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https://dspace.jaist.ac.jp/ Title 民間R&Dに対する公的支援の効果 Author(s) 松嶋, 一成; 青島, 矢一; 高田, 直樹 Citation 年次学術大会講演要旨集, 31: 326-331 Issue Date 2016-11-05Type Conference Paper Text version publisher
URL http://hdl.handle.net/10119/13982
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本著作物は研究・イノベーション学会の許可のもとに 掲載するものです。This material is posted here with permission of the Japan Society for Research Policy and Innovation Management.
２Ａ１８
民間
R&D に対する公的支援の効果
○松嶋一成（徳島大学），青島矢一，高田直樹（一橋大学） １． 本研究の目的 近年，民間企業のR&D 活動（以下，民間 R&D）に対する公的支援の需要が高まる一方，国の財政状 況は逼迫し，公的資金の効率的な活用が叫ばれている．そこで，公的支援が民間R&D 活動を活性化し， 投入した公的資金に見合うだけの成果を生み出すにはどうしたら良いのかということが，重要な課題と なっている． こうした状況に対応して本研究は，新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援を受けた 民間企業の R&D プロジェクト（以下，NEDO プロジェクト）に対する詳細追跡調査から得られた 530 件のデータを分析し，公的支援を受けた民間R&D プロジェクトの開発成果と事業化成果を左右する要 因とメカニズムを実証的に明らかにすることを目的としている．公的支援を受けた民間 R&D プロジェ クトは，資金を提供する主体（公的機関）と，自らの目的をもって R&D を実施する主体（企業）が異 なるという特徴を持ち，両者の統合や調整がプロジェクトの成否の鍵を握ると考えられる．そこで本研 究では，特に，企業側と公的機関側の双方によるプロジェクトへの関与の度合いに注目して，成果につ なげるメカニズムを明らかにする． ２． 既存研究 民間 R&D に対する公的支援を扱った既存研究は，公的支援の効果を，産業や国家のマクロレベルで
計量的に明らかにしようとしてきたものが多い（David, Hall and Toole, 2000; Levy and Terleckyj, 1983; Levy, 1990）．近年の研究の中には，公的支援の有無や大きさと成果との関係性を企業レベルで問うもの もあるが（Czarnitzki and Hussinger, 2004; Czarnitzki and Licht, 2006; Bérubé and Mohnen, 2009），公的支援 の効果的活用を詳細に把握する為には，よりミクロの視点から，個々のプロジェクトが成果を生み出す
具体的なプロセスを理解することが必要である1．
一方，イノベーション研究の分野では，民間企業間での共同研究開発や産学官連携を対象に，企業や 個々のプロジェクトを分析単位とした研究が数多く蓄積されてきたが（Pisano, 1990; Sobrero and Roberts, 2001; Rothaermel et al., 2006），それらは必ずしも公的支援の問題に直接的な関心をもって分析しているわ けではない． このように，プロジェクトレベルで公的支援のもたらす影響を分析した既存研究は数少なく，そこに 本研究の意義がある． ３． 仮説導出：公的支援プロジェクトの成果を左右する要因 3.1 企業の経営層の関与 民間R&D プロジェクトに対する公的支援の難しさの 1 つは，資金を提供する主体（公的機関）と R&D を実施する主体（企業）が異なることにある．支援する公的機関は，民間企業に，国を先導する技術を 開発し，その事業化によって産業の発展と競争力に寄与してくれることを期待する．しかし，もし成功 確率が高く，自社の将来にとって重要な R&D 活動であれば，企業は公的資金に頼ることなく，自らの 資金で実施するはずである．公的支援を受ければ，R&D 活動の少なくとも一部は公になってしまうか 1 一方で，民間 R&D のマネジメントに関するミクロレベルでの研究はこれまでにも数多く蓄積され，それらを概念レベ
