114
115
売上高 経常利益 当期純利益 純資産 総資産 負債 営業 CF 投資 CF 財務 CF 現金残高
中国太級 10 年 D 9,976 -216 -236 2,631 11,703 9,072 208 -499 233 1,255
中国太級 11 年 D 10,643 137 73 2,703 13,254 10,551 287 -243 -224 1,076
中国太級 12 年 D 11,005 -241 -305 2,487 13,892 11,405 135 -499 504 1,216
中国太級 13 年 D 11,005 106 73 2,498 15,613 13,115 -232 -126 -98 760
中国太級 14 年 D 11,597 -423 -440 2,666 17,254 14,588 -460 267 650 1,216
中国太級 15 年 D 11,941 616 7 2,179 16,717 14,538 -100 977 -736 1,356
中国同仁堂 8 年 D 294 42 35 368 455 87 705 -43 -170 1,967
中国同仁堂 9 年 D 329 47 39 394 495 102 1,056 -81 -262 2,705
中国同仁堂 10 年 D 494 62 51 443 610 167 943 -288 -286 3,351
中国同仁堂 11 年 D 611 80 65 481 733 252 908 -396 -387 3,465
中国同仁堂 12 年 D 752 108 88 561 969 408 1,456 -396 1,546 6,068
中国同仁堂 13 年 D 871 130 107 784 1,191 407 1,127 -719 1,724 8,147
中国同仁堂 14 年 D 969 152 125 865 1,295 430 1,160 -798 -861 7,654
中国同仁堂 15 年 D 1,081 178 147 1,087 1,434 347 1,387 -764 -491 7,883
資生堂 08 年 M 98,004 6,938 2,662 71,242 85,309 14,067 6,005 -1,517 -1,769 26,732
資生堂 09 年 M 99,536 9,181 4,306 77,596 92,983 15,387 10,531 -3,555 431 25,010
資生堂 10 年 M 93,789 6,668 2,849 78,647 94,030 15,383 6,311 -922 -2,277 28,070
資生堂 11 年 M 88,165 4,003 2,454 78,796 91,739 12,943 6,321 -7,008 -2,315 25,056
資生堂 12 年 M 82,807 4,427 -2,193 74,542 86,849 12,307 6,145 -822 -2,251 28,227
資生堂 13 年 M 81,118 4,262 1,343 72,154 85,800 13,646 6,595 1,402 -3,956 32,377
資生堂 14 年 M 77,632 4,283 2,301 73,214 85,311 12,097 5,946 -5,972 -1,820 30,659
116
売上高 経常利益 当期純利益 純資産 総資産 負債 営業 CF 投資 CF 財務 CF 現金残高
資生堂 15 年 M 90,850 1,421 522 69,639 83,767 14,128 3,170 -3,389 -4,647 26,040
ポーラ 09 年 M 18,051 692 -199 19,193 22,068 2,875 1,587 -1,743 -1,141 5,116
ポーラ 10 年 M 18,698 1,459 489 16,154 23,158 7,004 2,932 -557 -2,236 5,316
ポーラ 11 年 M 22,441 3,388 2,122 17,471 24,889 7,418 3,675 -1,812 -153 6,759
ポーラ 12 年 M 21,397 4,251 2,730 19,616 26,572 6,956 3,792 -4,019 -369 6,126
ポーラ 13 年 M 22,894 4,802 3,044 22,446 28,962 6,516 4,328 -1,948 -829 7,960
ポーラ 14 年 M 24,839 5,398 3,476 27,012 32,900 5,888 5,066 -1,461 -1,297 10,173
ポーラ 15 年 M 25,442 5,631 3,687 31,530 37,047 5,517 5,425 -1,335 -881 14,103
