関西ベンチャー学会誌 第 14 号

査読論文

自治体による中小企業イノベーション促進政策の
エビデンスに基づく政策形成― 「大阪トップランナー育成事業」の事例―
琉球大学

松平 好人
国際地域創造学部＜要旨＞
本研究の目的は、自治体大阪市の中小企業イノベーション（新規事業）促進政策を対象とし、エビデンスに基づく政策的な意思決定を可能にするために、セオリー評価の最終成果物であるロジックモデルを提示することである。中小企業政策のロジックモデルは、政策の継続・廃止などの政策担当者の意思決定や納税者への説明責任という観点からも必要性が高いが、実証研究が極めて乏しい。そこで、分析方法として英国、米国を中心に推進されている EBPM（ EvidenceBased Policy Making ）サイクルである「エビデンスの創出・翻訳・活用」の枠組みを用いて、第一に、イノベーション促進政策「大阪トップランナー育成事業」を対象とした定量分析の結果を用いて、EBPM サイクルに沿って「エビデンスの創出・翻訳」を試みる。第二に、政策担当者や支援実務者による「エビデンスの活用」に資するため、支援がいかにしてアウトカム（成果）に至るかの論理的な因果関係を説明するロジックモデルを示す。
キーワード：EBPM、ロジックモデル、自治体、中小企業、事業化支援政策

1 ．問題背景と目的られる事業を行っていくためには、エビデンスに
1）

本研究の目的は、エビデンス に基づく政策的基づく政策形成（ Evidence-Based Policy Making:な意思決定に活用するため、自治体の中小企業イ

EBPM ）が求められる。近年、米国、英国を中心

ノベーション（新規事業）促進政策に EBPM サイ

として EBPM の重要性が指摘され、推進されるよクル（後述）の分析枠組みを適用し、セオリー評

うになり（総務省 2018；小林，2019 ）
、わが国で

2）

3）

価 の最終成果物であるロジックモデル を提示もそうした潮流にある。EBPM は、次の 3 つのサすることである。

イクルから成る（小林，2019）。①エビデンスをつ

中小企業政策のロジックモデルの研究は、政策くる（政策の効果を具体的に測定する）、②エビの継続・廃止などの政策担当者の意思決定や納税デンスをつたえる（エビデンスを整理し、誰でも者への説明責任という観点からも必要性が高いが、わかりやすい形にまとめる）、③エビデンスをつか実証研究が乏しい現状がある。政策へ投入する資う（エビデンスを基に政策的な意思決定を行う）。

源を有効に活用するためには、各事業の効果を可こうした 3 つのプロセス（エビデンスの創出・翻視化して分析することを通して、効果がみられる

訳・活用）から成る EBPM を前進させるために事業は継続、拡大し、効果がみられない事業は縮は、個別の事業の効果を可視化して、検証してい小、廃止していくことが肝要である。効果が認めくことが必要である。そこで、エビデンス創出お－ 23 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号

よび翻訳を目的として、大阪市経済戦略局が所管

ティにより、どの程度のアウトプット・アウトカム

する地域経済のへの貢献を目的とした成長が望めが生み出されるのかの因果関係を示すものがエビる産業分野の中小企業のイノベーション（新規事

デンスである。ゆえに、ロジックモデルはエビデ業）を支援する「大阪トップランナー育成事業」

ンスとなるのである。国内における自治体行政に（以下「 TR 事業」と略称）を対象として、事例研

おけるロジックモデルに関する研究としては、豊究の手法を用いて効果の可視化が試みられてきた中市を事例とした政策・施策評価指標の導出・選（Matsudaira and Natori, 2019；松平・名取，2019a,

定にロジックモデルを適用した研究（佐藤ほか，b）。そして、学術的妥当性を高めるべくサンプル

2002）、政策・施策評価指標の設定プロセスでロ

サイズを大きくし、統計的手法を用いて効果を可

ジックモデルの活用方法を提案した研究（佐藤，視化したのが、松平ほか（2020）の研究である。

2003）がある。また、認知症高齢者に配慮した施

この先行研究の成果を用いて、「エビデンスの創

設環境づくり支援プログラムにロジックモデルを出」、「エビデンスの翻訳」を試みた上で、本研究適用した研究（廣瀬ほか，2012）がある。さらに、の目的であるエビデンスを基にした政策的な意思

