Determinants of Patent Applications across European Regions: Evidence from Panel Estimators, K-Means Clustering and Predictive Validation

現代の経済において、イノベーションはしばしば測定可能なコモディティ、つまり国境を越えて数え、ランク付けし、比較できるものとして扱われる。数十年にわたり、欧州の政策立案者たちは、自分たちの地域がどの程度うまく機能しているかを測るための特定の指標に頼ってきた。それは特許出願数である。特許とは発明を保護する法的文書であり、その論理は明快であった。ある地域が多くの特許を生み出していれば、そこは創造性と技術進歩の拠点であると想定される。この仮定が、欧州が米国や中国と競合するための戦略を形作る、数十億ユーロの公的資金の配分を動かしている。根底にある信念は、これらの数字が科学的なアイデアを商業的な現実に変える能力を反映しており、それらを年々追跡することで、投資が功を奏しているかどうかを当局が確認できるというものである。

しかし、この単一のカウントへの依存は、根本的な問いを投げかける。特許出願は、地域について一体何を教えてくれるのだろうか。それは企業のイノベーションへの真の努力なのか、それとも大学と産業界の結びつきの強さなのか、あるいは単に地元の企業の法的習慣に過ぎないのだろうか。ある新しい研究は、これらの数字の読み方に異議を唱え、標準的なアプローチでは最も重要な物語を見落としている可能性があることを示唆している。245の欧州地域における8年間のデータを調査した結果、研究者たちは、状況は単純なリーグ表が示唆するものよりもはるかに複雑であることを発見した。彼らは、イノベーション能力は地域の長期的な特性に深く根ざしており、年ごとにほとんど変化しないこと、そして地域によってアイデアの保護方法が全く異なることを発見した。ある地域は特許に頼り、別の地域は商標に頼っている。これらすべてを同じものとして扱うことは、欧州の強みと弱みが実際にどこにあるのかについての誤解を招くことになる。

研究者たちはまず、2016年から2023年までの31カ国・245地域を追跡している「リージョナル・イノベーション・スコアボード」からの膨大なデータセットの検証から始めた。彼らは、理論上、特許を増やす要因となるとされる3つの主要な推進力に焦点を当てた。それは、企業による研究支出の額、大学と企業の間の公式な連携の頻度、そして企業が商標を登録する傾向である。商標とはブランド名やロゴに対する法的保護であり、発明を保護する特許とは異なる。チームは、これらの要因がいかに国際条約に基づく特許出願数に影響を与えるかを確認しようとした。彼らは、高度な統計手法を用いて、地域間の違いと、単一の地域内での経時的な変化を分離した。

最初に判明したのは、驚くべき動きの欠如であった。データは8年間にわたるものだが、特許活動における差異の大部分は、一部の地域が他の地域よりも単にイノベーションに優れているという事実に由来しており、ある地域が時間の経過とともにそのパフォーマンスを大幅に変化させたことによるものではなかった。実際、データの変動の約95パーセントは地域間の違いによるものであり、8年間の期間における地域内の変化によるものはわずか2〜5パーセントであった。これは、ある地域のイノベーションの階段における位置が、極めて安定していることを意味する。起こりうる僅かな動きであっても、それは本物の進歩というよりは、むしろノイズのように見えるほど微細である。この発見は、典型的な5年間のサイクルで政策プログラムの成功を判断することは、木が数日間で成長する様子を見ることでその成長を測ろうとするようなものであることを示唆している。変化はあまりに小さく、真の物語は長期的な構造の中にこそ存在する。

研究者が実際に特許数を駆動しているものを調べたところ、企業の研究支出が最も強力な予測因子であることが分かった。企業が研究により多く投資する地域では、より多くの特許が出願される傾向がある。大学と産業界の連携も役割を果たしていたが、その影響はより弱かった。興味深いことに、商標活動が高い地域は、特許も多い傾向があることが判明した。これは、ブランドの保護と発明の保護が相反する戦略ではなく、むしろ知的財産を保護するための単一の強固な能力の兆候であることを示唆している。一方のことに長けている企業は、もう一方にも長けている可能性が高いのである。

