2022 Volume 42 Issue 1 Pages 40-51
競争行動の採用傾向と企業成果の関係を探究してきた競争ダイナミック研究は，優位性が非持続的な市場で企業が生き残っていくためには，積極的な競争行動の採用が必要であると主張してきた。主張を経験的にテストするために，彼らは，積極的な競争行動を行動の量，複雑性，および競争的異質性の3つの次元で捉え，3つの次元と企業成果の因果関係を分析してきたが，その際，因果関係の複雑性，非対称性，および同結果性については考慮してこなかった。本論は，これらの性質を有する因果関係の分析に適した手法であるfsQCAを用いて，積極的な競争行動（製品導入行動）の3つの次元と企業成果（市場シェアの拡大／縮小）の関係を探究した。清涼飲料水産業のデータを用いた分析の結果，市場シェアの拡大に成功した企業に共通する2つの製品導入行動の採用傾向と市場シェアの維持に失敗した企業に共通する2つの製品導入行動の採用傾向がそれぞれ見出された。
In research on competitive dynamics, several studies exploring the relationships between competitive action patterns and firm performance have argued that competitive aggressiveness is necessary for firm survival in markets where the advantage is temporal. These studies have identified three components of competitive aggressiveness: volume, complexity, and competitive heterogeneity, and have analyzed the causal relationship between these components and firm performance to test their hypothesis. However, due to the limitations of the statistical analysis, the possibility of causal complexity, causal asymmetry, and causal equifinality between the three components and firm performance has not been considered. This paper explores the relationship between the three components of aggressive competitive action patterns (product introduction patterns) and firm performance (market share expansion/erosion) using fsQCA, an analytical method suitable for analysis of causal complexity, causal asymmetry, and causal equifinality. A fsQCA using data from the soft drink industry revealed two product introduction patterns for firms that have increased their market share and two other product introduction patterns for firms that have lost their market share.
今日，多くの市場において消費者ニーズの変動性や競争の激しさが高まっており，1つ製品の成功が企業にもたらす恩恵の持続期間が短縮化している（D’Aveni, Dagnino, & Smith, 2010）。そうした変動的な今日の市場を前提として，企業の採るべき行動を探究しているのが，競争ダイナミクス研究と呼ばれる研究群である（Chen & Miller, 2012; Ferrier, Smith, & Grimm, 1999）。
