あともう少しで1年になる

　米国に来て、あと１か月弱で1年が経つ。本当に、早いものだ。私の英語能力は、いまだ伸びていない。

　しかし、１点だけ、うまくいった点がある。それは、非常にいい感じに体重が落ちていることだ。急に痩せることはなかった。徐々にいい感じに体重が減ってきている。まだ、数キロ落とす必要があるが、多分それは、この一年で達成されると思う。

　米国に来ても、実はかなり我慢した。思った以上にここは食べ物がおいしいので、やはり食べたくなるのだ。ワインやビールも太る要因なので、かなり自己抑制した。また、アイスクリームもおいしいのだ。ここは。

　しかし、いい感じに体重が落ちてきた。１年前のズボンなど、いまはがぶがぶだ。

今日はリンカーン先生と会った

　今日は、リンカーン先生と会った。とても楽しかった。なんと９０分以上も付き合っていただき、とても感謝している。

　リンカーン先生は、ハースビジネススクールの重鎮だ。若いころには、有名なジャーナルに多くの論文を掲載している。だから、セミナーでも、リンカーン先生が出席すると、スピーカーは常に意識している。それが、私でもわかるので面白い。

　私は、セミナーに出席するたびに、米国の研究者は統計学を多用するので驚いたという話をしたとき、先生は良い点もあるし悪い点もあるという話をしてくれた。

　特に、最近の米国の経営学者は、メインテーマに挑戦せずに、計量的に非常に特殊なことばかりに目が向く傾向があるということ、あるいははじめにデーターありきで、そこから無理やり論文を書くケースもかなり多いということを気にされていた。むしろ、最近では、ウリアムソンのような経済学者の方が、組織の研究に対して貢献しているのではないかと思うということであった。

　また、昔は米国経営学も、基本的にはアカデミズムよりもいかにビジネスの教育をするかが中心で、実務経験のある人もかなりいたが、いつ頃からか、アカデミズムが求められるようになり、そして当然ＰＨＤが必要となり、統計を使った研究が多くなったということであった。

　とくに、現在は、バークレー、シカゴ、ＭＩＴなど有名なビジネススクールの先生は計量的な研究をしているということだった。ハーバードは、少し異なるということであった。

　リップサービスで、リンカーン先生は、日本の学会では、たぶん計量的な研究だけではなく、野中先生のような哲学的な研究、ケース研究、解釈学的な研究など多様なのではないかといい、ある意味でそれもいい点はあるように思うといってくれた。

　その他、いろいろと話ができ、今日は本当に楽しかったし、非常に勉強になった。セミナーに出るよりも勉強になった。やはり、偉い先生は違うと思った。そういえば、リンカーン先生も、若いとき、論理実証主義、ポパー、クーンなどの科学哲学の本も読んだという話もされていた。　

米国経営学の実証主義パラダイムは堅固

　今日も、セミナーで実証研究の報告を聞いた。これまで、このブログでも統計学を用いた米国式の研究に対して批判的な意見を書いてきた。ささやかな抵抗だ。

　しかし、今日ではっきり認識した。参りました。もうこの研究方法やスタイルは堅固な「パラダイム」なのだ。よほどのことがないと、変化しない。このパラダイムの中にいるかぎり、絶対に実証研究は必要なのだ！

　　それを破壊することは無理なのだ。それにもんくをいっても、共役不可能なのであり、全くのナンセンス。だから、米国で経営学で頑張ろうとする人は、絶対に統計学が得意でないとだめだ。これは、絶対条件。そして、米国で偉くなったら、実証なくしても、好きなことを言えるようになる。でもその確率は、０．００１％以下？？？。

　　さすがに、毎週のようにこういった研究を聞かされると、もう抵抗はできなくなる。本当にもう参りましたという感じになる。そこに、経済学的な思考を導入することは無理で、ナンセンスだ。パラダイムが異なるので、共役不可能なのだ。

