投資家とスタートアップの地理的距離は，成長に影響するか？
穴井宏和*・柴崎亮介**

Does the geographic distance between investors and startups affect growth?
Hirokazu Anai*, Ryosuke Shibasaki**
Abstract: The purpose of this study is to clarify the effect of the geographical distance between startups
and investors on the growth of startups. Investors are venture capital firms and major firms that not only
provide growth capital, but also provide various growth support services such as mentoring, technology,
sales channel support, and human resource introduction. In the Japanese context, there is no research on
the effect of distance between actors on growth. In addition, the impact of geographic distance on growth
may differ depending on the business characteristics of the startup, such as service sector and technology
sector. In this study, we argue that, first, it is easier for startups to grow when distance is close. Second,
we argue that the effect of distance on growth varies by sector. Then, we clarify the causal relationshipbetween geographic distance and growth by the generalized propensity score model.
Keywords: スタートアップ（Startups）, ベンチャーキャピタル（Venture Capital Firms）, 事業会社（Major Firms）, 地理的距離(Geographical Distance)

１．はじめに資金の出し手である投資家とスタートアップの地理

本研究の目的は，投資家と高成長志向スタートア的な距離の影響に焦点を当てる．ここで言う投資家ップの地理的な距離が，スタートアップの成長に及とは，ベンチャーキャピタル（以下 VC），コーポレぼす効果を明らかにすることである．

ートベンチャーキャピタル（以下 CVC）
，事業会社，研究の背景は，国のスタートアップ支援・育成政エンジェル投資家などである．投資家は，スタート策にある．国は将来の大企業候補であるユニコーンアップに対して，資金提供を行うばかりではない．

（時価総額 1,000 億円以上のスタートアップ）
・上場

ベンチャーキャピタルは，投資対象企業がマネージベンチャー企業を 2025 年までに 50 社創出するといャーや顧客を募集し，市場を分析し，戦略，生産，う目標を掲げている（内閣官房 2020）．このユニコ組織の問題を解決し，新たな投資家との戦略的パーーンを含む急成長企業は，非高成長企業に比べて新トナーシップを締結し，弁護士，コンサルタント，規雇用増の大きなシェアを占める，そのため，ユニ会計士，投資銀行を選択するのを支援する（Bygrave

コーンを中心とした高成長企業の育成は政策上重視

and Jeffirey 1992）．このように投資家は，スタートアされている．そして，このユニコーンは，都市をベップに対して様々な成長支援を行う．また，ベンチースとした起業家エコシステムから生み出される．

ャーキャピタリストの投資後の役割は，投資企業のこの起業家エコシステムは，大学，大企業，投資家，近くにいることで，よりスムーズにモニタリングをスタートアップ，起業家コミュニティなどによって行うことができる（Sorenson2001）．そのため，投資構成される高成長企業を育てるための社会システム

家とスタートアップの地理的距離が成長に影響するである．本研究では，起業家エコシステムの中でもと予想される．

*

学生会員 東京大学大学院 新領域創成科学研究科（The University of Tokyo Graduate School）〒277-8561 千葉県柏市柏の葉 5-1-5 E-mail：hirokazu.x.anai@gmail.com** 正会員 東京大学 空間情報科学研究センター（The University of Tokyo, Center for Spatial InformationScience）
1

次に既存研究との３つのリサーチギャップについて説明を行う．第一に起業家エコシステムは，国・仮説１：投資家とスタートアップの距離は，近い方都市によってその特性が違うものの，日本の文脈でがスタートアップは成長する．の投資家とスタートアップの地理的距離が成長に及ぼす研究の例はない．第二に VC とスタートアップ

