Japanese Journal of Administrative Science
Volume 34, No.3, 2023, 57-73
経営行動科学への質的比較分析の適用
経営行動科学第 34 巻第 3 号，2023，57-73

Special Issue, Research Note
特集論文・研究ノート

経営行動科学への質的比較分析の適用―因果非対称性，条件交絡及び等結果性への着目―
東洋大学

中 西 善 信＊Application of qualitative comparative analysis to administrative science:
Causal asymmetry, conjunction, and equifinality
Yoshinobu NAKANISHI(Toyo University）
Qualitative comparative analysis (QCA) has been in focus as a new
analytical method that overcomes the problems of conventional quantitativeand qualitative research and bridges the gap between them. In recent years,
the number of studies that apply QCA in the field of administrative sciencehas rapidly increased. This study aims to deepen readers’ understanding of
QCA and its potential applications in future research. We first present thechallenges of conventional quantitative and qualitative research methods
and a comparative overview of the characteristics and challenges of QCA.
We then discuss the applications of QCA to administrative science, focusing
on QCA attributes that facilitate the analysis of phenomena characterized bycausal asymmetry, conjunction, and equifinality. Furthermore, with reference
to previous studies, including seminal works such as Hertzberg’s motivationhygiene theory and Fiedler’s contingency theory of leadership, we examine how
QCA is suitable for administrative science. Subsequently, we demonstrate theusefulness of QCA in administrative science research and the possible directionof its future application.
Keywords：qualitative comparative analysis, set-theoretic approach,configurational approach, administrative science, businessadministration, management

本稿は，QCA の経営行動科学への適用に向１．はじめにけた含意を示すことを目指す。経営行動科学

従 来 の 定 量 研 究・ 定 性 研 究 の 課 題 を 克 服

は，「経営における行動主体（経営組織，集団，

し， 両 者 の 架 け 橋 と な り う る 新 し い 分 析 手個人）の活動の全ての分野」（平野, 2011, p. II）

法 と し て， 質 的 比 較 分 析（QCA: qualitativeを検討対象とする。また，経営行動科学学会のcomparative analysis）が注目されている。そ

専門別研究部会の名称に鑑みれば，その領域はし て 近 年， 図 1 の よ う に， 経 営 学 に お い て

経営組織，組織行動，人的資源，職場適応，国QCA を適用した論文が急増している。

際経営，及び経営戦略に広がり，経営学を広く網羅するといえる。
後述するように，経営行動科学の研究対象＊

東洋大学経営学部 准教授。

は，因果非対称性，条件交絡，等結果性等，－57－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

1

出所：Misangyi et al.（2017） に基づき筆者作成

出典： Misangyi et al.（2017）1 に基づき筆者作成
図1

QCA を適用した経営学研究論文

QCA 適用に適した特徴を持つ。このため QCA

ない条件は，これを生じさせる条件の否定と同といわれる（Fiss, 2007）。今後さらに経営行動

析に適しているという QCA の特徴が，いかに科学の各領域において QCA を適用した研究が経営行動科学の研究に適しているか，研究事例増加し，QCA 適用論文を読む機会が増えると等を参照しつつ論じる。

図 1 QCA を適用した経営学研究論文
は人的資源管理論や経営戦略論等の研究に有用
じとは限らない）といった特徴を持つ現象の分思われる。このため，QCA の基本的な考え方を理解しておくことは有益であろう。

２．QCA とは 2

一方，QCA の考え方や手法はシンプルであQCA は，複数事例の属性の組み合わせすな

るものの，従来の研究手法とは大きく異なる理

わち条件構成の共通点の抽出を通じて，ある論的基盤，分析方法及び結果記述方法を持ち，「結果」（consequence）を生じさせる十分条件

そこに障壁も存在すると思われる。本稿は，そや必要条件を抽出する手法である 。

3のような障壁を軽減し，『経営行動科学』読者

QCA の基本的な分析手順は図 2 のとおりで

が QCA への理解を深め，各人の研究にこれをある 。ここでは，「仕事に対し動機付けが高ま適用する可能性を見出す一助となることを目指る条件」に関する架空の研究を示している。そす。

の際，このような満足に至る条件（変数）の候

4

そこでまず，従来型研究手法の課題と，これ補として，給与に対する満足，福利厚生の充実，と対比する形で QCA の特徴を概観する。その仕事そのもののやりがい，職場の人間関係を取上で，それらの特徴を活かした，経営行動科学

り上げている。

への QCA 適用可能性について論じる。特に，図中のローデータ行列（1）の各行は，各事

条件交絡（ある結果は，複数の素条件（要因）例（A 氏, B 氏, ...）の調査結果を示している。

の組み合わせすなわち条件構成により生じる），

QCA ではこのローデータ行列を真理表（truth

等結果性（異なる条件構成が同じ結果につながtable）（2）に変換する。ローデータ表の各行りうる），及び因果非対称性（ある結果が生じが 1 事例に対応するのに対し，真理表の各行は，－58－

経営行動科学への質的比較分析の適用（１）ローデータ行列
事例 ID

給与

福利厚生

仕事そのもの

人間関係

A

〇

〇

×

×

動機付け
〇

B

〇

×

×

×

×

C

×

×

〇

〇

〇

D

〇

×

〇

〇

〇

E

×

×

〇

〇

〇

F

×

×

〇

×

×

～

～

～

～

～

～

条件構成

給与

福利厚生

仕事そのもの

人間関係

動機付け

1

×

×

〇

〇

〇

C, E, ...

↓
（２）真理表
事例 ID

2

〇

〇

×

×

〇

A, ...

3

〇

×

〇

〇

〇

D, ...

4

〇

×

×

×

×

B, ...

5

×

×

〇

×

×

F, ...

6

×

×

×

×

〇

（なし）

～

～

～

～

～

～

～

↓
（３）解（
「動機付け」を生む十分条件）「仕事そのものにやりがいがあり，かつ，人間関係が良好」，または「給与がよく，かつ，福利厚生が充実」

図22 QCA
QCA
の分析手順
図
の分析手順

素条件（給与，福利厚生，…）の組み合わせす

志向アプローチ（Marx et al., 2012）なのであ

なわち「条件構成」を示す。この例の場合，条る。

件構成 1 には C 氏，E 氏，その他が該当する。

QCA に適した問いは，「どのような条件構成

条件構成 6 のように，観測データが存在しないが，ある結果（帰結）を生じさせる必要条件・条件構成（行）も生じうる。これは「論理残余」

十分条件となっているか」である。後述する（logical remainder）と呼ばれ，普通に生じるが，単一素条件だけではなくそれらの「組み合ものである。そして，ツールを用いて真理表のわせ」の検討に適していること，そして，必要内容を縮約変形し，「解」（solution）（3）を提条件と十分条件を区別して検討できること等が5示し，これを解釈する 。

QCA の特長となっている。

ローデータ行列は定量分析においても作成さ

QCA にはいくつかのバリエーションがある

れるがその視点が異なる。定量分析はこの行列-2-

が，現在は主にクリスプ集合 QCA（csQCA:

を縦（列）で眺め，QCA はこれを横に眺める，

crisp-set QCA）とファジィ集合 QCA（fsQCA:という田村（2015）の表現は両者の違いを端的

fuzzy-set QCA）が適用されている 。csQCAに示している。すなわち前者が各変数の分散には，伝統的な集合の考えに基づき，ある事例の着目する変数指向アプローチであるのに対し，条件や結果について，「～である」「～でない」

