趙曉迪,付佳彥,龐新生

(1.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)科技信息研究所,北京 100091；2.北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100083)

黨的十九大強(qiáng)調(diào)要“推進(jìn)綠色發(fā)展”,“形成綠色發(fā)展方式和生活方式”,并“倡導(dǎo)簡(jiǎn)約適度、綠色低碳的生活方式”。目前,我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)期,居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)正在由衣、食、用、住、行等基礎(chǔ)層面的物質(zhì)需求向健康、綠色、環(huán)保等高品質(zhì)的物質(zhì)需求和文化需求轉(zhuǎn)型。綠色消費(fèi)是一種可持續(xù)的消費(fèi)方式,是消費(fèi)者意識(shí)到環(huán)境問(wèn)題后實(shí)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)目的和減少環(huán)境損耗的有效兼顧[1]。因此,綠色消費(fèi)是推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)、解決環(huán)境問(wèn)題的重要舉措之一。在現(xiàn)階段,我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中培育綠色消費(fèi)產(chǎn)業(yè),是深化我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的一個(gè)新的切入點(diǎn)。大多數(shù)市民也是支持綠色消費(fèi)的[2],北京市綠色消費(fèi)水平較高[3]。本文采用里克特量表法、結(jié)構(gòu)方程模型等定量研究方法,研究我國(guó)城市居民綠色消費(fèi)行為意向及實(shí)際行為的影響因素。

1 相關(guān)研究回顧及研究假設(shè)

綠色消費(fèi)的思潮最早起源于20世紀(jì)40年代的歐洲,Polanyi等[4]在《大轉(zhuǎn)型》一書(shū)中提出“生態(tài)消費(fèi)觀”,明確指出消費(fèi)異化是現(xiàn)代西方社會(huì)生態(tài)危機(jī)的根源之一；Elkington等[5]在《綠色消費(fèi)者指南》中首次系統(tǒng)地對(duì)綠色消費(fèi)的概念進(jìn)行論述,將綠色消費(fèi)歸納為“消費(fèi)的產(chǎn)品是無(wú)污染、不浪費(fèi)資源、對(duì)人類安全和國(guó)家發(fā)展無(wú)害的；菲利普·科特勒[6]認(rèn)為,綠色消費(fèi)是消費(fèi)者認(rèn)識(shí)到環(huán)境破壞嚴(yán)重影響其生活質(zhì)量和水平之后,所提出的對(duì)企業(yè)生產(chǎn)和銷售綠色產(chǎn)品的要求,以此降低危害環(huán)境的消費(fèi)；羅永泰[7]認(rèn)為,綠色消費(fèi)必須講究經(jīng)濟(jì)實(shí)惠,講求生態(tài)效益,符合平等、人道的原則,減少非必要的消費(fèi),提倡修理舊物,主張使用再生資源制造的產(chǎn)品。

白光林等[2]研究發(fā)現(xiàn),綠色消費(fèi)認(rèn)知、綠色消費(fèi)態(tài)度與綠色消費(fèi)行為3者互相影響,緊密聯(lián)系；Lee[8]指出,消費(fèi)者對(duì)環(huán)境信息和綠色產(chǎn)品的態(tài)度影響其綠色消費(fèi)的決定；王建國(guó)等[9]提出,消費(fèi)者的態(tài)度對(duì)綠色消費(fèi)行為意向影響顯著,情境因素在行為合理性、態(tài)度和綠色消費(fèi)行為意向的關(guān)系中起調(diào)節(jié)作用；盛光華等[10]也發(fā)現(xiàn),環(huán)境責(zé)任感對(duì)綠色消費(fèi)意圖具有顯著正向影響,對(duì)環(huán)境關(guān)心具有顯著正向影響,環(huán)境關(guān)心對(duì)綠色消費(fèi)意圖具有顯著正向影響,并在環(huán)境責(zé)任感和綠色消費(fèi)意圖之間起部分中介作用；王毅杰等[11]發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)居民對(duì)環(huán)境的關(guān)心顯著影響其綠色消費(fèi)；王琰[12]認(rèn)為,環(huán)境態(tài)度和環(huán)境認(rèn)知越高,從事綠色消費(fèi)的頻率越高；Peattie[1]的研究表明,對(duì)環(huán)境知識(shí)了解程度更高的消費(fèi)者更容易刺激其購(gòu)買(mǎi)綠色產(chǎn)品。由此可見(jiàn),消費(fèi)者對(duì)環(huán)境保護(hù)的認(rèn)知和態(tài)度對(duì)其自身綠色消費(fèi)意愿及行為存在顯著影響。