地方創生政策の計画目標およびその評価指標の見決定を行うための「エビデンスの活用」を可能と直しにロジックモデルを活用する研究（林，2020）、

するロジックモデルを提示する。

地域包括ケアシステムにおける医療・介護連携の本稿の構成は、続く 2 では、自治体行政におけ評価にロジックモデルを適用した研究（伊藤・湯るロジックモデルの研究を概観する。3 では、統澤，2020）がある。以上から、個別の施策にロジ計的手法を用いて政策効果を明らかにした先行研ックモデルを適用した研究が多いことがわかる。

究（松平ほか，2020 ）の定量分析の結果を用い

この点について佐藤（2017b ）は、個別の施策にて、EBPM サイクルの第 1 プロセス「エビデンス

ロジックモデルを適用する研究が、国内、海外との創出」、第 2 プロセス「エビデンスの翻訳」ともに先行研究では最も多いと指摘している。以上いう枠組みから整理する。4 では、3 で行った整の先行研究レビューのように、本研究で対象とす

理を踏まえ、EBPM サイクルの第 3 プロセス「エるような自治体の中小企業政策とその効果に対しビデンスの活用」に資するため、政策に対するセて、ロジックモデルを適用した研究は、筆者が調オリー評価の最終成果物であるロジックモデルをべたかぎりでは確認できなかった。こうした研究提示する。最後に、学術的貢献および実践的貢蓄積が進んでいない状況から、中小企業政策の効

献、今後の研究課題を挙げる。

果についての因果関係プロセスを示すロジックモ
デルの提案には意味があると考えられる。

2 ．先行研究
エビデンスとは、政策効果の因果関係を示すも3 ．EBPM サイクルのである。セオリー評価の最終成果物であるロジ

本節では、中小企業政策の支援効果を市場志ックモデルは、施策がその目的を達成するに至る

向および情報的資源（後述）という 2 つの指標をまでの論理的な因果関係を示したもので、インプ用いた定量分析により可視化した先行研究（松平ット（投入）→アクティビティ（活動）→アウト

ほか，2020）を基に、EBPM サイクルの①エビデプット（産出）→アウトカム（成果）から構成さンスの創出（政策の効果を具体的に測定する）、②

れる（ Mclaughlin and Jordan, 1999；龍・佐々木，

エビデンスの翻訳（エビデンスを整理し、誰でも2010；佐藤，2017a, b；小林，2019）。アウトカムわかりやすい形にまとめる）に沿って整理する。

に続き、インパクト（社会への影響）を含むモデルもある（ Kellogg, 2004）。インプット・アクテビ－ 24 －

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表 1 データ収集

3．
1 分析対象本研究の対象である TR 事業は、大阪市が予算を確保し、事業枠組みを示す。そして運営も含めた事業の企画提案を公募し、公益財団法人大阪
産業局に委託する形を採る。TR 事業が支援の対象とする事業分野は、将来に成長が見込めるすべ

出所）筆者作成ての産業分野で、医療・介護・健康分野、IoT、「 invisible assets 」（ Itami, 1987）、すなわち「見えビックデータ、AI、観光などが対象プロジェクトざる資産」（伊丹，1984）とされる情報的資源（加分野として挙げられている。対象となるプロジェ

護野ほか，2003；伊丹・加護野，2003）の概念を

クトは、新規性、売上拡大への期待、市場投入・用いる。Narver and Slater（1990 ）は市場志向 5）

市場開拓段階にあることとされる。こうしたプロ

を「顧客志向」、「競合他社志向」、「部門間調整」

ジェクトの中から、大阪市が認定したものに対しの 3 つの要素に分類した。顧客志向と競合他社志て、大阪産業局の職員、外部の専門家がコーディ

向は、ターゲット市場における顧客と競合他社にネータとして伴走し、その他の専門家とも連携しついての情報を獲得する活動およびそうした情報ながら、各中小企業の事業プロジェクトに応じたを組織全体に浸透させる活動を含んでいる。部門

