(a)R&D支出
R&D支出 、 科学技術研究調査 社内使用
研究費(支出 )を用いた 社内使用研究費 、人件 費、原材料費、有形固定資産購入費、そ 他経費 合計 ある 規模別ン産業別 社内使用研究費を共 通 研究費タフヤータを用い 実質化した
規模別 実質R&D支出 推移をFigure 1と2に 示した 小企業 、研究開発を たく行 い い企業 多いた 、無視 いサンプルバイアス
生 いること 予想される こ た、小企業 や 中企業 実質R&D支出 推移に イヤ ウュラ ー 多く観察される
(b)R&Dストック
実質 R&Dストック 以下 ように、毎期 実質
R&D支出 積算によ 求 た 多く 先行研究
と同 く、減衰率 15%を仮定した
1 1
t t
t RI RS
RS (4)
こ こ 、RSt;R&Dス ト ッ ク 、RIt;R&D投 資 、
;R&Dストック 減耗率を意味する 一般に産業
ベース 物理的資本ストック 、国富調査 を とにしたベンチマーク 資本ストックを用い 各
年 ストック 推計され いる し し、R&Dスト
ック 場合、国富調査に相当するベンチマーク 存
在し い そこ 、R&Dストック ベンチマークを
次 ように推計した (4) 代入を繰り返せ 、
1 1
1 2 2
t t t
t RI RI RI
RS
T RItT
TRStT
1 1 1 1
成立する tT1 らR&D投資 一定率g 成 長し たと仮定すれ 、
t T
T tTt RS
g g
RI
RS g
1
1 1 1 1
と る Tを十分を十分大 くとれ
t
年 R&Dストック ベンチマーク 、
g RI RSt 1 g t
と る
(c)企業価値
企業価値Vt 、一般に株式価値総 に負債を加え 資産を 除すること 定義され、毎期 キャッシュ フロー 系列 現在割引価値 代理変数と され いる た し、本稿 ように産業別ン企業規模別 に企業価値を計測しようとする場合、集計されたグ ループ全体 株式価値総 を計算し けれ ら い 従来 研究 、簿価表示 資本金に株価純資 産倍率 を掛け 企業価値 推計され いる
われわれ 、 ように各産業 将来収益 系 列 期待値を使 企業価値を代理する変数とした
t it i E
V r
0 1 1
ここ 、
r
割引率、 実質利益を意味する 静 学的期待を仮定し、割引率 10年物国債利回を利用 した94. 推計結果
推計期間 1975年～1998年 、産業区分 13
、サンプル 312 ある 推計法 、回帰モタル、
ランジム効果モタル、固定効果モタルとした 単純
回帰分析 、小企業、中企業、大企業 い れ 理論的符号条件を満たし、統計的有意性 高 た 無形資産 潜在価格/影 価格 、中企業に い
と 大 た た し、小企業 決定係数 著しく低く、サンプルバイアス 影響と考えられ る
ランジム効果モタルによる推計 、小企業 結 果 よく た 、中企業と大企業 良好 た αを比較することにより、中企業と大企業 比較に
い 、有形資産 潜在価格/影 価格に大 違い られ い し し、 を比較すると無形資産
大 く異 いた 同様 傾向 、固定効果モ タルに い 確認された 中企業 無形資産 潜 在価格/影 価格を大企業 それ 割ると、回帰モタ ル 1.42倍、ランジム効果モタル 1.28倍、固定効 果モタル 1.16倍と り、中企業 方 大 い
ところ 、(3)式 推計モタル 最終的 誘 型 く、説明変数 外生性に問題 ある た、動 学的構造 考慮され い い 有形資産に対する 無 形資産 比率 実質qに影響する時間経路 、企業 規模によ 異 いる しれ い そこ 、 被説明変数 1期ラグを説明変数に加え (3)式を推 Table 1
ols
** ** **
** ** **
Adjusted R-squared λ 1
λ 2
Table 2 random effect
** ** **
** ** **
Adjusted R-squared λ 1
λ 2
Table 3 fixed effect
** ** **
** ** **
Adjusted R-squared λ 1
λ 2
注: 内は，t値， は5％有意を意味する．
3.02 3.33
3.33 2.35
2.67 2.53
4.07 3.50
4.53 1.85
6.45 -9.96
5.60 -4.29
0.34 small 0.02
small
(11.99)
0.02 0.20 0.31
(32.83)
0.41 1.10 0.70
large
1.51 1.10 1.20
α β
small medium
(37.22) (24.48)
(2.41) (8.81)
0.47 0.57
