Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Appendix Table: Cross-Country Data (continued)

Country	Code	a1980	a1990	FDI1980	FDI1990	R&D1980	R&D1990	H1980	H1990	h1980	h1990
Mexico	MEX	1.13	0.70	1.16	2.29	0.38	0.33	3,644	9,128	17.2	32.6
Netherlands	NLD	1.29	1.12	1.45	4.11	2.07	2.01	3,025	3,834	55.4	61.5
New Zealand	NZL	0.85	0.77	3.04	4.04	0.95	1.07	1,015	963	76.7	63.2
Norway	NOR	1.25	1.00	0.48	1.73	1.46	1.72	1,005	1,891	51.2	87.5
Panama	PAN	0.80	0.43	0.00	5.77	0.01	0.26	206	394	31.5	45.5
Peru	PER	0.70	0.41	0.20	2.96	0.28	0.06	1,694	2,598	31.5	37.7
Philippines	PHL	0.47	0.33	0.57	1.92	0.18	0.18	5,981	10,588	34.1	45.9
Portugal	PRT	1.09	1.03	1.09	1.99	0.38	0.64	606	1,001	14.1	22.5
Rwanda	RWA	0.15	0.14	1.00	0.22	0.28	0.04	62	72	2.3	2.1
Singapore	SGP	1.69	1.65	10.00	11.51	0.57	1.30	201	527	18.0	36.0
South Africa	ZAF	0.96	0.69	0.01	0.59	0.86	0.81	2,598	3,205	28.5	26.9
Spain	ESP	1.35	1.21	1.28	1.91	0.58	0.88	2,636	4,787	20.4	33.9
Sri Lanka	LKA	0.23	0.28	0.75	1.24	0.18	0.19	2,157	2,692	35.2	38.1
Sweden	SWE	0.99	0.94	0.47	5.45	2.79	3.52	2,431	2,775	58.4	62.3
Switzerland	CHE	1.26	1.14	0.96	1.73	2.20	2.68	2,018	2,385	65.3	66.8
Thailand	THA	0.49	0.57	0.98	2.62	0.30	0.14	2,297	4,656	9.7	15.8
Togo	TGO	0.23	0.17	1.05	1.61	0.79	0.48	114	195	10.0	13.7
Trinidad and Tobago	TTO	0.81	0.53	1.75	7.24	0.80	0.13	104	174	26.6	36.7
Turkey	TUR	0.56	0.57	0.20	0.46	0.57	0.46	2,347	4,116	12.3	16.9
United Kingdom	GBR	0.89	0.87	1.61	2.57	2.22	2.03	12,049	14,900	44.7	52.4
United States	USA	1.00	1.00	0.78	1.12	2.67	2.64	101,861	109,972	92.7	89.6
Venezuela	VEN	1.09	0.69	0.29	2.60	0.33	0.40	1,457	1,613	29.3	23.8

Note: Code = the country code used in Figure 3.

a = the TFP level relative to the U.S.'s.

$ FDI = the ratio of FDI inflows to GDP (\%) $ .

$ R\&D = \text{the ratio of } R\&D \text{ expenditures to GNP}(\%) $ .

H = the number of workers with a secondary-school degree.

h = the ratio of H to the total labor force.
ESRI Discussion Paper Series No.47

日本企業の研究開発の効率性はなぜ低下したのか

by

榊原 清則・辻本 将晴

June 2003

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 日本企業の研究開発の効率性はなぜ低下したのか $ ^{*} $

by

榊原清則（慶應義塾大學総合政策學部教授） $ ^{**} $

辻本 将晴（慶應義塾大学大学院博士課程）

2003年6月
## 要約

### 1. 問題意識

日本企業の研究開発は売上げや利益につながっているのだろうか----。研究開発との関連で日本の製造業企業はいま、こういう疑問に直面している。研究開発の効率性が低下してきているのではないかという問題である。

この問題は、たとえば次の2つの観察によって確かめることができる。第1は研究開発投資と設備投資との対応関係の観察である。第2は研究開発投資と利益との対応関係の観察である。

## 2 ．研究開発と、設備投資、利益、企業成長との関係

そこで第1に、日本企業について、研究開発と設備投資との関係、次に研究開発と利益との関係に関する先行研究をそれぞれ紹介するのが、この論文の最初の作業である。

第2に、研究開発と企業成長との関係を調べた米マッキンゼーの調査を紹介する。彼らは通説に異を唱え、研究開発と企業成長との間に一般的な関係は存在しないと主張している。

第3に、従来おもに経済学者が進めてきた、研究開発投資の収益率に関する分析をとりあげ、推計結果と推計をめぐる問題点を紹介する。

## 3 ．研究開発の効率低下の理由

以上のレビューで、研究開発の効率低下が疑問の余地なく確認できるわけではない。だが効率低下を示唆する研究はたしかに多いようである。

そこで論文の後半では、日本企業の技術戦略と、そのイノベーション課題の変化および研究開発マネジメントの特徴に言及し、なぜ効率が低下したのか、効率低下の理由を探る。

そして、1980 年代後半から閉鎖性を高めていった日本企業の技術戦略が、研究開発の効率低下に大きく関わっていることが示唆される。
Why did R&D Productivity of the Japanese Firms declined? (Abstract)

Kiyonori Sakakibara and Masaharu Tsujimoto,

What do Japanese manufacturing companies achieve by investing in R&D? Is there no doubt among Japanese managers about the assumption that the more R&D, the better the companies perform?

This paper deals with these issues by reviewing the previous research on the relationships between R&D investment and capital investment, profitability and company growth. The available observations we reviewed are not decisive, but they suggest that relative R&D performance of Japanese manufacturing companies has declined.

