消费者环保服装购买行为的影响因素研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.0070

Abstract

Abstract:

Under carbon peaking and carbon neutrality goals of China， with the increasingly severe environmental and social impact of China’s residents’clothing consumption， changing China’s consumers’clothing consumption mode and promoting consumers to purchase more environmentally friendly clothing are the keys to alleviate clothing pollution and realize sustainable clothing consumption. Based on the integration of the theory of planned behavior and norm activation model， a theoretical model of the influencing factors of consumers’environmentally friendly clothing purchase behavior is constructed. Based on the online survey of 581 clothing consumers， structural equation model in used to test and discuss the impact of the theoretical variables on consumers’purchase intention and purchase behavior of environmentally friendly clothing， and the regulatory impact of perceived risk on the relationship between the consumers’purchase intention and actual purchase behavior. The results show that the theoretical model based on the norm activation model and theory of planned behavior can well explain and predict consumers’environmentally friendly clothing purchase behavior firstly. Secondly， personal norms and awareness of consequences significantly affected consumers’willingness to buy environmentally friendly clothing directly and indirectly； Thirdly， perceived behavioral control directly affected consumers’purchase behavior， but had no significant impact on behavior intention； Finally， perceived aesthetic risk plays a significant negative regulatory role on the relationship between purchase intention and purchase behavior. Those research conclusions provided some useful theoretical references and relevant suggestions for the formulation of relevant clothing green consumption policies and the design of more effective green marketing strategies.

Key words: sustainable consumption, environmentally friendly clothing, theory of planned behavior, norm activation model, perceived risk

CLC Number:

C936

Wenchao Li, Jing Shao. Research on Influencing Factors of Consumers’Environmentally Friendly Clothing Purchase Behavior — Based on Theory of Planned Behavior and Norm Activation Model[J]. Chinese Journal of Management Science, 2025, 33(6): 233-244.

Figures/Tables 18

变量	规范激活理论	计划行为理论	整合的理论模型
模型拟合指标
$x 2$	472.915	410.981	861.056
$d f$	131	112	363
$x 2 / d f$	3.610	3.669	2.372
RMSEA	0.067	0.068	0.049
NFI	0.918	0.926	0.911
IFI	0.939	0.945	0.947
TLI	0.929	0.933	0.940
CFI	0.939	0.95	0.947
调整后的R²
PN	0.453	—	0.644
PI	0.566	0.599	0.629
PB	0.335	0.373	0.599

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变量	代码	题项
行为态度（ATT）	ATT1	购买环保服装是个好主意
	ATT2	购买环保服装是个明智的选择
	ATT3	购买环保服装对环境和健康来说都是有益的
	ATT4	购买环保服装穿着是令人愉快的

变量	代码	题项
主观规范（SN）	SN1	您身边的亲人朋友赞成购买环保服装
	SN2	您身边的亲人朋友经常购买环保服装
	SN3	您的亲朋好友购买环保服装后比较满意
	SN4	您的亲朋好友希望你购买环保服装

变量	代码	题项
感知行为控制（PBC）	PBC1	环保服装的价格不高，我想买就能买
	PBC2	环保服装可选择的款式丰富，选择性强
	PBC3	环保服装购买渠道多，购买方便
	PBC4	环保服装的宣传及广告多，容易辨识

变量	代码	题项
后果感知（AC）	AC1	生产不环保的服装对环境造成了严重的污染和破坏
	AC2	不环保的服装由于使用了化学印染原料和非天然材质，会造成环境污染
	AC3	生产不环保的服装严重危害了服装工人和产地居民的健康
	AC4	不环保的服装废弃后会形成难以处理和回收利用的废衣垃圾

变量	代码	题项
责任归属（AR）	AR1	每位消费者或多或少都对服装生产和消费所造成的环境及社会问题负有责任
	AR2	每位消费者都应对服装产业所造成的生态恶化和环境破坏问题负有一定的责任
	AR3	对于废弃衣物被填埋或焚烧所造成的环境问题，所有的消费者都负有一定的责任
	AR4	作为消费者，应当对减少服装污染承担一定的责任

Research on Influencing Factors of Consumers’Environmentally Friendly Clothing Purchase Behavior — Based on Theory of Planned Behavior and Norm Activation Model

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变量	代码	题项
个体规范（PN）	PN1	我觉得我有责任为减少服装污染问题做出贡献
	PN2	我觉得我应该尽量减少购买非环保的服装
	PN3	我觉得大家都有义务在购买服装时考虑其对环境的影响
	PN4	我的价值观会促使我选择购买更多的环保服装
	PN5	过度消费非环保的服装会让我感到内疚

变量	代码	题项
感知审美功能（PAR）	PAR1	我觉得环保服装的设计和款式不够时尚
	PAR2	我觉得环保服装不能满足我的审美需求
	PAR3	我觉得环保服装色彩和风格有限
	PAR4	我觉得环保服装不符合我的服装品味
感知功能风险（PPR）	PPR1	我担心环保服装的品质存在某些缺陷
	PPR2	我担心环保服装不能提供我需要的好处
	PPR3	我担心环保服装不如其宣传的那样好
	PPR4	我担心环保服装不会降低环境污染

