関西ベンチャー学会誌

第12号

査読論文

自治体の中小企業イノベーション促進政策の効果―「大阪トップランナー育成事業」認定企業への質問票調査から―松平

好人

近畿大学 経営学部
名取隆

立命館大学大学院テクノロジー・マネジメント研究科
大谷隆児

立命館大学 OIC 総合研究機構 グローバルMOT研究センター
キーワード：地方自治体、地域中小企業、事業化支援政策、 市場志向、 情報的資源、
企業特異性
1．

AI、 観光など特定の産業分野というもともとの制約をはじめに本研究は、 自治体の中小企業のイノベーション促進

2016度年からなくし、将来、成長が見込める全ての産業政策を取り上げ、質問票調査を行い、定量分析により自分野となった。こうしたプロジェクトの中から、大阪市が治体による支援策の効果を明らかにする。

認定した事業プロジェクトに対して、 大阪市都市型産本研究で対象とするのは、大阪市経済戦略局が所

業振興センターの職員、外部の専門家がコーディネー

管、実施する、地域経済の成長への貢献を目的としたターとして伴走し、その他の専門家とも連携し、各中小

成長産業分野の事業化を支援する事業、大阪トップラ

企業の事業プロジェクトに応じたオーダーメイドの細かンナー育成事業（以下「TR事業」と略称）である。TR事

な支援を継続し、中小企業の新事業の創出や認定され業は先進的で意欲の高い企業を対象として、成長産業

たプロジェクトの新規事業化を促進する。 TR 事業の分野を牽引する事業者に育成し、 大阪経済の成長に

認定企業数（2013～2017年度）は54社、ここ数年では寄与することを目的とする。

毎年10件程度認定され、予算額は70,984千円（2017年度）である。

TR事業は、大阪市が予算を確保し、支援事業の大枠の提示をする。そして運営面も含めて支援の企画提TR事業による支援の最大の特徴は、 支援側が一つ案を公募し、公益財団法人大阪市都市型産業振興セのチームを組んで認定企業を支援する点にある。認定

ンターに委託する形式を採る。 TR 事業による支援対

企業の新事業を軌道にのせるために市場開拓、市場投象企業の認定基準は3つあり、①ビジネスプランの有望入にまで踏み込み、2年計画でプロジェクト・マネジメント

性、 ②ビジネスプランの実現可能性、③地域等への貢の手法を使い、プロジェクト・リーダーという司令塔のもと献度である。加えて、市場投入段階もしくは市場開拓段に綿密にスケジュールを組む。そして、認定企業が抱え階にあるものとされる。TR事業が支援対象とする事業分

る個々の課題を全体最適の視点から、 ここまで到達す

野は、医療・介護・健康分野、IoT、ビックデータ、るとの目標を明確にし、 支援による成果を出していく伴走方式である。

－71－関西ベンチャー学会誌 第 12 号

TR 事業の支援内容は次の通りである。事業プ

担当比率のいずれも効果は確認できなかった。

ロジェクトの計画立案や進捗管理、事業戦略の構

DUI モードの横断的組織、自律的グループ、統合

築支援、資金調達支援、知的財産支援、製品・的機能で効果が確認できたものの、品質改善グル

サービスの開発促進支援、マーケティング・販路

ープ、提案収集制度、緩い権限関係、顧客との協開拓支援、展示会の出展支援、海外展開支援、実力関係では効果は確認できなかった。それゆえに、証実験実施支援などがある。本研究は TR 事業を

TR 事業によるイノベーション促進支援の効果に対象にし、自治体による中小企業のイノベーショ

ついて、SIT モード・DUI モードを用いた測定でン（新規事業）促進政策の効果に焦点を当てる。

は、必ずしも効果についてうまく抽出できなかっ先行する 3 社の事例研究（松平・名取，2019a, b;

たと指摘できる。そこで松平・名取（2019a、b ）、Matsudaira and Natori, 2019 ）から導出した、イMatsudaira and Natori（ 2019 ）では、2 つのモー

