名古屋高等教育研究 第 19 号 （2019）

大学の研究生産とガバナンス

村
中
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＜要

澤
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走**
治***

旨＞

本稿は、大学の生産性の影響要因について、昨今関心が高まっているガバナンスを中心に検討した。その際本稿での方法論上の特徴は、「ゼロのインフレ」への対応である。本稿で扱う大学の生産性指標は、国際誌へ掲載された論文数を用いているが、特定の学問領域では外国語での発表の文化が無く、この生産性指標が「ゼロ」であるケースが多発する。この分布の偏りに適切に対応するべく、本稿ではZero-Inflated model と Hurdle model を応用した。分析の結果、学長と教授会への権限の集中度が生産性に及ぼす影響が不透明であること、むしろ大学の歴史・規模・威信といった外形的な特徴の影響が鮮明であることが明らかとなった。この結果から、権限を一定のところに集中すれば大学がうまくいく、というような単純な 物語 は、現段階では通用しているとは言い難く、大学の実情を無視したトップダ
ウンや、トップダウンを誤解したマイクロマネジメントで辣腕を奮っても、大学が機能するかどうかは疑わしいことが推察された。先行研
究の成果も併せて考察すれば、本来ガバナンスとは、良好な環境や構成員から支持されるリーダーが生まれるような大学組織へと導くことに本質があり、権限の集散はそのような環境を作るためにこそ用いられるべきであり、大学に変化をもたらしうる数多ある要因の一つに過ぎない点についても指摘した。

*広島大学高等教育研究開発センター・准教授
名古屋大学高等教育研究センター・客員准教授**広島大学大学院教育学研究科・博士課程後期大学院生***広島大学大学院教育学研究科・博士課程後期大学院生
神戸学院大学・職員

153

1．はじめに
1.1

大学ガバナンスへの注目 1）

高等教育におけるガバナンス問題は、周知の通り、近年世界レベルで俄に関心を集めている。その主たる特徴は、財政悪化による多様な財源の模索や脱政府化・NPM 型行政改革、全世界レベルでの大学間競争の拡大と市場化の浸透等の力学を背景としつつ、個々の機関の自律性拡大、学長を筆頭とする上級管理職への権限集中を通じた経営機能強化、管理運営への外部者の参加にある（OECD 2003、2004）。日本の国立大学法人化は、この流れに沿った改革であるが、排他的に学長に権限を集中したことに特徴がある 2）。その改革は、平成 26 年の法改正（学校教育法及び国立大学法人
法、通称「大学ガバナンス改革法」）により、トップ層の権限を更に強化することとなった。
しかしながら、大学組織の特殊性は多くの先行研究が指摘するところであり（天野 2004、Becher and Kogan 1992、Clark 1983）、こうした大学ガ
バナンス改革には批判も多い（羽田 2014、山本 2014、渡辺 2015）。また、
ガバナンスの形態と大学の業績との間の関係性に疑問を呈する研究も数多く存在するという（大場 2014）。実際、大学に比べれば自律性の高い企業
人でさえ、「仕事のやり甲斐」が仕事へのインセンティブを高めるという指摘がある（高橋 2004）中で、理念上は自律性を保証され、研究のやり甲斐に高いインセンティブを持つはずの大学教員が、他律的にコントロールされることを容易に受け入れるとは想像し難い。
1.2

機関単位での分析研究の必要性

また、同時代的に、高等教育を取り巻く現況において、大学機関単位での分析の必要性が高まっている点にも留意する必要がある。特に深刻なのは、世界レベルでの大学ランキングの横行である。大学ランキングは、指標の直観的性質と世界の大学が対象であること、そして大学の「可視化」「数値化」ブームが合わさる形で、各国の高等教育政策，大学の経営戦略に大きく影響していることは周知の事実である。ところが、それら指標の根拠や客観性は不十分であると言わざるを得ない。また、高等教育研究上の課題として、理論・方法・知見の適用について再考を余儀なくされている。ことさら、高等教育の研究と実践の両立は喫緊の課題であり、そのためのデータ・人材・検証の方法等の未解決の課題は多い。これら諸問題の154

