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Investigación administrativa

versión On-line ISSN 2448-7678versión impresa ISSN 1870-6614

Investig. adm. vol.49 no.125 Ciudad de México ene./jun. 2020  Epub 11-Sep-2020

https://doi.org/10.35426/iav49n125.01 

Artículos

Actitud hacia la intención de compra verde

Attitude towards the green purchases intention

Daniel Bucio-Gutierrez1 
http://orcid.org/0000-0002-5878-1431

Karla Paola Jiménez-Almaguer2 
http://orcid.org/0000-0003-2464-3759

José Ignacio Azuela-Flores3  * 
http://orcid.org/0000-0001-8084-9669

1 Doctorado en Gestión Estratégica de Negocios - PNPC CONACYT Referencia: 004044. Profesor Investigador PHL, Universidad Autónoma de Tamaulipas, Facultad de Comercio y Administración de Tampico. LGAC: Análisis del Comportamiento Individual y Organizacional. danielbucio@docentes.uat.edu.mx

2 Doctorado en Integración Económica, Competitividad y Entorno Institucional de la Empresa. Profesor Investigador PTC SNI 1, Universidad Autónoma de Tamaulipas, Facultad de Comercio y Administración de Tampico. LGAC: Análisis del Comportamiento Individual y Organizacional. kjimenez@docentes.uat.edu.mx

3 Doctorado en Integración Económica, Competitividad y Entorno Institucional de la Empresa. Profesor Investigador PTC SNI 1, Universidad Autónoma de Tamaulipas, Facultad de Comercio y Administración de Tampico. LGAC: Análisis del Comportamiento Individual y Organizacional. iazuelaf@docentes.uat.edu.mx


Resumen

El objetivo es analizar el comportamiento medioambiental explorando las relaciones del (1) conocimiento, (2) preocupación, (3) altruismo y (4) escepticismo medioambiental sobre la actitud hacia el consumo verde (ACV). Finalmente, se analizó la relación entre ACV y la intención de compra verde. El método de investigación es cuantitativo, concretamente un modelo de ecuaciones estructurales-PLS con datos de una encuesta aplicada a consumidores potenciales de productos verdes. Los resultados muestran que la ACV pronostica la intención de compra verde; además que el conocimiento, la preocupación y el altruismo medioambientales destacan como antecedentes significativos de la ACV. Las limitaciones están asociadas al alcance de los resultados, éstos se obtuvieron empleando muestreos no probabilísticos. El principal hallazgo es la magnitud del efecto del altruismo que destaca como el principal predictor de la ACV. Las implicaciones prácticas a través de campañas de comunicación, dirigidas a consumidores altruistas con el medioambiente, que motiven al consumo verde.

Palabras clave: Conocimiento medioambiental; preocupación medioambiental; altruismo medioambiental; escepticismo medioambiental; actitud hacia el consumo verde; intención de compra verde

Clasificación JEL: M14; M39

Abstract

The aim is to analyze environmental behavior by exploring the relationships of (1) knowledge, (2) concern, (3) altruism, and (4) environmental skepticism on the attitude towards green consumption (ATC). The relationship between ATC and the green purchase intention was also analyzed. A quantitative research method was used, specifically a structural equation model-PLS, with data from a survey applied to potential consumers of green products. Results show that ATC forecasts green purchase intention; Besides, environmental knowledge, concern, and altruism stand out as a significant antecedents of ATC. The limitations are associated with the scope of the results; these were obtained using non-probabilistic sampling methods. The main finding is the magnitude of the effect of altruism that highlight as the main predictor of ATC. The practical implications through communication campaigns, aimed at altruistic consumers with the environment, that motivate green consumption.

Keywords: Environmental knowledge; environmental concern; environmental altruism; environmental skepticism; attitude towards green consumption; green purchase intention

JEL Classification: M14; M39

Introducción

El comportamiento de consumo sustentable ha ido en aumento entre los consumidores a lo largo del mundo. Así lo demuestran los resultados de Greendex (2014), informe que señala que el comportamiento amigable con el medioambiente ha incrementado desde 2012 en 9 de los 18 países analizados; este incremento se registró en: Argentina, Australia, Reino Unido, Hungría, India, México, Rusia, Suecia y Corea del Sur. Concretamente, los consumidores que reflejan mayores índices de comportamiento amigable con el medioambiente se encuentran en economías en desarrollo. India y China ocupan el primer y segundo lugar (respectivamente), seguidos por Corea del Sur, Brasil, Argentina y México.

En el caso concreto de los consumidores mexicanos, éstos reflejan altos niveles de comportamiento amigable con el medioambiente lo que los coloca en la sexta posición dentro del índice (Greendex, 2014). Estos consumidores se sienten capaces de hacer la diferencia en lo que respecta al cuidado medioambiental; y están entre los más propensos a hacer cambios significativos en su estilo de vida al recibir información respecto al impacto que se ocasiona al medioambiente. Es decir, son altamente sensibles a la información medioambiental. Este crecimiento del comportamiento verde entre los consumidores mexicanos y de otros países, ha motivado a las empresas a incorporar el medioambiente en sus actividades de marketing, tales como: el desarrollo de nuevos productos verdes, el diseño de empaques ecológicos, entre otras acciones (Akehurst, Afonso, & Gonçalves, 2012); motivo por el cual el comportamiento del consumidor es un extenso campo de investigación y se puede abordar desde muchas perspectivas diferentes.

