NGHIÊN cứu GIÁ TRỊ TIÊU DÙNG XANH và PHẢN ỨNG đối với TIẾP THỊ TRUYỀN THÔNG của SINH VIÊN TP hồ CHÍ MINH

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Mục tiêu nghiên cứu

Tiêu dùng xanh đang trở thành xu hướng toàn cầu khi môi trường ngày càng được quan tâm, với nhiều người sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho sản phẩm thân thiện với môi trường Tuy nhiên, tại Việt Nam, tiêu dùng xanh vẫn chưa được chú trọng, với hoạt động triển khai còn hạn chế do thói quen tiêu dùng và khả năng kinh tế Trong bối cảnh công nghiệp hóa hiện đại hóa, Việt Nam đối mặt với thách thức bảo vệ môi trường và phát triển bền vững giữa nhu cầu tiêu dùng tăng cao Do đó, việc áp dụng chính sách tiêu dùng xanh là cần thiết để khuyến khích sản xuất Mặc dù có sự gia tăng trong marketing xanh và nhận thức của người tiêu dùng, hành vi mua sắm xanh vẫn cần được nghiên cứu thêm Nghiên cứu này sẽ làm rõ các vấn đề lý luận và thực tiễn về chính sách tiêu dùng xanh từ góc độ quản lý kinh tế nhằm đáp ứng yêu cầu phát triển nền kinh tế xanh.

Xây dựng thang đo "GREEN" trong lĩnh vực Quan hệ công chúng (PR) nhằm đánh giá tác động của giá trị tiêu dùng xanh đến nhận thức của người tiêu dùng trẻ, trí thức tại TP.HCM Nghiên cứu tập trung vào hai yếu tố chính: ý định hỗ trợ thương hiệu xanh và ý định mua thương hiệu xanh của học sinh, sinh viên.

Niềm tin xanh và thái độ đối với thương hiệu xanh.

Từ đó, ta có mục tiêu nghiên cứu như sau:

(1) Tìm hiểu các hành vi tiêu dùng xanh ở nền kinh tế mới nổi như Việt Nam.

(2) Sự ảnh hưởng của giá trị tiêu dùng xanh đến cách người tiêu dùng phản ứng đối với truyền thông tiếp thị xanh.

Câu hỏi nghiên cứu

(1) Ở Việt Nam - một nền kinh tế mới nổi, hành vi tiêu dùng xanh sẽ biểu hiện như thế nào?

(2) Giá trị tiêu dùng xanh có ảnh hưởng đến cách người tiêu dùng phản ứng lại truyền thông tiếp thị xanh hay không? Ảnh hưởng ra sao?

Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào giá trị tiêu dùng xanh, thể hiện qua niềm tin và thái độ của người tiêu dùng đối với thương hiệu xanh, từ đó ảnh hưởng đến ý định ủng hộ và mua sắm các sản phẩm từ thương hiệu này Đối tượng khảo sát là sinh viên tại các trường đại học ở thành phố Hồ Chí Minh, những người có xu hướng quan tâm đến tiêu dùng xanh và đã thực hiện các hành động liên quan.

Phạm vi nghiên cứu

Địa điểm: Dữ liệu sẽ được thu thập tại thành phố Hồ Chí Minh.

Thời gian: Từ ngày 09/04/2019 đến hết ngày 30/4/2019.

Phương pháp nghiên cứu

Bài viết này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng.

- Thiết kế lấy mẫu: Thiết kế lấy mẫu phi ngẫu nhiên (lấy mẫu tiện lợi và lấy mẫu có mục đích).

- Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến bằng bảng câu hỏi.

- Cỡ mẫu: Số người tham gia khảo sát là 300 người.

- Công cụ phân tích dữ liệu là phần mềm phân tích thống kê SPSS và AMOS kết hợp với phân tích dữ liệu của EXCEL và GOOGLE FORM.

Đóng góp nghiên cứu

Nghiên cứu này đóng góp quan trọng cho kinh doanh và nâng cao ý thức tiêu dùng xanh tại Việt Nam, giúp người tiêu dùng và nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng liên quan đến môi trường Theo Mukerjee và Gidel (2013), nghiên cứu về tiếp thị xanh ở các nền kinh tế mới nổi như Ấn Độ có thể nâng cao nhận thức và khả năng phán đoán về sáng kiến xanh Chúng tôi tập trung vào hành vi tiêu dùng xanh của sinh viên tại một thành phố cụ thể, khác với các nghiên cứu trước đây chỉ xem xét người tiêu dùng Ấn Độ Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về giá trị tiêu dùng xanh mà doanh nghiệp mang lại, cũng như phản ứng của người tiêu dùng đối với tiếp thị truyền thông xanh, từ đó khuyến khích hành động xanh trong mua sắm và bảo vệ môi trường.

Cấu trúc bài nghiên cứu

Chúng tôi xây dựng bài nghiên cứu bao gồm 5 chương:

Chương 1: Tổng quan về nghiên cứu

Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn tổng quan về các khía cạnh chính, bao gồm cơ sở nghiên cứu và mục tiêu cụ thể nhằm giải quyết các câu hỏi nghiên cứu đã đặt ra Đối tượng nghiên cứu được xác định rõ ràng, cùng với phạm vi nghiên cứu được giới hạn để đảm bảo tính khả thi Phương pháp nghiên cứu được áp dụng nhằm thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả Đóng góp của nghiên cứu sẽ được nhấn mạnh, thể hiện giá trị thực tiễn và lý thuyết của nó Cuối cùng, cấu trúc bài nghiên cứu sẽ được trình bày một cách logic, giúp người đọc dễ dàng theo dõi và hiểu rõ nội dung.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Phát triển các giả thuyết

