https://doi.org/10.15108/stih.00289

2022 Vol.8 No.1

レポート

「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」
からの所見－ディジタリゼーション利用と COVID-19 への対応に焦点を置いて－
第 1 研究グループ 客員総括主任研究官 伊地知 寛博

概要

科学技術・学術政策研究所 (NISTEP) では、科学技術・イノベーション政策の企画、立案、推進及び評価に必要な基礎資料を得ることを目的とした政府統計として「全国イノベーション調査」を実施してきており、イノベーション実現企業やイノベーション活動実行企業の当否に関わらず、国全体としてのイノベーション・システムについてより良く理解できるように図っている。本稿は、主として 2017 年 –2019 年
における状況を観測した最新の「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」からの主な所見を紹介することを目的とする。前回調査等とも対照させて、安定的な結果が得られており、我が国におけるイノベーション等に関連した様々な観点からの企業が分布する状況が定量的に示されている。継続する変化
うかがとしては、中規模企業に関する特異な傾向等も窺われる。また、ディジタリゼーション利用に関して、イノベーション活動実行企業ほどより多くの割合の企業が該当するなど、幾つかの特徴が示唆された。さらに、2020 年において、COVID-19 対応を目的としたイノベーション実現が比較的多くの割合の企業でなされたことや、COVID-19 のイノベーション活動への効果・影響はさほど多くなかったことも示された。
キーワード：イノベーション，統計，科学技術・イノベーション政策，ディジタリゼーション，COVID-19

学技術・イノベーション創出の振興やその活性化に

1. はじめに
世界各国・地域において科学技術・イノベーション政策が推進されており、それぞれの国・地域における研究やイノベーションのシステムの状況を把握す係る推進の政策に資するような調査、研究、分析等が期待されている。

NISTEP では、かねてより、科学技術・イノベーション政策に必要な基礎資料となる政府統計としてるために、統計調査が実施され、またこれも含めた各「全国イノベーション調査」を実施し、その結果を公国でも、科学技術・イノベーション政策を推進する上して「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報

種のデータや情報を用いた分析がなされている。我がでその基礎をなす科学技術・イノベーション基本法について、2021 年 4 月に改正が施行され、その中うかがで現行の名称に変更されたことからも窺えるように、科学技術の振興及び研究開発の成果の実用化によるイノベーションの創出の振興注 1 がなされており、科表してきている。2021 年 10 月には、最新の結果と告」1）注 2 を公表している。ただ、統計報告自体は、この公表物の性質上、統計表や調査方法論のほかには、統計調査の結果から得られる所見の概要について記しているものであって、統計調査の結果やその所見をどのように解釈すればよいかなどについては、余り述

注 1 科学技術・イノベーション基本法において、この科学技術の振興及び研究開発の成果の実用化によるイノベーションの創出の振興を指して、「科学技術・イノベーション創出の振興」と規定されている。
注 2 統計報告書は、NISTEP インターネット・サイト (https://www.nistep.go.jp/research/rd-and-innovation/national-innovationsurvey) より公表しており、統計報告書に掲載している統計表は、政府統計ポータルサイトである e-Stat（https://www.e-stat.
go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00400503&tstat=000001039433) よりアクセスしてダウンロード可能ともしている。

60（2022.3.22 公開）

「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」からの所見

べていない。そこで、本稿では、これを補って、各方面における今後の検討等に資するものとすることも企図している。

なお、本稿において示される見解等は、専ら著者によるものであり、必ずしも機関としてのものではない－ディジタリゼーション利用と COVID-19 への対応に焦点を置いて－しっかい保するようにするために、一定企業規模以上は悉皆であり、それ以外は企業規模階級及び経済活動に基づく層化非復元単純無作為抽出による標本調査（標本企業（調査客体）数：31,088 社）となっている。

国際比較可能性の確保に留意して、イノベーションことについて留意いただきたい。また、紙幅が限られ統計に関する現行の国際標準指針である『オスロ・マ

得ないことから、統計報告1）や統計表も併せて参照い回の 2020 年調査の結果に基づく我が国に関する最ノベーション調査で用いる「イノベーション」等の用ベーション指標について、OECD により取りまとめており、統計報告からのごく一部についてしか言及しただき活用いただくことをお願いしたい。同様に、イ語の定義やその概念についても、統計報告 や伊地
1）知2）を参照いただきたい。