ポーラ 16 年 M 24,179 3,971 2,819 32,873 37,056 4,183 4,138 -1,764 -743 15,333
上海家化 08 年 M 4,156 385 311 2,530 3,537 1,007 549 -177 -136 798
上海家化 09 年 M 4,495 491 398 2,281 3,106 825 753 -148 -235 1,168
上海家化 10 年 M 5,157 504 416 1,908 2,810 902 548 -241 -194 1,281
上海家化 11 年 M 5,961 754 608 2,970 4,245 1,275 6,236 -218 -188 1,453
上海家化 12 年 M 6,665 1,217 1,058 4,463 6,110 1,647 1,388 -1,024 397 2,214
上海家化 13 年 M 7,448 1,601 1,366 5,194 7,534 2,340 1,715 -522 -518 2,888
上海家化 14 年 M 8,891 1,904 1,513 6,342 9,223 2,881 1,883 241 -622 4,389
上海家化 15 年 M 9,743 4,352 3,683 9,548 13,599 4,051 838 328 -665 4,891
117
資料５－２ 売上に対する各比率表（単位：百万円）
当期純利益率 総資産回転率 投資 CF 率 営業 CF 率
武田 09 年 M 0.1705 2.0077 -0.5581 0.2373
武田 10 年 M 0.1935 1.8353 -0.0764 0.2478
武田 11 年 M 0.1691 1.9007 -0.0677 0.2230
武田 12 年 M 0.0875 2.5201 -0.7707 0.2371
武田 13 年 M 0.0999 2.6857 -0.0834 0.2190
武田 14 年 M 0.0704 2.9341 -0.0989 0.0955
武田 15 年 M -0.0846 2.5396 0.0540 0.1079
武田 16 年 M 0.0470 2.1510 -0.0401 0.0143
第一三共 09 年 M -0.2559 1.7747 -0.4914 0.0931
第一三共 10 年 M 0.0440 1.5644 0.0448 0.1368
第一三共 11 年 M 0.0725 1.5302 -0.0651 0.1459
第一三共 12 年 M 0.0111 1.6177 -0.1333 0.0986
第一三共 13 年 M 0.0644 1.6940 -0.1094 0.1300
第一三共 14 年 M 0.0678 2.0620 -0.1795 0.0415
第一三共 15 年 M 0.3504 2.1561 -0.0231 0.1553
第一三共 16 年 M 0.0834 1.9266 -0.0060 0.1767
中国太級 08 年 D 0.0122 1.2394 -0.0208 0.0618
中国太級 09 年 D 0.0129 1.2365 -0.0166 0.0641
中国太級 10 年 D -0.0237 1.1731 -0.0500 0.0209
中国太級 11 年 D 0.0069 1.2454 -0.0228 0.0270
中国太級 12 年 D -0.0277 1.2624 -0.0454 0.0123
中国太級 13 年 D 0.0067 1.4187 -0.0114 -0.0211
中国太級 14 年 D -0.0379 1.4878 0.0230 -0.0397
中国太級 15 年 D 0.0322 1.3999 0.0818 -0.0084
中国同仁堂 8 年 D 0.1193 1.5481 -0.1446 2.3975
中国同仁堂 9 年 D 0.1195 1.5066 -0.2463 3.2113
中国同仁堂 10 年 D 0.1035 1.2344 -0.5824 1.9069
中国同仁堂 11 年 D 0.1072 1.2000 -0.6480 1.4868
中国同仁堂 12 年 D 0.1169 1.2889 -0.5268 1.9366
中国同仁堂 13 年 D 0.1224 1.3669 -0.8251 1.2936
中国同仁堂 14 年 D 0.1295 1.3367 -0.8237 1.1976
中国同仁堂 15 年 D 0.1355 1.3267 -0.7065 1.2836
118
当期純利益率 総資産回転率 投資 CF 率 営業 CF 率
資生堂 08 年 M 0.0272 0.8705 -0.0155 0.0613
資生堂 09 年 M 0.0433 0.9342 -0.0357 0.1058
