Collective efficiency of network structures — an example of automobile industry

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Network forms of contracting allow participants to achieve economic benefits as a result of their joint interaction — collective efficiency. Numerous studies of modern economists demonstrate its existence, but most of them are limited to considering the qualitative estimate of this category, not paying due attention to its quantitative assessment. There are macroeconomic methods for measuring the total collective efficiency associated with assessing the distribution of value added. But measuring collective efficiency at the micro-level, for individual participants in network interaction, is difficult due to the lack of adequate assessment tools. In this study, it is proposed to use a proxy indicator to measure and compare the collective efficiency of network participants with a different number of counterparties. The study aims to compare the collective efficiency of networks with different levels of links’ stability between participants — networks with a relatively small number of suppliers and long-term relations with them, and networks with a relatively lower degree of links and a bigger number of suppliers. A comparative analysis of the efficiency of networks with different numbers of first-tier suppliers was carried out both under relatively stable conditions for the functioning of network structure and under conditions of external shocks. Global networks in the automotive industry (Ford, General Motors, Volkswagen and Honda) are considered as real examples. The article also compares the efficiency of network and vertically integrated structures. BYD Company Limited, the world’s largest manufacturer of electric vehicles, is taken as an example of a vertically integrated structure that provides the full cycle of auto production. The results obtained in the study and the possibility of their meaningful interpretation confirmed the adequacy of the proposed tools.

Full Text

Restricted Access

About the authors

I. P. Komarova

Plekhanov Russian University of Economics

Author for correspondence.
Email: Komarova.IP@rea.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Андреева Т. В. (2024). Цепочка создания стоимости продукта: формирование и оценка эффективности: монография. М.: Инфра-М. [Andreeva T. V. (2024). Product value chain: formation and evaluation of efficiency: Monograph. Moscow: Infra-M (in Russian).]
  2. Плещинский А. С. (2001). Механизм равновесных трансфертных цен при вертикальном взаимодействии производственных экономических агентов // Экономика и математические методы. Т. 37. № 2. C. 70–91. [Рleschinsky A. S. (2001). The equilibrium transfer prices under vertical interaction of production economic agents. Economics and Mathematical Methods, 37, 2, 70–91 (in Russian).]
  3. Плещинский А. С. (2014). Вертикальные межфирменные взаимодействия с управляемой надбавкой к затратам // Экономика и математические методы. Т. 50. № 4. С. 112–133. [Рleschinsky A. S. (2014). Vertical inter-company interactions with controllable price-margin. Economics and Mathematical Methods, 50, 4, 112–133 (in Russian).]
  4. Устюжанина Е. В., Евсюков С. Г., Комарова И. П. (2019). Сети создания стоимости: проблемы формирования и управления // Менеджмент и бизнес-администрирование. № 3. С. 132–150. [Ustyuzhanina E. V., Evsukov S. G., Komarova I. P. (2019).Value chains: Problems of formation and governance. Management and Business Administration, 3, 132–150 (in Russian).]
  5. Aoki M. (1990). Information, incentives and bargaining in the Japanese economy: A microtheory of the Japanese economy. Cambridge: Cambridge University Press.
  6. Cooper R., Yoshikawa T. (1994). Inter-organizational cost management systems: The case of the Tokyo–Yokohama–Kamakura supplier chain. International Journal of Production Economics, 37 (1), 51–62.
  7. Economic survey of Japan, 1991–1992 (1993). Tokyo: Ministry of finance, Japan government economic planning agency.
  8. Gargiulo M., Benassi M. (2000). Trapped in your own net? Network cohesion, structural holes, and the adaptation of social capital. Organization Science, 11 (2), 183–196.
  9. Glasmeier A. (1991). Technological discontinuities and flexible production networks: The case of Switzerland and the world watch industry. Research Policy, 20 (5), 469–485.
  10. Granovetter M. (1985). Economic action and social structure: The problem of embeddedness. American Journal of Sociology, 91, 3, 481–510.
  11. Handfield R. B., Bechtel C. (2002). The role of trust and relationship structure in improving supply chain responsiveness. Industrial Marketing Management, 31 (4), 367–382.
  12. Holmstrom B., Roberts J. (1998). The boundaries of the firm revisited. Journal of Economic Perspectives, 12 (4), 73–94.
  13. Kamath R. R., Liker J. K. (1994). A second look at the Japanese product development. Harvard Business Review. November-December. Available at: https://hbr.org/1994/11/a-second-look-at-japanese-product-development
  14. Khanna T., Yafeh Y. (2005). Business groups and risk sharing around the world. The Journal of Business, 78 (1), 301–340.
  15. Lamming R. (2000). Japanese supply chain relationships in recession. Long Range Planning, 33 (6), 757–778.
  16. Uzzi B. (1996). The sources and consequences of embeddedness for the economic performance of organizations: The network effect. American Sociological Review, 61 (4), 674–698.

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».