〈日本知財学会誌〉Vol. 8 No. 3―2012 : 119 134-〈自由論題〉

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析
石井康之（東京理科大学大学院イノベーション研究科知的財産戦略専攻教授）
Analysis on the Factors Affecting R&D Performance after M&A
Prof. Yasuyuki Ishii

Department of Intellectual Property Strategy, Graduate School of Innovation Studies, Tokyo University of Science

本稿では，研究開発成果を定量的に把握する手法を展開し，特許出願価値として算出する．それは，特許出願の質的要素を包含した指標であり，企業の生産性にプラス効果をもたらすものである．算出した特許出願価値を
被説明変数に用いて，M&A を実施した企業の研究開発効率が，M&A 実施前後でどのように変化したかを確認した．
産業全体として見たとき，M&A 実施後に研究開発効率の低下傾向が見られたが，それは主に研究開発成果の量的減少（特許出願数の研究開発費に対する相対的減少）に由来するものであることがわかった．こうした減少は，競争環境の激化に対応するための研究開発戦略や特許出願戦略の変更に由来しており，同時に同じ環境変化がM&A を促したとも推測される．その意味では，同じ要因が M&A を引き起こし，同時に研究開発効率の低下を招いていたと考えられる．
■キーワード1.

M&A，技術経営，特許出願価値，生産性，研究開発効率

はじめに各企業が M&A を実施する背景にはさまざまな目的が存在する．それは，M&A には多様な経営的意義が存在しているからである．科学技術政策研究所

今日，企業の合併・買収（以下，M&A という）は， （2009）では，2003 年から 2005 年にわたる期間に我が国のみならずここ十数年にわたり国際的レベル行われた M&A について，その実施理由についてア

で増加し続けてきた．特に，2000 年と 2007 年におンケート調査を実施した．調査対象企業 3,473 社の

いて世界の M&A はピークを迎えてきた．90 年代

うち M&A を実施した企業から 137 件の M&A 事例

後半から 2000 年にかけて起こった M&A ブームは，について，3 個までの複数回答を許容して M&A 実

ネットバブルの影響によるハイテクや通信関連の企

施理由について回答を求めた．その結果，「既存事業買収が急増したことによる
（服部，
2008）
．つまり，

業の補完」（41.5%），「業務効率の向上」（38%），と1990 年代末以降に起きた世界的な M&A ブームのいった回答が多数を占める中で，技術戦略的目的を主な要因としては技術革新の進展が挙げられ，それ理由とする 3 種類の回答が，合計で 31% に昇っては日本においても同様に 1 つの大きな要因であった

いた．また，同時に，昨今は製薬企業を中心として，（宮島，2007）．

研究開発規模の拡大や，他社に存在する具体的な技

我が国企業を見ても，1990 年代後半以降における M&A の件数の急増は技術進歩，規制緩和，需要の増減などに伴う企業収益へのショックの発生などが主な要因であった（蟻川・宮島，2006）．
* 本論文は，日本知財学会誌編集委員会による複数の匿名レフェリーの査読を経たものである．

ISSN 1349-421X© 2012 IPAJ All rights reserved.

術の獲得を目的とする M&A が，ますます活発化してくる傾向が認められる1．
さらに，M&A の目的がこうした研究開発戦略や技術的意図を有していない場合であったとしても，結果的には被買収企業や消滅企業の資産を存続企業等が引き継ぐことになり，その中には技術的資産が119

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

含まれることになる．その意味でも，技術戦略や研対して，Gantumur and Stephan（2007）は通信機器

究開発効率を抜きにして最近の M&A を評価するこ産業に限定したうえで，1988 年から 2002 年にわたっとは困難になっているといえる．

て報告された M&A 事例と，M&A を実施しなかっこうした背景に鑑みた時，M&A への多額の投資た企業のデータとを併せて用いて，プロペンシティ・が，その後の企業の研究開発効率に効果があるのか

ス コ ア・ マ ッ チ ン グ 法（Propensity Score Match-

どうかという問題が，極めて重要な技術経営的課題

ing : PSM） に よ る 分 析 を 行 っ た．Gantumur andになってくる．本研究は，こうした問題意識に基づ

Stephan（2007）では，被引用回数で加重した特許

いて実施するものである．

件数を累積した特許ストックデータを用い，結果的

2.

先行研究

に M&A 参画企業において特許ストックというイノ
ベーション指標が M&A 参画直後の 1〜2 年後の期間において有意に上昇する傾向が見られることを示

M&A が，それを実施した企業のその後の研究開した．

発効率に対してどのような影響を及ぼすかという点

Ornaghi（2009） は，1988 年 か ら 2004 年 ま で のに つ い て 分 析 し た 先 行 研 究 と し て は，Hitt et al.

間の大手医薬メーカーにおける 27 件の合併事例に（1991），Hitt et al.（1996），Gantumur and Stephan

ついて分析し，合併を経験した企業はそれ以外の企（2007），Ornaghi（2009），山内・長岡（2010）など

業よりも研究開発効率が劣ることを示した．Or-が挙げられる．これらが本稿における分析にとってnaghi（2009）では，医薬業界の合併自体が，たとの直接的な先行研究になる．

えば主力製品の特許満了期限の到来や研究開発動向

Hitt et al.（1991）では，1970 年から 86 年までに（たとえば，次世代を担う研究開発成果が見いださ実施された 278 件の M&A 事例のうち，データの整っ

れていない）などといった企業の内生的要因によった 29 の産業にわたる 191 件の買収事例を対象とし，て発生する可能性が高いことに着目し，その内生的企業買収前後 3 年間のデータを用いて分析を行っ事情を取り除いた純粋な合併の影響を抽出するためた．被説明変数には研究開発アウトプットとしてのに，Gantumur and Stephan（2007）と同様にプロペ

特許件数を売上高で割って基準化したデータを用い

ンシティ・スコア・マッチング法（PSM 法）を採た．説明変数に，多角化ダミー，負債比率，企業規用した．実際に合併に至った企業と同程度の合併確

模，流動比率，収益率などを採用してコントロール

率をもたらす内生的要因を有する企業（「コントロー

したうえで，合併以後の年次を 1 とする合併ダミール企業」という）を選出し，両方の企業の合併後のを説明変数に加えて回帰した．
その結果，
合併ダミー

パフォーマンスを対比させることで，合併そのもののパラメータは研究開発アウトプットに対して有意がもたらす効果を抜き出すという手法をとった．

にマイナスを示すことが示された．このことは，

M&A 実施確率が同等のコントロール企業を抽出し

M&A はその後の企業の研究開発効率に対してマイて，M&A 実施企業を 1，実施していないコントロー

ナスに影響することを示している．

ル企業を 0 とするダミー変数を説明変数に用いて回また Hitt et al.（1996）は，企業買収に限定せず事帰を行った．そして，M&A を実施した企業の方が業譲渡までを含めた外部マネジメント活動への集中実施しなかった企業よりも，アウトプットとしての度と，企業内部の戦略，財務，さらには研究開発活米国特許登録件数や被引用数の多い重要特許の件数

動 と の 相 互 関 連 を 体 系 的 に 分 析 し た．Hitt et al.

が低下していることが確認された．

（1996）では，買収活動に積極的であることが，企山内 ･ 長岡（2010）では，1984 年から 2002 年ま

業内部の研究開発活動（internal innovation）にマイでに公表された 51 件の M&A（合併）事例をベーナスの影響を及ぼすことが示された．

スに，合併 1 年前から合併 4 年後までのデータが欠

こ の よ う に 全 産 業を対象とした分析において損なく入手できるものを抽出し，それに対して同業

M&A がマイナス効果をもたらすとする研究結果に種で営業利益，従業員数，研究開発費といった指標

120

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析

から見て合併確率が同程度と考えられる比較対象企3.

