Determinant Factors in Fish Consumption: An Application of The Theory of Planned Behavior

Janaína dos Santos  Benvindo; Lucas Silva de Amorim; Joao Felipe Nogueira Matias; Isabella Carneiro Catrib; Áurio Lúcio Leocádio

doi:10.24857/rgsa.v18n9-072

Authors

Janaína dos Santos Benvindo https://orcid.org/0000-0002-8548-0079
Lucas Silva de Amorim https://orcid.org/0000-0001-6401-0601
Joao Felipe Nogueira Matias https://orcid.org/0000-0001-6491-9073
Isabella Carneiro Catrib https://orcid.org/0000-0001-7207-1375
Áurio Lúcio Leocádio https://orcid.org/0000-0003-3175-3382

DOI:

https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n9-072

Keywords:

Theory of Planned Behavior, Fish Consumption, Consumer Behavior, Sustainable Consumption

Abstract

Objective: The objective of this research is to investigate the factors that influence fish consumption in the diet.

Theoretical Framework: The theoretical framework addresses fish consumption, as well as the application of the Theory of Planned Behavior (TPB) in the context of fish consumption, providing a solid foundation for understanding the research context.

Method: The methodology adopted for this research comprises an exploratory study with a quantitative approach. The analysis was conducted using Structural Equation Modeling (SEM). Data collection was carried out through an online questionnaire administered from 01/12/2022 to 20/01/2023. The sample consists of 250 valid questionnaires.

Results and Discussion: The obtained results revealed that attitude, competences, and perceived behavioral control influence the intention and consumption behavior. This study outlines practical contributions by analyzing consumer behavior regarding fish consumption, linking it to environmental, social, and sustainability issues.

Research Implications: The implications provide insights into the field of sustainable consumer behavior. These implications encompass relevant estimates for traders and governmental entities to delineate strategies aimed at fish consumption.

Originality/Value: The novelty lies in using the competency dimension as an antecedent of consumption behavior. The relevance and value of this research are evidenced through robust statistical analysis (SEM) to examine the antecedents of fish consumption behavior.

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References

Aboelmaged, M. (2021). E-waste recycling behaviour: An integration of recycling habits into the theory of planned behaviour. Journal of Cleaner Production, 278, 124182.

Aguinis, H., Gottfredson, R. K., & Joo, H. (2013). Best-practice recommendations for defining, identifying, and handling outliers. Organizational Research Methods, 16(2), 270-301.

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211.

Ajzen, I., & Fishbein, M. (1975). A Bayesian analysis of attribution processes. Psychological bulletin, 82(2), 261.

Ajzen, I. (2005). Attitudes, personality and behaviour. McGraw-hill education (UK).

Ajzen, I. (2015). Consumer attitudes and behavior: the theory of planned behavior applied to food consumption decisions. Italian Review of Agricultural Economics, 70(2), 121-138.

Ajzen, I. (2012). Martin Fishbein’s legacy: The reasoned action approach. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 640(1), 11-27.

Ajzen, I. (2020). The theory of planned behavior: Frequently asked questions. Human behavior and emerging technologies, 2(4), 314-324.

Almeida, F. D., & Sobral, J. B. A. (2005). Os condicionantes psicológicos e estruturais da informatização organizacional: um estudo sobre empresas portuguesas utilizando o modelo de equações estruturais. Reunião Anual da Associação Nacional de Programas de Pós-Graduação em Administração (ANPAD), 29.

Alyrio, R. D. (2009). Métodos e técnicas de pesquisa em administração. Rio de Janeiro: Fundação CECIERJ, 1.

Barbosa, H. T. B. (2016). Consumo de pescado entre famílias de baixa renda da zona urbana de Presidente Figueiredo, Amazonas, Brasil. Igapó, 10(1).

Bombardelli, R. A., Syperreck, M. A., & Sanches, E. A. (2005). Situação atual e perspectivas para o consumo, processamento e agregação de valor ao pescado. Arquivos de ciências veterinárias e zoologia da UNIPAR, 8(2).

Bronnmann, J. (2016). The German whitefish market: An application of the LA/AIDS model using retail-scanner-data. Aquaculture Economics & Management, 20(4), 330-341. http://dx.doi.org/10.1080/13657305.2016.1212125.

