Hofstede, G. H. (1980). Culture's consequences: International differences in work-related values. Beverly Hills, CA: Sage.

Hofstede, G. H. (1984). Culture's consequences: International differences in work-related values (Abridged ed.). Beverly Hills, CA: Sage.
邦訳, ギァート・ホーフステッド (1984)『経営文化の国際比較: 多国籍企業の中の国民性』(萬成博, 安藤文四郎 監訳). 産業能率大学出版部.

Hofstede, G. H. (1991). Cultures and organizations: Software of the mind. London, UK: McGraw-Hill.
邦訳, G・ホフステード (1995)『多文化世界: 違いを学び共存への道を探る』(岩井紀子, 岩井八郎 訳). 有斐閣.

　ホフステッド(Geert Hofstede; 1928-)の『経営文化の国際比較』 (Culture's consequences) (Hofstede, 1980)は、多国籍企業における文化の国際比較を40ヶ国にわたって行なったという点で注目すべき研究である。一般的に普及して邦訳もあるのは1984年の簡略版(Hofstede, 1984)の方であるが、まずは、ホフステッドの行なったIBMを対象としたといわれる調査の概要をまとめておこう(Hofstede, 1984, ch.2)。ただし、IBMは同書中HERMESとニックネームで仮称され、IBMはいまだにHERMESがIBMであることを公式には認めていない。

ホフステッドの考える文化

　人間は各人、類似した状況であれば、同一人を多かれ少なかれ同じ行動に導くような、時間的に安定したある一定量の心理的プログラム(mental programs)をもっていると推測される。そのおかげで人間の行動はランダムではなく、ある程度予測可能なので、社会システムは存在しうるのだ(Hofstede, 1984, p.14 邦訳p.2)。ただし、心理的プログラムには、その人に固有の部分と、他の人と共有している部分とがある。それを図1のように三つのレベルで図示すると、その底には、すべての人間に共通して存在する普遍的レベル(universal level)の心理的プログラムとしては、人体の生物学的な活動システム、笑いや涙のような表出行動、集団行動、攻撃行動が含まれる。他方、一番上には、個人的レベル(individual level)の心理的プログラムとは個人のパーソナリティーのレベルのものである。では、その間の集合的レベル(collective level)の心理的プログラムとは、どんなものだろう。これは、一定の集団やカテゴリーに属している人々に共通に見られるが、他の集団やカテゴリーに属している人々には共有されていないものである。例えば、自分自身を表現するための言語、年長者に対する敬意、快適であるために保たれる他者との物理的距離、食事・恋愛のような一般的な人間の活動を知覚する方法とそれに伴う儀式である。そして人間の文化はこのレベルに属している(Hofstede, 1984, pp.15-16 邦訳pp.4-5)。

図1. 心理的プログラムの独自性の三つのレベル
(出所) 高橋(1995) p.126, 図1。

ホフステッドの調査の概要

　ホフステッドの調査は1967〜1973年に行われたもので、66ヶ国、のべ約117,000名からデータが集められたという。調査は第1次調査と第2次調査とからなり、表1のようなスケジュールで行なわれた。第1次調査のうち、1967年6月の調査データはそれ以後の調査とは異なる質問が非常に多かったので用いられなかった。第1次調査の結果、新しい調査票が作られた。新調査票はすべての第2次調査で用いられる60問の中核的質問(A1〜A60)と、使用が推薦される66問のオプション質問(B1〜B66)とから構成されていたとされる。

　第1次・第2次調査のデータのうち、国間の比較のための国別得点は、営業部門、管理部門のデータが用いられ、製品開発部門、製造部門のデータは用いられなかった。したがって、営業部門と管理部門とでは調査が2回行われていて、表2のうち網掛け部分が国間比較に用いられたデータの収集に関する部分である。 　職種カテゴリーのいくつかで欠けているデータは、他の職種カテゴリーから推測したとされる。1回だけ欠けている場合には、2回の調査の間にその国の他の職種で生じた平均の変化を用いて推測し、2回とも欠けている場合には、全世界データでの職種間差異で修正した上で、その国の他の職種のデータから推測されているという。

