Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
(府省名:農林水産省)

番号	契約名称及び内容	契約担当官等	契約締結日	契約の相手方	随意契約によることとした会計法令の根拠条文及び理由	予定価格	契約金額	落札率	再就職の役員の数	随意契約によることを得ない理由	随意契約によることを得ない理由	備 考
氏名並びにその所属する部局の名称	所在地	商号または名称	住所
122	建設機械借上パックホウ(0.40m3)63時間外	分任支出負担行為担当官大分西部森林管理署長入口了	大分県日田市中城町1-1	H26.3.4	久大林産株式会社	大分県玖珠郡九重町大字野上3452	会計法第29条の3第4項(緊急随意契約)	-	1,333,500	-	-	平成26年2月の大雪により発生した、多数の倒木等が林道を聴ぎ通行不能となったため、早急に林道の通行を復旧する必要があるため。	③イ	単価契約
# 日本における patent stock と citation stock の作成 $ ^{*} $

-HJT モデルの日本への応用-

山田 節夫 $ ^{**} $

## <要約>

本稿の目的は、1986年1月1日～2005年12月31日に日本の特許庁に登録されたすべてのパテント（2095007件）に関する数値情報を加工して、暦年ベースの日本のパテント・ストック（patent stock）、および被引用数で加重されたパテント・ストック（citation stock）を作成することにある。作成方法は、Hall、Jaffe and Trajtenberg（2000, 2001）に依拠した（以下ではHJTモデルと呼ぶ）。筆者の知る限り、日本では登録パテントに付随する切断バイアス（truncation bias）を適切に処理した patent stock や citation stock は作成されていない。それは、米国のNBER Patent Citation Data File のような patent stock や citation stock を作成する際に必要となる出願日、登録日、被引用数などの数値情報を収録したデータ・ベースが存在しなかったからである。ところが、SBIインテクストラ株式会社は、整理標準化データから数値情報を検索し、「StraVision」と呼ばれるデータ・ベースを2005年6月に公開した。StraVisionにより、日本でも patent stock や citation stock の作成が可能になった。ただし、日米の特許制度の違いやデータ・ベースの制約から、HJTモデルとまったく同じように patent stock や citation stock を作成することはできなかった。そこで、本稿では日本の実状を考慮してこれらのストック・データを作成した。また、本稿で作成した patent stock と citation stock を用いてコブ・ダグラス型生産関数の推計を試みた。推計の結果、patent stock も citation stock もコブ・ダグラス型生産関数によく適合した。

JEL Classification: O31, O32, O34

Key Words: パテント・ストック、サイテーション・ストック、切断バイアス
# Development of Japanese Patent Stock and Citation-Weighted Patent Stock -An Application of HJT Model to Japanese Patent Data-

By Setsuo Yamada

## Abstract

This paper develops patent stock and citation-weighted patent stock using Japanese patent data. This paper is pioneering work in Japan, as there was no database such as NBER Patent-Citation Data File. The SBI Intechstra Corporation developed a Japanese patent database called “StraVision” in June 2005. I employ the data of all patents applied to JPO from January 1986 to December 2005. In constructing database, I refer to the method of the correction of truncation bias by Hall, Jaffe and Trajtenberg (2000,2001). However, due to the differences in patent systems between Japan and the United States, I cannot simply apply the method to Japanese data. I had to adjust the method suitable for Japanese patent system. In addition, I estimate the Cobb-Douglas production function including Japanese patent stock and citation-weighted patent stock obtaining significant results.

JEL Classification:O31, O32, O34

Key words: patent stock, citation-weighted patent stock, truncation bias.
### 1. はじめに

本稿の目的は、1986年1月1日～2005年12月31日に日本の特許庁に登録されたすべてのパテント（2095007件）に関する数値情報を加工して、暦年ベースの日本のパテント・ストック（patent stock）、および被引用数で加重されたパテント・ストック（citation stock）を作成することにある。作成方法は、Hall, Jaffe and Trajtenberg（2000, 2001）に依拠した（以下ではHJTモデルと呼ぶ）。

知的資産の定量的規模を測る方法として、これまではR&D支出の積算が一般的であった。しかし、R&D支出は研究開発の投下費用(input)にすぎないのであって、その成果(output)を意味しているわけではない。R&Dプログラムのある部分は失敗に終わり企業価値や収益になんら貢献していない部分も含まれているはずである。研究者はこの種の問題をドライ・ホール（dry holes）と呼んでいる。

そこで、パテントデータが注目されるようになった。企業のイノベーションのうち成功したプロジェクトがパテントとして出願され、そのうち技術の新歩性や独創性が認められたものだけが登録に至るからである。すなわち、出願特許や登録特許はイノベーションの成果を意味していると考えられる。

筆者の知る限り、日本では登録パテントに付随する切断問題（truncation bias）を適切に処理した patent stock や citation stock の系列は作成されていない。それは、米国の NBER Patent Citation Data File $ ^{1} $ のような patent stock や citation stock を作成する際に必要となる数値情報（出願日、登録日、被引用件数など）を収録したデータ・ベースが存在しなかったからである。

ところが、1990年に特許庁はこれまでに蓄積された整理標準化データを電子ファイル化した。これを受けて SBI インテクストラ株式会社は、この電子ファイルから数値情報を検索して「StraVision」と呼ばれるデータ・ベースを開発し、2005年6月に公開した。StraVisionには、パテントの出願日や登録日などが1985年から収録されているだけでなく、企業の技術力評価などを行う際に有益な被引用数などの数値情報が収録されており $ ^{2} $ 、日本においても patent stock や citation stock を作成することが可能になった $ ^{3} $ 。

