抗暖化行為之結構模式分析

第四章結果與討論

第三節抗暖化行為之結構模式分析

一、模式界定

依據第三章第一節說明及第二章文獻回顧，本研究擬以潘鴻斌 (2010)之中部地區國小教師綠色消費之行為模式為架構，將一部份修改並納入集體行動理論及學者 Lubell et al.(2007)所發展出的全球暖化行動模式，且加入其他重要變項，形成本研究架構之五大構面，分別為：對全球暖化之認知(C)、對全球暖化之 (直覺 )態度、對全球暖化之理性態度(包含「選擇性參與的代價」、「選擇性參與的利益」及「集體利益」等構面)、 (抗暖化之 )行為意圖、 (抗暖化之 )環境行為及 (抗暖化之)環境行動等，形成本研究架構圖 (圖 3-1)。本研究是將全體受測民眾剔除未購買過環保標章商品之受測民眾後，以有購買過環保標章商品之受測民眾為樣本進行分析，當中的外因潛在變項有：認知 1 面向，

分別由本研究所設計出 4 個外因觀察指標，分屬前述 1 個外因潛在變項；內因潛在變項有：態度(AT)、選擇性參與的代價 (SC)、選擇性參與的利益(SB)、集體利益 (CI)、行為意向 (BI)、行為 (EB)及行動 (EA) 等 7 個面向，隸屬其下的有 26 個內因觀察指標。本研究設計根據理論認為，認知先影響態度，態度同時影響選擇性參與的代價、選擇性參與的利益、集體利益及行為意向，再影響環境行為及環境行動，如圖 4-1(a)。經 SEM 程式輸出且逐次修正，並將態度 (AT)對到選擇性參

與的利益(SB)及選擇性參與的利益 (SB)對到行為意向 (BI)此兩兩內因潛在變項間之關係作修正後，形成圖 4-1(b)模式而達到適配，亦代表圖 4-1(b)模式較佳，因此形成本研究的模式架構。

(a)

(b)

註：認知(C)、態度 (AT)、選擇性參與的代價 (SC)、選擇性參與的利益 (SB)、

集體利益(CI)、行為意向 (BI)、行為 (EB)及行動 (EA)。

圖 4-1 研究架構變化圖二、模式識別

在進行驗證性因素分析(CFA)之前，必須先針對研究架構進行模式識別，以了解研究架構設計是否可用結構方程模式來分析。依據 Bollen(1989) 的模式識別評定評定原則，首先必須符合 t 規則， t≤(p+q)(p+q+1)/2。其中 t 為估計參數數目；p 為外因觀察指標個數；q 為內因觀察指標個數；(p+q)(p+q+1)/2 為共變數個數 (引自黃芳銘， 2004)。本研究之共變數個數共有 465 個，而估計參數個數共有 73 個，

符合 t 規則要求，每個潛在變項都至少有 2 個觀察指標，亦符合要求，

本研究模式可以獲得識別(黃芳銘， 2004)。在模式識別完成後，接著要進行資料檢視。

B I E A

C E B

S B

S C

C I AT

B I E A

C E B

S B

S C

C I AT

三、資料檢視

結構方程模式之最大概似法(Maximum Likelihood, ML)及最小平方法(Generalized Least Square, GLS)等估計方法受研究變項之分配性影響很大，因此以 LISREL8.51 進行驗證性因素分析之前，須先檢視樣本資料是否為常態分配，以確認所得資料符合結構方程模式最大概似法(ML)之假定，避免對模式估計與檢定結果造成偏誤。

根據 Kline(1998)指出：變項分配的態勢絕對值大於 3，即為極端偏態。峰度絕對值若大於 10 則視為有問題；若大於 20 則視為極端峰度。假設變項分配合乎上述標準(態勢絕對值小於 3；峰度絕對值小於 10)，則使用 ML 法來估計 (引自黃芳銘， 2004)。

