2019
WINTER

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B

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特集

A Iと
ブロックチェーン
RIETI 特別セミナー開催報告

ブロックチェーンと Society5.0 ― 分散型合意に基づく新しい産業の創出

矢野 誠 RIETI 所長・CRO ／クリス・ダイ（LONGHASH Japan 代表取締役社長）

Research Digest

幸福感と自己決定 ―日本における実証研究西村 和雄 RIETI ファカルティフェロー

特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響：
日本のソフトウェア特許の認可を用いた因果関係の識別山内 勇 RIETI リサーチアソシエイト

独立行政法人

経済産業研究所2019 WINTER

72※本文中の肩書き・役職は、執筆もしくは講演当時のものです。

Highlight TOPICS

01

特集

02

RIETI 特別セミナー

03

AI とブロックチェーン
ブロックチェーンと Society5.0－ 分散型合意に基づく新しい産業の創出

矢野 誠 RIETI 所長・CRO ／クリス・ダイ（LONGHASH Japan 代表取締役社長）

デジタル化がもたらす製造業への衝撃

BBL セミナー
開催報告

09

COLUMN13

人工知能が変える経済
馬奈木 俊介 RIETI ファカルティフェロー

COLUMN

15

人工知能技術の発展をどう測るか？
池内 健太 RIETI 研究員

Research Digest

17

Research Digest

21

EBPM レポート

26

河瀬 誠（MK & Associates 社長）

幸福感と自己決定 ― 日本における実証研究西村 和雄 RIETI ファカルティフェロー
インタビュアー：殷 婷 RIETI 研究員

特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響：
日本のソフトウェア特許の認可を用いた因果関係の識別山内 勇 RIETI リサーチアソシエイト
インタビュアー：池田 陽子 RIETI コンサルティングフェロー

経済政策の効果に関するメタ分析 ― エビデンスに基づく政策形成をめざす政策実務者のために ―森川 正之 RIETI 副所長
EBPM とは何か？
関沢 洋一 RIETI 上席研究員
輸出促進政策に効果はあるのか？：サーベイ
牧岡 亮 RIETI 研究員

アントレプレナーシップの経済学：初期条件は重要か？

BBL セミナー
開催報告

38

Non Technical
Summary42

輸出の高度化と貿易の弾力性
THORBECKE, Willem RIETI 上席研究員／ Nimesh SALIKE（Xi'an Jiaotong-Liverpool University）

RIETI BOOKS

44『生産性 誤解と真実』（日本経済新聞出版社）
著：森川 正之 RIETI 副所長

本庄 裕司 RIETI ファカルティフェロー

『Managing Currency Risk: How Japanese Firms Choose Invoicing Currency』（Edward Elgar Publishing）
著：伊藤 隆敏（コロンビア大学 教授）、鯉渕 賢（中央大学 教授）、佐藤 清隆（横浜国立大学 教授）
清水 順子（学習院大学 教授）『日本の地域別生産性と格差 R-JIP データベースによる産業別分析』（東京大学出版会）
編：徳井 丞次 RIETI ファカルティフェロー
Fellow INTERVIEW

47

橋本 由紀 RIETI 研究員

DP・PDP・BBL

48

ディスカッション・ペーパー（DP）紹介／ポリシー・ディスカッション・ペーパー（PDP）紹介／ BBL セミナー開催実績略

語

CRO ：チーフリサーチオフィサー
SA ：シニアアドバイザー
SRA ：シニアリサーチアドバイザー
PD ：プログラムディレクター
SF ：シニアフェロー ( 上席研究員 )F：フェロー ( 研究員 )FF ：ファカルティフェロー
CF ：コンサルティングフェロー
VF ：客員研究員
VS ：ヴィジティングスカラー
RC ：研究コーディネーター
RAs ：リサーチアソシエイト

発行：独立行政法人経済産業研究所（RIETI）〒100-8901東京都千代田区霞が関1-3-1
経済産業省別館11階
URL：https://www.rieti.go.jp

お問合わせ：国際・広報グループ クロスメディア
Tel：03-3501-6408 FAX：03-5510-3926
E-mail：pr-general@rieti.go.jp
ISSN 1349-7170
デザイン・DTP・印刷 : 株式会社産経新聞制作※本誌掲載の記事・写真等の無断複製、複写、転載を禁じます。

G20への政策提言に向けた T20キックオフ会合開催
2018年12月４日、５日開催
2019年６月の G20開催（大阪）に先立って、G20のエンゲージメントグループの１つである T20（G20各国のシンクタンク関係者等が構成。G20のアイデア・バンクとして位置付けられている）のキックオフ会合が2日間にわたって行われた。山田賢司外務大臣政務官の開会挨拶、中尾武彦アジア開発銀行総裁による基調講演等々が行われた
後、「T20:G20にとってのシンクタンクの役割」および「持続可能な開発と包括的成長」をテーマとするパネルディスカッ
ションがそれぞれ行われ、各国の出席者の間で活発な議論が交わされた。
2019年 T20本会合は５月に開催予定。期間中、約10のタ
スク・フォース（TF）に分かれて議論し、T20本会合において提言書をまとめ G20に提言を提出することになっている。
RIETI はホットイシューである貿易・投資および中小企業政策
タスクフォースにおいて中心的な役割を担う。

東北大学と研究交流に関する協定を締結
経済産業研究所（RIETI）は、東北大学と研究協定を締結した。総合大学との研究協定は初の試みで、政策提言に寄与する研究の深化と促進をはかる。これによりこれまでの経済、法学研究から連携領域が格段に広がり、東北大学における「社会にインパクトある研究」等の社会課題解決型の研究と、RIETI におけるエビデンスに基づく政策提中島厚志RIETI理事長（左）、大野英男東北大学総長（右）言等に寄与する理論的・実証的な研究に関して交流を進める。これに先立ち2018年10月９日に、東北大学の大野英男総長、中島厚志 RIETI 理事長が出席し東北大学で調印式が行われた。中島理事長は挨拶の中で、この研究協定について「政策研究の現場にも、社会や経済面だけではなく、幅広い分野の知見が必要。従来のような単線的な研究協力ではなく、多分野との知の交流を通じて可能性を拡げることができる」と期待を語った。

RIETI-TIER-KIET 三機関合同の国際ワークショップを開催

2018年10月11日開催

東京お台場で RIETI、TIER（台湾経済研究院）、KIET（韓国産業研究院）のアジアのシンクタンク三機関による合同国際ワークショップ “AI: Asia-The next frontier in AI development” が開催された。ビッグデータを背景に、急速な発展をとげている AI の技術進歩についてのみならず、特にアジアにおける AI の発展と現状、近い将来直面する問題点等についての最新の情報や意見交換を行うことが目的。セッ
ションの冒頭で矢野誠 RIETI 所長による基調講演 “Blockchain
and the IoT-Connecting cyberspace and physical space”が行われた後、各国の研究者からの発表があり、各セッションに設けられたディスカッションの時間には活発な議論が交わされた。

※本文中の肩書き・役職は執筆もしくは講演当時のものです。

RIETI Highlight 2019 WINTER

1

特集

AI と ブロックチェーン

サイバー空間と現実社会を融合することで生まれる新たな未来―。
AI、ブロックチェーン（分散型台帳）、仮想通貨、ビッグデータ等、新しい社会の創造に外せないキーワードから、日本政府が提唱している Society5.0の実現に向けた課題を多角的に探る。

c o n t e n t s
RIETI 特 別 セ ミ ナ ーブロックチェーンと Society5.0 ― 分散型合意に基づく新しい産業の創出
矢野 誠 RIETI 所長・CRO ／クリス・ダイ（LONGHASH Japan 代表取締役社長）

BBL セミナー開催報告

デジタル化がもたらす製造業への衝撃
河瀬 誠（MK & Associates 社長）

人工知能が変える経済

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馬奈木 俊介 RIETI ファカルティフェロー

人工知能技術の発展をどう測るか？
池内 健太 RIETI 研究員

特集Special Seminar

AIとブロックチェーン

RIETI 特別セミナー

ブロックチェーンとSociety5.0－分散型合意に基づく新しい産業の創出
2018年10月19日開催

日本政府はサイバー空間とフィジカル（物理）空間が一体化した人間中心型の社会、Society5.0の実現を目指している。その実現には、２つの空間をつなぐ「人に優しい」インターフェースを作ることが不可欠だ。そこで期待されるのがブロックチェーン（分散型台帳）である。ブロックチェーンは、インターネット
上で中央集権的なコントロールなしに、改竄することも、コピーを作ることもできない記録（台帳）の構築を可能にした画期的な技術で、インターネット上で新しい産業を構築するための基本技術として急速に進化を遂げつつある。今回の特別セミナーでは、LONGHASH Japan 代表取締役社長のクリス・ダイ氏を迎え、矢野誠 RIETI 所長・CRO と新しい産業の健全な発展のあり方を議論した。

開会挨拶
中島 厚志

講演1：ブロックチェーンと IoT
矢野 誠

RIETI 理事長

RIETI 所長・CRO

AI、IoT、ビッグデータを含め、わが国が提唱する Society5.0はSociety5.0を作るというのが日本

サイバー空間とフィジカル空間を一

政府の方針ですが、その際に大量の体化する計画です。具体的には、人データをどう扱うかを考えることが間がフィジカル空間で考えたことを重要です。個人情報を含め安全に扱

デジタル化してサイバー空間に蓄積うことができるのか、そもそもうまく活用できるのかし、それを使って新たな価値を創出しようというもので等、多くの課題があります。

す。こうした動きは日本に限らず、各国で起き始めてい他方、仮想通貨にブロックチェーンの技術が使われるます。

ということが注目されています。この技術を使えば、快適で、活力のある、質の高い生活を実現しようといSociety5.0やそれが示す新たな産業、新たな社会を創

うのが、その目的です。しかし、「待っていれば実現す出できるのではないかと期待されています。

る」のでしょうか。もちろんそんなはずはありません。

本日は専門家を迎え、ブロックチェーンとは何か、またブロックチェーン技術活用の端緒となり得る考え方、視点を皆様に共有いただければと思っています。

では何をすればいいのでしょうか。
私は Society5.0を実現するには、マーケットという視点が大切だと感じています。つまりフィジカル空間とサイバー空間をつなぐマーケット構造に関するインタ―
フェースを充実させる必要があると思うのです。
RIETI Highlight 2019 WINTER

3

Special Seminar
最近は AI、シンギュラリティ等、技術が人間の知をことが、科学的な手法で証明されたわけです。

超えるかもしれないという議論が頻繫にされています。

最近ではこうした研究が多く存在しますが、これによ

英 国 エ コ ノ ミ ス ト 誌 で も「How to tame the techり、発信するメッセージの選択次第で受け手の心理を操

titans（技術タイタンをどう手なずけるか）」と題し作することができるということが分かってきました。こて、技術の巨人が街を襲うイラストが掲載されました。

れは特に選挙に有効な手段で、事実、ケンブリッジ・ア

こうした課題を解決しないことには、Society5.0の実

ナリティカではこの手法を用いて Brexit やトランプ大現も叶わないでしょう。

統領の就任に影響を与えたとされています。こうしたビッグデータの利用を阻む障壁

データに基づく意識誘導に対しては、世界中で懸念が高まっています。

Society5.0の 実 現 に お い て 重 要 と な る の は ビ ッ グ
データの活用です。そこで懸念される問題が、データ共

データ共有の義務化

有における情報漏洩、そしてビッグデータ解析に基づく

先ほど紹介したエコノミスト誌の記事ですが、そこで情報操作です。
代表的な事例は、スティーブ・バノンによるケンブ

は消費者にとっても競争にとっても望ましくない」と書

リッジ・アナリティカのフェイスブックデータの乱用でかれています。同誌ではこの解決法として、情報の所有す。ケンブリッジ・アナリティカは、データマイニング

権を人々へ与えることや、データ共有を義務化することとデータ分析を手法とする選挙コンサルティング会社を提案しています。しかし、これは簡単なことではあり

で、アメリカの人口３億2570万に対し、２億3000万ません。

人のアメリカ人の心理性向の把握に成功したとされてい私は経済学者として、マーケットの活用が必要だと考ます。これはアメリカ大統領選や、イギリスの EU 離脱

えています。まず重要なのはデータの所有権です。例えに関する国民選挙に影響を与えたとして、大きな話題とば、グーグルの中に自動的に蓄積されていく情報はグーなりました。

グルのものなのかという議論があります。またデータ取

ケンブリッジ・アナリティカの用いた手法はもともと引についても考えなければなりません。データの取得にケンブリッジ大学の研究者によって開発されました。イ

対し、マイクロペイメントや仮想通貨が必要になるでンターネットで心理テストを行い、
開放性、
良心、
外向性、

しょう。この２つが柱となるわけですが、本日は時間の協調性、神経質傾向といった要素を採点するというサイ都合上、データ所有権に焦点を絞ってお話しします。

トを開き、
その最後に
「自分とフェイスブックでつながった人の情報提供」を求めます。そうすると、回答者の40

市場の質理論パーセントまでが、情報提供に同意しました。
そのような

これは私の持論ですが、「産業革命」によって市場の手法でフェイスブックに参加する大勢の人のデータを集質が低下すると考えています。また、こうした市場の質

め、「いいね！」
データの相関性を数百万件単位で把握し、の低下が、これまでも経済危機を招いてきました。第一

情報操作を行ったとされています。

次産業革命における工場労働者の搾取や、第二次産業革

データに基づく意識誘導法のデザイン

命における産業独占の形成、情報操作にはじまる大恐
慌、オートメーションによる人間疎外などがその代表例

果たしてこうした心理操作は可能なのでしょうか。こです。それから約100年たった今、第三次産業革命では

こで、RIETI で最近報告された研究事例を紹介します。

金融危機、データ独占、そして AI によるシンギュラリ

ランダムに集めた集団をさらにランダムに２つに分け、ティが問題となっています。スケールは大きくなっていそれぞれに別の記事を読ませるという研究です。記事とるものの、実は同じこと、つまり所有権やその取引方法いうのは、１つが「IS 国は難民の中にテロリストを紛れが繰り返し議論されています。人類はこれに対し、労働込ませて、西側諸国に送り込んでいる」というもので、法や、独占禁止法、証券法など法律を定めることで対処

もう１つは「アメリカではどれだけの人が難民によってしてきました。今必要なものは、新しいデータ所有制度

殺されたのか、答えはゼロ」というものです。興味深いと新しい通貨制度です。

ことに、後者の記事を読んだ人たちはあまり影響を受け4もやはり「グーグル、アマゾン、フェイスブックの支配なかったのに対し、前者の記事を読んだ人は難民受け入新しいデータ所有制度とブロックチェーン

れに反対という方向に動きました。つまり、人は肯定的

所有権が設定されれば、市場が形成されます（コースな記事よりも、否定的な記事により影響を受けるというの定理）。どんな設定をすれば、より質の高い市場が形

RIETI Highlight 2019 WINTER

は、これまでフィジカル空間とサイバー空間が点で繋

現在は、IoT を使ってさまざまな情報を集め、ビッグ

がっていたのに対し、面で繋がることが求められることデータを使ってさまざまな分析をしようという世界がでです。これまではそれぞれのサーバーが所有する情報をきつつあります。この IoT ビッグデータを分散所有して人がアクセスして入手・分析していました。これをサーいかなければならないというのが、最も重要な課題でバー間の隔たりなくビッグデータとして１つにまとめるす。つまりデータを作った人が所有権を持つべきであ

こと、そして AI 側が人にリアルタイムで提案することり、集めた人が所有するべきではないということです。

が必要となるということです。これにはユビキタス（偏データに所有権を与えるのが難しい理由の１つは、

在する）データが必要です。

データ単体にはあまり価値がないということです。例えば農作物を育てるためにどんな肥料を使ったか、どの時

既存ビジネス環境におけるデータサイロ

期に何をしたのかといった情報は、個々ではあまり意味

既存のビジネス環境ではさまざまなデータサイロがを持ちませんが、そのデータが全国区に及べば、次に同できています。ローソンでは会員数6531万人の Ponta

じ農作物を育てる人たちにとっては非常に有益な情報に

カードによる顧客データを活用し、ビールの新製品開発なります。このように経済活動のデータの場合、一定数に成功しました。ソフトバンクでは月間３億件の位置情が集まって初めて価値が生まれることが多いものです。

報や接続データに基づき、繋がりにくい地域を特定、接そこで、例えば100人のデータに価格がつけば、それを続環境の改善を図りました。本田技研工業では車に付属100人に分配するというような仕組みを作らなければな

するカーナビからの走行データを分析し、渋滞回避ルー

りません。

トや交通案内アナウンスを提案しました。また楽天では

私はブロックチェーン（分散台帳）がこれを解決してくれるだろうと考えています。どういったマーケットで

会員数9700万人の楽天 ID による消費者行動分析データ
を、広告配信などに活用したケースもあります。

どのような台帳を作るかについては、慎重に議論を進めこのように各企業内では既にビッグデータの集積、活ていく必要があります。まずはデータの所有権に関する用が進んでいます。しかし問題は、こうしたデータを企

明確な合意形成が必須であり、またデータの分散所有の業間では共有していないということです。特に限られたプラットフォームのあり方を研究することも大切です。

地域におけるマラソンの走行ルート検索や、小規模商店

他にも、新しい分散計算手法の確立、IoT ビッグデータのための通行人データなどは、情報の共有やそれに対す

購入のマイクロペイメントのための通貨システムと仮想るマイクロペイメントの活用がまだまだ難しいのが現実

通貨との接点の形成、投機機会から投資機会への転換なです。これが解決しないうちは、Society5.0の実現にど、考えるべき課題はたくさんあります。

もまだまだ高いハードルが残されているといえるでしょ

これらの課題を解くことを通じて、これから数年間でう。

新しいプラットフォームを作っていくことができれば、フェイスブックやグーグル、アマゾンなどの大企業で日本は世界をリードする経済モデルをデザインできるではこうしたデータの一極集中はますます顕著になっていしょう。

ます。これらの企業は情報を共有することより、独占す

講演2：ブロックチェーンで達成する Society5.0
クリス・ダイ（LONGHASH Japan 代表取締役社長）

AIとブロックチェーン

成されるのか、われわれは考えていく必要があります。

特集

ブロックチェーンと Society5.0 －分散型合意に基づく新しい産業の創出ることで自社の価値を高めようとする傾向があり、そこには資本主義的な構造が存在しています。ただし、それには弊害も伴います。データを１社が独占することでイ
ノベーションを阻害し、私たちのデータが無断で利用さドイツでは同様の計画をIndustry

れたり、利益の最大化を求めて、個人のプライバシーや4.0と呼んでいますが、あくまで産言論の自由が犠牲にされたりする可能性があるのです。

業革命の視点から、経済価値の最大化を図ることに重点を置いていま

データが大企業に集中する理由す。一 方、日 本 のSociety5.0は 産 業

ではなぜデータが大企業にばかり集中するのでしょう

ではなく、その先にある個人やその幸福に重点を置いてか。それには大きく２つの理由があります。１つは、イいるという点で、非常に興味深いと感じています。
その実

ンターネットプラットフォーマの中央集権的な特性で現に向け、どんな市場で、何がどのように変わっていくべす。既存のインターネットでは個人の認証を個人でする

きかについて、
本日はお話しいたします。

ことはできず、データの整合性と安全性を守るためには

Society5.0とこれまでの情報社会4.0との大きな違い

どうしても中央集権的管理に頼らざるを得ません。これ
RIETI Highlight 2019 WINTER

5

Special Seminar
に対し、データを保持する企業が、自社の価値を高める
ためにそのデータを活用することは資本主義では当然の流れであり、避けることはできません。

す。１つは、分散化経営モデルです。
一個人や団体がビジネス生態系をコントロールしないことを保証し、同時にすべての取引間の透明性により反

もう１つは、データの流動性の低さです。企業はデー則の危険性を最小限に抑えます。また分散化された資源タを参入障壁としているため、他社には販売しません。

とサービスは、多くのサービス提供に活かすことが可能

それにより、社会全体のデータの価値が最大化されないです。消費者に対しても、自分の購買データを価値化すという現象が起きるわけです。とはいえ、企業が自社のるインセンティブを与えることができます。

利益の最大化をより重視することも、資本主義では当然

２つ目は、オープンソース、開かれた分析技術の共有です。しかしこれにより、中小企業では集めたデータをです。開かれたデータは、全世界のオープンソースコ

スケールすることができず、結果として資金力のある大ミュニティや技術者の専門知識を取り込むことにより、企業にばかりデータが集中してしまうのです。

購買データ分析に特化した分析モデルを専門家によってこうしたデータを参入障壁として考えている企業は、自社の利益最大化ができる市場にしか参入せず、今回の提供し、分析能力を持たない中小の業者に低コストで提供することができます。

ような社会問題には取り組みません。そこでブロック

３つ目は、暗号技術的な安全性です。ブロックチェー

チェーンの活用が有効であると考えています。ブロック

ンのビジネス生態系は攻撃に対する強い耐性があること

チェーンは中央集権的な大企業の声だけではなく、参加がわかり、必要に応じてデータが確実に守られ、匿名性者一人一人の価値観を反映するマーケットプレイスを構が確保されます。データの所有権は、ブロックチェーン

築することができるからです。

を通じて簡単に分散型に定められ、強化されます。
最後は、分割された資源です。ブロックチェーンは、

ブロックチェーンで構築するマーケットプレイス

活用されていない資源を解き放つと共に、データの保存

そこでまずはデータの収集者とデータの活用者の分離と処理を都度払い単位に分割していくことを促します。

（データの民主化）が必要です。コースの定理でも提唱されている通り、資本主義においては取引コストが高く

ブロックチェーンの活用事例なる分野ではそれを内製化する傾向があります。データ

現在進行中の、購買情報の自由化を促進する「レシの収集と活用はまさにこれで、データ取引にブロックカ」というプロジェクトを紹介します。進行中の研究をチェーンを活用し、マイクロペイメントでコストを下げ紹介することは本来、真似されないかなどの懸念からることができれば、大企業依存のデータ収集から離脱避けられるわけですが、このプロジェクトはブロック

し、データの流動性を高めることができるのではないか

チェーンを活用した、誰もが利用できるオープン・プと考えます。これにより、各データ源の収益性の担保がラットフォームのため問題ありません。

低コストで実現できます。

このプロジェクトは３つの層に分かれており、技術のまた同時に、データに誰もがアクセスできるようにな

ブロックチェーン層では、データの書き込み、データ使ることで、分析活用が盛んになり、恩恵を受ける人の多用記録の書き込み、トークン（報酬）の送金・交換記録様化が期待できます。そうなれば、データを活用したなどが、記録を改竄できないよう分散型で行われます。

サービスも活発となるでしょう。そこでは、企業間の次にアプリケーション層では、個々の企業がそれぞれのデータ共有としての情報銀行ではなく、やはり情報源で必要に応じてアプリケーションを開発していきます。そある個人を含むデータ共有としてのブロックチェーンがして企業が共通のデータを共有し、それに対しトークン

使われることが重要です。

とデータのトランザクションをすることによって、リブロックチェーンによる課題の克服

ソースを取ります。こうした仕組みは、これまでのアン
ドロイドや iPhone のアプリケーションフォームとも似データ共有の課題としては、データセキュリティ、所ていますが、アプリ間のテータ共有という点では全くの有権とデータ移動性、取引先リスク、消費者を参加させ別物です。ユーザー層ではアプリを使ってデータをアッるインセンティブ、使用事例の欠如と高コスト、サイロ

プロードしたり、ダウンロードしたりして、それに応じ型システム、社内における専門知識の欠如などが挙げらたトークンのやり取りをします。

れます。これらの懸念に対して、ブロックチェーンを最後に、Society5.0の実現にはデータが自由に活用

使って４つのソリューションを提供することができますることができるような社会インフラを構築することが必要です。そのためにデータの民主化による新しいイノ

6

RIETI Highlight 2019 WINTER

表してご質問いたします。まずは仮想通貨の信頼性・安ロックチェーンが不可欠となるでしょう。

全性についてのご意見をお聞かせください。

パネルディスカッション
モデレータ：岸本 吉生

RIETI理事（現：独立行政法人中小企業基盤整備機構 業務統括役（シニアリサーチャー））矢野

AIとブロックチェーン

ベーションを生み出すことが大切であり、それにはブ特集

ブロックチェーンと Society5.0 －分散型合意に基づく新しい産業の創出

講演内でも述べた通り、投機の対象から投資の対象にどう変わっていくかがポイントです。
クリス・ダイ

仮想通貨は簡単に作れますが、それを誰が規制するのかというルールをきちんと定めることが大切です。今はそこが曖昧であるため、安全なものとそう中島

これからの社会ではフィジカ

でないものの区別がつかなくなり、損をする人が多く

ル空間とサイバー空間が一体化し、なって仮想通貨へのイメージが悪くなるという負のスパ所有からシェアリングの時代になっイラルに陥っています。これを食い止めるために、政府ていくでしょう。そこではブロックが何らかの働きかけをすることが必要だと思います。

