| 研究課題/領域番号 |
23K22110
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| 補助金の研究課題番号 |
22H00839 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
大山 睦 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (20598825)
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| 研究分担者 |
BRAGUINSKY SERGUEY 大阪大学, 社会経済研究所, 特任教授(常勤) (40868436)
片岡 純也 日本大学, 経済学部, 講師 (90981085)
Higham Kyle 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 特任助教 (00886666)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | イノベーションの経済学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
イノベーションが企業成長の重要な源泉であることは、学界や産業界の両方で広く認識されている。しかしながら、イノベーションのタイプと企業成長を結びつけたデータ分析は、ほとんど存在しない。例えば、「プロダクトイノベーションからプロセスイノベーションに移行することによって企業成長は加速するのか、あるいは、プロダクトイノベーションを繰り返し行うことで企業は成長するのか」という問いに対して、十分なエビデンスをもとに答えることができないのが現状である。本研究では、企業のイノベーションのタイプに関する動学的な選択に着目しながら、その選択が企業成長に及ぼす影響とメカニズムについて実証分析を行う。
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| 研究実績の概要 |
分析を行うのに必要なデータベースを作成する為に、令和4年度に引き続いて、この作業に多くの時間と労力を費やした。具体的には、インターネットサーチをメインにしてデータの収集を行い、プロダクトイノベーションに関するIPRoductのデータベースを拡充した。パイロット版のデータセットを作成する目的で、製品のカタログなども利用して、メディカルディバイスと電子部品に集中してプロダクトイノベーションに関するデータの収集を行なった。この拡充したデータとOrbisにある企業情報を結びつける作業を行ないつつ、Orbisの特許情報も結びつけた。この作業をすることにより、プロダクトイノベーションに関する特許情報だけでなく、企業が保持しているそれ以外の特許情報を結び付けることができた。プロダクトイノベーションに関する特許とそれ以外の特許の構成を特定することができ、パイロット版のデータセットが完成した。このことにより、特許ポートフォリオの決定要因とその要因が企業成長に与える影響について、予備的な分析ができるようになった。予備的な分析では、企業は最初にプロダクトイノベーションの特許を獲得し、その後にそれ以外の特許を獲得するのか、それともプロダクトイノベーションの特許がない状態で参入しているのか、特許ポートフォリオのパターンの違いはなぜ発生するのかについて分析した。特定の産業に絞っており、またプロセスイノベーションに関する特許を特定できていない為、データを拡充して、更なる分析をする必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
分析を行うのに必要なデータベースの整備が不十分であり、当初に想定した分析を進めることができなかった。また、プロセスイノベーションに関する特許を特定できておらず、その手法の開発に想定より多くの時間を要した。これらが原因で、予備的な分析においては、十分な結果が得られず、本格的な実証分析に進むことができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、分析に必要なデータベースの構築に注力し、データベースの量と質の向上に努める。具体的には、IPRoductのデータベースを多くの産業に拡張し、プロセスイノベーションに関連する特許を特定する方法を先行研究を参考にしながら開発する。この作業を迅速に進める為に、新たな研究分担者を加えた。この研究分担者と研究代表者が中心になって、研究補助者を雇用しながら、データベース構築の作業を行う。
データベースの拡張と並行して、本格的なデータ分析を開始する。まず、企業の特許ポートフォリオを特定し、時系列の変化を捉え、企業の特徴と産業の特徴に照らし合わせて、パターン化を試みる。次に、計量経済学の手法を用いて、企業の特許ポートフォリオの決定要因について分析する。最後に、特許ポートフォリオと企業成長の関係をデータをもとに分析する。
研究の進捗に合わせて、研究代表者と研究分担者で、分析結果を体系的にまとめる作業も行う。
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