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まず、デジタル化によって、具現化していない2つのスピルオーバー(オープンソース・ソフトウエアとデータ)が極端に促進される。スピルオーバーが発生するのは、企業が新しい製品やノウハウを開発するためにソフトウエアコードやデータを再利用する時である。追跡ツールやデータストレージのコスト削減がデータの収集と処理を助長し、また、プラットフォームの共有はデータを拡散する手段となり、コンピュータプログラム開発者のエコシステムとしての機能をも果たす。政府の果たす重要な役割は、より多くのデータを利用可能にすることであり、それにより、データ駆動型のR&Dにおいてデータ再利用のハードルを下げることが可能になる。 第二に、デジタル化によって、外部との協力強化やアウトソーシング、そしてより柔軟な(「アジャイル的な」)R&Dが可能となる。税制上の優遇措置を社内のR&Dに限定することや事前承認の義務化は、スピルオーバーの内部化について政策の余地を狭めることを意味する。 第三に、デジタル化によって、デジタルに強い人材の労働市場が拡大する。優秀なプログラマーは、報酬が不十分だと感じれば業界や国を跨いで容易に転職ができる。従って、デジタル化の結果、知識のスピルオーバーの地理的な範囲と業界の範囲が拡大する。非競争契約などで企業間の労働移動性を制約することも企業間の知識のスピルオーバーを制限することとなり、繁栄した革新的な企業のエコシステムの余地を狭めることになる。実際、Bessen(2015)は、シリコンバレーの台頭を説明する重要な要因の1つは開放的な労働市場であると指摘している。従って、デジタル化時代の経済においては、非競争契約は、より高い社会的費用を伴うように思われる。 2. 技術中立的な政策の立案 政策の目的が、ある特定の社会的課題に取り組むことではなく、「一般的に」R&Dを促進することであれば、政策の内容も「一般的」であるべきであり、一部の可能な技術のみを対象に立案されるべきではない。つまり、技術中立的なイノベーション政策が必要となる(Tirole 2016)。R&D投資の成功率に関しては、市場関係者のほうが情報をよく把握していることが多く、政策はR&Dの方向性をできるだけ決めない方がよい。理論上は、先進国のほとんどが、OECD「フラスカティ・マニュアル」におけるR&Dの定義を採用し、この原則に従っていると見られる。しかし、実際には、ビッグデータ研究やソフトウエア開発、プロトタイプなどの適格性に苦慮している国は多く、R&Dに対する税制上の優遇措置も国によって様々である(Uhlíř et al. 2017)。事例に基づいたガイドラインは直ぐに時代遅れになるため、例えば、ソフトウエアが急速に発展する時、政府がソフトウエアのR&Dに最新の適格性ガイドラインを提供するのは困難である。さらに、R&Dのソフトウエアが抱える問題の本質と、既存技術の単なる応用とを構成するものの境界線は、いつも明確だとは限らない。 3. 新興企業よりスーパースター企業を優遇しない インターネットを通じた販売のグローバル化や、ツー・サイド・プラットフォーム上のネットワーク外部性、データ駆動型のイノベーションは、デジタル化によって規模の経済が拡大する経路であり、「スーパースター企業」を生み出すと信じられている(Autor et al. 2017)。スーパースター企業に平穏な日々を送らせないためには、独占禁止法の慎重な執行や中小企業も利用しやすいR&D政策の導入など、政策によって活気ある競争市場の育成が可能である。しかし、この原理に反して、政治家は大企業を優遇することが度々あるように思える。イノベーション政策の文脈において、パテントボックス税制は新興企業よりも「スーパースター企業」にとって魅力的になる傾向がある。 この3つ目の指針は、挑戦者と既存企業のどちらに対しても中立なスタンスを求めるものであり、市場への新規参入をできる限り促すべきだというものではない。参入企業(もしくは中小企業)を優遇する論理的根拠には、これらの企業が助成金により強く反応することや、こういった企業のR&Dにはより多くのスピルオーバーが必然的に伴うことが挙げられるかもしれないが、どちらの論理的根拠にも実証的証拠は定まっていない(CPB 2014他)。 R&D政策の経済的根拠は変わらない これら3つの指針は、R&D政策を立案する上での経済的根拠はデジタル化によって変わらないことを示している。伝統的に、いくつかの市場の失敗が民間企業のR&Dの過小投資に繋がることが、政府の助成金を正当化として提唱されてきた(初期の議論についてはArrow 1962を参照されたい)。正の外部性(あるいは、知識のスピルオーバー)によって、企業はR&D活動による利益のすべてを受け取ることができない。そのため、企業は総じて社会にとって最善と考えられる水準よりも過小に投資をすることになる。最近の研究では、デジタル化にもかかわらず、スピルオーバー効果の大きさは以前とほとんど変わっていないことが示されている(Lucking et al. 2018)。 