ノベーション促進政策が中間成果である市場志向

ドでは捉え切れない別の要因として市場志向の醸成・情報的資源の獲得（後述）につながるこ（ MO: Market Orientation ）の醸成、情報的資源とを前提とした上で、研究目的として、市場志向（ Informational Resources ）の獲得という効果につと情報的資源が最終成果を向上させることを検証

いて TR 事業認定の 3 社の事例研究（注 2 ）を通じする。

て明らかにし、TR 事業とその効果についての仮説を構築した（市場志向と情報的資源については、

2 ．先行研究後述）。TR 事業認定の 3 社の事例研究（松平・日本の公的機関による中小・ベンチャー企業へ

名取，2019a, b; Matsudaira and Natori, 2019）かの外部支援に関する研究は少ない。名取（2015）

ら明らかになったのは、イノベーション促進政策

は、自治体の中小企業政策に関する研究は少なくがインプットとなり、市場志向の醸成及び情報的はないが、中小企業支援政策に関する効果や課題

資源の獲得という中間成果を生みだし、その上でについて理論的に解明したものは極めて乏しいと引き合い・問い合わせ、売上、黒字化、成功の見指摘する。他方、欧米では公的機関による中小・通し、プロジェクトの継続性といった最終成果にベンチャー企業に対する外部支援については、例

繋がるという因果関係のモデルである。

えば行政が民間の人材を活用して支援する英国の「 Business Link 」の研究や米国の「 SBIR（ Small

3 ．研究フレームワーク

Business Innovation Research）」の研究など多くの研究蓄積がある。

3 社の事例研究から構築した仮説に基づいた本研究の研究フレームワークは次の通りである（図国内での中小企業支援政策の効果についての研1）。

究は、石井（2010）、岡室・西村（2012）などの研究がある。これらの研究は、国による中小企業

図 1 研究フレームワーク

支援政策を対象としており、自治体による中小企
事業政策の効果について、業支援政策を対象とはしていない。
本研究と同じく TR 事業政策の効果について、

インプット

中間成果

最終成果

自治体の中小企業の・市場志向の醸成

・引き合い・問い合わせイノベーション促進政策

・情報的資源の獲得

・売上

名取（2015、2017）の研究がある。名取（2015、

・成功の見通し2017 ）は Jensen et al.（ 2007 ）のイノベーション

・黒字化

形態の STI モードと DUI モードの分類に従い、効・プロジェクトの継続性

果を検証した（注 1）。その結果、STI モードの R ＆
D 対売上高比、大学・研究所との連携、研究開発－ 72 －

本研究では、3 社の事例研究から構築した図 1

関西ベンチャー学会誌 第 12 号の仮説における中間成果が最終成果にいかに関係

情報的資源とは、経営資源の一つであるが、ヒするのかについて、定量分析を用いて検証する。

ト・モノ・カネといった有形の経営資源とは異なTR 事業の政策効果の評価の分析に用いる分析

り、技術力、生産ノウハウ、顧客の信用、ブラン

フレームワークとして、Narver and Slater（1990）

ドの知名度、従業員のモラールの高さなど無形での市場志向、もう一つは、経営資源の中でも見え目に見えない資源を指す。伊丹（1984、2012）は、ざる資産（伊丹、1984、2012）とされる情報的資

こうした資源を企業の「見えざる資産」と呼んだ。

源（加護野ほか、2003; 伊丹・加護野、2003）の伊丹・加護野（2003）は、こうした情報的資源は概念を主として用いる。本研究においてこれら二その企業にとってのみ意味を持つということから、

つの分析フレームワークを用いた理由は次の通り「企業特異性」を有すると捉えた。

である。第一のフレームワークとして市場志向論

図 1 の研究フレームワークに基づき、中間成果が必要なのは、自治体のイノベーション促進政策（市場志向及び情報的資源）と最終成果（「引き合は、補助金中心の技術開発というこれまでに繰りい・問い合わせ」
、
「売上」
、
「黒字化」
、
「成功の見

