日本の都市型スタートアップ企業の立地戦略に関する大規模データ分析による解明

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K01864
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 入山 章栄 早稲田大学, 商学学術院(経営管理研究科), 教授 (00721820)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 加納 拡和 大分大学, 経済学部, 講師 (10814220)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: アントレプレナーシップ / スタートアップ / 集積

Outline of Annual Research Achievements

本年度は（1）スタートアップ企業の立地条件に関する先行研究のサーベイと(2)スタートアップ企業の立地データの調達を行った。
（1）スタートアップ企業の立地条件に関する先行研究のサーベイ：近年、イノベーションの原動力となるスタートアップ企業を巡る研究が劇的に増加している。その中でもスタートアップ企業の立地、集積、エコシステムに関する先行研究を体系的に吟味した。先行研究のサーベイを通じて、世界的にスタートアップ企業が都市内のきわめて狭いエリアに偏在する傾向にあるにもかかわらず、先行研究は「どの都市にスタートアップ企業が立地しているか」という都市レベルの分析に留まっているというリサーチギャップも浮き彫りにすることができた。このリサーチギャップは「丁目・番地」という微細なレベルでスタートアップ企業の立地条件を解析する本研究の学術的な貢献の可能性を示唆するものである。
（2）スタートアップ企業の立地データの調達:交付いただいた科学研究費を基に、Initial社からスタートアップ企業の立地データを調達する手続きを進めている。Initial社が保有する日本最大級のスタートアップデータベースには、1万社を超えるスタートアップ企業の情報が収録されており、また各スタートアップ企業の事業内容の詳細、成長ステージ、資金調達に関する情報まで網羅されている。このことから本データを使用することで本研究の目的達成が期待できると判断した。そこで研究代表者と研究分担者はInitial社とデータ調達に向けて協議を重ねてきた。協議の結果、データの抽出条件や細かい仕様、価格等の面で議論がまとまったものの、調達手続きの関係でデータの納品は翌年度に持ち越された。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナウィルスの感染が世界的に拡大する中で、多くの企業が立地戦略を見直しを進めていることに伴い、本研究においても構想の再検討が迫られた。企業の動向を見極めながら、研究の目的や意義を吟味検討することに時間を要したため、上述の先行研究のサーベイやデータの調達手続きの開始に遅れが生じた。

Strategy for Future Research Activity

次年度以降はInitial社から調達するデータを使用して、以下の2段階で分析を実施することを計画している。
（1）東京23区におけるスタートアップ企業の立地状況の可視化：まずは東京23区におけるスタートアップ企業の立地状況を丁目、番地単位で明らかにする。これまでスタートアップ企業は渋谷や六本木、五反田などに集積していることが知られているが、本研究はより細かく、それらのエリアの中でも「何丁目、何番地にスタートアップ企業が立地、集積しているのか」を可視化することに注力する。より具体的に、スタートアップ企業の立地データと地図データを連携させ、ホットスポット分析を行うことでスタートアップ企業の偏在状況を視覚化することを予定している。ただし、ここでのねらいはあくまでも基礎データの整理であり、この結果だけをもって国際学会や学術誌への投稿は計画していない。
（2）東京23区におけるスタートアップ企業の立地の決定要因の解明：上記の立地状況に関する分析を踏まえて、スタートアップ企業の立地を決定する要因を統計解析を用いて特定する。説明変数やコントロール変数の候補のすべてをInitial社のデータのみで網羅することはできないため、他のデータベースと連携させてデータセットを構築する。現在のところ、地価や人口統計、大企業や大学、研究機関、金融機関やベンチャーキャピタルの立地データと組み合わせることを計画している。この段階の実証分析で結果が得られ次第、国際学会や学術誌への投稿を目指す。

Causes of Carryover

データの調達手続きが今年度中に完了せず、次年度に持ち越されたため。データの購入費用に充てる