Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 5.2 前方引用件数の正規化

本研究で用いた，前方引用件数の正規化の手法について述べる。特許1件ごとの価値は大きく異なっており，また引用件数にはコーホート効果が伴う。そこで，Jaffe and Lerner (2001)，あるいはHall, Jaffe and Trajtenberg (2002)の手法に倣い，技術分野k（k=1,2,…,K）のt年（t=1,2,…,T）における特許1件あたりの前方引用件数と，「参照基準」となる引用件数との差を，ここでは「正規化された引用件数」（平均ゼロ）と定義する。変数の構成手法の詳細は下記のとおりである。

まず，特許 i が得た総引用件数を $ C_{i} $ と表記する（表記を簡潔にするために時間を表す添字は省略）。また，技術分類 k に相当する特許の際には 1，それ以外の技術分野の場合にはゼロをとる変数 $ f_{ik} $ を定義する。これより，特許 i の技術範囲を表す代理変数 $ (\text{pat\_scope}_{i}) $ を

$$ pat_{-}scope_{i}=\sum_{k=1}^{K}f_{ik} $$

と定義する。これは，各特許の技術特性を，関連する技術フラグの数の単純和で表したものである。この技術範囲の指標を利用して，技術分類 k における特許 i のウェイトを下記のように定義する。

$$ g_{ik}=\frac{f_{ik}}{pat\_{s}cope_{i}}\ \left(1/K\leq g_{ik}\leq1\right) $$

これより，技術分野 k におけるウェイト付けされた引用件数を

$$ C_{k}=\sum_{i}^{n_{t}}C_{i k}g_{i k} $$

と定義する。ここで， $ n_{t} $ は t 年における総特許件数である。t 年における総引用件数は，t 年におけるすべての技術領域に関する引用件数 $ C_{k} $ の総計と一致する。

ほとんどのバイオ関連特許は複数の技術フラグを持つ。それゆえ，各技術分野の引用件数の期待値を

$$ C_{k}^{e}=\frac{C_{k}}{\sum\limits_{i=1}^{n_{t}}f_{ik}} $$
と定義しよう。これより，各特許における期待引用件数を

$$ C_{i}^{e}=\sum_{k=1}^{K}\left(f_{ik}C_{k}^{e}\right) $$

と定義できる。最後に，引用件数を正規化するために，実際の引用件数と期待引用件数の差をとる。すなわち，

$$ dciting_{i}=C_{i}-C_{i}^{e} $$

である。この正規化によって，技術特性による引用件数の差が調整される。また，この平均値は各年ともにゼロであるから，年次別の効果（コーホート効果）もこの指標には含まれていない。ただし，標準偏差は大きく，回帰分析などを行う際には，不均一分散に注意する必要がある。

### 5.3 出願人タイプと特許指標

特許指標の基本統計量をまとめたものが表7，出願人タイプ別に主要な特許指標をまとめたものが表8である。まず，正規化した特許引用件数（dciting）をみると，企業によって出願された特許が，単独・共同を問わずもっとも価値の高い特許を生み出している。同様の傾向は前方引用件数においてもみられる。一方，公的研究機関は，一機関あたりの特許出願件数は多いものの，平均的な特許価値は低い。また大学は一機関あたりの出願件数は少なく，また平均的価値も低い。ただし，これら比較はあくまでも平均値によるものであり，標準偏差が大きいことを考慮すると，個別の特許価値や出願人属性を十分に考慮して分析する必要があることに注意すべきである。
表7 基本統計量

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
单独出顾
corp	30350	0.71	0.45	0	1
gov	30350	0.05	0.22	0	1
univ	30350	0.03	0.18	0	1
複数人出願
corp_corp	30350	0.047	0.21	0	1
corp1_gov	30350	0.011	0.10	0	1
gov1_corp	30350	0.018	0.13	0	1
corp1_univ	30350	0.021	0.14	0	1
univ1_corp	30350	0.015	0.12	0	1
出願人の特性を表す指標
pat_size	30350	16.33	24.19	1	191
listed	30350	0.55	0.50	0	1
特許の特性を表す指標
pat_scope	30350	2.10	1.50	1	14
jp_only	30350	0.71	0.45	0	1
science_ratio	30350	0.08	0.20	0	0.98
特許価値指標
dciting	30350	0.00	3.89	-15.24	146.77
fwd_cites	30350	1.10	4.06	0	148
bwd_cites	30350	2.26	7.37	0	347
fam_size	30350	2.21	2.63	1	68
claim	27605	7.59	8.36	1	223
表8 特許指標の出願人タイプ別基本統計量

