場所がビジネスのパフォーマンスに与える影響
この記事では、場所が企業の生産性や効率にどのように影響するか、特に製造業について考察しています。
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ビジネスの世界では、会社がどこで運営しているかが、そのパフォーマンスに大きな影響を与えるんだ。いろんな会社が異なる地域にあって、これらの場所が彼らの生産性や効率に影響することがある。この文章では、特に製造業におけるビジネスのための場所の重要性と、場所が企業のパフォーマンスに与える影響を分析する新しい方法を紹介するよ。
場所の重要性
多くの研究で、同じ業界の会社でも生産性に大きな違いがあることがわかってる。この違いはほんの数パーセントの違いじゃなくて、かなり重要で長続きすることもある。研究者たちは、会社が異なる理由をいろいろ調べていて、研究開発の努力、経営の質、従業員のトレーニング、リソースの効率的な配分などが含まれてる。
従来は、特定の業界内の全ての会社が同じ生産技術を共有していると考えられてきた。パフォーマンスの違いは主に総要素生産性の変動から来るとされていたけど、この見方は、会社の場所がその運営やパフォーマンスに重要な役割を果たすことを考慮していないんだ。
企業パフォーマンスの異質性
企業間の生産性の違いをより理解するためには、場所が会社の運営にどう影響するかを考えるのが大事。各地域には、資源へのアクセス、労働市場、規制など、ユニークな特徴がある。たとえば、異なる地域にある病院は、その場所や地元の環境要因に対処するための戦略に基づいて、パフォーマンスが異なることもある。
中国の例を見てみると、化学製造業は全国で均等に分布しているわけじゃない。一部の地域には化学会社が多く集まっていて、場所が重要だということを示唆している。そのため、異なる地域のビジネスは、地元の環境に合わせた異なる生産技術を持つ可能性が高いんだ。
地元要因の役割
生産技術は場所の影響を受けるいくつかの理由がある。地元の資源、法律、サプライチェーンは会社のパフォーマンスに大きく影響することがある。たとえば、会社はしばしば近くのサプライヤーから材料を調達するし、地元のインフラの効率が生産プロセスに影響を与えることもある。
グローバルな文脈で見ると、製品の設計や開発はより発展した国で行われることが多いけど、製造は安価な労働力のある国で行われる。この地理的な分離は、熟練労働者の availability や地元の規制、経済状況などが影響している。
国内でも、かなりのばらつきがある。たとえば、特定の地域にはトップ大学が集中していて、優秀な卒業生が地元の産業に流れ込むことがある。一方で、他の地域はこれらの利点がないため、熟練労働者や最新技術へのアクセスが少ないこともある。
産業の空間的集中
産業は、関連する会社が近くにいることで恩恵を受ける地域に集まりがちだ。このクラスタリングは、アグロメレーション経済と呼ばれるものを生むことがある。企業が近くにあると、リソースやアイデア、労働を共有できるんだ。たとえば、同じ業界のビジネスは、共通の労働プールから熟練労働者を採用するのが楽になる。
研究によれば、地理的な近接性がコストを削減するさまざまな方法があることが示されている。会社は運送コストを節約できるし、アイデアが近くの企業間で自由に流れることでイノベーションが進む。しかし、同じ業界の企業が国のまったく異なる場所にある場合、それぞれに異なる利点や欠点があり、それがパフォーマンスに影響を与えるかもしれない。
生産分析における従来のアプローチ
生産分析では、研究者たちは通常、特定の業界内の全ての企業に同じ技術が適用されると仮定したモデルを使用することが多い。しかし、この方法はビジネスの運営実態を過剰に単純化することがある。もっと良いアプローチは、各企業の場所の独自の特徴を考慮に入れることだ。
この研究で使われる一般的なモデルの一つは、空間自己回帰(SAR)生産関数だ。このモデルは、隣接する企業の出力や入力の平均を含めることで場所を考慮しようとする。しかし、これらのモデルはしばしば全ての企業に共通の生産技術を仮定していて、内生性による特定の問題がある-つまり、入力の選択が生産性に影響される場合があるんだ。
新しい方法論
この記事では、場所を考慮した生産関数をより適切に分析するための新しい半パラメetricメソッドを紹介する。この方法を使うと、研究者は生産技術が場所によって異なることをモデル化できるようになるんだ。
このアプローチでは、入力の弾力性や生産性パラメータを、企業の地理的な場所に依存する関数として扱う。こうすることで、地元の影響がどのように企業の運営に影響するかをよりよく把握できる。この方法論では、地元カーネル法を使って生産関数を推定し、異なる場所で変わる生産技術の推定を可能にしている。
中国の化学製造業に焦点を当てる
この方法論の適用を示すために、分析は中国の化学製造業に集中している。この研究は、異なる地域の企業間での生産性の違いに技術の差がどのように寄与するかを調べる。
これまでの研究では、生産技術の違いが、企業特有の特徴だけでなく、場所ごとの生産性の差の主な原因であることが示唆されている。提案された方法を使って、この研究は場所特有の要因がこの業界における企業のパフォーマンスに大きく影響するという強い証拠を見つけた。
研究結果
結果は、アグロメレーション地域、つまり関連したビジネスが多く集まる地域で運営されている企業が、高いスケールのリターンを持つ傾向があることを示している。しかし、生産性と業界の集中度の関係は複雑で、完全には理解されていない。