Phương pháp nghiên cứu định lượng là một công cụ quan trọng trong việc phát triển đo lường và xây dựng thang đo dựa trên mô hình nghiên cứu Qua việc ước tính và đánh giá, chúng ta có thể trình bày mô hình một cách rõ ràng thông qua bảng câu hỏi, từ đó làm nổi bật mối quan hệ giữa các biến.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Phân tích tình hình và các yếu tố ảnh hưởng dựa trên khảo sát kết quả Dữ liệu được tóm tắt và làm sạch trên EXCEL, sau đó được xử lý bằng phần mềm SPSS và AMOS để trình bày kết quả nghiên cứu một cách rõ ràng và chính xác.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Nghiên cứu đã chỉ ra những kết quả quan trọng và ý nghĩa thực tiễn từ việc phân tích, đồng thời nêu bật các vấn đề nổi bật Qua đó, bài viết nâng cao những quan điểm mới, chỉ ra các hạn chế trong nghiên cứu hiện tại và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển sâu hơn trong lĩnh vực này.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Chương này tập trung vào việc phân tích các nghiên cứu trước đây và thiết lập khung nghiên cứu Tổng cộng có 5 giả thuyết được đề xuất nhằm nghiên cứu sâu sắc các mối quan hệ, được xem xét cụ thể như sau:

Bối cảnh Quan Hệ Công Chúng (PR), gồm các biến tác động nhau:

- Giá trị tiêu thụ/tiêu dùng xanh.

- Thái độ thương hiệu xanh.

- Ý định hỗ trợ thương hiệu xanh.

- Ý định mua thương hiệu xanh.

Nghiên cứu hiện tại đánh giá ảnh hưởng của giá trị tiêu dùng xanh đến phản ứng của người tiêu dùng đối với các hoạt động truyền thông tiếp thị xanh, đặc biệt trong bối cảnh quan hệ công chúng Mặc dù có nhiều bối cảnh truyền thông tiếp thị khác nhau, quan hệ công chúng đã được chọn để khám phá quảng cáo xanh, vì nhiều công ty coi tiếp thị xanh là một phần trong nỗ lực trách nhiệm xã hội của họ.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp lấy mẫu

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng, sử dụng kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện và có mục đích thông qua các câu hỏi trực tuyến Các câu hỏi được phân phối cho sinh viên tại các trường Đại học ở TPHCM Dữ liệu phản ứng của người tiêu dùng đối với kích thích quan hệ công chúng được phân tích theo phương pháp hai bước do Anderson và Gerbing (1988) đề xuất.

Bài báo cáo nghiên cứu này phân tích phản ứng của người tiêu dùng Việt Nam đối với truyền thông tiếp thị xanh, dựa trên giá trị tiêu dùng của họ Đối tượng khảo sát là sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh, những người đã và đang sử dụng sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu xanh Dữ liệu được thu thập thông qua bảng hỏi trên Google Forms, được đăng tải trên các kênh mạng xã hội như Facebook Các dữ liệu này sẽ được sử dụng để kiểm tra các mô hình nghiên cứu.

Trong nghiên cứu này, 350 sinh viên tại TP Hồ Chí Minh đã tham gia khảo sát Người tham gia có thể chia sẻ bảng câu hỏi với những người khác nếu họ muốn Dựa trên dữ liệu thu thập từ khảo sát trực tuyến, chúng tôi sẽ tiến hành lọc dữ liệu và sử dụng các phần mềm SPSS và AMOS để phân tích Phương pháp SEM sẽ được áp dụng để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu.

Bảng câu hỏi được chia thành hai phần: phần đầu tập trung vào các biến nghiên cứu như giá trị tiêu dùng xanh, niềm tin xanh, thái độ đối với thương hiệu xanh và ý định xanh, nhằm giúp người khảo sát có tinh thần sáng suốt và không cảm thấy mệt mỏi Phần thứ hai cung cấp thông tin nhân khẩu học bao gồm giới tính, tuổi tác, trình độ học vấn, khối ngành chuyên môn, thu nhập bình quân và chi tiêu trung bình Sau khi gửi bảng câu hỏi sơ khai cho 6 người với đa dạng đối tượng, chúng tôi nhận được phản hồi tích cực, cho thấy phần giới thiệu chưa rõ ràng, câu hỏi gây khó khăn cho người tham gia và thông tin nhân khẩu học cần điều chỉnh Chúng tôi cũng ghi nhận thời gian khảo sát trung bình, đánh dấu các câu hỏi khó hiểu và thiết kế lại thứ tự cũng như cách trình bày câu hỏi.

Bảng câu hỏi cho pretest và pilot test đã được dịch và xây dựng lại hoàn toàn bằng tiếng Việt Trong pilot test, chúng tôi đã thử nghiệm với 50 sinh viên tiêu dùng tại các trường Đại học ở thành phố Hồ Chí Minh, nhằm thu thập ý kiến đa dạng từ nhiều độ tuổi, trình độ học vấn và khối ngành chuyên môn Thử nghiệm này đã giúp phát hiện và xử lý các vấn đề trong khảo sát, như sự mơ hồ và khó hiểu về các biến cũng như sự bâng khuâng trong quyết định ý định xanh của người tiêu dùng Theo Johanson và Brooks (2010), số lượng mẫu thử nghiệm tối thiểu là 30 để đánh giá sơ bộ khảo sát Tất cả ý kiến thu thập được sẽ giúp tác giả điều chỉnh bản dịch và hoàn thiện bảng câu hỏi cho khảo sát.

