Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua xe điện tại Việt Nam

Nguyễn Thị Trâm

Học viện Chính sách và Phát triển; Email: tramnt@apd.edu.vn

Tô Thị Thu Huyền

Cao đẳng FPT Polytechnic; Email: huyenttt29@fe.edu.vn

Nguyễn Minh Nhật

Trường Đại học CMC; Email: nmnhat@cmcu.edu.vn

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của giao thông thân thiện với môi trường, nghiên cứu này tìm cách điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến khuynh hướng mua xe điện (EV) của người tiêu dùng Việt Nam. Thông qua khảo sát người tiêu dùng, nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng dựa trên Lý thuyết Hành vi có kế hoạch (TPB) và mô hình đánh đổi rủi ro - lợi ích. Kết quả cho thấy thái độ đối với xe điện chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi hai yếu tố chính: Lợi ích và Rủi ro của nhận thức, trong đó Thái độ đóng vai trò trung gian ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Ngoài ra, các yếu tố trong TPB giúp làm rõ hành vi mong muốn của người tiêu dùng. Dựa trên đó, nghiên cứu đưa ra một số đề xuất quản lý nhằm giúp các công ty và nhà hoạch định chính sách khuyến khích việc áp dụng và phát triển ngành công nghiệp xe điện tại Việt Nam.

Từ khóa: Xe điện, ý định mua, thái độ, TPB, Risk–Benefit, người tiêu dùng Việt Nam

Abstract

Amid the rapid development of environmentally friendly transportation, this study investigates the factors influencing Vietnamese consumers’ intention to purchase electric vehicles (EVs). Based on a consumer survey, the study employs a quantitative approach grounded in the Theory of Planned Behavior (TPB) and the risk-benefit trade-off framework. The results indicate that attitudes toward electric vehicles are strongly influenced by two key factors: perceived benefits and perceived risks, with attitude acting as a mediating variable affecting purchase intention. In addition, TPB components help further explain consumers’ behavioral intentions. Based on these findings, the study proposes several managerial and policy implications to support companies and policymakers in promoting the adoption and development of the electric vehicle industry in Viet Nam.

Keywords: Electric vehicles, purchase intention, attitude, TPB, risk-benefit, Vietnamese consumers

GIỚI THIỆU

Việc chuyển đổi sang tiêu dùng tiêu dùng bền vững và thân thiện với môi trường đã trở thành một vấn đề toàn cầu trong bối cảnh biến đổi khí hậu và ô nhiễm môi trường ngày càng gia tăng. Theo International Energy Agency (2023), một trong những nguồn phát thải khí nhà kính chính và là tác nhân chính gây suy thoái môi trường và nóng lên toàn cầu là ngành vận tải. Do đó, xe điện (EV) đang trở thành một phương tiện quan trọng để giảm lượng khí thải carbon, nâng cao chất lượng không khí và thúc đẩy phát triển bền vững. Hành vi người tiêu dùng đang chuyển dịch rõ rệt theo hướng thân thiện với môi trường do nhận thức ngày càng tăng về tiêu dùng xanh (Akenji, 2014).

Cơ sở hạ tầng giao thông và môi trường của Việt Nam đang chịu áp lực ngày càng tăng do quá trình đô thị hóa nhanh chóng và sự gia tăng đáng kể số lượng ô tô cá nhân. Điều này đã làm tăng nhu cầu về các phương tiện giao thông thân thiện với môi trường, trong đó xe điện là một thành phần quan trọng. Thị trường xe điện đã trở nên mạnh mẽ hơn nhờ sự tham gia của các công ty trong nước như VinFast. Tuy nhiên, vẫn còn sự khác biệt giữa nhận thức và hành vi thực tế của người tiêu dùng, thể hiện qua mức độ chấp nhận và ý định mua xe điện thấp của người tiêu dùng Việt Nam mặc dù thị trường có tiềm năng rất lớn.

