細な業種情報として企業間の距離を定めることができる。それらのペアを用いて企業間取引をカテゴライズすることが可能となった。

Current Status of Research Progress

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

Reason

本年度は、昨年度の知見を活かし今後必ず必要となる研究を行うことができ、また価値ある副産物も得られた。したがって、概ね順調に進展していると判断している。

Strategy for Future Research Activity

2022年度は、2020年度と2021年度において得られた知見を元に、ある企業が倒産した場合に周りの企業がどのように代用不可能な取引を復旧するかをモデル化する。具体的には、企業倒産があった場合の取引相手の企業を調査し、取引を切り替えているかどうかを見る。本研究において用いる株式会社帝国データバンクが保有する企業間取引データは取引のスナップショットの年次の時系列データであるため取引の切り替えについての情報はないが、新たな取引が生成された場合、それが過去の倒産企業とのリンクの属性が近い場合、代替された取引と定める。このリンクの切り替えの確率を見積もり、企業倒産のレジリエンスモデルを定める。また、企業倒産のダイナミクスにおいて切り替えられた取引はその企業にとって必要なサプライであったとみなすことで、取引の類似度をアップデートしていくことができる。このように、ネットワーク上の類似度とモデルの両方を更新しながら研究を行う。
2023年度は、それまでに得られた知見を元に企業間取引ネットワークの時間発展のモデル構築・アップデートを行う。これによって、現実の企業ネットワークにおける不均一性を考慮に入れたネットワーク生成モデルが構成される。また、それらを並列にシミュレーションすることによって、企業間取引ネットワークにおける脆弱性などのリスク評価を行う。

Causes of Carryover

新型コロナウイルスの影響により、今年度は国際会議において対面発表する機会がなかったため、次年度以降、国際会議における対面発表を行ったほうが良いと判断したため。