競争ダイナミクス研究における鍵概念の1つが「積極的な競争行動」である（Hughes-Morgan, Kolev, & Mcnamara, 2018）。ここで言う競争行動とは，競争地位の維持・拡大のための具体的かつ観察可能な企業の行動を指し（Chen & Miller, 1994），製品導入行動はその代表例にあたる。彼らは，今日の競争を生まれては消えてを繰り返す利潤機会の発見・獲得レースとして捉えた上で，利潤機会の連鎖的な発見・獲得と，競合企業の発見・獲得した利潤機会の持続期間の短縮化とを同時に達成するような積極的な競争行動が，高い企業成果をもたらすと主張してきた（e.g., Ferrier, 2001; Ferrier et al., 1999）。また，そうした主張を経験的にテストするために，積極的な競争行動を，行動の量（多くの行動を採用している程度）や，行動の複雑性（多様な行動を採用している程度），行動の競争的異質性（市場の規範・慣習とは異なる行動を採用している程度）といった複数の次元で測定し，これらの変数と企業成果の関係を分析してきた（e.g., Andrevski, Richard, Shaw, & Ferrier, 2014; Connelly, Tihanyi, Ketchen, Carnes, & Ferrier, 2017; Ferrier, 2001）。しかし，分析結果は研究ごとに異なっており，統一的な結論は得られていない（Hughes-Morgan et al., 2018）。
その一因として，既存研究が，高い／低い企業成果が複数の行動条件の組み合わせによってもたらされる可能性（＝因果関係の複雑性）や，高い企業成果をもたらす行動条件と低い企業成果をもたらす行動条件が異なる可能性（＝因果関係の非対称性），企業を取り巻く状況によって高い／低い企業成果をもたらす行動条件が異なる可能性（＝因果関係の等結果性）を十分に検討してこなかったという点が指摘できる。
複雑，非対称，および等結果な因果関係は，統計分析では取り扱うことが難しい一方，質的比較分析（QCA）と呼ばれる分析手法であれば，それらの性質を有する因果関係を分析することが可能である（Fiss, 2011; Frösén, Luoma, Jaakkola, Tikkanen, & Aspara, 2016）。QCAとは，1つ1つの事例を，着目する結果と複数の原因条件の組み合わせとして捉え，事例間比較および集合概念・論理演算を通じて，結果の必要条件や十分条件を特定化しようとするアプローチである（Ragin, 1987）。
本論は，分析手法としてこのQCA（中でもfsQCAと呼ばれる種類のQCA）を，競争行動として製品導入行動を，企業成果として市場シェアの拡大／縮小を取り扱い，製品導入行動の量，複雑性，および競争的異質性と市場シェアの拡大／縮小の関係を，因果関係の複雑性，非対称性，等結果性を考慮した上で検証する。
競争ダイナミクス研究の主張の背景には，オーストリア学派経済学（e.g., Hayek, 1948; Kirzner, 1973）の市場や競争の捉え方がある。オーストリア学派経済学は，主流派の古典派経済学とは異なり，不完全な知識しか持たない経済主体を想定する。その上で，全ての企業が不完全な知識しか有していないからこそ市場には常に利潤機会が残されており，その利潤機会を機敏に発見し，獲得する行動を採用した企業に高い利潤がもたらされると主張する（Kirzner, 1973）。また，一度発見されて既知となった利潤機会は，多くの企業の追随的な獲得行動によって程なく消失するが，市場が古典派経済学の想定するような均衡状態に至ることは永遠になく，残された別の利潤機会が発見・獲得されては消滅するというプロセスが繰り返されていくという（Hayek, 1948）。
このようなオーストラリア学派経済学の市場や競争の捉え方が，今日の市場や競争にマッチしていると考えた競争ダイナミクス研究は，優位性の非持続的性質を前提に置き，利潤機会の連鎖的な発見・獲得と，競合企業の発見・獲得した利潤機会の持続期間の短縮化とを同時に達成していくような積極的な競争行動が，高い企業成果をもたらすと主張してきた（e.g., Chen & Miller, 2012; Ferrier, 2001; Ferrier et al., 1999）。
2． 競争ダイナミクス研究の知見既存研究は，産業専門誌や，プレスリリース，ニュース記事などから実際に企業が採用した競争行動のデータを収集し，それらを集計することで競争行動の採用傾向を測定し，最終的に統計分析を実施することによって，積極的な競争行動が高い企業成果をもたらすという彼らの基本仮説の経験的なテストを試みてきた（e.g., Andrevski et al., 2014; Connelly et al., 2017; Ferrier et al., 1999）。その際，積極的な競争行動は，行動の量や，行動の複雑性，行動の競争的異質性といった複数の次元に分けて変数化されてきた（Hughes-Morgan et al., 2018）1)。ここで言う行動の量とは，焦点企業が一定期間に採用した競争行動の数であり，行動の複雑性とは，焦点企業が一定期間に採用した競争行動の多様性であり，行動の競争的異質性とは，焦点企業が一定期間に採用した競争行動と競合企業が一定期間に採用した競争行動との乖離度を指す（Ferrier et al., 1999; Hughes-Morgan et al., 2018）。既存研究は，これらの変数の全てまたは一部を取り上げて，実証分析を行ってきた。