チェーンの活用が鍵になります。そ中島

現在の仮想通貨には投機的価値しかなく、利便して大企業だけでなく、中小企業や個人まで、さまざま性といえば ICO での資金調達くらいです。しかし今後なレベルで創意、欲望が実現されるでしょう。そうしたは、国家として中央銀行が管理するようになるかもしれ意味で、フィジカルとサイバーの融合をどう加速させるません。そうなれば、金銭の動きがすべてデータとしてかが、非常に重要です。

蓄積されるため、アングラマネーがなくなり、国税庁も岸本

まずは私からご質問させていただきます。将来にいらなくなり、金融政策も全く新しい仕組みが出てくる

向けた課題だけでなく、足元の課題についても、ご意見のではないかと期待しています。他方、どの国がどういをお聞かせください。

う信用を乗せることで仮想通貨に価値をもたらすかとい矢野

う新たな競争も出てくるため、世界経済の構造が根本か

投資家のインサイトが重要で、何がビジネスとして役に立つのかに関して判断力をつけていく必要があり

ら変わることになるでしょう。

ます。たくさんあるデータの信憑性を精査することも、

矢野

産業界のやるべき課題の１つです。

良い点だと考えており、中央銀行の介入は不要だと思っ

クリス・ダイ

まず技術的な問題として、データを分散ています。仮想通貨には国別のポリシーを必要としな型にストレージする技術はまだ開発途上です。よって理い、新たな可能性があるのではないでしょうか。中央集

想はすべて分散型ですが、現実は一部分散型になるしか権ではなく、セルフレギュレーションが重要だというのありません。ビジネス面では、データを持っている企業

が私の考えです。それをどうやって使っていくのかにつほどブロックチェーンに参加したがらない、またはオー

いて、世界的な合意を形成することが今後の課題である

ナーシップをシェアする際に誰がお金を払うのかなどのと考えています。

課題もあります。

クリス・ダイ岸本

ルフレギュレーションに任せればいいと思います。政府

続いて参加者の方からの意見をまとめて、私が代

私はむしろ信頼が要らないというのが仮想通貨のブロックチェーンができてしまえば、セRIETI Highlight 2019 WINTER

7

Special Seminar ブロックチェーンと Society5.0 －分散型合意に基づく新しい産業の創出が介入する必要はありません。しかし現在はまだそれがつけられてしまっています。この２カ国はある意味で中確立していません。この段階では、中央集権的に政府に央集権国家であるため、ブロックチェーンのような分散よってルールを定めることが必要だと思います。

型のシステムが活用できる分野では、日本がリードで

矢野

私も同意見です。
補足として、
クリプトカレンシー

きるでしょう。例えば、金融、不動産、クリーンエネルとトークンは別物ですが、その認識が浸透していないとギーなど、取引が生まれることで価値が生まれる分野はいうことを強く感じており、切り分けることが大切です。

もちろん、金融と農業など、今まで取引のなかった分野

岸本

同士を繋ぐことにも貢献できると思います。

続いて政策面について、クリスさんにご質問です。スマートコントラクトの開発が進んでいますが、ど中島

れくらい複雑な物事を処理できるのでしょうか。またプ

家をどう保護するかという枠組みが必要です。日本は世ルーフオブワークでは分散処理のスピードに限界があり界でも仮想通貨取引の多い国です。専門性を備え、世界

ますが、スピードアップするためのアイデアを教えてく

標準を作って、世界の仮想通貨センターのような立場にださい。

なれたらいいのではないかと思います。

クリス・ダイスマートコントラクトについては、イー矢野

資金調達にはさまざまなリスクがあるため、投資政策という面では、ブロックチェーンより IoT にサリアムを想定していると思いますが、2016年当時は取り組むべきであると考えています。中小企業や農業な

Dapps（分散型アプリケーション）を作ろうという思どの分野でデータを集め、それをどうやって使っていく

想がありました。しかし、現時点では処理に時間がかかかを考えていくような経済政策が重要です。また医療やりすぎるため、利便性が悪く一般消費者が使えるような

老人介護などを産業化することも必要です。

ものは作れません。よって分散型と中央集権型をうまく岸本使い分けることが必要だと思います。

かれた分析技術の共有が進んでいる国とはどこですか。

次にプルーフオブワークは現在主流のコンセンサス

クリスさんへのご質問です。オープンソースで開また「レシカ」のプラットフォームについて教えてくだアルゴリズムですが、その処理スピードは非常に遅い

さい。

で す。 最 近 で は EOS の 採 用 す る DPOS（Delegated

クリス・ダイ

Proof of Stake）など、新しいコンセンサスアルゴリ

として確立しているわけではなく、インターネットからズムも出てきており、その処理スピードははるかに速く独自に学ぶことができます。そのため、技術後進国であなっています。さらにブロックチェーンではなく DAGるネパールやタイでは、日本と違って技術者の社会的地を採用するなど、さまざまな提案がされています。

位が高く、逆に良い技術者が育っています。

ブロックチェーンの技術については学問

続いて矢野所長へ、コンセントの質に関するご質「レシカ」のプラットフォームはパブリックチェー

問です。デモクラタイゼーションを議論しようとする

ン で す。DPOS を 採 用 し て い ま す。 ト ラ ン ザ ク シ ョと、なるべく詳細な同意条件があった方がいいという話

ン 数 毎 秒（TPS） は3000～5000件 / 秒 で す。 最 近 はになります。一方でビジネスとしては、追及すればする

Taraxa というプロトコルがシリコンバレーで開発されほどデータ取引が行われなくなります。この辺りの均衡ていて、万台の TPS を目指しています。これが完成すについて、ご意見をお聞かせください。

れば「レシカ」をそちらへマイグレードする予定で、ミ矢野

ドルウェアも作っています。そのため、イーサリアム上岸本

現在はレベルや目的に応じて、セキュリティや一般性を設定し、マージンオブエラーを決めています。今のスマートコントラクトはしていません。

後は社会全体で決めていかなくてはいけないと思ってい

岸本

ます。

う技術は、政府が個人の情報を管理しようとした際に、そクリス・ダイ

ブロックチェーンと AI が融合すること

最後に、情報規制について、ブロックチェーンといこからうまく逃れることを可能とするのでしょうか。

で、AI がエージェントとして判断をしていけば社会は

クリス・ダイ

より円滑になるでしょう。

だし、それを回避する技術者は必ず現れます。ブロック

岸本

チェーンは一般に考えられているよりも匿名性が低く、続いて政策面で、分散型取引について、日本がそのような使い方もできるでしょう。たリードすべき分野があれば教えてください。

政府側がこれをうまく使えば規制側よりも上手に立つこ

クリス・ダイとも可能だと思います。

日本は世界第３位の経済圏ですが、１位のアメリカや２位の中国にはネットの分野でかなり差をこの記事は RIETI ウェブサイトでもご覧になれます

https://www.rieti.go.jp/jp/events/18101901/summary.html

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RIETI Highlight 2019 WINTER（敬称略）※本文中の肩書き・役職は講演当時のものです。

BBL セミナー開催報告

特集
AIとブロックチェーン

デジタル化がもたらす製造業への衝撃2018年９月27日開催

スピーカー :河瀬 誠（MK & Associates 社長）
モデレータ :吉田 泰彦（経済産業省通商政策局 通商交渉官）

デジタル化は、これまで主に情報を扱う第三次産業に大きな影響を与えてきたが、これからはモノを扱う第二次産業にも影響力を拡大していく。河瀬誠氏（MK&Associates 社長）は、特にモノづくりやエネルギーの観点から、迫りつつあるデジタル化のインパクトを紹介した。また、日本企業がデジタル化の波を乗り切るためのポイン
トとして、経営者の意識改革とリーダー人材の育成が急務であることを指摘した。

デジタルの破壊力（Deep Learning）です。
従来の AI では、人がロジックを設計していました。

産業革命以後、人類は製鉄や化学工業、また自動車や

例えば、画像認識の場合、顔が正面にあればそれが猫かエレクトロニクスといった、今までなかった「破壊的技

犬かを判別するロジックは組めます。しかし、森の写真術」の登場によって、新しい産業を創造してきました。

の端に猫がいたり、シッポだけ見えたりといった、あら現在の破壊的技術のベースにあるのが「デジタル化」でゆる状況に対応するロジックは、到底組むことはできます。デジタルはムーアの法則、つまり価格性能比が10せん。しかし、人であれば、子どもでも猫がいれば分か年で1000倍、20年で100万倍になるという「指数関数ります。深層学習とは、人の脳の情報処理を真似た情報

的スピード」で進化しています。デジタル化の波に乗っ処理の手法です。Google は、1000万枚の猫の写真にた産業は、そのスピードで変化していくので、元々あっ深層学習を適用し、どんな写真でも猫がいるかいないか

た形は破壊されてしまいますが、同時に新たな産業を生を判断することに成功しました。

み出すのです。

こうした深層学習を活用したパターン認識は、自動音指数関数で変化する世界では、今を見ても未来は読め

声認識や自動翻訳にとても有効です。現在では、英語とません。われわれは、どうしても線形で未来を予測して中国語はほぼ完全に音声認識できます。また英語と中国しまうのですが、デジタル化した世界では、今だと不可語間の自動翻訳の精度も非常に高く、昨年開かれた国際能なことが、いつの間にか普通にできるようになってしカンファレンスに出た友人は「複数話者の話す背景の画

まいます。産業や技術の未来を予測するときには、現時

像に、リアルタイムの英語と中国語の翻訳が流れてい点では難しいことも、５年後、10年後には当たり前にた」と驚いていました。日本語は機械にとってかなり難できている、と考えなければなりません。

しい言語なのですが、数年先には自動音声認識と自動翻例 え ば、Internet of Things（IoT） の 進 化 に よ っ訳が当たり前になるはずです。

て、今は取れない「森羅万象の情報」が取れるようにな

深層学習はロボットにも有効です。日本は20世紀、ロります。今は１万円するチップも10年後に１～10円にボット大国でしたが、当時はロボットを動かすにはプ

なれば、例えばペンや衣服のボタンなどにもどんどん

ログラミングが必要でした。しかし、深層学習でロボッ

入っていきます。そうして集めた情報を活用する新たトを動かせば、人や動物が歩くのを覚えるのと同じよな手法が、人工知能（AI）の一種である「深層学習」

うに、歩行や運動を学習させることができます。Boston
RIETI Highlight 2019 WINTER

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Dynamics社のロボットが、雪の上を歩いたり、箱を追いパネルと基板を「貼り合わせ」れば出来上がります。

かける映像（会場にて紹介あり）を見れば分かりますが、「貼り合わせ」が強いのは韓国です。アメリカでも東南

これを全てプログラミングで制御するのは不可能です。

アジアでも、売場に並ぶのは韓国のサムスン電子と LG

機械学習があって初めて実現したのです。
このように、深エレクトロニクスのテレビばかりです。「電子立国・日層学習はロボットの世界を大きく変えつつあります。

本」はデジタル化によって破壊されたといえるでしょう。

「AI によって半分の仕事が消滅する」とよくいわれ次が「製造工程のデジタル化」です。プラスチックをますが、当然のことです。今までも、多くの仕事が消え

3D プリンタで直接立体印刷することができるようになてきました。150年前には日本の人口の８割が農民でし

り、日本の産業を支えてきた金型産業の中小企業には大た。50年前の工場には大勢の工員さんが働いていましきな影響があるでしょう。

た。こうした労働は、機械化・合理化で生産性が高まる

さらに現在は、金属材料を3D プリントすることが可とともに、消えていったのです。技術革新で今ある仕事能です。すでにアメリカの GE 社が3D プリンタで製造がなくなるのは当然であり、機械が効率的にできる仕事する最新鋭のジェットエンジンは、ベストセラー商品にを、人がしてはいけないのです。

なっています。

そしてこれからは、「専門性は高いがパターン的な知的また、産業用ロボットも進化しています。今まで、職労働」が消えていきます。例えば、コールセンターが当て人芸を産業用ロボットにプログラミングすることは非常はまります。
コールセンターの仕事は、高度な専門知識がに困難でしたが、今では画像認識で仕事を「目で見て盗必要ですが、
精神的にきつく対価も安いものです。
こうしむ」ことで覚えたり、関節の動きを「手取り足取り」でた労働は機械化したほうが、不幸な労働者も減りますし、学んだりするロボットも登場しています。プログラミン

また待ち時間が短くなる利用者も満足します。

グ不要な安い製品として、普及が始まっています。

医師の診断業務も専門性の高いパターン業務です。レ

予備品についても、その場で3D 印刷すれば、不要とントゲン画像等の診断では、すでに人間の医師より機械なる在庫は多いでしょう。最も先進的なのは米軍で、空のほうがずっと正確に診断できるようになっており、今母の艦載機の修理に必要な部品の多くはすでに船底に設

後はどんどん機械でサポートされていきます。

置した3D プリンタで製作しているそうです。海兵隊も株式トレーダーも、専門性は高いがパターン的な知
的労働の代表例です。ゴールドマン・サックス証券のまた20世紀は、日本も韓国も台湾も中国も、安い人

ニューヨーク本社には、かつて600人のトレーダーがい件費を武器とした「加工貿易」で最初の成長を果たしまました。しかし、ここでも機械の方が良い成績を出すこした。しかし、加工に人件費が不要となれば、長い搬送とが分かり、現在残っているトレーダーはたったの２人

時間が必要となる加工貿易も大きく減るはずです。またです。

将来は、コンビニに置いた機械で3D 印刷するのも当た

深層学習は高度なパターン認識をしますが、意思をり前になるかもしれません。

持ったり、新たな価値観を考えたり、直感を含む総合判

さらに、量子コンピュータもモノづくりに大きな影響断をすることは不可能です。いわゆる「AI 経営者」とがあります。今まで分子構造の計算には莫大な計算量がいうものは当面登場しそうにありません。しかし、主に必要でした。しかし、量子コンピュータの性能（量子パターン認識的な仕事をしている知的専門職は、これかビットの長さ）が上がると、一発で解を出せる可能性がら「AI 管理者・AI 専門職」に置き換わっていく、怖いあります。長年の知見の蓄積を強みとしてきた日本の素世界を迎えるかもしれません。

材産業も、この流れに対応する必要があるでしょう。

激変するモノづくり

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同様とのことです。

無料となるエネルギー

デジタル化は、製造業にも大きなインパクトを与えて

別名「石油の世紀」と呼ばれた20世紀も、名実ともいきます。ひとつは「製品のデジタル化」です。「家電に終焉を迎えつつあります。エネルギーの世界の破壊立国・日本」の時代、テレビやビデオなどのエレクトロ的技術とは、自然エネルギーです。太陽光発電や風力

ニクス製品は、すべてアナログ信号技術に基づく機械で発電は、近年まで高価で非力なオモチャのような存在した。アナログ製品には「摺り合わせ」が必要であり、でした。長らく一番安い発電用のエネルギー源は10円

日本のモノづくりには圧倒的な強みがありました。とこ/kwh の石炭でした。しかし、現在中東の新設メガソー

ろが、デジタル化した製品は、スマホでもテレビでも、ラーの単価は、約２円 /kwh まで下がっています。風力RIETI Highlight 2019 WINTER

が、とにかく突撃して果敢に成果を挙げることが仕事で必要となるバッテリーも破壊的技術であり、価格はどんす。一方、経営者は、限られた武器と人員、つまり持っどん下がっています。自然災害の多い日本はそこまでのている技術やお金、また技術者という資源をどこに集中

単価低減は難しいですが、21世紀の世界の主力エネル

させ、勝っていくのかという「戦略」を考えることが仕ギーは、破壊的技術である自然エネルギーになります。

事です。戦場（市場）を見て、攻めるべきところは果敢

自然エネルギーで先行したのは環境問題に関心が高いに攻めますが、戦略に関係ないところでは無駄に戦ってドイツですが、現在自然エネルギーの生産は、中国とアメ資源を浪費してはいけないのです。ところが、日本の企リカがリードし、倍々ゲームで成長しています。
特にアメ業の多くでは軍曹が経営しているので、目の前にある市

リカでは、石油州のテキサスで最も安いエネルギー源と場や技術だけ見て「そこで頑張り続けろ」とか平然と言して自然エネルギーが急成長しているのが面白いです。

います。

こうして自然エネルギーが主役になると、エネルギー

経営者がすべき最大の仕事は、事業の構造転換です。

は定額制になります。太陽光パネルも蓄電池も風力も、「問題児（新規事業）、スター（成長事業）、金のなる設備を設置すれば勝手に電気を生むので、追加の燃料費

木（成熟事業）、負け犬（衰退事業）」からなる「事業はかかりません。インターネットで国際電話が無料に

ポートフォリオ」をご存知のことと思います。

なったのと同様、設備の容量内ならば、いくら使っても現在の事業ポートフォリオを転換し、未来の事業ポー

エネルギーは同じ値段、つまり実質的に無料、という世

トフォリオをどう創造するか考え、決めることこそが経界がやってくるでしょう。

営です。「金のなる木」がある間に、きちんと次世代のところで、太陽光パネルもリチウム電池も、当初開発「スター」を育てることが経営者の務めです。しかししたのは日本企業です。10年前には日本企業が両方と今、多くの経営者がしていることは、昔のスター事業でもトップに立っていました。ところが今では日本企業はある「負け犬」事業の延命です。実際に自社の事業ポー

太陽光発電の世界トップ10から脱落し、リチウム電池

トフォリオを書いてもらうと、負け犬にお金と人材も注のトップは中国企業です。日本企業は市場の急拡大に合ぎ込んだまま、スターを全く生み出せていない会社が実わせた大規模投資ができなかったのです。技術が優れてに多いのです。

いても、経営判断を間違った事例だといえます。エネル

日本の経営者の多くは、新たな事業を育てるイノベー

ギーの世界は、自然エネルギーの台頭で、この２～３年

ションとは「技術開発」のことだと信じています。これ

で様相が一変しました。日本企業および日本国も、このは間違いです。本来、イノベーションとは事業創造・構変化を正面から受け止め、ぜひとも21世紀の「新しい造改革のことであり、技術はあくまで手段です。日本に現実」に即した戦略を取ってほしいです。

は「モノづくり」の優良企業が、たくさんあります。

日本企業の経営課題

しかし、彼らの多くは、海外進出にも新規事業にも失敗しています。なぜなら彼らの多くは、真面目に技術開発「日本企業は技術では勝っている。中国はまだまだをすれば何とかなる、と考えているからです。そもそもだ」という言葉をよく聞くのですが、技術は手段でありお客さんがどこにいるのか分からないまま開発を続け、「技術で勝っている」だけでは仕方がありません。技術

作っても売り先さえ分からない。現地のニーズが分からをいくら磨いたところで、それを活かす戦略が間違ってないまま海外進出をして、とにかくモノだけを持っていいたら、勝てるわけがないのです。

く、ということが随所で起こっています。経営戦略を考さらに今では、そもそも技術で勝っているのかも疑問

AIとブロックチェーン

も石炭同等の９円 /kwh まで下がっています。関連して

特集

デジタル化がもたらす製造業への衝撃えたことがない、といっても良いでしょう。

です。中国の通信企業・華為（Huawei）は、10年前イノベーション（新規事業）とオペレーション（既存

は誰も知らない新興企業でした。しかし今では技術でも事業）とは、まったくの別物です。オペレーションは、日本企業をリードしているのが現実です。技術開発投資

成功する方法が予め分かっていて、それを愚直に正しくの金額も桁が違います。

やり続けるもの。失敗は基本的に許されません。それにしかし技術開発以上に、私が最大の問題と認識してい対し、イノベーションは成功する方法を見つけることがるのは、経営者の力です。日本企業は、たとえると「軍仕事であり、最後に成功に辿り着くまでは、失敗を繰り曹」が出世して、そのまま経営者になっている会社が少返し、チャレンジを続けるしかありません。

なくありません。経営者は軍曹とは違います。軍曹は、高度成長時代には、何もないところから事業を立ち上戦術や戦闘に長けています。敵が強かろうが弱かろう

げた経営者がたくさんいました。彼らは失敗を通じて新RIETI Highlight 2019 WINTER

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デジタル化がもたらす製造業への衝撃

たな事業を作ってきたのです。でも、そういう経営者がところが、日本では古典的経営学が全盛の頃に学んだ

リタイアし、今では「言われたことを一生懸命やりま

大学教授が、今では失敗作だとされている古い方法論をす」「お客さんを１から100まで回ります」という「軍金科玉条のように信奉し、教え続けていることが多いの曹」が会社を経営していることがほとんどです。こうしです。

て、イノベーションの本質を理解しない経営者が、既存日本企業に最も必要なのは、リーダーたる経営者の育事業の頭で考えて、新規事業をことごとく潰してしまい成です。多くの企業は、マネージャー（管理者）とリー

ます。

ダー（経営者）の違いをほとんど分かっていません。マ

では、教えれば良いと思うかもしれませんが、教える

ネージャーとは今のことを一生懸命やる人です。さきほ側にも大きな問題があるのです。ハーバード大学のマイどの例でいうと「軍曹」です。社内の９割はこういう

ケル・ポーター教授等が確立した古典的戦略論とは、徹人で良いのです。しかし、事業環境は否応なく変化し底的に調査分析を行い、フレームワークを使って精緻ます。同じ業務を続けている会社は衰退・消滅していきに分析して、精密な財務予算を立て、Plan-Do-Check-ます。新たなビジョンを目指し、今あるものを変えていAct（PDCA）を回すというものです。しかし、この頭くことこそがリーダーたる経営者の使命です。マネー

でっかちな方法論は、経営の現場ではまったくうまく動ジャーは、他人が決めたルールの下で真面目に頑張ればきませんでした。アメリカでは現在、古典的経営学がオーケーです。しかし、リーダーたる経営者には、自分

1980年代に米国企業を弱体化させた、これは経営学ので道を開いていくことが求められるのです。日本には優失敗だった、と総括されています。そして現在のアメリ

秀なマネージャーがたくさんいますが、マネージャーがカの経営学は、ほぼ全面的に「適応戦略（アダプティブ

いくらいてもイノベーションは起きませんし、次世代の戦略）」に切り替わっています。変化に対応するため、成功はありません。日本企業に必要なのは、ひとえに状況を素早く判断し、仮説シナリオをどんどん変えて、リーダーなのです。ぜひともリーダー育成を大きなテー

実行から学んでいく、という方法論です。

マとして掲げてほしいのです。

Q&A
Q

デジタル化できない分野を教えてください。

河瀬

長らく生物はデジタル化できないだろうと考えら

今のところ、ソフトウエアを作った人の所有物になる可能性が大きいですが、正直分かりません。これかれていましたが、今では遺伝子情報等がデジタル化に乗ら議論になっていくはずです。

りつつあり、15年ぐらいたつとデジタル化によって全Q

然違う世界になるでしょう。

河瀬

リーダーはどうやって育てたら良いのでしょうか。
組織の責任を負う覚悟（マインド）がものすごく

ただ、芸術はデジタル化が難しいと思います。ゴッホ

大事です。こういうスキルがあるからリーダーになる、やピカソの「まね」はできても、新しい芸術をパターンというものではないのです。そのためには、若いうちに認識で作ることはできません。また新しい課題提起など

小さくても実際に組織の責任をとるリーダーとなる、ともできないはずです。この辺は、まだまだ人間が担当すいう経験を積み重ねることが大切だと思います。

べき領域と思います。

Q

Q

AI やロボットが行う領域が増えると、責任の扱い的な部分を生かせるのではないかと思います。実用化ががかなり難しくなると思います。その点で何か考えてい進むとすれば、どれぐらいのタイムラインと考えれば良ることはありますか。

いでしょうか。

河瀬

河瀬

例えば自動運転であれば、自動運転を設計した会

量子コンピュータは、要素技術などで日本の職人芸

日本の技術が使える分野は多いと思いますので、社に製造物責任（PL）が適用されるのが原則です。それか

せっかく良いものを持っているのであれば、受け身のまら、
機械の出力はパターン認識ですから、
例えばガンでもまではダメで、開発を進めている会社にどんどん売り込

85%といった確率が出るわけです。
「 あなたはガンだか

みに行くべきです。タイムラインには諸説ありますが、らこういう治療をすべきです」という、責任を持った総合

かなり足は長そうで10年くらいかな ?