The paper also discusses the possible factors affecting the decline, including the characteristics of technology strategy and R&D management. As one of the recent characteristics of technology strategy of Japanese companies, there is some evidence of greater reliance on internal R&D since mid 1980s. If this is the case, it probably did hurt to their R&D performance.
## 目次

１．はじめに

2．研究開発と設備投資

3．研究開発と利益

4．研究開発と企業成長：マッキンゼー調査

5．研究開発投資の収益率分析

（１）生産関数を用いた限界収益率の推計

（２）収益率の決定要因分析

6．日本企業の技術戦略

（１）アメリカの実態

（２）閉鎖的になった日本企業の技術戦略

7．日本企業のイノベーション課題とマネジメント

(1) イノベーション課題の変化

（２）研究開発マネジメントの特徴

8. おわりに

参考文献
### 1. はじめに

日本企業の研究開発は売上げや利益につながっているのだろうか----。研究開発との関連で日本の製造業企業はいま、こういう素朴な疑問に直面している。研究開発の効率性が低下してきているのではないかという問題である。

この問題は、たとえば次の2つの観察によって確かめることができる。第1は研究開発投資と設備投資との対応関係の観察である。第2は研究開発投資と利益との対応関係の観察である。

一般的にいって、個別企業の経営の目的は事業活動をつうじて経営成果をあげることであり、端的には利益の獲得である。企業は研究開発活動によって何らかの技術をつくり、何をどう作るべきかについて一定の見極めができた時点で設備投資を敢行する。設備が立ち上がったら、できるだけ稼働率を高めるように努力し、売上げを立て利益を獲得してゆく。その結果さらに拡大投資に進むことができれば、ビジネスサイクルがポジティブに回っていくことになる。

このような流れでみると、研究開発の効率性を問題にする場合、時間的に先行する研究開発投資がその後の設備投資や利益獲得にどう対応しているかを確かめることは、個別企業を分析単位とする場合、まずは素直なアプローチであるように思われる。そこで、日本企業について、この点に関する先行研究を紹介するのが本稿の最初の作業である（2、3）。第2に、研究開発と企業成長との関係を調べた米マッキンゼーの調査を紹介する（4）。彼らは通説に異を唱え、研究開発と企業成長との間に一般的な関係は存在しないと主張している。第3に、従来おもに経済学者が進めてきた、研究開発投資の収益率に関する分析をとりあげ、推計結果と推計をめぐる問題点を紹介する（5）。

以上のレビューで、研究開発の効率低下が疑問の余地なく確認できるわけではない。だが効率低下を示唆する研究がたしかに多いようである。そこで論文の後半では、日本企業の技術戦略（6）そのイノベーション課題の変化と研究開発マネジメントの特徴（7）に言及し、効率低下の原因を探る。そして、1980年代後半から閉鎖性を高めていった日本企業の技術戦略が、研究開発の効率低下に大きく関わっていることが示唆される。

## 2 ．研究開発と設備投資

まずとりあげるのは研究開発と設備投資との関係である。この関係については有名な児玉文雄の研究（1991）がある。児玉が作成した図表1は、1980年から87年までの期間における、日本の全上場製造業企業の研究開発費と設備投資額の総額を棒グラフに示して比較対照している。グラフ作成にあたっては、研究開発費は総務庁（当時）のデータが、設備投資額は通商産業省（同）のデータが、それぞれ使われている。

1980 年から 87 年までのデータがとられた理由は、児玉の著書の刊行時点（91 年）で利
用できた、いちばん新しいデータが使われたからである。しかし、研究開発費が設備投資額を凌駕するという注目すべき「逆転」現象が起きたのはまさにその期間においてなので、その現象をふりかえってみる上で、このグラフは今日でも参照の価値がある。

図表1 全製造業の研究開発費と設備投資額との時間的推移

出所：児玉文雄、1991年、43頁の図2-1。

このグラフから分かることは次の3点である。第1は研究開発費の推移であり、日本の上場製造業企業の研究開発費は1980年以来87年まで一貫して増加している。第2は設備投資額の推移であり、こちらは3、4年周期で増減している。1980年から87年の期間における設備投資額のピークは1985年で、それ以降は86年、87年と連続して減少している。第3は研究開発費と設備投資額との相対比較であり、日本の製造業企業では1986年に企業の研究開発費総額がその設備投資総額を上回るようになったことが分かる。86年の研究開発投資額は5.74兆円であるが、設備投資額は4.89兆円である。85年以前は、設備投資額が研究開発費を上回っていたものが、86年に逆転し、その傾向は87年も続いている。1987年の研究開発費と設備投資額は、それぞれ6.10兆円と4.86兆円である。研究開発費／設備投資額の比率（右目盛）は、1980年に0.62、83年に0.89、85年に0.91であったが、86年には1.17になり、87年には1.26に達している。この時点で、日本の上場製造業企業は工場・設備よりも研究開発へ、平均して26%多く投資していたことになる。

このグラフから、どういう示唆が得られるか。導き出されるひとつの素直な示唆は、研
究開発の効率が落ちてきたということである。

産業特性にもよるが、一般に製造業の発展過程をみると、その発展の当初は技術のキャッチアップ段階にあるので、後発国のメーカーは、相対的に産業化が先行した国や地域や企業から先進技術を学習し、それを活用して設備投資を実行し、売上げと利益をつくっていく。その過程では、技術をフリーライド（ただ乗り）する部分があり得るので、設備投資額が研究開発費を上回ることが多いと考えられる。しかしながら、キャッチアップ段階を経て技術フロンティアに立つと、以後は文字どおり未踏の研究開発に従事しなければならなくなり、それを支える企業の研究開発投資は高水準を保つか、あるいは増やす必要がある一方、研究開発成果を設備に実体化するのは容易ではなくなる。試行錯誤的にいろいろな研究開発を試みなければならず、いわば「ムダ玉」に終わる研究開発活動が増えて行かざるを得ないからである。

その結果、産業発展のどこかのタイミングで、個別企業の設備投資をその研究開発投資が上回ってゆく現象が起きるかもしれない。児玉のいう逆転現象である。もちろんこの現象が多くの企業で観察されるかどうかは一概にはいえず、代表的な米企業、たとえば後述するIBMやインテルでは逆転していない。が、もしも一国の多数の企業で逆転が起きれば、国レベルで集計しても逆転が起きる。この逆転現象が、図表1によれば1980年代後半に日本の製造業で起きたのである。