２．２ サービス系スタートアップと投資家の距離の関係に関する研究は多く行われているものの，VCサービスの提供は相互作用的なプロセスであるた以外に CVC，事業会社，エンジェル投資家といっため、特定の地域のイノベーションと生産システムのすべての投資家属性を含めて分析している例はほと異なるアクター間の「近接性」が重要である(Kochんどない，第三に同一地域でのセクター別の地理的2006). 非製造業で活躍する新興企業は、特に柔軟に成長要因分析の例も限られている．特に技術面の影立地を選択し、ベンチャーキャピタルクラスターに響が大きいテクノロジーセクターと顧客との関係性

簡単に近づく可能性がある(Lutz 2013)．新しく設立が重要なサービスセクターでは，成長リソースとのさ れ た 知 識 集 約 型 ビ ジ ネ ス サ ー ビ ス (KIBS ：関係性も違っている．そのため，テクノロジーセク

Knowledge Intensive Business Services)の発展の初期

ターとサービスセクターでは，その地理的な特性も段階では、サプライヤーや顧客との地理的な近さが違っている可能性がある．以上３つのリサーチギャ重要な役割を果たしている(Koch 2006). KIBS はネッップを本研究では埋めていく．

トワークの中で行動し、他の企業との知識交換によ

最後に本研究の新規性としては，傾向スコアモデって成長するため、知識へのアクセスを必要とする。

ルの拡張版である一般化傾向スコアモデルを用いて，そのため、インプットとアウトプットの市場への近距離が成長に及ぼす因果関係まで特定したところで接性と立地の利便性は、地域経済の発展を理解するある．

上で特に重要である(Brunow 2020).

このようにサービス系セクターの場合，関係する様々なアクター

２．理論と仮説との近接性がパフォーマンスに影響すると予想され２．１．スタートアップと投資家の距離る．よって，以上の議論を踏まえて，以下の仮説を

本研究では，投資家とスタートアップの距離が近設定する．

い方が，スタートアップは投資家から様々な成長支援を受けることができるために成長するということ

仮説２：サービス系スタートアップと投資家の距離を主張していく．ベンチャーキャピタルのクラスタ

は，近い方がスタートアップは成長する．

ーから遠い地域に位置するベンチャー企業は、ベンチャーキャピタルクラスターに近い地域に位置する

２．３．テック系スタートアップと投資家の距離企業と比較して、ベンチャーキャピタルの調達に不テック系スタートアップの場合，パートナーとな利になる可能性がある(Lutz2013)．投資を受けた企業

る投資家や共同研究者との地理的距離がパフォーマが利用できる経営アドバイスの量が空間的近接性のンスに及ぼす影響に関する考えは二分している．す重要性に関連している可能性がある(Lutz2013)． ベ

なわち，地理的近接性がパフォーマンスに影響する

ンチャーキャピタリストと彼らが投資するスタートという意見と影響しないという意見に分かれている．

アップとの関係の深さと強さのために、ベンチャー地理的近接性が，スタートアップの成長を促進する

キャピタリストは空間的に近いベンチャーに資金をという意見としては，ハイテク産業に企業が集積す提供することを好む（Sorenson and Stuart 2001）.このる理由として、起業家が必要な資源を動員するためようにスタートアップと投資家の相互接続の地理的に必要な社会的関係を、その資源から離れた場所で距離が近い方が成長につながる可能性が予想され，活用することが困難であることを指摘する．人間関

以下の仮設を設定する．

係と資源の空間的な分布が、潜在的な起業家が新し2

い 組 織 を 創 造 す る 能 力 を 制 限 し て い る (Stuart

手先に投資を行うともいえる．これは，認知的近接Sorenson 2002)などが代表的なものとして挙げられ性の概念に基づく投資と考えることもできる．認知る．一方で，投資家とスタートアップの距離の関係的近接性とは Boschma(2005)の定義では、アクター

ではないものの，テック系スタートアップとアクタが新しい知識をどのように認識し、解釈し、評価すー間の地理的距離は重要ではないと論じる文献はいるかの類似性としている． Molina-Morales(2014)は，くつかみられる．例えば，技術集約型企業の共同研