　　たとえば、本日の仮説「途上国でベンチャー企業が軍人との関係を深めるほど、資源を容易に利用することができる（ベネフィットが高まる）」といったような仮説が９個ぐらい並ぶ。これを実証する。結論はすべて実証されたとなる。今回は、航空会社産業のデータを使って、実証していた。もちろん、批判は航空会社産業で実証することの違和感に集中する。

　論理的にいえば、もともと実証はできない。すべての時代のすべての産業によって実証しなければならないから。これは、「すべてのカラスは黒い」が実証できないのと、大した差はない。しかし、そんなことはどうでもいい。実証し、ジャーナルに載れば、勝ちだ。

　私が感じる違和感は、何度もいっているように、仮説の形成に「均衡」の概念がないことだ。経済学的には、企業が軍人と深い関係を持ってば、一方でベネフィットは高まる（コストは下がる）が、他方でコスト（リスク）も高まると予想できる。軍人に利用されるから。

　すると、どこかで最適な（最少コスト）になるような「適切な企業と軍の関係」があることが容易に推測できる（図を書けばわかる）。だから、最適な企業と軍との関係が実際にもあるのかどうか、強く結びつくと、企業は失敗し、他方結びつきが弱いと失敗するということを実証してほしいということになる。

　しかし、これはパラダイムの異なる考えなのだ。このような発想は、経営学者にはないのだ。それは、ナンセンなのだ。

　私も経営学者なのだが、日本で教育を受けたので、・・・とにかく、米国経営学の実証主義パラダイムは強い。すごい。　

統計が得意という米国の学者と言わない日本の学者

　多分、平均すれば、米国人よりも日本人の方が数学ができると思う。しかし、日本経営学者よりも米国経営学者の方が圧倒的に統計学を利用する。この矛盾をどう解釈するか。

　昔、防衛大の教官をしていたとき、毎年、海外から学者を読んで１週間ぐらい講義をしてもらうというプログラムがあった。ある年、聞いたこともない米国の田舎の大学で女性の先生がやってきた。どういう縁でこうなったのかわからないが、講義にホフステッドの国民文化論の話をよくするので、あるとき、私は「あなたは統計学が得意なのか？」と質問した。彼女は、「私は統計学が得意よ」といった。そして、次にこういった。「統計学なんて、ソフトを使えば、簡単よ」と。

　これだ。日本人と違うのだ。日本人の場合、統計学の数学的構造を完全に理解しているとき、はじめて統計学が得意だという。統計ソフトだけを使い、その結果を解釈できるぐらいでは、得意とは言わない。しかし、米国の学者は統計学の数学的な構造を知らなくても、ソフトを使えれば得意という。

　同じことが、簿記と財務諸表との関係でもいえる。日本人は会計が得意だというときには、大抵、簿記が得意で、財務諸表を読むこと得意な場合、会計が得意だというのだが、たぶん米国人は簿記ができなくても、財務諸表が読めれば、会計が得意だというのだろう。

　もう一つ同じことが、ゲーム理論でもいえる。日本の経済学者はもちろん９９％がゲーム論を知っている。しかし、ゲーム論が得意だと自称する人は少ない。ゲーム論の世界は、完全に数学的世界だ。その世界を完全に理解していないと、日本の学者は得意だとは言わないし、専門だともいわない。

