第五章数量化 Ⅱ 類による解析の結果 本章では, 環境配慮行動の実践と回答者の性別と年齢, 業種, 業務といった属性との関 係性において, 環境配慮行動により大きな影響を与えている属性を特定するために実施し た数量化 Ⅱ 類の解析結果とその考察について述べる. 5-1 分析の目的と対象データ 本研究では, 環境配慮行動の実践と回答者の属性との関係性をより定量的に明らかにすることを目的に, 説明変数カテゴリーと目的変数カテゴリーとの関連性, また, 説明変数の影響度を明らかにすることができる数量化 Ⅱ 類 ( 判別分析 ) 1) によって分析を行うことにした. なお, 分析結果については, 数量化 Ⅱ 類によって算出されるカテゴリースコアとともに, 偏相関係数とレンジを報告する. 偏相関係数は他の要因を除去したときの目的変数と説明変数の各要因との相関関係を示すものである. 偏相関係数が大きく, かつ, カテゴリースコアのレンジが大きい要因ほど関連の度合いが大きいことになる. 分析に用いたデータセットとしては, グループ化された環境配慮行動 ( 機器 設備 と 調理 買い物 食事 ごみ 節電 資源の節約 運転 オフィス の 6 種類 ) ごとにその行動の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性 ( 性別 2, 年齢 5, 業種 10, 業務 12) を説明変数 ( 計 29) にしたものを用いた. また, 全回答者 (803 人 ) の内, 年齢, 性別, 業務の回答が無効回答であった回答者, あるいは, 複数の業務の回答のあった回答者, 返送元 ( 業種 ) のわからなかった 2 つの企業に所属する回答者, 回答者数が全回答者の 1%(8 人 ) に満たない業種の企業の回答者と業務に従事している回答者を除外した, 回答者 (674 人 ) のデータを用いた. なお, 分析には統計分析フリーソフト R 2) を用いた. 5-2 環境配慮行動 ( 行動 1+2+3+4) の数量化 Ⅱ 類による解析 5-2-1 機器 設備 まず, 機器 設備 の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施し た数量化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果を表 5-1 に示す. 表では正と負それぞれ上位 5 つのカテゴリースコアを網掛け ( 正 : 右上斜線, 負 : 塗りつぶし ) で示している. 51
表 5-1 機器 設備 説明変数のカテゴリースコア, 偏相関係数, 判別的中率 属性 カテゴリー カテゴリースコア レンジ 偏相関係数 性別 女性 0.617 男性 -0.272 0.889 0.096 10~20 歳台 -0.801 30 歳台 -0.429 年齢 40 歳台 0.461 1.262 0.127 50 歳台 0.422 60 歳以上 0.444 サービス 運輸 不動産 0.074 印刷 化学 -0.744 飲食サービス 金属製品 電子部品 0.821 加工紙 木材 0.877 業種 建設 業務用機械 電気機械 0.526 情報通信 0.285 1.952 0.154 食品 -1.070 生活関連サービス -0.117 生産用機械 卸売 -0.122 販売 0.882 機械整備 運転 管理 0.180 販売類似職 運搬 -0.369 一般事務 -0.763 飲食物調理 製品検品 0.019 運搬 郵便事務 -3.009 業務 営業 販売事務 -0.652 営業職 0.481 3.601 0.135 製造技術者 -0.296 製造技術者 ( 開発 ) 0.148 製品製造 加工処理 0.335 接客 事務 0.592 法人 団体役員 0.566 判別的中率 65.3% 表 5-1 に示すように, 機器 設備 の実践に関して, 同行動の実践の有無を目的変数, 表中のカテゴリーの該当 / 非該当を説明変数としたモデル式の判別的中率は 65.3% であった. また, カテゴリースコアの値がもっとも大きかったのは業種 販売 の 0.882 であった. それに, 業種 加工紙 木材 が 0.877, 業種 飲食サービス 金属製品 電子部品 が 0.821, 性別 女性 が 0.617, 業務 接客 事務 が 0.609 で続いた. 逆に, カテゴリースコアの値がもっとも小さかったのは業務 運搬 郵便事務 の-3.009 である. それに業種 食品 が-1.070, 年齢 10~20 歳台 が-0.801, 業務 一般事務 が-0.763, 業種 印刷 化学 が -0.744 で続いた. 目的変数に対する説明変数の影響力を表す偏相関係数に着目すると, もっとも影響力が大きかったのは業種 (0.154) であった. それに業務 (0.135) が続いた. 逆に影響力がもっとも小さかったのは性別 (0.096) であった. これらの結果から, 機器 設備 の実践に関する各属性の影響力は業種がもっとも大きく, 一方で, 性別がもっとも小さいことがわかった. 各カテゴリーの影響力については, 52
