を通じたEBPM等の推進に係る取組について
2021年12月
内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局参事官（エビデンス担当）

エビデンスに基づく政策立案の必要性
内閣府にて必要なデータを収集し、関係者と共有するプラットフォームを構築

エビデンスシステム（）

我が国の大学・研発法人等における「研究」「教育」「外部資金獲得」状況のエビデンスを収集・整理～インプットとアウトプットの関連を分析可能に～関係府省庁
エビデンスに基づくより効果的・効率的な政策立案(EBPM)へ

大学・研発法人
エビデンスに基づくより効果的・効率的な法人運営(EBMgt)へ

大学等における「研究力」、「教育力」、「外部資金獲得力」の向上
我が国の科学技術・イノベーション力の向上
1

（evidence data platform constructed by CSTI）サイト

 https://e-csti.go.jp

 2020年３月にe-CSTI分析機能を関係府省庁へ、７月末に国立大学・研発法人等へ利用開放を開始。
 2020年９月１日、一般公開サイトを立ち上げ。

2

エビデンスシステム（）の概要

・民間投資の呼び水となるよう政府研究開発投資をエビデンスに基づき配分することにより、官民合わせたイノベーションを活性化
目指すべき
将来像と目標 ・国立大学・研究開発法人がEBMgtで経営を改善し、そのポテンシャルを最大限発揮・エビデンスシステムを構築し、2020年3月に政府内利用、7月末に国立大学・研究開発法人等内利用を開始、 9月1日に公開可能部分について一般公開サイトを立ち上げ

エビデンスシステムの分析
科学技術関係予算の
1.
見える化

具体的内容
行政事業レビューシートや各省の予算PR資料を活用し、関係各省の予算の事業内容、分野等の分類を可能とすることにより、科学技術関係予算を見える化する。

国立大学・研究開発法人
等の研究力の見える化

効果的な資金配分の在り方を検討するため、政府研究開発投資がどのように論文・特許等のアウトプットに結びついているかを見える化する。

大学・研究開発法人等の3. 外部資金・寄付金獲得の見える化

大学・国立研究開発法人等への民間研究開発投資促進に向け、①各法人の外部資金獲得実態を見える化するとともに、②各法人が使途の自由度の高い間接経費や寄付金をどのように獲得しているかを見える化する。

人材育成に係る産業界
4.
ニーズの見える化

各大学等が社会ニーズを意識しつつ教育改善を図ることを可能とするため、産業界の社会人の学びニーズや産業界からの就活生への採用ニーズを産業分野別、職種別に見える化する。

2.

イノベーション・エコシステムの中核となる全国の大学等が、今後目指すべきビジョ
地域における大学等の目指ンの検討を進めるため、地域毎の大学等の潜在的研究シーズや地域における人
5.
すべきビジョンの見える化
材育成需給を見える化する。
3

国立大学・研究開発法人等の研究力の見える化【目的】• 厳しい国家財政の中、国費としての研究費がどのように論文・特許等のアウトプットに結びついているかを見える化するシステムを構築し、関係各主体による分析を可能とすることは、より効果的な資金配分の在り方を検討していく上で極めて重要。
• 国立大学、研究開発法人、共同利用機関における全研究資金の研究者への配分データを収集するため、e-Radに集約されている競争的資金に係る配分データおよび関係機関の協力を得つつ収集した非競争的資金データを統合。
• 内閣府において論文数、被引用数等のアウトプットデータ書誌情報データを入手し、インプット、アウトプットの関係性の分析を開始。
4

（参考）府省共通研究開発管理システム（e-Rad）について• 競争的資金制度を中心として研究開発管理に係る一連のプロセス（応募受付→審査→採択→採択課題管理→成果報告等）をオンライン化し、不合理な重複の排除や過度の集中を避けるとともに、業務の効率化を図るシステム。
• また、令和3年度より内閣府におけるEBPMの推進に必要な情報の収集システムとしても活用開始〇競争的研究費の効率的な執行・管理 国内の研究者約76万人が登録。
 競争的資金を中心に、各府省の事業の公募から採択、成果報告に至るプロセスを電子化〇科学技術分野のエビデンスの収集
 科学技術分野のEBPM推進に向け、国立大学、研究開発法人、共同利用機関から、研究者の人事情報、予算執行額等を収集。
5

データ標準化が必要となる個票データイメージ
データ標準化が必要となる個票データイメージ
以下のデータ項目を収集し、研究者個人を結節点としてインプットとアウトプットを紐づける。

インプット

予算執行データ

視点

人事マスタ

アウトプット

論文マスタ

特許マスタ (今後整備）
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分析事例① 研究者の年齢と論文輩出状況の関係性
 １人あたり論文数（筆頭著者論文のみ）、論文あたり被引用数は 「若手研究者」＞「シニア研究者」 となっている。
１人当たり論文数（筆頭著者論文のみ）

