第 5 章 社会ネットワークと DC との関係検証
4. 変数の測定項目
5.5 回帰分析
本項では, 回帰分析を行う。企業のDCとその影響因子間の関係モデルは, 以下の4つ のモデルに変換することができる。
表5－20 検証する四つのモデル一覧
モデル 従属変数 （共通）独立変数 （共通）制御変数 モデル1 環境境洞察
（EC）
社会ネットワークの強 度（NIN）, 社会ネットワ ークの中心性（NCE）, 社
会ネットワークの異質性
（NHE）
環境変動性（ET）, 企 業性質（Q1）, 成立時間
（Q4）, 規模（Q5）, 組 織のライフサイクル（の
段階）（Q8）
モデル2 学習能力
（LC）
モデル3 統合能力
（INC）
モデル4 再構築能力
（REC）
出所：筆者作成。
第2節で提示した本研究のモデルは, 次の四つの回帰方程式として定式化できる。
モデル 1 EC = c + a1（NIN） + a2（NCE） + a3（NHE） + controls + ε1
モデル 2 LC = c + b1（NIN） + b2（NCE） + b3（NHE） + controls + ε2
モデル 3 INC = c + c1（NIN） + c2（NCE） + c3（NHE） + controls + ε3
モデル 4 REC = c + d1（NIN） + d2（NCE） + d3（NHE） + controls + ε4
次に, 各モデルを検証していく。まずは, モデル1の回帰分析を実施し, 結果を以下の 表に示す。
表5－21 環境境洞察力（EC）と社会ネットワークの回帰分析の結果 係数a
モデル1 標準化されていない係数 標準化係数 t値 p値（有
意確率）
B値 標準誤差 ベータ
1 （定数） －.691 .274 －2.518 .013
ET .360 .057 .360 6.317 .000
Q1 .050 .068 .039 .734 .464
Q4 .115 .058 .109 1.987 .048
Q5 .301 .062 .266 4.854 .000
Q8 －.231 .060 －.215 －3.826 .000 2 （定数） －.119 .221 －.540 .590
ET .150 .048 .150 3.124 .002
Q1 .015 .054 .012 .275 .784
Q4 .043 .046 .041 .936 .350
Q5 .104 .051 .092 2.029 .044
Q8 －.138 .048 －.129 －2.879 .004
NIN .229 .066 .229 3.455 .001
NHE .179 .069 .179 2.599 .010
NCE .259 .077 .259 3.370 .001
a. 従属変数: EC
上記の表に標準化係数の値とp値（有意確率）が示すように, 「社会ネットワーク強度
（NIN）」, 「社会ネットワーク中心性（NCE）」（p＝.001）は「環境感知能力
（EC）」（p＝.001）に, 0.1％水準で有意な正の影響を, 「社会ネットワーク異質性
（NHE）」（p＝.010）は「環境感知能力（EC）」に, 1％水準で有意な正の影響を与えて いることが確認された。
モデル1ではECの値は次のように算出される。
EC =－0.119+0.229* NIN +0.179 * NHE+0.259 * NCE+ controls + ε1
したがって, 「H1a：社会ネットワーク強度は, 企業の環境感知能力に正の影響を与え る」, 「H2a：社会ネットワーク異質性は, 企業の環境感知能力に正の影響を与える」,
「H3a：社会ネットワーク中心性は, 企業の環境感知能力に正の影響を与える」が支持さ れた。
続いて, モデル2の回帰分析を実施し, 結果を以下の表に示している。
表5－22 学習能力（LC）と社会ネットワークの回帰分析の結果 係数a
モデル2 標準化されていない係数 標準化係数
t値
p値（有
意確率）
B値 標準誤差 ベータ
1 （定数） －.473 .292 －1.620 .107
ET .293 .061 .293 4.834 .000
Q1 .096 .072 .075 1.321 .188
Q4 .106 .061 .101 1.723 .086
Q5 .220 .066 .194 3.325 .001
Q8 －.266 .064 －.248 －4.146 .000
2 （定数） .219 .211 1.040 .300
ET .040 .046 .040 .872 .384
Q1 .048 .051 .037 .930 .353
Q4 .021 .044 .020 .491 .624
Q5 －.016 .049 －.014 －.322 .748 Q8 －.156 .046 －.145 －3.395 .001
NIN .326 .063 .326 5.157 .000
NHE .224 .066 .224 3.412 .001
NCE .259 .073 .259 3.540 .000
a. 従属変数: LC
上記の表に標準化係数の値と有意確率が示すように, 「社会ネットワーク強度（NIN）