2.78 3.85
2.76 2.99
medium large
β -1.54 1.52 1.25
(-4.05) (5.63) (10.60)
α 1.86 0.98 0.93
(25.80) (12.06) (15.15)
0.10 0.26
β -0.77 1.38 1.08
(-2.49) (6.04) (10.66)
medium large
α 1.72 1.02 1.01
(18.14) (9.47) (11.87)
－46－
計することにした た し、こ 場合、自己相関項 攪乱項と相関を 、(3)式に１階 差分をと り、Arellano and Bond(1991)によるGMM推計を適 用した した 、推計モタル 、
1 2 1
, 1 1 1
log
log K
K K
V K
V (5)
と る ここ 、実質qへ 説明変数 短期効果 、 長 期 効 果 /
1 と る (5)式 推 計 結 果 をTable 3に示した
回帰モタル、ランジム効果モタル、固定効果モタ ル 場合と同様に、小企業 推計結果 よく た 、中企業と大企業 、有形資産に対する無形 資産 比率 有意に実質qを説明した10 Sargan 過剰識別テスト p値 、すべ 企業規模 0.4を 超え、 過剰識別 有効 ある という帰無仮説 棄 却され た
短期と長期 効果を比較すると、短期効果 、 中企業より大企業 方 大 た 、長期効果
中企業 大企業より大 いという結果と た り、中企業 方 短期的に効果 あるR&D投資 を行い、大企業 長期的に効果 あるR&D投資を行
いると考えること る
さらに、 １を優 に超える う を片側検
定した結果をTable 5に と た 検定結果 ら りした結論 言え い 、中企業そし 大企業 場合 、無形資産 収益率 有形資産 収益率を 回 いる可能性 高いといえよう
5. 結論
本論文 、技術革新 成果を企業 投下した研 究 開 発 費 収 益 率 評 価 す る た に Wildasin’s(1984) multiple qモタルにより、規模別 資産 潜在価格/影 価格を計測し、R&Dストッ ク 収益率を比較した
推計 結果、小企業 、R&D投資タータ 存在 し い場合や存在した場合 続的に行われ い いこと 多いこと ら明確 傾向を読 取ること た し し、中企業と大企業 比較 可能 推計結果を得た
中企業 と大企業 比較に い 、有形資産 潜在 価格/影 価格に大 違い 見られ た 、無 形資産 潜在価格/影 価格 、明確に異 り、中企 業 大企業を 回 た 例え 、固定効果モタルに い 、中企業と大企業 潜在価格/影 価格を比較 すると、回帰モタル 1.42倍、ランジム効果モタル
1.28倍、固定効果モタル 1.16倍 り、中企業 Table 4
Dynamic GMM
** ** **
** *
p-value β /(1-γ )
0.40 0.42 0.54
-0.04 0.65 0.57
β -0.01 0.13 0.16
(0.09) (2.86) (1.70)
small medium large
γ 0.72 0.80 0.72
(17.24) (48.38) (12.74)
small medium large
ols - **
random effect - *
fixed effect - * **
Table 5
小および中企業
潜在価格/影 価格方 大 た
さらに単純 動学的 分析を行 た結果、短期的 に 中企業 潜在価格/影 価格 大 い 、長期的 に ると大企業 方 大 く るという興味深い逆 転現象 観察 た 中企業 より早い段階 収益 を回収 る研究開発を行い、大企業 長期的視点 にた 研究開発を行 いる可能性 指摘 る
注】
8 Haneda and Odagiri(1997) 、(4)式を日本 産業別タ ータを用い 推計し、すべ 産業に い こ 係数
1を大 く超え り、とくにChemicalsに い 大
係数 推計され いる こ 研究 、R&Dストッ
ク 企業価値を説明するうえ わ 重要 変数 あること、Chemicals R&Dストック 企業価値へ 帰着 大 いこと を明ら にした貴重 研究とい える
9 実質利益 系列に、時系列モタルを当 合理的期 待値を計算すること 、企業価値を推計する研究 多 く存在する 、われわれ 簡易 静学的期待を仮定し た
10 操作変数 、すべ 2期前 被説明変数とした
参考文献】
Arellano, M. and Bond, S. (1991) “Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies,58:277-297.