しかし，分析結果を見ると，行動の量に関しては企業成果に対する有意な正の影響が多くの研究で見出されている（e.g., Andrevski et al., 2014; Ferrier, 2001; Ferrier et al., 1999）一方，行動の複雑性や競争的異質性に関しては企業成果に対する有意な正の影響が見出されていないことも多い（e.g., Connelly et al., 2017; Ferrier, 2001; Ferrier et al., 1999）。実際，Hughes-Morgan et al.（2018）が，33の実証研究を対象として行ったメタアナリシスにおいても，行動の量，複雑性，および競争的異質性の3つの次元のうち，企業成果との間に正の関係が見出されたのは，行動の量のみであった。
既存研究の分析結果が必ずしも彼らの基本仮説と整合的ではない一因として，複数の原因条件の組み合わせによって結果が生じるという可能性（＝因果関係の複雑性）や，高い結果をもたらす原因条件と低い結果をもたらす原因条件とが異なるという可能性（＝因果関係の非対称性），同じ結果を生じさせる原因条件は1つではなく複数のパターンが存在するという可能性（＝因果関係の等結果性）を，既存研究が十分に検討してこなかった点が指摘できる。そこで本論は，因果関係の複雑性，非対称性，および等結果性を考慮した仮説を提唱し，実証分析を行う。その際，競争行動として製品導入行動を，企業成果として市場シェアの拡大／縮小を取り扱い，製品導入行動の量，複雑性，および競争的異質性と市場シェアの拡大／縮小の関係を分析する。また，市場シェアの拡大／縮小を企業成果として採用しているFerrier et al.（1999）に倣い，同一市場の企業ペア（上位企業－下位企業）を分析単位とし，2企業の製品導入行動の積極性の差異が，2企業間の市場シェア差の変化に及ぼす影響について検証する。
1． 因果関係の複雑性を考慮した仮説既存研究は，行動の量，複雑性，および競争的異質性という積極的な競争行動の3つの次元のうち1次元のみを取り扱って分析を行ったり（e.g., Andrevski et al., 2014; Connelly et al., 2017），全ての次元を取り扱う場合でも，それぞれを独立の変数とするモデルを分析してきた（e.g., Ferrier, 2001; Ferrier et al., 1999）。しかし，利潤機会の連鎖的な発見・獲得と，競合企業の発見・獲得した利潤機会の持続期間の短縮化とを同時に達成するという積極的な競争行動の採用目的（Ferrier, 2001）に照らした場合，1つの次元よりも，2つ以上の次元において積極的な製品導入行動を採用する方が，市場シェアの拡大という結果が生じやすいと考えられる。反対に，1つの次元においては積極的な製品導入行動を採用していたとしても，残りの2つの次元においては非積極的な製品導入行動を採用している場合，市場シェアの縮小という結果が生じやすいと考えられる。本論は，このような因果関係の複雑性を考慮し，以下の仮説を提唱する。
仮説1：（条件1）上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の量が多い，（条件2）上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の複雑性が高い，（条件3）上位企業と下位企業の競争的異質性が高いという3つの条件のうち，（a）2つ以上の条件が満たされている場合に2企業の市場シェア差は拡大する，（b）2つ以上の条件が満たされていない場合に2企業の市場シェア差は縮小する。
2． 因果関係の非対称性を考慮した仮説統計分析を使用する研究においては，基本的に，原因Xの値が高いほど結果Yの値も高く，原因Xの値が低いほど結果Yの値も低いといった対称的な因果関係が設定される。しかし，市場シェアの拡大／縮小という企業成果を考えた場合，市場シェアの拡大という攻撃の成功を導く行動傾向と市場シェアの縮小という防衛の失敗を導く行動傾向とでは性質が異なると考えられる。積極的な競争行動の3つの次元で考えた場合，市場シェアを拡大させるため重要なことは新たな利潤機会の発見・獲得であり，製品導入行動の複雑性や競争的異質性が高い時に，特に，市場シェアの拡大という結果が生じやすいと考えられる。他方，市場シェアを縮小させないために重要なことは競合企業に後れを取らないことであり，それゆえ，製品導入行動の量が少ない時に，特に，市場シェアの縮小という結果が生じやすいと考えられる。本論は，このような因果関係の非対称性を考慮し，以下の仮説を提唱する。