的な判断は、
今のところ人間がすべき領域です。

きたら破壊的なインパクトがあります。

Q

AI によって知見が得られたときに、知的所有権の保護はどうなりますか。
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河瀬

RIETI Highlight 2019 WINTER

しかし、開発で（敬称略）※本文中の肩書き・役職は講演当時のものです。

特集
AIとブロックチェーン

人工知能が変える経済
馬奈木 俊介 RIETI ファカルティフェロー

（九州大学大学院工学研究院 都市システム工学講座 主幹教授・都市研究センター長）

革新的な技術が与える社会への不確実な影響
これまで私たち人類は新たな道具や技術を開発し、自分たちの生活圏を拡大させ、豊かな生活を実現してき導入に際しての社会が対応すべき問題について議論をした。

AI 開発・普及の現状と今後た。これまでの歴史上、さまざまなイノベーションによ現在、ICT（情報通信技術）の進展により、大規模なり、食料生産、衛生環境、交通など、新たなイノベー

ビッグデータを企業が活用できる時代になり、機械学習

ションと共に、私たちの社会・経済活動は大きく変容しやデータマイニングの技術的進歩と共に、実際に AI はてきた。中でも産業革命と呼ばれる蒸気機関を中心とす

具体的な社会への応用が開始されている段階に入ってきる大きな技術革新は私たちの物的な豊かさを急激に拡ている。実証実験段階とはいえ、自動運転車は現実のも大させ、これまで実現できなかったさまざまなイノベーのとなっている。今後の急速な AI の発展は、さまざまションにも波及効果を伴い、飛躍的に世界規模での経済な分野への応用が可能になることが予想されている。

活動を変化させた。

しかし、現状われわれが想定するような実社会でのしかし、こうした新たな技術革新は必ずしも正の効果

高度な AI 普及には大きな課題もある。それは AI にとっだけでなく、急激な経済の変化に伴うさまざまな社会のて、初歩的な知覚、運動スキルの習得には膨大な時間が問題も発生させてきた。例えば労働問題である。蒸気機かかることである。つまり、これまでわれわれが想像し関の発明、普及によりこれまで製品の製造の担い手でていたように、近い将来にわれわれ人類と同様に行動をあった労働者は、解雇の危機に苛まれた。結果として、して、労働を行う AI を搭載したロボットの普及は、AI

失業の恐れを抱いた労働者たちによってイギリスの一部の進歩だけでは不十分であり、知覚、運動スキルを制御

地域では、機械の打ち壊しを行うラッダイト運動と呼ばする技術や、ロボット自体が柔軟な行動を可能とする工れる事件まで発生した。こうした危機感はその後の技術

学的な技術が必要となる。つまり、将来的に AI の技術革新でも大きな問題として取り上げられ、1990年代後が急激に進んだとしても、関連するさまざまな技術発達

半から本格的となった IT 革命や、現在、議論が進む人が AI の深い社会実装には必要であり、不確実な要素が工知能（以下 AI）の開発普及においても、多くの人々多分にある。実際に現状の産業用ロボットにおいても、が強い関心を示している。

非常に単純化した作業のみが対象となっている。よってまた新たな技術革新は、これまでの各国間の経済的な現在の予想通り、社会実装が進むことはないが、複数のパワーバランスを大きく変化させてしまう可能性があ

工程を重ねるような実作業以外の単純作業および、機械る。過去に日本の自動車企業が低燃費車の開発に成功的なパターン認識で対応可能なシンプルな応答型のサーし、世界的に技術優位性を得た結果、世界の自動車市場

ビスにおいては、確実に普及が近い将来期待できる。そを席捲したように、自動運転自動車の開発は自動車産業のため、AI が経済活動の中で果たす役割は拡大していにおける各国の技術優位性を大きく塗り替える可能性がくことは確実といえる。

ある。そのため、いかに AI の開発や普及を促し、世界規模での経済変化に対応できる体制を構築すべきか、議

日本の対応遅れ論が急務である。これに対応して、われわれは、AI のこれまで AI の開発の歴史には、おおむね３回のブー経済学研究グループ（参照：馬奈木 編著（2018））とムと呼ばれる開発の活況期が存在している。第１次 AI

して、この革新的な技術に対して、どのように日本がブームは1960年代前後、第２次ブームが1980年代、対応すべきなのか、国際競争という観点と、AI 自体のそして現在の AI は第３次ブームと呼ばれる活況期に当RIETI Highlight 2019 WINTER

13

たる。特にこれまでの AI ブームでは日本における研究

社会での応用に生かしていくという分野において、競争水準は高い水準にあり、国際的に競争可能な技術的な優力を磨いていく方策が考えられる。

位性があった。しかし現在では、AI 関連の国別論文数

そしてそれと付随し、これまで日本で培ってきたロ

では、インドや中国にも追い抜かれるだけでなく、そのボット技術やその他の物的な技術を広く活用する新たな

他の欧米諸国にも技術的に劣っている。

需要の発掘も可能となると考えられる。現状の AI は、

馬奈木 編著（2018）では、なぜ多くの企業が AI を大量のデータの法則化を行う能力においては非常に強力経営に活用できないのか、技術、人材、経営体制、外的な力を発揮する一方で、2020年代より本格化すると予要因を基に説明している。ここでは、AI に必要不可欠

想されている現実社会のわれわれの生活の場の中で活躍となる大量のビッグデータの供給の問題を考えよう。アする AI のためには、その受け皿となる既存の物的な技

メリカにおいては、企業の個人情報を条件付きで利用可

術を生かした新たな機械が必要となる。しかし現状で能なように、個人情報に関する法制度の整備が行われては AI が人間の動きを行うことは非常に難しく、それをいる。一方、これまで日本においては個人情報保護法に実現するための材料や制御のための基礎的な工学的技術

よって個人情報の第三者利用が不可能であり、AI 開発のより一層の発展が必要となってくる。そのため、そのに必要なビッグデータの整備が遅れてしまっているのがAI の受け皿となるようなロボットを中心とするさまざ現状である。2017年５月に改正された個人情報保護法

まな新たな工学分野の技術開発も必要となると考えられが施行され、条件付き（個人が特定できないように加工る。

した上で）の利用が認められるようになった。この改正
個人情報保護法で重要なことは、個人情報が定義されたことである。改正前は個人情報の定義が不十分であったため、これまで企業や大学など個人情報の活用の際に比較的厳しい条件の下での利用になっていた。そして、これが、今まで、日本での個人情報の活用が遅れてきた背景である。日本企業は限られたデータのために、企業間の連携した情報集積の土台はまだできていない。

今後の AI に対する取り組みの在り方
すでに日本は、AI 開発についてはアメリカやインド、中国といった新興国に後れを取っている。こうした原因は AI 開発・普及のための経済的な投資だけでなく、研究体制自体の在り方、法制度、教育、さまざまな面での対応が遅れてきたことが起因しているといえる。
つまり日本における科学技術に対するこれまでの不十分な対応の積み重ねこそが、根本的な原因である。そのため今後、日本はこれまでの科学技術に対する在り方を根本から問い直すとともに、具体的に AI という向き合うべき革新的な技術をどのように生かしていくか、考える必要がある。具体的には単純に遅れている基礎技術に注視するのではなく、基礎技術を応用するような分野におけるキャッチアップを行う方策が有効であると考えられる。現状、すでに Google をはじめとした世界規模でのビッグデータを持つ巨大企業があり、そのデータ量による AI の開発では競争上の優位を確保することは難しい。そのため、現状の AI に関する基礎技術を連携し、参考文献▷馬奈木俊介編著（2018年10月）『人工知能の経済学はどう変わるのか』ミネルヴァ書房

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RIETI Highlight 2019 WINTER

暮らし・働き方・社会

特集
AIとブロックチェーン

人工知能技術の発展をどう測るか？
池内 健太 RIETI 研究員
近年、人工知能（AI）への注目がますます高まってクールのブリニョルフソン氏とマカフィー氏は2011年

いる。「人工知能」という単語を含む新聞記事の数を年に著書の中で、デジタル技術の急激な発展に社会制度やごとにカウントした図１をみると、2015年以降、最近

企業の経営戦略、労働者の能力の変化が追い付いていなの４年間で急激に人工知能への社会的な関心が高まっていことが、格差と雇用の伸び悩みに影響しており、「根いることがうかがえる。

本的な構造変化」に対応しなければ、「富裕層も貧困層
も甚大な影響を被ることになる」と警鐘を鳴らしていAI への期待と不安る（ブリニョルフソン＆マカフィー2013）。彼らはそしかしながら、AI への注目には期待と不安の２つのの３年後、2014年に発表された著書の中ではさらに強面がある。第１に、AI 技術にはさまざまな経済活動のく危機感を表している（ブリニョルフソン＆マカフィー

生産性を高める役割が期待されている。特に、少子高2015）。また、AI 技術がもたらす格差の問題は労働者

齢・人口減少時代を迎えている日本において経済成長を間にとどまらず、AI の発展の基礎となるビッグデータ

達成するためには、生産性の向上が不可欠であり、AIがグーグル、フェイスブック、アマゾンを代表とした少を活用した生産性上昇への期待が大きい。

数の巨大ネット企業に寡占される状況の危険性について

第２に、AI 技術の発展と活用は、少なくとも短期的には一部の労働者の仕事を奪い、格差の拡大につながるとの懸念もある。とりわけ、2013年に公表されたオッも指摘されている（The Economist 2018）。

AI 技術の発展を測定する取り組み

クスフォード大学のフレイ＝オズボーン両氏の論文にこのような状況で、AI 技術に対する適切な向き合い

おいて、一部の職種で高い確率で AI に仕事が奪われる

方・政策を考えるためには、発展段階や活用状況についとの試算は日本を含め、世界中で話題になった（Freyての正確な理解が必要である。すなわち、AI 技術の発and Osborne 2013）。

展を質的・量的に測定することが重要である。AI 技術

長期的にも、人間の仕事の大部分が AI に奪われるとを捉えることは容易ではないが、論文や特許のデータをの危惧もある。例えば、MIT スローンマネジメントス

活用して AI 技術の発展を捉えようとする取り組みがある（例えば、特許庁2015、OECD2017、藤井・馬奈

図1：人工知能に関連する新聞記事の数
40,78330,362

550
2012

986
2013

1,214
2014

4,108
2015

2016

2017

2018

出典：日本経済新聞社『日経テレコン』に収録された全新聞記事（2018年11月22日時点、2018年の値は推計値）

図２：AIに関連する論文数・特許出願数（出版年・出願年別）

20000
15000

AI 関連論文

AI 関連特許

10000

環として進めている政策研究大学院大学の SciREX セン
ター、科学技術・学術政策研究所（NISTEP）及び科学技術振興機構の研究開発戦略センター（CRDS）との共同研究の中で、論文及び特許の書誌情報、公的な競争的研究資金に基づく研究プロジェクトに関するデー
タを活用した AI 技術の発展に関する定量的な分析を進めている。以下では、2018年10月11月に開催された

5000

TIER-RIETI-KIET ワークショップ「AI: Asia – The next
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016

0

筆者は文部科学省の科学技術イノベーション政策における「政策のための科学」推進事業（SciREX）の一

16,099376
2011

木2018）。

出典：JGlobalに収録されている学術文献及びPatstatに収録されている特許書誌情報

frontier in AI development」において筆者が発表した暫定的な分析結果を紹介する。まず、AI に関連する
RIETI Highlight 2019 WINTER

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https://www.rieti.go.jp/jp/columns/a01_0509.html

れば、AI に関連する世界全体の論文数と特許の出願数

図３：日本におけるAI関連研究プロジェクトへの
公的な競争的資金（単位：百万円）

は最近の約５年間で大幅に増えていることがわかる。
AI 研究の発展は、研究資金の投入のトレンドと関係ある。日本全体の AI に関連する研究プロジェクトへの

570

20
14

174

20
13

86

20
12

入額を研究プロジェクトの採択年度別に示した結果で

105

20
11

する研究プロジェクトへの公的な競争的研究資金の投

185

114

81

120

124

19
83
-1
98
19
9
90
-1
99
19
4
95
-1
99
20
9
00
-2
00
20
4
05
-2
00
9
20
10

している可能性もある。図３は日本における AI に関連

463

341

943

20
16

論文数と特許出願数のトレンドを見てみよう。図２によ20
15

この記事は RIETI ウェブサイトでもご覧になれます

出典：SciREX Policy Intelligence Assistance System (SPIAS)

公的な競争的研究資金の投入額は2013年までは２億円
以下の水準で推移していたが、2014年以降急激に増加

して AI に関連するアルゴリズムの発展を測定するアプ

し、2016年には９億円を超えている。

ローチも有効であろう（OECD2018）。

論文や特許、研究プロジェクトの情報を活用すること

また、野村（2016）は「独創的な新しいアルゴリズ

で、AI 技術の発展プロセスについて、より詳細な分析

ムを考案するよりも、適切なデータセットを選び、質・も可能である。これら日本のデータを用いた筆者の暫定量ともに適切なトレーニングを施す方が精度向上、ひ的な分析結果によれば、企業との共著は AI 関連論文のいては実用性」には影響が大きく、「産業応用上のアイ

被引用回数を高める効果があり、論文の引用には AI 関デア」の重要性について指摘している。AI 技術の産業

連特許の被引用回数を高める効果があること、研究者レ

応用の状況や潜在力を精緻に捉えるためには、AI をトベルの分析により、産学連携が研究者の論文数や論文のレーニングするためのデータの蓄積・活用状況の測定が被引用回数に与える効果は研究費の約４％の増額と同程欠かせない。例えば、経済産業研究所が製造業の日本企度であることなどが分かっている。さらに、企業とアカ業を対象に企業内外のデータの活用状況に関する質問紙

デミアの共同研究や特許から論文への引用の重要性は時調査を実施している（元橋2016）。このような調査の間を通じて高まっていることが確認された。このような対象を拡大し、特許や論文、オープンソースのアルゴリ

暫定的な分析結果は、AI 技術の発展における企業とアズムに関するデータなどと結び付けて分析を行い、AIカデミアの間の相互作用の重要性を示唆していると考え技術の発展・活用の状況やその経済的な影響についてのている。また、元橋（2018）では米国の科学技術論文

理解を深めることが重要である。

と特許データを用いて、AI 分野のアカデミアと企業の相互作用に関する分析を行っている。

今後の課題
論文や特許のタイトルや要約などのテキスト情報を用いることで AI 技術の発展段階をさらに詳細に捉えるこ▷エ リック・ブリニョルフソン＝アンドリュー・マカフィー著（村井章子訳）（2013）『機械との競争』日経 BP 社（原題：Race Against the Machines,
2011）▷エ リック・ブリニョルフソン＝アンドリュー・マカフィー著（村井章子訳）（2015）『ザ・セカンド・マシン・エイジ』日経 BP 社（原題：The Second
Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant
Technologies, 2014）とができる可能性もある。そのため、以上のような数量▷特 許庁（2015）『平成２６年度特許出願技術動向調査報告書：人工知能技

的な情報に基づく分析に加えて、テキスト情報を用いた▷井上智洋著（2016）『人工知能と経済の未来：2030年雇用大崩壊』文春新書

分析を進めることを筆者は予定している。

▷元 橋一之（2016）「日本の製造業におけるビッグデータ活用とイノベーショ

しかしながら、AI に関連する研究や技術発展の状況を精緻に捉えるには論文や特許のデータのみでは不十分であろう。特に見逃してはならないのは、アルゴリズム術』https://www.jpo.go.jp/shiryou/pdf/gidou-houkoku/26_21.pdf▷野村直之著（2016）『人工知能が変える仕事の未来』日本経済新聞社
ンに関する実態」RIETI Policy Discussion Paper Series 16-P-012▷ OECD（2017）OECD Science, Technology and Industry Scoreboard
2017: THE DIGITAL TRANSFORMATION. http://www.oecd.org/sti/
oecd-science-technology-and-industry-scoreboard-20725345.htm▷藤 井秀道、馬奈木俊介（2017）「人工知能技術の研究開発戦略：世界特許分とビッグデータの重要性である。グーグルなどは囲碁の析による実証研究」RIETI Discussion Paper Series 17-E-066（Fujii and

世界チャンピオンを破ったことで有名な AlphaGo をは

invention: A global patent analysis. Economic Analysis and Policy, 58,

じめ、AI に関連する多くのアルゴリズムを論文などでManagi. Trends and priority shifts in artificial intelligence technology
60-69, 2018）▷ The Economist (2018) Competition in the digital age: How to tame

公開するとともに、アルゴリズム自体を無償で公開して

the tech titans. https://www.economist.com/leaders/2018/01/18/

いる。また、公開された論文やアルゴリズムを改良する▷ OECD (2018) Bridging the Digital Gender Divide: Include, Upskill,

活動もインターネット上のオープンなソフトウェア開発
プラットフォーム（例えば GitHub や CRAN）上で行われている。これらインターネット上の公開情報を活用
16

参考文献

RIETI Highlight 2019 WINTER

how-to-tame-the-tech-titans
Innovate. http://www.oecd.org/going-digital/bridging-the-digitalgender-divide.pdf▷元 橋一之（2018）「AI におけるサイエンスとイノベーションの共起化：米国における論文・特許データベースを用いた分析」NISTEP DISCUSSIONPAPER No.160

Research Digest は、ディスカッション・ペーパーの問題意識、主要なポイント、政策的インプリ
ケーションなどを、著者へのインタビューを通して分かりやすく紹介するものです。掲載されている
肩書き・役職はインタビュー当時のものです。

幸福感と自己決定― 日本における実証研究
RIETIファカルティフェロー
（京都大学 名誉教授／神戸大学社会システムイノベーションセンター 特命教授）

西村 和雄

国連の世界幸福度報告書によると、日本は幸福度および「人生の選択の自由」が低い傾向にある。西村和雄 RIETI
ファカルティフェローはこれまで人的資本の蓄積という観点から、学校教育で得られた認知能力と家庭教育で培われた非認知能力が、個人の将来や労働市場での生産性に与える影響について分析してきた。今回は新たに、幸福感を決定する変数として自己決定に注目し、２万人の日本人を対象に調査を実施。心理的幸福感と主観的幸福感の両方を測定して比較し、その差が少ないことを確認したうえで厳密な計量分析を行った。その結果、自己決定度の高い人の方が、幸福度が高いということが判明した。
Profile西村 和雄（にしむら かずお）
ニューヨーク州立大学経済学部客員助教授、南カリフォルニア
大学経済学部客員准教授等を経て、2010年より京都大学名誉教授・京都大学経済研究所特任教授。2013年より神戸大学社
会科学系教育研究府特命教授。2016年４月より神戸大学社会システムイノベーションセンター特命教授。
最近の主な著作物：Equilibrium, Trade, and Growth; selected
Papers of Lionel W. McKenzie（Tapan Mitra と 共 編 ）（MITPress 2008年）、Handbook on Optimal Growth: 1 DiscreteTime（共著）（Springer 2006年）


研究の概要
今回の研究に取り組まれたきっかけについてお話しください。

とになると、数理的モデルだけでは表しきれないところがあります。
人的資本の蓄積、すなわち h の蓄積というのは、教育によるものです。単に教育の期間について調査をして、以前から人的資本の蓄積という観点で、研究プロジェ

国によってそれがどのように違うかという研究はよくあクトを続けてきました。例えば人的資本の経済成長へのりますが、学校教育の中身について調査をして、それが貢献について、数理経済学の論文、特に経済成長の数理

どれだけ人的資本に貢献しているかという研究はあま的モデルを使って分析してきました。他にも学校教育のりされていません。そこで、私たちは、RIETI の2012

人的資本への効果について、家庭教育、それから人生に年、2013年、2017年のディスカッション・ペーパー

ついてどう考えるかというところまで問題を広げて研究

で、教育の中身とその生産性の効果ということを調査ししています。

ました。これらの学校教育の研究では、教育政策や教育

今回の「幸福感と自己決定」という研究は、これまでの研究の延長線上にあるものです。数理経済学では、人

改革が、人材育成にどういう変化を与えたかということを分析しました。

的資本（h）がどのようにイノベーションを促すか、経さらに人的資本には、非認知的能力も含まれるので、済成長を加速させるか、あるいはそのような働きをス

家庭教育によっても人的資本が蓄積されます。次に、非タートさせるのかという分析をするのですが、それは h

認知的能力を分析するために、家庭教育との関連を分析でしかありません。具体的にその h が何なのかというこしました。2014年のディスカッション・ペーパー「基RIETI Highlight 2019 WINTER

17

幸福感と自己決定 ― 日本における実証研究

本的モラルと社会的成功」（DP No.14-J-011）は、幼るこれまでの研究プロジェクトの延長線として幸福感を

児期になされた基本的モラルの躾が、その個人の将来の分析したいと思いました。

成功にどのように関係するかという研究です。それから

私たちは、子育て型の研究から、自立を促すことが幸2015年には子育ての在り方と成人後の労働市場での評

福感を高めるという結果を得ていましたので、今度は子価との関係（DP No.15-J-018「子育ての方法と労働市育てを通じてではなく、直接日本人の成人に幸福感を説場の評価－日本における実証研究－」）、2016年には子明するようなものとして、自立と対応するような何かを育てと幸福感、所得形成など（DP No. 16-J-048「子変数として入れようと考えました。そこで、自己決定を育てのあり方と倫理観、幸福感、所得形成－日本におけ変数として入れることにしたのです。

る実証研究－」）を分析しました。
それらは人的資本の蓄積の在り方という点で、すべて女性としての観点から、結婚や出産も自己決定によ共通しています。その中でも特に、家庭教育に関係したるもので、幸福度を決めるのに大きな要因になるのでは

基本的モラルや子育てから、後述する自己決定と関係のないかと考えますが、先生はいかがお考えでしょうか。

ある自立や自立を促すということが重要であるというこ

私たちの調査では、結婚についても、自分の意思で結とが分かりました。今までは幼児期の子育て、その後の婚を決めたかという質問をしました。論文では言及しま

子育てによる貢献に着目していましたが、今回は幸福感せんでしたが、進学時に自己決定をしている人は、結婚そのものを中心に置いて、幸福感は一体何で決まってい時も当然自己決定をしているといえます。ただし結婚にるかということを分析しました。

ついての選択を変数として入れると、対象が結婚している人に限られるので、サンプル数が大幅に少なくなって

なぜ幸福感と自己決定に着目したのでしょうか。

しまいます。そのため、今回は除外しました。すでに質幸福感について、幸福はお金や学歴では買えないとい問している変数で十分説明できるので、結婚の選択を説われます。では、何によって幸福感が得られるのかとい

明変数に入れなくても良いということです。

うことについては疑問のままでした。健康や人間関係はもちろん重要ですが、それ以外に所得や学歴と並ぶもの研究の特徴があるとすれば、それは何かと考えました。これは、「幸福はお金や学歴では買えない」と聞いたとき、恐ら本研究では2万人の日本人の調査を実施されました

く誰もが思うことだと思います。ただ、過去の研究にが、この調査の特徴および調査設計の注意点について教

沿って幸福感の研究をするだけでなく、人的資本に関す

えてください。
例えば大阪大学社会経済研究所の「くらしの好みと満足度パネル調査」では、日本・米国・中国・インドにお図１： 主観的幸福感を決定する要因の重要度（標準化係数）

いて実施され、国際比較もできる点が特徴でした。国連

0.12の報告書と同じく、そもそも幸福感を主観的に点数で表0.14

現して測っているのですが、国民性の違いによって答え

0.1
0.08

0

0.400

のようにしたら良いのかということが大きな問題であ

0.091

0.04
0.02

0.015
学歴

世帯年収額

自己決定指標

0.314

0.200

0.000
-0.100

0.130

0.141

-0.300ます。しかし、われわれには、国民性の比較というのはけで比較しました。では国際間の比較と何が違うかとい-0.237

中自己決定

前向き志向

18

たと思いますし、行動経済学的な質問もたくさん見られ正も難しいです。だからそこには立ち入らず、日本人だ-0.126

低自己決定問がありました。

難しい問題ですし、それによって出てくるバイアスの修-0.022-0.200

り、国際間の比較というのは本当にできるのかという疑大阪大学の調査はその点も考慮して広範の調査をされ

図２：自己決定階級別前向き志向と不安感

0.300

0.100

方は異なります。そのため、その違いに応じた修正をど

0.13

0.06

RIETI Highlight 2019 WINTER

高自己決定

不安感

うと、基本的モラルの研究のときから今まで一貫して個
人間の比較に注目しています。また国際調査と比較すると、調査費用は少なくて済みます。

自己決定が幸福度を高める
本研究における、幸福度と自己決定の関係の分析について教えてください。
大学の入学難易度、つまり難関大学を卒業したという
学歴は、アジア人を含め日本人にとって重要であると考えられています。しかし、入学難易度を考慮して学歴を調査したところ、主観的幸福感への説明力は統計的に有意ではありませんでした。
一方、世帯年収額と自己決定指標は主観的幸福感に対して有意な説明効果を持ち、さらに自己決定指標の方がインタビュアー

