Nguồn: Tác giả tổng hợp Theo Hình 4.4 thì trong đó có 94 ngƣời (14.6%) cho rằng vì thuận tiện nên mua, 202 ngƣời (31.3%) cho rằng mua vì các sản phẩm xanh tốt cho sức khỏe, đây là lý do đƣợc chọn nhiều nhất, lý do chọn nhiều tiếp theo là mua vì bảo vệ mơi trƣờng có 138 ngƣời (21.4%), lý do chọn thứ ba là mua vì thấy quảng cáo trên các phƣơng tiện truyền thơng có 116 ngƣời (18%), cịn lại mua vì sự giới thiệu của bạn bè và ngƣời thân có 95 ngƣời (14.7%). Qua đây có thể thấy lý do để ngƣời tiêu dùng TP.HCM mua sản phẩm xanh vì muốn tốt cho sức khỏe, tiếp theo là bảo vệ môi trƣờng và mua vì ảnh hƣởng bởi các phƣơng tiện truyền thông, bạn bè, ngƣời thân.
14.6 31.3 21.4 18 14.7 0 5 10 15 20 25 30 35 Thuận tiện Tốt cho sức khỏe Bảo vệ môi trƣờng Quảng cáo trên truyền thông Bạn bè, ngƣời thân giới thiệu
49
4.2.2 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Các thang đo đƣợc kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp.
Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần bằng 1 thì thang đo lƣờng rất tốt, từ 0.7 đến gần bằng 0.8 là thang đo lƣờng sử dụng tốt, từ 0.6 trở lên là thang đo lƣờng đủ điều kiện. Ngồi ra, Nunnally và Bernstein (1994) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013, trang 365) cho rằng hệ số tƣơng quan biến – tổng (item-total correlation) dùng để kiểm tra mối tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến khi cùng đo lƣờng một khái niệm nghiên cứu phải lớn hơn hoặc bằng 0.30 thì biến đó đạt u cầu.
Theo kết quả kiểm định, hệ số Cronbach’s Alpha tổng của các thang đo là: Thái độ đối với hành vi mua xanh là 0.905, chuẩn chủ quan là 0.833, kiểm soát hành vi nhận thức là 0.893, sự quan tâm đến môi trƣờng là 0.867, ý thức về sức khỏe là 0.866. Các biến quan sát đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp (tất cả đều >=0.3), hệ số Cronbach’s Alpha của các biến >=0.6, nên các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy. Nhƣ vậy, sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha các biến đều đủ độ tin cậy để đƣa vào các phân tích tiếp theo.
Biến phụ thuộc: Hành vi tiêu dùng sản phẩm xanh, sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo, kết quả thống kê cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể của thang đo có giá trị là 0.668 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng có giá trị> 0.3 nên thang đo đủ độ tin cậy để thực hiện các phân tích EFA tiếp theo.
50
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan
biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Hệ số Cronbach’s
Alpha
Thái độ đối với hành vi mua xanh
TD1 11.09 4.848 0.732 0.898 0.905 TD2 11.05 4.591 0.821 0.866 TD3 11.03 4.723 0.806 0.871 TD4 10.89 5.007 0.797 0.876 Chuẩn chủ quan XH1 11.72 3.338 0.658 0.791 0.833 XH2 11.66 3.266 0.712 0.766 XH3 11.68 3.178 0.703 0.770 XH4 11.62 3.639 0.577 0.825
Nhận thức của ngƣời tiêu dùng về tính hiệu quả
NT1 8.50 7.870 0.754 0.866
0.893
NT2 8.62 7.506 0.775 0.858
NT3 8.41 7.545 0.766 0.862
NT4 8.42 7.693 0.762 0.863
Sự quan tâm đến môi trƣờng
MT1 11.92 2.641 0.685 0.843 0.867 MT2 11.85 2.637 0.744 0.819 MT3 11.86 2.444 0.804 0.793 MT4 11.92 2.742 0.640 0.860 Ý thức về sức khỏe SK1 12.15 3.181 0.730 0.823 0.866 SK2 12.14 3.208 0.759 0.811 SK3 12.12 3.359 0.712 0.830 SK4 12.08 3.470 0.664 0.849 Hành vi tiêu dùng sản phẩm xanh HV1 9.95 1.887 0.369 0.650 0.668 HV2 10.72 1.608 0.532 0.543 HV3 10.20 1.815 0.412 0.624 HV4 10.46 1.538 0.487 0.575 Nguồn: Tác giả tổng hợp
51
4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) gọi tắt là EFA, dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Theo Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) các tiêu chí trong phân tích EFA gồm:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0.5 ≤ KMO ≤ 1 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
Trị số Eigenvalue>=1.