業種では 販売 加工紙 木材 飲食サービス 金属製品 電子部品 が, 業務では 接客 事務 が正の方向に大きく, 一方で, 年齢では 10~20 歳台 が, 業種では 食品 印刷 化学 が, 業務では 運搬 郵便事務 一般事務 が負の方向に大きいことがわかった. 5-2-2 調理 買い物 次に, 調理 買い物 の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施した数量化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果を表 5-2 に示す. 表では正と負それぞれ上位 5 つのカテゴリースコアを網掛け ( 正 : 右上斜線, 負 : 塗りつぶし ) で示している. 表 5-2 に示すように, 調理 買い物 の実践に関して, 同行動の実践の有無を目的変数, 表中のカテゴリーの該当 / 非該当を説明変数としたモデル式の判別的中率は 71.1% であった. 表 5-2 調理 買い物 説明変数のカテゴリースコア, レンジ, 偏相関係数, 判別的中率 属性 カテゴリー カテゴリースコア レンジ 偏相関係数 性別 女性 0.922 男性 -0.406 1.327 0.177 10~20 歳台 -0.380 30 歳台 -0.034 年齢 40 歳台 0.471 0.851 0.092 50 歳台 -0.151 60 歳以上 -0.213 サービス 運輸 不動産 -0.417 印刷 化学 -0.366 飲食サービス 金属製品 電子部品 0.708 加工紙 木材 0.499 業種 建設 業務用機械 電気機械 -1.053 情報通信 -0.038 1.990 0.152 食品 -0.045 生活関連サービス 0.273 生産用機械 卸売 -0.166 販売 0.937 機械整備 運転 管理 0.393 販売類似職 運搬 0.474 一般事務 0.550 飲食物調理 製品検品 0.335 運搬 郵便事務 -0.527 業務 営業 販売事務 0.345 営業職 0.014 1.492 0.137 製造技術者 -0.651 製造技術者 ( 開発 ) -0.001 製品製造 加工処理 -0.040 接客 事務 -0.942 法人 団体役員 0.202 判別的中率 71.1% 53
また, カテゴリースコアの値がもっとも大きかったのは業種 販売 の 0.937 であった. それに, 性別 女性 が 0.922, 業種 飲食サービス 金属製品 電子部品 が 0.708, 業務 一般事務 が 0.550, 業種 加工紙 木材 で続いた. 逆に, カテゴリースコアの値がもっとも小さかったのは業種 建設 業務用機械 電気機械 の-1.053 である. それに業務 接客 管理 整備 が-0.942, 業務 製造技術者 が-0.651, 業務 運搬 郵便事務 が -0.527, 業種 サービス 運輸 不動産 が-0.417 で続いた. 目的変数に対する説明変数の影響力を表す偏相関係数に着目すると, もっとも影響力が大きかったのは性別 (0.177) であった. それに業種 (0.152) が続いた. 逆に影響力がもっとも小さかったのは年齢 (0.092) であった. これらの結果から, 調理 買い物 の実践に関する各属性の影響力は性別がもっとも大きく, 年齢がもっとも小さいことがわかった. 各カテゴリーの影響力については, 性別では 女性 が, 業種では 販売 飲食サービス 金属製品 電子部品 加工紙 木材 が, 業務では 一般事務 が正の方向に大きく, 一方で, 業種では 建設 業務用機械 電気機械 サービス 運輸 不動産 が, 業務では 接客 管理 整備 製造技術者 運搬 郵便事務 が負の方向に大きいことがわかった. 