強い影響力を持っていました。自己決定は所得や学歴よ

殷 婷 RIETI 研究員（大阪大学社会経済研究所 招へい研究員）

りも主観的幸福感に、より強い影響を与えているということが分かったのです。そのため、これまではあまり変平均が1,000人当たり4.4人のところ、大阪市は1.0人数として取り上げられませんでしたが、自分で人生の選にまで激減しています。中学校でも同様に減少していま択をすることが、選んだ行動の動機づけと満足度を高す。これは、『学校安心ルール』という最小限の規則、め、幸福度を高めているのではないかと考えています。

つまり共通の規則をすべての公立小中学校に導入した結果です。これにより、規範意識、つまり自己決定能力が中学卒業後に高校ではなく、自己決定で専門学校な高まったのだと考えます。

どに進んだ人も調査の対象に入っているのでしょうか。
先行研究と比べて今回の研究の新しい点はどこで入っています。そういう人たちの自己決定度はとても高いです。大学を難易度別に分けたうち、難易度の低い

しょうか。

大学を卒業した人たちよりも、専門学校を卒業した人た

自己決定度を定義し、それを測ったというところでちの方が、自己決定度がずっと高いことが分かりましす。また心理的幸福感を測る研究はあるとは思うのです

た。難易度の高い大学を卒業した人たちが一番高く、そが、そんなに多くはないと思います。主観的幸福感を測の次に中・高卒の人たちの自己決定度が高かったのでる研究が主ですが、それだけだと測った幸福度がどれだす。

け正確なのかという疑問がどこかに残ります。そのため
心理的幸福感を先に測って分析しておいて、同時に測っ日本の自己決定度が周りの国と比較すると低い要因は何でしょうか。
日本の自己決定度が低い理由は、すべてを画一的に規た主観的幸福感と比較してどれだけ主観的幸福感に信頼性があるかというところを確認したうえで実施しています。

則で縛るか、自由放任かの二者択一になっているからで

結果は心理的幸福感だけでも出せますし、主観的幸福

す。他国のように、規則は最小限であとは自由にすると感だけでも出せます。どちらで出しても傾向としては同いう方針はありません。アダム・スミスの言う「自由競じだったということです。心理的幸福感というのは、幸争」とはそういうことだと思います。

福感研究の文献でオックスフォード式の設問というのが規則は最小限かつ的確でなくてはなりません。日本であり、すでに幸福感研究の文献の中では確立されているはすべてを規則や法律で決めるか、何も決めないというものがあります。それを心理的幸福感と呼んでいるわけ

二者択一になっていて、論争はいつもその２つの間で起です。直接的に「あなたはどれだけ幸福ですか」というきています。規則がないのではなく、最小限の効果的な質問ではなく、たくさんの質問をしておいて、前向き思規則があることが重要です。それが自由競争原理だと思考であるか、不安感を持っているかを測ったものです。

います。

たくさんの質問から割り出した結果の方が、恐らく信頼最小限の規則というのは、規範意識です。以前、大阪
市では、公立学校の生徒・児童間における暴力件数が全性は高いと思われますが、それが主観的幸福感とそれほど変わらなかったということです。

国平均の約３倍と最悪でした。しかし私が顧問になってから規則作りをして、現在では、小学校の例では、全国
RIETI Highlight 2019 WINTER

19

幸福感と自己決定 ― 日本における実証研究

幸福感と自己決定 ― 日本における実証研究

DP.No 18-J-026

西村 和雄RIETIファカルティフェロー
（京都大学 名誉教授／神戸大学社会システムイノベーションセンター 特命教授）
八木 匡（同志社大学経済学部 教授）▶https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j026.pdf

政策的インプリケーションと今後の研究揮できるのでしょうか。先生が生徒の方を見て授業をすることは画一的といえます。そうではなく、生徒がもっこの研究から得られた政策的インプリケーションにと個別に学習できるようにしていくと、その結果は大きついて、特にどのような点を政策担当者に伝えたいです

く異なると思います。そして、個別学習はある意味で自か。

学自習です。それは一方的に教えることとは考え方が違

自己決定度がこの論文の主題になっている以上、それいます。どうやって個人の持っている可能性を引き出せ

について政策的インプリケーションを考えるのが良いとるかを考えるのです。行政についても同じことがいえる思います。いろいろな観点から自己決定というのは非常のではないでしょうか。

に重要で、例えば自己決定度の高い人というのがイノ

数理経済学、教育の経済学、それから今回を含め、こベーションや新しいビジネスを立ち上げるとか、そうい

れまでの調査の中から、具体的な方法を考え、実践してうことにも貢献できるのではないかと考えます。

います。例えば、先の規範意識の養成もその１つです。

まず自己選択の機会が広がるように規制を緩やかに

規範意識の養成は、幼児期の声掛けがどうだったかで決し、そして自己決定能力の高い人材の養成を促して、イ

まってきます。その規範意識の養成とその後の学校教育

ノベーションや新しいビジネスを立ち上げやすくするのと自己選択とを繋ぐものは、最小限の規則とその一貫性です。つまり、環境づくりをするということです。そうです。

いう人の幸福感が高いわけですから、幸福感の高い人を育てていくことにもなると思います。

今後の研究についてお聞かせください。
これまでの人的資本に関する研究の中の、幸福感に関具体的に、どのような形で幸福度を考慮に入れて政策策定をすべきだとお考えでしょうか。

係した家庭教育やモラルの分野の延長線上でいえば、今後はさらに個人による違いについて、もう少し明らかに

自己選択の機会を増やすことが大切です。画一的に規していきたいです。

制されているという状態は、自己選択の機会がない状態

例えば、子どもはそれぞれ違うといわれますが、どのです。そして、人がどうやって個性を発揮できるか、どように違い、どうすれば良いのかということになると何うやって創造性を発揮できるかを考えなければなりませも答えがない状態です。もし本当に子どもがそれぞれ違ん。人が結果を生み出すのです。

うことを知っていたら、画一的な教育などできないはず

教育を長く調査してきて、いかにその調査結果を実践

なのに現実では行われている。それゆえ、子どもたちがに生かせられるかを考えています。現在、われわれの目

真にどのように違うかということを見ていきたいです。

指す教育を大阪市で実践しています。授業改善を進める

違うということを明らかにしただけでは何にも貢献でき

過程で、生徒が学ぶとともに、教員も学ぶ教育の実践でないため、どうして違うのか、どのように違うのか、なす。最終的には、自学自習が理想です。

ぜ画一的に扱ってはいけないのかということを明らかに

創造性は個性に由来します。人はどうやって個性を発できれば、それは新しい研究になると考えます。
具体的な手法は研究に関わることなので答えられませ

図3：校内暴力発生比率（1000人当り）の推移〈小学校〉

6.0

違うアプローチをしたいと思います。モラルを例に挙げ5.0

ると、それは学校で教えることができるものではありま

4.0

せん。子どものときに周囲から繰り返し言われて記憶に3.0残っていることがモラルになっているのです。それをモ

2.0

ラルとして調査するという当然のことが、今まではされ

1.0
0.0

20

んが、個人の違いの測り方についても今までの研究とは

平成26年度

平成27年度

平成28年度大阪市

全国

RIETI Highlight 2019 WINTER

平成29年度てきませんでした。自己決定についても同様です。われわれは当たり前だけれど誰も着目していなかった点に目を向けていきます。

特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響：日本のソフトウェア特許の認可を用いた因果関係の識別山内 勇

RIETIリサーチアソシエイト（明治学院大学経済学部 専任講師／特定非営利活動法人イノベーション・政策研究所 副理事長）

デジタル技術が急速に進展する中で、それを活用するためのソ
フトウェアの保護がイノベーションにどのような影響をもたらすかという議論は多いが、先行研究からは統一的な見解は得られていない。山内勇 RIETI リサーチアソシエイトは、特許のイノベーション促進効果研究の第一段階として、日本における1997年の制度改正（ハードウェアと分離されたプログラムの保護）に着目。ソフトウェア特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響を実証的に評価した。因果関係も考慮した分析から、特許出願が中小企業の売上高の成長や R&D 活動の促進に有効であり、限られたリソース・保護手段しか持たない中小企業の出願支援・環境整備が、今後の政策の方向性として重要であるとした。
Profile山内 勇（やまうち いさむ）
2012年一橋大学経済学博士。メルボルン大学客員研究員（一般財団法人知的財産研究所在外研究員）、経済産業研究所研究員等を経て、2016年より明治学院大学経済学部専任講師。
最近の主な著作物：「日本人発明者の移動と技術流出リスク：韓国企業の人材活用モデル」日本知財学会誌 , 第11巻第2号 , 47-65
頁 , 2014年（枝村一磨 , 角山史明 , 隅藏康一との共著）、"Doesthe Outsourcing of Prior Art Search Increase the Efficiency ofPatent Examination? Evidence from Japan," Research Policy,
vol. 44, Issue 8, pp. 1601-1614, 2015. (with S. Nagaoka)



研究の概要
今回の研究に取り組まれたきっかけや経緯についてお話しいただけますか。
近年、IoT や AI が飛躍的に発展していますが、これらウェア関連技術であるといわれています。この分野の競争力は、新興国も伸びているのですが、日本の伸び率は低く、それをどのように改善して国際的な競争力を高めていくかが、日本の知財政策の側面でも非常に重要だと考えます。

の技術はソフトウェアによって実現されています。この
ソフトウェアをどのように保護していくかが、今後のイ

今日は、デジタル化をめぐる産業政策を考える上ノベーションに大きな影響を与えると考えています。イで、大変興味深いお話が聞けそうですね。今回の研究でノベーションが特許で促進されるかという根本的な問

1997年の制度改正を取り上げられたのは、どのようないは昔からありますが、その効果を定量的に示したい理由からでしょうか。

と思ったことがこの研究の発端です。今回の研究では

最近では、特許権は「強すぎ」てイノベーションを阻

1997年の制度改正を利用して、特許の保護範囲拡大が害しているという主張も一定の支持を得るようになってもたらす企業成長への因果の特定を試みました。

きています。特に、ソフトウェアの分野ではその傾向がソフトウェアを活用したビジネスは米国が特に強く、強いように思います。それは、産業横断的に色々な技術

米国で登録されている特許の４割は広い意味でのソフトを組み合わせたり、データや知識を共有したりすること
RIETI Highlight 2019 WINTER

21

特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響：日本のソフトウェア特許の認可を用いた因果関係の識別が、IoT をベースとしたイノベーションに必要だからと中間に位置付けられてきたように思います。この違い考えられます。しかし、そうした議論の多くは、客観的は、国によって特許法で保護する対象が異なることに起で厳密な分析に裏付けられたものではありません。伝統因していると考えています。

的に知財に対する考え方が違っていた異業種の企業が連

発明や挑戦を重視してきた米国では、特許の保護対象携することが増えてきたことも、問題をさらに難しくしとなる発明に関してさほど制限はありませんでした。そていると思います。

れに対して日本は特許法により、発明は、自然法則を利当然、特許のイノベーション促進効果は分野や時期に用していて、なおかつ技術的な思想の創作のうち高度のよって異なります。そうした違いも考慮した分析をしてものでなければいけないという制限があります。この制

いきたいと考えており、今回の研究はその第一段階にな限の中でソフトウェアを発明として認めていくといったります。そのため、まずは分野を絞り、精度の高い分析形で保護範囲が広まっていった経緯があります。ヨーができる制度改正に着目することにしました。

ロッパでは、発明について明文化された定義はありませ1997年の制度改正以前は、ハードウェアと一緒でなんが、特許の対象としないものにコンピュータプログラ

ければソフトウェアに関連する特許は取れませんでしムが挙げられてしまっています。そのため、例外的な扱た。それが、記録媒体に記録されたソフトウェアも、

いから範囲を拡大していく必要があり、それが、認可基

ハードウェアを用いて情報処理を行っていれば物理的に準が厳しくなった背景だと考えています。国によって特は分離していても特許を取得できるようになりました。

許を認める発明の捉え方が違うため、認可を出す基準も時期的にはやや古いですが、厳密な分析がしやすいこ

国によって異なるのだと思います。

と、また、ある意味で日本のソフトウェア特許の節目といえる制度改正だったことが、1997年の制度改正を分析対象とした理由です。

先行研究と本研究の特異性
国や地域によって、ずいぶんとよって立つ視座が異国際的な視点で見ると、米国のソフトウェア特許が最も進んでいるとのことでしたが、欧米諸国のソフトウェア特許の現状についてもお聞かせください。

なるのですね。そうした中、これまでの先行研究ではどのようなことが明らかになっているのでしょうか。
今までの先行研究は米国を対象としたものが中心です1990年代から2000年代にかけて、日本も欧米もソが、その中でも否定的なものと肯定的なものに分かれて

フトウェア特許の保護範囲を拡大していきました。そのいて、まだ結論が出ていない状況です。否定的な論文も中でも米国は、最近は風向きが大きく変わりましたが、かなりあり、そもそもソフトウェア特許が認められる前

ソフトウェア特許の認可率が一番高かった国です。ヨーからソフトウェア産業ではイノベーションが起こってロッパはソフトウェア特許の取得が難しく、日本がそのいましたので、特許は必要ないという議論もあります。
「特許の藪」がイノベーションを阻害しているといった見解の論文も多々あります。逆に肯定的な論文では、特12.0%

図１： Share of the ﬁrms ﬁling at least one
software patent application

るという結果も見られます。
イノベーションの効果は、制度改正や企業の戦略、企10.0%

業規模などのさまざまな要因によって左右され、そこに8.0%

この研究の難しさがあります。例えば企業規模の側面で6.0%

見てみると、中小企業は武器として知財を持っていた方が有利なこともありますし、逆に大手企業はすでに多く4.0%の特許ポートフォリオを保有しているので、追加で取得

2.0%

してもあまり意味がないことがあります。そういった規

0.0%
1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Share of the ﬁrms ﬁling software patent applications
Share of the ﬁrms ﬁling program patent applications

22

許を取得した後は売上高などのパフォーマンスが改善す

RIETI Highlight 2019 WINTER

模の側面も十分考慮していかなければ、統一的な見解が導けないのではないかと懸念しています。なぜ先行研究でこれほど結果が違うのかという点は私の研究課題の１つでもあります。

企業行動には複数の要因が相互に影響し合うような面があるということですね。今回の研究の新しい点はどのようなところでしょうか。
先ほど、先行研究で統一的な見解が得られていない理
由としていくつかお話ししましたが、その他にも内生性という課題があります。つまり特許取得と企業パフォー
マンスの向上との因果関係が分かっていないという問題です。例えば、財務状態が良い企業ほど特許を取得しやすく、なおかつ成長率も高いという関係があると、たとえ特許取得に成長率を高める効果がなかったとしても、特許を取得している企業の成長率は高いという強い正のインタビュアー

相関が生じてしまいます。こうした影響を取り除いて、

池田 陽子 RIETI コンサルティングフェロー（経済産業省製造産業局総務課 課長補佐）

特許を取得することの本当の効果を識別することに注力理士がいれば、特許取得は促進されます。これは特許取しているのが、本研究の特異性です。

得行動にはかなり影響がある変数です。
しかし、近くに弁理士がいるからといって、それが直内生性という課題を解決するために、今回の研究の分析手法で特に工夫された点がありますでしょうか。
因果関係を特定する上で一番効果的なのはランダム化比較試験だといわれていますが、この研究も含めて多く

接的に企業の成長率を高めることはありません。正に操作変数として適切な変数です。弁理士の数は特許取得を通じてだけ成長率に影響をもたらすので、この変動の経路を追うと因果関係が識別できます。

の場合、社会科学の分野ではその手法を適用することはこうした自然実験と操作変数法という２つの手法を組

現実的に難しいです。今回の分析では、外生的な要因にみ合わせることで、ソフトウェア特許の保護範囲が拡大

よって偶然発生した制度変更を自然実験とみなして、そしたことによる特許取得活動と、企業成長との因果関係

れに操作変数法と呼ばれる分析手法を組み合わせて因果をより明確にすることができました。

関係の特定を試みました。
1997年の制度改正では、影響を受けるグループと受政策的インプリケーションと今後の研究

けないグループを、比較的明確に分けることができます。もともとソフトウェアしか提供していなかった専業

今回の研究でどのような結論に至ったのでしょうか。

企業は、ハードウェアと一緒でないと特許が申請できな

まず、保護範囲が拡大されたことによって大企業だけかった制度改正前は、ソフトウェア特許とは無縁でし

ではなく、中小企業も特許出願数を増やしたことが分た。しかし、この制度改正によって新たに特許が取得でかりました。問題は特許を取得することによって、パきるようになったので、外生的な要因によって意図せず

フォーマンスが改善するかという話で、今回の研究では環境が変わったのです。他方で、ソフトウェア事業と同

主に中小企業にのみ改善が見られました。中小企業は時にハードウェア事業も行っていた企業は、制度改正以特許出願数を増やしたことで、その後の売上高、従業前にもソフトウェア特許を取得することができました。

者数、研究開発活動（SE とプログラマの数）の成長率

この２つのグループの間で制度改正の影響を比較する

が、そうでない企業に比べて大きく向上しています。つと、ランダム化比較試験に非常に近い分析となります。

まり、知財政策がイノベーションを促進したという結果

もう１つ操作変数法と呼ばれる手法も用いています。

が得られたことになります。制度改正前には、発明を保簡単に言うと、因果の原因の方の変数である特許取得行

護する術を持っていなかった多くの中小企業にとって、動には影響を及ぼすけれど、結果の方の変数である成長

専有可能性や交渉力の向上をもたらす特許出願は、パ率には影響を与えないような変数を使って因果関係をフォーマンスの向上に非常に有効であることが示されま

はっきりさせる手法です。今回使った変数は都道府県別した。

の弁理士数です。いざ特許が取得できるようになってまた、先ほど申し上げた弁理士数の変数も、中小企業

も、今まで特許を取ったこともなく、リソースも限られにしか効果が見られませんでした。この結果から、中小ている中小企業にとっては、特許取得のハードルは依然企業の特許取得を支援することは大変重要であるというとして高いはずです。近くに特許取得を助けてくれる弁ことが分かります。それにより中小企業のイノベーショ
RIETI Highlight 2019 WINTER

23

特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響：日本のソフトウェア特許の認可を用いた因果関係の識別

ンのパフォーマンスは高まるといえます。

すくなるというような研究結果も出ていますので、それ一方で、大企業でも特許出願数は増加しましたが、売と合わせるとやはり知財の取得支援は中小企業のイノ

上や従業者数、研究開発活動の面から見たパフォーマン

ベーション・パフォーマンスを高める上で非常に重要だ

スの改善には繋がっていませんでした。もともとハードと言えます。

ウェア分野でも特許を取得していたので、ソフトウェア

その他にも、中小企業が保有する知財を活用したビジ分野にも特許の保護範囲が拡大されただけでは、さほどネスを評価した「知財ビジネス評価書」を作成して金融インパクトはなかったのだと考えています。逆に言うと機関に提供することで、中小企業の資金調達を支援する

悪い影響もなかったので、経済全体ではプラスの効果

制度を特許庁が実施しています。中小企業はこの制度をだったというのが今回の研究の結論です。

利用することで、資金調達や新規顧客開拓などの際に自社の強みをアピールする材料になります。中小企業のビ

中小企業の特許出願数とパフォーマンスに明確な因果関係が見い出され、興味深い結果です。ソフトウェア
分野の特許取得を支援するにあたり、今後どのような点に力を入れていくことが有効だと考えますか。

ジネスチャンスを広げる効果が期待できますので、とても重要な取り組みだと思っています。
また、日本の産業構造や事業環境に適した政策を打ち出すことも重要です。例えば、ベンチャー企業に対する特許取得に関して、中小企業の間接・直接的なコスト支援の在り方ひとつをとってみても、米国と日本の構造を下げることが重要だと考えます。今回の分析で、中小や環境は大きく違います。新設事業所の特徴として、米企業の特許出願数が増加したことが分かりましたが、そ国ではかなり小規模の事業所が多いのに対し、日本は少れによって知財活動のコストがかかっているはずです。

し大きめの中堅事業所が多い傾向にあります。おそらく

たとえ知財がパフォーマンスの向上に役立ち、長期的に日本では、大企業の一部門が切り出されて開設される事はコストを上回るメリットがあると分かっていたとして業所が多いからでしょう。

も、知財活動に割くリソースや知識が足りないというこ

このことからも、米国とは違うベンチャー支援制度がとは大いにあり得ます。特に、特許を出願したことのな必要になってくることが分かります。例えば大企業とのい企業にとって、最初の特許出願のハードルは非常に高関係を残したまま一部を切り離してベンチャーを立ち上

いと思います。企業の設立から最初の特許出願までの平げるカーブアウトが日本では機能しやすいと思います。

均的な期間は30年を超えるという調査結果もあります。

そうしたベンチャーを、軌道に乗ったら親会社に戻すこ

特許庁でも、中小企業に対する特許料の減免制度や、とも考えられますので、切り離したり戻したりする際の支援窓口の設置などの取り組みを行っていますが、その知財の扱いをどうするか、そういったところでイノベー

ような政策に今後も力を入れていくべきです。ソフト

ションを促進する日本特有の知財政策を設計していくこ

ウェア分野で特許を取ると、中小企業の資金調達がしやとができるのではないかと考えています。
今回の研究は、その政策的インプリケーションも大きな広がりがありますね。わが国のイノベーション政策
や知財政策を考えていく上で、参考になりそうな欧米の動向は何かありますか。
とても難しい質問ですね。ソフトウェア関連の発明に限って言いますと、欧州ではそこまで目立った動きはな
い気がします。一方で米国はむしろソフトウェアを認めにくくするインパクトの大きい最高裁判決が2014年に出ました。この背景には知財が強すぎてイノベーションを阻害するというような考え方もあったのかもしれません。この判決以降、特許の適格性に関する訴訟が増えたので、今後の米国の動向は注視しなくてはいけないと感じています。
ソフトウェアは IoT や AI と連動して進化し活用が進
む側面が強いわけですが、その大本であるデータの保護

24

RIETI Highlight 2019 WINTER

DP.No 18-E-063

Causal Effects of Software Patents on Firm Growth: Evidence
from a policy reform in Japan
日本語タイトル：特許の保護範囲の拡大が企業成長に与える影響：日本のソフトウェ
ア特許の認可を用いた因果関係の識別山内 勇RIETIリサーチアソシエイト／大西 宏一郎（早稲田大学教育・総合科学学術院 准教授）

▶https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e063.pdf

は世界で動きがあり、特に欧州はデータの扱いが厳しく作るということも考えられると思っています。

なっています。GDPR や競争政策もそうですし、IT 企業に新たな税制を課すといった議論もあります。今まで

IoT や AI が進展する中、デジタル化時代への示唆

は知財政策だけを考えていれば良かったのですが、IoTに富み、大変勉強になりました。最後に、今後の展望をはさまざまな分野が絡んできますので、今後は国の政治教えてください。

的立場や他の政策との補完性も考慮して知財政策を考えなければいけません。

ソフトウェア分野で1997年は古い時代になってしまっているので、今後の研究ではより直近のデータを用いて現在のソフトウェア分野の実情を分析していく予定

今後は、ますます複合的な観点で政策的インプリ
ケーションを見極めていくことが重要だということで
しょうか。

です。
技術が進展するに伴って、消費者も企業もニ極化していきます。少数の企業・個人に多くの富が集中し、中間

そのように思います。今回の分析は1997年の制度改層は薄くなっていき、貧しい層が増えるという統計的事正が対象なので、現状とはかなり乖離があると思いま

実があります。その傾向が進むと米国の IT 大手企業がす。その中でも共通している部分はあり、それは知財がプラットフォーマーとしてより強い独占力を持つように中小企業にとって武器になるというところです。知財制なり、ますます中小企業が弱くなってしまうので、どの度の存在を前提とすると、相手が武器を持っているのにようにバランスをとっていくべきかということが今後の自分は持っていないと競争力が弱くなってしまうので、研究課題です。

どの企業も持っていた方が良いというのは間違いないで

その意味ではソフトウェア分野はもちろんですが、しょう。ただ、そのコストに対してベネフィットが見合

IoT や AI の分野にまで分析対象を広げていく必要がある

うものであるかというバランスを考えなくてはいけませと思います。今までは IoT の研究をしようと思っても、ん。今回の大企業のパフォーマンスは改善しないというどれが IoT の技術なのかという線引きの難しさがありま

結果を見ますと、この時代で特許をインセンティブの機した。

能として使うにはもう少し工夫が必要ではないかという感覚はあります。

しかし、最近日本では特許庁が IoT の分類を付与し始めましたので、そうしたデータが蓄積されていきます

特に1997年時点と比べると、今はプラットフォーと、今までできなかった研究ができるようになります。

マーが過度の独占力を持つことに対する懸念が強まって私がこの研究を始めた頃はまだ IoT の分類付与は始まっきていますし、それに対抗する意味でも、データや知ていませんでしたが、今後はそういった分野にも分析の識を共有してより良いものに発展させていこうという意

