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目标范围 |
列出每个指标
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|---|---|---|---|---|---|
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计算周期 |
4月1日至3月31日1年 |
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第三方保证 |
用 ☑ 表示的环境和社会绩效数据已获得 Ernst & Young ShinNihon LLC 的有限保证。 已获得第三方鉴证的环境和社会绩效数据列表
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1。环境数据
1-1 能源/二氧化碳
范围：合并数据
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指标 |
计算目标 |
计算方法 |
|---|---|---|
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能源使用总量 |
电力、城市煤气、液化石油气、汽油、柴油 |
每种燃料的使用量 (*1) 或购买量。使用《合理利用能源及向非化石能源转换法》（原《合理利用能源法》）的单位发热量计算。 |
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电量使用 |
一般电力、可再生能源 |
每次用电量的总计 (*1)。 |
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商用车燃油使用量 |
汽油、柴油 |
使用或购买的每种燃料的总量。 |
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二氧化碳排放量 |
范围 1：使用公司汽车燃料、城市燃气和液化石油气产生的直接排放范围 2：与使用购买的电力相关的间接排放 |
通过将各种燃料的消耗量（*1）或购买量乘以每种能源的二氧化碳排放系数来计算。 |
能源使用总量※1
电量使用情况※1
商用车燃油使用量※2
二氧化碳排放量（范围 1、2）※1※3
二氧化碳排放量（范围 1、2、3）※1※3※4
| 二氧化碳排放量 (t-CO2) | 与二氧化碳总排放量的比率 (2025/3) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2020/3 | 2021/3 | 2022/3 | 2023/3 | 2024/3 | 2025/3 | ||
| 范围 1 | 688 | 603 | 584 | 558 | 532 | 727☑ | 0.03% |
| 范围 2 | 1,283 | 1,414 | 872 | 1,157 | 367 | 314☑ | 0.01% |
| 范围 3 | 2,866,387 | 2,372,283 | 2,471,642 | 2,149,492 | 2,632,822 | 2,199,818☑ | 99.96% |
| 二氧化碳总排放量 | 2,868,358 | 2,374,300 | 2,473,098 | 2,151,207 | 2,633,721 | 2,200,859 | 100% |
二氧化碳排放量（范围 3 的细分）※4
| 类别 | 二氧化碳排放量 (t-CO2) | 与二氧化碳排放总量的比率 (2025/3) | 计算方法/备注 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2020/3 | 2021/3 | 2022/3 | 2023/3 | 2024/3 | 2025/3 | |||
| 1。购买的产品/服务 | 2,166,659 | 1,837,264 | 1,939,951 | 1,846,951 | 2,406,846 | 1,972,821☑ | 89.676% | 合并会计中本会计年度租赁和分期销售合同执行结果的分部实际金额乘以基于投入产出表的排放强度和基于对象设备的金额（*5）计算得出。 |
| 2。资本货物 | 1,074 | 8,359 | 1,917 | 1,926 | 1,660 | 947☑ | 0.043% | 合并会计中本会计年度购买企业资产的购置成本乘以排放强度计算得出。 |
| 3。不包括在范围 1 和 2 内的燃料和能源相关活动 | 362 | 366 | 385 | 433 | 544 | 594☑ | 0.027% | 范围 1 和范围 2 排放量的计算方法是将电力和化石燃料消耗量乘以排放强度。 |
| 4。运输、交付（上游） | 436,416 | 303,049 | 330,273 | 2,350 | 895 | 745☑ | 0.034% | 以本会计年度的租赁和分期销售合同执行结果为基础进行合并核算，假设代表性产品的单价重量（*6），并根据运输场景从运输距离（国内卡车运输单程1000公里）计算运输吨公里。将该运输吨公里乘以国内卡车运输排放强度计算。 |