返されているハード支援だけに留めるべきではな

通し」、「プロジェクトの継続性」）との因果関係をく、市場志向を醸成すべきとみられるからである。

示した仮説を検証する。そのためには、次の 3 つそして、第二のフレームワークとして情報的資源の仮説を検証する必要がある。

の概念が必要な理由は、自治体のイノベーション

H1: 市場志向が最終成果に影響している促進政策は、プロモーション機会の支援などの事

H2: 情報的資源が最終成果に影響している業化へのソフト支援をすべきと考えられるからで

H3: 市場志向が情報的資源を介して最終成果に影響しているある。自治体の支援は、個別企業が本当に必要とする特殊な支援、つまり、企業特異性（後述）のこれら 3 つ仮説を検証することで、中間成果とある情報的資源を提供することによってはじめて最終成果にどのような関係があるのかを明らかに有効性が発揮できるからである。
さて、市場志向（ Market Orientation ）には、大することが可能となる。

別すると Narver and Slater（1990）の組織の文化的視点からと Kohli and Jaworski（1990）の行動

4 ．調査設計的視点からの二つの視点からの定義がある。本研

4-1

分析対象

究では、市場志向を「買い手に継続的に優れた価

分析対象は、TR 事業が認定し（ 2013 ～ 2017

値を創造するために必要な行動を最も効果的・効年度）、2 年間の支援を終えた 54 社である。その率的に生み出し、その結果として優れた事業成果

うち質問票調査（詳細は後述）で有効票として得をあげる組織文化である」（ Narver and Slater、た 32 社の新規事業（イノベーション）の事例で1990）とする定義を採用する。Narver and Slater

ある。分析対象とした理由は、支援による効果は（1990 ）は市場志向を顧客志向、競合他社志向、即座に出るものではなく、一定期間を必要とする

部門間調整の 3 つに分類している。顧客志向と競が、分析対象企業は認定後 2 年間の支援が終了

合他社志向は、ターゲット市場における顧客と競し、政策効果を検証する対象として適切であると合他社についての情報を獲得する活動とそうしたの判断からである。

情報を組織全体に普及させる活動を含む。部門間調整とは、顧客と競合他社の情報に基づき、ター

4-2

ゲットとなる顧客に優れた価値を創造するため、企業の資源を組織的に活用する活動である。

分析方法

分析方法として、質問票調査の結果の中間成果と最終成果について PLS-SEM 分析（後述）を用－ 73 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号

表 1 質問票調査の概要

表 2 質問票調査の因子と変数

2018 年 10 月～ 11 月
実施日

因子および 2019 年 8 月～ 9 月（未【顧客志向】① 顧客に対するコミットメント② 顧客価値の創造③ 顧客ニーズの理解④ 顧客満足度を目標⑤ 顧客満足度の測定⑥ 購入後のアフターサービスの充実

回答企業対象）
調査方法

質問票調査票添付メール
質問票調査を用いたヒアリング
市場志向2013 ～ 2017 年
度の TR 事業認
定企業数（メー

54 社

ル送付数）
回答数
回収率
有効票

変数

36 社（内訳：29 社メール回
答、7 社ヒアリング回答）
36/54－約 66％

情報的資源

無効票 4（無回答、欠損値あり）
36-4 ＝ 32【競合他社志向】① セールス・パーソンたちによる競合他社の情報共有② 競合他社の行動への素早い対応③ トップマネージャーによる競合他社の戦略についての議論④ 競争優位構築のため機会をうかがう【部門間調整】① 部門を問わず顧客の要求にこたえる② 部門を問わない情報共有③ 戦略について部門での統合④ すべての部門が顧客価値の向上⑤ 他の部門とのさまざまな資源の共有
技術導入ルート
技術力
広告のノウハウプロジェクト遂行能力
事業計画策定能力
外部ネットワーク
社員のモチベーション
資金調達力
製品・サービス開発
プロモーション機会事業化スピード
市場情報の獲得ルート
販路開拓
信用力や知名度性」の 5 項目とした。質問票調査の回答には、4いた。
研究方法として、TR 事業の認定企業へ質問票