Straughan等[13]認(rèn)為,消費(fèi)者感知效力能夠很好解釋其綠色消費(fèi)行為；孫劍等[14]發(fā)現(xiàn),消費(fèi)者綠色心理意識(shí)局限等因素阻礙消費(fèi)者的綠色消費(fèi)行為；張永強(qiáng)等[15]認(rèn)為,農(nóng)民綠色消費(fèi)的不同意識(shí)維度對(duì)其綠色消費(fèi)行為影響的力度和方向不同,綠色消費(fèi)意識(shí)結(jié)構(gòu)中的責(zé)任觀念與環(huán)保知識(shí)之間存在正向交互效應(yīng)；勞可夫等[16]認(rèn)為,綠色消費(fèi)態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)控制之間相互影響,其中,主觀規(guī)范、知覺(jué)控制對(duì)綠色消費(fèi)意向影響顯著,消費(fèi)意向?qū)G色消費(fèi)行為影響顯著。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位對(duì)城鎮(zhèn)居民的綠色消費(fèi)具有顯著影響[11],價(jià)格敏感性在環(huán)境關(guān)心、環(huán)境責(zé)任感以及綠色消費(fèi)意圖的關(guān)系中呈現(xiàn)反向調(diào)節(jié)作用[10]。城市居民的收入水平對(duì)其綠色農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)有很大影響[17]；李國(guó)志[18]利用結(jié)構(gòu)方程模型,基于614份農(nóng)民的數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)村居民購(gòu)買(mǎi)節(jié)能家電的意愿進(jìn)行探索,得出結(jié)論為產(chǎn)品價(jià)格感知是最為顯著的負(fù)向因素?？梢?jiàn),經(jīng)濟(jì)因素(主要指價(jià)格要素)負(fù)向影響居民的綠色消費(fèi)意愿。

綜合上述研究觀點(diǎn)和結(jié)論,本研究構(gòu)建了環(huán)保認(rèn)知、經(jīng)濟(jì)因素、綠色消費(fèi)意愿和綠色消費(fèi)行為的影響關(guān)系圖,具體如圖1所示。

圖1 綠色消費(fèi)行為結(jié)構(gòu)模型圖Fig.1 Structure model of green consumption behavior

2 實(shí)證研究

2.1 方法與數(shù)據(jù)

研究采用國(guó)內(nèi)外獲得普遍認(rèn)可和廣泛應(yīng)用的李克特量表,調(diào)查對(duì)象為我國(guó)6大地區(qū)(華東、華中、華南、華北、西北、西南)代表城市(上海、武漢、深圳、北京、西安、成都)中來(lái)自不同年齡段和收入水平的1 000位居民。主要測(cè)量消費(fèi)個(gè)體認(rèn)知、消費(fèi)者綠色消費(fèi)態(tài)度、消費(fèi)者綠色消費(fèi)行為、政策干預(yù)和調(diào)節(jié)變量等5個(gè)方面內(nèi)容。

2.2 描述性統(tǒng)計(jì)