大学の研究生産とガバナンス

複雑性をどのように解くべきなのか。
これらの問題を解くためには、高等教育の機関・組織の研究のために必要なデータの探索、的確な「数値化」と科学的検証および経営行動のメカ
ニズム解明のための分析が必要だと考える。こうした営為を通じて、高等教育政策・大学の経営戦略策定へ科学的に寄与することが狙いである。
そこで本稿では、ガバナンスと研究生産性との関係について、機関レベ
ルの外形データとアンケート調査を用いた分析を行い、近年の大学組織・ガバナンスに関する一連の政策や改革を検証する 3）。
1.3

ガバナンスとは分析に先立ち、本稿で注目する大学の「ガバナンス」をどのように定義
し、観察可能としたのかを明記しておく必要がある。ガバナンスは、研究者の間でも必ずしも定義が一致しているわけではないが、先行研究をふまえながら、大場（2014）は「意思決定に係る諸々の組織構造や権限配分、意思決定に至るまでの過程全般を含んだ概念と捉えられている。当該意思決定過程は明示（公式）・黙示（非公式）の過程の双方を含む」と整理した。
本稿ではこの定義に基づき、意思決定の権限配分に焦点を当てる。特に重要な点は、ガバナンスの黙示（非公式）の側面である。後に述べるように
本稿では、意思決定の権限配分について、学部長からみた学内意思決定権
限の所在の測定をしているが、その直接的な根拠は、宮台（1989）の権力の予期理論に依拠している。宮台によれば、権力は、主体の権力に関する意図や自覚および実際の行使に関わらず、客体が権力の行使を想像＝予期することのみによって発動すると定義した。この定義に基づいて、大学における意思決定権限を再定義すると、次のようになる。すなわち、大学の規程・規則等に明記してある権限とは別に、構成員によって「大学の〇〇に関する影響力、決定力は、××にある」と認識されることこそが、権限の事実上の配分・所在を示している、としよう。このような、客体の側からの意思決定権限の定義付けは、「（大学では）殆どの決定は、実際、公式のガバナンス制度の外で行われ、それは非公式であり、非官僚的なものである」とする Kerr（1982）の指摘とも符合する。

155

1.4

研究生産性への注目−ゼロのインフレ

ガバナンスの効果を見出す指標として、本稿では研究生産性に着目する。
実際には、大学別にカウントされた Web of Science に収録されている論文数（名寄せ作業したもの）を用いている。ただし、論文数のような、いわゆる計数（カウント）データの扱いには、注意が必要である。
まず、分布の問題である。計数データは経験上、正規分布を仮定できな
いことが多く、従来、対数変換を施して正規性を確保するなどの対処がなされてきた。大学の研究活動に関する諸研究において用いられることの多い論文数についても、概ね歪度の高い、非正規分布であることが多い。こうしたデータに対して過去の研究では、分布の偏りを意識していない研究（青木・木村 2016、浦田 2017、大膳 1996a、1996b、2008、2011、近藤・富澤・林 2005）、対数変換で対応する研究（林・調・山下・富澤 2008、 米谷・池内・桑原 2013）などが見られた。
偏りのあるデータでは、基本統計量の平均値が、代表性の指標として機能しなくなることは常識であり、大学の研究活動の指標として用いられることの多い「一人あたり論文数」の数値が何を代表しているのかは、実のところ不透明なのである。さらに、多変量解析を施す場合、偏りのある論
文数を無変換のまま扱うのは論外として、よく用いられる対数変換については、（回帰分析における）説明変数・被説名変数の変換の組み合わせにより結果の解釈が変化する点、変換自体に批判もある（粕谷 2004、Kasuya
2004、久保 2003）点には注意が必要であり、それら分析から得られた知見の正当性を揺るがしかねない 4）。
そもそも、科学の生産性の分布に関しては、多くの研究者によって理論分布が仮定されてきており、山崎（1982）は、日本の実際のデータを用いて、理論分布と実際の分布を検証した結果、負の二項分布が最も適合していることを示した。以後長いインターバルを経て、村澤（2008）により研究生産性の規定要因分析において負の二項分布が適用されて以降、改めて
分布の偏りへの配慮が散見されるようになった（たとえば坂無 2015、藤村
2017）が、それでもまだ課題は多い 5）。すでに中尾・村澤（2018）によって指摘されているように、論文数データは、ゼロが過剰に多いという特性を持っている。故に、偏った分布に適するとされる Poisson 分布や負の二項分布を適用しても、ゼロを過小に評価することになるため、推定すべきパラメ ータ ーで ある 平均 値 を過大 に見 積も る可 能性 が 指摘さ れて いる（Zurr et.al. 2012）。