後者は各事例における条件構成に着目する事例の 2 値のいずれかを付与する。先の架空例では

6

－59－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

csQCA を用いている。fsQCA は，集合としていえばこれは，「『p ならば q』の関係が存在す「ファジィ集合」を考える。ここでは，ある事るときに『p でないならば q でない』も成り立例の条件や結果について，「完全に当てはまる」

つと考える，すなわち裏命題の真偽が元の命題と「全く当てはまらない」の間に，「どちらかの真偽と一致すると想定しているようなものでといえば当てはまる」等の中間の状態が存在ある。しかし，論理学的にみれば，上記想定はしうると考える。csQCA は節倹的（Rihoux et

正しいとはいえない 。

7al., 2013）であるが，データに含まれる情報を一方，組織の様相において因果対称性が常に単純化しすぎているとの批判もある（De Meur成り立つとは限らない（Fiss, 2011）。むしろ，

et al., 2009）。 ま た，csQCA と fsQCA を 比 較

因果非対称性の視点を持つ，すなわち，ある結すると，前者は「第 I 種過誤」を犯しやすく，果を生じさせる条件とその結果を生じさせない

後者は「第 II 種過誤」を犯しやすい傾向にあ

条件は別物と考えることも必要である（Fiss,る（Fujita, 2013）。

2011）。しかし，統計分析のモデルへの因果非2011 年末までに発行された論文をレビューした Rihoux et al.（2013）によれば，その段階

対称性の取り込みは困難である（Fainshmidt
et al., 2020）。

では csQCA が依然として主流であったが，近第 2 に，統計分析は，各説明変数の影響は相年，経営学分野においては fsQCA が多数を占互独立であるという想定（加法性の想定）をそめるようになっている（Mello, 2021）。

の基本としている。すなわち，複数の変数の影
響は各変数単独の影響の和であると想定する。

３．従来型方法論の前提と課題

交互作用を考慮することも可能ではあるが，3

De Meur et al.（2009） に よ れ ば，QCA は，

次以上の交互作用ともなると，その解釈はきわ

定量研究と定性研究双方の間の中庸（via media）

めて困難となる（Fainshmidt et al., 2020; Fiss,をなし，両者の課題を緩和するものであるとい

2007, 2011）。すなわち，原因条件（説明変数）

う。QCA は背景の異なる両手法の架け橋となの交絡的影響（conjunction）の分析が困難なる（Marx et al., 2012）。本節では，QCA の特のである。

徴及び経営行動科学への適用について論じる準第 3 に，「 先 行 条 件 が 異 な れ ば 結 果 が 異 な備として，統計分析に代表される定量研究と定る」，すなわち説明変数の値が異なれば被説明性研究の双方がおく前提，並びにそれらの方法

変数の値は異なると考える。この推論は自然で

論上及び適用上の課題について整理する。

はあるが，現実には，全く異なる条件構成が同じ結果につながることもある。例えば，第 2 節

3.1

定量研究の前提と課題の架空例のように，「やりがいと人間関係」ま

第 1 に，統計分析の代表といえる線形回帰

たは「給与と福利厚生」といった全く異なる条は，一般に，因果対称性を想定している（Fiss,

件構成が同じく動機付けを高めるといった様

2011）。例えば，被説明変数に正の影響を及ぼ相は珍しくない。すなわち，「システムは，異す説明変数の値が大きい／小さいほど，当該被なる初期条件と異なるパスから同じ結果にた

説明変数の値は大きく／小さくなる。名義尺度

どり着くことがある」（Katz & Kahn, 1966, p.

の言葉に置き換えれば，結果「あり」につなが28-29, 筆者訳出）。このような性質は，等結果る条件がないときには結果「なし」が生じると性（equifinality）と呼ばれる。等結果性は経想定する。例えば，「昇進 → 動機付け」のモ

営学研究において注目度が高まってきている

デルにおいては，同時に「昇進停滞 → 動機付（Fiss, 2011）。しかし，逆 U 字型モデルのようけ低下」の関係も想定されている。論理学的にな例はあるものの，回帰分析の多くの手法は等－60－

経営行動科学への質的比較分析の適用

結果性を考慮しない（Fiss, 2007）。

であるためには，「高業績でない → 顧客密着

第 4 に，基本的には大規模サンプルが必要ででない」（対偶命題）が成り立たなければならある。モデルにもよるが，例えば N=100 を超

ないが，その検証はなされていない 。QCA にえるような十分なサンプルサイズがないと，仮触れることは，このような因果推論のあり方へ

説を有意なものとして支持することができなの注意を喚起してくれる。

い。すなわち，実際は存在する変数間の関係を見過ごしてしまう，第 II 種過誤を犯しやすい
といえる。

9

４．QCA の特徴：従来型方法論の課題に関連して
QCA は，前節で述べた従来型方法論及びそ3.2 定性研究の課題：因果推論の妥当性担保
困難の適用の課題と対照的な特徴を持つ。それは，
因 果 複 雑 性（causal complexity）， す な わ ち，

De Meur et al.（2009）は，従来の定性研究

因果非対称性，条件交絡，及び等結果性との相の課題として，観察された現象間の因果関係の性のよさである（Misangyi et al., 2017）。本節

説明が厳密さを欠き，主観的過ぎるという点をでは，これらの観点から，適宜従来型方法論と挙げている。因果推論の透明性・厳格性・客観比較しつつ QCA の特徴を概観する。

性を担保するための手法も開発されているが，その適用法が不適切であったり，そもそも研究

4.1

因果非対称性を想定

デザインが不適切であるような研究もある。そQCA は，因果非対称性（causal asymmetry）の典型が，ある結果が生じた事例を調査してそを想定する（Fainshmidt et al., 2020; Fiss, 2011）。

の共通点を抽出し，それこそが結果を生じさせ

すなわち「ある結果を生じさせる条件の否定

8た原因（十分条件）だと主張する研究である 。

が，その結果を生じさせない条件とは限らな有名な『エクセレント・カンパニー』（Peters

い」と考える。この点は，「『p → q』が成り& Waterman, 1982）を挙げ，この点を検討してみよう。この研究は，成長率，収益率等の複立つとき同時に『~p → ~q』」という傾向の存在を前提とする線形回帰と異なる。このため数の基準で抽出した優良企業を調査し，当該企QCA は，線形回帰ではうまくモデル化できな業が，共有された価値観すなわち組織文化をもい現象の検討に有効である（Fainshmidt et al.,って成員をコントロールし，これが高業績の源2020）。 ま た， 因 果 非 対 称 性 の 想 定 は， 十 分

泉となっていると主張する。この研究は，業績条件と必要条件の区別（後述）にもつながるに及ぼす組織文化の役割に関する人々の直観的（Fiss, 2011）。

共感を呼んだ一方（北居, 2014），方法論その実世界において因果非対称性はごく一般的な

他の面で多くの批判を呼び起こした。その 1 つ現象であり（Fiss, 2011），これを前提とした分が調査デザインの問題である。すなわち，超優析を応用できるテーマは少なくないと考えられ良企業のみの調査からこれらの共通の特質を抽る。例として，ハーツバーグの「動機付け・衛出した一方，選ばれなかった企業がこれらの特生 理 論 」（Herzberg, Mausner, & Snyderman,

質をもっていないかが不明だというものであ1959）を考えてみたい 。この理論は，仕事にる（北居, 2014）。例えば，エクセレント・カ

おける満足を生じさせる「動機付け要因」（達ンパニーの特徴として抽出された要素に「行動成，承認，仕事そのもの等）と，不満足を生じ重視」や「顧客密着」があるが，エクセレント

させる「衛生要因」（会社方針と管理，監督技

でない企業がこれらの特徴を有していてもおか術，給与等）は別物だとする。そして衛生要因しくない。論理的には，「顧客密着 → 高業績」の解消は不満足解消に寄与するものの，満足向