| 5。商业产生的废物*7 | 291 | 170 | 143 | 101 | 61 | 52☑ | 0.002% | 到2020年3月为止，计算工业废物产生量和一般废物产生量，从2021年3月开始，通过将工业废物和一般废物产生量乘以每种类型和处理方法的排放系数来计算工业废物和一般废物产生量。 |
| 6。出差 | 314 | 94※ | 152※ | 448 | 457 | 534☑ | 0.024% | 通过合并员工人数乘以每位员工的排放强度来计算。*由于新型冠状病毒的影响，2021/3 年度和 2022/3 年度商务旅行大幅减少，计算方法是将合并员工人数乘以 2019 年排放强度和商务旅行费用比较。 |
| 7。雇主的通勤 | 576 | 631 | 760 | 822 | 838 | 980☑ | 0.045% | 计算方法是将综合员工人数乘以芙蓉崇光租赁公司/总部的工作日数以及每个工作日的排放强度（工作类型：办公室，城市分类：大城市）。 |
| 8。租赁资产（上游） | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用（租赁办公室等的能源消耗包含在范围1和范围2中。） |
| 9。运输、交付（下游） | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用（没有适用的排放量，因为没有运输费用不包括在内的物流。） |
| 10。已售产品的处理 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用（没有相应的排放，因为没有处理中间产品。） |
| 11。已售产品的使用 | 254,848 | 213,255 | 193,851 | 10,736 | 9,128 | 9,948☑ | 0.452% | 根据合并会计年度分期销售（租赁和分期销售直至2022/3）合同的履行情况，假设代表性产品的单位价值销量（*6），根据标准使用场景（有关产品设计规格和消费者使用条件的假设）估算使用过程中的能源消耗，并乘以排放强度计算 每种能量类型。 |
| 12。已售产品的处置 | 17 | 15 | 11 | 38 | 10 | 11☑ | 0.001% | 根据合并会计中本会计年度的分期销售合同执行结果，假设代表性产品的单价重量 (*6)，计算分期销售产品重量，并将该重量乘以每种废物的排放单位。 |
| 13。租赁资产（下游） | - | - | - | 281,189 | 206,784 | 208,560☑ | 9.480% | 根据合并会计中本会计年度租赁运营资产的余额，假设代表性产品每单位租赁的单位数量（*6），根据标准使用场景（有关产品设计规格和消费者使用条件的假设）估算使用过程中的能源消耗，并乘以每种能源类型的排放强度。 |
| 14。特许经营 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 不适用（没有特许经营权，因此没有适用的排放量。） |
| 15。投资※8 | 5,830 | 9,080 | 4,200 | 4,497 | 5,598 | 4,626☑ | 0.210% | 主要投资对象（占上市股票年末余额80%以上的上市股票）上年范围一、范围二排放量乘以持股比例计算。 |
| 二氧化碳总排放量 | 2,866,387 | 2,372,283 | 2,471,642 | 2,149,492 | 2,632,822 | 2,199,818☑ | 100% | 上述基本单位适用环境部的“用于计算整个供应链的组织温室气体排放量的排放基本单位数据库（版本35）”和“LCI数据库IDEAv2（用于计算供应链温室气体排放量）”。 |
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※1估计某些地点的用电量。估算方法是将目标基地的面积乘以福友租赁总部、目标基地整栋大楼或目标基地总部单位面积的用电量。
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※2除了图中列出的数字外，还使用了 55525 千克氢燃料。
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※3二氧化碳排放量（范围1、2）使用《与特定排放者的业务活动相关的温室气体排放量计算部令》的排放系数计算（对于电力，使用在电站所在地提供电力的一般输配电公司每个会计年度的调整后排放系数计算。对于海外电力，使用 国际能源署 (IEA) 公布的国家特定排放因子。然而，扶余崇光租赁及其集团公司不属于特定废物产生者的范畴。
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※4二氧化碳排放量（范围 3）是根据“供应链温室气体排放量计算基本准则（环境省、经济产业省）”计算的类别计算的。自 2018 财年起，排放量的计算采用“用于计算供应链各组织温室气体排放量的排放强度数据库（版本 30）”和“LCI 数据库 IDEAv2（用于计算供应链温室气体排放量）”的基本单位。自 2021 财年起，排放量将使用“用于计算供应链各组织温室气体排放量的排放强度数据库（版本 32）”和“LCI 数据库 IDEAv2（用于计算供应链温室气体排放量）”的基本单位进行计算。自 2022 财年起，排放量将使用“用于计算供应链各组织温室气体排放量的排放强度数据库（版本 33）”和“LCI 数据库 IDEAv2（用于计算供应链温室气体排放量）”的基本单位进行计算。自 2023 财年起，排放量将使用“用于计算供应链各组织温室气体排放量的排放强度数据库（版本 34）”和“LCI 数据库 IDEAv2（用于计算供应链温室气体排放量）”的基本单位进行计算。自 2024 财年起，排放量将使用“用于计算供应链各组织温室气体排放量的排放强度数据库（版本 35）”和“LCI 数据库 IDEAv2（用于计算供应链温室气体排放量）”的基本单位进行计算。