資生堂 10 年 M 0.0304 1.0026 -0.0098 0.0673
資生堂 11 年 M 0.0278 1.0405 -0.0795 0.0717
資生堂 12 年 M -0.0265 1.0488 -0.0099 0.0742
資生堂 13 年 M 0.0166 1.0577 0.0173 0.0813
資生堂 14 年 M 0.0296 1.0989 -0.0769 0.0766
資生堂 15 年 M 0.0057 0.9220 -0.0373 0.0349
ポーラ 09 年 M -0.0110 1.2225 -0.0966 0.0879
ポーラ 10 年 M 0.0261 1.2385 -0.0298 0.1568
ポーラ 11 年 M 0.0946 1.1091 -0.0808 0.1638
ポーラ 12 年 M 0.1276 1.2418 -0.1878 0.1772
ポーラ 13 年 M 0.1330 1.2651 -0.0851 0.1891
ポーラ 14 年 M 0.1400 1.3245 -0.0588 0.2040
ポーラ 15 年 M 0.1449 1.4562 -0.0525 0.2132
ポーラ 16 年 M 0.1166 1.5325 -0.0730 0.1711
上海家化 08 年 M 0.0748 0.8512 -0.0425 0.1322
上海家化 09 年 M 0.0886 0.6910 -0.0330 0.1675
上海家化 10 年 M 0.0807 0.5449 -0.0466 0.1062
上海家化 11 年 M 0.1021 0.7121 -0.0366 1.0460
上海家化 12 年 M 0.1587 0.9167 -0.1536 0.2083
上海家化 13 年 M 0.1834 1.0116 -0.0701 0.2302
上海家化 14 年 M 0.1701 1.0373 0.0271 0.2117
上海家化 15 年 M 0.3780 1.3958 0.0337 0.0860
119
用語の定義資料
SEM 分析（Structural Equation Modeling） 測定方程式に基づく因子分析と構造方程式に 基づくパス解析とを統合した方法である[足立浩平 2006]。他方，測定方程式 は潜在変数が観測変数に影響を与えている様子（因子分析）を記述する方程式 である。潜在変数が観測変数に影響を与えている状況を記述。
SEM 分析は検証型のデータ手法である。欠点として，最初に仮説を立てること が大切であるため，容易に行えない点が挙げられる。
パス図は分析主観的の仮説を図で表すものである。パス図の例は下の通りであ る。
， 図１ SEM 分析の構造図（出典：筆者作成）
観測変数 直接的に測定できる変数のことである。パス図では長方形で表現される。目的 変数とも呼ばれる。
潜在変数 直接測定できない変数，間接的に測定して推定する必要がある。パス図では楕 円形で示される。構成概念と言われることもある。
確認的因子分析 因子の後ろに隠れている因子を洗い出す統計手法である。SEM 分析と同 義に扱う論者もいる[呂宝林，2008]。しかし SEM 分析を上位に置き下位に確認 的因子分析を置く論者もいる[狩野裕，2002]。本研究では前者に従い，確認的 因子分析と SEM 分析とは同義として扱った。
確認的因子分析とも検証型のデータ分析手法とも言われる。
検証型のデータ分析流れ
①仮説を立つ
②仮説の適合度を確認するため，データを集めて分析する
③仮説適合度を検証する
120
④分析結果
探索的因子分析 潜在変数（因子分析では因子という）を探すため，試行錯誤を繰り返し ながら行う因子分析である。ここでは因子がすべての観測変数と関連しており，
この関連の強さにもとづいて因子を解釈する。このときの関連の強さのことを 因子負荷量といい，パス図では矢印の部分をさす。
探索型のデータ分析の流れ
① データを収集
② データを用いて様々な分析手法をしてみる
③ 後知恵の解釈で分析結果に繋ぐ
因子分析のまとめ
①各共通因子の意味は分析者が結果を基に主観的に解釈する。
②各共通因子は平等な扱いを受けることである。
③因子分析において共通因子の数は分析者が事前に仮定する。通常は値が１ 以上である固有値の個数と仮定する。
④通常，因子分析の計算において分析対象のデータを標準化する。
⑤因子分析を行う意味があるか否かについては累積寄与率により判断する。
⑥因子得点は各個体における共通因子の具体的な値である。因子分析で因子 得点を求め，各個体の特徴を把握する。本研究では，得点の計算方法はバート レット法を使用する