特許出願価値の算出とその検証

業（非合併企業）をサンプルに付加し（PSM 法），
合併した企業のその後の研究開発効率が比較対象企

Griliches（1990）などによって，個々の特許出願業と比べてどのような違いが生じているかを確認しや登録特許はそれぞれに価値が異なり，その価値のた．特許出願件数を被説明変数とし，
合併ダミー
（合

分布は大きく分散し歪んだものであることが指摘さ

併企業を 1，非合併企業を 0 とする）と合併後の各れた．このように，特許出願件数や特許登録件数と年ダミーとの交差項を説明変数に加えて回帰し，特いった量的指標をそのまま研究開発成果の代理変数

許出願件数については合併後減少するが，その減少として使用することには問題がある．各特許出願に効果が有意に現れるのは合併後 2 年目以降であるこ

つき，その特性を把握することでそれぞれ相応しいとを示した．

価値を導き出すことが求められる．

一方，Ahuja and Katila（2001）は，M&A を実施

その点，特許データにはその価値を測定するうえする当事者企業に関わる諸事情が，M&A 実施後ので有効と考えられるさまざまな属性データが含まれ特許出願件数を指標とする研究開効率に影響を及ぼている．

すと考えて分析を行った．当事者企業の相対的規模，

Trajtenberg（1990）は，各特許が他の後願の特許保有する技術の類似度などに関するデータを取り込

出願から引用された回数（被引用回数）が多いもの

んで，それらが研究開発効率にどのように影響するほど，その社会的価値が高いことを示した．その後，かを検討した．Ahuja and Katila（2001）の推計では，

同 様 の 検 証 が Harhoff et al.（1997），Hall（1999），

両当事者の相対規模は，その差が大きいほど研究開Hall et al.（2005）などによってなされてきた．

発生産性が向上する結果が示され，また買収両当事

また，Nakanishi and Yamada（2007）は第三者によっ者の保有する技術の関連性の強さは，買収後の研究てなされる異議申立，特許無効審判といったリアク

開発効率に対して逆 U 字の関係にあることが示さ

ションは，第三者が当該特許出願に対して事業的にれた．

重要視していることの裏返しでもあると考えた．ここのように，これまでの分析では M&A が実施さうした観点から，異議申立，特許無効審判請求，情れた後の研究開発効率に関しては，M&A がマイナ

報提供を「オブジェクション」と称し，日本の大手

スの影響を及ぼすとする研究が比較的多く見いださ

企業 101 社のデータを用いて，オブジェクション数

れるが，同時に Gantumur and Stephan（2007）のよをストック化して，それが，企業価値を増加させる

うに産業分野を特定した研究では，逆に統合後のパ

うえで重要な役割を果たしていることを示した．さフォーマンスが上昇するとする結果も得られてきら に，Tong and Frame（1994），Lanjouw and Schan-

た．

kerman（1997），西村ほか（2005）は，登録特許件

そして，Gantumur and Stephan（2007）を除けば，数よりもクレーム数（請求項数）の方が各国の技術

いずれの研究においても研究開発効率を測定するた水準や特許の価値をよりよく説明する指標であるとめの変数には，基本的に特許出願件数や特許登録件

指摘した．

数といった研究開発成果の量的測定指標が用いられ

また，Putnam（1996）はある発明の出願国数が，てきた．しかし，研究開発効率を適切に評価するた

その発明の価値と関連を持っていると指摘し，同時めには，研究開発成果の質的側面までをも包含した，に Lanjouw and Schankerman（1999）は出願国数よより精緻な指標を用いたうえで分析することが求めりも外国出願の有無がより重要な指標であることをられる．そのために本研究では，特許出願件数に代指摘した．その他，Lerner（1994）は IPC 分類数のえて，特許出願価値という研究開発成果指標を策定

多い特許を出願しているバイオテクノロジー企業のすることとした．

企業価値が高いことを示し，また，西村（2005）は発明者数の多いことが特許の価値に影響することを
示した．
121

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

このように，特許属性データには，その特許や特なノイズも含まれているところ，本研究で用いる単許出願の価値を推測させうる多様なデータが含まれ一潜在変数モデルでは，こうしたノイズの除去を志ているが，上で述べた先行研究では発明の価値に関向するという点でも，単一の属性によって特許等のわるさまざまな属性データの提示はなされたもの

価値を測定する方法よりも理論的に優れているといの，基本的に単一の属性データを独立して適用させうことができる．また，こうした質と量のいずれをて登録特許や特許出願の質的価値に代理させていも包含した特許出願価値を指標化することにより，た．

これまで定量的に把握することが困難であった研究それに対して，Lanjouw and Schankerman（1999）
は，登録特許が有する複数の属性データを用いて，
特 許 の 単 一 の 質 的 価 値 を 算 出 し た．Lanjouw and
Schankerman（1999）によって開発されたモデルは，
単一潜在変数モデル（one-factor latent variable mod-開発成果を正確に，かつ客観的に把握することが可能になると考える．

4.

単一潜在変数モデルによる特許出願価値の算出el）といわれ，ここではクレーム数，被引用回数（前方引用数），引用数（後方引用数），そして内外国登録数（patent family size）の 4 つの属性が用いられ，それらによって単一の特許の質的価値が算定された．そして，これら 4 つの属性を統合した特許の質的価値に関する変数が，特許の登録更新を実施するか否かという企業の意思決定や，特許侵害訴訟を法廷で争ったか否かといった事実と密接に関連を有していることを示した．特許の質的価値をそれぞれ単一の属性によって示すという方法ではなく，このよ
うに複数の属性を駆使して特許の単一の質的価値を測定することで，個々の属性が個別に反映する質的価値を包括的に反映させることができるものと考えられる．
特許の複数の属性データによって，特許の質的価値を測定するサービスが，国内の知的財産コンサル
タント企業などによってなされているが，たとえば，各属性に対して任意に決めたウエイトを特段の根拠なく定めることで単一指標を算定するなど，その算定方法はどちらかというと恣意的性格が認められ，統計的な客観性に欠けるという問題をはらんでいる．
本 稿 で は，Lanjouw and Schankerman（1999） によって開発された単一潜在変数モデル（one-factor
latent variable model）を発展させ，より多様な属性
データを用いて個々の特許出願の価値を算出することとする．この方法を用いることで，恣意性を排除
でき，純粋に統計的な特許出願の価値を測定することが可能となる．さらに，個々の属性にはさまざま
122

いま，i 番目の特許の k 番目の特許出願属性 y ki を
下記のように定義する．
y ki = mkqi +e ki

q〜N（0, 1） e k〜N（0, v2k ）…<1>

ここで，i を個々の特許出願，k を各特許出願が有する個々の属性（k=1, …K），q を共通因子， mk を属性 k に対する因子負荷量，また e k を各属性が有する特異値（ノイズ）とする． y ki は特許出願 i の k
番目の標準化された特許属性データを意味する．また， e k は vk だけの分散を持つ．因子負荷量 mk は，
属性 k によって異なり，共通因子 q と属性との関連
2の強さを示している．
因 子 負 荷 量 mk と ノ イ ズ の 分 散 v2k を， 現 実の y ki を用いて回帰し算出する．その際に，因子の数は「特許出願価値の高さ」という 1 つの因子とする．また，属性が K 個存在する時，求めるべきパラメータは因子負荷量 mk とノイズの分散 vk の 2 つ
2がそれぞれ K 個ずつで 2 × K 個となる．それに対して，連立方程式の数は y の分散共分散行列によって得られる K（K+1）/2 だけの数となり，K が 4 以上になる時に過剰識別の問題が生じる．
そこで，連立方程式が満たされる程度を最大化するようなパラメータを求めるために，本研究では最尤法によって因子分析の回帰を行うこととする．
この分散共分散行列と上の <1> 式から予想される各属性データの分散共分散行列が同じとすれば，
E 6yyl@ = mml+X…<2> が成立する．