認知的近接性が，知識獲得とイノベーション・パフ

究では，共同研究の相手選びに距離は関係ないといォーマンスに有意に影響するということを明らかにう研究結果が多い．技術集約型企業の密集したクラした．また，Garcia(2016)は，大学と協力企業の間でスターに位置する企業は、少なくとも英国のような共有されている能力や専門知識が長距離の共同研究規模の国では、距離を無視できるような共同研究のを刺激するため、認知的近接性が地理的近接性の代分野での能力を持っている(D’Este, et al 2013). ま替となる，と述べている．すなわち，大学と共同研

た，大学と企業の研究パートナーシップの例では，究先の専門知識のレベルが近いとお互いの地理的距吸収能力の高い企業にとって、イノベーションプロ離が遠くても共同研究は積極的に行われる，というジェクトで協力する大学パートナーを選択する際のことである．以上の議論を踏まえて，認知的近接性地理的近接性はあ まり重要ではない（ Laurensenの近い事業会社（投資家）からの投資を受けるとス2011）．大学と産業のコラボレーションの場合、地理タートアップは成長し易くなると予想する．本研究的近接性と品質の間のトレードオフを示している可においては，スタートアップと事業会社の「認知的能性があります。このトレードオフの意味は、最初近接性を産業類似性が高い，類似の業種・知識を持の最良のオプションは、ローカルリンクとトップ大つこと」と再定義し，以下の仮説を設定する．

学の両方を含むということです, 第二に良いオプシ
ョンは、地理的な近接よりも研究品質への好みを含

仮説４：テック系スタートアップは，認知的近接性みます.（Laurensen2011）．このようにテクノロジーの高い事業会社（投資家）から投資を受けると成長系スタートアップでは，条件・地域によって地理的し易い．

距離と成長性に関する結論は異なっている．以上の３．研究の方法

議論を踏まえて，以下の２つの仮説を設定する．

３．１．データ本研究では,for Startups, Inc.の STARTUP DB1)を主仮説 3a：テック系スタートアップと投資家の距離は，近い方が成長する．

要なデータソースとして利用した. STARTUP DB は,仮説 3b：テック系スタートアップと投資家の距離は，スタートアップ企業のリスト, セクター分類, 資金成長には関係しない調達情報, 投資家情報, マネジメントの出身大学・出身企業などの詳細な情報を HP 上で無料公開してい２．４．スタートアップと投資家の認知的近接性のる日本国内最大のデータベースである. スタートア

効果

ップのデータは, 2015 年 1 月~2019 年 7 月末時点の事業会社（投資家）がスタートアップに投資を行ものを使用．対象社数は 866 社で，株式による資金う場合，財務リターンを狙う投資ではなく，戦略リ調達を行い，かつ起業家経歴情報が確認できる企業ターンを狙った投資となる．これは，事業シナジーを集計対象とした．学生起業・アカデミック起業家，を目的とした投資で，自社と同じセクターもしくは企業勤務経験，スタートアップ勤務経験，連続起業

類似の技術分野を持つスタートアップへの投資のこ家はデータベースから直接取得することができない．とを言う．別の言い方をすると新技術などをどのよ

そのため，改めて STARTUP DB・各企業のホームペ

うに認識し，解釈し，評価するかが類似している相ージ・その他メディア等への会社側公表情報等で起3

業家の経歴の確認を行い各種起業家属性のダミー変ートアップへの投資は，複数回のラウンドでかつ各数を作成した．起業家の経歴が変数の属性に該当す

ラウンドは複数投資家による共同投資（シンジケーる場合１，そうでない場合は０とした．また，起業ション）によって形成されている．そのため，スタ家の属性を表す変数では，共同創業者が居る場合そートアップと投資家の距離は複数回ラウンド及び複の情報も含めて変数を作成している．時価総額は，数投資家の平均距離によって算出した．
仮説２では，

2)

