| 研究課題/領域番号 |
21H04398
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
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| 研究分担者 |
大山 睦 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (20598825)
石田 潤一郎 大阪大学, 社会経済研究所, 教授 (40324222)
花木 伸行 大阪大学, 社会経済研究所, 教授 (70400611)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
41,080千円 (直接経費: 31,600千円、間接経費: 9,480千円)
2025年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2024年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2023年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2022年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2021年度: 14,040千円 (直接経費: 10,800千円、間接経費: 3,240千円)
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| キーワード | 日本の産業革命 / 高度技術者 / 経済成長 / 産業発展 / 官立高等教育機関 / ネットワーク / 高等技術教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本の産業革命期（明治-昭和初期）における諸外国への急速なキャッチアップに焦点を当て、官立高等教育機関（帝国大学や旧制高校、高等工業学校）で訓練を受けた技術者の役割について理論・実証的な分析を行う。まず、各校の卒業生名簿を用いて、彼らの専門性、雇用主、所在地等についてパネルデータを構築する。さらに、日本特許庁に登録された特許データや各都道府県の工場データ及び企業データと上述の技術者データを結び付け、発明、技術導入、企業成長といったアウトカムに関する包括的な実証分析を行う。歴史的な理解の促進に留まらず、現代においても重大な課題である技術者の育成及び活用についての政策的示唆を導くことを目指す。
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| 研究実績の概要 |
技術革新や産業発展、ひいては国家の持続的な経済成長において、高度人材の育成・活用は不可欠である。しかし、そのような高度人材―とりわけ技術者―の存在が企業成長や産業発展に及ぼす効果についての研究は、その殆どが記述的なケーススタディか地域別総計など大まかな指標に基づく分析に留まっている。したがって、高度技術者人材のストックが増大することが、どのようなメカニズムで産業発展や経済成長に結びつくのかということについての理解は未だ乏しい。本研究では、日本における産業革命期、すなわち明治-昭和初期における諸外国への急速なキャッチアップに焦点を当て、帝国大学や旧制高校、高等工業学校といった官立高等教育機関において訓練を受けた技術者の役割について実証的な分析を行う。ここでいう技術者とは、特定分野における財の生産・流通・販売に関わる技術について、高度で専門化された知識を身に着けた人的資本(human capital)を指す。具体的には、各校の卒業生名簿を用いて、彼らの専門性、雇用主、所在地等についてパネルデータを構築し、さらには、日本特許庁に登録された特許データや各都道府県の工場データ及び企業データと上述した技術者データとを結び付ける。それにより新技術の導入、企業成長といったアウトカムに関する包括的な実証分析を行う。また、技術者レベルのデータを活かして、発明活動や企業間移動、人的ネットワーク、地理的分布といった包括的な分析を行う。この研究の意義は、単なる日本の産業革命に対する歴史的な理解の促進に留まらず、現代においても重大な課題である技術者の育成及び活用についての政策的示唆を導くことを主目的とするものである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本プロジェクトの基盤となる技術者データベースで技術者の構築がほぼ完了したのを受けて、日本の産業革命に果たした技術者の役割をさらに厳密に分析するためにそれらの雇用先（国の機関、民間企業、大学や研究機関等）をdisambiguateする必要があり、R5年度はそれに大きな時間と労働力を使った。その結果、技術者の中でも特許保持者を一人でも雇ったことのある1,200以上の民間企業（国の機関や大学・研究機関等を含めると1,500以上）について産業分類、操業開始年と最終年を明らかにし、さらに吸収合併等による所有者の変化、主な株主等をデータベースに加えた。特許保持者ではない技術者しか雇用していなかった雇用先に関してはまだdisambiguateする課題が残っているが、特許保持者を雇用していたところが特許保持者ではない技術者もたくさん雇用していたので、現時点でデータベースの85％以上の雇用先に付いてすでに上記の情報が整っている。
上記の研究成果を踏まえ、一昨年度から開始していた企業グループ内での技術者移動とそれ以外の移動が技術者によるイノベーションにどのような影響を及ぼしているかの分析を終わらせることができた。また技術者自身が創業者になった民間起業（スタートアップ）を300社ほど特定化でき、それらの会社の業績を分析するデータ上の基盤を整えることができた。
さらに昨年度まで行った雇用先での技術者の人的ネットワークの分析に加え、技術者が大学等でどのような教授・教員に師事したのかを分析するために帝国大学一覧を使って、帝国大学工学部と理学部の教員のデータをデータベースに加え、大学教員になる技術者と国・民間企業に勤める技術者を比較するためのデータ上の基盤を作り上げた。
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| 今後の研究の推進方策 |
技術者データベースのさらなる拡充と吟味を行いつつも今後は今まで以上に論文の執筆に力を入れる。具体的には、（１）明治時代から大正、昭和初期にかけての日本の産業構造の変遷に照らし合わせて、産業間と産業内の技術者配分がどのような役割を果たしたかを分析する、（２）大学教育と、職場での他の技術者とのネットワークの両方を加えて技術者が発明者になっていく要因を分析する、（３）技術者が大学教員になる要因を分析する。
（１）に関しては技術者が専門別に産業構造の変化に伴いどの産業に配置されたのか、それに伴って産業技術がどのように変化し産業革命が可能になったのかが主な分析対象になる。例えば、東京帝国大学工学部の電気工学科の卒業生は明治中期の頃は主に鉄道や電力会社に配置されていたのに対して、明治後期から大正期にかけては鉱山の電気化が進むようになり鉱業部門に配置されるものが多くなり、さらにはそこから（日立製作所が日立鉱山から生まれたように）日本独自の電機機械産業の発展に大きく貢献した。このように、新しい産業が生まれる度に技術者の産業間の配置が代わり、またその配置の変化によって新しい産業がさらに発展を遂げるプロセスを明らかにする。
（２）に関してはBills&KlenowのHuman Capital Accumulationのモデルを出発点として、大学で得た教育と卒業後の職場で得た経験がそれぞれどの程度技術者のイノベーターとしての生産性に貢献したかを計量的に分析する。
（３）に関しては、希少な技術者の人的資源を政府機関や民間企業に配置し、現場でのイノベーションに貢献してもらうのと、大学等教育機関に配置することによって次世代の技術者の育成に貢献してもらうとの間に重きなトレードオフが存在するが、そのトレードオフがどのように解決されていったか、また次世代の育成に関わる技術者がどのように選ばれたのかを明らかにする。
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