　この違いをどう思うか。私は、日本人は謙虚でいいと思うのだが・・・しかし、これでは世界と戦っていけないかも・・・・

こんなことも統計使って実証するのか。米国経営学

　昨日は、ＵＣバークレーのハーズビジネススクールの注目の若手女性教授の報告セミナー。ドイツ出身で、かわいらしい感じ。人気ありそう。しかし、ああ、米国経営学もここまできたかという研究だ。内心、日本は、まねる必要はない。無理やり実証研究だ。
　
　彼女の研究は、オーバーコンフィデンスな経営者がどのようなファイナンス行動に影響を与えるかという研究だ。たとえば、「自信過剰な経営者は（なぜかわからないが）株式による調達よりも負債による資金調達を選択する」という仮説設定し、５％有意だったという話だ。昨日は、さらに自信過剰な経営者ＣＥＯと自信過剰のＣＦＯがどんな影響を与えるかという話だった。
　
　最後は、リニアーの式を作って、重回帰分析にもっていくのだが、ＣＥＯとＣＦＯ独立変数になっている。本当？、両者は相互作用しているだけではなく、そこにナッシュ均衡が成り立つのではないの？その結果、自信過剰ＣＥＯと非自信過剰ＣＦＯとか、自信過剰ＣＥＯと自信過剰ＣＦＯ（囚人のジレンマ）など複数均衡があり、それがファイナンス行動の違いをもたらすのでは？それを独立変数にして重回帰やるの？やっている！！！！

　理論的な考察はまったくなく、まあジェンセンのエージェンシー理論はさすがに有名なので、否定できないようで、少し紹介していた。いずれにせよ。理論的な考察は、ほとんどなされず、ひたすら実証研究に向かうという姿勢だ。

　すると、今度は「自信過剰」をどうやって計測するのか、疑問になる。これがままたすごい。ある項目に関して平均よりも上の値をとる人が自信過剰となる。６０００人のデーターを使って、平均をだし、それより上の人なので、２８００人ぐらいが対象となっていたような感じだった。

　内容はどうでもよかったが、今回も、そのデータの数が６０００人に圧倒された。今後は、ＣＥＯとＣＦＯだいけではなく、ＣＯＯも入れて研究するといっていたが、科学はシンプルな方向に進むのに、その反対の複雑な方に進んでいることにびっくりした。反証可能性が低下する。

肉体労働としての米国式実証研究

　昨日のセミナーは、テーマが面白かった。社会学、心理学では、本当にいろんな理論がでるんだなあと感心する。theory of diffusion　というのがあるらしい。これは、イノベーションがどのように波及するのか、広がるのかという理論らしい。社会学なので、文化や宗教や価値観の違いによってその波及速度や波及の仕方が異なるということのようだ。

　昨日はのセミナーの報告（カルフォルニア大学デイビス校の教授）は、波及とはある意味で逆の、受け入れたものをどのように捨てるのかという問題意識にもとづく研究で面白かった。

　いつものように仮説を並べてそれを実証するというパターンの研究だ。とにかく、経営学者はやたらに仮説を作って、実証したがるのだ。

　今回は、たとえば（仮説１）よく実践されているようなことは、放棄されにくい。とか、（仮説２）組織内部の人を使って実践されることは、放棄されにくいとか。そんな仮説を６つぐらいだして、それを実証する。全部検証されると、怪しいので、一つは実証されなかったというストーリーだ。そのストーリー通りの報告だ。

　いままでやもやしていたが、今回ではっきりわかった。経営学者には、経済学と異なり、「均衡」という発想がないのだ。最適とか、最大とか、最少とかもない。とにかく、勝手に、安易に仮説を作る。

　このことは何を意味するのか。仮説が説明している現象が「安定」しているとか、そこに収束していくという発想がまったく存在しないということだ。その仮説は、少なくとも５年間は安定しているのかとか、初めは異なる現象でも時間とともにそうなるのかとかいった仮説ではないのだ。

　まさに、その場かぎりのアドホックな仮説だ。とにかく、いま実証して、統計的に９９％あるいは９５％確かでればいいという安易な発想なのだ。だから、だれでもすぐに実証研究できるのだ。

　経済学の場合には、個々人が合理的で効用最大化あるいは利益最大化に基づいて行動するという仮定のもとに、最終的にそのような状況や現象に収束するあるいはそのような状況や現象は安定しているあるいは均衡しているという仮説になるのだ。

　このような理論的考察をまったくしないで、ただひたすら肉体労働のように実証する。一時的に統計的に実証されればいい。これが米国の実証主義の経営学だ。肉体労働する前に、頭を使うべきではないか？その仮説が語る現象が安定して起こる現象なのか？あるいは、時間とともにそこに収束する現象なのか？あるいはある衝撃で一時的に変化してもまたそこに戻っていくような現象なのか？