Uzabase,Inc.の INITIAL から 2019 年 7 月末時点のデ処置変数に「投資家とスタートアップ間の距離（対ータを使用した．記述統計を表‐1 に示す．

数）」と「非テックダミー（テックダミー＝０）」の交差項を用いて，サービス系スタートアップにおい

表１：記述統計て距離が成長に及ぼす影響を検証．仮説３でも同様

平均 標準偏差 最小値 最大値のパターンで，処置変数に距離（対数）とテックダ時価総額（対数）

3.386

0.574

0.845

5.546

ミーの交差項を用いて，テック系スタートアップの

学生起業ダミー

0.159

0.366

01

企業勤務経験ダミー

0.693

0.462

01

0.368

0.483

01

連続起業家ダミー

0.128

0.334

01

変数とした，また，仮説４のモデルでは，投資家が従業員数（対数）

1.408

0.538

0.000

3.569

事業会社の場合についての効果検証を行う．スター社齢（対数）

3.371

0.260

2.661

4.395

3.914

0.830

0.000

6.180

判定は，STARTUP DB のセクター分類を参考に行っ

0.2780.448

01た．また，顧客投資の判定は，投資決定の際のプレ0.142

0.349

01

スリリースと資本業務提携の発表等によって判定をスタートアップ経験
ダミー

スタートアップと投資家の距離（対数）テックダミー
同業種・顧客投資ダミー

距離が成長に及ぼす影響を検証する．仮説 4 では，処置変数に「同業種・顧客投資ダミー（該当＝１，該当なし＝０）」を設定，これを認知的近接性の代理トアップと事業会社（投資家）が同業種であるかの行った．

n=866

３．２．３．共変量（制御変数）
３．２． 変数

処置変数の純粋な効果と導き出すため，従属変数

３．２．１． 従属変数と処置変数の両方に影響を及ぼす交絡要因をコント

従属変数には時価総額を用いる．時価総額は, スロールする必要がある（図‐１参照）．共変量の一部

タートアップの成長規模の指標, ベンチャーキャピとしての交絡変数としては，学生起業・アカデミッ

タルによるスタートアップ評価の指標でもある. 時

ク起業家，
企業勤務経験，スタートアップ勤務経験，価総額は, 1 株当たりの直近の株式評価額×発行済連続起業家を設定した．また，処置変数には影響を株数で算出される. スタートアップが順調に成長し,与えないものの従属変数に影響を及ぼす変数として投資家の評価が高まれば, 増資の度に株価評価が上従業員数（対数），社齢（対数）も共変量に加えた．

り，時価総額も増加する.
３．３．２．処置変数（説明変数）

交絡変数（原因と結果の両方に影響）：

仮説１を検証するにあたっては，因果効果の原因

学生起業，企業勤務経験，スタートアップ勤務経験、連続起業.となる処置変数を「投資家とスタートアップ間の距離（対数）」と設定した．これによって，距離が成長に及ぼす因果関係を検証する．距離は，QGIS のプラ
グイン PointConnecter を用いてスタートアップと投資家の直線距離によって計測を行った．また，スタ結果（従属変数）

原因（介入効果、独立変数）：時価総額（対数値）：距離，同業種・顧客投資ダミー

図１：交絡要因4

３．３．因果推論：ATE，IPWは，処置変数に距離（対数）を用いた場合，処置変本研究の目的は，投資家と高成長志向スタートア数は連続値になるところから一般化傾向スコアも用ップの地理的な距離が，スタートアップの成長に及いて分析を行う．

ぼす因果効果を明らかにすることである．地理的距
離 と 成 長 の 因 果 関 係 の 推 定 は 以 下 (1) 式 の３．３．２．逆確率重みづけ推定

ATE(Average Treatment Effect：平均処置効果)によっ

IPW は, 交絡因子をひとつにまとめた傾向スコアのて行う．ATE では，母集団における処置群の平均と逆数を用いて, 共変量に重みを付けて行う分析方法

非処置群の平均の差で因果効果を測る．

である. 「処置ありのグループ」の重みは処置が発生

(1)