ルで整理して統合的な枠組みを提示した理論研究も見られる（Mowery and Rosenberg, 1979; Balachandra and Friar, 1997; Ernst, 2002; 青島, 1997）．しかし，公的支援を受けた民間 R&D の場合には，それ特有の課題が存在することが考えら れる為，これまでの民間R&D のマネジメントの研究では注目されない新たな視点からの研究が必要となる（松嶋，2011; Aoshima et al., 2013）．
らである．したがって，公的支援を受ける民間 R&D とは，投資収益性が見込めず企業内では実施を見 送られたものである可能性がある．もしくは，社内で認められない研究を継続するために研究者が公的 機関に支援を求めたものかもしれない．このように企業の経営層が十分にコミットしていないプロジェ クトの場合，技術開発や事業化に向けた社内資源が活用されず，プロジェクトが孤立する危険性がある． 一方，開発期間の短縮化，短期的な資金不足の補填，原理解明や他企業との連携の必要性などから， 戦略的に重要性の高い R&D 活動であっても，企業はあえて公的支援を求めるかもしれない．そのよう なプロジェクトの場合，差別化につながる社内情報の漏洩の懸念や機密保持の観点から，プロジェクト の早い段階から経営層が深く関与するようになるであろう．そして，経営層からお墨付きを得たプロジ ェクトは，社内の研究部門のもつ技術的，人的，情報的資源を活用しやすくなると考えられる．また， 事業化に向けた社内資源の動員も促進されるであろう．以上の議論は以下の仮説にまとめられる． 仮説1a：早期から経営層が関与するプロジェクトほど，社内の他の研究部門からの協力を得やすい． 仮説1b：早期から経営層が関与するプロジェクトほど，社内の事業部門からの協力を得やすい． このように社内の他部門からの協力が得られ，社内資源と公的資金の相乗効果が生まれるほど，プロ ジェクトの開発成果や事業化成果は高くなると考えられる．まず，社内の研究部門のもつ技術的，人的， 情報的資源を有効に活用できれば，技術的な問題解決は進むであろう．一方，事業部門から十分な協力 を得られているプロジェクトであれば，量産化に向けたコストダウンをスムーズに進めることができる と考えられる．以上の議論は以下の仮説にまとめられる. 仮説2a：社内の他の研究部門からの協力を得られるほど，技術的成果が高くなる． 仮説2b：社内の事業部門からの協力を得られるほど，コスト問題の解決が進む． 3.2 支援機関によるプロジェクトへの関与 公的支援を受けた民間 R&D プロジェクトでは，民間企業側のコミットメントと同時に，資金を提供 する公的機関側の関与も重要であると考えられる．たとえば，スタートアップに関する既存研究は，ベ ンチャーキャピタルなどのスポンサー側が，事業の内容を理解して経営に深く関与することが成功につ ながることを明らかにしてきた．公的支援の場合についても同様のことが考えられる．企業の目的と公 的機関の目的が一致し，プロジェクトに対する民間企業の経営が十分に機能している場合はよいが，そ うでなければ，公的機関は企業との間で目的を調整し，期待する方向へプロジェクトを導くよう促す必 要がある． また，公的機関は，プロジェクトの実務に伴う事務的，法的作業を効率化することによって，プロジ ェクトの成果の向上に貢献することができるであろう．公的支援を受けたプロジェクトは，最終的な資 金提供者である国民に対する説明責任を果たすという意味から，透明性を示すために様々な報告書や文 書を用意しなければならない．また，公的機関や共同研究相手との間では，知的財産の取り扱いなどの 法的取り決めも行わなければならない．これらの作業は，必要ではあるものの，R&D 活動そのものの 効率を削ぐ危険性がある．それゆえ，これらの付随活動を効率的に進めるように公的機関が協力するこ とは，プロジェクトの成果を高める方向に働くと考えられる．以上の議論は次の2 つの仮説として整理 することができる． 仮説3a：公的機関がプロジェクトの活動内容や方向づけに関与するほど，技術的成果は高くなる． 仮説3b：公的機関が事務的な側面でプロジェクトに関与するほど，技術的成果は高くなる． 3.3 原理解明活動 既に基本技術が開発され，事業化に向けた量産開発段階である場合，企業が公的支援に頼るメリット は大きくない．むしろ，競合企業に情報が漏洩することによる競争へマイナスの影響が大きいであろう． 企業にとって公的支援のもつメリットは，予算と期間の制約が厳しい民間企業では手薄となりがちな， 技術の背後にある原理原則の解明を行えるところにある．企業が必要とするのは，事業化と切り離され た純粋な基礎的研究ではなく，事業につながる基礎的解明であり，そこに公的支援に頼る意義が存在し ている．社内では資源を動員するのが難しい原理原則の解明に公的資源が活用できれば，社内では期待 できないような技術的成果が生まれる可能性が高いであろう．以上の議論は以下の仮説にまとめられる．
