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(2016)、Nishimura and Okamuro (2011a, 2011b)による分析があり、参加企業の売上高や研究開発の生産性、取引件数などに正の効果が認められたこと、取引ネットワークの拡大やイノベーション促進に効果があったことが報告されている。　同時期に実施された文部科学省の「知的クラスター政策」の効果に関する分析では、この政策によって産学官連携は促進されたものの、事業所の労働生産性は低下していたことが示されている（岡室・池内2017）。Okamuro and Nishimura(2018)は、経済産業省と文部科学省のクラスター政策を比較し、事業化と政策へのコミットメントの観点から両政策を評価した研究である。 上で挙げた研究は、特定の政策や補助金の対象と非対象の主体を比較して、その効果を捉えようとしたものである。同時に、企業アンケート調査を用いて政策の効果を捉えるような研究も行われてきた。アンケート調査を使った分析では、補助金を受け取った企業ほどより調査に協力的な傾向があり、プログラムの効果が過大に推定される可能性があると言われる（Criscuolo et al. forthcoming)。それでも、金融機関からの融資をはじめ複数の経路で資金調達を行う企業行動を考えると、補助金以外の資金調達手段を企業に尋ね、その情報を利用して他の資金調達の影響をコントロールできることは、サーベイ分析の強みである（注2）。サーベイ調査を用いた研究としては、Ikeuchi and Okamuro (2013)や岡室・加藤（2013）がある。彼らは独自にアンケートを実施し、産学官連携における公的資金助成が、企業のイノベーションを促進して生産性を高め，雇用を増加させる効果があったことを報告している（注3）。 諸外国の中小企業政策の評価 海外の中小企業に給付対象を限定した補助金としては、日本の中小企業技術革新制度でも参考にされた、米国の研究開発支援補助金（SBIR）がよく知られ、さまざまな角度から効果が検証されている。Lerner (1999)によると、補助金を受けた企業は非受給企業よりも早く成長していたが、その効果は地域や産業ごとに異なっていた。そのほかのSBIRに関する研究としては、SBIRと事業化との関係を示したAudretsch et al. (2002)や、州政府によるマッチングの役割に着目したLanahan (2016)、補助金リピート企業の特徴を明らかにしたHowell(2017)などがある。 Criscuolo et al. (forthcoming)は、イギリスの地域限定の補助金であるRSAプログラムの効果を検証し、プログラムの補助金が企業の雇用や投資を増やす効果は、中小企業でのみ観察されたことを見出している。 スタートアップ企業への補助金政策も、イノベーションを期待する各国政府によって、広く行われている。イタリアで実施されたスタートアップ企業への補助金（L488）の効果については、Cerqua and Pellegrini (2014)とPellegrini and Muccigrosso (2017)による分析がある。L488補助金は、雇用や債務不履行リスクの抑制には有意な効果があった一方、企業の生産性を高める効果はみられなかった。Koski and Pajarinen (2013)は、フィンランドのスタートアップ企業について、公的補助金の雇用創出への効果を分析した研究である。 そのほか、R&D補助金が（スタートアップ企業を含む）中小企業に及ぼす影響をみた研究は数多い（スペインのGonzalez and Pazo, 2008: ドイツのAlecke et al., 2011、Czarnitzki and Delanote, 2015: ベルギーのHottenrott and Lopes-Bento, 2014: 韓国のDoh and Kim, 2014: イタリアのBronzini and Piselli, 2016: 中国のGuo et al., 2016: ニュージーランドのLe and Jaffe, 2017など）。これらの分析では、公的補助金が中小企業の売上高や雇用を高めたり特許を増やしたりする効果があったか否か、公的補助金によって民間投資が抑制されたか、地域内でのスピルオーバー効果が観察されたかなどの観点から、効果が評価される。企業規模別の分析を行っている研究では、特に中小企業の雇用や特許出願に補助金の効果が大きかったことを報告する論文が多い。 政策効果の分析手法 中室・津川（2017）は、因果関係を示唆するエビデンスについて、分析手法とその信頼度に応じたエビデンスレベルの違いを紹介している。エビデンスレベルの高さという点において、ランダム化比較試験（RCT）は、因果推論の理想形とされるが、補助金政策の効果分析においてRCTが用いられることは非常に稀である。補助金政策についてRCTを行おうとすれば、予め、補助金受給企業と非受給企業をランダムに割り振る必要があるが、実際の補助金受給の可否は、企業が提出した申請書を審査した上で決定されることが大半である。こうした受給企業と非受給企業をランダムに分けるという前提がそもそも成立しない補助金政策については、RCTによる分析は実施できない。 RCTが実施できない場合に、次に高いエビデンスレベルもつとみなされるのが、自然実験や擬似実験を用いた手法である。「世の中にある『実験のような状況』をうまく利用することで、因果関係を評価する」（中室・津川2017）という考え方に基づいて、回帰不連続デザイン（RDD）や、差の差分析（DID）、マッチング法（PSMやキャリパー・マッチング）、操作変数法（IV）といった手法が用いられる（注4）。 上で挙げた研究では，例えば Criscuolo et al. (forthcoming)は、IVとRDDの両方から補助金の効果を検証し、近い結果を得ている。近年は、マッチング法を用いて補助金受給企業と似た非受給企業を比較したものが多く、Nishimura and Okamuro (2011a)、Okubo and Tomiura (2012)、Czarnitzki and Delanote (2015)、Le and Jaffe (2017)などがこれにあたる。Bronzini and Iachini (2014)、Cerqua and Pellegrini (2014)、Pellegrini and Muccigrosso (2017)は、RDDを使った研究である。 おわりに 補助金の効果分析においてどの手法を用いるかは、入手・観察可能なデータを踏まえて選択されるが、実際には，効果の識別可能性という観点から、変数が十分に利用可能な政策に研究が集中する傾向がある。つまり，研究論文の多さが、当該補助金の重要性に直結するわけではなく、政府や自治体にとって評価の優先度が高い政策が、学術論文としても率先して公表されるとは限らないということである。 今回とりあげた論文では、公的補助金は中小企業に、何らかの効果があるとするものが多かった。一方で産業政策分野の研究でも、伊藤（2017）やDimos and Pugh (2016)が指摘するような、政策の効果を見出せなかった研究結果は公表されにくいという「出版バイアス」の影響があるかもしれない。であれば、先行研究は、補助金の効果の有無や大きさに関しての「正解」を提示するというよりも、類似の政策評価を行う上での「目安」くらいに考え、分析の方向性や手法を参考にすべきと思われる。このとき、補助金の対象とする産業や企業群の丹念な状況把握が前提となることは言うまでもない。 脚注 ^ この点は、第1回の森川レポートでも言及されている。 ^ 米国の国立衛生研究所（NIH）による研究助成の効果を分析したJacob and Lefgren (2011)では、NIHの研究助成にぎりぎり採択されなかった企業の多くが別の助成金を獲得していた結果、NIH助成の効果を捉えることができなかった。この結果は、分析対象とする補助金以外の助成や資金の影響を考慮、コントロールすることの重要性を示す。 ^ そのほか、中小企業の産学連携の効果を分析した研究としては、元橋（2003）、岡室（2006）、Okamuro(2007)などがある。 ^ 各手法については、中室・津川（2017）や伊藤（2017）などを参照されたい。 参考文献 Alecke, Björn, Timo Mitze, Janina Reinkowski, and Gerhard Untiedt (2012). 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