Bronnmann, J., Guettler, S., & Loy, J. P. (2019). Efficiency of correction for sample selection in QUAIDS models: an example for the fish demand in Germany. Empirical Economics, 57, 1469-1493.

Carfora, V., Caso, D., & Conner, M. (2016). The role of self-identity in predicting fruit and vegetable intake. Appetite, 106, 23-29.

Carlucci, D., Nocella, G., De Devitiis, B., Viscecchia, R., Bimbo, F., & Nardone, G. (2015). Consumer purchasing behaviour towards fish and seafood products. Patterns and insights from a sample of international studies. Appetite, 84, 212-227.

Carrillo, E., Varela, P., Salvador, A., & Fiszman, S. (2011). Main factors underlying consumers' food choice: a first step for the understanding of attitudes toward “healthy eating”. Journal of sensory studies, 26(2), 85-95.

Chen, M. F. (2016). Extending the theory of planned behavior model to explain people's energy savings and carbon reduction behavioral intentions to mitigate climate change in Taiwan–moral obligation matters. Journal of Cleaner Production, 112, 1746-1753.

Chidmi, B., Hanson, T., & Nguyen, G. (2012). Substitutions between fish and seafood products at the US national retail level. Marine Resource Economics, 27(4), 359-370.

Contini, C., Boncinelli, F., Marone, E., Scozzafava, G., & Casini, L. (2020). Drivers of plant-based convenience foods consumption: Results of a multicomponent extension of the theory of planned behaviour. Food Quality and Preference, 84, 103931.

De Magalhães ARAUJO, D., Lins, J. L. F., dos Santos TAVARES, A., da SILVA, J., Bordinhon, A. M., & Pinto, L. G. Q. (2015). Aspectos de aquisição e consumo de peixes na feira livre da cidade de Penedo-Alagoas. Bol. Inst. Pesca, São Paulo, 41(2), 429-440.

De Menezes FIGUEIRO, R. C., de Moraes SOUSA, J., & CASTRO, E. M. (2014). Fatores que influenciam na decisão de compra de pescado no mercado de peixe de Bragança-PA. Revista Brasileira de Engenharia de Pesca, 7(1), 60-72.

De Oliveira Sartori, A. G., & Amancio, R. D. (2012). Pescado: importância nutricional e consumo no Brasil. Segurança alimentar e nutricional, 19(2), 83-93.

Del Valle, I., Guillen, J., & Astorkiza, K. (2017). Substituting hake with sardines? Economic crisis and fish demand in Spain. Agribusiness, 33(4), 600-610. http://dx.doi.org/10.1002/agr.21499.

Dey, M. M., Alam, M. F., & Paraguas, F. J. (2011). A multistage budgeting approach to the analysis of demand for fish: An application to inland areas of Bangladesh. Marine Resource Economics, 26(1), 35-58.

DiStefano, C., & Morgan, G. B. (2014). A comparison of diagonal weighted least squares robust estimation techniques for ordinal data. Structural Equation Modeling: a multidisciplinary journal, 21(3), 425-438.

Dos Santos, S. L. O., Giordano, F., & Begossi, A. (2021). Understanding sustainable consumption of seafood in sao vicente Island, sao paulo, Brazil. Brazilian Journal of Development, 7(1), 7554-7570.

Ekman, A., & Litton, J. E. (2007). New times, new needs; e-epidemiology. European journal of epidemiology, 22, 285-292.

Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO. El Estado Mundial de la Pesca y Acuicultura – Hacia la transformcaión azul – Versión resumida. Roma, FAO (2022). 32p.

Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO (2020). The State of World Fisheries and Aquaculture 2020. Roma. Recuperado de https://www.fao.org/3/ca9229en/ca9229en.pdf.

Food and Agriculture Organization of the United Nations. (2020). The State of World Fisheries and Aquaculture: Contributing to Food Security and Food for All. Roma. Retrieved from https://www.fao.org/3/i5555e/i5555e.pdf.

Fayolle, A., Gailly, B., & Lassas-Clerc, N. (2006). Effect and counter-effect of entrepreneurship education and social context on student's intentions. Estudios de economía aplicada, 24(2), 509-523.

Fiandari, Y. R., Surachman, S., Rohman, F., & Hussein, A. S. (2019). Perceived value dimension in repetitive fish consumption in Indonesia by using an extended theory of planned behavior. British Food Journal, 121(6), 1220-1235.

