"Knowledge Creation Process in Science"WP#11-09，October 2011

■"Knowledge Creation Process in Science: Key Comparative Findings from the Hitotsubashi-NISTEP-Georgia Tech Scientists' Survey in Japan and the US"

Nagaoka, Sadao, Masatsura Igami, John P. Walsh and Tomohiro Ijichi
　　　IIR Working Paper WP#11-09，October 2011　　　　　　　　　　　　　　

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This paper reports the initial findings from large scale surveys of the scientists based in Japan and the US on the knowledge creation process in science from a comparative perspective. The survey in Japan was jointly conducted by the Institute of Innovation Research (IIR) of Hitotsubashi University and the National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP) from the end of 2009 to the summer 2010. The survey in the US was implemented by the Georgia Institute of Technology, in collaboration with IIR and NISTEP, from autumn 2010 to early 2011. It collected around 2,100 responses from scientists in Japan and 2,300 responses from scientists in the US on their research projects that generated the scientific papers subjected to the surveys.

「半導体産業における国際競争力低下要因を探る」WP#11-08，2011年5月

■ 「半導体産業における国際競争力低下要因を探る：ネットワーク分析の視点から」

中馬宏之
　　　IIRワーキングペーパー WP#11-08，2011年5月　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

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半導体デバイスやバイオ医薬品に代表される日本のサイエンス型産業において、世界市場シェアの長期にわたる減少・停滞傾向が著しい。その主要な原因の一つは、急加速したテクノロジー・マーケットの複雑性(含むグローバル化)増大スピードに日本勢がなかなかついて行けなくなってきている点にある。本論の主要な目的は、このような問題意識に基づいて、クロック・スピードになかなかついて行けなくなってきている日本の半導体産業の様子を、High-k/Metal Gateと呼ばれる最先端の半導体プロセス技術事例に基づいて一目瞭然化することにある。オリジナリティは、聞き取り調査と異次元の可視化能力持つネットワーク分析によって一目瞭然化するための方法論の提示とそれに基づいたと分析結果である。そして、日本勢がなぜスピードについて行けなくなってきているのか？どのようにすればついていけるようになるのか？という難問解決のための糸口を模索する。

「半導体産業の収益性分析」WP#11-03，2011年3月

■ 「半導体産業の収益性分析：半導体企業パネルデータによる実証分析」

中屋雅夫
　　　IIRワーキングペーパー WP#11-03，2011年3月　　　　　　　　　　　　　　

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1991年から2009年までの世界半導体企業売上上位62社の売上高、営業利益と半導体非専業企業9社を除く53社の売上原価、研究開発費、販売・一般管理費も調査し、収益性、費用構造のパネルデータによる実証分析を行った。53社を主要製品群、ビジネスモデル、本社所在地域（国籍）について分類し、その差異を明らかにした。これらの分析より、半導体産業全体として見れば、過去、微細化により製品の性能向上、経済性向上を同時に実現し、更に微細化を進めるという好循環で成長してきたが、近年、微細化による製造費用上昇、設計費用上昇などにより、利益率の低下がみられる。しかし、半導体、集積回路製品は社会のいたるところに使われ規模が拡大すると予測されている。産業としての健全な成長のためには利益を確保していくことが欠かせず、収益性が、製品群、ビジネスモデル、地域によりどのような差があるか、収益性のデータで明らかにした。

"Knowledge Creation Process in Science"WP#10-08, December 2010

■"Knowledge Creation Process in Science: Basic Findings from a Large-scale　 Survey of Researchers in Japan"

Nagaoka, Sadao, Masatsura Igami, Manabu Eto and Tomohiro Ijichi
　　　IIR Working Paper WP#10-08, December 2010　

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This paper reports the initial findings from a large scale survey of Japanese researchers on theknowledge creation process in science. The survey was jointly conducted by the Institute of Innovation Research of Hitotsubashi University and the National Institute of Science and Technology Policy . It collected 2,100 responses on research projects, one third of the sample are from highly cited papers (top 1% in the world, H papers hereafter) in each science field by year and the rest of are from the other randomly selected papers (N papers hereafter). We call the research projects that yielded H (N) papers by H (N) projects. The survey covered all scientific fields, including social sciences, and characterized the motivations of the research projects, the knowledge sources which inspired the projects, uncertainty in the knowledge creation process, research competition, composition of the research team, sources of research money, and the research outputs, including the papers, the patents, the collaborative research projects.

