亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為研究

        2011-05-24 04:01:18吳林海趙丹王曉莉徐立青
        中國軟科學(xué) 2011年6期
        關(guān)鍵詞:標(biāo)簽決策變量

        吳林海,趙丹,王曉莉,徐立青

        (1.江南大學(xué) 江蘇省食品安全研究基地,江蘇 無錫 214122;2.江南大學(xué)商學(xué)院,江蘇 無錫 214122;3.江南大學(xué)食品學(xué)院,江蘇 無錫 214122)

        一、問題的提出

        碳標(biāo)簽是用量化的指數(shù)形式告知消費(fèi)者產(chǎn)品在整個(gè)生命周期過程中釋放的溫室氣體總量的一種新型生態(tài)標(biāo)簽。作為既能直接影響消費(fèi)者的消費(fèi)行為和生產(chǎn)者的生產(chǎn)行為,又能透明碳排放來源的碳標(biāo)簽?zāi)壳霸谌蛞褌涫荜P(guān)注[1]。英國于2007年3月試行推出了全球第一批碳標(biāo)簽產(chǎn)品,2007年7月百事公司奶首次應(yīng)用生命周期方法核算了酪洋蔥薯片的碳足跡,酪洋蔥薯片成為全球第一個(gè)加貼碳標(biāo)簽的食品[2]。旨在為碳標(biāo)簽實(shí)施提供依據(jù)的碳足跡標(biāo)準(zhǔn)PAS2050也已于2008年10月由英國標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)等發(fā)布[3],國際標(biāo)準(zhǔn)化組織已開始著手研究將PAS2050標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為ISO標(biāo)準(zhǔn)的可能性??ㄎ髦Z等跨國公司已按照PAS2050進(jìn)行了碳足跡評(píng)估,并在其產(chǎn)品上使用了碳標(biāo)簽[4]。

        目前國際上碳標(biāo)簽產(chǎn)品與消費(fèi)者態(tài)度、碳標(biāo)簽對(duì)國際貿(mào)易的影響等已有較多的文獻(xiàn)報(bào)道。MacKerron 等[5]和 MacGregor[6]研究了碳標(biāo)簽產(chǎn)品的消費(fèi)者態(tài)度,最具代表性的是英國官方和商業(yè)機(jī)構(gòu)就消費(fèi)者對(duì)碳標(biāo)簽產(chǎn)品的認(rèn)知、支付與購買意愿的研究[7];Brenton 等[4]、SHI[8]等則分別就碳標(biāo)簽對(duì)減少國際貿(mào)易中碳排放效應(yīng)等展開了分析。而關(guān)于碳標(biāo)簽產(chǎn)品生產(chǎn)者的研究,目前相對(duì)集中在碳標(biāo)簽與生產(chǎn)成本的增加[9],生產(chǎn)者收益與社會(huì)環(huán)境收益[10],生產(chǎn)者的社會(huì)責(zé)任[11]、碳標(biāo)簽產(chǎn)品的新型商業(yè)模式[6]、市場需求與生產(chǎn)者競爭優(yōu)勢[12]等,鮮見完整研究生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽產(chǎn)品生產(chǎn)的決策行為與主要影響因素的文獻(xiàn)報(bào)道。本文嘗試地以我國食品生產(chǎn)企業(yè)為案例展開研究。之所以選擇食品生產(chǎn)企業(yè),主要是基于下列思考:我國的食品工業(yè)多年來始終保持持續(xù)增長,一直是第一大支柱性產(chǎn)業(yè),2009年總產(chǎn)值達(dá)到4.97萬億元。而食品工業(yè)生產(chǎn)本身具有較高的碳排放,人類因?yàn)槭称沸枨笏欧诺臏厥覛怏w約占全球溫室氣體總量的18%[13]。但由于食品工業(yè)直接消耗的石化能源在整體工業(yè)中所占份額并不大,學(xué)者們對(duì)食品生產(chǎn)過程中的碳排放并未給予足夠的重視[14]。同時(shí)由于食品消費(fèi)在我國具有全球最大的消費(fèi)群體,碳標(biāo)簽食品的推廣對(duì)引領(lǐng)低碳消費(fèi)與低碳生產(chǎn)更具普及面。

        二、模型構(gòu)建與研究假設(shè)

        (一)模型構(gòu)建的理論支撐

        行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制是計(jì)劃行為理論中三個(gè)既彼此獨(dú)立、又兩兩相關(guān)的變量。同時(shí)計(jì)劃行為理論是一個(gè)開放模型,引入對(duì)行為意向或行為有重大意義的有效變量可使模型更臻嚴(yán)密[15]。已有研究證實(shí),過去行為與行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制三個(gè)變量間存在著一定的聯(lián)系,并共同作用于行為意向和實(shí)際行為,因此過去行為能夠引入計(jì)劃行為理論模型[16-18]。已有學(xué)者初步驗(yàn)證了計(jì)劃行為理論就消費(fèi)者對(duì)不同信息屬性的食品消費(fèi)意愿與行為具有相對(duì)的普遍適用性[19]。

        計(jì)劃行為理論研究的是人的行為意愿與行為,而食品生產(chǎn)企業(yè)并不具備人的特征。然而,任何一個(gè)食品生產(chǎn)企業(yè)均是由投資者、管理者、技術(shù)人員與普通員工等不同個(gè)體所組成的智能體[20],它能夠與環(huán)境進(jìn)行交流,并在相互交流中“積累經(jīng)驗(yàn)”,且能夠逐步改變自身的行為方式[21]。同時(shí)系統(tǒng)能夠產(chǎn)生與構(gòu)成單元不同、難以從個(gè)體系統(tǒng)推測出來的整體行為模式,并可用相關(guān)的人、群體等行為主體的行為或變化程度來表示[22-23]。碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為是企業(yè)決策主體如總經(jīng)理或由總經(jīng)理為主體的決策群體基于環(huán)境分析而作出的理性決策行為,其決策過程符合Monks[24]提出的多樣性、自發(fā)性、融合性、適應(yīng)性、超越性和變形性等基本特征。因此,用計(jì)劃行為理論研究碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)企業(yè)的決策行為是合理且可行的。

        假設(shè)生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為基本遵循計(jì)劃行為理論,則行為態(tài)度指決策者對(duì)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)所持的積極或消極評(píng)價(jià)的程度,主觀規(guī)范是決策者所感知的政府規(guī)范、市場需求與社會(huì)環(huán)境等外部影響力,知覺行為控制指決策者感知的碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的難易程度[25],過去行為指決策者的經(jīng)驗(yàn)與具有延續(xù)性的過去決策行為[26],決策者過去食品安全的決策經(jīng)驗(yàn)、清潔生產(chǎn)與中長期目標(biāo)可以認(rèn)為對(duì)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為有慣性影響。而總經(jīng)理的年齡、受教育年限等特征、素質(zhì)與其所處的企業(yè)規(guī)模特征等對(duì)決策行為具有一定影響[27-29]。