Cuestiones como: el conocimiento medioambiental, la actitud hacia los problemas ecológicos y el comportamiento amigable con el medioambiente varían a través de las diferentes culturas (Laroche, Bergeron, & Barbaro-Forleo, 2001). Lo cual indica que estas variaciones dentro de los factores que causan la adopción de comportamientos medioambientales entre los consumidores motivarán, por tanto, a diferencias de comportamiento de consumo sustentable entre países. Es por ello que el desarrollo de modelos de consumo sustentable coherentes al perfil del mercado de los consumidores verdes en México es pertinente. Los estudios científicos existentes sobre el comportamiento del consumidor verde y Green Marketing indican que el fenómeno de la actitud hacia la intención de compra verde aún no ha sido aclarado suficientemente (Ottman, 2006). Por lo tanto, el objetivo de la presente investigación es el de analizar la intención de compra verde (ICV) con base en la actitud hacia el consumo verde (ACV).

Revisión de literatura e hipótesis

El modelo conceptual de intención de consumo sustentable de esta investigación propone que la actitud hacia la intención de compra verde es resultado de diferentes variables del comportamiento medioambiental, las cuales se desarrollan a continuación.

El conocimiento medioambiental y su relación con la actitud de compra verde

El conocimiento ambiental se puede conceptualizar como la capacidad cognitiva de una persona para comprender sobre temas relacionados con el medioambiente o la sustentabilidad. Incluye principalmente la contaminación del aire, el agua y la tierra, el uso y la eficiencia de la energía, el reciclaje, la generación de desechos, y sus consecuencias en el entorno (Yadav & Pathak, 2016).

Se ha argumentado que los consumidores son objetivos y racionales con respecto a las elecciones de consumo y comportamiento. Sin embargo, los hallazgos sobre la importancia del conocimiento son inciertos. Por un lado, se defiende que el conocimiento sobre el medio ambiente motiva el consumo verde (Johnstone & Tan, 2015). Además, Werner & Alvensleben (2015) afirmaron que el conocimiento medioambiental crea una influencia positiva en los hábitos de una persona al comprar y utilizar productos ecológicos. Así, el conocimiento ambiental en sí mismo implica relaciones que conducen a características o efectos ambientales, responsabilidades conjuntas necesarias para el desarrollo sustentable, lo que las personas saben sobre el medioambiente y su apreciación del entorno (Mostafa, 2007).

Bajo estas premisas, de acuerdo con Laroche et al. (2001), el conocimiento medioambiental disfruta de un papel notorio al influir en la actitud de compra verde; señalando que la transformación de un consumidor potencial en un consumidor respetuoso con el medioambiente depende en gran medida de su conveniencia y credibilidad percibidas, que solo pueden proporcionarse educando al consumidor sobre temas del medioambiente.

Por otro lado, otros autores han demostrado que el incremento del conocimiento medioambiental no resulta en un comportamiento más pro-medioambiente (Kumar, Manrai, & Manrai, 2017). Asimismo, en países emergentes poca literatura ha reportado que el conocimiento medioambiental percibido tiene una relación con la actitud positiva hacia los productos verdes y, por tanto, efectos en la intención de compra de tales productos (Kumar et al., 2017; Yadav & Pathak, 2016). Sobre la base de las ideas expuestas, la revisión de literatura considerada para la relación de estas dos variables, se establece la siguiente hipótesis:

H1: El conocimiento medioambiental (CMA) de los consumidores potenciales influye positivamente sobre su actitud de compra verde (ACV).

La preocupación medioambiental y su relación con la actitud de compra verde

La preocupación medioambiental surge como una medida cognitiva clave que predice el comportamiento amigable con el ambiente (Jaiswal & Kant, 2018). Esta considera la conciencia de un individuo sobre los problemas ambientales y su disposición a resolver sus problemas (Prakash & Pathak, 2017). Lo que, además, influye en la intención de compra verde de tales productos (Paul, Modi, & Patel, 2016; Yadav & Pathak, 2016).

Los estudios existentes en este ámbito sugieren que cuanto mayor sea la preocupación del consumidor por el medio ambiente, más positivas serán las actitudes del consumidor hacia los productos verdes (Paul et al., 2016). En este sentido, Akehurst et al. (2012) indican en su estudio de la actitud hacia la compra de productos ecológicos, que el incremento en la sensibilización ambiental de las personas ha tenido consecuencias importantes en el comportamiento del consumidor; específicamente en la actitud de compra verde. Es decir, estos investigadores sugieren que los consumidores preocupados por el medioambiente con un alto nivel de sensibilización ambiental tienen mayor probabilidad de tener un comportamiento amigable con el ambiente, generando una actitud favorable hacia la compra de productos verdes en su versión ecológica. Al mismo tiempo, la variable preocupación medioambiental tiene una relación positiva con la actitud ambiental del consumidor. La teoría argumenta que un individuo que se preocupa por los problemas ambientales, generará acciones tales que reducirán su impacto en el ambiente (Malik, Singhal, & Tiwari, 2018).

No obstante lo anterior, es importante mencionar que si bien hay evidencia que ha demostrado que la preocupación medioambiental influye en las intenciones de comprar verde, otros han declarado resultados diferentes (Hwang, 2016; Yadav & Pathak, 2016). Algunos han asociado este desacuerdo a diversos factores, incluidos los aspectos demográficos. Sin embargo, se ha aceptado ampliamente el papel moderado de la preocupación ambiental en la investigación de intención de compra ecológica (Newton, Tsarenko, Ferraro, & Sands, 2015). Partiendo de lo anterior, se establece la siguiente hipótesis:

H2: La preocupación medioambiental (PMA) de los consumidores potenciales influye positivamente sobre su actitud de compra verde (ACV).

