登録特許及び被引⽤特許数が将来利益に与える影響
2014年3⽉13⽇
⼀橋⼤学⼤学院 国際企業戦略研究科
⾦融戦略・経営財務コース
⽣⼭亜希⼦

2014/3/13

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研究の背景2014/3/13

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研究の背景(1/2)
技術⼤国⽇本の現状• ⽇本は2005年まで特許出願数世界第1位
 2010年からは世界第3位（中国1位、⽶国2位）• 2000年代、世界各地で知的財産に対する重要性が増す中、⽇本での特許出願件数は⻑期的に減少• 特許性向（特許数／研究費）は1980年代半ばから低下、研究開発への投資がその投資に⾒合う⼤きさの成果を上げなくなってきた

海外の企業が技術分野で台頭し、⽇本企業の相対的な技術⼒が弱まっている。
企業にとっては利益こそ全ての源泉――。
そもそも、技術開発⼒は企業利益にプラスの影響を与えているのか？
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研究の背景(2/2)
本研究の主な⽬的
研究開発の質が⾼い企業は将来利益の⾯でメリットを享受していることを⽰す

•

対象
••

対象企業：⽇本の全上場企業対象期間：1996年-2005年の10年間

本研究のアプローチ••

研究開発活動の結果である特許データに着⽬登録特許に対する質を⽰すパラメータとして被引⽤特許データを利⽤
特許データ<イメージ＞

Input
研究開発費

研究開発活動Output

被引⽤特許数

登録特許数

被引⽤特許数が多いほど、登録特許の質が⾼い、つまりは研究開発の質が⾼いという先⾏研究に基づき研究開発の質と将来利益の⼤きさ・不確実性との関係を明らかにする
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4主要な先⾏研究と仮説

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5主要な先⾏研究(1/2)
 被引⽤特許データの有⽤性に関する先⾏研究
Trajtenberg(1990)

 ⽶国のCTスキャナー産業において出願された特許を分析
 特許の価値を測る上で被引⽤特許数は重要な指標

Hall, Jaffe & Trajtenberg(2000)

 過去30年に渡る⽶国の4,800社の製造業を対象に実証分析を実施
 特許数と⽐べ被引⽤特許数の⽅が企業の知的財産の質を把握する⼿段として効果的 利益と研究開発に関する先⾏研究
Kothari, Laguerre & Leone(2002)

 研究開発投資によってもたらされる将来の収益は不確実
 資本⽀出に⽐べ研究開発投資がもたらす利得はより不確実

Pandit, Wasley,& Zach(2011)

 研究開発(Input)のOutputとしての登録特許数と、特許の質を⽰す被引⽤特許データに着⽬ 特許の質と将来平均利益との間には正の相関関係が存在 特許の質が⾼い企業ほど将来の業績の変動幅が⼩さい

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主要な先⾏研究(2/2)
【補⾜】⽇⽶間における被引⽤特許データの主な相違点
⽇本企業を対象とした分析を⾏う上では下記について考慮が必要
項⽬

⽶国

⽇本

集計データの違い

出願⼈による引⽤審査官による引⽤

参照年の特定特定可能

特定不可

データ量多い少ない ⽇本における被引⽤特許データの有⽤性に関する先⾏研究
後藤, ⽞場, 鈴⽊ & ⽟⽥(2006)

 特許庁「技術動向調査」における「重要特許」を使⽤
 被引⽤特許数が⽇本においても特許の価値を表すのに有効⼭⽥(2010) 登録された特許が更新される4確率を被引⽤回数が有意に説明するか推計 ⽇本における審査官引⽤データも⽶国の出願⼈引⽤データと同様に特許価値判別する指標として有⽤
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7仮説 2つの仮説
仮説1：研究開発の質が⾼いほど将来営業利益が⼤きい
仮説2：研究開発の質が⾼いほど将来営業利益の不確実性が低い
 3つの視点
⽇本の全上場企業を対象に下記A〜Cの視点で上記の仮説について検証を⾏う＜イメージ＞