        然而,企業(yè)的生產(chǎn)決策行為內(nèi)在地取決于預(yù)期收益,碳標(biāo)簽食品的生產(chǎn)也不例外。在保持收益增長和減少碳排放間尋求最佳平衡是企業(yè)決策的基點(diǎn)[30],企業(yè)決策行為改變的主要原因是逐漸從低碳生產(chǎn)中獲得了經(jīng)濟(jì)收益[31]。與普通食品相比較,碳標(biāo)簽食品的生產(chǎn)需要增加成本,主要是碳排放核算體系建設(shè)的投入、碳排放的認(rèn)可認(rèn)證與相應(yīng)的技術(shù)、設(shè)備等投入,而收益則取決于市場需求等。Wang等和 DeGroot等[32-33]的研究則證實(shí)了這一點(diǎn)。然而,由于碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的收益和成本問題比較復(fù)雜,且本文的研究重點(diǎn)主要是考察計(jì)劃行為理論對(duì)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為的適用性,為此本研究是在假設(shè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)將增加生產(chǎn)企業(yè)凈收益的情形下展開的,并在具體的調(diào)查問卷中對(duì)被調(diào)查企業(yè)作出了清晰說明。

        (二)模型構(gòu)建

        碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為是決策者的認(rèn)知過程。Brust和 Liston-Heyes[27]認(rèn)為,擴(kuò)散的計(jì)劃行為理論能夠有效解釋企業(yè)采用環(huán)保管理體系意愿的影響因素。Bandura[34]的研究證實(shí),主體因素和環(huán)境因素對(duì)其行為的影響作用,其中態(tài)度作為主觀變量和中介變量,其主觀性較強(qiáng)、可變性較高[35],受調(diào)查范圍限制,隨機(jī)性較小;碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為的態(tài)度主要取決于總經(jīng)理,而在本文樣本受訪者中總經(jīng)理僅占49.5%,所測態(tài)度變量不具說服力;而個(gè)人和環(huán)境因素是態(tài)度的直接影響變量,反映態(tài)度產(chǎn)生的原因,故以此替代態(tài)度變量。其中企業(yè)總經(jīng)理是生產(chǎn)者決策的主體,企業(yè)規(guī)模特征則是影響主體決策行為的環(huán)境因素,兩者不僅決定主體的態(tài)度,更對(duì)決策行為產(chǎn)生直接影響。由此,本文提出如圖1所示的包含五個(gè)自變量維度的碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為的假設(shè)模型。由于碳標(biāo)簽食品的生產(chǎn)屬于低碳、清潔生產(chǎn)行為,本文將借鑒這一領(lǐng)域的研究成果提出研究假設(shè)與展開相應(yīng)的分析。

        圖1 碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為的假設(shè)模型

        (三)研究假設(shè)

        如前所述,本文的研究假設(shè)了碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)將增加生產(chǎn)企業(yè)的凈收益?;谘芯恐黝}和現(xiàn)有的文獻(xiàn),本文作出如下進(jìn)一步的研究假設(shè):

        1.總經(jīng)理特征。Bommer[28]認(rèn)為決策者的性格特征、年齡、性別、受教育水平對(duì)決策行為起著重要作用。Brust和 Liston-Heyes[27]的研究表明,決策者自身素質(zhì)、管理水平及價(jià)值觀對(duì)企業(yè)低碳節(jié)能生產(chǎn)行為有重要影響作用。Zeng等[29]研究發(fā)現(xiàn)提高管理者水平對(duì)中國企業(yè)實(shí)施環(huán)保管理體系具有重要影響。由此假設(shè):

        H1:總經(jīng)理特征會(huì)直接影響碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為。

        2.企業(yè)規(guī)模特征DeGroot等[33]以荷蘭為例,運(yùn)用離散選擇模型得出企業(yè)規(guī)模越大更關(guān)注環(huán)境問題,且越有能力承擔(dān)高成本的環(huán)保節(jié)能設(shè)備;Brust和 Liston-Heyes[27]的研究認(rèn)為,企業(yè)大小、類型與其低碳環(huán)保生產(chǎn)意愿有較高的相關(guān)性;Erlandsson和 Tillman[36]的研究表明,企業(yè)規(guī)模特征對(duì)其清潔生產(chǎn)有明顯的影響作用。由此假設(shè):

        H2:企業(yè)規(guī)模特征與其碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為有正相關(guān)關(guān)系。

        3. 主觀規(guī)范 MacGregor[6]認(rèn)為,只有消費(fèi)者關(guān)注碳排放并購買碳標(biāo)簽產(chǎn)品,企業(yè)才愿意清潔生產(chǎn)以控制碳排放量;Montalvo[37]、Zeng 等[29]的研究則證實(shí),消費(fèi)者對(duì)環(huán)保產(chǎn)品的偏好有助于推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)低碳產(chǎn)品。政府通過法律法規(guī)、政策目標(biāo)和行政干預(yù)等方式能夠影響企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為[38];Adeoti[39]認(rèn)為環(huán)境政策和相關(guān)法律是企業(yè)進(jìn)行清潔生產(chǎn)的主要驅(qū)動(dòng)因素之一;Luken等[40]的研究發(fā)現(xiàn)政府的現(xiàn)行環(huán)境法規(guī)、預(yù)期的環(huán)保政策影響企業(yè)采用環(huán)保技術(shù);Siaminwe等[41]、Massoud 等[42]的研究表明,政策目標(biāo)、激勵(lì)政策和政府法規(guī)的缺失不利于清潔生產(chǎn)的實(shí)施。由此假設(shè):

        H3:主觀規(guī)范對(duì)生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為有顯著的正向影響。

        4. 知覺行為控制 Montalvo[37]、Blackman 和Kildegaard[43]研究發(fā)現(xiàn),人力資本、技術(shù)水平、研發(fā)投入是墨西哥皮革生產(chǎn)企業(yè)發(fā)展清潔技術(shù)與進(jìn)行清潔生產(chǎn)的決定因素;Abidin等[44]對(duì)馬來西亞飲食業(yè)的研究支持上述結(jié)論;Adeoti[39]、Luken 等[40]等一系列類似研究指出,研發(fā)人才、技術(shù)與裝備影響企業(yè)的清潔生產(chǎn)。由此假設(shè):

        H4:知覺行為控制對(duì)生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為有正相關(guān)作用。

        5.過去行為Sutton[45]認(rèn)為過去行為對(duì)未來行為產(chǎn)生的影響遠(yuǎn)大于認(rèn)知因素;Mullen等[46]研究表明,先期行為對(duì)后續(xù)行為的影響最大;Knussen等[47]研究發(fā)現(xiàn),過去行為的慣性對(duì)行為意向和行為有獨(dú)立的影響作用;過去習(xí)慣在解釋行為上甚至比行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制更為重要[48],由此假設(shè):

