〈日本知財学会誌〉Vol.3 No.2 ― 2007 : 21 ― 26

知財収益率推定の論理―パテントストックと企業価値
山田節夫（専修大学経済学部教授）
Patent Stock and the Value of the Firm
Prof. Setuo Yamada
Department of Economics, Senshu University

パテントの価値を規定する属性には，無効審判請求，閲覧請求，情報提供，被引用などがある．本稿では，これらの属性によって加重されたパテントストックを作成し，それらのストックデータを用いて，Tobin’s q を説明した．
推計の結果，閲覧請求数によって加重されたパテントストックが，Tobin’s q ともっとも高い相関を示すことが明らかとなった．
■キーワード

知的財産 パテントストック Tobin’s q 被引用度を計測した Cockburn and Griliches（1988），1．はじめにHaneda and Odagiri（1997）などをあげることができる．

知的財産が通常の物理的な資本ストックと同じよ

ただし，企業によって支出された R&D 投資のすうに，企業の収益や価値に大きく貢献していることべてが成功し，企業価値や収益に貢献していと考えはよく知られている．しかし，物理的な資本ストッることはできない．R&D プログラムのある部分はクとは異なり，知的財産ストックの定量的規模を計失敗に終わり企業価値や収益になんら貢献していな測することは容易ではない．そこで，多くの研究者部分も含まれているはずである．研究者が dryにより知的財産ストックを計測するさまざまな手法

holes と呼ぶ問題である．こうした dry holes の問題が開発されてきた．

を克服するため，登録されたパテントの数を集計す

もっとも頻繁に利用されているのは，毎期のることによって，知的財産ストックが作成されるよR&D 投資を適当な減衰率を仮定して積算することうになった．登録パテントの集計は，R&D プログにより知的財産ストックを作成する方法である．日

ラムのうち成功したプログラムだけを反映している本においても，「科学技術研究調査」など，R&D 投と考えられるからである．

資のデータがよく整備されているため，減衰率推計さらに，すべての登録パテントが同じ価値を持つの問題を別にすれば，比較的容易に産業・企業ベーと考えることは適当ではない．パテント登録の更新スの知的財産ストックを作成することができる．こデータからパテントの価値の分布を推計したのような R&D ストックを用いて知的財産の収益率Schankerman（1998）が明らかにしたように，パを計測した代表的な先行研究として，コブ・ダグラ

テントの価値の分布は対数正規分布で近似され，高ス型生産関数の推計によって知的財産ストックの付い価値を生んでいるパテントはごく僅かにすぎな加価値への貢献度を計測した Hall and Mairesse

い．そこで，単純なパテントの集計ではなく，引用（1995），物理資本ストックに対する R&D ストックを受けたパテントが価値あるパテントと考え，被引の割合を Tobin s q に帰着させて企業価値への貢献用数で加重されたパテントストックが作成されるよ

ISSN 1349 ― 421X
蘓 2007 IPAJ All rights reserved.

21

〈日本知財学会誌〉Vol.3 No.2 ― 2007

うになった．Trajtenberg（1990）にはじまり，近時点から適当な減衰率にしたがってパテントの価値年では Hall, Jaffe and Trajtenberg（2005）など，が低下していくと考えている．

単純なパテントストックだけでなく，被引用数で加しかし，パテントの価値が出願時に確定している

重されたパテントストックも企業価値を安定的に説にもかかわらず，我々は事後的にしかそのパテント明することが明らかとなっている．の価値を識別することができない．出願から登録ま

ところで，パテントの属性には被引用数の他にで米国では平均約 2 年，日本では平均約 7 年の時間も，無効審判請求数，閲覧請求数，情報提供数なを要すためである（これは，Truncation Bias と呼ど，パテントの価値を規定すると考えられるデータばれている）．

が数多く存在している．被引用数は，いわば審査官

こうした潜在的登録パテントを含んだ正確なパテの判断であり，無効審判請求，閲覧請求，情報提供

ントストックを作成するには，データの観察最終時などは産業界からの注目度を代理する変数と考える点からある程度まで時間を遡ってデータを作成することができる．

必要がある．また，Hall, Jaffe and Trajtenberg

本稿の目的は，被引用数で加重されたパテントス（2005）が試みているように，過去の出願―登録までトックを作成するとともに，他の属性も利用したパの時間分布から，適当な修正倍率を作成して，潜在テントストックを作成し，各種属性で加重されたパ的登録パテントを推計することが考えられる．前者