Ý định hành vi được coi là yếu tố dự báo quan trọng nhất về hành vi thực tế trong lĩnh vực nghiên cứu hành vi người tiêu dùng (Ajzen, 1991). Theo Lý thuyết Theory of Planned Behavior (TPB), thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức là ba thành phần chính ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Nghiên cứu về tiêu dùng xanh và hành vi áp dụng công nghệ đã sử dụng rộng rãi mô hình này (Nguyen và cộng sự, 2019). Tuy nhiên, một số nghiên cứu chỉ ra rằng TPB có thể không thể hiện được sâu sắc nhất cách khách hàng đưa ra quyết định về các sản phẩm công nghệ mới, nơi họ thường cân nhắc kỹ lưỡng giữa rủi ro và lợi ích (Armitage và Conner, 2001).

Hơn nữa, lý thuyết phân tích Rủi ro - Lợi ích cho thấy khách hàng thường đánh giá đồng thời rủi ro và lợi ích nhận thức trước khi hình thành ý kiến ​​và đưa ra phán đoán về việc mua gì. Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng, trong khi các rủi ro như chi phí đầu tư ban đầu cao, thời gian sạc và hạn chế về cơ sở hạ tầng có thể cản trở quyết định mua hàng, thì lợi ích về môi trường, tiết kiệm chi phí và hình ảnh cá nhân được nâng cao có thể thúc đẩy thái độ tích cực đối với xe điện (Xu và cộng sự, 2020). Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay thường xem xét từng mô hình riêng lẻ, điều này gây khó khăn trong việc giải thích đầy đủ cách thức nhận thức chuyển hóa thành ý định hành vi.

Nghiên cứu về hành vi tiêu dùng xanh vẫn còn hạn chế, đặc biệt là đối với các mặt hàng công nghệ cao như xe điện, nhất là ở các nước đang phát triển như Việt Nam. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào các mặt hàng tiêu dùng thân thiện với môi trường truyền thống như thực phẩm và quần áo (Nguyen và cộng sự, 2019), nhưng chưa nghiên cứu kỹ lưỡng cách thức người dân mua xe điện, một lựa chọn tài chính và công nghệ rất quan trọng. Thêm vào đó, các phát hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh ở các nền kinh tế mới nổi vẫn còn mâu thuẫn, đặc biệt là về tầm quan trọng của các giá trị cá nhân và khía cạnh nhận thức (Nguyen và cộng sự, 2017).

Do những hạn chế này, nghiên cứu hiện tại đề xuất một mô hình tích hợp kết hợp mô hình Rủi ro - Lợi ích và Lý thuyết Hành vi có kế hoạch (TPB) để giải thích đầy đủ hơn ý định mua xe điện của người tiêu dùng Việt Nam. Nghiên cứu này đặc biệt xem xét cách thái độ bị ảnh hưởng bởi rủi ro và lợi ích nhận thức, từ đó ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Nghiên cứu cũng xem xét cách thái độ đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ này.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu

Động cơ điện, được cung cấp năng lượng bởi pin sạc, thay thế động cơ đốt trong truyền thống trong xe điện (EV). Xe điện là một lựa chọn quan trọng cho giao thông bền vững vì chúng làm giảm lượng khí thải nhà kính, tiết kiệm chi phí vận hành và bảo vệ môi trường so với xe chạy bằng nhiên liệu hóa thạch (International Energy Agency, 2023).

Lợi ích cho nền kinh tế, môi trường và danh tiếng cá nhân đều có thể góp phần tạo nên thái độ tích cực đối với xe điện, nhưng rủi ro nhận thức có thể gây ra tác động ngược lại (Xu và cộng sự, 2020).

