客観的なデータと「システム」という見方

　文部科学省の科学技術・学術政策研究所（NISTEP）は8月、「科学技術指標2022」を発表した。客観的・定量的データをもとに各国の科学技術活動を体系的に把握しようというもので、リリース等で特記されている動向として、


などの点がある。


　このような科学技術活動の数値化および分析によって、日本の科学技術を取り巻く現状を捉え、そこから改善するヒントを得ることができるわけだが、ここで豊田氏は研究活動をシステムとして捉える考え方を提示する。

　研究開発費や研究者数などを「入力」、論文・成果などを「出力」として全体をイノベーションのシステムとして捉えることで、何が原因となっているか、何を解消すれば問題の解決がなされるか、そのヒントを見つけることができるのではないかということだ。


　独立した存在である政府、企業、大学が連携しあっているところに研究資金・研究人材という入力があり、それに対し出力は、企業の場合は新製品、新サービス、新システム、特許、学術界の場合は論文ということになる。さらに付加価値にも貢献する。するとGDPが上がり、その一部がまた入力に還元される。企業の場合は企業研究に、あるいは税金として国に還元されたうちの一部が公的な研究費として大学や研究所に、という形だ。

　ただし、このような研究・イノベーションを取り巻くシステムを意識しつつ、科学技術指標の数字が示す意味をひも解いていくには、より本質的なデータの捉え方が必要だろう。そもそもデータの中には誤差や変動が存在するし、カウントの方法や指標の割り出し方で値が変わってしまうからだ。

　豊田氏がベースとするのは、Clarivate社のデータベース「Web of Science Core Collection」のデータをもとに、分析ツール「InCites Benchmarking & Analytics」を使って作成した量的指標および質的指標だ。


　論文をカウントする際の方法にはいくつかの種類があるが、ここでは2008年以降の論文に対しては「責任著者カウント」を、2007年以前の論文に関しては「整数カウント」「分数カウント」「責任著者カウントの近似法」を用いる。


　そして、今回、論文の質を測る評価軸として用いるのが、1論文当たりの被引用数の世界平均に対する比率「CNCI」、被引用数上位10％（1％）の注目論文の割合「トップ10％（1％）論文率」、上位1/4のジャーナルに採用された論文の割合「Q1論文率」。いずれも被引用数に基づく指標である。


　また、競争力を測る指標として、対G6比率（米国、英国、ドイツ、フランス、イタリア、カナダ）を用いている。その他のデータとして、OECD.Sat、Times Higher Education（THE）のWorld University Ranking、文部科学省、国立大学が公開するものを適宜使っている。

　これらの指標をもとに、これから日本の研究競争力の現状ということで豊田氏の分析を見ていく。

日本の研究競争力の現状

　2008年から2021年の論文数の推移は次のグラフのとおり。


　右のグラフでは近年どの国も増えているように見えるが、これはデータベースの論文数が増えているということと、ある種の誤差や変動が含まれているためだと豊田氏は指摘する。こうした場合、G6諸国の比率で比較するほうが研究競争力の変化をより適切に評価できるという。


　他国と同様に緩やかな上昇傾向に見える図6に対し、図7では2008年から2016年までかけて低下し、そのままの状態が維持していることがわかる。

　次に、人口あたりの論文数。図8で見ると日本は30位で、たとえば韓国は日本の2倍以上の論文を出していることになる。


　トップ10％論文数は、先にあげた科学技術指標2022が示すものと同じで13位、減少していることがわかる（図9参照）。また、図表は省略するがトップ1％論文数では日本は14位。いずれも、韓国はもちろんイランにも抜かれている状況だ。そして図10に示すように、人口あたりで計算するとさらに順位は下がり、日本は35位。



　トップ10％論文率という質の指標では58カ国中52位と開発途上国レベルとなる（図11参照）。


　また、Clarivate社が毎年選出している高被引用論文著者（Highly Cited Researches:HCR）、いわゆるトップ1％論文を産生する研究者の推移を見ると、2014年から日本は激変している（図12参照）。これがデータから見る、日本の研究競争力の現状だ。


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