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第4章
４－１

まとめ

アンケート調査結果のまとめと提言

本章においては，前章に示した調査結果をもとに課題を整理し，日本の大学等の研究機関がこれまでの国際協力において培ってきた経験や蓄積してきた知的リソースを活用するためにはどうするべきかをとりまとめ，提言する。
本調査の結果，我が国における農学分野の知的援助リソースの所在分布の一部が明らかになった。大学による OJT，技術移転および研修も実施されているが，大学を通した農学分野における国際協力活動は，主に留学生教育によって実施されていることが確認された。
国際協力活動対象としては，アジア諸国が最も多く，次いでアフリカ諸国が挙げられる。
南米およびヨーロッパ諸国を対象とした国際協力活動も，件数は少ないものの，認められた。我が国の大学等の研究機関による農学分野の国際協力活動において，留学生教育が主たる国際協力活動となっていることは，将来的な技術移転や研修のための人材育成を行う準備段階にあると考えることもできよう。
また，本調査の結果から，我が国の研究機関における農学分野の国際協力活動の動向が明らかになった。国際協力活動の動向や件数が，11 の主要分野について明らかにされた。
このことは，単に国際協力活動のための知的援助リソースの所在分布を示すのみならず，科学分野としての農学の姿を示すものであると考える。国際協力活動の動向が明らかとなったことから，農学分野の知的援助リソースの豊富さと，分野によってはリソースが限られている現状が示された。この結果は，今後の知的データベース拡張や戦略的な国際協力のために有益な指標を提供するものであると考えられよう。
名古屋大学と九州大学について実施した個別の分析は，各大学における知的リソースの内訳や国際協力活動の動向を示すものである。個別分析を行うことによって，より詳細なリソース分布を提示することが可能となった。今後，調査の規模を拡大し，より多くの研究機関からまとまった回答を収集することにより，同様の分析を個々の機関について実施することが可能となる。国内にリソースがあることを把握するだけではなく，具体的にどこに，どのような形でリソースが分布しているのかを可視化することは，リソース提供側からも，リソースを受ける側からも有益な情報となるであろう。
本調査で使用したキーワードのうち，最も多く選択されたキーワード上位 3 個は，「地域開発」，「水・土壌管理」，「貧困削減」であった。これらのキーワードは，農学分野における国際協力活動における得意分野を示しているといえよう。ただし，「地域開発」や「貧困削減」等が包括する内容が多岐にわたったため多く選ばれた可能性もあり，今後更なる精査が必要であろう。
我が国の大学等の研究機関による国際協力活動の最も主要なオーガナイザー／スポンサーは国際協力機構であった。ただし，留学生教育については文部科学省による支援が最も多く，OJT については日本学術振興会による支援が最も多かった。オーガナイザー／スポン- 71 -

農学分野の国際協力知的援助リソースデータベース

サーによって，支援する国際協力活動の種類が異なることが明らかになったと同時に，それぞれの団体が有する支援目標が示唆された。それぞれの団体で支援対象に特徴はみられたものの，各分野，各活動種別に対して幅広く協力を提供するオーガナイザー／スポンサーが確認されたことは，我が国における研究・教育活動資源の豊富さを示していると考えられる。
本調査の結果は，国際協力活動のための知的リソースのマップとして活用することができる。各分野における数量化理論Ⅲ類による分析結果図は，我が国の農学分野における国際協力活動の特徴を示す。また，各分野について作成された，国際協力活動のキーワードと機関名のクロス集計表は，リソースの所在を示すものである。これらの情報を整備することによって，どこに，どのようなリソースが分布しているのかを詳細に把握することが可能となる。また，オーガナイザー／スポンサーについての分析結果は，国際協力リソー
スの提供側である我が国の研究者に対して，国際協力活動を行うための支援／援助を提供する各団体の実態や特徴を提示するものである。これらの情報を，リソース提供側である我が国の研究者が参照することにより，より円滑な国際協力活動の実施が可能となるであろう。
ただし，我が国の知的援助リソースを効果的に活用し，知的国際貢献を推進するための方策を策定するためには，今年度実施したリソース調査による情報だけでは不十分な部分も残されている。被援助国の開発ニーズと我が国で活用可能な知的援助リソースとのマッチング状況を明らかにすることによって，初めて，今後我が国が力を入れるべき分野や知的国際貢献に関する戦略について検討することが可能になる。この点について，本年度実施した調査は検討していない。さらに，効果的な技術移転や研修を成立させるためには，リソースとニーズの有無だけではなく，国際協力活動受益者の支援を受けるための体制（レディネス；教育準備性）が大きく関係するであろう。受益者側のレディネスに適した知的援助活動が実施されるよう，国際協力活動対象地域を十分に調査し，現状を理解することが必要である。これらの点について，今後更なる精査を加えることで，より充実した国際協力が実現すると考える。