2020 年調査の概要「全国イノベーション調査」は、科学技術・イノベーション政策の企画、立案、推進及び評価に必要な基礎資料を得ることを目的とした政府統計であり、特定一般統計調査

注3

新のデータを含めて、主要諸外国に関する主要イノられ公表されている注 4。また、統計調査に用いられるイノベーションの定義等も含め、『オスロ・マニュ
アル 2018』の概要については、伊地知2） にまとめ

2.「全国イノベーション調査」2020 年調査の概要と特徴
2.1

3）
ニュアル 2018』に沿って実施している。なお、今に区分されるものである。我が国におている。なお、イノベーション・システムの中で、例
えば、イノベーション活動実行企業の特徴を明らかにするには、対照される非実行企業に関する情報も不可欠である。そこで、企業におけるイノベーション実現の有無等に関わらずデータを収集することが重要であり、このような国際標準指針も踏まえて、全国イノベーション調査を実施している。

ところで、統計報告でも、また、OECD が公表すけるイノベーション・システムについてより良く理る主要イノベーション指標でも、多くの指標について唆を提供する政策研究にも寄与することも図り、ま計単位注 5 として算出されている。そのため、一般に解できるようにし、今後の政策形成に有効な提言や示は、一法人であって株式会社等の会社である企業を統た、イノベーション活動の中核である産業・企業におは企業規模が小さいほど多くの企業が存在している待しているものである。

する（構成比である場合も含まれる。）際には、相対ける経営ビジョン構築や戦略策定に役立つことも期

調査は、現在、2 年周期で実施されていて他の主要国と同様であり、後述するように、単に国際比較可能性の確保のみならず、イノベーション・システムにおける変化の兆候を捉えることができるようにもしている。

ことから、例えば、国全体について企業を統計単位と的に小さい企業規模の状況が反映されることになる。
そのため、企業規模階級別の結果も表章している。
2.22020 年調査の特徴

2020 年調査における調査事項は、『オスロ・マ

調査方法論及び調査票については、統計報告 に記

ニュアル 2018』に示されるような国際比較可能性

業者数 10 人以上を有する企業（サービス業のうちのの多くの国々が実施する際に参照する共同体イノ1）

載していることから詳細については割愛するが、従一部の経済活動（産業）を除く。）を対象（対象母集団企業数：442,978 社）とし、一定の統計品質を確の確保に留意しつつ、特に、諸外国の中では、欧州

ベーション調査 2018 年（Community InnovationSurvey 2018） の 調 和 デ ー タ 収 集（harmonised

注 3 統計法（平成 19 年法律第 53 号）に規定される一般統計調査のうち、国際比較において重要な統計調査等の観点から、より重要度が高いものとして位置づけられている。
注 4 OECD では、主要諸外国からの報告に基づき、主要イノベーション指標についてのデータ等を、次のインターネット・サイトから公表している：http://oe.cd/inno-stats, https://www.oecd.org/sti/inno/innovation-indicators-2019.zip．
注 5 統計単位とは、観測や分析に際して用いられる単位である。調査票が送付されて報告が要請される宛先である調査客体を意味する報告単位とは、概念上、区別される必要がある。なお、全国イノベーション調査では、統計単位も報告単位も「会社」である企業である。ちなみに、企業における事業活動は、とくに企業グループを構成しているところでは、企業単体ではなく企業グループで行われていることが考えられる。しかし、各国の統計機関等は、調査の母集団である企業に関する情報を恒常的に把握できても（我が国では、「経済センサス」といった統計調査等に基づき、経済統計を正確に作成するために事業所・企業に関する情報を捕捉し保持する事業所母集団データベースを整備している）、企業間関係は頻繁に変更し得ることから、企業グループに関する情報は把握していないか把握が必ずしも容易ではない。そこで、国際標準上でも、また調査の実行上でも、企業部門での統計単位は、通常、企業とすることとなっている。
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data collection）注 6 の内容も参考として、基本的には前回 2018 年調査の調査事項を踏襲して設定している。