ただし、次のような日米の特許制度の違いやデータ・ベースの制約から、HJT モデルとまったく同じように patent stock や citation stock を作成することはできなかった。
第 1 に、日本では、出願から登録に至るまでの期間が長いため（米国では平均 2 年、日本では平均 7 年～8 年）、登録パテントの修正倍率（inverse weight）を計算する際に必要となる切断のない出願-登録ラグ分布を作成できる期間が限られている。このため、近年の切断のない出願-登録ラグ分布を観察データから作成することができない。

第 2 に、日本では近年、審査請求の早期化、審査官の増員、審査請求期間の短縮などにより、登録までに要する期間が短くなっており、出願-登録ラグ分布が安定していない。しかも、1996年には異議申立制度の改正から登録爆発が生じており、これが1990年代前半の出願-登録ラグ分布に明確なイレギュラーを生じさせている。

第3に、日本では、1年あたりの登録率が米国にくらべて著しく低いため、HJTモデルが考案した登録パテントに関する修正法を適用すると、データ取得年に近づくほど修正倍率が異常に大きくなり、修正登録パテント数の動きが極めて不安定になる。このため、直近の patent stock 系列を利用することができない。

第 4 に、本稿で利用したデータ・ベースの被引用数は、データ取得年までの累積数であり、引用された年月日（引用年）を特定することができない。このため、HJT モデルのように、登録パテント 1 件当りの被引用件数のラグ分布に、非線形の分布関数を当てはめて被引用数を修正することができない。

本稿では、日本の特殊性から生じる第1と第2の問題に対応するため、累積登録率のラグ分布について疑似構造モデル（quasi-structural model）を仮定し、出願年効果や1996年の登録爆発によるイレギュラーを除外した近年の平均的な出願-登録ラグ分布を推計して修正倍率を計算した。また、第3の問題に対応するため、HJTモデルによる切断バイアス（truncation bias）の処理法を修正して、データ取得年に近づいてもpatent stock系列が不安定にならないように工夫した。データ・ベースの制約から生じる第4の問題は、登録パテント1件当りの累積被引用数のラグ分布に累積分布関数を当てはめて修正倍率を計算した。最後に、本稿で作成したpatent stockとcitation stockを用いて、コブ・ダグラス型生産関数の推計を試みた。

### 2. 切断問題

これまでの patent stock の作成法は、Cockburn and Griliches (1988)、Griliches (1990)、Haneda and Odagiri (1997) のように、各年の登録パテントや出願パテントを積算するものであった。

$$ \begin{aligned}PS_{t}&=\left(1-\delta\right)PS_{t-1}+A_{t}\\PS_{t}&=\left(1-\delta\right)PS_{t-1}+G_{t}\end{aligned} $$

ここで、$\delta$: 陳腐化率、$G_{t}:t$ 年に登録されたパテント数、$A_{t}:t$ 年に出願されたパテント数、を意味する。

各年の出願パテントを積算すると、特許審決を受けたパテントと拒絶審決を受けたパテ
ントを同価値とみなすことになってしまう。そもそも、各年の出願パテント数とR&D支出額の間には高い相関のあることが知られている。

また、各年の登録パテントを積算すると、技術の価値は登録時に発生しそれ以降陳腐化していくと考えることになってしまう。技術の価値はその技術が生み出された時点から陳腐化していくと考えるほうが自然である。パテントの経過情報の中で技術開発時点にもっとも近いのは、登録時点ではなく出願時点である。たとえば、2005年に日本の特許庁に登録されたパテントは122941件であったが、このうち2005年内に出願され登録となったパテントが444件、1991年に出願され2005年に登録となったパテントが110件あった。(1)式のように登録パテントを積算すると、1991年に誕生した技術と2005年に誕生した技術の現在の価値は同じと考えることになってしまう。

そこで、HJT モデルは t 年の patent stock の定義を、

$$ P S_{_{t}}=\big(1-\delta\big)P S_{_{t-1}}+\sum_{i=0}^{m}P_{_{t,t+i}} $$

とした。ここで、 $ P_{t,t+i}:t $ 年に出願され $ t+i $ 年に登録となったパテント数、δ:陳腐化率、m:出願から登録までに要する最長期間を意味する。このようにすれば、特許審決を受け技術の新歩性や独創性がみとめられた価値の高いパテントだけを積算することができ、しかも出願時から価値を陳腐化させることができる。ところが、(2)式に基づいて patent stock 系列を作成すると、データ取得年に近づくほど登録パテントの欠損が増大してしまう。

いま、データの取得年を E 年、patent stock 作成時点を t 年としよう。t 年からデータ取得年までの経過年数は R = E - t 年である。出願から登録までに要する最長期間より、この経過年数 R が短いと、まだ登録が確認されていない出願パテントがストック・データから欠落してしまう。たとえば、データ取得年を 2005 年、登録までの最長期間を 16 年とし、2000 年の patent stock を作成する場合を考えよう。2000 年に出願されたパテントで登録が確認できるのは 2005 年までで、2006 年～2016 年にもその出願パテントが登録される可能性が残されている。また、1999 年に出願されたパテントは 2006 年～2015 年、1998 年に出願されたパテントは 2006 年～2014 年にも登録される可能性がある。完全に登録を確認することができるのは、1989 年に出願されたパテントとそれ以前に出願されたパテントである。

