Ở phần phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau, ta thấy rằng giữa biến phụ thuộc có quan hệ tương quan với các biến độc lập và cũng như giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau. Khi mối tương quan khá chặt chẽ sẽ dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình, cụ thể đó là hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến ảnh hưởng xã hội và nhận thức cá nhân. Do vậy mà chúng ta phải dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Bảng 4.4. Hệ số phương trình hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số Beta ( β ) Tolerance VIF
1 ( Hằng số ) 1.221 .164 7.439 .000 Ảnh hưởng xã hội .257 .039 .327 6.679 .000 .676 1.479 Giá cả cảm nhận .287 .028 .429 10.206 .000 .917 1.090 Thu nhập bình quân .044 .032 .059 1.405 .161 .905 1.105
Nhận thức cá nhân .156 .033 .221 4.663 .000 .720 1.389
Qua bảng 4.4, ta thấy VIF lớn nhất chỉ bằng 1.479 do đó ta có thể kết luận mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Chỉ khi nào VIF vượt quá 10 thì mô hình mới xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005).
4.3.2.2 Giả định phương sai của phần dư không đổi
Để biết được mô hình có bị hiện tượng phương sai thay đổi hay không chúng ta có thể dùng đồ thị Scatterplot để giải thích. Chúng ta xem xét tất cả các kiểu biến thiên mà ta quan sát được. Khi tìm hồi quy tuyến tính và mô tả phần dư cùng giá trị dự đoán lên đồ thị mà thấy phần dư của chúng thay đổi theo một trật tự nào đó như dạng cong bậc 2 Parapol, cong dạng bậc 3 Cubic … thì mô hình hồi quy tuyến tính mô tả quan hệ đường thẳng là không phù hợp và giả định có quan hệ tuyến tính bị vi phạm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Qua biểu đồ ta nhận thấy giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng gì như trong hình dưới, điều này chứng tỏ mô hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Hình 4.1 Biểu đồ phân tán của giá trị phần dư chuẩn hóa và giá trị phần dư chuẩn đoán
4.3.2.3 Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sau: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích….Vì vậy chúng ta thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau để dò tìm vi phạm. Nghiên cứu thực hiện khảo sát phân phối của phần dư bằng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ Q-Q, P-P.
Hình 4.3 Biểu đồ Q-Q, P-P
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với trị trung bình mean = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.993 gần bằng 1. Biểu đồ tần số P-P Plot cũng cho ta thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.3.2.4 Giả định không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
Ta dùng đại lượng Durbin – Watson (d) để thực hiện kiểm định. Đại lượng d này có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Kiểm định Durbin – Watson cho thấy kết quả d = 1.877 nên, ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau hay không có tương quan giữa các phần dư.
Bảng 4.5 Các hệ số xác định mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 .745a .555 .549 .22425 1.877
4.3.3.1Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin-Watson < 3) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác độn
g của biế
n đó vào sự thỏa mãn chung càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Bảng 4.6. Bảng tóm tắt mô hình
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước
B ảng
tóm tắt mô hình cho ta thấy hệ số R2 đã điều chỉnh bằng 0.549 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 0.549. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình hồi quy gồm 4 biến độc lập: Ảnh hưởng xã hội; Giá cả cảm nhận; Thu nhập bình quân; Nhận thức cá nhân có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền được đưa vào phân tích hồi quy. Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết H0 là β1= β2 = β3 = β4 = 0. Trong bảng thống kê Anova (Xem bảng 4.7) ta thấy giá trị sig = 0.000 (< 5%) cho thấy giả thuyết R2 = 0 không thỏa mãn. Và bảng 4.4 cho thấy kết quả của kiểm định t có giá trị sig. < 0.05, có nghĩa là cho phép ta có thể bác bỏ giả thuyết H0
với mức ý nghĩa 95%. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Như vậy, sau khi kiểm định độ phù hợp của mô hình đã xác định được các nhân tố có tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng tại TP. HCM bao gồm: ảnh hưởng xã hội, giá cả cảm nhận và nhận thức cá nhân.
Bảng 4.7. Kết quả phân tích ANOVA về độ phù hợp của mô hình
1 .745a .555 .549 .22425 Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 17.201 4 4.300 85.511 .000a Phần dư 13.779 274 .050
4.3.3.2 Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố
Với việc xác định được các yếu tố có tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh. Bước tiếp theo sẽ đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Theo kết quả bảng 4.4 cho thấy, yếu tố giá cả cảm nhận có tác động mạnh nhất đến hành vi mua (β = 0.429), tiếp theo là yếu tố ảnh hưởng xã hội (β= 0.327) và cuối cùng là yếu tố nhận thức cá nhân (β = 0.221).