段階のリッカート尺度「大変高まった」のように調査を行う。目的は、既述の二つのフレームワー

変化の程度が最も著しいもの、「ある程度」、「少ク（市場志向及び情報的資源）が中間成果としてしだけ」、「全くなかった」を採用している。
PLS（ Partial Least Squares ）法は、計量化学の得られ、その中間成果の最終成果への影響を定量分野で開発された回帰分析の手法である（ Word,

的に検証することである。
中間成果である市場志向の質問項目は、Narver

1975 ）。その有用性は、サンプル・サイズに比しand Slater（1990 ）による市場志向についての顧て圧倒的に変量が多い場合、変数間の共線性が客志向、競合他社志向、部門間調整の 3 項目の行高い場合である。PLS 回帰は、データをそのまま動要素から成る測定尺度を用いた。

使うのではなく、スコア（潜在変数）を計算して、中間成果である情報的資源の質問については、

そのスコアへの回帰を行う点で、通常の重回帰と「技術導入ルート」、「広告のノウハウ」、「プロジェは異なる。得られたスコアの一部に対して、最小クト遂行能力」、「事業計画策定能力」、「外部との2 乗法で係数を推定していく（橋本・田中、2010）。

ネットワーク形成」、「社員のモチベーション」、「資

PLS-SEM （Partial Least Squares Structural

金調達力」、「製品・サービス開発」、「プロモーシEquation Modeling ）は、主要な目的が対象の構

ョン機会」、「事業化スピード」、「市場情報の獲得造の予測、説明である場合のように、理論の探索

ルート」、「信用力・知名度」（伊丹、1984、2012；

的開発に用いられる（Hair et al., 2017）。PLS-SEM

加護野・伊丹、2003；加護野ほか、2003；名取、では、潜在変数間の関係は一方向の矢印で示され2017）という先行研究をもとにした 12 項目に、
「技て、関係の方向性を示しており、この矢印は、関

術力」と「販路開拓」を新たに加えた 14 項目と係を予測していると考えられ、理論的な裏づけにした。表 2 は、仮説に示した因子とそれを測定す

よって因果関係として解釈可能である（Hair et al.,

るための変数をまとめたものである。

2017）。加えて、PLS-SEM は、小さいサンプル・

最終成果は、「引き合い・問い合わせ」
、
「売上」
、

サイズで試験的構造モデルを適切に作成でき「黒字化」、「成功の見通し」、「プロジェクトの継続（ Barclay and Brock, 1997 ）そして、複雑なモデ－ 74 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号

ルで効率的であるとされる。

内的整合性信 潜在変数の Composite reliability

本研究では以下の 2 つの理由から PLS-SEM を

頼度（ Internal が 0.70を超え、Cronbach’s alpha用いている。第一に、中間成果と最終成果についC o n s is t e n c y が 0.50 超えていることを確認すての仮説の構造を検証できるからである。仮説の検証とならんで、探索的にモデルを分析するためる。
弁別的妥当性 HTMT （ Heterotrait-Monotraitに有効だからである。第二に、サンプル・サイズ（Discriminant Ratio ）の値が 0.90 より低く、バが 32と比較的小さいサイズであっても、PLS-SEM

Validity ）Reliability ）イアス補正した信頼区間に 1 をを用いれば統計的に有意な関係の分析が可能なこ
とである。
4-3

含まないことを確認する。
パス係数以上の確認により、モデルの妥（Path当性および信頼度を確認し、そCoefficients ） ののちパス係数が正の値であり、分析と評価

P 値が 0.05 以下で、優位である仮説における中間成果（市場志向及び情報的資源）と最終成果（「引き合い・問い合わせ」
、
「売
上」
、
「黒字化」
、
「成功の見通し」、「プロジェクト2

決定係数 R

ことを検証基準とする。
潜在変数の決定係数 R2 は、モデ
ルの予測力（ predictive power ）の継続性」）のモデルの作成と計算に、ソフトウェの尺度として参考にする。

ア「 SmartPLS 3 」を用いた。仮説の中間成果と最終成果との因子間の関係を示した図 1 にしたがって、モデルを作成する。加えて、市場志向が情5 ．分析結果

