研究・技術計画学会第21回年次学術大会 1H01 産学連携が大学の科学研究に与える影響の定量分析七丈直弘馬場靖憲東京大学大学院情報学環東京大学先端科学技術研究センター 1 研究の目的（１）  産業競争力を強化する観点から産学連携に対する関心が世界規模で高まった結果、産学連携が企業に与える影響に関する研究が急速に進んだ。大学の科学研究が企業のイノベーションにどのような影響を与えるかという点についての研究が蓄積され、効率の良い産学連携を実現するための条件があきらかにされてきている。(Powell, Koput et al. 1996; Zucker and Darby 1996; Agrawal and Henderson 2002; Cohen, Nelson et al. 2002; Thursby and Thursby 2002)。  産学連携が産業に与える悪影響として、大学が産学連携に注力することによって基礎研究の比重が低下し産業が長期的に停滞する危険性も指摘されている(Florida and Cohen 1999)）。 2 研究の目的（２）  産学連携によって大学が産業に与える影響に関して多くの研究が存在するのと対照的に、産学連携が大学の科学研究に与える影響を明らかにする実証研究は少ない(D‘Este and Patel 2005)。  産学連携による能力形成を分析する場合、連携によって大学が企業に及ぼす効果に加え、企業が大学に及ぼす効果を分析する必要がある。そこで、企業が大学に及ぼす効果に着目し、産学連携によって大学の科学研究がどのような影響を受けているか分析する。 3 産学連携の双方向性  産学連携による大学から企業への貢献とは研究者間にアイディアが流れ、大学から企業へイノベーションの機会が提供されることでなく、関係者が共に学習することによってイノベーションによって利益を得る能力を形成することとして理解する(Breschi and Lissoni 2001)。  産学連携による能力形成を分析する場合、連携によって大学が企業に及ぼす効果に加え、企業が大学に及ぼす効果を分析する必要がある。 4 産学連携の定義  本研究では、大学と企業が共著者として現れるような論文が出版されることを「産学連携」として定義する。  大学における産学連携の形態には、受託研究、企業研究者の受け入れ、試料の相互提供、特許共同出願とう多様なモードが存在するが、大学から企業に能力が移転するには、企業（研究者）による大学の研究活動への一定のコミットメントが必要である。論文を共同執筆によって、相互の関係の深さを知ることが出来る。  上記のようにして観測された「産学連携」が後の大学における科学的パフォーマンスにいかなる影響を及ぼしているかを統計的に推定した。 5 大学の科学成果の定量的把握   広義の科学成果は、学術論文以外にも特許やノウハウ、人的資産の形成等多様な形式で現れるが、本研究では学術論文のみを分析の対象とした。（データの系統性・網羅性）論文生産量（論文数）   科学的インパクト（被引用数）   同一研究者が執筆した論文であっても、論文ごとに被引用数には変動がある。被引用数はジャーナルの知名度、他の論文との比較等、総合的に決定されるため、必ずしも常に論文の質を規定するのではない。特に研究分野間での被引用数の差が大きく、分野間での比較に向かない。論文に体現された研究成果の波及効果を示す指標として適当。しかし、基盤技術の産業化の過程では、論文以外の形で参考にされる場合もあり、被引用数がインパクトの全てを示しているわけではない。特に、応用的研究では、被引用数以外の影響の存在が無視できない可能性がある。以上２つの指標の両者を比較した。 6 データの作成  Science Citation Index(ISI)  論文単位での著者、著者の所属組織、被引用回数を含むデータベース。  「光触媒」に関連した論文を全文検索により規定。  上記データに出現した組織を「大学、公的機関、企業」のいずれかに分類した。これと共著組織の組み合わせから、論文の特性（産学連携の論文であるか、大学間連携の論文であるか）を規定。  著者から組織（大学・公的機関・企業）への集約を行うことで、組織における暦年ごとのパフォーマンス（論文生産量、科学的インパクト）を算出し、パネルデータ化。 7 書誌学的分析の結果  １９９０年以降に著しい加速が見られる  超親水性の発見（東陶）等により、産業化が加速  新規参入組織は産・官・学を問わず増加傾向にあるが、その構成比は変化が少ない。  産学連携論文数についてもその全体に対する比率に大幅な変化はない。  産学連携のメカニズムは全期を通じて、（分野全体としては）大幅な変化がないことが見込まれる。  パフォーマンスにおいては、日本および米国の成果が突出  他国に比べてこれら２国における、科学パフォーマンス発現の機構に違いがある可能性がある。 8 6000 4000 2000 1970 1975 1980 1985 1990 Year 論文生産量 1995 2000 2005 0 0 200 400 600 800 Impact ( Citation weighted number of papers ) 1000 8000 パフォーマンスの年次変化 1970 1975 1980 1990 1985 Year 1995 2000 2005 科学的インパクト 9 論文を出版した組織の構成 100% 80% 60% 7 49 103 151 365 678 1037 1473 76 119 200 114 177 308 40% 0 20% 0% 3 2 7 9 13 14 17 38 37 1970-1974 1975-1979 1980-1984 1985-1989 1990-1994 1995-1999 2000-2003 Firm Govt 全期 