Theo Theory of Planned Behavior (TPB), thái độ, tiêu chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức đều có tác động đến ý định hành vi. Yếu tố dự báo quan trọng nhất là thái độ (Ajzen, 1991). Theo Bošnjak và cộng sự (2020), TPB đã được sử dụng để hiểu hành vi người tiêu dùng xanh và việc áp dụng công nghệ, giúp giải thích ảnh hưởng đến ý định mua xe điện.

Mô hình Rủi ro-Lợi ích mô tả cách người mua cân nhắc những ưu điểm và nhược điểm của các sản phẩm công nghệ mới. Trong khi các rủi ro nhận thức như chi phí đầu tư và hạn chế về cơ sở hạ tầng có ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định mua hàng, thì các lợi ích nhận thức như tiết kiệm chi phí và bảo vệ môi trường lại có tác động tích cực (Kim và cộng sự, 2018; Hu và cộng sự, 2023).

Giả thuyết nghiên cứu

Ý định mua (Purchase intention). Ý định mua xe điện phản ánh mức độ sẵn sàng của người tiêu dùng trong việc thực hiện hành vi mua và được xem là yếu tố dự báo trực tiếp hành vi thực tế (Ajzen, 1991; Yildiz và cộng sự, 2024). Trong bối cảnh tiêu dùng xanh, ý định hình thành từ quá trình nhận thức và thái độ đối với sản phẩm (Nguyen và cộng sự, 2019).

Thái độ (Attitude). Theo TPB, thái độ là đánh giá tích cực hoặc tiêu cực đối với hành vi và có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua (Ajzen, 1991). Đồng thời, thái độ đóng vai trò trung gian giữa nhận thức và hành vi trong tiêu dùng công nghệ xanh (Jaiswal và cộng sự, 2021).

H1: Thái độ ảnh hưởng tích cực đến ý định mua xe điện.

Chuẩn chủ quan (Subjective norm). Chuẩn chủ quan phản ánh áp lực xã hội từ những người quan trọng và có tác động đáng kể đến ý định tiêu dùng xanh (Ajzen, 1991; Paul và cộng sự, 2016).

H2: Chuẩn chủ quan ảnh hưởng tích cực đến ý định mua xe điện.

Kiểm soát hành vi nhận thức (PBC). PBC thể hiện mức độ cá nhân cảm nhận khả năng thực hiện hành vi, bao gồm nguồn lực và điều kiện hỗ trợ (Ajzen, 1991). Yếu tố này có thể thúc đẩy hoặc cản trở ý định mua trong bối cảnh xe điện (Armitage and Conner, 2001).

H3: PBC ảnh hưởng tích cực đến ý định mua xe điện.

Nhận thức rủi ro (Perceived risk). Rủi ro nhận thức là đánh giá về các kết quả tiêu cực tiềm ẩn khi mua sản phẩm (Cox, 1967). Trong bối cảnh xe điện, rủi ro có thể làm giảm thái độ tích cực của người tiêu dùng (Featherman & Hajli, 2016).

H4: Nhận thức rủi ro ảnh hưởng đến thái độ đối với xe điện.

Nhận thức lợi ích (Perceived benefit). Lợi ích nhận thức phản ánh giá trị tích cực như tiết kiệm chi phí và bảo vệ môi trường (Holbrook & Hirschman, 1982). Lợi ích cao thúc đẩy thái độ tích cực và gia tăng ý định mua (Kim và cộng sự, 2007).

H5: Nhận thức lợi ích ảnh hưởng tích cực đến thái độ đối với xe điện.

Vai trò trung gian của thái độ. Theo TPB, thái độ không chỉ ảnh hưởng trực tiếp mà còn đóng vai trò trung gian giữa nhận thức và ý định hành vi (Ajzen, 1991; Armitage and Conner, 2001). Trong bối cảnh xe điện, lợi ích và rủi ro tác động đến thái độ, từ đó ảnh hưởng đến ý định mua (Rezvani và cộng sự, 2015).