仮説4：開発技術の原理解明を行うプロジェクトほど，技術的成果が高い． 3.4 開発成果による事業化への影響 最後に，プロジェクトの技術的成果とコスト問題の解決は，開発成果の事業化可能性を高めると考え られ（Aoshima et al., 2013），仮説 5 として整理できる． 仮説5：技術的成果とコスト問題の解決は，事業化の可能性を高める． ４． 調査方法 本研究では，NEDO が実施した詳細追跡調査の集計データ 5 年度分（2011 年度から 15 年度）を使用 する2．詳細追跡調査とは，事業化の成否が決定した NEDO プロジェクトを対象に行った質問票調査で あり，プロジェクトの運営実態，社会情勢や市場情勢，技術的成果や社会的影響などの質問が含まれて いる．分析単位はプロジェクトで，質問票の回答数は530 件（回収率 100％）である3．そのうち，事業 化に至ったプロジェクトは249 件，中止となったプロジェクトは 281 件で，継続中のプロジェクトは分 析に含まれていない． 分析に使用する変数は以下の通りである．「早期からの経営層の関与」は，NEDO プロジェクト提案 時から当該プロジェクトに経営層が関与していたことを示すダミー変数（Yes=1, No=0）である． 社内他部門からの協力を示す指標である「社内の他研究部門との情報交換」及び「社内の事業部門と の情報交換」は，それぞれ１年間の協議頻度で測定している． 支援機関によるプロジェクトへの関与のうち，活動内容や方向づけでの関与を示す「内容と方法に関 する関与」は，NEDO 担当者が開発活動の推進や方向づけで強いリーダーシップをとっていたことを示 すダミー変数（Yes=1, No=0）である．同じく事務的な側面での関与を示す「事務的関与」は，NEDO 担 当者とプロジェクトメンバーとの協議内容のうち，「実施計画書の内容精査（契約手続きに係る対応）」， 「予算要求または予算配分に係る対応」，「中間・事後評価に係る対応」，「検査に係る対応」，「成果報告 書の内容精査」，及び「各種提出書類に係る対応」の6 項目について，各々の実施の有無（Yes=1, No=0） を平均することによって測定した合成変数である（α=0.75）． また，「開発技術の原理原則の解明」は，プロジェクト実施期間中に取得できた実験データの量が「非 常に多かった」ことを示すダミー変数（Yes=1, No=0）で測定している． プロジェクトの「技術的成果」は，技術的課題の克服の程度と開発のスピードアップの程度を，目標 達成度の観点から点数（150 点以上, 120 点, 100 点, 70 点, 40 点以下）で回答してもらい，それら 2 つの 回答の平均値をとっている（α=0.74）．「コスト問題の解決」は，コスト課題の克服の程度を，目標達成 度の観点から点数（150 点以上, 120 点, 100 点, 70 点, 40 点以下）で回答してもらった変数である．「事業 化」は，事業化の成功を示すダミー変数である（Yes=1，No=0）． なお，各分析モデルでは，代替的な仮説を考慮し，コントロール変数を投入している．例えば，NEDO プロジェクトの開始時点で既に事業化段階に近いプロジェクトほど，事業化に向けて社内の各部門との 情報交換や関与が高まることや，開発成果が創出されやすいことが考えられる．そこで，NEDO プロジ ェクトの開始時点での事業化段階への近さをコントロールする為に，開始時点で基礎研究段階にあった ことを示す「基礎研究」（Yes=1，No=0）を投入している．また，公的支援への依存度が高いプロジェク トの場合，厳しい事業性が求められる民間企業の資源配分プロセスから隔離できる反面，結果的に当該 プロエクトが社内で孤立し，社内の各部門との情報交換が制限される可能性が高い（Aoshima et al., 2013）． それゆえ，公的支援への依存度をコントロールする為に，当該プロジェクト全体の R&D 費に占める NEDO 支援の割合（％）で測定した「公的支援割合」を投入している．同様に，他機関との共同研究開 発の場合にも，社内情報の漏洩の懸念や機密保持の為に社内の各部門との情報交換が制限されることが 2 追跡質問票調査とは，NEDO プロジェクトを対象に行った質問票調査であり，プロジェクトの運営の実態，プロジェク トが実施された社会情勢や市場情勢，プロジェクトの技術的成果や社会的影響などを質問している． 3 個々の NEDO プロジェクトには，通常，複数の民間企業，大学，公的機関，社団，財団などが参加している．質問票 は，この内，NEDO プロジェクトに参加した各機関における代表者に送られ，その代表者が回答者となっている ．し たがって，本論文の分析単位は，正確にはプロジェクトではなく，プロジェクトに参加した各機関であるが，以下では そのことを踏まえた上で「プロジェクト」という用語を使用することとする．また，この回答者は，自機関のみならず 他機関との関係性といった外部との事実関係も含めて，当該プロジェクトについて最も精通している人物である．回答 者が一人であることによるバイアスは避けられないものの，一人から得られる情報としては，最も信頼性が高いもので あると考える．
