科学研究プロジェクトの動機は研究活動をどのように特徴づけるのか？

科学研究プロジェクトの動機は研究活動をどのように特徴づけるのか？

ーHitotsubashi-NISTEP-Georgia Tech 科学者サーベイからー

2014年10月18日

伊神正貫(NISTEP)、長岡貞男(一橋大)

1

研究・技術計画学会第29回年次学術大会 1F06

JSPS KAKENHI 21243020

Supported by

我が国の科学技術を取りまく状況

日本の大学

若手研究者の不安定な

雇用

運営費交付金の減少、外部資金割合の増加

国際化への対応

地域への貢献

学際研究、文理融合

成果の商業化/社会貢献

• 投資への説明責任

• 社会・経済的な課題解決への貢献

• システムの課題についての指摘 → 対応する種々の政策の実行

• 政策間の関連づけは弱い

• 研究時間の減少(神田・桑原, 2011)

2

• 少子化、高齢化 • 新興国の台頭 • 財政赤字 • …

<はじめに>

• 達成目標によって、政策全体としての効果を最大化するような、政策間の連携がありえるのではないか。

• ある政策が他の政策に対して負の効果を与えることがあるのではないか。

• 研究の最も基本的な単位である研究プロジェクトに注目。

• 日米の科学者を対象とした大規模調査のデータを用いて、研究の動機が研究活動をどのように特徴づけるのかを分析。

3

本発表の分析の視点

効果的な政策連携を考えるのに資するエビデンスの提供。

<はじめに>

Hitotsubashi-NISTEP-Georgia Tech 科学者サーベイ

質問票の構成

• インプット(期間、研究資金額、資金源など) • 研究チームの構成 • 動機やプロセス • 知識源と研究マネジメント • 研究環境 • 個人的環境 • アウトプット(論文、特許、人材育成など) • 商業化

回答率

• 調査は日本と米国で実施

日本: 27.2% (2,081/7,652)

米国: 26.3% (2,329/8,864)

調査の母集団

• Web of Science(トムソン・ロイター)に含まれる Articlesと Lettersの責任著者もしくはそれに相当する研究者

• 対象年: 2001年～2006年 (データ年) • Essential Science Indicatorsで用いられて

いる22 分野分類（雑誌単位） • 複合分野については、論文中の引用情報

を用いて分野分類

調査対象論文の選定

• トップ1％論文

– 被引用数が上位1％の論文、各分野、各データ年から抽出(約3,000件）

• 通常論文

– 無作為抽出した論文(トップ1％論文を除く)、各分野、各データ年から抽出(約7,000件）

4

<はじめに>

研究プロジェクトの動機

• 研究プロジェクトを開始した直接の動機として、次の２つの基本的な動機が、どの程度重要であったかを尋ねた。

1) 基礎原理の追求

• 自然現象や観測事実の根幹をなす原理について、新しい知識を得る事

2) 現実の具体的な問題解決

• 産業への応用などのため、実用上の具体的問題を解決する事

5

<研究プロジェクトの動機>

• ドナルド・ストークスによる4象限モデル(Stokes, 1997)

6

用途を考慮しない用途を考慮根

本原

理の

追求

Pure basicresearch

(B: ボーア)

Use-inspiredbasic research(P: パスツール)

根本

原理

の追

求で

はな

い

Pure appliedresearch

(E: エジソン)

研究の動機（方向づけ）の内容面からの分類

出典： Donald E. Stokes, Pasteur's Quadrant - Basic Science and Technological Innovation,

Brookings Institution Press, 1997.