仮説2：（a）条件2および／または条件3を満たしていることが，2企業の市場シェア差の拡大という結果を生じさせる原因条件の一部である，（b）条件1を満たしていないことが，2企業の市場シェア差の縮小という結果を生じさせる原因条件の一部である。
3． 因果関係の等結果性を考慮した仮説企業は同一市場の市場シェアの近い競合企業に対して，ライバル意識を燃やし，当該企業との勝敗を重視して意思決定を行いやすい傾向がある（Hsieh & Hyun, 2018）。仮説1（a）では，市場シェアの拡大は，2つ以上の次元において積極的な製品導入行動が採用されている場合に生じやすいと主張したが，そうしたライバル意識を燃やしている競合企業を出し抜いて市場シェアを拡大するためには，3つの次元全てにおいて積極的な製品導入行動を採用する必要があると考えられる。他方，仮説1（b）では，市場シェアの拡大は，2つ以上の次元において非積極的な製品導入行動が採用されている場合に生じやすいと主張したが，そうしたライバル意識を燃やしている競合企業との競争においては，1つの次元でも非積極的な製品導入行動を採用してしまうと命取りになることが考えられる。本論は，このような因果関係の等結果性を考慮し，以下の仮説を提唱する。
仮説3：上位企業と下位企業がライバル関係の時には，（a）3つの条件全てが満たされている場合にのみ2企業の市場シェア差は拡大する，（b）1つの条件が満たされていない場合でも2企業の市場シェア差は縮小する。
分析には，日本の清涼飲料水産業のデータを用いた。日本の清涼飲料水産業は，市場に導入される製品数が多いという特徴を有しており，製品導入行動の採用傾向に着目する本論に適した分析対象産業であると言い得るであろう。なお，製品導入行動のデータは，ビバリッジジャパンの発行する産業専門誌『Beverage Japan』が毎年5月に発表する前年の「新発売品一覧」から収集し，市場シェアのデータは，富士経済が毎年発行する調査レポート『清涼飲料マーケティング要覧』から収集した2)。
分析においては，産業をいくつかの市場に分類し，市場レベルにおいて各企業の製品導入行動の採用傾向の測定を行った。市場の分類は，売上データのソースである『清涼飲料マーケティング要覧』の分類に従った。具体的には，果実飲料，野菜系飲料，炭酸飲料，乳飲料，ドリンクヨーグルト，乳酸菌飲料，乳性タイプ飲料，コーヒー飲料，紅茶飲料，無糖茶飲料，ミネラルウォータ類，機能性飲料の12市場が本論の分析対象となった3)。
分析対象企業は，各市場の分析対象期間の平均市場シェアの上位3企業とした。上位3企業の平均累計シェアは66.30％であり，12市場のうち8市場で70％を超えていた。そうした市場における4位以下の企業は，市場シェアが小さく，製品導入数が年間で0や1というケースも多い。そのため，今回は上位3企業のみを分析対象企業として選択した。なお，13市場の上位3企業の中で，分析対象期間中に製品導入行動が1度も観察されなかった企業が2企業存在した。この2企業を分析対象企業から除外したため，本論の最終的な分析対象企業は34企業であった4)。
分析対象期間は，2014年から2018年の5年間とした。一般社団法人 全国清涼飲料連合会が発行する『全清飲 活動レポート』によると，この時期は清涼飲料水産業の総生産量が過去最高を更新し続けていた時期であり，清涼飲料水産業内の多くの市場が活性化していた。また，同期間には分析対象の12市場のうち6市場において，市場シェア上位3企業内の順位変動が観察された。こうした市場が動態的な期間は，競争ダイナミクス研究を理論ベースとする本論の分析対象期間として適していると言い得るであろう。
分析においては，既存研究（e.g., Andrevski et al., 2014; Connelly et al., 2017）に倣い，1年間を製品導入行動の採用傾向を測定する単位とした。また，前述のとおり，市場シェアを成果変数として取り扱っている既存研究（Ferrier et al., 1999）に倣い，企業ペア（同一市場の1位・2位ペア，1位・3位ペア，2位・3位ペア）を分析単位とし，2企業の製品導入行動の採用傾向の差異が，2企業間の市場シェア差の変化に及ぼす影響を分析した。
以上のような市場，企業，期間，および分析単位の設定によって，最終的な分析対象は128事例となった5)。
