ANOVA (F)
639,79**
412,36**
393,36**
5.2.5 Meervoudige lineaire regressieanalyse
In model 1 zijn de individuele kenmerken opgenomen en in model 2 worden de theoretisch gemotiveerde variabelen (milieumaatregelen, ontmoedigingskans, buurtbetrokkenheid) toegevoegd. Dit blijkt slechts zeer beperkt effect op de coëfficiënten van de andere variabelen te hebben, wat betekent dat de invloed van de variabelen in model 1 niet sterk afhangt van de variabelen die in model 2 worden toegevoegd. In model 3 worden de energiebesparende maatregelen uitgesplitst in de drie aparte maatregelen.
In tabel 15 zijn de resultaten van de analyse af te lezen. Voor elk model wordt de B-coëfficiënt weergegeven met de eventuele significantiegraad. Als twee variabelen ongeveer dezelfde B-score hebben, betekent dit niet automatisch dat ze evenveel invloed uitoefenen op de afhankelijke variabele. Om die reden is in de tabel ook de
standardized B-coëfficiënt (Beta) opgenomen. Deze krijgt altijd een waarde tussen -1 en 1, waarbij geldt dat hoe
dichter de score bij 0 is, hoe kleiner de invloed van die variabele is (Field 2009, p.239). De verklaringskracht van elke variabele is cursief weergegeven in elke kolom rechts van de B-coëfficiënt. Ik heb ervoor gekozen om enkel significante uitkomsten te bespreken.
Milieumaatregelen Uit model 2 blijkt dat het aantal maatregelen dat een huishouden heeft genomen om energie te besparen geen significante invloed heeft op het verbruik van energie. Dat blijft opvallend, omdat de theorie dat milieubewustzijn leidt tot groener gedrag algemeen wordt aangehangen en het vergroten van milieubewustzijn bovendien een belangrijk beleidspunt is geweest in pogingen om energieverbruik terug te dringen. Model 2 maakt echter geen onderscheid tussen de verschillende maatregelen en geeft aldus geen inzicht in de vraag of er bepaalde maatregelen zijn die wel effect hebben op het terugdringen van het energieverbruik (waar andere dit niet hebben). Daarom zijn in model 3 de verschillende maatregelen uitgesplitst: afval scheiden, gas- en elektriciteitsverbruik verminderen en waterverbruik verminderen.
In model 3 wordt duidelijk dat huishoudens die maatregelen hebben genomen om water te besparen wel degelijk significant minder energie verbruiken dan mensen die dat niet doen: naar verwachting verbruiken huishoudens die waterbesparende maatregelen hebben getroffen 1,07 minder energie op de schaal van energieverbruik (1 tot 100). Dat is opmerkelijk omdat mensen die maatregelen hebben genomen om hun afval te scheiden of minder gas en elektriciteit te gebruiken niet significant minder energie verbruiken. Weliswaar is watergebruik inbegrepen in de variabele van ‘Energieverbruik,’ maar dat geldt ook voor het verbruik van gas en elektriciteit. Klaarblijkelijk zijn mensen die maatregelen treffen om hun waterverbruik terug te dringen succesvoller in hun besparingswens dan mensen die hun gasverbruik proberen terug te dringen. Dit zou verklaard kunnen worden doordat mensen die waterbesparende maatregelen nemen sterker doordrongen zijn van het belang van groen woongedrag dan mensen die maatregelen nemen om minder gas te verbruiken. Het is echter waarschijnlijker dat waterbesparende maatregelen gemakkelijker te nemen zijn dan maatregelen om gas te besparen. Korter douchen en de kraan dicht doen tijdens het tandenpoetsen zijn haalbare hands-on gedragsaanpassingen, maar één dag in de week niet koken (vanuit gasbesparende overwegingen) lijkt minder
voor de hand te liggen. Het is daarom belangrijk dat er meer onderzoek komt naar de hypothese dat het vergroten van het milieubewustzijn wel effect heeft op tastbare ‘laaghangend fruit’-maatregelen (het nemen van relatief gemakkelijke milieumaatregelen), maar geen effect heeft op het nemen van milieumaatregelen die extremere gedragsaanpassingen vereisen.