El altruismo medioambiental y su relación con la actitud de compra verde

La teoría de Schwartz, (1977) del altruismo sugiere que el comportamiento pro-ambiental es más probable cuando un individuo es consciente de las consecuencias nocivas para otros de un estado del medioambiente y cuando esa persona adquiere la responsabilidad de cambiar las condiciones ambientales dañinas. El sentido de hacer lo que es “correcto” y “moralmente justo” de una persona consiste en las creencias de la norma personal que pertenecen a una obligación autoimpuesta que las personas sienten de “hacer lo correcto”, independientemente de lo que las otras personas piensen (Teng, Wu, & Liu, 2015).

En cuanto a la relación del altruismo con la intención de compra verde, se han encontrado hallazgos recientes. Joshi & Rahman (2015), al analizar estudios empíricos sobre el comportamiento de compra verde entre el 2000 y 2014, encontraron que este es uno de los valores más importantes que afectan la intención y compra de productos ecológicos. Del mismo modo, Teng et al. (2015) encontraron que el altruismo tiene un efecto positivo en la intención de visitar un hotel verde. Atendiendo a las consideraciones anteriores, se establece la siguiente hipótesis:

H3: El altruismo medioambiental (ALT) de los consumidores potenciales influye positivamente sobre su actitud de compra verde (ACV).

El escepticismo medioambiental y su relación con la actitud de compra verde

El escepticismo medioambiental se ha relacionado negativamente con la actitud de compra verde (Mostafa, 2007). Los estudios demuestran que la mayoría de los consumidores consideran que las empresas, exageran los beneficios medioambientales de los productos; reafirmando el argumento que los consumidores son escépticos a la información medioambiental contenida en los empaques de productos y a su publicidad eco-amigable (Mostafa, 2007). Entonces, junto con el escepticismo medioambiental al que se hace referencia, existe una elevada confusión en relación con estas informaciones medioambientales que utilizan las empresas en sus productos “verdes”.

En este sentido, se comprende que tal escepticismo que afecta la actitud de compra en los consumidores se debe a varios elementos de confusión en términos medioambientales de los productos, por ejemplo: algunos términos utilizados en los mensajes medioambientales no tienen un significado claro, el conocimiento necesario para entender lo que implica mucha de la información medioambiental es complejo, por lo que el público en general se encuentra con dificultades para interpretar lo que realmente quieren decir y otro componente explicativo son las comparaciones realizadas entre productos tradicionales versus ecológicos que frecuentemente son limitadas a un simple beneficio medioambiental; que a menudo suele ser incompleto, erróneo, falso o exagerado (Sinaceur, 2010).

En todo caso, la mayoría de los resultados afirman que muchos consumidores continúan sin estar convencidos sobre de la veracidad de la información ecológica en la publicidad o en los empaques y también si los productos ecológicos ofrecen mejoras considerables al medioambiente en balance con otros productos tradicionales, como lo confirman más estudios del consumo verde (Peattie, 2010). De hecho, para los consumidores potenciales el deseo de hacer compras sustentables está anticipado por lo que muchos perciben como una falta de credibilidad y honestidad en la publicidad eco-amigable y en las etiquetas ambientales de los productos a elegir (Fenko, Kersten, & Bialkova, 2016). Dicho de otra manera, cuando los consumidores son escépticos, no confían en el contenido de las comunicaciones de comercialización del Green Marketing o simplemente sospechan de un mensaje publicitario por engaño (Greenwashing), y tienden a no comprar el producto que se dice “verde” en definitivo adoptan por una postura no favorable hacia el producto (Rahman, Park, & Chi, 2015; Zhang, Ko, & Carpenter, 2016). En definitiva, aunque las preocupaciones y la pasión por el medioambiente se han incrementado, algunos consumidores aún se muestran renuentes a comprar productos sustentables. Las dudas de los consumidores sobre los beneficios y la realidad de los productos verdes provocan una menor disposición a comprarlos (Leonidou & Skarmeas, 2017).

Al analizar la relación de estas dos variables se sugiere que existe una dependencia negativa de actitud ante el escepticismo; sin embargo, esta atribución puede depender del nivel de escepticismo del consumidor; es decir, entre más escéptico es el consumidor es más probable que examine los productos y las informaciones medioambientales, de ahí que dependa su actitud de compra verde (Aji & Sutikno, 2015). Tras lo anteriormente expuesto, se establece la siguiente hipótesis:

H4: El escepticismo medioambiental (EMA) de los consumidores potenciales influye negativamente sobre su actitud de compra verde (ACV).

La actitud y su relación hacia la intención de compra verde

En lo relativo a la actitud de compra verde se esperaría que, en principio, si fuera favorable condujera a una mayor intención de compra. Sin embargo, no todos los intentos por demostrar esta relación entre a actitud e intención de compra verde han tenido éxito. Por mencionar un caso reciente, Bennett & Vijaygopal (2018) quienes analizaron esta relación en el mercado británico, no obtuvieron evidencia a favor de la relación entre estas variables. No obstante, una relación débil o no significativa entre actitud y la intención de compra verde comúnmente es resultado de problemas relacionados con la medida de estas variables más que una falta de asociación. Es decir, si la actitud y la intención de compra no son medidas al mismo nivel de especificidad, la relación observada entre esas dos variables puede estar sesgada sustancialmente (Felix & Braunsberger, 2016).

En general, el grueso de la literatura previa ha identificado que la decisión de compra verde se basa en la actitud medioambiental de los consumidores. Es decir, una relación significativa y positiva entre estas dos variables. Véase, por ejemplo: Felix & Braunsberger (2016), Mohd Suki (2016), Paul et al. (2016), Sun, Wang, Gao, & Li (2018), Yadav & Pathak (2016). De hecho, de los distintos predictores de la intención de compra verde, la actitud hacia el consumo verde destaca como la variable que ejerce mayor impacto pronosticando la intención de compra verde (Paul et al., 2016).

