CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Trƣớc khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tƣơng quan giữa các biến của mơ hình cần phải đƣợc xem xét. Phân tích ma trận tƣơng quan sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là hành vi mua xanh của ngƣời tiêu dùng.
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.5: Bảng ma trận tƣơng quan Hành vi Hành vi mua xanh Quảng cáo xanh Nhãn xanh Thƣơng hiệu xanh Hệ số tƣơng quan Pearson Hành vi mua xanh 1.000 .676 .357 .671
Quảng cáo xanh .676 1.000 .437 .654
Nhãn xanh .357 .437 1.000 .353
Thƣơng hiệu xanh .671 .654 .353 1.000
Mức ý nghĩa quan sát
Hành vi mua xanh . .000 .000 .000
Quảng cáo xanh .000 . .000 .000
Nhãn xanh .000 .000 . .000
Thƣơng hiệu xanh .000 .000 .000 .
Cỡ mẫu
Hành vi mua xanh 392 392 392 392
Quảng cáo xanh 392 392 392 392
Nhãn xanh 392 392 392 392
Thƣơng hiệu xanh 392 392 392 392
Bảng 4.5 cho thấy có mối tƣơng quan giữa yếu tố hành vi mua xanh và các yếu tố khác là quảng cáo xanh, nhãn xanh, thƣơng hiệu xanh. Trong đó yếu tố quảng cáo xanh và thƣơng hiêu xanh có tƣơng quan rất mạnh là 0.676 và 0.671; yếu tố nhãn xanh có tƣơng quan yếu hơn (0.357)
4.4.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình, càng đƣa thêm biến
độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng đƣợc chứng minh rằng
khơng phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Nhƣ vậy, R2 có
khuynh hƣớng là một ƣớc lƣợng lạc quan của thƣớc đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thƣờng khơng phù hợp với dữ liệu thực tế nhƣ giá trị R2 thể hiện.
Trong tình huống này, hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để phản ánh sát hơn
mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng
đƣợc sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Bảng 4.6 cho kết quả R2 điều chỉnh bằng 0.546. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy
tuyến tính đã đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 54.6%.
Bảng 4.6: Tóm tắt mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của
ƣớc lƣợng
Hệ số Durbin- Watson
1 .742a .550 .546 .43498 1.862
4.4.3. Kiểm định các giả thuyết
4.4.3.1. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Giả thuyết Ho : β1 = β2 = β3 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích thích đƣợc thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích ANOVA về độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 89.710 3 29.903 158.042 .000b Phần dƣ 73.414 388 .189 Tổng 163.124 391
Bảng 4.7, trị thống kê F đƣợc tính từ các giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, giá trị sig.<0.05 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0
(ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
4.4.3.2. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy Bảng 4.8: Trọng số hồi quy Bảng 4.8: Trọng số hồi quy
Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê Student Sig. Hệ số kiểm định cộng tuyến
B Sai số Beta (β) Tolerance VIF
1 Hằng số .778 .162 4.790 .000 Nhãn xanh .042 .037 .043 1.137 .256 .801 1.248 Thƣơng hiệu xanh .371 .042 .396 8.748 .000 .567 1.763 Quảng cáo xanh .420 .050 .398 8.465 .000 .524 1.908
Từ kết quả trong bảng 4.8 ta có phƣơng trình hồi quy:
MU = 0.043×N + 0.396×TH + 0.398×QC
β1= 0.043 (sig.>0.05): bác bỏ giả thuyết H1, nghĩa là nhãn xanh có tác động tích cực nhƣng khơng đạt ý nghĩa thống kê đến hành vi mua xanh của ngƣời tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh
β2= 0.396 (sig<0.05): chấp nhận giả thuyết H2, nghĩa là thƣơng hiệu xanh có tác động tích cực đạt ý nghĩa thống kê đến hành vi mua xanh của ngƣời tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh
β3= 0.398 (sig<0.05): chấp nhận giả thuyết H3, nghĩa là quảng cáo xanh có tác động tích cực đạt ý nghĩa thống kê đến hành vi mua xanh của ngƣời tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh
Kết quả này tƣơng tự với Rahbar và Wahid (2011) đƣợc thực hiện ở Malaysia cùng chủng tộc Châu Á với Việt Nam. Một nghiên cứu khác cũng chỉ ra rằng mặc dù các chức năng của nhãn xanh đƣợc ngƣời tiêu dùng công nhận nhƣng điều này không đồng nghĩa với việc họ tự động mua sản phẩm xanh (Leire và Thidell, 2005) nên khơng có mối tƣơng quan thuận có ý nghĩa giữa 2 yếu tố nhãn xanh và hành vi mua xanh. Trong khi đó, nghiên cứu của Nik Abdul Rashid (2009) cho thấy rằng nhận thức về nhãn xanh có tác động tích cực đến kiến thức về sản phẩm xanh và ý định mua sản phẩm xanh. Theo TRA thì ý định tiêu dùng là yếu tố dự đoán tốt nhất về hành vi tiêu dùng.