　この結果、39ヶ国のデータが利用可能となり、うち30ヶ国で調査を2回実施したことになる。これにIBMの支社ではないが、ユーゴスラビアで他の製品とともにIBM製品の販売・サービスをしている労働者自主管理の輸出入組織のデータが1971年に得られたので、このユーゴスラビアを40番目の国として加えている。当時のユーゴスラビア社会主義連邦共和国は、1991年からの紛争で解体が進み、2003年にはユーゴスラビアという国名はなくなり、2006年には国家連合も解消されて、スロベニア、クロアチア、ボスニア・ヘルツェゴビナ、セルビア、モンテネグロ、マケドニアの6つの独立国に解体した。さらに2008年にはセルビアの自治州であったコソボが独立を宣言している。

　第1次調査から第1回分として1967〜1969年にかけて集められた31,218名分のデータ、第2次調査から第2回分として1971〜1973年にかけて集められた40,997名分のデータが分析に用いられたことになる。つまり、ホフステッドの分析は1967年〜1973年に行われた40ヶ国のIBMの営業部門、管理部門ののべ72,215人の回答をもとにして行われたということになる。この2回の調査で比較的安定している(スピアマンの順位相関係数ρ＞0.5)質問を使用して分析を行なったが、ρ≦0.35 の該当5問は除き、0.39≦ρ≦0.49 の該当5問は当分残すことにして分析が始められる(うち2問は後で除かれた)。

表1. ホフステッドの調査の概要

第1次調査　　(1967〜1970年、53ヶ国(18ヶ国語)、約60,000名)
1967年6月	製品開発部門(6ヶ国(5ヶ国語))
1967年11月	アジア、ラテン・アメリカ、太平洋諸国の全社員(26ヶ国(4ヶ国語))
1968〜69年	ヨーロッパ、中東諸国の全営業・管理部門
1970年	全製造工場(13ヶ国)
第2次調査　　(1971〜1973年、66ヶ国(18ヶ国語)、約60,000名)
1971年	製品開発部門の再調査……古い項目と新しい項目からなる過渡的な調査票
1971〜73年	営業・管理部門の再調査…新しい調査票

(注)	第2次調査の回答者は第1次調査の回答者と一部重なっている。第2次調査の回答者6万人のうち、3万人は第1次調査にも参加していた人、2万人は第1次調査以後に入社した人、1万人は第1次調査の対象から外れていた集団や国に所属していた人、という内訳になっている。
	第1回 1967〜1969年 31,218名
	第2回 1971〜1973年 40,997名

(出所) 高橋(1995) p.128, 表1。

国民文化の四つの次元

　IBMデータに現れたとされる国民文化の四つの次元(the four dimensions of national culture)を順に見ていくことにしよう。

(a)権力格差

　権力格差(power distance)とは、上司と部下の間の権力格差のことで、「上司が部下の行動を規定することができる程度と部下が上司の行動を規定することができる程度との差である」と定義されている(Hofstede, 1984, p.72 邦訳p.78)。実際の分析では、権力格差指標(Power Distance Index; PDI)が用いられている。権力格差指標の算出式は次のようになっている。

　理論的には -90≦PDI≦210 の値をとりうるが、実際の値は 11≦PDI≦94 であった。またPDIは職種(occupation)によって非常に異なり、教育レベル、地位レベルの低い職種ほどPDIは高くなる傾向がある(決定係数R²＝0.88)。算出のもとになっている質問項目は次のとおり。