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「国際協力イニシアティブ」教育拠点形成事業報告書

４－２

今年度アンケート調査の教訓と改善に向けて

本調査は，当初の目的を満たすものであったと考えられるが，今後更に詳細な情報を提示するためにも，また，本調査を通して認められた改善を要する点について検討するためにも，数点の問題点について指摘する。
まず，回答者の人数とその偏りが問題として考えられる。本調査に対する回答数は，72
機関からの，330 件であった。アンケート回答を統計的に処理するためには十分な数が確保されたものの，国内にある 800 を超す大学などの研究機関の母集団サイズを考えると，より多くの回答が検討に加えられるべきであろう。また，名古屋大学と九州大学を合わせると全回答者の 22.4％に達するなど，データの出所に偏りも見られた。来年度の実施が計画されている「途上国における開発ニーズ調査」に併せて，継続的に，日本のリソース調査を実施し，データを増やすことが望まれる。その際，できるだけ多くの大学を訪問し，事業内容の説明と協力依頼を行うことが望ましい。また，継続的な調査を展開するに際して，本調査で浮上した改善されるべき諸点に対する留意が必要である。
使用したキーワードについては，調査実施に先立ち精選したものであったが，実際に調査を進める上で，数点の改善されるべき点が明らかとなった。代表的な点として，本調査で使用したキーワードは，包括する課題の大きさが同等ではなかったため，数量化理論Ⅲ類によってデータを分析し，各キーワードのポジショニングを解釈するのに不都合であったことが挙げられる。その具体的な原因として，以下が考えられる。
１）あるキーワードの内容が別のキーワードの内容を内包するような関係が見られた（e.g.， 「動物疾病」と「獣医臨床」）。
２）それぞれのキーワードがカバーする分野の広さに大きな差があった。
３）分野を横断するキーワードが存在した（ただし，これは避けられない）。（e.g., 「漁業経済」，「森林経済」）
４）広い分野をカバーするいくつかのキーワードに多くの回答が集中する傾向がみられた（ただし，必ずしもこのこと自体が悪いわけではない）
上記の問題の解決策として以下が考えられる。
１） 複数の内容を内包し得るキーワードをできるだけ排除する。
２） それぞれのキーワードがカバーする分野の広さを同程度にそろえる。
（他と比較してあまりにも広い分野をカバーするキーワードを排除する／別のキーワードに置き換える。）
３） 分野とキーワードを分離して，別々に回答できるようにする。この際，分野については複数回答を認めないようにする。そして，キーワードは，分野の枠を取り除き，ひとつのカテゴリにまとめる。なお，分野に関するデータは，学問分野単位での分析を実施するために利用する。
また，分野間の関係や，分野の特徴についてより留意した調査方法が必要であろう。今回の分析結果から，獣医，水産，農学は，分野間の関連が弱く，数量化理論Ⅲ類による分- 73 -

農学分野の国際協力知的援助リソースデータベース

析を行うと，分野間の違いが強調され，キーワードの分布状況を解析するのに不都合となる傾向が示された。これらの 3 分野については，別々に調査することも検討する必要がある。
回答方法の構造化について，より徹底したフォーマットを定める必要性も示唆された。
自由記述式回答からは，内容の判別が困難な形での回答が散見された。できるかぎり調査
項目を構造化することによって，データ分析が容易になると考えられる。
所属学部・学科の名称から学部・研究科の特徴を分類することは極めて困難であった。
所属する研究科・学部の分類を質問項目に入れ，回答者が選択回答できるようにすることによって，より詳細な分析が可能となるであろう。
今回の調査では，国際協力活動案件名から活動対象国を特定した。しかし，案件名に国名や地域名が含まれておらず，国際協力活動対象国が特定できないケースもあった。国際協力活動対象国の選択を回答欄に加えることによって，データ分析が容易かつ正確になるであろう。
これらの点について留意した上で継続的なデータ収集を実施することで，より実態を反映したリソースのマッピングが可能となるであろう。

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