2． 分析手法分析にはfsQCAを用いた。統計分析とは異なるアプローチによって因果メカニズムを探るfsQCA（を含むQCA）では，統計分析では扱うことが難しい，因果関係の複雑性，非対称性，および等結果性を仮定したモデルを分析することが可能である（Frösén et al., 2016）。本論の目的は，市場シェアの拡大／縮小という結果が積極的な競争行動の3つの次元の組み合わせによって生じる可能性（＝因果関係の複雑性），市場シェアの拡大という結果を生じさせる行動条件と縮小という結果を生じさせる行動条件とが異なる可能性（＝因果関係の非対称性），および，競合企業との関係性によって市場シェアの拡大／縮小という結果を生じさせる行動条件が変化する可能性（＝因果関係の等結果性）について分析することにあるため，統計分析よりもQCAを採用する方が適していると言い得るであろう。
なお，本論が用いたfsQCAとは，各事例において，結果が生じたか否かや原因条件A・B・C…が満たされていたか否かの判定を0（生じなかった／満たされていなかった），1（生じた／満たされていた）の2値変数として行うのではなく，0と1の間に0.33（どちらかと言えば生じなかった／満たされていなかった），0.66（どちらかと言えば生じた／満たされていた）といった中間レベルを自由に設定することができ，大雑把な判定を避けることができるという点にメリットを持つQCAの種類の1つである。
3． 結果の測定今回の分析で取り扱う結果は「2企業の市場シェア差の拡大」である。各事例においてこの結果が生じているか否かを判定するために，2企業の市場シェア差の変化の値を測定した。同変数は，既存研究（Ferrier et al., 1999）に倣い，t期の2企業の市場シェア差とt−1期の2企業の市場シェア差の差を求めることによって測定した。市場シェア差の計算に際しては，上位企業の市場シェアの値から下位企業の市場シェアの値を引いた6)。
4． 原因条件の測定今回の分析で取り扱う原因条件は，「上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の量が多い」，「上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の複雑性が高い」，「上位企業と下位企業の製品導入行動の競争的異質性が高い」，「上位企業と下位企業がライバル関係にある」の4つである。各事例においてこれらの原因条件を満たしているか否かを判定するために，2企業の製品導入行動の量の差，製品導入行動の複雑性の差，製品導入行動の競争的異質性，市場シェア差の値を測定した。
1つ目の製品導入行動の量の差は，既存研究（e.g., Andrevski et al., 2014; Ferrier, 2001）の方法を参考にして，以下のステップで測定した。まず，各企業の1年間の製品導入行動の採用数をカウントした7)。次に，2企業の採用数の差を求め，その値を2企業の製品導入行動の量の差の値とした。採用数の差の計算に際しては，上位企業の製品導入行動の採用数から下位企業の製品導入行動の採用数を引いた。
2つ目の製品導入行動の複雑性の差は，既存研究（e.g., Hughes-Morgan & Ferrier, 2017）の方法を参考にして，以下のステップで測定した。まず，各企業の1年間の製品導入行動が特定のブランドに偏っている（＝複雑性が低い）か，複数のブランドに分散しているか（＝複雑性が高い）を，式（1）のようにハーフィンダール指数を用いて測定した。ただし，式（1）のNTitはt期の企業iの全ての製品導入行動数，Naitはt期の企業iのa番目のブランドを冠した製品導入行動数を指す。ブランドの分類は，『清涼飲料マーケティング要覧』の「メーカー別ブランドシェア動向」の分類に従った。
| ・・・式（1） |
次に，2企業のハーフィンダール指数の値の差を求め，その値を2企業の製品導入行動の複雑性の差の値とした。ハーフィンダール指数は，特定の対象に偏っているほど1に近い値，複数の対象に分散しているほど0に近い値をとる。また，ハーフィンダール指数の値の差の計算に際しては，上位企業の製品導入行動の複雑性の値から下位企業の製品導入行動の複雑性の値を引いた。そのため，同変数は，大きな負の値（／正の値）であるほど上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の複雑性が高い（／低い）ということを意味している。