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※5租赁的代表性产品包括个人电脑、其他一般工业机械和设备、建筑/采矿机械、飞机、卡车、公共汽车和其他汽车、客车、医疗设备和其他办公设备、非住宅建筑（非木结构），安装产品包括服务设备、建筑/采矿设备。
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※6我们经营的租赁和分期销售产品种类繁多，很难掌握每种产品的使用状况，因此我们将代表性产品统一为信息和办公设备（笔记本电脑）。
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※7目标范围是Fuyo General Lease和FGL Circular Network的所有国内办事处的工业废物，以及Fuyo General Lease/总部、FGL集团业务服务、FGL集团管理服务、FGL租赁业务服务和发票/总部的一般废物。
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※8目标范围是Fuyo General Lease。
1-2 浪费
覆盖范围：福友总租、FGL循环网国内所有办事处
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指标 |
计算目标 |
计算方法 |
|---|---|---|
|
工业废物产生 |
除工业废物外，专有物品还包括瓶子等，但不包括纸板。 |
可在舱单中确认重量的工业废物总量 |
工业废物产生
1-3 耗水量
覆盖范围：Fuyo 一般租赁/总公司部分（包括 FGL 集团管理服务）、Aqua Art
耗水量*9
-
※9关于芙蓉总租，由于总店搬迁，从2020年6月起，计算中仅包含芙蓉总租/总店部分楼层的用水量，因此用水量较2020年大幅下降。
2。社交数据
2-1 名员工
范围：单个数据，除非另有说明参考日期：计算期最后一天（3 月 31 日）
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指标 |
计算目标 |
计算方法 |
|---|---|---|
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加入3年后的保留率 |
针对新聘用的毕业生（一般和行政职位）。 |
计算当年加入公司并留在公司直到三年后 4 月的员工百分比。 |
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周转率 |
适用于管理职位、一般职位、一般职位。离职取决于个人情况、退休年龄和其他原因（调动等）。不包括因合同期满而离职的再就业人员。 |
流动率=当年退休人员人数÷当年第一天（4月1日）担任管理职务、一般职务、行政职务的人数×100 |
员工人数 - 合并数据（人）
| 2017 年底 | 2018 年底 | 2019 年底 | 2020 年底 | 2021 年底 | 2022 年底 | 2023 年底 | 2024 财年结束 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 员工人数 | 1,715 | 1,960 | 2,416 | 2,637 | 3,189 | 3,437 | 3,503 | 4,095 |
员工人数（人）
| 2019 年底 | 2020 年底 | 2021 年底 | 2022 年底 | 2023 年底 | 2024 财年结束 | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 男 | 女 | 总计 | 男 | 女 | 总计 | 男 | 女 | 总计 | 男 | 女 | 总计 | 男 | 女 | 总计 | 男 | 女 | 总计 | |
| 管理职位/一般职位※10 | 456 | 85 | 541 | 469 | 104 | 573 | 473 | 122 | 595 | 468 | 139 | 607 | 451 | 164 | 615 | 447 | 181 | 628 |
| 商务工作※10 | 1 | 138 | 139 | 2 | 137 | 139 | 2 | 142 | 144 | 3 | 139 | 142 | 3 | 134 | 137 | 1 | 134 | 135 |
| 佣金 | 28 | 7 | 35 | 38 | 9 | 47 | 46 | 13 | 59 | 54 | 13 | 67 | 59 | 19 | 78 | 70 | 23 | 93 |
| 总计 | 485 | 230 | 715 | 509 | 250 | 759 | 521 | 277 | 798 | 525 | 291 | 816 | 513 | 317 | 830 | 518 | 338 | 856 |
-
