5 結果
5.1 アンケート調査の定量分析結果
5.1.2 PLS-SEM 分析の結果と評価
Smart PLS3 を用いて PLS-SEM 分析を行った結果得られたモデルを図 10 に示す。このモ デルについて、まず、妥当性と信頼度を確認する。
1）、2）収束的妥当性、内的整合性信頼度の確認
収束的妥当性（Convergent Validity）、内的整合性信頼度（Internal Consistency Reliability）
を示す指標の一覧を表 7 に示す。Outer loadings はいずれも 0.70 を超え、AVE はいずれも 0.50 を超えており収束的妥当性（Convergent Validity）が確認された。また、Composite reliability はいずれも 0.70 を超え、Cronbach’s alpha はソーシャル・ネットワークでは 0.881、
資源調達能力では 0.523 でいずれも 0.50 を超えており、内的整合性信頼度（Internal Consistency Reliability）についても確認された（Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2017）。
表 7 収束的妥当性（Convergent Validity）、内的整合性信頼度（Internal Consistency Reliability）を示す指標の一覧
Convergent Validity Internal Consistency Reliability
Outer loadings
＞0.70
AVE
＞0.50
Composite reliability
＞0.70
Cronbach’s alpha
＞0.70 or 0.50
ソーシャル
・ネット ワーク
顧客との関係 0.797
0.734 0.917 0.881 取引先との関係 0.820
社会的専門職的関係 0.902 情報の在り処との
信頼関係 0.904 資源調達
能力
資源調達 0.901
0.668 0.799 0.523 補助金公的機関活用 0.724
41
図 10 ＰLS-SEM 分析を行った結果得られたモデル
3）弁別的妥当性の確認
弁別的妥当性（Discriminant Validity）の指標である Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) の値、バイアス補正した信頼区間を表 8 に示す。いずれもバイアス補正した信頼区間に 1 を 含まず、弁別的妥当性（Discriminant Validity）が確認された。（Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2017）
表 8 Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)、バイアス補正した信頼区間の一覧 Heterotrait-Monotrait Ratio
(HTMT) 信頼区間 信頼区間 が 1 を 含まない
こと Original
Sample (O)
Sample Mean
(M)
Bias 2.50% 97.50%
情報発信
-> ソーシャル・ネットワーク 0.687 0.695 0.008 0.465 0.846 OK 新製品の事業化
-> ソーシャル・ネットワーク 0.073 0.14 0.067 0.019 0.118 OK 新製品の事業化
-> 情報発信 0.331 0.348 0.017 0.208 0.485 OK 新製品コンセプト創造
-> ソーシャル・ネットワーク 0.046 0.112 0.066 0.006 0.069 OK 新製品コンセプト創造
-> 情報発信 0.248 0.304 0.055 0.026 0.347 OK 新製品コンセプト創造
-> 新製品の事業化 0.761 0.79 0.028 0.483 0.999 OK 資源調達能力
-> ソーシャル・ネットワーク 0.748 infinite infinite 0.062 0.062 OK 資源調達能力
-> 情報発信 0.872 infinite infinite 0.160 0.160 OK 資源調達能力
-> 新製品の事業化 0.365 infinite infinite 0.004 0.004 OK 資源調達能力
-> 新製品コンセプト創造 0.146 infinite infinite 0.003 0.003 OK
4）パス係数（Path Coefficients）による検証
パス係数（Path Coefficients）、P 値、信頼区間の一覧を表 9 に示す。また図 10 のパスを 示す矢印にもパス係数の数値を記入した。新製品コンセプト創造から新製品の事業化のパ ス係数は 0.736 で 1％有意、情報発信から新製品コンセプト創造のパス係数は 0.433 で 5％
有意、ソーシャル・ネットワークから情報発信のパス係数は 0.427 で 1％有意、資源調達能 力から情報発信のパス係数は 0.422 で 1％有意であり、以下の仮説 H1、H2、H4、H5 につ いていずれも正の有意なパス係数が得られ、これらの仮説は支持された。
H1 新製品コンセプト創造は新製品開発の成功を促進する。
H2 情報発信することにより、新製品コンセプト創造すなわち新たな資源の創出が促 進される。
H4 ソーシャル・ネットワークは情報発信を介して新製品コンセプト創造すなわち新 たな資源の創出を促進する。
H5 資源調達能力は情報発信を介して新製品コンセプト創造すなわち新たな資源の創 出を促進する。
表 9 パス係数、P 値、信頼区間の一覧
パス
パス 係数
（オリジ ナル サンプル
(O)）
標準 偏差
(STDEV)
T 統計
(|O/
STDEV|)
P 値
**：1％有意
*：5％有意
信頼区間
2.50% 97.5%
信頼 区間 に 0 を含 まな い 新製品コンセプト創造
-> 新製品の事業化 H1 0.736 0.204 3.599 0.000 ** 0.393 1.002 OK 情報発信 H2
-> 新製品コンセプト創造 0.433 0.178 2.430 0.015 * 0.218 0.928 OK ソーシャル・ネットワーク
-> 情報発信 H4 0.427 0.138 3.090 0.002 ** 0.139 0.692 OK 資源調達能力
-> 情報発信 H5 0.422 0.152 2.771 0.006 ** 0.101 0.703 OK ソーシャル・ネットワーク
-> 新製品の事業化 -0.233 0.208 1.120 0.263 -0.595 0.144 NG ソーシャル・ネットワーク
-> 新製品コンセプト創造 -0.222 0.187 1.183 0.237 -0.692 0.086 NG ソーシャル・ネットワーク
-> 資源調達能力 0.559 0.122 4.571 0.000 ** 0.329 0.796 OK 資源調達能力
-> 新製品の事業化 0.318 0.242 1.315 0.189 -0.160 0.681 NG 資源調達能力
-> 新製品コンセプト創造 -0.057 0.237 0.241 0.810 -0.473 0.597 NG
5）潜在変数の決定係数 R2（R Square）について
決定係数Ｒ2（R Square）の一覧を表 10 に示す。情報発信、新製品の事業化の決定係数は それぞれ 0.562、0.652 で中程度以上の予測力である。一方、新製品コンセプト創造、資源 調達能力の決定係数はそれぞれ 0.094、0.312 で予測力が低い結果となった。この点につい てはケース・スタディによる定性分析からの検討を加える。
表 10 決定係数Ｒ2（R Square）の一覧
潜在変数
Ｒ2（R Square）
オリジナル サンプル (O)
標準偏差 (STDEV)
T 統計
(|O/
STDEV|)
P 値
信頼区間
2.5% 97.5%
新製品の事業化 0.652 やや高い 0.201 3.243 0.001 0.373 0.999 新製品コンセプト
創造 0.094 低い 0.092 1.024 0.306 0.075 0.451 情報発信 0.562 中程度 0.102 5.531 0.000 0.388 0.784 資源調達能力 0.312 低い 0.138 2.271 0.023 0.109 0.634
5.1.3 PLS-SEM 分析結果からの発見事項、確認事項