「科学における知識生産プロセスの研究」WP#10-07_1

■ 「科学における知識生産プロセスの研究 ― 日本の研究者を対象とした大規模調査　　からの基礎的発見事実 ―」

長岡貞男・伊神正貫・江藤学・伊地知寛博
　　　IIRワーキングペーパー WP#10-07_1（本論），WP#10-07_2（参考資料： 調査票・集計表），
　　　2010年11月　　　　　　　　　　　

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科学における知識創造過程や科学知識からイノベーションが創出される過程についての、研究プロジェクトを対象とした体系的な実証研究を行うために、一橋大学イノベーション研究センターと文部科学省科学技術政策研究所は、日本の全分野の研究者を対象とした包括的な質問票調査（「科学における知識生産プロセスに関する調査」）を実施した。2009 年末から2010 年春にかけて質問票調査が実施され、約2,100件の回答が得られた。
　調査対象の約3分の1は被引用数上位1％の高被引用度論文をもたらした研究プロジェクトであり、約3分の2は通常論文（高被引用度論文を除く無作為抽出論文）をもたらした研究プロジェクトである。高被引用度論文産出群（通常群）では調査対象論文の回答者の70％（78％）が大学等に所属し、21％（14％）が公的研究機関に所属し、7.2％（5.7％）が民間企業に所属している。
　本調査は、科学にかかる以下の基本的な問いをカバーしている。
　（1）日本で活動する研究者による研究プロジェクトは、どの程度の頻度で純粋基礎研究（ストークスの分類で言えば「ボーアの象限」）にあり、どの程度の頻度で目的基礎研究（「パスツールの象限」）や応用研究（「エディソンの象限」）にあるのか。
　（2）着想から国際的な研究業績までにどの程度の時間を要するのか、この間の研究資金をどのように確保しているのか。
　（3）研究におけるグローバルな競争の状況や自らの研究の位置づけを事前にどの程度、研究者は認識しているのか。
　（4）研究においてセレンディピティはどの程度重要なのか、どのような研究でそれが生まれやすいのか。
　（5）日本の研究チームはどの程度に学際的、国際的なのか。研究者の組織間の移動はどの程度頻繁に起きているのか。
　（6）研究プロジェクトのマネジメントとしてどのような取り組みを行っているのか。
　（7）研究の成果を論文の他、どの程度特許化しているのか。リサーチツールの生産はどうか。
　（8） 研究成果をベースとしたイノベーションがどのようなルート（ライセンス、標準への貢献、産学連携研究、スタートアップ、技術指導など）で、どの程度の頻度で生じているのか。
　 本ワーキングペーパーでは、調査の重要な基礎的発見事実と考えられる点を要約し、今後の調査課題を含めた含意を述べる。本ワーキングペーパーは分析の第一段階であり、これらの発見事実をもとに、今後更なる分析を進めていく。調査で得られた研究プロジェクトについての包括的なデータセットを活用し、また、書誌データや引用データなどとも組み合わせ、発見事実の背景にあるメカニズムや原因の解明に資する分析を実施する予定である。

「リソグラフィとＩＴＲＳ」WP#10-06，2010年9月

■ 「リソグラフィとＩＴＲＳ」

龜山雅臣
　　　IIRワーキングペーパー WP#10-06，2010年9月　　　　　　　　　　　　　　

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ITRS（International Technology Roadmap for Semiconductor）のロードマップ活動は社会的に認知され、半導体以外の産業でもロードマップが策定されるようになった。一方でITRSはIntelロードマップとも呼ばれることがあり、特定企業に有利とその意義に疑問が持たれた事もあった。本論文では半導体産業が発展し続けるために追求する微細化とITRSの現状を議論し、微細化を支えるリソグラフィ技術とITRSのかかわりに触れた後、ITRSの半導体産業内での意義、功罪、そして誰がロードマップで利益を得るかを議論した。現在のように寡占化が進んだ半導体素子製造の業界においてロードマップは、技術での不意打ちを避ける手段として、また研究開発費の低減の手段として業界の勝者に有利で、王者の戦略と言える。

"Science-Based Business"WP#10-05, September 2010

■"Science-Based Business: Knowledge Capital or Entrepreneurial Ability?　 Theory and Evidence from a Survey of Biotechnology Start-ups"

Braguinsky, Serguey, Yuji Honjo, Sadao Nagaoka and Kenta Nakamura
　　　IIR Working Paper WP#10-05, September 2010　　　　　　　　　　　　　　

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We present a model of science-based entrepreneurship where ideas initially produced by researchers with high-level knowledge capital may be developed by high-ability entrepreneurs. With moderate investment costs, startups continuously managed by inventors-founders coexist in equilibrium with startups that experience entrepreneurial turnover. The model predicts that startups managed by non-founder entrepreneurs would on average outperform the startups managed by their founders and that better functioning of the market for entrepreneurial talent should result in more entrepreneurial turnover inequilibrium which in its turn leads to more ideas being commercialized and higher rewards to successful startups. The predictions of the model are tested against a unique dataset drawing upon a representative sample of biotechnology startups in Japan and are found to be broadly supported in the data.