5-2-3 ごみ 節電 次に, ごみ 節電 の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施した数量化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果を表 5-3 に示す. 表では正と負それぞれ上位 5 つのカテゴリースコアを網掛け ( 正 : 右上斜線, 負 : 塗りつぶし ) で示している. 表 5-3 に示すように, ごみ 節電 の実践に関して, 同行動の実践の有無を目的変数, 表中のカテゴリーの該当 / 非該当を説明変数としたモデル式の判別的中率は 95.1% であった. また, カテゴリースコアの値がもっとも大きかったのは業務 製造技術者 ( 開発 ) の 1.271 であった. それに, 業種 加工紙 木材 が 0.824, 業種 建設 業務用機械 電気機械 が 0.678, 性別 女性 が 0.618, 業種 販売 が 0.548 で続いた. 逆に, カテゴリースコアの値がもっとも小さかったのは業務 運搬 郵便事務 の-4.206 である. それに業種 サービス 運輸 不動産 が -0.928, 業務 製造技術者 が -0.700, 業種 印刷 化学 が -0.535, 業務 販売類似職 運搬 が-0.411 で続いた. 目的変数に対する説明変数の影響力を表す偏相関係数に着目すると, もっとも影響力が大きかったのは業務 (0.172) であった. それに業種 (0.119) が続いた. 逆に影響力がもっとも小さかったのは年齢 (0.027) であった. これらの結果から, ごみ 節電 の実践に関する各属性の影響力は業務がもっとも大きく, 年齢がもっとも小さいことがわかった. 54
表 5-3 ごみ 節電 説明変数のカテゴリースコア, レンジ, 偏相関係数, 判別的中率 属性 カテゴリー カテゴリースコア レンジ 偏相関係数 性別 女性 0.618 男性 -0.272 0.891 0.107 10~20 歳台 -0.118 30 歳台 0.109 年齢 40 歳台 -0.107 0.227 0.027 50 歳台 0.080 60 歳以上 0.092 サービス 運輸 不動産 -0.928 印刷 化学 -0.535 飲食サービス 金属製品 電子部品 0.244 加工紙 木材 0.824 業種 建設 業務用機械 電気機械 0.678 情報通信 -0.382 1.752 0.119 食品 0.050 生活関連サービス 0.310 生産用機械 卸売 0.058 販売 0.548 機械整備 運転 管理 0.178 販売類似職 運搬 -0.441 一般事務 0.398 飲食物調理 製品検品 -0.203 運搬 郵便事務 -4.206 業務 営業 販売事務 0.478 営業職 0.346 5.477 0.172 製造技術者 -0.700 製造技術者 ( 開発 ) 1.271 製品製造 加工処理 0.052 接客 事務 -0.263 法人 団体役員 0.214 判別的中率 95.1% 各カテゴリーの影響力については, 性別では 女性 が, 業種では 加工紙 木材 建設 業務用機械 電気機械 販売 が, 業務では 製造技術者 ( 開発 ) が正の方向に大きく, 一方で, 業種では サービス 運輸 不動産 印刷 化学 が, 業務では 運搬 郵便事務 製造技術者 販売類似職 運搬 が負の方向に大きいことがわかった. 5-2-4 資源の節約 次に, 資源の節約 の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施した数量化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果を表 5-4 に示す. 表では正と負それぞれ上位 5 つのカテゴリースコアを網掛け ( 正 : 右上斜線, 負 : 塗りつぶし ) で示している. 表 5-4 に示すように, 資源の節約 の実践に関して, 同行動の実践の有無を目的変数, 表中のカテゴリーの該当 / 非該当を説明変数としたモデル式の判別的中率は 84.2% であった. 55