10

－61－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

上につながらないという。

ズのもと，多くの条件要素（通常，4 ～ 7）の「因果対称」を前提とするならば，動機付け

交絡を分析できる（Fiss, 2007）。すなわち，統要因と衛生要因は表裏一体となるはずである，

計分析における高次の交互作用に相当する分析

すなわち，動機付け要因の否定が衛生要因に，が可能である。このため，複数条件の適合性，衛生要因の否定が動機付け要因となるはずであ

例えば戦略論における複数戦略の補完性の分る。そして，動機付け要因の未充足が不満足

析に適しているといわれる（Fainshmidt et al.,を，衛生要因の解消が満足を生じさせるはずで2020）。

ある。しかしそうではないというのがこの理論

この点を，フィードラーの「リーダーシップの特徴である。この主張は激しい論争を引き起のコンティンジェンシー理論」（Fiedler, 1967,

こし，様々な追試が行われた（日野, 2017）。

1993）を例に確認しよう。この理論の主張は，動機付け要因と衛生要因を区別するハーツ「おかれた状況によって，高業績を生むリー

バーグの主張は，因果非対称性の好例といえダー属性（パーソナリティ）は異なる」というる。このため，動機付け・衛生理論の検証にものである。状況は，（1）リーダーと成員の「関おいて QCA が有効となる可能性が高い。すな係」，（2）「課題構造度」，及び（3）リーダーのわち，「満足」と「不満足」を結果としてそれ「地位力」の 3 次元により構成される。その上ぞれ QCA を行えば，両者につながる条件構成

で，状況がリーダーにとって望ましい場合と望を明瞭に抽出できる可能性がある。その結果，

ましくない場合には「課題動機型」リーダーが，ハーツバーグの主張通り，ある条件は満足に寄その中間の状況にあっては「関係動機型」リー与するが，当該条件が満たされなくとも不満足

ダーが高業績を上げるとされる。

にはつながらないとなるかもしれない。あるい

ここで QCA を適用してこの理論の追試を行は，ある条件が満足に寄与すると同時に当該条

えば，条件交絡の分析が容易という長所が威力件の不充足が不満足につながるということがあを発揮するだろう。参考までに，フィードラー

るかもしれない。このように，QCA の適用は，の主張（図 3）をそのまま QCA の形式で表現

動機付け・衛生理論のような因果非対称性が想してみよう。

定される現象の理解向上につながるだろう。

ここでは，リーダー属性（関係動機型，課題動機型）別に結果を示す。すなわち，各リー4.2

条件交絡への対応

ダー属性別に，「条件」として 3 つの状況属性

先に，統計分析は条件の交絡すなわち複数の（関係，課題構造度，地位力），「結果」として変数の交互作用の扱いに限界があると述べた。

「高業績」を適用すれば，「高業績」を生じさせこれに対し QCA は，一定以上のサンプルサイ

る十分条件を表現することができる。結果（複

区分

I

II

III

IV

V

VI

VII

VIII

関係良好

〇

〇

〇

〇

×

×

×

×

高課題構造度

〇

〇

×

×

〇

〇

×

×

高地位力

〇

×

〇

×

〇

×

〇

×

高業績（関係動機型）

×

×

×

〇

〇

〇

〇

×

高業績（課題動機型）

〇

〇

〇

×

×

×

×

〇

出所：Fiedler（1967） Table 9-2に基づき筆者作成。

図3

リーダーの置かれた環境・リーダーシップスタイルと業績

図 3 リーダーの置かれた環境・リーダーシップスタイルと業績－62－

経営行動科学への質的比較分析の適用
解

1

2

3

関係良好

●

●

×
○

高課題構造度

●

×
○

高地位力
該当区分

I, II

●

×
○

I, III

VIII

備考：区分I（関係良好・高課題構造度・高地位力）は，解1, 2双方に相当。
出所：Fiedler（1967） Table 9-2に基づき筆者作成。

図4

課題動機型リーダーが高業績を上げる条件

11
図 4 課題動機型リーダーが高業績を上げる条件
雑解 ）は以下のとおりである。
て，より精緻な分析が可能になるだろう。

関係動機型リーダーが高業績を上げる条件は以下のとおりとなった。

より多くの条件とリーダーシップスタイ
ルの交絡の効果に関する研究の例としては，Cannaerts et al.（2020）が挙げられる。この研究「～関係 かつ 構造化」，又は，「～関係 かは，文化コミュニティセンターを題材に，両利

つ 地位力」，又は，「関係 かつ ～構造化 かつき（ambidexterity） 経 営（Tushman & O’Reilly,～地位力」			1996） す な わ ち 探 索（exploration） と 深 化（1）（exploitation）の双方を重視する組織の特徴を
課題動機型リーダーが高業績を上げる条件は以下のとおりとなった。

fsQCA により検討したものである。その際，組織要因として分化，集権，職員自律，支援的文脈を投入した。また，リーダーシップスタイ「関係 かつ 構造化」，又は，「関係 かつ 地ルとして強制的リーダーシップと促進的リー

位力」，又は，「～関係 かつ ～構造化 かつ ～ダーシップを投入した。データ収集は質問紙に地位力」				拠った（N=72）。分析結果（複雑解）は図 5 の（2）とおりである。
こ れ ら の う ち 後 者 を Ragin & Fiss（2008）

このように状況により，両利き経営実現に向の表記法で示せば図 4 のとおりとなる。この

けて，強制的・促進的両リーダーシップがとも「なし」を示す。各列は，解における項（term）

方とも有効でないこともあるのである。

表記法において「●」は「あり」を，「 」は -3- に有効なことも，一方のみが有効なことも，双に相当する。例えば，図 4 の解 1 は，課題動機

また，個人と組織の適合（P-O Fit: person-型リーダーが高業績を上げる条件（式（2））のorganization fit） も， 条 件 交 絡 の 典 型 例 と い

うちの第 1 項（関係 かつ 構造化）をさす。な

え る。Chatman（1989） に よ れ ば， 組 織 特 性お，フィードラーは十分条件と必要条件の別を（価値観，規範）と個人特性（価値観）の適合示していない。図 4 及び以下で示す他の例にお（congruence）が両者の間のフィットを生み，ける表記は，便宜的に，先行研究が十分条件分

そのフィットが組織と個人の双方に成果をもた析を行ったものとして示すものである。

らす。また，組織特性と個人特性のフィットに

特に課題動機型リーダーが，両極端な状況下

は，メンバー選考やメンバーの社会化が影響すにおいて高業績を上げていることがみてとれる。フィットや成果につながる条件（変数）交る。これはあくまで Fiedler（1967, 1993）の結絡のパターンは複数存在すると考えられるが，果をそのまま図式にしたものであるが，QCA

このような，等結果性を前提とした条件交絡のを用いて，例えば，条件を追加することを通じ検討，すなわち，どのような条件構成（特性－63－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

解

1

2

分化

×
○

集権

×
○

×
○

●

●
●

職員自律
支援的文脈
強制的リーダーシップ
促進的リーダーシップ

●

3

4

5

6

×
○

×
○

●

●

×
○

×
○

×
○

×
○

●

×
○

●

●

×
○

×
○

●

×
○

●

×
○

●

●

●

出所：Cannaerts et al.（2020）に基づき筆者作成。

図5

両利き経営につながる組織環境とリーダーシップ
図 5 両利き経営につながる組織環境とリーダーシップの組み合わせ）が成果につながるかの検討は，リアパス（ポスト就任）について検討していQCA が得意とするところである。

