CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
2.3.1 Phương pháp phân tích tổng hợp so sánh:Nghiên cứu sinh tiến hành thu
thập, tổng hợp, phân tích, so sánh và đánh giá các tài liệu từ các nghiên cứu trước, kế thừa có chọn lọc những tài liệu này để nghiên cứu về khái niệm, các nhân tố ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh, các kinh nghiệm triển khai thành công các chính sách khuyến khích tiêu dùng xanh của các quốc gia khác trên thế giới
2.3.2 Phương pháp phân tích thống kê, đánh giá tác động:
Các nhân tố ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh là biến định tính hoặc định lượng ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định tiêu dùng (biến độc lập) và hành vi tiêu dùng (biến phụ thuộc). Trong tương quan, những nhân tố này là biến số thứ 3 ảnh hưởng tới tương quan của 2 biến số còn lại là ý định và hành vi tiêu dùng xanh. Số liệu thu thập được từ điều tra sẽ được phân tích và xử lý theo trình tự sau:
- Nhập liệu:
Phiếu điều tra được nhập bằng phần mềm nhập liệu dành cho nghiên cứu để tránh sai lệch
Số liệu được làm sạch bằng công cụ screening data qua 2 bước: nhận diện lỗi – checking for error để xem đã có nằm trong khoảng cho phép không, sau đó sửa lỗi trong file – finding and correcting the error in the data file
- Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Công cụ Cronbach‘s Alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy nội tại (internal consistency reliability) – mức độ mà các câu hỏi khác nhau đo lường cùng một biến số có thể đem lại các kết quả tương tự hay nói cách khác để chắc chắn các câu hỏi trong bảng hỏi và đúng hơn là các câu trả lời là nhất quán. Cách thực hiện gồm các bước:
+ Kiểm tra số lượng case, + Kiểm tra số lượng items
+ Kiểm tra giá trị âm trong bảng Inter-Item Correlation Matrix (tất cả giá trị phải >0)
+ Kiểm tra giá trị Reliability statistics trong bảng Reliability statis
+ Kiểm tra corrected item – Total correlation: nếu có item (câu hỏi nào) dưới 0.7 => item hay câu hỏi đó không liên quan nhiều đến thang đo (scale) và cần phải loại bỏ
+ Kiểm tra Alpha sau khi loại bỏ item (hoặc câu hỏi): Alpha if item deleted
- Phân tích nhân tố (Factor Analysis)
Công cụ phân tích nhân tố (factor analysis) được sử dụng để kiểm tra và phân loại các item (câu hỏi) vào các nhóm nhân tố khác nhau
- Thống kê mô tả
Công cụ thống kê mô tả được sử dụng để mô tả đặc điểm của mẫu:
với biến định tính (giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, lĩnh vực nghề nghiệp), do không có ý nghĩa khi nghiên cứu giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất nên nghiên cứu dùng công cụ tần suất (frequencies) và phần trăm (percent)
Với các biến định lượng (continuous) như độ tuổi và thu nhập nghiên cứu sử dụng công cụ tính giá trị trung bình (mean), giá trị nhỏ nhất (minimum), giá trị lớn nhất (maximum), quan tâm tới môi trường,
Thống kê mô tả cũng được sử dụng để phân tích thực trạng tiêu dùng xanh với các biến như ý định tiêu dùng, hành vi tiêu dùng, nhận thức về tính hiệu quả, sự sẵn có của sản phẩm,
- Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh
+ Xác định hướng của mối quan hệ (direction of relationship) bằng cách kiểm tra xem hệ số tương quan giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh là âm hay dương. Khi hệ số tương quan âm có nghĩa là khi ý định tăng thì hành vi giảm. Khi hệ số tương quan dương có nghĩa là khi ý định tiêu dùng tăng thì hành vi tiêu dùng cũng tăng.
+ Xác định độ lớn của tương quan bằng cách kiểm tra độ lớn của hệ số tương quan Pearson (r).
r = 0: giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh của người tiêu dùng Việt Nam không có quan hệ tương quan, có nghĩa là ý định không ảnh hưởng tới hành vi tiêu dùng xanh
r = -1: tuyệt đối nghịch, có nghĩa là khi ý định tăng thì hành vi giảm theo tỷ lệ tương ứng
r = 1: tuyệt đối thuận, có nghĩa là khi ý định tăng lên 1 đơn vị thì hành vi tăng lên 1 đơn vị
-1<r<1: Theo Cohen (1988), giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh có tương quan với các mức độ khác nhau; r = 0.1 – 0.29 tương quan không chặt, r = 0.3- 0.49 tương quan trung bình, r = 0.5 -1 tương quan chặt.