156

大学の研究生産とガバナンス

さらに、 論文数ゼロ
まけものには、多様な意味が内包されている可能性（ なのゼロ、専門分野に依存するゼロ、環境や状況に依存したゼロ等）があるにもかかわらず、我々は「論文数ゼロ」を一律に扱っており、その内実についてあまりにも無頓着であった。この問題を方法論により乗り越えるべく、本稿では、以下の 2 つの分析、すなわち ① 常に論文ゼロのケースと、たまたまゼロのケースを判別する分析、および ② Web of
Science に収録されるような、英語（査読）論文を書くことに関しての、大学間の敷居の高さの分析、を展開する 6）。
その数学上の特質に関する解説は中尾・村澤（2018）を参照していただ
くとして、ここでは図解により、技術的に一元化されたゼロを分解する仕組みを解説しておこう。図 1 は Zero-Inflated Model、図 2 は Hurdle
Model の仕組みを図示したものである。図 1 の Zero-Inflated Model では、
過剰なゼロを 常態化したゼロ ＝二項分布のゼロと、 たまたまゼロ ＝負の二項分布のゼロ（論文がたまたまゼロであることもあるけれども、それは常態化しておらず、普段は論文生産がそれなりにある）の 2 つの和で構成される（＝混合分布）とみなし、それゆえにゼロが過剰に多いという想定をしている。他の方の図 2 で示された Hurdle Model では、過剰なゼ
ロは、大学を例に例えると、英語査読論文数ゼロを超えるためのハードル
が、ほとんどの大学にとって高すぎるためにゼロが過剰に多い、という想
定である。

157

ゼロ

論文数の分布：ゼロ過剰状態

分解の流れ① ゼロが常態化（点の部分）

ポワソン or
負の二項分布

Zero-Inflated Model
ゼロの意味（要因）が違う！
この両者の判別をモデリング

ゼロの内実は…

0

1

2

3

4

5

〜

0

1

2

3

4

Zero or Not のロジットモデル化

5〜② たまたまゼロ：普通は論文書いている！
（ゼロの一部は、実はポワソン・負の二項分布の一部）

ポアソン or
負の二項回帰

出所：筆者作成

図1

Zero-inflated Model

ゼロからのハードル超え① ゼロ⇨1 以上

論文数の分布：ゼロ過剰状態（非ゼロ）を分かつ
ハードルがある！

1 以上 or ゼロのロジットモデル

ハードル

切断分布

ゼロを超えるには…

0

1

2

3

4

5

〜

Hurdle Model
・1 本の査読論文を通すには、大きな壁がある・超える＝コツ・能力・流儀を会得してしまえば、量産可
・壁を越えることと壁を越えてからの量産は「別物」

0

1

2

3

4

5

〜

② 最低でも 1 本以上は論文を書いているが、変動はあり
出所：筆者作成

図2

158

Hurdle Model1〜の切断分布モデル

大学の研究生産とガバナンス

2．データ
以上のような前提を踏まえ、以下からは、機関レベルでの研究パフォー
マンスに対しガバナンスの効果がどれ程あるのかを検討する。用いるデー
タは以下の通りである。
ガバナンス変数「大学における教学ガバナンスとその効果に関する調査研究」アンケー
ト調査：実査は平成 27 年 1 月〜5 月、全国の大学の学部長 2,216 名を対象に行い、回収数は 1,044、回収率は 47.1%であった。この調査の中で、学長および教授会の 2 アクターへの意思決定権限の集中度を測定した項目を用
い、これを大学ガバナンスの変数とした 7）。スコアはそれぞれ 0〜32 の閾値を持ち、数値が高いほど当該アクターへ権限が集中していることを意味する。これら 2 変数は、学部レベルのデータなので、機関レベルで平均と標準偏差を算出し、機関レベルデータ（『大学四季報』（東洋経済新報社刊）、『大学機関データベース』（東京大学大学経営政策コース・両角亜希子准教授監修、広島大学高等教育研究開発センター支援）にマージした。さらに、アンケートデータ、外形データの未回収・欠損値を missForest 法により補完して疑似完全データセット構成した 8）。マージしたデータはいずれも平成 27 年度の数値である。
研究 output（従属変数）には、Web of Science に収録されている論文数（名寄せ作業したもの）について、機関別集計を行ったものを、上記デー
タセットにマージした。
その他、統制変数として以下の変数をモデルに組み込む。これらは、上記の『大学四季報』『大学機関データベース』により補完した。以下列記しておく。
設置者（公立＝1、国立＝0 のダミー、私立＝1、国立＝0 のダミー）
大学設置年（1950 年を基準とした連続変数）
専門分野（人文、工、医歯薬をそれぞれ傘下に収めるかどうかを表したダ
ミー変数）
附属病院を持つかどうかのダミー、威信（偏差値：50 を基準とした連続量）
規模（教員数、学生数の実数）
範囲（全学生に占める博士課程学生の割合）