こうしたデータ切断は、切断バイアス（truncation bias）と呼ばれている。データの作成時点を取得年に近づけるほど、この切断バイアスによる登録パテントの欠損は増大する。日本の場合、米国と違って出願から登録に至るまでの期間が長く、出願-登録ラグが16年に及ぶパテントもある。したがって、切断バイアスのない patent stock を作成するにはデータ取得年から16年遡及する必要があり、直近の patent stock 系列を作成することができない。

切断バイアスを修正するため、HJTモデルは過去に観察された平均的な出願-登録ラグ分布（application-grant lag distribution）を用い、出願からデータ取得年までの経過年数に対応した累積相対度数の逆数（inverse weight）を計算して、登録パテントの補填（前方修正）を行っている。この方法は、過去に観察された出願-登録ラグ分布が将来にわたって安定して
いることが前提となる。

また、データ・ベースの制約から、後方修正も必要となる。本稿で利用したデータ・ベースには、1986年とそれ以降に登録となったパテント情報しか含まれていない。たとえば、1975年に出願されたパテントで、1980年に登録となったパテントはデータ・ベースから欠落している。ただし、1986年登録のパテントの中には1975年に出願されたものが含まれているので、後方修正も前方修正と同じように行うことができる $ ^{4} $ 。

日本の場合、このような修正倍率を計算するために必要となる切断のない出願-登録ラグ分布を作成できる期間が限られている。本稿では、切断のない1986年から1990年の平均的な出願-登録ラグ分布を作成して後方修正のための修正倍率を計算した。

前方修正のためには、できるだけ近年の出願-登録ラグ分布を用いることが望ましい。しかし、1991年以降の分布はデータが切断しているうえ、近年の日本では出願-登録期間の短縮が進んでおり $ ^{5} $ 、切断のない安定した分布を見出すことが難しい。さらに、1996年には異議申立制度の改正から登録爆発が生じており、これが1990年代前半の出願-登録ラグ分布に明確なイレギュラーを生じさせている。図表2-1は、出願年コーホート別の登録率の推移をみたものであるが、出願-登録期間の短縮が進んでいることがわかる。また、1990年コーホートの経過年数6年目（したがって、登録年は1996年）のヤマは、1996年の登録爆発によるものである $ ^{6} $

図表2-2にみるように、特許庁の公表データによれば、1995年の登録数が109092件であったものが、1996年には215088件へほぼ倍増している。それまでの日本では、広告日を定め異議申立期間を登録前としていたが、1996年には登録後6ヶ月が異議申立期間となったため、相当数のパテントが前倒しで1996年内に登録となったためである。

そこで本稿では、1992年～2005年の出願年コーホート別の累積登録率を計算し、累積登録率に関して以下のような疑似構造モデル（quasi-structural model）を仮定してこの期間の平均的な分布を推計した。

$$ \ln\left(\frac{\sum_{i=0}^{l}P_{s,s+i}}{A_{s}}\right)=\alpha+\beta\bigg(\frac{1}{l}\bigg) $$
実際の推計では、2年おきの出願年効果と1996年の登録年効果を考慮した。推計の結果を図表2-3に示した。図表2-3において、Gdum96は、1996年の登録爆発によるイレギュラーを調整するためのダミー変数で、各出願年コーホートについて、登録年<1996年の場合は0、登録年≥1996年の場合は1をとる。ただし、1997年出願コーホート以降に1996年の登録
録パテントは存在しえないのですべて0となる $ ^{7} $ 。

図表2-3 登録率関数の推計

Variable	Coefficient	t-Statistic
Const	-0.21	-1.62
$ 1/(l) $	-14.76	-28.03
$ (1/l)*Gdum96 $	4.06	11.38
$ (1/l)*Adum9495 $	4.91	7.93
$ (1/l)*Adum9697 $	6.26	8.87
$ (1/l)*Adum9899 $	8.35	11.67
$ (1/l)*Adum0001 $	6.61	8.96
$ (1/l)*Adum0203 $	7.69	9.44
$ (1/l)*Adum0405 $	5.69	9.09
Adum9495	-0.70	-4.53
Adum9697	-1.00	-5.83
Adum9899	-1.58	-8.25
Adum0001	-1.56	-6.62
Adum0203	-2.22	-5.89
Adjusted R-squared	0.97
sample	89

（注）Adumは出願年ダミー，Gdumは登録年ダミーを意味する。

出願年効果に関する傾きダミーの変化は出願-登録期間の短縮化傾向を示唆し、定数項ダミーの変化は生涯登録率の低下傾向を表している。

## 3 ．本稿の登録パテントに関する修正法

先に述べたように、HJT モデルは、過去に観察された出願-登録ラグ分布から累積度数の逆数（inverse weight）を計算して、登録パテントの補填を行った。このような修正法は、1年当りの登録率が高い米国には適しているが、1年当りの登録率が低い日本では、データ取得年（2006年）に近づくほど修正倍率が異常に大きくなるという問題を生む。異常に大きな修正倍率は、出願年効果を過大に評価してしまうことがあり、patent stock の系列に不自然な時間経路を作り出す原因となる。

いま、登録率に関する累積密度関数を $ F(l) = \exp(\alpha + \beta(1/l)) $ としよう。登録は出願から 16 年で完結すると仮定する。t 年の HJT モデルによる修正生涯登録パテント数は、

$$ \widetilde{P}_{t}=\sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}+A_{t}\big[F\big(16\big)-F\big(R\big)\big]\frac{\sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}}{A_{t}F\big(R\big)} $$
と表すことができる。この式を整理すると、

$$ \widetilde{P}_{t}=\sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}\Bigg[\frac{F\big(16\big)}{F\big(R\big)}\Bigg] $$