表 5-4 資源の節約 説明変数のカテゴリースコア, レンジ, 偏相関係数, 判別的中率 属性 カテゴリー カテゴリースコア レンジ 偏相関係数 性別 女性 0.899 男性 -0.396 1.295 0.164 10~20 歳台 -0.411 30 歳台 0.243 年齢 40 歳台 -0.241 1.086 0.094 50 歳台 0.048 60 歳以上 0.676 サービス 運輸 不動産 -0.284 印刷 化学 -0.344 飲食サービス 金属製品 電子部品 0.474 加工紙 木材 1.198 業種 建設 業務用機械 電気機械 -0.524 情報通信 -0.453 1.722 0.141 食品 0.649 生活関連サービス 0.538 生産用機械 卸売 -0.489 販売 0.559 機械整備 運転 管理 0.323 販売類似職 運搬 -0.012 一般事務 0.189 飲食物調理 製品検品 -0.889 運搬 郵便事務 -2.637 業務 営業 販売事務 0.550 営業職 0.414 3.201 0.148 製造技術者 -0.229 製造技術者 ( 開発 ) 0.564 製品製造 加工処理 0.190 接客 事務 -0.401 法人 団体役員 -1.033 判別的中率 84.6% また, カテゴリースコアの値がもっとも大きかったのは業種 加工紙 木材 の 1.198 であった. それに, 性別 女性 が 0.899, 年齢 60 歳以上 が 0.676, 業種 食品 が 0.649, 業務 製造技術者 ( 開発 ) が 0.564 で続いた. 逆に, カテゴリースコアの値がもっとも小さかったのは業務 運搬 郵便事務 の -2.637 である. それに業務 法人 団体役員 が -1.033, 業務 飲食物調理 製品検品 が-0.890, 業種 建設 業務用機械 電気機械 が-0.524, 業務 生産用機械 卸売 が-0.489 で続いた. 目的変数に対する説明変数の影響力を表す偏相関係数に着目すると, もっとも影響力が大きかったのは性別 (0.164) であった. それに業務 (0.148) が続いた. 逆に影響力がもっとも小さかったのは年齢 (0.094) であった. これらの結果から, 資源の節約 の実践に関する各属性の影響力は性別がもっとも大きく, 年齢がもっとも小さいことがわかった. 各カテゴリーの影響力については, 性別では 女性 が, 年齢では 60 歳以上 が, 業種では 加工紙 木材 食品 が, 業務では 製造技術者 ( 開発 ) が正の方向に大きく, 一方で, 業種では 建設 業務用機械 電気機械 が, 業務では 運搬 郵便事務 法人 56
団体役員 飲食物調理 製品検品 生産用機械 卸売 が負の方向に大きいことがわか った. 5-2-5 運転 次に, 運転 の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施した数量 化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果を表 5-5 に示す. 表では正と負それぞれ上位 5 つの カテゴリースコアを網掛け ( 正 : 右上斜線, 負 : 塗りつぶし ) で示している. 表 5-5 運転 説明変数のカテゴリースコア, レンジ, 偏相関係数, 判別的中率 属性 カテゴリー カテゴリースコア レンジ 偏相関係数 性別 女性 -0.484 男性 0.213 0.698 0.123 10~20 歳台 -0.395 30 歳台 -0.126 年齢 40 歳台 0.236 0.645 0.107 50 歳台 0.250 60 歳以上 -0.065 サービス 運輸 不動産 -0.044 印刷 化学 -0.197 飲食サービス 金属製品 電子部品 -0.176 加工紙 木材 -0.209 業種 建設 業務用機械 電気機械 0.885 情報通信 0.888 1.337 0.161 食品 -0.231 生活関連サービス -0.448 生産用機械 卸売 -0.063 販売 0.440 機械整備 運転 管理 0.771 販売類似職 運搬 -0.374 一般事務 -0.756 飲食物調理 製品検品 -0.404 運搬 郵便事務 -0.297 業務 営業 販売事務 -0.976 営業職 0.890 1.866 0.213 製造技術者 0.101 製造技術者 ( 開発 ) 0.079 製品製造 加工処理 0.051 接客 事務 -0.409 法人 団体役員 0.308 判別的中率 65.0% 表 5-5 に示すように, 運転 の実践に関して, 同行動の実践の有無を目的変数, 表中のカテゴリーの該当 / 非該当を説明変数としたモデル式の判別的中率は 65.0% であった. また, カテゴリースコアの値がもっとも大きかったのは業務 営業職 の 0.890 であった. それに, 業種 情報通信 が 0.888, 業種 建設 業務用機械 電気機械 が 0.885, 業務 57