- Phân tích hồi qui tuyến tính
Nghiên cứu tham khảo khung phân tích ảnh hưởng của một nhân tố tới mối quan hệ của 2 nhân tố khác/biến điều tiết của Reuben M. Baron & David A. Kenny, để đánh giá tác động của các nhân tố tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh.
Predictor
Moderator Outcome variable
Predictor x Moderator
Gọi X là ý định tiêu dùng xanh (biến độc lập) Y là hành vi tiêu dùng xanh (biến phụ thuộc)
Z là nhân tố có thể ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa X và Y. Các nhân tố tác động (Z) có thể tác động đến mối quan hệ giữa X và Y được đo lường bằng thống kê tương quan (regression coefficient).
Khung phân tích được mô tả như hình dưới đây
Ý định (X)
Các nhân tố tác động Outcome variable (Z )
Ý định (X) x Nhân tố ảnh hưởng (Z)
Khi đó mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh (tác động của ý định đến hành vi) dưới tác động của các nhân tố được tính toán theo công thức tóm tắt như sau:
Y = a*X + b*M + c*X*Z
Hay
Y = X*(a+c*Z) + b*Z
Như vậy tác động của ý định (X) lên hành vi tiêu dùng xanh (Y) sẽ thay đổi dưới tác động của các nhân tố đến mối quan hệ giữa X và Y nếu ta tìm được hệ số c có
ý nghĩa thống kê (khác 0). Khi đó nhân tố Z (Z1, Z2, Z3…) sẽ có ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh.
Nếu c > 0 => khi đó a+c1*Z tăng lên, tác động của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh mạnh hơn. Nhân tố Z sẽ có tác động tích cực đến mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh, hay nói cách khác khi đó ý định dễ biến thành hành vi tiêu dùng xanh hơn.
Nếu c < 0 => khi đó a+c1*Z giảm đi, tác động của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh yếu đi. Nhân tố Z sẽ có tác động tiêu cực đến mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh
Tác động của các nhân tố tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh (hay ảnh hưởng của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh) được mô tả như hình dưới đây :
Ảnh hưởng của ý định (X) tới hành vi
tiêu dùng xanh (Y)
Mức độ của nhân tố ảnh hưởng (Z)
Hình 2.1 Tác động của các nhân tố tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi
Để chạy mô hình và tránh hiện tượng đa cộng tuyến, các nhân tố đều được chạy mean center trước khi chạy mô hình hồi qui tuyến tính (Analyze/Regression/Liner), trong đó biến phụ thuộc là biến Y (Hành vi tiêu dùng xanh), nhóm biến độc lập 1 là các biến Ý định hành vi (X) và các biến Z dự kiến có ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định (X) và hành vi tiêu dùng xanh
(Y), nhóm biến độc lập 2 đưa vào mô hình sẽ là nhóm nhân biến ý định hành vi (X) với biến tác động (Z). Nếu hệ số VIF đạt giá trị quanh giá trị 1.5 và hệ số sig. của biến X*Z nào <0.05 thì chứng tỏ biến Z đó có tác động tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh. Mức độ ảnh hưởng khi đó được đo bằng hệ số Beta đã chuẩn hóa (Stadardized coefficients).
Công cụ phân tích hồi qui tuyến tính được sử dụng để phân tích tác động của các nhân tố tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh của người tiêu dùng Việt Nam
+ Phân tích tác động của 4 nhóm nhân tố: quan tâm tới môi trường, sự sẵn có của sản phẩm, nhận thức về tính hiệu quả và xúc tiến thương mại của doanh nghiệp đến mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh bằng công cụ phân tích biến độc lập và biến nhân 2 biến độc lập với nhau (Analyze/Regression/Liner) + So sánh tương quan giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh giữa các nhóm khác giới tính khác nhau bằng công cụ split file. Các phép toán sẽ chạy riêng rẽ cho các 2 giới tính để kiểm tra tương quan giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh của 2 giới tính, từ đó cho thấy mức độ ảnh hưởng của giới tính đến mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh.