オーダーメイドの支援を継続し、新事業創出や認間調整とは、顧客と競合他社の情報に基づき、タ定プロジェクトの新規事業化を促進する。TR 事

ーゲット顧客に優れた価値を創造するため、企業

4）業の認定企業数は 2013 ～ 2017 年度で 54 社 、の保有する経営資源を組織的に活用する活動であ

ここ数年は毎年 10 件程度の認定で推移し、予算る。情報的資源 6 ）とは、ヒト・モノ・カネといっ

額は 2017 年度では 70,984 千円である（なお 2013

た有形の経営資源とは異なり、技術力、生産ノウ～ 2016 年度の予算ついて、大阪市経済戦略局のハウ、顧客の信用、ブランドの知名度、従業員のTR 事業担当者に確認したところ、非公開というモラールの高さなど無形で目に見えない経営資源回答であった）。TR 事業の支援内容は、事業プロを指す。伊丹・加護野（2003）は、こうした情報

ジェクトの計画立案・進捗管理、事業戦略の構築

的資源について、その企業にとってのみ意味を持支援、資金調達支援、知的財産支援、製品・サつことからして、企業特異性（ firm-specific ）を有ービスの開発促進支援、マーケティング・販路開するとした。次に、エビデンス創出のための効果

拓支援、展示会の出展支援、海外展開支援、実検証方法を整理したのが、次の表 2 である。

証実験実施支援等がある。
表 2 効果検証方法
3．
2 エビデンスの創出
松平ほか（2020）の先行研究の結果を用いて、EBPM サイクルの③エビデンスの活用のためのロジックモデルの提案に向け、ここでは①エビデンスの創出のサイクルに沿って整理する。データソース、調査対象、測定項目は、次の表 1 の通りである。
表 1 にあるように、TR 事業の政策効果を測定

出所）三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング（ 2019 ）を参考に筆者作成する項目として、Narver and Slater（1990 ）の市
場志向の概念、もう 1 つは、経営資源の中でも－ 25 －

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表 2 で示したように、分析対象とする指標、つされる情報的資源で最終成果にプラスの影響を与まりアウトカム（成果）には、中間アウトカム（市えるのは、「プロモーション機会」、「市場情報獲得

場志向・情報的資源）と最終アウトカム（
「引き合

ルート」
、
「広告ノウハウ」、「技術導入ルート」、「販

い・問い合わせ」
、
「売上」
、
「黒字化」
、
「成功の見

路開拓」
、
「事業計画策定能力」、「プロジェクト遂通し」、「プロジェクトの継続性」）とがある。対

行能力」、という各因子であることが示されている。

象・データ数およびデータソースに関しては、支援を受けた企業である処置群となる。政策の非対

3．
3 エビデンスの翻訳象で支援を受けていない企業のデータの把握が可

前節では、松平ほか（ 2020 ）の先行研究の結能でないため、対照群を入れていない。手法は、果および松平（ 2020 ）を参考に、市場志向、情統計的手法の多変量解析といわれる分析手法の 1

報的資源、最終成果（売上など）の 3 つの変数を

つ共分散構造分析であり、この分析により複数の用いて、EBPM サイクルの第 1 プロセスであるエ

変数間、本研究における中間アウトカム（市場志ビデンスの創出として、政策効果の測定結果につ向・情報的資源）と最終アウトカム（売上など）

いて整理した。次に、EBPM サイクルの第 2 プロという複数の変数の仮説的な因果関係を検証し、セスのエビデンスの翻訳として、一般的にわかりその因果関係の強さを明らかにできる。表 1 の方やすい形にまとめる。PLS-SEM 分析の結果を基法で収集したデータについて、共分散構造分析のにまとめたモデルが図 1 10）である。