この逆転は、日本製造業の技術水準がキャッチアップ段階を終えフロンティアに立ち至った証拠だとそれを解するなら、喜ぶべきグッドニュースかもしれない。事実、実務家の間ではそう受け止めた向きが多かった。だがそれは、経営の流れの視点からいえば研究開発の効率が落ちたという現象にほかならず、技術経営上まったく新しい課題がそこに生まれていることを示唆する。

以上、要するに、研究開発投資が設備投資につながらなくなり、研究開発の成果を生産活動に結びつけるのが難しくなったというのが、図表1から導き出されるひとつの示唆である。

さてしかし、児玉が作成したこのグラフに基づいて、当の児玉自身は、以上の議論とは別種の議論を展開している。研究開発の効率低下ではなく、むしろそこに「製造業から創造業へ」のパラダイムシフトをみたのである。児玉はこう述べている。

いわゆる FMS(Flexible Manufacturing System)に代表される種々の形式の「ソフト・オートメーション」が、設備投資の必要性を大幅に減じた。いまや、工場が新製品の製造に切り換わる時、このような柔軟性のある機械類は、更新されるのではなく再プログラム化されるだけである。（児玉 1991、14-15 頁）

だから設備投資を研究開発費が上回るようになった、と児玉は言う。このような児玉の議論には、強い産業競争力を誇示していた当時の日本の、自信に溢れた明るい雰囲気が投影されているように思われる。
さて、児玉が作成したこのグラフの基礎データに関して、ここではさらに2つの追加説明が有用である。第1に、研究開発費と設備投資額とが重複計上されている可能性があることである。設備投資額のデータに、各年になされた研究所や大型研究設備への投資が含まれる場合、これらの償却費は研究開発費として後に続く年に費用計上されることになる。したがって、この種の項目への投資については、研究開発費と設備投資額との間に重複計上が行われている可能性がある。

この点については児玉自身が注意ぶかく配慮しており、研究開発関連を含まない設備投資額を別途算出して、それと研究開発費とを比較している。その計算結果によれば、研究開発費が設備投資を上回るという現象は1985年に既に起きていたこと、しかしその点を除くと2つの投資の全体としての推移は図表1が示すものと変わらないことを彼は明らかにしている（児玉1991、62-63頁）。

第2に、児玉のデータは1980年代のものなので、彼が用いた企業データは連結ベースではなく単体ベースとみられることである。そうすると、児玉の集計では設備投資が過小に見積もられている可能性がある。なぜなら設備投資は、海外現地法人など関係会社でこれを行うことが考えられるからである。事実、生産拠点の海外展開をねらった外国での直接投資は、日本企業の場合とくに80年代後半以降に顕著になった行動である。

この点を考慮し、わが国製造業において、国内分のみならず海外分をも加えた設備投資総額をその研究開発費と比較した試みもある（経済産業省 2002a）。この試みから次の3点が明らかになっている。第1に、国内、海外の双方を含む設備投資総額は1991年にピークを打って、その後減少し、90年代にほぼ半減している。第2に、研究開発費は長期的に増加傾向にある。第3に、設備投資総額は依然として研究開発費を上回るものの、近年その2つはあまり変わらない水準になっている。

ここに紹介した、国内、海外の双方を含む設備投資総額を考慮した計算では、結局のところ児玉のグラフとは違って「逆転」は観察されないものの、研究開発費／設備投資額の比率は1に近づいているのである。それゆえこの作業からも、児玉のグラフからわれわれが得た示唆と同一の示唆が出てくる。すなわち、研究開発の成果を生産活動に結びつける面で、近年日本企業は問題を抱えているということである。

## 3 ．研究開発と利益

以上においては、研究開発の効率性との関係で、第1に研究開発投資が設備投資につながらなくなったという観察を示してきた。研究開発の効率性との関係では、第2に研究開発投資が利益獲得につながらなくなったという観察があり、これを次にとりあげる。

図表 2 は、日本の主要製造業企業数社の研究開発費と営業利益とを比較することにより、研究開発の効率の推移をみたものである（住友電工・村上路一氏作成）（村上 1999）。この場合、研究開発の効率とは「営業利益／研究開発費」であり、分子には5年間の累積営業
利益が、分母にはその前の5年間の累積研究開発費が、それぞれとられている。研究開発の効果が、ここでは5年後の利益として出ると仮定されているのである。利益性の指標には、事業それ自体がどれくらいの利益創出力を持っているかを最も端的に表す営業利益がとられている。ただし、利益指標は短期の影響を受けやすいので、その点を考慮して5年間の移動平均が計算されている。計算の対象となったのは1988年から98年までの10年間であり、主要企業9社について計算結果がまとめられている。

なお、この表も単体ベースのデータに基づいており、その点の限界を持っている。また、営業利益には研究開発以外に多くの要因が影響を与えるはずなので、因果関係を明らかにするうえでは大きな限界がある。

## 図表 2 研究開発の効率

## 研究開発の効率

(〒【5年間の累積営業利益】:【その前の5年間の累積研究開発費】)

単位年、%
企業名	1988 ~ 92	1989 ~ 93	1990 ~ 94	1991 ~ 95	1992 ~ 96	1993 ~ 97	1994 ~ 98
住友電工	173	158	138	116	110	108	112
NEC	44	34	25	21	21	26	33
東芝	71	58	38	35	39	37	39
ソニー	43	24	12	3	14	23	32
松下電産	51	42	32	24	21	22	26
ヨタ	154	120	88	59	63	79	93
シャープ	63	65	62	59	58	52	45
キャノン	110	93	80	82	93	106	121
ブリザストン	304	274	251	228	216	210	226

※ 研究に力を入れている製造業 9社を例に有価証券報告書を基に単体ベースで算出

出所：村上路一、1999年、11頁。

まず住友電工のケースを使って、表中の数値を説明すると、同社は1988年から92年までの最初の5年間に、その前の5年間の累積研究開発費に対して173％の利益をあげた。当時は研究開発に10億円を投じれば、17億円を超える営業利益をあげていたのである。しかし、この比率は90年代をつうじて概ね減少し、最後の計算期間（1994～98年）では112％に低下している。研究開発費と比べたときの事業活動からの利益創出力が、昔の3分の2ぐらいの水準に落ちたわけである。

