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Empirical studies on the knowledge network dynamics and the emergence of innovations

知识网络动态与创新涌现的实证研究

基本信息

批准号：
19K13688
负责人：
山田恵里
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagoya City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-03-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K13688/
关键词：
Freight flows Knowledge similarity Knowledge spillover Comparative advantage 知識洗練性 GIS Auto parts logistics Connectivity index Chord diagram 知識ネットワーク産業集積イノベーション製品複雑性指標

项目摘要

各国のイノベーションがどのような知識ネットワーク（知識基盤）から創出され，どのような国際的な知識ネットワークを通じて波及しているかを明らかにすることを目的とした。これまでに自動車産業を対象に，自動車メーカーと自動車部品サプライヤの取引構造から知識ネットワークとイノベーションの関係について分析してきた。分析を通じて確立した手法を適用し，各国の輸出財の取引構造から，国際的にどのような知識ネットワークが形成され，どのような国間のつながりがイノベーションと関係しているかについて探索的な分析を行った。分析では，公開されている国の輸出財とその仕向地の構成に関する国際貿易データを用いて，輸出財をもとに輸出の背後にある各国が有する知識がどれほど類似しているかという知識類似性に関する指標を計測した。さらに，国をノード，知識類似性の程度に応じて国間をリンクでつないだ国際的な知識類似性に関するネットワークを可視化した。2000年と2019年のデータを利用することにより，知識類似性ネットワークの変化を捉えることとした。分析結果より，仕向地別品目数でカウントした輸出件数は2019年の方が全世界的に増加した。輸出件数の多い上位国に中国やインドが挙げられるが，これら地域の輸出件数の増加には仕向地が多様化したことが影響していた。また，両年ともに近接する国間の知識類似性が大きく，知識類似性に関するネットワークを可視化すると，ネットワーク内では近接する国間の結節が密であり，クラスターを形成していることが示された。この結果は，各国の自然的条件や近接する国間における需要構造の特性を考慮した分析においても同様に見られた。特に，2019年では近接する国間の類似性が大きい傾向が頑健に確認された。つまり，知識波及において地理的な制約があることが示唆された。

のイノベーションがどのようなKnowledge ネットワーク (Knowledge Base) から Create され, どのような国际なknowledgeネットワークを通じて恗ているかを明らかにすることをpurposeとした. Automobile Industry Company Limited Introduction to the structure of knowledge and knowledge, analysis and analysis of relationships. Analytical methods are established and applicable, countries' export wealth extraction structures are used, and international knowledge is analyzed.が Formation され, どのような国产のつながりがイノベーションと Relationship しているかについてExploration of な行った. Analyze and disclose the country's export assets and export assets to the country's official website.にOUTPUT のにあるがする KNOWLEDGE がどれほど SIMILAR しているかという KNOWLEDGE SIMILARITY に OFF する INDICATORS を MEASUREMENT した.さらに,国をノード, 国をリンクでThe knowledge similarity of the international knowledge is visualized. 2000 and 2019 のデータをutilize することにより, knowledge similarity ネットワークの変化を取えることとした. The analysis results indicate that the number of products exported by location and the number of items exported in 2019 are expected to increase worldwide. The number of output items is high, the upper country is China, the place is The increase in the number of output items in the domain will have an impact on the localization of the area.また，両年ともにNearly する国のKnowledge similarity が大きく，Knowledge similarity に关するネットワークをVisualization すると, ネットワーク内では close to する国の nodule が dense であり, クラスターを formed していることがshows された. As a result, the natural conditions of each country are close to each other, and the characteristics of the structure between countries need to be considered and analyzed. Specially, in 2019, the similarity between countries is close and the tendency is strong and strong, and the similarity is confirmed.つまり, knowledge spreads to においてなrestrictions of geography があることが出款された.