biến độc lập Nhận thức về môi trường, Sản phẩm xanh, Giá sản phẩm xanh, Phân phối xanh, Chiêu thị xanh có giá trị từ 0.065 đến 0.081 (đều có giá trị < 10) nên mơ hình khơng xảy ra hiện tuợng đa cộng tuyến.
4.3.3Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm: Nhận thức về môi trường (EA), Sản phẩm xanh (PD), Phân phối xanh (PL), Chiêu thị xanh (PR). Kết quả thống kê mơ tả các biến đưa vào phân tích hồi quy:
Bảng 4.6 Thống kê mơ tả các biến phân tích hồi quy
Nhân tố Trung Bình Độ lệch chuẩn Kích thuớc mẫu
Nhận thức về môi trường 4.2043 .60398 186
Sản phẩm xanh 3.6962 .53757 186
Phân phối xanh 3.4720 .60106 186
Chiêu thị xanh 3.7016 .54246 186
Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của biến quan sát về hành vi tiêu dùng xanh. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc đề xem biến nào được chấp nhận, biến nào bị bác bỏ, tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc như thế nào. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Kết quả cho thấy, mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với R2 hiệu chỉnh = 0.389, có nghĩa là 38.9 % phương sai hành vi tiêu dùng xanh được giải thích bởi 4 biến độc lập là Nhận thức về môi trường, Sản phẩm xanh, Phân phối xanh, Chiêu thị xanh, còn lại 61.1% hành vi tiêu dùng xanh được giải thích bằng các nhân tố khác.
Bảng 4.7 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
Kiểm định F sử dụng trong Bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định này cho biết mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Trong Bảng phân tích Anova, ta thấy giá trị Sig. rất nhỏ (Sig. = 0.000), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8 Phân tích phương sai (Hồi quy)
ANOVAa Mơ hình Tổng cácbình phương df phươngBình trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 28.212 4 7.053 30.391 .000b Phần dư 42.006 181 .232 Tổng 70.218 185
Bảng 4.9 Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Mơ hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. Thống kê Đa cộng tuyến
B chuẩnSai số Beta Dungsai VIF
1 Hằng số .305 .332 .918 .360 Nhận thức về môi trường (EA) .250 .066 .245 3.759 .000 .780 1.283 Sản phẩm xanh (PD) .289 .076 .253 3.796 .000 .746 1.340 Phân phối xanh (PL) .187 .073 .182 2.556 .011 .649 1.541 Chiêu thị xanh (PR) .230 .083 .203 2.786 .006 .623 1.604
Trong phân tích này, hệ số cần quan tâm là hệ số Sig. Giả thuyết Ho đặt ra là khơng có mối quan hệ giữa các nhân tố Marketing xanh (Nhận thức về môi trường,
0.245 Nhận thức về môi trường
Sản phẩm xanh 0.253
Hành vi mua xanh Phân phối xanh 0.182
0.203 Chiêu thị xanh
Hành vi mua xanh = 0.245 Nhận thức về môi trường + 0.253 Sản phẩm xanh + 0.182 Phân phối xanh + 0.203 Chiêu thị xanh
Sản phẩm xanh, Phân phối xanh, Chiêu thị xanh) và hành vi mua xanh.Kết quả trên cho thấy, các biến độc lập đều có giá trị Sig. < 0.05 tương đuơng với độ tin cậy 95% thì bác bỏ giả thuyết Ho, tức các nhân tố Marketing xanh có tác động đến hành vi tiêu dùng xanh.
Ngồi ra, các giá trị VIF < 10 nên khơng có dấu hiệu của đa cộng tuyến giữa các biến độc lập làm ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Hình 4.6 Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy thể hiện dưới 2 dạng; (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) đã chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta khơng thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu là ) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy, chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn thì biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy được viết lại như sau:
Nh
ậ n xét :
Sản phẩm xanh ( = 0.253). Sản phẩm và chất lượng sản phẩm chính là một trong những nhân tố chính khiến cho người tiêu dùng quyết định mua hay khơng mua một sản phẩm nào đó. Và khi sản phẩm là sản phẩm xanh – sản phẩm TTVMT – thì đặc tính sản phẩm cũng góp phần thúc đẩy hành vi mua của người tiêu dùng. Đó là những đặc tính tự hủy, có thể tái chế, dễ phân hủy, tiện lợi …của sản phẩm. Hành vi mua của người tiêu dùng sẽ tăng khi sản phẩm đáp ứng đúng những tiêu chí của một sản phẩm TTVMT.
Nhân tố tác động thứ hai đến hành vi mua của người tiêu dùng đó chính là Nhận thức về môi trường ( = 0.245). Khi nhận thức về mơi trường của người tiêu dùng càng cao thì hành vi mua của họ sẽ tăng. Họ sẽ có xu hướng lựa chọn những sản phẩm xanh vì cho rằng đó là những sản phẩm khơng gây hại đến mơi trường, góp phần giảm thiểu tình trạng ơ nhiễm mơi trường như hiện nay.
Nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến hành vi mua của người tiêu dùng đó là nhân tố Chiêu thị xanh ( = 0.203). Hai hình thức chính của chiêu thị xanh là quảng cáo và quan hệ cộng đồng. Khi công tác quảng cáo và quan hệ cộng đồng của các DN sản xuất sản phẩm xanh tốt sẽ kích thích hành vi mua của người tiêu dùng.
Nhân tố tác động tích cực cuối cùng đến hành vi mua đó chính là nhân tố Phân phối xanh ( = 0.182). Khi các DN thực hiện tốt khâu phân phối sản phẩm xanh đến tay người tiêu dùng càng tốt thì người tiêu dùng sẽ dễ dàng tiếp cận sản phẩm nhiều hơn và lúc này, họ có xu hướng gia tăng tiêu dùng của mình.
Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho các nhà quản trị. Nội dung này sẽ được trình bày tại Chương 5.
4.3.4Phân tích hồi quy với các biến giả
4.3.4.1 Gi ớ i tính
Với giả thuyết ban đầu là giả thuyết H6: Có sự khác biệt về hành vi mua xanh theo
Giới tính, giả sử biến Giới tính là một biến giả có tên là Gioi tinh dummy được mã
hóa như sau: Nam = 1, Nữ = 0. Khi đó, ta có bảng kết quả sau:
Hành vi mua xanh (Nam) = 0.129 Nhận thức về môi trường + 0.233 Sản phẩm
xanh + 0.166 Chiêu thị xanh – 0.592 (1)
Hành vi mua xanh (Nữ) = 0.129 Nhận thức về môi trường + 0.233 Sản phẩm xanh + 0.166 Chiêu thị xanh (2)