本次調(diào)查共發(fā)放量表1 000份,其中有效量表937份,有效率93.7%。在937名受訪者中,共有386名男性,占受訪者的41%；551名女性,占受訪者的59%。所有受訪者的年齡組成中,25歲以下的207人,占22.092%；25～35歲的513人,占54.749%；36～45歲的176人,占18.783%；46～55歲的38人,占4.055%；55歲以上的受訪者僅3人,占總體的0.320%。受訪者的年齡主要集中在25～45歲的年輕群體,符合消費(fèi)市場(chǎng)的主體要求。51%的受訪者為已婚、有子女,38%為未婚人士,10%為已婚、無(wú)子女,1%為單身、有子女(離異),來(lái)自多成員家庭的受訪者會(huì)更高頻率地考慮綠色產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)和使用問(wèn)題。所有受訪者的文化程度大部分為大學(xué)本科學(xué)歷,共579名,占比62%；高中及以下、大專、研究生及以上的人數(shù)分別為71,174,113名,占比分別為8%,18%和12%,說(shuō)明接受綠色消費(fèi)行為調(diào)研的絕大部分受訪者都接受了高等教育,對(duì)綠色產(chǎn)品有一定地了解。

從受訪者的供職單位性質(zhì)來(lái)看,事業(yè)單位的有177人,占比19%；政府機(jī)關(guān)的有34人,占比4%；國(guó)有企業(yè)的有145人,占比15%；外資企業(yè)的有108人,占比12%；民營(yíng)企業(yè)的有445人,占比47%；無(wú)職業(yè)的有28人,占比3%。在受訪者人群中,在民營(yíng)企業(yè)工作的被調(diào)查者人數(shù)最多,占了調(diào)查總數(shù)的一半左右；政府機(jī)關(guān)和無(wú)職業(yè)的人數(shù)占比最少；事業(yè)單位、國(guó)有企業(yè)、外資企業(yè)的受訪者人數(shù)相近。對(duì)受訪者的家庭人均收入水平進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),家庭人均收入在2 000元以上的受訪者占所有受訪者的94%,由此可得出一個(gè)初步結(jié)論:較高的家庭人均收入是居民們進(jìn)行綠色消費(fèi)行為的基礎(chǔ),在人均收入低于2 000元的條件下,忙于生計(jì)的居民們很難有精力去認(rèn)識(shí)綠色消費(fèi),并進(jìn)行綠色消費(fèi)的相關(guān)行為。

2.3 信度 效度檢驗(yàn)

信度、效度檢驗(yàn)則是結(jié)構(gòu)方程模型的必備步驟,只有量表通過(guò)信度效度檢驗(yàn),才可以進(jìn)行后續(xù)的結(jié)構(gòu)方程分析。在多數(shù)情況下,結(jié)構(gòu)方程模型適配度不高有可能是測(cè)量模型不佳、量表未通過(guò)信度效度檢驗(yàn)造成的。

2.3.1信度檢驗(yàn)

信度是指問(wèn)卷的可靠性,主要包括重測(cè)信度法、復(fù)本信度法、折半信度法、α信度系數(shù)法等,本文采用Cronbach α信度系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 問(wèn)卷的α信度系數(shù)Tab.1 Cronbach′s alpha of the questionnaire

經(jīng)過(guò)對(duì)Cronbach α信度系數(shù)的計(jì)算,基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的Alpha系數(shù)為0.913,說(shuō)明該問(wèn)卷中所有問(wèn)題的內(nèi)部一致性非常理想。通過(guò)對(duì)每一個(gè)維度采用依次刪除一個(gè)題目分別進(jìn)行信度計(jì)算,得出每個(gè)單獨(dú)的信度系數(shù)都比所有題目的信度系數(shù)小,說(shuō)明每道題目在問(wèn)卷中都是有意義的。

2.3.2效度檢驗(yàn)

效度是指問(wèn)卷有效性,此處采用因子分析法檢驗(yàn)問(wèn)卷效度,檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 問(wèn)卷數(shù)據(jù)的KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)Tab.2 KMO & bartlett tests of data