B46. あなたの経験から考えて、次の問題がどの位の頻度で起こっていると思いますか: 従業員が所属長に反対を表明することをしりごみすること。

1. 非常にしばしば起こる
2. しばしば起こる
3. ときどき起こる
4. めったに起こらない
5. ほとんどおこらない

A54 & A55. ここに次のような4人の異なるタイプの管理者がいます。この文章をよく読んで、質問に答えてください。

• 管理者�@: 通常、即座に決定を行ない、それを部下に明確に伝えるとともに、部下がその決定を文句をいわず忠実に実行することを求める。(独裁的)
• 管理者�A: 通常、即座に決定を行なうが、それを実行に移す前に、部下に十分説明しようとする。部下に決定の理由を説明し、部下のどんな質問にも答える。(説得的/温情主義的)
• 管理者�B: 通常、決定を行なう前に部下に相談する。部下の意見を聞き、検討した後、自分で決定し、それを知らせる。決まった上は、たとえそれが部下の意見にそっていなくとも、すべて忠実に実行することを求める。(相談的)
• 管理者�C: [1967〜1969版] 通常、重要な決定を行う必要があるときは、ミーティングを開き、問題を投げかけ話し合いを行う。多数意見が決定として採用される。(民主的) [1970〜1973版の下線部] 一致点を探そうと努力する。一致点が得られれば、それを決定とするが、どうしても一致点が得られなければ、自分で決定する。(参加的)

A54. あなたは一般に、どのタイプの管理者のもとで働きたいと思いますか。一つだけ選んでください。

1. 管理者�@
2. 管理者�A
3. 管理者�B
4. 管理者�C

A55. あなたの所属長は、上記のタイプのうちどれにもっとも近いですか。一つだけ選んでください。

1. 管理者�@
2. 管理者�A
3. 管理者�B
4. 管理者�C
5. どれにも該当しない

(b)不確実性の回避

　不確実性の回避については、まず不確実性を回避する二つの方法、規則への志向性(質問B60)と雇用の安定性(質問A43)、そしてこの2変数と関連のあるストレス(質問A37)についての質問項目をもとにしている。2変数とストレスとの間には直接の因果関係はないが、不安水準と安全への欲求との間に次のような関係があるとされている。

　実際の分析では、不確実性回避指標(Uncertainty Avoidance Index; UAI)が用いられている。不確実性回避指標は次のようにして算出されている。

　理論的には -150≦UAI≦230 の値をとりうるが、実際の値は 8≦UAI≦112 であった。UAIは回答者の平均年齢との間に相関があった。算出のもとになっている質問項目は次のとおり。

B60. 会社の規則は破るべきではない−たとえ従業員がそうすることが会社にとって最善であると考えたとしても。

1. 大いに賛成
2. 賛成
3. どちらともいえない
4. 反対
5. 強く反対

A43. 今後いつまでこの会社で働き続けたいですか。

1. 長くて2年
2. 2年から5年
3. 5年より長い(しかし多分定年までは勤務しない)
4. 定年まで

A37. あなたは仕事の上で、神経質になったり、緊張したりすることが、どの程度の頻度でありますか。

1. いつも
2. 通常
3. ときどき
4. めったにない
5. 決してない

(c)個人主義と男性らしさ

　指標の作成に因子分析を用いたという個人主義指標(individualism index; IDV)と男性らしさ指標(masculinity index; MAS)については、その算出方法が、事実上明らかにされてこなかった。こうした事情もあって、Hofstedeの研究は非常によく知られているにもかかわらず、藤田(1999)以前には、厳密な意味での第三者による追試は行われてこなかった。ここでは、藤田(1999)によって初めて明らかにされた2指標の算出方法を整理しておこう。ホフステッドは「仕事の目標(work goals)」に関する14の質問における、国ごとの平均値をもとにして因子分析を行っている。因子分析の結果は表2に示される。

表2. 個人主義(第一因子)と男性らしさ(第二因子) 　

因子負荷量		質問: (次の各項目は)あなたにとってどの程度重要ですか。 　1.きわめて重要　　2.非常に重要　　3.まあまあ重要 　4.ほとんど重要でない　　5.まったく重要でない		平均	標準 偏差
第一 因子	第二 因子
-0.45	-0.54	A5	挑戦的な仕事をもち、それによって個人的な達成感が得られること。	1.62	0.43
-0.36	0.59	A6	あなたやあなたの家族にとって望ましい地域に住むこと。	2.04	0.73
-0.03	-0.70	A7	高収入の機会があること。	1.87	0.45
0.37	0.69	A8	互いによく協力し合って人々と働くこと。	1.76	0.47
0.83	0.02	A9	(あなたの技能向上や新技能修得のための)訓練の機会があること。	1.71	0.54
0.40	0.09	A10	よい付加給付があること。	2.24	0.60
-0.24	-0.59	A11	よい仕事をしたときにそれを認められること。	1.96	0.61
0.70	0.00	A12	物理的作業条件が良いこと(良い換気、照明、適切な作業スペース)。	2.26	0.51
-0.49	-0.03	A13	自分なりのやり方で仕事をするかなりの自由があること。	1.84	0.42
0.05	0.48	A14	希望する限り会社で働けることが保証されていること。	2.01	0.65
0.18	-0.55	A15	昇進の機会があること。	1.80	0.59
-0.16	0.69	A16	上司との良好な仕事上の関係があること。	1.81	0.34
0.63	-0.40	A17	自分の技能や能力を仕事で十分に発揮すること。	1.75	0.33
-0.86	0.01	A18	自分自身あるいは家庭生活のために十分な時間をとれる仕事をもっていること。	2.08	0.80