Thiết kế mẫu hỏi

Để kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu, tác giả áp dụng thang đo các khái niệm đã được phát triển và kiểm định từ những nghiên cứu trước, nhằm đánh giá độ uy tín của một nhà chứng thực nổi tiếng (Ohanian, 1990) Kết quả khảo sát sử dụng thang đo Likert 5 điểm, từ “1= Hoàn toàn không đồng ý” đến “5= Hoàn toàn đồng ý”, yêu cầu người tham gia đánh giá thái độ đối với công ty phát hành thông cáo báo chí Tổng cộng có 20 biến quan sát, bao gồm 5 biến cho giá trị tiêu dùng xanh (CV), 4 biến cho niềm tin xanh (GT), 3 biến cho thái độ đối với thương hiệu xanh (AB), và 4 biến cho ý định ủng hộ thương hiệu xanh (SB) cũng như ý định mua hàng thương hiệu xanh (PB) Bảng câu hỏi chi tiết về các biến quan sát được trình bày trong phụ lục cho Bảng A.

- Thang đo về yếu tố giá trị tiêu dùng xanh gồm 5 biến quan sát

Bảng 3.1: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị tiêu dùng xanh.

- Thang đo về yếu tố niềm tin xanh gồm 4 biến quan sát

STT Thang đo Mã hóa Nguồn

Tôi cảm thấy rằng các cam kết về môi trường của một thương hiệu xanh nói chung là đáng tin cậy.

Tôi cảm thấy rằng hiệu suất hành động vì môi trường của những thương hiệu xanh nói chung là đáng tin cậy.

3 Tôi cảm thấy sự tranh luận về môi trường của TG3

1 Bản thân tôi là người có trách nhiệm với môi trường CV1

2 Tôi cân nhắc hành động của mình khi đưa ra những quyết định có tác động đến môi trường

3 Mối quan tâm của tôi đối với môi trường có ảnh hưởng lên thói quen mua hàng.

4 Điều quan trọng đối với tôi là các sản phẩm tôi sử dụng không gây hại cho môi trường.

5 Tôi sẵn sàng chấp nhận sự bất tiện để có được những hành động thân thiện với môi trường.

CV5 thương hiệu xanh nhìn chung là đáng tin cậy.

4 Sự quan tâm về môi trường của thương hiệu xanh đáp ứng mong đợi của tôi TG4

Bảng 3.2: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến niềm tin xanh.

- Thang đo về yếu tố thái độ thương hiệu xanh gồm 3 biến quan sát

Bảng 3.3: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ thương hiệu xanh.

- Thang đo về yếu tố ý định hỗ trợ thương hiệu xanh gồm 4 biến quan sát

T Thang đo Mã hóa Nguồn

1 Tôi có ý định hỗ trợ sản phẩm của thương hiệu xanh SB1 Muhamma d Rizwan,

2 Tôi có ý định cao về việc hỗ trợ sản phẩm của 2014 thương hiệu xanh SB2

3 Tôi có sự sẵn lòng cao về việc hỗ trợ sản phẩm của thương hiệu xanh.

1 Tôi thích thương hiệu xanh vì nó thân thiện với môi trường AB1 Shu-Tzu

Yu Wang, A- Fen Huang & Yen-Wen Liao, 2017.

2 Tôi ủng hộ thương hiệu xanh vì những lo ngại dành cho môi trường AB2

3 Tôi nghĩ rằng thương hiệu có giá trị dựa trên hiệu suất hành động vì môi trường của nó AB3

4 Tôi có khả năng hỗ trợ bất kỳ sản phẩm nào của thương hiệu xanh SB4

Bảng 3.4: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hỗ trợ thương hiệu xanh.

- Thang đo về yếu tố ý định mua thương hiệu xanh gồm 4 biến quan sát

1 Tôi có ý định mua sản phẩm xanh PB1

2 Tôi có ý định cao về việc mua sản phẩm xanh PB2

3 Tôi có sự sẵn lòng cao về việc mua sản phẩm xanh PB3

4 Tôi có khả năng mua bất kỳ sản phẩm xanh nào PB4

Bảng 3.5: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thương hiệu xanh.

Nữ Độ tuổi 18 đến dưới 21 (18-20)

Khối ngành Kinh tế - Tài chính

Thu nhập/tháng Dưới 1 triệu đồng/tháng

Từ 5 triệu đồng/tháng trở lên Chi tiêu/tháng cho sản phẩm của thương hiệu xanh

Dưới 100.000 đồng/tháng 100.000 - dưới 500.000 đồng/tháng 500.000 - dưới 1.000.000 đồng/tháng

Từ 1 triệu đồng/tháng trở lên Trình độ học vấn hiện tại của Anh/ Chị? Trung cấp

Cao đẳng Đại học Sau đại học Bảng 3.6: Thông tin cá nhân.

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Trong phần này, chúng tôi trình bày quá trình phân tích dữ liệu thu thập được, bắt đầu bằng việc phác thảo nhân khẩu học của những người tham gia khảo sát trước khi thực hiện thống kê mô tả Tiếp theo, các phương pháp như Kiểm tra độ tin cậy, Phân tích nhân tố khám phá, Phân tích nhân tố khẳng định, và Mô hình phương trình cấu trúc sẽ được áp dụng để đánh giá độ tin cậy và hiệu lực của dữ liệu, cũng như thử nghiệm các giả thuyết đề xuất Cuối cùng, tổng hiệu ứng nhân quả được tính toán và trình bày ở phần cuối chương này.