        H5:過去行為對(duì)生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為有正向影響。

        6.交互作用Conner和Armitage[49]、Smith等[50]的研究證實(shí)過去行為與計(jì)劃行為理論的三個(gè)主要因素間存在交互作用,兩兩間相關(guān)系數(shù)顯著;Ajzen[16]則認(rèn)為過去行為以知覺行為控制為中介對(duì)行為意向產(chǎn)生影響作用。Ouellette和Wood[17]研究發(fā)現(xiàn),過去行為與態(tài)度和主觀規(guī)范相關(guān)性較強(qiáng),與知覺行為控制相關(guān)性較弱。而且計(jì)劃行為理論的三個(gè)變量間也存在兩兩相關(guān)關(guān)系[51]。由此假設(shè):

        H6:過去行為與企業(yè)規(guī)模特征、主觀規(guī)范、知覺行為控制之間分別存在交互作用,企業(yè)規(guī)模特征、主觀規(guī)范和知覺行為控制間具有兩兩互相作用。

        三、研究設(shè)計(jì)

        (一)樣本選取

        山東蒼山縣與江蘇豐縣雖然隸屬于不同的省份,但地理上相互毗鄰,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相當(dāng)、文化習(xí)俗相似,食品工業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)類似,以瓜菜、干鮮果品、畜牧等農(nóng)產(chǎn)品加工為主,兩地共有食品加工企業(yè)98家。本文以蒼山、豐縣所有食品加工企業(yè)為調(diào)查對(duì)象并發(fā)放問卷,回收有效問卷87份,回收率為88.78%。

        (二)樣本的描述性分析

        本文所調(diào)查的87家食品生產(chǎn)企業(yè)的基本特點(diǎn)是:(1)以中小企業(yè)為主。94.2%、95.4和86.2%的樣本企業(yè)的職工人數(shù)在2000人以下、資產(chǎn)總額在4億元人民幣以下和主營業(yè)務(wù)銷售額在3億元人民幣以下。(2)89.7%的樣本企業(yè)認(rèn)為在過去對(duì)食品安全高度重視。(3)25.3%和64.4%的樣本企業(yè)通過了ISO14000系列和ISO9000系列的國際認(rèn)證,82.8%的樣本企業(yè)有意愿開展低碳產(chǎn)品認(rèn)證;(4)93.1%的企業(yè)有意愿生產(chǎn)碳標(biāo)簽食品。但與普通食品相比,對(duì)生產(chǎn)碳標(biāo)簽食品可能增加的額外成本,88.5%的企業(yè)只愿意承擔(dān)增加額的10%以下。

        (三)樣本變量說明

        調(diào)查問卷設(shè)置測度指標(biāo)變量24個(gè)(見表1),力求涵蓋解釋變量的所有信息。但過多的設(shè)置可能導(dǎo)致變量間產(chǎn)生相關(guān)性,增加分析的復(fù)雜性和模型擬合的難度。故選取因子分析降維方法,在驗(yàn)證模型假設(shè)合理性的同時(shí),濃縮測量指標(biāo),為模型擬合做準(zhǔn)備。

        表1 決策行為模型各維度的指標(biāo)變量①研發(fā)投入指研發(fā)資金占當(dāng)期銷售收入的比重;職工受教育層次指企業(yè)大專以上員工占總職工數(shù)的比例。

        知覺行為控制(PBC)研發(fā)投入 PRDI (0,1%]=1;(1%,2%]=2;(2%,3%]=3;(3%,5%]=4;5%以上=5職工受教育層次 PSLC 20%及以下=1;(20%,30%]=2;(30%,50]=3;50%以上=4研發(fā)人員比例 PRSP (0,10%]=1;(10%,15%]=2;(15%,20%]=3;(20%,30%]=4;30%以上=5技術(shù)裝備水平 PEGL 80年代前=1;80年代=2;90年代=3;目前國際水平=4發(fā)明專利 PIVP 沒有=1;有=2過去行為(FB)過去食品安全重視度 FFSV 很不重視=1;不重視=2;一般=3;重視=4;很重視=5過去清潔生產(chǎn)投入 FESI (0,1%)=1;[1,3%]=2;(3,5%]=3;5%以上=4是否制定中長期清潔生產(chǎn)目標(biāo) FEST 沒有=1;有=2決策行為(BI)碳標(biāo)簽使用意愿 BCLW 不愿意=1;愿意=2碳排放交易態(tài)度 BCET 不支持=1;支持=2低碳認(rèn)證意愿 BLCI 不認(rèn)證=1;認(rèn)證=2

        四、假設(shè)模型結(jié)構(gòu)合理性檢驗(yàn)與指標(biāo)確定

        (一)信度檢驗(yàn)與相關(guān)性分析

        選取克倫巴赫系數(shù)α(Cronbach’s Alpha)和折半信度系數(shù)(Split-Half Coefficient),通過SPSS18.0軟件對(duì)表1中樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)信度。結(jié)果為α系數(shù)和折半信度系數(shù)分別為0.722和0.771,表明樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性較高①Guielford[52]:Cronbach’sα系數(shù)若大于0.7則表示信度很高,而小于0.35則屬低信度,應(yīng)予以刪除。折半信度系數(shù)通常要符合大于0.5的標(biāo)準(zhǔn)。;因子分析適當(dāng)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示,KMO值為0.609②Kaiser[53]:KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)通過比較各變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的大小判斷變量間的相關(guān)性,偏相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)小于簡單相關(guān)系數(shù),相關(guān)性愈強(qiáng),KMO值愈接近1。一般認(rèn)為KMO值在0.9以上、0.8-0.9、0.6-0.8、0.5-0.6、0.5以下,分別表示非常適合、比較適合、一般、不太適合和極不適合。,而Bartlett球型統(tǒng)計(jì)量顯著性水平小于0.01,拒絕原假設(shè)③Cornish[54]:Bartlett球型檢驗(yàn)是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ),其零假設(shè)是相關(guān)系數(shù)矩陣是一個(gè)單位矩陣。,表明原始變量間有共同因素存在,適合使用因子分析法。

        根據(jù)特征值大于1準(zhǔn)則[55]和碎石圖檢驗(yàn)準(zhǔn)則[56],對(duì)表1中所有變量數(shù)據(jù)運(yùn)用主成份分析法抽取公因子,共獲得9個(gè)公因子且解釋了69.558%的總方差④Jolliffe[57]:公因子數(shù)一般以特征值大于1和碎石圖為準(zhǔn),累計(jì)方差貢獻(xiàn)率通常在0.7-0.9之間,視具體數(shù)據(jù)和應(yīng)用而定,本研究累計(jì)方差貢獻(xiàn)率接近0.7,可以接受。。但假設(shè)模型只有六個(gè)維度,故須檢驗(yàn)?zāi)P褪諗啃Ф娶輼s泰生[58]:收斂效度是指用兩種不同衡量方式去衡量同一構(gòu)面的內(nèi)容時(shí),其相關(guān)程度都很高。具體到本文主要指各維度的測量指標(biāo)變量是否具有高度相關(guān)性。以剔除各維度下相關(guān)性不高的變量。由于本文的數(shù)據(jù)為非正態(tài)離散型,選取Kendall⑥Kendall[59]、Rummel[60]:Pearson相關(guān)系數(shù)適用于正態(tài)分布的連續(xù)變量,Spearman相關(guān)系數(shù)適用于定序變量或非正態(tài)分布,Kendall相關(guān)系數(shù)適用于有序分類變量或明顯非正態(tài)分布或分布不明顯的數(shù)據(jù)。相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,總經(jīng)理特征維度下的指標(biāo)相關(guān)性都不顯著⑦總經(jīng)理特征維度下各指標(biāo)相關(guān)性均不顯著,故此維度不予保留,下文的分析中不包含此維度。,主觀規(guī)范維度下的SGFN、SGTM、SEXP與其他變量相關(guān)性不明顯,PRDI和PIVP也不能很好地解釋知覺行為控制維度,而過去行為和決策行為這兩個(gè)維度下各指標(biāo)相關(guān)性系數(shù)則分別通過顯著性檢驗(yàn)。