機械整備 運転 管理 が 0.771, 業種 販売 が 0.440 で続いた. 逆に, カテゴリースコアの値がもっとも小さかったのは業務 営業 販売事務 の -0.976 である. それに業務 一般事務 が-0.756, 性別 女性 が -0.484, 業種 生活関連サービス が -0.448, 業務 接客 事務 が-0.409 で続いた. 目的変数に対する説明変数の影響力を表す偏相関係数に着目すると, もっとも影響力が大きかったのは業務 (0.213) であった. それに業種 (0.161) が続いた. 逆に影響力がもっとも小さかったのは年齢 (0.108) であった. これらの結果から, 運転 の実践に関する各属性の影響力は業務がもっとも大きく, 年齢がもっとも小さいことがわかった. 各カテゴリーの影響力については, 業種では 情報通信 建設 業務用機械 電気機械 販売 が, 業務では 営業職 機械整備 運転 管理 が正の方向に大きく, 一方で, 性別では 女性 が, 業種では 生活関連サービス が, 業務では 営業 販売事務 一般事務 接客 事務 が負の方向に大きいことがわかった. 5-2-6 オフィス 次に, オフィス の実践の有無を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施した数量化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果を表 5-6 に示す. 表では正と負それぞれ上位 5 つのカテゴリースコアを網掛け ( 正 : 右上斜線, 負 : 塗りつぶし ) で示している. 表 5-6 に示すように, オフィス の実践に関して, 同行動の実践の有無を目的変数, 表中のカテゴリーの該当 / 非該当を説明変数としたモデル式の判別的中率は 69.6% であった. また, カテゴリースコアの値がもっとも大きかったのは業務 法人 団体役員 の 1.384 であった. それに, 業務 営業 販売事務 が 1.303, 業種 加工紙 木材 が 0.971, 業務 飲食物調理 製品検品 が 0.581, 業種 生産用機械 卸売 が 0.565 で続いた. 逆に, カテゴリースコアの値がもっとも小さかったのは業務 運搬 郵便事務 の-2.643 である. それに業種 印刷 化学 が-0.982, 業務 製品製造 加工処理 が-0.922, 業務 製造技術者 が-0.816, 業種 サービス 運輸 不動産 が-0.411 で続いた. 目的変数に対する説明変数の影響力を表す偏相関係数に着目すると, もっとも影響力が大きかったのは業務 (0.186) であった. それに業種 (0.140) が続いた. 逆に影響力がもっとも小さかったのは性別 (0.039) であった. これらの結果から, オフィス の実践に関する各属性の影響力は業務がもっとも大きく, 性別がもっとも小さいことがわかった. 各カテゴリーの影響力については, 業種では 加工紙 木材 生産用機械 卸売 が, 業務では 法人 団体役員 営業 販売事務 飲食物調理 製品検品 が正の方向に大きく, 一方で, 業種では 印刷 化学 サービス 運輸 不動産 が, 業務では 運搬 郵便事務 製品製造 加工処理 製造技術者 が負の方向に大きいことがわかった. 58
表 5-6 オフィス 説明変数のカテゴリースコア, レンジ, 偏相関係数, 判別的中率 属性 カテゴリー カテゴリースコア レンジ 偏相関係数 性別 女性 -0.225 男性 0.099 0.324 0.039 10~20 歳台 -0.354 30 歳台 0.169 年齢 40 歳台 -0.079 0.524 0.053 50 歳台 0.149 60 歳以上 0.170 サービス 運輸 不動産 -0.411 印刷 化学 -0.982 飲食サービス 金属製品 電子部品 0.237 加工紙 木材 0.971 業種 建設 業務用機械 電気機械 0.066 情報通信 0.476 1.952 0.140 食品 -0.300 生活関連サービス 0.101 生産用機械 卸売 0.565 販売 -0.123 機械整備 運転 管理 -0.221 販売類似職 運搬 0.134 一般事務 0.376 飲食物調理 製品検品 0.581 運搬 郵便事務 -2.643 業務 営業 販売事務 1.303 営業職 0.383 4.027 0.186 製造技術者 -0.816 製造技術者 ( 開発 ) 0.045 製品製造 加工処理 -0.922 接客 事務 0.209 法人 団体役員 1.384 判別的中率 69.6% 5-3 プライベートにおける環境配慮行動 ( 行動 3) の数量化 Ⅱ 類による解析 次に, 回答者が会社以外の特にプライベートにおいて実践している環境配慮行動 ( 行動 3) を目的変数に, 回答者の属性を説明変数にして実施した数量化 Ⅱ 類の結果について述べる. 