measuring the social capital based on the world...

世界価値観調査に基づいたソーシャル・キャピタルの測定～国際会計研究の分析モデル構築に向けて～

Measuring the Social Capital based on the World Values Survey: Development of Research Method for International

Comparative Accounting Studies

向　　　伊知郎Ichiro MUKAI

和文要旨：本稿の目的は、国際財務報告基準（IFRS）を適用した財務情報の意思決定有用性に関する国際比較研究を行う分析モデルの構築に向けて、ソーシャル・キャピタル概念から各国の特性を測定することにある。ソーシャル・キャピタルの測定は、経済発展国であり、かつ IFRSを国内企業に強制適用しているオーストラリア、イギリス、フランス、ドイツおよびカナダと、日本およびアメリカに焦点を当てて、世界価値観調査協会（WVSA）の世界価値観調査（WVS）に基づいて行う。ソーシャル・キャピタルの測定方法は、先行研究を参考に、因子分析と構造方程式モデル（SEM）を用いる。測定結果では、信頼、規範およびネットワークのすべての構成要素において、日本が最も低く、フランコ・ジャーマン諸国以上に、アングロ・サクソン諸国が高いことが明らかになった。今後、これらの測定値を、これまでにも国際会計研究において用いられてきた企業の財務情報、株価等と併せて利用する分析モデルを構築することで、異なった国々における IFRS適用企業の財務情報に関する意思決定有用性についての研究が可能になる。これは、グローバル・スタンダードを世界的に利用する上で生じる問題を解決する一助となる。

英文要旨：The purpose of my research is to measure social capital that incorporated to analysis model

of international comparative accounting research. Accounting information includes different national characters, even if it is prepared in accordance with de-facto standards, International Financial Reporting Standards （IFRS）. I focus on Australia, France, Germany, Great Britain, and Canada that regulate to use the IFRS for preparing fi nancial statements, and the United States and Japan. I measure national characters using the concepts of social capital. The World Values Survey （WVS） by the World Values Survey Association （WVSA） provides the data for evaluating social capital. Social capital is measured by factor analysis and the structural equation model （SEM） referring to prior research. I fi nd that the measurements of social capital in Japan are the lowest among seven countries, and that the value indices of Anglo-Saxon countries are higher than those of Franco-German countries as the whole. In the future, I will develop the analysis model using these measurements along with the accounting amounts, stock prices, etc. and examine the accounting information usefulness by IFRS. This research contributes to examine whether the accounting information prepared by the IFRS helps to make decisions for information users.

89愛知学院大学『経営管理研究所紀要』第 24 号 2017 年 12 月

1．はじめに

本研究は、国際財務報告基準（International Financial Reporting Standards: IFRS）に従って作成された財務情報の意思決定有用性についての国際比較研究を行うために、各国の特性を考慮した分析方法の開発を行うことを意図している。世界各国は異なった歴史を有し、それは人間によって異なった文化を形成し、異なった社会システムを構築してきた。いわゆるグローバル・スタンダードを世界的に適用したとしても、異なった文化の国では異なった社会現象が生じることになる。そこで、本稿では、IFRSというグローバル・スタンダードを適用する国の特性を比較するため、国際比較研究の分析に利用可能なソーシャル・キャピタル（Social Capital）を測定することを目的とする。ソーシャル・キャピタルの測定には、ビッグデータ（big data, large data）の特性である 5V（Volume（分量）、Velocity（速度）、Variety（多様性）、Veracity（真実性）、Value（価値））の要件を最も満たした調査と位置づけられる世界価値観調査協会

（World Values Survey Association: WVSA）の世界価値観調査（World Values Survey: WVS）を利用する。WVSは、これまでに世界人口の約 90%を占める約 100 か国について調査を行っているが、本研究の意図することが、IFRSの適用企業に関する情報利用者の意思決定有用性を検討することにあるため、経済発展国に位置付けられる国々の中から、IFRSをすべての国内企業に強制適用しているオーストラリア、イギリス、フランス、ドイツおよびカナダと、一部の国内企業に IFRSの適用を容認している日本および IFRSへの対応で最も注目を集めるアメリカに焦点を当てる。ソーシャル・キャピタルの測定方法は、これまで異文化調査およびソーシャル・キャピタル調査を国際比較会計研究に利用してきた先行研究を参考に、因子分析（Factor Analysis）と構造方程式モデル（Structural Equation Model: SEM）を用いて行う。本研究は、これまでの国際会計研究において解明されてこなかった、グローバル・スタンダードを世界的に利用する上での問題の解決方法を明らかにすることに貢献するものである。

和文キーワード：異文化研究、国際財務報告基準（IFRS）、意思決定有用性、世界価値観調査（WVS）、ソーシャル・キャピタル

英文キーワード：Cultural Survey, IFRS, Social Capital, Useful Information for Decision Making, World Values Survey （WVS）

目　　　次1．はじめに2．異文化調査を用いた分析モデル　（1）異文化研究の国際会計研究への利用　（2）異文化研究の評価と問題3．ソーシャル・キャピタル調査を用いた分析モデル　（1）ソーシャル・キャピタルの意味　（2）ソーシャル・キャピタルの国際会計研究への利用4．ソーシャル・キャピタルの測定　（1）世界価値観調査　（2）サンプルと記述統計　（3）因子分析による因子の抽出　（4）構造方程式モデルによる測定5 . むすび参考文献

90 『経営管理研究所紀要』第 24 号 2017 年 12 月

2．異文化調査を用いた分析モデル

（1）異文化研究の国際会計研究への利用文化が会計制度の発展に影響を及ぼすと考えた研究では、Harrison & McKinnon ［1986］および Gray ［1988］が有名であり、かつ嚆矢と考えられる。Gray ［1988］は、国の制度は環境要因の影響を受けると考えられているが、それまでの研究において文化の影響については十分に検討されていないことに着目して、世界の多くの国々を対象に異文化調査を行ったHofstede ［1980］および Hofstede ［1983］で特定された 4つの社会的価値（Societal Values）1

から各国の会計制度を比較研究する理論モデルを提案した。その後、Gray ［1988］の理論モデルに基づいて、ホーフステッドの社会的価値を利用して、会計制度の発展についての比較研究が数多く行われている。

Zarzeski ［1996］は、文化が会計基準の調和の障害になっているかについて、Hofstede ［1980］の社会的価値と調査対象企業の財務業績等を用いて分析した。分析モデルは、被説明変数を開示レベルとして、説明変数をHofstede ［1980］の 4 つの社会的価値のほか、財務情報等とした重回帰モデルである。

Hope ［2003］は、文化と各国の法律の特性が、財務情報の開示レベルにどのような役割を果たしているかについて分析している。分析モデルは、被説明変数を開示レベルとして、説明変数をHofstede ［1980］の 4つの社会的価値のほか、法制度、外国証券市場への上場、産業分類、財務情報等とした重回帰モデルである。

Nabar & Boonlert-U-Thai ［2007］は、利益管理と文化および投資家保護との関係について検討を行った。分析モデルは、Leuz et al. ［2003］が測定した利益管理の程度、La Porta et al. ［1998］が測定した法律の特性、並びにHofstede ［2001］の 5 つの社会的価値 2 を用い

1　Hofstede ［1980］の社会的価値は、権力の格差（Power Distance: PD）、不確実性の回避（Uncertainty Avoidance: UA）、個人主義と集団主義（Individualism & Collectivism: I&C）、および男性化と女性化（Masculinity & Femininity: M&F）の 4つである。2　Hofstede ［2001］の社会的価値は、Hofstede ［1980］

た重回帰モデルである。Han et al. ［2010］は、経営者が利益裁量を行う程度が、その国の制度構造と同様に、社会的価値に関連するかについて検証している。分析モデルは、被説明変数を利益の質（Earnings Discretion）として、説明変数を Hofstede ［1980］の 4 つの社会的価値のほか、La Porta et al. ［1998］の投資家保護の程度、財務情報等とした重回帰モデルである。