7_1_臨床医学

8_1_農業科学

8_7_薬理学・毒性学

8_4_微生物学

8_3_免疫学

5_工学

6_1_環境/生態学

2_材料科学

7_2_精神医学/心理学

4_1_計算機科学

8_8_植物・動物学

8_2_生物学・生化学

1_化学

8_6_神経科学・行動学

6_2_地球科学

8_5_分子生物学・遺伝学

4_2_数学

3_1_物理学

3_2_宇宙科学

1 18 6

2 19 1

3 15 9

4 14 11

5 9 16

6 17 3

7 16 2

8 12 8

9 13 5

10 10 7

11 11 4

12 6 15

13 8 10

14 5 13

15 7 12

16 3 17

17 2 18

18 4 14

19 1 18

1 17 6

7 14 4

6 19 1

10 12 8

3 9 16

9 15 3

14 11 7

2 16 5

4 13 9

5 18 2

8 10 11

15 5 15

12 8 10

17 4 13

13 7 12

16 3 18

18 1 19

11 6 14

19 2 17

7

分野毎の各象限割合(通常論文)

パスツールボーアエジソン

米国

注1: 分野分類としてESIの分類を用いている。

注2: 円の面積が各象限の割合に比例している。円の中の数字は各象限の割合の大きさで分野を順位づけした結果を示している。上位10

分野を色づけしている。

注3: 米国のパスツール象限の割合の大きさ順で分野を並べている。

パスツールボーアエジソン

日本


8

研究の構想から研究成果までの道筋

研究PJの構想

研究チーム、研究環境の構築

研究の実施

新たな知識の創出

研究マネジメント

研究成果

PI

CO-PI

内的・外的動機づけ

研究PJの動機（方向づけ）


9

本研究で分析を行う点

研究PJの構想

研究チーム、研究環境の構築

研究の実施

新たな知識の創出


②研究PJの動機と

研究チームの構成

研究成果

PI

CO-PI

③研究PJの動機と

研究成果

内的・外的動機づけ

①研究PJの動機と


研究PJの動機（方向づけ）


10

回帰分析による検証

現実の問題解決



研究成果

基礎原理の追求

説明変数被説明変数

<回帰分析による検証>

11

回帰モデルによる仮説の検証（説明変数）

変数名内容

現実の具体的な問題解決

研究プロジェクトを開始した直接の動機としての重要性についての主観的評価

1: 全く重要で無かった～5: 非常に重要であった 1: Not important～5: Very important


研究プロジェクトを開始した直接の動機としての重要性についての主観的評価

1: 全く重要で無かった～5: 非常に重要であった 1: Not important～5: Very important

著者数(Log) 調査対象論文の著者数の対数値

研究資金研究プロジェクトのために直接的に使用した金額(カテゴリー化された値)