となるが、（5）式の[ ]内は、生涯登録率に対する経過年数 R で推計された登録率の比率の逆数なので、HJT モデルの inverse weight に一致する。

この修正法は、修正に際して各年の出願数を収集する必要がない、出願年効果を考慮している、という点では望ましい。しかし、他方で、推計誤差のすべてを出願年効果とみなしてしまうため、不自然な patent stock 系列を作り出す原因ともなっている。

たとえば（3）式の推計により、2004年に出願されたパテントのうちデータ取得年の2006年（経過年数2年）までに登録が確認されるのは全体の0.157％にすぎない。2004年に出願されたパテントで2006年までに登録が確認された実際のパテント数は1982件であった。したがつて、 $ \widetilde{P}_{2004} \times 0.00157 = 1982 $ となり、inverse weightは637倍（=1/0.00157）となる。予想された生涯登録件数 $ \widetilde{P}_{2004} $ は、1262534件（=1982*637）となり、2004年の出願数は377388件だったので、生涯登録率は3.35（=1262534/377388）と異常な数値になってしまう。このような現象はなぜ起こるのだろうか。

（4）式において、 $ \sum_{t=0}^{R}P_{t,t+i} $ はt年に出願されたパテントのうち、E年までに登録が確認されたパテント数であり、 $ A_{t}F(R) $ はその理論値である。E年以降にも登録が予想されるパテントの理論値 $ A_{t}[F(16)-F(R)] $ に $ \sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}/A_{t}F(R) $ を掛けるのは、修正に出願年効果を反映させるためである。すなわち、理論値を上回る（下回る）登録パテントが確認された場合、その年に出願されたパテントの価値は高く（低く）、生涯登録率も高くなる（低くなる）と予想しているのである $ ^{8} $ 。

$ \sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}/A_{t}F(R) $ はしばしば1から大きく乖離することが予想される。予測値と現実値の差が大きいと、生涯登録率が1を大きく超えてしまう場合もありうる。一部は出願年効果を意味しているのであろうが、推計誤差にすぎない場合も考えられよう。経過年数が短く、わずかな割合しか登録が確認されていない段階で、 $ \sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}/A_{t}F(R) $ のすべてを出願年効果と見なすのはあまりにもリスクが高すぎる。

そこで、本稿では、登録数の理論値と確認された登録数の乖離をそのまま出願年効果とみなすのではなく、

$$ \widetilde{P}_{t}=\sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}+A_{t}\big[F\big(16\big)-F\big(R\big)\big]\Bigg[\frac{\left\{\sum_{i=0}^{R}P_{t,t+i}-A_{t}F\big(R\big)\right\}}{A_{t}F\big(R\big)}\frac{F\big(R\big)}{F\big(16\big)}+1\Bigg] $$

とした。つまり、データの取得年に近く、登録が僅かしか確認されていない段階で、登録
数の理論値と実際の確認登録数の乖離率のすべてを出願年効果とみなさないで、この乖離率を $ F(R)/F(16) $ でデフレートする。逆に、データ取得年から十分離れており、登録のほとんどが確認されている段階では、登録数の理論値と実際の確認登録数の乖離率のほとんどを出願年効果とみなす。このようにすれば、出願年効果の過大評価のリスクを低下させることができると考えた。

1986 年 1 月 1 日～2005 年 12 月 31 日に日本の特許庁に登録されたすべてのパテント 2095007 件⁹の出願日と登録日から計算した、各年の出願パテントに対する未修正登録数の比率（未修正登録率）、および修正登録数の比率（修正登録率）の推移を図表 3-1 に示した。図表 3-1 の未調整登録率は、各年の出願数でデータ取得年までに登録が確認されているパテント数を割ったものである。HJT 修正登録率は（5）式に基づいて登録パテントを修正し、それを各年の出願数で割ったものである。本稿の修正登録率は、（6）式に基づいて登録パテントを修正し、それを各年の出願数で割ったものである。データ取得年は 2006 年なので、未修正登録率は、1991 年ごろから低下の一途をたどっている。

切断バイアスを HJT モデルと同じ方法で修正した場合、直近において登録率が急速に上昇し、2004年には登録率が1を大きく超え、2005年にはおよそ1040となってしまう。もちろん、出願を上回る登録はあり得ない。登録数の理論値と確認登録数の乖離率の一部を
出願年効果とみなす本稿の修正法では、このような爆走は起こっていない。本稿の修正法による登録率の推移をみると、1991年ごろから上昇を示し、1995年をピークに低下傾向を示している。

ただし、本稿の修正法は逆に、データ取得年に近づくほど出願年効果を過小評価し、パテントの価値の向上や低下を見逃してしまっている可能性がある。データ取得年に近い生涯登録率を、推計された平年並みの生涯登録率とみなしているからである $ ^{10} $ 。

## 4 ．被引用数で加重されたパテント・ストック（citation stock）

Schankerman（1998）は、フランスにおけるパテント登録の更新データを利用してパテントの価値の分布を推計した。その結果、個々の登録パテントの価値は大きく異なっており、価値の分布は対数正規分布で近似され、高い価値を生んでいるパテントはごく僅かにすぎないことを明らかにした。登録パテントは技術の新歩性や独創性が認められ、拒絶審決を受けたパテントより価値が高いと考えることができるが、登録されたパテントの価値をすべて1件とカウントし、同価値とみなしてしまうことになる。そこで、登録パテントの中で引用を多く受けたパテントがより価値の高いパテントであると考えられるようになり $ ^{11} $ 、HJTモデルでも被引用数で加重されたパテント・ストック（citation stock）が作成されている。