Sau 3 tuần gửi bảng câu hỏi trực tuyến cho sinh viên trên toàn TP Hồ ChíMinh để thu thập dữ liệu, số lượng người tham gia là 300 người với số câu hỏi cần hoàn thành khảo sát là 20 câu Trong đó, có 282 câu trả lời hợp lệ, chiếm tỷ lệ phản hồi đạt 94%

4.2 Nhân khẩu học của người tham gia khảo sát

Dưới đây là kết quả thống kê nhân khẩu học được tóm tắt theo giới tính, độ tuổi, thu nhập, mức chi tiêu cho sản phẩm của thương hiệu xanh, trình độ học vấn và khối ngành chuyên môn (Bảng 4.2.1 - 4.2.7).

Bảng 4.1 Kết quả thống kê giới tính của người tiêu dùng.

Nguồn: Kết quả xử lí số liệu khảo sát, 2020.

Trong một khảo sát với 282 người tham gia, tỷ lệ nữ giới chiếm 71.3% (201 người), trong khi nam giới chỉ chiếm 28.7% (81 người) Sự chênh lệch này cho thấy nữ giới có nhu cầu mua sắm cao hơn và mức độ quan tâm đến mua sắm đa dạng hơn.

Nghiên cứu của hai nhà tâm lý học Kollat và Willet vào năm 1976 cho thấy phụ nữ có xu hướng mua sắm nhiều hơn nam giới và họ cũng yêu thích việc mua sắm hơn Điều này dẫn đến việc nữ giới thường chú trọng đến các sản phẩm tốt cho sức khỏe và bảo vệ môi trường hơn trong quá trình tìm hiểu, so sánh và ra quyết định mua hàng.

Bảng 4.2 Kết quả thống kê độ tuổi của người tiêu dùng.

Nguồn: Kết quả xử lí số liệu khảo sát, 2020. Ở kết quả thống kê độ tuổi, khi gửi bảng câu hỏi trực tuyến cho sinh viên TP.

Nghiên cứu tại Hồ Chí Minh cho thấy, 74.8% người tiêu dùng trong độ tuổi 18-20 (tương đương 211 người) quan tâm đến giá trị tiêu dùng xanh và phản ứng tích cực với truyền thông tiếp thị xanh Nhóm tuổi 21-23 chiếm 20.2% (57 người), trong khi nhóm từ 24 tuổi trở lên chỉ chiếm 5.0% (14 người) Điều này cho thấy sự ủng hộ sản phẩm xanh và lo ngại về môi trường giảm dần theo độ tuổi Nguyên nhân có thể do áp lực tìm việc, khởi nghiệp hoặc bận rộn trong công việc, khiến họ ít thời gian để tìm hiểu và sử dụng sản phẩm xanh.

Bảng 4.3 Kết quả thống kê trình độ học vấn.

Theo bảng thống kê về trình độ học vấn, 94.0% người tiêu dùng có trình độ đại học (tương đương 265 người) quan tâm đến giá trị tiêu dùng xanh và phản ứng tích cực với tiếp thị truyền thông xanh Ngược lại, chỉ có 0.4% (1 người) có trình độ trung cấp, trong khi các nhóm còn lại chiếm 5.6% (16 người).

Bảng 4.4 Kết quả thống kê khối ngành mà đối tượng khảo sát theo học.

Theo bảng thống kê, 72.7% người tiêu dùng trong khảo sát thuộc khối ngành Kinh tế - Tài chính quan tâm đến giá trị tiêu dùng xanh và phản ứng với truyền thông tiếp thị xanh, tương đương 205 người Điều này cho thấy sinh viên ngành này có sự chú ý cao đối với tình hình kinh tế xã hội và xu hướng sản phẩm xanh đang phát triển mạnh mẽ, không chỉ ở các nước phát triển mà còn ở Việt Nam Các khối ngành khác như Xã hội - Nhân văn, Tự nhiên, Y dược lần lượt chiếm 11.7%, 10.6% và 3.2%, trong khi nhóm ngành khác (gồm Luật, Sư phạm) có tỷ lệ thấp nhất.

IT, Điện - Điện tử,…) chiếm tỉ lệ 1.8% (tương đương 5 người).

Bảng 4.5 Kết quả thống kê thu nhập/tháng của người tiêu dùng.

Từ 5 triệu đồng trở lên 2 0.7 0.7 100.0

Theo khảo sát, 36.5% người tham gia có thu nhập từ 1 – dưới 3 triệu đồng, đây cũng là nhóm có tỷ lệ trả lời cao nhất với 103 người Mức thu nhập này phổ biến do nhu cầu tìm việc làm thêm của đa số sinh viên Tại TP Hồ Chí Minh, mức lương cho sinh viên làm bán thời gian thường dao động trong khoảng 1- dưới 3 triệu đồng.

3 – dưới 5 triệu đồng cũng chiếm tỉ lệ gần bằng những người có thu nhập từ 1– dưới

Khoảng 3 triệu đồng chiếm tỷ lệ 28.4% và 34.4%, trong khi những người có thu nhập từ 5 triệu đồng trở lên chỉ chiếm 0.7% (tương đương 2 người) Điều này có thể được giải thích bởi trình độ học vấn, với 94.0% sinh viên có bằng đại học, cho thấy mức thu nhập trên 5 triệu đồng là hợp lý khi thời gian của sinh viên thường ưu tiên cho việc học hơn là làm thêm.

Bảng 4.6 Kết quả thống kê chi tiêu/tháng cho sản phẩm của thương hiệu xanh.

Từ 1 triệu đồng trở lên 19 6.7 6.7 100.0

Theo kết quả thống kê, mỗi tháng người tiêu dùng chi tiêu cho sản phẩm của thương hiệu xanh là dưới 100.000 đồng chiếm tỉ lệ lớn nhất 47.2% (tương đương

133 người), chiếm tỉ lệ ít nhất là 500.000 - dưới 1.000.000 đồng với 5.3% (tương đương 15 người) Các nhóm chi tiêu còn lại chiếm 47.5% (tương đương 134 người).