Tổng phƣơng sai trích (Total Variance Explained) >=50%.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) tùy thuộc vào kích thƣớc mẫu nghiên cứu, hệ số tải 0.45 hoặc 0.5 đối với mẫu từ 120 đến dƣới 350, do nghiên cứu này số mẫu là 316 nên hệ số tải là 0.5.
4.2.3.1 Phân tích EFA cho biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập nhƣ sau: Bảng 4.5 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các biến độc lập
Nguồn: Tác giả tổng hợp Qua bảng 4.5 ta thấy:0.5 ≤ KMO = 0.822 ≤ 1, nhƣ vậy phân tích nhân tố đƣợc chấp nhận, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett’s là 0,000 < 0,05 đạt yêu cầu, cho thấy các biến quan sát có độ gắn kết và phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Qua bảng 4.6 ta thấy, sau khi sử dụng phƣơng pháp rút trích nhân tố Principal Component và phép xoay Varimax, ta thấy có 5 nhân tố đƣợc rút ra từ 20 biến quan
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .822
Kiểm định Bartlett's
Hệ số chi bình phƣơng 3473.407
df 190
52
sát với tổng phƣơng sai trích là 73.285% > 50% (đạt yêu cầu) tại mức giá trị Eigenvalue = 1,755> 1 (đạt yêu cầu), tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading >0.5
Bảng 4.6 Ma trận xoay nhân tố các biến độc lập
STT Ký hiệu
Hệ số tải yếu tố của các thành phần Tên biến
1 2 3 4 5
1 TD2 .903
Thái độ đối với hành vi mua xanh 2 TD3 .874 3 TD4 .864 4 TD1 .799 5 NT2 .875 Chuẩn chủ quan 6 NT3 .872 7 NT4 .868 8 NT1 .850 9 SK1 .837 Nhận thức của ngƣời tiêu dùng về tính hiệu quả 10 SK2 .824 11 SK3 .811 12 SK4 .806 13 MT3 .896
Sự quan tâm đến môi trƣờng 14 MT2 .866 15 MT1 .824 16 MT4 .776 17 XH2 .837 Ý thức về sức khỏe 18 XH3 .826 19 XH1 .816 20 XH4 .739 Eigenvalue 1.755 Phƣơng sai trích 73.285 Nguồn: Tác giả tổng hợp Sau khi phân tích nhân tố khám phá lần đầu tiên, khơng có biến quan sát nào bị loại theo các tiêu chuẩn phân tích EFA nên 20 biến quan sát tƣơng ứng với 5 nhân tố rút trích sẽ đƣợc tiếp tục sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
53
4.2.3.2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Sau khi phân tích EFA biến phụ thuộc, bốn biến quan sát của thang đo hành vitiêu dùng sản phẩm xanh đƣợc nhóm thành 1 yếu tố. Khơng có biến quan sát nào bị loại. EFA phù hợp với hệ số KMO = 0.714, mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là 0.000.
