特許データを用いたパネルデータカウントモデルの分析

• Project/Area Number: 16730125
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Applied economics
• Research Institution: Seikei University
• Principal Investigator: 鷹岡 澄子 成蹊大学, 経済学部, 講師 (10361677)
• Project Period (FY): 2004 – 2005
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2005)
• Budget Amount: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2005: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000); Fiscal Year 2004: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
• Keywords: 特許 / 調整スピード / ノレッジファンクション / カウントデータモデル

Research Abstract

カウントデータモデルについては古くから研究され、Poisson regression modelがこの種のデータの分析に広く使われてきている。しかしポアソンモデルは被説明変数の分散が平均と等しいという強い仮定から、仮定を緩和する形で別の推定方法がCameron and Trivedi(1986)等多数で検証されてきた。ポアソンモデルでパネル分析を行う際に固定効果や不均一性の問題などが指摘されている。特許データはそのような問題を含んだ典型的なデータの一つである。
この研究の目的は、Count data models for panel dataの推定方法研究と日本の特許データ・企業レベルR&D支出額データを用いた応用分析を行うことである。具体的応用分析としては、日本企業の特許データを用いて、企業の研究開発の生産性に及ぼされるスピルオーバーを計測することにある。
今年度の研究で得られた結果は以下の通りである。企業の研究開発行動とその成果には、ダイナミックな関係が顕著に観察された。過去に沢山の研究開発への投資をしている企業ほど、特許といった研究開発のアウトプットが増える。つまり、現時点のみでなく過去にどれくらいその企業が研究開発に投資をしているかということも重要なのである。この結果は、企業の規模と研究開発のアウトプットの内生性を考慮しても結果の質的変化は見られなかった。また、研究開発行動に見られる調整スピードは各産業によって異なることも分かった。しかし、アメリカで行われた先行研究と異なり日本では製品の特徴によって分類された産業グループ間での差は有意ではなかった。