※10因2019年人事制度改版，“一般职位”、“一般职位”分类变更为“管理职位”、“一般职位”、“行政职位”。
录用应届毕业生人数（人）
| 加入年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 财年 | 2020 财年 | 2021 | 2022 财年 | 2023 财年 | 2024 财年 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 总数 | 28 | 31 | 35 | 29 | 45 | 38 | 43 | 44 | 38 |
| 男 | 20 | 18 | 20 | 18 | 27 | 18 | 20 | 18 | 16 |
| 女 | 8 | 13 | 15 | 11 | 18 | 20 | 23 | 26 | 22 |
按工种划分的应届毕业生入职人数（人）及入职3年后的保留率（%）
| 加入年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 财年 | 2022 财年 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 一般职位 | 26 | 22 | 29 | 29 | 27 | 39 | 37 | 40 |
| 商务工作 | 0 | 6 | 2 | 6 | 2 | 6 | 1 | 3 |
| 总计 | 26 | 28 | 31 | 35 | 29 | 45 | 38 | 43 |
| 加入3年后的保留率 | 100 | 85.7 | 100 | 94.3 | 89.7 | 88.9 | 94.7 | 930☑ |
职业生涯中期招聘比例(%)
| 加入年份 | 2018 |
2019 |
2020 |
2021 财年 |
2022 财年 |
2023 财年 |
2024 财年 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
职业生涯中期招聘比例 |
14.6 |
21.6 |
6.3 |
22.4 |
28.3 |
29.0 |
45.7 |
退休人数（人）/退休原因/流动率（%）
| 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 财年 | 2022 财年 | 2023 财年 | 2024 财年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 管理职位/一般职位※10 | 11 | 13 | 10 | 12 | 15 | 18 | 25 | 25 |
| 商务工作※10 | 3 | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 3 | 1 |
| 总计 | 14 | 15 | 14 | 14 | 16 | 19 | 28 | 26 |
| 自我便利 | 9 | 14 | 11 | 11 | 11 | 14 | 23 | 21 |
| 退休年龄 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 3 | 3 | 5 |
| 其他 | 3 | 0 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 0 |
| 周转率 | 1.9 | 1.9 | 1.8 | 1.7 | 1.9 | 2.2 | 3.2 | 30☑ |
平均年龄（岁）/平均工龄（年）/平均工资（千日元）
| 2017 年底 | 2018 年底 | 2019 年底 | 2020 年底 | 2021 年底 | 2022 财年结束 | 2023 年底 | 2024 财年结束 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 年龄 | 41.4 | 41.2 | 41.3 | 41.4 | 41.4 | 41.3 | 41.3 | 41.2 |
| 服务年限 | 14.7 | 14.6 | 14.8 | 14.5 | 14.2 | 14.1 | 14.1 | 13.9 |
| 年薪 | 8,454 | 8,669 | 8,833 | 8,675 | 8,771 | 8,734 | 8,911 | 9,365 |
2-2 多元化与包容性
范围：单个数据参考日期：残疾人就业率3月1日，其他为计算期最后一天（3月31日）
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指示器 |
计算目标 |
计算方法 |
|---|---|---|
|
女性经理人数 |
适用于正式员工。从2019财年末开始，高级领导职位（相当于部门经理职位的职位）将被归类为管理职位。 |
女性经理总数。 |
|
担任管理职位的女性比例 |
同上。 |
女性员工与男女管理人员的比例。 |
|
残疾人就业率 |
适用于正式员工和非正式员工。 |
与厚生劳动省《残疾人就业促进法》的计算方法相同，以3月1日为基准日。 |
| 2017 年底 | 2018 年底 | 2019 年底 | 2020 年底 | 2021 年底 | 2022 年底 | 2023 年底 | 2024 年底 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 女性管理人员数量（人） | 32 | 36 | 79 | 113 | 130 | 141 | 148 | 155☑ |