Giá cả của sản phẩm có bản quyền vẫn còn rất cao và không có sự chia sẻ chi phí từ nhà sản xuất thì yếu tố giá của sản phẩm vi phạm bản quyền đang đóng vai trò quyết định đến hành vi mua, khi xã hội khuyến kích và chấp nhận việc mua hàng hoá bất hợp pháp thì người tiêu dùng sẽ không có gánh nặng tâm lý khi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Các quy tắc mang tính thói quen của hành vi được chờ đợi hoặc có thể chấp nhận được thì thái độ đối với sản phẩm vi phạm bản quyền sẽ tích cực hơn. Mối quan hệ giữa tỷ lệ vi phạm bản quyền và thu nhập bình quân của một quốc gia là phi tuyến nên tác động của nền kinh tế là không có.
4.3.3.3 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Các giả thuyết trong nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nghiên cứu trước đó và phản ánh sự tác động của các yếu tố lên hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Kiểm định giả thuyết dựa vào bảng 4.4 cho thấy:
β1 = 0.327 (sig. < 0.05): chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là Tác động của người tiêu dùng khác đã mua sản phẩm vi phạm bản quyền càng cao thì việc mua sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng đó càng cao.
β2 = 0.429 (sig. < 0.05): chấp nhận giả thuyết H2, nghĩa là Người tiêu dùng cảm nhận giá rẻ của sản phẩm vi phạm bản quyền càng cao thì việc mua sản phẩm vi phạm bản quyền càng cao.
β3 = 0.059 (sig. > 0.05): bác bỏ giả thuyết H3, nghĩa là Thu nhập bình quân của người tiêu dùng càng cao thì việc mua sản phẩm vi phạm bản quyền càng giảm.
β4 = 0.221 (sig. < 0.05): chấp nhận giả thuyết H4, nghĩa là Thái độ tích cực đối với sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng càng cao thì việc mua sản phẩm vi phạm bản quyền càng cao.
Kết quả của Ahasanul, Sabbir và Ali (2009) được thực hiện ở Malaysia cùng chủng tộc Châu Á với Việt Nam cho thấy có sự ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng xã hội, giá cả cảm nhận, thu nhập bình quân và nhận thức cá nhân đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Tuy nhiên, kết quả của bài nghiên cứu này lại không cho kết quả tương tự, yếu tố thu nhập bình quân không có tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Sự khác nhau này có thể được giải thích là do nhận thức và niềm tin về thu nhập bình quân ở các đối tượng khảo sát là khác nhau khiến cho thu nhập bình quân không có tác động đến hành vi mua. Khi khảo sát ở khu vực TP. Hồ Chí Minh, trung bình của thang đo thu nhập bình quân là N = 3.1 và người tham gia tỏ ra mơ hồ, ngập ngừng khi được hỏi về mức độ phát triển, chính sách ở tầm vĩ mô (chính sách bình ổn) của nền kinh tế.
4.4 Kiểm định sự khác biệt về hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền ở các nhóm giới tính và độ tuổi. quyền ở các nhóm giới tính và độ tuổi.
4.4.1 Giới tính
Để kiểm định sự khác nhau về trung bình của hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền ở nam và nữ ta dùng phép kiểm định T-test mẫu độc lập.
Kết quả kiểm định F có giá sig.= 0.606 > 0.05 có nghĩa phương sai của mẫu (nam và nữ) bằng nhau (Xem bảng 6.2, phụ lục 6). Kiểm định t có sig. = 0.027 < 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa trung bình hai đám đông. Hay nói cách khác có sự khác biệt về hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền của nam và nữ. Trong đó giá trị mean của nữ (4.0977) > giá trị mean của nam (4.0082) qua đó nữ mua sản phẩm vi phạm bản quyền nhiều hơn nam (Xem bảng 6.1, phụ lục 6). Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Wah- Leung Cheung và Gerard Prendergast (2006). Tuy nhiên, tùy vào từng chủng loại của sản phẩm vi phạm bản quyền mà sự khác biệt về giới tính sẽ được xác định.