論文種別 0: 通常論文 1: トップ1％論文

分野 21ジャーナル分野(複合領域を除く)をまとめた8分野分類もしくは3分野分類のダミー変数


12

回帰モデルによる仮説の検証（被説明変数）変数名内容

野心的な目標設定（目標設定）

0: 該当する研究マネジメントを実施しなかった研究プロジェクト 1: 該当する研究マネジメントを実施した研究プロジェクト

研究者ネットワークの形成（ネットワーク形成）

研究チーム内の情報共有（情報共有）

研究リーダとの個別の議論

分野多様性 0: 研究チームが単一の専門分野の研究者から構成されていた場合 1: 研究チームが複数の専門分野の研究者から構成されていた場合

スキル多様性 0: 研究チームが単一のスキルの研究者から構成されていた場合 1: 研究チームが複数のスキルの研究者から構成されていた場合

産学連携 0: 著者の中に産業部門の著者が含まれていない場合 1: 著者の中に産業部門の著者が含まれている場合

国際共著 0: 調査対象論文が国内論文の場合 1: 調査対象論文が国際共著論文の場合


13

回帰モデルによる仮説の検証（被説明変数）

変数名内容

特許出願 0: 研究プロジェクトから特許出願がなかった場合 1: 研究プロジェクトから特許出願があった場合

スタートアップ企業 0: 研究プロジェクトからスタートアップ企業が生み出されなかった場合 1: 研究プロジェクトからスタートアップ企業が生み出された場合

順序化された被引用数

全世界の論文で調査対象論文の被引用数が上位何パーセントに入るかの指標

1: 上位41％- 2: 上位21-40％ 3: 上位11-20％ 4: 上位10％


• ロジスティック回帰分析

• 順位化された被引用数：順序ロジスティック回帰分析

• 日米の大学等における自然科学系の研究プロジェクト

• 単著論文を除くことで、分析を研究チームに絞った。

• 学生やポストドクターが回答者となっている調査対象論文は分析対象から外した。

– 研究マネジメントや研究チームの構成についての意思決定は、教授、准教授などのシニア研究者が行うと考えた。

14

推計方法


• 研究プロジェクトを開始する上での動機づけの強さと、研究マネジメントの実施割合の間には正の相関がみられる。

15


<推計結果>


野心的な目標設定

研究者ネットワークの形成

研究チーム内の情報共有


＋（日米）


＋（日米）

＋（日米）

＋（日米）

＋（日米）

＋（日米）

＋（日米）

＋（日米）

• 研究チームの構成は、研究プロジェクトの動機の種類によって異なる。

16



分野多様性

スキル多様性

産学連携

国際共著


＋（日米）

＋（日）

＋（日）

－（日米）

－（米）

－（米）

＋（米）

＋（日）

「分野多様性」、「スキル多様性」と正の相関

「国際共同研究」と負の相関

<推計結果>

• 動機づけが強さと研究成果(特許出願、スタートアップ企業、被引用数)の間には、正の相関がみられる。

17

研究成果


特許出願

スタートアップ企業

順位化された被引用数


＋（日米）

＋（日米）

＋（日米）

パスツールの象限の研究の重要性を示唆

被引用数とは相関が見られない

特許出願やスタートアップ企業とは相関が見られない

<推計結果>

① 研究者の動機づけが強くなるようなインセンティブシステムが必要

– 日本の科学者の満足度は主要国の中で最下位(Naturejobs, 2010)

– 日本の有識者・研究者: 「長期の時間をかけて実施する研究」や「新しい研究領域を生み出すような挑戦的な研究」が減少しているとの認識(NISTEP, 2011)

– 国際的に注目を集めている研究領域における日本の存在感の低下 (阪・伊神, 2014)

18

科学技術政策へのインプリケーション(１)

<まとめ>

② 国際化の推進、異分野融合の推進は、研究PJの動機と整合的な形で行われることが必要

– 研究の国際化の第一のターゲットはボーア型の研究であり、エジソン型ではないと考えられる。

– 異分野融合や異なるスキルを持つ研究者の共同は、エジソン型、パスツール型の研究でより効果的ではないか。

③ 研究ＰＪの評価は、多様な指標を用いて行われることが必要

– 「現実の具体的な問題解決」を動機とした研究ＰＪでは、特許出願やスタートアップ企業といった研究成果が生み出されている。

– 論文数や被引用数の過度な重視は、エジソン型の研究ＰＪの活動を妨げる可能性がある。

19

科学技術政策へのインプリケーション(２)

<まとめ>

20

主な関連文献

• “科学研究プロジェクトの動機が研究マネジメント，チーム構成および研究成果に与える影響を探る ―日米の科学者を対象とした大規模調査による実証研究―,” 伊神正貫, 長岡貞男, 日本知財学会誌, vol. 10, pp. 33-45, 2014年3月

• “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, 科学技術政策研究所(調査資料-191) 2010年11月

• “科学における知識生産プロセス：日米の科学者に対する大規模調査からの主要な発見事実,” 長岡貞男, 伊神正貫, John P. Walsh, 伊地知寛博, 科学技術政策研究所(調査資料-203) 2011年11月

• 本研究は、科学研究費補助金(基盤研究(A))(｢サイエンスにおける知識生産プロセスとイノベーション創出の研究｣、研究代表者長岡貞男、課題番号：21243020)の助成を受けて実施したものです。