本稿でも、citation stock を次のように作成した。

$$ C S_{_{t}}=\big(1-\delta\big)C S_{_{t-1}}+\sum_{i=0}^{H}C_{_{t,t+i}} $$

ここで、 $ C_{t,t+i}:t $ 年出願のパテントが $ t+i $ 年に受ける引用数、H:引用が発生する最長期間、を意味する。ただし、(7)式の算式に基づいて citation stock を作成すると、登録パテントの場合とまったく同じように切断バイアスによるデータ欠損が発生する。(7)式で定義された citation stock は次のように書き換えることができる。

$$ \begin{aligned}CS_{t}&=C_{t,t}+C_{t,t+1}+\cdots+C_{t,t+R+1}+\cdots+C_{t,t+H}\\&+\big(1-\delta\big)\big(C_{t-1,t-1}+C_{t-1,t}+\cdots+C_{t-1,t+R+1}+\cdots+C_{t-1,t+H-1}\big)\\&+\big(1-\delta\big)^{2}\big(C_{t-2,t-2}+C_{t-2,t-1}+\cdots+C_{t-2,t+R+1}+\cdots+C_{t-2,t+H-2}\big)\\&\quad\vdots\\&+\big(1-\delta\big)^{H-R-1}\big(C_{t-\left(H-R-1\right),t-\left(H-R-1\right)}+C_{t-\left(H-R-1\right),t-\left(H-R-2\right)}+\cdots\cdots+C_{t-\left(H-R-1\right),t+R+1}\big)\\&\quad\vdots\\ \end{aligned} $$

(8) 式からデータ取得年における未確認被引用数の系列だけを抜きだすと、
$$ \begin{aligned}FCS_{t}=C_{t,t+R+1}+&\quad\cdots\quad+C_{t,t+H}\\&+\big(1-\delta\big)\big(C_{t-1,t+R+1}+\quad\cdots\quad+C_{t-1,t+H-1}\big)\\&+\big(1-\delta\big)^{2}\big(C_{t-2,t+R+1}+\cdots+C_{t-2,t+H-2}\big)\\&\vdots\\&+\big(1-\delta\big)^{H-R-1}C_{t-(H-R-1),t+R+1}\end{aligned} $$

となる。

（9）式の未確認被引用数の系列は、登録パテント1件当りの被引用数に関するラグ分布を推計すれば予測可能となる。

HJT モデルが利用した NBER Patent Citation Data File では、引用が発生した年月日、すなわち引用年が識別できるようになっており $ ^{12} $ 、平均引用数に関するラグ分布を推計する際、出願年コーホート別に経過年数ごとの平均引用数を抽出することができる。引用年が識別できると、被引用インフレーション（citation inflation）のような引用年効果を推計に反映させることもできる。HJT モデルでは、出願年効果と引用年効果を同時に考慮して、非線形のラグ分布関数を推計している。

ところが、本稿が利用したデータ・ベースからは、ある年に出願されたパテントがデータ取得年までに受けた引用数の累積数しかわからない。そこで、出願年ごとの登録パテント1件当りの累積被引用数の系列に、次のような累積密度関数を当てはめた。

$$ \ln\left(\frac{\sum_{i=0}^{E-s}C_{s,s+i}}{\sum_{i=0}^{E-s}P_{s,s+i}}\right)=\gamma+\eta\Bigg(\frac{1}{E-s}\Bigg) $$

引用年を識別することができないので、1つの出願年に複数の経過年数を対応させることができない。このため、推計のためのサンプル数にかなり制約が生じることになる。また、引用年効果を推計に反映させることもできない。

このような制約にもかかわらず、経過年数ごとの累積被引用数の推移はかなり規則的で、（10）式の当てはまりも比較的良好であった。5年おきの出願年効果を考慮し、有意でないダミー変数を除いた推計結果を図表4-1に示した。推計結果から計算された被引用ラグ分布を図表4-2に示した。

（10）式の推計結果から、日本のマクロレベルでの生涯被引用数は、引用が発生する最長期間を24年とすると、登録パテント1件当たり1.645件であることがわかる。また、3年間でおよそ30%の被引用が発生し、5年では50%程度に達する。

日本では、出願公開制度が採用されており、出願後18ヶ月でパテントの公開が義務づけられている。被引用は公開後に発生する。それにもかかわらず、理論的な分布では出願後1
図表4-1 平均累積被引用関数の推計

Variable	Coefficient	t-Statistic
$ \gamma $	0.68	10.87
$ \eta $	-4.29	-6.00
$ \eta $ * Adum9600	-13.30	-2.79
Adum9600	1.00	1.83
Adum0105	-1.82	-9.33
Adjusted R-squared	0.97
sample	26

（注）Adumは出願年ダミーを意味する。

年以内にも被引用が発生していることになっているが、これは、公開前に登録となり公開日データの付随していないパテントがマクロベースではかなり存在していることによると理解することができる。

HJT モデルによる被引用数の修正についても、登録パテントを修正した場合と同じ現象が生じる。HJT モデルによる修正法は、

$$ \sum_{l=0}^{24}C_{t,t+l}=\sum_{l=0}^{R}C_{t,t+l}\frac{D\big(24\big)}{D\big(R\big)},D\big(l\big)=\exp\Biggl[\gamma+\eta\Biggl(\frac{1}{l}\Biggr)\Biggr] $$