報的資源を介さずに最終成果に寄与しているかど

5-1

分析結果と評価

うかを調べるために、市場志向から最終成果への

PLS-SEM 分析を結果、得られたモデルが図 2

パ ス を 加 え た。PLS algorithm を 用 い て、である。第 1 回目の PLS-SEM 分析結果では、市Bootstrapping は、5000 回で計算した。

場志向の「顧客志向」、「競合他社志向」、「部門間分析の評価については、Hair et al.,（ 2017）に調整」の 3 つの潜在変数のすべての因子を入れたよる評価基準および手順にしたがっている。そモデルでは、重みづけ係数である Outer loadingsの評 価 基 準および 手 順は、① 収 束 的 妥当性

が 0.70 未満の因子があったため、モデルの収束（Convergent Validity）、内的整合性信頼度（Internal

的妥当性が確保できなかった。すべての因子のReliability）、弁別的妥当性

Outer loadings が 0.70 を超えるように因子を選択（ Discriminant Validity ）の評価基準をモデルで確したモデルを作成するため、Outer loadings の低認する。②パス係数（ Path Coefficients ）が、有

い因子、
「顧客志向①」、全ての「競合他社志向」、

意な正の値を取るかを検証する。

全ての「部門間調整」（表 3 参照）を省き、第 2Consistency

各項目の確認、検証基準は表 3 の通りである。

回目の分析を行った。
情報的資源では、「製品・サービス開発」、「信

表 3 分析の確認事項・検証基準

用力・知名度」、「事業化スピード」
、
「資金調達

項目

力」
、
「技術力」
、
「モチベーション」、「外部ネット

確認・検証基準
収束的妥当性 各測定因子の outer loadings がすワーク」を同様の理由から因子から省いた。経営（Con vergen t べて、0.70 を超えて、潜 在変成果（最終成果）では、「プロジェクト継続性」を

Validity ）数 の AVE（Average Variance

同様の理由から因子から省いた（注 3）。こうして得

External ）が 0.50 超えているこられたのが図 2 のモデルである。まず、表 3 によとを確認する。

り妥当性と信頼性を確認していく。
－ 75 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号ある。弁別的妥当性（ Discriminant Validity ）の1）収束的妥当性（ Convergent Validity ）収束的妥当性と内的整合性信頼度の指標を示指標である Heterotrait-Monotrait Ratio（ HTMT ）したのが、表 4 である。Outer loadings はいずれの値は 0.90 を下回り、バイアス補正した信頼区

も 0.70 を超え、AVE はいずれも 0.50 を超えてお間に 1 を含まず、弁別的妥当性（ Discriminant

り収束的妥当性（ Convergent Validity ）が確認さ

Validity ）が確認された。
（ Hair et al., 2017 ）

れた。

4 ）パス係数（ Path Coefficients ）による検証
パス係数（ Path Coefficients ）、P 値、信頼区間2 ）内 的 整 合 性 信 頼 度（ Internal Consistencyを示したのが表 6 である。また図 2 のパスを表し

Reliability ）Composite reliability、Cronbach’s alpha はいずている矢印にパス係数の値を入れている（カッコれも 0.70 を超え、内的整合性信頼度（ Internal

内の値は、P 値（有意確率）（注 4 ）を表す）。市場

Consistency Reliability ）についても確認された。

志向（MO）から情報的資源へのパス係数が 0.709（ Hair et al., 2017 ）で 1％有意（注 5）、市場志向から経営成果（最終成3）弁別的妥当性の確認

果）へのパス係数が 0.142 で有意な影響はみられ弁別的妥当性（ Discriminant Validity ）の指標である Heterotrait-Monotrait Ratio（HTMT）の値、ず、情報的資源から経営成果（最終成果）へのパス係数が 0.502 で 1％有意であった。

バイアス補正した信頼区間を示したのが、表 5 で

図 2 第 2 回目の PLS-SEM 分析の結果－ 76 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号

