第５章 分析
5.8 仮説[H14]の検証：韓国 ICT 産業は企業規模により FFE での活動は異なる
5.8.3 企業規模別の仮説検定
2017
年度ICT
産業の企業規模別の仮説検定を行うため、大企業と中堅・中小企業の測 定モデル及び構造モデルを評価する。(1) 2017
年度ICT
産業―大企業の測定モデルと構造モデルの評価①測定モデルの評価
表
56
は、2017年度ICT
大企業の測定モデルの信頼度と妥当性の評価結果である。すべ ての潜在変数は内的一貫性の信頼度の基準を満たした。収束妥当性は、外部負荷量とAVE
により評価するが、「市場不確実性の低減活動」のa4（ 0.647)、 a6（ 0.360)、「新規性
の程度」のd5 (0.495)、d6（0.620)、d7（0.451)、「効果」の f101（0.634)、 f105
（
0.603)は外部負荷量の基準（＞ 0.7)を満たさなかった。しかし、2017
年度ICT
産業-全
体との比較のためには、同じ測定変数での測定が重要のため、削除しない。
表 56 2017年度
ICT
大企業の測定モデルの評価潜在変数 測定 変数
収束妥当性 内的一貫性の信頼度 弁別的妥当性
外部負荷量 AVE Cronbach's α rho_A (ρA)
合成信頼度
（CR） HTMT0.85
>0.70 >0.50 0.60~0.90 >0.70 0.60~0.90 信頼区間に1を含めない
市場 不確実性 の低減活
動
a1 0.899
0.572 0.837 0.895 0.883 YES
a2 0.854
a3 0.846
a4 0.647
a5 0.796
a6 0.360
技術 不確実性
の 低減活動
b1 0.796
0.677 0.880 0.883 0.913 YES
b2 0.814
b3 0.880
b4 0.849
b5 0.771
初期計画
c1 0.797
0.625 0.849 0.854 0.893 YES
c2 0.783
c3 0.781
c4 0.874
c5 0.710
新規性の 程度
d2 0.721
0.477 0.862 0.919 0.875 YES
d4 0.829
d5 0.495
d6 0.620
d7 0.451
d9 0.728
d10 0.722
d11 0.851
効果
f101 0.634
0.513 0.758 0.767 0.839 YES
f102 0.785
f103 0.788
f104 0.750
f105 0.603
効率
f2 0.756
0.604 0.672 0.672 0.821 YES
f3 0.803
f4 0.772
表
57
は、2017年度ICT
大企業の弁別的妥当性を評価するFornell-Larcker
基準の評価 結果の表である。対角線の値が最も高いことからFornell-Larcker
基準による弁別的妥当 性は確保できた。表 57 2017 年度
ICT
大企業Fornell-Larcker
基準の評価結果市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率
市場不確実性 0.757
新規性 -0.058 0.690
初期計画 0.446 -0.182 0.791 技術不確実性 0.442 -0.262 0.704 0.823
効果 0.362 0.258 0.253 0.231 0.716
効率 0.341 -0.181 0.628 0.504 0.483 0.777
また、付録
20
は、測定変数が潜在変数にきちんと積在しているかを評価する2017
年度ICT
大企業の交差負荷量を示す表である。この表をみると、「市場不確実性の低減活動」の
a6（ 0.360)を除いて、他の潜在変数には測定変数が高く積在しており、弁別的妥当性
が確保できた。弁別的妥当性を評価する方法として
HTMT
があり、表58
をみると、HTMT の値すべてが0.85
未満（HTMT
.85)で、弁別的妥当性が確保された。
表 58 2017年度
ICT
大企業のHTMT
.85値市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率
市場不確実性
新規性 0.187
初期計画 0.505 0.204
技術不確実性 0.559 0.279 0.812
効果 0.474 0.400 0.355 0.361
効率 0.445 0.257 0.834 0.652 0.677
② 構造モデルの評価
2017
年度ICT
大企業の測定モデルの信頼性と妥当性が確保できたことから、構造モデ ルが適合であるかを評価する。構造モデルの評価においては、多重共線性、決定係数（R²)、効果サイズ（f²)、予測的適合性（Q²)を検討し、その後は仮説検定を行う。
表
59
をみると、内部VIF
が5
未満であることから構造モデルの潜在変数の間には多重 共線性がないと判断できる。表 59 2017 年度
ICT
大企業の多重共線性の評価結果市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率
市場不確実性 1.307 1.301
新規性 1.034 1.000 1.034
初期計画 1.034 1.034 2.544 2.077
技術不確実性 2.085 2.066
効果
効率 1.681
表
60
は、「市場不確実性の低減活動」、「初期計画」、「技術不確実の低減活動」、「効果」、「効率」の決定係数
R²は、各 0.166、 0.013、 0.494、0.230
、0.363 で、「技 術不確実性の低減活動」が中間程度の説明力をもっている。決定係数R²に寄与する効果
サイズ
f²をみると、「初期計画」が「市場不確実の低減活動」の R²に寄与する効果サイ
ズは
0.252、「技術不確実性の低減活動」は 0.916
で、「効率」は0.224
である。「初期計画」は「市場不確実性の低減活動」と「効率」に、中間程度の効果サイズをもっている が、「技術不確実性の低減活動」の
R²には大きい効果サイズをもっている。構造モデル
の潜在変数に対する予測的適合性を表すQ²はすべて‘０’より大きい値をもっているこ
とから、この構造モデルは予測的適合性があると評価できる。表 60 2017年度
ICT
大企業の構造モデルの評価結果修正済 み 決定係
数
効果サイズ（f²） 予測的適合性
市場不確実
性 新規性 初期計 画
技術不確実
性 効果 効率 Q²
(=1-SSE/SSO)
市場不確実性 0.163 0.084 0.004 0.082
新規性 0.001 0.034 0.038
初期計画 0.012 0.245 0.917 0.017 0.225 0.012
技術不確実性 0.492 0.000 0.009 0.305
効果 0.230 0.104
効率 0.363 0.220 0.203
(2) 2017
年度ICT
産業―中堅・中小企業の測定モデルと構造モデルの評価①測定モデルの評価
表
61
は、2017年度ICT
中堅・中小企業の測定モデルの信頼度と妥当性の評価結果であ る。すべての潜在変数は、内的一貫性の信頼度の基準を満たした。収束的妥当性は、外部 負荷量とAVE
により評価するが、「市場不確実性の低減活動」のa5（0.656)、「初期計
画」のc2（0.689)、c3（0.661)、「新規性の程度」の d2（0.655)、d5（0.644)、d7
（
0.625), d9（0.624)、 d11（0.663)、「効率」の f2（ 0.312)は、外部負荷量の基準（＞
0.7)を満たさなかったが、f2
を除いて外部負荷量の適合性に問題が生じるほどではないと判断するため削除しない。また
f2
の場合も2017
年度ICT
産業との一貫性のため削除し ない。AVE
においても「新規性の程度」は0.474
ではあるが、収束的妥当性を害するまで とは言えないため、除外しない。表 61 2017年度
ICT
中堅・中小企業の測定モデルの評価結果潜在変数 測定 変数
収束妥当性 内的一貫性の信頼度 弁別的妥当性
外部負荷量 AVE Cronbach's α rho_A (ρA)
合成信頼度
（CR） HTMT.85
>0.70 >0.50 0.60~0.90 >0.70 0.60~0.90 信頼区間に1を含めない 市場
不確実性 の低減活
動
a1 0.816
0.580 0.856 0.876 0.892 YES
a2 0.732
a3 0.796
a4 0.813
a5 0.656
a6 0.744 技術
不確実性 の 低減活動
b1 0.810
0.727 0.906 0.911 0.930 YES
b2 0.867
b3 0.884
b4 0.873
b5 0.828
初期計画
c1 0.812
0.560 0.805 0.823 0.863 YES
c2 0.689
c3 0.661
c4 0.791