1 つである PLS-SEM 分析 7 ）を用いている。その
図 1 PLS-SEM 分析結果に基づくモデル

目的は、市場志向および情報的資源が中間アウト
カムとして得られ、それが売上などの最終アウト
カムへの影響を定量的に確かめ、TR 事業の支援による効果を明らかにするためである。中間アウ
トカム（市場志向および情報的資源）と最終アウ
トカム（売上など）との因果関係の仮説を検証するため、この仮説を次の 3 つの仮説にブレークダ
ウンしている（松平，2020 ）。H1：市場志向が最終成果に影響する。H2：情報的資源が最終成果出所）松平（2020）p.136-137，筆者一部修正に影響する。H3：市場志向が情報的資源を介して、最終成果に影響する。検証の結果 8）、仮説のこのモデルの要点は、次の 3 点とできる。①市H1 は支持されず、H2、H3 については、正の有意場志向から情報的資源のパス係数が 1％有意であなパス係数（変数項目間の関係性の強さを表す）るため、市場志向が情報的資源にプラスの影響をを得ている。ゆえに、H2 と H3 という 2 つの仮説与えている関係が示される。これが意味するのは、は支持される。検証結果から次の 3 点がわかる。

TR 事業の支援を受けた企業が顧客志向を基軸に第一に、市場志向から情報的資源のパス係数が市場志向を根づかせた組織になり、そうした組織

0.709 ＊＊で 1％有意 9）、市場志向が情報的資源にに情報的資源の獲得がプラスに影響することであプラスの効果を与えている関係が示されている。

る。②市場志向から最終成果へのパス係数は有意第二に、市場志向から最終成果へのパス係数は有ではない。ここから市場志向が直接的に最終成果意ではない。しかし、市場志向は情報的資源を介に影響を及ぼすとは考えにくい。すなわち、企業

して、最終成果にプラスに影響している関係が示

がただ市場志向という組織文化を醸成したのみでされている。第三に、市場志向の醸成の上に提供

は、最終成果にはつながらないことを端的に示し－ 26 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号ている。③情報的資源から最終成果へのパス係数

図 2 TR 事業のロジックモデル

が 1％有意であるため、情報的資源が最終成果にプラスの影響を与えている関係が示される。ゆえに、市場志向が情報的資源を介した上で、最終成果にプラスに影響する関係が明らかとなった。以
上①、②、③より、市場志向を組織文化として醸成した企業組織が、イノベーション（新規事業）の促進にとって本当に必要かつ企業特異性を有す
る情報的資源を TR 事業の支援により獲得するこ出所）高崎（ 2001），三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング（2019）を参考に筆者作成とができれば、最終成果にプラスとなる。
表 3 を基に作成した TR 事業のロジックモデル
が図 2 である。ロジックモデルのインプットは、イ

3．
4 エビデンスの活用
ここまで EBPM サイクルの「エビデンスの創

ノベーション（新規事業）の展開を目指す中小企出」、「エビデンスの翻訳」について整理してきた。

業に対する間接支援（プロモーション機会の提供

エビデンスは最終的には、政策の実際の意思決定や販路開拓など非資金的な支援）のための予算での場面での活用をみなければ意味をなさない。そある。アクティビティは、中小企業への間接支援

こで重要となるのが「エビデンスの活用」というの実施内容である。アウトプットは、TR 事業が認局面である。活用の際に重要なのは、エビデンス

定して支援を行った中小企業の件数である。このの作成者（供給者）主導ではなくエビデンスを利アクティビティおよびアウトプットが、次の中間ア

用者（需要者）の視点で進めることである（内山

ウトカムをもたらす。中間アウトカムの 1 つめは、

ほか，2018；小林，2019 ）。そこで政策担当者・

被支援企業が市場志向的組織へと変化することで実務者など利用者が政策的な意思決定の活用にある。2 つめは、市場志向を根づかせた上で、情資することを重視し、以下で、ロジックモデルの報的資源の不足を補完することである。中間アウ

提示を行う。

トカムによりもたらされる次なるものが最終アウト

3.4.2 ロジックモデル

カムであり、売上など経営成果の向上のことであ2 において既述した施策がもたらす因果関係をる。
こうしたロジックモデルを提示したことで、政示すロジックモデルのプロセスの項目に沿って、TR 事業を説明したのが表 3 である。

策立案者、政策を実施する実務者がエビデンスの活用が可能となる。自治体を含む支援側に対して

表 3 ロジックモデルのプロセス

は、支援政策の改善、継続、停止のための診断および意思決定にロジックモデルを使用できる。加
えて、納税者に対しては、ロジックモデルを公開することで、納めた税金に見合う価値ある支援（サービス）が提供され、政策効果をあげ、投入した資源が有効に活用されているかの判断材料を提供できる。

