Proprietary Information Networks and the Scope of the Firm:
the Case of International Courier and Small Package Services in Japan

Proprietary Information Networks and the Scope of the Firm:
the Case of International Courier and Small Package Services in Japan

［日本語要約］

１　国際クーリエ・スモールパッケージ（ＳＰ）・サービスにおいては、国際航空輸送・集配トラック輸送などを一企業のもとに統合化（インテグレート）している場合と、他社に委託している場合（非統合の場合）とがある。日本から外国に送られる貨物単位で見ると、いわゆるインテグレーテッド・キャリアのサービスの場合にも、集荷、国際航空輸送、配達など、いろいろな輸送局面で自社輸送と委託輸送が組み合わされている場合がある。サービス提供にあたっての、このような組織上の多様性は、何によって決まっているのだろうか。どのようなときに、自社あるいは資本関係を持った企業による輸送手段を用い、あるいは資本関係のない他社に委託し輸送するのだろうか。 ２　この問題に対し、Ｒ．コースによる、「市場における取引費用が高いときに企業は取引を内部化する」という命題と、Ｏ．Ｅ．ウイリアムソンによる、「特定の取引相手に対して埋没化するような資産、つまり取引特殊的資産(relation-specific asset)が存在し、しかも契約で将来起こりうることを十分規定できないとき、市場の取引費用が大きくなって内部化の動機となる」という取引費用経済学のアプローチに基づいて考察を行った。そして、貨物追跡能力のための情報ネットワーキングが取引特殊的資産となっているために、統合の理由のひとつになっているのではないか、という基本仮説を立てた。また、多数地点間の高速集配を要するとき、ネットワーク型の輸送手段コーディネーションを市場調達によって行うのは相対的に困難になるから、書類の輸送はより統合されやすいのでないかと考えた。これらにつき、日本国内でサービス提供している企業１４社を対象に貨物単位のデータを用いた検証を行った。 ３　分析対象としたのは、日本から海外に送られるクーリエ・ＳＰについての、国内の地上輸送、国際航空輸送、あて地国地上輸送、の３つの輸送区間の統合、非統合である。日本から海外に実際に送られた計９９５件の貨物の追跡データを収集し、それぞれについて、３つの輸送が、貨物を引き受けた企業と資本関係のある企業によって行われているか、そうでないかを調べた。 ４　情報通信ネットワーク資産の量データは直接得られなかったので、各貨物につき、３つの輸送区間それぞれにおいて、どれだけの追跡情報が企業内のオンライン情報ネットワークで取得できるかを計数化した。この追跡情報の量はオンラインネットワークの機能を示すが、企業固有の追跡情報ネットワークによらなければ情報が取得できないので、情報ネットワークへの取引特殊的な埋没投資の量を表している、と考えた。 ５　計量結果からは、集荷・配達に関わるトラック輸送部分について、貨物追跡情報ネットワークで取得できる情報量が多いほど、実際に輸送を担当する企業と、サービスを引き受けた企業との統合の確率は高いことが示された。また、国際航空輸送部分についても同様であった。これは、追跡情報ネットワークが取引特殊的に埋没資産化し、企業内部化の理由となっていることを示唆する。 ６　また、貨物が書類である場合には、各輸送区間は統合される確率が高いことが示された。もっとも高速性が要求され、また集荷・配達地点が多いと思われる書類は、市場を通じたコーディネーションが困難となり、統合化されることが示唆されている。 ７　さらに、各あて地国ごとの総航空輸出貨物量は、説明変数として有意ではなかった。むしろ、大都市発着の貨物については、航空輸送が委託による傾向が見られた。これは市場に厚みがある場合、自社化する必要性が下がる、というPirrong (1993)の研究結果と整合的である。つまり、取引費用は統合の有無に影響するが、規模の経済性は影響するかどうか明らかではなかった。 ８　国際航空物流業について、産業組織論の理論に基づく仮説の統計的実証を行った研究はほとんど前例がないが、取引費用の理論と整合的な結果が得られた。他の物流業において取引費用理論を実証した先行研究はあるが、個別貨物単位のデータを用いたのは初めてだと思われる。また、企業専有的なネットワークの取引特殊的な性格に着目した研究としても、ほぼ初めてのものと思われる。

Proprietary Information Networks and the Scope of the Firm:
the Case of International Courier and Small Package Services in Japan

Tetsuo Wada*
Institute for Posts and Telecommunications Policy
Ministry of Posts and Telecommunications
1-6-19 Azabudai, Minatoku
Tokyo 106-8798 Japan
wada@haas.berkeley.edu

Jack A. Nickerson
John M. Olin School of Business
Washington University in St. Louis
Campus Box 1133
One Brookings Drive
St. Louis, MO 63130-4899
nickerson@wuolin.wustl.edu

MB>Bibliography Albert, J. H. and S. Chib. (1993). "Bayesian Analysis of Binary and Polychotomous Response Data." Journal of the American Statistical Association, 88 (June): 669-679.

Bicknell, David. (1996). "Leader of the Package." Computer Weekly, (December 12): 40. Chib, S. and E. Greenberg. (1996). "Analysis of Multivariate Probit Models." John M. Olin School of Business Working Paper (Olin-96-37).

Chib, S. and E. Greenberg. (1996). "Markov Chain Monte Carlo Simulation Methods in Econometrics." Econometric Theory, 12: 409-431.