対象を広げ、最新のデータを使って、特許制度がどのよ

識が強くなっていると思います。そうするとむしろ、もうにイノベーションに影響を及ぼしていくのかを研究しう少し弱い権利でイノベーションを促進する方法も考えていきたいと思っています。

ていかなければならないかもしれません。例えば実用新案のような、特許より弱い権利をオープンソースソフト
ウェア（OSS）に似た枠組みの基礎権利として使うという考え方もあると思います。OSS は著作権がベースになっていますが、誰もが自由に使える代わりに、自分自身が改良したものも一般に共有しなくてはいけません。それをソフトウェアの分野に応用し、弱い権利なので多くの人が自由に使えるけれど、本当に悪質な事業者が入ってきたときには差し止めができるような仕組みを
RIETI Highlight 2019 WINTER

25

EBPM Report

本コーナーでは、エビデンスに基づく政策形成（EBPM: EvidenceBased Policy Making）に関連するレポートを掲載しています。

経済政策の効果に関するメタ分析― エビデンスに基づく政策形成をめざす政策実務者のために ―森川 正之 RIETI 副所長
この記事は RIETI ウェブサイトでもご覧になれます ➡ https://www.rieti.go.jp/jp/special/ebpm_report/001.html

サーベイ論文の有用性程度なのか、推計結果にどの程度のばらつきがあるの

エビデンスに基づく政策形成（EBPM）にとっては、か、使用したデータや分析方法によってどういった違い

過去・現在の政策の効果を事後評価するだけでなく、政があるか、また、（政策）効果が頑健に確認されるかど策の企画・立案に当たって既存の学術的知見を活用する

うか、などを分析する手法である（注３）。 医学をはじことが重要である（注１）。 例えば、イノベーションをめ自然科学では、ランダム化比較試験に代表される実験促進するための補助金や税制がどの程度研究開発を促進

結果が個々の分析のサンプルに依存しない一般的妥当性する効果を持っているのか、公共投資を通じたインフラ（external validity）を持つかどうかを検証するため、整備が企業の生産性をどの程度高める効果を持つのかと多数のメタ分析が行われている。経済の分野では、教いったことは、本来、政策の企画・立案に当たって不可育、労働などの分野で比較的多くのメタ分析が行われ欠な情報である。

てきたが、最近はマクロ経済学、国際経済学、空間経済

これらの政策は多くの国で行われており、経済効果に学、産業組織論などの分野でもいくつかの例がある。経

関する実証研究も数多い。それぞれの専門分野の研究者

済学の分野では、医療とは異なりメタ分析の対象となるは、それら先行研究についての知見を持った上で新しい研究自体がランダム化比較試験に基づくケースは少な研究を行っている。しかし、一般の政策実務者が、個々

く、一般に様々な計量分析手法を用いた実証研究が対象の学術論文を検索して咀嚼し、あるいは最近の研究の進である。

展をフォローするのは、時間的にもスキルの面からも容易なことではない。

雇用政策の分野を例に取ると、最低賃金が雇用に及ぼす影響（Card and Krueger, 1995; Doucouliagos

ある政策分野について、優れたサーベイ論文で比較的

and Stanley, 2009; Boockmann, 2010; Leonard et

新しいものがある場合には、それらを読むことで、何がal., 2014）、失業者に対する公的職業訓練・職業紹介と分かっていて何が分かっていないのか、おおまかなこと

いった「積極的労働市場政策」の有効性（Greenberg

を知ることができる。サーベイ論文は、過度にテクニカ

et al., 2003; Kluve, 2010; Card et al., 2010, 2018;

ルな説明ではなく、実務者が読みこなすことができるも

Vooren et al., 2018）、男女均等法制の賃金格差へののも多い（注２）。仮にそうでない場合には、テクニカ

効果（Weichselbaumer and Winter-Ebmer, 2007）、

ルな部分は飛ばしてエッセンスを読めば良い。例えば、

保 育 政 策 の 母 親 の 就 労 へ の 効 果（Akgunduz and

設備投資や研究開発の資本コストに対する弾性値、生産

Plantenga, 2018）など、政策実務者が強い関心を持

性の社会資本ストックに対する弾性値などについて、

つイシューがメタ分析の対象になってきている。これら

サーベイ論文において過去の研究を通じた「コンセンサのほか、政策効果自体の分析ではないが、企業内訓練

ス値」が明らかにされている場合もある。そうしたケー（OJT）の効果、労働組合の生産性・賃金・企業収益

スでは、補助金や税制の効果、インフラ投資の定量的ななどへの影響、労働需要・供給の賃金弾性値、海外から効果を事前に推測することができる。

の移民の国内雇用への影響など多くのイシューがメタ分

メタ分析からのエビデンス

26

証研究における多数の推計結果を対象に、平均値はどの析の俎上に上ってきている。
教育の経済効果も多数のメタ分析が行われている領域

サーベイ論文とは異なるが、「メタ分析」もおそらくであり、学校教育が賃金に及ぼす効果（Ashenfelter et

実務者にとって有用性が高い。メタ分析とは、過去の実

al., 1999）、起業に対する効果（van der Sluis et al.,

RIETI Highlight 2019 WINTER

2008）、所得格差への効果（Abdullah, 2015）、さら析は比較的少ないが、技術政策を対象とした例がいくに学校の費用関数（Colegrave and Giles, 2008）なつか挙げられる（注４）。 研究開発補助金についてはども分析対象になっている。

Dimos and Pigh (2016)、 研 究 開 発 税 制 に つ い て は

これらのメタ分析は世界各国の実証結果を対象にしてCastellacci and Lie (2015) がその例である。政策効

おり、日本を対象とした研究を含むことも少なくない。

果自体の分析ではないが、技術・知識のスピルオーバー

ただし、経済政策の有効性や副作用は、国の置かれた経効果がどの程度の大きさなのかは、研究開発への補助金

済環境や時代によっても異なるので、日本での政策の企や減税措置の存在意義を強く規定する。この点で、スピ

画・立案に当たって世界全体の結果を鵜呑みにすべきでルオーバー効果の実証研究は数多く行われてきており、はないが、少なくとも「国際標準」がどうなっているの

それらを対象としたメタ分析（Mauro, 2012; Neves

かというエビデンスとして貴重なものであり、是非ともand Sequeira, 2018）の有用性は高い。総じて言え参考にすべき情報である。特に、メタ分析によって政策ば、技術・知識のスピルオーバーは量的に大きく、研究

効果の有無や大きさについて一応のコンセンサスがある

開発投資の社会的収益率が高いこと、研究開発税制・補と考えられる場合には、有用性が高い。

助金が企業の研究開発投資を促進するのに有効なこと、

経済・産業政策に関するメタ分析

特に資金制約の強い中小企業に対して補助金の効果が大きいことなどが示されている。

雇用政策、教育政策以外でも、メタ分析の例は多い。

このほか、エネルギー分野は、経済学者だけでなくマクロ経済政策の分野では、財政政策がどの程度の波及

工学系の研究者が関わることが多いためか、必ずしも効果を持つのか、どういったタイプの政策の有効性が高政策の効果自体を対象にしたものではないが、政策のいのか、どういう場合に効果が大きいのかは実務的に重基礎となる実証的事実に関するメタ分析が比較的多く

要な関心事であり、それらに関するメタ分析（Gechert,存在する。ガソリン需要の価格弾力性（Brons et al.,2015; Gechert and Rannenberg, 2018）は参考にな

2008）、エネルギーと資本の代替の弾力性（Koetseる。財政政策の長期的な経済成長への効果という意味でet al., 2008）、異なるエネルギー間での代替の弾力性

は、社会資本整備が民間部門の生産性に及ぼす「生産（Stern, 2012）、エネルギー消費と経済成長の関係

力効果」が重要であり、これについてもいくつかのメ（Chen et al., 2012）、クリーン・エネルギーに対す

タ分析が行われている（Melo et al., 2013; Bom and

る消費者の支払意思額（Sundt and Rehdanz, 2015）

Ligthart, 2014）。これらは、マクロ経済政策だけでなといった例が挙げられる。

く地域政策を考える上でも有用である。金融政策についても、例えば金融引き締めの物価への効果（Rusnak

おわりに

et al., 2013）、中央銀行の独立性とインフレの関連以上見てきた通り、経済政策の企画・立案に役立つ可（Klomp and de Haan, 2010）、金融自由化と経済成能性が高いメタ分析はかなり行われるようになってきて長の関係（Bumann et al., 2013）といったメタ分析いる。政策実務者は、自身が担当する政策に関連するもの例がある。

のがある場合には目を通して、だいたい何が分かってい通 商 政 策 の 分 野 で は、WTO 貿 易 自 由 化 の 経 済 効るのかを理解しておくと、政策形成の生産性を高める上果（Hess and Cramon ‐ Taubadel, 2008）、 通 貨

で効果があると思う。ただし、研究は日進月歩なので、

統 合 の 効 果（Rose and Stanley, 2005）、経済外交

サーベイ論文を含めてなるべく新しい研究もカバーしたの 貿 易・ 直 接 投 資 へ の 効 果（Moons and Bergeijk,

ものを参考にすることが望ましい。また、専門の研究者

2017）といった具体的な政策を対象としたもののほはメタ分析以降の研究の進展についても把握しているはか、対内直接投資の国内企業へのスピルオーバー効果

ずなので、より最近時点の研究の動向はそれぞれの分野（Görg and Strobl, 2001; Harvanek and Irsova,の専門家に尋ねるのが効率的である。

2011; Bruno and Cipollina, 2018）、輸出と企業の生

本稿は、経済政策に関連するメタ分析としてどのよう産性の関係（Martins and Yang, 2009）、距離や言語なものがあるかを概観することが目的なので、個々のメの違いが貿易に及ぼす負の影響（Disdier and Head,タ分析の結果については深入りしなかったが、今後、政2008; Egger and Lassmann, 2012） な ど 多 く の イ

策分野毎にサーベイ論文も含めて内容にも踏み込んだ紹

シューがメタ分析の対象となってきた。

介をしていきたい。

企業を対象とした産業政策の効果についてのメタ分
RIETI Highlight 2019 WINTER

27

脚注

Multipliers Are Regime-Dependent? A Meta-Regression Analysis," Journal

注１ .EBPM を現実に実行するためには、データ構築など大規模なインフラ投資がof Economic Surveys, 32(4): 1160-1182.

必要であり、「エビデンスを活用した政策形成」（EIPM: evidence-informed▷G oldfarb, Robert S., H. O. Stekler, David Neumark, and William Wascher

policy making）と表現することが好ましいとの意見もある（Leuz, 2108）。

(2002). "Meta-Analysis," Journal of Economic Perspectives, 16(3): 225-227.

注２ .サーベイ論文は、Elsevier 社の Handbook シリーズ、Journal of Economic▷ G örg, Holger and Eric Strobl (2001). "Multinational Companies andLiterature, Journal of Economic Perspectives, Journal of Economic

Productivity Spillovers: A Meta-Analysis," Economic Journal, 111:

Surveys といったサーベイ論文を中心とした書籍・学術誌のほか、分野毎

F723-F739.

のフィールド・ジャーナルにも時々掲載されている。
注３ .メタ分析についての解説として、Stanley (2001), Goldfarb et al. (2002),
Stanley and Jarrell (2005), Stanley and Doucouliagos (2012) 参照。
注４ .発展途上国を対象とした実証研究のみが分析対象なので、日本の政策へ▷ G reenberg, David H., Charles Michalopoulos, and Philip K. Robins(2003). "A Meta-Analysis of Government-Sponsored Training Programs,"

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Economic Policy, 50: 235-287.

EBPM Report
EBPM とは何か？
関沢 洋一 RIETI 上席研究員
この記事は RIETI ウェブサイトでもご覧になれます ➡ https://www.rieti.go.jp/jp/special/ebpm_report/002.html

はじめに
EBPM（Evidence Based Policy Making） は、「 証標としている場合、メタボ健診制度を行うことによって実際に寿命が延びたり重大疾患が減っている場合には目標に近づいているので、効果があることになる。

拠に基づく政策立案」と日本政府の文書では翻訳され、政策の目標は、それ自体は数値化されていないものも政府全体で推進されている。EBPM とは何かについて多いが、EBPM 推進に当たっては、アウトカムと呼ばれは、平成30年度内閣府取組方針では「政策の企画立案

る定量的な指標を目標となる数値として設定するのが通をその場限りのエピソードに頼るのではなく、政策目的

常である。

を明確化したうえで政策効果の測定に重要な関連を持つ
情報やデータ（エビデンス）に基づくものとすること」とされている。

（２）因果関係の重要性ある政策が効果を有すると言えるためには、政策→ア

EBPM に つ い て は、RIETI に お い て も 山 口 一 男 氏 を

ウトカムの改善という因果関係が必要になる。上記のメリーダーとするプロジェクトの研究会において出席者のタボ健診の例で言えば、メタボ健診を受ける人々は受け間で熱心に議論が繰り返されている。この中で、EBPMない人々に比べて、寿命が長かったり重大疾患の発生リとは何かというそもそも論が何度も議論されている

スクが少なかったりするかもしれないが、これは効果がが、未だ決着していない。本稿では、EBPM とは何か、あることを必ずしも意味しない（因果関係があるかど

EBPM 関係で頻出する「効果」という言葉の意味は何うか分からない）。メタボ健診を受ける人々は受けない

か、データ整備や活用は EBPM か、エビデンスの乏し人々に比べてもともと健康だったり、メタボ健診を受診

い政策をどう扱うべきかについて、私なりの考えを述べする人々は健康改善の意欲が高かったりするなど、健診る。

を受ける人と受けない人の間に最初から違いがある可能

1．EBPM とは何か？

性があるためである。
現実には、ある政策の実施がアウトカムの改善に結び上記の研究会の議論や医療における EBM（Evidence

ついているかどうか（因果関係があるかどうか）を検証

Based Medicine：エビデンスに基づく医療）を踏まえすることは難しく、日本で行われている政策のほとんどながら、EBPM についての実践的な定義として私なりには効果があるのかどうか分からない。というより、世界考えているものは以下のものである（注１）。

的に見ても、効果があることが分かって行われている政EBPM ＝個々の政策に実質的な効果があるかどうかを可

能な限り厳密に検証して、実質的な効果があるという証
拠があるものを優先的に実施しようとする態度（１）効果の意味

策の方がおそらくは少ない。
因果関係の有無をどうしたら明らかにできるかについては、伊藤公一朗氏や中室牧子氏、津川友介氏による分かりやすい本が出版されている［１, ２］。因果関係の有無を明らかにする上で理想的なのは小中学校の理科でここで効果があるというのは、何らかの目指すべき目行うような１つだけ条件を変えるシンプルな実験を行う標があって、ある政策を実施することによってその目標ことであり、その代表的なものが RCT（Randomizedに近づくことを指す。例えば、メタボ健診制度という政Controlled Trial：ランダム化比較試験）と呼ばれてい策が寿命を延ばしたり重大疾患を減らすことが主たる目る。

RIETI Highlight 2019 WINTER

29

例えば、メタボ健診と似た健康診断と健康指導のパッれも一因となってか、あたかも、日本で幼児教育を無償

ケージについては、デンマークで大規模な RCT が行わ化すると将来の所得が増えるかのような主張が行われれており、健康指導パッケージが寿命の延びにも重大疾た。これについて、赤林英夫氏がデータと論理的考察に

患の減少にもつながらなかった、つまり効果がなかった基づいて説得力のある反論を展開している［４］。要約とされている［３］。

すれば、①日本はアメリカと異なって５歳児の就園率は96% と既に高い水準にある、②幼児教育を受ける経済（３）因果関係が全てではない〜「実質的な効果」の重要性る、ことが指摘されている。赤林氏の議論で分かるよう

EBPM の上記の定義では、「実質的な効果」という表に、幼児教育を無償化する→幼児教育を受ける子供が増現を使っている。これは政策の効果がある程度大きなもえる→将来の所得が増える、というロジックは日本ではのであるべきという趣旨である。

あてはまりにくく、実際には幼児教育を受ける子供の増因果関係を強調し過ぎる場合には、効果は小さくても因果関係があればある政策の実施が正当化されることになりかねない。これだと限られた人的物的リソースが有効に使われない恐れがある。

え幅が限定的なため、将来の所得を増やす上では効果が乏しいことが推察される。

2．データ整備や活用は EBPM か？

EBPM の先輩ともいうべき医療の EBM では、統計学

ここでいうデータ整備とは、さまざまな統計を作った的な有意差だけで効果の有無を測定するのではなく、効り、統計データの数値がより正確なものになるようにし果の大きさを明らかにするための取り組みが行われていたり、データへの研究者のアクセスを改善するといったる。 例 え ば、NNT（=number needed to treat： 治

データ関係の一連の取り組みである。

療必要数）という指標があり、ある治療によって１人

私は、データの整備や活用が EBPM の手段として役の人間が救われるためには何人の人々がその治療を受け立つ場合があることは認めるものの、EBPM そのものでる必要があるかという概念である。この数値が大きけれはないと思っている。

ば、統計学的な意味での効果はあるとしても、実質的な効果は小さくなる。

データの整備が EBPM に資する例としてデンマークで行われた上記の健康指導の RCT がある［３］。デン「実質的な」効果という言葉が示すもう１つ重要な点

マークでは10桁の登録番号が全国民に付与されておは、この言葉を持ち込むことによって実験的な手法により、死亡だけでなく重大疾患の経験などさまざまなデー

る因果関係の検証が必ずしも必要なくなることである。

タが国によって管理されている［５ , ６］
。この RCT で信頼できるデータを検証したり論理的な考察を積み重ね

は、デンマークのいくつかの地方公共団体の特定年に生たりすることによって、効果が仮にあったとしてもそれまれた全住民を対象として、ランダム化によって健康診が限定的であることが分かる場合がある。

断・指導プログラムの案内を送った人と送らなかった人

一例として、男性に対する乳がん検診制度を創設するに分けて、２つのグループで比較している（厳密には、かどうかを検討することを考えてみる。男性の乳がん検

健康指導を受けた人と受けない人の違いではない）。健診についてのRCTは恐らくなく、男性の乳がん検診が男

康指導の案内を送られなかった人々は研究に参加してい性の乳がんによる死亡リスクを減少させるかどうかはることも知らされていないのだが、アウトカムとなる指分からない。しかし、データを見れば分かるが、乳がんに標である死亡や重大疾患についてのデータは国が保有しよって死亡する男性の数は極めて少ない（ゼロではないているので、研究実施者はそのデータを自ら計測する必ことに注意）。
もしかしたら本当は男性の乳がん検診は男要がなく、参加者の登録番号だけが分かれば良かった。

性の乳がんによる死亡率を減らす因果関係はあるかもし

つまり、デンマークの高度なデータ整備制度のおかげれないが、データを見ることによって、RCTを行わなくで、大規模な RCT が行いやすくなったことになる。デても、実質的な効果が極めて小さく、男性に対する乳がんンマークでは健康診断・健康指導関係の RCT や大規模検診制度を創設する必要性は極めて低いことが分かる。

な観察研究がいくつかあるが［３ , ７ - ９］、これは同国もう１つの例として、幼児教育の無償化がある。ノー30

的余裕のない家庭に対する助成制度が既に存在していの優れたデータ整備とは無関係ではないだろう。

ベル経済学賞を受賞したヘックマンの主張として、幼児

ただ、データを整備すればそれは EBPM ということ教育を行うと将来の所得が増えるという議論があり、そではない。政策効果の検証に役に立たなければ EBPM

RIETI Highlight 2019 WINTER

とは言えない。また、政府の資料でグラフや表が増えれ
ば EBPM 推進ということでもない。

3．エビデンスの乏しい政策をどう扱うべきか？
エビデンスの乏しい政策と言うとき、実際には２つの4．改めて効果とは何か－特に経済産業政策の場合
私の所属する独立行政法人経済産業研究所は経済産業省の所管下にあり、経済産業政策の効果について考えることが多い。

別なものを指している［10］。１つ目は、効果の有無が経済産業政策の効果については最近検証が行われてお検証されていなかったり検証する術がなかったりするたり、中小企業庁の戦略的基盤技術高度化支援事業（「サめに効果があるかないかが分からない場合である（noポイン事業」と呼ばれている）についての委託調査報告

evidence of effect、以下では NEE）
。２つ目は、効果

書によれば、サポイン事業の採択企業は非採択企業と比の検証が行われた結果として効果が乏しいと判断される

べて年ベースで数億円から20億円ぐらいの売上高・出場合である（evidence of no effect、以下では ENE）。

荷額の増加があり、十数 % の増加率だったと指摘され世の中の政策のほとんどは NEE に当たる。NEE の場ている［15］。また、石井芳明氏は、RIETI のコラムに

合には実際には効果があるかが神様には分かっていて

おいて、中小企業基盤整備機構の実施するベンチャー

も、人間には分からない。この場合には上述した男性のファンド出資事業によって支援を受けた企業が支援を受

乳がん検診や幼児教育の無償化の例のように、データやけなかった類似の企業に比べて、売上や従業員者数の伸

論理的思考を使って効果の範囲がどこからどこにおさま

びが大きかったと指摘している［16］。

るかなどの推測をした上で、最終的には政治的判断に基これらの結果自体には異論はないのだが、これは果たづいてその政策を行うかどうかを決めざるを得なさそう

してこうした政策に効果があったことの本当の証拠になである。ただ、NEE 型の政策の中には RCT などによるるのだろうか？

検証を行うことが可能なものもあるので（小学校での英まず、資金援助を受けた企業が受けなかった企業に比語教育やストレスチェック制度の効果など）、国民へのべて売上や従業員数が多いということは、企業側としてインパクトの大きなものを中心に特区などを活用して効は受けとった資金の少なくとも一部を設備投資や雇用な果検証を進めていくことは今後重要になると思う。

どの企業活動に充てたと推測できる。1000万円の補助

ENE の事例はあまり思いつかないが、主なものとし金をもらったからその分だけ自己資金からの拠出を減らて、肺がんによる死亡を予防するための胸部 X 線検査がせば、企業は貯蓄を増やすだけでその行動に変化は起きある。これは定期健康診断の一項目であるという意味

ず、資金援助を受けた企業と受けなかった企業との間ででは政策に属するが、外国の大規模な RCT やシステマ

売上高や雇用に違いは生じないことになる。ところが、

ティックレビュー（複数の RCT の結果を体系的にまと実際には資金援助を受けた企業の方が売上高や雇用は増めたもの）によって効果が否定されている［11,12］。

えたわけだから、資金援助がより積極的な企業行動を促

定期健康診断や健康指導についても概ね効果が否定されしたことになる。その意味では、これらの助成措置は効ている［３ ,13］。

果検証における第一関門を突破したことになる。

一般論として、ENE に属する政策は、NEE と異なって行わない方が望ましいだろう。しかし、現実にはさま

しかし、それだけで本当にこの政策に効果があると言いきれるだろうか。

ざまな利害関係が存在しているために、その実施が結局

たとえば、ある年に1000億円の国家予算を企業の設は政治的判断に委ねられざるを得ない時があるだろう。

備投資や研究開発の支援に使うことにして、将来性があ

それ自体は仕方ないかもしれないが、それだけにとどまると見込まれる１万社に1000万円ずつ補助金を交付す

らず、エビデンスと政策の整合性を担保するためにエるとする。これは支出だけ見ると企業への支援だが、実ビデンスを歪めようとする動きがでることが懸念される

際には所得の再分配で、国民１人当たり1000円ずつ税（別のレポート［14］で紹介したが、医療の EBM では金として支払い、そのお金が１万社の企業に再配分され似たことが既に起きている）。私はエビデンスを真実性ることになる。こういう政策に本当に効果があると言いの問題だと思っているので（言い換えると、ある政策に得るためには、補助金を受領した企業の売上や雇用が受効果があるかどうかについては掛け値のない本当のこと領しなかった企業に比べて増えただけでは足らず、もっを知りたいと思っているので）、こういう動きが広まらと別なものが必要なのだろう。多くの人が納得しそうなないことを願っている。

効果としては、日本の GDP の増大、あるいは日本国民

RIETI Highlight 2019 WINTER

31

の１人当たり所得の増大、あるいは日本国民の平均的な幸福度の向上が考えられる。
ただ、このことの検証はほとんど不可能だ。理想的には日本のクローンのような国が何百もあって、それらをランダム化して、半分の国々ではこの補助金政策を実行

注１ .Watts と Marston は EBPM を 明 確 に 定 義 す る こ と が 難 し い と し て い る［17］。内山らは、「実験的・準実験的手法に基づいて明らかになった、施策に関する定量的な因果効果」を本来の意味でのエビデンスないし狭義のエビデンスとし、「インタビュー等に基づく定性的な因果関係や、シミュレーション分析の結果、データ・ファクト等」を含めたものを広義のエビデンスとして扱っている［18］。

して、半分の国々ではこの補助金政策を実行しないよう

参考文献にする。それで GDP や幸福度などの評価指標の変化に

２ .中室牧子・津川友介 ,『「原因と結果」の経済学 : データから真実を見抜く思ついて２つのグループで比較すればいい。しかしこれは現実にはできないし、仮にこのようなことができたとし

１ .伊藤公一朗 ,『データ分析の力―因果関係に迫る思考法』. 2017, 光文社新書 .
考法』. 2017: ダイヤモンド社 . 204p.
３ .Jørgensen, T., et al., Effect of screening and lifestyle counselling on

incidence of ischaemic heart disease in general population: Inter99
randomised trial. Bmj, 2014. 348: p. g3617.