分析結果の内, グループ化した環境配慮行動ごとの偏相関係数と判別的中率を表 5-7 に示す. なお, 偏相関係数の値がもっとも大きい属性を網掛けで示している. 表 5-7 行動 3 のグループ化した環境配慮行動ごとの偏相関係数, 判別的中率 機器 設備 調理 買い物 ごみ 節電 資源の節約 運転 オフィス 性別 0.083 0.230 0.157 0.186 0.049 0.031 年齢 0.098 0.101 0.076 0.173 0.099 0.075 業種 0.106 0.113 0.136 0.101 0.139 0.164 業務 0.162 0.153 0.162 0.166 0.114 0.094 判別的中率 79.1% 59.1% 69.9% 60.5% 79.8% 76.1% 59
表 5-7 に示すように, 性別は 調理 買い物 資源の節約 が, 業種は 運転 オフィス が, 業務は 機器 設備 ごみ 節電 影響力がそれぞれもっとも大きいことがわかった. また, もっとも判別的中率が高い ( 属性の影響が大きい ) のは 運転 で 79.8% であった. それに 機器 設備 が 79.1%, オフィス が 76.1% で続いた. もっとも判別的中率が低い ( 属性の影響が小さい ) のは 調理 買い物 で 59.1% であった. これらの結果から, 従業員のプライベートにおける環境配慮行動には, 従業員の性別と企業の業種, 従業員の業務が大きな影響を及ぼしていることがわかった. また, 先のすべての行動 1~4に対する数量化 Ⅱ 類の結果 ( 表 5-1 から表 5-6) と比較すると, 偏相関係数については, 運転 において, 業種の影響力が大きくなったところに変化が見られたが, 全体として, 分析結果に大きな変化は見られなかった. 一方で, 判別的中率については, ごみ 節電 資源の節約 の値が下がった. 各属性が従業員の環境配慮行動に及ぼす影響力について, 従業員が実践している行動全体とプライベートにおける行動に大きな違いが見られなかった. このことは, 会社あるいは仕事上のルールとして環境配慮行動の実践を促すことが, 従業員のプライベートとしての実践をも促すことができる可能性を示唆している. なお, 一部の行動について判別的中率が前節の結果に比べて低下した理由としては, プライベートにおける行動には, 家族構成や金銭的な要因, 地理的な条件など, 会社であるいは仕事柄実践されている行動以上に多くの要因 因子が影響していることからこのような結果になったのではないかと推察される. 5-4 数量化 Ⅱ 類による解析の結果のまとめ 本節では, 各行動グループについて, 数量化 Ⅱ 類の解析の結果から明らかになったこと をまとめる. 機器 設備 判別的中率は 65.3% であった. 属性としては業種の影響力がもっとも大きく, 業務がそれに続いた. もっとも影響力が小さいのは性別であった. カテゴリーとして, 正の影響力は業種 販売, 業種 加工紙 木材, 業種 飲食サービス 金属製品 電子部品, 性別 女性, 業務 接客 事務 の順に大きく, 負の影響力は業務 運搬 郵便事務, 業種 食品, 年齢 10~20 歳台, 業務 一般事務, 業種 印刷 化学 の順に大きい. 60