る。この研究は，実際の高等裁判所長官経験者

条件間の交絡的効果は，「補完性」（complemen-について最高裁判事に昇進する十分条件を抽出

tarity）と言い換えこともできる。経営戦略と組したものである。ここでは，裁判官人事データ

解12
織構造は相互補完的に業績に影響する（Fiss,

4
5
6 。分析の結果，を3 csQCA により分析している2007）。補完性は人的資源管理においても鍵と中間解として，最高裁判事に至る主要な 6 つのなる（Fiss, 2007）。この分野で補完性を考察し条件構成すなわちキャリアパスが抽出されていた研究例として，平野（2006）を挙げたい。する（図 6）。裁判官の世界においてトップに上

なわち，日本的キャリアシステムの特徴である
東京高裁長官●り詰めるパスは複数存在するのである。同様の●×○●理（幅広いキャリア，職能資格制度，人事権の名古屋高裁長官る条件（経験・ポスト等）」の探索も可能であ

広島高裁長官
人事部集中）は補完性を持つ。これらを組み合ろう。

最高裁事務総長

司法研修所所長

最高裁首席調査官●

法務省民事局長●

分権的情報（調整）システムと集約的人事管
大阪高裁長官
●

12

●

●

●

枠組みを適用すれば，
×○●● 「企業トップに登りつめ
×○福岡高裁長官
わせてこそ効率的な管理が期待できるのであ仙台高裁長官る。さらに，これらのキャリアシステム要因は，
札幌高裁長官

×
○

×
○

4.4

×
○

小規模サンプルによる分析可能性
×○

小さな外部労働市場という環境要因も交絡す

QCA は比較的小さなサイズのサンプルにるが，QCA は，マルチレベル分析にも適して

対 し て も 適 用 可 能 で あ る（Fainshmidt et al.,いる（Fainshmidt et al., 2020; Misangyi et al.,2020）。例えば Fiss（2007）によれば，従来の2017）。

定性研究には多すぎ，定量研究には少なすぎ

高松高裁長官（出展：木寺（2020）に基づき筆者作成）

×○

図 6 最高裁判事に至るキャリア

る状況（例えば，N = 10 ～ 50）に適している

4.3

等結果性

という。この点において QCA は従来の定性研

QCA は， 等 結 果 性 を 示 す 現 象 の 分 析 に 適

究と定量研究の間隙を埋めるといえる（Mello,

し て い る（Fainshmidt et al, 2020; Fiss, 2007,2021）。ただし近年は，より大きなサンプルに

2011）。例えば，上記のフィードラーのコンテ

よる研究の割合が増加している（Misangyi etィンジェンシー理論（Fiedler, 1967, 1993）に

al., 2017）。

おいて，関係動機型リーダーと課題動機型リー -4-

しかし，「サンプルサイズが小さいから QCA

ダーが異なる状況下においてともに高業績を上を選択する」と考えるのは適切ではない。分析

げていることは，ここに等結果性が存在するこ

方法はあくまで問いの種類に応じて選択されとを示している。

るべきである（Mello, 2021）。QCA は，統計分

木寺（2020）は，最高裁判所判事就任とい析と異なる種類の問いに答えるためのものであう「等しい結果」に至るまでの，異なるキャって，小サンプルに対する統計分析の代用と－64－

経営行動科学への質的比較分析の適用

解

1

2

最高裁事務総長

3

4

●

●

司法研修所所長
最高裁首席調査官

6

●

×
○

●

法務省民事局長
東京高裁長官5●●大阪高裁長官

●

●

×
○

×
○

●

●
●

×
○

名古屋高裁長官
広島高裁長官
福岡高裁長官×○仙台高裁長官×○札幌高裁長官×○高松高裁長官×○（出展：木寺（2020）に基づき筆者作成）

図6

最高裁判事に至るキャリア

することはできないのである（Rubinson
et al.,デル）では説明されないアウトカムの例がある
図 6 最高裁判事に至るキャリア
2019）。

ことを意味するのであって，これを無視すべきでないと述べている。例えば，前述の木寺

4.5

透明かつ客観的な因果推論（2020）における解被覆度は 0.6 である。木寺

QCA は，複数事例の観察からの因果推論を，（2020）は，この値を「エリートコースから外客観的な集合演算により裏付ける。また，分析れても可能性を残し，モチベーションを失わな結果の妥当性を指標により確認することができい仕掛け」と解釈している。

13

る。その際，特に以下が広く用いられている 。
十分条件の「整合度」（consistency）は，抽出された条件構成が結果に対する真の十分条件と14なっている程度，例外が少ない程度を示す 。

-4-

また，図 7 では数値を省略したが，各条件構成（1 ～ 6）個別の被覆度（「素被覆度」（raw
coverage）や「固有被覆度」（unique coverage）と呼ばれる）の比較を通じて，各パス間の重要

一方，十分条件の「被覆度」（coverage）は，度の比較も可能である（Fiss, 2007）。このよう「結果」を示した事例のうち，その解（条件構

な指標の解釈を通じた検討は，統計分析を行う成）によるものの割合をいう。すなわち，原因研究者にも比較的受け入れやすいものであろとされた条件構成が結果を説明する程度を意味

う。

する（Ragin, 2008）。誤解を恐れずにいえば，モデルの説明力を示すという点で，回帰分析に4.6

おける決定係数に類する指標として解釈可能で
15

ある 。

必要条件と十分条件の区別

QCA では，ある現象に対して，これを生じさせる必要条件と十分条件を区別して検討すただし回帰分析の決定係数と異なり，QCA

ることが可能である（Fiss, 2007; Marx et al.,に お い て は， 解 全 体 に 対 す る「 解 被 覆 度 」

2012; Misangyi et al., 2017）。QCA による分析（solution coverage）の低さがただちに分析品の焦点は十分条件分析であるが（Greckhamer

質の低さを意味するわけではない。Rubinson

et al., 2008），同時に，必要条件の抽出も推奨さ

et al.（2019）は，低い解被覆度は，その解（モれる（Fainshmidt et al., 2020; Marx et al., 2012;－65－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

Schneider & Wagemann, 2012）。

が困難になる（Fainshmidt et al., 2020）。後述

例えば，コーポレートガバナンスは高業績にのとおり，適切な投入可能条件数には限界があつながるという主張に対して，はたしてコーポる。また，回帰分析において多数の統制変数がレートガバナンスは高業績の十分条件（コーポ投入されるのに対し，QCA においては，投入

レートガバナンスがあれば必ず高業績が得られ可能な条件数に限界があるため，条件の厳選がる）なのか，単に必要条件（コーポレートガバ必要である。この結果，モデルの説明力が低下

ナンスがあったとしても高業績が得られるとはしうる。

限らないが，コーポレートガバナンスがない

ま た，QCA は， 結 果 を 生 じ さ せ る「 メ カと高業績は得られない）なのかといった議論

ニズム」を同定するものではなく，これを目を，QCA により展開することができる（Fiss,的とするものでもない（De Meur et al., 2009;2011）。

Rihoux & Ragin, 2009）。たとえば，ある「結また，ハーツバーグの「動機付け・衛生理果」について，ある条件と別の条件がどのよう論」（Herzberg et al., 1959）は，「衛生要因にに作用してそれが生じたかを明らかにすること

より不満足は解消するが，満足は生じさせなはできない。あくまで，結果を生じさせる条件い」と主張するが，衛生要因解消は満足の十分構成を抽出する技法である。因果関係を主張す

条件ではない（衛生要因が解消されても満足がるためには底流にあるメカニズムを探索する必得られるとは限らない）にせよ，必要条件にな要があり，このため，QCA はしばしばケースっている（満足を得るためにはまず衛生要因解スタディやエスノグラフィーと組み合わせて適消が不可欠）ということはないか。この問いに用される（Roscigno & Hodson, 2004; Rubinson

