勝者を選ぶか、育てるか？J-Startupプログラムの効果検証

スタートアップ政策評価研究の現状と課題

石井：まず日本におけるスタートアップ政策評価研究の現状についてお聞きします。今回のディスカッションペーパー（DP）を、日本でも本格的な研究が出てきたと驚きと喜びをもって受け止めております。政策立案の現場では、中小企業政策についてのDavid Storey教授の“Six Steps to Heaven: Evaluating the Impact of Public Policies to Support Small Businesses in Developed Economies”（注1）、SBIR（中小企業技術革新制度）を分析されているJosh Lerner教授の“The Government as Venture Capitalist: The Long-Run Impact of the SBIR Program”（注2）や“ Boulevard of Broken Dreams”（注3）、Sabrina T. Howell 教授の “Financing Innovation: Evidence from R&D Grants”（注4）など欧米の研究を意識しておりました。海外では研究成果が蓄積されているようですが、日本の研究状況はいかがでしょうか。

加藤：スタートアップ研究といってもどこまでを含むかですが、マネジメント分野の研究者たちは起業家やベンチャーについて長く研究しており、現在でも一定数の研究者がいます。しかし、創業間もないスタートアップ企業の研究というより、創業から一定期間が経った後の成功した起業家や企業の研究が中心だと思います。また、事例研究が中心です。その意味では、スタートアップ研究はまだまだ研究者が少ないです。経済学的観点からの政策評価となると政府統計の利用に関するハードルが高く、障壁となっています。中小企業政策評価の研究はRIETIでもありましたが、スタートアップ支援プログラムに焦点を当てた定量的な政策評価はほぼなく、今回のDPは日本では珍しい研究かもしれません。

欧米の動向はまったく異なります。スタートアップに関しては、多くの研究者が取り組んでいます。政策評価に限っても、イタリアのStart-up Actなど、J-Startupに近いプログラムの検証も出てきていますし、ドイツについても類似の分析があります。米国にとどまらず欧州全体でスタートアップ支援の定量的評価研究が着実に増えており、グローバルに見ればこの分野は決して新しくはありません。

石井：経済産業省でも諸外国のスタートアップ政策をベンチマークにしてきました。J-Startupについては、フランスの La French Techを見つつ検討を進めていました。政策面の競争が激しくなっている感はありますね。

加藤：近年、欧州を中心にアントレプレナリアル・エコシステムの研究が急増しています。私がアソシエート・エディターを務めるJournal of Small Business Managementへの投稿でも、「エコシステム」というキーワードが入る論文が増えました。単にスタートアップを創出するだけでなく、ユニコーンのような高成長企業をいかに生み出すかというアントレプレナリアル・エコシステム・フレームワークへの着目が1つの潮流となっており、地域レベルの分析やplace-based policy makingへの注目度も高まっています。

石井：日本でもスタートアップ・エコシステム拠点都市構想の立案において、起業家・スタートアップ、自治体、大学、金融機関などで構成されるエコシステムについて意識していました。

J-Startup研究に至る経緯と傾向スコアマッチングによる分析設計

石井：今回J-Startupを研究対象に選ばれた理由と、研究チームの形成経緯を教えてください。

加藤：J-Startupを選んだ最大の理由は、日本のスタートアップ政策の中でも象徴的かつ重要性の高いプログラムだという点です。経済産業省を中心に政府が力を入れているプログラムですし、採択企業の情報が公開されているという実務的な利点もありました。また先行研究を見ると、国内外問わずR&D補助金や税制優遇などの特定支援策の効果分析は多くありますが、J-Startupのような包括的な支援プログラム全体の効果を定量的に測る研究は意外と少なく、その意味でも、面白いプログラムだと感じました。

この研究は、一橋大学経済研究所時代の同僚でもある植杉威一郎先生の研究会への参加を機に、学部・大学院時代からの旧知の池内さんに声をかけて始めました。

池内：関連研究として、これまでスタートアップの数の決定要因などを分析してきた経験がありました。昨年（2025年）末頃からプロジェクトを開始して、4カ月という短期間で成果にまとめることができました。