出所）筆者作成

4 ．先行研究と本研究との関係
これまでの先行研究（松平ほか，2020）と本研－ 27 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号

究の関係について説明する。先行研究では、大阪の支援策が対象ではあるが、従来型の政策立案

市の中小企業イノベーション促進政策である大阪

プロセスから EBPM 型政策立案プロセスへの昇

トップランナー育成事業」の支援による効果の可華が可能となる。つまり、最終成果物であるロジ

視化をおこなった。可視化するにあたり、支援にックモデルを示したことで、③政策手段としてのよる中間成果の指標（変数）として「市場志向」

間接支援の有効性を検討するためのエビデンス、および「情報的資源」、そして最終成果の指標（変④政策の実行・モニタリングのための間接支援の数）として「引き合い・問い合わせ」
、
「売上」
、
「黒

効果測定のためのエビデンス、⑤政策評価のため

字化」、「成功の見通し」、「事業の継続性」を採用のエビデンス、という各プロセスへのエビデンス

した。定量分析の結果、支援によって中小企業がの提供・強化が可能となった。

中間成果として市場志向を醸成し、情報的資源を獲得し、それら中間成果がもたらす次なる効果と

5 ．結論

して、
「売上」などの最終成果につながる因果構

これまで TR 事業を対象に、エビデンスに基づ造を明らかにした。この先行研究で明らかにした

く政策形成を前進させるため、エビデンスの創出・効果の可視化を政策的な意思決定に活用できるよ

翻訳・活用の 3 つのプロセスに沿って、アウトカ

うにするため、本研究では、先行研究を EBPM サム発現のメカニズム、そしてセオリー評価の最終

イクルに沿って整理しなおした上で、セオリー評

的成果となるロジックモデルを提示した。

価の最終成果物であるロジックモデルの構築を試

本研究の学術的貢献としての新規性は、自治体

みた。EBPM を実現するため、先行の研究結果をの中小企業のイノベーション促進政策の支援効果

用いて、第一に EBPM サイクルの①エビデンスのを測定して可視化した先行研究の結果を活かし創出（政策の効果を具体的に測定する）、②エビて、ロジックモデルを提示したことである。提示

デンスの翻訳（エビデンスを整理し、誰でもわかしたロジックモデルは、中小企業のイノベーショ

りやすい形にまとめる）に沿って整理を試みた。

ン促進政策が中間アウトカムとして市場志向を醸①、②を土台として、本研究では新たに EBPM サ

成させ、必要とする情報的資源の獲得を実現させ、イクルで重要な局面である③「エビデンスの活用

それらを介して最終アウトカム（売上など）につ（エビデンスを基に政策的な意思決定を行う）にながるという施策の論理的な因果関係を明示し、資するため、最終成果物であるロジックモデルを説明する。

提示した。こうすることで、政策担当者・支援実

ロジックモデルの可能性および限界について説

務者など利用者に対して明確な形でエビデンスの明する。ロジックモデルは、「その目的を達するま提供が可能となり、エビデンスに基づく政策形成

で論理的な因果関係を明示したもの」で、インプに活用できるようになる。従来型の政策立案プロット（投入）→アクティビティ（活動）→アウト

セスは①社会課題の特定、②改善すべきアウトカ

プット（産出）→アウトカム（成果）から構成さムの設定、③政策手段の検討、④政策の実行・れる。本ロジックモデルは、TR 事業の支援につモニタリング、⑤評価、という流れ（三菱 UFJ リ

いて、インプット（予算、時間、人員）→アクテ

サーチ & コンサルティング，2019）であるが、本ィビティ（間接支援の内容）→アウトプット（支研究で政策実行後、最終成果物であるロジックモ援件数）→アウトカム（中間・最終アウトカム）とデルを示したことで、従来型の政策立案プロセス

いう論理的な因果関係を明らかにした。よって、のうち特に③政策手段の検討、④政策の実行・モ

本ロジックモデルの可能性として、国や自治体がニタリング、⑤評価、に対して、自治体に質を高これまで繰り返してきた技術開発に対する補助金・

めたエビデンスを新たに提供でき、大阪市の 1 つ

助成金提供型の直接支援だけではなく、TR 事業－ 28 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号