(0)

ATE=E[Y ]-E[Y ] (1)する確率（傾向スコア）の逆数(1/p)を用い, 「処置なE[Y ]：処置を受けた従属変数の期待値

しのグループ」は処置が発生しない確率の逆数(1/(1-E[Y(0)]：処置を受けなかった従属変数の期待値P))を用いることで比較する二つの対象の属性変数

処置変数（原因）には地理的距離変数，同業種・顧の分布を近似させることができる. 以下の表 2 に客投資ダミー，従属変数（結果）に時価総額（成長IPW を用いた平均処置効果の計算手順を示す．

(1)指標）をそれぞれ用いる．検証にあたっては，セレクションバイアスの問題が懸念されるため，その対表 2 平均処置効果の計算手順

処法として傾向スコアを用いた逆確率重み付け法

1. バランスを達成する必要がある共変量を（IPW：Inverse Probability Weighting）による因果関決定する係の検証を行う．その際に，処置変数がバイナリで2. 傾向スコアの推定ある場合，通常の傾向スコアでいいものの，処置変3. 逆確率重み付け法によって共変量に重み数が連続値や多項の場合はその拡張版である一般化付けを行う

傾向スコアを用いる必要がある．本研究における処4. 共変量のバランスを評価する

置変数は距離の対数値の場合連続値，同業種・顧客

5. サンプルの処置効果を推定する

投資ダミーの場合バイナリの数値となる．
そのため，(Stuart ,2010)

通常の傾向スコアに加えて，一般化傾向スコアも用いて IPW の計算を行う．

４．結果
３．３．１．一般化傾向スコア

４．１．共変量のバランスチェック

傾向スコアとは，各サンプルにおいて処置が行わ傾向スコアを利用して重み付け（本研究では IPW）れる確率のことである．別な言い方をすると処置とを行った後のデータにおいて, 共変量のバランスが従属変数の両方に影響を及ぼす交絡要因を傾向スコ取れているかの確認を行わなければならない. 共変アひとつにまとめて，処置が行われる確率して表し量のバランスが取れているかの確認は, 処置変数にているということである．傾向スコアを用いた分析

バイナリ変数を用いる場合, 処置群とコントロール

では，処置群と非処置群（制御群）の 2 群のデータ群で共変量の平均が近い値であるかを示す標準化平の性質を近づけて，人工的に反事実の環境を作り出均 差 (Average Standardized Absolute Mean Distance:して，因果効果の推定を行う手法である．従来の傾ASAM)で確認を行う. 標準化平均差が 0.1 以下であ向スコアでは，処置変数は 2 値変数（処置あり：１，る場合は, 十分に共変量のバランスが取れていると処 置 な し ： ０ ） の み で あ っ た が ， Hirano &考えられている. また, 処置変数に連続変数（距離）Imbens(2004)や Imbens(2000)によって処置変数が順を用いる場合は, 各共変量と処置変数の間のピアソ序変数，カテゴリカル変数，連続変数の場合にも対ン相関を用いて評価する. この場合も, バランスを応できる一般化傾向スコアが提案された．本研究で示す閾値は,0.1 となる. 本研究では, 表 3 に示す通5

り，標準化平均差及びピアソン相関の値は，いずれ

客投資ダミー係数の絶対値は，各種距離の係数の値の変数でも 0.1 を下回っており，処置群と非処置群を大きく上回っている．の間の共変量のバランスは十分に確保できていると５．考察とまとめ判断できる.