は QCA が適している。

et al., 2019）。

ただし，csQCA，fsQCA とも，決定論的な考え方に立脚する（齋藤, 2017）。すなわち，「X

５．経営行動科学への QCA 適用の方向性

ならば（必ず）Y が生じる」（十分条件），ある

これまで，QCA の特徴について述べてきた。

いは「Y が生じるためには（必ず）X でなけれ

本節では，これらの特徴を踏まえ，どのようなばならない」（必要条件）といった関係を考え

形で QCA を経営行動科学の研究に適用できるる。その上で，整合度や被覆度の評価を通じて，

か，その方向性を探りたい。

上記関係がどの程度成立しているかを検討するのが基本である。この点は，統計分析における5.1

QCA 適用が適したテーマ

確率論的な見方，すなわち，「X であるならば，

まず，研究対象が QCA の特徴（第 4 節）にY が生じるもっともらしさや頻度が増加する」

適したものでないか，振り返っていただきたというモデルと異なっており，注意が必要であい。具体的には以下のような現象である。

る。

第 1 に，因果非対称と考えられる現象である。
原因条件の有無（大小）が結果条件の有無（大4.7QCA の限界小）と線形の関係にはないと予想されるような

上記のとおり QCA は様々な長所を持つが，公平を期すため，QCA の限界についても触れ現象はないだろうか。「動機付け・衛生理論」（Herzberg et al., 1959）のような状況である。

ておきたい。

第 2 に，多数の条件が交絡し，統計分析でのQCA は複数の条件の交絡の分析に長けてい交互作用では対応困難な現象である。先に挙げると述べたが，それも無制限ではない。原因条

た「リーダーシップのコンティンジェンシー

件が増えるとともに解が複雑になり，解の解釈理論」（Fiedler, 1967, 1993）では，3 種の環境

－66－

経営行動科学への質的比較分析の適用

属性（関係・課題構造度・リーダーの地位力）

れらに限らず，様々な理論の精緻化が可能であが交絡しており，統計分析よりも QCA がふさろう。QCA による古典理論精緻化を志向した

わしい状況といえる。多くの心理的構成概念

先行研究例としては，マイルズ = スノーの組は構成的（configurational）である（Misangyi

織類型化を QCA で検証した Fiss（2011）があet al., 2017）。さらに QCA は，個人，チーム，

る。また，Lee（2020）は，ジャニスの集団浅組織といった複数レベルに跨る因果複雑性の慮のモデルを，天安門事件当時の中国共産党ト理解にも有用である（Fainshmidt et al., 2020;

ップの意思決定の分析を通じて検討している。

Misangyi et al., 2017）。例えば，キャリアシス

その方向性の 1 つが，ある理論が有効となる

テムの様々な要素は外部環境要因と補完的であような境界条件のテストである（Fainshmidt

るが（平野, 2006），ここにも QCA 適用の余地

et al., 2020）。例えば，Burns & Stalker（1961）があろう。

は，安定した環境において機械的組織が有効で第 3 に，等結果性を示す現象である。最高裁あることを突き止めることを通じて，ウェー

判事昇進（木寺, 2020）や，女性取締役選任（山バーの官僚制組織の議論の適用範囲を特定した

田・好川, 2021）は「等しい結果」であるが，といえるが，QCA は，そのような推論をよりそこに至る条件構成は多様である。リーダー

客観的に行うことを可能とする。すなわち，あシップのコンティンジェンシー理論（Fiedler,る理論の適用範囲となる文脈を素条件の 1 つと

1967, 1993）も，高業績という結果を生じさせして投入すれば，当該理論適用範囲をより精緻るリーダーシップ属性と状況の組み合わせが複に検証することができよう。

数存在することを示している。
第 4 に，たとえ全数調査を行ってもサンプル

5.3 テーマ例：リーダーになる条件・リーダーが高業績を上げる条件の検討

サイズが十分でないような現象である。仮に「内閣総理大臣経験者」を対象とするような研上記のように，経営行動科学の様々な領域に究を行う場合，たとえ全数調査を行うにせよ，

おいて QCA 適用の可能性が広がっていると考第 2 次岸田内閣までで，N=64（101 代・64 名）

えられるが，ここでは，リーダーシップ研究をでしかいない。ただし前述のとおり，サンプル

取り上げ，今後の方向性について検討してみた

サイズを QCA 選択の単一理由とすることはでい。すなわち，トップリーダーを生む要因（経きず，方法が問いに適していなければならない験，スキル等）や，リーダーが高業績を上げのはいうまでもない（Rubinson et al., 2019）。

る要因の抽出において，QCA が有効だと考え

第 5 に，必要条件と十分条件の区別が重要とられる。先に，「エクセレント・カンパニー」

考えられる現象である。コーポレートガバナン（Peters & Waterman, 1982）を挙げ，高業績

スと業績の関係（Fiss, 2011）や，動機付け要

企業の調査を通じてその共通点を抽出したとし

因・衛生要因と職場満足の関係（Herzberg etても，それが高業績の源泉（十分条件）になっ

al., 1959）が，これにあたるだろう。

ていると主張することはできないと述べた。同
様の課題がリーダーシップ研究にも当てはま

5.2

先行研究の主張の適用範囲の限定

る。すなわち，成功したリーダーや高業績マネ

QCA は，前節で述べた特徴を活かす形でのジャーの調査から共通要素を抽出したとして先行研究の再検討にも適用可能である。これまも，それが高業績の十分条件だと主張することで「リーダーシップのコンティンジェンシー理はできないのである 。田中（2021）は，成功論」（Fiedler, 1967, 1993）や「動機付け・衛生

したリーダーとそうでないリーダーの相違を検理論」（Herzberg et al., 1959）を挙げたが，こ討した研究が少ないと指摘する。これに対して

16

－67－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

は，「成功」を何らかの形で定義し，これを「結とで，「あり」「なし」のバランスを取ることは果」とした QCA によって成功したリーダーのある程度可能である。木寺（2020）のサンプル

必要条件・十分条件を抽出し，もって両者の相である高等裁判所長官経験者（190 名）は，法違を明らかにすることができるのではないだろ

曹界においてすでに相当な出世を果たした人たうか。

ちであるが，「結果」が最高裁判事であるため，「あり（35 名）」「なし（155 名）」のバランスが６．QCA 適用における留意点

一定程度確保されている。同様に，「マネジャー

QCA を用いた研究を行う上での諸注意は，の成功要因」研究において，取締役就任を「結前述のテキストの他，Rubinson et al.（2019）

果あり」と位置付け，それ以外を「結果なし」に詳しい。本節では特に，経営行動科学の領域とすれば，バランス改善の可能性が高まる。

での適用に焦点を当て，留意点を提示したい。
6.2
6.1 「結果不存在」事例収集の必要性

条件設定と事例数

頻繁に指摘されるように，投入する条件数

QCA における代表的なサンプリング方略は目が多すぎてはならない。特に，条件数と事例的的サンプリング（purposive sampling）である数の比が重要である。条件数を増やすために（Greckhamer et al., 2018; Schneider & Rohlfing,は条件数に見合った事例数が必要である（Berg-

2016）。ランダムサンプリングでは，結果に強Schlosser & De Meur, 2009）。事例数と比べてく関係する稀な構成を含むことができない場合

条件数が多い，すなわち条件数と比べて事例数があり（Greckhamer et al., 2018），QCA にはが少ないと，論理残余ばかり増えてしまい，エ

適さない（Mello, 2021）。

ビデンスに基づいた推論が困難になり，第 I 種

特に小規模サンプルの場合，条件構成や結過誤が生じる確率が高くなる（Marx & Dusa,

果が多様になるよう，効率的にサンプルを収2011）。条件数に対して必要となる事例数とし集 す る 必 要 が あ る（Greckhamer et al., 2018;て，例えば Fainshmidt et al.（2020）は，4 条