Univ 10 400 U-U Collaboration Papers 0 200 N. of Papers 600 連携パターンごとの論文出版総数の推移 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 1985 1990 1995 2000 2005 1985 1990 1995 2000 2005 20 30 U-I Collaboration Papers 0 10 N. of Papers 40 1970 1975 1980 5 I-I Collaboration Papers 0 N. of Papers 10 1970 1970 1975 1980 11 パフォーマンスが高い１０組織順位組織名（論文数）順位組織名（被引用数） 1 OSAKA UNIV (240) 1 UNIV TEXAS (6790) 2 CHINESE ACAD SCI (202) 2 UNIV TURIN (3885) 3 UNIV TOKYO (191) 3 UNIV TOKYO (3228) 4 UNIV OSAKA PREFECTURE (177) 4 CALTECH (3159) 5 UNIV TURIN (146) 5 OSAKA UNIV (3101) 6 UNIV TEXAS (133) 6 CONCORDIA UNIV (3035) 7 TOKYO INST TECHNOL (131) 7 UNIV OSAKA PREFECTURE (2812) 8 CONCORDIA UNIV (113) 8 TOKYO INST TECHNOL (2417) 9 KYOTO UNIV (103) 9 UNIV NOTRE DAME (2310) 10 ECOLE CENT LYON (98) 10 ECOLE CENT LYON (1917) 12 国別のパフォーマンス比較順位国名論文数順位国名被引用件数 1 JAPAN 1873 1 USA 29327 2 USA 1269 2 JAPAN 22394 3 PEOPLES R CHINA 735 3 GERMANY 6579 4 GERMANY 407 4 ITALY 6422 5 FRANCE 379 5 FRANCE 5276 6 ITALY 374 6 CANADA 4527 7 SPAIN 302 7 SPAIN 3203 8 INDIA 294 8 UNITED KINGDOM 3197 9 SOUTH KOREA 248 9 PEOPLES R CHINA 2511 222 10 AUSTRALIA 1699 10 CANADA 13 推計に用いたモデル（１）  被説明変数である論文生産量と科学的インパクトは非負の整数を値として持つため、通常ポアソンモデルによって推計が行われる。しかし、今回の対象においては分散が平均よりもきわめて大きい特徴（過分散）を持つため、平均と分散の一致というポアソンモデルにおける仮定が成立しない。よって、過分散の効果を考慮にいれたモデルの一つであるネガティブバイノミアルモデル(Hausman, Hall et al. 1984)によって推計することとした。 14 推計に用いたモデル（２） e  Pr yi xi    i    xi   i  ~ i  e  i i  yi i e  ii i i  i  Pryi xi ,  i   yi ! yi ! y    E  yi xi    i  e xi    i  1    g  i   i e  i  i i ポアソンモデル  y i   i    i   P r yi x i  yi ! i    i   i   i i i     i   i  i    yi ネガティブバイノミアルモデル 15 被説明変数  論文生産量および科学的インパクト  組織がt年において出版した論文数をPapertとする。また、組織がtにおいて出版した論文が、観測期間全期(1970～2003年)を通じて得た被引用数をCitet とする。 ※ ただし、これらは説明変数としても用いる。 16 説明変数（１）  共著研究者数 (Workforce)  組織が、対象となる年tに対して過去3年 (t-3, t-2, t-1)の間に出版した論文において、共著者として現れる研究者の総数を共著研究者数  技術分野の集中度（Herfindahl）  ISIではSCIの対象とする全科学雑誌を取り扱うテーマに応じて類型化いるため、雑誌のタイプを論文の性質を表現するproxyとして用いる。各組織が出版した論文の集合に対し、そこに見られるジャーナルタイプの頻度分布を Herfindahl指数に変換し、組織間の研究対象の集中度を比較する(Hall 2002)。 17 説明変数（２）  産学連携の有無（ UIt ）  各組織が、対象となる年tに対して過去3年間(t-2, t-1, t)に出版した論文において、産学連携による論文数（共著者に企業研究者を含む論文）が１以上である年に１の値をとるダミー変数。  共著ネットワークにおける位置（ネットワーク指標）  組織間の論文の共著関係に注目し、研究組織間のネットワークを構築して同ネットワークにおける近接中心性 (Closenesst)と媒介性中心性 (Betweennesst)を説明変数として用いた(Wasserman and Faust 1994)。 18 19 推計結果  国別ダミーについては特に影響が見られないが、連携ダミーと国別ダミーの交差項については、日本については正の効果、米国については負の効果が部分的に認められる。このことから、産学連携の効果が日米以外の国々との比較において、日本においてはより高く、米国においてはより低いことが推察される。  