ここで，たとえば属性の数を 4 つとすると， m は

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析

因子負荷量の行ベクトル， X は対角要素を v2k とし項， Kt は t 年における企業の稼動資本ストック，

その他を 0 とする 4 行 4 列の対角行列を意味する．

Lt は t 年における企業の従業員数， PVSt は t 年に

ところで，q と y k は結合正規分布に従うため，おける企業の特許出願価値ストック，そして a ， b

観測データ y ki が与えられた時の，共通因子 q の条

，c は そ れ ぞ れ パ ラ メ ー タ を 意 味 す る． な お，

件付き期待値は下記の公式で表されることが知られPVSt の算出方法については，後記 6. の <8> 式をている（Green 2008）．

参照されたい．

2

E 6qi y@ = mlK-1y…<3>

こ こ で， K = mml+X を 意 味 し，<3> 式の mlK-1 は 1 行 4 列の列ベクトルになるが，これを r1 g r4 で表すと，E 6qi y@ = ! r j y ji
4

j=1

M&A 実施後の研究開発効率変化の把握方法

M&A を実施した企業と，M&A 未実施企業の両…<4>となり，<3> 式の共通因子の条件付き期待値が，4種類の特許出願属性データの寄与度によってウエイ
ト付けされた値になることを示している．

mlK-1 を各属性別に算出し，現実の属性が持つ値に乗じて合計することで，個々の特許出願の価値を算出することができる．
本稿では，さまざまな特許出願データのうち，先行研究でその有用性が指摘されている次の 9 つの属性を用いて，個々の特許出願の価値を算出することとした．①無効審判申立数，②異議申立数，③情報
提供数，④包袋閲覧請求数，⑤被引用数，⑥クレー
ム数，⑦ IPC 分類数，⑧発明者数，⑨外国出願の有無の 9 つである．なお，最初の①から④までの属
性は，オブジェクションとしてまとめて 1 つの属性とした．
なお，算出された特許出願価値が，企業の研究開
発活動の結果として生み出された研究開発成果であるといえるためには，それが企業の生産性を押し上げるものでなくてはならない．そのために，算出された特許出願価値を生産関数に当てはめて，それが有意に企業の付加価値をプラスに押し上げることの確認が求められる．そのために，Griliches（1980），
Mansfield（1980），Griliches（1986）などに倣い下記のシンプルなコブ ･ ダグラス型生産関数を想定して，c が有意にプラスの値を示すかどうかを確認す
る．
VAt = AK taL bt PVS tc

5.

…<5>

VAt は t 年における各企業の付加価値，A は定数

方のサンプルを用いて，M&A 実施前後における研究開発効率の変化について回帰する．回帰式は，次のモデル式を用いて最小二乗法によって推計を行う
こととする．
+b2 ln（Mit）= b0 +b1 ln+（RDit）ln（PVit）+b3 NPit +b4 D MAit +b5 Xit +uit…<6>
ここで，PVit は統合した企業 i の t 期における「特許出願価値」（M&A 実施企業について，M&A 前においては当事者企業の合算値）3， RDit は企業 i の t期における「研究開発費」（M&A 実施前においては当事者企業の合算値）を意味する4．
Mit は，企業 i の t 期における企業規模を示す「従業員数」を，また NPit は，質と量からなる特許出願価値に対して，その量的側面である特許出願件数に影響を及ぼすと考えられる経営指標としての企業の「純利益額」を意味する5．
そして， D MAit が M&A 実施前を 0，M&A 実施
後を 1 とする「M&A ダミー」である．この変数のパラメータ（ b4 ）の符号によって，M&A 実施後の研究開発効率の変化を確認できる．
Xit は，「産業ダミーと年度ダミーとの交差項」を意味する．産業ダミーは，化学系（食品，化学，医薬，石油石炭），素材系（繊維，ガラス・土石，紙・パルプ，ゴム），鉄鋼・金属系（鉄鋼，非鉄金属，
金属製品），電気・機械系（機械，電気，輸送機械，
精密）の 4 つを設定した．「産業ダミー」の対象としないベース産業は建設と，さらに M&A 実施企業のサンプルが 1 社のみであったその他製造と鉱業を加えた6． uit は誤差項である．
123

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

なお，今回対象とした M&A について，その前後

業をサンプルに含めて回帰し，可能な範囲で M&A

5 年間のデータを用いて分析を行ったが，その前後自体が研究開発効率にもたらした効果を抽出するこ

5 年の間にも，当事者のいずれかが別の買収を実施とにつとめることとした．

しているケースが多々認められた．同時に，別の合

次に，M&A を取り巻く環境要因が M&A 実施後併を行っているケースも存在した．こうした別途のの研究開発効率にどのような影響をもたらすかを確

企業買収や合併は，分析の対象とした M＆A の効

認するために，次のモデル式を用いて最小二乗法に果にバイアスを与えることになる．そこで，<6>よって推計を行うこととする．

式では表示を省略しているが，別途の買収が行われ+c3 NPit= c0 +c1 ln+c2 lnln（PVit）（RDit）（Mit）ていた場合は，その買収後 5 年間にわたり「その他+c4 D MAit ＊Z+c5 Xit +ulit

買収ダミー」を設定した．「その他買収ダミー」は，
当該 M&A のいずれかの当事者企業が別の企業買収を行った場合，もしくは買収された場合，その買収…<7>

PVit ， RDit ， Mit ， NPit ， Xit については，<6> 式の場合と同じである．

が実施された年度以降の 5 年間を「1」とし，それD MAit ＊Z は，M&A が R&D に対して及ぼす影以外を「0」とした．また，別の合併が行われてい響に何らかの変化をもたらす可能性が考えられる変た場合は，その合併から 5 年を経過するまでの間の数（Z）と D MAit との交差項を意味する．Z には「相データはサンプルから除外した．

，「 技 術 距 離」（TECDISTi），
対規模」（ RELATIVERDi）

なお，Gantumur and Stephan（2007），Ornaghi「合併ダミー」（ D MEGERi ）を用いることとした．

（2009），山内・長岡（2010）などは PSM 法を用い相対規模と技術距離の算出方法については，後記て M&A 未 実 施 企 業 を 抽 出 し た． 彼 ら が 用 い た

6. を参照されたい．「相対規模」（ RELATIVERDi ）とPSM 法の採用に際しては M&A 実施確率を規定す「技術距離」（TECDISTi ）については，Ahuja and Ka-

る要因の特定が必要となる．後述するが，今回サン

tila（2001）が示した M&A を実施した両当事者企業

プルに用いた企業のうちインタビューを行った企業の相対的規模と両当事者企業の知識ベースの関連度

は，経営環境の厳しさを M&A 実施の要因とするも（relatedness）に倣った9．また，異なる技術を有すのが多かった．しかし，M&A を実施する要因は企る企業が統合することにより，範囲の経済（Hender-

業によってまちまちであり，中には経営環境が良好

son and Cockburn, 1993）効果が見いだされるかどな場合であっても積極的な戦略意図から M&A を実うかを確認するために導入することとした．合併ダ施する企業が存在する可能性も考えられる．また，ミー（ D MEGERi ）は，M&A の実施形態が合併の場

山 内・ 長 岡（2010） は 別 と し て も，Gantumur and合と買収の場合とで，M&A 実施後の研究開発効率

Stephan（2007），Ornaghi（2009）は特定産業に属に違いが見られるかどうかを確認するために導入しする企業の M&A のみを分析対象とした．こうしたた．

特定産業のみの分析においては，M&A 実施に至る

交差項にかかるパラメータを見ることで，これら要因を特定することが比較的容易である ．PSM 法「相対規模」（ RELATIVERDi），「技術距離」（TECDISTi），の採用に当たっては，M&A など特定の事象に至る「合併ダミー」（ D MEGERi ）といった変数が，M&A

要因を論理的に，あるいは経験的に特定できること

実施後の研究開発効率にどのような影響を及ぼすかが必要である．今回用いたデータのように，すべてを確認する．

7の産業にわたり共通する M&A 実施確率を規定する
要因を適切に見いだすことは困難と考えられる．さ6.