エレクトロニクス関連の代表的なハイテク関連企業、たとえばNEC、東芝、ソニー、松下電産、シャープの数値をみても、この間における研究開発の効率低下は明らかである。1980年代から90年代初めにかけて、これらの会社は40%台から70%台の効率を示していた。それが、90年代後半には20%台から40%台へと軒並み研究開発の効率を落としている。
同じエレクトロニクス関連に属しながら、この点で注目すべき例外はキャノンである。キャノンの場合、80年代後半から90年代前半にかけて効率低下の傾向があったけれど、90～94年をボトムとしてその後反転し、90年代後半には一貫して効率を上げている。研究開発の効率の推移が90年代にV字型に推移したのである。そして、最後の計算期間（1994～98年）では121％に達し、出発点の効率（110％）をも上回っている。

研究開発の効率の推移が90年代にV字型に推移したのはキャノンだけではない。同じパターンはトヨタとソニーの2社でも見られる。だが、この2社の場合、最後の計算期間（1994～98年）の効率は出発点のそれより低い水準である。

ブリヂストンは、対象となった全期間にわたって研究開発の効率が高い特異な例である。同社はタイヤ産業におけるグローバル寡占企業の一社であり、資本集約的な産業の特徴や製品市場の競争構造を反映して、高収益企業で知られている。しかしこの例でも、研究開発の効率をみると、最後の計算期間（1994～98年）の効率は最初の計算期間（1988～92年）のそれより低い。

このように、特定数社の事例分析なので事例ごとにバラツキはあるものの、とりあげられている企業の多くにおいて、計算対象となった1988年から98年の10年間に、利益への結実という意味における研究開発の効率は低下したことがわかる。計算期間の最初と最後だけを比較したとき、研究開発の効率向上を実現したのは、事例9社のなかではキャノン一社にすぎない。

したがって、研究開発への投資が、その投資の大きさに見合う成果につながらなくなっていることが、日本企業の研究開発の問題であるといえる。設備投資へのつながりと、利益へのつながりという2つの面で、つながりが弱くなっているのである。

## 4 ．研究開発と企業成長：マッキンゼー調査

研究開発の投資効率の低下は、日本企業に特殊な問題ではない。一般に企業がなぜ研究開発に投資するかというと、結局のところ研究開発は企業成長のエンジンであると考えられているからであり、この点を支持する研究は多い（たとえば Morbey=Reithner 1990）。しかし経営コンサルティング会社のマッキンゼー社は、米企業のデータベースに基づき、企業成長への研究開発の意義が一般にいわれるほど明らかではないと主張している（Foster=Kaplan 2001）。

分析に使われたのは、マッキンゼー社が独自開発した1,008社の米企業データベースである。「マッキンゼー企業業績データベース」(the McKinsey Corporate Performance Database)とよばれるこの企業データベースには、日本企業は含まれていないと推測される。1962年から98年までの長期間におよび、この米企業データベースを用いて、各企業の研究開発費（研究開発に投入された費用あるいは資源の大きさ）と、株主が獲得したトータルの利回り（total return to shareholders）との間の相関関係が計算されている。
ここで「株主が獲得したトータルの利回り」というのは、中長期的にみた場合の企業成長の代理変数という位置づけだろう。中長期的にみた場合、企業が成長すれば株価の上昇によるキャピタルゲインや配当ゲインが見込まれ、株主リターンが増大すると予想されるからである。

このような変数を用いて相関を調べた結果、マッキンゼーは産業別に大別して3つの発見を得たと報告している（同、pp. 216-218）。

第1に、製薬産業では両者の間に強いプラスの相関がある。製薬会社においては、研究開発に資金を投じて新製品を出せば、会社の成長を促し、投資家に報いることができるといえそうである。同じプラスの相関は、製薬産業の場合より弱い相関だけれど、パルプ・製紙、日用品（commodity）、特殊化学、航空宇宙・防衛、石油の諸産業でも見いだされる。

第2に、石鹸・洗剤、医療・手術用機器、情報通信の3つの産業では、相関がない。このうち石鹸・洗剤は「ローテク」産業なので、相関がないのも意外ではないが、医療・手術用機器と情報通信は「ハイテク」産業なので、予想外の結果かもしれない。しかし、理由はともかく、これらハイテク産業においてさえ、研究開発に注力すれば投資家への報酬が増えるわけではないのである。

第3に、コンピュータのハードウェア、ソフトウェア、および半導体の3つの産業では、驚くべきことに相関はマイナスである。これらの産業に新製品やイノベーションをもたらすのは、他の企業からライセンス供与された技術や企業買収であり、「社内の研究開発」（internal R&D）ではないからだろう、とマッキンゼーは推測している。

この推測には、研究開発費というものをマッキンゼーがどうみているかがよく現れている。年次報告書に記載される研究開発費とは、要するに「社内の研究開発」に対応した費用であり、技術獲得のための企業活動全体のなかで、おもにその社内的活動を支えるために費消されるリソースの大きさであると彼らはみているのである。研究開発費という費用の中身をみれば、この解釈は必ずしも不当ではない。

以上の3つを要約すると、米企業を対象とするマッキンゼー調査は、研究開発への資源投入と投資家が獲得できる利回りとの間に一般的な相関関係が見いだされないことを示している。そして、投資家から見た企業価値を経営者が高めていこうとするとき、技術は不可欠だとしても、社内的な研究開発努力のみでそれを達成するのは今や不十分であり、分野によっては不適切ですらあると主張している。

マッキンゼー調査から、われわれが考えるべきポイントは2つある。第1に、オープンな技術戦略を含む幅広い戦略代案の意義である。アメリカ企業は近年、技術のライセンシング、技術獲得を目的とした買収、コーポレート・ベンチャーキャピタル、さらには共同研究や委託研究など広範な技術戦略を、相互に代替的なアプローチとしてとりあげ、技術戦略の幅広い選択肢を活用することによって、事業化と企業成長の加速を図ってきた。技術に関連した「作るか買うか」（make or buy）の意思決定、あるいはそのための「技術のマーケティング」（technology marketing）が、社内的な努力と並んで重要になっている。それに比べると日本企業は、社内における研究開発を重視する傾向が強い。そのこともあって、
研究開発の効率低下の問題は、日本企業において、米国以上に深刻化している可能性がある。