Esta relación entre la actitud y la intención de compra ha persistido incluso cuando se evalúa en entornos económicos heterogéneos. Tal es el caso de los contextos de China (Sun et al., 2018) y la India (Paul et al., 2016) en donde se observó que la actitud de los consumidores predice significativa y positivamente la intención de compra verde; y en casos de México en donde la relación significativa y positiva entre la actitud y la intención de compra verde también se sosteniente (Conraud-Koellner & Rivas-Tovar, 2009; Felix & Braunsberger, 2016). Por lo tanto, y en congruencia con literatura previa, en la presente investigación se propone:

H5: La actitud (ACV) de los consumidores potenciales interviene positivamente hacia su intención de compra verde (ICV).

Método de investigación

A continuación, se presentan los lineamientos metodológicos en los que recae esta investigación, la cual dispone de un análisis estadístico multivariante: esencialmente de la estimación de un Modelo de Ecuaciones Estructurales; concretamente se propuso el enfoque de ecuaciones estructurales basadas en mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM, también conocido como enfoque basado en la varianza). Asimismo, se elaboró una encuesta para obtener la información de la población y una vez validada concretar los resultados del modelo de intención de consumo sustentable. El diseño de la investigación se presenta en (Tabla 1).

Tabla 1. Diseño de la investigación  

Unidad de análisis Consumidores (hombres y mujeres) de 18 años en adelante, estudiantes universitarios de instituciones públicas y privadas, residentes en la Zona Metropolitana de Tampico, Ciudad Madero y Altamira, Tamaulipas; México.
Muestra Tamaño efectivo de 100 consumidores potenciales.
Instrumento Encuesta personal directa de 24 ítems, aplicada a consumidores mexicanos.
Variables Conocimiento medioambiental (CMA), Preocupación medioambiental (PMA), Altruismo medioambiental (ALT), Escepticismo medioambiental (EMA), Actitud de compra verde (ACV), e Intención de compra verde
(ICV).
Análisis Estadístico Estimación de un Modelo de Ecuaciones Estructurales (PLS-SEM).

Fuente: Elaboración propia (2018).

Población y muestra

La población objetivo se formó por consumidores (hombres y mujeres) de 18 años en adelante, residentes en la Zona Metropolitana de Tampico, Ciudad Madero y Altamira, Tamaulipas; México. El criterio de selección empleado fue el muestreo no probabilístico. Por lo tanto, los integrantes de la muestra fueron contactados; principalmente en su lugar de trabajo o en su casa, y algunos en centros comerciales o supermercados. En total, se aplicaron 120 encuestas, en su mayoría a estudiantes universitarios de instituciones públicas y privadas. De éstas, 20 fueron descartadas debido a que los consumidores no completaron el instrumento de una manera adecuada; resultando un tamaño efectivo de la muestra de 100 consumidores potenciales. Véase (Tabla 1).

Instrumento de recolección de datos

Los datos empleados en este estudio se obtuvieron a través de una encuesta aplicada a consumidores mexicanos. El tipo de aplicación de la encuesta fue personal directa con lo que se garantizó no sólo una mayor participación sino que también mayor veracidad en la respuesta. La encuesta constó de 24 ítems, diseñados para identificar variables tanto psicográficas como de la conducta. Concretamente, la encuesta mide seis variables: 1) Conocimiento medioambiental (CMA), 2) Preocupación medioambiental (PMA), 3) Altruismo medioambiental (ALT), 4) Escepticismo medioambiental (EMA), 5) Actitud de compra verde (ACV), e 6) Intención de compra verde (ICV). Todas estas variables fueron medidas a través de una escala de tipo Likert de cinco puntos (1=Totalmente en Desacuerdo; 5=Totalmente de Acuerdo). Para medir el CMA se emplearon cinco ítems extraídos de la escala propuesta por (Ellen, Eroglu, & Webb, 1997). Por su parte, la PMA se midió a través de seis ítems diseñados con base en la escala propuesta por (Dunlap, Van Liere, Mertig, & Jones, 2000). Mientras que el ALT se midió utilizando tres ítems propuestos por (Stern, Dietz, & Kalof, 1993). EMA fue medido a través de cuatro ítems adoptados de la escala diseñada por (Mohr, Eroǧlu, & Ellen, 1998). Finalmente, ACV e ICV se midieron mediante tres ítems cada una de ellas, obtenidos de la escala propuesta por (Li, 1997).

Análisis de datos

Con el propósito de responder a las hipótesis propuestas en esta investigación, se estimó un modelo de ecuaciones estructurales (SEM). El enfoque de Ecuaciones Estructurales forma parte de los modelos multivariante de segunda generación.

Los modelos de ecuaciones estructurales tradicionalmente han sido contrastados a través de modelos de ecuaciones basados en covarianzas (CB-SEM); sin embargo, para estimar el Modelo de Intención de Consumo (MIC), en la presente investigación se empleó el enfoque de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), usando el paquete estadístico SmartPLS 3.2.7. Se optó por el uso de PLS-SEM por encima de la metodología de ecuaciones estructurales basada en la covarianza (CB-SEM) por las siguientes razones:

  • i. Porque el número de observaciones empleado en esta investigación es relativamente pequeño (100 consumidores potenciales), y PLS-SEM no exige de grandes muestras para hacer la estimación.