        (二)因子分析法驗(yàn)證模型結(jié)構(gòu)合理性與指標(biāo)確認(rèn)

        運(yùn)用 SPSS進(jìn)行因子分析,此時(shí) KMO值為0.668,Bartlett值為551.503,P <0.0001,適合做因子分析。因子分析顯示特征值大于1的主因子有五個(gè),共解釋68.843%的總方差①Fabrigar[61]、Jolliffe[57]:探索性因子分析目的是對(duì)復(fù)雜變量降維處理,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率表示公因子對(duì)總方差的解釋能力,一般公因子越少越好。顯然,本文處理后的5個(gè)公因子相對(duì)于9個(gè)公因子效果更佳。,通過最大方差正交旋轉(zhuǎn)法得表2的因子載荷矩陣。

        表2 因子旋轉(zhuǎn)后載荷矩陣數(shù)值

        根據(jù)因子載荷值大于0.5的標(biāo)準(zhǔn)[62]歸納出各個(gè)公因子解釋變量,如表2中黑體所示??晒┟奈鍌€(gè)公因子所對(duì)應(yīng)的潛藏概念恰好是模型中的各個(gè)維度,這證實(shí)了假設(shè)模型各維度結(jié)構(gòu)合理,相應(yīng)的指標(biāo)變量得以確認(rèn),基本驗(yàn)證了生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策過程遵循計(jì)劃行為理論這一假設(shè)的合理性。

        五、碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為的影響因素的實(shí)證分析

        (一)模型設(shè)定與估計(jì)方法

        基于因子分析結(jié)果,設(shè)定如圖2所示的結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖。

        多元正態(tài)分布、大樣本數(shù)據(jù)(一般在200-500之間,最好不少于200例)是結(jié)構(gòu)方程模型應(yīng)用的兩個(gè)基本假定[63-64]。運(yùn)用 AMOS18.0軟件對(duì)本文樣本數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果見表3,各變量的峰度偏高,多元峰度臨界比率遠(yuǎn)大于1.96,呈現(xiàn)典型的非正態(tài)性②Kline[65]:峰度(kurtosis)絕對(duì)值大于10,表示峰度有問題;大于20稱之為極端峰度。多元峰度(multivariatekurtosis)的臨界比率(criticalratio,CR)大于1.96,表示變量成非正態(tài)分布。。本文樣本僅為87家食品生產(chǎn)企業(yè),根據(jù) Anderson 和 Gerbing[66]的經(jīng)驗(yàn),樣本量明顯偏少。鑒于Bootstrap自助抽樣法③Bootstrap自助再抽樣以初始樣本為抽樣總體,采用重采樣技術(shù),重復(fù)抽取同樣大小的樣本(Bootstrapsamples),然后對(duì)每個(gè)Bootstrap樣本進(jìn)行參數(shù)估計(jì),其本質(zhì)是將小樣本問題轉(zhuǎn)化為大樣本問題??捎行Ы鉀Q樣本偏小和數(shù)據(jù)非正態(tài)性引起的估計(jì)偏差[67-68],為此本文采用這一方法展開后續(xù)研究。

        圖2 結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖

        表3 樣本數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果

        (二)信效度檢驗(yàn)與模型擬合

        結(jié)構(gòu)方程模型擬合前應(yīng)檢驗(yàn)所涉數(shù)據(jù)的信度和效度。運(yùn)用SPSS18.0得到的表4的信度系數(shù)均在參考值內(nèi)[52]。指標(biāo)選取基于計(jì)劃行為理論、研究文獻(xiàn)且得到相關(guān)專家認(rèn)可,可以保證問卷具有良好的內(nèi)容效度。采用因子分析方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)效度的評(píng)價(jià)。結(jié)果如表4所示,第一公因子的方差貢獻(xiàn)率都超過0.5①Nunnally和Bernstein[69],Kerlinger[70],Hair等[62]:因子分析所抽取的公因子結(jié)構(gòu)與問卷結(jié)構(gòu)的一致性即為結(jié)構(gòu)效度;僅一個(gè)公因子且貢獻(xiàn)率與因子載荷大于0.5,即可認(rèn)為有較好結(jié)構(gòu)效度。,只有一個(gè)公因子且有較滿意的因子載荷,說明這五個(gè)維度具有良好的結(jié)構(gòu)效度。

        表4 模型所涉數(shù)據(jù)的信度和結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)

        借助AMOS18.0分析軟件,應(yīng)用Bootstrap自助抽樣法對(duì)本文設(shè)定的結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖進(jìn)行擬合,其中抽樣次數(shù)B=300②郝彥斌[71]實(shí)證結(jié)果顯示抽樣次數(shù)在B=250和B=500時(shí),模型結(jié)果沒有大的差異。本文通過對(duì)比B=200,300,500時(shí)的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨抽樣次數(shù)的增大,P值略微增加,而標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)幾乎不變,但計(jì)算量明顯增大。故本文選取適中值B=300。。擬合結(jié)果顯示,最大似然估計(jì)法的 χ2為118.531,P值為0.044,拒絕虛無假設(shè);而自助抽樣估計(jì)的 χ2值則為103.18,P值為0.229,接受這個(gè)被拒絕的模型。

        (三)參數(shù)檢驗(yàn)與擬合評(píng)價(jià)

        表5的數(shù)據(jù)顯示,假設(shè)模型并未出現(xiàn)違反估計(jì)現(xiàn)象[62,72],并顯示測量模型的各參數(shù)均顯著,標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)達(dá)到建議值0.45[73-74]③建議值0.45為參考值,本文中PEGL的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.351,略低于建議值0.45,但通過顯著性檢驗(yàn)。。假設(shè)模型整體擬合度檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示,各評(píng)價(jià)指標(biāo)基本達(dá)到理想狀態(tài),模型整體擬合很好。

        表5 Bootstrap自助抽樣法標(biāo)準(zhǔn)誤和標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)估計(jì)

        注:SE為標(biāo)準(zhǔn)誤的bootstrap估計(jì);Mean為Bootstrap樣本的參數(shù)估計(jì)均值;CR為臨界比率,由Mean和SE的比率計(jì)算而得;Bias為ML估計(jì)與Bootstrap估計(jì)均值的差異;Estimate為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù);P值為Bias-correctedpercentilemethod下的檢驗(yàn)結(jié)果。