- Phân tích tương quan từng phần:
Công cụ Partial correlation được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh trong khi có tác động của một nhân tố thứ 3. Công cụ này phân tích tác động của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh của người tiêu dùng xanh trong một số tình huống đặc biệt như: thói quen mua hàng ở chợ cóc, khi thu nhập giảm, khi có ảnh hưởng của người thứ 3 bên ngoài.
Với sự xuất hiện của một nhân tố thứ 3, hệ số tương quan giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh của người tiêu dùng Việt Nam trong nghiên cứu này có thể tăng, hoặc giảm. Như vậy sẽ có 3 biến: 2 biến để kiểm tra mối quan hệ giữa chúng (ý định tiêu dùng và hành vi tiêu dùng) và 1 biến ảnh hưởng/kiểm soát mối quan hệ này.
Nghiên cứu tiến hành so sánh hệ số r khi không có tác động của biến thứ 3 với r khi có tác động của biến thứ 3:
Mức độ thay đổi của r khi có biến thứ 3 thể hiện mức độ tác động của biến thứ 3 đến mối quan hệ giữa 2 biến này, nếu r thay đổi nhiều khi có biến thứ 3 chứng tỏ biến thứ 3 có tác động mạnh đến mối quan quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh và nếu r thay đổi ít khi có biến thứ 3 chứng tỏ biến thứ 3 ít có tác động đến mối quan hệ giữa 2 biến ý định và hành vi hay nói cách khác biến thứ 3 không có nhiều ảnh hưởng tới tác động của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh. + r khi có biến thứ 3 > r khi không có biến thứ 3 chứng tỏ biến số thứ 3 làm mạnh lên mối quan hệ giữa 2 biến (làm mạnh lên tác động của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh)
+ r khi có biến thứ 3 < r khi không có biến thứ 3 chứng tỏ biến số thứ 3 làm yếu đi mối quan hệ giữa 2 biến (làm yếu đi tác động của ý định đến hành vi tiêu dùng xanh)
Khi sử dụng phần mềm SPSS, các thang đo được mã hóa chi tiết như trong bảng sau
Bảng 2.3: Bảng mã hóa các thang đo
STT Nhân tố Mã hóa 1 Ý định tiêu dùng xanh YD 2 Hành vi tiêu dùng xanh HV 3 Nhận thức về tính hiệu quả NTHQ 4 Độ nhạy cảm về giá ĐNCVG 5 Sự không sẵn có của sản phẩm TKSCSP
6 Giá trị trung bình của Ý định YD_center
7 Giá trị trung bình của Nhận thức hiệu quả NTHQ_center 8 Giá trị trung bình của Độ nhạy cảm về giá ĐNCVG_center 9 Giá trị trung bình của Tính không sẵn có của sản
phẩm
Ngoài ra, các nhân tố ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh là biến định tính hoặc định lượng ảnh hưởng tới mối quan hệ giữa ý định tiêu dùng (biến độc lập) và hành vi tiêu dùng (biến phụ thuộc). Trong tương quan, những nhân tố này là biến số thứ 3 ảnh hưởng đến tương quan của 2 biến số còn lại là ý định và hành vi tiêu dùng xanh. Số liệu thu thập được từ điều tra được nhập bằng phần mềm để tránh nhầm lẫn cũng như làm sạch số liệu trước khi phân tích:
- Nhập liệu:
Phiếu điều tra được nhập bằng phần mềm nhập liệu dành cho nghiên cứu để tránh sai lệch
- Làm sạch số liệu:
Số liệu được làm sạch bằng công cụ screening data qua 2 bước: nhận diện lỗi – checking for error để xem đã có nằm trong khoảng cho phép không, sau đó sửa lỗi trong file – finding and correcting the error in the data file
CHƢƠNG 3: THỰC TRẠNG TIÊU DÙNG XANH Ở VIỆT NAM VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG TỚI MỐI QUAN HỆ GIỮA Ý ĐỊNH VÀ HÀNH VI TIÊU DÙNG XANH