ても、日本の GDP は年間500兆円あるので、1000億

４ .赤林英夫 ,『幼児教育の無償化はマジックか？――日本の現状から出発した緻円という金額は小さすぎて統計学的な検証では効果の検５ .Pedersen, C.B., The Danish Civil Registration System. Scandinavian

出は難しいだろう（恐らくは効果なしという結果になる）。
それではどうしたらいいかと言われても今の私には分からないし、少々無責任であることは認めないといけな
いが、本当は念頭に置いておかないといけない話ではあ密な議論を』. SYNODOS, 2017.
Journal of Public Health, 2011. 39(7_suppl): p. 22-25.
６ .Lynge, E., J.L. Sandegaard, and M. Rebolj, The Danish National Patient

Register. Scandinavian Journal of Public Health, 2011. 39(7_suppl): p.
30-33.
７ .Simmons, R.K., et al., Effect of population screening for type 2 diabetes

and cardiovascular risk factors on mortality rate and cardiovascular
events: a controlled trial among 1,912,392 Danish adults. Diabetologia,
2017. 60(11): p. 2183-2191.
８ .S kaaby, T., T. Jørgensen, and A. Linneberg, Effects of invitation to

る。

おわりに
改めて最初に紹介した EBPM の定義を見てみる。
EBPM ＝個々の政策に実質的な効果があるかどうかを可

能な限り厳密に検証して、実質的な効果があるという証
拠があるものを優先的に実施しようとする態度

最後の「態度」という言葉だが、姿勢とか意欲とか気持ちといってもいいのかもしれない。EBPM というのは手法の問題ではなく、結局は個々の政策に本当に効果があるのかどうかを考えながら効果のあるものを重点的に行っていこうという姿勢・態度の問題である。少なくとも私はそう思っている。
個々の政策が厳密なエビデンスに基づかなくても、
EBPM という態度をより多くの政治家や行政官が持つようになれば、それだけでも日本はもっと良い方向に変わっていくのではないか（ただしエビデンスはない）。
その一方で、政策効果の有無に関するエビデンスを示す
ことは時間と労力のかかる大変な作業であり、またどん
なに頑張ってもできないことが多く、ちょっとした分析や作文で解決する話ではないことも留意されるべきである。

謝辞
本レポートの執筆に当たり、小林 庸平氏及び森川 正之副所長から貴重なコメントをいただきました。深く御礼申し上げます。

32

脚注

RIETI Highlight 2019 WINTER

participate in health surveys on the incidence of cardiovascular disease:a randomized general population study. International Journal of
Epidemiology, 2017. 46(2): p. 603-611.
９ .Lindholt, J.S. and R. Søgaard, Population screening and intervention for
vascular disease in Danish men (VIVA): a randomised controlled trial. The
Lancet, 2017. 390(10109): p. 2256-2265.
10.R anganathan, P., C.S. Pramesh, and M. Buyse, Common pitfalls instatistical analysis: “No evidence of effect” versus “evidence of noeffect” . Perspectives in Clinical Research, 2015. 6(1): p. 62-63.
11.Manser, R., et al., Screening for lung cancer. The Cochrane Library,2013.
12.O ken, M.M., et al., Screening by chest radiograph and lung cancer

mortality: the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian (PLCO) randomized
trial. Jama, 2011. 306(17): p. 1865-1873.
13.K rogsbøll, L.T., et al., General health checks in adults for reducing
morbidity and mortality from disease: Cochrane systematic review andmeta-analysis. Bmj, 2012. 345: p. e7191.
14.関沢洋一 ,「エビデンスに基づく医療（EBM）探訪

第５回『エビデンスに基づく医療がハイジャックされている？』」. 独立行政法人経済産業研究所 ,2017.
15.三菱 UFJ リサーチ & コンサルティング株式会社 ,『平成29年度戦略的基盤技
術高度化支援事業の効果測定に関する調査事業

報告書

中小企業庁経営支

援部技術・経営革新課委託調査』. 2018.
16.石井芳明 ,「ベンチャー政策の評価と EBPM について」. 独立行政法人経済産業研究所 , 2017.
17.Watts, R. and G. Marston, Tampering with the evidence: a criticalappraisal of evidence-based policy-making. Australian review of publicaffairs, 2004. 3(3): p. 143-163.
18.内山融・小林庸平・田口壮輔・小池孝英 ,「英国におけるエビデンスに基づく政策形成と日本への示唆－エビデンスの「需要」と「供給」に着目した分析－」. RIETI Policy Discussion Paper Series, 2018.

EBPM Report
輸出促進政策に効果はあるのか？
：サーベイ
牧岡 亮 RIETI 研究員
この記事は RIETI ウェブサイトでもご覧になれます ➡ https://www.rieti.go.jp/jp/special/ebpm_report/003.html

本稿では、企業の海外輸出促進政策の効果分析に関につれて利潤が大きくなる線として描くことができる。

する近年の学術的知見を紹介する。海外輸出促進政策

企業が外国に輸出することができたら、輸出利潤線はとしては、広義の海外輸出促進である（海外輸出とは直どうなるか。Melitz モデルでは、輸出するためには２接関係のない）企業の生産や投資への補助金は除き、こつの種類の費用がかかると考える。第一に輸出量に比例

こでは公的な海外輸出促進機関による企業への直接支してかかる可変輸出費用、第二に輸出量にかかわらずか

援を念頭に置き説明する。具体的な支援策としては、例

かる固定輸出費用である。前者は例えば航空機で製品をえば「輸出先国や輸出手続きの情報提供」、「海外現地調輸送するための輸送費や関税などを考えており、後者は査、展示会への参加支援」、「輸出先相手企業との交渉

初期にかかる税関での手続き費用や輸出商品の代理店探支援」などがある。このような支援を行う機関は多くの索・契約のための費用などが含まれる。これにより輸出国で設置されており、2005年時点において少なくとも利潤線は輸出固定費用分の負値から始まる。それに加え103か国に存在している（Lederman, Olarreaga, andて企業は輸出可変費用も支払わなければならず、（生産

Payton, 2010）。日本でも日本貿易振興機構（JETRO）
や性の高い企業はより多くの製品を輸出するため）輸出利

国際協力機構（JICA）、新エネルギー・産業技術総合開

潤線の生産性に対する上昇は、国内利潤線のそれよりも発機構（NEDO）などが企業の輸出支援を行っている。

小さくなる。図１より、生産性の低い企業は輸出利潤が負のため国内市場でのみ活動し（生産性が点ａ以下の企

理論メカニズム業）、輸出利潤が正である生産性の高い企業は国内市場

近年の国際貿易理論では、企業の生産性に関する異質性と輸出との関係性に着目したMelitz（2003）モデルがと輸出市場の両方で活動することが分かる（生産性が点
ａ以上の企業）。

しばしば用いられる。
以下では同モデルを用いて、海外輸

このような状況下で海外輸出促進政策はどのように働出促進政策が企業の輸出行動に与える影響のメカニズム

くか。その支援が初期税関手続きの補助、輸出先国の代を説明する。図１は、横軸に企業の生産性、縦軸に企業の理店の探索・交渉等の固定費用を低下させる効果がある

国内・輸出利潤を測っている。ここでは、簡単化のためにとすれば、輸出利潤線をすべての企業に対して上昇させ

国内生産のための固定費用は無視して考える。したがっる。他方その支援が輸送費を安価にするなどの可変輸出て国内利潤線は原点からスタートし、生産性が高くなる

費用を低下させる効果があるとすれば、輸出利潤線の切図１：国内利潤線と輸出利潤線

図２：輸出支援後の国内利潤線と輸出利潤線

国内・輸出利潤

国内・輸出利潤
国内利潤線

国内利潤線

輸出利潤線（支援後）

輸出利潤線

0

a

生産性

ー輸出固定費用
国内活動のみ

国内＋輸出活動

0
ー固定費用
（支援後）

ｂ

国内活動のみa

生産性

国内＋輸出活動

RIETI Highlight 2019 WINTER

33

片は固定のもと、その傾きのみが増加する。前者のケー

は、輸出促進政策効果の識別問題、それに対処するため

スは図２に描かれている。それによると、輸出促進政策に用いられた手法を念頭に置いて説明する。ここで言うは政策前に輸出を行っていない企業の中で、生産性の高識別問題とは、輸出促進政策から企業パフォーマンスへ

い企業を新たに輸出活動へと導いている（生産性がｂとの因果関係を特定することである。例えば、輸出促進政ａの間の企業）。このように企業が生産性のみによって策を受けたということと企業の輸出額との正の相関関係

異なるという簡単なモデルは、輸出促進政策には中生産

は、輸出促進政策から企業輸出への因果関係を識別し性企業を新たに輸出活動へ導く効果がある、ということているかもしれないし、他方で輸出を行うような意欲のを示唆している。

ある企業は輸出促進政策を利用しやすい（自己選択）と

もちろん現実の企業は、生産性以外の側面でも異なっいう逆の因果関係を示しているだけかもしれない。このているはずである。例えば、同じ生産性の企業が２つ存ような識別問題に対して、輸出促進政策の実証分析で用在したとしても、片方の企業は輸出先の国に知人がいる

いられる一般的な手法としては、操作変数法、差の差のため、代理店を探索するための輸出固定費用が小さいか

推定法、傾向スコアマッチング法、自己選択問題の少なもしれない。同様に、もし片方の企業の製品に対する需い部分標本を用いた推定法、固定効果や多くの制御変数

要が輸出先の国で大きければ、同生産性、同固定費用のをコントロールする方法等がある。より網羅的な研究の二企業であっても、その企業の輸出利潤はもう１つのサーベイとしては、Van Biesebroeck, Konings, and

企業のそれより高いはずである。このような企業・輸

Volpe Marticus（2016）があるので、そちらを参照

出相手国組み合わせの固定費用や需要の違いも、企業されたい。

の輸出パターンを説明するためには重要な要因である（Eaton, Kortum, and Kramarz, 2012）。これらの要素を特に輸出促進政策との関係でいえば、情報の障壁の輸出促進政策の効果分析の第一歩は、比較的入手の容存在が重要な要因である。近年の輸出促進政策の文献で易な国・地域レベルのデータを用いた研究であろう。

は、情報の障壁とそれに対する促進政策の役割が強調さ

これらの研究では、対象、推定手法などによって結果れている（Volpe Marticus, 2010）。それによれば、が異なることが多く、決定的な結果を得ているとは言情報の障壁が大きいと考えられる①小規模企業、②差別い難い。例えば、Lederman, Olarreage, and Payton

化された製品を輸出する企業、③初めて輸出する企業、（2012）は各国の輸出額とその国の輸出促進機関へのに対して輸出促進政策の効果が特に大きいと考えられて予算額のクロスセクションデータを用いて、後者の前者いる。

に対する影響を求めた。ここで輸出促進機関への予算額

理論モデルの含意を要約すると、◦輸出促進政策は輸出にかかる費用を低下させることを通じて、特に中レベル生産性の企業の新たな輸出を促す◦輸出固定費用として情報の障壁が重要であり、輸出促進政策がそれを軽減する◦小規模企業、差別化された製品を輸出する企業、新たに輸出する企業に対して特に輸出促進政策の効果が大
きい

実証研究

34

国・地域レベルデータ

は、国の輸出額によって影響を受ける内生変数であると考えられるため、支援に対する予算額を外生的に変動させる変数として①その国の次の選挙までの年数、②輸出促進機関設立からの年数、を操作変数として因果推定を行った。これによると、輸出促進機関への予算１％増加
は、その国の輸出額を0.06％から0.1％増加させるという結果である。他方で Bernard and Jensen（2004）
は、アメリカ各州の輸出促進予算がその州に位置する企業の輸出行動に与える影響を分析した。各州の輸出促進
予算はその州に位置する企業の輸出行動によって影響を受けると考えられるため、彼らは州や企業レベルの観察

輸出促進政策の実証研究は、利用するデータによって可能な制御変数を含めて推定を行った。これによって、

大きく２つに分けることができる。第一の実証研究は、各州に位置する企業や州の特徴を制御した下では、各州

国・地域レベルの輸出額と輸出促進政策に費やされた予の輸出促進予算はランダムに決まると想定して分析を算額、もしくは輸出促進機関の在外事務所の情報を用い行っている。この分析枠組みの下、彼らは、州の輸出促た研究である。第二に、企業レベルの輸出行動と輸出支

進予算と企業輸出との関係は観察されないという結果を援利用に関するデータを用いた研究である。特に以下で導いた（注１）。

RIETI Highlight 2019 WINTER

最後に日本と韓国のデータを用いた研究として、

援サービスの効果を分析した。この分析では、支援サー

Hayakawa, Lee, and Park（2014）がある。彼らは、ビスへの招待は機関職員によって観察可能（計量経済学

日本と韓国の輸出促進機関（JETRO、KOTRA）の世界者にも観察可能）な企業属性に基づいて行われており

各国の在外事務所とそれらの国々への輸出額のパネル（例、海外現地国で成長率の高い産業の企業を招待する

データを用いて、前者の後者に対する影響を分析した。

等）、それら観察可能な変数を制御した後には、企業の上述の研究同様、日本、韓国からの輸出額から在外事

支援サービスへの参加はランダムに行われているという務所設立への逆の因果関係を考慮するため、彼らは輸入仮定に基づいている。これらの分析の結果、輸出促進政

国・年組み合わせ、輸出国・年組み合わせの固定効果を策は①企業の輸出確率を支援当期に平均3.9％上昇させ用いることで、輸入国において時間を通じて変化する要

る、②その確率は支援を受けた２年後には5.9％まで増因等をコントロールした。その結果、輸出相手国に輸出加するということが分かった。

促進機関の在外事務所を設置すると、その国への輸出額

Broocks and Van Biesebroeck（2017）は、ベルが61％から66％も増加することが分かった。このようギーの輸出促進機関（Flanders Investment and Trade）に国・地域レベルのデータを用いた研究では、さまざまのデータを用いて、輸出支援サービスが企業の EU 域外

な手法・データを用いて因果推論を試みているが、現在への輸出行動に与える影響を分析した。そこでは、前者のところ決定的な結果を得ているとは言い難い。

から後者への因果関係を分析するために、観察可能な企
業特性を制御変数としてコントロールすることによって企業レベルデータ対処した。さらに結果の頑健性をチェックするために、【平均の効果】

従業員20人以上の企業にサンプルを絞って分析を行っ

近年の輸出促進政策の効果分析に関する文献では、各た。これは小国ベルギーでは、一定以上の規模の企業が国の企業レベルデータを用いて輸出促進政策の企業輸出

国外市場に進出することが必須であり、したがってその行動に対する正の効果を発見している研究が数多く存

企業群の中では支援サービスへの自己選択の問題が小さ在する（デンマークは Munch and Schaur, 2018；ベルいという仮定に基づいている。これらの結果、輸出促進

ギーは Broocks and Van Biesebroeck, 2017；カナダ

サービスは企業の輸出確率を平均8.5％上昇させるといは Van Biesebroeck, Yu, and Chen, 2015；ウルグアイ

う結果を導いた。このように企業レベルデータを用いたは Volpe Martincus and Carballo, 2010a；アルゼンチ

実証研究では、概ね正の輸出促進政策の効果が発見され

ンは Volpe Martincus, Carballo, and Garcia, 2012；ている。

ペルーは Volpe Martincus and Carballo, 2008；チリ
は Volpe Martincus and Carballo, 2010b；コスタリカ【企業特性ごとの効果】

は Volpe Martincus and Carballo, 2010c; 2010d）。

以上の結果は輸出促進政策の平均効果であるが、既存の輸出促進政策のデータを用いた研究に加え、各企業への効果は企業の特性によって異なるはずで

Kim, Todo, Shimamoto, and Matous（2016）はベ

あ る。 実 際 多 く の 研 究 で は、 企 業 の 特 性 に よ っ て 異

トナムで輸出支援に関するランダム化比較実験を行い、なる支援効果の傾向を明らかにしている。例えば企

中規模企業に対する輸出開始への正の効果を発見してい業規模と輸出促進政策の効果に関しては、小規模企

る（注２）
。

業に特に正の効果があることを導いた研究（Munch

そのうちのいくつかを具体的に見ていくと、Munch

and Schaur, 2018; Brocks and van Biesebroeck,

and Schaur（2018） は デ ン マ ー ク の 輸 出 促 進 機 関

2017; Volpe Martincus, Carballo, and Garcia,（Denmark Trade Council）の支援データを用いて、2012; Volpe Martincus and Carballo, 2010b）、

輸出促進政策が企業の輸出行動、輸出額、利潤、労働生

逆に中規模企業に特に正の効果があると導いた研究

産性等に与える影響を分析した。そこでは、輸出促進政（Olarreage, Sperlich, and Trachsel 2015; Kim,

策から企業行動への因果関係を求めるために傾向スコア

Todo, Shimamoto, and Matous, 2016）がある。他

マッチング法を用いて支援を受けた企業と比較可能な対の研究では輸出する製品の種類と輸出促進政策の効果

照群企業を選択したのち、差の差の推定法を用いて分析との関係性を分析し、製品差別化が行われている複雑を行った。また同論文の追加分析では、輸出促進機関側

な製品を輸出する企業に対して特に正の効果が大きいから支援サービスに招待した企業に処置群を絞って、支ことを導いている（Volpe Martincus and Carballo,

RIETI Highlight 2019 WINTER

35

2010a; Volpe Martincus and Carballo, 2010b）。

する）出張や展示会への参加支援、販売代理店との面

他にも、継続して輸出する企業よりも新規輸出参入・新談支援等の「補助金」、残りの支援形態の「相談」に分

規輸出市場拡大する企業のほうが支援の効果が大きいと類した。それによると、「補助金」を受けた企業は「質いう研究がある（Munch and Schaur, 2018; Volpe問」や「相談」の支援を受けた企業と比較して4.6％かMartincus and Carballo, 2010a; Volpe Martincus,

ら8.4％高い輸出確率を達成していた。最後に Munch

Carballo, and Gallo, 2011; Volpe Martincus andand Schaur（2018） は、 既 述 の 平 均 効 果 分 析 に 加

Carballo, 2008; Volpe Martincus and Carballo,

え、企業が利用した支援を「パートナー探索・マッチメ

2010c）。これらの企業の特性ごとの結果は、理論メカ

イキング」と「知識提供・分析サービス」に分け、それニズムが示す仮説、特に情報の障壁が輸出の阻害要因とぞれの支援タイプの効果を分析した。それによると、前なっていることと整合的である。

者の支援は二年後の小規模企業の輸出確率を9.4％上昇
させるのに対して、後者の支援はそれを6.7％上昇させ【異なる支援の効果】

る効果が発見された。

このように、輸出促進の効果に関する先行研究はこれらの支援タイプごとの分析結果は、複数の輸出促

多数存在するが、具体的に受けた支援の種類ごとの進サービスを組み合わせた政策、個々の支援サービスの効果を分析している先行研究は多くない。この例外

中でも販売代理店とのマッチを支援する等のより具体的と し て Volpe Martincus and Carballo（2010d）、な政策、の効果がより大きいことを示唆している。

Brocks and Van Biesebroeck（2017）、Munch
and Schaur（2018）が挙げられる。Volpe Marticus

おわりにand Carballo（2010d）はコロンビアの輸出促進機関

本稿では、輸出促進政策の効果に関する分析につい（PROEXPORT）のパネルデータを用いて、異なる輸て、近年の国際経済学の理論・実証研究の文献を整理し出促進形態の効果を分析した。具体的には、輸出促進形

た。当該分野における企業レベルデータを用いた実証研

態を①相手国に関する情報の提供や輸出手続きの教育等

究は、輸出促進政策の有効性を発見しているものの、さを行う「カウンセリング」、②商談や交渉等の準備を支らなる分析が必要なのは言うまでもない。例えば、ど援する「輸出アジェンダ」、③展示会や海外現地調査へのような輸出促進政策がどのような企業に有効なのか、の参加をサポートする「展示会・海外現地調査」とそれ等のより精緻な影響を分析する必要があるであろう。まらの組み合わせに分割して、それぞれの輸出促進効果をた、支援を受けた企業のみならず、支援の他の企業への比較した。ここで問題となるのは、ある企業が支援形態

波及効果を分析することも有益だと思われる。さらに、Ａ（例えば、「展示会・海外現地調査」）を利用したか企業の輸出促進政策利用への自己選択問題に対処するた

ら輸出を成功したのか、それとも輸出に成功できるようめ、ランダム化比較実験を行う研究、もしくは自己選択な企業は支援形態Ａを選択する傾向にあるのか、を区別を許した緩い仮定の下で推定を行う研究などは、結果のすることである。その識別問題に対処するため、彼らは妥当性を知るという意味で有益であろう（注３）。

傾向スコアマッチング法を用いて処置群企業と性質の類似している対照群企業を選び出し、そのうえで差の差の推定法を用いて分析をおこなった。その分析の結果、すべての形態の輸出促進サポートを同時に受けた企業は、個々の輸出促進サポートのみを受けた企業と比較して、合計輸出額や輸出進出国数においてより大きく成長していることが分かった。
既に紹介した Brocks and Van Biesebroeck（2017）
は、追加分析において輸出促進を受けた企業にサンプルを絞り、その中でサービス形態ごとに支援効果を比較した。サービス形態としては、情報分析等を必要とする事

謝辞

柄に関する問い合わせの「質問」、イベントやセミナー

メントを頂きました。深く御礼申し上げます。

の開催などの「アクション」、（実際に費用負担を補助

36

RIETI Highlight 2019 WINTER

本稿執筆にあたり、森川正之副所長、荒木祥太研究員には貴重なコ

脚注

on Firm-Level Performance." American Economic Journal: Economic

注１ .Head and Ries (2010) は、カナダ政府の行った海外現地視察の二国間貿易に対する影響を分析した。その結果によれば、輸出国・輸入国組み合わせの固定効果を制御すると、海外現地調査の貿易に対する影響は観察されない。
注２ .Breinlich, Donaldson, Nolen, and Wright (2017) は、ランダムに選ばれた企業に輸出の費用・便益に関する冊子を配布するランダム化比較実
験をイギリスで行い、その輸出促進政策の企業の費用・便益への認知、実際の輸出に対する効果を分析した。その結果、非輸出企業は冊子の配布によって輸出の便益をより過少に、その費用をより過大に見積もるようになることが分かった。
注３ .ラ ン ダ ム 化 比 較 実 験 の 国 際 経 済 学 に お け る 有 用 性 に つ い て は、Todo(2018) が詳述している。

Policy, 10(1): 357-387.
▷ O larreage, Marcelo, Stefan Sperlich, and Virginie Trachsel. (2015).
"Export Promotion: What Works?" Working Paper.
▷ Todo, Yasuyuki. (2018). "Using Randomized Controlled Trials and Network
Analysis in International Economics: An Introduction." Forthcoming inInternational Economy.
▷ Van Biesebroeck, Johannes, Emily Yu, and Shenjie Chen. (2015). "TheImpact of Trade Promotion Services on Canadian Exporter Performance."
Canadian Journal of Economics, 48(4): 1481-1512.
▷ Van Biesebroeck, Johannes, Jozef Konings, and Christian Volpe Marticus.
(2016). "Did Export Promotion Help Firms Weather the Crisis?" Economic
Policy, 31(88): 653-702.
▷ Volpe Martincus, Christian. (2010). "Odyssey in International Markets:

参考文献

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and the Caribbean." Special Report on Integration and Trade, Inter-

Export." Review of Economics and Statistics, 86(2): 561-569.

American Development Bank, Washington, DC.

▷ B reinlich, H., D. Donaldson, P.J. Nolen, and G. Wright. (2017).

▷ Volpe Martincus, Christian and Jeronimo Carballo. (2008). "Is Export"Information, Perceptions and Exporting- Evidence from a Randomized

Promotion Effective in Developing Countries? Firm-Level Evidence on theControlled Trial." Working Paper.