Sự khác nhau này có thể đƣợc giải thích là do nhận thức, niềm tin về nhãn xanh ở các khu vực nghiên cứu là khác nhau khiến cho nhãn xanh có tác động tích cực khơng có ý nghĩa đến hành vi mua xanh của ngƣời tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh. Khi khảo sát ở khu vực TPHCM, trung bình thang đo nhãn xanh N = 3.4 và ngƣời tham gia tỏ ra mơ hồ, ngập ngừng, lờ đi khi đƣợc hỏi về mức độ tin tƣởng, mức độ chú ý, mức độ nhận biết, mức độ dễ ghi nhận đƣợc các thơng tin từ nhãn xanh. Trong khi đó một số khác lại cho rằng khái niệm nhãn xanh chính là thƣơng hiệu xanh. Hoạt động dán nhãn xanh ở Việt Nam vẫn chƣa đƣợc rầm rộ và mang lại hiệu quả truyền thông cao.
4.4.4. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.4.4.1. Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (Heteroskedasticity) nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (Heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thõa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dƣ, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi. Đồ thị phân tán cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 trong một phạm vi khơng đổi. Nhƣ vậy giá trị dự đốn và phần dƣ độc lập nhau và phƣơng sai của phần dƣ khơng thay đổi. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán của giá trị phần dƣ chuẩn hóa và giá trị phần dƣ chuẩn đoán
4.4.4.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích…Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dƣ.
Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dƣ quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dƣ trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Ở đây ta có thể nói phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (Mean = .000, và độ lệch chuẩn Std.Dev= 0.99). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ tần suất của các phần dƣ chuẩn hóa
Hình 4.3: Biểu đồ P-P plot của phần dƣ đã đƣợc chuẩn hóa
Biểu đồ cho thấy các điểm thực tế phân tán xung quanh đƣờng thẳng kỳ vọng, ta kết luận phân phối phần dƣ gần phân phối chuẩn.
Kết quả tính tốn cho hệ số Durbin-Watson = 1,862, xấp xỉ bằng 2, nghĩa là các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau.
4.4.4.4. Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (Đo lƣờng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó 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. Hiệu ứng khác của sự tƣơng quan khá chặt của các biến độc lập là nó 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 hƣớng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2
vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF.
Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & cộng sự 2006, trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảng 4.8 cho thấy VIF của các biến độc lập đều <2 nên có thể kết luận khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.5. Kiểm định sự khác biệt về hành vi mua xanh ở các nhóm giới tính, tuổi, trình độ học vấn, thu nhập.
4.5.1. Giới tính
Để kiểm định sự khác biệt về trung bình của hành vi mua xanh ở nam và nữ ta dùng phép kiểm định T-test mẫu độc lập.
Kết quả kiểm định t có sig.>5% cho thấy khơng có sự khác biệt giữa trung bình 2 đám đơng. Hay nói cách khác, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về hành vi mua xanh ở nam
và nữ. Kết quả tƣơng đồng với kết quả nghiên cứu Lee (2009), Rahbar và Wahid (2011). Trong xã hội hiện đại ngày nay, khơng có sự phân biệt giữa nam và nữ về khả năng học vấn, kiến thức, vị trí xã hội, mơi trƣờng làm việc, mơi trƣờng sống, khả năng hứng chịu hậu quả do ơ nhiễm mơi trƣờng mang lại..Do đó, khơng có sự khác biệt về hành vi mua xanh.