Assignee Types	Observation (obs. for claim )	dciting	pat_size	pat_scope	jp_only	science_ratio	fwd_cites	fam_size	claim	bwd_cites
corp	21664 (19983)	0.05 (4.18)	15.70 (17.80)	2.04 (1.45)	0.72 (0.45)	0.08 (0.19)	1.22 (4.34)	2.28 (2.80)	7.47 (8.43)	2.54 (8.13)
gov	1611 (1412)	-0.20 (1.74)	50.86 (59.14)	2.55 (1.69)	0.70 (0.46)	0.08 (0.21)	0.47 (1.81)	1.96 (1.57)	8.52 (9.00)	1.00 (3.22)
univ	995 (833)	-0.11 (1.96)	4.49 (4.58)	2.44 (1.62)	0.63 (0.48)	0.10 (0.22)	0.58 (2.02)	2.05 (2.04)	8.62 (9.43)	1.25 (3.36)
corp_corp	1420 (1307)	0.10 (3.30)	9.40 (11.70)	1.74 (1.13)	0.76 (0.43)	0.06 (0.16)	1.15 (3.50)	2.11 (2.35)	6.91 (7.26)	2.53 (6.97)
corp1_gov	323 (265)	-0.27 (1.48)	9.42 (12.09)	2.51 (1.86)	0.71 (0.46)	0.06 (0.17)	0.48 (1.51)	1.73 (1.70)	7.55 (7.05)	1.09 (3.59)
gov1_corp	536 (471)	-0.20 (1.79)	24.65 (33.39)	2.10 (1.48)	0.75 (0.43)	0.08 (0.20)	0.66 (1.86)	1.85 (1.78)	7.43 (7.60)	1.47 (4.02)
corp1_univ	636 (535)	-0.34 (2.12)	10.44 (12.23)	2.30 (1.64)	0.65 (0.48)	0.10 (0.21)	0.79 (2.33)	2.03 (2.04)	8.55 (9.51)	1.61 (4.71)
univ1_corp	460 (430)	-0.04 (3.52)	2.01 (2.42)	2.28 (1.59)	0.74 (0.44)	0.07 (0.19)	0.92 (3.81)	1.89 (1.96)	8.03 (6.37)	1.26 (3.81)

3 カッコ内は標準偏差。

2 クレーム数のサンプルはIIPデータペースの欠落により，実際より少ない。

（注）1 日本を優先国とし優先年が1991年から2002年のパイオテクノロジー関連特許が対象。

これら以外の指標のうち，サイエンスリンケージ指標（science_ratio）は，大学特許がもっとも高くなっており，大学がより基礎科学に近い研究を行っていることをある程度反映しているといえそうである。また，技術範囲指標は，企業による共同出願のケースでもっとも低い値となっている。企業同士の共同研究開発では，よりフォーカスの絞られた研究テーマが選定されていることを示唆している。

### 5.4 特許指標の相関

各種特許指標間の相関係数を表9にまとめている。jp_onlyとscience_ratioの間に強い負の相関があるが，これは，science_ratioの値中に含まれる非特許文献の後方引用が日本の特許庁の管轄下における特許でみられないためであると考えられる。

特許価値指標においては，dciting，fwd_cites，fam_size，bwd_cites の間で正の相関が強いため，今回の分析では，fwd_cites，fam_size 及び bwd_cites を説明変数に導入することを見合わせた。
表9 特許指標間のピアソン相関係数

dciting	pat_size	science_ratio	pat_scope	listed	jp_only	fwd_cites	fam_size	claim	bwd_cites
dciting	1
pat_size	0.026	1
science_ratio	0.200	0.060	1
pat_scope	-0.045	0.171	0.287	1
listed	0.080	0.105	0.017	0.005	1
jp_only	-0.252	-0.113	-0.659	-0.292	-0.017	1
fwd_cites	0.945	0.008	0.244	0.044	0.036	-0.252	1
fam_size	0.390	0.027	0.543	0.157	0.040	-0.642	0.447	1
claim	0.069	0.171	0.146	0.320	0.014	-0.208	0.043	0.117	1
bwd_cites	0.417	0.009	0.318	0.014	0.046	-0.440	0.452	0.645	0.067	1
## 第6章 実証分析