しかし、研究者が245の全地域を単一のグループとして扱うのをやめ、実際の行動に基づいて4つの明確なプロファイルに分類したとき、物語は劇的に変化した。第一のグループは、あらゆるカテゴリーにおいて高い数値を示す「リーディング（先進的）地域」で構成されていた。第二のグループは、あらゆる項目で低い数値を示す「ペリフェラル（周辺的）地域」であった。第三のグループは、南欧や中欧の多くの地域を含む最大のグループであり、「中間的（インターミディエイト）グループ」であった。ここで、研究者たちは驚くべき事実を発見した。研究者たちが全欧州で見出した、研究支出と特許取得の間の強い結びつきが、ここでは単純に消失していたのである。これらの中間的な地域では、研究に支出を増やしても特許には繋がらなかった。政策立担者が資金提供を正当化するために用いる関係性は、まさに最も必要とされている場所において、事実上、不可視となっていたのである。

第四のグループは、最も示唆に富むものであった。それは、公式にはイノベーションのリーダーとして分類されている地域を含む、17カ国27の地域で構成されていた。これらの地域は独特であり、特許よりもはるかに多くの商標を出願していた。彼らはイノベーションに失敗しているのではなく、デザイン、サービス、ブランディングにおいてイノベーションを起こしており、それらのアイデアを特許ではなく商標を通じて保護していたのである。標準的なスコアボードは特許数のみによって地域をランク付けするため、これらダイナミックでブランド重視の経済圏は、停滞していると誤分類されていた。研究は、一次元的なランキングシステムでは、これらの地域の現実を捉えきれないことを示した。もし政策が特許を増やすことを目的として設計されているならば、異なる形で既に成功しているこれらの地域に対して、全く的外れなものになるだろう。

これらの発見が単なる数学的な産物ではないことを確実にするため、研究者たちは、使用していないデータに対してモデルのテストを行った。彼らは、モデルが未知の地域のパフォーマンスを予測しようとしたときに、パターンが維持されるかどうかをコンピュータアルゴリズムを用いて検証した。結果は、研究と特許の関係は実在するものの、それは地域間の違いを見ている場合にのみ成立し、地域内の変化を見ている場合には成立しないことを裏付けた。また、最初は完璧に機能しているように見えた複雑なコンピュータモデルが、実際には一般的なルールを学習しているのではなく、各地域の特定の特性を単に記憶しているだけであることも分かった。一度、モデルがその地域からの過去のデータに依存せずに、各地域をユニークなケースとして扱うように強制されると、その精度は著しく低下した。これは、高度なモデルが見せた一見した成功が、データの構造によって作り出された錯覚であったことを証明した。

これらの発見がもたらす含意は、欧州がイノベーション政策をどのように管理すべきかという点において極めて深い。第一に、成功を評価するためのタイムラインをもっと長くする必要があることを示唆している。地域的なイノベーション・システムは非常に安定しているため、特許数の短期的な変動は、政策が機能しているかどうかについてはほとんど何も教えてくれない。第二に、「ワンサイズ・フィッツ・オール（画一的）」なアプローチは欠陥があることを示している。リーディング地域や停滞している地域に有効な戦略は、研究とアウトプットの繋がりが断絶している広大な中間グループには通用しない。これらの中間的な地域にとって、単に研究へより多くの資金を投入することは、結果を生む可能性が低い。むしろ、研究を保護された製品へと変えるための制度やコネクションを改善することに焦点を移す必要がある。最後に、本研究は、欧州が成功を特許数のみで測定することを止めるべきだと主張している。ブランドやデザインを通じてイノベーションを起こしている地域を無視することで、現在のシステムは大陸経済の重要な部分を誤診している。真にグローバルなライバルと競うためには、欧州は、自らの地域が価値を創造し保護する多様な方法を認識したエビデンスに基づいた基盤を必要としているのである。