        表6 SEM整體擬合度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及擬合評(píng)價(jià)結(jié)果

        ① 指標(biāo)含義:擬合優(yōu)度指數(shù)(goodnessoffitindex,GFI);均方根殘差(rootmean-squareresidual,RMR);近似誤差均方根(rootmeansquareerrorofapproximation,RMSEA);調(diào)整擬合優(yōu)度(adjustgoodnessoffitindex,AGFI);標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(normedfitindex,NFI);增值擬合指數(shù)(incrementalfitindex,IFI);Tucker-Lewis指數(shù)(tucker-lewisindex),亦稱非標(biāo)準(zhǔn)化擬合指數(shù)(non-normedfitindex,NNFI);比較擬合指數(shù)(comparativefitindex,CFI);赤池信息指標(biāo)(Akaike’sinformationcriterion,AIC);一致赤池信息指標(biāo)(consistentakaikeinformationcriterion,CAIC);期望交叉驗(yàn)證指標(biāo)(expectedcross-validationindex,ECVI);簡效標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(parsimoniousnormedfitindex,PNFI);簡效比較擬合指數(shù)(parsimoniouscomparativefitindex,PCFI);簡效擬合度指標(biāo)(parsimoniousgoodnessoffitindex,PGFI)。

        ② Bentler[75]:標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)(NFI)受樣本容量影響較大,而本文為小樣本數(shù)據(jù),故可以不作考慮。

        (四)估計(jì)結(jié)果的分析與討論

        結(jié)構(gòu)方程模型整體擬合的理想結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)模型結(jié)構(gòu)的合理性,各個(gè)因子間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)和載荷系數(shù)(表5)可用于假設(shè)模型的相關(guān)解釋。

        1.結(jié)構(gòu)模型的路徑分析

        企業(yè)規(guī)模特征、主觀規(guī)范、知覺行為控制和過去行為是影響生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為的主要因素,而總經(jīng)理特征因素并不顯著,與假設(shè)H1相悖。可能由于樣本企業(yè)多為中小企業(yè)且產(chǎn)品結(jié)構(gòu)類似,總經(jīng)理特征具有明顯的趨同性,加之樣本數(shù)量較少,導(dǎo)致總經(jīng)理特征因素對(duì)企業(yè)決策行為的影響不顯著。

        主觀規(guī)范的影響作用最大,標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.392,證實(shí) H3假設(shè)成立。這與 Montalvo和Kemp[38]、Siaminwe 等[41]的研究類似,肯定了政府管制和市場需求的影響作用。這與目前我國碳標(biāo)簽食品市場處于空白狀態(tài)的實(shí)際相符,雖然未來可能有巨大的市場空間,但由于現(xiàn)實(shí)需求明顯不足,碳標(biāo)簽食品的生產(chǎn)有賴于政府推動(dòng)。

        企業(yè)規(guī)模特征的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.247,假設(shè)H2得到驗(yàn)證。這與 Brust和 Liston-Heyes[27]、DeGroot等[33]的研究一致。與普通食品相比較,碳足跡的認(rèn)定和碳標(biāo)簽的加注、環(huán)保型的生產(chǎn)需要企業(yè)增加相應(yīng)的技術(shù)、設(shè)備與碳標(biāo)簽認(rèn)證等成本投入,依靠低廉勞動(dòng)力獲得的微薄利潤的廠商可能在短期內(nèi)難以承擔(dān)。因此不僅需要企業(yè)具有相應(yīng)的社會(huì)責(zé)任意識(shí),更需要具備一定的基礎(chǔ)。由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),市場銷售規(guī)模越大的企業(yè)越有助于做出碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策是符合我國企業(yè)一般特征的。

        知覺行為控制的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為-0.261,未通過1%的顯著性檢驗(yàn),與研究假設(shè)H4相矛盾,也與Montalvo[37]、Luken 等[40]的研究結(jié)論不吻合。這與樣本特征有關(guān)。調(diào)查地區(qū)的食品生產(chǎn)企業(yè)技術(shù)水平普遍不高,加之小樣本可能是數(shù)據(jù)集中在某個(gè)區(qū)間,且碳標(biāo)簽食品市場尚未形成,行為決策主要基于主觀經(jīng)驗(yàn)并易受政府政策影響,導(dǎo)致知覺行為控制對(duì)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為影響不明顯。

        過去行為的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.184,在1%的水平下顯著,假設(shè)H5成立,說明過去行為通過余效和慣性作用影響生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為,并驗(yàn)證了 Sutton[45]等關(guān)于過去行為對(duì)決策行為有直接影響的觀點(diǎn)。

        2.測量模型的因子載荷分析

        測量模型中的載荷系數(shù)反映了可測變量對(duì)潛變量的影響程度。結(jié)論顯示,企業(yè)職工人數(shù)、資產(chǎn)總額、注冊(cè)資本與主營業(yè)務(wù)銷售額的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別達(dá)到0.845、0.809、0.770、0.721,表明企業(yè)規(guī)模越大越傾向于碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)。這一研究結(jié)論與 Brust和 Liston-Heyes[27]、Erlandsson 和 Tillman[36]的研究相吻合。

        消費(fèi)者認(rèn)可度是主觀規(guī)范中的最顯著因素,表明市場對(duì)企業(yè)行為的作用優(yōu)于政府調(diào)控,企業(yè)行為優(yōu)先考慮市場需求。這與 MacGregor[6]、Zeng等[29]、Montalvo[37]的研究一致。

        知覺行為控制潛變量的顯著指標(biāo)為企業(yè)職工受教育水平和研發(fā)人員占職工總數(shù)的比重。Luken等[40]認(rèn)為研發(fā)人才缺乏、技術(shù)和工藝水平不高是企業(yè)清潔生產(chǎn)的制約因素。然而,如前文所述,樣本特殊性導(dǎo)致其在本研究中未得到支持,但不能就此否定其重要性。

        食品安全重視程度是過去行為潛變量中最顯著的因素,表明過去食品安全決策經(jīng)驗(yàn)顯著影響了生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為。而過去清潔生產(chǎn)投入和中長期清潔生產(chǎn)目標(biāo)的影響也較為顯著,這與 Adeoti[39]、Luken 等[40]的研究高度類似。

        3.外生潛變量間的交互作用

        外生潛變量間的交互作用估計(jì)結(jié)果如表7所示。其中企業(yè)規(guī)模特征與主觀規(guī)范的交互作用不顯著,與知覺行為控制通過5%水平的顯著檢驗(yàn),主觀規(guī)范與知覺行為控制的交互作用明顯。這一結(jié)論顯然符合客觀現(xiàn)實(shí)。這是因?yàn)槠髽I(yè)規(guī)模特征與政府規(guī)范間的相關(guān)性難以直接體現(xiàn),而與其技術(shù)水平等知覺行為控制相互促進(jìn),外界環(huán)境等主觀規(guī)范與企業(yè)知覺行為控制更是密切相關(guān)[49,51]。同時(shí)過去行為與其他潛變量的交互作用均通過1%的顯著性檢驗(yàn),且過去行為與知覺行為控制的相互作用最為明顯(標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.433),結(jié)論顯然與 Ajzen[16]、Ouellette 和 Wood[17]、Smith 等[18]、Conner和 Armitage[49]的研究相吻合。由此,本文的假設(shè)H6大部分得到驗(yàn)證。