第2のポイントは、日本の研究開発における「投資過剰」問題の可能性である。研究開発の内部費消分と企業成長との間に一般的な関係がないとすれば、社内の研究開発活動を支える研究開発費が日本企業の場合大きすぎるのではないかという疑いが出てくる。同額の投資を買収やライセンシングなど企業の外の技術へのアクセスのために利用したとしたら得られたであろう成果に比べると、社内の研究開発費が生み出している成果は小さいかもしれない。それは逆にいうと、研究開発に対して大きすぎる投資が行われていることを暗示する。

以上の２つが共通に示唆することは、研究開発投資の効率が日本企業において落ちているのであれば、それとの関係で内部志向か外部志向か、クローズかオープンかといった、企業の技術戦略のあり方を問うことが重要だということである。この点については、さらに後述する。

## 5 ．研究開発投資の収益率分析

ここでは、従来おもに経済学者が中心となって展開してきた、研究開発投資の収益率にかかわる分析について、かぎられたレビューを試みる。とりあげるのは、(1) 生産関数を用いた限界収益率の推計、(2) 収益率の決定要因分析、という大別2種類の研究である。

## （１）生産関数を用いた限界収益率の推計

研究開発効率を研究開発投資の限界収益率ととらえ、これを明らかにする研究は、おもに経済学者を中心に展開されてきた。生産関数のフレームワークを利用した分析がその中心であり、たとえば Terleckyj（1974）、Mansfield（1980）、Griliches（1984）など、多くの先行研究がある。この分析には大きく二つの方法がある。第1は、生産関数に技術知識ストックを導入し、その弾性値を推定する方法である。第2は、全要素生産性（TFP）を想定し、時間に関する微分によって、技術知識ストックの限界生産性を求める方法である。一般に、技術知識ストックの陳腐化率の計測は困難であり、相対的に後者の方法が多く用いられてきた。技術知識ストックの算出の際に用いる陳腐化率は、特許データによって推計する場合と、公的機関によるサーベイの結果が参照される場合とがあるが、いずれも計測は困難である。

日本企業のデータを用いた研究も多く行われてきた。竹中（1984）は、コブ・ダグラス型の生産関数に研究開発資本ストックを加味した関数を利用し、研究開発資本ストックを一単位増加させたときの全要素生産性の変化率をみている。同様に鈴木・宮川（1986）もコブ・ダグラス型の生産関数を用いて、非エネルギー中間生産物投入量、エネルギー投入量をパラメータに加えた推計を試みている。
これらの方法で留意すべき点として、次の三つが指摘できる。第1に、収益率が一種の超過利潤率となっている点である（後藤1993）。生産関数の労働投入量には研究者が、資本投入量には研究施設・設備が、それぞれ含まれており、データの制約によって控除ができないため、二重計算となっていることがその理由である。第2に、Pakes & Schankerman（1984）が指摘しているように、研究開発活動が収益につながるまでのラグ期間を十分には想定していない点である。研究開発活動の成果はある時間を経てその後に収益につながるのが一般的である。そのラグ期間に関して一般には十分なデータが得られないため、平均的な数値が用いられることが多い。第3に、研究開発投資以外にも生産性の向上には様々な要因が関係する点である。たとえば、ある産業・企業で開発された技術が、別の産業・企業の生産性を大きく向上させることがある。

これらの問題に対応した様々な分析が試みられている。たとえば、生産関数の誤差項の拡張や、収益率を内部収益率に変換する方法、技術のスピルオーバーの計測などである。技術のスピルオーバーを組み込んだ研究としては、「技術距離」の概念を提起した Jaffe（1986）があり、日本のデータを用いたその推計例に後藤（1993、第3章）がある。

図表 3 は日本の製造業における研究開発投資の収益率の推計例である(渡辺 2001)。1990年代に入ってからの下落はさらに拡大しているものと推測される。

図表 3 日本の製造業における研究開発収益率（1960-1996 年）

期間	1960-64	1965-69	1970-73	1974-78	1979-82	1983-86	1987-91	1992-96
R&D 收益率	38.1%	27.0%	33.3%	16.4%	17.1%	23.8%	26.5%	17.1%

最近では、『経済財政白書』（2002年度版）において、TFPと研究開発投資の関係が検討されている。そこでは、研究開発投資によって形成される技術知識ストックの伸びが大きい産業ほど、生産性の伸びが大きいことが明らかにされている。また、90年代に入ってから、技術知識ストックの付加価値に対する弾性値が低下している、つまり、研究開発投資が生産性の向上に寄与する程度が低下していることが指摘されている。その原因として、第1に研究開発の質、第2に研究開発の成果の利用に問題があることが議論されている。さらにその対策として、「基礎研究の強化」「大学と政府の役割」「産官学連携の推進」「知的財産権の確立」など7点があげられている。だが制度レベルに議論の軸足があり、イノベーションの中心的担い手である企業の実態に即した議論にはなっていない。

## （２） 収益率の決定要因分析

研究開発投資の収益率を左右する支配的要因の分析も行われてきた。たとえば、若杉他（1995）は、イノベーションの規模の経済性に関する「シュムペーター仮説」を検証している。8産業335社に対する実証研究の結果、日本企業では規模が大きくなると、比例して特許取得数は増えるものの、新製品の数は比例的には増えないことが明らかにされてい
る。その理由については、1980年代後半から90年代前半における日本の大企業の傾向から、二つの可能性が指摘されている。第1は研究開発に対する企業内インセンティブの問題である。すなわち、大企業では、特許出願を研究者の主要な評価基準として用いるため、特許出願数は増えるが、製品化・事業化には必ずしもつながらない。第2は研究開発分野の差異である。すなわち、大企業は基礎研究分野でも研究開発を行い、応用分野との連携が希薄であるため、生み出される知識の多くは、新製品の開発には必ずしもつながらない。Capron & Pottelsberghe（1998）は研究開発収益率の国際比較を行い、収益率を支配する決定的な要因は、産業内における企業間の関係、研究開発資源の分配方法、政府の研究開発支援、国家間のスピルオーバーであるとしている。しかし、効果が実証されたのは、国家間のスピルオーバーに関してのみであった。

