Research direction
経済学 · 物流管理の背景から企業のイノベーション研究へ
幅広い関心を、文献と資料があり、検証できる研究課題へと絞り込みます。
まず、この分野が何を研究するのかを理解し、自分の知識体系や研究経験と照らし合わせて、活用できる基礎と補うべき部分を見つけます。具体的な研究課題に即して、それぞれの方法で何に答えられ、どのような証拠が必要かを理解しましょう。
物流管理の背景からは、企業の投入、事業活動、産出の関係を手がかりに新分野へ入れます。まず学んだ概念を整理し、これまでの研究準備を具体的な作業として書き出します。どの資料を調べ、変数をどう定義し、欠損値をどう扱い、どのような記録を残したかを示しましょう。
この例での経験は、4人の授業プロジェクトで変数の定義、単位、企業の範囲、年度、欠損値を確認したことです。今後は、日本の同一産業に属する上場製造業企業の研究開発資源と特許産出を研究する予定です。まず少数の企業資料で、同じ基準に沿ってデータを整理できるかを確かめます。
| 知識・方法 | まず理解すること | 一度実践すること |
|---|---|---|
| ミクロ経済学とイノベーション研究 | 投入、産出、生産性、イノベーションの関係。 | 製造業企業を1社選び、研究開発投資がどのように成果につながり得るかを数文で説明する。 |
| 経済統計と資料整理 | 標本、単位、年度、欠損値、統計上の定義と範囲。 | 2社の年次報告書から同じ研究開発指標を転記し、原文のページ、単位、企業の範囲を記す。 |
| データ包絡分析（DEA） | 複数の投入と産出を用いて、標本内の相対的効率を比較する。 | 応用論文を1本読み、比較対象、投入項目、産出項目、結果を説明する段落に印を付ける。 |
| 計量経済学 | 変数間の関係、統制条件、因果関係の判断に必要な研究設計。 | 論文を1本読み、研究設計の中で他の要因の影響をどう扱っているかを書き出す。 |
例えば、「研究開発費の多い企業は特許も多い」は変数間の関係を述べています。「研究開発投資の増加が特許の増加を引き起こす」と言うには、他の説明をどう排除するかも示す必要があります。計画書の準備では、自分がどちらの課題を提示しているか、どのような証拠が必要かを説明できるようにしましょう。
準備の第一歩は、自分の課題に関係する論文を見つけ、選び、理解できることです。ここでは中国語の関心語から始め、日本語・英語のキーワードを整理し、最初の文献を見つけ、引用をたどって分野を理解していきます。
サイト内のキーワードライブラリを開き、まず「イノベーション」に当たる中国語を入力します。項目を開いて中国語・日本語・英語の名称、所属分野、関連研究者を確認しましょう。関心に近い語を小さな語彙表にまとめます。「経済学」の分野ページから、その分野でよく使われるキーワードを調べても構いません。
この例では、まず Innovation／イノベーションを見て、「生産性」の項目と比較できます。方法名に出会ったら、研究手法ライブラリで「データ包絡分析」や「特許分析」を調べ、どのような課題を扱う方法なのかを理解しましょう。
| 調べたい内容 | 日本語の検索語 | 英語の検索語 |
|---|---|---|
| 研究対象：企業・製造業 | 企業、製造業 | firm、manufacturing |
| 投入：研究開発費 | 研究開発、研究開発費 | R&D、R&D expenditure |
| 成果：特許 | 特許、特許出願 | patent、patent application |
| 課題：イノベーションの効率性 | イノベーション、効率性 | innovation efficiency |
| 方法：データ包絡分析 | データ包絡分析 | data envelopment analysis |
まず CiNii Research や Google Scholar で「企業 研究開発」を検索し、「特許」を加えて絞り込みます。英語では「"innovation efficiency" firms」を試せます。分野を整理した論文を探す場合は、review や survey を加えましょう。中国語で自分の関心を表し、日本語・英語の語彙表で検索範囲を広げます。