が力点を置く間接支援により市場志向が醸成され、ィネータがおり、TR 事業の全認定企業（各年度

情報的資源（プロモーション機会の提供や販路開で約 10 社程度）に対する支援状況を把握し、管拓などの非資金的支援）を獲得することで、売上理する。認定企業を担当するコーディネータは 1などの最終成果につながることを端的に表し、従人である。しかし、全コーディネータ 11 人（統括来から繰り返されてきた国および自治体による補コーディネータ 1 人＋コーディネータ 10 人）が参

助金・助成金提供型偏重の直接支援のあり方に対加する月 1 回の「ハンズオン会議」において、支して転換を迫るものである。

援が行われている全プロジェクトの進捗具合や結本ロジックモデルは、支援によるインプットか果を踏まえて、課題および問題点を洗い出し、各らアウトカムまでの論理的な因果関係を示してい

企業のプロジェクトの状況をコーディネータ全員る。しかし、それは支援が効果につながるプロセ

で共有する。問題解決に向けた支援では、担当コスの一部を明らかにしたにすぎずそこに限界があーディネータに限らず、コーディネータの中からる。限界を今後乗り越えるためには、効果につな適任者があたる。つまり、各認定企業に担当コー

がる他の要因（変数）の検討が不可欠となる。まディネータは 1 人だが、実際には企業が解決した

ずは、次の 3 点に絞って優先して取り組み、解明

い問題に対して、コーディネータ 11 人の「集合していく。第一に、支援効果を高める被支援企業

知」に基づくチーム体制で支援しているのである。

の条件・能力の解明である。支援政策の効果の有

加えて、もし全コーディネータでも解決できない

無を明らかにしようとすると、効果には被支援側問題が企業で生じている場合、全コーディネータ

企業の条件・能力も関係しているのではないか、

および大阪産業局が保有するネットワークを駆使との推測が立つ。例えば、吸収能力（ absorptive

し、速やかに外部の適任者を招聘して、積極的に

capacity ）という「新たな外部情報の価値を認識支援にあてる。こうした支援体制が効果につながし、それを吸収し、商業目的に応用する能力」っているのではないかとみられる。

（ Cohen and Levinthal, 1990 ）が挙げられる。こ以上 3 点を解明していくことで、本ロジックモ

うした能力を備えた企業だと支援による効果が高デルがより精緻化され、支援により効果が発現す

まる可能性があろう。吸収能力をはじめとした被る因果関係のさらなる実態解明に近づけるととも支援企業の条件・能力の解明は、自治体側が支援に、TR 事業の制度設計・支援計画策定・支援マ

対象とする企業を決定する判断基準や支援に対す

ネジメントに改善をもたらすものと考える。

る企業側の自助努力の寄与度を明らかにする糸口

本研究は、学術的貢献に比べ、実践的貢献をとなるだろう。第二に、支援効果が高まる支援側

重視する立場を標榜するものである。ゆえに、本の条件・能力の解明である。さきの被支援企業のロジックモデルの有効性は、支援実務の領域に存条件・能力と同様に、支援政策が効果あるものにする。本ロジックモデルにより、支援の実務者たするためには支援側の条件・能力も関係しているちが力点を置いて行った間接支援が最終アウトカと考えられる。例えば、支援人材のスキルマトリ

ムにつながることが明確に示された。その実践的ックスとして「対話力」
、
「診断力」
、
「構想力」
、
「編

示唆とは、次の 6 点である。①市場志向の醸成だ

集力」
、
「突破力」
（中小企業庁，2010 ）が挙げらけの支援では、最終アウトカムにつながらない。

れる。こうした能力を支援側が備えると支援効果②情報的資源の提供は、最終アウトカムの発現にが高まるのではないかと推測される。第三に、支は必要不可欠な支援である。③支援を市場志向の援効果を高める支援体制の解明である。ここまで醸成にとどめず、市場志向的組織に変化したとこの調査で明らかになったのは、司令塔方式による

ろに情報的資源の提供という支援が伴い、はじめ

チーム支援体制である。司令塔として統括コーデて最終アウトカムへの効果があらわれる。④最終－ 29 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号