分析に使用するデータ

らに，PSM 法についてはそれ自体の問題点が指摘されているところでもある8．そのため，本研究で分析の対象 M&A および対象企業は，㈱レコフのは PSM 法によらずに，業種，企業規模，収益性にマール M&A データベースから抽出した．1996 年 4

おいて，M&A 実施企業に類似する M&A 未実施企

月から 2006 年 4 月までに上場企業どうしで M&A

124

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析を実施し，M&A 実施年の前後 5 年間（各企業ともを算出するとともに，労働投入量としては同期間の10 年分）のデータを使用した．一部，欠損データ

従業員数を用いた13．資本ストックについては稼働の存在する企業もあったが，少なくとも M&A 実施

率を乗じて，稼働資本ストックを算出し，またそれ前後いずれともで研究開発費等のデータが入手できぞれに関連する指数値を用いて各年の値をデフレー

た M&A 事例（59 事例）と，それに関わった当事

トし実質化した．

者企業を抽出した．
M&A 未 実 施 企 業 に は，M&A 実 施 企 業 に 業 種，
企業規模，収益性といった企業特性を示す代表的なファクターにおいて類似した企業を抽出した．具体的 に は， 日 経 NEEDS-Financial QUEST に よ り，
1996 年時点において M&A 実施企業と東証業種分類において同業種に属し，同程度の売上高と利益率を有している企業を，M&A 実施企業に対して原則
として 2 社ないし 3 社ずつ抽出することとした．ただ，同程度の売上高・利益率の企業が存在せず，対応した M&A 未実施企業の抽出ができないケースも一部，存在した．その結果，238 社を M&A 未実施
企業として抽出した10．
特許データについては，特許データ提供サービス会社であるインテクストラ株式会社の提供するデー
タベース Stravision から，今回の分析対象に含める
M&A に携わった対象企業別，および M&A 事例グ
ループ企業別に，1985 年 4 月 1 日から 2007 年 3 月
31 日までに出願されたすべての特許出願事案を属性データとともに取得した．先に述べた M&A 未実
施企業の特許出願までを含めると総件数は2,191,386 件となった．
特許の属性データのうち，①異議申立人数，②無効審判請求人数11，③情報提供数，④包袋閲覧請求数，⑤被引用数については切断バイアスの問題が発生するが，それは Hall et al.（2001）が考案した擬似構造法によって修正倍率を乗じることで処理をした12．
特許出願価値が企業の生産性と親和性を有してい

PVSt =（1-d ）PVSt-1 +PVt…<8>

PVSt は t 期における特許出願価値ストック，d は減衰率， PVt は t 期の特許出願価値である．
なお，<8> 式の d は減衰率には，UFJ 総合研究所（2005）によるアンケート調査結果を参考にして25% を適用した．UFJ 総合研究所（2005）のアンケー
ト質問項目の中には，「研究開発成果により事業化された製品等が市場投入後に一定利益が得られた期間」に対する質問が含まれており，その集計結果としての平均値が 8.8 年となっていた．同時に，市場投入後に一定利益の得られた期間を研究開発開始年
別に見た時，研究開発開始年の新しいものほどその期間が短縮化傾向にあることが示されていた．そこで，本研究では上記平均年数 8.8 年をやや下回る 8
年を減衰期間として採用し，残存価値 10% を想定し，定率法計算に基づいて減衰率（d ）を 25% とした．
「 技 術 距 離 」（TECDIST） に は，Jaffe（1986） で示された各企業の技術ポジションを求め，下記の式で求められる M&A 当事者企業の技術ポジションの相関係数を用いた．この技術距離は 0 から 1 までの値をとり，値が 0 の時は両者の技術内容に関連性がなく，1 に近づくほど類似した分野に属する技術を互いに保有していることを示す．
tij =Fi Fjl（ Fi Fil）（Fj Fjl）…<9>

tij は企業 i と企業 j の技術距離を， Fi と Fj はそれぞれ企業 i と企業 j の技術ポジションを示す．

ることの確認のために，M&A 実施企業の 1990 年

M&A 当事者企業の「相対規模」（RELATIVERD）

から 2006 年まで（ただし，M&A 実施前まで）のに関しては，M&A 当事者企業の M&A 実施直前に特許出願価値のストックを下記の式によって算出しおける研究開発費の相対比率を用いた．相対比率は，た．さらに，日経 NEEDS-Financial QUEST より取規模の小さい方の値を大きい値で割って算出した．

得したデータにより，同期間における年度別の付加「合併ダミー」（ D MEGERi ）については，マール

価値，
資本ストック（算出方法は特許出願価値ストッ

M&A デ ー タ ベ ー ス か ら M&A 実 施 形 態 が 合 併 でクの場合と同じ．ただし減衰率には 15% を適用）あったか買収であったかを判別し，合併の場合は 1
125

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

願の価値が算出される．ちなみに，この特許出願価を，買収の場合は 0 の値を付与した．
産 業 分 野 に つ い て は， 日 経 NEEDS Financial値を出願件数で割った平均値を主な産業別に求めて

QUEST から東証業種分類に従って「産業ダミー」

みた．すると，医薬が 1.70 点，電気機器が 1.03 点，を設定した．

輸送機械が 0.89 点となり，この特許得点はそれぞれの産業特性をよく表していると見ることができ

7.

推計の結果

7.1.

単一潜在変数モデルによる特許出願価値る．医薬品では，少数の特許で 1 つの製品が構成されるともいわれ，特許出願された発明の価値は，他の産業にくらべて相対的に高いと考えられる．それ

上の <3> 式で示された mlK を求めるために因に対して，電気機器産業や輸送機械産業では 1 つの子分析ソフトウェアを用いて，各属性の因子負荷量

製品に数百から数千件の特許が包含されているのが-1と各属性のノイズの分散を求めた．そして，それに通常であり，1 つの特許出願の価値は，医薬に比べよって mlK （属性別の寄与度）を求めたのが，下て低いものと想定される．

-1の表 1 である．6 つの属性のうち，発明者数はその他の属性とマイナスの相関を持った．単一の因子を

7.2.