c5 0.776
新規性の 程度
d2 0.655
0.470 0.841 0.846 0.876 YES
d4 0.769
d5 0.644
d6 0.782
d7 0.625
d9 0.624
d10 0.703
d11 0.663
効果
f101 0.812
0.749 0.679 0.929 0.937 YES
f102 0.883
f103 0.865
f104 0.917
f105 0.844
効率
f2 0.312
0.592 0.814 0.814 0.790 YES
f3 0.914
f4 0.918
表
62
は2017
年度ICT
中堅・中小企業の弁別的妥当性を評価するFornell-Larcker
基準 の評価結果である。対角線の値が最も高いことからFornell-Larcker
基準による弁別的妥 当性は確保できた。表 62 2017年度
ICT
中堅・中小企業Fornell-Larcker
基準の結果市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率
市場不確実性 0.762
新規性 -0.222 0.688
初期計画 0.611 -0.270 0.748 技術不確実性 0.705 -0.242 0.660 0.853
効果 0.269 0.031 0.036 0.149 0.865
効率 0.077 -0.448 0.414 0.059 -0.098 0.770
また、付録
21
は、測定変数が潜在変数にきちんと積在しているかを評価する2017
年度ICT
中堅・中小企業の交差負荷量を示す表である。この表をみると、「市場不確実性の低 減活動」のa5（ 0.656)を除いて、他の潜在変数には測定変数が高く積在しており、弁別
的妥当性が確保できた。表63
は、弁別的妥当性を評価する別の基準として、HTMT
の値が0.85
未満（HTMT
.85)ですべての潜在変数の間には弁別的妥当性を確保したと評価できる。
表 63 2017 年度
ICT
中堅・中小企業のHTMT
.85値市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率
市場不確実性
新規性 0.258
初期計画 0.678 0.301
技術不確実性 0.794 0.275 0.732
効果 0.303 0.202 0.166 0.174
効率 0.240 0.526 0.571 0.254 0.327
②
構造モデルの評価
2017
年度ICT
中堅・中小企業の測定モデルの信頼性と妥当性が確保できたことから、構造モデルが適合なモデルであるかを評価する。構造モデルの評価においては、多重共線 性、決定係数（R²)、効果サイズ（f²)、予測的適合性（
Q²)を検討し、その後は仮説検定
を行う。表64
をみると、内部VIF
が5
未満であることから構造モデルの潜在変数の間に は多重共線性がない。表 64 2017年度
ICT
中堅・中小企業の多重共線性の評価結果市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率
市場不確実性 2.172 2.149
新規性 1.079 1.000 1.079
初期計画 1.079 1.079 2.574 1.913
技術不確実性 2.515 2.385
効果
効率 1.354
表
65
をみると、「市場不確実性の低減活動」、「初期計画」、「技術不確実の低減活 動 」、「効果」、「効率」の決定係数R²は、各々 0.354、 0.056、0.419、0.034、 0.220
である。「技術不確実性の低減活動」が中間程度より若干小さい説明力であるが、他の潜 在変数より大きい説明力をもっている。決定係数 R²に寄与する効果サイズ
f²をみると、「初期計画」が「市場不確実の低減活
動」の
R²に寄与する効果サイズは 0.525、「技術不確実性の低減活動」は 0.680、「効率」
は
0.346
である。「初期計画」は3
つの潜在変数のR²に対して大きい効果サイズをもっ
ている。構造モデルの潜在変数に対する予測的適合性を表す
Q²は、すべてが‘０’より
大きい値であることから、この構造モデルは予測的適合性があると評価できる。表 65 2017年度
ICT
中堅・中小企業の構造モデルの評価結果修正済み 決定係数
効果サイズ（f²） 予測的適合性
市場不確実性 新規性 初期計画 技術不確実性 効果 効率 Q² (=1-SSE/SSO)