Riahi & Omri ［2013］は、Hofstede ［2001］の 5つの社会的価値と利益管理との関係について分析を行っている。5 つの社会的価値は、Hofstede ［2001］の説明をもとに、マクロおよびミクロ情報を用いて自ら測定している。分析モデルは SEMであり、5つの社会的価値のうち、不確実性回避、権力の格差および個人主義が利益管理に関係していることを明らかにしている。このように、異文化調査を用いた国際会計の先行研究では、ホーフステッドの社会的価値と、その他の財務情報等を用いて、重回帰モデルにより分析されている。唯一、Riahi & Omri ［2013］だけが、Hofstede ［2001］の 5 つの社会的価値の分類を利用して、自らがそれらを測定して、SEMにより分析を行っている。

（2）異文化研究の評価と問題ホーフステッドの異文化研究は、文化が組織行動に影響を及ぼすことを明らかにしており、経営学の分野でも一定の評価を受けている。会計情報が経営者の責任のもとに作成および開示されることから、国際会計研究にホーフステッドの異文化研究を利用することは、きわめて有意義である。一方で、ホーフステッドの異文化調査には、以下のような問題が指摘される（向［2017c］）。①　ホーフステッドの異文化調査では、

Hofstede ［1980］の調査対象国における4つの社会的価値に関して、その後公表された Hofstede ［2001］、Hofstede et

の 4 つに、長期的志向と短期的志向（Long-Versus Short-Term Orientation: L&S）を加えて 5つとされている。

91世界価値観調査に基づいたソーシャル・キャピタルの測定

al. ［2010］3 等において、データのバージョンアップが行われていない。

②　ホーフステッドの異文化調査は、当初、IBM社の従業員を対象とした調査であったが、Hofstede ［2001］およびHofstede et al. ［2010］における第 5の社会的価値「長期的志向と短期的志向」および第 6の社会的価値「放縦と抑制」に関して、IBM社の従業員以外を対象とした調査から測定が行われていて、統一性に欠けた内容となっている。

③　ホーフステッドの異文化調査と同様に、文化が経営者のリーダーシップにどのような影響を及ぼすかについて国際比較調査を行っている組織として、GLOBE （Global Leadership & Organizational Behavior Effectiveness）がある 4。ホーフステッドの社会的価値に関する測定結果と、GLOBE の House et al. ［2004］における文化的次元 5 に関する測定結果との間には、数多くの矛盾が指摘される。

3　Hofstede et al. ［2010］の社会的価値は、Hofstede ［2001］の5つの社会的価値に、放縦と抑制（Indulgence Versus Restraint: I&R）を加えて 6つとなっている。

4　GLOBEの研究は、Hofstede ［2001］の 5 つの社会的価値を拡張して、9 つの文化的次元（Cultural Dimensions）から国家の特性を測定して、各国の特性から期待されるリーダーシップ行動について分析している。GLOBEの研究は、Hofstede ［2001］との類似性が指摘されている。GLOBEは、2004 年に日本を含めた 62 か国について調査を行った後、2008 年および 2014 年にも同様の調査を実施している（Chhokar et al. ［2008］および House et al. ［2014］）。詳細については、向［2017c］を参照。

5　9 つの文化的次元は、業績志向（Performance Orientation）、積極性（Assertiveness）、将来志向（Future Orientation）、人間性志向（Humane Orientation）、制度的集団主義（Institutional Collectivism）、グループ内集団主義（In-Group Collectivism）、ジェンダー寛容主義（Gender Egalitarianism）、権力の格差（Power Distance）、不確実性の回避（Uncertainty Avoidance）である（House et al. ［2004］）。

3．ソーシャル・キャピタル調査を用いた分析モデル

（1）ソーシャル・キャピタルの意味ソーシャル・キャピタルは、国民性を評価する上で注目されてきた概念である。これは、社会学の分野において、社会的関係が人間の活動をよりよくするために必要な資源であるという考え方から研究されるようになった（Dasgupta & Serageldin ［1999］）。ソーシャル・キャピタルは、人間が生み出すさまざまな社会現象を説明する上で役に立つと考えられていて、経済学および経営学といった社会科学の分野でも、国の経済発展や企業行動を説明するために利用されている 6。ソーシャル・キャピタルに関する調査であるWVSの一部は、Hofstede ［2001］および Hofstede et al. ［2010］における社会的価値の測定や、GLOBEの調査結果の検証にも利用されていて、異文化調査を一層拡大および発展させて国民性の評価を行うものと考えられる。ソーシャル・キャピタルの定義はさまざまであるが、Putnam［1993］は、「協調的行動を容易にすることにより社会の効率を改善しうる信頼（Trust）、規範（Norms）、ネットワーク（Networks）のような社会的組織の特徴」と定義している。ここから、多くのソーシャル・キャピタル研究が、信頼、規範、ネットワークをソーシャル・キャピタルの構成要素としている。内閣府国民生活局［2003］は、信頼、規範、ネットワークの 3つの構成要素について、以下のように説明している。信頼：信頼については、人や社会への一般的な信頼感と、特定の人、団体、政府機関等への個別の信頼性に分けられる。前者は、ダイレクトに社会成果に関係するというより、そうした普遍的な信頼性をベースにさまざまなネットワークや活動が生まれるという基盤・環境を示していると考えられる。一方後者については、文字通り、個々の対象への信頼性という読み方もできるが、より積極的に、相互扶助や問題解決に向けた潜在的能力、あるいは社会的サポー

6　例えば、宮川・大守編［2004］、稲葉編［2008］、国領［2013］を参照。


トの充実度を表しているともいえる。規範：規範性については、パットナム自身が

「互酬性の規範」と呼ぶように、互酬性を基盤とするような社会的活動・地域活動の活性度や、そうした活動へのコミットの度合いなど、社会参加の程度に関する項目が見受けられる。ネットワーク：ネットワーク的なものとしては、社交性、友人とのつきあいといった、個人の「日常的なつきあい・交流」の広さといった類のものと、コミュニティ活動や各種団体等の結成状況など、地域・組織への帰属や組織化の程度に関わる項目が見受けられる。

（2）ソーシャル・キャピタルの国際会計研究への利用

ソーシャル・キャピタルを会計制度の分析に用いた研究に、McGuire et al. ［2012］、Hashim ［2012］、Garrett et al. ［2014］、Braam et al. ［2015］、 Nanda & Wysocki ［2011］等がある。

McGuire et al. ［2012］は、宗教による社会的規範（religious social norms）から、アメリカのカウンティ（county）に焦点を当てて、宗教と不正会計および利益管理との関係について分析を行っている。分析モデルは、被説明変数を会計不正および利益管理として、説明変数を宗教による社会的規範の測定値のほか、人口統計学のデータ、財務情報等とした重回帰モデルである。不正会計は、財務分析企業であるオーディット・インテグリティー社（Audit Integrity）が測定した会計リスク、株主訴訟および訂正報告に基づいて測定されている。宗教による社会的規範は、アメリカの調査機関であるギャラップ社（Gallup, Inc.）が行ったアンケートの中から、宗教に関する質問事項に対する回答をもとに因子分析を行って計算されている。

Hashim ［2012］は、民族性による政治的ネットワークから、マレーシアに焦点を当てて、財務情報の質との関係について分析を行っている。分析モデルは、被説明変数を財務情報の質として、説明変数を会長および最高経営責任者（Chief Executive Offi cer: CEO）の人種（race）および従業員の人種構成のほか、財務情報等とした重回帰モデルである。

Braam et al. ［2015］も、政治的ネットワークから利益の質についての研究を行っている。分析モデルは、被説明変数を利益管理の程度として、説明変数を Faccio ［2006］の測定した政治的ネットワークのほか、さまざまな先行研究が利用した粉飾等に関連する測定値とした重回帰モデルである。

Garrett et al. ［2014］は、組織内の信頼と財務情報の質との関係を分析している。分析モデルは、被説明変数を、利益の質および内部統制の質として、説明変数を信頼指数のほか、財務情報等とした重回帰モデルである。信頼指数は、世界的な調査機関であるグレイト・プレイス・トゥ・ワーク社（Great Place to Work Ⓡ Institute）が調査した従業員の経営者に対する信頼に関する質問事項に対する回答の平均値として計算されている。