これに加えて、ディジタル・トランスフォーメーション

注7が進展する中で、企業における最近のディジタリゼーション注 8 の利用の状況を捉え、イノベーこれらのほか、詳細は割愛するが、イノベーション活動の実行状況やイノベーション活動に該当する個々の活動の有無に関して把握する部分については、調査票上、その配列等に一部変更を行った。

ション実現やイノベーション活動実行との関連につ

3. 我が国のイノベーション・システムの概況：2017 年 –2019 年の状況

策上の関心にも鑑みて、ディジタリゼーションの利用

全国イノベーション調査は、2 年周期で、基本的ないて把握する必要があることから、国内外における政を設定した。

変数については継続して把握していることから、統計て、世界的に新型コロナウイルス感染症（COVID-19）

ついては、頑健な結果として、我が国におけるイノまた、2020 年調査の実施を計画する段階においが広まり、企業における COVID-19 に対応したイノベーション実現の状況や研究開発活動を含むイノベーション活動への効果・影響の状況を全国的に把握する必要から、これを調査事項に加えた。2020 年調査は、基本的には、その参照期間

注9を 2017 年 –2019 年とするものであったが、COVID-19 への対応等に関する調査事項については、参照期間を 2020 年とした。

なお、2020 年を含む 2019 年 –2021 年を参照期

上の品質が確保されて、余り変化が見られない数値にベーションやイノベーション活動に関連した企業の分布の状況を示すものとして理解することができる。
また、そういった中で、ある群や観察対象について他とは異なる変化が見られるようであれば、これに関わる企業の分布の状況について変化又はその予兆があるものと考えることができる。このような観点から、幾つかに焦点を置いて述べる。

まず、図表 1 に示すように、プロダクト・イノベー間として、次回調査（2022 年調査）が実施されるション実現企業率については、近年、減少傾向が窺えベーション等の目的を限定していない結果と対比さ以上 249 名以下の企業）において、また、産業別で予定であり、本来は、同一の参照期間にあってイノれて初めて、COVID-19 対応を目的としたイノベーションの状況について理解することができるが、現る。特に、企業規模別で中規模企業（従業者数 50 名は製造業において、その減少幅が大きいことが示されている［2020 年調査1）図 2.9-c、統計表 8（並びに段階では、今回の調査での主とする参照期間である2018 年調査7）、第 4 回調査8）及び第 3 回調査9））］。のと仮定して、調査結果を見ていくこととなる。

規模とは傾向が少し異なる部分があり、これについて

2017 年 –2019 年からの変化は余り生じていないもちなみに、近年の様々な政策的ニーズ等にも対応して、単にイノベーションやイノベーション活動の状況

なお、中規模企業については、別の指標でも他の企業は後述する。

また、プロダクト・イノベーション実現企業におを把握するのみならず、イノベーション等の目的や性いて、総売上高全体に占めるプロダクト・イノベー（restricted innovation）」とも呼ばれる。）、これに約 3 割がプロダクト・イノベーション売上高による格を限定して（これは、「限定されたイノベーションついて測定することの意義や必要性等についても議論されており、本調査における COVID-19 対応

5、6）に関する質問は、このような観点からの取組の一例としても捉えることができる。

ション売上率について見てみると、その総売上高のものとなっている。ただ、前回 2018 年調査（参照期間：2015 年 –2017 年）の結果と比較すると、大規模企業（従業者数 250 人以上の企業）において減少している。また、産業別では、製造業において若干

注 6 ここでは、欧州委員会統計総局（Eurostat）と EU メンバー国等といった各国間とで合意された、国際比較可能性を確保するための調査票及び調査方法論を指す。
注 7 ディジタル・トランスフォーメーション（digital transformation）は、OECD4）によれば、「ディジタイゼーション（digitisation）とディジタリゼーション（digitalisation）の経済的・社会的効果」を表すとされている。これは、「ディジタル技術が人間生活のあらゆる局面において引き起こす又は影響を与える変化」としても理解し得るとしているものもある。なお、ディジタイゼーションは、「アナログのデータ及びプロセスの機械可読なフォーマットへの変換」とされている。
注 8 ディジタリゼーションは、OECD4）によれば、「新たな活動に帰着する又は既存の活動を変化させるディジタル技術及びデータ並びに相互連結の利用」とされている。なお、この定義によれば、ディジタリゼーション自体には「利用」ということが既に含意されているが、ここでは、統計調査における国際的な用語法にも鑑み、「ディジタリゼーションの利用」としている。また、イノベーション調査の文脈では、企業により実行される様々な組織的活動を指す「ビジネス機能」（参考．伊地知 2））における、ディジタル技術等の利用の状況を測定することとなる。
注 9 参照期間（reference period）とは、イノベーション実現やイノベーション活動実行の有無等の生起といった、一定の時間的範囲に係るデータを収集するための観測期間を意味する。