テントストックのうち，企業価値をもっともよく説の方法は，直近のパテトンストックデータを作成す明する指標は何かを検討することにある．

ることができないというデメリットがあるが，パテントストックの精度という点では後者の方法より優2．パテントストックの作成れている．なぜならば，出願から登録までの時間分布が将来にわたって不変と考えることはできないか

ある時点で企業が保有している登録パテント数
は，知的財産ストックを適切に表す指標ではない．
登録パテント数には，次の 2 種類の過小評価の問題が含まれている．
まず第 1 に，登録パテント数には，過去に登録抹消となったパテントが含まれていない．確かに，登らである．特に日本では，近年この時間分布が大きく変化している．
ここでは，P（t, s）を t 年に出願され s 年に登録となったパテント数として，t 年のパテントストックを次のように定義する．
mPS1t ＝（1 −δ）PS1t − 1 ＋Σ P
（t, t ＋ i）
i＝0

録の抹消により当該技術の市場専有性は希薄となっている，あるいはそもそも価値が失われたと考える（1）

ここで，δは減衰率，m は出願から登録までに要ことができるが，多くの先行研究ではストック作成する最長時間を意味する．m は，正確なパテントス時点で登録が抹消となっているパテントでも，減衰トックを作成するために遡らなければならない年数

率による価値の低下は考慮するものの，その時点のも意味している．

パテントストックに加えるのが一般的となっている．

本稿では，日本の大手企業 19 社（輸送用機械工業系 3 社，電気機械・精密機械工業系 9 社，鉄鋼業

第 2 に，パテントストックを作成する時点におい系 3 社，化学工業系 4 社）について，（1）式に基づくて，出願中のパテントで後に登録となるパテントがパテントストックデータを作成した．利用した基本カウントされていない．企業が開発した技術の価値データベースは，SBI インテクストラ社が開発したは，その技術が開発された時点で確定するのであっ

StraVision で，このデータベースには日本の全企業て，出願されたパテントが登録された時点ではなのパテント情報が 1985 年から蓄積されており，本い．パテントデータの履歴のなかで，技術開発時点稿で利用する属性情報も豊富に含まれている．にもっとも近いのは出願時点である．多くの先行研

まず，StraVision から 1985 年 1 月 1 日から 2006 年

究は，出願時点でパテントの価値が決定され，その9 月 12 日までに各社が登録した 506402 件のパテン22

知財収益率推定の論理

ト情報を抽出した．ここでパテント情報とは，出願3．属性によって加重されたパテトンストッ
クの作成日，登録日，2006 年 9 月 12 日までの無効審判請求数，閲覧請求数，情報提供数，被引用数，などである．
次に，抽出されたデータから，出願から登録まですでに指摘したように，パテントの価値を規定すに要した時間に関する度数分布表を作成した（図表ると考えられる情報には，これまで注目されてきた1 参照）．その結果，出願から登録までの平均経過被引用の他にも，無効審判請求，閲覧請求，情報提年数は 7.4 年，最短 0.1 年，最長 17.9 年であることが供，などがある．

明らかとなった．したがって，パテントストックの原則として特許権は，審査官による審査において作成時点を 2006 年から 18 年遡れば，ほぼ正確なデ全ての特許要件を満たすと判断された場合に発生すータを作成することができる．ただし，遡及期間がる．しかし，審査官による審査は必ずしも完全では長すぎると，1985 年時点で捕捉しきれていないパない．そこで，審査の段階では発見されなかった拒テントに関する過小推計問題が発生する．すなわ

絶理由を洗い出し，特許権付与の是非を見直す目的

ち，1985 年以前に登録となったパテント情報などで，特許無効審判と特許異議申立制度が設けられてが基本データベースから欠落している．こうした過いる．特許無効審判制度と特許異議申立制度は，い小評価の問題は，パテントの価値は減衰していくとずれも第三者が特定の特許について無効理由もしく仮定しているので，ストックデータ作成時点をは異議申立理由を主張し，審判官がそれを審査し2006 年に近づければ克服される．そこで，全体のて，その理由が妥当なものと判断する場合に，特許95%が出願から 10.8 年で登録になっているという事権を無効もしくは取消しにする制度である．
閲覧請求制度は，例えば特定の特許出願の審査経実から，パテントストックの作成時点を 1995 年度