Nickerson, Jack A. and Brian S. Silverman. (1997a). "Integrating Strategic Positioning and Transaction Cost Economics: An Operationalization of Fit in the Interstate Trucking Industry." John M. Olin School of Business Working Paper (Olin-97-06).

Palay, T. (1984). "Comparative Institutional Economics: The Governance of Rail-Freight Contracting." Journal of Legal Studies, 13(June): 265-288.

Pirrong, S. C. (1993). "Contracting Practices in Bulk Shipping Markets: A Transactions Cost Explanation." Journal of Law and Economics, 36: 937-975.

Williamson, O. E. (1975). Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications. New York: Free Press. ____________. (1985). The Economic Institutions of Capitalism. New York, The Free Press.
____________. (1991). "Comparative Economic Organization: The Analysis of Discrete Structural
Alternatives." Administrative Science Quarterly 36: 269-296.

____________. (1996). The Mechanisms of Governance. New York, NY: Oxford University Pres

Table 1: JAFA IC&SP Subgroup Member Firms

Airborne Express Japan, Inc.* BAX Global Japan K.K.* DHL Japan, Inc.* Emery Air Freight Japan Corp. Federal Express Japan K.K.* TNT Express Worldwide (Japan) Inc.* UPS Yamato Co., Ltd.* Fukuyama Transporting Co., Ltd.* Hankyu Express International Co. Ltd.* Japan Schenker Co. Ltd.* JNE Corporation Keihin Air Service Kintetsu World Express. Inc. "K" Line Air Service, Ltd. Maruzen Air Express International Ltd. Nippon Courier Service Co., Ltd.* Nippon Express Co., Ltd.* Nishi-Nippon Railroad, Co. Ltd. Nissin - Nissin Air Cargo Co., Ltd.* Onboard Courier Express Inc. Overseas Courier Service Co. ,Ltd.* Pegasus Parcel Service Co., Ltd. Proco Air Service Inc. Seino Transportation Ltd. Tokyu Air Cargo Co. Ltd. World Courier K.K. Yusen Air & Sea Service Co., Ltd.*

*Firms with asterisk provided us package-level data, or for which we collect data by test package or from shippers.

Table 2: Descriptive Statistics*
	Variable	Mean	Std Dev	Min.	Max.	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	DomTrk	0.728	0.445	0	1
2	IntAir	0.407	0.492	0	1	0.332
3	ForTrk	0.673	0.469	0	1	-0.115	0.401
4	kDomTrk	4.111	2.518	0	7	0.361	0.604	0.229
5	kIntAir	4.428	2.106	0	8	-0.478	0.133	0.327	0.373
6	kForTrk	5.089	2.186	0	7	-0.029	0.445	0.435	0.668	0.602
7	Doc	0.682	0.466	0	1	0.060	0.305	0.304	0.293	0.169	0.478
8	JCities	0.928	0.258	0<.TD>	1	-0.099	0.209	0.231	0.071	0.141	0.263	0.261
9	FinCities	0.623	0.485	0	1	-0.074	-0.082	0.082	-0.112	-0.071	-0.083	0.044	0.141
10	MarkSize	0.109	0.079	0.001	0.198	-0.119	-0.005	0.112	-0.076	0.026	-0.007	0.009	0.048	0.379
*Correlations greater than 0.071 are significant at the 0.05 level: N = 742

Table 3: Probit Results
	Control Variables			Control and Independent Variables
	DomTrk	IntAir	ForTrk	DomTrk	IntAir	ForTrk
C	0.973 **	-1.044**	-0.318**	0.385**	-1.274**	-1.153 **
kDomTrk				0.213**
kIntAir					0.062**
kForTrk						0.203**
Doc	0.709**	1.210**	0.902**	0.378**	1.156 **	0.572**
JCities	-1.032**			-1.000**
FinCities		-0.328**	0.071		-0.319**	0.139
MarkSize		0.531	0.996		0.399	0.836
LogLikelihood	-540.85	-493.46	-488.27	-469.34	-488.87	-449.33
Correctly predicted	67.7%	68.7%	69.0%	72.3%	64.0%	69.4%
R2	0.062	0.169	0.090	0.201	0.147	0.157
N	903	902	822	896	893	815

**99% one-tail confidence interval.

Package-level Survey
Variable	Questions
kDomTrk	Q1 Whether not the package has been picked up Q2 Name of the pick-up driver Q3 Time of pick-up Q4 Place of pick-up Q5 Whether or not the package arrives at the local terminal Q6 Time of local terminal arrival Q7 Name of local terminal
Customs Clearance Information	Q8 Whether or not customs are cleared Q9 The time of customs clearance
kIntAir	Q10 Whether or not the package was loaded onto an airplane Q11 The loading time Q12 Whether or not the airplane departed Q13 The departure time Q14 The city the airplane departed from Q15 The cities that the package visits during the airline transit Q16 Whether or not the airplane landed at the destination airport Q17 Time of arrival
Customs Clearance Information	Q18 Whether or not customs in the destination country has been cleared Q19 The time of customs clearance
kForTrk	Q20 Whether or not the delivery truck departed from the local terminal Q21 The time the delivery truck departed from the local terminal Q22 Name of the local delivery terminal Q23 Whether or not the parcel has been delivered Q24 Time of delivery Q25 Location of delivery Q26 Name of receipt