  • ii. PLS es una técnica no-paramétrica. Por tanto, no requiere que se cumpla el supuesto de distribución normal en los datos (Hair, 2014). En la presente investigación se empleó una muestra pequeña (100 consumidores potenciales) por lo que no se puede asumir el teorema del límite central. Por lo tanto, PLS-SEM es el método apropiado ya que los resultados no se verán afectados por la naturaleza de distribución de los datos.

Resultados: Modelo de medida

En la presente investigación se propone un modelo de medida compuesto de seis constructos: 1) conocimiento medioambiental (CMA); 2) preocupación medioambiental (PMA); 3) altruismo medioambiental (ALT); 4) escepticismo medioambiental (EMA); 5) actitud de compra verde (ACV); e 6) e intención de copra verde (ICV).

En esta sección, se analizó la validación de las escalas y la fiabilidad del modelo de medida. El propósito fue analizar si los constructos teóricos antes mencionados eran propiamente medidos por las variables observables (ítems).

Fiabilidad de los ítems

La fiabilidad de los ítems se evalúa mediante la examinación de las cargas o las correlaciones entre cada indicador y su respectivo constructo. Luego de estimar el algoritmo PLS se eliminaron cinco ítems: dos de la variable escepticismo medioambiental EMA15 y EMA17, por mostrar inconsistencia en el signo y por presentar una carga por debajo de 0.4 (respectivamente); y tres de la variable preocupación medioambiental PMA7, PMA9 y PMA11, por mostrar inconsistencias en el signo. Eliminados los ítems que no cumplieron los criterios de fiabilidad se estimó nuevamente el algoritmo PLS. En (Tabla 2) se muestran las cargas de las variables observables y la significancia de su respectivo estadístico-t. En él se puede observar que todas las cargas son superiores a 0.6 y estadísticamente significativas. Consecuentemente, se asume que el modelo de medida posee una fiabilidad aceptable.

Tabla 2. Fiabilidad de los ítems 

Variable Código Ítem Loadings
Conocimiento medioambiental CMA1 Compro productos y empaques que sean amigables con el medioambiente. .702***
CMA2 Sé más sobre el reciclaje que la persona promedio. .662***
CMA3 Sé cómo seleccionar productos y empaques que reducen la cantidad de residuos que acaban en vertederos. .633***
CMA4 Entiendo las frases ambientales y símbolos en el empaque de productos sustentables. .770***
CMA5 Estoy muy bien informado sobre cuestiones ambientales. .756***
Preocupación medioambiental PMA6 Nos estamos acercando al límite de la cantidad de personas que la tierra puede soportar. .746***
PMA7 La tierra tiene muchos recursos naturales sólo debemos aprender a desarrollarlos. (R)(E) ---
PMA8 La tierra es como una nave espacial con una única habitación limitada en recursos. .872***
PMA9 Los seres humanos tienen derecho a modificar el entorno. (R)(E) ---
PMA10 El equilibrio de la naturaleza es muy delicado y fácilmente alterable. .832***
PMA11 El ingenio humano se asegurará de no hacer a la tierra inhabitable. (R)(E) ---
Altruismo medioambiental ALT12 NO necesitamos preocuparnos mucho por el medioambiente, porque las generaciones futuras estarán en mejores condiciones que nosotros para hacer frente a estos problemas. (R) .726***
ALT13 Los efectos de la contaminación sobre la salud pública son peores de lo que nos damos cuenta. .752***
ALT14 La contaminación generada en este lugar perjudica a personas de todo el mundo. .679***
Escepticismo medioambiental EMA15 La mayoría de las frases ambientales plasmadas en las etiquetas de los empaques o en la publicidad son verdaderas. (R)(E) ---
EMA16 Las frases ambientales son exageradas en los productos, sería mejor si tales afirmaciones en las etiquetas de los empaques o en la publicidad fueran eliminadas. .952***
EMA17 La mayoría de las frases ambientales en las etiquetas de los empaques o en la publicidad pretenden engañarnos en lugar de informar a los consumidores. (E) ---
EMA18 NO creo en la mayoría de las frases ambientales plasmadas en las etiquetas de los empaques o en la publicidad eco-amigable. .729***
Actitud de compra verde ACV19 A mí me gusta la idea de comprar productos ecológicos o sustentables. .927***
ACV20 Comprar productos ecológicos o sustentables es buena idea. .912***
ACV21 Tengo una actitud favorable hacia la compra deproductos en su versión ecológica o sustentable. .870***
Intención de compra verde ICV22 Durante el próximo mes, voy a considerar la compra de productos ecológicos o sustentables, ya que son menos
contaminantes.
.929***
ICV23 Durante el próximo mes, voy a considerar el cambio a otras marcas por razones ecológicas o sustentables. .908
ICV24 Durante el próximo mes, me propongo cambiar a una versión ecológica o sustentable de un producto. .910

R: ítem reverso E: ítem eliminado ***p< .001 **p<= .01

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Consistencia interna

La consistencia interna o fiabilidad de la escala evalúa la extensión en que las variables observables están midiendo a la variable latente. Fornell & Larcker (1981) proponen la fiabilidad compuesta como una medida superior de la consistencia interna. La fiabilidad compuesta se interpreta de la misma forma que Alfa de Cronbach, toma valores entre 0 y 1, donde los valores más próximos a uno indican mayores niveles de fiabilidad.

De acuerdo con Nunnally & Bernstein (1994), valores de fiabilidad compuesta entre 0.60 y 0.70 son aceptables en la investigación exploratoria, mientras que en etapas de investigación más avanzadas se consideran satisfactorios valores entre 0.70 y 0.90. Finalmente, valores de fiabilidad compuesta por debajo de .60 indican una falta de consistencia interna de la escala por lo que no deberían ser aceptados. Los resultados indican que la fiabilidad compuesta de todos los constructos es mayor que 0.7 confirmándose la consistencia interna del modelo de medida (Tabla 3).