3つ目の製品導入行動の競争的異質性は，既存研究（e.g., Ferrier et al., 1999）の方法を参考にして，以下のステップで測定した。まず，各企業の1年間の製品導入行動を既存の主力ブランドの強化行動，既存の非主力ブランドの強化行動，新ブランドの立ち上げ行動という3つのタイプに分類した。タイプ分けに際しては，前年の『清涼飲料マーケティング要覧』の「メーカー別ブランドシェア動向」の記載と前年の『Beverage Japan』の「新発売品一覧」の記載を確認し，どちらかに記載のあるブランドを既存ブランド，どちらにも記載のないブランドを新ブランドと設定した。また，前年の『清涼飲料マーケティング要覧』の「メーカー別ブランドシェア動向」において1番売上の大きいブランドを既存の主力ブランド，それ以外の既存ブランドを既存の非主力ブランドと設定した。その上で，各製品の冠しているブランドに基づいて，製品導入行動を3タイプに分類した。次に，2企業の製品導入行動の採用傾向が同質的（＝競争的異質性が低い）か，差別的か（＝競争的異質性が高い）を，式（2）のように，2企業の3タイプの行動の採用比率を座標とし，ユークリッド距離を求めることによって測定した。ただし，式（2）のNTi/jtはt期の企業i/jの全ての製品導入行動数，NMi/jtはt期の企業i/jの既存の主力ブランドの強化行動に分類された製品導入行動数，NSi/jtはt期の企業i/jの既存の非主力ブランドの強化行動に分類された製品導入行動数，NNi/jtはt期の企業i/jの新ブランドの立ち上げ行動に分類された製品導入行動数を指す。
| ・・・式（2） |
ユークリッド距離は，座標間の距離が近いほど0に近い値をとり，座標間の距離が遠いほど0から遠い値をとる。そのため，同変数は，値が0から遠いほど（／0に近いほど），2企業の製品導入行動の競争的異質性が高い（／低い）ということを意味している。
4つ目である2企業の市場シェア差は，t−1期の2企業の市場シェア差を求めることによって測定した。市場シェア差の計算に際しては，上位企業の市場シェアの値から下位企業の市場シェアの値を引いた。
5． キャリブレーション（較正）の方法fsQCAを実施するためには，測定した各変数の値に基づいて，各事例が結果の生じた／各条件を満たしていた集合（1）に所属するのか，それとも，その否定集合（0）に所属する（＝非所属である）のかを判定する必要がある。前述のとおり，fsQCAでは，完全所属（1）／完全非所属（0）の他に，所属寄り／非所属寄りを表す0～1の間の値を設定することもできる。この所属／非所属の程度を決定し，各事例の結果や原因条件に0～1の間の値を設定する作業はキャリブレーションと呼ばれる。
まず，2企業の市場シェア差の変化の値に基づいて，各事例が「2企業の市場シェア差の拡大」という結果の生じた集合に所属するのか否かを判定した（非所属は「差の縮小」という否定集合への所属を意味する）。判定に先立って，本論は，拡大の集合（1），縮小の集合（0）の間に拡大寄りの現状維持の集合（0.66），縮小寄りの現状維持の集合（0.33）という段階を設けた。その上で，データの分布を踏まえて，市場シェア差の変化の値が1％以上の場合には1，1％未満0％以上の場合には0.66，0％未満−1％以上の場合には0.33，−1％未満の場合には0という閾値を設定し，キャリブレーションを実施した。
次に，製品導入行動の量の差の値に基づいて，各事例が「上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の量が多い」という原因条件を満たす集合に所属するか否かを判定した（非所属は「量が少ない」という否定集合への所属を意味する）。判定に先立って，本論は，多い集合（1），少ない集合（0）の間にやや多いが同程度の集合（0.66），やや少ないが同程度の集合（0.33）という段階を設けた。その上で，データの分布を踏まえて，製品導入行動の量の差の値が5以上の場合には1，5未満0以上の場合には0.66，0未満−5以上の場合には0.33，−5未満の場合には0という閾値を設定し，キャリブレーションを実施した。
続いて，製品導入行動の複雑性の差の値に基づいて，各事例が「上位企業の方が下位企業よりも製品導入行動の複雑性が高い」という原因条件を満たす集合に所属するか否かを判定した（非所属は「複雑性が低い」という否定集合への所属を意味する）。判定に先立って，本論は，高い集合（1），低い集合（0）の間にやや高いが同程度の集合（0.66），やや低いが同程度の集合（0.33）という段階を設けた。その上で，データの分布を踏まえて，製品導入行動の複雑性の差の値が−0.1以下の場合には1，−0.1より大きく0以下の場合には0.66，0より大きく0.1以下の場合には0.33，0.1より大きい場合には0という閾値を設定し，キャリブレーションを実施した8)。