Nanda & Wysocki ［2011］は、社会的信頼と企業の自発的および規制された財務報告と開示の質との関係について国際比較研究を行っている。そこでは、43 か国を対象として、WVSとラテンバロメーター調査（Latinbarometro Survey）の社会的信頼に関する調査スコアを用いて、特に、社会的信頼と①利益の透明性（利益管理の無さ）、②バッド・ニュースの適時認識、および③年次報告書の開示との間に強い正の関係があることが明らかにされている。分析モデルは、被説明変数を利益の質として、説明変数を社会的信頼に関する調査スコアと、Hofstede ［1980］の不確実性回避、権力の格差、個人主義から測定した秘密主義（Secrecy）のほか、開示規制、ビッグ 4監査等とした重回帰モデルである。信頼指数は、WVSとラテンバロメーター調査における、「一般的に、ほとんどの人を信頼できますか、それともそれらの人々に接するときにはとても注意する必要がありますか」といった 1つの質問事項の回答だけから、以下のように測定されている 7。

信頼指数＝ 100+（「ほとんど信頼できる」の回答率（%）－「注意する必要がある」の回

7　一方で、WVSには、その他にも信頼に関連した数多くの質問事項があり、それらの回答も考慮して、信頼指数を計算する必要がある（向［2017b］）。


答率（%））企業活動および会計実務が人間により行われることからも、ソーシャル・キャピタルを用いて会計研究を行うことには意義がある。一方で、これまでにソーシャル・キャピタルを用いた会計研究は、ソーシャル・キャピタルの構成要素である信頼、規範およびネットワークの中の 1つを用いて、それらの構成要素と財務情報の質の関係について分析を行ったものが多い。また、1か国に焦点を当てた研究が多く、国際比較研究は、Nanda & Wysocki ［2011］だけである。今後、ソーシャル・キャピタルのすべての構成

要素を取り入れることで各国の国民性を評価して、国際会計研究に役立てる必要がある。図 1は、内閣府国民生活局が、それまでのソーシャル・キャピタルに関する研究を参考に、信頼、規範およびネットワークを説明変数として、社会成果を被説明変数として、ソーシャル・キャピタルの 3つの構成要素とそれらによって創られるものとの関係について図示したものである。被説明変数である社会成果は、企業活動の成果とも置き換えが可能であり、企業活動の成果を表す財務情報として考えることで、国際会計研究への活用が可能となる。

図 1　既存研究にみるソーシャル・キャピタル測定の構成要素

4．ソーシャル・キャピタルの測定

（1）世界価値観調査これまでに多くの機関が、さまざまな目的のもとに、ソーシャル・キャピタルの調査および分析を行ってきた。その中で、WVSは、ソーシャル・キャピタルという抽象的な概念に関して、昨今注目を集めるビッグデータの特性から説明可能なデータを提供する調査と考えられる（向［2017b］）8。

WVSAは、世界の社会学者から構成されている組織である。WVSAは、異なった国の人々の意識変化と、それが社会的、文化的、政治的

8　向［2017b］は、ソーシャル・キャピタルについて調査を行っている経済協力開発機構（OECD）、世界銀行（World Bank）および国際社会調査プログラム（ISSP）についても紹介しており、WVSがそれらに比較して、最もビッグデータの特性を備えた情報であると主張している。

活動に及ぼす影響について調査することを目的として、WVSを実施している 9。WVSは、主としてランダム・サンプリング法により、プリコード法による多項選択方式を用いてアンケート調査を行っている。WVSは、1981 年の第 1回調査（Wave 1）以降、現在第 7回調査（Wave 7）が進行中であり、延べ参加国は世界人口の約90%を占める 100 か国、40 万人を超えた調査である。Wave 6 では、60 か国、86,274 人を対象として、質問事項 258 項目（変数として利用可能なもの）に基づいて調査が行われている（表1を参照）。

Wave1 からWave6 までのすべての質問事項は、13 のラベルで分類されて、生活、環境、労働、家族、政治と社会、宗教と道徳、国民性、

9　日本の調査は、東京大学「価値・政治・社会意識」研究会が主体となって行っている。WVSAの HPを参照（h t t p : / / w w w . w o r l d v a l u e s s u r v e y . o r g /WVSContents.jsp）（最終アクセス2017年 8月15日）。


保安、科学等の幅広い視点から構成されている（表 2 を参照）。WVSAの役員会（Executive Committee）メンバーであるイングルハート（Inglehart, Ronald）とウェルツェル（Welzel, Christian）は、WVSの調査結果をもとに、伝統的価値から非宗教的・理性的価値（Traditional vs. Secular-Rational Values）への移行と生存価値から自己表現価値（Survival

vs. Self-Expression Values）への移行の側面から、世界の文化の違いに関する文化地図（cultural map）を作成している。しかし、その作成プロセスは明らかでない。WVSの調査結果を実際の分析にどのように利用するかは、分析の目的等に照らし合わせて、分析者に委ねられていることになる。

8)

9)

Wave No. Survey Years Countries Units Ques.*1)

Wave1 1981-1984 10 13,586 238Wave2 1990-1994 18 24,558 375Wave3 1995-1998 53 76,036 238Wave4 1999-2004 40 57,868 246Wave5 2005-2009 57 80,950 267Wave6 2010-2014 60 86,274 262Wave7 2015-

*1)

表 1　WVSの概要

No. Label001 Perceptions of life 002 Environment 003 Work 004 Family 005 Politics and Society 006 Religion and Morale 007 National Identity 008 Security 009 Science 010 Structure of the file 014 Socio-demographics 015 Special Indexes 016 Sylatech module

表 2　WVS の質問ラベル

（2）サンプルと記述統計本研究では、IFRSの適用企業に関する情報

利用者の意思決定有用性を検討することを意図しているため、経済発展国に位置付けられる国々の中から、IFRSを国内企業に強制適用しているオーストラリア、イギリス、フランス、ドイツおよびカナダと、日本およびアメリカの7か国に焦点を当てて、ソーシャル・キャピタルの測定を試みる。しかし、これら 7か国のうち、オーストラリア、ドイツ、日本およびアメ

リカの 4 か国は、Wave6 で調査対象になっているが、イギリス、フランスおよびカナダの 3か国は、調査対象になっていない。そこで、Wave6 で調査が行われていない 3 か国は、Wave5 のデータを利用して、ソーシャル・キャピタルの測定を行う。

WVSの質問事項は、Wave1からWave6まで、毎回、時代や環境の変化に対応すべく変更されている。そこで、Wave5 の質問事項への回答結果を利用するイギリス、フランスおよびカナ


ダの 3 か国と、Wave6 の質問事項への回答結果を利用するオーストラリア、ドイツ、日本およびアメリカの 4か国の測定結果が比較可能となるように、Wave5 とWave6 の両方に共通する質問事項を利用して、ソーシャル・キャピタルの測定を行うことにした。Wave5 とWave6の両方に共通する質問事項の数は 185 であり、そのうち 7 か国すべてが回答した質問事項は126 である。各質問事項には、回答のスケールの相違や、回答のウェイトのつけ方に相違がみられたため、回答のスケールおよびウェイトでの整合性

を確保するように調整を行った。その上で、回答の数値を基準化している。各国の回答数は、表 3のとおりである。各質問事項に対する有効回答に基づいた基準化後の数値による国別の記述統計は、本文末に付表として掲載している。表 3の各国の回答数と付表における有効回答数との差は、各質問事項に対する「無回答」の数であり、全体としての「無回答」の割合は、表 4のとおりである。「無回答」の割合は、他の国々と比較して、日本が最も大きい。

Wave Wave6 Wave5 Wave5 Wave5 Wave6 Wave6 Wave6Country AUS CAN FRA GBR GER JPN USANo. Units 1,477 2,164 1,001 1,041 2,046 2,443 2,232

(%)Country AUS CAN FRA GBR GER JPN USA Ave.No Ans. 1.94 2.61 1.17 3.78 1.66 10.94 1.67 3.83

表 3　各国の回答数

表 4　無回答の割合

（3）因子分析による因子の抽出Wave5 とWave6 に共通する 126 の質問事項

をみると、各質問事項の間で何らかの関係がありそうなものと、関係がなさそうなものがあるように思われる。そこで、因子分析を行うことで、質問事項の縮約を行い、SEMで用いる潜在変数（Latent）の数を事前に検討する。因子分析は、因子抽出法（Factor Extraction