62

「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」からの所見

減少している一方、サービス業では若干増加している－ディジタリゼーション利用と COVID-19 への対応に焦点を置いて－れの内容についても、前回 2018 年調査と同様である［2020 年調査 図 2.7、統計表 25（及び 2018 年調［2020 年調査1）図 2.2、統計表 17（及び 2018 年調次に、ビジネス・プロセス・イノベーション実現企した結果となっており、我が国におけるイノベーショ

10 人以上 49 人以下の企業）において、減少が窺え動を実行する企業が分布している状況）の一端を示し

1）査7））注 10］。

査7）図 1.3、統計表 22）］。このように、構造的に安定業率については、中規模企業と小規模企業（従業者数ン・システムの特徴（様々な種類のイノベーション活る［2020 年調査 図 2.9-d、統計表 8（及び 2018ているものといえる。

1）

年調査 ）］。
7）

一方、イノベーション活動実行企業率については、前回調査と比較して増加している注 11［2020 年調査1）

図 2.9-a、統計表 8（及び 2018 年調査 ）］。

実行したイノベーション活動の内容について見てセス・イノベーションの開発組織、イノベーション活みると、内容別で最も多いものとして、55% の企業が動の協力相手、知識獲得のために利用した情報伝達経「従業員への教育訓練活動」を実行していた。また、
イ

路、外国への製品・サービスの販売又は提供、製品・ノベーション活動内容別の実行企業率の結果は、いず

図 2.9-a

教育修了者、大学院修了者及び博士号保持者の各割合）、プロダクト・イノベーション及びビジネス・プロ

7）

図表 1

これらのほか、経営成果を得るために採用した戦

略、知的財産の保護、人材構成（従業者に占める高等サービスに関連する競合他社数、製品・サービスの競主なイノベーション指標：経年変化

イノベーション活動実行企業率 (%)

図 2.9-b イノベーション実現企業率 (%)
7060605050404030302020101002009-2011

図 2.9-c2012-2014

2015-2017

02009-2011

2017-2019

プロダクト・イノベーション実現企業率 (%)

2012-20142015-20172017-2019

図 2.9-d ビジネス・プロセス・イノベーション実現企業率 (%)
305040203020101002009-2011

2012-2014全体

2015-2017小規模

2017-2019

中規模

02009-2011

2012-2014

大規模

製造業

2015-20172017-2019

サービス業

出典：全国イノベーション調査 2020 年調査1） 統計表 8；2018 年調査7）、第 4 回調査8）、第 3 回調査9）
注：プロダクト・イノベーション実現企業率を除く指標については、定義の変更等による断絶があって経年比較が困難なため、2013 年（第 3 回）調査（参照期間：2009 年 –2011 年）及び 2015 年（第 4 回）調査（参照期間：2012 年 –2014 年）の結果を示していない。

注 10
注 11

本稿には含んでいないことから、2020 年調査統計報告1）を参照されたい。なお、以下、本稿内における図表の番号を表示していない場合は、同様である。
2020 年調査は、2018 年調査と比較して、調査内容自体にさほど違いはないものの、調査事項の配列等に関して若干の変更があった。そのため、回答企業における認知のされ方に影響を及ぼした可能性もあり得ることから、今後、更に慎重に解釈していくこととしている。また、「全国イノベーション調査」では、2018 年調査から、『オスロ・マニュアル 2018』に示される勧告等を踏まえて調査票を設定しているが、『オスロ・マニュアル 2018』に沿ったとされる Community Innovation Survey 2018 においても、この部分については概ね従前の調査事項によっていた。そのため、この指標については、国際比較において留意が求められよう。
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争環境に影響を与えた要因、イノベーション活動のた図表 2