アウトカムの効果が上がるためには、市場志向の2013 年開始の TR 事業は、これまでに毎年予算中でもことに、顧客志向の「顧客満足度を目標にがついているが、本研究で試みた EBPM サイクする」、「顧客満足度を測定する」、「顧客価値を創ルによる効果検証は現在まで行われてこなかった。

造する」、「顧客ニーズを理解する」、「購入後のア

そのため、外部から「実施自体が自己目的化してフターサービスを充実させる」に対する支援の優いる」との厳しい政策評価、指摘がなされても然先度を高める。⑤最終アウトカムの効果が上がるりである。こうした評価、指摘に応えるためにも、ためには、情報的資源の中でもとりわけ、「プロモ

今後は、2023 年の TR 事業開始から 10 年というーション機会」、「市場情報獲得ルート」、「広告ノ節目を迎えるにあたり、政策の継続、廃止の評価、

ウハウ」、「技術導入ルート」、「販路開拓」、「事業

改善や見直しを含む政策立案プロセスの中に、本計画策定能力」、「プロジェクト遂行能力」に対す研究で取り組んだ EBPM サイクルを組み込み、実る支援の優先度を高める。⑥支援で中間アウトカ

際に機能させていくことが肝要となる。この点にム（市場志向の醸成＋情報的資源の獲得）がもた

ついては、TR 事業を対象にした調査研究で協力らされると、次なる最終アウトカム「引き合い・関係にある大阪市経済戦略局の政策担当者に本問い合わせ」
、
「売上」
、
「黒字化」
、
「成功の見通し」研究成果を示して協議を重ね、実現を図りたい。

につながる可能性が高まる。以上から、支援によ今後の研究課題は、EBPM サイクルに基づいり何がどのように影響を与えたかに関する知識をて、政策効果の経時的な検証を続けることである。

明確にできた。この影響関係の明示は、ロジック

なぜならば、エビデンスに基づく政策形成は、将モデル導入のベネフィットの1つである（Knowlton

来にわたる支援政策の改善、継続、停止のためのand Phillips, 2012）。

診断および意思決定に不可欠であり、かつ政策に

ここで、中間アウトカムの市場志向と情報的資投入される限られた資金的・人的・時間的・情報源の両者の関係について補足する。市場志向の醸的な資源配分の効率化には終わりがないからであ成だけではなく、そこに情報的資源が提供されてる。本研究では、エビデンスに基づく政策形成の初めて最終アウトカムにつながることが定量的にため、2013 ～ 2017 年度までの TR 事業の認定企明らかになった。すなわち、市場志向は車のエン業を対象としている。支援による効果は、即座にジンとでき、これだけでは車は動かない。そこにあらわれるとは考えにくい。ゆえに政策効果の検情報的資源という燃料が与えられて初めて車は動証は、本研究と同じように、支援後 1 ～ 2 年以上き、目的地（売上など最終アウトカム）へ向かえ

経過した時点が妥当だと考えられる。そうしたこると説明できる。つまり、間接支援により市場志とからも、現時点での次の効果検証には、2018 年

向という組織文化を醸成し、市場志向的組織に変度、2019 年度の TR 事業の認定企業を対象とす化していく中で、そこに情報的資源を与えることるのがもっともであろう。

で最終アウトカムにつながるのである。最終アウ
トカムにつながる「市場志向」および「情報的資謝辞源」という指標（変数）を提示できたことは、支お二人の査読者から、大変貴重なご指摘を頂戴

援の実務者だけではなく、政策担当者、被支援企しました。深謝とともに衷心より御礼を申し上げ

業という支援に関わるステークホルダーに対してます。どうもありがとうございました。

も、支援効果を捉え、可視化できる共通言語を提供できたことを意味する。こうした共通言語の創

注

出も、ロジックモデル導入のベネフィットである

1）エビデンス（ evidence ）とは、行政の政策評（ Knowlton and Phillips, 2012）。

価プロセスにおいては、「政策とその成果（ア－ 30 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号ウトカム）の間の因果関係を示す証拠」（三菱のネットワーク形成」、「社員のモチベーション」、