Intensive and the Extensive Margins of Exports." Journal of International▷ Broocks, Annette and Johannes Van Biesebroeck. (2017). "The Impact
of Export Promotion on Export Market Entry." Journal of International
Economics, 107: 19-33.
▷ E aton, Jonathan, Samuel Kortum, and Francis Kramarz. (2012).
"An Anatomy of International Trade: Evidence from French Firms."
Econometrica, 79(5): 1453-1498.
▷ H ayakawa, Kazunobu, Hyun-Hoon Lee, and Donghyun Park. (2014).
"Do Export Promotion Agencies Increase Exports?" The Developing
Economies, 52: 241-261.
▷ Head, Keith and John Ries. (2010). "Do Trade Mission Increase Trade?"
Canadian Journal of Economics, 43(3): 754-775.

Economics, 76: 89-106.
▷ Volpe Martincus, Christian and Jeronimo Carballo. (2010a). "Entering
New Country and Product Markets: Does Export Promotion Help?" Review
of World Economy, 146: 437-467.
▷ Volpe Martincus, Christian and Jeronimo Carballo. (2010b). "Beyond the
Average Effects: The Distributional Impacts of Export Promotion Programsin Developing Countries." Journal of Development Economics, 92: 201214.
▷ Volpe Martincus, Christian and Jeronimo Carballo. (2010c). "Export
Promotion Activities in Developing Countries: What Kind of Trade Do They
Promote?" IDB Working Paper Series No. IDB-WP-202.

▷ K im, Yu Ri, Yasuyuki Todo, Daichi Shimamoto, and Petr Matous.

▷ Volpe Martincus, Christian and Jeronimo Carballo (2010d). "Export(2016). "Are Seminars on Export Promotion Effective? Evidence from a

Promotion: Bundled Services Work Better." The World Economy, 33(12):Randomized Controlled Trial." RIETI Discussion Paper Series 16-E-078.

1718-1756.

▷ Lederman, Daniel, Marcelo Olarreaga, and Lucy Payton. (2010). "Export▷ Volpe Martincus, Christian, Jeronimo Carballo, and Andres Gallo. (2011).

Promotion Agencies: Do They Work?" Journal of Development Economics,"The Impact of Export Promotion Institutions on Trade: Is It the Intensive

91: 257-265.

or the Extensive Margin?" Applied Economics Letters, 18: 127-132.

▷ M elitz, Marc J. (2003). "The Impact of Trade on Intra-Industry▷ Volpe Martincus, Christian, Jeronimo Carballo, and Pablo M. Garcia.

Reallocation and Aggregate Industry Productivity." Econometrica, 71(6):(2012). "Public Programmes to Promote Firms' Exports in Developing

1695-1725.

Countries: Are There Heterogeneous Effects by Size Categories?" Applied▷ Munch, Jakob and Georg Schaur. (2018). "The Effect of Export Promotion

Economics, 44: 471-491.

RIETI Highlight 2019 WINTER

37

BBL セミナー開催報告

アントレプレナーシップの経済学：初期条件は重要か？
2018年７月30日開催

スピーカー :本庄 裕司 RIETI ファカルティフェロー
（中央大学商学部 教授）

モデレータ :石井 芳明 RIETI コンサルティングフェロー（内閣府企画官 ( 前経済産業省新規産業室新規事業調整官 ))

第二次安倍政権が、スタートアップ企業の開業率10% 台を目指すという政権公約を掲げたように、アントレプ
レナーシップが日本経済活性化に貢献することへの期待はますます高まっている。そのような中、日本のアントレ
プレナーシップの現状はどう捉えられ、どのような施策が取られているのだろうか。本庄裕司 RIETI ファカルティ
フェロー（中央大学商学部 教授）は、講演の中で諸外国との国際比較から、日本におけるアントレプレナーシップのレベルが全体として低いということを浮き彫りにした。また、起業家、市場環境、創業支援政策というスター
トアップにおける初期条件の重要性を論じるとともに、今後のアントレプレナーシップの進め方についても触れた。

アントレプレナーシップとは
今回はアントレプレナーシップ、創業、またそれらにそれに伴う経済成長などについてお話しいたします。

果として資源が効率的に分配されると一般的に論じられています。例えば、Tesla, Inc. は新たに自動車業界に参入し、今後は電気自動車分野を開拓していくといわれ

アントレプレナーシップというのは分かりにくい言ています。この新規参入に対応するため、トヨタ自動車

葉だと思います。さまざまな定義がありますが、「新しなどの大手自動車メーカーはこぞって電気自動車へシフくビジネスをする」「リスクを取る」または「イノベートする方針転換を行い開発競争が進んでいます。

ションを起こす」などのキーワードが中心にある言葉だとお考えください。

38

しいプレイヤーが市場に参入することで競争が働き、結このように、産業組織論において新規参入は既存企業に対する競争圧力として捉えられています。他方、経営

アントレプレナーシップはスタートアップだけを指す学の視点も含めたアントレプレナーシップ研究では、ス

概念ではありません。しかし、統計的に調査を実施しやタートアップはイノベーションや雇用の創出など、経済

すいため、学術研究においてはスタートアップに着目し活性化の担い手と捉えられています。

たアントレプレナーシップ研究が数多く行われていま

とりわけよく注目されるのがハイテクスタートアップ

す。私が知る限りでは、アントレプレナーシップ研究のです。サイエンス型産業という、技術を中心とした産業

多くが創業や起業などに関連したテーマを取り扱っていの育成にはハイテクスタートアップの参入が重要だと考ると理解しています。そのため、今回の話も「新しくビ

えられています。大企業だけに期待するのではなく、ラ

ジネスをする」という点を中心としています。

イフサイエンスや ICT（情報通信技術）などの分野にベアントレプレナーシップ研究には、産業組織論というンチャーが参入し競争を高めて、こうした企業が産業あ分野から発展した流れがあります。産業組織論では、新

るいは経済の活性化の担い手として期待されています。

RIETI Highlight 2019 WINTER

アントレプレナーシップの経済学：初期条件は重要か？

エコシステムへの期待

日本のアントレプレナーシップの現状

最近ではアントレプレヌールエコシステムと呼ばれる

ここで、Global Entrepreneurship Monitor（GEM）

ものに注目が集まっています。スタートアップ企業は規の国際比較データを紹介します。GEM では、アントレ

模が小さいため、経営資源もそれほど有していないし、プレナーシップを「スタートアップ（新しい事業を始

知識も足りないことが多い現状があります。そこで、経める（準備段階を含む））」「広義のスタートアップ（起営資源や知識を欠く部分を既存のプレイヤーと一緒に業しないが）新しい事業を始める）」「ニュービジネス

タッグを組んで、新たなアントレプレナーシップの流れ（事業を始めて3.5年以内）」の３つの視点から調査しを作り出すことが期待されています。このようなフレーています。今回紹介する調査結果は「スタートアップ

ムワークがアントレプレヌールエコシステムと呼ばれる（新しい事業を始める（準備段階を含む））」のみに関ものです。

する結果です。

労働市場から優秀な人がアントレプレナーとなって、スタートアップの比率に関して、2001年から2013年

そこに投資家が資金提供して、場合によっては事業会社の調査を基に確認すると、サンプルとして選択した30数と協働します。また、技術開発などでは大学と組む場合カ国のうち一番高いのはインドでした。100人いれば、もあります。さらに、資金調達のバックアップとして金20人の人が今新しくビジネスを行っていると回答してい融機関がエコシステムの一員になることもあります。こます。その他の上位は中国、メキシコなど、ここ数年でのような体系が、理想的なエコシステムだと考えられま

急激に経済成長している国がランクインしています。

す。

日本は残念ながら下から数えた方が早く、ヨーロッパ

バイオスタートアップを例に挙げてみましょう。バイの比較的成長が止まった国と並んで、下位を争っている

オスタートアップが単独で成長するのは非常に難しいも状況です。国際的な比較から、日本のスタートアップののがあります。とりわけ臨床試験を経た後の承認申請を比率は低いということが分かると思います。

自社で行うことは困難なことが多いです。そのため、通時系列の比較ではバブル景気の時代でスタートアップ

常は臨床研究のフェーズ２〜３あたりで、ライセンスア

が実は活発で、その後低調な傾向が続いていました。たウトという形で製薬メーカーに売却して、そこから先はだし、ここ数年に限れば回復傾向がみられます。

製薬メーカーに進めてもらいます。

スタートアップが回復基調にある理由の１つは、リー

また、バイオスタートアップはベンチャーキャピタル

マンショック後の景気回復が一番大きな理由ではないか

から多くの融資を受けているケースがよくあります。こと考えられます。景気とスタートアップとは明らかに正のように、バイオスタートアップを中心に、大学、ベンの相関があるため、景気回復でスタートアップが増えた

チャーキャピタル、製薬会社の間でつながりを持ちながのではないかと思います。

ら新たなイノベーションを起こすというエコシステムが期待されています。

２つ目の理由は会社法の施行です。2006年５月の会
社法の施行により、株式会社は1000万円、有限会社は

最近スタートアップに関心が集まっている理由の１つ

300万円の資本金が無ければ設立できないという最低資には、急成長スタートアップ企業に対する期待がありま

本金制度が撤廃されました。資本金の規制がなくなり、す。一口にスタートアップといっても、親が事業をやっ会社を設立しやすくなったということです。また、同法ていてその息子だからやらざるを得ない、時間が空いてにより有限会社が無くなり、合同会社が新たな会社形態

いるから片手間にビジネスを始めたなど、多種多様なとして制定されましたが、この合同会社が浸透し始めたケースがあります。その中のごく一部に、「新たなビジ

ことも回復基調の理由だと考えています。

ネスで成功したい」という野心を持つスタートアップがその他の理由として、ここ数年活発になってきているあり、そのような企業が将来的な経済の牽引役として期

創業支援政策の効果があります。例えば、2014年の日

待されているわけです。そのような企業は100社中１社

本政策金融公庫の新創業融資制度の第三者保証人徴求廃か２社ぐらいという、きわめて低い割合ですが、大きな止を機に、融資額は増大しました。このような政策的な経済成長を生み出す可能性があると考えられています。

後押しもスタートアップの回復に寄与していると考えられます。

RIETI Highlight 2019 WINTER

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BBL セミナー開催報告

遺伝子（経営資源）か環境（市場環境）か

日本特有の特徴として、男性の起業家が極端に多く、女性起業家は少ないことが挙げられます。また、あまり続いて初期条件に関するお話をさせて頂きます。ス

学歴との相関がみられません。諸外国では学部卒、さらタートアップ研究者の切り口として「創業者」と「環に大学院卒の人の方が起業する確率が高い傾向にありま境」の点に着目することが多く、今回もその２点を中心

すが、日本の場合はそのような傾向がほとんどないといにお伝えします。

うことです。

生物学では「遺伝子と環境のどちらが重要なのか」と基準値からのスタートアップの倍率を示したオッズ比いう話があります。生来的に持っていた DNA がその後で比較してみましょう。日本はアメリカを基準として約のパフォーマンスを決めるのか、それとも外部要因であ0.3倍と低い水準です。韓国は0.8倍、台湾は0.6倍、シる環境がパフォーマンスを決めるのか、という議論です

ンガポールは0.5倍であり、アジア諸国・地域と比べてが、これと同じようなフレームワークでスタートアップ

も低いことが分かります。

を捉えることができます。すなわち、経営資源が重要なのか、市場環境が重要なのか、という考え方です。

しかしながら、調査において「知識・能力・経験がある」と回答した人に限ってみると、アメリカを基準とし

ただし、生物学と異なる点があります。生物の場合はて2.0倍となります。知識・能力・経験があると認識し生まれることを自分で選択できませんが、スタートアッている人に限れば、日本のスタートアップは高い傾向にプの場合は、資源と環境が整っていてもビジネスを始めあるということです。

ないという選択ができることです。

次に環境について、資本市場に限定してお話しします。

研究者がよく使うスタートアップの選択モデルがあり

スタートアップは、必要な資金を負債（デット）もしくはます。これは、簡単に説明すれば、スタートアップした

純資産（エクイティ）のどちらかの形で調達します。デッ

ときの期待利益と、サラリーマンなど被雇用を選んだ際

トの調達先は銀行や政府系金融機関です。エクイティはの期待賃金の大小関係を比較して、自分でビジネスを始ベンチャーキャピタルや個人投資家が調達先として挙げめた方が儲かるのであれば起業家となるだろう、というられますが、実際のところほとんどは自己資金です。

考え方です。こうして、生物学とは異なりスタートアップの前にワンクッションがあるのです。

実際の資金調達を利用頻度の観点から見れば、そのほ
とんどは起業家自身の、もしくはその家族や友人からのスタートアップを選択しやすい人には、どのような特資金といえます。この傾向は、アメリカなどの調査でも徴がみられるでしょうか。例えば、年齢は世界的に30あまり変わりません。実際のところ一番の資金調達源は代の人が一番創業しやすいという調査結果が出ていま自分ということです。ただし、資金調達の金額から考えす。20代あるいは40代、50代は確率が下がっていきま

ると、諸外国と比較しても日本は金融機関からの借入金す。また、ほとんどが男性で、失敗の脅威を感じない人

が非常に大きいです。なお、ベンチャーキャピタルやビなどがスタートアップを選択しやすい傾向があります。

ジネスエンジェルと呼ばれる個人投資家からの資金調達
はごくわずかで、利用頻度は低いです。
デットファイナンスに大きく依存しているのは日本のスタートアップの特徴で、設立後もデットファイナンス
に頼る傾向にあります。一方で、プライベートエクイ
ティの活用は非常に限定的です。
日本では、プライベートエクイティが未発達で個人投資が盛んではないという状況があります。GEM の調査によるエンジェル投資のランキングでは、日本は毎年最下位で、個人投資が盛んでない国の代表格です。ただし、例えば周りで起業している人を知っているなど、起業ネットワークを持っているという人に限定すれば、エンジェル投資の比率はアメリカの1.8倍になっています。要するに、非常に狭い分野では投資が活発に行われ

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RIETI Highlight 2019 WINTER

アントレプレナーシップの経済学：初期条件は重要か？

ているが、そのような人たちの数は少ない、というのが日本の現状とご理解ください。

かったということです。
また、最低資本金制度に関連した政策効果を研究した

日本のプライベートエクイティが盛んでない理由の１こともあります。1991年の４月から2006年４月まで

つとして、エグジットの手段が限定的である点がありま

は、1000万円なければ株式会社は設立できませんでしす。海外では M&A が主流ですが、日本では売却が難した。その期間中に設立した企業と、その後、2006年５

いため、IPO（新規公開株）に頼り切っている現状があ月からの企業を比較して、資本金の効果がどの程度あっります。このことも日本のプライベートエクイティにおたかを分析しました。

ける問題点と指摘されています。

結果として、基本的にエクイティの比率が高い方が倒

ハイテクスタートアップを育成するためにはエクイ産しにくいという傾向があることが分かりました。ただティファイナンスが重要といわれています。なぜならし、最低資本金制度が存在した期間に設立したスタート

ば、ハイテクスタートアップの研究成果が一般には分かアップ企業の方がエクイティの比率の効果はあまり確認

りにくいもので、どのような技術か企業の外部に伝わりできず、最低資本金制度が撤廃された後の方が資本金のづらいためです。そのため、金融機関の融資対象として効果が非常に大きかったのです。

適切でなく、プライベートエクイティをエグジット戦略ということは、うがった見方か分かりませんが、最低で回収するというビジネスモデルが有効になってきま

資本金制度によってエクイティを歪められていたことがす。このことから、日本はよりプライベートエクイティ示唆されるということです。

を活用していく必要があります。

創業支援政策の効果

アントレプレナーシップを進めるには政策的な議論に向けてどのようにアントレプレナー

経営資源、市場環境の次に、創業支援政策についておシップを進めるかを考えると１つはスタートアップを選話しします。一定のパフォーマンスを期待できる潜在的択したときの期待利益を高めることにあります。そのたな起業家に対して、スタートアップを選択してもらっ

めには経済成長、イノベーションが必要かと思います。

て、それを支援し、それによって経済効果を生み出すこ

実際、開業率が高かった時期は高度経済成長時でした。

とが創業支援政策の目的です。

急激に経済成長を遂げているインド、中国も開業率が高

創業融資制度、あるいはエンジェル税制が創業支援政いわけです。しかし、問題はどのように経済成長やイノ策の代表格だと思います。日本の場合、日本政策金融公

ベーションを実現するかということです。経済成長こそ庫が創業融資制度に基づいた支援を多く実施していまがスタートアップを高める一番の特効薬だと思いますす。特に新企業育成貸付は合計融資金額が年々上がってが、そもそも経済成長をどのように進めていけばいいのいます。ここ数年、年間数千億円で貸し付けが行われてかについては、より大きな議論になってくると思いまいるほどです。こういった制度は近年非常に充実してい

す。

ます。

他には、相対的な視点の必要性にも着目すべきです。

そもそも中小企業を含めて政策の効果を分析した研究

スタートアップは被雇用とペアで考えなければいけないはあまり多くありませんが、その中で私が行った研究をということです。一方に極端にリスクが低く、しかもあ紹介します。１つは中小企業新事業活動促進法（中小創る程度賃金が得られるのであれば、労働や資金のシフト造法）に関する政策効果です。創造法の認定を受けた企は発生しません。そのため、本当にスタートアップや開業は補助金や低利子融資などの支援を受けられるのです

業率を高めたいと考えるのであれば、今まで非常にゼロが、そのような認定を受けた企業と受けていない企業のに近かったような被雇用のリスクを高めてスタートアッ違いを調査しました。

プの方にシフトしなければいけないのではないかと思いすると、中小創造法認定企業は資産を成長させる傾向ます。また、スピンオフ、コーポレートベンチャーキャがみられました。ただし、それが売り上げの成長や雇用

ピタル、社内ベンチャー、あるいは民間銀行など、既存の成長にはつながっていませんでした。長期的なデータの組織を巻き込んだアントレプレナーシップを考えていで検証しなければ結論付けられませんが、少なくとも短くことも重要です。

期である限り、投資は増えるが売上や雇用までは増えな（敬称略）※本文中の肩書き・役職は講演当時のものです。

RIETI Highlight 2019 WINTER

41

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、ノンテクニカルサマリー

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。なお著者の肩書き・役職は執筆当時のものです。

輸出の高度化と貿易の弾力性
THORBECKE, Willem RIETI 上席研究員
Nimesh SALIKE (Xi'an Jiaotong-Liverpool University)
https://www.rieti.go.jp/jp/publications/nts/18e061.html

為替レートの変化や保護主義などの要因は輸出価格に性は低い可能性がある。これは、高度な製品ほど買い手影響を与え、産業空洞化を引き起こす。例えば、1985の評価が高く、買い手の購買決定において価格変動によ

年から1995年までの期間、また2007年から2010年まる影響が小さい可能性があるからである。そうだとすれでの期間に円が急騰し、輸出に多大な影響を与えた。同ば、ハイテク製品の生産者の市場支配力はより大きいこ様に、アジア危機以前、過大評価された為替レートのとになる。

下で価格競争力が低下し、インドネシア、マレーシア、

こ こ で は、 製 品 の 高 度 化 レ ベ ル の 評 価 に、OECD

フィリピン、韓国およびタイでは経常収支が赤字にな（経済協力開発機構）の分類を用いた。OECD では、り、1995年から1997年までの GDP（国内総生産）の研究開発費の付加価値に対する比率に基づき技術レベル

4~5% に匹敵するまでになった。各国はどのようにすを決め、財をハイテク（HT）、中ハイテク（MHT）、中

ればこうした影響を受けないようにすることができるのローテク（MLT）、ローテク（LT）の４つのカテゴリー

だろうか？

に分類している。

それには、技術進歩を図ることが１つの方

そして、各財の主要輸出国の輸出について、標準的な法かもしれない。高度化された製品の需要の価格弾力

図2：輸出の為替レート弾力性と各国の高度化指数

図1：輸出の為替レート弾力性と製品の技術レベル
0.6

0.2

Computers

0.4

Switz.

0.0
France

UK
0.2

-0.2

Taiwan0.0
Chemicals
-0.2

-0.4

-0.6

Rubber & Plastics
Iron & Steel
Fabricated Metals
Nonferrous Metals

Pharmaceuticals
Medical Equipment

Electrical Machinery
Machinery

Mineral Products
Paper
Food, Bev. & Tobacco
Apparel &Textiles
Furniture-0.8

Motor Vehicles

Exchange Rate Elasticity

Exchange Rate Elasticity

Malaysia-1.0

LowTechMedium LowTech

Medium HighTech

HighTechTechnology Level（注）図 は、製品の為替レート弾力性（ERE）と製品の技術レベル（TL）の関係を示したものである。技術レベルは OECD の計算による。OECD では、研究開発費の付加価値に対する比率に基づき技術レベルを評価している（Hatzichronoglou、1997を参照）。正の相関があることが予想される。

42

RIETI Highlight 2019 WINTER

Italy

-0.4

-0.6

Korea

Japan
US

Germany

-0.8

-1.0

-1.2

Footwear
Wood & Wood Products

Thailand

China

-1.4
24,00028,00032,00036,000Country Sophistication Index(Kwan measure)（注）図は、一国の輸出バスケットの高度化レベル（ESI）と製造業の総輸出に対する為替レート弾力性（ERE）の関係を示したものである。ESI は Kwan
(2002) の手法を用いて計算し、1992-2016年のサンプル期間における平均高度化レベルを示す。正の相関があることが予想される。

輸出関数を用いて検証した。輸出は、実質為替レートおよび海外利益に依存するものとした。
結果は、図１の通りである。アパレル、履物、家具な
どのローテク製品の輸出は、為替レートが増価すると、化学品、医薬品、医療機器などのハイテク製品の輸出に比べより大幅に減少することが明らかになった。
また、一国の全体的な輸出バスケットの高度化レベ
ルと為替レートに対する感応度との関係も検証した。

参考文献▷ Botman, D., de Carvalho Filho, I., and Lam, W.R. (2013). The curious caseof the yen as a safe haven currency: A forensic analysis. Working paper
No. 13-228, International Monetary Fund.
▷ Goldberg, L., & Krogstrup, S. (2018). International capital flow pressures.
Working paper No. 18-30, International Monetary Fund.
▷ Hatzichronoglou, T. (1997). Revision of the high-technology sector andproduct classification. Science, Technology and Industry Working Paper
No. 1997-02, Organization for Economic Cooperation and Development.
▷ Hausmann, R., Hwang, J., & Rodrik, D. (2007). What you export matters.

Journal of Economic Growth , 12(1), 1-25.
▷ Kwan, C.H. (2002). The rise of China and Asia's flying geese patternof economic development: An empirical analysis based on US import

ここでは、工業製品の最大輸出国に焦点を当てた。輸

statistics. RIETI Discussion Paper 02-E-009, Research Institute of

出高度化の測定には、Kwan (2002)、Lall、Weiss、▷ Lall, S., Weiss, J., & Zhang, J. (2006). The "sophistication" of exports: A

Zhang (2006)、および Hausmann、Hwang、Rodrik

Economy, Trade and Industry.
new trade measure. World Development 21(2), 153-172.