Method）を主因子法（Principal Factor Analysis）としている 10。因子分析を行った結果は、表 5 のとおりである。カイザー基準（Kaiser Criterion）に従って、固有値（Eigenvalue）と累積寄与率（Cumulative）に着目して、因子数は 14 となる。一方、抽出された 14 の因子について、各質問事項の因子負荷量（Factor Loadings）が小さいものも数多くみられたことから、質問事項の内容を検討して分析への影響が小さいものを削除した。因子分析を行った結果は、表 6のとおりである。

10　因子分析は、最尤法（Maximum Likelihood Method）でも行っている。

因子の数は、カイザー基準に基づいて 6つとするか、累積寄与率に着目して 3つとするか、質問事項と因子負荷量の確認を行って検討した結果、各因子の寄与率と累積寄与率に着目して 3つとした。各因子は、質問事項の内容から、ソーシャル・キャピタルの構成要素に類似した信頼、宗教的規範、政治的ネットワークと名付けることができた。

（4）構造方程式モデルによる測定因子分析の結果抽出された 3 つの因子が、ソーシャル・キャピタルの構成要素に類似した信頼、宗教的規範、政治的ネットワークと名付けることができたことから、質問事項を 3つの潜在変数に分類の上、SEMを用いてソーシャル・キャピタルの測定を行う。

SEMのパス図および分析結果は、図 2、図3および図 4のとおりである（観測変数の Vは、質問の番号を表す）。7か国のソーシャル・キャピタルの比較を行うため、質問事項に対する各国の回答のスコアをもとに、各潜在変数を測定した結果は、表 7


10)

Factor Eigenvalue Proportion Cumulative Factor Eigenvalue Proportion CumulativeFactor1 8.33 0.18 0.18 Factor1 6.45 0.33 0.33Factor2 7.47 0.17 0.35 Factor2 4.81 0.25 0.58Factor3 4.68 0.10 0.45 Factor3 2.39 0.12 0.70Factor4 3.46 0.08 0.53 Factor4 1.82 0.09 0.80Factor5 2.81 0.06 0.59 Factor5 1.56 0.08 0.88Factor6 2.39 0.05 0.65 Factor6 1.20 0.06 0.94Factor7 2.26 0.05 0.70 Factor7 0.96 0.05 0.99Factor8 1.81 0.04 0.74 Factor8Factor9 1.69 0.04 0.77Factor10 1.52 0.03 0.81Factor11 1.34 0.03 0.84Factor12 1.27 0.03 0.87Factor13 1.13 0.03 0.89Factor14 1.07 0.02 0.91Factor15 0.91 0.02 0.93Factor16

表 5　因子分析（1）表 6　因子分析（2）

図 2　信頼に関するパス図


図 3　宗教的規範に関するパス図

図 4　政治的ネットワークに関するパス図

Wave Wave6 Wave5 Wave5 Wave5 Wave6 Wave6 Wave6Country AUS CAN FRA GBR GER JPN USA

0.27 0.31 0.10 0.21 0.24 0.10 0.15-0.16 -0.03 -0.18 -0.11 -0.18 -0.20 -0.020.67 0.68 0.59 0.66 0.56 0.34 0.63

表 7　ソーシャル・キャピタルの測定値


のとおりである。表 7から、7か国の中で、信頼、規範、ネットワークのいずれにおいても最も低い数値を示したのが、日本である。また、フランスは、ネットワーク指数において、若干の相違があるが、日本に次ぐ低い数値となっている。3つの指数で全般的に高い数値を示しているのが、アメリカ、カナダ、イギリスおよびオーストラリアといったアングロ・サクソン諸国である。ここから、アングロ・サクソン諸国とフランコ・ジャーマン諸国および日本との間では、ソーシャル・キャピタルにおいて 2極化が生じていることが明らかになった。

5．むすび

本稿では、IFRSというグローバル・スタンダードを適用する国の特性を比較するため、国際比較研究の分析に利用可能なソーシャル・キャピタルの測定を行った。文化が会計制度の発展に影響を及ぼすと考えた研究は、1980 年代から行われていて、それらの多くは、ホーフステッドの異文化調査を利用して分析していた。本稿では、ホーフステッドの異文化研究に関して、国際会計研究に利用することの意義を評価したが、データとしての問題があることを指摘した。その上で、異文化調査をさらに拡大および発展させたソーシャル・キャピタルに関する調査が国際会計研究に利用可能であると提言した。ソーシャル・キャピタルを会計研究に利用し

た先行研究の多くは、その構成要素である信頼、規範およびネットワークの中の 1つを用いて、それらの構成要素と財務情報の質の関係について重回帰モデルを用いて分析を行っていた。また、1か国に焦点を当てた研究が多く、国際比較研究はほとんど行われていなかった。そこで、ソーシャル・キャピタルのすべての構成要素を利用することで各国の特性を評価して、国際会計研究に役立てる必要があると考えた。先行研究では、必ずしも一定の方法によってソーシャル・キャピタルの構成要素が測定されていない。本稿では、ソーシャル・キャピタルは、WVSAが行っているWVSのWave5 およびWave6の質問事項への回答結果を利用して、これまで用いられてきた測定方法を参考に、多くの変数を因数分析で縮約して、ソーシャル・キャピタルの構成要素を仮定して、それに基づいて SEMから測定した。測定結果では、信頼、規範およびネットワークのすべての構成要素の測定値において、日本が最も低く、フランコ・ジャーマン諸国以上に、アングロ・サクソン諸国が高いことが明らかになった。今後、これらの測定値を、これまでにも国際会計研究において用いられてきた企業の財務情報、株価等と併せて利用する分析モデルを構築することで、異なった国々におけるIFRS適用企業の財務情報に関する意思決定有用性についての研究が可能になる。これは、グローバル・スタンダードを世界的に利用する上で生じる問題を解決する一助となると考えられる。


付表　質問事項に対する回答の記述統計Wave6 Wave5 AUS CAN FRA GBR

Co. Ques.No.

Ques.No.

ValidRes. Ave. St.

Dev.ValidRes. Ave. St.