　このようなことを説明する理論がないのだ。理論があれば、そんな簡単に実験仮説は出てこないはずだ。

　経営学には理論がないのだ。常識で不安定な現象に関する仮説をとにかく手っ取りばやく作っているだけなのだ。しかし、大量のデータを集めて、それを処理するその肉体労働には、頭が下がる。その努力は、否定できない。この意味で実証経営学者はえらい！

　しかし、Ｈ．Ａ．サイモンが、経営学を科学にするために、なぜ限定合理性仮説を提案したのか、経営学者が考える必要があるように思う。むしろ、経済学者の方をこれを受けいれ、学び、そして発展しているように思われる。

ケーブルテレビの修復にぐったりした

  ２日前、突然、ケーブルテレビの画面が「少しまって、すぐに使えるようになるので」になった。しかし、待ってもテレビが映らない。困った。いろいろ探して、ケーブルテレビの会社に電話するが、休日のテープが繰り返される。

　結局、ネットを使って、カスタマーサポートの「チャット」を利用した。そもそもチャットなど、日本語でもしたことがない。私の英語のライティングの速度が遅いので、オペレータがときどき「接続が切れた？」とか、いろいろコメントがくる。いろいろと、やりとりして、何とか修理屋（テクニッシャン）がアパートに来る予約がとれた。

　今日、予定通り、修理屋さんがやってきて、やっとテレビが見れるようになった。やれやれ、と思っていたら、今度は電話だ。カスタマーの満足度調査の電話。満足なら１、不満足なら２をおす、結構、たくさん質問してくる。最後の方になると、満足は５で、不満は１をと言っているように聞こえてきた。私の回答は、あっていたかどうかどうか不安になった。

　しかし、なぜ突然テレビが映らなくなったのか、理解不可能。　やあ、アメリカはこれがあるので、疲れる。リスニングが得意でないので、電話は本当に疲れる。ぐったり。

研究者の不条理

  米国では、無理やり感のある実証研究が多いのだが、私が主張する「不条理」に陥っている研究者が意外に多いように思える。

　実証研究の場合、データーを集めることも大変だし、それを入力するもの大変だ。相当のコストだ。その上で、統計的な処理を行うのだが、思った結果が出ない場合、どうするのか。

　もう戻れないように思える。データを捨てられない。捨てるには、あまりにもコストが高い。そこで、無理やり、データを使いだす。複雑な統計処理をしてみたり、仮説を複雑にしたり、と。

　まさに、不条理に陥っていて、抜け出せない。そういった研究報告もかなりあるのではと・・思う。

何となくわかってきたこと

　バークレーの今回の春学期のセミナーに出ていると、わかってくることがある。

（１）企業経済系の博士課程の学生だと思うが、少なくとも１人優秀なアメリカ人がいる。それから、組織論系にも癖のある優秀な学生が１人いる。

（２）もう一つ、やはりバークレーは米国でも有名な大学なので、セミナーでの報告者として招待されると、うれしいようだ。アメリカは日本以上に学者の流動性は高いので、有名な大学には有名な先生が集まるのは当然。そして、有名な大学の有名な先生は、まちがいなく、米国の有名大学出身であること。

（３）最後に、実証研究が多いが、やっぱり社会科学系の実証は無理やり感がある。しかし、ジャーナルに掲載するためには、しかたないのだろう。

今週のセミナーでわかったこと

　今週も三つのセミナーに参加した。（１）組織マネジメント、（２）企業の経済関係、（３）制度分析。

　（１）では、バークレーの、多分、心理学の有名な先生が登場したようだ。だから、参加者が多かった。自分が展開した心理学の理論の紹介と応用について話をしていた。まったく、知識がないので、理解が難しかった。もちろん、私の英語能力の問題もある。