UFJ リサーチ＆コンサルティング 2019）、「施策「資金調達力」、「製品・サービス開発」、「プロ

効果の因果関係を示すもの」（小林 2019）とさモーション機会」、「事業化スピード」、「市場情れる。本稿におけるエビデンスの定義もこれに報の獲得ルート」、「販路開拓」、「信用力・知名従う。

度」である。

2）セオリー評価とは、「施策の論理的構造」を

7）PLS-SEM （ Partial Least Squares Structural

明らかにし、その質や内容を評価する手法であEquation Modeling ）は共分散構造分析の 1 つる。Weiss（ 1998 ）は、「事業費等や事業活動である。共分散構造分析は複数の変数間の仮から成果までの連鎖における予測される流れを説的な因果関係を検証して、因果関係の強さを探求する評価」とした。

明らかにする分析手法である。PLS-SEM を用

3）ロジックモデルとは、「政策等がその目的を達いる利点は、第一に、潜在変数間の関係は一方するまで論理的な因果関係を明示したもの」で向の矢印で示され、関係の方向性を表し、このある（佐藤，2017a ）。

矢印は関係を予測しているとされ、理論的な裏4 ）大阪市経済戦略局に確認したところ、2013 ～づけによって因果関係として解釈ができる点

2017 年度の TR 事業の認定企業数は 54 社であ（ Hair et al. 2017 ）、第二に、PLS-SEM は、小った。ただ、一般向けの 2021 年 2 月発行『 Topさいサンプルサイズで試験的構造モデルを適切

Runner’s File 2021』（大阪市経済戦略局）の記に構築でき、複雑なモデルでかつ効率的である

載では 42 社である。これについて、大阪市経点である（ Smith and Barclay 1997）。

済戦略局 TR 事業担当者に確認したところ、「各8）定量分析の結果に関する詳細については、松企業の事情により、認定企業すべてが『 Top平（2020）を参照。

Runner’s File 』に記載されているわけではない」

9）帰無仮説を棄却する判断基準である有意水との説明を受けたことをお断りしておく。

準を 1％として、P 値（有意確率）が 1％未満

5）市場志向の測定項目は、顧客志向では、「顧であり帰無仮説が棄却される場合を「1％有意」

客に対するコミットメント」、「顧客価値の創造」、という。つまり、パス係数が 0 であるという帰「顧客ニーズの理解」、「顧客満足度を目標」、

無仮説を誤って棄却する確率は 1％未満であり、「顧客満足度の測定」、「購入後のアフターサー

パス係数は統計的に意味があることを示す。

ビスの充実」。競合他社志向では、「セールス・

10）図 1 右下にある「決定係数 R²」とは、モデパーソンたちによる競合他社の情報共有」、「競

ルの予測力の尺度であり、被説明変数について

合他社の行動への素早い対応」、「トップマネーのみ計算される値である。分析の結果、今回のジャーによる競合他社の戦略についての議論」、

モデルにおける決定係数 R²は、情報的資源（被「競争優位構築のための機会をうかがう」。部門説明変数）が市場志向（説明変数）で説明さ間調整では、「部門を問わず顧客の要求にこたれる予測力の指標が 0.502、最終成果（被説明える」、「部門を問わない情報共有」、「戦略につ変数）が情報的資源および市場志向（説明変

いて部門での統合」、「すべての部門が顧客価値数）で説明される予測力の指標が 0.373 となっの向上」、「他の部門とのさまざまな資源の共有」

た。情報的資源の決定係数は 0.502 で予測力である。

として中程度、最終成果の決定係数は 0.373 で6）情報的資源の測定項目は、「技術導入ルー

予測力としてやや低めという結果であった。

ト」
、
「技術力」
、
「広告のノウハウ」、「プロジェ11）EBPM 推進する機関として、英国政府が 2013

クト遂行能力」、「事業計画策定能力」、「外部と年に開始した What Works Centre（ WWC ）が－ 31 －

関西ベンチャー学会誌 第 14 号ある。WWC は、エビデンスをわかりやすく伝

on the Effectiveness of Selling Partner Relation-

えるため、ツールキットを作成している（内山ships,” Journal of Marketing, 61（1）, pp. 3-21.

ほか 2018；小林 2019）。そのツールキットのフW. K. Kellogg Foundation （2004） Logic Model

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