3.1 Đặc điểm của thị trƣờng ngƣời tiêu dùng Việt Nam
Người tiêu dùng hay người tiêu thụ là một từ nghĩa rộng dùng để chỉ các cá nhân hoặc hộ gia đình dùng sản phẩm hoặc dịch vụ sản xuất trong nền kinh tế. Khái niệm người tiêu dùng được dùng trong nhiều văn cảnh khác nhau vì thế cách dùng và tầm quan trọng của khái niệm này có thể rất đa dạng. Người tiêu dùng là người có nhu cầu, có khả năng mua sắm các sản phẩm dịch vụ trên thị trường phục vụ cho cuộc sống, người tiêu dùng có thể là cá nhân hoặc hộ gia đình. Như vậy, người tiêu dùng có thể là bất cứ ai. Họ tồn tại trong xã hội và tham gia vào nền kinh tế với vai trò là người dẫn dắt nền kinh tế. Bởi vậy, người tiêu dùng có ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế cũng như các mặt văn hóa, chính trị, xã hội của một đất nước. Việc tìm hiểu vai trò của người tiêu dùng là rất cần thiết bởi từ đó giúp ta nhận thức được tầm quan trọng của người tiêu dùng đối với nền kinh tế nói riêng và đưa ra những cách thức để củng cố vai trò của người tiêu dùng nhằm điều chỉnh, củng cố và phát triển nền kinh tế.
- Về độ tuổi:
Ở Việt Nam, người tiêu dùng có thể được coi là trẻ khi có tới 65% dân số có độ tuổi từ 15-64 và xấp xỉ 30% thuộc nhóm từ 0-14 tuổi. Dân chúng thay đổi hàng hóa và dịch vụ mà họ mua qua các giai đoạn của cuộc đời họ. Họ ăn thức ăn trẻ em ở tuổi ấu thơ, ăn hầu hết các loại thực phẩm lúc lớn lên và trưởng thành và ăn những món ăn kiêng lúc già yếu (Philip Kotler, 2011). Những sự ưa thích trong thực phẩm tươi sống, thực phẩm đóng gói, và các sản phẩm chăm sóc cá nhân cũng có liên quan nhiều đến tuổi tác. Hành vi lựa chọn cửa hàng cũng thay đổi theo từng giai đoạn của cuộc sống gia đình. Sở thích của họ về thời trang, xe máy và giải trí cũng cũng tùy theo tuổi tác (Minh Hằng, 2004). Những người làm marketing thường chọn các nhóm khách hàng theo chu kỳ sống và hoàn cảnh sống của họ làm thị trường mục tiêu của mình cụ thể là nhóm khách hàng trẻ trong bối cảnh của Việt Nam hiện nay.
- Về hoàn cảnh kinh tế:
Việt Nam hiện có 34% dân số sống ở thành thị, đây là tỷ lệ thấp hơn nhiều so với 51% của Trung Quốc, 52% của Indonesia, 91% của Nhật Bản (Glenn B. Maguire). Hoàn cảnh kinh tế và môi trường sống của một người sẽ ảnh hưởng rất lớn đến sự lựa chọn sản phẩm của người đó. Hoàn cảnh kinh tế của một người bao gồm số thu nhập dành cho tiêu dùng (mức độ, tính ổn định và kết cấu thời gian của số thu nhập đó), số tiền gởi tiết kiệm và tài sản, kể cả khả năng vay mượn và thái độ đối với việc chi tiêu và tiết kiệm. Những người làm marketing đối với những nhóm sản phẩm thuộc loại nhạy cảm với thu nhập (income - sensitive goods) cần thường xuyên chú ý đến các xu hướng thay đổi của thu nhập cá nhân, tiết kiệm và lãi suất. Nếu các chỉ số kinh tế cho thấy đang có sự suy thoái, những người làm marketing có thể áp dụng những biện pháp như thiết kế hoặc định vị lại, định giá lại sản phẩm của mình, giảm mức sản xuất và tồn kho, và nhiều việc khác nữa để chúng tiếp tục đảm bảo giá trị dành cho các khách hàng mục tiêu (Philip Kotler, 2011). Những năm sắp tới, đô thị hóa ở Việt Nam còn tăng mạnh và các thành phố lớn vẫn là vườn ươm của tầng lớp tiêu dùng