Do đó, giả thuyết H5a được chấp thuận, có sự khác biệt hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền ở nam và nữ tại TP. Hồ Chí Minh.
Bảng 4.8. Bảng mô tả thống kê giới tính
Giới tính N Mean
Std.
Deviation Std. Error Mean
HVM Nam 163 4.0082 .35515 .02782
Nữ 116 4.0977 .29494 .02738
4.4.2 Độ tuổi
Để kiểm định sự khác biệt về trung bình của hành vi mua sản phẩm vi phạn bản quyền ở 3 nhóm tuổi ta dùng phép kiểm định Anova một chiều. Trong bảng kiểm định phương sai đồng nhất (Xem bảng 4.10) chúng ta thấy giá trị Sig. của phép kiểm định Levene không có ý nghĩa (Sig. =0.212 > 0.05). Kết quả này cho thấy giả định phương sai đồng nhất được chấp thuận. Tiếp theo, trong bảng Anova (Xem bảng 4.11), giá trị Sig. = 0.01 < 0.05, điều này đồng nghĩa có sự khác biệt có ý nghĩa về hành vi mua sản phẩm vi phạm bản
quyền ở 3 nhóm tuổi. Trong đó, nhóm tuổi từ 18 – 25 là có hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền nhiều nhất và hành vi mua giảm dần khi độ tuổi càng lớn (Xem bảng 4.9). Kiểm định hậu Anova một chiều – Bonferroni (Xem bảng 6.6, phụ lục 6) thực hiện kiểm định t cho từng 2 cặp nhóm, kết quả thấy chỉ có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm tuổi từ 18 – 25 với nhóm tuổi từ 25 – 35 và giữa nhóm tuổi 18 – 25 với nhóm tuổi trên 35 vì giá trị Sig. ở 2 cặp này nhỏ hơn 0.05. Đây là mức ý nghĩa được chọn cho kiểm định này.
Vì vậy, giả thuyết H5b được chấp thuận, có sự khác biệt hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền ở các độ tuổi khác nhau tại TP. Hồ Chí Minh. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.9. Bảng mô tả thống kê biến độ tuổi
Mẫu Mean Std. Deviation
Độ tuổi
Từ 18 đến 25 tuổi 140 4.1000 .30634
Từ 25 đến 35 tuổi 98 4.0136 .33133
Trên 35 tuổi 41 3.9350 .39595
Total 279 4.0454 .33383
Bảng 4.10. Kiểm định phương sai đồng nhất
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.558 2 276 .212
Bảng 4.11. Kết quả ANOVA một chiều biến độ tuổi
Loại biến thiên Tổng biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig.
Giữa nhóm 1.017 2 .508 4.682 .010
Trong nhóm 29.964 276 .109
Tổng 30.980 278
4.5 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định và đánh giá tác động của ảnh hưởng xã hội, giá cả, thu nhập bình quân và tính cách cá nhân đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu này đã chứng minh được các yếu tố trên có tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Cụ thể, ảnh hưởng xã hội, giá cả và tính cách cá nhân có tác động thuận chiều trong khi thu nhập bình quân không có tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền.
Ảnh hưởng xã hội tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng. Điều này phù hợp với nghiên cứu trước đây khi Ahasanul, Ali và Sabbir (2009), kết quả chỉ ra ảnh hưởng xã hội là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền.
Người tiêu dùng sẽ mua và sử dụng các sản phẩm vi phạm bản quyền vì bạn bè, người thân của họ cũng mua các sản phẩm đó và giới thiệu cho họ. Niềm tin xã hội là tiêu chuẩn đạo đức mà hầu hết mọi người trong xã hội đó phải theo và xã hội sẽ ảnh hưởng lên sự tương tác giữa các cá nhân trong xã hội đó (Zimmer và Kraus, 1971, trích dẫn Su, Lu, Lin, 2009).
Giá cả cảm nhận có tác động đến hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền của người tiêu dùng. Những kết quả trước đó của Bloch và cộng sự (1993, trích dẫn Lee, Yoo, 2009) và Cheng và cộng sự (1977, trích dẫn Lee, Yoo, 2009), cho rằng sản phẩm vi phạm bản quyền có mức giá đặt biệt thấp hơn nhiều so với sản phẩm gốc thì người tiêu dùng sẽ chọn sản phẩm vi phạm
bản quyền. Lợi thế về giá là nguyên nhân chính dẫn người tiêu dùng tìm đến