Từ đó, chúng tôi cũng đưa ra sự so sánh trong mức thu nhập và chi tiêu cho sản phẩm xanh của sinh viên TP Hồ Chí Minh:

Bảng 4.7 Bảng chéo so sánh thu nhập của người tiêu dùng và chi tiêu của họ cho sản phẩm của thương hiệu xanh trên 1 tháng.

Từ 5 triệu đồng trở lên 0 1 0 1 2

Nhóm người tiêu dùng có thu nhập dưới 1 triệu đồng chi tiêu cho sản phẩm của thương hiệu xanh dưới 100.000 đồng, như thể hiện trong bảng 4.2.7.

Trong nhóm 55 người có thu nhập thấp, họ không chỉ chi tiêu cho sản phẩm mà còn cho các nhu cầu thiết yếu như ăn, uống, học tập và vui chơi Cụ thể, trong nhóm có thu nhập từ 1 đến dưới 3 triệu đồng, có 54 người (chiếm 52.43%) chi tiêu từ 100.000 đến dưới 500.000 đồng cho sản phẩm của thương hiệu xanh Người có thu nhập khá sẵn sàng chi trả cao hơn cho sản phẩm xanh so với người có thu nhập dưới 1 triệu đồng Mặc dù sản phẩm xanh thường có giá cao hơn so với sản phẩm thông thường, người tiêu dùng vẫn ưu tiên lựa chọn sản phẩm tiết kiệm chi phí hơn là sản phẩm bảo vệ sức khỏe và môi trường Đối với nhóm có thu nhập từ 3 đến dưới 5 triệu đồng, 40.21% trong số 97 người tham gia khảo sát chi tiêu từ 100.000 đến dưới 500.000 đồng cho sản phẩm của thương hiệu xanh.

Nhóm người có thu nhập từ 3 đến dưới 5 triệu đồng/tháng thể hiện mức độ sẵn sàng chi tiêu cho các sản phẩm của thương hiệu xanh cao nhất, với 14 người chi tiêu từ 1 triệu đồng trở lên mỗi tháng.

4.3 Thống kê mô tả của nhóm câu hỏi đo từng biến

Trước khi phân tích thống kê mô tả của từng biến, chúng tôi đưa ra giá trị, ý nghĩa bên dưới:

- Đối với thang Likert 5 mức độ với “1= hoàn toàn không đồng ý” đến “5= hoàn toàn đồng ý”: Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / n = (5-1)/5 = 0.8

- Với các mức ý nghĩa như sau:

1.00 – 1.80: Rất không đồng ý 1.81 – 2.60: Không đồng ý 2.61 – 3.40: Trung lập 3.41 – 4.20: Đồng ý 4.21 – 5.00: Hoàn toàn đồng ý

Khi phân tích độ lệch chuẩn (Std Deviation) lớn hơn 1, điều này cho thấy rằng biến quan sát đó có nhiều mức độ đánh giá và quan điểm khác nhau so với các biến quan sát khác.

Bảng 4.8 Bảng thống kê mô tả của nhóm câu hỏi trong thang đo về yếu tố giá trị tiêu dùng xanh.

Kiểm tra độ tin cậy

Bảng 4.13 Kiểm tra độ tin cậy

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Correlation Cronbach’ Alpha thang đo giá trị tiêu dùng xanh (CV) α = 0.750

Cronbach’ Alpha thang đo niềm tin xanh (GT) α = 0.810

Cronbach’ Alpha thang đo thái độ thương hiệu xanh (AB) α = 0.663

Cronbach’ Alpha thang đo ý định hỗ trợ thương hiệu xanh (SB) α = 0.770

Cronbach’ Alpha thang đo ý định mua thương hiệu xanh (PB) α = 0.762

Trước khi phân tích kết quả nhằm kiểm tra độ tin cậy, chúng tôi cần xem xét các trường hợp để xác định xem các biến có đạt yêu cầu như mong đợi hay không.

Một giá trị α tốt nên lớn hơn 0.7 (Nunnally, 1978; George & Mallery, 2003; DeVellis, 2003; Zikmund, 2010) Tuy nhiên, giá trị α lớn hơn 0.6 có thể chấp nhận được trong trường hợp thang đo hoàn toàn mới và mới được xây dựng, đặc biệt khi áp dụng vào bối cảnh nghiên cứu gần đây.

- Xét về Corrected Item – Total Correlation, nếu trường hợp < 0.3 thì chúng tôi sẽ loại biến quan sát đó ra khỏi thang đo (Field ,2005; Pallant 2010)

- Và cuối cùng, Cronbach's Alpha if Item Deleted > Cronbach's Alpha.

Các biến đo lường cho các thành phần đều có giá trị Cronbach's Alpha > 0.7, chứng minh thang đo có độ tin cậy cao Mặc dù giá trị Cronbach's Alpha của thang đo thái độ thương hiệu xanh (AB) chỉ > 0.6, nhưng do đây là thang đo mới tại Việt Nam và lối sống xanh đang được giới trẻ quan tâm, nên vẫn được chấp nhận Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, và hầu hết các hệ số giá trị (Cronbach Alpha if Item Deleted) nhỏ hơn hệ số giá trị Cronbach Alpha của từng biến quan sát Đặc biệt, biến quan sát PB4 “Tôi có khả năng mua bất kỳ sản phẩm xanh nào” có hệ số giá trị 0,798, chỉ cao hơn một chút so với giá trị Cronbach's Alpha 0,762, nhưng vẫn được cân nhắc giữ lại cho phân tích nhân tố khám phá EFA Tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu, khẳng định độ tin cậy của thang đo và sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Phân tích nhân tố khám phá - EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp giúp rút gọn các biến quan sát thành một tập hợp các yếu tố quan trọng hơn, với số lượng yếu tố F nhỏ hơn số biến k.