<まとめ>

参考資料

21

22

要約統計量(日本) (a) 日本

変数回答数平均標準偏差最小値最大値

現実の具体的な問題解決 1,313 3.429 1.275 1 5

基礎原理の追求 1,313 4.375 0.793 1 5

著者数(Log) 1,313 1.562 0.617 0.69 5.52

研究資金 1,313 2.715 1.359 1 7

論文種別 1,313 0.264 0.441 0 1

野心的な目標設定 1,313 0.564 0.496 0 1

研究者ネットワークの形成 1,313 0.257 0.437 0 1

研究チーム内の情報共有 1,313 0.770 0.421 0 1

研究リーダとの個別の議論 1,313 0.730 0.444 0 1

分野多様性 1,313 0.323 0.468 0 1

スキル多様性 1,313 0.296 0.457 0 1

産学連携 1,313 0.084 0.277 0 1

国際共著 1,313 0.302 0.459 0 1

特許出願 967 0.213 0.410 0 1

スタートアップ企業 967 0.023 0.149 0 1

順序化された被引用数 967 1.675 0.976 1 4


23

要約統計量(米国) (b) 米国

変数回答数平均標準偏差最小値最大値

現実の具体的な問題解決 951 3.662 1.376 1 5

基礎原理の追求 951 4.606 0.807 1 5

著者数(Log) 951 1.462 0.602 0.69 5.33

研究資金 951 2.775 1.376 1 7

論文種別 951 0.332 0.471 0 1

野心的な目標設定 951 0.674 0.469 0 1

研究者ネットワークの形成 951 0.482 0.500 0 1

研究チーム内の情報共有 951 0.324 0.468 0 1

研究リーダとの個別の議論 951 0.187 0.390 0 1

分野多様性 951 0.413 0.493 0 1

スキル多様性 951 0.383 0.486 0 1

産学連携 951 0.054 0.225 0 1

国際共著 951 0.270 0.444 0 1

特許出願 635 0.090 0.286 0 1

スタートアップ企業 635 0.017 0.131 0 1

順序化された被引用数 635 2.126 1.169 1 4


24

推計結果（研究マネジメント）モデル1-1 モデル2-1 モデル1-2 モデル2-2 モデル1-3 モデル2-3 モデル1-4 モデル2-4

日本米国日本米国日本米国日本米国

0.053*** 0.053*** 0.044*** 0.066*** 0.034*** 0.023* 0.034*** 0.044***

[0.013] [0.012] [0.010] [0.014] [0.010] [0.012] [0.010] [0.010]

0.119*** 0.125*** 0.077*** 0.047** 0.039*** 0.075*** 0.047*** 0.063***

[0.020] [0.021] [0.018] [0.022] [0.015] [0.022] [0.016] [0.020]

0.025 0.027 0.02 0.116*** 0.055** -0.080*** 0.069*** -0.022

[0.029] [0.032] [0.021] [0.034] [0.023] [0.030] [0.024] [0.023]

0.096*** 0.081*** 0.044*** 0.041*** 0.039*** 0.046*** 0.020* 0.013

[0.013] [0.014] [0.009] [0.014] [0.010] [0.012] [0.011] [0.009]

0.078** 0.120*** 0.059** 0.121*** -0.032 0.034 0.012 -0.03

[0.035] [0.034] [0.030] [0.038] [0.030] [0.035] [0.030] [0.027]

189.447*** 158.457*** 108.195*** 103.441*** 70.490*** 57.216*** 54.502*** 46.629***

-804.73 -521.128 -694.768 -606.818 -672.837 -570.286 -738.06 -435.158

0.105 0.132 0.072 0.079 0.050 0.048 0.036 0.051

1313 951 1313 951 1313 951 1313 951

0.576 0.705 0.239 0.481 0.786 0.313 0.74 0.171

Logit

Marg eff. Marg eff. Marg eff. Marg eff.


