| 研究課題/領域番号 |
16K03692
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| 研究機関 | 学習院大学 |
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研究代表者 |
枝村 一磨 学習院大学, 国際社会科学部, 研究員 (20599930)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 産学連携 / 研究生産性 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、産学連携が企業及び大学の研究生産性に与える影響を、論文データと特許データを用いて実証的に分析する。研究者の研究履歴や人的ネットワーク等を考慮し、産学連携による共同研究が企業及び大学の研究生産性に与える影響を、計量経済学の手法を用いて推計する。
多くの先行研究では、研究活動を分析する際に特許生産関数や知識生産関数と呼ばれるモデルを応用し、同一個体（企業や大学）を複数年追跡可能なパネルデータを用いて分析を行っている。ただし、全ての特許データや論文データを網羅的に使用し、研究者の研究履歴や人的ネットワークを考慮した先行研究はほとんど行われていない。そこで、本研究では全特許情報をカバーしているIIPパテントデータベースやPATSTATと、大規模な論文データベースであるScopusを整理し、産学連携と研究生産性との関係を定量的に把握する。これによって、産学連携や研究生産性に与える影響を、産業特性や研究分野の特性を考慮しながら、統計的に測定することができる。
2017年は、前年にクリーニングした上記特許データや論文データを企業レベルまたは大学レベルに整理し、パネルデータ分析ができるように整理した。各企業や大学の連携先を整理し、組織ごとに他の企業と連携した回数、他の大学と連携した回数を特許と論文のそれぞれについて年ごとに集計した。また、データを用いた分析を行うために必要な上で、統計分析の試行を行った。これら一連の作業は、2018年度に予定している統計分析の実施と、研究成果とりまとめに進むにあたって重要である。
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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
2016年度に整理した論文データベースScopusと特許データベースIIPパテントデータベース、PATSTATを著者や出願人ベースで集計し、企業レベルまたは大学レベル、年レベルのデータベースに整理して、パネルデータ分析ができるようにした。また、産学連携等実施状況調査データを大学レベル、年レベルに整理した。整理したデータを用いて行う統計分析のためのモデルのスペシフィケーションも検討した。統計分析の試行も開始している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2016年度に整理した論文データベースScopusと特許データベースIIPパテントデータベース、PATSTATを著者や出願人ベースで集計し、企業レベルまたは大学レベル、年レベルのデータベースに整理して、パネルデータ分析ができるようにした。また、産学連携等実施状況調査データを大学レベル、年レベルに整理した。整理したデータを用いて行う統計分析のためのモデルのスペシフィケーションも検討した。統計分析の試行も開始している。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
購入を予定していた特許データベースが入手できたため、次年度使用額が生じた。翌年度に更新される特許データベースPATSTATの購入を当初想定していたが、生じた使用額を用いて、当初予定していたものよりも上位バージョンを購入する。これによって、統計分析の幅が広がることが期待される。
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