Rihoux & Ragin, 2009）。重要なのは，「結果あ件の場合は 12 事例，7 条件の場合は 30 事例がり」に加え「結果なし」事例の収集も必要だ

最小としている。

という点である（Berg-Schlosser & De Meur,

条件絞り込みは，小規模サンプルの場合に2009; Mello, 2021; Rubinson et al., 2019）。「 結特に重要である（Berg-Schlosser & De Meur,

果あり」と「結果なし」の事例数は同数に近く

2009）。一方，事例数が多ければ条件数をいくなるのが望ましい（Mello, 2021）。

らでも増やせるというわけでもない。たとえ

経営行動科学の実証研究においては，この大サンプルであっても，条件数が多くなるに「結果なし」事例の収集が困難を伴うこともあ

つれ結果の解釈が困難となる（Greckhamer etろう。例えば，高業績や昇進，アンラーニング

al., 2018）。Marx & Dusa（2011）は，6 条件をの十分条件を抽出したいのであれば，業績を上超えると特に解釈が困難になるという。木寺

げていないマネジャー，昇進せずキャリアプラ

（2020）は 190 事例に対して 12 条件を投入し，トーで滞留した人，アンラーニングしなかった

その上で解釈容易な分析結果を示しているが，人等のデータも収集しなければならない。テー

これは特殊な例といえよう。

マによってはこれらのサンプルへのアクセスが困難になるかもしれない。

さらに，各属性の値が多様になる（統計分析でいうところの分散が大きくなる）ような条件

ただし，最高裁判事の研究（木寺, 2020）のを選定する必要がある。さもないと，各条件がように，「結果あり」の基準を高く設定するこ

定数のようなものになり，その影響の分析が困－68－

経営行動科学への質的比較分析の適用難になる。

重要である。値付与における判断根拠は，論文中に明記しなければならない（Greckhamer et

6.3

キャリブレーション

al., 2018; Marx et al, 2012; Rihoux & De Meur,

QCA を用いた研究のデータ収集には様々な2009; Rubinson et al., 2019）。

方法が適用可能である。例えば二次データとして，人事データ（木寺, 2020）や議事録（Lee,6.4

複合研究法の適用

2020）が用いられている。1 次データ収集のた

先に，QCA は結果を生じさせるメカニズム

め，面接調査（例えば，山田・好川, 2021）や，を同定するものではないと述べた（De Meur

リッカート尺度を用いた質問紙調査（例えば，et al., 2009; Rihoux & Ragin, 2009）。あくまで，Cannaerts et al., 2020）も行われる。

結果につながる条件構成を抽出する技法であQCA においては，これらのデータに基づくる。

条件と結果の値判断すなわち csQCA における

このため，因果推論の説明を補強するため「あり」又は「なし」のコーディング（Rihoux,に，グラウンデッドセオリーアプローチ，ケー& De Meur, 2009） や，fsQCA に お け る フ ァススタディ等，他の研究方法と組み合わせる複

ジィ集合メンバーシップ値の割り当て（キャ合研究法が推奨される（Misangyi et al., 2017）。

リブレーション）が極めて重要である（Ragin,

これにより例えば，典型事例において原因と2009）。コーディングやキャリブレーションの結果をつなぐ因果メカニズムの分析や，結果

方法は多様だが，基本的には，事例に関するにつながると予想される条件構成を持ちなが理論に立脚した本質的な（substantive）知識

らそうならなかった逸脱事例（deviant cases）

が必要である（Fiss, 2011; Greckhamer et al.,の 発 生 理 由 の 探 索 が 可 能 で あ る（Schneider

2018; Misangyi et al., 2017）
。例えば，
「高業績」

& Rohlfing, 2016）。fsQCA 後 の ケ ー ス ス タという結果に対してある尺度をキャリブレーシ

ディで取り上げるべき典型事例・逸脱事例をョンするとすれば，何が高業績かという本質的客観的に選択するための基準も示されているな意味と関連付けて値を付与しなければならな（Schneider & Rohlfing, 2016）。

い（Fiss, 2007）。
経営行動科学の研究においてリッカート尺

７．結論

度が用いられることは多いが，fsQCA におい

これまで，QCA の特徴や経営行動科学へのてリッカート尺度をメンバーシップ値に変換

適用可能性・方向性について論じてきた。本稿する場合，機械的にではなく，意味ある値をの第 1 の貢献は，因果非対称性や，条件交絡，

付与する必要がある（Rubinson et al., 2019）。

等結果性といった様相が経営行動科学の検討対

キャリブレーションにおける不明瞭性切替点

象において一般的なものであることを示し，そ（crossover point of ambiguity：集合に含まれの上で，経営行動科学研究における QCA の有

るか否かの曖昧さが最大となる点：「結果あり」

用性を示した点にある。また第 2 に，経営行動「 結 果 な し 」 の 区 分 の 基 準 点 ）（Ragin, 2009）

科学と QCA の特徴を踏まえ，どのようなテーの設定にあたり，中央値を用いることもある

マに QCA の適用が期待できるかといった含意

17（Fiss, 2007） 。しかしあくまで最後の手段でを示した点にある。

あり，推奨はされていない（Fiss, 2007; Rihoux& De Meur, 2009）。

最後に，筆者自身の経験から得られたサジェ
スチョンを述べ，本稿の結びとしたい。まず，また，コーディング（csQCA）やキャリブ

取り組もうとしているテーマについて，QCA

レーション（fsQCA）における透明性確保は

適用可能性を検討していただきたい。目の前の－69－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

現象に，因果非対称性，条件交絡あるいは等結

注

果性は存在しないだろうか。すでに述べたよう

1に，多くの心理的構成概念は相互交絡的に作用する（Misangyi et al., 2017）。交互作用を用いた統計分析でモデル構築が困難な場合，QCA
適用検討の余地があると思われる。
並行して，基本的な考え方がつかめたら，一度実際に分析してみることを推奨する。QCA
は“set-theoretic”approach と言われる。しかしその実体は，「集合理論的方法」というよりも，「集合の考え方を活用した方法」あるいは「集合演算を用いた方法」にすぎない。「ブール代数（Boolean algebra）を用いる」のような表現もなされるが，これは集合演算を代数で表現したものにすぎない。理論的説明で挫折するくらいなら，まずはツールを使ってみて，その動作や結果解釈を理解する段階で上記理論的基盤を振り返る方がよいと思われる。ツール（fs/18QCA）は非常に使いやすい 。実際に分析し，その結果を解釈することを通じて，整合度，被覆度等，QCA 固有の概念への理解が進むだろう。
無論，fs/QCA は完全自動化ツールではない。
ツールを使用するにしても，QCA は，選択された事例に対する深い知識に依拠した手法である（Lee, 2020）。キャリブレーションの妥当性を確保するためにも，事例に対する知識が必要である（Ragin, 2009; Rubinson et al., 2019）。
QCA を学ぶことは，因果推論の考え方の理解向上にもつながる。十分条件と必要条件の区
別，与命題と対偶命題の真偽一致，裏命題や逆命題との真偽不一致の可能性等の理解が進むと思われる。成功例の分析だけでは結論を導くことの危うさも容易に理解できるようになるだろう。
統計分析を行う研究者にとっても QCA は一
瞥の価値がある。QCA に触れることを通じて，統計分析の長所と限界の再認識が可能になると思われる。