### 6.1 分析のフレームワーク

われわれは，第一出願人の固定効果（fixed effects）をコントロールする。個々の出願人属性が特許価値と強い相関を持つことは大いに予想されるところである。ところが，第一出願人は主要な発明者であるかもしれないし，単に研究資金の主要な出し手であるだけかもしれない。また，われわれは出願人の順序に関して，何ら追加的情報を利用することができない。しかし，第一出願人が主要な共同研究者である可能性を否定する強い材料があるわけでもない。したがって，回帰分析では，この観察不可能な第一出願人の固定効果をコントロールすることとする。すなわち，われわれの基本的な推計モデルは，

$$ Y_{i(t),j}=c_{j}+X_{i(t),j}\alpha+D_{i(t)}^{C}\beta+D_{i(t)}^{G}\gamma+D_{i(t)}^{U}\delta+D99_{i(t)}\times(D_{i(t)}^{G}\varsigma+D_{i(t)}^{U}\xi)+u_{i(t),j}, $$

である。ここで $ Y_{i(t),j} $ は第一出願人 j によって t 年に出願された特許 i の正規化された前方引用件数，列ベクトル $ X_{i(t),j} $ の各要素は個々の特許の属性が特許価値に与える影響を測るための変数， $ D99_{i(t)} $ は特許 i の優先権主張年が 1999 年以降である場合に 1 ，それ以外ではゼロをとるダミー変数，また， $ u_{i(t),j} $ は誤差項である。

このスペシフィケーションでは，第一出願人によって観察期間内のすべての年にわたって出願された特許をプールしたデータにおけるクロスセクションナルなバリエーションを利用していることになる。ここで個別効果（ $ c_{j} $ ）を含めているのは，上述のように第一出願人の観察不可能な属性をコントロールするためである。すなわち， $ c_{j} $ は特許間で変動しない第一出願人のすべての属性を捉えるものである。たとえば，各出願人に固有なイノベーション能力や，特許権を出願し管理する法的部門の能力などである $ ^{10} $ 。

ここで関心をもつべきパラメータは，基本的には被説明変数である $ Y_{ijt} $ と出願人属性ダミーである $ D_{i(t)} $ とのクロスセクションナルなバリエーションに依拠したものである。 $ D_{i(t)} $ は，優先権主張年tにおける特許iの出願人タイプを表す行ベクトルである。 $ D_{i(t)} $ の上付き添字が特定の出願人属性に該当する。したがって，ある特許が一企業によって出願され，かつ公的研究機関や大学に属する共同出願人が存在しないならば，これを $ D_{i(t)}^{C} $ と表記する。また，ある特許が公的研究機関によって出願され，かつ大学に属
する共同出願人が存在しないならば， $ D_{i(t)}^{G} $ と表記する。同様に，特許が大学によって出願され，かつ公的研究機関に属する共同出願人が存在しない場合には $ D_{i(t)}^{U} $ である。より正確には，各出願人タイプダミーを以下のように定義する。

$$ \begin{aligned}&D_{i(t)}^{C}=(\boldsymbol{c o r p}_{i(t)},\boldsymbol{c o r p}_{-}\boldsymbol{c o r p}_{i(t)})\\&D_{i(t)}^{G}=(\boldsymbol{g o v}_{i(t)},\boldsymbol{g o v}\boldsymbol{\mathsf{1}_{-}}\boldsymbol{c o r p}_{i(t)},\boldsymbol{c o r p}\boldsymbol{\mathsf{1}_{-}}\boldsymbol{g o v}_{i(t)})\\&D_{i(t)}^{U}=(\boldsymbol{u n i v}_{i(t)},\boldsymbol{u n i v}\boldsymbol{\mathsf{1}_{-}}\boldsymbol{c o r p}_{i(t)},\boldsymbol{c o r p}\boldsymbol{\mathsf{1}_{-}}\boldsymbol{u n i v}_{i(t)}).\\ \end{aligned} $$