变量	代码	题项
购买意愿（PI）	PI1	我乐意购买环保服装
	PI2	我打算以后更多地购买环保服装
	PI3	我以后很可能会购买环保服装
	PI4	我愿意将环保服装推荐给亲人朋友

构念	题目	因子载荷	CR	AVE	Cronbach’s α
行为态度（ATT）	ATT3	0.732	0.7862	0.5513	0.784
	ATT2	0.789
	ATT1	0.704
感知行为控制（PCB）	PCB3	0.795	0.8418	0.5715	0.837
	PCB2	0.791
	PCB1	0.710
	PCB4	0.724
主观规范（SN）	SN3	0.737	0.8527	0.5924	0.850
	SN2	0.809
	SN1	0.702
	SN4	0.824
后果感知（AC）	AC3	0.688	0.8152	0.5256	0.811
	AC2	0.671
	AC1	0.799
	AC4	0.735
责任归属（AR）	AR3	0.797	0.8823	0.6523	0.877
	AR2	0.824
	AR1	0.836
	AR4	0.772
个体规范（PN）	PN3	0.686	0.8065	0.5105	0.806
	PN2	0.710
	PN1	0.739
	PN4	0.722
购买意愿（PI）	PI3	0.713	0.8664	0.6201	0.859
	PI2	0.737
	PI1	0.863
	PI4	0.827
感知功能风险（PPR）	PPR3	0.888	0.8871	0.6635	0.884
	PPR2	0.810
	PPR1	0.809
	PPR4	0.745
感知审美风险（PAR）	PAR3	0.870	0.9204	0.7431	0.920
	PAR2	0.866
	PAR1	0.848
	PAR4	0.864
购买行为（PB）	PB2	0.866	0.8888	0.8000	0.889
购买行为（PB）	PB1	0.922	0.8888	0.8000	0.889

变量	ATT	PCB	SN	AC	AR	PN	PI	PB	PPR	PAR
ATT	(0.742)
PCB	0.432^***	(0.756)
SN	0.506^***	0.506^***	(0.770)
AC	0.504^***	0.483^***	0.528^***	(0.725)
AR	0.325^***	0.510^***	0.493^***	0.609^***	(0.808)
PN	0.594^***	0.568^***	0.637^***	0.711^***	0.636^***	(0.714)
PI	0.678^***	0.511^***	0.606^***	0.543^***	0.472^***	0.735^***	(0.787)
PB	0.477^***	0.740^***	0.703^***	0.446^***	0.410^***	0.544^***	0.548^***	(0.894)
PPR	0.377^***	0.608^***	0.568^***	0.366^***	0.381^***	0.497^***	0.450^***	0.524^***	(0.815)
PAR	0.416^***	0.739^***	0.688^***	0.356^***	0.420^***	0.544^***	0.456^***	0.645^***	0.735^***	(0.862)

假设	路径			Estimate	S.E.	C.R.	P	是否支持
H1	ATT	→	PI	0.378	0.063	7.762	^***	是
H2	SN	→	PI	0.242	0.089	2.872	^**	是
H3	PCB	→	PI	-0.083	0.051	-1.284	0.307	否
H4	PI	→	PB	0.222	0.067	4.087	^***	是
H5	PCB	→	PB	0.643	0.052	14.096	^***	是
H6	AC	→	AR	0.641	0.078	12.078	^***	是
H7	AC	→	PN	0.457	0.071	6.82	^***	是
H8	AR	→	PN	0.217	0.037	4.129	^***	是
H9	PN	→	PI	0.432	0.055	7.724	^***	是
H10	AC	→	ATT	0.556	0.045	9.703	^***	是
H11	SN	→	PN	0.270	0.051	5.431	^***	是

路径			直接效应	间接效应	总效应
AC	→	AR	0.641^***		0.641^***
AC	→	PN	0.457^**	0.139^***	0.596^**
AC	→	ATT	0.562^***		0.556^***
AR	→	PN	0.217^***		0.217^***
SN	→	PN	0.270^***		0.270^***
AC	→	PI		0.468^***	0.468^***
AR	→	PI		0.094^***	0.094^***
PN	→	PI	0.432^***		0.432^***
SN	→	PI	0.242^**	0.117^***	0.359^**
ATT	→	PI	0.378^***		0.378^***
PBC	→	PI	-0.083^n.s.		-0.083^n.s.
PBC	→	PB	0.643^**		0.643^**
PI	→	PB	0.222^***		0.222^***

中介路径	SE	标准化点估计值	偏差校正后的 95%CI		p值
中介路径	SE	标准化点估计值	下限	上限	p值
AC→AR→PN	0.040	0.139	0.061	0.222	0
AC→PN→PI	0.037	0.198	0.129	0.275	0
AC→AR→PN→PI	0.019	0.060	0.026	0.102	0
AC→ATT→PI	0.031	0.210	0.153	0.278	0
AR→PN→PI	0.030	0.094	0.038	0.157	0

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