市場不確実性 0.354 0.074 0.011 0.176
新規性 0.006 0.079 0.008
初期計画 0.056 0.525 0.680 0.013 0.346 0.032
技術不確実性 0.419 0.000 0.054 0.286
効果 0.034 0.035
効率 0.220 0.003 0.094
(4) 2017
年度ICT
産業―大企業vs.中堅・中小企業の仮説検定
表
66
は、2017年度ICT
産業の大企業における仮説検定の結果を示した表である。この 表をみえると、仮説[H4]、[H5]、[H6]、[H12]は支持された。注目する点は、2017 年度ICT
大企業だけが、仮説[H12]が支持されたことである。
表 66 2017年度
ICT
大企業における仮説検定の結果仮説 経路係数 標本平均 標準偏差 ｔ統計量 p-value 有意水準
(H1)新規性 → 初期計画 -0.182 -0.196 0.248 0.733 0.464 棄却
(H2)新規性 → 市場不確実性 0.024 0.018 0.209 0.116 0.908 棄却
(H3)新規性 → 技術不確実性 -0.139 -0.119 0.145 0.958 0.338 棄却
(H4)初期計画 → 市場不確実性 0.451 0.471 0.144 3.120 0.002 支持**
(H5)初期計画 → 技術不確実性 0.679 0.686 0.079 8.597 0.000 支持***
(H6)初期計画 → 効率 0.527 0.551 0.194 2.718 0.007 支持**
(H7)初期計画 → 効果 -0.172 -0.156 0.277 0.622 0.534 棄却
(H8)市場不確実性 → 効率 0.058 0.032 0.160 0.366 0.715 棄却
(H9)市場不確実性 → 効果 0.277 0.315 0.240 1.152 0.249 棄却
(H10)技術不確実 → 効率 0.107 0.111 0.230 0.465 0.642 棄却
(H11)技術不確実 → 効果 -0.027 -0.076 0.229 0.116 0.908 棄却
(H12)効率 → 効果 0.510 0.491 0.229 2.230 0.026 支持*
（注）有意水準 *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
表
67
は、2017年度ICT
産業の中堅・中小企業における仮説検定の結果を示した表であ る。この表をみると、仮説[H4]、 [H5]、 [H6]は支持された。
表 67 2017年度
ICT
中堅・中小企業における仮説検定の結果仮説 経路係数 標本平均 標準偏差 ｔ統計量 p-value 有意水準
(H1)新規性 → 初期計画 -0.270 -0.328 0.159 1.704 0.088 棄却
(H2)新規性 → 市場不確実性 -0.062 -0.080 0.121 0.509 0.611 棄却
(H3)新規性 → 技術不確実性 -0.069 -0.085 0.107 0.645 0.519 棄却
(H4)初期計画 → 市場不確実性 0.594 0.599 0.088 6.736 0.000 支持***
(H5)初期計画 → 技術不確実性 0.641 0.632 0.096 6.648 0.000 支持***
(H6)初期計画 → 効率 0.699 0.648 0.240 2.909 0.004 支持**
(H7)初期計画 → 効果 -0.170 -0.170 0.236 0.723 0.470 棄却
(H8)市場不確実性 → 効率 -0.132 -0.095 0.233 0.564 0.573 棄却
(H9)市場不確実性 → 効果 0.381 0.376 0.222 1.716 0.086 棄却
(H10)技術不確実 → 効率 -0.310 -0.244 0.266 1.166 0.244 棄却
(H11)技術不確実 → 効果 -0.004 -0.024 0.248 0.017 0.986 棄却
(H12)効率 → 効果 -0.057 0.004 0.280 0.203 0.839 棄却
表
68
は、2017年度ICT
の全データvs.大企業 vs.中堅・中小企業の仮説検定の結果を
比較した表である。この表をみると、仮説[H4]から [H6]までは、3