Theo nghiên cứu của Lam et al (2014), Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng rộng rãi để kiểm tra cấu trúc nhân tố và mối quan hệ giữa các biến EFA giúp phát hiện các biến quan sát được tải lên nhiều nhóm nhân tố hoặc được sắp xếp sai Các tiêu chí quan trọng trong EFA bao gồm hệ số KMO (Kaiser-Meyer Olkin) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5, kiểm định Bartlett's test of sphericity phải nhỏ hơn 0,05, tổng phương sai giải thích cần lớn hơn hoặc bằng 50%, và yếu tố tải phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.

4.5.1 Phân tích EFA theo mô hình có biến trung gian Ở giai đoạn đầu, chúng tôi cho chạy EFA theo phương pháp trích xuất Principal Axis Factoring và phép quay Promax, nghĩa là với mô hình có biến trung gian thì chúng tôi cho tất cả các biến ( biến độc lập, biến trung gian và biến phụ thuộc) vào một lần chạy Kết quả ra như sau:

Bảng 4.14 : Kết quả kiếm định KMO và Bartlett’s Test lần 1

KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .895

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0.895, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy tính phù hợp của mô hình Đồng thời, giá trị Sig của kiểm định Bartlett's Test là 0.000, nhỏ hơn 0.05, xác nhận rằng các nhóm nhân tố như CV, TG, AB, SB và PB có sự tương quan và có ý nghĩa thống kê.

Bảng 4.15 Kết quả giải thích tổng phương sai lần 1

Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Rotation Sums of Squared Loadingsa

Khi phân tích bảng, chúng ta nhận thấy có 5 nhóm nhân tố có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 Tuy nhiên, tỷ lệ Cumulative của Extraction Sums of Squared Loadings chỉ đạt 48,462%, thấp hơn 50%, điều này cho thấy rằng các biến quan sát trong các nhóm nhân tố này không hoàn toàn hợp lệ và chỉ giải thích được 48,462% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát.

Bảng 4.16 Kết quả EFA trong ma trận xoay lần 1

Trong quá trình phân tích kết quả EFA, chúng tôi nhận thấy rằng các nhóm nhân tố tải có sự trộn lẫn giữa các biến quan sát Nguyên nhân của hiện tượng này được xác định là do dữ liệu có lỗi, dẫn đến một số biến quan sát thuộc về nhiều nhóm nhân tố khác nhau Để khắc phục tình trạng này, chúng tôi đã tiến hành loại bỏ các biến không phù hợp nhằm đảm bảo rằng kết quả phân tích sẽ có sự cải thiện đáng kể.

Trong quá trình kiểm tra EFA lần n, chúng tôi đã loại bỏ một số biến quan sát, cụ thể là SB1, SB2, SB3 và CV2, do hệ số Factor Loading của chúng nhỏ hơn 0.5 Các chỉ số KMO, Sig và Cumulative của Extraction Sums of Squared Loadings đều cho thấy tính hợp lệ của phân tích.

Bảng 4.17 Kết quả kiếm định KMO và Bartlett’s Test lần n

KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Bảng 4.18 Kết quả giải thích tổng phương sai lần n

Rotation Sums of Squared Loadingsa

Bảng 4.19 Kết quả EFA trong ma trận xoay lần n

Nguồn: Kết quả xử lí số liệu khảo sát, 2020. tục tiến hành loại bỏ biến quan sát trên.

Bảng 4.20 Kết quả kiếm định KMO và Bartlett’s Test lần n

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Bảng 4.21 Kết quả giải thích tổng phương sai lần n

Rotation Sums of Squared Loadings a

Bảng 4.22 Kết quả EFA trong ma trận xoay lần n

Kết quả phân tích cho thấy trong bảng ma trận xoay có bốn nhóm nhân tố, với hai biến SB và PB bị trộn lẫn Biến quan sát SB4 không hợp lệ, nhưng biến SB lại đóng vai trò quan trọng trong ý định xanh và không nên bị loại bỏ.

4.5.2 Phân tích EFA tách biến phụ thuộc 4.5.2.1 Chạy EFA cho biến độc lập và biến trung gian

Bảng 4.23 Kết quả kiếm định KMO và Bartlett’s Test

Bảng 4.24 Kết quả giải thích tổng phương sai

Rotation Sums of Squared Loadings a

Hình 4.25 Kết quả EFA trong ma trận xoay

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tách biệt biến phụ thuộc và cho biến độc lập cùng biến trung gian chạy chung bằng phương pháp Principal Axis Factoring và phép quay Promax Hai biến quan sát CV1 và CV2 không đạt yêu cầu nên đã bị loại bỏ, dẫn đến tổng phương sai trích xuất đạt 50.490%, chứng minh tính hợp lệ của các biến quan sát trong các nhóm nhân tố Kết quả từ bảng ma trận xoay cho thấy các nhóm nhân tố và hệ số Factor Loading đều đạt kỳ vọng sau khi loại bỏ các biến CV1, CV2 và AB3.

Các hệ số KMO, Sig của kiểm định Bartlett và tổng phương sai trích đều đạt yêu cầu, cho thấy sự phù hợp của các nhóm nhân tố với số biến quan sát Điều này chứng tỏ các biến quan sát có ý nghĩa thực tiễn và các nhân tố độc lập ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc, đặc biệt khi phân tích riêng biến phụ thuộc (xem bảng 4.26 - 4.31).