特許出願価値の付加価値に対する親和性分析求めるためには，各属性が相互にプラスの相関を有

上の <5> 式に基づいて，1990 年から M&A 実施

していることが求められる．そのため，実際の特許企業が M&A を実施する前までの間のデータをサン

出願価値の算定は発明者数を除いた 5 つの属性にプルとして推計を行った結果が表 2 である．モデル

よって行った．

1 とモデル 3 は特許出願価値ストック（PVS）を導

各属性の寄与度を見ると，外国出願の有無の寄与

入した推計結果である．また，特許出願価値の有効度が最も高く，続いて IPC 分類数，そしてオブジェ性と比較するために，モデル 2 とモデル 4 には特許

クション数の順になっている．被引用回数の寄与度

出 願 件 数 に よ る ス ト ッ ク（ 特 許 出 願 件 数 ス ト ッが，5 つの属性の中でも相対的に小さくなっている

ク : PAS）を算出して，それを導入して回帰を行っことから，被引用回数だけで加重した特許の質的価

た．

値では精緻さに欠ける可能性がある．

モデル 1 とモデル 2 は，17 産業のダミー（ベーこうして求められた各属性の寄与度は，単なる因ス産業は建設）を付加し，固定効果を導入しなかっ子負荷量をそのまま適用するのではなく，各属性がた場合の推計である．また，モデル 3 とモデル 4 は有する分散の大きさを加味させて，分散の大きい属固定効果を導入した場合の推計結果を示している．

性についてはそれだけ因子負荷量を割り引いて寄与

モデル 1 からモデル 4 にかけて，稼働資本ストック，度を求めることを意味している．

労働は付加価値に対して頑健にプラスの弾力性を示

mlK （寄与度）を個々の特許出願が有する各属-1

性の値に乗じて，それらを合計することで各特許出していることが確認される．
モデル 1 とモデル 2 の比較から見ると，特許出願
価値ストックが企業の付加価値創出に対して有意に

表1

属性別の特許出願価値への寄与度

プラスの効果を発揮していることが確認される一

因子負荷量
（m）

ノイズの分散（v2 ）寄与度（ mlK 1 ）

オブシェク
ション

0.12790.78550.1171

被引用回数

0.52586.46430.0585クレーム数

2.319430.0610.0555

IPC 分類数0.29140.86010.2437

外国出願

0.14420.42540.2438126

方，特許出願件数ストックではパラメータはプラスとなったものの有意性は得られなかった．
モデル 3 とモデル 4 との比較においても，特許出願価値ストックが企業の付加価値創出に対して有意にプラスの効果を発揮していることが確認される一方，特許出願件数ストックでは有意性は得られなかった．
以上の結果から，特許出願価値が研究開発成果を

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析

表2

特許出願価値の付加価値に対する親和性の検証
被説明変数 : log（VA）

Variable

C

モデル 1

モデル 2

モデル 3

モデル 4

係数

係数

係数

係数

（t- 値）（t- 値）（t- 値）（t- 値）

1.35＊＊＊

1.11＊＊＊

2.41＊＊＊

2.15＊＊＊（9.01）（7.74）（9.70）

0.24

0.24

0.24

（15.5）（16.0）（12.4）

0.71

0.74

0.56

（31.2）（32.3）（14.5）＊＊＊

log（K）＊＊＊＊＊＊

log（L）

＊＊＊

0.02

0.018

（2.79）

log（PAS）

0.23＊＊＊（12.2）
0.60＊＊＊＊＊＊＊＊

log（PVS）（8.85）＊＊＊（15.7）＊（2.00）
0.00010.016（0.02）（1.72）

産業ダミー

○

○

×

×

固定効果

×

×

○

○

サンプル数

1,397

1,397

1,397

1,397

修正決定係数

0.92490.92450.97040.9701

注 : 1.
2.

，＊＊，＊は，それぞれ 0.1%，1%，5% 水準で有意であることを示す．
○は産業ダミー，もしくは固定効果を導入して回帰したことを示し，× はそれらを導入していないことを
示す．

＊＊＊

表3

M&A の研究開発効率に及ぼす影響
被説明変数 : log（PV）
モデル 5
Variable

C

モデル 7

係数

係数

係数

（t 値）

（t 値）

（t 値）

3.47＊＊＊

2.00＊＊＊

2.02＊＊＊（17.69）log（RD）

モデル 6

0.072＊＊＊（3.71）（4.87）
0.060＊＊（3.08）
0.19＊＊＊

log（M）（4.07）（4.93）
0.064＊＊＊（3.31）
0.18＊＊＊（3.86）
7.87E-07＊＊

NP

2.87
－0.19

＊

－0.12

－0.13＊（－2.37）＊＊＊

D_MA（－3.62）（－2.14）

産業ダミー×年ダミー

○

○

○

固定効果

○

○

○

サンプル数

2,640

2,605

2,605

Adjusted R-sq

0.95600.95630.9565

注 : 1.
2.

，＊＊，＊は，それぞれ 0.1% 水準，1% 水準，5% 水準水準で有意であることを示す．
○は産業ダミー×年ダミー，もしくは固定効果を導入して回帰したことを示している．

＊＊＊

127

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

なかった．

推し量る指標として，単なる特許出願件数よりもよモデル 7 は研究開発費，企業規模（従業員数の対り有効な指標であることが確認される ．
14数値），そして純利益をコントロール変数として回
7.3.

M&A 実施企業における研究開発効率の変化と帰した結果である．純利益もプラスで有意となり，

影響要因

M&A ダミーについてはモデル 6 のケースとほとん
ど変化は見られなかった．

上の <6> 式によって固定効果推計を行った結果
が表 3 である．

このことから，M&A 実施企業は，M&A 実施を

表 3 のモデル 5 は，研究開発費だけでコントロー

しなかった企業との比較においても，明確に研究開ルした結果を示しているが，M&A ダミー（D_MA）

発効率を低下させていることが確認される．

は有意にマイナスの値を示している．モデル 6 は，7.4.

企業規模（従業員数の対数値）を加えて回帰した結研究開発効率に影響を及ぼす各種要因の分析

果であるが，企業規模は有意にプラスとなった．こ

表 4 のモデル 8 は，相対規模（RELATIVRD）とれは規模の経済が働いていることを示していると考

M&A ダミー（D_MA）との交差項を導入して回帰えられる．M&A ダミーの有意度がやや低下したもした結果であるが，交差項のパラメータは有意にマのの，推計結果はモデル 5 とほとんど変化が見られイナスの値を示している．このことから，M&A に

表4

研究開発効率に影響を及ぼす各種要因

Variable

C

モデル 8

モデル 9

モデル 10モデル 11

係数

係数

係数

係数

（t 値）

（t 値）

（t 値）

（t 値）

2.00

2.07

1.97

1.97＊＊＊（5.01）（5.09）（4.89）（4.90）

0.059

0.062

0.064

0.059＊＊（2.99）（3.21）（3.29）（3.07）＊＊＊＊＊

log（RD）

0.19＊＊＊

log（M）＊＊＊＊＊

0.18＊＊＊＊＊＊＊＊

0.18＊＊＊（4.14）（3.94）（4.02）

7.70E-07

7.92E-07

7.41E-07（2.82）（2.89）（－2.71）＊＊

NP

被説明変数 : log（PV）＊＊

0.19＊＊＊（4.15）

＊＊

－0.32

＊＊

RELATIVERD ＊ D_MA（－2.98）－0.16＊TECDIST ＊ D_MA（－2.21）

D_MEGER ＊ D_MA

－0.14＊－0.15＊（－2.45）（－2.41）

業ダミー×年ダミー

○

○

○

○

固定効果

○

○

○

○

サンプル数

2,605

2,603

2,605

2,605

0.95650.95650.95650.9563Adjusted R-sq
注 : 1.
2.
128， ， は，それぞれ 0.1%，1%，5% 水準で有意であることを示す．
○は産業ダミー×年ダミー，もしくは固定効果を導入して回帰したことを示している．

＊＊＊

＊＊

＊

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析

関わる両当事者の相対的規模は，それが乖離してい8.