Tabla 3. Fiabilidad compuesta y validez convergente 

Constructo Alfa de Cronbach Fiabilidad Compuesta AVE
Conocimiento medioambiental (CMA) .760 .832 .499
Preocupación medioambiental (PMA) .764 .858 .669
Altruismo medioambiental (ALT) .574 .763 .518
Escepticismo medioambiental (EMA) .653 .834 .719
Actitud de compra verde (ACV) .886 .930 .815
Intención de compra verde (ICV) .904 .940 .839

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Validez convergente

La validez convergente es la extensión en la cual las medidas del mismo constructo correlacionan positivamente entre sí (Hair, 2014). Para establecer Validez Convergente, se analiza la varianza promedio extraía (AVE). AVE expresa la cantidad de varianza de los indicadores que es explicada por su correspondiente constructo. Como regla general, se recomienda que ésta sea mayor que 0.5, lo que significa que el constructo explica el 50% o más de la varianza de sus indicadores. Los resultados se muestran en (Tabla 3), en él se puede observar que con excepción de conocimiento medioambiental cuyo AVE toma un valor en el límite de .499, el resto de los constructos se sitúan por encima de .5; por lo tanto, la condición de validez convergente queda satisfecha.

Validez discriminante

Bajo este criterio se evalúa que un constructo del modelo sea realmente diferente del resto de constructos del modelo. Si esto ocurre con todos los constructos del modelo, entonces la validez discriminante se satisface; indicando que cada constructo mide un fenómeno diferente. Para evaluar la validez discriminante, el criterio de Fornell-Larcker sugiere comparar la varianza promedio extraída (AVE) compartida entre los constructos (variables latentes) y sus correspondientes medidas (ítems) [la raíz cuadrada del AVE en concreto], con las correlaciones entre constructos.

La raíz cuadrada del AVE de cada constructo en el modelo se comparó con la correlación más alta entre constructos. En todos los casos el criterio fue satisfecho (.707> .461; .818> .412; .719> .493; .848> -.302; .903> .710; .916> .710); por lo tanto, se puede concluir que todos los constructos en el modelo cumplen con la validez discriminante (Tabla 4).

Tabla 4. Validez discriminante 

Constructo Raíz cuadrada de
AVE
Mayor correlación con
otro constructo
Validez
discriminante
Conocimiento medioambiental
(CMA)
.707 .461 Confirmada
Preocupación medioambiental
(PMA)
.818 .412 Confirmada
Altruismo medioambiental
(ALT)
.719 .493 Confirmada
Escepticismo medioambiental
(EMA)
.848 -.302 Confirmada
Actitud de compra verde
(ACV)
.903 .710 Confirmada
Intención de compra verde
(ICV)
.916 .710 Confirmada

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Modelo estructural: contrastación de hipótesis

Confirmado el modelo de medida, la evaluación permite determinar qué tanto los datos empíricos soportan la teoría y, por lo tanto, decidir si ésta ha sido empíricamente confirmada. Para este propósito, se examinan los coeficientes path (parámetros estandarizados) que indican la relación entre las variables latentes con sus correspondientes t-value que indican el nivel de significancia. Asimismo, se analiza el valor R2 que evalúa la precisión predictiva del modelo y el criterio Stone-Geisser Q2 de relevancia predictiva. Se analiza también la ausencia de colinealidad entre las variables del modelo. Finalmente, se dirige la atención al tema de heterogeneidad inobservable en la estimación de las relaciones en el modelo path que puede conducir a conclusiones engañosas e incorrectas si no son correctamente identificados.

El primer paso es analizar la colinealidad entre las variables exógenas del modelo estructural. La razón es que la estimación de los coeficientes path en el modelo estructural se basa en regresiones OLS (mínimos cuadrados ordinarios) de cada variable latente endógena y sus correspondientes constructos predecesores. Como en una regresión múltiple los coeficientes path pueden ser sesgados si la estimación involucra niveles significativos de colinealidad entre los constructos predictores (Hair, 2014). Para evaluar la coliniealidad, se aplican el Factor de Inflación de la Varianza (FIV), este debe tomar un valor inferior 5 para poder declarar ausencia de colinealidad. La (Tabla 5) muestra estos los valores.

Tabla 5. Test de colinealidad: factor de inflación de la varianza 

Variables Latentes Exógenas FIV
Conocimiento medioambiental (CMA)→Actitud de compra verde (ACV) 1.093
Preocupación medioambiental (PMA)→Actitud de compra verde (ACV) 1.123
Altruismo medioambiental (ALT)→Actitud de compra verde (ACV) 1.248
Escepticismo medioambiental (EMA)→Actitud de compra verde (ACV) 1.113
Actitud de compra verde (ACV)→Intención de compra verde (ICV) 1.000

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Una vez confirmada la ausencia de colinealidad entre las variables exógenas es momento de analizar los coeficientes de determinación R2 y su relevancia predictiva Q2. Los resultados muestran valores R2 para ACV de .358 lo que se considera un efecto bajo pero aceptable, mientras que el valor R2 de ICV es de .504 que considerado como un efecto moderado (Tabla 6).