Bảng 4.27 Kết quả giải thích tổng phương sai

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Bảng 4.28 Kết quả EFA trong ma trận xoay

Biến phụ thuộc SB thể hiện ý định hỗ trợ thương hiệu xanh với hệ số KMO đạt 0.770, vượt ngưỡng 0.7, và kết quả của kiểm định Bartlett là 0.000, nhỏ hơn 0.05 Tất cả các hệ số Factor Loading của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0.5, cho thấy tính hợp lệ cao Các chỉ số tương tự cũng được áp dụng cho biến phụ thuộc PB.

Hình 4.30 Kết quả giải thích tổng phương sai

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Hình 4.31 Kết quả EFA trong ma trận xoay

Phân tích tương quan Pearson

Phân tích tương quan Pearson là bước quan trọng trong phân tích định lượng với SPSS, giúp xác định mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình Hệ số tương quan càng cao cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ hơn giữa các biến, nhưng cũng có thể dẫn đến tình trạng đa cộng tuyến khi kiểm tra mô hình hồi quy Hệ số Sig phản ánh độ tin cậy của các hệ số tương quan trong thử nghiệm F, cho thấy sự phù hợp giữa các biến.

Khi xem xét giá trị Sig của biến độc lập và biến phụ thuộc, nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, thì hệ số tương quan r sẽ có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này cho thấy biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc.

Khi xem xét giá trị Sig giữa các biến độc lập, giá trị Sig lớn hơn 0.05 cho thấy không có mối tương quan giữa các biến này, khẳng định tính "độc lập" của chúng Ngược lại, nếu Sig nhỏ hơn 0.05, có thể nghi ngờ về sự tồn tại của đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

- Hệ số tương quan < 0.8: mức tương quan này không quá cao Vì vậy, theo đánh giá sơ bộ, không có hiện tượng đa cộng tuyến (Maddala, 1988).

Bảng 4.32 Kết quả kiểm định Pearson sự tương quan giữa các biến.

SB PB CV TG AB

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Sau khi phân tích, chúng tôi nhận thấy rằng Sig của biến độc lập "Giá trị tiêu dùng xanh" (CV) và các biến phụ thuộc "Ý định ủng hộ thương hiệu xanh" (SB) cũng như "Ý định mua thương hiệu xanh" (PB) đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy có mối tương quan giữa chúng Hệ số tương quan giữa CV với SB và PB đều nhỏ hơn 0.8, cho phép kết luận sơ bộ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Phân tích nhân tố khẳng định CFA

Mô hình do nhóm nghiên cứu chúng tôi tự vẽ, ở giá trị đại diện có các biến quan sát được chúng tôi thay thế như sau:

Biến đại diện Biến quan sát

Hình 2: Mô hình CFA đã thay thế biến đại diện

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là bước kiểm tra quan trọng sau phân tích nhân tố khám phá (EFA) CFA bao gồm các chỉ số như Độ tin cậy tổng hợp (CR), phương sai trung bình trích xuất (AVE), phương sai chia sẻ tối đa (MSV) và phương sai chia sẻ trung bình (ASV) Các ngưỡng cho các giá trị này được xác định như sau: Độ tin cậy tổng hợp phải lớn hơn 0,7 và giá trị hội tụ yêu cầu B lớn hơn NG lớn hơn 0,5.

- Tương quan giữa hai cấu trúc r 0.5

- Điều kiện 2: Chúng tôi xét AVE nếu > 0.5 thì hợp lệ (Fornell & Larcker. 1981).

Phương sai trích được tính cho từng nhân tố đơn hướng, với mỗi nhân tố được xử lý riêng biệt Công thức tính phương sai trích dựa trên giá trị Trọng số Hồi quy Chuẩn hóa (Standardized Regression Weight).

Các hệ số Factor Loading đều đạt yêu cầu khi lớn hơn 0.5 Mặc dù các biến CVO, ABO, SBO và PBO có AVE 0.7 (trừ biến ABO như đã giải thích ở phần kiểm tra độ tin cậy mục 4.3), chúng vẫn được chấp nhận theo quan điểm của C Fornell và D F Larcker (1981).

4.7.4 Kiểm tra giá trị phân biệt

- Sự tương quan giữa hai biến thì nhỏ hơn 0.85 (r < 0.85 or 0.90)

- Cả AVEs của 2 biến thì phải lớn hơn SIC (r 2 ).

Bảng 4.38 Correlations: (Group number 1 - Default model)

Cả hai giá trị AVE của biến CVO và SBO đều vượt qua giá trị SIC (r²), với AVE của CVO đạt 0,481 và AVE của SBO đạt 0,486, trong khi giá trị SIC là 0,417316 Điều này cũng áp dụng cho các biến khác trong nghiên cứu.

Cấu trúc tuyến tính (SEM) trên phần mềm AMOS

Hình 4: Mô hình SEM trong AMOS

CMIN/DF đạt 2.202, cho thấy giá trị chấp nhận được CFI là 0,923, vượt mức 0,90 GFI đạt 0,905, cũng lớn hơn 0,90 TLI có giá trị 0,906, thỏa mãn điều kiện (0,906> 0,90) RMSEA ở mức 0,065, cho thấy giá trị vừa phải Nhìn chung, mô hình phù hợp với các chỉ tiêu tốt vì đáp ứng tất cả các tiêu chí cần thiết.

Từ bảng Regression Weights , chúng tôi xem xét giá trị P và “ Estimate.