159

研究費（取得した科研費の額）
国際性（外国人教員数）
支援（教員一人あたり職員数、職員一人あたり学生数）
教育の質（教員一人あたり学生数、定員充足率）

3．分析結果
基本統計量は、表 1 に示した。WoS 論文数の統計量をみても、論文数ゼロのインフレが生じていることがわかる。分析結果は表 2 に示した。Log（theta)が統計的に有意であることから、負の二項分布モデルが望ましい
ことが示されている。
表1

分析に用いる変数の基本統計量

量的変数の基本統計量
平均

中央値

最頻値

標準偏差

WoS 論文数

103.20700435.238

設置年

1977.167

1973

1950

22.078

偏差値

50.316

49

45

6.289

278,074.698

25350

910

1,271,858.440

234.23995

80

404.877

教員一人あたり職員数

0.830

0.654

1

0.678

外国人教員数

9.793

4

0

21.254

博士課程学生比率

0.007

0.003

0

0.013

意思決定権限：教授会

1.628

0.367

0

2.344

意思決定権限：学長

2.923

2.310

0

3.203

意思決定権限：教授会（機関内の標準偏差）

1.000

0.000

0

1.374

意思決定権限：学長（機関内の標準偏差）

1.518

0.551

0

1.966

科研費（単位：千円）
教員数

質的変数の分布（割合）
国立
設置者

11.3
該当

公立
11.3

私立
77.4

合計
770

非該当

人文系ダミー

10.0

90.0

770

工学系ダミー

31.7

68.3

770

医歯薬系ダミー

23.1

76.9

770

附属病院ダミー

22.7

77.3

770

※補完後のデータセット
出所：筆者作成160

大学の研究生産とガバナンス

分析結果を検討してみると、学長、教授会ともに彼らへの意思決定権限の集中が、研究生産性に直接関わっているとは言えなさそうである。国立の場合、教授会権限の所在に関する認識の不一致性が高いほど、WoS 論文
獲得へのハードルが高いことが示されている。私立はその逆となっており、学長権限の所在に関する認識の不一致性が高いほど、WoS 論文の量産へと繋がっている。言い換えれば、研究生産には、教授会自治に関する共通認
識形成（かならずしも、教授会に権限が集中しているかどうかとは別）が条件となっているのが国立大であり、逆に、研究生産には、学長権限に関する共通認識不在＝自由度が条件となっていそうなのが私立大、ということなのだろう。しかしながらいずれにせよ、権限と生産性の関係は、本分析結果からは納得の行く整合的な解釈は難しい。
統制変数の効果をみておくと、機関の傘下に収める専門分野、設置年、科研費が、常時論文数ゼロあるいは、論文１本獲得への障壁越えを左右する要因となっていることがわかる。やはり、工学・医歯薬系が傘下にあると、英語論文を常時生産することが当然となっているようであるし、人文社会系が傘下にあることにより、英語論文数ゼロが常態化しやすい。英語
論文執筆に関する専門分野間の文化・慣習の違いが、反映されていると推測される。設置年については、歴史のある大学は英語論文ゼロが常態化することはなく、論文を 1 本以上執筆するハードルも容易に越える。科研費獲得額の高さも同様である。しかし、これら変数の効果は、意外かもしれないが、論文の量の多寡には影響を及ぼしていない。
別の変数の効果を検討してみよう。教員規模は、WoS 論文の量産を規定するが、2 乗項も有意（―）なので、単調増加ではなく逓減傾向である。
さらに、威信のある大学ほど、論文ゼロが常態化せず、論文量産のハード
ルは低く、論文の生産性は高い。研究大学（Doctor 院生比率高）の生産性は高いことも示されている。

161

表2

研究成果とガバナンスとの関係：Zero-Inflated model と Hurdle Modelzero-inflated model

hurdle modelzero-inflated

count partzero-hurdle

count part

切片

4.921**

3.797***-4.154**3.886***

公立（v.s. 国立）-.312-1.195*-.278-1.156*

私立（v.s. 国立）-2.299-.663 .