過を知りたい場合などに用いられる．公開公報や登前後とした．

録公報により，第三者は特許出願の内容，発明の名称，特許請求の範囲，明細書，図面などの内容を知ることができる．しかし，公開公報や登録公報から
図表 1 出願-登録の経過年数に関する度数分布
0.20000.1800
0.16000.14000.12000.1000
0.08000.06000.04000.0200
経過年数0.0000
0123456789

10 11 12 13 14 15 16 17 1823

〈日本知財学会誌〉Vol.3 No.2 ― 2007

は，審査の経過（拒絶理由通知書とそれに対する意のように分解できる．（4）式は，ストックデータ作見書，補正書），拒絶理由通知書とそれに対して提成時点 t 以前に発生した属性数を集計したもので，出された意見書や補正書の内容などを知ることはで（5）式はストックデータ作成時点 t 以後に発生したきない．そこで，審査の経過情報などを得るために属性数を集計したものである．すなわち，ストック閲覧請求が利用されている．

作成時点をデータ収集時点（2006 年）とすると，特許法には，第三者にもある程度審査に協力でき（5）式で表される属性数の集計が完全に欠落し，実る仕組みが用意されている．その仕組みの 1 つが情際の知財ストックを大幅に過小評価してしまうこと報提供制度である．この制度の下では，第三者は特になる．したがって，ある程度まで遡及してストッ許庁に対し情報提供制度を利用して，当該特許出願クデータを作成しなければならない．ただし，情報が特許要件を満たさない旨の情報をその根拠を添え提供数は公開から登録までに発生するので，ほぼ正て提供することができる．なお，その情報を審査官確なパテントストックを作成できる時点まで遡及すが拒絶理由として採用するかどうかは審査官の裁量ればよいが，無効審判請求，閲覧請求，被引用数はに任されている．

無限の将来にわたって発生する可能性がある．本稿

原理的には，無効審判請求は登録から無限の将来で利用した基本データベースでは，各種属性の発生にわたって，閲覧請求と被引用は公開から無限の将時点に関するデータは蓄積されておらず，これらの来にわたって，情報提供は公開から登録までの期間情報を加えるには膨大な時間とコストを要する．に，それぞれ発生する可能性がある．

そこで本稿では，ストック作成時点を 1993 年度，本稿では，こうした属性によって加重されたパテントストックを次のように作成した．

1994 年度，1995 年度，1996 年度，1997 年度とし，ストックデータにカウントされたパテントに関する

mPS it ＝（1 −δ）PS it − 1 ＋Σ a（t,t ＋ q）i ＝ 2,3,4,5 （2）iq＝0

登録からの経過年数を算出し，5 年以上経過しているパテントの割合（5over），10 年以上経過していここで，i はパテント属性を意味し，2 ＝無効審るパテントの割合（10over）を計算した．属性の詳判請求，3 ＝閲覧請求，4 ＝情報提供，5 ＝被引用，細な経過情報が入手できないので，確定的なことはr）は t 時点に出願されたパテンとする．また，a（t,iいえないが，もしパテント属性のほとんどが 5 年以トについて，r 時点で発生した各種属性数を意味す内（あるいは 10 年以内）に発生しているのであれる．ところで，（2）式で表される各種属性によってば，5over（あるいは 10over）が 100%に近いほど加重されたパテントストックデータは，パテントストックデータの精度は高いことになる．

PS it ＝ PPS it ＋ FPS it（3）

つまり，5over，10over は本稿で作成した属性で加重されたパテントストックの精度を表す 1 つの指標

∞s
PPS it ＝（1 −δ）
PPS it −1 ＋Σ（1−δ）
a（t− s, t）（4）is＝0となる．
図表 2 は，無効審判請求数，閲覧請求数，被引用m ∞FPS it ＝ΣΣ（1 −δ）sa（t− s, t ＋ q）
i（5）q＝1 s＝1数によって加重されたパテントストックに関して，5over と 10over を計算したものである．ストック作