表4-7 抗暖化行為模式觀察變項態勢及峰度分配題號態勢峰度題號態勢峰度

1 -.162 -.155 16 -.339 .167 2 -.381 .655 17 -.207 -.099 3 -.296 .160 18 -.111 -.159 4 -.431 .321 19 -.296 .069 5 -1.062 .200 20 -.433 .990 6 -1.349 2.536 21 -.411 .692 7 -.803 .945 22 -.238 .004 8 -.650 .454 23 -.196 -.258 9 -.260 -.206 24 .389 -.286 10 -.357 .245 25 -.504 .344 11 -.498 .472 26 -.093 .097 12 -.198 .113 27 .122 -.062 13 -.424 .702 28 -.269 -.097 14 -.214 -.124 29 -.454 -.337 15 -.337 .461 30 .370 -.631 由表 4-7 得知抗暖化行為模式中 30 個觀察變項之態勢絕對值介於 0.093 至 1.349 之間；峰度絕對值介於 0.004 至 2.536 之間，全部觀察變項均為常態分配，符合使用最大概似法法(ML)之規範，故本研究採用 ML 法進行估計。

四、驗證性因素分析

經模式識別通過及樣本資料檢示符合使用 ML 法規範後，本研究

繼續以驗證性因素分析(CFA)來評鑑觀察資料與理論模式 (圖 3-1)之適配程度。

在整體模式及內在結構適配度評鑑前，需先確定模式執行產生的統計結果沒有產生不適當的解，有不適當的解產生，就是一種違犯估計(offending estimate)。一般常發生的違犯估計有下列三種 (黃芳銘， 2004)：

1.有負的誤差變異數 (≦0)存在，或是在任何建構中存在無意義的變異誤。

2.標準化係數超過或太接近 1(＞ 0.95)。

3.有太大的標準誤。

以下將先檢驗中部地區購買環保標章商品之消費者抗暖化行為模式執行結果是否有違犯估計，若沒有違犯估計，再進行模式之適配度檢驗。

(一 )模式是否有違犯估計檢驗

由表 4-8 得知，標準化參數之值 (λ)介 0.36 至 0.66 之間，皆小於 0.95；標準誤介於 0.01 至 0.15 之間，表示誤差不大，且沒有任何負的變異誤存在，模式執行結果沒有違犯估計；但 Bentler and Wu(1983) 以及 Joreskog and Sorbom(1989)等人建議，模式中各觀察變項的標準化參數值(λ)最少須在 0.45 以上，才能表示觀察變項足以反映潛在變項(引自黃芳銘，2004)。而本研究分別有 6、8、9、13、14、15、17、

19、 20、 23、 24、 25 等題項之因素負荷量分別為 0.44、 0.43、 0.38、

0.36、 0.42、 0.41、 0.40、 0.44、 0.40、 0.42、 0.41、 0.37 未達標準，但多數題項之 t 值皆達顯著 (t≧1.96)，具有統計上的意義，因此將這些題保留，留待後續檢驗再做處理。

(二 )整體模式適配度檢驗

由表 4-8 發現所有參數估計均無違犯估計。接下來要瞭觀察資料對理論模式(圖 3-1)之整體模式適配情形，各指標接受值請參閱第三章第四節，由下表 4-10 可知，僅 RMSEA、 PNFI、 PGFI、 CN 達接受值，其餘指標：χ2/df、 GFI、 SRMR、 RFI、 CFI 未達接受值，表示觀察資料與理論模式適配不佳，需進行模式修飾，因此檢核修正指標

(MI)， MI 值大的建議優先修正，但應通盤考量，過程採逐次修正。

表 4-9 結構方程模式使用符號之意義符號定義

ζ 內因潛在變項的測量誤差 (干擾 ) ε 內因觀察變項的測量誤差

δ 外因觀察變項的測量誤差

λ 連結潛在變項與觀察變項間的係數

γ 連結外因潛在變項與內因潛在變項間的係數 β 連結內因潛在變項與內因潛在變項間的係數 Φ 各外因潛在變項間的相關係數

資料來源：黃芳銘(2004)

經審酌後，逐題刪除表現不佳的題項 4、 6、8、 9、10、15、 16、

17、 23、 26、 27 及 30，修正後的結果如表 4-10 所示，所有適配度檢定均達接受值，顯示刪除表現不佳的題項及增加參數關係後，母群體資料與本研究架構適配良好。