Tabla 6. Coeficientes de determinación 

Variable Latente Endógena R2 Q2
Actitud de compra verde (ACV) .358
Intención de compra verde (ICV) .504

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Finalmente, los coefientes path y su correspondiente significancia permiten evaluar las hipótesis propuestas. Los resultados muestran que, con excepción de la H4, los coeficientes de las hipótesis propuestas muestran el signo esperado (positivo) y niveles de significancia de 0.001 (***) y 0.01 (**). Así pues, de acuerdo con los resultados, el conocimiento medioambiental, la preocupación medioambiental y el altruismo medioambiental pronostican positiva y significativamente la actitud de compra verde. Siendo el altruismo medioambiental el que más incide en la actitud de compra verde. El escepticismo medioambiental toma un efecto negativo como era esperado sin embargo su efecto no fue significativo. Finalmente, los resultados muestran que la actitud de compra verde afecta significativa y positivamente la intención de compra verde (Tabla 7).

Tabla 7. Coeficientes path 

Hipótesis Coeficiente t-value Resultado
H1: CMA→ACV .319 4.102*** No se rechaza
H2: PMA→ACV .174 2.043** No se rechaza
H3: ALT→ACV .327 3.446*** No se rechaza
H4: EMA→ACV -0.023 .296 Se rechaza
H5: ACV→ICV .710 14.523*** No se rechaza

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Para facilitar la interpretación de los anteriores resultados, se ofrece la (Figura 1) que muestra la versión gráfica del modelo estructural analizado. En él se observan tanto las cargas factoriales como los coeficientes path y su correspondiente significancia.

Fuente: Elaboración propia SmartPLS 3.2.7 (2018).

Figura 1. Modelo estructural de la actitud hacia la intención de compra verde 

Conclusiones e implicaciones

En la presente investigación se estimó un modelo de la intención de compra verde (ICV) basado en la actitud manifestada por los consumidores hacia la compra de productos verdes (ACV). Adicionalmente, y dada la importancia de la ACV motivando la ICV y en general el comportamiento de consumo verde; el modelo estimado en esta investigación incluyó cuatro predictores de la ACV con la finalidad de lograr una mejor compresión de sus determinantes. Así pues, para pronosticar la ACV se incluyeron: una variable que midiera el capital humano sobre temas medioambientales. Es decir, el conocimiento medioambiental (CMA); y tres variables relativas a la postura de las personas respecto al medioambiente: 1) la preocupación medioambiental (PMA), 2) el altruismo medioambiental (ALT), y 3) el escepticismo medioambiental (EMA).

Los resultados muestran que la actitud de compra verde (ACV) pronostica de forma importante a la intención de compra verde (ICV) [β = .710; p = .000]. Estos resultados son congruentes con una vasta literatura que trata de explicar la intención de compra verde y, en general, el comportamiento medioambiental (Jaiswal & Kant, 2018; Paul et al., 2016; Taufique & Vaithianathan, 2018; Teng et al., 2015; Yadav & Pathak, 2016, 2017). Con lo cual, examinar la actitud hacia los productos verdes y, sobre todo, los determinantes de ésta se tornan clave para el pronóstico de la intención de compra verde. Como se mencionó, en esta investigación se también se analizaron cuatro determinantes de la actitud de compra verde. Los resultados proveen sustento a todas las hipótesis planteadas con excepción de la que sugiere una relación negativa entre el EMA y la ACV (H4). De tal forma que el conocimiento, la preocupación y el altruismo medioambientales se alzan como importantes antecedentes de la ACV. De todos ellos, el CMA [β = .319; p = .000] y ALT [β = .327; p = .001] destacan como las variables que más impactan en la actitud de compra verde. Una de las contribuciones de esta investigación tiene que ver con los resultados relativos al efecto del conocimiento medioambiental sobre la actitud de compra verde. Los resultados muestran, al igual que Mostafa (2007), una relación significativa y positiva entre conocimiento medioambiental (CMA) y la actitud de compra verde (ACV) [β = .319; p = .000]. Dentro de los distintos predictores de la ACV analizados en esta investigación, el CMA destaca entre los que la pronostican con mayor magnitud. Resultados semejantes fueron identificados en investigaciones previas registrando efectos de similar o menor magnitud (Jaiswal & Kant, 2018; Narang & Trivedi, 2017).

Además de su magnitud pronosticando la actitud de compra verde, la importancia del conocimiento medioambiental se ha reflejado en investigaciones previas registrando efectos significativos y positivos directamente sobre la intención de compra verde (Laroche et al., 2001; Narang & Trivedi, 2017). Estos resultados sugieren profundizar más en el análisis del conocimiento medioambiental: ¿qué lo motiva?, ¿quiénes y cómo son las personas con mayor conocimiento medioambiental? Asimismo, y en el plano de las implicaciones de gestión, los resultados invitan a los gerentes de marketing a poner mayor énfasis en la construcción del conocimiento medioambiental. La presente también provee información respecto a los efectos de la preocupación medioambiental (PMA) y su débil impacto sobre la ACV. En congruencia con la hipótesis planteada al respecto (H2), los resultados muestran un efecto significativo y positivo de la PMA sobre la ACV ([β = .174; p = .042]. Sin embargo, la magnitud del efecto registrado se presume pequeña. Estos resultados son congruentes con los alcanzados por: Chen & Tung (2014), Jaiswal & Kant (2018), Malik et al. (2018), Paul et al. (2016), Prakash & Pathak (2017); quienes identificaron un efecto positivo y significativo de la PMA sobre la ACV. Cabe mencionar que los efectos registrados por: Jaiswal & Kant (2018), Malik et al. (2018), Paul et al. (2016); son sensiblemente de mayor magnitud que el alcanzado en la presente investigación (β = .377; β = .490 y β = .458, respectivamente).

