The Formation of Production Networks: How Supply Chains Arise from Simple Learning with Minimal Information

要約

私たちは、企業が差別化可能な商品を販売する価格、生産する量、および他の企業から購入する投入物（種類と量）を決定するモデルを開発します。
定常状態の生産ネットワークは、均衡や生産技術に関する完全な知識などの仮定に頼ることなく内因的に現れます。
補強学習の単純なバージョンを通じて、不均一な技術を持つ企業は不確実性に対処し、利益を最大化します。
この学習プロセスにより、企業は需要シフト、サプライヤー/クライアントの閉鎖、生産性の変更、生産技術の変更などのショックに適応できます。
生産ネットワークを効果的に再形成します。
このモデルの可能性を実証するために、需要と生産性ショックの上流および下流の影響を分析します。

要約(オリジナル)

We develop a model where firms determine the price at which they sell their differentiable goods, the volume that they produce, and the inputs (types and amounts) that they purchase from other firms. A steady-state production network emerges endogenously without resorting to assumptions such as equilibrium or perfect knowledge about production technologies. Through a simple version of reinforcement learning, firms with heterogeneous technologies cope with uncertainty and maximize profits. Due to this learning process, firms can adapt to shocks such as demand shifts, suppliers/clients closure, productivity changes, and production technology modifications; effectively reshaping the production network. To demonstrate the potential of this model, we analyze the upstream and downstream impact of demand and productivity shocks.

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