その後，製品導入行動の競争的異質性の値に基づいて，各事例が「上位企業と下位企業の製品導入行動の競争的異質性が高い」という原因条件を満たす集合に所属するか否かを判定した（非所属は「競争的異質性が低い」という否定集合への所属を意味する）。この変数には上記の3つの変数の0に当たるような明確な境界点が存在しない。そこで本論は，Fiss（2011）に倣い，同変数の平均値を境界点，平均値+1標準偏差を完全所属の閾値，平均値−1標準偏差を完全非所属の閾値に設定した上で，対数オッズを用いて製品導入行動の競争的異質性の値を0から1の間の値に変換するというキャリブレーションを実施した（cf, Ragin, 2000）。
最後に，2企業の市場シェア差の値に基づいて，各事例が「上位企業と下位企業がライバル関係にある」という原因条件を満たす集合に所属するか否かを判定した（非所属は「ライバル関係にない」という否定集合への所属を意味する）。この変数にも明確な境界点が存在しない。そこで本論は，競争的異質性と同様に，同変数の平均値を境界点，平均値+1標準偏差を完全所属の閾値，平均値−1標準偏差を完全非所属の閾値に設定した上で，対数オッズを用いて2企業の市場シェア差の値を0から1の間の値に変換するというキャリブレーションを実施した9)。
結果および原因条件の判定に使用した変数の記述統計量および相関係数は表1に示されるとおりであった。
記述統計料と相関係数
解の導出には，RのQCAパッケージを用いた。解の導出に際して，真理表の各行の結果に1を入れる整合度のカットオフ値を0.7に設定した11)。また，事例数のカットオフ値を3に設定した。事前に，結果の必要条件の分析を実施したが，解の導出において考慮すべき必要条件は存在しなかった。
その後，2企業のシェア差の拡大という結果の十分条件の分析と2企業のシェア差の縮小という否定の結果の十分条件の分析をそれぞれ実施することによって解を導出した。どちらの十分条件の分析においても，中間解と節約解は一致していた。導出された中間・節約解は表2にまとめられるとおりであった。
2企業の市場シェア差の拡大／縮小が生じる条件の組み合わせ
ただし，●はその原因条件を満たしていることが，結果を生じさせる条件組み合わせの1部であること，
はその原因条件の否定条件を満たしていることが，結果を生じさせる条件組み合わせの1部であること，空欄はその原因条件が，結果を生じさせる条件組み合わせにおいて中立条件であることを意味している。
まず，2企業のシェア差の拡大が生じるという結果の十分条件の分析の結果，2つの解が導出された。1つ目の解は，下位企業との比較において上位企業の製品導入行動の「量が相対的に多い」かつ「複雑性が相対的に高い」かつ「競争的異質性が高い」場合に，2企業のシェア差の拡大が生じるというものであった。2つ目の解は，下位企業との比較において上位企業の製品導入行動の「量が相対的に多い」かつ「複雑性が相対的に低い」かつ「競争的異質性が低い」場合に，2企業のシェア差の拡大が生じるというものであった。次に，2企業のシェア差の縮小が生じるという否定の結果の十分条件の分析の結果，こちらも2つの解が導出された。1つ目の解は，下位企業との比較において上位企業の製品導入行動の「量が相対的に少ない」かつ「競争的異質性が低い」場合に，2企業のシェア差の縮小が生じるというものであった。2つ目の解は，下位企業との比較において上位企業の製品導入行動の「量が相対的に少ない」かつ「複雑性が相対的に高い」かつ上位企業と下位企業が「ライバル関係にある」場合に，2企業のシェア差の縮小が生じるというものであった。
これらの分析結果は以下4点を示唆している。第1に，表3に示されるように，今回の結果からは検証することのできなかった仮説3（a）を除いて，全ての仮説と整合的な解が導出された。このことは，本論の仮説が概ね妥当であったことを示唆していると見なし得るであろう。第2に，今回の4つの解は全て，市場シェア差の拡大／縮小が，単一の条件ではなく，いくつかの条件の組み合わせによって生じることを示唆していた。このことは，既存研究に対して因果関係の複雑性を考慮することの必要性を示唆していると言い得るであろう。第3に，市場シェア差の拡大という結果の解（解1・解2）と縮小という結果の解（解3・解4）は非対称であった。このことは，既存研究に対して因果関係の非対称性を考慮することの必要性を示唆していると言い得るであろう。第4に，市場シェア差の拡大という結果の解も縮小という結果の解もそれぞれ2つの条件組み合わせが導出された。このことは，既存研究に対して因果関係の等結果性を考慮することの必要性を示唆していると言い得るであろう。
仮説と分析結果の比較