　そして、統計について、有意水準の問題とは別の疑問をもった。決定係数の問題だ。これも、多分厄介な問題をはらんでいると思う。（次回は、もっと研究して鋭く批判してみたい）決定係数がどれだけだと、妥当な研究なのかわからないのだ。ある本では、０．５以上ないというハードルの高いもののあるし、理系的には、０．２か０．１でもという解説もある。しかし、このレベルだと、ほとんど説明していなのではないの？しかも、有意水準の問題あるから、本当に信じていいの・・・・・・？という疑問がでてきている。

（２）は、今回もパテントの問題で、米国では共同パテントを所有する企業は共謀しやすいという命題をなんとかして実証しようとする研究。実証の仕方が複雑なので、やはり無理やり感があり、いい研究ではなさそうだという感じがした。しかも、気になっていた決定係数が抜けているのが気になった。

（３）久しぶりに、私が理解できる内容の報告だった。エージェンシー理論だ。報告者は、トロント大学の先生で、実に面白そうな内容だ。だから、なんとウイリアムソンも登場して聞きにきた。内容もわかったし、その他のこともわかった。

　内容は、エージェンシー理論で、この理論によると、プリンシパルとエージェントが利害と情報が不一致のとき、エージェントはモラルハザードを生み出すことになる。そこで、それを抑止するために利害の一致と情報を一致させる仕組み（制度）を考えるというものだ。

　このことを、１８世紀のリバープールの貿易船の船長と船の所有者の関係に応用しようとするもので面白かった。とくに、英国が戦争しているときは、船が危険にさらされるの、船長のモラルハザードが発生しやすい。しかし、歴史的データーによると、そのモラルハザードを避けるために、船の所有者かつ船長のケースが多かったというまさにセルフ・ガバナンスの証明している報告だった。

　しかし、質問者の質問のレベルが低くて、がっかりした。報告者は、バークレーの権威に押されて、丁寧に答えていたが、はっきりいってどうでもいい質問ばかり。少し、腹が立った。ウイリアムソン教授も、それがわかったようで、議論が先に進まないので、途中で帰っていった。

　しかし、ある意味でうれしくなった。というのも、このレベルなんだということが、分かったからである。問題は、やはり英語だ。英語。これである。

統計的な研究への科学的疑念

　前に、確率的な言明は経験的にテストできないので、科学かどうか怪しいという話をしたことがある。

たとえば、「明日晴れる確率８０％」確率言明は、正確にいうと「明日晴れる確率８０％かつ晴れない確率２０％」という自己矛盾した言明になる。したがって、反証不可能。絶対に間違えない。明日、晴れても、晴れなくても、この言明は正しいのである。したがって、経験とは無関係に正しいのだから、そのような言明を扱う学問は経験科学ではないのでは・・・・・・という疑問である。

　今週のバークレーでの実証研究の発表で、これに関わる発表があった。スタンフォードのロースクールの先生が、「米国で特許申請をした場合、試験官は提出されたさまざまな資料や方法などには依存せず、自分の方法で合否をきめている（専門ではないので日本語訳はわかりませんが）」というような仮説を実証し、有意水準５％で検証されたという話をしていた。母集団がそういった性質をもっているという話だったと思う。（膨大な資料を分析している点ではすごい）
　
　しかし、ではこの統計的推定（命題）にしたがって、今後、米国で特許申請する場合、提出資料に手抜きをしてもいいかというとやっぱり不安だと思う。９５％はそうかもしれないが、５％は提出物を精査するかもしれないので・・・・・。１００％でないかぎり、やはりいつものようにしっかり資料を提出ことになるだろう。そうなると、このような命題は実際に本当に役に立つの？という疑問が起こるのである。

　私の統計学の知識が怪しいので（昔、学んだので）、すみません、誤解かもしれませんが・・・・・・こちらは、実証研究が多いので、統計学の復習しなければらないと、いま真面目に思っています。

菊澤 研宗: 組織は合理的に失敗する(日経ビジネス人文庫)

菊澤 研宗: 戦略学―立体的戦略の原理

菊澤研宗: 戦略の不条理 なぜ合理的な行動は失敗するのか (光文社新書)