図表 2 登録から 10 年・5 年以上経過しているパテントの割合
10over24

5over年度

無効審判請求閲覧請求

被引用

無効審判請求

閲覧請求

被引用

1993
1994
1995
1996
1997

0.5596
0.52930.50230.48000.46060.55080.51970.49320.47080.44970.5612
0.52850.49830.47260.45030.94270.91460.88510.85840.83300.94290.91340.88270.85400.8251

0.94870.92130.89170.86460.8375

知財収益率推定の論理

成時点が，データ収集時点（2006 年）に近づくほとなる．左辺は total q を意味している．本稿では，

ど，これらの割合は低下するが，登録からの経過年

日本の大手企業 19 社の有価証券報告書から簡易 q

数は 5 年以上のパテントがおよそ 8 割，10 年以上のを計算し，各社の物理的資本ストックで各種属性にパテントがおよそ 5 割ということになる．

よって加重されたパテントストックを割った変数でこの簡易 q を説明した．ここで，簡易 q は，4．推計モデルと推計結果

簡易 q ＝（時価総額＋負債−金融資産）/（純固定資産＋土地）

適切な知的財産ストックが作成できれば，それをとした．

企業の収益指標や付加価値へ帰着させて知的財産ス

図表 3 は，（7）式の推計結果をまとめたものであトックの収益率を推計することができるようになる．ここで，1 ＝パテントストック，2 ＝無効審判る．本稿では，partial q の考え方に基づいて知財ス請求，3 ＝閲覧請求，4 ＝情報提供，5 ＝被引用，でトックの収益率を推計する．

ある．推計の結果，パテントストックは有意に簡易よく知られているように，Wildasin（1984）は，q を説明し，各種属性で加重されたパテントストッ生産関数と調整費用関数の一次同次性の下で，実質クも簡易 q を有意に説明した．決定係数，残差平方収益の現在割引価値の合計である実質企業価値 V和，t 値から判断して，もっとも安定的に簡易 q をが，それぞれの実質資本ストックのシャドープライ

説明しているものは，推計式（3）の閲覧請求数で加スλi と実質資本ストック K i の一次結合によって表重されたパテントストックであった．

すことができることを証明した．

（7）式から明らかなように，説明変数の係数は，nV ＝ΣλiVi

（6）

i＝1

パテントストックの物理的資本ストックに対する相対的 partial q を意味している．本稿のデータベー（1）式を i 番目の実質資本ストック K i について微スには，5 つの異なった業種の企業が含まれてお分すれば容易にわかるように，i 番目のシャドープ

り，業種によってこの相対的 partial q が異なってライスは，i 番目の資本ストックが企業価値を限界いることが予想される．そこで，推計に業種ダミー的に高めている部分，すなわち，i 番目の資本ストを加え，業種によって相対的 patrial q の差別化をックの partial q を意味している．そして，（6）式は行った（図表 4）．統計的に有意でなかったダミー

また，total q が partial q の加重平均によって表さを除いた結果，もっとも total q を安定的に説明しれることも意味している．いま，パテントストックたのは推計式（10）であった．すなわち，この場合もを PS，物理的資本ストックを KS とし 2 種類の資本閲覧請求数で加重されたパテントストックが，もっストックを考慮して，（6）式の両辺を KS で割れば，とも望ましい知的財産ストックの指標であることがV
λ2 PS―＝λ1 ＋ ― ―
KS
λ1 KS

（7）

明らかとなった．

図表 3 推計結果
estimate no（1）

（2）

（3）

（4）

（5）

i＝1

i＝2

i＝3

i＝4

i＝5Constant

1.31*** 1.55*** 1.30*** 1.46*** 1.35***（4.67） （5.45） （4.71） （4.55） （4.79）

PSi/KS

0.45*** 7.64*** 3.62*** 65.10*** 0.29***（5.24） （4.19） （5.41） （3.7） （5.09）

R-squared

0.219

0.150

0.231

0.119

0.209

Sum squared resid

340.6

371.0

335.4

384.5

345.0

注：カッコ内は t 値を意味する．*** は 1％有意，** は 5％有意を意味する．
25

〈日本知財学会誌〉Vol.3 No.2 ― 2007

図表 4 業種ダミーを含む推計結果
estimate no（6）（7）Constant

1.23*** 1.11*** 1.47*** 0.95*** 0.50*** 1.37*** 1.26*** 1.07***（3.45） （3.71） （4.36） （2.88） （2.06） （4.69） （3.43） （3.38）i＝1（8）
i＝2（9）（10）i＝3（11）i＝4（12）（13）i＝5PSi/KS

