| Project/Area Number |
21K01492
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07040:Economic policy-related
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
及川 浩希 早稲田大学, 社会科学総合学術院, 教授 (90468728)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | イノベーション / ミスマッチ / 特許 / 経済成長 / R&D / Matching / Patent / マッチング / ミスアロケーション |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、企業と被雇用研究者のミスアロケーションに焦点を当てた経済成長政策を論じる。研究開発プロジェクトに携わるのは研究者・技術者だが、遂行するプロジェクトを決定するのは企業であるため、プロジェクトの質と研究者の質が合っているとは限らない。そこで、特許データと企業データを用いて企業と研究者のマッチングを割り出し、それぞれのイノベーション能力を識別するとともに、ミスアロケーションの程度を推定する。そして、企業と研究者のマッチング構造を内生的経済成長のモデルに組み込み、シミュレーションを行うことにより、ミスアロケーションを解消した時に可能となる潜在的な経済成長と、望ましい政策介入のあり方を示す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は、これまでに得られた米国の企業と研究者の能力相関の推計値に基づいて、仮想的なマッチング・パターンの下でのイノベーション総量のシミュレーションと、実際に観測されたイノベーション総量との比較、および、それらの時系列変化の要因分析を行なった。
正相関が確認されている企業・研究者の研究開発能力には、相互補完的な関係があるため、ミスマッチは全体的なイノベーション総量の低下につながる。実際に観測されるイノベーション総量は1990年代後半まで上昇しその後停滞しているが、その上昇局面にあっても最大のマッチング効率を想定した仮想的なイノベーションの伸びを下回っており、ミスマッチの度合いはむしろ増大していることが分かった。こうしたマッチングの効率性は、財務情報や企業内の技術蓄積等の企業属性をコントロールした上で、特許分野ポートフォリオから推計された企業・研究者間の技術的距離と、研究者側の能力分布のばらつきの大きさに依存している（企業側のばらつきは比較的変化が小さく、説明力が弱い）。特に後者の影響が大きく、サンプル期間を通じて研究者の質が多様になったことから、マッチングの効率性に基づくミスアロケーションの規模が増加していることが分かった。この結果は、研究者の適材適所な配分に改善の余地があるものの、市場均衡ではそれが達成できていないことを示唆する。
これらの研究成果は、Econometric Societyの北米ミーティングで報告した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当研究プロジェクトの開始後に、相反する結果を示す類似研究が発表されたため、その研究との手法の違いと手法自体の精度の比較を行う必要があったが、その作業に一段落がついた。また、企業と研究者のマッチングをマクロ的なインプリケーションを得るための、データに基づく仮想的シミュレーションを行なった。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在行っているシミュレーションでは、マッチングの構造としていくつかの特殊ケースを外生的に与えているという欠点がある。均衡として維持されうる、より現実的なマッチングの構造を考慮するため、Gale-Shapleyに代表される安定したマッチング構造の条件を織り込んだマクロモデルにおけるシミュレーションを行いたい。
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