いった調査事項についても、同様に経年比較すること

図 3.1

めの公的財政支援、イノベーション活動の阻害要因とができる。

これらの調査事項については、2020 年調査では、2018 年調査と比較して、全般的に、該当する企業の構成比に変化はないか若干の減少が見られる程度でディジタリゼーション利用：全企業及び全イノベーション活動実行企業・非実行企業別

ディジタリゼーションの利用（2017 年 ‒2019 年）：利用企業率 (%)

インターネット･オブ･シングス

クラウド･コンピューティング･サービス

あった。このように安定的な数値が得られていること

ビッグデータ分析

からも、我が国におけるイノベーション等に関連した様々な観点からの企業が分布する状況を定量的に示していることが窺える。

機械学習（人工知能）

まん えん

な お、COVID-19 の 世 界 的 蔓 延 が サ プ ラ イ・3Dプリンティングチェーンに影響を及ぼしたこともよく指摘されており、次回調査である 2022 年調査は、その参照期間が2019 年 –2021 年であってこれを範囲に含むことから、企業が分布する状況についての変化を注視していくことも重要であろう。

全企業

5

全イノベーション活動実行企業

101520253035

全イノベーション活動非実行企業

出典：全国イノベーション調査 2020 年調査1）統計表 29–31．

欧州諸国においては、企業における情報通信技術利4. 2017 年 –2019 年 に お け る デ ィ ジ タ リ
ゼーション利用
イノベーションにおけるディジタリゼーション利用に関しては、ディジタル化の進展と社会への浸透を受けて国内外で関心が広がっている。例えば、G20や OECD では、ディジタル技術でイノベーション実現に拍車をかける等により持続可能な成長を増大させ得るとして、ディジタリゼーション利用とイノベーションにまつわる検討や議論が進められてきている。
また、近年では、我が国でも、科学技術・イノベー用及びＥコマースに関する共同体調査（CommunitySurvey on ICT Usage and E-Commerce inEnterprises）が、毎年、実施されている。そこで、その最近の利用可能な調査結果に基づき、幾つかの欧州諸国と日本の結果を比較して示しているのが、図表3 である［2020 年調査1）附表 5］。ここから、機械学習（人工知能）や IoT のように他国と同程度に利用されているものもあれば、ビッグデータ分析やクラウド・コンピューティング・サービスのように他国ほどには利用されていないものもあることもわかった。

また、個々の種類について利用目的を確認しており、ション政策が、デジタル社会形成基本法等に基づき展

機械学習（人工知能）、IoT、クラウド・コンピューが窺える。そこで、このような状況に鑑み、ディジタいたのは、「業務の自動化又はコスト削減」であった。

開される施策等とも関連して進められつつあること
リゼーション利用やそのイノベーションとの関係について把握するために、国際比較可能性等も考慮して、インターネット・オブ・シングス (IoT)、クラウド・コンピューティング・サービス、ビッグデータ分
析、機械学習（人工知能）、3D プリンティングと注 12いう、5 つの種類を選択して観測した。

調査結果から、図表 2 に示すように、これら 5 つのうち、クラウド・コンピューティング・サービスと IoT がよく利用されていることが示された。また、ティング・サービスのいずれについても最も共通してまた、イノベーション活動実行企業・非実行企業の区別なくその特徴を見てみると、IoT については、「既存製品・サービスの改良」にも「新しい製品・サービスの導入」にも同程度の割合の企業が目的としているが、機械学習（人工知能）については、「新しい製品・サービスの導入」を利用目的とする企業の割合が高く、また、産業別では、製造業よりもサービス業で該当企業率が高かった［2020 年調査1）統計表 29 から算出］。
このように、ディジタリゼーション利用といってさらに、いずれの種類についても、イノベーション活も、その利用目的は異なる傾向があり、また、産業にゼーションをよく利用している企業の割合が高かっらに、イノベーションとの関係でも幾つか特徴が示唆