0.47*** 0.48*** 9.29*** 4.16*** 4.71*** 106.51*** 0.31*** 0.32***（5.62） （6.17） （5.27） （6.82） （8.56） （6.42） （5.33） （5.84）（PSi/KS）＊Tdum

2.47*** 2.58*** 154.39*** 31.25*** 35.22*** 190.24*** 1.72*** 1.85***（4.11） （4.55） （3.96） （6.14） （7.46） （3.2） （4.1） （4.63）＊Cdum（PSi/KS）-0.21（-0.63）（PSi/KS）＊Sdum-1.69*** -1.59*** -52.78*** -18.11**（-3.01） （-2.97） （-2.42） （-1.97）-8.55***-1.67（-2.61） （-1.08）-102.37*** -0.20（-5.41） （-1.02）-286.94*** -1.60*** -1.41***（-3.66） （-2.55） （-2.36）

R-squared

0.43240.43620.38490.52690.51590.4506

0.41910.4188Sum squared resid

239.69240.74259.76199.82208.98232.01245.33248.18

注：カッコ内は t 値を意味する．*** は 1％有意，** は 5％有意を意味する．Tdum は輸送用機器系ダミー，Cdum は化学工業系ダミー，Sdum は鉄鋼業系ダミーを表す．

tion bias を処理し，データベースの精度を高めるこ

5．おわりにとが今後の重要な課題である．

本稿では，日本の大手企業 19 社 506402 件のパテ（付記）本稿の作成にあたり，SBI インテクストラ株式

ント情報から，1993 年度，1994 年度，1995 年度，会社の川崎昌義氏と高橋輝行氏から有益なご示唆をい1996 年度，1997 年度のパテントストック，無効審ただいた．記して感謝の意を表したい．

判請求数，閲覧請求数，情報提供数，被引用数などで加重されたパテントストックを作成し，これらの知的財産ストックの指標のうち，どの指標がもっとも企業価値を安定的に説明しているかを検討した．
推計の結果，すべての知的財産ストックの指標は有意に total q を説明したが，なかでも閲覧請求数によって加重されたパテントストックがもっとも安定的に tottal q を説明した．
ただし，本稿で作成したデータベースには，無効審判請求数，閲覧請求数，被引用数に関して過小評価となっている可能性がある．これらの属性は，公開や登録から原理的には無限の将来にわたって発生する可能性があるからである．したがって，これらの属性に関する詳細な経過情報を収集して trunca-26

参考文献
Cockburn, I. and Z. Griliches（1988）“Industry Effects andAppropriability Measures in the Stock Market's Valuation of R&Dand Patents,” American Economic Review, 78（2）,419 ― 423.
Haneda, S. and H. Odagiri（1997）“Appropritation of Returns fromTechnological Assets and the Value of Patents and R&D inJapanese High-tech Firms,” Economics of Innovation and New
Technology, 5, 303 ― 321.
Hall, B.H. and J. Mairesse（1995）“Exploring the Relationshipbetween R&D and Productivity in French Manufacturing Firms,”
Journal of Econometrics, 65, 263 ― 293.
Hall,B.H, A. Jaff, and M. Trajtenberg（2005）“Market Value andPatent Citations,” RAND Journal of Economics, 36, 16 ― 38.
Schankerman,M.（1998）“How Valuable is Patent Protection?
Estimates by Technology Field,” RAND Journal of Economics,
29, 77 ― 107.
Trajtenberg, M.（1990）“A Penny for Your Quotes: PatentCitations and the Value of Innovations,” RAND Journal ofEconomics, 21,172 ― 189.
Wildasin, D. E.（1984）“The q Theory of Investment with Many
Capital Goods,” American Economic Review, 74, 203 ― 210.