表 4 モデル探索と収束的妥当性と内的整合性信頼度
model A

Internal Consistency
Reliability

Convergent Validity
Outer
loadings
＞0.70

ＭＯ

情報的
資源

経営
成果

競合志向１

0.679

競合志向２
競合志向３

0.509
0.667

競合志向４

0.667

顧客志向1

0.333

model B

Compositereliability
＞0.70

AVE
＞0.50

0.644

0.804

0.663

0.786

顧客志向4

0.817

顧客志向5

0.724

0.838

顧客志向6
部門間調整1

0.676
0.672

0.755

部門間調整20.568

部門間調整30.577

部門間調整40.731

部門間調整5

0.586

0.911

0.857

0.816

0.869

市場情報獲得ルート

0.807

0.831

販路開拓

0.786

0.793

広告ノウハウ

0.766

0.812

技術導入ルート

0.759

0.809

事業計画策定能力

0.751

0.767

プロジェクト遂行能力

0.723

外部ネットワーク
モチベーション

0.626
0.6

技術力

0.55

資金調達力

0.542

事業化スピード

0.512

信用力・知名度

0.496

製品・サービス開発

0.482

0.448

0.917

0.730

0.9

成功見通し

0.876

0.848

売上
引合い・問合わせ

0.831

0.895

0.812

黒字化

0.796

プロジェクト継続性

0.668

0.639

0.898

0.622

0.657

0.854

MO -> 情報的資源
MO -> 経営成果
情報的資源 -> 経営成果

T統計(|O/STDEV|)

信頼区間
97.50%

信頼区間が1を含まないこと

0.547
0.257

0.921
0.850

ＯＫ
ＯＫ

0.334

0.887

ＯＫ

P値
**：1％有意*：5％有意Cronbach’s
alpha
＞0.50

0.66

0.906

0.871

0.644

0.927

0.909

0.729

0.915

0.879

情報的資源の決定係数 R2 は 0.502 で中程度の予測力、経営成果（最終成果）の決定係数は 0.373
で予測力がやや低い結果となった。
表 7 決定係数 R2

表 6 パス係数・P 値・信頼区間
パス係数（オリ
標準偏差
ジナル サンプ(STDEV)ル (O)）

Compositereliability
＞0.70

0.817

2.50%

0.035

0.857

＞0.50

AVE

0.871

プロモーション機会

Heterotrait-Monotrait Ratio(HTMT)
Original
Sample Mean
Sample (O)
Bias
(M)
＜0.9
0.780
0.787
0.007
0.537
0.567
0.030

情報的資源 -> MO
経営成果 -> MOOuterloadings
＞0.70

顧客志向3

表 5 弁別的妥当性

経営成果 -> 情報的資源

Cronbach’s
alpha
＞0.50

顧客志向2

0.414

Internal Consistency
Reliability

Convergent Validity

信頼区間

2

0.709
0.142

0.082
0.189

8.676
0.753

0.000
0.451

**

0.54
-0.228

0.858
0.514

信頼区間に0を含
まない
ＯＫ
ＮＧ

0.502

0.18

2.784

0.005

**

0.127

0.803

ＯＫ

2.50%

97.50%

情報的資源

Ｒ （R Square）
オリジナル サンプル (O)0.502 中程度

経営成果

0.373 やや低い

潜在変数

5-2

標準偏差
(STDEV)T 統計(|O/STDEV|)