1.601-.665 .

設置年（1950 年基準）

.048***.010-.034**.012 .

人文系含む

1.008*-.256-.963*

-.246

工学系含む

-1.405**

.420*

.954*

.367 .

医歯薬系含む-2.135***.410 .

1.751***.310

附属病院あり

.181

-.457

.319

-.404

偏差値（50 基準）-.138**.064***.127**.061***

科研費（単位：10 億）-1.176**.007

1.156***.006

教員数（単位：1000 人）-6.297*2.313***

4.742 .

2.251***

教員数の 2 乗

3.640*-.604*-2.958 .

-.571*

教員一人あたり職員数

-0.03

-.069

.006

-.067

外国人教員数

.030

.000

-.027

.000

14.10911.145*-5.20911.120*

意思決定権限：教授会

.157

.016

-.089

.022

意思決定権限：学長

-.225

.003

.179

.000

意思決定権限：教授会（SD）-1.368.069-1.390*.079

意思決定権限：学長（SD）

-.863

-.124

1.118

-.117

公立×意思決定権限：教授会

.823

-.234

-7.03

-.222

私立×意思決定権限：教授会

-.071

-.015

.044

-.022

公立×意思決定権限：学長

.113

-.183

-.103

-.178

私立×意思決定権限：学長

.226

-.032

-.176

-.024

公立×意思決定権限：教授会（SD）

1.038

.493

1.611

.461

私立×意思決定権限：教授会（SD）

1.279

.010

1.543*.002

公立×意思決定権限：学長（SD）

.296

.270

-.563

.241

私立×意思決定権限：学長（SD）.907.289**-1.088.284*

博士課程学生比率

Log（theta）
PseudoR2

統計的有意水準：
出所：筆者作成

162.394***.214*** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.05.382***.214

大学の研究生産とガバナンス

4．終わりに
このように、本モデルでは、ガバナンスの形態自体に影響を与えそうな、
大学の外形特性を変数としてモデルに組み込み、統制を試みている 9）。その結果を総括すれば、政策が意図したような、権限を一定のところに集中すれば大学がうまくいく、というような単純な 物語”は、現段階では通用してはいないようだ。むしろ、食傷気味ではあるが、大学の外形特性や歴史、威信、そして専門分野特性の規定力が大きいという、極めてこの業界では常識的な結果に落ち着く。このような実情を無視したトップダウンや、
トップダウンを誤解したマイクロマネジメントで辣腕を奮っても、現段階
では、大学が機能するかどうかは、疑わしいようだ。
もちろん、この結果は「ガバナンスが無意味」であることを断定しているわけではない。本稿の分析では、技術的にはデータや変数、分析方法の制約や限界（ゼロ過剰モデル、ハードルモデル）もあり、単純な因果構造を表現するモデルに留まった。おそらくガバナンスとその他諸要因の関係
性は、大学組織の複雑性に応じた、一筋縄ではいかない構造を持っていることが予想される（だからこそ、安易な、すべての大学に網掛けするような、トップダウン方式を強要することには、無理があるわけだが）。実際、異なる Output を用いた別稿で検討したように（村澤 2017）、大学の出力は多様な要因により規定されつつも、その中で権限の集散は、「協働的な組織環境」「構成員から有能・公正だと評価される学長の存在」を介してOutput に間接効果をもたらしていることが確認されている。このことからも、「処置」としてのガバナンスの効果を期待できないわけではないだろう。
ただし、村澤（2017）の分析結果が示しているのは、「組織文化」として位置づけられた「協働的な組織環境」「構成員から有能・公正だと評価される学長の存在」の重要性であり、このことは、本来ガバナンスとは、こうした良好な環境や構成員から支持されるようなリーダーが生まれるような大学組織へと導くことに本質があることを意味しているのではないだろうか。
権限の集散は、そのような環境を作るためにこそ用いられるべきであり、大学に変化をもたらしうる数多ある要因の一つに過ぎないはずだ。リーダーシップ論一つを取ってみても、議論は多様であり 10）、一要素にこだわるのは「木を見て森を見ず」だろう。いずれにせよ、このような論点も含め、継続的な検証が今後も求められよう。