Cockburn,I. and Griliches,Z. (1988) “Industry Effects and Appropriability Measures in the Stock Market’s Valuation of R&D and Patents.” American Economic Review, 78,419-423.
Haneda,S. and Odagire,H. (1998) “Appropriation of Returns from Technological Assets and the Value of Patents and R&D in Japanese High-Tech Firms.” Economic of Innovation and New Technology,7,303-321.
Wildasin,D.E. (1984) “The q theory of investment with many capital goods. American Economic Review, 74,203-210.
６ 企業規模と研究開発生産性
－特許引用情報に基づくアプローチ－
山 田 節 夫 大 林 守
要 約
本稿 、企業規模と研究開発生産性 関係に い 計量分析を行う 研究開発に関する 規模 経済 存 在に い 、多く 実証研究 行われ たに 関わら 、明確 コンセンサスを得られ いると 言え 、 混乱し いる こうした混乱 背景に 、研究開発生産性を計測すること しさ ある
特許引用情報 、研究開発生産性を計測する指標とし 優れ いる そこ 、本稿 、研究開発生産性を被 引用回数 計測し、企業規模と研究開発生産性 関係を明ら にする 実証分析 結果 、研究開発費弾力性 1 を下回り、規模 経済 確認され た た、知識 外部性 研究開発生産性を高 る有力 説明変数 ある 、そ 効果 企業規模 小さいほ 大 い、ということ 明ら に た
1. に
本稿 分析目的 、特許引用情報を活用し 、企 業規模と研究開発生産性(research productivity) 関係を明ら にすることにある
Schumpeter以来、企業規模と研究開発生産性
関係 、産業組織論 研究に い 重要 主題 あ り続け た 多く 研究者 、規模 大 い企業 ほ 規模 経済(economies of scale) や 範 経済(economies of scope) 作用し易い 、研究 開発生産性 高く ると考えた(Schumpeter(1942)、 Panzar and Willig(1981)、Cohen and Levin(1989)) 研究開発費に 人件費や材料費 可変費用 け く、研究施設や実験装置 固定費用 多く 含 れ いる 、大企業 規模 経済 生 やすい た、大企業 研究開発プログェクト 数 多いと予想される 、基本技術を共有
る可能性 高く 範 経済 働 やすい11 ところ 、研究開発生産性と企業規模 関係に い 、多く 実証研究 行われ たに 関わら 明確 コンセンサス 得られ いると 言い い12 研 究開発生 産性を特 許出願数 代理し たBound et
al.(1984) 、研究開発費に い 規模に関する収
穫 変 成立するとした 13、彼ら 推計結果 モタル 説明変数 選択に大 く左右され、必 し
頑 健 結 果 と い え た Pakes and Griliches(1984)やAcs and Audretsch(1989)による 特許生産関数 推計に い 、特許出願数 研究 開発費弾力性 1を下回り、 規模 経済 確認さ れ い い 特許生産関数に ける研究開発費 係 数 、特許性向 影響 受け いる可能性 ある
、必 し 研究開発費 イノベーションに与え いるヅット 効果 けを反映し いると 限ら い
医薬品産業に い 、こ 種 検証 数多く行わ
－50－