これらのダミー変数を利用することにより，特定の出願人タイプが特許価値に及ぼす影響を分析できる。第一出願人に関する固定効果モデルのもとでは，これらダミー変数の係数は，これら特定の出願人タイプの特許価値へのインパクトを，すべての特許に掛かる同一の出願人タイプの出願特許の平均的価値と比較した値を与える。たとえば， $ corp_{i(t)} $ の係数は，政府や大学の共同出願人がいない企業特許の価値をすべての企業特許と比較した場合のインパクトを測っていることになる。同様に， $ gov1\_corp_{i(t)} $ の係数は，公的研究機関が第一出願人で企業が共同出願人となっている場合に，すべての公的研究機関の特許の平均的価値と比較したインパクトを測っていることになる。このように，第一出願人が誰であるかが，われわれの推計モデルでは基本的に重要な要素となっているのである。

また，公的部門へのプロパテント政策の効果をみるために，年ダミー（ $ D99_{i(t)} $ ）と公的部門の出願人タイプダミーとの交差項を導入する。すなわち，年ダミー $ D99_{i(t)} $ と $ D_{i(t)}^{G} $ 及び $ D_{i(t)}^{U} $ との交差項を上記(1)式に導入する。

### 6.2 推計モデル

推計モデル(3)式における列ベクトル $ X_{i(t),j} $ に含まれる主要な説明変数として，以下の諸変数を利用する。すなわち，

$$ X_{i(t),j}=(pat_{-}scope_{i(t),j},jp_{-}only_{i(t),j},science_{-}ratio_{i(t),j}) $$

である。これら変数の効果は，観察期間（1991年～2002年）内で，特許iの出願人jに基づきプールされたクロスセクションナルなバリエーションを利用して推計される。また，以下の諸変数からなる列ベクトル $ X_{j(t)} $ も説明変数に利用する。すなわち，

$$ X_{j(t)}=(pat_{-}size_{j(t)},listed_{j(t)}) $$
である。実は，(8)式に含まれる各説明変数は特許iを通じて出願人jごとに不変である。しかし，これら変数は，観察期間を通じて不変ではない。なぜならば，第一出願人jの優先権主張年ごとの総出願件数，公開市場への上場の地位ともに観察期間を通じて一定ではないからである。したがって，(3)式の第一出願人jの固定効果を取り入れたスペシフィケーションのもとでも，これら説明変数のパラメータを推計することは可能かもしれない。

前節までの説明で，これら(7)式や(8)式の各説明変数の定義や，あり得うべきインパクトについては既に前節までに議論済みである。また，5.2節の(2)式として被説明変数である正規化された前方引用件数（ $ dciting_{i(t),j} $ ）を既に定義している。これら定義式を利用して，推計式は以下のようにまとめられる。

$$ \begin{aligned}dciting_{i(t),j}=&c_{j}+\alpha_{1}pat\_{s}cope_{i(t),j}+\alpha_{2}jp\_{o}nly_{i(t),j}+\alpha_{3}science\_{r}atio_{i(t),j}\\&+\alpha_{4}pat\_{s}ize_{j(t)}+\alpha_{5}listed_{j(t)}\\&+\beta_{1}corp_{i(t)}+\beta_{2}corp\_{c}orp_{i(t)}\\&+\gamma_{1}gov_{i(t)}+\gamma_{2}corp1\_{g}ov_{i(t)}+\gamma_{3}gov1\_{c}orp_{i(t)}\\&+\delta_{1}univ_{i(t)}+\delta_{2}corp1\_{u}niv_{i(t)}+\delta_{3}univ1\_{c}orp_{i(t)}\\&+D99_{i(t)}\times(\varsigma_{1}gov_{i(t)}+\varsigma_{2}corp1\_{g}ov_{i(t)}+\varsigma_{3}gov1\_{c}orp_{i(t)}\\&\quad+\xi_{1}univ_{i(t)}+\xi_{2}corp1\_{u}niv_{i(t)}+\xi_{3}univ1\_{c}orp_{i(t)})+\varepsilon_{i(t),j}.\end{aligned} $$