渡辺・宮崎・勝本（1998）は、日本製造業における1956年から1993年の期間の研究開発投資内部収益率の増減に、研究開発強度（対売上高研究開発費比率）円レート、環境保護研究などの各要因が及ぼした影響を分析している。ここでは特に、外的ショックによる影響を考慮すべきであることが指摘されている。

なお長岡（2003）は、日本企業の時価（Current Market Capitalization のデータ）に対する研究開発投資の設備投資と比較した相対的な効果を推計している。具体的には、株価情報でマッチングさせた個票データを使用し、生産関数ではなく、無形資産と有形資産の加法性を仮定したモデルで分析している。その結果、90 年代は総じて企業の株価は低調であり、時価の変化のほとんどはマクロ的な要因で説明されるものの、研究開発投資は時価へプラスの効果をもち、設備投資と比較した相対的な効果はむしろ高まっていると指摘されている。このような結果は、研究開発集約度の高い会社の株価低下が相対的に小さかったことによるのであろう。

経営実務に対して、長岡の分析はどういう意味をもつか。この論文から導かれるリコメンデーションは、研究開発投資が設備投資や利益や企業成長に結びついていないように見えるとしても、企業は研究開発投資を手控えてはいけないということである。

## 6 ．日本企業の技術戦略

ここではまず、本稿の出発点でとりあげた研究開発と設備投資の関係に改めてたちかえり、日本との対比でアメリカの実態を瞥見することによって、1980年代後半から90年代にかけて日本企業の技術戦略に何が起きたのかを考えてみたい。

## （１）アメリカの実態

既述のように、日本では設備投資が研究開発投資以上に減少しており、研究開発が設備投資をつうじて事業化、ひいては経営成果の獲得に結びついていないことを明らかにしてきた。この点でアメリカはどうなっているか。はっきりしていることは、同じ問題はアメリカ
リカでは起きていないということである。日本とは対照的に、アメリカでは研究開発と設備投資との好循環が観察されている。国レベルで集計した値の推移をみると（本稿では図表は省略）90年代のアメリカでは、活発な研究開発投資が、それを上回る設備投資の伸びに確かにつながっている（経済産業省 2002b、21 頁の図 121-12）。

個別企業のレベルでも同様のことが観察できる。たとえば、IBM とインテルはその代表的事例である。

図表4は、IBMの1993年から2001年までにおける研究開発費と設備投資額の時間的推移である。同社は1990年代冒頭に業績不振に陥り、大規模なリストラを実施した。その関係で93年と94年の設備投資は圧縮され、研究開発投資も揺れ動いた。しかし90年代後半になって、サービス事業のウェイトを高める事業ドメインの方向性が定まるとともに、設備投資を漸次減らしつつ高水準の研究開発投資を維持してきた。2001年の研究開発費は約53億ドルである。ただしそれだけ巨額でも、研究開発費は設備投資を超えていない。

図表 4 IBM の研究開発費と設備投資額の時間的推移

注：IBM 社の年々の Annual Report に基づき筆者が作成。

図表 5 は、インテルの 1992 年から 2001 年までにおける研究開発費と設備投資額の時間的推移である。インテルは研究開発費をほぼ一貫して増大させてきた。2001 年の研究開発費は約 38 億ドルで、上記の IBM より小さいけれど、半導体に特化した事業ドメインからすると驚くべき大きさである。一方の設備投資は、半導体産業のシリコンサイクルの影響
で、だいたい4年周期で増減があるが、それでも高水準の投資を続けている。2001年の設備投資額は73億ドルで、ライバルを圧倒する投資額である。研究開発費が設備投資を上回るという逆転はIBM同様、このインテルでも起きていない。作るべきもの(what to make)がはっきりしていれば強気の設備投資ができるということだろう。

図表 5 インテルの研究開発費と設備投資額の時間的推移

注：インテル社の年々の Annual Report に基づき筆者が作成。

もちろん、これは2つの事例にすぎないし、シリコンバレーのベンチャー企業(start-ups)の間には、研究開発費が設備投資を大幅に上回る例はいくらでも発見できる。しかし IBM とインテルがアメリカにおける強い製造業大企業の典型的事例であることも間違いのない事実である。

## （２）閉鎖的になった日本企業の技術戦略

さて素朴な共変動の事実としてみたとき、設備投資を研究開発投資が上回るようになったという児玉のグラフは、研究開発の効率性の低下を示していると本稿では指摘してきた。この指摘はグラフを見た素直な解釈であり、疑問の余地のない推論であるかのようにみえる。だが興味深いことに、この事実が起きたときの日本における反応は、そうしたものでは全然なかったのである。

筆者自身の記憶のなかから逸話的な話をひとつだけ紹介すれば、1980年代後半に日本の代表的エレクトロニクス企業の技術担当役員に会ったときに、彼は自社の研究開発費が設
備投資額を初めて上回ったことにふれ、こう発言した。「世界のフロントランナーになるということは、こういうことなのですね」。これは、厳しい時代になったという緊張感とともに、一種の達成感や感慨が感じられる発言だった。類似の感慨は日本の少なからぬ経営者が当時共有したものだったであろう。

1980 年代後半といえば、日本の産業競争力が一部で際立つようになり、しかしそれと同時に「基礎研究ただ乗り」という日本への批判が起きていたころである。ただ乗り批判が吹き荒れるなかでこの逆転に直面したので、即座に「グッドニュース」だと反応したのではないだろうか。

