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グリーン人材マネジメントとエネルギー転換行動：構造方程式モデリングと人工ニューラルネットワークによる実証

Green human resource management and energy transition behavior: Evidence from structural equation modeling and artificial neural networks (原題)

Mohd Faiz Abu Bakkar, Amar Hisham Jaaffar, Mohd Nur Ruzainy Alwi

Cleaner Energy Systems📚 査読済 / ジャーナル2026-06-15#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.cles.2026.100265
原典: https://doi.org/10.1016/j.cles.2026.100265

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、グリーン人材マネジメント（GHRM）が従業員のエネルギー転換行動（ETB）に与える影響を、計画的行動理論とAMOフレームワークを用いて分析した。492人の電力会社従業員のデータに対しPLS-SEMとANNを適用し、GHRMが態度や行動コントロール感を媒介してETBを促進することを確認。ANNは行動コントロール感と組織市民行動が最も強力な予測因子であると示した。

English

This study examines how Green Human Resource Management (GHRM) affects employees' Energy Transition Behavior (ETB) using the Theory of Planned Behavior and AMO framework. Analyzing data from 492 utility employees via PLS-SEM and ANN, it finds that GHRM positively influences attitudes, subjective norms, perceived behavioral control, and organizational citizenship behaviors, which in turn fully mediate the effect on ETB. ANN highlights perceived behavioral control and OCB as strongest predictors.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の電力会社では、カーボンニュートラルに向けた従業員の行動変容が急務である。本論文はGHRMを通じてエネルギー転換行動を促進する実証エビデンスを提供し、日本企業の人事施策に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, utilities face pressure to decarbonize. This paper provides evidence that GHRM practices can foster employee energy-saving behaviors, offering a behavioral complement to technical and policy measures for energy transition.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in organizational behavior and energy transition can leverage the combined SEM+ANN methodology and the mediating role of perceived behavioral control.

🏢実務担当者:HR and sustainability managers can design GHRM bundles (e.g., green training, rewards) to enhance employees' perceived control and OCB, directly supporting energy transition goals.

🏛政策担当者:Policymakers may consider integrating GHRM into national energy efficiency programs to drive behavioral change at the organizational level.

📄 抄録（日本語訳）

本研究は、計画的行動理論（TPB）、能力・動機・機会（AMO）フレームワーク、および組織市民行動（OCB）理論を通じて、グリーン人材管理（GHRM）実践が従業員のエネルギー移行行動（ETB）にどのように影響するかを検討する。方法論：大規模電力会社の従業員492名を調査し、部分的最小二乗構造方程式モデリング（PLS-SEM）と人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いてデータを分析した。GHRMは、従業員の態度、主観的規範、知覚された行動制御、および組織市民行動に肯定的に影響する多次元システムとして検証された。知覚された行動制御とOCBは、ETBに対するGHRMの効果を完全に媒介した。ANNモデルはこれらの結果を確認し、知覚された行動制御とOCBがETBの最も強い予測因子であることを強調した。含意：これらの知見は、管理者が包括的なGHRM実践を実施して、省エネ行動に従事する従業員の能力、動機、および機会を育成し、それによって組織のエネルギー移行目標を支援する知覚された制御とOCBを強化すべきであることを示唆する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This study examines how green human resource management (GHRM) practices influence employees’ energy transition behavior (ETB) through the theory of planned behavior (TPB), the ability–motivation–opportunity (AMO) framework, and organizational citizenship behavior (OCB) theory. Methodology: We surveyed 492 employees of a large electricity utility and analyzed the data using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) and artificial neural networks (ANN). GHRM was validated as a multidimensional system that positively influenced employees’ attitudes, subjective norms, perceived behavioral control, and organizational citizenship behaviors; perceived behavioral control and OCB fully mediated GHRM’s effect on ETB. The ANN model confirmed these results, highlighting perceived behavioral control and OCB as the strongest predictors of ETB. Implications: These findings suggest that managers should implement comprehensive GHRM practices to foster employees’ ability, motivation, and opportunities to engage in energy-saving actions, thereby enhancing perceived control and OCB that support organizational energy transition goals.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。