5 節ですでに説明したように，年効果（あるいは前方引用におけるコーホート効果）及び技術特性に基づく引用件数の差異についてはすでに調整済みである。したがって，上記の推計式には，年ダミーや技術ダミーは含まれていない点に注意されたい。なお，プロパテント政策の効果を測るためのダミーとしては，1999年を基準とする $ D99_{i(t)} $ ，または1998年を基準とする $ D98_{i(t)} $ のいずれかを推計では利用する。政策変更時点については，2節で議論したように若干の時間的広がりがあるため，ここでは頑健性を測る目的のみのため，1998年と1999年の2つの時点に注目することとした。

正規化された被引用件数（ $ dciting_{i(t),j} $ ）は単なる特許件数のようなゼロを含む自然数ではない。また，誤差項は i.i.d. と仮定されている。したがって，以下ではポワソンモデルは利用せず，通常の最小二乗法（OLS）によるパネル推計法を適用する $ ^{11} $ 。

ただし，回帰誤差は一定であるとはいえない。説明変数と誤差項が相関を持つこと
になる不均一分散の効果を考慮するため，推計結果の検定においては不均一分散に対して頑健な標準誤差（robust standard errors）を利用する。なお，総サンプル数は30,350であり，第一出願人の数は3,577である $ ^{12} $ 。

### 6.3 分析結果

分析結果は表 10 にまとめて表示している。観察期間は 1991 年から 2002 年である。すべての推計式は，第一出願人による固定効果モデルを利用している。

なお，固定効果モデルは，通常のハウスマン検定によって支持される。また，表では不均一分散に対して頑健な標準誤差が示してある。

表 10 の推計結果より，第一出願人に関する企業ダミーである corp はすべての推計モデルにおいて有意に正である。すなわち，すべての企業特許の平均的価値と比較して，企業が公的機関や大学と共同で出願しなかった特許の価値が高いことを意味している。また，企業同士の共同出願ダミーである corp_corp も有意に正である。これは，民間企業によって出願されたすべての特許と比較して，第一出願人である企業が，大学や公的機関でなく他の企業と共同で出願した特許の平均的価値が高いことを意味する。すなわち，これら結果は，民間企業の特許においては，公的部門や大学と共同で出願しなかった特許の価値が平均的に高いことを意味している。

一方，公的機関による特許に関するダミーである gov の係数は，推計モデル(3)を除いて，負であるが統計的に有意でない。大学特許ダミーである univ の係数もすべてのスペシフィケーションにおいて負であるが，統計的に有意でない。このように，純粋に公的部門によって出願された特許が平均的に高い価値を持つとは言えそうにない。

公的研究機関と民間企業による共同出願特許に関しては，企業を第一出願人とする特許に関するダミーである corp1_gov が正で有意となった。すなわち，すべての企業特許の平均的価値と比較して，企業が第一出願人かつ公的研究機関が共同出願人である特許の価値は高いという結果になった。これは，日本でよく行われてきた政府支援型共同開発研究に相応の効果があった可能性を示唆している。この点はすでに多くの先行研究で指摘されてきた点でもある $ ^{13} $ 。なお，その他の出願人の組み合わせに関する
## ダミーについては有意な結果は得られなかった。