である。この修正法は、理論分布からの誤差のすべてを出願年効果とみなすことになるので、本稿では、

$$ \sum_{l=0}^{24}C_{t,t+l}=\sum_{l=0}^{R}C_{t,t+l}+\widetilde{P}_{t}\big[D\big(24\big)-D\big(R\big)\big]\Bigg[\frac{\left\{\sum_{l=0}^{R}C_{t,t+l}-\widetilde{P}_{t}D\big(R\big)\right\}}{\widetilde{P}_{t}D\big(R\big)}\frac{D\big(R\big)}{D\big(24\big)}+1\Bigg] $$

のように修正した $ ^{13} $ 。
### 5. 簡単な推計例

図表 5-1 と図表 5-2 に本稿で作成した patent stock と citation stock の推移を示した。外国人による登録パテントを除き、陳腐化率 δ は 15% を仮定した。図表 5-1 において、HJT 修正による patent stock の系列は、2001 年以降不安定な動きを示していることがわかる。本稿の修正法ではこのような不安定性は解消されている。ただし、直近のデータ以外は HJT 修正と本稿の修正にそれほど大きな違いはなく、データ取得年から 5 年ほど遡及すれば、出願数を収集する必要がなく計算が簡便という点で HJT 修正のほうが望ましいかもしれない。

citation stock の推移は特徴的である。毎期の stock の価値の減衰を補うに足りる被引用が発生していないため、1996 年から citation stock は減少に転じており、直近で被引用件数の増加により、再び増加傾向を示している。すなわち、近年では被引用件数で評価された価値の高いパテントの出願が増加している傾向にあることが読み取れる。

次に、本稿で作成した patent stock や citation stock を利用して、コブ・ダグラス型生産関数を推計してみた。推計期間は、旧 68SNA が利用可能な 1975 年～1998 年とした。本稿で利用したストック・データは、KS: 実質民間企業ストック、PS: patent stock 、CS: citation stock、である。

Hall and Mairesse（1995）は、R&D ストックを用いて次のようなコブ・ダグラス型生産関数を推計した。

$$ Y_{t}=A\cdot K{S_{t}}^{\alpha}\cdot{R S_{t}}^{\beta}\cdot{N_{t}}^{\gamma} $$

ここで、RS は R&D ストック、N は就業者数である。「まえがき」で述べたように、R&D ストックにはドライ・ホールが含まれている。そこで、patent stock や citation stock をイノベーションのアウトプットを積算したものとみなし生産要素の 1 つと考える。もちろん、イノベーション 1 件当たりの投下費用（innovation value）や特許性向（propensity to patent）に大きな変化はないということが前提となる。
图表5-2 citation stock

まず、1 次同次を仮定し、就業者 1 人当りの実質 GDP（GDP/N）を就業者 1 人当たりの実質民間企業ストック（KS/N）と就業者 1 人当りの patent stock（PS/N）、あるいは citation stock（CS/N）で説明した。図表 5-3 にみるように推計結果は良好で、patent stock も citation stock もよくコブ・ダグラス型生産関数に適合した。実質 GDP に対する各生産要素の寄与度は、
patent stock を用いた推計 1 では、実質民間企業ストック:0.33、patent stock:0.13、労働:0.54となり、citation stock を用いた推計 2 では、実質民間企業ストック:0.22、citation stock:0.17、労働:0.61 となった。citation stock の方が寄与度もパラメータの有意性も高かった。

図表5-3 生産関数の推計結果

no.	LOG(GDP/N)	Coefficient	t-Statistic	Adjusted R-squared
1	Const	2.08	29.84	**
LOG(KS/N)	0.33	3.80	**	0.980
LOG(PS/N)	0.13	1.64	*
2	Const	2.34	28.36	**
LOG(KS/N)	0.22	4.02	**	0.992
LOG(CS/N)	0.17	4.64	**
3	Const	-2.07	6.69	**
LOG(KS/N)	0.35	5.58	**	0.993
LOG(PS/N)	0.17	2.79	**
4	Const	-2.24	6.21	**
LOG(KS/N)	0.37	4.72	**	0.992
LOG(CS/N)	0.11	1.93	*
5	Const	-3.09	23.19	**
LOG(KS/N)	0.56	20.54	**	0.991
LOG(PS/N)	-0.02	1.37
6	Const	-3.08	24.70	**
LOG(KS/N)	0.55	21.20	**	0.990
LOG(CS/N)	-0.01	1.44

（注）推計3と4は，稼働率と労働時間を考慮した推計．推計5と6は，truncation bias未処理の場合．**は5%，*は10%有意を意味する．

推計 3 と 4 は、実質民間資本ストックに稼働率をかけ、就業者数に総実労働時間をかけた投入生産要素でコブ・ダグラス型生産関数を推計した結果である。推計パラメータに大きな変化はなかったが、係数の有意性は全体的に向上した。

推計 5 と 6 は、本稿の切断バイアス修正の有効性を確かめるための推計で、切断バイアスを修正していない patent stock と citation stock による推計である。patent stock による場合も、citation stock による場合も、係数はマイナスで、有意性も確認されなかった。

### 6. おわりに

米国に比べて日本では、特許制度が複雑で頻繁に制度や運用が変化しているため、切断バイアスの処理が難しい。このため、単純に日本にHJTモデルを適用するわけにはいかなかった。本稿では、パテントの出願日、登録日、被引用数などの数値情報から、できるだけ日本の実情にあわせたマクロベースの patent stock や citation stock を作成したが、いくつ
かの課題も残されている。

第 1 に、データ・ベースの制約から、引用年を特定することができず、登録パテント 1 件当りの被引用数のラグ分布の推計が不十分であった。とくに、審査官による引用は特許制度や運用の変化に強く影響される可能性があるので、こうしたバイアスを取り除く必要がある。この点は、本稿のように時系列分析に citation stock を用いる場合には特に問題となる。