考えられるゆえ，当該プロジェクトが他機関との共同研究開発であることを示す「共同研究」（Yes=1， No=0）も投入している．最後に，組織における経営方針が転換され，当該プロジェクトが技術開発の方 向性と乖離した場合，事業化に成否に影響を与えることが考えられる為，「経営方針転換」（Yes=1，No=0） を投入している．その他，NEDO プロジェクト全体の規模（「総予算（百万円）」），及びプロジェクトを 実施した企業の規模（「大企業」ダミー；Yes=1，No=0）もコントロールしている． 以上の変数を使用して重回帰分析を行った．仮説1 から 4 の検証では，被説明変数が連続変量や合成 変数ゆえにOLS を，仮説 5 の検証では被説明変数が二値変数ゆえに二項ロジットモデルを使用した． ５． 分析結果 下記の図表に，仮説 1 から 5 までの重回帰分析の推計結果を提示する．まず，「早期からの経営層の 関与」は「社内の他研究部門との情報交換」と「社内の事業部門との情報交換」の双方に正の影響を与 えており，仮説1a 及び 1b は支持されている． 次に，「社内の他研究部門との情報交換」は「技術的成果」に，「社内の事業部門との情報交換」は「コ スト問題の解決」にそれぞれ正の影響を与えており，仮説2a 及び 2b は支持されている． また，「内容と方法に関する関与」は「技術的成果」に対して有意な影響を与えておらず，仮説3a は 支持されなかった．一方で，「事務的関与」は「技術的成果」に対して正の影響を与えており，仮説 3b は支持された．支援機関側がプロジェクト運営の事務的な側面で関与することで，企業側の開発者の負 担が軽減され，R&D 活動そのものの効率が削がれることなく純粋に開発活動に集中でき，結果的に開 発成果の創出に結びつくと考えられる． 「開発技術の原理原則の解明」は，「技術的成果」と「コスト問題の解決」のどちらにも正の影響を 与えており，仮説4 は支持された． 最後に，「技術的成果」と「コスト問題の解決」はそれぞれ「事業化」に正の影響を与えており，仮 説5 も支持されている．これは既存研究の結果に沿った内容である． なお，コントロール変数に目を向けると，「基礎研究」は「社内の事業部門との情報交換」と「コス ト問題の解決」に負の影響を与えている．プロジェクトが基礎的な開発活動であるほど，社内の事業部 門とのやり取りが低減し，結果的に事業化に向けた量産性やコストに関わる問題解決が進まないことが うかがえる．また，「経営方針転換」も「事業化」に強い負の影響を与えており，プロジェクト期間中 に技術開発の方向性と乖離することで，量産化や事業化に向けた組織からの支援を得られなくなり，事 業化に結びつき難くなることがうかがえる． ６． 議論ならびに示唆，課題 本研究では，公的支援を受けた民間R&D の開発成果及び事業化成果を左右する要因を実証的に明ら かにした． まず，既存研究では，民間R&D は公的支援の受け入れで投資採算性が改善され，事業性へのガバナ ンスが緩みがちになることが指摘されているが（Aoshima et al., 2011），仮説 1，2 及び 5 の分析結果から は，事業化へのコミットメントが高く経営層が早期から関与するプロジェクトの場合は，社内資源の動 員を促し，高い成果に結びついていることが分かる．量産化や事業化段階では，支援プロジェクトで得 た開発成果をきちんと社内資源と結合させる必要があり，その意味では公的支援のみならず，社内資源 を有効活用してレバレッジを効かせることが求められる． 次に，仮説 3 に関しては，支援機関側が事務的な側面で関与するほどプロジェクトの成果が高くなる ことは明らかとなったが，一方で成果を低下させる関与のパターンとの比較は不十分である．さらに， その関与のあり方については，支援機関のプロジェクト担当者のキャリアや背景までを詳細に調査し， どのような担当者によるどのような関与のパターンが成果に結びつきやすいのか（結びつき難いのか）， 今後さらなる分析が必要である． 主な参考文献
Y. Aoshima, K. Matsushima and M. Eto, Effects of government funding on R&D performance leading to commercialisation, International Journal of Environment and Sustainable Development, 12, 22-43, (2013).
C. Bérubé and P. Mohnen, Are Firms that Received R&D Subsidies More Innovative? Canadian Journal of Economics, 42, 206-225, (2009).