其中,KMO值為0.896>0.7,說(shuō)明問(wèn)卷的結(jié)構(gòu)效度良好。

3 結(jié)果與分析

3.1 變量的整理與選擇

在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建之前,首先對(duì)問(wèn)卷中的所有量表題的得分情況進(jìn)行單變量的正態(tài)性檢驗(yàn),包括日常行為(1-10題)、消費(fèi)者感知(11-31題)、外部影響因素(32-47題)、其他因素(48-74題)。將量表中涉及的所有影響因素重新整合,分成5類:

Q1.1-Q1.3為居民綠色消費(fèi)行為中的購(gòu)買(mǎi)行為、使用行為和廢棄物處置行為。

Q2.1-Q2.3為消費(fèi)者對(duì)于綠色消費(fèi)行為的態(tài)度,包括對(duì)購(gòu)買(mǎi)行為、使用行為和廢棄物處置行為的態(tài)度。

Q3.1-Q3.3為消費(fèi)者對(duì)于環(huán)保的認(rèn)知,包括消費(fèi)者對(duì)環(huán)境和資源的個(gè)體責(zé)任感、對(duì)綠色產(chǎn)品的信任程度、以及消費(fèi)者的環(huán)保習(xí)慣。

Q4.1-Q4.3為影響居民綠色消費(fèi)行為的外部環(huán)境因素,包括政策法規(guī)、補(bǔ)貼獎(jiǎng)勵(lì)和宣傳教育。

Q5.1-Q5.3為影響居民綠色消費(fèi)行為的客觀因素,包括產(chǎn)品價(jià)格、回收成本和回收便利性。

3.2 正態(tài)性檢驗(yàn)和變量分類調(diào)整

5大類變量共包含15個(gè)具體變量,首先將所有反向打分題的選項(xiàng)得分進(jìn)行調(diào)整,使所有題目變?yōu)檎?。隨后,為判斷從問(wèn)卷中選入模型的變量是否合理,以及能否使用一些特定的統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)15個(gè)變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。對(duì)15個(gè)變量進(jìn)行單樣本K-S檢驗(yàn),原假設(shè)H0:樣本服從正態(tài)分布,結(jié)果如表3所示。

表3 變量的正態(tài)性檢驗(yàn)Tab.3 Normality tests for variables

在95%的置信水平下,所有變量的P值均小于0.05,認(rèn)為拒絕原假設(shè),可認(rèn)為樣本均不服從正態(tài)分布。由于Q1.1-Q5.3所有變量的KMO值為0.896>0.7,Bartlett球形檢驗(yàn)的P值為0.000<0.05,則拒絕原假設(shè),有理由認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。所以,15個(gè)變量適合做因子分析。在因子分析中,根據(jù)特征值>1的標(biāo)準(zhǔn)提取主成分,經(jīng)過(guò)正交旋轉(zhuǎn)后的矩陣如表4所示。

由表4可知,根據(jù)主成分分析結(jié)果,發(fā)現(xiàn)之前對(duì)于變量的整理分類存在一定問(wèn)題,需要根據(jù)成分矩陣重新分類如下:

T1.1-T1.6:綠色消費(fèi)意愿,包括個(gè)人責(zé)任感、綠色消費(fèi)態(tài)度和在政策激勵(lì)下的消費(fèi)態(tài)度。