研究のタイプとダイナミクスへのデジタル化の影響 デジタル化は、R&D政策の論理的根拠を変えはしないが、R&Dの性質とダイナミクスに影響をおよぼす。それは、企業のR&Dの活動状況におけるハイテク企業の優位性が示すように、企業はデジタル関連商品とサービスの研究に次第に焦点を置くようになってきている。(図1を参照)。しかし、デジタル化のイノベーションに焦点を置いているのは、決して大手のテクノロジー企業に限ったことではない。自動車会社も自動運転車と電気自動車に対する投資を倍にしており(注1)、大手石油・ガス会社はデジタル化によって新しい有望な研究の方向性が開けると認識している(注2)。 図1:R&D支出額において、IT(情報技術)企業が製薬会社と自動車会社を上回った 注記:「IT(情報技術)企業」にはインターネット会社も含める。円形はそれぞれ、2012年と2018年のR&D投資額上位10社のR&D年間投資額(Y軸)と年間収益(X軸)を示す。円形の大きさは、2012年12月末時点(上図)と2018年12月末時点(下図)の市場評価を示す。破線はR&D投資率10%を示す。 出所:Strategy&. さらに、R&Dのデジタル化は、新しいスピルオーバーの経路によって強化された、よりオープンなイノベーション・モデルと、成功した研究成果のより迅速な商業化を伴う。デジタル化は、オープンアクセスの出版物やレポジトリ、オープンソース・ソフトウエア、オンラインの知識市場、オープンコースウエアを通じて、知識とツールへのアクセスを容易にしている。TensorFlowあるいはProphetのようなオープンソース・パッケージの開発を例に考えてみよう。これらパッケージはそれぞれGoogleと Facebookによる大掛かりな研究活動から誕生したが、恩恵を受けたのは、他の組織で働く世界中のデータサイエンティスト達である。 デジタルR&Dに向けての政策案 我々が提唱する指針によって政府がR&Dのダイナミクスを変化させ、経済的な恩恵を受けることを期待したい。この指針を念頭に置けば、見直しが必要な分野を識別するのが簡単になる。 第一に、R&Dとそのスピルオーバーを変化させるには、政府によるR&Dの既存制度の見直しが必要である。これら既存の制度は、恐らく無意識に、大規模な(自社の)研究部門と計画的なR&Dを有する製薬会社や化学薬品会社など、伝統的なR&D集約型企業に適した制度となっている。このような制度は、技術集約的な企業にはあまり適しておらず、様々な機関や国にまたがって行われているR&D活動の妨げにもなる。現在OECD加盟国の多くに存在するパテントボックス税制は、利益に対する法人税の軽減を行う点で、高収益をあげる「スーパースター」企業を極端に優遇する制度であることが多い。これらのケースでは、制度はイノベーションの中で最も専有可能性の高い部分をターゲットにしている。それに加え、パテントボックス税制は通常、企業が知的財産(特許権など)を保有することを義務付けている。その結果、パテントボックス税制によって、企業は「クローズ・イノベーション」モデルを選好するようになってしまう。また、第二に、スピルオーバーの変化によって、一元化されたデータの蓄積、データシェアリングの義務化、またオープンソース・ソフトウエアへの支援など、政府が「新しい」制度を考えることも必要となる。 更に、我々が提唱する指針に沿ったR&D政策の立案は、デジタル化に伴うより広範な経済問題に取り組むための有用な手段ともなり得る。市場集中度が高まった証拠が次々と出てきたこと(De Loecker et al. 2018など)は、こうした経済問題の1つである。市場集中度の高まりは、デジタル時代における競争政策の見直しが必要であることを示している(Furman et al. 2019など)。Crémer et al.(2019)は最近、競争政策をいかにしてデジタル経済に適合させるかを示した。彼らは特に、有力企業とその競合企業の間のデータアクセシビリティの違いに関する分析を、市場支配力の分析に取り入れるべきだと主張している。市場支配力の測定にデータが含まれることは、M&Aの評価にも影響を与えることになる。例えば、売上は低調だがユーザー基盤が急成長しているスタートアップ企業の買収は、非競争的行為と見なされる恐れがある。また、関連があり得る第二の問題として、ビジネスのダイナミズムの低下が挙げられる。それは、例えば経済における新興企業のシェアが低下していることからもわかる。考えられる原因の一つとして、Akcigit and Ates(2019)は、知識普及の減少を指摘している。知識のスピルオーバーに注目することで、R&D政策はビジネスのダイナミズムと競争を促進する方向に進路を変え、それらの促進に貢献するものとなるだろう。 もちろん、デジタル版R&D政策の立案に確実な方法はない。デジタル時代のR&D精神を持って、ITを正しく理解するまで、これら3つの指針を念頭において継続的に試行錯誤することが必要であろう。 本稿は、2019年5月24日にwww.VoxEU.orgにて掲載されたものを、VoxEUの許可を得て、翻訳、転載したものです。 本コラムの原文(英語:2019年6月13日掲載)を読む 脚注 ^ 下記を参照されたい。