因子分析の構造を示す式は下の通りである。a11,a21及び a12，a22の列は因子負 荷量を表している。因子負荷量の絶対値が大きければ大きほど共通因子は目的 変数に影響が大きく，因子負荷量の計算方法は主因子や最尤法などいろいろな 種類がある。本研究では，因子負荷量の計算はに最尤法を使用する。f1は第１ 共通因子，f2は第２共通因子である。e1,e2などは独自因子というものである。
u1,u2の列は目的変数の標準値を表している。
121
図２ 因子分析の式図（出典：筆者作成）
因子分析の構造を図で表すとしたの通りである。本研究では，計算が比較的 に易い直交因子モデルを想定して分析した。
図３ 因子分析の構造図（出典：筆者作成）
因子分析の共通因子の寄与率は，因子負荷量を使って求められたものである。
寄与率を第１共通因子から順に足したものを累積寄与率という。第 i 共通因子 の寄与率式は下記式１－２の通りである。
ｂ1i,b2i,b3iは因子負荷量の値である。
第 i 共通因子の寄与率＝
ｂ１i＋ｂ２i＋ｂ３i＋ｂ４i＋ｂ５i
目的変数の個数
×100 …式１
122
因子 潜在変数と同義であり，因子分析で用いられる。
パス係数 矢線に添えられる係数で，変数間の因果関係あるいは相関関係を表す値である。
バス係数は因子負荷量とも呼ぶ。
パス図 変数間の因果関係あるいは相関関係をそれぞれ矢線（→）と（←→）とで示す 図で，パス図は単に通常の重回帰分析を図解したものから，測定方程式と構造 方程式の 2 種類の方程式の内容を図示したものまである。変数には潜在変数と 観測変数とがあり，パス図ではいずれの変数も記載可能である。
因子分析の流れ
① 因子負荷量を求める
② 各共通因子の意味を解析する
③ 分析結果の精度を確認する
④ 因子得点を求めて，各個体の特徴を把握する
主成分分析 総合力トップの選出のための分析手法である。
主成分分析の特徴：
① 主成分分析の第一主の成分は総合力を表している。それ以外の主成分は分析者の意 図とは関係なく，自動的に求められるものである。
② 主成分分析の計算方法には分析対象のデータを標準化して行うものと標準化しな いで行うものの２種類がある。
③ 主成分分析の分析結果の精度を累積寄与率で確認する。
④ 主成分では第一主成分とそれ以外の主成分という秩序がある。
主成分分析の概念を図に表すと以下の通りである。
図４ 主成分分析の概念図（出典：筆者作成）
123
標準化データを用いて分析している。標準化した場合の主成分分析の構造を式 で表すと以下式の通りである。u1,u2,up は説明変数 の標準値である。ｚは主成 分を表している。
標準化した場合の主成分分析の構造を図で表すとした通りである。a1,a2 は各説明変数 が主成分に与える影響の度合いを表している。
図５ 標準化した場合の主成分分析の構造図（出典：筆者作成）
主成分分析の流れ
① 主成分と主成分得点を求める
② 分析結果の精度を確認する
③ 分析結果を検討する
クラスタ分析 似たものを集めいる手法である。クラスタ分析は主成分分析，因子分析と 同じく個体と変数を分類ができる。しかし，主成分分析と因子分析は大まか な分類がしかできないか，クラスタ分析は細かくカッチリ分類することがで きる。クラスタ分析の特徴はクラスタ分析をやった後に分析の経験と知恵で 主観的に「第一クラスタ」，「第二クラスタ」の具合を解釈する。
重回帰分析 複数の要因から予測する手法として使われることが多いか，本章は目的変数 に対する各説明変数の影響度を調べるため，重回帰分析を利用した。重回帰分 析は説明変数が２個以上の回帰分析という。重回帰分析の構造図は下通りであ
式２
124 る。
図６ 重回帰分析の構造図（出典：筆者作成）
重回帰式の精度は１に近ければ近いほど精度が高い。本来は寄与率で重回帰式の精度を 確認する。しかし，寄与率には欠点がある，それは説明変数の個数が多いほど寄与率の値が 大き，そこで重回帰式の精度を上げるため自由度調整済寄与率を利用する。回帰式は下通り となる。ｙは目的変数で，a1,a2,apは説明変数を表している。x1，x2，xpは偏回帰係数であ る。
図７ 重回帰分析の式図（出典：筆者作成）
重回帰分析の流れ
① 重 回 帰 式 を 求 め る 意 義 が あ る か ど う か を 検 討 す る た め ， 各 説 明 変数と目的変数の散布図に書く
② 重回帰式を求める
③ 重回帰式の精度を確認する
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ROA (Return On Assets)ROA は，総資産利益率とも言われ，企業の総資産の効率性を示す指 標である。
ROE(Return On Equity) 株主資本利益率とも言われ，株主持分に対する収益性，つまりあ る年度の株主資本の増加率を示す指標である。
R 言語 統計解析向けのスクリプト言語で，ベクトル処理に特徴を持つオープンソース 言語である。