(2007) の指数を用いた。これらの指数は、富裕国の輸出品ほど技術的に高度であると仮定している。その根拠
は、富裕国ほど労働コストは高く、それらの国が世界市場で競争するためには、より高度な技術工程を用いる必要があるからである（Lall et al.、2006を参照）。
図２が示すように、スイスなどの技術フロンティアにある国からの輸出は為替レートの上昇の影響にさらされにくく、他方、中国などの開発途上国は為替レートの上昇の影響を極めて受けやすい。
日本およびスイスの通貨はいずれも避難通貨である（例えば、Botman、de Carvalho Filho、Lam、2013
および Goldberg、Krogstrup、2018を参照）。世界においてリスク回避が強まると、両国は通貨高となる傾向がある。例えば、世界金融危機とユーロ圏危機により不確実性が増した2007年の第４四半期から2011年の第３四半期までの期間中、国際決済銀行の広義の実質実
効為替レート指数は、日本円は22%、スイスフランは26% 増価した。こうした通貨高が日本経済に大きな打撃をもたらす一方で、スイスの投資および消費は引き続き急速な伸びを見せ、貿易収支は依然大幅な黒字を保った。このように異なる反応が見られた理由の１つは、2007年から2016年までの期間、スイスの輸出の50%がハイテク財であったのに対して、日本の輸出に占める
ハイテク財の割合はわずか21% だったことである。この期間のスイスの主要輸出品目は医薬品であったが、日本の主要輸出品目は自動車だった。本稿の検証結果は、医薬品輸出が為替レートの影響を受けにくいのに対して、自動車輸出は大きな影響を受けることを示しており、日本の輸出バスケットにハイテク財の占める割合が増加すれば、日本の輸出はさらに安定化することが示唆される。

RIETI Highlight 2019 WINTER

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生産性 誤解と真実
著：森川 正之 RIETI 副所長
出版社：日本経済新聞出版社

2018年11月

生産性向上に有効な政策を
エビデンスに基づいて考察

第四に、企業の生産性向上投資に対する補助金、税制上の優遇などの政策は、一定の経済的合理性を持つ

RIETI の研究成果が出版物になりました

が、低生産性企業の底上げを意図した政策は、経済全
本書は、「生産性」をキーワードにした日本経済論

体の生産性上昇を遅らせるリスクもある。政策の有効である。政府の成長戦略では生産性向上が大きな柱に性と副作用を事後評価し、費用対効果の高い生産性向なっているが、深刻化する労働力不足を背景に、企上政策としていくことが望ましい。

業、経済界、労働組合でも生産性向上への関心が高第五に、日本全体の生産性向上のためには、都市集まっている。しかし、生産性という概念についての誤積の利益を活かす必要があるが、地域経済の維持との解や、根拠の乏しい俗説も多い。

間に深刻なトレードオフがある。最近、東京からの本

本書では、生産性に関する正しい理解を実務者にも社機能の移転促進、都心部の大学の定員制限など、日分かりやすく伝えるとともに、生産性向上のために何本全体の生産性に対してマイナスに働く政策も見られが必要なのか、何をすべきでないのかを鳥瞰している。人口移動の円滑化、長時間通勤など大都市における。生産性に関する内外の研究成果、筆者自身が行っる経済集積の副作用の軽減、地方自治体の集約化が必てきた実証分析、企業や個人に対する調査から得られ要である。

た観察事実などさまざまなエビデンスを基礎に議論

第六に、政府の経済見通しや中長期展望は、大きなを行う。本書の主な結論をまとめると以下の通りであ楽観バイアスを持ち続けており、生産性上昇への過剰る。

な期待が背後にある。これは政府債務増嵩の原因に第一に、長期的な生産性上昇を規定する最大の要素なっており、財政・社会保障制度の先行き不確実性はは、イノベーションと人的資本の質の向上である。

経済成長を阻害する。日本経済の実力を過大評価せ「生産性革命」が第四次産業革命に力点を置き、「人ず、控えめな前提に立ったマクロ経済運営を行うこと

づくり革命」と両輪で進めていることの着眼点は妥当が望ましい。

である。ただし、人工知能や教育投資が効果を発揮す

最後に、大幅な生産性上昇を実現しようとするならるには相当の時間を要する。また、生産性を高める効

ば、所得分配の公平性、地域経済の維持といった別の果の量的な大きさには不確実性が高い。

価値との間でのトレードオフに直面する。民主主義の第二に、企業の経営努力や創造的破壊を促すような下での意思決定として、経済成長以外の価値に一定の制度整備、生産性を抑制している諸制度の改善が重ウエイトが置かれるのは当然であり、生産性向上政策要である。
「岩盤規制」をはじめとする公的規制の緩と適切な再分配政策とのポリシー・ミックスが必要に

和、サービス貿易を含む国境障壁の低減、個人・企業なる。

の地域間移動への制約の除去などである。
第三に、規制・ルールの運用、マクロ経済運営などの先行き不確実性を低減することが、生産性向上に寄与する。労働時間管理や賃金設定への規制、企業統治
ルール、安全・安心に関連するコンプライアンスなども、予測可能性の高い運用を行い、企業のリスク回避
44

行動を助長しない配慮が必要である。

RIETI Highlight 2019 WINTER

第１章
第２章
第３章
第４章
第５章
第６章
第７章
第８章
第９章
第10章

（著者）
生産性をめぐる誤解
イノベーションと生産性―第四次産業革命の光と影
重要性を増す人的資本投資―教育訓練と生産性
働き方と生産性変化する日本的経営と生産性
競争・規制改革と生産性―新陳代謝の円滑化
グローバル化と生産性―不確実性が高まる世界貿易体制
生産性の地域間格差と人口移動
生産性とマクロ経済政策―深刻化する財政リスク
生産性の重要性と限界―エビデンスに基づく政策選択Managing Currency Risk
How Japanese Firms Choose
Invoicing Currency

著：伊藤 隆敏（コロンビア大学 教授）/ 鯉渕 賢（中央大学商学部 教授）
佐藤 清隆（横浜国立大学大学院国際社会科学研究院 教授）
清水 順子（学習院大学経済学部 教授）
出版社：Edward Elgar Publishing 2018年７月の強弱、企業内貿易か企業間貿易か、あるいは総合商

外国為替リスク管理としての契約通貨選択して、契約通貨が選択されることを明らかにした。一

小川英治 RIETI ファカルティフェロー

方、外国為替リスク管理については、外国市場への依存度が高いほど積極的に外国為替リスク管理を実施
し、ナチュラル・ヘッジと金融的ヘッジの両方を補完

経済産業研究所のプロジェクト「為替レートと国的に利用している。さらに、日本の海外子会社は、ア

際通貨」のプロジェクトメンバー４人（伊藤隆敏教

メリカではドル、欧州ではユーロ、アジアでは円また授、鯉渕賢教授、佐藤清隆教授、清水順子教授）によはドルを契約通貨としている。生産チェーンに沿ったる一連の共同研究が Managing Currency Risk: How

企業内貿易では円建て契約が増加していることを明らJapanese Firms Choose Invoicing Currency といかにした。これらの実証分析の結果は、日本の輸出企

うタイトルで出版された。本書は、４人が行ったイン業の実態を表す、
興味深く、
示唆に富んだものである。

タビュー調査とアンケート調査を通じて収集した新た本書では、これらの分析からいくつかの政策インプな企業ベースのデータベースに基づいて、日本の輸出

リケーションを論じている。第一に、日本企業が外国

企業が外国為替リスクをどのように管理しているかに

為替リスクを回避するために円建ての貿易の比率を増ついて実態に即して分析したものである。

やすならば、市場占有率の高い国際的に競争力のある

外国為替リスクには取引リスクと換算リスクと経済製品の生産・輸出を増大させることが重要であると、的リスクがあり、企業は様々な外国為替ヘッジ戦略論じている。一方、輸出先が分散化している大企業の（ナチュラル・ヘッジ、デリバティブ等の金融的ヘッ

親会社は、子会社に個々にそれぞれの外国為替リスク

ジ、契約通貨の選択、価格への為替相場転嫁）を利用管理をさせるよりもむしろグローバルに外国為替リスすることによって外国為替リスク管理を行っているとク管理を行うと期待することが合理的であるとも論じ整理している。インタビュー調査とアンケート調査ている。そうしたことから、親会社と子会社との間では、これらの外国為替リスク管理について、企業規模

ドル建ての貿易がおこなわれることも合理的であり、や産業別や輸出先国や本社・海外子会社などの多くの国際的サプライチェーンが発展するなかで、円建ての観点から行われている。この分野の研究においては、貿易が増加しないかもしれないとしている。

これまでにない新奇性に富んだデータベースに基づいて行われた研究をまとめたものとなっている。

RIETI の研究成果が出版物になりました（一橋大学大学院経営管理研究科 教授）

社を通じた貿易か、そして、生産ネットワークに依存

このような議論を所与とすると、本書の第７章で論じられているように、通貨（例えば、円や人民元）の日本の輸出企業は先進国との貿易では輸入国通貨で国際化は、国際通貨としての利用に対する規制を撤廃

契約され、アジアとの貿易において円建て契約よりもするという意味と民間企業が経済合理的に国際通貨とドル建て契約が多いという事実が、パズルとして提示して利用するという意味で異なってくる。政府が前者されている。

の意味で通貨の国際化を進めても、後者の意味で実際本書では、上述したデータベースに基づいてプロにその通貨が国際的に利用されるかどうかは別問題でビット推定やロジット推定によって、契約通貨選択のある。とりわけ、ドルが国際通貨として支配的に利用決定及び外国為替リスク管理に関する実証分析が行されている現在の国際通貨体制では、後者の意味でのわれている。これらの分析の結果、輸出製品の競争力

通貨の国際化は進まないのであろう。
RIETI Highlight 2019 WINTER

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日本の地域別生産性と格差
R-JIP データベースによる産業別分析

編：徳井 丞次 RIETI ファカルティフェロー（信州大学 副学長・経法学部 教授）
出版社：東京大学出版会

2018年８月

RIETI の研究成果が出版物になりました

資本と労働をどう活かすか？
都道府県データから浮かぶ成長への課題を、第１次・第２次・第３次産業に分けて分析してい塩路 悦朗（一橋大学経済学研究科 教授）に行われてきた2つの政策、公共事業と特区の効果をの要因等が分析されている。第７章は地域振興のため計測している。第８章は研究開発機能を持つ工場の立

本書は RIETI が WEB サイト上で公開する「都道府地決定要因を調べ、大学のそばに立地することの重要

県別産業生産性（R-JIP）データベース」を開発した性を明らかにしている。第９章は製造業の地域別生産研究者グループによるものである。R-JIP は生産性計性を決定するうえで参入・退出や技術知識スピルオー

測における国際的標準である KLEMS の考え方に可能バーが果たす役割を分析している。

な限り沿って開発された、全47都道府県、23産業の本書で最も印象的だった結論は、これまで地域間格

生産と資本・労働投入に関する年次データである。現差の重要な要因だった産業構造の相違や第2次産業内

在は1970~2012年の期間がカバーされている。地の生産性格差は縮小し、現在の主因はサービス産業内域経済政策の関係者・研究者だけでなく、今後の日本の生産性格差だというものである（第１・５章）。この経済成長に関心を持つ全ての者にとって貴重な情報

れを読んで評者の頭に浮かんだイメージは、かたや都源といえる。

市には新たなビジネスを生み出す「司令塔機能」が集

本書は２部からなり、第 I 部では R-JIP の作成手順中する一方、地方には高齢化等で地域間流動性の低下

およびプロジェクト内で現在進行中の新しいデータ開した（第６章）地域住民にサービスを提供する「前線発の試みが紹介される。そのうえで、主に R-JIP 自体部隊」が展開するという日本経済の姿である。このよの分析から明らかになった知見が披露される。第 II 部

うな見方の妥当性を検証するには、第４章のような本

では分析の視野を広げ、R-JIP を他の都道府県別統計

社サービス生産の研究の進展を待たなくてはならないと組み合わせ、両者の強みを結合させることで可能とが、もし司令塔機能に集積の利益やスピルオーバー効

なった5つの優れた研究が展開されている。

果が働くためにそうなっているのだとしたら（第８・第 I 部は４章からなる。第１章は R-JIP の作成方法

９章）、第２・７章で取り上げられた人的資本の地域を説明するとともに、これを用いた都道府県の成長会

間配分や地域振興のための政策は、その効果を活かす

計と生産性格差の要因分析を行っている。第２章は（少なくとも妨げない）形で構築されなくてはならな

R-JIP における労働の質、すなわち人的資本の推計方いだろう。そして都市と地方が異質なライフスタイル

法を解説したうえで、その都道府県間配分の決定要因を持つ人々で構成されるならば、地域の生活コストのを分析している。第３章は地域間価格差指数の試算結計測（第３章）もそのことを反映した形で再検討され果を示し、この格差が貿易の標準理論では説明が難しる必要がいずれ出てくるかもしれない。

いことを論じる。第４章では本社の生むサービスが同評者の見立ての正しさはともかく、R-JIP と本書にじ企業が他県に持つ工場や支店にどのくらい投入されはこうした未来に向けてのヒントが数多く隠されていているかを試算している。

る。多くの研究者、政策担当者がこの「宝探し」に第 II 部ではまず第５章で一橋大学経済研究所のデー
タを R-JIP と組み合わせ、1874年から2010年という長期間にわたる都道府県間の労働生産性格差の推移
46

る。第６章では人口高齢化スピードの都道府県間格差

RIETI Highlight 2019 WINTER

チャレンジすることを期待したい。

RIETI Fellow INTERVIEW
一方、さまざまな方々とのご縁から研究分野も広がり、女性労働者の地域間就業格差や職域分離の傾向を捉橋本 由紀

えたり、労働分配率の低下トレンドを分析したりするよ
うな研究も行ってきました。

HASHIMOTO Yuki

RIETI 研究員
PROFILE

法務省勤務、九州大学大学院経済学研究院准教授等を経て、2018年4月 より経済産業研究所研究員。
最近の主な著作物：「移民・外国人労働者のインパクト－研究動向と日本におけるデータ－」, 川口大司編『日本の労働市場－経済学者の視点－』,有 斐 閣 , pp182-213, 2017年 .（ 神 林 龍 氏 と の 共 著 ）、"Highly-skilled
Immigrants' Occupational Choice and the Japanese Employment
System," RIETI Discussion Paper Series, 17-E-59, 2017年

Q

RIETI が推し進めている EBPM との関連はどういったものだったのでしょうか。

これまでの研究の過程で、外国人や女性の雇用は、男性の正規雇用と比較して、制度や企業によって制約を受ける部分がより大きいことを感じていました。そして、雇用者の労働供給から、企業の労働需要に関心が移っていきました。制度や政策が企業の雇用や生産性にどう影

研究者を目指した動機はどんなものだったのでしょうか。

響するのかについて、データ分析から明らかにしたいと

学部卒業後は法務省に就職したのですが、２年目に、東るという EBPM にもそのままつながるものと考えます。

Qいう問題意識は、エビデンスに基づき政策効果を評価す

京入国管理局で不法在留外国人の調査業務を行う部署へ配属されました。
多くの人が、さまざまな経緯で不法残留に至っていたのですが、大半の理由は「仕事」という経済Q

今後の研究については、どんなことをお考えでしょうか。

的な動機でした。
日本で働く外国人労働者や、外国人を雇

現在、外国人労働者の受け入れ問題がホットイシュー用する企業の動態について、研究を通じて明らかにしたになっています。とはいえ、時流にいち早くキャッチ

いと思うようになり、大学院への進学を決めました。

アップするというよりも、俯瞰的に、外国人の雇用と労働集約度の関係、企業内の資源配分の変化などについQ

RIETI の研究員になられたきっかけを教えていただけますか？

て、掘り下げられたらと思います。
ま た、 チ ー ム で の プ ロ ジ ェ ク ト と し て、 プラ ッ ト

RIETI の研究員になる前は、九州大学の教員として労フォームビジネスがもたらす雇用の変容についても日働経済学の授業を担当していました。明るい学生とのゼ

米共同研究を始めました。IT の発展や AI の導入によっ

ミや、世界から集まる留学生との議論の日々は、非常にて、会社に雇われて働くか、自営や業務請負として働く

充実していました。一方で、研究者としては、制度や企かという枠外の、中間的な働き方が新たに出てきていま業が雇用に及ぼす影響に関心が移りつつありました。特す。このような過渡期に、伝統的な雇用の何が変わり、に近年、雇用が AI などの技術に代替される傾向が強ま変わらないかをデータ分析を通じて明らかにしたいと考りつつある中で、雇用政策のみならず、産業政策にまでえています。

分析範囲を広げる必要を強く感じていました。このタイ
ミングでの RIETI の研究員というポジションは、自身にとって非常に魅力のあるものでした。

Q

仕事以外で夢中になられている趣味などお持ちでしょうか。

最近の趣味は温泉と直売所めぐりです。もともと温泉
これまでのご専門、研究内容について教えてください。

は好きだったのですが、九州の温泉の泉質に惚れ込ん

もともと、日本の外国人労働者の雇用について研究を「九州温泉道」というスタンプラリーの「泉人（せんにしたいと考えて研究者になったこともありますので、外ん）」まであと一歩です。これからは、トレッキングを

国人労働者の動態についてデータ分析を通じて明らかに再開して、関東近郊の温泉をめぐりたいと考えていますることは、今でも、自身の研究の核であると考えていす。また、おいしいものに目がなく、直売所で旬の野菜ます。現在は、外国人高度人材の職業選択、企業が外国や果物、地方色豊かなお惣菜をみると、大量に買い込ん

人雇用を始めるきっかけ、日本人の海外就労について研でしまいます。遠方まで足を延ばせないときは、アンテ究を進めています。

ナショップをはしごしています。

Q

で、余暇の中心になりました。九州の八十八湯をめぐる

RIETI Highlight 2019 WINTER

47

ディスカッション・ペーパー (DP) は、専門論文の形式でまとめられた

フェローの研究成果で、活発な議論を喚起することを目的としています。論文は、原則として内部のレビュー・プロセスを経て掲載されます。DP・PDP に掲載されている肩書き・役職は執筆当時のものです。

ディスカッション・ペーパー（DP）紹介

第４期中期目標期間への取り組みについて
RIETI は、変化の激しい経済産業政策の検討に合わせて、臨機応変に対応できる研究体制を今後も維持しながら、「経済産業政策を検討する上での中長期的・構造的な論点と政策の方向性」( 平成27年４月、産業構造審議会 ) を念頭に、また、「日本再興戦略」等、政府全体の中長期的な政策の方向性も踏まえ、以下に掲げる３つの新たな経済産業政策の「中長期的な視点」のもとで、第４期中期目標期間の研究活動を推進していきます。RIETI は、研究プロジェクトの立ち上げの際に、これらの「中長期的な視点」に沿った研究であることを確認することとし、これに研究の大部分を充当させます。

３つの経済産業政策の「中長期的な視点」
１．世界の中で日本の強みを育てていく

２．革新を生み出す国になる

３．人口減を乗り越える研究プログラムの構成⃝マクロ経済と少子高齢化
⃝貿易投資
⃝地域経済

⃝イノベーション⃝産業フロンティア⃝産業・企業生産性向上

⃝人的資本
⃝法と経済
⃝政策史・政策評価▼ 第４期中期目標期間（2016年４月〜2020年３月）の研究成果
マクロ経済と少子高齢化◆プロジェクト：固定資産税の経済・財政効果と改革の方向性◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e072.pdf

2018年9月 18-J-025

日本企業の為替リスク管理とインボイス通貨選択：「2017年度
日本企業の貿易建値通貨の選択に関するアンケート調査」結果◆伊藤 隆敏 ( コロンビア大学、政策研究大学院大学 )、鯉渕 賢 ( 中央大学 )、佐藤 清隆 ( 横浜国立大学 )、清水 順子 ( 学習院大学 )◆プロジェクト：為替レートと国際通貨

イノベーション
2018年9月 18-J-028

企業において発生するデータの管理と活用に関する研究◆渡部 俊也 FF、平井 祐理 ( 東京大学政策ビジョン研究センター )、阿◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j025.pdf

久津 匡美 ( 東京大学政策ビジョン研究センター )、日置 巴美 ( 内田・
2018年11月

鮫島法律事務所 )、永井 徳人 ( 光和総合法律事務所 )18-E-077

What Determines Utility of International Currencies?

◆プロジェクト：企業において発生するデータの管理と活用に関する実証研究◆小川 英治 FF、武藤 誠 ( 一橋大学 )◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j028.pdf◆プロジェクト：為替レートと国際通貨◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e077.pdf

2018年9月 18-E-063

貿易投資2018年11月 18-E-078

Determinants of FTA Utilization for Japan's Imports:
Preferential margins and restrictiveness of rules oforiginCausal Effects of Software Patents on Firm Growth:
Evidence from a policy reform in Japan◆山内 勇 RAs、大西 宏一郎 ( 早稲田大学 )◆プロジェクト：技術知識の流動性とイノベーション・パフォーマンス◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e063.pdf

産業フロンティア◆安藤 光代 ( 慶応義塾大学 )、浦田 秀次郎 FF◆プロジェクト：FTA に関する研究◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e078.pdf

2018年9月 18-E-062

Stagnation Traps in an Open Economy◆平口 良司 ( 明治大学 )地域経済◆プロジェクト：経済主体間の非対称性と経済成長◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e062.pdf

2018年11月 18-J-031

設備投資に対する固定資産税の実証分析

産業・企業生産性向上◆小林 庸平 CF、佐藤 主光 FF、鈴木 将覚 ( 専修大学 )◆プロジェクト：固定資産税の経済・財政効果と改革の方向性◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j031.pdf

2018年10月 18-E-072

Property Tax and Land Use: Evidence from the
1990s reforms in Japan◆宮崎 智視 ( 神戸大学 )、佐藤 主光 FF

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RIETI Highlight 2019 WINTER

2018年9月 18-J-027

どのような企業のサービスの質が高いのか－顧客満足度指数を利用した実証分析－◆石川 貴幸 ( 一橋大学 )、枝村 一磨 ( 日本生産性本部 )、滝澤 美帆 ( 東洋大学 )、宮川 大介 ( 一橋大学 )、宮川 努 FF
◆プロジェクト：生産性向上投資研究◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j027.pdf

2018年11月 18-E-080

Days of Schooling and Educational Inequality:
Evidence from schools with saturday class in Japan◆乾 友彦 FF、児玉 直美 RAs、永島 優 ( 政策研究大学院大学 )◆プロジェクト：医療・教育サービス産業の資源配分の改善と生産性向上に関する分析◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e080.pdf

特定研究2018年11月 18-E-079

Health Capacity to Work and Its Long-term Trend
among the Japanese Elderly◆小塩 隆士 FF◆プロジェクト：社会保障の中長期課題への対応に関する研究◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e079.pdf

人的資本

その他特別な研究成果

2018年9月 18-J-026

幸福感と自己決定―日本における実証研究◆西村 和雄 FF、八木 匡 ( 同志社大学 )◆プロジェクト：日本経済の成長と生産性向上のための基礎的研究◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j026.pdf

2018年10月 18-J-030

政策評価のための「自然実験」の有効性要件と単一の「自然実験」による処置効果の分離・識別に問題を生じる場合の外部的有効性などを用いた対策手法の考察◆戒能 一成 F

法と経済
2018年10月 18-E-074

Stock Repurchases and Corporate Control:
Evidence from Japan◆ジュリアン・フランクス ( ロンドンビジネススクール )、コリン・メイヤー ( オックスフォード大学サイードビジネススクール )、宮島 英
昭 FF、小川 亮 ( 早稲田大学 )◆プロジェクト：なし◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18j030.pdf

2018年11月 18-E-081

Voluntary Provision of Public Goods andCryptocurrency◆小黒 一正 CF、石田 良 ( 財務総合政策研究所 )、安岡 昌也 ( 関西学院
大学経済学部 )◆プロジェクト：企業統治分析のフロンティア◆プロジェクト：なし◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e074.pdf◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/dp/18e081.pdf

ポリシー・ディスカッション・ペーパー（PDP）は、RIETI の研究に関連して作成され、政策をめぐる議論にタイムリーに貢献する論文等を収録しています。RIETI ウェブサイトからダウン
ポリシー・ディスカッション・ペーパー（PDP）紹介

ロードが可能です。なお、ここに掲載されている肩書き・役職は執筆当時のものです。

2018年11月 18-P-016

2018年11月 18-P-017◆津田 広和 CF、岡埼 康平 ( 内閣府 / 野村證券 )◆元橋 一之 FF

米 国 に お け る Evidence-based Policymaking（EBPM）の動向◆プロジェクト：日本におけるエビデンスに基づく政策の推進◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/pdp/18p016.pdff

Understanding AI Driven Innovation by Linked
Database of Scientific Articles and Patents◆プロジェクト：IoT の進展とイノベーションエコシステムに関する実証研究◆ https://www.rieti.go.jp/jp/publications/pdp/18p017.pdf

BBL セミナー開催実績
2018年11月22日

世界・アジア太平洋地域経済見通し－安定した成長への試練◆スピーカー：鷲見 周久 ( 国際通貨基金（IMF）アジア太平洋地域事務所所長 )BBL（Brown Bag Lunch）セミナーでは、国内外の識者を招き講演を行い、さまざまなテーマについて政策立案者、アカデミア、産業界、ジャーナリスト、外交官らとのディスカッションを行っています。なお、スピーカーの肩書きは講演当時のものです。

2018年11月19日

日本におけるクリエイティブ産業の再定義と政府の役割の再構想－東アジア・ASEAN との比較を踏まえて◆スピーカー：デイビッド・レーニー ( 早稲田大学大学院アジア太平洋◆モデレータ：太田 三音子 ( 経済産業省通商政策局企画調査室長 )研究科教授 )



中嶋 聖雄 ( 早稲田大学大学院アジア太平洋研究科准教

2018年11月21日

新しい社会・価値創造に向けた将来型モビリティ産業の姿とは－現状と今後に向けた課題－◆スピーカー：太田 志乃 ( 一般財団法人機械振興協会経済研究所研究副主幹 )授 / 早稲田大学自動車部品産業研究所所長 )◆コメンテータ：三牧 純一郎 ( 経済産業省商務情報政策局 商務・サー
ビスグループクールジャパン政策課長 )◆モデレータ：安 橋 正人 (RIETI コンサルティングフェロー / 東アジ
ア・アセアン経済研究センター（ERIA）エコノミスト )◆モデレータ：山田 正人 ( 独立行政法人製品評価技術基盤機構企画管理部長 )RIETI Highlight 2019 WINTER

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経済産業研究所
https://www.rieti.go.jp
独立行政法人@Japan.RIETI@RIETIjp