全上場企業

A

多い

B

1登録あたりの被引⽤特許数

研究開発の質が相対的に⾼い企業

C

特許指向業種

少ない
低い

業種別（業種内における特許取得企業の割合）

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研究⽅法

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利⽤データ 特許データ ⼀般財団法⼈知的財産研究所で公開されている「IIPパテントデータベース」を利⽤
 特許庁が公開した平成22年度第23回作成分の整理標準化データ
 1964年1⽉から2010年に出願された特許データ
 ⽇付データや被引⽤回数が⼀つのファイルに収録されているわけではないため、今回の研究⽬的に合わせデータベースを作成

 財務データ 株式会社QuickのAstra Managerデータベースを利⽤ 全上場企業が対象
 1990年から2010年までの期間のデータを取得
 連結決算のデータを使⽤

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10特許データを利⽤する上での考慮点
 特許データの補正 特許データを扱う上で下記2点について考慮が必要なため以下の通りデータ補正を実施••

登録特許データ＝＞＝＞

特許の登録までに要する年数が年々短縮化
出願年により登録までにかかる平均の期間が異なる

被引⽤特許データ＝＞

被引⽤特許数については、累積的に増加するためIIPパテントデータベースの集計年である2010年に近くなるほど減少＜出願年別登録特許数・被引⽤特許数＞

 登録特許データ

 被引⽤特許データ

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モデル
 仮説1に関するモデル

 仮説2に関するモデル

上記の各変数の選定にあたりPandit, Wasley,& Zach(2011)を参考とした
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各変数の定義
 各変数の定義

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分析結果

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対象：全上場企業

研究開発の質と将来平均利益
 登録特許数 被引⽤特許数

 登録特許数は将来平均利益を説明する変数として有意ではない
 研究開発の質を⽰す被引⽤特許数は将来平均利益を説明する変数として有意である＝＞ 研究開発の質が⾼いほど将来平均利益が⾼いという仮説1が⽀持された
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対象：全上場企業

研究開発の質と将来利益の不確実性
 登録特許数 被引⽤特許数

 登録特許数、及び被引⽤特許数は将来利益変動を説明する有意な変数ではない
 被引⽤特許数が多くかつ研究開発費が増⼤するほど将来利益の不確実性が⾼まる＝＞ 研究開発質が⾼いほど将来利益の不確実性が低いという仮説2は⽀持されない
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対象：研究開発の質が⾼い企業

研究開発の質が⾼い企業の定義
 登録特許あたりの被引⽤回数 研究開発の質が⾼いということは、すなわち1登録特許あたりの被引⽤特許数が多い
 そこで以下の式で1登録特許あたりの被引⽤回数が多いデータを調べる

 上記式の値が⺟集団の中で上位25%（1.14 以上）の場合を研究開発の質が⾼いと定義

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対象：研究開発の質が⾼い企業

研究開発の質と将来平均利益
 登録特許数 被引⽤特許数

 登録特許数が多い場合は将来平均利益が減少する
 研究開発の質を⽰す被引⽤特許数が多い場合は将来平均利益を増加する＝＞ 研究開発の質が⾼いほど将来平均利益が⾼いという仮説1が⽀持された
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対象：研究開発の質が⾼い企業

研究開発の質と将来利益の不確実性
 登録特許数 被引⽤特許数

 登録特許数並びに被引⽤特許数が多いからといって将来利益の不確実性を低くするとは⾔えない＝＞ 研究開発質が⾼いほど将来利益の不確実性が低いという仮説2は⽀持されない
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対象：特許指向業種

特許指向業種の定義
 各業種における特許取得企業が占める割合
 特許を重視する業種（＝特許指向業種）を特定
 各業種間で登録特許を所有している企業数の割合を⽐較
 同⼀業種内において業種全体の75%を特許取得企業が占める業
種を特許指向業種と定義
 特許指向業種は、ゴム製品、輸送⽤機器、電気・ガス業、ガラス・⼟⽯製品、鉱業、鉄鋼、パルプ・紙、電気機器、精密機器、機械、化学の全11業種
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対象：特許指向業種