る方が研究開発効率が高まることを示している．こ企業インタビュー等による研究開発効率低下の要因分析の 結 果 は，Ahuja and Katila（2001） や Cloodt et al.
（2006）らの分析と整合的である．

本研究では建設，食料品，医薬品，ガラス ･ 土石，

モデル 9 は技術距離（TECDIST）と M&A ダミー

非鉄金属，機械，電気機器に属する企業，合計 13（D_MA）との交差項を導入して回帰した結果であ社をサンプル抽出し，インタビュー調査を実施した．

るが，交差項のパラメータは有意にマイナスの値をインタビュー調査の目的は，研究開発効率が低下し示した．このことは，M&A 当事者企業の保有するた要因が，研究開発成果の量的側面にあったのか，技術が異なっているほど研究開発効率が高まること

それとも質的側面に見られたのか，そしてその背景を示している．これは，異なる技術分野の企業が統にはどのような要因が存在するかを確認することに合することで，範囲の経済が機能することを示唆しある．

ている15．
モデル 10 は，合併ダミー（D_MEGER）の交差
項を導入して回帰した結果であるが，合併ダミー

8.1.

研究開発効率の質と量

まず，表 5 はインタビューを実施した企業 13 社

（D_MRGER）の係数は有意にマイナスの値を示しの研究開発効率（PV/RD）と，それを対 R&D 特許

た．このことは，合併という形態よりも，買収によ出願件数（PA/RD : 量的変化）と，1 件当たり特許

る企業統合の方が研究開発効率が高まることを示唆

価値（PV/PA : 質的変化）に分解したものである．

している．なお，念のため，モデル 11 において純研究開発効率（PV/RD）に関する指標は，下記の式

利益（NP）を除いた回帰を実施してみた．結果はの通り特許出願件数を研究開発費で割った特許出願

モデル 10 の場合とほとんど変化はなかった．

効率（PA/RD）と，特許出願価値を特許出願件数でなお，モデル 8 からモデル 11 を通して，研究開割った 1 件あたりの特許出願価値（PV/PA）に分解

発費のパラメータは有意に 0.059〜0.064 といった安することができ，研究開発成果の量と質に分けるこ

定した弾力性を示した．

とができる．特許出願効率（PA/RD）は，量的側面

表5

インタビュー企業の研究開発効率の変化と要因分析
PV/RD

企業（産業）

PA/RD

PV/PA

変化率

向き

変化率

向き

A（建設）

70.60%↑

69.20%

↑

変化率
1.90%

向き
↑

B（建設）

59.80%↑

55.10%

↑

1.90%

↑

C（食料品）－35.90%↓－50.20%↓27.80%↑

D（医薬品）－50.60%↓－52.90%

↓

9.40%

↑

E（医薬品）－28.20%↓－39.10%↓16.60%↑F（ガラス土石）－36.50%↓－22.90%↓－17.90%↓G（ガラス土石）－53.50%↓－55.90%

↓

6.60%

↑

H（ガラス土石）－69.80%↓－67.40%↓－7.70%↓

I（非鉄金属）－60.50%↓－35.20%↓15.90%↑

J（非鉄金属）－71.10%↓－71.40%

↓

6.10%

↑

K（機械）

－25.90%↓－33.20%↓10.80%↑

L（機械）－43.70%↓－40.00%↓－6.70%↓

M（電気機器）－33.50%↓－26.50%↓－7.90%↓
129

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

を示すと考えられるものの，あくまでも研究開発費

非常に大きいことが分かる．それに対して，質的変に対する「相対的な」出願件数の量であり，この増化は研究開発効率（PV/RD）がマイナスを示した企

減は量的側面から見た効率の変化を見たものであ

業においても一部はプラスを示し，またマイナスとる． 表 5 は こ れ ら 3 つ の 要 素 が，13 社 に お い てなった企業でもその変化率が小さいことが分かる．

M&A 実施前後でどのように変化したかを示したもこのことは，研究開発効率の低下が，ひとえに特許のである．

出願件数の減少に起因していたことを物語ってい研究開発効率 =る．

特許出願価値 （PV/RD）
研究開発費

8.2.

特許出願件数 （PA/RD）
=
研究開発費
#

研究開発効率低下の要因分析

表 6 はインタビュー対象企業に対して行った質問に対する回答の概要である．

特許出願価値 （PV/PA）
特許出願件数

まず，表 6 と表 5 の結果との関係についていくつか付言しておく必要がある．先の表 5 において G，H，なお，各企業の研究開発効率（PV/RD），特許出

J，L，M の各社は特許出願効率（PA/RD）が低下し

願 効 率（PA/RD），1 件 あ た り 特 許 出 願 価 値（PV/ているにもかかわらず，表 6 のインタビュー結果でPA）の集計は，M&A 実施前後におけるそれぞれ各

は R&D 投資も知財担当も「変化なし」となっている．

企業の，各年毎の特許出願価値，研究開発費，特許

このことは，企業の知的財産マネジメントが必ずし

出 願 件 数 に よ っ て， 上 の 3 つ の 集 計 値 を 求 め，

も，短期的な成果主義に基づいて運営されていない

M&A 実施前後 5 年間の平均を求めることによってためか，前年度踏襲主義的な志向がこれら企業の知行った．

的財産マネジメントをおいてとられている可能性がその内訳を量的変化と質的変化に分けて分析する考えられる．また表 5 において，R&D 投資も知財と，量的変化についてはすべての企業が研究開発効担当も変化しておらず，研究開発効率の変化の要因

率（PV/RD）と同じ方向を示し，かつその変化率がとして「量から質へ」を挙げているにもかかわらず，

表6

インタビュー回答結果の概要
企業（産業）

M&A の目的R&D 投資知財担当

研究開発効率の変化と要因

変化なし

変化なし

上昇

シナジー効果

A（建設）

d）多角化

B（建設）

a）重複統合コスト圧縮

減少

変化なし

上昇

R&D 費の相対的減少

C（食料品）

d）多角化

─

─

下降

量から質へ

D（医薬）

c）研究開発見直し

R&D 増額減少下降

研究テーマの絞り込みE（医薬）c）研究開発見直し

R&D 増額減少下降

研究テーマの絞り込み

F（ガラス ･ 土石）a）重複統合コスト圧縮

変化なし

減少

下降

量から質へ

G（ガラス ･ 土石）b）一貫体制

変化なし

変化なし

下降

量から質へ

H（ガラス ･ 土石）b）一貫体制

変化なし

変化なし

下降

量から質へ

I（非鉄金属）

d）多角化

変化なし

減少

下降

量から質へ

J（非鉄金属）e）シェア拡大

変化なし

変化なし

下降

融合化の苦労K（機械）b）一貫体制

変化なし

減少

下降

量から質へ

L（機械）

b）一貫体制

変化なし

変化なし

下降

販売に関わる試験的研究の増加

M（電気）

b）
一貫体制

変化なし

変化なし

下降

量から質へ

注 :「知財担当」とは，知的財産部門の人員を意味する．
130

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析

研究開発効率が低下している企業が 3 社（G，H，研究開発テーマの見直しとした企業はいずれも特許

M の各社）存在している．これらのうち 1 社（G 社）

出願件数が大きく減少し，反面特許出願 1 件あたり

は量的側面の減少幅が質的側面の上昇幅を大きく上の特許出願価値は上昇していた．M&A 実施に伴っ回っていたために質量両面での研究開発効率の低下て企業規模も拡大し，これまでは研究対象に含まれが発生した．その他の 2 社（H 社と M 社）は，「量てきたマーケット規模の小さい研究テーマが，基本から質へ」の転換を志向したにもかかわらず，結果

的に M&A 実施後の研究テーマからは外され，より的には量的側面はもとより，質的側面においても低大きなマーケット規模が見込めるテーマに絞り込ま下するという結果に陥ってしまったことが，研究開れた．こうした理由を挙げる企業の属する産業とし発効率の低下の原因となった．