結果がほとんどなければ、まず国、年、方法名を外し、対象と課題を残します。結果が多すぎる場合は、Japan、manufacturing などの範囲を示す語を加えます。近い要旨が見つかったら、著者が実際に使っているキーワードを取り出し、自分の口語的すぎる表現と置き換えましょう。
一度に変える条件は1つだけにし、検索語、データベース、検索日、論文を残した理由を記録します。次回には、どの語が役立ったかが分かり、重複した検索も避けられます。
最初に題名、要旨、小見出しを読み、どの課題、方法、論争を整理した論文かを確認します。繰り返し出てくる概念、著者、文献を記録し、自分の題目に最も近い2〜3本を選んで読み進めましょう。レビュー論文は分野の構造を理解し、最初の検索語を得る助けになります。
この例では、Zvi Griliches（1990）の『Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey』から、特許指標の研究背景を学べます。まず要旨と序論を読み、「なぜ著者は特許統計を研究するのか」「特許データでどのような課題を議論できるのか」を記録し、参考文献をたどって広げます。より新しいレビューは、同じテーマに review や survey を加えて探せます。
過去へたどる：関連するレビュー論文や応用論文の参考文献から、複数の論文で繰り返し引用される概念、指標、方法の出典を探します。原文の序論と方法の部分に戻り、著者が何を提案したのかを確認します。これにより、「初期の提案者」「後の改良者」「新しい対象に方法を応用した研究者」を区別できます。
後続研究を探す：Google Scholar で完全な題名を検索し、「引用元／Cited by」を開きます。直近数年に絞り、自分の対象に近い論文を読みましょう。後続研究が元の方法を踏襲、改良、批判しているのかを調べ、未解決の課題を記録します。
例えば DEA を使う準備では、Charnes、Cooper、Rhodes（1978）の『Measuring the efficiency of decision making units』を探し、投入、産出、相対的効率の考え方を理解してから、企業の研究開発に応用した論文を読みます。まず方法の前提を書き出し、自分のデータに適しているかを判断しましょう。
関連するレビューと論文を数本並べ、同じ概念、方法、論争に関連して繰り返し引用される著者と、「誰が何を提案したか」を記録します。次にサイト内の研究者ライブラリで氏名を検索し、研究テーマと代表作を確認して、個人ホームページから近年の成果を読み進めます。
例えば、「効率性の測定方法を提案した」と「日本企業の研究開発を長年研究している」は異なる貢献です。前者は方法の基礎を補い、後者は研究対象の理解に役立ちます。読書リストには両方の著者を残せます。
| 指標 | 何を表すか | 読む際の使い方 |
|---|---|---|
| 個別論文の引用回数 | そのデータベースに記録された後続の引用数。 | まず発表年と文献の種類を確認し、その論文を引用した文献を読んで、後続研究がどう使っているかを判断する。 |
| ジャーナル・インパクトファクター（JIF） | 通常、過去2年間の論文を計算対象とする、雑誌単位の引用指標。 | 大学図書館の JCR で、同じ分野・同じ年の雑誌とその分位を確認し、分野の雑誌を知る手がかりにする。 |
| 自分の課題との関連性 | 論文の対象、課題、資料、方法が自分の研究にどれほど近いか。 | まず現在の疑問を解決できる論文を選び、研究設計と論証を1本ずつ読む。新しい論文も読書リストに含めてよい。 |
大学図書館のデータベース一覧から Journal Citation Reports を探し、雑誌名か ISSN で検索して、指標の年、分野分類、分位を記録します。JIF は雑誌に対応する指標です。個別論文を評価するときは、その論文自体の研究課題、資料、論証を読みます。分野をまたいで比較する場合は、それぞれの分野内での位置を見ましょう。
サイト内の研究者カードで代表作の題名と年を記録し、個人や大学のホームページから成果一覧を探します。完全な題名を CiNii Research、J-STAGE、Google Scholar にコピーして、著者、年、掲載誌を確認し、出版社、大学の機関リポジトリ、PDF の入口を開きます。