T2.1-T2.4:環(huán)保認(rèn)知,包括對(duì)綠色產(chǎn)品的信任程度、環(huán)保習(xí)慣、所受的宣傳教育和回收行為。

表4 旋轉(zhuǎn)成份矩陣aTab.4 Rotated component matrix

注:提取方法為主成份法,旋轉(zhuǎn)法為具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

T3.1-T3.3:綠色消費(fèi)行為,包括綠色購(gòu)買(mǎi)、產(chǎn)品使用和廢棄物處置行為。

T4.1-T4.2:經(jīng)濟(jì)因素對(duì)綠色消費(fèi)行為的影響,包括綠色產(chǎn)品的價(jià)格和回收廢棄物的成本。

3.3 結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建

經(jīng)過(guò)變量調(diào)整后,綠色消費(fèi)意愿(T1.1-T1.6)、環(huán)保認(rèn)知(T2.1-T2.4)、綠色消費(fèi)行為(T3.1-T3.3)、經(jīng)濟(jì)因素(T4.1-T4.2)都分別具有收斂效度,且4個(gè)主成分之間的相關(guān)系數(shù)均較低,說(shuō)明4個(gè)主成分之間具有區(qū)別效度。根據(jù)以上4類變量和變量之間的關(guān)系,構(gòu)造結(jié)構(gòu)方程以及初始結(jié)構(gòu)方程路徑圖。為方便成圖,圖2、圖3中T1.1用T1#1表示,T2.1用T2#1表示,依次類推。“e”為變量計(jì)數(shù),除以上4類變量外,將e16作為經(jīng)濟(jì)因素要素總體,e17為消費(fèi)意愿要素總體,e18為環(huán)保認(rèn)知要素總體,e19為消費(fèi)行為要素總體(圖2)。

圖2 結(jié)構(gòu)方程初始路徑圖Fig.2 Initial path diagram of structural equation

3.4 模型的識(shí)別與修正

本文選用AMOS軟件進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建和修正。在模型擬合方法的選擇上,由于結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)方法中,極大似然法適用于大樣本且假設(shè)觀察數(shù)據(jù)符合多變量正態(tài)性的假定,只有在樣本服從正態(tài)分布的前提下,卡方檢驗(yàn)才能合理使用。本文數(shù)據(jù)不符合多變量正態(tài)性假定,因此采用廣義最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行擬合。

當(dāng)前模型的輸出結(jié)果顯示卡方過(guò)大,P值小于0.05,認(rèn)為模型不適?？ǚ酱蟮脑蚩赡芘c樣本不服從正態(tài)分布且樣本量偏小有關(guān)。因此,對(duì)模型進(jìn)行修正,參考AMOS中Modification Indices(修正指標(biāo))中給出的建議,模型需要增加變量之間的相關(guān)性,增加或刪除部分路徑,增加參數(shù)約束和剔除異常個(gè)案,修正步驟是:增加e8和e7,e1和e2,e7和e10,e3和e6之間的變量相關(guān)。

在AMOS的異常值檢驗(yàn)中,按降序排列了Mahalanobis距離(指每個(gè)數(shù)據(jù)偏離數(shù)據(jù)中心的距離),當(dāng)該距離的統(tǒng)計(jì)量p2小于0.05時(shí),表示該觀察值可能為異常值,按照距離遠(yuǎn)近逐個(gè)剔除個(gè)案。因此,剔除第776,673,820,601,837,513,163,874,383,891,862,387,556這13個(gè)個(gè)案。模型修正后的適配度指標(biāo)與模型修正前的適配度指標(biāo)值對(duì)比如表5所示。

適配度結(jié)果顯示,卡方值與自由度之比為2.929<3,適配合理,表明假設(shè)模型與樣本數(shù)據(jù)契合度較高；RMSEA值小于0.05,說(shuō)明模型適配良好；GFI和AGFI值均大于0.9,IFI,TLI,CFI值均未達(dá)到0.9,但與模型調(diào)整前相比已有顯著增長(zhǎng),修正后路徑圖如圖3所示。

表5 修正后模型的適配度指標(biāo)Tab.5 The adaptation index of the modified model

圖3 修正后的路徑圖Fig.3 The modifies path diagram

3.5 模型結(jié)果分析

模型中標(biāo)準(zhǔn)化后的路徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)如表6所示。

根據(jù)輸出結(jié)果,首先分析潛在變量之間的相關(guān)關(guān)系:

1) 從路徑系數(shù)表可以看出,幾乎所有變量對(duì)潛變量都存在正向影響,但經(jīng)濟(jì)因素對(duì)綠色消費(fèi)行為的相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù),結(jié)合當(dāng)今綠色產(chǎn)品普遍比一般產(chǎn)品價(jià)格偏高的事實(shí),說(shuō)明綠色產(chǎn)品的相對(duì)高價(jià)是阻礙消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)綠色產(chǎn)品的一大因素,大多數(shù)消費(fèi)者并不會(huì)為了環(huán)保而支付更高的價(jià)格。

2) 環(huán)保認(rèn)知對(duì)綠色消費(fèi)意愿存在正向影響,綠色消費(fèi)意愿、環(huán)保認(rèn)知對(duì)綠色消費(fèi)行為存在正向影響。在所有的正向影響中,消費(fèi)者的環(huán)保認(rèn)知對(duì)綠色消費(fèi)意愿的相關(guān)系數(shù)最接近1,意味著影響最大；其次是綠色消費(fèi)意愿對(duì)綠色消費(fèi)行為的影響,相關(guān)系數(shù)為0.784,說(shuō)明消費(fèi)者對(duì)綠色產(chǎn)品積極的綠色消費(fèi)意愿能在一定程度上導(dǎo)致其購(gòu)買(mǎi)綠色產(chǎn)品。

表6 標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)Tab.6 Standardized path coefficient and correlation coefficient

3) 消費(fèi)者的環(huán)保認(rèn)知通過(guò)兩種路徑對(duì)消費(fèi)行為產(chǎn)生影響,一是通過(guò)環(huán)保認(rèn)知的提升積極影響消費(fèi)者的綠色消費(fèi)意愿,進(jìn)而影響其綠色消費(fèi)行為；二是通過(guò)環(huán)保認(rèn)知的提升,直接對(duì)城市居民的綠色消費(fèi)行為產(chǎn)生影響。

其次,分析潛在變量中各觀察變量對(duì)潛在變量的解釋程度:

1) 在綠色消費(fèi)意愿中,城市居民對(duì)環(huán)境保護(hù)的個(gè)體責(zé)任感、受到的政策影響和宣傳教育等是影響綠色消費(fèi)意愿的重要因素,相關(guān)系數(shù)分別為0.829和0.683。說(shuō)明居民的個(gè)體責(zé)任感能使其更愿意購(gòu)買(mǎi)相關(guān)的綠色環(huán)保產(chǎn)品,當(dāng)居民感受到政府政策對(duì)購(gòu)買(mǎi)綠色環(huán)保產(chǎn)品的支持和福利時(shí),會(huì)更愿意對(duì)綠色產(chǎn)品進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)。

2) 城市居民的環(huán)保習(xí)慣反映環(huán)保認(rèn)知,相關(guān)系數(shù)為0.747,說(shuō)明環(huán)保認(rèn)知和環(huán)保習(xí)慣是相輔相成、互相影響的,積極的環(huán)保認(rèn)識(shí)能促進(jìn)城市居民養(yǎng)成更綠色的環(huán)保習(xí)慣,同時(shí)健康的環(huán)保習(xí)慣養(yǎng)成后,也能促進(jìn)城市消費(fèi)者形成更完善的環(huán)保認(rèn)知；城市居民對(duì)綠色產(chǎn)品的信任程度可能與其環(huán)保認(rèn)知有一定的相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.500；城市居民所受到的宣傳教育也對(duì)促進(jìn)居民的環(huán)保認(rèn)知起到了一定的作用,相關(guān)系數(shù)為0.689,認(rèn)為存在相關(guān)關(guān)系。