Mô hình nghiên cứu

Kết hợp TPB với mô hình Rủi ro-Lợi ích, thái độ của khách hàng đối với xe điện bị ảnh hưởng trực tiếp bởi các lợi ích và rủi ro nhận thức. Xu hướng mua xe điện còn bị ảnh hưởng bởi thái độ, kiểm soát hành vi nhận thức và tiêu chuẩn chủ quan. Với thái độ đóng vai trò trung gian, mô hình này giải thích cách nhận thức dẫn đến thái độ và cuối cùng là ý định hành vi. Trên cơ sở định hướng đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Đề xuất mô hình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này được thực hiện tại Việt Nam, tập trung vào thế hệ Y và Z, những nhóm người tiêu dùng quan trọng với mức độ truy cập internet cao và hoạt động mạnh mẽ trên mạng xã hội. Những thế hệ này được kỳ vọng sẽ dẫn đầu trong việc ứng dụng xe điện tại Việt Nam vì họ thường dễ tiếp thu tiến bộ công nghệ và rất nhạy cảm với môi trường. Khảo sát trực tuyến trên Facebook, Zalo và các nền tảng mạng xã hội khác đã được sử dụng để thu thập dữ liệu; sau khi sàng lọc, 235 câu hỏi hợp lệ đã được tìm thấy trong thời gian khảo sát từ tháng 2/2026 đến tháng 3/2026 . Những người tham gia khảo sát thuộc thế hệ Y và Z được đại diện bởi các nhóm người tiêu dùng tiềm năng.

Các thang đo trong nghiên cứu này được kế thừa và điều chỉnh từ các nghiên cứu trước đây liên quan đến ý định mua sản phẩm xanh, các biến trong mô hình TPB, và mô hình nhận thức Lợi ích- Rủi ro. Cụ thể, thang đo cho ý định mua xe xanh và các biến trong mô hình TPB được điều chỉnh từ nghiên cứu của Paul và cộng sự (2016). Trong khi đó, các thang đo cho rủi ro cảm nhận và lợi ích cảm nhận được kế thừa từ thang đo của Featherman và cộng sự (2021). Tất cả các biến quan sát được đo lường bằng thang đo Likert 7 điểm, từ 1 – hoàn toàn không đồng ý đến 5 – hoàn toàn đồng ý (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đánh giá độ tin cậy và tính hội tụ của thang đo

Kết quả kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy, tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy tốt. Giá trị Cronbach’s Alpha dao động từ 0.754 đến 0.932, đều cao hơn ngưỡng chấp nhận 0.7 theo đề xuất của Hair và cộng sự (2010). Do đó, tất cả các biến quan sát đều được giữ lại và sử dụng cho bước phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong giai đoạn tiếp theo

Bảng 2: Bảng mã hóa thang đo và kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha

Nguồn: Các tác giả tính toán từ thông tin trong mẫu khảo sát

Kết quả kiểm định cho thấy, dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích EFA. Cụ thể, hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) đạt 0.895 (> 0.5), cho thấy mức độ thích hợp của mẫu là rất tốt. Đồng thời, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (χ² = 3102.588; df = 120; Sig. = 0.000 < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Dựa trên tiêu chí Eigenvalue > 1, kết quả trích được 5 nhân tố. Tổng phương sai trích đạt 82.975%, vượt ngưỡng 50%, cho thấy các nhân tố rút trích có khả năng giải thích tốt biến thiên của dữ liệu. Sau khi xoay, tỷ lệ phương sai giải thích của từng nhân tố lần lượt là: nhân tố 1 (25.623%), nhân tố 2 (22.331%), nhân tố 3 (15.168%), nhân tố 4 (10.316%) và nhân tố 5 (9.536%).

Ma trận xoay (Rotated Component Matrix) cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, dao động từ 0.733 đến 0,887, đạt yêu cầu về giá trị hội tụ. Đồng thời, không xuất hiện hiện tượng tải chéo đáng kể, đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Dựa trên cơ sở lý thuyết của mô hình nghiên cứu và phân tích EFA, các biến vẫn được phân nhóm thành các cấu trúc khái niệm riêng biệt bao gồm: ATT, PB, PR, PBC và SN nhằm đảm bảo tính nhất quán với mô hình lý thuyết và các nghiên cứu trước đây.

Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 3) cho thấy, một số yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến Ý định mua xe điện (INT) bao gồm: Chuẩn chủ quan, Thái độ với Hành vi mua. Ngoài ra, các giá trị VIF đều nhỏ hơn 3, cho thấy mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến. Bên cạnh đó, mô hình cũng đưa vào các biến kiểm soát như: độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp, giới tính để cố định các yếu tố bên ngoài có khả năng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, từ đó loại bỏ nhiễu, giúp ước lượng chính xác tác động thuần túy của các biến độc lập chính. Kết quả mô hình ủng hộ các giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H4 và H5. Tuy nhiên, chưa tìm thấy bằng chứng thực nghiệm ủng hộ cho giả thuyết H3.

Bảng 3: Bảng hệ số hồi quy chuẩn

Nguồn: Các tác giả tính toán từ thông tin trong mẫu khảo sát

Thông qua việc phân tích các mô hình, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra thái độ với Hành vi mua xe điện (ATT) đóng vai trò biến trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa Nhận thức lợi ích (PB), Nhận thức rủi ro (PR) và Ý định mua xe điện (INT). Cụ thể, ở mô hình 1, khi đưa đồng thời các biến vào mô hình, ATT có tác động tích cực đến Ý định mua xe điện (INT) và có ý nghĩa thống kê (β = 0.497; p < 0,001), cùng với Chuẩn chủ quan SN (β = 0.311; p < 0.001), trong khi các biến nhận thức như: PB, PR và PBC đều không có ý nghĩa. Tuy nhiên, khi loại bỏ ATT ở mô hình 2, các biến PR và PB bắt đầu trở nên có ý nghĩa thống kê, với PB (β = 0.199; p = 0,001) và PR (β = 0.113; p = 0.05) đều tác động dương đến INT; bên cạnh SN (β = 0.446; p < 0.001), trong khi PBC vẫn không có ý nghĩa (p = 0.086). Kết quả này cho thấy, khi không có ATT, tác động của Nhận thức lợi ích và Nhận thức rủi ro chuyển sang ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua. Ở mô hình 3, khi xem xét tác động của các yếu tố dựa trên khung lý thuyết TPB, ATT tiếp tục duy trì vai trò tác động lớn nhất đến Ý định mua xe điện với hệ số cao nhất (β = 0.526; p < 0.001), cùng với SN (β = 0.323; p < 0.001), còn PBC vẫn không có ý nghĩa (p = 0.576). Đáng chú ý, ở mô hình 4, khi xét các yếu tố ảnh hưởng đến ATT, cả PB (β = 0.558; p < 0.001) và PR (β = 0.320; p < 0.001) đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến thái độ. Điều này chứng tỏ người tiêu dùng không trực tiếp chuyển hóa nhận thức về lợi ích và rủi ro thành ý định hành vi, mà thông qua quá trình đánh giá để hình thành thái độ đối với sản phẩm. Nói cách khác, khi người tiêu dùng nhận thức rằng xe điện mang lại nhiều lợi ích (như: thân thiện với môi trường hoặc thể hiện lối sống hiện đại, có trách nhiệm); đồng thời, nhận thức được các rủi ro đi kèm (liên quan đến vận hành, pin hay hệ thống trạm sạc), các nhận thức này sẽ tác động đến thái độ, và từ đó thúc đẩy ý định mua xe điện.