Nếu, giá trị P < 0.05 : Giả thuyết được ủng hộ.

- “Estimate” > 0: ảnh hưởng cùng chiều.

- “Estimate” < 0: ảnh hưởng ngược chiều.

Bảng 4.39 Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

The results indicate significant relationships among the variables analyzed TGO has a strong positive effect on CVO (β = 0.533, p < 0.001) and ABO (β = 0.381, p < 0.001), while negatively impacting PBO (β = -0.320, p = 0.133) and SBO (β = -0.298, p = 0.197) ABO demonstrates a substantial positive influence on PBO (β = 1.658, p < 0.001) and SBO (β = 1.773, p < 0.001) Additionally, PBO positively affects PB2 (β = 1.248, p < 0.001) and PB1 (β = 0.846, p < 0.001) Lastly, SB4 is directly influenced by SBO with a fixed relationship (β = 1.000).

Bảng trình bày tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết Trong đó:

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa TG (TGO) và PB (PBO) theo giả thuyết H2b “Niềm tin xanh sẽ có tác động đối với ý định ủng hộ thương hiệu xanh” không có ý nghĩa thống kê với giá trị P = 0.133, lớn hơn 0.05, chứng tỏ TG không ảnh hưởng đến PB.

PB Vì vậy, giả thuyết H2b bị bác bỏ

Kết quả dự đoán mối quan hệ giữa TG (TGO) và SB (SBO) theo giả thuyết H2c cho thấy niềm tin xanh không ảnh hưởng đến ý định mua thương hiệu xanh, với giá trị P = 0.197, lớn hơn 0.05.

SB Vì vậy, giả thuyết H2c bị bác bỏ.

Giả thuyết về "Niềm tin xanh tham gia vào thông tiếp thị xanh" đã bị bác bỏ, trong khi các giả thuyết khác đều có giá trị P < 0.05, cho thấy chúng được chấp nhận Hơn nữa, giá trị estimate của các biến còn lại đều lớn hơn 0, điều này chứng tỏ mối quan hệ cùng chiều và xác nhận dự đoán giả thuyết trước đó của chúng tôi là chính xác.

- Xem mức độ mạnh yếu của sự tác động lên các biến trung gian & biến phụ thuộc

Bảng 4.40 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Niềm tin xanh có tác động mạnh mẽ đến thái độ thương hiệu xanh hơn so với giá trị tiêu dùng xanh, cho thấy rằng TG ảnh hưởng đáng kể đến AB.

Thái độ thương hiệu xanh có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua sắm các sản phẩm thương hiệu xanh, vượt trội hơn cả niềm tin xanh.

Thái độ thương hiệu xanh có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định ủng hộ thương hiệu xanh, vượt trội hơn so với niềm tin xanh.

Bảng 4.41 Kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Kết quả kiểm tra

Giá trị tiêu thụ xanh ảnh hưởng trực tiếp đến nhận thức về độ tin cậy của nguồn thông tin tiếp thị xanh, đồng thời cải thiện thái độ của người tiêu dùng đối với các thương hiệu tham gia vào truyền thông này.

Niềm tin xanh ảnh hưởng tích cực đến thái độ của người tiêu dùng đối với các thương hiệu tham gia vào truyền thông tiếp thị xanh, đồng thời thúc đẩy ý định hỗ trợ và mua sắm các thương hiệu xanh.

Thái độ tích cực đối với thương hiệu tham gia vào truyền thông tiếp thị xanh sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hỗ trợ và mua sắm các sản phẩm từ thương hiệu xanh.

Niềm tin xanh đóng vai trò trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa giá trị tiêu dùng xanh và thái độ thương hiệu xanh, đồng thời cũng là cầu nối giữa các giá trị tiêu dùng xanh và ý định xanh của người tiêu dùng.

Thái độ đối với thương hiệu truyền thông tiếp thị xanh đóng vai trò trung gian quan trọng, liên kết giữa ý định xanh và giá trị tiêu dùng xanh, đồng thời cũng ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa niềm tin xanh và ý định xanh Việc xây dựng thương hiệu xanh không chỉ nâng cao nhận thức mà còn thúc đẩy hành vi tiêu dùng bền vững.

Hình 5: Mô hình sau khi bác bỏ giả thuyết

4.8.3 Total Cause Effect lên biến phụ thuộc

Total Cause Effect = Direct Effect + Indirect Effect

Chúng tôi tính bằng cách sử dụng giá trị Standardized Estimate (β ) Từ bảng Standardized Regression Weights

Bảng 4.42 Total Causal Effects on Purchase Intention

PB Nguyên nhân - Kết quả

Biến Trực tiếp Gián tiếp Tổng

Bảng 4.43 Total Causal Effects on Support Intention

SB Nguyên nhân - Kết quả

Biến Trực tiếp Gián tiếp Tổng

Qua 2 bảng kết quả tính Total Cause Effect thì cho thấy biến AB có tác động mạnh nhất lên biến phụ thuộc SB và PB: Thái độ đối với thương hiệu xanh sẽ tác động mạnh mẽ lên Ý định ủng hộ và Ý định mua sản phẩm thương hiệu xanh.

Tiêu đề	Nghiên Cứu Giá Trị Tiêu Dùng Xanh Và Phản Ứng Đối Với Tiếp Thị Truyền Thông Của Sinh Viên TP. Hồ Chí Minh
Tác giả	Nhóm 17
Người hướng dẫn	ThS. Đặng Diễm Phương
Trường học	Trường Đại Học Tôn Đức Thắng
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Báo Cáo Cuối Kỳ
Năm xuất bản	2020
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	115
Dung lượng	1,14 MB