第 2 に、本稿で利用した引用情報は審査官の拒絶理由による引用が中心であり、後藤・元橋（2005）が指摘するように、HJT モデルが利用した出願人引用とは性質が違うという点に注意しなければならない。審査官引用の多さは重複技術開発の多さを表しているにすぎないと考えることもでき、審査官引用をパテントの価値を規定する属性とみなすのは問題があるのかもしれない。しかし、日本の特許制度では、米国のように出願人引用が義務づけられていないため（2002 年から先行技術文献情報開示制度が導入された）、引用情報は審査官引用を収集する他はない。審査官引用を利用した今後の実証研究でその有用性を確かめていくことが必要であろう。たとえば、登録から権利消滅までの期間と被引用数との相関を観察することなどが考えられよう。

第3に、他のパテント属性による評価の可能性についてである。本稿で利用したデータ・ベースには、あるパテントが受けた異議申立、無効審判請求、情報提供などの数値データが収録されている（ただし、2004年に異議申立制度は無効審判制度に統合された）。これらを受けたパテントは、他者の利益を脅かすほど価値のある patent であると考えることができる。こうした属性で加重した patent stock の作成も興味深い課題となろう。

第 4 に、特許制度の変更が登録・ラグ分布に与える影響を十分に予測することができなかった。特に、近年の審査請求期間の短縮は、将来の出願－登録ラグ分布に大きな影響をもたらすであろう。

以上は今後の課題としたい。

## 補論．特許データ・ベースの比較

本稿で利用した StraVision と、後藤・元橋（2005）による IIP 特許データ・ベースの比較表を以下に示した。IIP 特許データ・ベースは 5 種類のテキストファイルという形式で公開されている。特許分析に用いる場合は、複数のファイルからデータを組み合わせる検索システムを作成する必要がある。一方、StraVision には検索システムが付随しており、データの収集が容易である。

IIP 特許データ・ベースのデータ取得年は 2004 年 1 月であるが、StraVision は 2 週間おきにデータが更新されている。また、StraVision には、引用情報だけでなく、無効審判請求数、外国出願の有無など、特許価値を測る上で有益と考えられるパテント属性が数多く収録されている。
IIP 特許データ・ベースには、33 分類の IPC コードが提供されており、スピルオーバー・プール（spillover pool）などを作成する際に便利である。また、審査請求日や権利消滅日が収録されているのでサバイバル分析（survival analysis）などが可能となる。

付表 特許データベースの比較

Data base	StraVision	IIP特許データベース
公開時点	2005年6月	2005年10月
データ収録期間	1985年1月～2週間に一回更新	1964年1月～2004年1月
検索システム	○	×
利用料金	有料	無料
出願日	○	○
公開日	○	×
審査請求日	○	○
広告日	○	×
登録日	○	○
権利消滅日	×	○
パテント属性	被引用数	○	○
引用数	○	○
請求項数	○	○
IPC	○	○
IPCクラス数	○	×
無効審判請求人数/異議申立人数	○	×
閲覧請求数	○	×
情報提供数	○	×
第一請求項の文字数	○	×
明細書のページ数	○	×
早期審査の有無	○	×
外国出願の有無	○	×
被引用情報	審査官引用(拒絶理由)、特許公報に記載された引用	審査官引用(拒絶理由)、特許公報に記載された引用引用タイプにより識別可

## 参考文献

Cockburn, I. and Griliches, Z. "Industry effects and appropriability measures in the stock market's valuation of R&D and Patents." American Economic Review, 78(2), 1998, pp 419-423.

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Hall,B.H, Jaff,A. and Trajtenberg,M. "Market value and patent citations: A First Look." NBER
Working Paper, 7741, 2000.

Hall, B. H., Jaff, A. and Trajtenberg, M. "The NBER Patent Citation Data File: Lessons, Insights and Methodological Tools." NBER Working Paper, 8498, 2001.

Hall, B.H., Jaff, A. and Trajtenberg, M. "Market value and patent citations." RAND Journal of Economics, 36, 2005, pp16-38.

Hall, B.H. and Mairesse, J. "Exploring the relationship between R&D and productivity in French manufacturing firms." Journal of Econometrics, 65, 1995, pp 263-293.

Haneda, S. and Odagiri, H. “Appropriation of returns from technological assets and the values of patents and R&D in Japanese high-tech firms.” Economics of Innovation and New Technology, 5, 1997, pp303-321.

Lanjouw, J.O. and Schankerman, M. "Patent Quality and Research Productivity: Measuring Innovation with Multiple Indicators." Economic Journal, 114, 2004, pp 441-465.

Nagaoka, S. “Patent Quality, Cumulative Innovation and Market Value: Evidence From Japanese firm level Panel Data.” IIR Working Paper WP#05-06, 2005.

Sakakibara, M. and Branstetter, L. "Do Stronger Patents Induce More Innovation? Evidence from the 1988 Japanese Patent Law Reforms." RAND Journal of Economics, 32, 2001, pp77-100.

Schankerman, M. "How Valuable is Patent Protection? Estimates by Technology Field." RAND Journal of Economics, 29, 1998, pp77-107.

Trajtenberg, M. "A penny for your quotes: Patent citations and the value of innovations." RAND Journal of Economics, 21, 1990, pp172-189.

絹川真哉「最適プロパテント政策－特許の権利範囲と累積的技術革新に関する実証研究－」『富士通総研 研究レポート』NO240, 2005.