Misangyi et al.（2017） の レ ビ ュ ー で は，Web of
Science 収 録 の 経 営 学 系 学 術 誌 113 誌 に つ い て，“Qualitative Comparative Analysis”，“Configuration”
，
“QCA”
，
“fuzzy-set”，“crisp-set” を 検 索 語 と し て1988 年から 2015 年の間に発表された QCA 適用論
文を抽出している。
2
QCA の基本的な考え方や手法については，秀逸なテキストが多く出版されている。和書としては田村（2015）が，洋書邦訳としてはリウー・レイガン（2009=2016）がある。
3
命 題「p → q」
， す な わ ち「p な ら ば 必 ず q であ る（p で あ る た め に は 必 ず q で な け れ ば ならない）」 が 成 り 立 つ と き，p を q の 十 分 条 件（sufficient condition），q を p の必要条件（necessary
condition）とよぶ。p 及び q に対応する集合を P
及び Q と表現すれば，「p → q」が成り立つとき，両集合は「P ⊆ Q」
（P は Q の部分集合）という関係にある。
4
ここで示した架空例や分析プロセスは，説明目的のために簡略化している。正確なものではない。
また，真理表にも様々なバリエーションがある。
5
真理表から「条件構成 → 結果」の関係を縮約し，節倹化した解式を求める際，ツールは，クワイン = マクラスキー最小化法（Quine-McCluskey
minimization procedure）と呼ばれるアルゴリズ
ムを用いる（Fiss, 2007; Ragin, 2009）。分析者としては，基本的な考え方の理解で十分である。統計分析を行う研究者による，統計ソフトウェア内のアルゴリズムに関する理解レベルを想定しておけばよかろう。
6
csQCA と fsQCA の他，マルチ・バリュー QCA（mvQCA: multi-value QCA）やその他のバリエー
ションも存在する。mvQCA では，条件について，
2 値ではなく複数の値が付与されうる。ただし結果は「あり」「なし」の 2 値である。mvQCA については，Schneider & Wagemann（2012）によりいくつかの批判がなされている。
7
命題「p → q」に対し，「q → p」を逆命題，「~p→ ~q（p でないなら q でない）」を裏命題，「~q→ ~p（p でないなら p でない）」を対偶命題という。ここで，“~”は「否定」（NOT）を示す。元の命題と対偶命題は常に真偽が一致する。しかし，逆命題や裏命題の真偽が元の命題の真偽と一致す
るとは限らない。
8
この点は，筆者自身への自戒も込めて強調しておきたい。一方，必要条件の抽出が目的の場合は，対象となる結果が生じた事例を中心に分析を行
う。

－70－

経営行動科学への質的比較分析の適用
9「4 枚カード問題」（Wason, 1968）は，対偶命題の検証が必要であるにもかかわらず見落とされやすいという一般的性向を示している。
10
本稿で例示した動機付け・衛生理論等の古典理論の精緻化は，考え方を示すための例である。これ
らの理論はすでに多くの追試・検証が行われている。読者自身の土地勘で今後の方向性を探ってほしい。
11
QCA による解（結果につながる十分条件の式）には，「複雑解」（complex solution：保守解ともいう），「中間解」（intermediate solution），及び「最簡解」（parsimonious solution：節倹解ともいう）がある。これらのうち複雑解は，事例が観察された条件構成のみに基づき解を求める。最簡解
は，事例が観察されなかった条件構成すなわち論
理残余についても，解が最も簡略化されるような形で仮定（反事実仮定：counterfactual）をおき，解を求める。中間解はそれらの中間に位置し，論理残余については理論的にありうべき仮定のみをおいて解を求める。Ragin（2009）は中間解が最も優れると主張するが，各解にはそれぞれ特徴があり，そこにはトレードオフが存在する。詳しくは藤田論文（藤田, 2023）参照。
12
木寺（2020）は，あるポストの次にどこに異動するかという傾向や，ポスト間の序列を検討するた
めにネットワーク分析も併用しており，興味深い。
13
整合度や被覆度の算出方法や意味については，田村（2015）やリウー・レイガン（2009=2016）参照。
14
見方を変えればこれは，QCA が，論理学でいうところの純粋な十分条件・必要条件だけではな
く，「 準 十 分（quasi sufficiency）」（Greckhamer
et al., 2008）等も考慮することを意味する。
15
例えば山田・好川（2021）は，日本企業における女性取締役選任条件の分析を QCA で行い，その解の解被覆度を，先行研究（統計分析）における決定係数と比較している。
16
そのような共通点は論理上の必要条件ではある。
しかしそれが有意義なインプリケーションを示す主張といえるか否かは別の話である。「成功企業の社長を調査したら皆高卒以上だった。ゆえに，高卒以上の者を社長に据えることは成功の必要条件である」という主張は論理的には正しい（valid）。しかしこの主張に意味があるとはい
え ま い。 な お， こ の よ う な 意 味 の な い（trivial
な）必要条件を検出する指標として，Relevanceof Necessity（RoN）が用いられる（Schneider &Wagemann, 2012）。
17
キャリブレーションにおいて中央値を用いた研究例としては，Greckhamer et al.（2008）がある。
18
代 表 的 な フ リ ー ソ フ ト の 1 つ，“fs/QCA” はCharles Ragin 博士のウェブサイトから入手できる（http://www.socsci.uci.edu/~cragin/fsQCA/
software.shtml）。当該ページにて公式マニュア
ルが入手可能の他，森大輔氏による（バージョン
2.0 の）和訳（http://park18.wakwak.com/~mdai/
qca/software/fsQCAJapanese.pdf） も あ る。 こ
れらのマニュアルよりもさらに理解しやすい解説書として，森（2017a; 2017b）がある。また，fs/
QCA 以外にも，統計ソフト R のアドオン等，いくつかのツールが利用可能である。

参考文献
Berg-Schlosser, D., & De Meur, G. （2009).
Comparative research design: Case andvariable selection. In B. Rihoux & C. C. Ragin（Eds.), Configurational comparative methods:
Qualitative comparative analysis（QCA）andrelated techniques （pp. 19-32). Sage.（石田淳・齋藤圭介 監訳．質的比較分析（QCA）と関連手法入門，晃洋書房，2016，pp. 32-47）
Burns, T., & Stalker, G. M.（1961). The managementof innovation . London: Tavistock Publications.
Cannaerts, N., Segers, J., & Warsen, R. （2020).
Ambidexterity and public organizations: A
configurational perspective. Public Performanceand Management Review , 43(3), 688-712.
Chatman, J. A.（1989）. Improving interactionalorganizational research: A model of personorganization fit. Academy of Management
Review , 14（3）, 333-349.
De Meur, G., Rihoux, B., & Yamasaki, S.（2009).
Addressing the critiques of QCA. In B.
Rihoux & C. C. Ragin（Eds.), Configurational
comparative methods: Qualitative comparative
analysis（QCA）and related techniques （pp.
147-165). Sage.（石田淳・齋藤圭介 監訳．質的比較分析（QCA）と関連手法入門，晃洋書房，
2016，pp. 175-197）
Fainshmidt, S., Witt, M.A., Aguilera, R.V., &Verbeke, A. （2020). The contributions ofqualitative comparative analysis （QCA） tointernational business research. Journal ofInternational Business Studies , 51(4), 455-466.
Fiedler, F. E. （1967). A theory of leadershipeffectiveness . New York: McGraw-Hill.
Fiedler, F. E. （1993). The leadership situationand the black box in contingency theory.
In M. M. Chemers & R. Aymaned （Eds.),－71－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