動実行企業の方が非実行企業と比べて、ディジタリ
た［2020 年調査 図 3.1、統計表 29–31］。
1）

注 12640

よっても利用する企業の分布状況にも差があった。さされた。

人工知能には様々な領域が含まれ得るが、ここでは、近年に展開が見られて応用が進んでいる機械学習に焦点を置いた。

「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」からの所見

図表 3－ディジタリゼーション利用と COVID-19 への対応に焦点を置いて－ディジタリゼーション利用：日本と欧州主要国との比較

インターネット・オブ・シングス：利用企業率(%)

クラウド・コンピューティング・サービス：利用企業率(%)

日本

日本

ベルギー

ベルギー

スペイン

スペイン

ドイツ
フランス

フランス

イタリア

イタリア

オランダ

オランダ
スウェーデンスウェーデン010203040500

機械学習（人工知能）：利用企業率(%)

ビッグデータ分析：利用企業率(%)
日本

日本

ベルギー

ベルギー

ドイツ

ドイツ

スペイン

スペイン

フランス

フランス

イタリア

イタリア

オランダ

オランダ

スウェーデンスウェーデン0102030

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

405060
全体

小規模

中規模

05

10152025

大規模

出典：全国イノベーション調査 2020 年調査1）附表 5；Community Survey on ICT Usage and E-Commerce in Enterprises. Eurostat.
https://ec.europa.eu/eurostat/web/digital-economy-and-society/data/database．
注：欧州主要国の参照期間は、2020 年である。

5. 2020 年 に お け る COVID-19 へ の 対 応やイノベーション活動への効果・影響
まず、COVID-19 に対応したイノベーション実現企業の面で見ると、図表 4 に示したように、COVID19 対応プロダクト・イノベーション実現企業数の全体に対する割合は 14% であり、また、COVID-19
対応ビジネス・プロセス・イノベーション実現企業数の全体に対する割合は 22% であった［2020 年調いる。

他方、中規模企業については、COVID-19 対応プロダクト・イノベーション実現企業率が小規模企業のそれよりも小さくなっている。一般に、企業規模が大きくなるほど、企業活動の範囲が広がることから、これら実現企業率もより高くなることが知られているが、それとは異なっていることについて留意する必要があろう。

それから、COVID-19 のイノベーション活動への査 図 1.2、統計表 10］。これを、2017 年 –2019

効果・影響についても確認しており、効果・影響を与限定しないプロダクト・イノベーション実現企業数ション活動の有無による相違もほぼ見られなかった。

1）

年を参照期間とした、いわば平常時における目的をの割合（10%）及びビジネス・プロセス・イノベーション実現企業数の割合（23%）と比較してみると、同等又はそれを上回ることから、COVID-19 対応を目的としたイノベーションの実現がより多くの割合の企業でなされたことが窺える。産業別では、製造業と比較してサービス業における割合が高くなっており、サービス業において COVID-19 対応を目的としたイノベーションの実現がより多くの割合の企業でなされたことが窺える。このように、COVID-19 対応がイノベーション実現をよりもたらし、とりわけサービス業においてそれが強かったことを示唆してえなかったとする企業の割合が高く、また、イノベー

具体的には、COVID-19 が研究開発活動や他のイノベーション活動に効果・影響を与えなかった企業の割合は約 8～9 割であり、阻害させたり促進させたりした企業の割合は、約 1 割以下であった。また、イノベーション活動実行企業（2017 年 –2019 年）の方が、イノベーション活動非実行企業（2017 年 –2019年）と比較して、阻害／促進した企業の割合が若干多いものの、さほどは違いが見られなかった［2020 年。
調査1）図 1.4、統計表 12–14］

効果・影響を与えなかったとするこの結果は、イノベーション活動の一部である研究開発活動について、
STI Horizon

2 0 2 2 V ol .8 No.165

図表 4
図 1.2

COVID-19 対応プロダクト・イノベーション
実現企業率（2020 年）
COVID-19 対応プロダクト・イノベーション実現企業率（2020 年）：
実現企業率 (%)（全企業に対する割合）

ノベーションとの関係については、分析を更に進めて知見の導出に努めることとしている。の変化がイノベーション実現をより多くの割合の企業にもたらし、とりわけサービス業においてそれが強小規模かったことが示唆された。他方、COVID-19 のイノ中規模ベーション活動への効果・影響を与えたとする企業の割合は、さほど多くなかったことも示された。