Bảng 4.7 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .714 Kiểm định Bartlett's Hệ số chi bình phƣơng 177.921 df 6 Sig. .000 Nguồn: Tác giả tổng hợp Sử dụng phƣơng pháp rút trích nhân tố Principal Component và phép xoay Varimax ta đƣợc kết quả nhƣ bảng 4.8, ta thấy tổng phƣơng sai trích là 50.213% > 50% (đạt yêu cầu) tại mức giá trị Eigenvalue = 2.009> 1 (đạt yêu cầu), tất cả biến quan sát đƣợc rút trích điều có trọng số đạt tiêu chuẩn >= 0.5
Bảng 4.8 Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc
STT Ký hiệu Hệ số tải yếu tố Tên biến 1 1 HV2 .781 Hành vi tiêu dùng SP xanh 2 HV4 .746 3 HV3 .672 4 HV1 .625 Eigenvalue 2.009 Phƣơng sai trích 50.213 Nguồn: Tác giả tổng hợp Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập và biến phụ thuộc, thông qua kết quả phân tích, tác giả tóm tắt các yếu tố và thứ tự nhƣ bảng sau:
54
Bảng 4.9 Tổng hợp các biến sau khi phân tích nhân tố khám phá
Yếu tố Ký hiệu Các biến quan sát
Biến độc lập
Thái độ đối với hành vi mua xanh TD TD2, TD3, TD4, TD1
Chuẩn chủ quan XH XH2, XH3, XH1, XH4
Kiểm soát hành vi nhận thức NT NT2, NT3, NT4, NT1
Sự quan tâm đến môi trƣờng MT MT3, MT2, MT1, MT4
Ý thức về sức khỏe SK SK1, SK2, SK3, SK4
Tổng số lƣợng biến quan sát độc lập: 20
Biến phụ thuộc
Hành vi tiêu dùng SP xanh HV HV2, HV4, HV3, HV1
Tổng số lƣợng biến quan sát phụ thuộc: 4
Nguồn: Tác giả tổng hợp Qua bảng 4.9 ta thấy, các biến độc lập và biến phụ thuộc đều giữ nguyên so với cơ sở lý thuyết ban đầu, các chỉ số đều phù hợp trong phân tích EFA nhƣ phân tích ở trên. Do vậy tác giả vẫn giữ nguyên các yếu tố để đƣa bào bƣớc phân tích hồi quy tiếp theo.
4.2.4 Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tƣơng quan nhằm để xem xét mối quan hệ chặt chẽ giữa hai hay nhiều biến với nhau. Giá trị Sig là kiểm định xem mối tƣơng quan giữa hai biến có ý nghĩa hay khơng, Sig < 0.05 tƣơng quan có ý nghĩa, ngƣợc lại tƣơng quan khơng có ý nghĩa.Hệ số r càng tiến về 1 hay (-1) thì tƣơng quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ, tiến về 1 là tƣơng quan dƣơng, tiến về (-1) là tƣơng quan âm. Nếu hệ số tƣơng quan Pearson > 0.3 thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.
55
Bảng 4.10 Bảng phân tích tƣơng quan Pearson
TD NT SK MT XH HV TD Tƣơng quan 1 .150** .398** -.097 -.142* .482** Sig. (2-tailed) .007 .000 .086 .011 .000 N 316 316 316 316 316 316 NT Tƣơng quan .150** 1 .116* .015 -.044 .658** Sig. (2-tailed) .007 .040 .789 .439 .000 N 316 316 316 316 316 316 SK Tƣơng quan .398** .116* 1 -.023 -.237** .462** Sig. (2-tailed) .000 .040 .685 .000 .000 N 316 316 316 316 316 316 MT Tƣơng quan -.097 .015 -.023 1 -.172** .146** Sig. (2-tailed) .086 .789 .685 .002 .010 N 316 316 316 316 316 316 XH Tƣơng quan -.142* -.044 -.237** -.172** 1 .041 Sig. (2-tailed) .011 .439 .000 .002 .468 N 316 316 316 316 316 316 HV Tƣơng quan .482** .658** .462** .146** .041 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .010 .468 N 316 316 316 316 316 316 Nguồn: Tác giả tổng hợp Từ kết quả phân tích Pearson ở bảng 4.10 cho thấy Sig tƣơng quan Pearson giữa các biến độc lập TD, NT, SK, MT với biến phụ thuộc HV nhỏ hơn 0.05, nhƣ vậy có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc HV. Biến NT có mối tƣơng quan với HV mạnh nhất với r = 0.658, giữa MT và HV có mối tƣơng quan yếu nhất với r = 0.146. Sig tƣơng quan Pearson giữa XH và HV là 0.468 > 0.05, do vậy khơng có mối tƣơng quan tuyến tính giữa hai biến này. Biến XH sẽ đƣợc loại khỏi khi thực hiện phân tích hồi quy. Các cặp biến độc lập đều có mức
56
tƣơng quan khá yếu với nhau (r < 0.3), nhƣ vậy khả năng cao sẽ khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra.