| 担任管理职务的女性比例(%) | 9.9 | 11.5 | 21.1 | 27.5 | 29.5 | 30.9 | 32.2 | 334☑ |
| 请育儿假的女性人数（人） | 4 | 3 | 6 | 1 | 7 | 3 | 7 | 5 |
| 女性休育儿假的比例(%) | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| 休育儿假的男性人数（人） | 2.3 | 19 | 12 | 11 | 22 | 17 | 12 | 22 |
| 男性育儿假休假率(%) | 43.8 | 90.5 | 85.7 | 78.6 | 110.0 | 100.0 | 108.3 | 100.0 |
| 残疾人就业率(%) | 2.3 | 2.3 | 2.1 | 2.4 | 2.2 | 2.3 | 2.5 | 28☑ |
2-3 人力资源开发
范围：单个数据参考日期：除非另有说明，为计算期的最后一天（3月31日）
总训练时数（小时）/每人平均训练时数（小时）
| 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 财年 | 2022 财年 | 2023 财年 | 2024 财年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 总培训时数 | 18,093 | 19,118 | 19,937 | 19,809 | 20,175 | 20,073※11 | 20,598 | 19,509 |
| 每人平均培训时数 | 31.2 | 31.9 | 32.6 | 30.3 | 29.8 | 24.0 | 24.7 | 22.4 |
-
※112021 年之前包含在培训时间中的一些语言支持和资格获取支持计划已从 2022 年起更改为食堂计划（自我发展），因此不再包含在内。
海外研修人数（人）
| 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 财年 | 2023 财年 | 2024 财年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 派遣人数 | 8 | 8 | 9 | 3 | 6 | 6 | 7 | 7 |
课程转换系统用户数（人）
| 2018 年 4 月 | 2019 年 4 月 | 2020 年 4 月 | 2021 年 4 月 | 2022 年 4 月 | 2023 年 4 月 | 2024 年 4 月 | 2025 年 4 月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 用户数量 | 1 | 0 | 2 | 6 | 0 | 2 | 0 | 1 |
全职员工挑战系统用户数量（人）
| 2018 年 4 月 | 2019 年 4 月 | 2020 年 4 月 | 2021 年 4 月 | 2022 年 4 月 | 2023 年 4 月 | 2024 年 4 月 | 2025 年 4 月 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 用户数量 | 3 | 1 | 0 | 3 | 1 | 1 | 2 | 3 |
2-4健康管理
范围：单个数据基准日期：计算期的最后一天（3 月 31 日）
|
指标 |
计算目标 |
计算方法 |
|---|---|---|
|
带薪休假获得率 |
适用于从计算期第一天到计算期最后一天受雇的正式员工和非正式员工。 （包括借调员工，但不包括高管、长期休假员工和接受的借调员工。） |
带薪休假获取率 =“计算期间工人享受的带薪休假天数”÷“计算期间给予工人的带薪休假天数”x 100 |
| 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 财年 | 2023 财年 | 2024 财年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 带薪休假获得率(%) | 68.0 | 68.4 | 66.3※12 | 72.0 | 82.3 | 93.5 | 93.3 | 928☑ |
| 定期健康检查参与率(%)※13 | 97.5 | 98.4 | 98.4 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
-
※12由于新型冠状病毒感染的蔓延，上班受到限制，Fuyo General Lease (USA) Inc 8 名员工的带薪休假数据不包含在内。
-
※13定期健康检查包括针对35岁以下人群的一般体检和针对35岁以上人群的全面健康检查。
2-5 劳动实践/健康与安全
范围：单个数据基准日期：计算期的最后一天（3 月 31 日）
| 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 财年 | 2023 财年 | 2024 财年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 工伤事故起数（起）※14 | 1 | 2 | 4 | 2 | 3 | 2 | 6 | 5 |
-
※14受伤原因是上班途中路上摔倒，伤势均为轻伤。