P値

信頼区間

0.114

4.419

0.000

2.50%
0.294

0.178

2.09

0.037

0.12

97.50%
0.732
0.764

分析結果からの発見事項

以上の結果から、H1 は棄却され、H2、H3 につ

第 1 回目の分析では、市場志向（ MO ）を「顧いては、正の有意なパス係数が得られたことから、

客志向」、「競合他社志向」、「部門間調整」の 3 つ

以下の 2 つの仮説は支持された。

の潜在変数に分けたモデルとしていた。しかし、パス係数とその有意性から市場志向（ MO ）の変

H2: 情報的資源が最終成果に影響している数のうち、競合他社志向および部門間調整を除き、

H3:市場志向が情報的資源を介して最終成果に顧客志向（顧客志向①を除く）のみとする方がよ
り説明力のあるモデルとなった。

影響している2

第 2 回目の分析に基づいた検証結果は次の通り

5）潜在変数の決定係数 R について
2

決定係数 R の一覧を示したのが、表 6 である。

である。

－ 77 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号

① 市
 場志向から情報的資源のパス係数が同じく収束的妥当性の検証基準である 0.70 を超

0.709 ＊＊で 1％有意であり、市場志向が情えなかったため、部門間調整の変数はすべて省い

報的資源にプラスの効果を与えている関係

た。部門間調整については、もともと中小企業はが示唆された。

規模が小さいため、そもそも部門が存在しない、② 市
 場志向から経営成果（最終成果）への部門に分けていないことが理由として挙げられる。

パス係数は有意ではなく、市場志向は情報

ムラテックシステムの次のインタビュー結果はそ的資源を介して、経営成果（最終成果）にの表れである。
「従業員の仕事内容は異なります

プラスに影響している関係が示唆された。

が、小さい会社なので、部門にはわかれていませ
ん」
。

6 ．考察

経営成果（最終成果）について 3 社の事例研

事例研究から導出した仮説について、質問票調

究からまとめたものが、表 8 である。

査の PLS-SEM 分析を用いて検証した。
表 8 TR 事業の支援による最終成果

検証結果から、第一に市場志向から情報的資源のパス係数が 1％有意であることから、市場志向
が情報的資源にプラスの効果を与えている関係が示された。これは、TR 事業の被支援企業が顧客志向を中心とする市場志向的な組織になることで、（4 段階のリッカート尺度 大変：◎ ある程度：○ 少し：△ 全く：×）
引き合い・問い合わせ売上

成功の見通し黒字化

プロジェクト継続性

笑美面

◎

◎

◎

〇

◎

I＆C

◎

〇

◎

◎

◎

ムラテック

◎

〇

〇

〇

〇

そこに情報的資源の獲得に影響があるとできる。
第二に、市場志向から経営成果（最終成果）へ

なお、プロジェクト継続性について説明を加えのパス係数は有意ではないことから、市場志向はたい。3 社の事例研究における質問票調査の結果

直接的に経営成果（最終成果）に影響を及ぼしてでは、プロジェクト継続性は、2 社で◎で「大変いる可能性は低い。つまり、当該企業は単に市場高まった」、1 社で「ある程度高まった」という回志向という組織文化を醸成しただけでは、経営成答を得た。しかし、今回の事例研究の企業を含む

果（最終成果）にはつながらないことを示してい

32 社の PLS-SEM 分析では、プロジェクト継続性る。また、市場志向は情報的資源を介して、経営の outer loadings が 0.668 で、収束的妥当性の検成果（最終成果）にプラスに影響している関係が証基準である 0.70 を超えなかった。こうしたこと示されたことから、市場志向を組織文化として醸から、市場志向を醸成し、情報的資源の獲得を介成した企業組織が、企業特異性のあるすなわち、

して、最終成果の 1 つであるプロジェクト継続性

当該企業にとって本当に必要な意味のある情報的へのつながりは、全体としてみるとあまり強くは

資源を TR 事業の支援により獲得して初めて、経ないといえる。

営成果（最終成果）につながるということがいえ

7 ．結論

る。
競合他社志向の変数はすべて、収束的妥当性

本研究では、イノベーション促進政策である TRの検証基準である 0.70 を超えなかったため、変事 業の効 果についての仮 説を質問票 調 査 の数から省いた。そうした理由には、経営資源の厳PLS-SEM 分析を用いて検証した。

しい中小企業が、もともと競合他社がいるような

PLS-SEM 分析から、市場志向を醸成しただけ

新規事業へとのり出さないと考えられる。I ＆ C

では、経営成果（最終成果）にはつながらず、市社の次のインタビュー結果はその表れである。
「こ

場志向は情報的資源を介して、経営成果（最終成うした商品は、世界でうちでしか作っていません」。

果）にプラスに影響している関係が示された。以－ 78 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号

