第５章 分析
5.4 コモン・メッソド・バイアス
「新規性の程度」の測定変数の中で、外部負荷量（outer loadings)の低い
D1、 D3、 D8
の測定変数を外して分析を行う。2017
年度ICT
産業の「新規性の程度」においてD10
の外部負荷量は、収束妥当性の基 準に符合するが、2011年度データはD10
の外部負荷量が低い。しかし、2017
年度データ の分析が最優先であるため、2011 年度データにはD10
を削除せずにデータ分析に用いる。PLS-MGA
を行う上では、データの同一性が大変に重要であることから、2011年度データは、2017
年度のデータとの同一性のため、D10
の測定変数は削除しない。本論文で用いるすべての分析方法、即ち、
CMB
検討、測定モデル及び構造モデル評価、仮説検定、PLS-MGA、IPMAにおいて、「新規性の程度」の測定変数は
D2、D4、 D5、 D6、D7、
D9、D10、D11
を用いて分析する。CMB
を検討する方法の中で、Harman’s One Factor Test
は、因子抽出の方法は最尤度 推定（maximum likelihood estimation)を、因子回転は Oblimin
法で実施する。Oblimin
法とは、因子軸が直交しない斜交回転の一つで、因子間の連関関係を維持して回転する。すなわち、相関関係が全くないと仮定しない。社会科学では要因間の相関関係 が０の場合は稀なため、相関関係≠0として仮定する（Noh, 2019)。
5.4.1 2017
年度ICT
産業のCMB
検討まず、
CMB
検討において広く使われているHarman’ s One Factor Test
では、すべての 測定変数を対象にした探索的因子分析において、固有値（eigen value)が 1
以上である因 子は8
つが導出され、最初の因子の説明力は、総分散の２4.493%（＜ 50%)くらいである
（付録４
)。ということで、該当の要因の説明力が 50%を超えないことから絶対的とは言
えない（Roxas and Coetzer, 2012)。したがって、
2017
年度ICT
産業のデータは、CMBに よる問題はないと判断できる。2
つ目の方法として、確認的因子分析を行った。Kock（2017)は、要因基盤の PLS-SEM
アルゴリズムを使用する時は、CMB
のテストに使用されるVIF
臨界値は3.3
より高いとCMB
が疑わしいと述べている。しかし、Kock and Lynn（2012)は、使用可能な臨界値に対
する論議で、測定過誤を含むアルゴリズムを使用する場合においてVIF
は、5まで使用可 能と論じている。ということで、表14
の2017
年度ICT
産業のCMB
検討において、CMBに よる内的妥当性を害するまでの問題はないと判断できる。表 14 2017年度
ICT
産業の確認的要因分析を通じてCMB
検定市場不確実性の低減 新規性の程度 初期計画 技術不確実の低減 効果 効率 市場不確実性の低減 1.728 1.876 1.922 1.667 1.893
新規性の程度 1.276 1.308 1.307 1.050 1.107 初期計画 3.698 4.453 2.963 2.286 2.535 技術不確実性の低減 2.745 2.875 1.883 2.496 2.755
効果 1.396 1.085 1.320 1.554 1.182
効率 2.276 1.946 1.467 2.632 1.157
5.4.2 2011
年度非ICT
産業のCMB 検討
表
15
は、Harman’s One Factor Test
で、2011
年度非ICT
産業の測定変数のCMB
検討 を行った結果である。固有値が1
以上である要因は、9
つ導出され、第一の要因の説明力 も総分散の27.344%（＜ 50%)くらいである（付録 5)。したがって、2011
年度非ICT
産業 のデータはCMB
による問題がないと判断できる。表
15
を見ると、確認的要因分析の結果、Kock and Lynn（2012)により、VIF
の3
を超 えるものはあるが、CMB
の問題はないと判断できる。表 15 2011年度非
ICT
産業の確認的要因分析を通じてのCMB
検定市場不確実性の低減 新規性の程度 初期計画 技術不確実の低減 効果 効率 市場不確実性の低減 3.134 3.377 2.088 3.227 3.275
新規性の程度 1.246 1.018 1.112 1.284 1.139 初期計画 2.146 1.182 1.911 2.203 1.740 技術不確実性の低減 2.194 2.991 3.324 3.434 3.251
効果 1.527 1.645 1.662 1.649 1.657
効率 1.524 1.177 1.209 1.413 1.513
5.4.3 2011
年度ICT
産業のCMB 検討
付録
6
は、Harman’s One Factor Test
で、2011
年度ICT
産業の測定変数のCMB
検討を 行った結果である。固有値が1
以上である要因は、9
つが導出され、最初の要因の説明力 も総分散の27.916%（＜50%)
くらいである。2011年度ICT
産業のデータは、CMBによる問 題がないと判断できる。2
つ目の方法として、表16
は、確認的要因分析を行った結果で、VIF
が５を超える潜在 変数があり、2011
年度ICT
産業の潜在変数間のCMB
の問題があると判断できる。しかし、測定不変性の検討及び
PLS-MGA
を実施するためには、同一なアンケート項目、同じデータ 処理方法、同じ分析アルゴリズムを使用することが前提条件のため、削除しない。表 16 2011年度
ICT
産業の確認的要因分析を通じてのCMB
検定市場不確実性の低減 新規性の程度 初期計画 技術不確実の低減 効果 効率 市場不確実性の低減 4.624 n/a 3.753 -0.698 6.435
新規性の程度 1.283 n/a 1.563 -1.282 1.087 初期計画 2.099 0.607 2.032 1.813 1.662 技術不確実性の低減 2.288 3.353 n/a 3.699 4.843
効果 1.384 1.668 n/a 1.855 1.863
効率 1.586 -0.221 n/a 1.686 1.023