つのグループは同一な 仮説検定の結果である。しかし、全データの場合は仮説[H9]が、大企業の場合は仮説[H12]が支持されたが、中堅・中小企業の場合は両方とも支持されなかった。
この結果から、‘韓国
ICT
産業において企業規模によりFFE
での活動は異なる’という 仮説[H14]は支持されたと言える。表 68 ２017年度
ICT
大企業及び中堅・中小企業の仮説検定の結果仮説 2017年度ICT産業（全体） 大企業 中堅・中小企業 経路係数 p-value 経路係数 p-value 経路係数 p-value
(H1)新規性 → 初期計画 -0.209 0.075 -0.182 0.464 -0.270 0.088
(H2)新規性 → 市場不確実性 -0.020 0.866 0.024 0.908 -0.062 0.611
(H3)新規性 → 技術不確実性 -0.075 0.387 -0.139 0.338 -0.069 0.519
(H4)初期計画 → 市場不確実性 0.502 0.000*** 0.451 0.002** 0.594 0.000***
(H5)初期計画 → 技術不確実性 0.658 0.000*** 0.679 0.000*** 0.641 0.000***
(H6)初期計画 → 効率 0.573 0.000*** 0.527 0.007** 0.699 0.004**
(H7)初期計画 → 効果 -0.215 0.195 -0.172 0.534 -0.170 0.470
(H8)市場不確実性 → 効率 -0.039 0.772 0.058 0.715 -0.132 0.573
(H9)市場不確実性 → 効果 0.321 0.009** 0.277 0.249 0.381 0.086
(H10)技術不確実 → 効率 -0.035 0.817 0.107 0.642 -0.310 0.244
(H11)技術不確実 → 効果 0.067 0.642 -0.027 0.908 -0.004 0.986
(H12)効率 → 効果 0.256 0.102 0.510 0.026* -0.057 0.839
（注）有意水準 *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
表
69
は2017
年度ICT
産業の大企業における特定間接効果分析による媒介効果を検定し た結果である。統計的に有意な媒介効果がある経路は提示されなかった。表 69 2017年度
ICT
大企業における特定間接効果分析による媒介効果検定の結果特定間接経路 経路係数 標準偏差 t-value p-value 有意性 新規性 → 初期計画 → 市場不確実性 -0.082 0.126 0.650 0.516
-
新規性 → 初期計画 → 技術不確実性 -0.123 0.176 0.701 0.484
-
新規性 → 市場不確実性 → 効果 0.007 0.080 0.084 0.933
-
初期計画 → 市場不確実性 → 効果 0.125 0.145 0.863 0.388
-
新規性 → 初期計画 → 市場不確実性 → 効果 -0.023 0.064 0.356 0.722
-
新規性 → 初期計画 → 効果 0.031 0.095 0.331 0.740
-
新規性 → 技術不確実性 → 効果 0.004 0.047 0.078 0.938
-
初期計画 → 技術不確実性 → 効果 -0.018 0.160 0.112 0.911
-
新規性 → 初期計画 → 技術不確実性 → 効果 0.003 0.054 0.060 0.952
-
新規性 → 市場不確実性 → 効率 → 効果 0.001 0.018 0.040 0.968
-
市場不確実性 → 効率 → 効果 0.030 0.088 0.337 0.736
-
初期計画 → 市場不確実性 → 効率 → 効果 0.013 0.047 0.285 0.775
-
新規性 → 初期計画 → 市場不確実性 → 効率 → 効果 -0.002 0.016 0.150 0.881
-
初期計画 → 効率 → 効果 0.269 0.163 1.653 0.098
-
新規性 → 初期計画 → 効率 → 効果 -0.049 0.085 0.573 0.567
-
新規性 → 技術不確実性 → 効率 → 効果 -0.008 0.026 0.289 0.773
-
技術不確実性 → 効率 → 効果 0.054 0.126 0.432 0.666