Fishbein, M., ajzen, I. (2010). Predicting Changing Behavior. 1st Ed. ed. New York: Psychology Press.

Fornari, C. A. C., de Brito Costa, R. P., Kato, H. C. A., & de Sousa, D. N. (2017). Estudo sobre os hábitos de consumo de pescado da população de Palmas (TO). DESAFIOS-Revista Interdisciplinar da Universidade Federal do Tocantins, 4(4), 136-142.

Fréon, P., Sueiro, J. C., Iriarte, F., Miro Evar, O. F., Landa, Y., Mittaine, J. F., & Bouchon, M. (2014). Harvesting for food versus feed: a review of Peruvian fisheries in a global context. Reviews in fish biology and fisheries, 24, 381-398.

Gil, A. C. (2017). Como elaborar projetos de pesquisa. Editora Atlas SA.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise multivariada de dados. Bookman editora.

Higuchi, A., Davalos, J. e Hernani-Merino, M. (2017). Teoria do comportamento planejado aplicada ao consumo de pescado na moderna Lima Metropolitana. Ciência e Tecnologia de Alimentos , 37 , 202-208.

Hoppe, A., De Barcellos, M. D., Vieira, L. M., & De Matos, C. A. (2012). Comportamento do consumidor de produtos orgânicos: uma aplicação da teoria do comportamento planejado. BASE Revista de Administração e Contabilidade da Unisinos, 9(2), 174-188.

Instituto brasileiro de geografia e estatística – IBGE. Pesquisa de Orçamentos Familiares – POF 2017-2018. Rio de Janeiro, 2019.

Jung, SE e Bice, C. (2019). O papel da autoidentidade na previsão da intenção de estudantes universitários de consumir frutas e vegetais. Jornal de educação nutricional e comportamento , 51 (2), 173-181.

Kothe, EJ e Mullan, BA (2015). Efeitos de interação na teoria do comportamento planejado: previsão do consumo de frutas e vegetais em três coortes prospectivas. Jornal britânico de psicologia da saúde , 20 (3), 549-562.

Liñán, F. e Chen, YW (2009). Desenvolvimento e aplicação transcultural de um instrumento específico para medir as intenções empreendedoras. Teoria e prática do empreendedorismo , 33 (3), 593-617.

Loesch, C. (2012). Estatística e probabilidades. Rio de Janeiro, LTC.

Melo, J. F. B., Santos, A., & Damasceno, A. A. (2011). Comercialização e perfil do consumidor da carne de peixe na região do semiárido de Juazeiro (BA) e Petrolina (PE). Informações Econômicas, São Paulo, 41(12).

McEachan, RRC, Conner, M., Taylor, NJ e Lawton, RJ (2011). Previsão prospectiva de comportamentos relacionados à saúde com a teoria do comportamento planejado: uma meta-análise. Revisão de psicologia da saúde , 5 (2), 97-144.

McManus, A., Hunt, W., Storey, J., McManus, J., & Hilhorst, S. (2014). Perceptions and preference for fresh seafood in an A ustralian context. International Journal of Consumer Studies, 38(2), 146-152.

McDermott, MS, Oliver, M., Simnadis, T., Beck, EJ, Coltman, T., Iverson, D., ... & Sharma, R. (2015). A Teoria do Comportamento Planejado e padrões alimentares: Uma revisão sistemática e meta-análise. Medicina Preventiva , 81 , 150-156.

Menozzi, D., Sogari, G. e Mora, C. (2015). Explicando o consumo de vegetais entre jovens adultos: uma aplicação da teoria do comportamento planejado. Nutrientes , 7 (9), 7633-7650.

Mitterer-Daltoé, ML, Carrillo, E., Queiroz, MI, Fiszman, S., & Varela, P. (2013). Modelagem de equações estruturais e associação de palavras como ferramentas para melhor compreensão do baixo consumo de pescado. Pesquisa Alimentar Internacional , 52 (1), 56-63.

Minozzo, M. G., Haracemiv, S. M. C., & Waszczynskyj, N. (2008). Perfil dos consumidores de pescado nas cidades de São Paulo (SP), Toledo (PR) e Curitiba (PR) no Brasil. Revista Alimentação Humana, 14(3), 133-140.