加藤：池内さんには膨大なデータ分析作業を短期間で行っていただきました。

石井：今回の分析手法についてご紹介いただけますか。

加藤：基本的なアイデアは、傾向スコアマッチングという手法です。J-Startupに採択された企業に対して、属性が似ている非採択企業を統計的に選び出し、両者の間で採択後の成長率や生産性がどう違うかを見ることで、「採択されたことに効果があったかどうか」を検証します。2018年から2024年ごろまでの採択企業を対象に、採択前後で成長率や生産性がどのように変化したかを比較しています。採択企業と類似した企業をどう探すかが分析の肝であり、ここを間違うと適切な評価ができません。企業特性として規模・企業年齢・過去の成長トレンド・特許保有の有無など、経営者属性として性別・年齢・学歴、さらには産業セクターなど、可能な限り多くの属性を使いました。

こうして採択企業ごとに、似た特性を持つ非採択企業をペアとして見つけ出し、そのペアごとに採択後の成長率や生産性の差を計算します。それを全採択企業で平均したものが、専門的にはATT（採択企業における平均処置効果）と呼ばれる値で、「実際にJ-Startupに採択された企業に限って言えば、採択によって平均どれくらい成長が押し上げられたか」を表す数字になります。

石井：拝読して、比較対象するグループの作り方は職人技と驚きました。

池内：マッチングに使用したデータは東京商工リサーチ（TSR）のデータベースです。十分なカバレッジがあり、長期間にわたって追うことができる点が日本を対象に分析するときの大きな強みです。その結果、J-Startupリストとそもそもマッチする企業が意外に多く、対照群として利用できる企業も一定数を確保できました。スタートアップへの注目が高まり、TSRに収録される企業が増えてきているということかもしれません。

加藤：それに加え、2018年のプログラム開始から7〜8年が経過して、当時創業した企業のデータが整ってきたからこそ今回の分析が可能になったという面はあると思います。

石井：企業の成長や政策効果の分析で、ベンチャーキャピタルの出資を受けた（VC-backed）かどうかに関心がありますが、その点いかがでしょうか。

池内：今回は資金調達の動向を資本金の増加という変化で測定しています。

加藤：VC-backedかどうかについては、STARTUPDBやINITIALなど別のデータベースやTSRデータを通して観察することも考えられますが、今回はそこまでは至っていません。ただし、特許の保有がVC投資のシグナルとして機能することは先行研究で明らかにされており、特許保有をマッチング変数に含めることでこの点はある程度は考慮できている可能性はあります。

J-Startupの効果：持続的な成長と高成長企業の輩出

石井：では分析結果について伺います。J-Startupには効果があったのでしょうか。

加藤：まず基本的な傾向として、採択されることで雇用と売上を伸ばす効果がありました。そして、その効果がある程度持続的であることが重要なポイントです。採択直後だけでなく、6年後まで統計的に有意な効果が続いていました。

もう一点、高成長に対する影響です。アカデミアでは、高成長企業のことは「ユニコーン」ではなく「ガゼル」という言葉が使われます。単に成長したかどうかだけでなく、20% を超えるような高成長を遂げたかどうかを高成長ダミー変数として加え、その分析の結果、高成長企業の輩出に対しても強い正の効果が確認されました。グローバルに競争できる高成長企業を生み出すというJ-Startupの政策目標に合致した結果といえます。

また、どのような企業に対してより効果があったかという異質性の分析も行っています。企業年齢との関係では、より若い企業ほどJ-Startup採択の効果が大きいという結果が得られました。若い企業ほど政府によるサーティフィケーション・エフェクト（認証効果）、すなわち政府のお墨付きの効果が大きいということです。トラック・レコードが乏しく、情報の非対称性が強い若い企業にとって、政府が支援するという事実が外部へのシグナルとして特に重要な役割を果たすと考えられます。他方で、企業規模については、明確な違いは見られませんでした。

石井：実務的感覚からは、若い企業と規模が小さい企業の方が効果が大きいのかと思っていましたが、規模については差が出ずに、若さの方が重要なのですね。

池内：一点、解釈上の注意として、この結果は、あくまで観察期間内において対照群と比べて採択企業の成長が加速したことを示すものです。採択されなかった企業の成長が止まったということではなく、観察期間を超えた長期では両者の差が縮小する可能性もありますので、J-Startupへの採択によって成長が加速したと解釈するのが適切だと思います。

成長メカニズム：資金調達とネットワーク効果

石井：成長はどのような経路で促されたのでしょうか。

加藤：成長メカニズムとして2つのルートに着目しました。1つ目は資金調達チャンネル、2つ目はネットワークの拡張です。前者については資本金の増加を、後者については東京商工リサーチのデータベースに収録されている取引先の数と株主数でネットワークの広がりを分析しました。後者のネットワークとは、投資家や取引先のネットワークを指します。