上の検証結果から、3 社の事例研究から導出されをする高齢者住宅紹介事業。②（株）I ＆ C は、た市場志向の醸成および情報的資源を提供すると2008 年 12 月設立、従業員は 14 名、資本金 1

みられる TR 事業は、中小企業のイノベーション

億 2,500 万円、売上 5 億円（2017 年 11 月期）。

促進政策として一定の効果をもたらしているといTR 事業の認定を受けたのは LAP 事業。LAPえる。

とは電動で高さを変えられる洗面台。③ムラテ

先述したように、PLS-SEM 分析では、潜在変ックシステム株式会社は、1997 年 1 月設立、従数間の関係は一方向の矢印で示され、関係の方向

業員は 5 名、資本金 4,000 万円、売上 1 億性を示しており、この矢印は、関係性を示すもの

5,600 万円（ 2018 年 3 月期）。TR 事業の認定と考えられる。したがって、理論的な裏づけによを受けたのは、「スマート見張り隊」事業。
「スって因果関係として解釈可能（ Hair et al., 2017）

マート見張り隊」とは、無線ネットワーク規格なことから、図 1 にある市場志向および情報的資「 Z-WAVE 」を用いて、電気の「見える化」や源と経営成果（最終成果）との因果関係を検証で家電の「自動化」に必要なセンサーやスイッチきたことになる。

を組み合わせ、省エネ、ホームセキュリティ、

本研究の学術的貢献は、自治体による中小企業

家族を見守るシステムのこと。 笑美面：2018のイノベーション促進政策に関する理論的フレー

年 6 月 27 日、同年 8 月 6 日。I ＆ C：2018 年 6

ムワークを構築したことである。そのフレームワ

月 6 日、同年 8 月 7 日。ムラテック： 2018 年 11

ークとはイノベーション促進政策をインプットと

月 16 日、同年 12 月 7 日。インタビュー調査おし、市場志向の醸成があり、情報的資源の獲得をよび質問票調査は各回 2 時間程度。

介して、最終成果に繋がるという因果関係のモデ

Stepwise という変数選択の手法がある。プロ（3）
グラムSEFA （Stepwise variable selection in

ルである。
実践的貢献として、市場志向の醸成だけにとど

Exploratory Factor Analysis ）（探索的因子分析

まらず、その市場志向的組織に対して企業特異性の段階的変数選択）は、モデルの適合尺度のリを有する情報的資源の獲得が実現して初めて経営ストを実際に取得するために開発され、現在の成果（最終成果）へとつながるという具体的な公モデルの適合性を向上させるために、現在のモ的支援の重要性を示した。

デルから削除する変数を決定するのに非常に役

今後の課題は、分析対象が TR 事業という単一に立つ （Harada and Kano, 1998; Kano andの事例であり、サンプル・サイズも多くはない。そHarada, 2000）。Stepwise では、1 個ずつ選択しれゆえに、学術的信頼性において問題が残る。今て因子を外すが、本研究の PLS-SEM 分析にお後は、サンプル・サイズを増やして検証した仮説、

いては、Outer loadings を設定し、収束的妥当

すなわち提示のフレームワークの一般性を高めて性を確保できない複数の変数を一緒に削除し、いく必要がある。

変数を精選したため、Stepwise の方法は用いていない。

注

P 値（有意確率）とは、帰無仮説を誤って棄（4）
却する確率のことである。ここでは帰無仮説は、

STI モードと DUI モードの詳しい説明は、名取（1）

母集団のパス係数＝ 0 であるとなる。

（2015、2017 ）参照のこと。
（2）①株式会社笑美面は、2012 年 1 月設立、従業（5）
帰無仮説を棄却する判断基準である有意水準

員は 13 名、資本金 700 万円、売上 1 億 2,800を 1％として、P 値（有意確率）が 1％未満で万円（2016 年 10 月期）。TR 事業の認定を受けあり帰無仮説が棄却される場合を、1％有意とたのは、利用者と施設・支援者とのマッチングいう。すなわちパス係数が 0 であるという帰無－ 79 －

関西ベンチャー学会誌 第 12 号

仮説を誤って棄却する確率は 1％未満であり、Propositions, and

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