３. 先行研究と研究仮説
7.1. 因果モデルと記述統計
７章で検証する追加仮説は以下である。また、因果モデルを図 8 に示す。
追加仮説：個人内の研究開発経験の分野の多様性の高さによる効果は、業界で異なる。
本検証の狙いは、電機企業と比較して事業領域が絞られた自動車企業においても、発明 者の多様性がパフォーマンスの向上に寄与するのか、また電機業界と比較し た多様性の効 果を検証する。
分析対象企業として、表 14 に示す自動車大手三社グループを電機業界の企業に加えた。
企業抽出には電機企業と同様に NISTEP 企業名辞書(文部科学省 科学技術・学術政策研究所, 2019)を活用し、従業員数 5000 名以上の企業を選択した。また業界構造的に三社の市場シ ェアが高いため、本研究ではこの三社を選択した（ただしダイハツ 工業社、日野自動車社 はトヨタ傘下として含まれている）。
自動車企業を対象としたパネルデータの記述統計を 表 15 に示す。被説明変数である被引 用数（num_cites）のヒストグラムを図 9 に示す。分布は電機企業と同様に正規分布ではな く 0、1 付近に偏りがあるため、負の二項分布モデルを活用した重回帰分析を行う。また図 10 に説明変数である筆頭発明者のシンプソン多様度指数 (SDI_field) のヒストグラムを 示す。電機業界と傾向は変わらないことがわかる。また、表 16 に相関行列表を示す。
（出所）筆者作成
図 8 本研究の因果モデル
36
表 14 分析対象企業
事業 企業グループ 企業名
自動車 トヨタ トヨタ自動車株式会社 ダイハツ工業株式会社 トヨタ自動車東日本株式会社 トヨタ車体株式会社
日野自動車株式会社 日産 日産自動車株式会社 本田 本田技研工業株式会社
株式会社本田技術研究所
（出所）
NISTEP 企業名辞書をもとに
筆者作成37
表 15 記述統計（自動車企業のみ）
(1) (2) (3) (4) (5)
VARIABLES N mean sd min max
被引用数
num_cites 39,315 1.317 1.726 0 59
被引用数上位5パーセンタイルダミー
dummy_cites_p95 39,315 0.0809 0.273 0 1
被引用数ゼロダミー
dummy_cites_0 39,315 0.630 0.483 0 1
筆頭発明者のシンプソン多様度指数
SDI_field 39,315 0.289 0.263 0 0.883
SDI_sector 39,315 0.175 0.218 0 0.764
筆頭発明者のシンプソン多様度指数のダミー変数
dummy_SDI_field > 0 39,315 0.626 0.484 0 1 dummy_SDI_field
≧0.25 39,315 0.532 0.499 0 1 dummy_SDI_sector > 0 39,315 0.462 0.499 0 1 dummy_SDI_sector≧ 0.25 39,315 0.344 0.475 0 1
筆頭発明者の過去の出願特許１件あたりの被引用数
num_cites_past 39,315 1.571 1.383 0 31
共同発明者全員の過去の出 願特許１件あたりの被引用 数
num_cites_past_co_inv 39,315 0.734 1.078 0 23
筆頭発明者の発明経験年数
invent_age 39,315 9.876 7.037 1 35
共同発明者全員のシンプソン多様度指数
SDI_field_co_inv 39,315 0.141 0.213 0 0.876 SDI_sector_co_inv 39,315 0.0845 0.157 0 0.778
筆頭発明者の各技術分野への平均出願数
depth_field 39,315 5.093 5.694 1 115 depth_sector 39,315 6.939 8.095 1 194.7
共同発明者全員の各技術分野への平均出願数
depth_field_co_inv 39,315 4.171 7.553 0 115 depth_sector_co_inv 39,315 6.362 12.30 0 233
（出所）筆者作成
38
（出所）筆者作成
図 9 被引用数のヒストグラム
（出所）筆者作成
図 10 シンプソン多様度指数のヒストグラム（field）
39
表16 相関行列表 (自動車企業のみ)
Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18)
(1) num_cites 1.000
(2) dummy_cites_p95 0.577 1.000
(3) dummy_cites_0 -0.514 -0.095 1.000
(4) SDI_field 0.025 0.036 0.017 1.000
(5) SDI_sector 0.043 0.044 -0.008 0.757 1.000
(6) dummy_SDI_ field>0 0.013 0.041 0.044 0.847 0.620 1.000 (7) dummy_SDI_ field≧0.25 0.020 0.032 0.017 0.908 0.670 0.822 1.000 (8) dummy_SDI_sector>0 0.039 0.054 0.019 0.698 0.866 0.716 0.636 1.000 (9) dummy_SDI_sector≧0.25 0.042 0.039 -0.014 0.692 0.928 0.559 0.680 0.781 1.000 (10) SDI_field_co_in v 0.069 0.040 -0.033 0.099 0.065 0.070 0.089 0.055 0.061 1.000 (11) SDI_sect or_co_ in v 0.076 0.048 -0.038 0.092 0.140 0.058 0.074 0.118 0.131 0.839 1.000 (12) depth_field -0.000 0.077 0.090 -0.162 -0.138 -0.037 -0.164 -0.026 -0.148 -0.027 -0.022 1.000 (13) depth_field_co_ in v 0.048 0.073 0.052 -0.071 -0.068 -0.019 -0.063 -0.027 -0.070 0.264 0.192 0.203 1.000 (14) depth_sector -0.001 0.080 0.101 0.012 -0.131 0.150 -0.003 -0.021 -0.143 0.003 -0.032 0.883 0.198 1.000 (15) depth_sector_co_in v 0.044 0.067 0.053 -0.039 -0.068 0.007 -0.031 -0.029 -0.070 0.337 0.188 0.182 0.930 0.202 1.000 (16) num_cites_past 0.216 0.154 -0.093 0.053 0.086 0.051 0.045 0.092 0.079 0.058 0.077 0.076 0.061 0.066 0.049 1.000 (17) num_cites_past_co_in v 0.157 0.104 -0.064 -0.016 -0.009 -0.017 -0.017 -0.006 -0.008 0.531 0.461 0.063 0.427 0.053 0.400 0.175 1.000 (18) invent_age -0.041 -0.019 0.028 0.229 0.153 0.260 0.194 0.205 0.122 -0.038 -0.033 0.179 -0.058 0.235 -0.051 0.024 -0.073 1.000
（出所）筆者作成