大規模

それから、イノベーション・システムに関する理解という点で、イノベーション実現やイノベーション活製造業

動実行の有無やその内容に限らず、企業活動に関わるサービス業

幾つかの内的要因及び外的要因について、数回の調査
05101520

出典：全国イノベーション調査 2020 年調査1）統計表 10．

総務省統計局が実施している統計調査である科学技術研究調査では、2020 年 4 月から 2021 年 3 月までを対象とした結果が公表されており、企業部門

10）における研究開発支出額には大きな変化が見られな
注 13とも整合的である。

6. おわりに
本稿は、「全国イノベーション調査」2020 年調査について、その概要と特徴について概観したのち、「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」に示される統計結果に基づき、以前に実施された回の統計結果や国際比較可能な他国の結果等とも対照させながら、主な所見について述べてきた。

まず、ディジタリゼーション利用について、5 つの注 13

分布の状況を、国際比較も含めて確認した、なお、イ

また、COVID-19 対応について、このような状況

全体

かったこと

種類に関して利用の有無や利用目的に関して企業のを重ねることにより、該当する企業の分布の状況が定量的に明らかになってきている。実態を表現していると考えられるこれらの情報が政策により活用されることを期待するとともに、継続的に状況を観測することにより、イノベーション・システムに生じる変化を把握していくことが重要であろう。

なお、この間、中規模企業については、幾つかの指標について該当する企業の比率が一貫して逓減する傾向が見られることや、COVID-19 対応でも他の企業規模階級に比してその実現企業割合が少なかったことから、企業規模別に見た場合、特異な傾向が見られている。中規模企業については総じて、イノベーション実現に向けた意欲が減退しつつあるようにも窺われ、組織として一定の規模を有することからその存続を図ることが優先されていることも推察される。
見いだされる現象の本質的原因等も探りつつ、我が国におけるより好ましいイノベーション・システムの実現に向けた方策についても検討が求められよう。

2020 年度（2020 年 4 月から 2021 年 3 月まで）の企業部門における内部使用研究開発支出額は、対前年度比で 2.5% 減にとどまっていた。しかし、費目別でみると、全体に対する構成比が 14% であるものの原材料費については 8.7% 減であったことなどから、細かな変化には留意する必要もあろう。

参考文献・資料
1） 文部科学省科学技術・学術政策研究所，2021，「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」，NISTEP Report .
No.192，https://doi.org/10.15108/nr192．
2） 伊地知寛博，2019，「『Oslo Manual 2018 ：イノベーションに関するデータの収集，報告及び利用のための指針』−更新された国際標準についての紹介−」，STI Horizon , vol.5, no.1, pp.41–47, https://doi.org/10.15108/stih.00168．
3） OECD and Eurostat, 2018，Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data onInnovation, 4th Edition , The Measurement of Scientific, Technological and Innovation Activities, OECD66

「全国イノベーション調査 2020 年調査統計報告」からの所見－ディジタリゼーション利用と COVID-19 への対応に焦点を置いて－Publishing, Paris/Eurostat, Luxembourg, https://doi.org/10.1787/9789264304604-en.
4） OECD, 2019, Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives , OECD Publishing, Paris,
https://doi.org/10.1787/9789264312012-en.
5） Gault, F., 2020, Measuring Innovation Everywhere: The Challenge of Better Policy, Learning, Evaluation andMonitoring , Cheltenham, UK and Northampton, MA, USA: Edward Elgar.
6） Gault, F., 2018, Defining and measuring innovation in all sectors of the economy, Research Policy , vol.47,
pp.617–622, https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.01.007.
7） 文部科学省科学技術・学術政策研究所，2019，「全国イノベーション調査 2018 年調査統計報告」，NISTEP Report .
No.182，https://doi.org/10.15108/nr182．
8） 文部科学省科学技術・学術政策研究所，2016，「第 4 回全国イノベーション調査統計報告」，NISTEP Report . No.170，
https://doi.org/10.15108/nr170．
9） 文部科学省科学技術・学術政策研究所，2014，「第 3 回全国イノベーション調査報告」，NISTEP Report . No.156．
10）総務省統計局，2021，「2021 年（令和 3 年）科学技術研究調査報告」，
https://www.stat.go.jp/data/kagaku/index.html．

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