池内：まず資本金の増加については、J-Startup採択後2年以内に有意な増加効果が確認されましたが、それ以降は統計的に有意な差はなくなります。ネットワークに関しては、株主の数が比較的早期に増える一方で、取引先の数はやや時間がかかり、採択後3年目以降に効果が現れます。ただし、ネットワーク拡大が売上・雇用の成長に直接つながるという明確な結果は得られていません。

石井：資金調達の効果が先に現れ、その後にネットワーク拡張が遅れて現れるというタイムラグは、シリーズBやCの資金調達を経て量産フェーズで取引先が広がるVC-backed企業の成長パターンに重なります。自己資本で成長するブートストラップ型との比較も今後の興味深い論点です。政策の効果が売上・雇用に持続的に現れ、調達も増えるというのは政策担当としてはうれしいですね。

政策的含意：Picking Winners and Making Them

石井：研究結果を踏まえ、政策的インプリケーションを伺えますか。

加藤：率直に申し上げると、この結果の解釈は非常に難しいと感じています。統計的には採択企業が対照群企業より成長したことは確認されていますが、それをもって直ちに「この政策は成功だ」と結論づけるのは難しい面があります。例えば、不採択企業に同様の支援をしていたら、もっと成長させられたかもしれないという可能性は排除できません。またコスト・ベネフィットの観点も重要で、投じたコストに見合う経済効果が生まれているかどうかなど、どこまで断定的に評価していいものか、悩ましく感じるところもあります。

池内：一つの政策的含意として、今回の結果は、J-Startupの認定が採択企業の成長を加速させる可能性を示しており、支援対象を広げることも検討に値すると思います。ただし、対象拡大によって認証効果が弱まる可能性や、支援コスト、企業ごとの効果の違いもあるため、現在の分析だけから、対象を広げれば全体の効果が必ず大きくなるとまではいえません。

石井：面白いですね。担当の間では、採択対象の拡大によってお墨付き効果が希薄化するのではないかという声もあります。われわれがベンチマークにしているLa French Techは拡大路線をとる一方で、プレミア感を出す選抜グループを作った方がいいという議論もあります。また担当としては惜しくも採択を見送った企業がその後どうなったのか、J-Startupに採択したら伸びただろうかと気になる面もありました。

池内：不採択企業との成長の違いを測るためには、そのデータが欠かせません。先月、われわれがJ-Startup担当者にお会いした際に不採択企業へのデータアクセスについてご相談しました。東京商工リサーチのデータと接続したうえで匿名化してご提供いただくなどやり方を見つけられれば、RDD（Regression Discontinuity Design：回帰不連続デザイン）を活用し、合否の分かれた採点カットオフ付近の企業を比較してみる価値はあると思います。

石井：論文タイトルの「Picking Winners or Making Them?（勝者を選ぶか、育てるか？）」という問いについてはいかがでしょうか。単に勝ち馬に乗っているだけではないかという批判は気になっていました。

加藤：タイトルは少しキャッチーに書きましたが、素直に分析結果を解釈すれば、両方だということだと思います。Picking Winners and Making Them—すなわち伸びる企業だから選ばれた面と、選ばれたから伸びた面の両方があるということだと思います。

池内：採択前の企業特性をマッチングによって十分に調整できているとすれば、採択されたことによって伸びたというMaking Themの解釈が自然です。ただし、マッチングで観察できない成長ポテンシャルを審査員が見抜いていたとすれば、Picking Winnersという解釈も排除できません。政策として本質的に問うべきは、支援しなければ成長しなかったけれど支援によって高成長を実現する企業を正しく選べているかどうかです。やはりこの問いに踏み込んだ回答を出すには、不採択企業がその後どうなったかのデータを得ることが必要です。

石井：J-Startupはディープテック系に寄っているため、支援なしでは厳しいことが考えられますね。選定委員がPicking Winnersをし、それに政策支援が加わることで企業が伸びるというのは、まさにわれわれが目指したいストーリーです。またグローバル市場から見れば採択企業もまだ注目されていない企業群であり、それが世界に可視化されるという意義も大きいと考えています。