Dev.1 V5 V5 1,426 0.48 0.28 2,155 0.38 0.32 999 0.34 0.34 1,027 0.39 0.322 V6 V6 1,421 0.39 0.31 2,160 0.53 0.26 1,000 0.47 0.32 1,041 0.54 0.273 V7 V7 1,405 0.01 0.38 2,157 -0.03 0.41 1,001 -0.06 0.45 1,037 -0.10 0.434 V8 V8 1,408 0.25 0.42 2,147 0.37 0.40 963 0.51 0.28 940 0.24 0.475 V9 V9 1,420 -0.15 0.52 2,149 0.15 0.49 996 -0.11 0.48 1,026 -0.07 0.516 V10 V10 1,464 0.38 0.28 2,157 0.43 0.28 998 0.35 0.32 1,039 0.44 0.317 V11 V11 1,465 0.26 0.37 2,159 0.31 0.39 1,001 0.22 0.41 1,040 0.22 0.448 V12 V12 1,477 0.20 0.68 2,164 0.11 0.70 1,001 -0.18 0.69 1,041 0.12 0.709 V13 V13 1,477 0.06 0.70 2,164 0.04 0.71 1,001 0.17 0.69 1,041 -0.08 0.7010 V14 V14 1,477 0.29 0.65 2,164 0.32 0.63 1,001 0.40 0.58 1,041 0.14 0.6911 V15 V15 1,477 0.19 0.68 2,164 0.26 0.66 1,001 0.35 0.61 1,041 0.17 0.6912 V16 V16 1,477 0.54 0.46 2,164 0.48 0.52 1,001 0.52 0.48 1,041 0.50 0.5013 V17 V17 1,477 -0.27 0.65 2,164 -0.31 0.63 1,001 -0.10 0.70 1,041 -0.35 0.6114 V18 V18 1,477 -0.01 0.71 2,164 -0.03 0.71 1,001 0.06 0.70 1,041 -0.16 0.6915 V19 V19 1,477 -0.46 0.54 2,164 -0.27 0.65 1,001 -0.58 0.41 1,041 -0.46 0.5416 V20 V20 1,477 0.01 0.71 2,164 0.05 0.71 1,001 -0.08 0.70 1,041 -0.07 0.7017 V21 V21 1,477 -0.30 0.64 2,164 -0.26 0.66 1,001 -0.12 0.70 1,041 -0.06 0.7118 V23 V22 1,462 0.30 0.31 2,157 0.35 0.27 1,000 0.21 0.30 1,038 0.32 0.2619 V24 V23 1,466 0.06 0.70 2,107 -0.11 0.70 996 -0.44 0.55 1,022 -0.28 0.6520 V25 V24 1,447 -0.28 0.54 2,157 -0.14 0.60 996 -0.60 0.33 1,029 -0.31 0.5521 V26 V25 1,434 0.12 0.63 2,157 0.24 0.61 998 0.33 0.59 1,034 0.21 0.6322 V27 V26 1,434 -0.34 0.56 2,156 -0.33 0.57 1,001 -0.50 0.46 1,030 -0.34 0.5823 V28 V27 1,430 0.49 0.44 2,154 0.45 0.49 993 0.59 0.35 1,006 0.51 0.4424 V29 V28 1,429 0.61 0.29 2,153 0.56 0.36 1,000 0.65 0.25 1,024 0.60 0.3125 V30 V29 1,430 0.56 0.36 2,149 0.56 0.37 999 0.56 0.38 1,027 0.55 0.3926 V31 V30 1,429 -0.37 0.54 2,147 -0.40 0.54 984 -0.59 0.36 1,018 -0.44 0.5127 V32 V31 1,440 -0.33 0.56 2,149 -0.34 0.58 1,000 -0.50 0.44 1,030 -0.34 0.5828 V37 V35 1,477 0.64 0.30 2,164 0.67 0.24 1,001 0.39 0.59 1,041 0.64 0.3129 V39 V37 1,477 0.58 0.41 2,090 0.65 0.29 1,001 0.19 0.68 1,041 0.49 0.5130 V41 V39 1,477 0.65 0.27 2,164 0.67 0.22 1,001 0.34 0.62 1,041 0.68 0.1931 V43 V41 1,477 -0.68 0.20 2,082 -0.66 0.25 1,001 -0.54 0.45 1,041 -0.68 0.2032 V44 V42 1,477 0.59 0.39 2,083 0.66 0.26 1,001 0.38 0.60 1,041 0.62 0.3333 V45 V44 1,458 0.45 0.45 2,145 0.47 0.49 998 0.39 0.56 1,016 0.42 0.5334 V46 V45 1,459 -0.13 0.60 2,115 -0.03 0.66 994 0.03 0.66 985 -0.12 0.6635 V49 V64 1,457 0.17 0.34 2,119 0.22 0.32 980 0.22 0.44 989 0.22 0.3436 V51 V61 1,437 -0.24 0.38 2,071 -0.28 0.33 973 -0.33 0.41 938 -0.20 0.3337 V52 V62 1,463 -0.43 0.30 2,153 -0.41 0.28 996 -0.54 0.31 1,011 -0.34 0.3038 V53 V63 1,457 0.33 0.34 2,103 0.33 0.31 991 0.42 0.37 969 0.24 0.3239 V54 V60 1,460 0.15 0.39 2,080 0.27 0.34 949 0.03 0.48 914 0.17 0.3840 V55 V46 1,459 0.36 0.30 2,135 0.33 0.29 999 0.18 0.32 1,026 0.28 0.3141 V56 V47 1,452 0.16 0.37 2,125 0.15 0.34 999 0.10 0.33 1,028 0.08 0.3542 V59 V68 1,459 0.18 0.38 2,150 0.23 0.35 996 0.09 0.35 1,029 0.19 0.3643 V60 V69 1,451 0.25 0.49 2,154 0.23 0.49 987 0.12 0.53 1,002 0.14 0.4944 V61 V70 1,431 0.00 0.50 2,118 0.05 0.52 955 -0.03 0.54 972 0.06 0.5345 V62 V71 1,451 0.25 0.49 2,154 0.04 0.49 997 0.03 0.52 1,015 0.08 0.5646 V63 V72 1,431 0.00 0.50 2,138 -0.07 0.52 986 -0.08 0.51 997 0.01 0.5647 V64 V73 1,459 0.32 0.52 2,154 0.15 0.59 997 0.06 0.52 1,025 -0.08 0.6148 V65 V74 1,449 -0.16 0.57 2,138 -0.10 0.56 978 -0.02 0.54 1,004 0.04 0.5749 V66 V75 1,442 0.20 0.68 1,920 0.13 0.70 858 0.15 0.69 857 0.17 0.6950 V67 V76 1,432 -0.12 0.54 2,073 -0.03 0.59 971 -0.19 0.59 980 -0.15 0.5551 V68 V77 1,426 0.27 0.42 2,079 0.39 0.46 983 0.37 0.48 1,001 0.36 0.4652 V69 V78 1,438 0.40 0.44 2,106 0.46 0.42 991 0.58 0.34 1,006 0.52 0.3853 V70 V80 1,444 0.15 0.36 2,122 0.30 0.33 996 0.18 0.38 1,036 0.22 0.3654 V71 V81 1,447 -0.33 0.31 2,151 -0.31 0.33 998 -0.42 0.34 1,036 -0.29 0.3355 V72 V82 1,448 0.24 0.38 2,150 0.33 0.36 997 0.28 0.38 1,036 0.32 0.3556 V73 V83 1,448 -0.11 0.36 2,142 0.00 0.40 999 0.24 0.39 1,035 0.00 0.4057 V74 V84 1,448 0.22 0.34 2,152 0.43 0.26 999 0.32 0.33 1,037 0.35 0.2958 V75 V85 1,447 -0.07 0.39 2,151 0.04 0.41 990 0.04 0.44 1,038 -0.04 0.4159 V76 V86 1,447 0.18 0.39 2,143 0.12 0.43 995 0.17 0.44 1,036 0.09 0.4360 V77 V87 1,448 0.21 0.38 2,128 0.16 0.42 997 0.28 0.38 1,031 0.25 0.3961 V78 V88 1,451 0.25 0.35 2,153 0.38 0.30 999 0.26 0.37 1,034 0.30 0.3362 V79 V89 1,453 0.04 0.43 2,151 0.21 0.43 993 0.01 0.48 1,030 0.14 0.4563 V81 V104 1,454 0.43 0.35 2,028 0.45 0.42 963 0.35 0.41 984 0.41 0.38

100 『経営管理研究所紀要』第 24 号 2017 年 12 月

付表　質問事項に対する回答の記述統計Wave6 Wave5 AUS CAN FRA GBR

Co. Ques.No.

Ques.No.

ValidRes. Ave. St.




