ノンテクニカルサマリー

知的生産事業所の集積についての統計的検証

執筆者 井上 寛康 (大阪産業大学)
中島 賢太郎 (東北大学)
齊藤 有希子 (上席研究員)
研究プロジェクト 組織間、発明者間の地理的近接性とネットワーク
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このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および(独)経済産業研究所としての見解を示すものではありません。

地域経済プログラム (第三期:2011~2015年度)
「組織間、発明者間の地理的近接性とネットワーク」プロジェクト

国際競争の圧力が高まる中、我が国に強固なイノベーションシステムが必要であることは論を待たない。知的生産を促すために知的クラスターをはじめとするさまざまな事業が実際に展開される一方で、研究開発拠点を集積させることと知的生産との間の関係については未だ十分に検証されているとはいえない。

本研究はこのような背景の下、知的生産を行う拠点の集積の状況について調べたものである。まず、データとして日本の特許を用い、それらの中から特許の発明を行う事業所を抽出することで、知的生産を行う拠点を同定した。続いてこれら知的生産を行う拠点間距離をすべて計算し、その分布を推定した。直感的にはこの分布のピークが近距離に立てば、知的生産を行う拠点が近接して立地していることを示しているといえる。ただし、そもそも日本において経済活動は強く大都市圏に集積しているため、近距離に立ったピークは知的生産事業所が特別に集積しているのか、それとも単に経済活動が大都市圏に集積していることを示しているのかについての情報を与えない。この問題に対し、本稿では「事業所・企業統計」から得られた知的生産の有無にかかわらないすべての事業所の事業所間距離分布を基準にし、それとの比較を行うことで知的生産拠点の集積についての検証を行った(以上の分析はDuranton & Overman (2005)によって提案されたK密度アプローチによって実装された)。

発見として、日本で特許を出願する事業所は有意に集積していることがわかった。そしてその距離は80km以内であった。また、より多くの特許を出願する事業所ほど、あるいはより引用される特許を出願する事業所ほど、集積の度合いを高めることが分かった。知識の波及や交換に際して距離が短ければ有利であることを、実際の事業所の集積として本研究は示した。

図は分析結果の1つを表している。実線は、特許出願を1つでも行った事業所間において、それらすべての組み合わせ距離の頻度分布である。しかし、これは前述の通り、知的生産を行う事業所が特別に集積している効果と、単に経済活動が大都市圏に集中していることの効果の両者が混ざっている。これを制御するための対照分布が2本の点線である。ほぼ1本に見えるが2本引かれている。この点線は、特許出願の有無に関わらないすべての事業所の間の距離の頻度分布の95%が含まれる信頼区間バンドである。これらの点線の幅よりも実線が外にあるということは、上に出ていれば強く、下に出ていれば弱く、有意に通常の事業所の距離頻度分布と異なることを示す。図からわかるように、80km以内の短い距離が有意に強く出ている。このことから、特許を出願する事業所は5%水準で有意に集積しているといえる。同様の分析を特許出願件数、および特許の被引用件数で重みづけした結果、それらの事業所の集積は、単に特許出願した事業所より強く表れることが確認された。

これまでの研究から知的生産には知識の波及や交換が重要であることや、その波及や交換はより近距離で促進されることが示されている。本研究で示された、知的生産を行う事業所は集積しており、かつ知的生産性の高い企業がより強く集積しているという発見は、事業所間の知識の波及・交換における距離の効果の存在を初めて実データで示唆した。

本研究は因果関係まで深く踏み込んだ分析ではなく、解釈には注意が必要であるが、本研究で示された結果からは、まず、知的クラスター政策のような、地域内外の知的生産拠点を地理的に集積させる政策は、知的生産拠点のニーズに合った政策であるということがいえる。さらに、知的生産能力の高い拠点にとって、このような政策から受ける恩恵は大きいことが予測される。さらに我々の過去の研究(Inoue, Nakajima, and Saito, 2013)からは、企業をまたいだ知的交流は、企業内のものと比べて困難であるが、地理的な近さが知的交流を促進すること、さらにこのような地理的近さがもたらす知的交流の促進効果は小規模な企業にとってより大きなものであることが示されている。このことから、小規模ではあるが知的生産能力が高い企業を選択的に集積させることは、今後の日本のイノベーション促進にとって重要な政策であるといえよう。

複数地域とその間での人口移動、移動費用を含む競争サーチモデル

参考文献

  • Duranton, G. and H. Overman (2005) "Testing for Localization Using Micro-geographic Data," Review of Economic Studies 72, pp. 1077-1106.
  • Inoue, H., K. Nakajima, and Y.U. Saito (2013) "Localization of Collaborations in Knowledge Creation" RIETI Discussion Paper Series, 13-E-70.