[論文レビュー] Measuring Triple-Helix Synergy in the Russian Innovation Systems at Regional, Provincial, and National Levels

Loet Leydesdorff, Evgeniy Perevodchikov+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2013

University-Industry-Government Innovation Models被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、2011年のOrbis（Bureau Van Dijk）データベースを用いた50万件の企業レベルのデータを基に、ロシアのイノベーション・システムにおける三重ヘリックス連携を、企業規模、技術的知識基盤、地理的場所の3要素の間における相互情報量を用いて測定している。その結果、連携は主にモスクワ（知識基盤の22.8％）と知識集積型サービス（KIS）に限定されており、ハイテク製造業は地域連携を破壊し、KISによる連携は83の連邦主体のうち30か所にとどまっている。主に行政センターに集中している。

ABSTRACT

We measure synergy for the Russian national, provincial, and regional innovation systems as reduction of uncertainty using mutual information among the three distributions of firm sizes, technological knowledge-bases of firms, and geographical locations. Half a million data at firm level in 2011 were obtained from the Orbis database of Bureau Van Dijk. The firm level data were aggregated at the levels of eight Federal Districts, the regional level of 83 Federal Subjects, and the single level of the Russian Federation. Not surprisingly, the knowledge base of the economy is concentrated in the Moscow region (22.8%); St. Petersburg follows with 4.0%. Only 0.4% of the firms are classified as high-tech, and 2.7% as medium-tech manufacturing (NACE, Rev. 2). Except in Moscow itself, high-tech manufacturing does not add synergy to any other unit at any of the various levels of geographical granularity; instead it disturbs regional coordination even in the region surrounding Moscow ("Moscow Region"). In the case of medium-tech manufacturing, there is also synergy in St. Petersburg. Knowledge-intensive services (KIS; including laboratories) contribute 12.8% to the economy in terms of establishments and contribute to the synergy in all Federal Districts (except the North-Caucasian Federal District), but only in 30 of the 83 Federal Subjects. The synergy in KIS is concentrated in centers of administration. Unlike Western European countries, the knowledge-intensive services (which are often state-affiliated) thus provide backbone to an emerging knowledge-based economy at the level of Federal Districts, but the economy is otherwise not knowledge-based (except for the Moscow region).

研究の動機と目的

• ロシアのイノベーション・システムにおける三重ヘリックスモデルの3要素（大学、産業、政府）の連携度を評価すること。
• 企業規模、技術的知識基盤、地理的場所の分布が、イノベーション・システム内の不確実性をどのように低減するかを調査すること。
• ロシアの連邦地方および連邦主体における知識基盤経済活動の空間的集中を分析すること。
• ハイテクおよび中テク製造業が地域連携を促進するか、あるいは破壊するかを特定すること。
• 知識集積型サービス（KIS）—特に国家機関に所属する研究所を含む—が、異なる行政レベルでイノベーション連携を促進する役割を評価すること。

提案手法

• 三つの分布（企業規模、技術的知識基盤、地理的場所）間の不確実性低減を測る指標として、相互情報量を連携の指標として用いる。
• 2011年のロシアにおける50万件の企業レベルのデータを、Orbisデータベース（Bureau Van Dijk）から取得する。
• データを3段階の階層的レベル（8つの連邦地方、83の連邦主体（地方）、ロシア連邦の国家レベル）に集計する。
• NACE Rev. 2に従い、企業をハイテク（0.4％）、中テク（2.7％）、その他の製造業に分類する。
• 知識集積型サービス（KIS）が連携に与える貢献を分析し、国家機関に所属するKISと民間KISを区別する。
• 情報理論的手法を用いて、地域間での連携と分断のパターンを同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 企業規模、技術的知識基盤、地理的場所の統合が、ロシアのイノベーション・システムにおける不確実性をどの程度低減するか。
• RQ2 ハイテク製造業の存在が、モスクワ地方および周辺地域の地域連携と連携にどのように影響するか。
• RQ3 どの連邦地方および連邦主体で、知識集積型サービス（KIS）がイノベーション連携に顕著に寄与しているか。
• RQ4 KISが存在するにもかかわらず、ロシアのイノベーション・システムがモスクワ地方以外では広く知識基盤型ではないのはなぜか。
• RQ5 行政センターと周辺地域との間で、知識およびイノベーション活動の空間的分布はどのように異なるか。

主な発見

• モスクワ地方はロシアの技術的知識基盤の22.8％を占めており、イノベーションの中心的役割を果たしている。
• サンクトペテルブルクは全国の知識基盤の4.0％を占め、中テク製造業における連携を示している。
• ハイテク製造業（企業の0.4％）は地域連携を高めず、むしろ連携を破壊しており、モスクワ地方においても同様である。
• 知識集積型サービス（KIS）は企業の12.8％を占め、北 Caucasus連邦地方を除く全連邦地方で連携を生み出している。
• KISによる連携は83の連邦主体のうち30か所に集中しており、主に行政センターに集中している。これはイノベーション支援のトップダウン的構造を示している。
• モスクワ地方を除き、ロシアのイノベーション・システムは依然としてほとんど知識基盤型ではなく、KISによる局所的連携と広範な技術統合の欠如が特徴である。