• 平均、標準偏差は各質問についてサンプル全体の平均、標準偏差を示している。
• 平均と標準偏差は、Hofstede (1980, p.415, Table A3.1)を藤田(1999)が原データの平均、標準偏差に戻したもの。
• 因子負荷量については、Hofstede (1980; 1984)では絶対値が0.35以上のものだけしか記載されていなかったので、この表では、藤田(1999, 表3)が再度、因子分析を行って省略部分を補うとともに、丸め誤差を補正したものを示している。その際、第一因子について、Hofstedeが「因子負荷量」として示していたものは、実は、この表の本来の因子負荷量にマイナス1をかけたものだったことが分かっているが、なぜHofstedeが符号を逆にしたのか、あるいはなぜ逆にできるのか、理由や根拠は不明である。

　そして、14の質問項目に対する各国の平均値の分散の46％を説明することのできる二つの因子に注目し、第一因子を個人主義の程度と関連づけ、第二因子を男性らしさの程度と関連づけている。第一因子は、組織からの独立性を強調する目標と、独立性を強調しない目標とを対立させているので、「個人−集団(individual-collective)」因子と名づけられている。第二因子は、管理者および協調を重視する態度と、収入を重視しない態度とに特徴づけられ、「社会−自己(social-ego)」因子と名づけられている。これら二因子の因子得点(factor score) INV、SOCを簡単な一次式

に代入することで、指標の値が0から100の範囲におさまるようにIDV、MASを算出している(Hofstede, 1980, p.242; p.299)。ただし、第二因子の方は、アンケートの回答者が主として男性であって、男性が重要視する目標の因子負荷量(factor loading)が負になっているとして、因子得点にマイナス1をかけて符号を逆にしている(Hofstede, 1980, p.277)。こうすることで、収入や昇進を重視し、上司との関係や協働をあまり重視しなければ、この指標の値が大きくなることになる。ホフステッドによれば、仕事の目標の重要性に関する調査データでは、ほぼ一貫して男性は昇進と収入を重視しており、女性は対人的側面、サービスの提供、物理的環境を重視しており、その傾向はIBM社のデータにおいても見出されたという。このようにホフステッドは、男性は自己的で、女性は社会的と考えたために、この指標を男性らしさ指標と名付けた。

　ところが、標準化された変数のデータ行列から各因子の因子得点INV、SOCを求めるための重み係数(standardized scoring coefficientまたはfactor score coefficient; 以下、因子得点係数と略記)は記載されていたものの(Hofstede, 1980, pp.299-309)、データ行列の標準化の仕方等のいわば分析の「前工程」をブラックボックスにしていたために、事実上、第三者が追試調査データで因子得点を計算することは不可能だった。そんな中でHofstedeの算出方法を初めて明らかにしたのは藤田(1999)である。まず、表2に示した「仕事の目標」の各質問の回答1点〜5点をもとに、次の2種類の平均と標準偏差を計算する。

1. 各質問について国別に計算した平均
2. 各質問のサンプル全体の平均(表2に示してある)
3. 各質問のサンプル全体の標準偏差(表2に示してある)

次に質問A5〜A18のそれぞれについて、

と標準化することで、質問A5〜A18ごとの国別平均の標準得点A5〜A18を求める。これを使って、次の算出式を用いて因子得点の推定値を計算する。

また、実は第一因子は「集団主義」と関連づけられる因子であるが、Hofstedeはこれを個人主義の指標として定式化するために、第一因子の因子負荷量と因子得点係数にはマイナス1をかけている。このためINV’にマイナス1をかけたものがINVとなるから、