北米（米国、並びにカナダ）と日本について、産学連携が与える影響を比較するために、対象を北米および日本に絞って推計を行った結果、北米における産学連携の効果 (Model 5～8）は有意でなかった。  日本における産学連携の影響(Model 9～12）には正の効果 (p<0.1)が認められた。 20 対象被説明変数モデル名 ln P apert-1 日本の大学 P aper C ite M odel13 M odel14 M odel15 M odel16 0.479 *** 0.573 *** (0.092) ln P apert-2 0.285 (0.137) 0.182 0.313 (0.121) 0.200 * (0.088) ln P apert-4 (0.123) 0.191 *** (0.087) ln P apert-3 0.039 ln C itet-2 0.272 0.136 *** 0.117 0.146 *** 0.392 (0.138) 0.605 (0.159) 0.155 (0.147) -0.443 (0.269) *** 0.194 (0.200) -0.022 (0.250) U I1970～2003 *** 0.589 (0.347) *** (0.158) -0.146 0.627 (0.343) ** (0.194) 0.141 ** 0.131 0.279 (0.168) B etw eennesst-1 -0.012 (0.021) N .of O bs 366 N .of G rp 57 C hi-squared 180.680 Log Likelihood -654.848 + 0.679 2.078 (0.947) -0.012 0.015 (0.021) 366 57 191.966 -649.205 (1.182) (0.047) 366 57 185.813 -1337.908 0.003 (0.036) * (0.129) -0.238 0.138 0.168 (0.204) -0.026 (0.261) *** (0.042) (0.027) (0.163) -0.446 (0.275) -0.090 (0.354) (0.362) (0.189) 0.284 (0.149) (0.963) 0.140 *** 0.036 0.084 ** (0.046) (0.033) 0.182 1.624 0.129 *** (0.035) *** *** (0.052) 0.695 JP O C losenesst-1 0.290 *** (0.039) (0.036) (0.117) -0.203 (0.111) 0.174 *** -0.006 (0.027) 0.150 -0.024 (0.041) 0.027 + (0.121) (0.044) (0.032) ln C itet-4 (0.121) (0.050) (0.034) ln C itet-3 0.202 (0.083) *** 0.129 * 0.046 (0.111) 0.158 0.198 (0.091) (0.037) H erfindahlt-1 0.202 + -0.037 ln C itet-1 (0.135) *** (0.092) (0.121) (0.076) ln W orkforcet-1 日本の大学 P aper C ite M odel17 M odel18 M odel19 M odel20 0.524 *** 0.622 *** + 1.187 (1.153) 0.039 (0.030) 366 57 213.447 -1324.091 2.150 (0.989) -0.021 (0.024) 366 57 167.885 -661.245 (0.112) * 1.305 (0.961) -0.018 (0.024) 366 57 183.337 -653.519 * 0.319 * (0.145) 2.626 (1.219) 0.006 (0.046) 366 57 179.152 -1341.238 0.291 * (0.141) * 1.764 (1.184) 0.018 (0.035) 366 57 202.757 -1329.435 共著論文の有無は、特許の共同出願の有無に比べ、大学の科学パフォーマンスに対して倍程度の効果がある 21 対象被説明変数モデル名 ln P apert-1 特許共願のある大学（日本) P aper C ite M odel21 M odel22 M odel23 M odel24 0.349 * 0.224 (0.165) ln P apert-2 (0.183) 0.168 ln P apert-3 0.258 0.445 (0.166) 0.292 * (0.115) ln P apert-4 (0.151) -0.083 (0.119) (0.107) 0.133 (0.048) (0.224) H erfindahlt-1 (0.184) -1.052 -1.125 * (0.726) (0.540) (0.330) -3.475 0.264 (0.259) *** (0.849) -2.942 0.126 * 0.036 ** (0.913) (0.051) 0.168 (0.242) 0.495 (0.238) 0.567 0.590 (0.323) 0.305 (0.359) * (0.060) (0.039) -0.065 ** (0.061) 0.028 (0.054) -0.077 0.196 *** (0.045) -0.040 (0.038) 0.068 0.104 * *** (0.068) (0.048) (0.060) 0.069 + 0.119 0.191 (0.072) 0.169 *** 0.257 *** (0.051) 0.000 (0.050) ln W orkforcet-1 (0.170) 