ては医薬がその典型として挙げられる．

ところで，M&A 実施の直接的目的としては，（a）

その他の企業の多くは，特許出願戦略を M&A を

重複部門を統合することなどによりコストを圧縮し実施した時期を契機に，量から質に転換させたこと厳しい経営環境を乗り切るためとする企業が 2 社存がその原因であったことが判明した．こうした点を在した．さらに，（b）川上から川下までの一貫体制

理由として挙げた企業は 7 社に昇った．M&A 実施を構築することで経営の効率化を図るためとするも前までは，特許出願件数を意識した出願戦略を展開のが 5 社と多かった．また，（c）研究開発規模の拡させてきたが，M&A 実施時期あたりから，量より大と研究開発テーマの見直しをするためとする企業

質を重視した出願戦略に切り替えたというものであが 2 社，（d）事業の多角化志向を目的とするものがる．つまり，コスト意識の徹底から特許出願件数を3 社存在した．そのほか，（e）売上高シェア確保に抑え，優れた技術に絞り込んで出願することになっよる業界内での地位向上を意図した企業も 1 社存在たためである．しかし，かかる企業では特許出願戦した．

略の転換に伴って，特許出願件数が大きく減少しそ

研究開発効率が上昇した企業には，（a）コスト圧
縮を理由とする企業と（d）多角化を志向する企業がの減少率が特許出願の質の上昇率を上回ってしまった．

それぞれ 1 社ずつ存在したが，前者はもちろんのこ

こうした企業における M&A 実施の直接的目的と，後者の場合も全体的に縮小傾向が続くマーケッ

は，（a）重複部門統合によるコスト圧縮，（b）一貫体

トの中で生き残りを模索するための多角化であっ制の構築，（d）事業の多角化におかれていた．先にた．

も述べたように，こうした目的で M&A を実施した

今 回 の 研 究 で 取 り 上 げ た 事 例 は，1996 年 か ら

背景には，厳しい経営環境に対応するためという意

2006 年までに M&A が実施された事案であったが，図がその背景に存在していた．その意味では，こう

この時期，日本経済はいわゆる失われた 10 年，さした特許出願戦略の変化は M&A 自体が直接的な契らには失われた 20 年の時代の最中にあった．こう機でなかったとしても，経営環境の厳しさという要した経済全体を包含する環境要因も，研究開発効率

因が M&A を促し，同じ要因がこうした特許出願戦の変化を見るうえでは忘れてはならない重要な要素

略転換を推し進めることを促したと推測できる．そであると考えられる．つまり，上で挙げたインタの 意 味か ら， 特 許 出 願 戦 略 の 変 更 は， 間 接 的 に

ビュー対象企業の M&A 実施目的のいずれについて

M&A の実施と関係を有していたと見ることもできも，こうした厳しい経営環境の中で，いかに競争力

よう．また同時に，こうした経営環境の厳しさが，を保持するかという経営意図がその根底に存在してM&A を促した要因と見ることができる．

いたと考えられるからである．同じように，それがその他には，M&A 実施の目的を（b）川下分野を間接的にではあっても各社の知的財産戦略，そして統合するという一貫体制の構築を行った企業におい研究開発効率に影響を及ぼしていた可能性が考えらて，それに伴って販売に関わる製品テストや試験的れる．

な研究をより多く行うことが必要となり，発明につまず，M&A 実施目的を（c）研究開発規模の拡大・ながる研究開発が少なくなり，研究開発費は増加し131

〈日本知財学会誌〉 Vol.8 No.3―2012

たが，それに応じたほどには特許出願件数が伸びな

9.

まとめと課題

かったことによるとした企業が存在した．
また，M&A においては研究開発文化や，その実以上，本稿においては単一潜在変数モデルを活用

施方法の異なる企業どうしが一体となる必要があして特許出願価値を算出し，その経済的有意性を確り，そのために要する労力が想像以上にかかったと認してきた．そのうえで，算出した特許出願価値をする企業も存在した．それは，企業内での技術仕様

被説明変数として，M&A 実施前後において研究開の統一化などを意味し，その点に労力を注ぐことに発効率がどのように変化するか，そしてその変化により，本来の研究開発への注力が十分にできなく対して M&A を取り巻く諸条件がどのように関連しなったことによる．こうした M&A による既存ルーているかについて分析を行った．

チンの破壊という現象がインタビューした企業では特許出願件数の減少につながった．

研究開発費でコントロールしたうえで，M&A 実
施後の研究開発効率の変化を確認した．産業全体のこのように見た時，研究開発効率低下の原因は直大勢としては，研究開発効率が M&A 実施後は低下

接的要因と間接的要因の 2 つに分類できる．前者の傾向にあることが確認された．しかし，その変化の要因としては，M&A を契機として研究開発テーマ

方向は個々の企業よって事情が異なることも確認さの洗い替えが行われたケース，研究開発の内容が変れた．

化（試験研究的な方向への変化）したために特許出

また，M&A 実施後の研究開発効率に影響を及ぼ

願件数が減少したケース，もしくは M&A 実施後のすと考えられた M&A 当事者企業の相対的規模，技研究開発体制の融合化のための労力により効率が低術距離は，前者については規模の格差が大きいほど下したケースが挙げられる．これらは，いずれも直効率がよくなることが，また後者については技術距

接的に M&A がきっかけとなって，研究開発効率が離を有していることが効率を高めることが示唆され量的側面から低下した事例と考えることができる．

た．また，M&A 実施形態が合併によるか買収によ

それに対して，特許出願戦略を量から質に転換しるかという違いについては，買収による場合の方がたとする理由については，直接的には M&A の実施

研究開発効率を押し上げることが今回の推計からはとつながるものではなかったが，先に示したように，示唆された．

インタビュー実施企業においては激化する外部環境

そして，研究開発効率低下の背景には，研究開発の変化による経営環境の厳しさが M&A を促し，同成果の質的側面ではなく，成果の量的減少に由来しじ理由が特許出願戦略の転換をもたらしたという間ている事情が存在していたことが確認された．また，接的な関連を見いだすことができる．1990 年代後研究開発効率低下の要因の多くは M&A を引き起こ

半から 2000 年代に引き続くわが国の経済実態が，した要因と同じ要因によって研究開発効率自体が量

M&A を生み出し易い要因をもたらし，また同じ要的側面から引き下げられていた可能性のあることが因が企業の知的財産戦略の転換を生み，結果的に特判明した．

許出願件数の大幅な減少による研究開発効率の低下を招いた可能性が高いと考えられる16．

なお，本研究では単一潜在変数モデルに基づいて各特許出願の質的価値を測定したが，この方法にこのように見た時，研究開発効率の変化に関する

よって得られた結果が，これまでの先行研究で実施

産業間の違いは，医薬を除いては特段の産業分野にされてきた各属性を単独で用いた価値の測定方法とよる違い，あるいは技術分野の相違によってもたらの比較において，より優れたものであるかどうかとされたものではないことが確認される．むしろ多く

いう実証的な検証が求められる．この点は，今後のの場合，経営的観点から間接的に M&A と関わりを

重 要 な 課 題 で あ る． ま た，M&A 未 実 施 企 業 を，持つ形で，各産業において研究開発効率の低下現象

M&A 実施企業 1 社について 2 社ないし 3 社ずつにが引き起こされたことが確認される．

限定して抽出したが，M&A 未実施企業はより多くを含めて検証することが望ましい．この点も，今後

132

M&A 実施後の企業の研究開発効率の変化とその要因分析の課題である．さらに，研究開発比率の質的側面と量的側面についてそれぞれ，それらを規定する要因を分析し，M&A がもたらす研究開発効率の変化に7