今週のセミナー

　　今週は、（１）組織論のセミナー、（２）イノベーションのセミナー、そして（３）ウリアムソンの制度分析セミナーに参加。スピーカーは、スタンフォード大、スタンフォード大、そしてボストン大の先生という顔ぶれだった。
　
　三つとも、計量的な研究発表で、実証するためのデータを集めたり、分析したりする大変さが伝わってきた。官僚制の研究、特許の研究、そして「地方自治体が、環境対策のための基準を定めて、それにもとづいて市庁舎を新築すると、民間でも環境ビジネスが活性化する」というようなことに関わる複数の仮説をテストしている人もいた。
　
　その仮説は反証されていたようだが、ケインズ理論と関係しないの？というような仮説も反証されており、少し気になった。しかし、英語が早くて全くついていけない。残念！

菊澤 研宗: 組織は合理的に失敗する(日経ビジネス人文庫)

菊澤 研宗: 戦略学―立体的戦略の原理

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日米のセミナーの違いのひとつ

　バークレーで、いろんなセミナーに出席していると、気になる日米の違いがある。日本にいたときから、その違いは知っていたが、こちらに来て、自分の中でその評価に少し変化が起こっている。
　
　講義や説明している途中でも質問する米国人と、聞き終わってから質問する日本人の違いだ。

　日本にいるときは、たとえばセミナーに米国帰りの研究者がいるとしよう。当然、途中で質問する。ところが、面白いことに、べたべたの日本人が司会者の場合、それを止めて、説明が終わってから質問してくださいと制する。このとき、私も思ったが、「なんて古臭い司会者なんだ」と。
　
　ところが、こちらに来て思うのは、やっぱり話が終わってから質問してほしいと思うことが意外に多い。途中で、個人的な質問が始まると、最悪の場合、スピーカーの話が途中のまま、時間切れで、本日のセミナーは終わりというのを何度かみた。
　
　こちらは、その最後のところを聞きたかったのに、６０％のところで、時間切れ。質問もたいしたことはなく、言葉や用語の説明だったり。空しい。スピーカーが偉い人の場合は、「それについてはこれから説明するので」といって、とにかく先に進んでくれるのだが、若いスーピカーの場合には、質問が無視できず、時間切れとなる。なんとも、後味が悪い。

　こちらでも、アジア人が多いときには、日本と同じスタイルが多い。考え方によっては、時間が限られているときには、こちらの方が合理的かもしれないと思う。ただ、この方式の悪いところは、スピーカーが話しすぎて、質問時間がなくなることだが・・

特に質問を受けたくない人は戦略的にだらだら話す日本はいる！！！

菊澤 研宗: 組織は合理的に失敗する(日経ビジネス人文庫)

菊澤 研宗: 戦略学―立体的戦略の原理

菊澤研宗: 戦略の不条理 なぜ合理的な行動は失敗するのか (光文社新書)

今日のセミナーは残念

　今日は、午後のセミナーで、スタンフォードの有名教授Ｄｏｕｇlas　Ｂｅｒｎｈｅｉｍがスピーカーということで、出席した。ところが、残念、キャンセルだった。顔だけでも見たかった。

　やっぱりアメリカははっきりしている。有名教授は、学歴がすごい。彼も学部はハーバード大学で、そしてＭＩＴでＰｈｄ。その後も、スタンフォード、プリンストン、そしてまたスタンフォードにもどっている。いや、聞きたかったなあ。たぶん英語も聞き取れなかったし、内容もわからなかったかと思うが・・・・

ＵＣバークレーは、全米の有名大教授や有望な若手研究者がくるので、本当に素晴らしい。

　結局、今日は、時間が余ったので、同じくセミナーに参加しようと来ていた韓国の知り合いの大学の先生と茶店で話をし、その後、私は英語論文の書き方セミナーに出席して、帰宅した。何となく、気の抜けた一日だった。

菊澤研宗: 組織の不条理―なぜ企業は日本陸軍の轍を踏みつづけるのか

菊澤 研宗: 組織は合理的に失敗する(日経ビジネス人文庫)