（p＝.000）, 「社会ネットワーク中心性（NCE）」（p＝.000）,「社会ネットワーク異質 性（NHE）」（p＝.001）はすべて「学習能力（LC）」に, 0.1％水準で有意な正の影響を 与えていることが確認された。
モデル2において学習能力は次のように算出される
LC =－0.219+0.326* NIN +0.224 * NHE+0.259 * NCE+ controls + ε2
この結果は, 仮説H1b（「社会ネットワークの強度は, 企業の学習能力に正の影響を与 える」）, 仮説H2b（「社会ネットワークの異質性は, 企業の学習能力に正の影響を与え
る」）, 仮説H3b（「社会ネットワークの中心性は, 企業の学習能力に正の影響を与え
る」）を支持する。
モデル3の回帰分析の結果を以下の表に示す。
表5－23 統合能力（INC）と社会ネットワークの回帰分析の結果 係数a
モデル3 標準化されていない係数 標準化係数
t値
p値（有
意確率）
B値 標準誤差 ベータ
1 （定数） －1.066 .299 －3.563 .000
ET .347 .062 .347 5.590 .000
Q1 .062 .074 .048 .834 .405
Q4 .173 .063 .165 2.754 .006
Q5 .224 .068 .198 3.312 .001
Q8 －.045 .066 －.042 －.690 .491 2 （定数） －.330 .214 －1.540 .125
ET .081 .047 .081 1.746 .082
Q1 .023 .052 .018 .437 .663
Q4 .077 .045 .073 1.726 .086
Q5 －.023 .050 －.020 －.453 .651
Q8 .065 .047 .060 1.389 .166
NIN .229 .064 .229 3.557 .000
NHE .300 .067 .300 4.492 .000
NCE .309 .075 .309 4.144 .000
a. 従属変数: INC
標準化係数の値と有意確率が示すように, 「社会ネットワーク強度（NIN）（p＝.000）,
「社会ネットワーク中心性（NCE）」（p＝.000）,「社会ネットワーク異質性（NHE）」
（p＝.000）はすべて「統合能力（INC）」に, 0.1％水準で有意な正の影響を与えているこ とが確認された。
また, 得られたモデル1の回帰式は次の通り。
INC =－0.330+0.229* NIN +0.300 * NHE+0.309 * NCE+ controls + ε3
以上の結果は, 仮説H1c（「社会ネットワークの強度は, 企業の統合能力に正の影響を 与える」）, 仮説H2c（「社会ネットワークの異質性は, 企業の統合能力に正の影響を与 える」）, 仮説H3c（「社会ネットワークの中心性は, 企業の統合能力に正の影響を与え る」）を支持している。
モデル4の回帰分析の結果は次の通りである。
表5－24 再構築能力（REC）と社会ネットワークの回帰分析の結果
標準化係数の値と有意確率が示すように, 「社会ネットワーク強度（NIN）」（p
＝.00）, 「社会ネットワーク異質性（NHE）」（p＝.000）は「再構築能力（REC）」に,
0.1％水準で有意な正の影響を, 「社会ネットワーク中心性（NCE）」は「再構築能力
（REC）」に, 0.5％水準で有意な正の影響を与えていることが確認された。
モデル1の回帰式は次のように算出される。
REC =0.096+0.245* NIN +0.322 * NHE+0.258 * NCE+ controls + ε4
以上の結果は, 仮説H1d（「社会ネットワークの強度は, 企業の再構築能力に正の影響 を与える」）仮説H2d（「社会ネットワークの異質性は, 企業の再構築能力に正の影響を
係数a
モデル 標準化されていない係数 標準化係数
t値
p値（有
意確率）
B値 標準誤差 ベータ
1 （定数） －.634 .312 －2.028 .044
ET .258 .065 .258 3.977 .000
Q1 －.012 .077 －.009 －.149 .882
Q4 .146 .066 .139 2.221 .027
Q5 .205 .071 .181 2.905 .004
Q8 －.123 .069 －.115 －1.799 .073
2 （定数） .096 .237 .404 .686
ET －.004 .051 －.004 －.073 .942 Q1 －.053 .058 －.041 －.916 .361
Q4 .051 .049 .049 1.040 .300
Q5 －.035 .055 －.031 －.641 .522 Q8 －.018 .052 －.016 －.341 .734
NIN .245 .071 .245 3.454 .001
NHE .322 .074 .322 4.363 .000
NCE .258 .082 .258 3.137 .002
a. 従属変数: REC
与える」）, 仮説H3d（「社会ネットワークの中心性は, 企業の再構築能力に正の影響を 与える」）が検証された。