れ り 、 規 模 経 済 存 在 す る と し た 研 究 (Schwartzman(1976))と 、 存 在 し い と し た 研 究 (Comanor(1965)、Vernon and Gusen(1974))に分 れ い る Jensen(1987) 、 あ る 閾 値(threshold
value)を超えると、研究開発活動 そ 限界生産性
に影響し く るとし いる こうした混乱 背景 に 、研究開発生産性を計測すること しさ あ る
企業規模と研究開発生産性 関係を実証的に分析 した多く 先行研究 、研究開発生産性を特許出願 数、特許 録数、企業 経営指標 代理し い る 、こうした代理指標に 研究開発生産性に関す る情報以外 多く ノイゲ 含 れ いる 先行研 究に い 、研究開発生産性を特許出願数や 録数 代理し いる 多い 、研究開発 成 す る頻度 高いほ 、イノベーション 特許出願に繋 りやすいと考えられた ら あ た し し、一 般に、特許価値 極端に偏 た分布を有し り、
すべ 特許出願や 録特許を同価値と すわけ に い い こ と 知 ら れ い る (Schankerman(1998)) 企業 経営指標 、研究開 発生産性以外に 様々 要因 影響を受け いる可 能性 あり、これら 要因を適 にコントロールす る 一層 しい
医薬品産業に ける企業規模と研究開発生産性 関係を検討した Henderson and Cockburn (1996) や岡田ン河原(2002) 研究 、先行研究より 適
研究開発生産性 指標を利用したという点 、画 期的 研究 あ た
Henderson and Cockburn(1996) 、研究開発生 産性を2カ国以 に 録された特許数 代理した 複数 国に 録された特許 数 、単純 特許出願 数や 録特許数より 厳しい基準 評価された研究 開発生産性 指標と言える14
近年 多く 実証研究 明ら にし いるように、
特許 受ける引用回数 、特許価値を差別化するた 情 報 と し 有 用 あ る こ と 知 ら れ い る ( Trajtenberg (1990) Lanjouw and Schankerman (2004,1999)、Harhoff et al.(1999)) 被引用情報
利用により、先行研究より 、直接的に研究開発 成果 計測 可能に る しれ い こ 点に着 目した岡田ン河原(2002) 、研究開発生産性を一定 回数以 引用を受けた特許数 代理した 本稿
、岡田ン河原(2002)に習い、研究開発生産性を特 許引用情報 代理し、企業規模と研究開発生産性 関係を実証的に分析する た し、先行研究 医薬 品産業に い 検証 あり、製造業全体に い
い した 、本節 分析 こ 点 先行 研究と 差別化される
2.検証 方法
研究開発 成果 企業によ 大 く異 い る 図1 、日本 大手企業101社に い 、各企業 1985年に出願した特許 、タータ観測年(2003年) に受けた引用回数を特許出願数 割 た 均被 引用回数を企業 とに集計し、そ 企業分布を観察 した ある 図1によると、 均被引用回数 0
～2.8回 範 に散ら り 、 均被引用回数 0.8回～1回という企業数 最 多い(23社) 全く引 用を受け い い企業 1社し た 、 均 2.6回 ～2.8回 引用を 受け いる企 業 2社と 少 い
こ ように、企業 出願した特許 被引用回数を、
そ 企業 研究開発 成果指標と考える ら、研究 開発 効率に 大 企業間格差 ある こうした 格差 よう 要因によ 生 いる あろ う 本稿 、研究開発生産性 決定要因とし 、
規模 効果 、 スヌルオーバー効果 、 市場競争 に注目する
本稿 、企業 研究開発生産性を、企業規模、
知識 外部性、市場競争、 説明するパラメト モック 分析を行う 推計モタル 次 よう
ある
、岡田ン河原(2002)に い、研究開発 成果 指標を
n
回以 引用された特許出願数 代理するす わ 、