0.204 * (0.087) 0.099 * ln C itet-4 0.168 (0.134) 0.182 (0.060) ln C itet-3 (0.192) 0.198 (0.138) ln C itet-2 0.231 (0.146) 0.142 * ** (0.171) 0.099 + -0.153 ln C itet-1 (0.206) 0.505 ** (0.143) (0.150) -0.031 特許共願のない大学(日本) P aper C ite M odel25 M odel26 M odel27 M odel28 0.702 *** 1.069 *** 1.299 (0.345) + (0.317) ** (0.460) 0.911 * (0.442) JP O t-1 U It-1 0.403 * (0.188) C losenesst-1 2.743 (1.420) B etw eennesst-1 -0.004 (0.028) N .of O bs N .of G rp C hi-squared Log Likelihood 153 21 127.194 -309.189 0.371 * (0.183) + 1.190 (1.331) -0.035 (0.029) 153 21 140.111 -302.731 0.497 * (0.239) 5.526 (0.043) 153 21 110.919 -638.088 + (0.240) ** 4.478 *** 0.138 (1.754) 0.186 0.398 153 21 113.125 -636.986 0.120 (0.147) * (1.799) (0.051) -0.039 1.819 -0.114 (0.064) 219 36 84.284 -346.239 0.096 1.246 (1.704) -0.464 + (0.058) 219 36 83.879 -346.442 (0.198) 1.670 (1.301) + 0.051 (0.215) 1.488 (1.352) ** -0.152 (0.131) (0.113) 219 36 115.220 -693.246 (1.697) *** -0.177 (0.110) 219 36 104.512 -698.600 注) 係数の下の数値は標準誤差を示す。また、***はp<0.001を、**はp<0.01を、*はp<0.05を、+はp<0.1を示す。企業との特許の共同出願がある大学について産学連携による論文が科学研究に与える効果が正(p<0.05)であるのに対し、企業との特許共願がない大学については、産学連携論文の有無に有意な効果が認められない 22 分析結果（１）全世界を対象とした場合、共著論文にみられる産学連携の効果を見いだすことは難しい。しかし、分析対象となる組織の所属国を米国と日本に分けてみると、高い研究パフォーマンスを示す２国において、産学連携が異なった効果をもたらしていることが判明した。すなわち、日本において産学連携が科学論文の生産性と科学インパクトの両者の向上に寄与しているのに対し、米国においては特段の影響がみられない。これは、光触媒研究が産業化に到達している日本の状況と異なり、米国においては光触媒研究が産業化段階に達していないことに起因するものと推察される。その特化する研究分野が日米では異なり、日本の光触媒研究が研究開発のライフサイクルの産業化段階に位置し、盛んになった産学連携が大学の科学研究に有意な効果を与えるのに対して、米国の研究は基礎研究段階にあり、散見される産学連携の大学の科学研究に対する影響は限定的である。分析対象を日本の組織に絞り、論文の共著に加え産学による特許の共同出願が果たす効果について推計した結果からは、産学連携の指標として論文共著と特許の共同出願を比較した場合、本研究の対象分野に関しては特許の共願よりも論文共著が強い効果を与えていることがわかった。これは、前章で述べたように、特許の共願関係と比較して論文の共著関係において企業の大学との共同研究へのコミットメントが高く、その事実が大学の研究生産性への効果に反映されると推測できる。 23 分析結果（２）次に、論文共著を指標とする産学連携を観察してみれば、最終的に産学による特許の共同出願をもたらした連携において、論文共著の大学の科学研究に対する効果が強く出ている。日本の現状においては、企業における産学連携の目的が企業ごとに異なり、一方の極には、産学連携を企業の社会的活動の一部と見なし研究成果の産業化を目標としないケースが存在し、この場合、連携から成果が得られたとしても特許出願にかかるコストの負担を回避する傾向があるため、特許共願に至らない。対照的に、産業化を目的として産学連携に取り組む企業においては、資金面のみならず、研究人員や研究設備などに関して大学に対して積極的な協力を行い、連携の成果を特許として結実させる。以上に示唆した企業の産学連携への取り組みの差異によって、企業の研究パートナーとしての大学研究者の行う科学研究への効果に明確な差異が生まれることが判明した。大学にとって望ましい産学連携とはパートナーとしての企業を選ぶ限定的な連携であることがわかる。すなわち、大学の存在意義は一義的には科学研究の推進にあり、大学が産学連携を実施する際には、その連携が大学の科学研究にどのような影響を与えるか、推察して企業パートナーを選択する必要が生まれる。本章の分析が明らかにしたように、大学は共同研究の成果を利用して論文出版に加え特許出願を行う産学連携に本腰を入れた企業をパートナーとすることによって自らの科学研究の水準を向上する。大学研究者が企業との共同研究の推進に当たって、その専門とする科学研究に関心を示し連携を希望する企業を 24 無制限に研究パートナーとすることは合理的な選択とはいえない。おわり 25