        表7 Bootstrap自助抽樣法外生潛變量交互作用估計(jì)結(jié)果

        六、主要結(jié)論、政策含義與展望

        (一)主要結(jié)論

        本文以實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用計(jì)劃行為理論,借助Bootstrap自助抽樣法下的結(jié)構(gòu)方程模型,研究了影響企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)決策行為的主要因素。結(jié)論顯示,主要影響因素有企業(yè)規(guī)模特征、主觀規(guī)范、過去行為這三個(gè)潛變量,其中主觀規(guī)范對(duì)決策行為的影響作用最大,而市場需求高于政府作用;企業(yè)規(guī)模特征影響明顯,規(guī)模越大的企業(yè)越趨向于碳標(biāo)簽食品生產(chǎn);過去食品安全的決策經(jīng)驗(yàn)、清潔生產(chǎn)投入和中長期清潔生產(chǎn)目標(biāo)等過去行為也顯著影響決策行為。同時(shí)除企業(yè)規(guī)模特征與主觀規(guī)范的交互作用不顯著外,企業(yè)規(guī)模特征與知覺行為控制、主觀規(guī)范與知覺行為控制間的交互作用明顯。由此可見,本文的研究假設(shè)大部分得到驗(yàn)證,計(jì)劃行為理論對(duì)研究生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的決策行為具有普遍的適用性。

        (二)政策含義

        本文的研究結(jié)論對(duì)推進(jìn)節(jié)能減排具有積極的參考價(jià)值。碳標(biāo)簽食品能否引領(lǐng)低碳消費(fèi),本質(zhì)上在于培養(yǎng)消費(fèi)者的可持續(xù)消費(fèi)習(xí)慣。具有良好消費(fèi)習(xí)慣群體的持續(xù)增長,才能夠從根本上擴(kuò)大碳標(biāo)簽食品的市場需求,提高生產(chǎn)企業(yè)碳標(biāo)簽食品的市場收益;精細(xì)化、營養(yǎng)化是現(xiàn)代食品工業(yè)發(fā)展的主要方向,不應(yīng)該也不可能因?yàn)槭称飞a(chǎn)過程的碳排放而降低食品生產(chǎn)加工的水平。因此,必須逐步通過增加高碳排放食品的稅賦或提高能源價(jià)格等方式引導(dǎo)食品企業(yè)的低碳生產(chǎn)。市場需求高于政府作用,但并不否定政府的作用,而是強(qiáng)調(diào)在主要依靠市場調(diào)節(jié)的基礎(chǔ)上,政府對(duì)碳標(biāo)簽食品的生產(chǎn)和消費(fèi)給予必要的扶持。比如,在實(shí)施碳標(biāo)簽食品制度的起步階段,政策扶持,選擇規(guī)模大、創(chuàng)新能力強(qiáng)、碳排放量相對(duì)較高且消費(fèi)面廣的食品生產(chǎn)企業(yè)試點(diǎn)先行并逐步在行業(yè)推廣。

        (三)研究展望

        本文的研究是在假設(shè)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)將增加企業(yè)凈收益的情況下展開的,因此研究結(jié)論可能具有一定的局限性。同時(shí)Bootstrap自助抽樣方法雖然對(duì)小樣本、非正態(tài)的估計(jì)結(jié)果比較理想,但難以徹底避免數(shù)據(jù)相對(duì)集中于某一區(qū)間,估計(jì)誤差偏大、解釋能力不足的問題,估計(jì)結(jié)果的應(yīng)用范圍可能受限;案例調(diào)查的所在區(qū)域?qū)儆谇钒l(fā)達(dá)地區(qū)且食品生產(chǎn)廠商的總體創(chuàng)新能力一般,導(dǎo)致研發(fā)投入等少數(shù)解釋變量被排除在模型之外,知覺行為控制對(duì)決策行為的真實(shí)影響未能得到驗(yàn)證;同樣受樣本數(shù)量較少且以中小企業(yè)為主、決策者特征具有明顯趨同性的影響,難以測度總經(jīng)理對(duì)碳標(biāo)簽食品生產(chǎn)的真實(shí)態(tài)度。后續(xù)的研究期待通過更為全面的理論分析,進(jìn)一步完善探索性案例的分析樣本,研究不同區(qū)域、不同行業(yè)、樣本量更大的案例,并展開比較研究,以提高研究結(jié)論的系統(tǒng)性和針對(duì)性。

        [1]Carbon Trust.Product Carbon Footprinting:the New Business Opportunity[R].London:Carbon Trust,2009.

        [2]Carbon Trust:Nine Leading Companies Commit to Carbon Footprint Products[R].London:Carbon Trust,2007.

        [3]BSI.PAS 2050:2008 Specification for the Assessment of the Life Cycle Greenhouse Gas Emissions of Goods and Services[R].London:Department for Environment Food and Rural Affairs,2008.

        [4]Brenton P,Edwards-Jones G,Jensen M F.Carbon Labelling and Low-Income Country Export:A Review of the Development Issues[J].Development Policy Review,2009,27(3):243-267.

        [5]MacKerron G J,Egerton C,Gaskell C,Parpia A,Mourato S.Willingness to Pay for Carbon Offset Certification and Co-Benefits among(High-)Flying Young Adults in the UK[J].Energy Policy,2009,37(4):1372-1381.

        [6]Macgregor J.Carbon Concerns:How Standard and Labeling Initiatives Must Not Limit Agricultural Trade From Developing Countries[R].International Centre for Trade and Sustainable Development,2010.

        [7]Upham,P.,Bleda M.Carbon Labelling:Public Perceptions of the Debate[R].UK:Tyndall Centre Manchester,2009.

        [8]SHI X P.Carbon Footprint Labeling Activities in the East Asia Summit Region:Spillover Effects to Less Developed Countries[R].ERIA Discussion Paper Series,Tokyo,Japan:International Workshop on Carbon Footprint of Products in East-Asia,2010.

        [9]Drake F,Purvis M,Hunt J.Meeting the Environmental Challenge:A Case of Win-Win or Lose-Win?A Study of the UK Baking and Refrigeration Industries[J].Business Strategy and the Environment,2004,13(3):172-186.

        [10]Eisner M A.Corporate Environmentalism,Regulatory Reform and Industry Self-Regulation:Towards Genuine Regulatory Reinvention in the United States[J].Governance,2004,17(2):145-167.

        [11]Lyon T P,Maxwell J W.Green Wash:Corporate Environmental Disclosure under Threat of Audit[R].Indiana University,Kelley School of Business,Department of Business Economics and Public Policy in itsseriesWorkingPapers NO.2006-07,2006.