表4-10 抗暖化行為模式適配度考驗指標摘要絕對適配指標相對適配

指標簡效適配指標

χ 2 / d f G F I S R M R R M S E A RFI CFI PNFI PGFI CN

假設

模式 ^{3 .201} ^0.87 ^0.13 ^{0 .064} ^0.84 ^0.89 0.77 0.74 227.24

修正

模式 2 .114 0 .96 0 .048 0 .043 0.92 0.97 0.75 0.68 386.72

接受值 ^＜³ ^{≥0 .9} ^{≤0 .0 5} ^{≤ 0 .08} ^{≥0 .9} ^{≥0 .9} ^{≥0 .5} ^{≥0 .5} ^{≥20 0} 註：表示該指標未達接受值。

(三 )內在結構適配度檢驗

在理論模式通過整體適配度檢定後，接下來要檢驗其內在結構適配度，內在結構適配指標包括測量模式與結構模式，詳細說明請參閱第三章第五節。

1.測量模式

由修正後之抗暖化行為模式圖(圖 4-2)，發現除題項 7(λ＝

0.44； t 值＝ 7.10*)、 20(λ＝ 0.45； t 值＝ 14.98*)、 24(λ＝ 0.36)及 25(λ＝ 0.36；t 值＝ 6.60*)未達標準外，發現所有觀察指標均已達

Bentler and Wu(1983)以及 Joreskog and Sorbom(1989)等人建議

表4-11 抗暖化行為測量模式組合信度及平均變異數抽取量變項 /題項多元相關平方潛在變項之潛在變項之

(SMC) 組合信度平均變異數抽取量

認知 ^{0.82 0.60}

1 0.63 2 0.66 3 0.50

態度 ^{0.44 0.30}

5 0.14 7 0.45

參與代價 ^{0.82 0.69}

11 0.66 12 0.73

參與利益 ^{0.69 0.53}

13 0.54

14 0.51

集體利益 ^{0.74 0.48}

18 0.62 19 0.41

20 0.42

行為意向 ^{0.82 0.69}

21 0.68 22 0.70

行為 ^{0.31 0.19}

24 0.13

25 0.25

行動 ^0.60^0.43

28 0.36

29 0.50

另外，根據黃芳銘(2004)的建議，建構信度須大於 0.60 及平均變異數抽取量須大於 0.50 之門檻 (參見第三章第五節 )。本研究 8 個潛在變項之組合信度(建構信度 )介 0.31~0.82 之間，除態度 (0.42)、行為(0.31)與行動 (0.60)外，其餘潛在變項之組合信度皆大於 0.60；而

平均變異數抽取量介於 0.19~0.69，除態度 (0.30)、集體利益 (0.48)、

行為(0.19)及行動 (0.43)等未大於 0.50 外，其餘潛在變項皆大於 0.50。

綜上所述，本研究之觀察變項信度未達標準值之題目偏多，且本研究之測量模式在某些潛在變項上之信度及效度較不足，可能是因為抽樣之樣本歧異度較大所致，後續之研究者需注意此方面之問題。

2.結構模式

此部分檢驗的內容包括：估計參數的大小、方向性及多元相關平方(SMC)。

表4-12 修正後抗暖化行為結構模式的所有參數估計參數標準化

參數值標準誤 t值參數標準化

參數值標準誤 t值 ζ a t 0.60 0.16 3.82* β s c - s b 0.28 0.04 7.13*

ζ s c 0.49 0.07 7.44* β s c - c i 0.16 0.04 4.03*

ζ s b 0.26 0.06 4.41* β s c - b i 0.20 0.08 2.56*

ζ c i 0.32 0.06 5.51* β s b - s c 0.28 0.04 7.13*

ζ b i 0.39 0.05 8.44* β s b - c i 0.37 0.04 8.36*

ζ e b 0.36 0.11 3.17* β s b - b i 0.08 0.13 0.63 ζ e a 0.21 0.10 2.18* β c i - s c 0.16 0.04 4.03*