Zelfwerkzaamheid De snelheid waarmee iemand zich laat ontmoedigen is in de lineaire regressieanalyse een negatief verband gaan kennen, maar dit verband is niet significant. Omdat de uitkomsten waarschijnlijk op toeval zijn gebaseerd kan er in deze analyse geen uitspraak gedaan worden over de eventuele invloed van zelfwerkzaamheid op het energieverbruik van huishoudens.
Buurtbetrokkenheid De buurtbetrokkenheid daarentegen heeft volgens model 2 en 3 wel invloed op het energieverbruik. Hoe hoger de buurtbetrokkenheid van de respondent, hoe lager het energieverbruik, waarbij respondenten met een hoge buurtbetrokkenheid zelfs anderhalve punt lager scoren op hun energieverbruik dan respondenten die een lage buurtbetrokkenheid rapporteerden. Dat zou kunnen betekenen dat beleidsmakers die het energieverbruik van huishoudens willen terugdringen er goed aan doen om de buurtbetrokkenheid van mensen te versterken.
Stedelijkheid De mate van stedelijkheid heeft een duidelijke en significante invloed op het energieverbruik. Het verwachte energieverbruik van een huishouden in een stedelijk gebied is volgens model 2 maar liefst 2,85 punten lager dan het verbruik van een niet-stedelijk huishouden.
Individuele kenmerken De regressieanalyse laat zien dat het aantal mensen in een huishouden het grootste effect heeft op het energieverbruik. Huishoudens met drie of meer leden verbruiken 14,45 punten meer energie dan huishoudens die bestaan uit één persoon. Van alle variabelen heeft het aantal personen de grootste gestandaardiseerde beta (0,59). Dat betekent dat er geen andere variabele is waarvan een stijging van één standaarddeviatie een vergelijkbaar sterk effect heeft op het energieverbruik.
Ook het inkomen van een huishouden heeft een sterk effect op het energieverbruik. Met elke 10.000 euro dat het inkomen stijgt, neemt het energieverbruik naar verwachting toe met bijna 1,5 punt.
De oppervlakte van de woning heeft eveneens een duidelijk effect; met elke 50 m2 neemt het verwachte energieverbruik toe met 2 punten.
Opvallend is dat het verband tussen bouwjaar en energieverbruik, anders dan in de bivariate analyse, wel significant blijkt zodra er wordt gecontroleerd voor de andere onafhankelijke variabelen. In model 3 komt naar voren dat woningen die tussen 1945 en 2000 zijn gebouwd naar verwachting bijna 1 punt minder energie verbruiken dan woningen die voor de oorlog zijn gebouwd, terwijl nieuwbouwhuizen die na 2000 zijn opgeleverd naar verwachting zelfs bijna 3 punten lager scoren dan woningen die vóór 1945 zijn gebouwd.
Met betrekking tot de aanwezigheid komt uit alle drie de modellen duidelijk naar voren dat respondenten die beweren altijd thuis te zijn, aanzienlijk meer energie verbruiken dan huishoudens waar nooit iemand thuis is. Volgens model 3 scheelt dit naar verwachting 1,75 punten op de schaal van energieverbruik.
Aangaande het opleidingsniveau doet zich een opmerkelijk fenomeen voor. Zoals verwacht valt het effect dat huishoudens met een hoog inkomen meer energie verbruiken dan huishoudens met een laag inkomen weg als er wordt gecontroleerd voor inkomen en woonoppervlak. Echter, huishoudens met een gemiddelde opleiding gebruiken wél significant meer energie dan huishoudens met een laag opleidingsniveau. Na toevoeging van de theoretische variabelen wordt dit effect alleen maar sterker, tot 0,63 punten volgens model 3.
Tabel 15. Meervoudige lineaire regressieanalyse