第二節 統計分析

一、預備性討論

我們知道，二戰以前日本的經濟發展是通過傳統行業和近代行業相互競爭和促進實現的。如前面的章節所述，將這個時期的產業劃分為傳統行業和近代行業的原因之一是兩個行業之間的技術體系不同^[3]，也就是說，傳統行業主要依賴于原有的技術，而近代行業則更多地引入了西方的技術。技術體系不同意味著不僅資本設備中的硬件不同，而且在從事各自工作的人的知識結構等軟件方面也不同，因此他們所從事的技術創新活動也就不盡相同。

那么上面的推論是否成立呢？這里將通過統計分析做一些驗證。我們注意到發明家的受教育程度和職務（身份）這兩個側面。受教育程度大致可以分為初等、中等和高等三種，職務和身份可以有各種分類方法，這里首先假定從事發明活動的人是相關產業內部的人員，然后將他們分成工匠、工人、技術人員、經營者四種類型。

圖6-1顯示了這些身份與發明家之間的關系，左邊是傳統行業的情況，右邊是近代行業的關系。這里實際上假定了兩個側面：第一，傳統行業中有工匠存在而沒有工人和技術人員，近代行業中有工人和技術人員而沒有工匠。^[4]這種假定雖然不完全合理，但是便于解釋和分析。第二，在傳統行業中經營者自身也從事研發工作，而近代行業則沒有這種情況。這樣，在圖6-1中傳統行業沒有工人和技術人員，而近代行業則沒有經營者。

關于傳統行業可以考慮兩種情況：一種是工匠從事研發工作，然后將成果進行企業化生產，本人直接成為經營者，如第三節中的深見平次郎。傳統行業中小企業為多，這些企業并沒有實現更細微的分工，日常的生產活動與技術創新工作并沒有十分明確劃分開來。而且，傳統行業的技術體系并沒有那么深奧和復雜，很多工匠憑借經驗和鉆研精神就可以勝任創新工作。另一種是近代行業中工人晉升為技術人員或成為發明家的情況十分少見，通常的情況是專業技術人員從事研發活動進而成為發明家，如第三節中的鳥瀉右一、丹羽保次郎、小林正次。這是因為近代行業中大企業較多，分工生產體制較為發達，研發活動通常由專業技術人員進行。另外，近代行業的技術體系較為復雜且具有相當的難度，因此也要求具備相應的科學知識才能從事研發工作，他們都具有較高的學歷。

通過上面的討論可以提出一個觀點，即傳統行業的發明家多為低學歷的經營者，而近代行業的發明家則更多的是高學歷的技術人員，下面通過統計分析進行驗證。

二、資料說明

過去關于發明家的研究之所以少，主要由于兩個方面的問題，一個是經濟學理論上沒有做好充分的準備，另一個是缺少適合于統計分析的數據資料。由于本章的目的在于實證分析，因此更多地在挖掘數據上做了一些工作。雖然反映發明家的統計數據不多，但并不是沒有可以進行統計分析的資料。通常關于發明家的資料大多以傳記形式出現，傳記大多記錄相關人物的出身和成就，本章使用了一些記錄較多人物的傳記性文獻，以下按出版年代簡述如下。

（1）奈良繁太郎（1930）：以受到國家表彰的獲獎者為主，較詳細地記錄了199人的生平、發明動因、內容等。

（2）大阪發明協會（1936）：關于機械、化學、電氣等部門的9946人，記錄了簡歷和發明成果等內容，其中關于約400人有較詳細的敘述。

（3）日本發明大辭典刊行會（1939）：對于機械、化學、電氣、纖維、其他等43個部門的具有代表性的發明家1038人做了較詳細的記載，包括簡歷、發明內容等。

（4）松原憲太郎（1952）：記錄了截至1951年包括被授予“藍綬褒章”^[5]的50名發明家在內的61人的詳細生平和發明內容及其影響。

（5）奈良繁太郎（1961）：記錄了受到國家表彰的260名發明家的生平、發明內容以及相關影響等。

以上資料各有長短，（1）、（4）、（5）對于發明家的記錄較為詳細，但沒有分類，使用不夠方便，（2）包含的發明家最多，但不夠詳細，最終我們選擇（3）作為統計分析的主要資料，其他資料作為輔助。

三、統計分析

從上述資料（3）中選取了864人（機械268人、化學168人、電氣195人、纖維100人、其他133人）作為分析對象。我們的目的之一是考察傳統行業和近代行業的不同，因此選擇了專利獲得者比率（X ₁）、高學歷者比率（X ₂）和技術人員比率（X ₃）這三個變量^[6]，每個變量的數值越高越能代表近代行業，反過來就是傳統行業。

表6-1顯示了各個領域的發明家的統計特征。專利獲得者比率（X ₁）其他最低（59%），化學（98%）和電氣（92%）最高，纖維（78%）和機械（68%）其次。高學歷者比率（X ₂）纖維最低（33%），電氣最高（96%），化學（79%）也較高，其他（53%）和機械（49%）一般。技術人員比率（X ₃）也是電氣最高（94%），然后是化學（69%），其他領域偏低。總體上看，傳統行業的發明家三個變量都較低，而近代行業的三個指標都較高，因此可以大致判斷上述指標對于判定兩個行業的發明家是合適的。不過，這種判斷畢竟僅僅依據上述數字的直觀感覺，并沒有嚴密的統計分析。

為了更嚴格地分析上述推斷，這里使用了多元統計分析方法之一主成分分析^[7]。統計分析的結果顯示在圖6-2中，總體上可以表示出各個產業發明家的不同特征（累積貢獻率：92. 6%）。雖然應該從圖6-2中的兩個主成分綜合判斷，不過僅從第一主成分就可以大致決定發明家的特征（貢獻率：76. 0%）。例如，通信、電氣機械、送變電、金屬、電氣化學、油脂、化學藥品、染料等近代技術領域大多集中于圖的右側，而廚房用具、壓榨機械、穿戴用具、農業、家庭用具等傳統領域則大多位于圖的左側。^[8]根據事前設計，如果三個變量的數字都較高，那么這個領域（產業）的近代性就更強，相反，如果三個變量的數字都較低，則相對屬于傳統領域（產業）。第一主成分的各個變量的系數均為正數而且都超過0. 8，這說明三個變量對于判斷和區分各個產業的特性都具有較高的價值，據此我們基本上可以根據第一主成分做出判斷。