Leadership theory and research: Perspectives
and directions （pp.1-28). San Diego: Academic
Press.
Fiss, P.C. （2007). A set-theoretic approach toorganizational configurations. Academy ofManagement Review , 32(4), 1180-1198.
Fiss, P. C.（2011）. Building better causal theories: A
fuzzy set approach to typologies in organization
research. Academy of Management Journal , 54（2), 393-420.
Fujita, T.（2013). Comparing QCA methods for
exploring conjunctural causation: From theperspective of type I and type II errors. Keiei
to Keizai , 93(1-2), 201-226.
藤田泰昌（2023). 多様で複雑な因果をどう捉える
か：質的比較分析（QCA）の方法論的発展は何をもたらしたのか . 経営行動科学 , 34(3), 75-93.
Greckhamer, T., Misangyi, V. F., Elms, H., & Lacey,
R. （2008). Using qualitative comparative
analysis in strategic management research:
An examination of combinations of industry,
corporate, and business-unit effects.
Organizational Research Methods, 11(4), 695726.
Greckhamer, T., Furnari, S., Fiss, P. C., & Aguilera,
R. V. （2018). Studying configurations withqualitative comparative analysis: Best practices
in strategy and organization research. Strategic
Organization , 16(4), 482-495.
Herzberg, F., Mausner, B., & Snyderman, B. B.
（1959). The motivation to work （2nd Edition）.
New York: Wiley.
日野健太（2017). 動機づけ / 衛生要因再訪：方法論上の転回による実証的再検討 . 駒大経営研究 , 38（3-4), 1-21.
平野光俊（2006). 日本型人事管理：進化型の発生プ
ロセスと機能性 . 中央経済社 .
平野光俊（2011). 刊行にあたって . 経営行動科学学会（編）経営行動科学ハンドブック（pp. I-IV). 中
央経済社 .
K a t z , D . , & K a h n , R . L . （ 1 9 6 6 ) . The social
psychology of organizations . New York: John
Wiley & Sons.
木寺冗（2020). ジャッジ選ばれる判事：最高裁判所
裁判官をめぐる人事システム分析 . 公共政策研
究 , 20, 26-38.
北居明（2014). 学習を促す組織文化：マルチレベ
ル・アプローチによる実証分析 . 有斐閣 .
Lee, T.C.（2020). Groupthink, qualitative

comparative analysis, and the 1989 Tiananmen
Square disaster. Small Group Research , 51(4),435-463.
Marx, A., Cambré, B., & Rihoux, B.（2012). Crispset qualitative comparative analysis andthe configurational approach. Assessing thepotential for organizational studies. In P. Fiss,
B. Cambré & A. Marx （Eds.), Research insociology of organizations （pp. 23-47). Bingley,
UK: Emerald Publishers.
Marx, A., & Dusa, A.（2011). Crisp-set qualitative
comparative analysis（csQCA）: Contradictions
and consistency benchmarks for model
specification. Methodological Innovations Online ,6(2), 103-148.
Mello, P. A. （2021). Qualitative comparative
analysis: An introduction to research design
and application . Washington, DC: Georgetown
University Press.
Misangyi, V. F., Greckhamer, T., Furnari, S.,
Fiss, P. C., Crilly, D., & Aguilera, R.（2017).
Embracing causal complexity: The emergenceof a neo-configurational perspective. Journal ofManagement , 43(1), 255–282.
森大輔（2017a). 質的比較分析（QCA）のソフトの使用 方 法：fs/QCA と R の QCA・SetMethods パッケージ（1). 熊本法学 ,（140), 250-209.
森大輔（2017b). 質的比較分析（QCA）のソフトの使用 方 法：fs/QCA と R の QCA・SetMethods パッケージ（2). 熊本法学 ,（141), 388-348.
Peters, T. J., & Waterman Jr., R. H.（1982). In searchof excellence: Lessons from America’s best-run
companies . Harper Collins.（大前研一 訳．エク
セレント・カンパニー，英治出版，2003）
Ragin, C.C.（2008). Redesigning social inquiry: Fuzzy
sets and beyond. Chicago: University of Chicago
Press.
Ragin, C. C.（2009). Qualitative comparative analysis
using fuzzy sets（fsQCA）In B. Rihoux & C.
C. Ragin（Eds.), Configurational comparative
methods: Qualitative comparative analysis（QCA）and related techniques （pp. 87-121).
Sage.（石田淳・齋藤圭介 監訳．質的比較分析（QCA）と関連手法入門，晃洋書房，2016，pp.
108-146）
Ragin, C.C., & Fiss, P.C.（2008). Net effects analysis
versus configurational analysis: An empiricaldemonstration. In C.C. Ragin（Ed.), Redesigningsocial inquiry: Fuzzy sets and beyond （pp. 190-

－72－

経営行動科学への質的比較分析の適用
212). Chicago: University of Chicago Press.
Rihoux, B., & De Meur, G.（2009). Crisp-set
qualitative comparative analysis（csQCA). In
B. Rihoux & C. C. Ragin（Eds.), Configurational
comparative methods: Qualitative comparative
analysis（QCA）and related techniques （pp.
33-68). Sage.（ 石 田 淳・ 齋 藤 圭 介 監 訳． 質 的比較分析（QCA）と関連手法入門，晃洋書房，
2016，pp. 48-86）
Rihoux, B., Álamos-Concha, P., Bol, D., Marx, A., &Rezsöhazy, I.（2013). From niche to mainstream
method? A comprehensive mapping of QCA
applications in journal articles from 1984 to
2011. Political Research Quarterly , 66(1), 175184.
Rihoux, B., & Ragin, C. C.（2009). Configurational
comparative methods: Qualitative comparative
analysis（QCA）and related techniques . Sage.
（石田淳・齋藤圭介 監訳．質的比較分析（QCA）と関連手法入門，晃洋書房，2016）
Roscigno, V. J., & Hodson, R.（2004). The organizationaland social foundations of worker resistance.
American Sociological Review , 69(1）, 14-39.
Rubinson, C., Gerrits, L. G., Rutten, R., &Greckhamer, T. （2019). Avoiding common
errors in QCA: A short guide for newpractitioners. Retrieved from https://compasss.
org/wp-content/uploads/2019/07/Common_
Errors_in_QCA.pdf

齋藤圭介（2017). 質的比較分析（QCA）と社会科学の方法論争 . 社会学評論 , 68(3), 386-403.
Schneider, C. Q., & Rohlfing, I.（2016). Case studies
nested in fuzzy-set QCA on sufficiency:
Formalizing case selection and causal inference.
Sociological Methods & Research , 45(3), 526568.
Schneider, C. Q., & Wagemann, C. （2012). Settheoretic methods for the social sciences: A
guide to qualitative comparative analysis .
Cambridge, UK: Cambridge University Press.
田中堅一郎（2021). 自己概念から考えるリーダーシップ：リーダーの多面的自己概念と発達に関する心理学的研究 . 風間書房 .
田村正紀（2015). 経営事例の質的比較分析：スモー
ルデータで因果を探る . 白桃書房 .
Tushman, M. L., & O’Reilly III, C. A. （1996).
Ambidextrous organizations: Managing
evolutionary and revolutionary change.
California Management Review , 38(4), 8-30.
Wason, P. C. （1968). Reasoning about a rule.
Quarterly Journal of Experimental Psychology ,20(3), 273-281.
山田仁一郎・好川透（2021). 経営者による企業統治の監視中和化のメカニズム：女性取締役選任の先行要因の質的比較分析 . 組織科学 , 55(2),31-47.

（令和 4 年 11 月 7 日受稿，令和 5 年 1 月 13 日受理）－73－