表10 Panel regressions: patent values and assignee types, 1991-2002

被説明変数：正規化した前方引用件数（dciting）

説明変数	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
出願人タイプ
corp	0.475***	0.499***	0.357**	0.500***	0.475***	0.500***
(0.180)	(0.181)	(0.178)	(0.181)	(0.180)	(0.181)
gov	-0.062	-0.166	-0.386***	-0.169	-0.078	-0.159
(0.132)	(0.137)	(0.141)	(0.136)	(0.152)	(0.154)
univ	-0.213	-0.158	-0.341	-0.161	-0.124	-0.070
(0.339)	(0.335)	(0.341)	(0.335)	(0.413)	(0.409)
corp_corp	0.469**	0.481**	0.389*	0.499**	0.469**	0.498**
(0.202)	(0.203)	(0.202)	(0.205)	(0.202)	(0.205)
corp1_gov	0.481**	0.463**	0.396*	0.465**	0.468**	0.448**
(0.214)	(0.213)	(0.218)	(0.213)	(0.215)	(0.214)
gov1_corp	-0.026	-0.023	-0.211*	-0.022	-0.011	0.042
(0.121)	(0.120)	(0.119)	(0.127)	(0.121)	(0.126)
corp1_univ	0.156	0.165	0.099	0.167	0.173	0.185
(0.207)	(0.208)	(0.206)	(0.208)	(0.206)	(0.207)
univ1_corp	0.318	0.323	0.196	0.369	0.341	0.378
(0.356)	(0.355)	(0.357)	(0.351)	(0.355)	(0.350)
特許に関する指標
pat_scope	-0.365***	-0.345***	-0.317***	-0.345***	-0.365***	-0.345***
(0.030)	(0.029)	(0.030)	(0.029)	(0.030)	(0.029)
jp_only	-2.044***	-2.482***	-2.482***	-2.045***	-2.483***
(0.098)	(0.085)	(0.085)	(0.098)	(0.085)
science_ratio	1.607***	4.276***	1.605***
(0.268)	(0.227)	(0.268)
出願人に関する他の指標
pat_size	-0.009***	-0.007***	-0.009***	-0.008***
(0.002)	(0.002)	(0.002)	(0.002)
listed	-0.097	-0.093
(0.125)	(0.125)
政策効果	year dummy = D99	year dummy = D98
gov × year dummy	0.243**	0.443***	0.579***	0.445***	0.237*	0.377***
(0.118)	(0.130)	(0.133)	(0.130)	(0.137)	(0.141)
univ × year dummy	-0.071	-0.119	0.034	-0.120	-0.194	-0.238
(0.175)	(0.175)	(0.275)	(0.278)	(0.373)	(0.374)
corp1_gov × year dummy	0.352	0.287	0.386	0.287	0.536**	0.505**
(0.319)	(0.337)	(0.281)	(0.337)	(0.237)	(0.241)
gov1_corp × year dummy	0.051	0.031	-0.056	0.024	-0.133	-0.156
(0.222)	(0.215)	(0.231)	(0.215)	(0.254)	(0.256)
corp1_univ × year dummy	0.108	0.116	0.095	0.116	-0.063	-0.071
(0.243)	(0.242)	(0.227)	(0.242)	(0.230)	(0.223)
univ1_corp × year dummy	0.039	-0.013	0.257	-0.006	-0.162	-0.038
(0.356)	(0.182)	(0.294)	(0.358)	(0.368)	(0.360)
Constant	1.722***	2.244***	0.166	2.295***	1.723***	2.286***
(0.169)	(0.182)	(0.157)	(0.193)	(0.169)	(0.193)
Observations	30350	30350	30350	30350	30350	30350
Number of assignees	3577	3577	3577	3577	3577	3577
R²	0.082	0.074	0.046	0.074	0.082	0.074
F	52.09***	52.34***	22.72***	49.44***	52.51***	49.84***
Hausman	36.82***	141.53***	884.89***	122.87***	57.89***	169.06***

（注）1 カッコ内は不均一分散をロバスト修正した標準偏差。

2 すべての分析は第一出願人による固定効果モデルで推計を行った。

3 *，**，***はそれぞれ，10%，5%，10%有意を示す。
政策効果に関しては，すべてのスペシフィケーションにおいて，公的研究機関によって出願された特許にプロパテント政策が与えた効果 $ gov\times D99 $ が強く正に有意となった。政府特許の価値は平均的に見ると高いとはいえないが，公的部門へのプロパテント政策の導入以降は，その価値が増加しつつあることを示唆している。一方，大学によって出願された特許については，政策導入前後での特許価値の有意な変動は見られなかった。

政策ダミーを 1998 年基準 (D98) とした場合の結果が(5)列と(6)列に示してあるがおおむね同様の結果となった。ただし，大きな相違点は，corpl_gov×D98の係数が有意に正となったことである。すなわち，もし政策変更時点を 1998 年とした場合には，企業を第一出願人とする特許のうち公的研究機関と共同出願されたものについては，公的部門へのプロパテント政策が特許価値を高めるように作用したことになる。この事実にはいくつかの解釈が可能であるが，企業と公的研究機関の共同研究開発に対しては，プロパテント政策が迅速に影響を与えた可能性を示唆しているといえよう。

以上の結論を簡潔に要約しておこう。1990年代後半以降，公的研究機関による特許価値は，プロパテント政策の導入以降に増加した。日本の公的部門へのプロパテント政策は，政府系研究機関に対しては，その効果をちょうど発揮し始めたところであるといってよい。しかし，大学による特許については，その研究者の特許出願行動に有意な影響は与えていないように思われる。日本の大学の組織的・制度的特徴が，その理由ではないかと考えられる。この点については終節で触れることとしたい。