だが基本にたちかえって、改めて考えてみると、研究開発の成果には一般に非専有性や非競合性といった公共財的性格がある。研究開発成果は程度の差はあれスピルオーバーするのが常であり、だからこそ成果の専有可能性（appropriability）を高める努力が重要になるのである。逆にいえば、事業化にとって有用な技術情報は、多少ともそれを外部から獲得することが自然であり当然でもある。設備投資が研究開発費を上回るIBMやインテルの図は、むしろそのほうが当り前なのかもしれない。こうしてみると、その当り前の構図が消えたことを問題視せずに、ポジティブに受け止めた日本の反応は、技術フロンティアに立ったという思い上がりか、ただ乗り批判に対する過剰反応だった疑いがある。

推測するに、1980年代後半に、日本企業は「基礎研究ただ乗り」批判に反応し、当時は金も自信もあったので、一部の企業は基礎研究所をつくり、事業化に結びつかない研究開発費を増やし、研究開発の自己充足性を高めていった。研究開発費が設備投資を上回るのはその当然の帰結であると考えられたのではないか。

それだけではない。「基礎より」の活動が拡充され、研究開発活動の自己充足性が高まるのと同時に、日本企業において技術戦略の内向き志向と閉鎖性が強くなったともわれわれは推測している。オープンな技術戦略が世界的に活発化するなかで、むしろ逆に技術戦略の閉鎖性を高めていった疑いがある。そして、もしもこの疑いが事実であれば、それは過剰反応であるばかりか、技術融合の時代に逆行する間違った反応でもある。

日本における80年代の「基礎研究所設立ブーム」というのは、だいたい1980年代中葉に始まり、80年代末で終わった現象である（榊原1995）。ブームが起きたちょうどそのときに、日本企業の技術戦略が「クローズ」のほうへ振れたことを示すデータがある。技術提携（technology alliances）の件数ベースの国際比較によれば（OECD 1997）、ハイテク分野における日本企業の技術提携は80年代前半には増大していたが、86年をピークに減少に転じ、今日に至っている。

国際的な戦略技術提携（international strategic technology alliances）の件数ベースの比較（図表6）でも、日本企業の提携件数は1986年をピークに減少している。活発な提携をはかる米欧企業とは違った動きである。
図表 6 国際的な戦略技術提携の件数：日米欧企業比較

注：全米科学財団の"Science & Engineering Indicators 2002"の付表（4-39）に基づき筆者が作成。

これらのデータが示唆することは、「基礎研究ただ乗り」批判に応えて日本企業の間に基礎研究所設立の動きが起きたときに、同時平行して技術戦略の閉鎖性が日本で強まったということである。

日本企業の技術戦略は、80年代後半以降今日に至るまで迷走したのである。迷走は2つのかたちをとって現われた。第1は「基礎より」の研究拠点を作ったものの、一過性のブームに終わり、90年代前半には閉鎖・縮小したことである。この動きの影響については藤村（2002）と山口（2002）が詳しく論じている。第2は「基礎より」の研究に着手するだけではなく、技術戦略の閉鎖性を高めていったことである。

なお、特許情報等を用いた複数の推計によって、日本企業の研究開発の生産性の上昇が1980年代と比較して90年代に鈍化したことを確認した Branstetter=Nakamura（2003）は、日本企業に対するリコメンデーションとして、アメリカ企業との技術アライアンスの強化が有効であることを示唆している。
## 7 ．日本企業のイノベーション課題とマネジメント

研究開発の効率低下の理由を考える場合、企業の技術戦略は重要な要因であるが、それだけではなく、直面しているイノベーション課題の変化と、それにうまく対応していない研究開発マネジメントも重要な要因である。

## （１）イノベーション課題の変化

まず、日本企業が直面しているイノベーション課題の変化としては、次の2つが指摘できる。第1は、プロセスイノベーションから製品イノベーションへの変化である。多くの論者が指摘するように、従来日本企業はプロセスイノベーションに注力し、そして成果を上げてきた。しかし生産地・中国の台頭などもあって、真に革新的な製品（サービス）の創造すなわち製品イノベーションの重要性が増している。それだけイノベーションが困難になり、研究開発から成果をあげるのが難しくなっている。

第2は、製品（サービス）の構造（＝アーキテクチャー）が所与のイノベーションからその変化を含むイノベーションへの変化である。

どんな製品も複数の機能を持つ。その複数の機能を、製品の中の特定の構成部分に割り当てる方法を「製品アーキテクチャー」とよぶ（藤本ほか 2001）。製品アーキテクチャーの分類では「オープン」と「クローズ」の区別が重要である。製品の構成部品間インタフェースが、企業の壁を超えて標準化されている場合を「オープン」とよび、そうでない場合を「クローズ」とよぶ。クローズな製品アーキテクチャーの好例は自動車であり、オープンな製品アーキテクチャーの好例はパーソナルコンピュータである。

製品アーキテクチャーの変化の本質は、その製品から得られる成果の専有可能性（appropriability）が変化することである。クローズなアーキテクチャーのもとでは、「もの作り」に秀でていれば儲けることができる。しかしオープンなアーキテクチャーではそうはいかず、成果の専有可能性を高めるための特段の取り組みが必要になる。

製品アーキテクチャーは歴史的にはオープン化の方向へ変化してきた。それを主導したのはおもに米企業であり、多くの産業でオープン化を進め高い成果を獲得してきた。対照的に、この種のイノベーションに受動的に対応し、専有可能性を低下させてきた例が日本には多い。民生用工レクトロニクスのハード市場の中心がAV機器からパソコンへ変化したとき、AV市場を支配していた日本メーカーの競争上の地位が低下したのはその例である。つまり、アーキテクチャーの変化を含むイノベーションにうまく対応できなかったことが、日本企業における研究開発の効率低下の背景にある。

## （２）研究開発マネジメントの特徴

日本企業における研究開発マネジメントの特徴も、研究開発の効率低下に関係している。研究開発マネジメントの違いをステレオタイプ化して日米対比すると、一方でアメリカ企業の特徴を表現するキーワードは、多産多死、強い目的志向・結果志向、“stage-gate system”
( Cooper 2001 )に代表される非人格的管理手法の利用、積極的な外部資源活用などである。対照的に、日本企業で重視されているのは少産少死、目的志向というよりプロセス志向、「目利き」とよばれる特定個人の判断とセレンディピティ（serendipity）社内資源と社内的努力の重視、等々である。このうちセレンディピティというのは「（偶然に）ものをうまく見つけ出す能力、掘り出し上手、運よく見つけたもの」といった意味の言葉である。