Dev.64 V84 V95 1,463 0.06 0.44 2,156 -0.04 0.45 1,000 -0.17 0.45 1,038 -0.11 0.4765 V85 V96 1,448 0.50 0.38 2,118 0.46 0.45 996 0.39 0.48 1,014 0.42 0.4566 V86 V97 1,425 -0.12 0.49 2,069 -0.14 0.55 983 -0.21 0.49 983 -0.19 0.5267 V87 V98 1,430 -0.04 0.50 2,088 -0.07 0.54 992 0.05 0.58 1,002 -0.16 0.5068 V95 V114 1,422 -0.03 0.34 1,624 -0.01 0.29 931 -0.11 0.33 880 -0.03 0.2969 V96 V116 1,447 -0.12 0.43 2,111 0.02 0.39 999 -0.07 0.45 1,018 -0.01 0.4270 V98 V118 1,448 0.04 0.44 2,118 0.07 0.39 998 0.06 0.42 1,032 0.07 0.4271 V99 V119 1,447 0.35 0.32 2,108 0.26 0.35 998 0.07 0.41 1,029 0.21 0.3872 V100 V120 1,451 0.29 0.38 2,128 0.23 0.37 998 0.03 0.41 1,035 0.15 0.4273 V101 V121 1,449 -0.11 0.38 2,096 -0.20 0.33 993 -0.10 0.38 1,002 -0.08 0.3874 V102 V125 1,461 0.62 0.20 2,148 0.62 0.21 993 0.58 0.28 1,032 0.63 0.2075 V103 V126 1,436 0.17 0.27 2,128 0.26 0.32 988 0.29 0.41 1,009 0.22 0.3476 V104 V127 1,434 0.42 0.27 2,152 0.44 0.28 997 0.53 0.29 1,029 0.46 0.2877 V105 V128 1,429 -0.06 0.33 2,117 -0.05 0.34 996 -0.09 0.41 969 -0.07 0.3678 V106 V129 1,415 0.09 0.32 2,069 0.15 0.28 965 0.23 0.41 844 0.17 0.3279 V107 V130 1,428 0.12 0.29 2,061 0.11 0.28 980 0.24 0.39 857 0.16 0.3180 V108 V131 1,450 -0.14 0.40 2,098 0.12 0.42 972 -0.09 0.46 956 -0.03 0.4381 V109 V132 1,449 0.32 0.32 2,077 0.21 0.37 986 0.10 0.41 1,004 0.25 0.3882 V110 V133 1,443 -0.25 0.31 2,113 -0.13 0.35 999 -0.14 0.36 1,017 -0.32 0.3283 V111 V134 1,444 -0.22 0.30 2,125 -0.11 0.34 994 -0.16 0.38 1,004 -0.15 0.3584 V112 V135 1,438 -0.21 0.37 1,925 -0.14 0.37 981 -0.14 0.40 894 -0.18 0.3785 V113 V136 1,452 0.29 0.32 2,141 0.27 0.34 997 0.12 0.39 1,026 0.17 0.3886 V114 V137 1,440 0.09 0.37 2,119 0.12 0.38 995 -0.13 0.40 996 0.07 0.4087 V115 V138 1,448 -0.16 0.37 2,024 -0.10 0.36 994 -0.23 0.39 999 -0.15 0.3988 V116 V139 1,446 -0.28 0.30 2,050 -0.20 0.32 990 -0.33 0.35 975 -0.26 0.3389 V117 V140 1,439 -0.14 0.36 2,035 -0.11 0.35 981 -0.16 0.38 987 -0.12 0.3790 V118 V141 1,441 -0.04 0.33 1,995 0.02 0.34 1,001 -0.02 0.38 947 -0.05 0.3691 V120 V142 1,434 -0.02 0.33 2,029 -0.11 0.34 983 -0.11 0.38 946 -0.12 0.3592 V121 V146 1,448 0.08 0.38 2,164 -1.18 0.00 1,001 -1.18 0.00 1,041 -1.18 0.0093 V122 V143 1,442 0.04 0.36 2,052 0.14 0.33 986 0.09 0.35 968 0.12 0.3594 V123 V144 1,446 0.10 0.33 1,971 0.16 0.32 935 -0.06 0.39 818 0.11 0.3595 V124 V145 1,452 0.17 0.35 2,040 0.19 0.34 994 0.12 0.40 971 0.19 0.3596 V126 V147 1,447 0.04 0.39 1,952 0.07 0.38 976 0.00 0.41 905 -0.06 0.4097 V127 V148 1,433 -0.33 0.44 2,055 -0.35 0.44 968 -0.20 0.47 971 -0.30 0.4698 V128 V149 1,431 -0.07 0.45 2,038 -0.14 0.46 948 -0.02 0.43 962 -0.06 0.4599 V129 V150 1,426 0.54 0.30 2,073 0.54 0.31 978 0.46 0.35 986 0.47 0.38

100 V130 V151 1,435 0.49 0.33 2,016 0.44 0.35 971 0.41 0.34 947 0.44 0.36101 V131 V152 1,429 -0.09 0.43 2,062 -0.10 0.37 988 -0.13 0.44 999 -0.09 0.39102 V132 V153 1,432 -0.51 0.33 2,043 -0.39 0.33 978 -0.41 0.35 973 -0.32 0.37103 V133 V154 1,442 0.55 0.33 2,114 0.50 0.30 990 0.41 0.35 1,003 0.46 0.33104 V134 V155 1,439 0.13 0.45 2,108 0.32 0.34 983 0.22 0.36 994 0.19 0.38105 V135 V156 1,439 0.38 0.44 2,010 0.25 0.45 988 0.33 0.41 983 0.22 0.45106 V136 V157 1,431 0.35 0.42 1,968 0.40 0.33 986 0.36 0.34 961 0.31 0.37107 V139 V161 1,446 0.55 0.34 2,122 0.57 0.26 994 0.49 0.31 1,020 0.56 0.27108 V140 V162 1,446 0.57 0.27 2,127 0.54 0.25 995 0.47 0.29 999 0.49 0.33109 V141 V163 1,441 0.24 0.36 2,070 0.25 0.29 985 0.17 0.32 990 0.14 0.34110 V143 V184 1,465 -0.30 0.39 2,143 -0.36 0.39 995 -0.32 0.42 1,033 -0.25 0.44111 V145 V186 1,461 -0.34 0.46 2,144 -0.13 0.50 997 -0.42 0.40 1,034 -0.30 0.49112 V147 V187 1,462 0.21 0.51 2,111 0.45 0.41 989 0.21 0.52 1,008 0.27 0.47113 V152 V192 1,463 -0.03 0.58 2,139 0.30 0.47 994 -0.13 0.49 1,025 0.01 0.53114 V198 V198 1,469 0.59 0.30 2,139 0.57 0.26 996 0.37 0.40 1,008 0.52 0.33115 V199 V199 1,477 0.53 0.28 2,164 0.51 0.31 1,001 0.42 0.40 1,041 0.48 0.32116 V202 V201 1,466 0.64 0.20 2,141 0.62 0.22 998 0.52 0.33 1,020 0.60 0.22117 V203 V202 1,397 0.20 0.51 1,994 0.04 0.51 995 0.15 0.51 927 0.02 0.52118 V204 V204 1,460 -0.04 0.47 2,071 0.14 0.45 998 -0.15 0.50 974 0.09 0.44119 V205 V205 1,456 -0.25 0.40 2,103 -0.09 0.41 997 -0.21 0.46 991 -0.14 0.41120 V207 V207 1,454 0.32 0.44 2,037 0.43 0.37 988 0.28 0.45 941 0.26 0.43121 V208 V208 1,468 0.67 0.20 2,145 0.68 0.14 1,000 0.66 0.20 1,020 0.66 0.20122 V211 V209 1,469 0.59 0.20 2,111 0.59 0.20 960 0.40 0.24 965 0.51 0.25123 V217 V223 1,455 0.31 0.46 2,156 0.61 0.16 1,001 0.57 0.17 1,027 0.61 0.16124 V218 V225 1,418 0.19 0.38 2,152 -0.51 0.18 1,001 -0.52 0.18 1,010 -0.52 0.18125 V224 V229 1,448 0.47 0.33 2,147 0.64 0.14 998 0.62 0.15 1,020 0.65 0.13126 V225 V230 1,465 -0.03 0.34 2,156 0.13 0.41 971 0.21 0.43 1,028 0.14 0.41


付表　質問事項に対する回答の記述統計Wave6 Wave5

Co. Ques.No.

Ques.No.

1 V5 V52 V6 V63 V7 V74 V8 V85 V9 V96 V10 V107 V11 V118 V12 V129 V13 V1310 V14 V1411 V15 V1512 V16 V1613 V17 V1714 V18 V1815 V19 V1916 V20 V2017 V21 V2118 V23 V2219 V24 V2320 V25 V2421 V26 V2522 V27 V2623 V28 V2724 V29 V2825 V30 V2926 V31 V3027 V32 V3128 V37 V3529 V39 V3730 V41 V3931 V43 V4132 V44 V4233 V45 V4434 V46 V4535 V49 V6436 V51 V6137 V52 V6238 V53 V6339 V54 V6040 V55 V4641 V56 V4742 V59 V6843 V60 V6944 V61 V7045 V62 V7146 V63 V7247 V64 V7348 V65 V7449 V66 V7550 V67 V7651 V68 V7752 V69 V7853 V70 V8054 V71 V8155 V72 V8256 V73 V8357 V74 V8458 V75 V8559 V76 V8660 V77 V8761 V78 V8862 V79 V8963 V81 V104

GER JPN USA TotalValidRes. Ave. St.