これで、2指標の値が求められる。

表3. 国民文化の四つの次元

国名		権力格差　 PDI	不確実性回避 UAI	個人主義　 IDV	男性らしさ　 MAS
アルゼンチン	Argentina	49	86	46	56
オーストラリア	Australia	36	51	90	61
オーストリア	Austria	11(min)	70	55	79
ベルギー	Belgium	65	94	75	54
ブラジル	Brazil	69	76	38	49
カナダ	Canada	39	48	80	52
チリ	Chile	63	86	23	28
コロンビア	Colombia	67	80	13	64
デンマーク	Denmark	18	23	74	16
フィンランド	Finland	33	59	63	26
フランス	France	68	86	71	43
西ドイツ	Germany (F.R.)	35	65	67	66
英国	Great Britain	35	35	89	66
ギリシア	Greece	60	112(max)	35	57
香港	Hong Kong	68	29	25	57
インド	India	77	40	48	56
イラン	Iran	58	59	41	43
アイルランド	Ireland	28	35	70	68
イスラエル	Israel	13	81	54	47
イタリア	Italy	50	75	76	70
日本	Japan	54	92	46	95(max)
メキシコ	Mexico	81	82	30	69
オランダ	Netherlands	38	53	80	14
ニュージーランド	New Zealand	22	49	79	58
ノルウェー	Norway	31	50	69	8
パキスタン	Pakistan	55	70	14	50
ペルー	Peru	64	87	16	42
フィリピン	Philippines	94(max)	44	32	64
ポルトガル	Portugal	63	104	27	31
シンガポール	Singapore	74	8(min)	20	48
南アフリカ	South Africa	49	49	65	63
スペイン	Spain	57	86	51	42
スウェーデン	Sweden	31	29	71	5(min)
スイス	Switzerland	34	58	68	70
台湾	Taiwan	58	69	17	45
タイ	Thailand	64	64	20	34
トルコ	Turkey	66	85	37	45
米国	U.S.A	40	46**	91(max)	62
ベネズエラ	Venezuela	81	76	12(min)	73
ユーゴスラビア*	Yugoslavia	76	88	27	21
平均		52	64	50	50
標準偏差		20	24	25	20

* IBMではないが、同一業務を行なっている企業。
** Hofstede (1980, Appendix 2)の単純集計から藤田(1999)が再計算した値は61。他の国については再計算しても数値は一致しており、Hofstedeの計算ミスの可能性が高い。
(出所) 高橋(2003) p.174, 表5.3。Hofstede (1984)のp.77, Figures 3.1; p.122, Figure 4.1; p.158, Figure 5.2; p.189, Figure 6.1をまとめて、国名のアルファベット順に1枚の表に整理したもの。

表4. 4指標間の相関係数

	権力格差　 PDI	不確実性回避 UAI	個人主義　 IDV	男性らしさ　 MAS
権力格差　　　PDI		0.28*	-0.67***	0.10
不確実性回避　UAI	0.28*		-0.35*	0.12
個人主義　　　IDV	-0.67***	-0.35*		0.00
男性らしさ　　MAS	0.10	0.12	0.00

* p<0.05　** p<0.01　** p<0.001
(出所) 高橋(1995) p.137, 表4。Hofstede (1984) p.213, Figure 7.1から作成。

図2. 不確実性回避指標と男性らしさ指標
(出所) 高橋(1995) p.135, 図2。Hofstede (1984) p.219, Figures 7.4を通常の軸に直して簡略化したもの。