また，分析結果からの主な発見として以下の2点が指摘できる。第1に，仮説1（a）では3次元のうち2次元以上において積極的な競争行動を採用しなければ市場シェアは拡大しないと予測していたが，解1の結果は3次元全てにおいて積極的な競争行動を採用しなければ市場シェアは拡大しないというものであった。第2に，解2は，全ての仮説の予測と非整合的な解であり，この解の存在自体が発見であった。解2は，単純で，競合企業と同質的な製品導入行動であっても量で競合企業を上回れば，市場シェアを拡大することができると解釈可能である。これらの発見は，「積極的な競争行動が高い企業成果をもたらす」という既存研究の基本仮説を，「量，複雑性，および競争的異質性の3つ全ての次元において積極的な競争行動，または，量の次元に特化した積極的な競争行動のいずれかが高い企業成果をもたらす」というより精緻な仮説へと修正することに繋がる発見であるという点で，非常に有意義なものであると見なし得るであろう。
3． 結果の頑健性の確認既存研究（Fiss, 2011; Frösén et al., 2016）に倣い，得られた結果の頑健性を確かめるために，追加分析を実施した。具体的には，得られた4つの解に対する各事例のメンバーシップ値を説明変数，キャリブレーションを行っていない2企業の市場シェア差の変化の値を被説明変数とする回帰分析を実施し，それぞれの解に当てはまる程度と市場シェアの拡大／縮小の程度の関係性を分析した。分析結果は表4に示されるとおりであった。分析の結果，解2以外の3つの解において，得られた解に近い事例ほど，市場シェアが大きく拡大／縮小しているという関係性が示唆された。この結果から，解2の頑健性に関してはやや懸念が残るものの，それ以外の3つの解に関しては一定の頑健性を有していると言い得るであろう。
回帰分析（固定効果モデル）を用いたfsQCAの分析結果の頑健性のテスト
ただし，***は1％水準，**は5％水準で有意。（）の中の値は標準誤差。
本論の知見から得られる競争ダイナミクス研究に対する学術的示唆として以下の2点が挙げられる。第1に，因果関係の複雑性，非対称性，等結果性を考慮することで多くの知見を見出した本論は，競争ダイナミクス研究に対して新しい研究の方向性を示すことに成功したと言い得るであろう。第2に，競争ダイナミック研究の基本仮説の精緻化可能性を示唆する分析結果を見出した本論は，競争ダイナミクス研究に対して重大な論点を提示することに成功したと言い得るであろう。
また，本論の知見から得られる実務的示唆として以下の2点が挙げられる。第1に，市場シェアの拡大を目指す企業は，量，複雑性，競争的異質性の3次元全てにおいて積極的である「包括」型の競争行動か，複雑性や競争的異質性を中途半端に考慮せずに量の次元おける積極性に特化する「質より量」型の競争行動を採用すべきであろう。第2に，市場シェアの維持を目指す企業は，量の次元において競合企業に遅れを取らないことに最も注意を払うべきであろう。特に，競合企業が市場シェアの近いライバル企業である場合には，量において遅れをとることが，そのまま市場シェアを奪われることに直結する危険性があるため細心の注意を払う必要がある。
2． 今後の課題本論の今後の課題として以下の2点が挙げられる。第1に，さらなる原因条件の考慮が挙げられる。特に，企業を取り巻く状況に関して，本論では2企業の関係性しか取り扱っていないが，資源や能力といった企業要因や競争の激しさや成長率といった市場要因など考慮すべき原因条件はまだまだ残されている。これらの原因条件を組み込んだ分析を行い，高い／低い企業成果をもたらす多様な条件組み合わせについて理解することが，今後の研究には求められるであろう。第2に，さらなるマーケティング手法の考慮が挙げられる。本論は製品導入行動に分析の焦点を絞ったが，価格変更行動や，プロモーション行動，販路拡大行動などのマーケティング手法も競争行動に該当する。これらの競争行動においても，本論が見出した知見が適応可能であるかについて検証する試みや，各競争行動に特有の条件組み合わせを特定化する試みが，今後の研究には求められるであろう。
本研究はJSPS科研費JP21K01763の助成を受けたものである。
中村 世名（なかむら せな）
専修大学経営学部准教授。2016年3月に慶應義塾大学院商学研究科修士課程を修了。2019年3月に同研究科博士課程を単位取得退学。専修大学経営学部講師を経て，2022年4月より現職。専攻は，マーケティング戦略論，製品戦略論，競争戦略論。
全てのエビデンスデータはJ-STAGE Data で利用できます。(リンク先）The data analysis file and all annotator data files are available in J-STAGE Data, (link here)
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