γc-at 0.63 0.09 6.95* β c i - s b 0.37 0.04 8.36*

β a t - s c 0.40 0.07 5.42* β c i - b i 0.29 0.11 2.58*

β a t - s b 0.02 0.06 0.40 β b i - e b 0.80 0.11 7.26*

β a t - c i 0.26 0.06 4.16* β e b - e a 0.89 0.14 6.57*

β a t - b i 0.36 0.08 4.58*

註： * 代表達顯著 t ≧ 1.96。

由表 4-12 結果顯示， γ 及 β 之所有參數估計值皆為正值，此與理論模式(圖 3-1)所發展之行為變項影響方向性一致。

接著探討本研究各行為變項間影響情形， t 值大於或等於 1.96 表示各行為變項之間的影響關係有達到顯著(Bollen, 1989; 引自黃芳銘，2004)，其中認知 (C)(t=6.95)對態度 (AT)；態度 (AT)(t=5.42)對參與代價(SC)及態度 (AT)(t=4.16)對集體利益 (CI)的影響皆達顯著水準；而態度(AT)(t=0.40)對參與利益 (SB)的影響則未達顯著水準；參與代價(SC)與參與利益 (SB)間的相互影響 (t=7.13)、參與代價 (SC)與集體利益間(CI) 的相互影響 (t=4.03) 及參與利益 (SB) 與集體利益 (CI)

間的相互影響(t=8.36) 皆達顯著水準；態度 (AT)(t=4.58) 、參與代價 (SC)(t=2.56)、集體利益 (CI) (t=2.58)對行為意向 (BI)的影響皆達顯著水準；而參與利益(SB)(t =0.63)對行為意向 (BI)的影響則未達顯著水準，對此邱家範(2000)在資源回收整合模式中，其道德義務 (概念近似於直覺態度)、社會相關利益 (概念近似於集體利益 )與便利情形 (概念近似於參與代價)對行為意向皆有相關性影響，而個人相關利益 (概念近似於參與利益)對行為意向之影響則不顯著，此結果與本研究雷同。行為意向(BI)(t=7.26)對行為 (EB)及行為 (EB)(t=6.57)對行動 (EA) 的影響皆達顯水準，表示本研究架構所發展的因果關係成立。

由表 4-12 結果中顯示，在對行為意向的影響達顯著的因素中，以(直覺 )態度 (γ＝ 0.36)的影響最大，其次為集體利益 (γ＝ 0.29)及參與代價(γ=0.20)，以上顯示，中部地區購買環保標章商品之消費者其直覺態度最能有效預測其抗暖化之行為意向。

在態度對參與利益及參與利益對行為意向兩方面，皆未達顯著性影響，推論其原因，應是本模式是以有購買環保標章商品的消費者為主，而該受測民眾在直覺態度上得分就高達 4.18，所以可能願意以參與代價或集體利益為考量，只要在能接受的負擔範圍內，都願意進行綠色消費而達到抗暖化行為，相較之下參與利益較像是參與後之附加價值，因此未能凸顯其影響性。Oliver(1993)也提到許多學者提出和 Olson 不一樣的觀點，認為當集體中的個體是有相互依存關係時，即使集體無法單獨提供私人的報償，個體仍可能改變心意決定參與行動。若依此觀點來看，即是呼應了本研究結果所示，集體利益對行為意向的影響性大於個人的參與利益。

因此在抗暖化行為模式中，雖「(直覺 )態度」對行為意向的影響性仍是最大的，但亦不可忽略理性態度中之集體利益與參與代價對行為意向之影響。

另外，在七個內因潛在變項之多元相關平方(SMC)方面，如表 4-13 所示，本研究之「中部地區購買環保標章商品之消費者抗暖化行為模式」對態度、參與代價、參與利益、集體利益、行為意向、行為及行動的解釋力分別為 40、 57、 69、 65、 60、 64 及 79%。各變

項之相互影響關係見圖 4-3。

若將「理性態度」中之參與代價、參與利益、集體利益此三個變項移除後進行多元相關平方(SMC)之分析，如表 4-14 所示，模式

在文檔中中部地區購買環保標章商品之消費者抗暖化行為模式研究 (頁 89-103)

第四章 結果與討論

第三節 抗暖化行為之結構模式分析

第四章結果與討論

第三節抗暖化行為之結構模式分析