要旨しかない場合は、Google Scholar の「すべてのバージョン／All versions」や、所属大学図書館の電子リソースを探します。それでも見つからなければ、題名、著者、DOI を図書館に伝え、文献複写・取り寄せを相談します。保存時には、ワーキングペーパー、プレプリント、雑誌掲載版のどれかを記録しましょう。
まず要旨、序論の末尾、結論を読み、研究課題と主要な知見を書き出します。次に資料と方法の部分に戻り、どのような証拠が使われているかを見ます。数式に出会ったら、まず変数の定義、仮定、数式が表す関係を探し、理解できない手順は別に記録します。
読書カードには6項目を残します。完全な書誌情報とリンク、研究課題、対象とデータ、分析方法、主要な知見と原文の位置、自分の題目との関係です。最後の項目には「研究開発費の定義を参考にできる」「特許統計の定義と範囲の比較が必要」「研究対象が異なるため、今は精読しない」など、具体的な理由を書きます。
大学一覧は、引き続き調べる研究環境を探すために使います。学科構成、教員の研究方向、現在の募集状況は、それぞれ確認が必要です。
まず研究テーマに沿って大学の資料を読み、各校で扱う知識と方法を記録します。関心のあるテーマは研究者のホームページと具体的な論文までたどり、カリキュラムや志望研究科の構成と合わせて比較します。
星野 崇宏 消費者行動 · 統計的因果推論 · 行動経済学
牧野 邦昭 日本経済思想史
有村 俊秀 カーボンプライシング · 排出量取引制度 · 環境経済学
西川 伸一 national review of supreme court justices · judicial politics · judicial personnel system
星野 泉 地方財政 · 租税政策 · Local Government Finance
伊藤 伸介 公的統計ミクロデータ · ミクロデータ分析 · 匿名化
瀧澤 弘和 社会科学の哲学 · ゲーム理論 · 制度の概念化
馬田 哲次 Macroeconomics · Interest Rate Theory · Banking Models
朝水 宗彦 tourism policy · inbound tourism · ecotourism
本間 哲志 金融論 · Econometrics · Financial Economics
深澤 映司 財政学 · 財政学 地方財政論 · 地方財政論
堀 雅博 世帯消費 · ミクロ・データ · 金融危機
現時点の資料だけでは、この題目に関係する研究テーマを判断できません。まず大学の教員ページと近年の成果を確認し、候補に含めるかを決めましょう。
現時点の資料だけでは、この題目に関係する研究テーマを判断できません。まず大学の教員ページと近年の成果を確認し、候補に含めるかを決めましょう。
教授に連絡する前に、自分の課題に関係する研究を少なくとも1件は説明できるようにします。テーマの近さは読む出発点であり、受け入れの意思を直接推測することはできません。
韓池の研究成果は DSGE モデル、金融政策、不動産ショックを扱っており、予定している企業の研究開発投資と特許産出効率の比較とのつながりは弱いため、研究手法と指導範囲の追加確認を勧めます。 Chinese monetary policy real exchange rate inflation dynamics 大阪府
小野塚祐紀の『skill mismatch』と労働経済学研究は労働力の課題が中心です。予定している企業の研究開発投資と特許産出効率の比較との関連は弱く、これだけで具体的な指導の適合性は判断できません。 labor economics college majors skill mismatch 北海道
林亮輔と共著者の『公共部門を対象としたバランスト・スコアカードの開発：生産の効率性と配分の効率性を踏まえた視点の検討』は効率性分析を扱い、予定している研究開発投資と特許産出の相対的効率の評価と方法・テーマのつながりがあるため、研究範囲の追加確認を勧めます。 transport infrastructure economics balanced scorecard in public sector local government productivity 兵庫県