研究者数：145,756

論文当たり被引用数

研究者数：145,756

e-Rad に収録されている研究者データと論文データ(2008-2018年出版の論文データ。Elsevier社から購入した2019年12月時点のデータ）を利用して内閣府が作成。
出版時年齢は出版年とe-Radの生年により推定。

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分析事例② 研究者の予算執行状況
 女性研究者の１人あたり予算執行額は、全体と比較して低い水準となっている。
（分野の違い等を反映している可能性がある点に留意が必要）
【全体】

【男性】

【女性】

１人あたり予算執行額

600万円

研究者数
「研究力の分析に資するデータ標準化の推進に関するガイドライン」に基づき収集した予算執行データ（2018年度）、人事マスタ（2018年度）利用して内閣府が作成。
１人あたり予算執行額＝すべての財源の合計金額/研究者数。縦棒内の白線は中央値を示す。
※ 国立大学の研究者に限定している。

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分析事例③ 研究者単位の分析（１人当たり論文数）
 いずれのカウント方法においても、予算執行額（研究者単位）が大きくなるにつれて1人あたり論文数は増加する
が、伸びは小さくなる。
【整数カウント】
全論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【分数カウント】
Top10%論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成

全論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成

Top10%論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成「研究力の分析に資するデータ標準化の推進に関するガイドライン」に基づき収集した予算執行データ（2018年度）、人事マスタ（2018年度）、論文マスタ（出版年が2019年の論文、 Elsevierから購入）を利用して内閣府が作成。
予算執行額（研究者単位）をもとに研究者を10グループに分類のうえ算出した数値を表示。（30万円未満、30万円以上、50万円以上、100万円以上、200万円以上、500万円以上、1,000万円以上、2,000万円以上、5,000万円以上、１億円以上）※１ 国立大学の研究者に限定している。
※２ 人事マスタ（2018年度）において、人文社会系を主たる研究分野としている研究者は除いている。

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分析事例③ 研究者単位の分析（１人当たり被引用数）
 いずれのカウント方法においても、予算執行額（研究者単位）が大きくなるにつれて1人あたり被引用数は増加するが、伸びは小さくなる。
【整数カウント】
全論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【分数カウント】
Top10%論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成

全論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成

Top10%論文

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成「研究力の分析に資するデータ標準化の推進に関するガイドライン」に基づき収集した予算執行データ（2018年度）、人事マスタ（2018年度）、論文マスタ（出版年が2019年の論文、 Elsevierから購入）を利用して内閣府が作成。
予算執行額（研究者単位）をもとに研究者を10グループに分類のうえ算出した数値を表示。（30万円未満、30万円以上、50万円以上、100万円以上、200万円以上、500万円以上、1,000万円以上、2,000万円以上、5,000万円以上、１億円以上）※１ 国立大学の研究者に限定している。
※２ 人事マスタ（2018年度）において、人文社会系を主たる研究分野としている研究者は除いている。

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分析事例④ 機関単位の分析（１人当たり論文数）
 いずれの類型においても、機関ごとの１人あたり予算執行額が大きくなるにつれて、１人あたり論文数は増加する傾向。
【全論文・整数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【全論文・整数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【Top10%論文・整数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【Top10%論文・分数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成「研究力の分析に資するデータ標準化の推進に関するガイドライン」に基づき収集した予算執行データ（2018年度）、人事マスタ（2018年度）、論文マスタ（出版年が2019年の論文、 Elsevierから購入）を利用して内閣府が作成。
※ 人事マスタ（2018年度）において、人文社会系を主たる研究分野としている研究者は除いている。

分析事例④ 機関単位の分析（１人当たり被引用数）
 いずれの類型においても、機関毎の１人あたり予算執行額が大きくなるにつれ、１人あたり被引用数は増加する傾向。
【全論文・整数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【全論文・分数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【Top10%論文・整数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成【Top10%論文・分数カウント】

Scopus(2020年11月時点)を用いて作成「研究力の分析に資するデータ標準化の推進に関するガイドライン」に基づき収集した予算執行データ（2018年度）、人事マスタ（2018年度）、論文マスタ（出版年が2019年の論文、 Elsevierから購入）を利用して内閣府が作成。
※ 人事マスタ（2018年度）において、人文社会系を主たる研究分野としている研究者は除いている。

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e-CSTIを活用した各分野における研究動向の把握 （イメージ）•

全分野の書誌情報（論文以外のプレプリント等も含む）を、被引用関係をもとにお互いに関連性の高い論文集合（クラスター）に分解し、可視化。国立大学における研究者単位での予算執行データと結合。

•

注目する論文や技術を含む論文クラスターを分析することにより、当該技術に関連する論文等の数の推移、国際シェア、分野融合度、特許への引用度合いや、注目される研究者とその予算執行データ（国立大学法人のみ）を把握可能。

分野別・国別の論文シェア・推移

予算執行額

論文やプレプリント等の増加率、特許からの引用論文の推移
分野融合度・論文の国際性（他の分野を引用する度合いや国内外での引用の状況）

我が国の研究力把握への貢献

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