ついて，適切なコントロール変数を特定のうえ，理論モデルの構築を行うことも今後の重要な課題とな
る．
8
注

1

医薬品産業の M&A に関する研究としては，大西・永田（2009），
大西・永田（2010）が，M&A 当事者における研究開発投資や特許出願等への影響の他，M&A 当事者企業と競合関係にある周辺企業の研究開発に及ぼす影響など，多面的な分析を行っている．
2 Green（2008）pp. 1013-1014 参照．
3 M&A の実施形態が買収の場合，M&A 実施後についても両当事者企業の特許出願価値を合算した．この点は，研究開発費についても同様である．
4 Pakes and Griliches（1984）では，ある年の知識の増分は，
過去 5 年間の研究開発投資額によって影響されるとしたが，実際上，研究開発投資が知識生産に影響を及ぼすラグ期間を見極める
こ と は 容 易 で は な い．Hall et al .（1986） で は，Pakes andGriliches（1984）で用いられたデータベースを拡張し，研究開発費用の時系列構造やイノベーションラグの構造を分析し，研究開発費（対数値）の確率過程が一期前の自己相関モデル（AR1）に近似できることを発見した．そして，その場合たとえば n+k のラグ期間を想定したうえで，n 期までのラグを設定して推計を行うと，最終の n 期のパラメータは n+1～n+k にわたる推計結果に相当するバイアスを持つ可能性を見いだした．それを確認するために，ラグ期間を 3 期とした場合と 5 期とした場合で推計した結果，ラグ期間を 3 期とした場合の最終ラグ期（第 3 期）のパラメー
タが，ラグ期間を 5 期とした場合の 3 期～5 期までのラグ期のパラメータの合計にほぼ等しいことを確認した．このことから，山田（2009）は研究開発費の時系列変動が AR1 に従い，その一次の自己相関係数が 1 に近い場合，研究開発費に関するある最終期のラグ係数は，それ以前のすべての研究開発費に関するラグ係数の合計にほぼ等しくなり，結局，どのようなラグ期間を設定しても，その最終期のラグ係数はそれ以前のラグ係数の合計とほぼ同じになることを意味すると考えた．つまり，それはラグ期間を 1 と設定したとしてもラグ期間の設定において大きな問題がないということを意味する．同時に，山田（2009）は我が国の企業レベルの研究開発費を用いて検証を行い，研究開発費（対数値）の確率
過程が一期前の自己相関モデル（AR1）に近似できることを確認した．そして，ラグ期間を 0 期，0 期～3 期，0 期～5 期の 3 通りとする研究開発費で特許出願件数とクレーム数で加重した出願件数とを回帰した結果，推計結果によって得られた研究開発費のパラメータの合計値はいずれの場合もほぼ同じになることを立証した．岡田・河原（2002）も同様の根拠をもって，ラグ構造を設けない研究開発費で特許出願件数を回帰した．これらに倣って，本稿においても研究開発投資が知識生産に影響を及ぼすラグ構造は特に考慮しないこととした．
5 本研究の実施に際して，筆者は企業の知的財産部門の管理職（部長，課長等）にヒアリングを行った．化学，医薬，鉄鋼，機械，電気，
自動車，精密，情報通信に属する企業 9 社，10 名に「特許出願に影響を及ぼす経営指標」は何であるかという質問をして，回答を得たが，1 社を除きその他いずれの企業の回答者とも，それは企業業績を示す「利益額」もしくは「利益率」であると回答した．
そこで，利益率でも回帰を行ってみたが，本来プラスになるはずのこの係数が，結果としてすべてマイナスで有意とはならなかった．そのため，ここでは利益額を説明変数に取り込んだ．なお，
赤字企業も数多く存在することから，対数値を適用することはできなかった．
6 鉱業とその他産業については M&A 実施企業のサンプル数が 1 つであった．これらは化学系，素材系，鉄鋼・金属系，電気・機械
系の 4 つのいずれとも性質を異にするものであり，これら 4 つの

9

10

11
12

13

14

15

16

産業ダミーに含めるよりもベース産業に含める方が，4 つの産業の特性を抽出し易くなると考えてこれら産業はベース産業に含めることとした．
たとえば，Gantumur and Stephan（2007）は 1988 年から2002 年の間に報告された通信機器産業に限定した M&A 事例を対象とし，また Ornaghi（2009）は医薬産業における M&A の分析を行った．医薬産業の場合，高収益につながる薬効成分の特許満了，パイプラインの不足などといった経営的危機が M&A を呼び込むと考えられており，現にこうした背景による M&A が実施されていることはよく知られているところである．
PSM 法については，Ornaghi（2009）が指摘していたように
M&A 実施の意思決定に関して観測できない情報が多様に介在してくることが想定され，適切なプロペンシティ・スコアを算出することができない可能性が高い．また大西・永田（2010）が指摘するように，この方法による場合 M&A 当事者企業の活動と M&Aを実施していない比較対象企業の活動が独立したものという，かなり強い仮定がおかれることになるが，この点も実態から乖離する可能性を孕むことが懸念される．現に，医薬品産業におけるM&A が当該市場の研究開発にどのような影響を及ぼすかについて分析した大西 ･ 永田（2009）では，合併前段階での当事者企業との競争の程度が近い企業ほど研究開発投資を増加させる効果があることが明らかにされた．
Ahuja and Katila（2001）では，相対規模として当事者企業の保有する知識ベース（米国で登録になった特許出願件数とそれらが引用した特許件数の合計）が用いられた．また，当事者企業が保有する技術の関連度には当事者企業の保有する知識ベースの中に含まれている同一特許の割合が用いられた．
1996 年を基準としたのは，M&A 対象事例がすべて 1996 年以降のものであるため，その最初の年次を基準年度とした．抽出に当たっては，まず業種別，売上高順に企業をリストアップし，
M&A に参画した企業から原則として前後 5 位以内に売上高が位置し，かつ利益率の乖離が原則として 3% 以内の企業を抽出した．
また，M&A 未実施企業については，ほとんどすべての企業において 1997 年以前の研究開発費のデータが取得できなかったため，
1998 年から 2007 年までの 10 年間のデータを使用した．
実際のデータベース上は，異議申立と無効審判とはまとめて「異議・無効審判請求人数」とされていた．
切断バイアス問題とは，たとえば被引用回数について見ると，出
願年の新しい事案についてはデータを収集した時点で把握できる
被引用回数が，データ収集時点までに引用されたものだけに限られる．現実的には，データ収集時点以降も被引用は行われ，最終的な被引用回数が把握できないという問題である．
付加価値の算出は，いわゆる日銀方式によった．つまり，経常利益，
人件費，金融費用，賃借料，租税公課，減価償却費の合計とした．
また，資本ストック算出のための資本投資額（フローの金額）は次のように算出した．各企業・各年の貸借対照表の有形固定資産の額から前年の有形固定資産の額を差し引き，それに各年の減価償却費を加算した値を資本投資額と見なした．
この回帰に用いたデータの帰属する 1990 年から 2006 年の間には，1990 年代はじめのバブル崩壊と 2000 年の IT バブルの崩 壊 と い う 経 済 環 境 の 変 化 が あ っ た． そ の た め， 念 の た め に1991 年と 2000～2001 年の年度ダミーを挿入して回帰を行ったが，結果は表 2 との間に変化は見られなかった．
なお，技術距離（TECDIST）の二乗項を入れた回帰も行ってみたが，この場合，一乗項と二乗項のいずれとも有意とはならなかった．
その意味では，インバース U の関係をもって範囲の経済を示した
Henderson and Cockburn（1993）とは異なる結果であった．
ただ，M&A 実施の背景は企業によって種々異なることが想定され，今回のインタビュー実施企業からの情報だけをもって結論づける
ことには，なお慎重を期する必要があることも申し述べておきたい．

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