[論文レビュー] Reconstructing firm-level input-output networks from partial information

Andrea Bacilieri, Pablo Austudillo-Estevez|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2023

Economic and Technological InnovationEconomics, Econometrics and Finance被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、二値のサプライヤー・カスタマー接続と企業レベルの財務アグリゲートデータから部分的なデータを用いて、最大エントロピー法を用いて企業レベルの入出力ネットワークの重みを再構築する手法を提案する。微視的分布の回復において優れた性能を示すが、特に欠落した企業や接続のサンプリングバイアスに起因するネットワーク構造の影響により、システム的インパクトの指標においては乖離した結果を示す。

ABSTRACT

There is a large consensus on the fundamental role of firm-level supply chain networks in macroeconomics. However, data on supply chains at the fine-grained, firm level are scarce and frequently incomplete. For listed firms, some commercial datasets exist but only contain information about the existence of a trade relationship between two companies, not the value of the monetary transaction. We use a recently developed maximum entropy method to reconstruct the values of the transactions based on information about their existence and aggregate information disclosed by firms in financial statements. We test the method on the administrative dataset of Ecuador and reconstruct a commercial dataset (FactSet). We test the method's performance on the weights, the technical and allocation coefficients (microscale quantities), two measures of firms' systemic importance and GDP volatility. The method reconstructs the distribution of microscale quantities reasonably well but shows diverging results for the measures of firms' systemic importance. Due to the network structure of supply chains and the sampling process of firms and links, quantities relying on the number of customers firms have (out-degrees) are harder to reconstruct. We also reconstruct the input-output table of globally listed firms and merge it with a global input-output table at the sector level (the WIOD). Differences in accounting standards between national accounts and firms' financial statements significantly reduce the quality of the reconstruction.

研究の動機と目的

• ショック伝播の一般的経済モデル化を妨げる企業レベルのサプライチェーンデータの不足と不完全性に対処する。
• 二値の接続と集計財務データしか入手できない状況下で、入出力ネットワーク内の取引価値を再構築するための最大エントロピー法の性能を評価する。
• 微視的、高次元的、マクロスケール経済量（システムリスク指標やGDPのボラティリティを含む）におけるこの手法の精度を評価する。
• ネットワーク構造とサンプリングバイアスが再構築品質に与える影響、特に企業の出次数（顧客数）に依存する指標に対して調査する。
• 会計基準の不一致があるにもかかわらず、WIODなどの部門レベル入出力表と統合することでグローバル企業データセットを強化する可能性を検討する。

提案手法

• パリーサら（2020）が提唱した条件付き最大エントロピー法を応用し、既知の二値トポロジーと企業レベルの収益・支出データから取引価値を推定する。
• エクアドルのSRI行政データセットを基準事実として用い、再構築手法のキャリブレーションと検証を実施する。
• 各企業の総投入または総出力に対する相対的な推定重みを正規化することで、技術的係数および配分係数を再構築する。
• 一般均衡入出力モデル（アセモグルほか、2012）を用いて、再構築されたネットワーク下でのショック伝播をシミュレートし、GDPボラティリティを評価する。
• 未観測経済の代表を表すプロキシノードを導入し、再構築精度に与える影響をテストする。
• グローバルに上場されている企業のFactSetデータセットとWIODの部門レベル入出力表を統合し、同様の再構築手法を拡張ネットワークに適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 二値の接続と集計財務データしか入手できない状況下で、最大エントロピー法が企業レベルの取引重みをどの程度正確に再構築できるか。
• RQ2 再構築手法が、技術的係数や配分係数といった微視的量の分布をどの程度正確に保持するか。
• RQ3 出力乗数や影響ベクトルといった高次元のシステム的インパクト指標は、どの程度正確に回復できるか。
• RQ4 特に企業の出次数に依存する指標（例：出次数ベースのシステムリスク指標）が、なぜ再構築性能が劣るのか。
• RQ5 未観測経済を表すプロキシノードを含めることで、再構築されたネットワーク量および集計GDPボラティリティの精度にどのような影響を与えるか。

主な発見

• 絶対値が不完全であっても、技術的係数や配分係数といった微視的量の分布は、妥当な精度で再構築されている。
• 出力乗数は驚くほど高い精度で再構築されており、エクアドルデータセットの実証値と密接に一致している。
• 企業の出次数に基づくシステム的インパクトの指標である影響ベクトルは、サンプリングプロセスにおける欠落企業・欠落接続の影響により、系統的に過大評価されている。
• 再構築において集計GDPボラティリティが過大評価されており、真のネットワーク構造の安定化効果を十分に捉えていないことが示唆される。
• 出次数が高い（顧客が多い）企業は、ネットワークの構造的性質とサンプリングバイアスの影響を強く受けるため、欠落データの影響をより顕著に受ける。
• プロキシノードの導入により、微視的および高次元的量の再構築が改善されるが、集計GDPボラティリティの過大評価は是正されない。