日本企業における研究開発マネジメントの特筆すべき特徴は、経験豊富な熟達した「目利き」の存在が多くの場合に強調されるということと、粘り強く執念を持って研究開発に取り組むことが重要だという強い信念があることである。仮にそうした目利きがいて、粘り強く執念を持って取り組むならば、いずれ幸運が訪れるという考え方が、日本企業の研究開発マネジメントにおいて広く共有されている。

日本の研究開発マネジメントを特徴づける最重要のキーワードは、アメリカの多産多死とは反対に少産少死である。事実、いちど取り組んだプロジェクトは出来るだけ殺さないという考え方が日本では強い。その背後には、そもそも研究開発に対するインプットが限られ、それを飛躍的に大きくは出来ないという観念がある。その観念の上に、インプットの大量化・多様化よりむしろ、アウトプットのメインテナンス（保護・育成）が強調される傾向がある。

目利きという属人的要素と、粘り強い取り組みを強調する一定の価値あるいは組織文化と、やがて良いことが起きるという偶発性への期待（一種の楽観主義）という、これらの要素を強調する日本企業の研究開発は、基本的に内部志向である。既述のように、外部資源の活用に対して日本企業は積極的でない。むしろ社内に保有する人材とこれまでに蓄積してきた技術・ノウハウの活用が、研究開発の基本である。

日本では、研究開発における社内努力優先の姿勢がきわめて強い。それと表裏一体をなすのが、いわゆる「NIHシンドローム」である。NIHとは"Not Invented Here"の頭文字で、直訳すると「自分たちの発見でない」という意味の言葉である。専門家が長期にわたり一定の集団に所属すると、自分たち以外のアウトサイダーが生み出したアイデアや情報を顧慮しない傾向が生れてくる。これがNIHシンドロームである（Katz=Allen 1982）。研究開発との関連でいうと、社内の技術・研究開発成果を絶対視し、自社技術を優先・重用する反面、外部の技術成果の取り込みには関心を持たないといった姿勢は、NIHシンドロームの一つの現れである。技術成果だけではない。内部人材優先や採用人事における「純血主義」(inbreeding)もNIHシンドロームである。

以上に略述してきた日本企業における研究開発の進め方の、一つの自然な帰結は、プロジェクトの廃棄・中断が難しくなることである。一度とりくんだ研究開発プロジェクトは殆ど止めないというのが日本では多い。このような取り組み方は、それゆえにこそ成功につながったというエピソードと結びつけて語られることが多いが、反面で問題もある。ケース別に整理すると2つの問題が指摘できる。第1は、粘り強く取り組んだがそれでも事業化に結びつかなかったケースであり、この場合「NO GO」の意思決定が遅くなりがちだという問題がある。第2は事業化にこぎつけたケースであり、その場合でも事業間の関連性
が希薄になるという問題がある。

第1の問題は、市場導入に結びつかなかったケースである。いかなる経緯にせよプロジェクトが事業化に結びつけば良いが、そうでない場合、この体制のもとではリスクが増える可能性が高い。「何があっても事業化へこぎつけたい」ということで、ぎりぎりまでプロジェクトを引っ張ってゆく結果、「NO GO」の意思決定が遅くなり転用不能な費用（いわゆる埋没費用）が大きくなることが、リスク増大の背景にあり、図表7における「日本企業のバイアス」の状況である。ちなみにこの図には「米国企業のバイアス」も記入されている、それはプロジェクトの中断・廃棄が早すぎる状況である。

図表 7 事業化意思決定のタイミングとリスク

注：以下の図に筆者が加筆。Figure 5.3 in Cooper 2001, p.127.

第 2 は、首尾よく事業化にこぎつけたケースであり、この場合にも問題がある。それは、事業化された個々の事業が個別的・断片的で、結果としての事業ドメイン全体が有機的なまとまりに欠けるという問題である。

プロジェクトを個別に成り立たせようとして、それこそ「身をよじってでも」事業化に結びつけようと粘った結果、何とか事業化に成功する場合がある。文字どおり「執念の勝利」である。しかしこれは事業個別の勝利であるにすぎない。紆余曲折を経て事業化された個々の事業を横に並べ、その全体を鳥瞰すると、成功事業は相互にバラバラで、全体としての事業ドメインがまとまりに欠けるという戦略上の問題が起きやすい。
この２つのケースのいずれにせよ、推測としていえることは、日本企業のこのようなマネジメントでは研究開発の効率が全体として低下してゆく可能性が高いということである。かつてのキャッチアップ時代とは違って、課題自体がフロンティアに属する難しい技術である場合、とりわけそうである。

### 8. おわりに

本稿では、日本企業の研究開発の効率が低下してきたのではないかという疑問から出発し、それに関わる先行研究をとりあげて、何が分かっているのかを見てきた。

研究開発の効率低下という場合、それをどうとらえるかはさまざまであり得る。日本企業に関し研究開発の効率低下を示唆する研究は確かに多いように思われるが、事実がどうなっているのか、現段階で確定的なことがいえるわけでは必ずしもない。それ自体今後の研究において、さらに精査されるべき問題である。

本稿では、もしも効率低下が事実だとすればその原因は何かについても断片的に考察し、日本企業の技術戦略、イノベーション課題自体の変化、研究開発マネジメントに、それぞれふれてきた。そして、多くの要因のなかでも、80年代後半に「クローズ」な方向に振れた技術戦略が、日本企業の研究開発の効率低下に大きく関わっている可能性があることを示唆してきた。

最後に、先行研究のレビューとしては、本稿はかぎられた試みにすぎないが、それでもこの問題領域に関連するおもな仮説が何であるかを明らかにしてきた。今後さらに、関連するデータを整備し、理論的・実証的研究を蓄積してゆく必要がある。

## 参考文献

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