        [12]Macgregor J.Understanding Stakeholder Drivers for Introducing and Complying with PVS-A Fresh Produce Example[M].In:Borot A,MacGregor J,Graffham A(Eds.):Standard bearers:Horticultural exports and private standards in Africa.International Institute for Environment and Development(IIED),2009.From: http://www.iied.org/pubs/pdfs/16021IIED.pdf.

        [13]邴紹倩.食品"碳排放"標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)對(duì)之策[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2009,(20):265.

        [14]Hyde K,Smith A,Smith M,Henningsson S.The Challenge of Waste Minimisation in the Food and Drink Industry:A Demonstration Project in East Anglia UK [J].Journal of Cleaner Production,2001,9(1):57-64.

        [15]Ajzen I.The Theory of Planned Behavior[J].Organizational Behavior and Human Decision Processes,1991,50(2):179-211.

        [16]Ajzen I.Residual Effects of Past on Later Behavior:Habituation and Reasoned Action Perspectives [J].Personality and Social Psychology Review,2002,6(2):107-122.

        [17]Ouellette J A,Wood M.Habit and Intention in Everyday Life:The Multiple Processes By Which Past Behavior Predicts Future Behavior[J].Psychological Bulletin,1998,124(1):54-74.

        [18]Smith J R,Terry D J,Manstead A S R,Louis W R,Kotterman D,Wolfs,J.Interaction Effects in the Theory of Planned Behavior:The Interplay of Self-Identity and Past Behavior[J].Journal of Applied Social Psychology,2007,37(11):2726-2750.

        [19]Mazzocchi M,Lobb A,Traill W B,Cavicchi A.Food Scares and Trust:A European Study [J].Journal of Agricultural Economics,2008,59(1):2-24.

        [20]劉洪,周玲.公司成長的復(fù)雜性分析[J].中國軟科學(xué),2004,(11):97-104.

        [21]胡恩華,劉洪.基于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的企業(yè)集群創(chuàng)新行為研究[J]. 中國科技論壇,2007,(1):65-69.

        [22]Bar-Yam Y.Complexity Rising:From Human Beings to Human Civilization,A Complexity Profile[M].In:Encyclopedia of Life Support Systems(EOLSS),UNESCO,Oxford,UK:EOLSS Publishers,2002.

        [23]Center for the Study of Complex System(CSCS).The Study of Complex Systems[EB],http://www.cscs.umich.edu/complexity.html,2004-10-10.

        [24]Monks R A G.The Emperor's Nightingale:Restoring the Integrity of the Corporation [M].Tulsa:Capstone Publishing,1997.

        [25]Ajzen I.From Intentions to Actions:A Theory of Planned Behavior[M].In Kuhl J,Beckmann J(Eds.),Action Control:From Cognition to Behavior,Berlin and New York:Springer-Verlag,1985.

        [26]Harung H S.More Effective Decisions through Synergy of Objective and Subjective Approaches [J].Management Decision,1993,31(7):38-45.

        [27]Brust D A V,Liston-Heyes C.Environmental Management Intentions:An Empirical Investigation of Argentina's Polluting Firms[J].Journal of Environmental Management,2010,91(5):1111-1122.

        [28]Bommer M,Gratto C,Gravander J,Tuttle M.A Behavioral Model of Ethical and Unethical Decision Making[J].Journal of Business Ethics,1987,6(4):265-280.

        [29]Zeng S X,Tam C M.Tam V W Y,Deng Z M.Towards Im-plementation of ISO 14001 Environmental Management Systems in Selected Industries in China[J].Journal of Cleaner Production,2005,13(7):645-656.

        [30]Svensson E,Berntsson T.Economy and CO2 emissions trade-off:a systematic approach for optimizing investments in process integration measures under uncertainty[J].Applied Thermal Engineering,2010,30(1):23-29.

        [31]Montalvo C.General wisdom concerning the factors affecting the adoption of cleaner technologies:survey 1990-2007[J].Journal of Cleaner Production,2008,16(S1):S7-S13.

        [32]Wang Z G,Mao Y N,Gale F.Chinese consumer demand for food safety attributes in milk products[J].Food Policy,2008,33(1):27-36.

        [33]De Groot H L F,Verhoef E T,Nijkamp P.Energy Saving By Firms:Decision-Making,Barriers and Policies[J].Energy Economics,2001,23(6):717-740.

        [34]Bandura A.Social Learning Theory[M].Englewood Cliffs,New Jersey:Prentice Hall,1977.

        [35]Narli S.An Alternative Evaluation Method for Likert Type Attitude Scales:Rough Set Data Analysis[J].Scientific Research and Essays,2010,5(6):519-528.

        [36]Erlandsson J,Tillman A M.Analysing Influencing Factors of Corporate Environmental Information Collection,Management and Communication[J].Journal of Cleaner Production,2009,17(9):800-810.

        [37]Montalvo C.Environmental Policy and Technological Innovation,Why Do Plants Adopt or Reject New Technologies[M].Cheltenham:Edward Elgar Publishing Co.,2002.

        [38]Montalvo C,Kemp R.ESTO Project Report:Industrial Cleaner Technology Diffusion[R].Delft,The Netherlands,2004.

        [39]Adeoti J O.Technology and the Environment in Sub-Saharan Africa,Emerging Trends in the Nigerian Manufacturing Industry[M].Burlington,USA:Ashgate Publishing,2002.

        [40]Luken R,Rompaey F V,Zigova K.The Determinants of EST Adoption By Manufacturing Plants in Developing Countries[J].Ecological Economics,2008,66:141-152.

        [41]Siaminwe L,Chinsembu K.C.,Syakalima M.Policy and Operational Constraints for the Implementation of Cleaner Production in Zambia[J].Journal of Cleaner Production,2005,13(10-11):1037-1047.

        [42]Massoud M A,F(xiàn)ayab R,El-Fadel& Kamleh R.Drivers,Barriers and Incentives to Implementing Environmental Management Systems in the Food Industry:A Case of Lebanon[J].Journal of Cleaner Production,2010,18(3):200-209.

        [43]Blackman A,Kildegaard A.Clean Technology Changes in Developing Country Industrial Clusters:Mexican Leather Tanning[R].Discussion Paper 03-12,Washington,D.C.:Resources for the Future,2003.

        [44]Abidin R,Abdullah C S,Osman W N.Clean Production Strategies Adoption:A Survey on Food and Beverage Manufacturing Sector[J].Communications of the IBIMA,2010,2010:1-10.

        [45]Sutton S.The Past Predicts the Future:Interpreting Behavior Relationships in Social Psychological Models of Health Behavior[M].In Rutter D R & Quine L(Eds.),Social Psychology and Health:European Perspectives,Aldershot,UK:Avebury,1994.

        [46]Mullen P D,Hersey J C,Iverson D C.Health Behavior Models Compared [J].Social Science and Medicine,1987,24(11):973-981.

        [47]Knussen C,Yule F,Mackenzie J,Wells M.An Analysis of Intentions to Recycle Household Waste:The Roles of Past Behavior,Perceived Habit,and Perceived Lack of Facilities[J].Journal of Environmental Psychology,2004,24(2):237-246.