後藤晃・元橋一之「特許データベースの開発とイノベーション研究」『知財フォーラム』Vol.63, 2005.

後藤晃・玄場公規・鈴木潤・玉田俊平太「重要特許の判別指標」『RIETI ディスカッションペーパーシリーズ』06-J-018, 2006.
東日本大震災からの復興に向けた主な施策

事項	事業內容	26年度要求額(億円)
<第1 東日本大震災からの復興への支援>
(被災者・被災施設の支援)
①介護等のサポート拠点に対する支援	仮設住宅に入居された高齢者等の日常生活を支える「サポート拠点」(総合相談支援地域交流等)の運営等の支援を引き続き行う。	26
②被災地心のケア支援体制の整備	被災地に設置した「心のケアセンター」において、訪問相談や医療の提供支援等心のケア体制の整備等の支援を引き続き行う。	18
③寄り添い型相談支援事業の実施	被災地において問題を抱える方々の悩みを傾聴し、支援機関の紹介や必要に応じた寄り添い支援等を行う。	5
④被災地の健康支援	仮設住宅に入居された方の健康状態の悪化を防ぐため、被災3県における保健師等の専門人材の確保等、各被災地の実情に応じて実施する事業への支援を行う。あわせて、健康・生活面での支援の充実について、今後予算編成過程で検討する。	10
⑤被災地における福祉・介護人材確保対策	福祉・介護人材不足が深刻化している福島県の事情を踏まえ、新規就労者等に対して就職支度金や住宅手当を支給することにより人材の参入を促進し、福祉・介護人材の確保を図る。	1.9
⑥避難指示区域等での医療・介護・障害福祉制度の特別措置	現在、避難指示区域等の住民の方々について、医療保険・介護保険・障害福祉サービスの一部負担金(利用者負担)や保険料の免除等の措置を講じた保険者等に対する財政支援を実施しているが、平成26年度の取扱いについては、予算編成過程で検討する。	176
⑦児童福祉施設、介護施設、障害福祉サービス事業所、保健衛生施設等の災害復旧に対する支援	被災した各種施設等(自治体の復興計画上、26年度に復旧予定のもの)の復旧に対する財政支援を行う。	88
⑧水道施設の災害復旧	被災した水道施設(自治体の復興計画上、26年度に復旧予定のもの)の復旧に対する財政支援を行う。	221
事項	事業內容	26年度要求額(億円)
(雇用の確保など)
⑨ 事業復興型雇用創出事業の拡充	被災地での安定的な雇用の創出を図るとともに、産業政策と一体となって雇用面からの支援を行うため、事業復興型雇用創出事業の基金を積み増すとともに実施期間を延長する。	560
<第2原子力災害からの復興への支援>
⑩ 食品中の放射性物質対策の推進	食品中の放射性物質の安全対策を推進するため、食品の汚染状況等を調査し、基準値を継続的に検証するほか、各自治体が行う検査機器の整備に対する補助等を行う。	2.5

東日本大震災復興特別会計合計	1, 167億円
## ④－2 都道府県・市町村における施策の実施状況(高等学校)

平成23年度中に日本語指導が必要な外国人生徒の高等学校への受入れに関し、各教育委員会が国(市町村については国及び都道府県)の補助金や委託費を受けずに、独自に予算措置を行うなどして、当該児童生徒に対して実施した施策。

1 都道府県における施策の実施状況(単独事業)

2 市区町村における施策の実施状況(単独事業)

1 担当教員（常勤）の配置

2 児童生徒の母語を話せる相談員の派遣

3 上記 1，2 以外の指導協力者の配置

4 担当教員の研修

5 受入れに際し、特別な配慮を行っている学校の有無（拠点校、センター校など）

6 研究協力校（地域）の指定

7 就学・教育相談窓口の設置

8 その他・海外帰国・外国人の特別入学者選抜の実施・公立高校入学のためのガイドブック作成等
# 短期日本経済マクロ計量モデルへの連鎖方式の導入について $ ^{*} $

村田 啓子**

岩本光一郎

增淵 勝彥

<要約>

2004年度より SNA の実質化手法が固定基準から連鎖方式に移行したことを受けて、2005年版の内閣府経済社会総合研究所「短期日本経済マクロ計量モデル」では連鎖対応を目的とした改訂が行なわれた。本稿では、筆者達の知る限りまだ日本では試みられていない、日本経済マクロモデルへの連鎖方式導入の具体例を提示するとともに、連鎖方式導入の結果として生じる「実質系列の加法整合性の不成立」に対応するためにモデル体系の変更を行った場合、予想されるシミュレーション結果への影響について考察し、実際にモデルによるシミュレーション結果で検証を行った。

検証によれば、我々のモデルにおける基準方式の変更による影響は、為替レートシミュレーション3年目等については若干の差が見受けられるものの、3年間のシミュレーション期間を通じて全体としては大きなものではなかった。為替レートシミュレーション3年目等には若干の差が見られるが、これはシミュレーション内容から、デフレータの計算に使用するウェイトが他のシミュレーションより大きく変動することと、我々のモデルにおいては最も長期間のシミュレーションになることが主要因と考えられる。これらの検証・考察から我々は、1年(4四半期)程度の短期シミュレーションでは連鎖化の影響は限定的であると結論した。但し、長期間に及ぶシミュレーションの場合や、デフレータ計算時に使用するウェイトおよびコンポーネントデフレーターが相対的に大きく変動するシミュレーションの場合はこの限りではなく、連鎖化の意義は高まるとみられる。

JEL Classification: C43 C5 E17

Key words: マクロ計量モデル、乗数シミュレーション、連鎖方式