Dev.2,046 0.44 0.29 2,389 0.42 0.29 2,213 0.47 0.29 12,255 0.43 0.312,040 0.33 0.30 2,374 0.40 0.31 2,213 0.38 0.30 12,249 0.42 0.312,044 -0.04 0.39 2,266 0.21 0.37 2,206 0.03 0.40 12,116 0.02 0.411,948 0.33 0.41 2,311 0.43 0.35 2,214 0.26 0.42 11,931 0.34 0.402,037 -0.21 0.48 2,112 -0.29 0.42 2,214 0.22 0.50 11,954 -0.05 0.522,028 0.28 0.30 2,366 0.34 0.31 2,220 0.36 0.30 12,272 0.36 0.302,044 0.17 0.42 2,402 0.03 0.40 2,216 0.27 0.35 12,327 0.20 0.412,044 0.34 0.62 2,443 0.25 0.66 2,232 0.04 0.71 12,402 0.15 0.692,044 -0.45 0.55 2,443 -0.21 0.68 2,232 0.22 0.67 12,402 -0.05 0.712,044 0.48 0.52 2,443 0.53 0.47 2,232 0.22 0.67 12,402 0.36 0.612,044 0.26 0.66 2,443 0.26 0.66 2,232 0.28 0.65 12,402 0.26 0.662,044 0.30 0.64 2,443 0.21 0.68 2,232 0.32 0.63 12,402 0.38 0.602,044 -0.13 0.69 2,443 -0.03 0.71 2,232 -0.24 0.66 12,402 -0.20 0.682,044 0.12 0.70 2,443 0.25 0.66 2,232 -0.20 0.68 12,402 0.02 0.712,044 -0.56 0.43 2,443 -0.65 0.29 2,232 -0.08 0.70 12,402 -0.42 0.572,044 0.62 0.34 2,443 0.07 0.70 2,232 0.25 0.66 12,402 0.16 0.692,044 -0.49 0.51 2,443 -0.64 0.31 2,232 -0.32 0.63 12,402 -0.36 0.612,043 0.30 0.30 2,381 0.22 0.31 2,216 0.31 0.29 12,297 0.29 0.302,017 -0.11 0.70 2,265 -0.16 0.69 2,211 -0.17 0.69 12,084 -0.15 0.692,044 -0.33 0.51 2,419 -0.60 0.32 2,210 0.01 0.60 12,302 -0.30 0.552,045 0.25 0.62 2,415 0.45 0.51 2,193 0.42 0.52 12,276 0.31 0.592,045 -0.54 0.43 2,406 -0.57 0.39 2,198 -0.45 0.50 12,270 -0.45 0.502,041 0.60 0.32 2,406 0.62 0.27 2,194 0.55 0.40 12,224 0.54 0.392,046 0.64 0.26 2,408 0.66 0.21 2,198 0.27 0.53 12,258 0.56 0.372,044 0.65 0.23 2,406 0.68 0.18 2,190 0.55 0.37 12,245 0.60 0.332,034 -0.62 0.30 2,407 -0.61 0.31 2,196 -0.42 0.50 12,215 -0.50 0.452,045 -0.59 0.34 2,407 -0.67 0.19 2,193 -0.37 0.54 12,264 -0.46 0.492,042 0.50 0.50 2,443 0.39 0.59 2,232 0.63 0.31 12,400 0.55 0.442,040 0.41 0.58 2,443 0.19 0.68 2,232 0.51 0.49 12,324 0.43 0.562,045 0.52 0.48 2,443 0.25 0.66 2,232 0.66 0.24 12,403 0.53 0.462,045 -0.59 0.39 2,443 -0.40 0.58 2,232 -0.61 0.36 12,321 -0.58 0.402,042 0.52 0.48 2,443 0.43 0.57 2,232 0.53 0.47 12,319 0.53 0.472,035 0.35 0.52 2,279 -0.12 0.47 2,209 0.45 0.42 12,140 0.32 0.532,036 -0.07 0.62 2,255 -0.45 0.40 2,211 -0.21 0.58 12,055 -0.16 0.611,902 0.23 0.41 1,720 0.16 0.26 2,212 0.21 0.34 11,379 0.20 0.351,994 -0.32 0.39 1,587 -0.05 0.34 2,206 -0.25 0.34 11,206 -0.24 0.372,026 -0.41 0.38 1,768 -0.18 0.32 2,209 -0.39 0.30 11,626 -0.38 0.331,994 0.29 0.42 1,646 0.09 0.33 2,191 0.33 0.32 11,351 0.29 0.361,958 0.02 0.47 1,783 0.27 0.26 2,205 0.21 0.37 11,349 0.17 0.402,037 0.23 0.33 2,296 0.04 0.31 2,202 0.35 0.28 12,154 0.25 0.332,027 0.02 0.33 2,227 -0.04 0.32 2,205 0.05 0.35 12,063 0.07 0.352,025 0.17 0.37 2,296 0.08 0.35 2,216 0.13 0.38 12,171 0.15 0.372,019 0.21 0.51 2,249 0.32 0.53 2,193 0.46 0.41 12,055 0.27 0.501,996 -0.03 0.54 2,008 -0.06 0.51 2,184 0.13 0.41 11,664 0.02 0.512,037 0.01 0.48 2,194 0.34 0.41 2,202 0.01 0.47 12,050 0.11 0.502,028 -0.01 0.50 1,931 0.06 0.48 2,187 0.03 0.51 11,698 0.00 0.512,041 0.31 0.46 2,353 0.43 0.42 2,197 0.49 0.43 12,226 0.29 0.532,023 -0.01 0.52 2,232 -0.04 0.53 2,184 -0.21 0.52 12,008 -0.08 0.551,899 -0.06 0.70 1,316 -0.31 0.64 2,195 0.14 0.69 10,487 0.06 0.702,009 0.00 0.65 2,402 0.52 0.39 2,185 0.03 0.56 12,052 0.06 0.602,029 0.38 0.47 2,405 0.47 0.40 2,191 0.31 0.44 12,114 0.37 0.452,024 0.34 0.53 2,383 -0.52 0.38 2,188 0.35 0.45 12,136 0.23 0.572,008 0.18 0.36 2,177 -0.04 0.34 2,199 0.13 0.36 11,982 0.15 0.372,027 -0.12 0.39 2,268 -0.40 0.26 2,197 -0.31 0.33 12,124 -0.31 0.342,028 0.12 0.42 2,248 0.04 0.34 2,196 0.22 0.35 12,103 0.21 0.382,023 0.12 0.38 2,260 -0.17 0.32 2,194 -0.16 0.37 12,101 -0.03 0.392,032 0.22 0.33 2,296 -0.09 0.32 2,184 0.22 0.32 12,148 0.22 0.362,020 0.19 0.35 2,182 -0.19 0.33 2,196 -0.02 0.39 12,024 -0.01 0.402,024 0.25 0.41 2,201 0.38 0.29 2,189 0.14 0.38 12,035 0.20 0.402,032 0.08 0.39 2,219 -0.09 0.31 2,185 0.14 0.38 12,040 0.12 0.402,033 0.16 0.35 2,272 0.05 0.30 2,193 0.15 0.36 12,135 0.21 0.352,029 0.12 0.41 2,208 -0.17 0.35 2,195 0.13 0.40 12,059 0.07 0.431,996 0.26 0.47 1,542 0.14 0.49 2,180 0.27 0.34 11,147 0.32 0.43

102 『経営管理研究所紀要』第 24 号 2017 年 12 月

付表　質問事項に対する回答の記述統計Wave6 Wave5

Co. Ques.No.

Ques.No.

64 V84 V9565 V85 V9666 V86 V9767 V87 V9868 V95 V11469 V96 V11670 V98 V11871 V99 V11972 V100 V12073 V101 V12174 V102 V12575 V103 V12676 V104 V12777 V105 V12878 V106 V12979 V107 V13080 V108 V13181 V109 V13282 V110 V13383 V111 V13484 V112 V13585 V113 V13686 V114 V13787 V115 V13888 V116 V13989 V117 V14090 V118 V14191 V120 V14292 V121 V14693 V122 V14394 V123 V14495 V124 V14596 V126 V14797 V127 V14898 V128 V14999 V129 V150

100 V130 V151101 V131 V152102 V132 V153103 V133 V154104 V134 V155105 V135 V156106 V136 V157107 V139 V161108 V140 V162109 V141 V163110 V143 V184111 V145 V186112 V147 V187113 V152 V192114 V198 V198115 V199 V199116 V202 V201117 V203 V202118 V204 V204119 V205 V205120 V207 V207121 V208 V208122 V211 V209123 V217 V223124 V218 V225125 V224 V229126 V225 V230

GER JPN USA TotalValidRes. Ave. St.