Otro hallazgo de esta investigación es el relacionado con el altruismo medioambiental (ALT) y su relación con la ACV. El altruismo medioambiental y el conocimiento medioambiental destacan como los predictores que impactan con mayor magnitud la ACV. El altruismo es, de hecho, dentro del modelo estimado en esta investigación, la variable de mayor impacto sobre la actitud de consumo verde; manifestando un efecto positivo y significativo ([β = .327; p = .001]. Estos resultados son acordes a los identificados por: Akehurst et al. (2012), Teng et al. (2015). Estos últimos, además de identificar un efecto robusto del altruismo sobre la ACV, encontraron que el altruismo tiene efectos directos sobre la intención de compra verde. Los resultados de la presente investigación, y en general la evidencia previa, sugieren que mayores niveles de altruismo conducen a una actitud positiva hacia el consumo verde. Lo anterior tiene importantes implicaciones prácticas pues, y en vista de que las personas con mayores niveles de altruismo medioambiental probablemente manifiesten una mayor actitud hacia el consumo verde, se esperaría que una estrategia de comunicación dirigida a consumidores altruistas con el medioambiente y, en general, pro-sociales (por ejemplo miembros de ONGs) que destaque los beneficios al medioambiente asociados al consumo verde, podría persuadir a estos consumidores altruistas y convencerlos de que el consumo verde es una forma de reducir el daño al medioambiente.

Otra cuestión importante que emerge de este estudio, más allá de si se obtuvieron resultados significativos o no, es la relación entre el escepticismo y la actitud de compra verde. Los resultados del estudio empírico muestran una relación negativa pero no significativa entre el escepticismo y la actitud de compra verde (β= -.023; p= .767). Estos resultados concuerdan con los alcanzados por: Mostafa (2007), Zarei & Maleki (2018). Sin embargo, el papel del escepticismo está lejos de ser concluyente y aún queda camino por explorar. Así pues, en la literatura previa es posible encontrar evidencia que sustenta un impacto directo del escepticismo verde sobre la intención de compra verde (Goh & Balaji, 2016); como argumentos de quienes no encontraron efectos directos entre el escepticismo y la intención de compra verde (Goh & Balaji, 2016).

Limitaciones y futuras líneas de investigación

Los resultados del estudio empírico validan el modelo conceptual propuesto y no cabe duda de que el presente estudio hace valiosas contribuciones en el campo del marketing verde. Sin embargo, y como en todo trabajo de investigación, este estudio no está exento de limitaciones que dan píe a una serie de comentarios sobre posibles futuras líneas de investigación en el contexto de la intención de compra verde. En primer lugar, los resultados se obtuvieron empleando una muestra de 100 observaciones esto exige mucha cautela y no hacer generalizaciones. Además, el estudio empírico se limitó a un solo municipio y se empleó un muestreo no probabilístico lo que restringe aún más la aplicación de los hallazgos a nivel Estatal o Nacional. Futuras investigaciones, además de incorporar muestreos probabilísticos, pueden extender el trabajo de campo a diversas localidades de modo que se capture un escenario completo.

Por otra parte, la investigación se centra en pronosticar la intención de compra verde utilizando respuestas declaradas asumiendo con ello los sesgos relacionados con este tipo de respuestas [por ejemplo la incapacidad de los individuos para articular completamente sus intenciones y preferencias], y la potencial brecha que exista en la transformación de una intención declarada a una compra real pues esto es aún un tema en discusión (Jaiswal & Kant, 2018). Análisis posteriores podrían tratar de pronosticar el comportamiento de compra verde e incluso hacerlo mediante datos observados o a través de evidencias de consumos previos (compras realizadas). En la presente investigación, a pesar de haber incluido cuatro de los predictores de la ACV destacados por la literatura previa (conocimiento, preocupación, altruismo y escepticismo medioambientales); otras variables también identificadas como antecesores importantes de la ACV no fueron incluidas. Por ejemplo; Jaiswal & Kant (2018) identificaron que la percepción de la efectividad del consumidor (PEC; definida como la creencia de los consumidores de que pueden contribuir en la reducción de la contaminación) tiene efectos significativos y positivos sobre la ACV. Por su parte, Malik et al. (2018) mostraron que la eco-alfabetización (EA; entendida como la educación para el desarrollo sustentable) pronostica significativa y positivamente la ACV. Por tal motivo, se recomienda explorar la relación existente entre: la percepción de la efectividad del consumidor (PEC) y la ACV; la eco-alfabetización y la ACV en el mercado mexicano.

Finalmente, y aunque se analizaron cuatro de los antecesores de la actitud de compra verde más destacados por la literatura previa. En la presente no se exploró la relación directa entre éstos y la intención de compra verde (ICV); la variable de análisis en esta investigación. Considerando la relación directa previamente identificada entre el conocimiento medioambiental y el comportamiento de compra verde (Narang & Trivedi, 2017); y la relación entre la preocupación medioambiental y la intención de compra verde (Goh & Balaji, 2016; Jaiswal & Kant, 2018; Paul et al., 2016); se propone que futuras investigaciones en el contexto mexicano exploren la relación directa entre las anteriores variables y la intención de compra verde.

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Recibido: 01 de Julio de 2019; Aprobado: 03 de Diciembre de 2019

* Autor de Correspondencia: José Ignacio Azuela Flores, iazuelaf@docentes.uat.edu.mx

Contribuciones de los autores: Conceptualización e Investigación: Daniel Bucio Gutierrez, José Ignacio Azuela Flores, Karla Paola Jiménez Almaguer; Recopilación, análisis y curación de los datos: Daniel Bucio Gutierrez; Metodología y validación: José Ignacio Azuela Flores; Redacción del borrador original: Daniel Bucio Gutierrez, José Ignacio Azuela Flores, Karla Paola Jiménez Almaguer; Redacción de revisión y edición: Karla Paola Jiménez Almaguer, José Ignacio Azuela Flores.

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