163

注1) 本節は、大場・天野・村澤・秦・大膳・前田（2016）の一部加筆修正を施したものである。
2) 実際には、例えば、機関に計画申請と事後評価を義務付ける競争的資金の拡大を通じて、政府による高等教育機関への介入・統制（マイクロマネジメント）がむしろ強化されており、いわば、政府により 統制された自律性（regulated or earned autonomy） に過ぎない（Amaral et al. 2002）状態にある、とも言える。
3) 成果の一部は、すでに野村・村澤（2017）、村澤（2014）、村澤（2017）にもまとめられているので、併せてご覧頂きたい。
4) 村澤・立石（2017）も併せて参照のこと。
5) 例えば、分布の正規性の検定や、適切な分布を選択するための検定（Poissonあるいは negative binomial のどちらがより適合するか、に関する検定）を経ずに、Poisson や負の二項分布を無批判に適用してしまうなど。
6) 教員個人の生産性分析については、中尾・村澤（2018）、村澤・立石（2017）
も併せて参照のこと。
7) 調査では、意思決定の必要な 32 の領域に関し、11 のアクターそれぞれについて意思決定権限があるかどうかを尋ねている。今回の分析では、学長と教授会にアクターを限定し、これら 2 アクターの意思決定権限領域数を算出した。具体的な調査項目は、野村・村澤（2017）を参照のこと。
8) 近年稀にみる、40％を超える回収率は得られたが、すでに村澤（2017: 43-5）
でも指摘しているように、規模（定員）、威信（偏差値）について、回答・
未回答の学部間で統計上の有意差が見られた。そこでバイアスを抑える目的
で欠損値補完を施した。なお、欠損値の補完方法は多数あるが、量的変数と質的変数の両方を併せ持つ混合型データについては、それら両方の情報を活
か す こ と が で き る missForest の 優 位 性 が 識 者 か ら 指 摘 さ れ て お り（Stekhoven and Bühlmann 2012）、本稿でもこの方法を用いて欠損値の補完を試みた。分析には R の missForest（Stekhoven 2013）を用いた。
補完に用いた変数は、被説明変数、説明変数として用いた変数以外には、
以下の通りである：学生数（学部、修士、博士、専門職、外国人：定員・実員）、学部定員充足率、教員一人当たり学生数、学部就職率、人件費比率（以上 2016 年データ）、WoS 論文数（2010〜2016）、THE 世界大学ランキング（2010〜2016）。
補完の精度については、NRMSE（normalized mean squared error）、PFC（proportion of falsely classified entries）に基づいて判断する。NRMSE は、
連続データに関する欠損値補完の精度についての全体評価指標であり、厳密には、1 に近い場合は、欠損値補完が平均値に置き変えられた場合に等しい

164

大学の研究生産とガバナンス
ことを意味する（わざわざ missForest をする意味が無い）。PFC は、離散データに関する欠損値補完の全体評価指標であり、共に 0〜1 の値を取り、0に近ければ補完が成功しており、1 に近ければ補完の精度が低いことを意味する。詳しくは Misztal（2013）を参照のこと。なお、missForest はランダ
ム性を内包しているので、同一のデータを用いても結果が微妙に異なり、
NRMSE および PFC もその都度異なる。本稿では missForest を 100 回試行
した結果、NRMSE は平均 0.45、標準偏差 0.001、PFC は平均 0.1、標準偏差は 0.002 であった。
9) ガバナンスの形態に関する規定要因分析については、村澤（2014、2017）を参照のこと。もちろん、横断的調査を用いているので、統制には自ずと限界はある。
10) リーダーシップ論は、たとえばリーダーの持つ個性・特性（自信・調整・積極・独創・順応・誠実・達成・カリスマ etc.）に依存するとする論、リーダーの行動様式（業務・役割志向 or 人間関係・従業員志向）に依存するという論、コンティンジェンシー（発揮されうるリーダーシップは状況依存であるとする）論、LMX（リーダー・メンバー・エクスチェンジ：リーダーとメンバーの日々の関係性の蓄積）が重要とする論、TSL（トランザクショナ
ル・リーダーシップ：メンバーに対する管理と報償（アメとムチ））が重要とする論、TFL（トランスフォーメーショナル・リーダーシップ：ビジョンの提示が構成員の啓蒙・学習・成長・自律を促すとする）論、SL（シェアード・リーダーシップ：構成員が当事者意識を持ち、臨機応変にリーダーシッ
プを取る、構成員間の知識の交換の密度）の重要性を指摘する論など、多様に展開されている。入山（2012、2015、2016）を参照せよ。

参考文献
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