Giả thuyết H4a bị bác bỏ, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa giữa hành vi mua xanh ở nam và nữ tại TP.HCM
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định T-test biến giới tính
4.5.2.Tuổi
Để kiểm định sự khác biệt về trung bình của hành vi mua xanh ở 2 nhóm tuổi ta dùng phép kiểm định T-test mẫu độc lập. Kết quả kiểm định t có sig.>5% cho thấy khơng có sự khác biệt giữa trung bình 2 đám đơng. Hay nói cách khác, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về hành vi mua xanh ở 2 nhóm tuổi 18-25 và trên 25 tuổi. Kết quả này tƣơng đồng với kết quả của Rahbar & Wahid (2011), Shahnaei (2012), Lee (2008) rằng khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về hành vi mua xanh giữa các nhóm tuổi. Với nhóm tuổi từ 18-25, đây là đội ngũ trẻ, năng động của xã hội, họ có xu hƣớng tiếp thu, cập nhật nhanh những thơng tin mới liên quan đến tình hình mơi trƣờng và các giải pháp khắc phục đang đƣợc thực hiện tại Việt Nam cũng nhƣ trên thế giới. Một nghiên cứu ở Pháp của Jolibert và Baumgartner (1981, trích từ Shahnaei, 2012) cũng cho thấy rằng ngƣời tiêu dùng xanh là những ngƣời trẻ nhiều hơn. Trong khi đó với đối tƣợng trên 25 tuổi, họ cũng có những động lực thúc đẩy hành vi mua xanh. Có thể giải thích đây là độ tuổi bắt đầu lập gia đình.. với cách suy nghĩ chín chắn hơn, chịu trách nhiệm với sức khỏe, sự sống cịn của
Giới tính N Mean SD T Df p 95% CI for Mean
Difference
Nam 164 4.1646 .64615 – – – –
Nữ 228 4.0943 .64555 – – – –
bản thân, gia đình, xã hội nhiều hơn do đó họ sẽ quan tâm nhiều hơn đến môi trƣờng sống cũng nhƣ mua sắm xanh. Do đó, các nguyên nhân cho hành vi mua xanh có thể khác nhau nhƣng kết quả cuối cùng đến hành vi mua xanh lại khơng có sự khác biệt có ý nghĩa.
Bác bỏ giả thuyết H4b, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa giữa hành vi mua xanh ở các độ tuổi khác nhau tại TP.HCM
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định T-test của biến tuổi
4.5.3. Thu nhập
Kết quả kiểm định T-test mẫu độc lập có sig.>5% cho thấy khơng có sự khác biệt giữa trung bình 2 đám đơng. Hay nói cách khác, khơng có sự khác biệt vệ hành vi mua xanh ở 2 nhóm thu nhập này.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định T-test của biến thu nhập.
Tuổi N Mean SD t df P 95% CI for Mean
Difference
18-25 tuổi (1) 145 4.0517 .67049 – – – –
Trên 25 tuổi (2) 247 4.1660 .62857 – – – –
Total 392 4.1237 .64407 -1.695 390 .091 -.24681-.01827
Thu nhập N Mean SD t df P 95% CI for Mean
Difference =<10 triệu/tháng (1) 152 4.0641 0.73382 – – – – Trên 10 triệu/tháng (2) 240 4.1615 0.58191 – – – – Total 392 4.12373 0.64081 -1.455 390 .146 -.22758-.03578
Vậy khơng có sự khác biệt về hành vi mua xanh giữa các nhóm thu nhập. Tƣơng đồng với kết quả từ nhiều nghiên cứu khác Rahbar và Wahid (2011), Lee (2008). Tình trạng ơ nhiễm mơi trƣờng ngày càng trở nên nghiêm trọng, biến đổi khí hậu diễn ra ngày càng phức tạp và dọa đến tính mạng của ngƣời dân do đó bảo vệ mơi trƣờng khơng chỉ là vấn đề của riêng tổ chức, cá nhân nào mà cần có sự hợp sức đồng lịng từ mọi thành viên trong xã hội. Ngƣời có thu nhập thấp thƣờng xuyên làm việc, sống trong mơi trƣờng có mức độ ơ nhiễm cao vì vậy họ quan tâm đến môi trƣờng, mong muốn cải thiện môi trƣờng để cải thiện sức khỏe thông qua hành vi mua sắm sản phẩm xanh của họ (Ling- yee, 1997 trích từ Junaedi, 2012). Ngƣời có thu nhập cao cũng quan tâm đến sức khỏe. Mức thu nhập cao có quan hệ cùng chiều với kiến thức sức khỏe, lựa chọn thực phẩm tốt, bệnh tật tiềm năng (Cotugna và cộng sự, 1992 trích từ Junaedi 2012). Thu nhập cao sẽ hỗ trợ cho ngƣời tiêu dùng lựa chọn các sản phẩm tốt cho sức khỏe, cho mơi trƣờng. Do vậy, có thể mức thu nhập thì khác nhau nhƣng khơng có sự khác biệt về ý thức, hành động về bảo vệ sức khỏe, bảo vệ môi trƣờng sống dẫn đến khơng có sự khác biệt về hành vi mua xanh.
Bác bỏ giả thuyết H4d, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa giữa hành vi mua xanh ở các mức thu nhập khác nhau tại TP.HCM
4.5.4. Trình độ học vấn
Để kiểm định sự khác biệt về trung bình của hành vi mua xanh ở 2 nhóm có trình độ học vấn khác nhau ta dùng phép.
Kết quả kiểm định t có sig.<5% cho thấy có sự khác biệt giữa trung bình 2 đám đơng. Hay nói cách khác, có sự khác biệt vệ hành vi mua xanh ở 2 nhóm trình độ học vấn.