調理 買い物 判別的中点は 71.1% であった. 属性としては性別の影響力がもっとも大きく, 業種がそれに続いた. もっとも影響力が小さいのは年齢であった. カテゴリーとして, 正の影響力は業種 販売, 性別 女性, 業種 飲食サービス 金属製品 電子部品, 業務 一般事務, 業種 加工紙 木材 の順に大きく, 負の影響力は業種 建設 業務用機械 電気機械, 業務 接客 管理 整備, 業務 製造技術者, 業務 運搬 郵便事務, 業種 サービス 運輸 不動産 の順に大きい. ごみ 節電 判別的中率は 95.1% であった. 属性としては業務の影響力がもっとも大きく, 業種がそれに続いた. もっとも影響力が小さいのは年齢であった. カテゴリーとして, 正の影響力は業務 製造技術者 ( 開発 ), 業種 加工紙 木材, 業種 建設 業務用機械 電気機械, 性別 女性, 業種 販売 の順に大きく, 負の影響力は業務 運搬 郵便事務, 業種 サービス 運輸 不動産, 業務 製造技術者, 業種 印刷 化学, 業務 販売類似職 運搬 の順に大きい. 資源の節約 判別的中率は 84.6% であった. 属性としては性別の影響力がもっとも大きく, 業務がそれに続いた. もっとも影響力が小さいのは年齢であった. カテゴリーとして, 正の影響力は業種 加工紙 木材, 性別 女性, 年齢 60 歳以上, 業種 食品, 業務 製造技術者 ( 開発 ) の順に大きく, 負の影響力は業務 運搬 郵便事務, 業務 法人 団体役員, 業務 飲食物調理 製品検品, 業種 建設 業務用機械 電気機械, 業務 生産用機械 卸売 の順に大きい. 運転 判別的中率は 65.0% であった. 属性としては業務の影響力がもっとも大きく, 業種がそれに続いた. もっとも影響力が小さいのは年齢であった. カテゴリーとして, 正の影響力は業務 営業職, 業種 情報通信, 業種 建設 業務用機械 電気機械, 業務 機械整備 運転 管理, 業種 販売 の順に大きく, 負の影響力は業務 営業 販売事務, 業務 一般事務, 性別 女性, 業種 生活関連サービス, 業務 接客 事務 の順に大きい. 61
オフィス 判別的中率は 69.6% であった. 属性としては業務の影響力がもっとも大きく, 業種がそれに続いた. もっとも影響力が小さいのは性別であった. カテゴリーとして, 正の影響力は業務 法人 団体役員, 業務 営業 販売事務, 業種 加工紙 木材, 業務 飲食物調理 製品検品, 業種 生産用機械 卸売 の順に大きく, 負の影響力は業務 運搬 郵便事務, 業種 印刷 化学, 業務 製品製造 加工処理, 業務 製造技術者, 業種 サービス 運輸 不動産 の順に大きい. 属性 性別の影響力がもっとも大きい環境配慮行動は 調理 買い物 資源の節約 であり, もっとも小さい環境配慮行動は 機器 設備 オフィス であった. 年齢の影響力がもっとも大きい環境配慮行動はなく, もっとも小さい環境配慮行動は 調理 買い物 ごみ 節電 資源の節約 運転 であった. 業種の影響力がもっとも大きい環境配慮行動は 機器 設備 であり, もっとも小さい環境配慮行動はなかった. 業務の影響力がもっとも大きい環境配慮行動は ごみ 節電 運転 オフィス であり. もっとも小さい環境配慮行動はなかった. 判別的中率 もっとも判別的中率が高い( 属性の影響が大きい ) のは ごみ 節電 で 95.1% であった. それに 資源の節約 が 84.6%, 調理 買い物 が 71.1%, オフィス が 69.6% で続いた. もっとも判別的中率が低い ( 属性の影響が小さい ) のは 運転 で 65.0% であった. プライベートで実践されている環境配慮行動 ( 行動 3) 性別は 調理 買い物 資源の節約 への, 業種は 運転 オフィス への, 業務は 機器 設備 ごみ 節電 への影響力がそれぞれもっとも大きかった. もっとも判別的中率が高い( 属性の影響が大きい ) のは 運転 で 79.8% であった. それに 機器 設備 が 79.1%, オフィス が 76.1% で続いた. もっとも判別的中率が低い ( 属性の影響が小さい ) のは 調理 買い物 で 59.1% であった. 各属性が従業員の環境配慮行動に及ぼす影響力について, 従業員が実践している行動全体とプライベートにおける行動との間に大きな違いは見られなかった. 上記のことは, 会社あるいは仕事上のルールとして環境配慮行動の実践を促すことが, 従業員のプライベートとしての実践をも促すことができる可能性を示唆している. 62
< 参考文献 > 1) 門田新一郎 : 大学生の食物摂取頻度に及ぼすライフスタイルの影響について~ 数量化 Ⅱ 類による検討 ~, 学校保健研究,44(4),pp.328-337 (2002) 2) 青木繁伸 :R による統計処理 <http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/r/>,2017-1-25 63
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