他の説明変数については，おおむね良好な説明力を持つことが分かった。特許範囲（pat_scope）の係数は有意に負であった。技術的にフォーカスが絞られた特許の価値が比較的高いことを意味している。この結果は，いくつかの先行研究とは矛盾する結果であるように見えるかもしれない。例えば，Lerner (1994)は，特許範囲が広い特許を出願しているバイオテクノロジー企業の価値が高いという結果を得ている。また，Lanjouw and Schankerman (1997)は，特許範囲の広さと，当該特許が侵害訴訟を提起される確率との間には有意な関係がなかったと報告している。価値の高い特許ほど侵害訴訟を起こされる確率が高いとみなせば，特許範囲と特許価値との間には有意な関係がなかったことになる。さらに，Harhoff et al. (2003) もドイツ特許の価値と特許範囲との間には有意な相関はなかったと報告している。いずれにせよ，特許範囲が狭いほど特許価値が高くなるという先行研究は，筆者らの知る限りないようである。ただし，ここで注意すべきは，これら研究における特許範囲の定義は異なっており，また，対
象となる技術分野の定義の仕方も異なっていることである。少なくともいえることは，特許範囲の定義の仕方が，その特許価値に与えるインパクトの計測に大きな影響を与えているということではないかと思われる。

その他の説明変数については，jp_only の係数は負で強く有意となった。日本にのみ出願された特許価値が低いことは予想通りである。また，特許出願における規模効果（pat_size）の係数は有意に負であり特許価値と負の相関をもっていた。これは多産な特許出願者の平均的特許価値は低いことを示唆している。また，サイエンスリンケージ指標（science_ratio）に関する係数は正で有意であった。ただし，この指標は，jp_only と強い負の相関を持っており，多重共線性の疑いが残る。ただし，各々を別々に推計式に導入した(2)式・(3)式でも同様の符号であり，統計的有意性にも違いはなかった。上場企業であるか否かに関するダミー（listed）の係数の符号は負であったが統計的には有意でなかった。上場企業が特にバイオ特許の出願において有利であるとはいえない。
## 第 7 章 結語

本報告書では，1990年代後半に導入されたTLO法や日本版バイ・ドール法など公的部門に対して導入されたプロパテント政策が，バイオ特許の価値に如何なる影響を与えたかを，民間企業・公的研究機関・大学等の出願人属性に注目して検討してきた。われわれの分析によれば，これらプロ・パテント政策は，大学研究者が自らを出願人として「重要な」研究成果を特許化するように促してはいない。一方，公的研究機関が出願人である特許については，プロパテント政策の導入以降，その価値を高めつつあることが確認できた。すなわち，日本の公的部門を対象としたプロパテント政策は，公的研究機関の研究者と大学に属する研究者の出願性向に対して，各々異なる影響を与えていたことを示唆する。

プロパテント政策に対するこの非対称的な対応をもたらした要因は，本報告書の分析のみからは必ずしも明らかでない。大学及び公的研究機関をとりまく制度的・組織的な違いにさらに注目して検討する必要があるといえよう。この点について，推測的ではあるが，ややポーレミックに筆者らの見解を最後に述べておくこととしたい $ ^{14} $ 。

日本の公的研究機関は，1996年に第一次科学技術基本計画が導入されて以来，監督官庁から特許出願・特許ライセンシングを強く促されてきたように思われる。実際，特許出願・取得件数や特許ライセンスの実績は，毎年行われる外部評価の指標として，多くの公的研究機関に取り入れられるようになってきた $ ^{15} $ 。また，これら機関の外部評価は，間接的ではあれ，研究予算の配分にある程度まで影響を与えてきたように思われる $ ^{16} $ 。また，公的研究機関は，研究計画の策定や研究組織の運営について，所管官庁の影響を強く受ける立場にもある。

一方，大学では，特許取得は学術研究の主要な成果とも目標とも見なされていない
印象が強い。日本の主要大学の多くは国立大学であり，文部科学省から強い指導を受ける立場にはあるものの，大学研究者の多くは学術論文の執筆・出版を最重要の目標としている。プロパテント政策で先行した米国においても，多くの主要大学の研究者に対して行ったサーベイ調査で，同様の傾向が強く見られることが報告されている（Mowery et al., 2001; Agrawal and Henderson, 2002）。