本研究の目的は，投資家と高成長志向スタートア
表 3 共変量のバランス
処置変数

ップの地理的な距離が，スタートアップの成長に及

距離：

距離：

距離：同業種・顧客ぼす効果を明らかにすることであった．
検証の結果，全セクター

サービス

テック

投資ダミー

投資家とスタートアップの距離が近いほどスタート（相関係数） （相関係数）（相関係数）（標準化平均差）
傾向スコア

ーー

学生起業

0.0261 <0.1

0.013 <0.1

企業勤務経験 -0.0119 <0.1

ー

アップは，成長し易いということがわかった．これ

0.009 <0.1

は，Lutz (2003), Suart & Sorenson (2003)と整合的で，0.010 <0.1 -0.006 <0.1

地理的距離の近さが様々なリソースサポートを受け

0.002 <0.1 -0.025 <0.10.001 <0.1

0.0004 <0.1

0.003 <0.1 -0.012 <0.1

0.005 <0.1

連続起業家

0.0444 <0.1

0.043 <0.1

0.017 <0.1

0.004 <0.1

ーは，投資家とスタートアップの距離が近いほど成社齢（対数）0.0147 <0.1 -0.009 <0.1

0.071 <0.1

0.011 <0.1

長し易いことが明らかになった．これは（Koch 2006），

0.016 <0.1 -0.014 <0.1

0.007 <0.1（Brunow2020）と整合的な結果となった．サービス

スタートアップ勤務経験

従業員数（対数）

易く，スタートアップが成長し易くなることが示唆

0.0247 <0.1

される．また，セクター別では，サービス系セクタ系セクターでは，ネットワークの中で行動し，様々なリソースとの知識交換，知識アクセスによって成長する．そのために多様なリソースの提供者である

４．２．因果効果の推定結果（ATE）
表 4 には，因果推論の推定結果（平均処置効果），投資家の距離が近い方が成長し易いと示唆される．の結果を示す．因果効果は，母集団における処置群

一方で，テック系セクターでは現在の日本の文脈にの平均と非処置群の平均との差である ATE によっ

おいて投資家とスタートアップの距離は成長に関係て評価する．

しないということが明らかになった．テック系セク

スタートアップと投資家の地理的距離が成長に及ターでは，距離よりもむしろ同一業種の投資家（事ぼす影響は，有意となり仮説１は支持された．セク業会社）による投資，投資家がスタートアップにとター別では，サービス系セクターは有意な結果となっての顧客である場合の投資の方が，成長につながり仮説２が支持された．一方で，テック系セクターるという結果になった．
（Laurensen2011）は，大学とは仮説 3a が支持されず，仮説 3b が支持された．テ

企業がコラボレーションを行う場合，地理的な距離

ックセクターでは，現在の日本の文脈においてスタよりも「研究の質」の方が重視されるとしている．

ートアップの成長に地理的距離は影響しないという

また，認知的近接性の近い企業会社がテック系スタ結果になった．図 2 にサービス系セクターの投資ネートアップに投資した場合にも成長し易いというこットワーク図，図 3 にテック系セクターの投資ネッとが明らかになった．これは，事業会社が持つテクトワークの図を示す．表 5 にセクター別の平均距離ノロジーのリソース・知識がお互いの間にシナジーを示す．傾向的にサービス系セクターよりもテクノを起こしてパフォーマンス向上につながっているこ

ロジー系セクターの方が地理的な距離は長い傾向がとが示唆される．よって，テック系企業同士での投みられる．また，同業種・顧客投資によるサポート

資関係では，地理的近接性よりも認知的近接性の方効果（同業種・顧客投資ダミー）は有意となり，仮が重要であるといえる．

説４は支持された．これによって認知的近接性は，

本研究の貢献は，スタートアップの成長支援政策

テック系スタートアップの成長に効果があるというへの貢献をあげる．サービス系スタートアップでは結果になった．また，表 4 を見てみると同業種・顧投資家との地理的距離の近さが成長につながるため，
6

スタートアップと投資家の共集積を促進する政策が長につながる．すなわち，スタートアップと投資家効果的であると提案する．一方，テック系セクター（主に事業会社）は，お互いにシナジーが起こりやは，地理的近接性よりも認知的近接性が近い方が成すいテクノロジー領域での資本関係は成長につなが表 4：ATE，IPW による推定