https://www.nytimes.com/2018/10/03/business/honda-gm-cruise-autonomous.html, https://www.nytimes.com/2017/06/22/automobiles/wheels/driverless-cars-big-data-volkswagen-bmw.html ^ 下記を参照されたい。https://www.shell.com/energy-and-innovation/new-energies/new-energies-media-releases/hundreds-of-new-jobs-at-shell-netherlands.html 参考文献 Akcigit, U and S Ates (2019), "What Happened to U.S. Business Dynamism?," NBER Working Paper No. 25756. Arrow, K (1962), Economic welfare and the allocation of resources for invention, NBER. Autor, D, D Dorn, L Katz, C Patterson and J Van Reenen (2017), "The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms," IZA Discussion Paper No. 10756. Bessen J (2015), Learning by doing; The Real Connection between Innovation, Wages, and Wealth. Bijlsma, M and B Overvest (2018), "Digitalisering R&D," CPB Policy Brief 13. CPB (2014), "A Study on R&D Tax Incentives," EC Taxation Paper No. 52. Crémer, J, Y-A de Montjoye and H Schweitzer (2019), "Competition policy for the digital era," Directorate-General for Competition, European Commission. De Loecker, J and J Eeckhout,2017, "The Rise of Market Power and the Macroeconomic Implications," NBER working paper No. 23687. Fleming, N (2018), "How artificial intelligence is changing drug discovery," Nature 557: S55-S57. 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Uhlíř, D, B Straathof and C Hambro (2017), "Administration and Monitoring of R&D Tax Incentives," Mutual Learning Exercise, Directorate-General for Research & Innovation, European Commission ツイート 2019年10月16日掲載 印刷 この著者の記事 デジタル時代における研究開発(R&D)政策の3つの指針 2019年10月16日[世界の視点から] コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー(研究員) 論文 ディスカッション・ペーパー(日本語) ディスカッション・ペーパー(英語) ポリシー・ディスカッション・ペーパー(日本語) ポリシー・ディスカッション・ペーパー(英語) テクニカル・ペーパー(日本語) テクニカル・ペーパー(英語) ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス(日本語) RIETIブックス(英語) 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌(RIETI Highlight) その他出版物(日本語) その他出版物(英語) イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR(くらしと健康の調査) RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所(法人番号 6010005005426) 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る

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