分析によると、地域間の生産性の違いの約三分の二は、企業特有の違いではなく、技術の変動によるものであることがわかった。これは企業のパフォーマンスを分析する際に、場所の要因を考慮する重要性を強調している。
結論
この記事では、特に化学のような製造業において、場所が企業のパフォーマンスを決定する上で重要な役割を果たすことを強調している。提案された半パラメトリックメソッドは、地元の要因が生産技術や生産性にどのように影響するかを分析するための貴重なツールを提供している。
場所の異質性の重要性を認識することで、企業は自分たちの特定の環境に合わせたより良い戦略を立てることができる。この研究は生産分析の限界を押し広げるだけでなく、地元の経済発展を向上させようとする政策立案者やビジネスリーダーにとっても重要な洞察を提供している。
要するに、場所が企業のパフォーマンスにどのように影響するかを理解することは、現代経済における生産性を効果的に分析するために重要だ。ここで紹介された新しい方法論は、企業の環境と運営の成功の関係についてより深く insights を得ることを可能にし、この重要な研究分野でのさらなる探求の道を開いている。
タイトル: Accounting for Cross-Location Technological Heterogeneity in the Measurement of Operations Efficiency and Productivity
概要: Motivated by the long-standing interest in understanding the role of location for firm performance, this paper provides a semiparametric methodology to accommodate locational heterogeneity in production analysis. Our approach is novel in that we explicitly model spatial variation in parameters in the production-function estimation. We accomplish this by allowing both the input-elasticity and productivity parameters to be unknown functions of the firm's geographic location and estimate them via local kernel methods. This allows the production technology to vary across space, thereby accommodating neighborhood influences on firm production. In doing so, we are also able to examine the role of cross-location differences in explaining the variation in operational productivity among firms. Our model is superior to the alternative spatial production-function formulations because it (i) explicitly estimates the cross-locational variation in production functions, (ii) is readily reconcilable with the conventional production axioms and, more importantly, (iii) can be identified from the data by building on the popular proxy-variable methods, which we extend to incorporate locational heterogeneity. Using our methodology, we study China's chemicals manufacturing industry and find that differences in technology (as opposed to in idiosyncratic firm heterogeneity) are the main source of the cross-location differential in total productivity in this industry.
著者: Emir Malikov, Jingfang Zhang, Shunan Zhao, Subal C. Kumbhakar
最終更新: 2023-02-26 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2302.13430
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2302.13430
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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