J-Startup Local および今後の研究展開と課題

石井：今後の研究展開に関して、地域のスタートアップという観点についてもお聞きしたいと思います。J-Startup本体でも北海道の大熊ダイヤモンドデバイスや九州のQPS研究所のように地方に立地する企業があります。これらは東京のVCが投資先として目をつけ資本を投入したVC-backed型です。一方、J-Startup Localは300社弱を選定していますが、選定委員や方法が異なり、老舗企業が含まれていたり、ブートストラップ型が多い傾向があります。首都圏と地方のJ-Startup、そしてJ-Startup Localとの間で効果にどのような差があるのか、という点が気になっています。

池内：データを見て興味深かったのが、J-Startup LocalとJ-Startup本体の両方に採択されている企業の存在です。多いのはLocalに先に採択されてから、その後J-Startup本体に採択されるパターンで、Localが地域予選、J-Startup本体が本大会のような構造になっているのかもしれません。この構造を取り込んだ分析を今後進めたいと思っています。

加藤：J-Startup Local から中央のJ-Startup に上がったケースと、最初から中央で選ばれたケースとでは、効果が少し異なる可能性があるので、改訂版でぜひ分析したいと思います。

石井：SBIRやエコシステム拠点都市も含め、今後他の政策プログラムに関する研究の展開についてはいかがでしょうか。

加藤：政策に関する定量的な把握は今後も続けていきたいと思っています。次のステップとして、植杉先生の研究会でSBIRを取り上げる予定です。各省庁のデータへのアクセスが必要なため、情報開示請求の活用や内閣官房のご協力をいただきながら進める予定です。

石井：Howell先生の研究はDOE（米国エネルギー省）が協力しエネルギー系SBIRを対象とされましたね。協力が得やすい省庁から始められるのが良いかもしれません。

加藤：地域という視点からの研究も継続して行っています。私と池内さんはドイツの研究チームと共同で、商標データを活用して地域のイノベーション活動を促進する要因を分析してきました。今後はアントレプレナーシップの潜在的志向（ポテンシャル）と実際の開業行動（アクチュアル）の差を地域レベルで長期的に分析したいと考えています。就業構造基本調査では都道府県レベルで起業意向のデータが4〜5年おきに取得できますので、それを活用しながら、アントレプレナーシップ教育との関連も含めて研究を深めていきたいと思っています。

池内：私も地域に大きな関心を持っています。まず大学の研究開発成果の産業化という観点から、大学発ベンチャーやアカデミック・アントレプレナーシップについて、大学レベルのデータを用いた分析を進めていきたいと考えています。大学の研究開発を日本経済の成長につなげられるポテンシャルはもっとあると感じています。

また、地方自治体のスタートアップ支援担当者へのヒアリングを通じて、行政の中でアントレプレナーシップを発揮している公務員の方が少なからずいることに気づきました。こうした「ガバメンタル・アントレプレナーシップ」ともいうべき要素が地域のスタートアップ・エコシステムに与える影響は、日本の制度的特徴としてフォーカスすると面白いと考えています。

石井：地域には首長がリーダーシップを発揮し、アントレプレナーシップを持った自治体職員や地域のキープレーヤーが活躍する独自の盛り上げがありますね。地域大学ではURA（ユニバーシティ・リサーチ・アドミニストレーター）の動き方や、研究室と科学技術振興機構（JST）、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援の間にギャップがあり、これが改善するとエコシステムが盛り上がる場合もあるかもしれません。

池内：まさにイノベーションのエコシステムの問題なので、そのようなテーマにつながるような研究ができたらいいなと思います。1つ大きな課題として、日本のデータ環境の整備があります。諸外国では政府のビジネスレジスターと社会保障データが紐づいており、スタートアップを網羅的に捕捉して成長を追跡できます。日本はこの点において大きく立ち後れており、データをきちんと作っていくことが重要です。また経済産業省のGビズインフォ（https://info.gbiz.go.jp/）のような取り組みは非常に素晴らしいですが、地方自治体のヒアリングでは知らないという方もいました。せっかく整備された有用なデータ基盤ですので広く周知し、地域の政策にも生かしていただければと思います。

加藤：今回の研究のように、政策をこのように客観的に数値化して分析できるということ自体を知っていただくことが大切だと思っています。どのような結果であれ、EBPMや事後検証への関心が高まり、政策改善の道筋が少しでも見える一助になっていればうれしいです。