Mitterer‐Daltoé, M. L., Latorres, J. M., Queiroz, M. I., Fiszman, S., & Varela, P. (2013). Reasons Underlying Low Fish Consumption Where Availability Is Not an Issue. A Case Study in B razil, One of the World's Largest Fish Producers. Journal of Sensory Studies, 28(3), 205-216.

Neves, J. A. B. (2018). Modelo de equações estruturais: uma introdução aplicada.

Nölle, N., Genschick, S., Schwadorf, K., Hrenn, H., Brandner, S., & Biesalski, H. K. (2020). Fish as a source of (micro) nutrients to combat hidden hunger in Zambia. Food Security, 12, 1385-1406.

Nunes, L. P., Dutra, F. M., & Borges, J. A. R. (2020). Consumo de peixes: uma aplicação da teoria do comportamento planejado. Revista Brasileira de Administração Científica, 11(1), 189-204.

Olsen, S. O. (2004). Antecedents of seafood consumption behavior: An overview. Journal of aquatic food product technology, 13(3), 79-91.

Pandey, S., Ritz, C., & Perez-Cueto, F. J. A. (2021). An application of the theory of planned behaviour to predict intention to consume plant-based yogurt alternatives. Foods, 10(1), 148.

Ribeiro, R. C., Barros, L. A., Pires, C. R. F., Kato, H. C. A., & Sousa, D. N. (2018). Avaliação do consumo de peixes no município de Palmas-TO. Boletim de Indústria Animal, 75.

Scholderer, J., & Grunert, K. G. (2001). Does generic advertising work? A systematic evaluation of the Danish campaign for fresh fish. Aquaculture Economics & Management, 5(5-6), 253-271.

Silveira, L., Abdallah, P. R., Hellebrandt, L., Barbosa, M. N., & Feijó, F. T. (2012). Análise socioeconômica do perfil dos consumidores de pescado no município de Rio Grande. SINERGIA-Revista do Instituto de Ciências Econômicas, Administrativas e Contábeis, 16(1), 9-19.

Singh, k., Dey, mm., Surathkal, P. (2014). Variações sazonais e espaciais na demanda e elasticidades de produtos pesqueiros nos Estados Unidos: uma análise baseada em dados de scanner em nível de mercado. Jornal Canadense de Economia Agrícola, 62 (3), 343-363.

Soper, D. (2006). Free A-Priori Sample Size Calculator for Structural Equation Models – Free Statistics Calculators. Recuperado de https://www.danielsoper.com/statcalc/calculator.aspx?id=89.

Tavares, G. C., Aquino, R. M. A., Palhares, M. M., Santos, R. R. D., BONFIM, M. L., & Teixeira, L. V. (2013). Perfil do consumo de pescado na cidade de Belo Horizonte, MG. Boletim de Indústria Animal, 70(3), 230-236.

Tomić, M., Matulić, D., & Jelić, M. (2016). What determines fresh fish consumption in Croatia?. Appetite, 106, 13-22.

Thompson, E. R. (2009). Individual entrepreneurial intent: Construct clarification and development of an internationally reliable metric. Entrepreneurship theory and practice, 33(3), 669-694.

Vassilopoulos, A., Klonaris, S., Drichoutis, A. C., & Lazaridis, P. (2012). Modeling quality demand with data from Household Budget Surveys: an application to meat and fish products in Greece. Economic Modelling, 29(6), 2744-2750.

Verbeke, W., & Vackier, I. (2005). Individual determinants of fish consumption: application of the theory of planned behaviour. Appetite, 44(1), 67-82.

Vieira, S. (2009). Como elaborar questionários. In Como elaborar questionários (pp. 159-159).

Wagner, Y. G., Coelho, A. B., & Travassos, G. F. (2022). Análise do consumo domiciliar de pescados no Brasil utilizando dados da POF 2017-2018. Revista de Economia e Sociologia Rural, 61, e250494.

Wilson, A. E., O’Connor, D. B., Lawton, R., Hill, P. L., & Roberts, B. W. (2016). Conscientiousness and fruit and vegetable consumption: exploring behavioural intention as a mediator. Psychology, Health & Medicine, 21(4), 469-475.

Yadav, R., & Pathak, G. S. (2016). Intention to purchase organic food among young consumers: Evidences from a developing nation. Appetite, 96, 122-128.

Yaktine, A. L., & Nesheim, M. C. (Eds.). (2007). Seafood choices: balancing benefits and risks. National Academies Press.