Dev.2,045 0.12 0.43 2,386 0.12 0.35 2,210 0.08 0.45 12,298 0.03 0.442,030 0.19 0.56 2,026 0.08 0.53 2,204 0.40 0.44 11,836 0.33 0.502,005 -0.30 0.49 1,806 -0.39 0.38 2,198 -0.10 0.48 11,469 -0.21 0.502,027 -0.01 0.52 1,859 -0.35 0.42 2,201 -0.11 0.46 11,599 -0.11 0.511,865 -0.10 0.28 1,770 0.02 0.30 2,162 0.05 0.32 10,654 -0.02 0.312,022 -0.27 0.35 2,224 -0.05 0.34 2,192 0.01 0.40 12,013 -0.07 0.402,037 -0.15 0.41 2,316 -0.28 0.37 2,166 0.14 0.45 12,115 -0.03 0.442,007 0.24 0.32 2,218 0.21 0.34 2,164 0.34 0.34 11,971 0.25 0.352,034 0.12 0.40 2,236 0.13 0.37 2,164 0.27 0.39 12,046 0.18 0.401,989 -0.06 0.39 1,908 -0.06 0.30 2,175 -0.14 0.37 11,612 -0.11 0.362,029 0.59 0.25 2,394 0.58 0.22 2,209 0.55 0.27 12,266 0.59 0.242,034 0.17 0.33 2,222 0.05 0.31 2,199 0.14 0.31 12,016 0.17 0.332,037 0.28 0.26 2,341 0.21 0.27 2,200 0.35 0.29 12,190 0.36 0.292,010 -0.18 0.35 1,992 -0.31 0.29 2,205 -0.12 0.33 11,718 -0.13 0.351,863 -0.01 0.33 1,498 -0.32 0.33 2,196 0.12 0.31 10,850 0.05 0.361,902 -0.01 0.33 1,461 -0.23 0.33 2,187 0.09 0.31 10,876 0.06 0.341,995 -0.17 0.42 2,130 -0.41 0.32 2,195 0.10 0.42 11,796 -0.09 0.451,983 0.10 0.36 2,157 0.18 0.32 2,194 0.32 0.37 11,850 0.21 0.372,023 -0.06 0.35 2,338 0.13 0.28 2,196 -0.20 0.32 12,129 -0.11 0.352,025 -0.04 0.34 2,336 0.10 0.29 2,195 -0.18 0.30 12,123 -0.09 0.341,873 -0.01 0.37 1,743 -0.08 0.31 2,187 -0.22 0.36 11,041 -0.14 0.372,025 0.24 0.33 2,299 0.14 0.32 2,195 0.17 0.36 12,135 0.20 0.351,993 0.14 0.36 2,189 0.23 0.30 2,188 0.05 0.35 11,920 0.10 0.372,001 -0.05 0.35 2,166 -0.18 0.32 2,187 -0.13 0.35 11,819 -0.13 0.361,982 -0.21 0.33 2,110 -0.24 0.30 2,188 -0.28 0.28 11,741 -0.25 0.311,978 -0.07 0.35 2,121 -0.21 0.32 2,170 -0.24 0.32 11,711 -0.15 0.352,002 0.02 0.32 2,105 -0.11 0.32 2,182 -0.03 0.32 11,673 -0.03 0.341,958 -0.21 0.35 1,953 0.01 0.30 2,178 -0.11 0.31 11,481 -0.10 0.342,011 0.25 0.38 2,158 -0.09 0.31 2,177 0.08 0.35 12,000 -0.36 0.671,986 0.08 0.34 1,878 -0.07 0.33 2,155 -0.02 0.37 11,467 0.05 0.361,788 0.13 0.33 1,692 -0.12 0.32 2,183 0.01 0.33 10,833 0.05 0.351,974 0.18 0.33 1,700 -0.17 0.33 2,180 0.09 0.33 11,311 0.11 0.361,930 -0.05 0.36 1,746 0.05 0.33 2,173 -0.15 0.38 11,129 -0.02 0.381,974 -0.38 0.41 1,980 -0.19 0.46 2,178 -0.25 0.45 11,559 -0.29 0.451,973 0.05 0.41 1,762 0.00 0.38 2,177 -0.06 0.42 11,291 -0.04 0.432,015 0.59 0.25 2,048 0.61 0.23 2,170 0.40 0.37 11,696 0.52 0.322,020 0.53 0.28 2,005 0.33 0.33 2,164 0.33 0.39 11,558 0.42 0.352,004 -0.25 0.39 2,083 -0.16 0.36 2,165 0.08 0.42 11,730 -0.10 0.412,001 -0.55 0.32 1,913 -0.54 0.31 2,166 -0.40 0.37 11,506 -0.45 0.352,035 0.59 0.26 2,098 0.38 0.36 2,167 0.47 0.36 11,849 0.48 0.342,026 0.40 0.33 2,038 0.22 0.37 2,160 0.03 0.43 11,748 0.22 0.401,988 0.48 0.37 2,007 0.55 0.31 2,156 0.26 0.44 11,571 0.36 0.432,013 0.43 0.35 1,837 0.31 0.40 2,155 0.32 0.39 11,351 0.36 0.382,034 0.60 0.26 2,104 0.38 0.39 2,162 0.44 0.37 11,882 0.51 0.332,030 0.54 0.26 2,164 0.44 0.31 2,193 0.48 0.31 11,954 0.50 0.292,013 0.27 0.29 2,065 0.19 0.31 2,153 0.14 0.34 11,717 0.20 0.322,039 -0.19 0.43 2,314 -0.26 0.30 2,195 -0.29 0.38 12,184 -0.28 0.392,025 -0.34 0.41 2,415 -0.16 0.29 2,204 -0.06 0.54 12,280 -0.22 0.461,998 0.19 0.50 2,005 0.08 0.44 2,199 0.45 0.40 11,772 0.28 0.482,009 -0.17 0.52 2,148 -0.10 0.42 2,200 0.36 0.47 11,978 0.06 0.532,032 0.58 0.25 2,254 0.54 0.30 2,183 0.52 0.35 12,081 0.54 0.312,046 0.57 0.25 2,443 0.62 0.23 2,232 0.47 0.34 12,404 0.53 0.302,020 0.61 0.21 2,345 0.64 0.19 2,175 0.60 0.26 12,165 0.61 0.231,978 0.09 0.51 2,000 -0.06 0.49 2,159 -0.02 0.53 11,450 0.05 0.522,003 0.12 0.45 2,090 0.12 0.40 2,167 0.11 0.47 11,763 0.07 0.462,004 -0.16 0.43 2,126 -0.10 0.42 2,167 -0.11 0.39 11,844 -0.14 0.421,978 0.35 0.43 2,183 0.49 0.34 2,158 0.38 0.41 11,739 0.38 0.412,021 0.63 0.21 2,336 0.64 0.21 2,178 0.64 0.23 12,168 0.65 0.201,964 0.31 0.36 2,232 0.34 0.28 2,201 0.50 0.32 11,902 0.46 0.302,039 0.36 0.48 2,423 0.49 0.43 2,180 0.14 0.55 12,281 0.42 0.442,042 0.01 0.43 2,396 0.11 0.42 2,176 0.15 0.39 12,195 -0.10 0.462,045 0.53 0.27 2,421 0.34 0.43 2,168 0.38 0.39 12,247 0.49 0.332,042 0.06 0.39 2,429 0.21 0.41 2,205 -0.10 0.26 12,296 0.08 0.39


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本研究は、平成 29 年度科学研究費・基盤研究（C）一般・課題番号 16K04015 の助成金を受けた研究成果の一部である。

106 『経営管理研究所紀要』第 24 号 2017 年 12 月

measuring the social capital based on the world...

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