D. Czarnitzki and K. Hussinger, The Link between R&D Subsidies, R&D Spending and Technological Performance, Centre for European Economic Research (ZEW), Mannheim, discussion paper, 04-56, (2004).
D. Czarnitzki and G. Licht, Additionality of Public R&D Grants in a Transition Economy: The Case of Eastern Germany Economics of Transition, 14, 101-131, (2006).
P. David, B. Hall and A. Toole, Is Public R&D a Complement or Substitute for Private R&D? A Review of the Econometric Evidence, Research Policy, 29, 497-529, (2000).
D. Levy, Estimating the impact of government R&D, Economics Letters, 32, 169-173, (1990).
D. Levy and N. Terleckyj, Effects of government R&D on private investment in R&D and productivity: A macroeconomic analysis, Bell Journal of Economics, 14, 551-561, (1983).
G. Pisano, The Research and Development Boundaries of the Firm: An Empirical-Analysis, Administrative Science Quarterly, 35, 153-176, (1990).
F. Rothaermel, M. Hitt and L. Jobe, Balancing Vertical Integration and Strategic Outsourcing: Effects on Product Portfolio, Product Success, and Firm Performance, Strategic Management Journal, 27, 1033-1056, (2006).
M. Sobrero and E. Roberts, The trade-off between efficiency and learning in interorganizational relationships for product development, Management Science, 47, 493-511, (2001).
図表 重回帰分析の結果 -仮説 1 の推計結果- 社内の他研究部 門との情報交換 社内の事業部門 との情報交換 OLS OLS 定数 12.722 ** 21.289 *** (6.053) (5.631) 総予算（百万円） .000 .000 (.000) (.000) 大企業 -5.938 ** -4.432 * (2.514) (2.347) 共同研究 -1.394 -.678 (4.113) (3.892) 基礎研究 4.084 -7.180 *** (2.673) (2.551) 公的支援割合 .030 -.036 (.045) (.042) 早期からの経営層の関与 5.432 *** 5.669 *** (2.077) (1.946) Adj R-Squared .052 .062 N 248 251 注: *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01 上段は非標準化係数，下段の括弧内は標準誤差． -仮説 2 及び 4 の推計結果- 技術的成果 コスト問題の解決
OLS OLS OLS OLS
定数 92.644 *** 94.558 *** 81.321 *** 89.478 *** (5.613) (5.077) (7.586) (6.911) 総予算（百万円） .000 .000 .000 .000 (.000) (.000) (.000) (.000) 大企業 -3.747 -6.648 ** -7.631 ** -11.355 *** (2.751) (2.656) (3.682) (3.653) 共同研究 1.276 1.329 5.561 2.049 (4.539) (4.091) (5.999) (5.521) 基礎研究 1.100 -.230 -7.015 * -8.901 ** (2.920) (2.845) (3.933) (3.861) 社内の他研究部門との情報交換 .159 ** (.070) 社内の事業部門との情報交換 .225 ** (.096) 開発技術の原理原則の解明 11.135 *** 8.024 ** (2.353) (3.164) Adj R-Squared .022 .086 .041 .048 N 260 264 258 264 注: *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01 上段は非標準化係数，下段の括弧内は標準誤差．
-仮説 3 の推計結果- 技術的成果 OLS OLS 定数 94.822 *** 89.975 *** (5.119) (7.669) 総予算（百万円） .000 .000 (.000) (.000) 大企業 -4.854 * -4.244 (2.689) (3.575) 共同研究 1.645 2.161 (4.106) (5.529) 基礎研究 2.240 -.869 (2.862) (4.318) 内容と方法に関する関与 -.807 (5.126) 事務的関与 12.368 ** (4.889) Adj R-Squared .003 .035 N 265 157 注: *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01 上段は非標準化係数，下段の括弧内は標準誤差． -仮説 5 の推計結果- 事業化
Binomial logit Binomial logit
定数 -3.976 *** -1.930 ** (1.083) (.850) 総予算（百万円） .000 .000 (.000) (.000) 大企業 .378 .187 (.368) (.365) 共同研究 .393 .285 (.523) (.518) 基礎研究 .200 .511 (.379) (.383) 経営方針転換 -2.512 *** -2.364 *** (.532) (.514) 技術的成果 .037 *** (.009) コスト問題の解決 .018 *** (.006) Pseudo R-Squared .254 .198 -2 Log Likelihood 284.434 294.201 N 242 240 注: *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01 上段は非標準化係数，下段の括弧内は標準誤差．