バイオメディカル分野は，公的部門の役割がきわめて重要であることは間違いない。大学や公的機関が担う基礎研究の役割が極めて高いからである。しかし，基礎研究の成果が商用化に結びつきまでには数多くのステップがある。その際，事前的に決められた研究成果の所有権の配分ルールが，事後的な共同研究開発のパフォーマンスを左右する可能性がある（Aghion and Tirole, 1994）。特許取得を重視した産学官連携では，大学や公的研究機関におけるオープン・サイエンス、プライオリティ優先というアカデミア特有の行動規範と、民間研究開発部門におけるミッション志向、商用化・専有化志向という行動規範との融合を如何に図るかが重要なポイントとなるのである。

科学的知識の生産と移転はさまざまな形態をとりえる。それは研究分野，研究組織，研究パートナーその他の要因によっても左右される。したがって，バイオメディカル分野への公的支援の形態も単一の処方箋はありえない。特許は手段であった目的ではない。プロパテント政策においても，公的部門の制度的・組織的特徴を十分考慮した，ケースバイケースの対応が必要であることを強調しておきたい。

本報告書の分析に残された課題は多い。第1に，われわれの分析では特許指標に焦点をあわせてきたが，特許指標は必ずしも研究成果のすべてを反映した指標とはいえない。特許化のインセンティブと科学研究のインセンティブの背後にある制度的要因の違いはあまりにも大きい。それゆえ，本報告書の結論にも多くの留意点が残る。例えば，産学官共同出願の増加を「発明者」レベルでの効果的な共同研究の成果とみなすことができるだろうか。本報告書の分析では，特許書誌情報に含まれる「発明人」の情報はまったく利用してこなかった。しかし，発明人情報は，共同研究の実態を須う上で貴重な情報源となるであろう。そして，本報告書の出願人情報に基づく分析と比較することによって，特許の帰属ルールと産学官共同研究との関わりについて，さらなる知見を得ることもできるだろう。今後の研究課題としたい。

第 2 に，本報告書の分析で利用した特許データの観察期間，とりわけプロパテント政策導入以降の観察期間は，政策効果を高い精度で測るには未だ十分な時間が経過していない。通常バイオメディカル分野の研究開発は，臨床研究・開発に至るまで長い
時間を要することに鑑みると，なお継続的に分析を行う必要であるといえよう。

第3に，2001年以降，日本の公的研究機関に対してドラスティックな組織改革が行われてきた。例えば，国立研究機関（国研）等ほとんどの公的研究機関は，2001年度に「独立行政法人」に改組された。これは文字通りに解釈すれば行政機関からの独立性が高まったといえるかもしれないが，依然として所管官庁の強い影響力が残っている。一方，日本の国立大学は，2004年度から「国立大学法人」に改組された。これは行政機関と財団法人との中間的な法人という性格をもつ。ただし，これら研究機関の改組の影響を検討するにはなおしばらくの時間の経過が必要である。

最後に，根本的問題として，公的資金によって運営される研究機関が特許を取得することは，そもそも望ましいのであろうか。日本のように，研究者の流動性が低く，特許制度にもさまざまな問題があり，またバイオメディカル分野の研究開発における米国の突出した競争力を考慮すると，事はそう簡単ではないように思われる。バイオのようにごく一部の技術分野では，特許権強化がイノベーションを活発にしているように見えるのは確かである。しかし，それは経済全体を通じて好ましい効果をもたらすとは限らない。特に，技術の累積的性質が発明のインセンティブにもたらす影響，技術市場の機能や特徴が技術の商用化にもたらす影響，特許訴訟をも考慮した社会的コストの程度に十分に留意する必要がある。また，従来であれば特許の対象とはならなかったような大学等における基礎研究分野の成果が，公知（public domain）とはならなくなることの経済的帰結にも十分な考慮を払うべきである。特に多様性の利益の観点からも，排他的権利として基礎的技術が専有化されることの弊害に十分に注意するべきである。これらは本質的に重要な点であるが，厳密な検討をするには公的部門に関するさらに詳細な情報が必要である。今後に残された大きな課題である。
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