3) 在經(jīng)濟(jì)因素中,綠色產(chǎn)品的價(jià)格是影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)意愿的重要原因。一般來(lái)說(shuō)綠色產(chǎn)品的價(jià)格與普通產(chǎn)品相比較為昂貴,而我國(guó)的消費(fèi)水平和消費(fèi)結(jié)構(gòu)還未達(dá)到很發(fā)達(dá)的層次。因此,為了發(fā)展我國(guó)的環(huán)保事業(yè),必須提升我國(guó)綠色產(chǎn)品的生產(chǎn)技術(shù)水平,給予綠色產(chǎn)品財(cái)稅優(yōu)惠政策以降低其價(jià)格。

綜上所述,為提高居民綠色消費(fèi)行為的頻率,宏觀上可以從修改政策法規(guī),鼓勵(lì)綠色消費(fèi),加大保護(hù)環(huán)境的宣傳教育的力度以提升居民的個(gè)體責(zé)任感、培養(yǎng)居民的環(huán)保習(xí)慣、提升科技水平、調(diào)整綠色產(chǎn)品的價(jià)格等角度入手,使得綠色消費(fèi)的普及度更高。

4 結(jié)論與建議

根據(jù)文章建構(gòu)的SEM模型擬合得出結(jié)論,1)城市居民的消費(fèi)意愿對(duì)最終綠色消費(fèi)行為產(chǎn)生正向影響,在消費(fèi)意愿中,消費(fèi)者的個(gè)體責(zé)任感和所受到的國(guó)家政策激勵(lì)能正向影響消費(fèi)者的綠色消費(fèi)意愿。2)積極的環(huán)保認(rèn)知能促進(jìn)消費(fèi)者的綠色消費(fèi)意愿,在環(huán)保認(rèn)知中,城市居民的環(huán)保認(rèn)知通過(guò)兩種路徑影響最終的綠色消費(fèi)行為,即通過(guò)影響綠色消費(fèi)意愿間接影響綠色消費(fèi)行為,或直接通過(guò)環(huán)保認(rèn)知的提升影響綠色消費(fèi)行為。在環(huán)保認(rèn)知中,城市居民的環(huán)保習(xí)慣對(duì)其環(huán)保認(rèn)知產(chǎn)生正向影響,環(huán)保習(xí)慣與環(huán)保認(rèn)知相輔相成；城市居民受到的宣傳教育也能導(dǎo)致積極的環(huán)保認(rèn)知,進(jìn)而促進(jìn)更多綠色消費(fèi)行為的發(fā)生。3)經(jīng)濟(jì)因素是阻礙消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)綠色產(chǎn)品的重要原因,而在經(jīng)濟(jì)因素中,綠色產(chǎn)品相較于普通產(chǎn)品的高價(jià)格是阻礙消費(fèi)者進(jìn)行綠色消費(fèi)行為的主要原因。

為促進(jìn)我國(guó)的綠色產(chǎn)品繁榮發(fā)展、消費(fèi)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型,促進(jìn)我國(guó)的城市居民采取更多的綠色消費(fèi)行為,可通過(guò)減少綠色產(chǎn)品的稅收、宏觀調(diào)控綠色產(chǎn)品的價(jià)格等方面,吸引消費(fèi)者進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)；可通過(guò)加大對(duì)環(huán)境保護(hù)和綠色產(chǎn)品的宣傳力度,提升居民對(duì)環(huán)保的個(gè)體責(zé)任感,增強(qiáng)其對(duì)綠色產(chǎn)業(yè)的信心；通過(guò)加強(qiáng)宣傳教育,培養(yǎng)居民的環(huán)保習(xí)慣,進(jìn)而促使其選擇購(gòu)買(mǎi)綠色產(chǎn)品；通過(guò)提升我國(guó)生產(chǎn)綠色產(chǎn)品的科技水平,降低生產(chǎn)成本,使得生產(chǎn)綠色產(chǎn)品普及化、購(gòu)買(mǎi)綠色產(chǎn)品大眾化,從而減少由于價(jià)格帶來(lái)的購(gòu)買(mǎi)阻礙,促進(jìn)居民采取綠色消費(fèi)行為,最終達(dá)到調(diào)整我國(guó)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的目的。