EA PD PC PL PR CB
EA
Tương quan
PD Tương quan Pearson 1 .138 .240** .366** .474** Sig. (2-tailed) .061 .001 .000 .000 PC Tương quan Pearson 1 .037 .044 -.079 Sig. (2-tailed) .619 .553 .284 PL Tương quan Pearson 1 .565** .432** Sig. (2-tailed) .000 .000 PR Tương quan Pearson 1 .456** Sig. (2-tailed) .000 CB Tương quan Pearson 1 Sig. (2-tailed)
**. Tương quan với mức ý nghĩa là 0.01 *. Tương quan với mức ý nghĩa là 0.05
Các biến độc lập đều có tương quan khá mạnh với biến phụ thuộc với kết quả r từ 0.138 đến 0.565, riêng biến quan sát PC (Giá sản phẩm xanh) có tương quan âm, hệ số r = -0.79 và Sig.= 0.284 >0.05, vậy giá khơng có mối quan hệ tương quan với biến phụ thuộc. Tương quan giữa các biến độc lập với nhau hầu như là ở mức trung bình, ngoại trừ sự tương quan khá mạnh giữa PL (Phân phối xanh) và PR (Chiêu thị xanh) là 0.565. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính (MLR) là phù hợp, tuy nhiên cũng cần quan tâm đến các cặp biến độc lập có tương quan khá mạnh với nhau có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng.
4.3.2Dị tìm vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
4.3.2.1 Gi ả đị nh liên h ệ tuy ế n tính gi ữ a bi ế n ph ụ thu ộ c và các bi ến độ c l ậ p cũng như hiện tượng phương sai thay đổ i (heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa hai giá trị này được chuẩn hóa (standardized) với phần dư trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng
nhau được thỏa mãn thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Hình 4.4 Đồ thị Scatterplot
Đồ thị Scatterplot cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh tọa độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai phần dư khơng thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp.
4.3.2.2 Gi ả đị nh v ề phân ph ố i chu ẩ n c ủ a ph ần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… Vì vậy, chúng ta nên dùng biểu đồ tần số của phần dư là một trong những cách khảo sát giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 4.5 Biểu đồ tần số của phần dư
Biểu đồ tần số của phân dư trên cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, giá trị trung bình (Mean) 0.00 và độ lệch chuẩn (Std.Dev.) = 0.986 1. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.3.2.3 Gi ả đị nh khơng có m ối tương quan giữ a các bi ến độ c l ập (đo lườ ng đa cộ ng tuy
ế n)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Hiệu ứng của sự tương quan chặt chẽ này làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có hiện tượng đa cộng tuyến mặc dù hệ số xác định R2 vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tuợng đa cộng tuyến, chỉ số thuờng dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu chỉ số VIF > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR ( Hair et al, 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
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 mô 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 không 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)
Bảng 4.10 Kiểm định ảnh hưởng của biến Giới tính đến mơ hình
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. B Sai số chuẩn Beta 1 Hằng số 1.886 .273 6.900 .000 EA .131 .049 .129 2.650 .009 PD .267 .056 .233 4.779 .000 PL .010 .055 .010 .184 .854 PR .189 .061 .166 3.117 .002
Gioi tinh dummy -.806 .064 -.592 -12.596 .000
a. Biến phụ thuộc: CB
Phương trình hồi quy tổng quát sẽ là:
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)
Vậy, phương trình hồi quy với biến giả dummy giới tính là Nam trở thành:
Hành vi mua xanh (Nữ) = 0.129 Nhận thức về môi trường + 0.233 Sản phẩm xanh + 0.166 Chiêu thị xanh – 0.592 (0)
Vậy, phương trình hồi quy với biến giả dummy giới tính là Nữ trở thành:
Nhận xét phương trình (1) và (2):
Với điều kiện các nhân tố Nhận thức về môi trường, Sản phẩm xanh, Chiêu thị xanh không đổi, hành vi mua sản phẩm xanh của Nam sẽ ít hơn của Nữ 0.592 đơn vị tính. 4.3.4.2 Trình độ h ọ c v ấ n
Với giả thuyết ban đầu là H7: Có sự khác biệt về hành vi mua xanh theo Trình độ học vấn, giả sử biến Trình độ học vấn là một biến giả gồm các giá trị mã hóa như
sau: Trình độ học vấn Mã hóa D1 D2 D3 D4 D5 Sau đại học 1 1 0 0 0 0 Đại học 2 0 1 0 0 0 Cao đẳng 3 0 0 1 0 0 Trung cấp 4 0 0 0 1 0 Khác 5 0 0 0 0 1 Với:
D1: Sau dai hoc ma hoa bien dummy D2: Dai hoc ma hoa bien dummy D3: Cao dang ma hoa bien dummy D4: Trung cap ma hoa bien dummy D5: Khac ma hoa bien dummy
Sau khi chạy hồi quy với biến giả Trình độ học vấn đã mã hóa thành các cấp, ta có kết quả sau
Bảng 4.11 Kiểm định tác động của biến Trình độ học vấn đến mơ hình
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. B Sai số chuẩn Beta 1 Hằng số .371 .344 1.080 .282 EA .249 .067 .244 3.716 .000 PD .278 .077 .243 3.604 .000 PL .182 .074 .178 2.458 .015 PR .234 .084 .206 2.781 .006 D4 -.115 .125 -.069 -.922 .358
D3 -.035 .105 -.027 -.328 .743 D2 .041 .111 .030 .370 .712 D1 .092 .258 .022 .358 .721 a. Biến phụ thuộc: CB Nh ậ n xét :
Theo như kết quả trên, giá trị Sig. của các biến giả D1, D2, D3, D4 đều > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H7 , tức biến Trình độ học vấn khơng có tác động điều tiết mơ hình.
Như các nghiên cứu trước đây đều cho thấy sự tác động dương của biến Trình độ học vấn đến hành vi mua sản phẩm xanh của người tiêu dùng, tuy nhiên với kết quả của nghiên cứu này lại cho thấy sự tác động này là khơng có ý nghĩa. Có thể lý giải điều này vì đối tượng khảo sát đa số là Cán bộ công nhân viên chức nhà nước có trình độ cao đẳng, đại học và đối tượng Khác là các ngành nghề tự do, nội trợ gia đình có trình độ trung cấp và trình độ khác (xem Bảng 4.12 Thống kê đối tượng khảo sát theo nghề nghiệp và trình độ học vấn) nên mức độ khác biệt giữa các bậc của biến Trình độ học vấn là chưa nhiều, tức mức độ tác động của biến Trình độ học vấn đến mối quan hệ giữa các nhân tố Marketing xanh và hành vi mua xanh là chưa đáng kể, điều này dẫn đến kết quả là tác động của biến Trình độ học vấn đến mơ hình là khơng có ý nghĩa.
Bảng 4.12 Thống kê đối tượng khảo sát theo nghề nghiệp và trình độ học vấn
Nghề nghiệp Trình độ học vấn Trung cấp Cao đẳng Đại học Sau đại học Khác Nhân viên 0 4 22 4 0
Can bộ, công nhân viên nhà nuớc 3 43 18 0 2
Buôn bán 3 12 6 0 2
4.3.4.3 Thu nh ậ p
Với giả thuyết ban đầu là H8: Có sự khác biệt về hành vi mua xanh theo Thu
nhập,, giả sử biến Thu nhập là một biến giả gồm các giá trị mã hóa như sau:
Thu nhập Mã hóa D1 D2 D3 Dưới 5 triệu đồng 1 1 0 0 Từ 5 – 10 triệu đồng 2 0 1 0 Trên 10 triệu đồng 3 0 0 1 Với: D1: duoi 5 tr dummy D2: 5-10 tr dummy
Sau khi chạy hồi quy với biến giả Thu nhập đã mã hóa thành các cấp, ta có kết quả sau:
Bảng 4.13 Kiểm định tác động của biến Thu nhập đến mơ hình
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. B Sai số chuẩn Beta 1 Hằng số .711 .343 2.076 .039 EA .228 .065 .223 3.529 .001 PD .253 .074 .221 3.406 .001 PL .182 .071 .177 2.561 .011 PR .232 .080 .204 2.884 .004 D1 -.392 .111 -.277 -3.542 .001 D2 -.113 .097 -.091 -1.165 .246 a. Biến phụ thuộc: CB Nh ậ n xét :
Theo như bảng trên, chỉ có biến dummy D1 có giá trị Sig. = 0.01(<0.05) là có ý nghĩa. Cịn biến dummy D2 có giá trị Sig. = 0.246 (>0.05) khơng có ý nghĩa. Vì