Chi-squared

Log-likelihood

Pseudo-R2

Observations

YES YESYES YES

現実の具体的な問題解決(1-5）

基礎原理の追求(1-5）

著者数(Log)

研究資金(カテゴリー化された値)

論文種別(0: 通常論文, 1:トップ1％論文)

目標設定ネットワーク形成情報共有

Prediction at mean

分野ダミー YES YESYES YES

Logit Logit Logit

注: 通常論文とトップ1％論文をプールした結果。***: p < 0.01, **: p < 0.05, * p < 0.1


25

推計結果（研究チーム構成）モデル1-5 モデル2-5 モデル1-6 モデル2-6 モデル1-7 モデル2-7 モデル1-8 モデル2-8

日本米国日本米国日本米国日本米国

0.039*** 0.034** 0.046*** 0.016 0.033*** 0.001 -0.047*** -0.037***

[0.011] [0.014] [0.011] [0.013] [0.006] [0.005] [0.011] [0.011]

0.004 -0.058*** -0.003 -0.041** -0.011 0.022** 0.055*** 0.017

[0.018] [0.021] [0.017] [0.020] [0.007] [0.011] [0.019] [0.020]

0.153*** 0.248*** 0.133*** 0.157*** 0.039*** 0.038*** 0.199*** 0.307***

[0.025] [0.035] [0.023] [0.032] [0.010] [0.010] [0.027] [0.031]

0.008 0.011 -0.012 -0.001 0.001 -0.003 0.003 -0.027**

[0.011] [0.014] [0.010] [0.013] [0.005] [0.005] [0.011] [0.012]

-0.023 0.022 0 -0.006 -0.006 -0.024** 0.117*** -0.041

[0.032] [0.039] [0.032] [0.038] [0.015] [0.012] [0.034] [0.031]

91.835*** 139.096*** 142.680*** 110.078*** 54.739*** 27.683** 203.960*** 150.604***

-780.031 -575.249 -726.53 -577.753 -350.643 -184.976 -702.694 -479.606

0.056 0.108 0.089 0.087 0.072 0.070 0.127 0.136

1313 951 1313 951 1313 951 1313 951

0.31 0.402 0.273 0.369 0.066 0.041 0.276 0.236

Pseudo-R2

Observations

Prediction at mean

分野多様性

Chi-squared

Log-likelihood


分野ダミー YES



著者数(Log)


Logit

Marg eff.

スキル多様性

YES YES YES YESYESYES

(3分野)YES

産学連携国際共著

Logit

Marg eff.

Logit

Marg eff.

Logit

Marg eff.

注: 通常論文とトップ1％論文をプールした結果。***: p < 0.01, **: p < 0.05, * p < 0.1


26

推計結果（研究成果）モデル1-9 モデル2-9 モデル1-10 モデル2-10 モデル1-11 モデル2-11

日本米国日本米国日本米国

0.078*** 0.025*** 0.008*** 0.006** -0.003 0.001

[0.011] [0.007] [0.003] [0.003] [0.004] [0.009]

0.002 0.006 -0.004 0.004 0.019*** 0.041***

[0.016] [0.010] [0.003] [0.005] [0.006] [0.016]

0.01 0.034** -0.009 -0.003 0.039*** 0.083***

[0.024] [0.016] [0.007] [0.006] [0.010] [0.025]

0.073*** 0.025*** 0.004 0.004** 0.024*** 0.033***

[0.010] [0.006] [0.002] [0.002] [0.004] [0.010]

174.045*** 53.492*** 20.212*** 11.205* 111.585*** 50.393***

-413.829 -165.018 -94.871 -49.915 -986.586 -800.033

0.174 0.139 0.096 0.101 0.054 0.031

967 635 967 635 967 635

0.161 0.057 0.014 0.01 0.071 0.196

特許出願スタートアップ企業トップ10％論文割合

YESYES

(3分野)YESYES

YES

(3分野)YES

Logit

Marg eff.

Logit

Marg eff.

Ordered logit

Marg eff.



著者数(Log)



分野ダミー

Chi-squared

Log-likelihood

Pseudo-R2

Observations

Prediction at mean

注: 通常論文のみを用いた結果。***: p < 0.01, **: p < 0.05, * p < 0.1
