マックス・ナサンとアンナ・チェチリア・ロッソは、新しいデータセットが、企業の内部の仕組みや行動を捉えることができるイノベーションデータの不足の解消に役立つと述べている。
イノベーションが経済のパフォーマンスを説明する役割は、数十年にわたり経済研究の焦点となってきたが、多くの問いは未解決のままである。主要な課題の一つは、イノベーションをどのように測定するかである。企業レベルで我々が持つ情報を改善して初めて、生産性、企業のパフォーマンス、新しいアイデアの実施の間の関連について述べることができる。当社のワーキングペーパーでは、新たな企業レベルのデータセットを用いてイノベーションを測定し、それを企業のパフォーマンスと関連付けることで、この目的に貢献している。
企業におけるイノベーションと生産性を結びつける実証研究の文献は、1979；1986にまでさかのぼる。これらの研究は研究開発と生産性の成果を結びつけるものである。しかし、中小企業（SME）に関しては、イノベーションと生産性の関連はいまだ不明確であり、企業の年齢、規模、業種によってさらに異なる可能性がある。当社の研究では、英国の行政マイクロデータ、メディアおよびウェブサイトのコンテンツを新たに組み合わせて、企業のイノベーションに関する新たな指標を開発している。この組み合わせは、特許、商標、自己申告によるイノベーション調査といった既存の指標を補完するものである。これらのデータを、英国のSMEからなる大規模なクロスセクター・パネルと照合し、従来の研究よりも豊富かつ頑健な形でイノベーションと生産性の関連を検証している。
この目的のため、データサイエンス企業が開発した最先端のデータセットを活用している。Growth Intelligence（GI）。GIは、企業のウェブサイトやメディアのコンテンツに機械学習のルーチンを適用し、企業のライフサイクルにおける「イベント」（例：新製品・サービスの発売、合併・買収、新規採用、合弁事業など）をモデル化している。当社はこれらの変数を整理・精緻化し、構造的トピックモデルを用いて、報告されたGIデータを実社会の活動により適合させている。また、特許引用に類似した発売品質の指標も開発している。その上で、これらの「イノベーション関連イベント」を、英国の行政による企業レベルのマイクロデータ、特許、商標、英国イノベーション調査データと照合した短期パネルデータセットを構築している。
記述的分析では、これらの新たな指標が既存のイノベーション指標を補完し、業種横断的により高い頻度でカバーしていることを示している。さらに、以下の図に示すように地域的なカバレッジに関しては、発売件数は特許や商標よりもはるかに空間的に均等に分布している。
図1．発売、特許、商標の重み付け件数、TTWA（旅行通勤地域）、2014～2015年
次に、発売活動と企業の生産性の関連を検証しており、過去の知的財産および企業の異質性を統制している。結果は、発売活動が中小企業の生産性の向上と関連しており、特にサービス分野で顕著であることを示している。中小企業の生産性に関する結果は、発売確率（拡張マージン）が1標準偏差増加すると売上生産性が2.7％上昇し、発売製品数（集約マージン）が増加すると売上生産性が3.9％上昇することを示している。これらの結果は、メディアへの露出がある企業のサンプルに基づいて推定されたものであり、企業のメディアイベントは基礎となるサンプル選択に問題を生じさせるためである。興味深いことに、モデルにおいて製品発売を統制すると、特許は何の役割も果たしていないように見える一方、商標は依然として役割を果たしている。
次に、製造業とサービス業、企業の年齢と規模に焦点を当てて分析を拡張している。サービス企業は、製品発売と商標の両方の効果を牽引している一方、製造業では、近年の特許取得は生産性の低下と関連しており、過去の特許取得は生産性の向上と関連している。これは、特許取得の初期コストと、この分野における長期的な効果を説明するものである。さらに、引用に用いられるものに類似した発売の品質指標を算出するという新たな視点を加えている。これは、より重要なイベントほどニュースで多く報じられるという事実を活用したものである。言及件数で測定した重要な発売と生産性の間には強い相関が見られ、少なくとも1件の発売を経験した企業は売上生産性が17％高く、重要な発売が1件追加されるごとに生産性が22％上昇する。
これらの結果は、主要な結果の原動力が、少数の注目度の高い重要な製品・サービスの発売であることを明確に示すものと解釈している。最後に、年齢と規模の役割を検討している。若い企業は、最も新しい四分位（最大9年）に属する企業と定義され、規模はそのOECDの定義を用いて、零細、小規模、中規模に分類している。全体的な結果は中規模企業によって左右される一方、年齢は役割を果たしていないようである。むしろ、零細企業であることは発売の拡張マージンに負の効果をもたらし、発売の集約マージンには追加的な効果がないことが分かった。
総じて、当社の分析は、企業内部の仕組みや行動を捉えるために、より良いイノベーションデータが必要であることを示している。企業が知的財産活動に強く選択的に参加している事実を無視すると、誤った結論や政策立案者に誤った情報をもたらしかねない。最後に、この方向性において、特にデータの面で大きな改善の余地があると考えている。技術変化は生産性の成長において重要な役割を果たしているが、従来のデータでは捉えにくいと考えている。企業のイノベーションに関する確立された文献に新たな貢献を行うものであり、特許と調査が依然として主要な指標であることを認識したうえで、ウェブスクレイピングと自然言語処理に基づき、企業の革新的活動を捉える新たな方法を開発している。実際、この分野では珍しく、ビッグデータと大規模で高品質な行政データセットを組み合わせている。これは将来の大きな可能性を持つアプローチだと考えている。最先端の資源は、いくつかの経済問題の測定を改善し、願わくは政策立案の質に直接的な効果をもたらすであろう。
