[論文レビュー] Inventories, Demand Shocks Propagation and Amplification in Supply Chains

Alessandro Ferrari|arXiv (Cornell University)|May 8, 2022

Global trade and economics被引用数 14

ひとこと要約

本稿は、在庫管理とサプライチェーンネットワーク構造が、産業間における最終需要ショックの拡大または抑制にどのように寄与するかを調査する。シフトシェア設計と在庫を組み込んだ扱いやすい生産ネットワークモデルを用いて、上流産業は最終財生産者よりも最大3倍の出力反応を示すことが判明した。その理由は在庫の周期性とネットワーク上の位置に起因し、これらは現代のサプライチェーンにおけるブルームフィップ効果を説明する重要なメカニズムである。

ABSTRACT

I study the role of industries' position in supply chains in shaping the transmission of final demand shocks. First, I use a novel shift-share design leveraging destination-specific final demand shocks and a new measure of destination exposure accounting for direct and indirect linkages. I find that demand shocks amplify significantly as they propagate upstream, with upstream industries experiencing output elasticities up to three times larger than final good producers, consistent with the bullwhip effect. To rationalize these empirical results, I develop a tractable production network model with inventories and study how the properties of the network and the cyclicality of inventories interact to determine whether final demand shocks amplify or dissipate upstream. I test the mechanism by directly estimating the model-implied relationship between output growth and demand shocks, mediated by network position and inventories. I find that the presence of inventories increases output elasticities by 18% on average, highlighting the macroeconomic significance of this channel. Finally, I use the model to quantitatively study the effects of long-run trends of lengthening supply chains and rising inventories on the volatility of the economy.

研究の動機と目的

• サプライチェーンの複雑さと在庫ダイナミクスが、最終需要ショックの伝播および拡大にどのように寄与するかを理解すること。
• 複雑でグローバルなサプライチェーンが、リスク分散か在庫による拡大のどちらにより経済的ボラティリティを緩和または拡大するかを評価すること。
• 在庫とネットワーク上の位置が、需要ショックに対する出力弾力性の非一様性を決定する役割を定量化すること。
• 実証的パターンのショック伝播とボラティリティを再現できる生産ネットワークモデルを構築・キャリブレーションすること。
• 在庫管理政策がショックに対するサプライチェーンボラティリティを緩和または悪化させるかどうかを評価すること。

提案手法

• 実証的に、本稿は、宛先別最終需要ショックと露出シェアに基づくシフトシェア設計を用いて、上流での拡大を推定する。
• 企業が在庫の変更を通じて需要ショックに応じて出力を平準化する、内生的在庫調整を組み込んだ扱いやすい生産ネットワークモデルを開発する。
• モデルは入出力（I-O）表に基づくネットワーク構造を組み込み、企業の出力意思決定が最終需要と在庫状況に依存する。
• モデルは、上流度とボラティリティの関係、出力変動と需要ショック変動の相対的ボラティリティ（1.26）、および国ごとのショック相関を、実証的モーメントに一致させるようにキャリブレーションされる。
• 2つのバージョンのモデルを推定する：1つは単一の最終需要宛先を想定し、もう1つは複数の宛先に確率的ショックを想定して、分散化効果を許容する。
• モデルの妥当性検証には、データをシミュレートし、上流度の階層に応じて出力成長を需要ショックで回帰し、実証的結果と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 産業がサプライチェーン内で果たす位置が、最終需要ショックに対する反応にどのように影響するか？
• RQ2 在庫がサプライチェーン全体で需要ショックの伝播を拡大または抑制する程度はどの程度か？
• RQ3 在庫を組み込んだ生産ネットワークモデルは、上流度に応じて出力弾力性が上昇するという観察されたパターンを再現できるか？
• RQ4 ネットワーク構造と在庫のプロ・キクル性が、需要ショックに対する出力ボラティリティをどのように決定するか？
• RQ5 在庫がサプライチェーンの上流で観察された需要ショックの拡大に、定量的にどの程度寄与しているか？

主な発見

• 上流産業は最終需要ショックに対して、最終財生産者よりも最大3倍の反応を示す。これは、上流での顕著な拡大を確認するものである。
• 在庫を含むモデルは、上流度に応じて出力成長弾力性の正の傾きを再現できるが、在庫を含まないモデルではこのパターンを生成できない。
• 在庫売上比を0.4に設定した場合、実証的出力変動と需要ショック変動の相対的ボラティリティ（1.26）をモデルが正確に再現する。
• モデルは、実証データと整合的である、上流度に応じて出力成長ボラティリティが上昇するパターンを正しく生成する。
• 複数の需要宛先の存在により、残余の不確実性が生じ、分散化効果が可能となり、モデルの現実性が向上する。
• ネットワーク上の位置とプロ・キクル性のある在庫調整の相互作用は、より上流の部門における出力ボラティリティの上昇を説明するのに定量的に十分である。