研究開発の質と将来平均利益
 登録特許数 被引⽤特許数

 登録特許数が多い場合は将来平均利益が増加する
 研究開発の質を⽰す被引⽤特許数が多い場合は将来平均利益を増加する＝＞ 研究開発の質が⾼いほど将来平均利益が⾼いという仮説1が⽀持された
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対象：特許指向業種

研究開発の質と将来利益の不確実性
 登録特許数 被引⽤特許数

 登録特許数（モデル2)、及び被引⽤特許数は将来利益変動を説明する有意な変数
 被引⽤特許数が多くかつ研究開発費が増⼤するほど将来利益の不確実性が⾼まる＝＞ 研究開発質が⾼いほど将来利益の不確実性が低いという仮説2は⽀持された
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分析結果のまとめ
分類

被説明変数

登録特許数
将来平均利益モデル2
モデル1

被引用特許数

モデル2
モデル1

登録特許数
仮説2

②研究開発の質が高い企業③特許指向業種

N=6,334

N=2,976

N=3,454

有意ではない(-)(+)

有意ではない(-)(+)

説明変数*1

モデル1仮説1①全上場企業

将来利益変動モデル2
モデル1

被引用特許数モデル2

COUNT*2
COUNT*2

有意ではない有意ではない有意ではないCITATION*4(+)

(+)

(+)

CITATION*4(+)

(+)

(+)

CITATION×R&D*5

有意ではない有意ではない有意ではないCOUNT*2

有意ではない有意ではない有意ではないCOUNT*2

有意ではない有意ではない(-)(+)

有意ではない(+)

CITATION*4

有意ではない有意ではない(-)

CITATION*4

有意ではない有意ではない(-)(+)

有意ではない有意ではないCOUNT×R&D*3

COUNT×R&D*3

CITATION×R&D*5*1 本文ではこれらの変数以外に、資本支出、時価総額等を含む。その他変数の定義については参考2参照。
*2 COUNTは登録特許数*3 R&Dは研究開発費、COUNT×R&Dは登録特許数と研究開発費の交差項*4 CITATIONは被引用特許数*5 CITATION×R&Dは被引用特許数と研究開発費の交差項

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結論

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まとめ
 被引⽤特許数が多く研究開発の質が⾼いと将来の平均利益が⾼い•業種に限らず研究開発の質が⾼いと将来の平均利益が⾼い•研究開発の質が⾼い企業は将来利益が増加する恩恵を受けている可能性を⽰唆

 全上場企業、及び特許指向業種を対象とした分析の結果、登録特許数が多くかつ研究開発費が多いほど将来の利益変動が⼤きくなり不確実性が⾼まる•研究開発の結果、多くの成果が得られた場合でも研究開発費が増⼤すると利益変動が増⼤•

研究開発の効率性が将来利益の不確実性に対し影響を及ぼす可能性を⽰唆

 研究開発活動を重視する業界においては、登録特許数が多い場合や、被引⽤特許数が多く研究開発の質が⾼い場合ほど将来利益変動が⼩さい•

研究開発費と将来利益に関する先⾏研究では、研究開発の指向が強い産業ほど研究開発費と将来利益との不確実性との間に正の相関があることを指摘•

今回の分析では研究開発活動の結果に着⽬することで、研究開発活動の質が⾼い場合は将来の不確実性が低いという結論が得られた

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今後の課題 特許指向業種の業界特性•

今回、特定した特許指向全11業種が他の業種に⽐べ成熟した産業であり全上場企業の中でも利益変動が⼩さい可能性あり。

•将来利益変動に対する影響についてはこれらの前提を考慮するなどさらなる検証の余地がある。

 ⾮財務データである特許データを利⽤する上での限界•

⼤企業の場合、上場会社とは別に研究開発を⽬的とした別会社を設けている場合などが存在。

•今回の分析では、特許データ上の企業名と財務データ上の企業名が⼀致するもののみを分析しているため⾮上場のグループ会社の名前で登録された特許データは含まれていない。

 特許が利益を産み出すまでの過程•

特許が利益に結び付くまでにはいくつかパターンあり。

•

本稿による分析結果は、特許⾃体が利益を産み出す過程を明らかにしているわけではない。

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