        [48]Aarts H,Dijksterhuis A.Habits as Knowledge Structures:Automaticity in Goal-Directed Behavior Verplanken Journal of Personality and Social Psychology,2000,78(1):53-63.

        [49]Conner M,Armitage C J.Extending the Theory of Planned Behavior:A Review and Avenues for Further Research[J].Journal of Applied Social Psychology,1998,28(15):1429-1464.

        [50]Smith J R,Terry D J,Manstead A S R,Louis W R,Kotterman D,Wolfs J.Interaction Effects in the Theory of Planned Behavior:the Interplay of Self-identity and Past Behavior[J].Journal of Applied Social Psychology,2007,37(11):2726-2750.

        [51]Ajzen I.The Theory of Planned Behavior[J].Organizational Behavior and Human Decision Processes,1991,50(2):179-211.

        [52]Guielford J P.Fundamental Statics in Psychology and Education[M].New York:Mc Graw-Hill,1965.

        [53]Kaiser H F.An Index of Factorial Simplicity[J].Psychometrika,1974,39:31-36.

        [54]Cornish R.Statistics:Factor Analysis[M].Mathematics Learning Support Centre,2007.

        [55]Kaiser H F.The Application of Electronic Computers to Factor Analysis[J].Educational and Psychological Measure-ment,1960,20:141-151.

        [56]Cattell R B.The Scree Test for the Number of Factors[J].Multivariate Behavioral Research,1966,1(2):245-276.

        [57]Jolliffe I T.Principal Component Analysis[M].New York:Springer-Verlag New York Inc,2002.

        [58]榮泰生.Amos與研究方法[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2009.

        [59]Kendall M.G.Rank Correlation Methods[M].New York:Hafner Publishing Co.,1955.

        [60]Rummel R J.Understanding Correlation[M].Honolulu:Department of Political Science University of Hawaii,1976.

        [61]Fabrigar L R,Wegener D T,MacCallum R C,Strahan E J.Evaluating the Use of Exploratory Factor Analysis in Psychological Research[J].Psychological Methods,1999,4(3):272-299.

        [62]Hair J F,Anderson R E,Tatham R L.Multivariate Data Analysis[M].Englewood Cliffs,N.J.:Prentice Hall,1998.

        [63]Shumacker R E,Lomax R G A.Beginner's Guide to Structural Equation Modeling[M].Mahwah,USA:Erlbaum,1996.

        [64]Boomsma A,Hoogland J J.The Robustness of LISREL Modeling Revisited[M].In:Cudeck R.,Du Toit S,S?rbom D(Eds.)Structural Equation Models:Present and Future.A Festschrift in honor of Karl J?reskog,Lincolnwood,I.L.:Scientific Software International,2001.

        [65]Kline R B.Principles and Practice of Structural Equation Modeling[M].New York:The Guilford Press,1998.

        [66]Anderson J C,Gerbing D W.The Effect of Sampling Error on Convergence,Improper Solutions,and Goodness-of-Fit Indices for Maximum Likelihood Confirmatory Factor Analysis[J].Psychametrika,1984,49(2):155-173.

        [67]Bollen K A,Stine R.Bootstrapping Goodness of Fit Measures in Structural Equation Models[J].Sociological Methods and Research,1992,21(2):205-229.

        [68]Fouladi R T.Covariance Structure Analysis Techniques under Conditions of Multivariate Normality and Non-Normality:Modified and Bootstrap Based Test Statistics[R].Paper Presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association,San Diego,C.A.,1998.

        [69]Nunnally J C,Bernstein I H.Psychometric Theory(3rd ed.)[M].New York:McGraw-Hill,1994.

        [70]Kerlinger F N.Foundations of Behavioral Research(3rd ed.)[M].New York:Holt,Rhinehart and Winston,1986.

        [71]郝彥斌.小樣本非正態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型估計(jì)方法研究與醫(yī)學(xué)應(yīng)用[D].山西醫(yī)科大學(xué),2007.

        [72]Byrne B M.Structural Equation Modeling with LISREL,PRELIS & SIMPLIS:Basic Concepts,Application,and Programming[M].New Jersey:Lawrence Erlbaum Association,1998.

        [73]Bentler P M,Wu E J C.EQS:Windows User's Guide[M].Los Angeles:BMDP Statistical Software,1983.

        [74]J?reskog K G,S?rbom D.LISREL 7:A Guide to the Program and Applications[M].Chicago:SPSS Inc.,1989.

        [75]Bentler P M.Comparative Fit Indices in Structural Models[J].Psychological Bulletin,1990,107(2):238-246.

        [76]吳明隆.結(jié)構(gòu)方程模型-AMOS的操作與應(yīng)用[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2009.

        猜你喜歡
        標(biāo)簽決策變量
        為可持續(xù)決策提供依據(jù)
        抓住不變量解題
        也談分離變量
        決策為什么失誤了
        無懼標(biāo)簽 Alfa Romeo Giulia 200HP
        車迷(2018年11期)2018-08-30 03:20:32
        不害怕撕掉標(biāo)簽的人,都活出了真正的漂亮
        海峽姐妹(2018年3期)2018-05-09 08:21:02
        標(biāo)簽化傷害了誰
        SL(3,3n)和SU(3,3n)的第一Cartan不變量
        基于多進(jìn)制查詢樹的多標(biāo)簽識(shí)別方法
        分離變量法:常見的通性通法
        国产人成无码视频在线观看| 久久伊人中文字幕有码久久国产| 青青操视频手机在线免费观看| 日日噜噜夜夜狠狠视频| 无码国产精品一区二区免费模式| 欧美日本国产三级在线| 一本久久综合亚洲鲁鲁五月夫| 91久久国产香蕉视频| 97精品久久久久中文字幕| 日本55丰满熟妇厨房伦| 中文人妻av大区中文不卡| 亚洲女av中文字幕一区二区| 尤物在线精品视频| 欧美黑人又粗又大久久久| 少妇一级aa一区二区三区片| 国产在线观看视频一区二区三区| 国产乱人激情h在线观看| 国产91中文| 亚洲国产精品午夜一区| 美腿丝袜诱惑一区二区| 玩弄放荡人妻少妇系列| 国产午夜无码精品免费看动漫| 国产精品亚洲一区二区三区久久 | 国产成人a∨激情视频厨房| 亚洲av无码成人黄网站在线观看| 欧美亚洲国产精品久久久久| 人妻精品人妻一区二区三区四区| 国产又粗又黄又爽的大片| 国产精品毛片无遮挡高清| 久久婷婷夜色精品国产 | 老熟女多次高潮露脸视频| 精品国产又大又黄又粗av| 国产精品高潮呻吟av久久黄| 国产免费av片在线播放| 久热香蕉av在线爽青青| 男人天堂亚洲一区二区| 青青青爽在线视频观看| 丝袜国产高跟亚洲精品91| 国产自拍精品视频免费观看| 免费av一区二区三区| 永久免费的av在线电影网无码|