疑問点と問題点

　ホフステッドの研究には疑問点や問題点が多々ある。たとえば、表3や表4に示されるような結果は、大変な作業量にもかかわらず、一体この研究で何が言えたのかはよくわからないままである。これで、はたして40ヶ国の国民性、文化を比較したことになるのだろうか。そもそもなぜ4指標が出てきたのか、そしてそれが文化を見る指標としてどれほど有効なものなのかもわからない。しかも、図2では「日本」が男性らしさ指標で突出した存在になっていることにすぐ気付くが、はたして読者はそのことに同意できるだろうか。つまり「日本」は男性らしさ指標が40ヶ国中最大になっているが、これは「日本」が収入や昇進を重視し、上司との関係や協働はあまり重視しないという傾向が40ヶ国中一番強いということである。世間一般の常識に反していないだろうか。調査データがある以上、日本IBMは確かにそういう企業だったのかもしれない。しかし、仮にそうだとしても、日本IBMが何らかの意味で日本を代表しているとは思えない。IBMという企業の位置付けが、国によって異なることが想像される以上、これをもってして、それぞれの国の国民性をとやかくいうのは手続的に大いに問題がありそうだ。

　ところで、図2では、「日本」が不確実性回避指標でもトップクラスであるが、実は「日本」の不確実性回避指標の値が高いのは、この指標を合成する際に用いられた変数「長くてあと5年しか勤務しない人の比率」が、「日本」はわずか15%しかなかったせいである。アベグレンは『日本の経営』(Abegglen, 1958)で、日本の工場では、雇い主は従業員の解雇や一時解雇をしようとしないし、また従業員も辞めようとしないということを指して終身コミットメント(lifetime commitment)と呼び、んだが、まさにそれが影響したのである。しかし、それを不確実性回避だと呼んでしまっていいのか疑問である。

　このように、国際比較は正直言って難しい。出てきた統計数字が一体何を意味しているのか、その数字だけを見ていてはよくわからないのである。そのことは別に国際比較調査に限ったことではないのだが、しかし国際比較調査では、どうしても統計数字を拠り所として、その差異をことさら強調することで、国、文化を特徴づけるアプローチにはまってしまう。そのため、なおのこと怪しい。意地悪な見方をすれば、ホフステッドの研究も、計量的な分析を覆っているのは、ローマ帝国まで登場するような延々とした「こじつけ」話にすぎない。多分、データに合わせて、どんな話でもしてくれるのだろうと思えてしまう。それに学問的な価値がないとまでは思わないが、しかし、そんなものが科学の名に値するものだとも思えない。「国際比較」データの幻想に酔っているだけのように見える。

　さらにいえば、そもそも因子分析をこのような指標を作る目的で使うこと自体に疑問がある(藤田, 高橋, 2002)。最初に因子分析を行った際のオリジナルのデータではうまくいったものが、別のデータではうまくいかないといった不安定さがあるからである。実際、ホフステッドは約10年後に続編を出版し(Hofstede, 1991, Fig.4.3)、1980年のオリジナルの40カ国に加えて、新たに13の国・地域の個人主義指標(IDV)と男性らしさ指標(MAS)を計算して、重ねてプロットしているが、これを新旧を区別して図示すると図3のようになり、新しく追加した13の国・地域は固まって分布する傾向のあることがすぐにわかる。因子分析におけるこうした不安定さは、データから計算される分散共分散行列(あるいは相関行列)をもとにして、非回転因子の初期解を推定することに起因している。分析に用いるデータが異なれば、その中の変数の分散・共分散や相関係数は異なるので、抽出される因子数や因子負荷量も当然変わってくる。ホフステッド自身も、ケース数が少なく、変数の数が多い場合には、因子が不安定になるので、一般には因子分析は勧められていないのだと認めている(Hofstede, 1991, pp.47-48)。しかし、自分の分析では個々のケースの値が、それ自体多数の観測値の平均だから、これには当てはまらないと自己弁護しているが、いかがなものか。因子分析そのものの対象は7万人分のデータではなく、高々40ヶ国のデータなのである。ケース数は7万ではなく40に過ぎない。そのケース数わずかに40のデータで、14もの変数を使って因子分析を行っているという危険性を認識する必要がある。最初のデータに対する因子分析の結果として得られた因子得点係数を固定して指標を作り、それをくり返し調査で得られた新たなデータに用いて比較を行うことには、懐疑的にならざるをえない。

図3. 追加されたデータが固まって分布する傾向
(出所) 藤田, 高橋(2002) p.488, 図1。Hofstede (1991)のFigure 4.3を元に、因子分析に使われたHofstede (1980)当初の40カ国と、その際の因子得点係数を使って新たに計算された13の国・地域とを区別してプロットしたもの。