Tương tự như nghiên cứu của Chen và Tung (2014) và Gao Wang và cộng sự (2018), kết quả nghiên cứu này ủng hộ quan điểm rằng, Thái độ đóng vai trò là yếu tố trung gian giữa Nhận thức lợi ích và Ý định mua xe điện. Trong khi nhận thức rủi ro có tác động tích cực và giúp người tiêu dùng đánh giá kỹ lưỡng sản phẩm, thì lợi ích lại khuyến khích thái độ tích cực và ý định mua hàng (Featherman & Pavlou, 2003). Khi lợi ích môi trường và hình ảnh cá nhân được ưu tiên, nguy hiểm được xem là yếu tố hợp lý bởi thế hệ Y và thế hệ Z (Xu và cộng sự, 2020; Jin-Wei & Jiaojiao, 2025). Phù hợp với nghiên cứu của Shweta và cộng sự (2020) và Wang et al. (2018), nghiên cứu này cũng cho thấy, Chuẩn mực chủ quan (SN) ảnh hưởng tích cực đến Ý định mua hàng. Tuy nhiên, do những hạn chế về cơ sở hạ tầng không thể kiểm soát, kiểm soát hành vi nhận thức (PBC) không có tác động đến ý định mua hàng (Jaiswal và cộng sự, 2021; Adnan và cộng sự, 2017).

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Nghiên cứu này chứng minh rằng, mô hình TPB và mô hình Risk-Benefit có tác động khác nhau đến mong muốn mua xe điện, trong đó chuẩn mực và thái độ chủ quan có ảnh hưởng lớn nhất. Theo lý thuyết TPB, cả hai đều có hệ số beta lớn và ý nghĩa thống kê rõ ràng, cho thấy quan điểm tích cực và sự hỗ trợ xã hội là những yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định mua hàng.

Ý định mua hàng bị ảnh hưởng gián tiếp bởi nhận thức về rủi ro và lợi ích, những yếu tố này tác động trực tiếp đến thái độ. Thái độ tích cực bị ảnh hưởng bởi cả lợi ích cao và rủi ro có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, nhận thức về kiểm soát hành vi lại không có tác động rõ rệt, cho thấy người tiêu dùng có thể chưa cảm thấy đủ năng lực và thực tế để sử dụng xe điện, có lẽ là do những hạn chế về cơ sở hạ tầng và chi phí.

Hàm ý chính sách

Các doanh nghiệp có thể khuyến khích người tiêu dùng mua xe điện bằng cách tạo dựng thái độ tích cực thông qua truyền thông và trải nghiệm thực tế, nhấn mạnh những lợi ích của sự hiện đại, tiết kiệm chi phí và bảo vệ môi trường. Việc xây dựng các nhóm người dùng, hợp tác với những người có tầm ảnh hưởng và tận dụng các chuẩn mực xã hội để thúc đẩy việc mua xe điện đều rất cần thiết.

Bằng cách minh bạch về chi phí, cung cấp các lựa chọn tài chính linh hoạt và hỗ trợ sau bán hàng, cũng như nêu bật những lợi ích lâu dài, các doanh nghiệp có thể giảm thiểu rủi ro nhận thức. Tăng số lượng trạm sạc và cung cấp thông tin khuyến khích có thể tăng cường niềm tin và cơ hội sở hữu xe điện, mặc dù tác động đến khả năng kiểm soát hành vi nhận thức có thể không dễ nhận thấy ngay lập tức./.

Tài liệu tham khảo

1. Adnan, N., Nordin, S.M., & Rahman, I. (2017). Adoption of electric vehicles: A literature review and prospects for sustainability. Journal of Cleaner Production, 148, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.01.103

2. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

3. Akenji, L. (2014). Consumer scapegoatism and limits to green consumerism. Journal of Cleaner Production, 63, 13–23. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2013.05.013

4. Armitage, C.J., & Conner, M. (2001). Efficacy of the theory of planned behaviour: A meta-analytic review. British Journal of Social Psychology, 40(4), 471–499. https://doi.org/10.1348/014466601164939

