学生懸賞論文集第39号40入意欲に影響するのかを重回帰分析を用いて検証をおこなった。その際、様々な組み合わせで重回帰分析をおこない、最も補正R2が大きい組み合わせを抽出した。 以下、図表については自治体側と企業側に分け、みやすいようにこちらで調整している。 自治体側では「地域住民の理解」「インフラ設備の整備」「オフィスの立地環境」「対応の早さ」「情報」「誘致仲介企業の存在」の組み合わせになり、企業側では、「対応の早さ」「情報」の組み合わせとなった。 まず、図表４-4（自治体側の結果）からみていく。 図表４-4の6つの項目（地域住民の理解、インフラ設備の整備、オフィスの立地環境、対応の早さ、情報、誘致仲介企業の存在）の係数の有意確率を表すp-値をみてみる。図表４-4の「地域住民の理解」のp-値は0.029と、0.05を下回っているため、成果に対して「関係性がある」といえるが、その他の要因ではp-値が0.05を上回っているため成果に対する影響力が大きい要素ではないとして、まず排除される。 次に、図表４-4の係数をみていく。図表４-4の「地域住民の理解」の係数は0.358と、成果に対するプラスの影響力を与える要素であるといえる。この結果、5％水準を満たし、尚且つ成果にプラスの影響を与える「地域住民の理図表4-４ 回帰統計結果の表と係数の関係図①：自治体側参入数／人口係 数p-値地域住民の理解0.358* 0.029 インフラ設備の整備-0.270 0.120 オフィスの立地環境-0.206 0.120 対応の早さ-0.2130.167情報-0.2120.134誘致仲介企業の存在0.1880.198*：p<0.05
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