従属変数
時価総額

処置変数

処置効果

標準誤差 共変量バランス

仮説１ 距離：全セクター-0.051 **

0.023

○

仮説２ 距離：サービス-0.081 **

0.033

○

-0.0450.037○

0.354 ***

0.071

○

（成長指標） 仮説３ 距離：テック
仮説４ 同業種・顧客投資ダミー

注：共変量バランスの○印は，共変量の標準化平均差がすべて0.1を下回ったことを示す．

図２：投資ネットワーク（サービス）

図３：投資ネットワーク（テック）
表５：セクター別平均距離

社数

平均距離

平均時価総額

(社)

(m)

(百万円)

セクター

属性分類

Fintech

サービス型

63

15,874

9,483

SaaS

サービス型

25

22,52815,865AI

サービス/テック型

79

30,317

13,064

サービス

サービス型

446

45,145

3,832

ハードテックテック型

117

84,155

5,522

エネルギー

テック型

25

114,506

19,750

ライフサイエンス

テック型

89

157,262

4,184

宇宙

テック型

10

209,537

8,097

注1：地方有力スタートアップに投資している場合に距離が長くなる傾向がある．
注2：サービスには，介護,小売り,建設,不動産,教育,メディア,レジャー,エンタメ,HRを分類
注3：テック型は，AI，ハードテック，エネルギー，ライフサイエンス，宇宙を分類

7

Press.

ることが示唆された．そのため，テクノロジーセク

D’este, P., Guy, F., and Iammarino, S. (2013). Shaping

ターでは類似の業種または顧客となる企業と地域を超えて連携が行い易い政策をとることが効果的であ

theformationofuniversity—industryresearchると提案する．

collaborations: What type of proximity does really

また研究の限界と今後の課題として以下の 3 点をmatter. Journal of Economic Geography, 13, 537—558.

あげる．第１に，本研究ではデータ分析を主体としGarcia, R.,et.al.(2018), Is cognitive proximity a driver ofており，個別の支援等に対するインタビュー調査等

geographicaldistanceofuniversity–industryの検証は行っていない．そのため，距離が近いこと

collaboration?, Area Development and Policy, 13(3),によって実際に多くの支援が受けやすいかどうかの349-367.

妥当性についての厳密な検証は行えていない．第２Hirano, K., Imbens, G.(2004), The propensity score withに，テック系スタートアップは，大学発ベンチャーcontinuous treatments, Applied Bayesian Modeling and企業が多いところから大学の支援コミュニティ（産Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives,学連携本部，インキュベーション施設，大学ファン

2004, 73 – 84, Wiley.

ド）との地理的関係性についても検証は行えていな

Imbens,G.W.(2000),The role of the propensity score inい．第３に，今回の研究では 2019 年 7 月末時点でのestimating dose-response functions. Biometrika, 87,706-

データであるため COVID-19 の影響を勘案した距離710.

が成長に及ぼす効果の分析は行えていない．そのた

Koch, A. and Stahlecker, T. (2006) Regional innovation

め，これらの部分については，今後の課題としたい．

systems and the foundation of knowledge intensive
business services. A comparative study in Bremen,

謝辞

Munich, and Stuttgart, Germany, European Planning

本研究は，for Startups,Inc.と東京大学空間情報科Studies, 14(2), 123–145.

学研究センターとの共同研究として行われた．ForLaursen, K., Reichstein, T., and Salter, A. (2011),

Startups, Inc.にはデータの提供ばかりではなく，Exploring the effect of geographical proximity and現場サイドからのアドバイス，インタビューの設定

university quality on university-industry collaboration

等の様々なサポートをいただいたことに感謝する．

in the UK, Regional Studies, 45(4), 507-523.
Lutz,E.,

Bender,M.,Achleitner,A.K.,

andKaserer,C.(2013) Importance of spatial proximity

注1) STARTUPDB<https://startup-db.

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