| 研究課題/領域番号 |
21K01687
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
谷口 真美 早稲田大学, 商学学術院, 教授 (80289256)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ダイバーシティ / 多様性 / 取り組みの変遷 / 時系列分析 / 定着 / マルチレベル / コンテクスト / 国際比較 |
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| 研究実績の概要 |
企業組織において、どんな場合に、どのように個人に多様性施策が認知され受け入れられ個々の行動につながるのか、さらにそれが経営成果につながるメカニズムは何か。この問いを明らかにするために、２年目である、2022年度は、次の３つを実施した。
第１に、「時系列のアーカイブ調査」を継続した。本年度は、より内容を時系列で質的に分析する作業を行った。具体的には、日本企業の売上高上位企業の中で、特に取り組みに対して外部評価が高い企業50社の、外部公開資料を用い、2013年から2022年までの取り組み姿勢の変遷内容を質的に調査した。外部評価の高い企業の中でも、おかれた環境・企業特性によっていくつかのタイプに分かれることを示し、考察を行った。
第２に、「文献レビュー」を行った。多様性推進施策と成果に関する諸外国の研究結果、およびマルチレベル分析についての文献レビューを引き続き行った。その結果、諸外国の多様性推進施策の成果とのかかわりはおかれた状況（コンテクスト）が及ぼす影響が大きいことを見出した。
第３に、「国際キャリア比較研究プロジェクト（５C: cross-cultural collaboration on contemporary careers）の研究者との意見交換」である。マクロレベルのコンテクストが及ぼす影響を分析する際には、ミクロレベルの理論との整合性を考察することが必要であると再認識した。調査結果の一部として、Career around the Globeの１章を執筆した。進出先の国の文化的背景によって、企業の人事の取り組みをどのように従業員が受け止めるかが変化してくること、たとえ本国親会社から見て経営合理的な判断であっても文化的背景との間で、リーダーがジレンマに直面することを事例によって明らかにした。
引き続き、コンテクストが及ぼす影響を明らかにするため、諸外国の研究者との意見交換を進めていきたい。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究2年目は、引き続き文献レビューとデータ収集を主に行った。た。とくにデータ収集に関しては、2012年から2022年まで50社の取り組みの変遷を質的に調査し、より深い分析を行うことで、企業の取り組みの傾向を分類し、考察することができた。
また、海外学会参加や対面調査を海外で行うことができ、より深い議論と発見事実の考察が可能となった。引き続き諸外国の研究者とのネットワークの中で、意見交換を頻繁に行い、分析結果を統合していきたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
3年目に該当する2023年度は、次の方法で調査研究を継続し、分析結果を統合する。
第1に、2022年度に実施した「時系列のアーカイブ調査」のサンプルサイズを100社追加するとともに、さらに精度を高めるために同規模の競合企業についても調査し、比較分析を行う。取り組み姿勢の変遷を分析し国内企業の取り組みの全体動向だけでなく、何が取り組みの違いをもたらすのか組織特性とおかれた外部環境をもとに分析する。
第2に、多様性の取り組みに関連するマルチレベルの実証研究のレビューを引き続き行う。
第3に、「に、アメリカ、欧州諸国での企業の取り組みの変遷（とくに2000年から2023年現在）の傾向について、Diversity研究者への現地ヒアリング調査を行う。
第4に、2023年7月に、European Group for Organizational Studiesおよび 8月にAcademy of Managementの年次大会にて研究発表、海外研究者との情報交換を行い、分析結果の統合と、ハイインパクトジャーナルへの成果公開を目指して投稿する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
１）米国、欧州、アジアでの企業の多様性の取り組みの歴史的変遷についてのヒアリング調査を次年度に実施することになったため
２）日本企業の取り組みに関する時系列分析について、次年度にさらに詳しい資料収集と分析を行うことになったため
１）については、2023年初夏に、北米、欧州において多様性および人的資源管理研究者へのヒアリング調査を実施し、国際比較の視点で、多様性の取り組みの歴史的変遷について考察を行う。２）については、企業の取り組みについて、資料収集と企業特性による分類を、日本語・英語、両方に堪能なリサーチアシスタントを雇用し、データの量と質の面で充実を図る。
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