糟谷祐介の研究は安定マッチングとゲームのメカニズムが中心です。予定している企業の研究開発投資と特許産出効率の分析との関連は限られており、さらに確認するとよいでしょう。 matching with contracts roommate problem stable matching 兵庫県
角野浩の研究は失業、税、公共政策が中心です。予定している企業の研究開発投資と特許産出の相対的効率の研究との関連は限られており、さらに確認するとよいでしょう。 Micro economics Public Economics Public Finance 大阪府
候補となる題目では、研究対象、比較方法、必要なデータを説明できることが大切です。まず小規模に検証し、方法と題目を固定するかを決めましょう。
| 候補となる課題 | 必要な資料 | 最初の確認事項 |
|---|---|---|
| 比較可能な企業間で、研究開発投資と特許件数の相対的効率はどう異なるか。 | 同一産業の企業の研究開発費、特許出願、企業の範囲。 | 変数の定義と標本条件が効率性比較を支えるか。 |
| 開示基準と企業グループの境界は、データの比較可能性にどう影響するか。 | 年次報告書の注記、グループ構成、出願人記録、欠損状況。 | 明確で再確認可能な分類規則を作れるか。 |
| 研究開発費の変化と、その後の特許出願件数にはどのような関係があるか。 | 複数年にわたる投入と特許の記録、関連文献。 | 年度の対応、考えられる時間差、標本のカバー範囲が妥当か。 |
第1の課題が現在の意向に最も近く、第2の課題は資料条件が不足する場合の隣接する方向として考えられます。第3の課題には、より多くの複数年資料が必要です。まず予備確認の結果で判断し、3つの研究を同時に約束しないようにします。
検索と読解を、語彙表、読書カード、資料のサンプル表にまとめ、それらを使って題目を続けられるかを確かめます。毎回、次の作業に引き継げる記録を残しましょう。
サイト内の「イノベーション」の項目から、対象、投入、成果、方法の日本語・英語を整理します。2〜3組の検索を順に試し、役立つ語と検索先の URL を保存します。
検索記録付きの日本語・英語の語彙表
最初は、レビュー論文1本、方法の初期研究1本、近年の研究2本、日本企業を対象とする応用研究1本を残せます。B章の読書カードに記入し、それぞれがどの疑問を解決したかを記します。
選んだ理由を説明できる読書リスト
同一産業から少数の企業を選び、年次報告書の研究開発費と特許関連の記録を調べます。報告年度、単位、連結範囲、特許出願人、出典ページを記録し、同じ定義で整理できるかをまず確かめます。
データ確認のサンプル表と、調整が必要な定義・範囲
研究対象、答えたい問い、入手できる資料、予定する分析方法を順に説明します。各文に根拠となる論文や資料を付け、根拠の足りない部分を次の検索課題にします。
文献と資料に裏付けられた課題の草案
出願前は、説明できる研究課題、読んだ論文、資料の予備確認記録を整えることに重点を置きます。合格後はミクロ経済学、統計、方法の基礎を補い、企業名、年度、特許出願人の対応規則を整えます。入学後は指導教員と標本範囲や方法を相談し、分析、検証、執筆を段階的に進めます。
キーワード、文献、研究者への入口を保存しておけば、読解、基礎の補強、課題の調整を続けられます。重要な見解は具体的な論文に、データの定義は一次資料にひも付けて記録しましょう。
物流管理の専攻背景と、授業プロジェクトでの変数、単位、企業の範囲、年度、欠損値の確認作業。
日本の製造業企業の研究開発投資、特許産出、イノベーションの効率性。
日本語・英語の検索語表、文献の読書カード、データ確認のサンプル表、課題の草案。
キーワードライブラリで用語を調べ、分野ライブラリで学問分野と大学の分布を知り、手法ライブラリで方法を理解してから、研究者名で研究テーマと代表作を探します。検索語を含むページ URL を保存すれば、後から同じ手がかりに戻れます。
Google Scholar のヘルプは、題名検索、引用論文、全文のバージョンを探す方法を説明しています。Clarivate の説明は、ジャーナル・インパクトファクターの理解に用います。2本の例示文献は、それぞれ特許指標と DEA 手法を読み始める入口になります。
C・D章の研究テーマに沿って、研究者ホームページの所属、成果一覧、具体的な論文を読み進めます。引き続き調べたい研究課題と方法を記録しましょう。