5. Bošnjak, M., Ajzen, I., & Schmidt, P. (2020). The theory of planned behavior: Selected recent advances and applications. Europe’s Journal of Psychology, 16(3), 352–356. https://doi.org/10.5964/ejop.v16i3.1913

6. Chen, M.F., & Tung, P.J. (2014). Developing an extended TPB model to predict consumers’ intention to visit green hotels. International Journal of Hospitality Management, 36, 221–230. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2013.09.003

7. Cox, D.F. (1967). Risk handling in consumer behavior. Boston: Harvard University Press.

8. Featherman, M.S., & Pavlou, P.A. (2003). Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 451–474. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00111-1

9. Featherman, M.S., & Hajli, N. (2016). Self-service technologies and e-services risks. Journal of Business Ethics, 139(3), 485–497. https://doi.org/10.1007/s10551-016-3050-7

11. Featherman, M.S., Miyazaki, A.D., & Sprott, D.E. (2021). Reducing online privacy risk to facilitate e-service adoption. Journal of Business Research, 122, 561–571. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.039

12. Gao, Y., Wang, S., Li, J., & Zhao, D. (2018). Consumer adoption of electric vehicles: Extending TPB. Transportation Research Part D, 65, 81–92. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.08.008

13. Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). New Jersey: Prentice Hall.

14. Holbrook, M.B., & Hirschman, E.C. (1982). The experiential aspects of consumption. Journal of Consumer Research, 9(2), 132–140. https://doi.org/10.1086/208906

15. Hu, X., Zhang, R., Wang, S., Gao, L., & Zhu, Z. (2023). Consumers' value perception and EV purchase intention: A benefit-risk analysis. Research in Transportation Business & Management, 49, 101004. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2023.101004

16. International Energy Agency (2023). Global EV Outlook 2023. Paris: IEA.

17. Jaiswal, D., Kant, R., & Singh, P.K. (2021). Consumer adoption of EVs: Role of environmental concern. Journal of Cleaner Production, 279, 123142. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123142

18. Jin-Wei, W., & Jiaojiao, L. (2025). Risk-benefit perceptions of hydrogen e-bikes. International Journal of Hydrogen Energy, 100, 905–914. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.01.011

19. Kim, M., Oh, J., Park, J., & Joo, C.H. (2018). Perceived value and EV adoption intention in Korea. Energy Policy, 120, 799–807. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.05.047

20. Nguyen, T.N., Lobo, A., & Greenland, S. (2017). The influence of cultural values on green purchase behavior. Marketing Intelligence & Planning, 35(3), 377–396. https://doi.org/10.1108/MIP-05-2016-0084

21. Nguyen, T.N., Lobo, A., & Greenland, S. (2019). Pro-environmental purchase behaviour. Journal of Retailing and Consumer Services, 50, 50–60. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.04.004

22. Paul, J., Modi, A., & Patel, J. (2016). Predicting green product consumption using TPB. Journal of Retailing and Consumer Services, 29, 123–134. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2015.12.007

23. Rezvani, Z., Jansson, J., & Bodin, J. (2015). Advances in EV adoption research. Transportation Research Part D, 34, 122–136. https://doi.org/10.1016/j.trd.2014.10.010

24. Shweta, S., Mishra, A., & Tiwari, P. (2020). Social influence and green purchase intention. Sustainability, 12(3), 897. https://doi.org/10.3390/su12030897

25. Wang, S., Fan, J., Zhao, D., Yang, S., & Fu, Y. (2018). Predicting EV adoption using TPB. Transportation, 45(1), 1–19. https://doi.org/10.1007/s11116-017-9843-1

26. Xu, G., Wang, S., Li, J., & Zhao, D. (2020). Determinants of EV adoption. Environmental Science and Pollution Research, 27, 1–12. https://doi.org/10.1007/s11356-019-07074-4

27. Yildiz, B., et al. (2024). EV adoption and perceived risk-benefit. Transport, 39(2), 129–145. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2023.11.007.