Nhƣ vậy, sau khi thực hiện phân tích tƣơng quan Pearson, kết quả chỉ có 4 biến độc lập là TD, NT, SK, MT đủ điều kiện để đƣa vào phân tích hồi quy.
4.2.5 Phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện phân tích tƣơng quan Pearson, tác giả tiến hành phân tích hồi quy đa biến gồm 4 biến độc lập: (1) TD – Thái độ đối với hành vi mua xanh; (2) NT – Kiểm soát hành vi nhận thức; (3) MT – Sự quan tâm đến môi trƣờng; (4) SK – Ý thức về sức khỏe và 1 biến phụ thuộc: (5) Hành vi tiêu dùng SP xanh.
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.675cho thấy các biến độc lập kể trên đƣa vào chạy hồi quy ảnh hƣởng đến 67.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 32.5% hành vi tiêu dùng SP xanh bị ảnh hƣởng bởi các yếu tố khác ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên. Hệ số Durbin-Watson = 1.930, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan xảy ra.
Bảng 4.11 Hệ số R2
hiệu chỉnh
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
Durbin-Watson
1 .824a .679 .675 .23600 1.930
Nguồn: Tác giả tổng hợp Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là xem xét biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng.
57
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị F = 164.379 với mức ý nghĩa 0.000 (sig. = 0.000 < 0.05), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc. Bảng 4.12 Kết quả kiểm định F ANOVAa Model Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 36.620 4 9.155 164.379 .000b Phần dƣ 17.321 311 .056 Tổng 53.940 315 Nguồn: Tác giả tổng hợp Bảng 4.13 Kết quả hồi quy
Hệ số hồi quy Thống kê đa cộng tuyến Model Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số .737 .146 5.040 .000 TD .173 .020 .300 8.477 .000 .823 1.216 NT .264 .015 .577 17.723 .000 .973 1.028 SK .195 .024 .280 7.978 .000 .838 1.193 MT .135 .025 .172 5.336 .000 .990 1.011 Nguồn: Tác giả tổng hợp Kết quả hồi quy tại bảng 4.13 ta thấy các giá trị Sig của các yếu tố TD, NT, SK, MT đều bằng 0.000 < 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, khơng có biến nào loại khỏi mơ hình. Hệ số VIF của các biến độc
58
lập đều nhỏ hơn 2, do đó khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0, nhƣ vậy các biến độc lập đƣa vào mơ hình đều tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Ta có phƣơng trình hồi quy nhƣ sau:
- Phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa:
Hành vi tiêu dùng SP xanh = 0.737 + 0.264*Nhận thức của ngƣời tiêu dùng về tính hiệu quả + 0.195* Ý thức về sức khỏe + 0.173*Thái độ đối với hành vi mua xanh + 0.135*Sự quan tâm đến môi trƣờng.
- Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa:
Hành vi tiêu dùng SP xanh = 0.577*Nhận thức của ngƣời tiêu dùng về tính hiệu quả + 0.300*Thái độ đối với hành vi mua xanh + 0.280*Ý thức về sức khỏe + 0.172*Sự quan tâm đến môi trƣờng.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HV là: NT (0.577) > TD (0.300) > SK (0.280) > MT (0.172). Tƣơng ứng với:
- Biến nhận thức của ngƣời tiêu dùng về tính hiệu quả tác động mạnh nhất tới hành vi tiêu dùng SP xanh của ngƣời tiêu dùng TP.HCM;
- Biến thái độ đối với hành vi mua xanh tác động mạnh thứ 2 tới hành vi tiêu dùng SP xanh của ngƣời tiêu dùng TP.HCM;
- Biến ý thức về sức khỏe tác động mạnh thứ 3 tới hành vi tiêu dùng SP xanh của ngƣời tiêu dùng TP.HCM;
- Biến sự quan tâm đến môi trƣờng tác động yếu nhất tới hành vi tiêu dùng SP xanh của ngƣời tiêu dùng TP.HCM.
59 Kết quả mơ hình nghiên cứu nhƣ sau: