TÓM TẮT Đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng Thành phố Hồ Chí Minh đối với điện năng lượng xanh” nhằm mục đích nghiên cứu về các yếu tố
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Hiện nay, mọi hoạt động trong đời sống đều cần đến năng lượng để vận hành, duy trì, bất kể đó là dạng năng lượng gì thì nó cũng đóng vai trò quan trọng nhất định Tuy nhiên số năng lượng trong tự nhiên đều có hạn, vì vậy chúng ta không nên tiêu thụ năng lượng một cách vô trách nhiệm, cụ thể là năng lượng điện
Nhiều nước trên thế giới đang ngày càng phát triển trong lĩnh vực năng lượng, bằng sự tập trung mạnh mẽ vào việc sử dụng nguồn năng lượng xanh như năng lượng mặt trời, năng lượng gió, và năng lượng thủy điện Các nước đang nỗ lực giảm thiểu ảnh hưởng đến môi trường và chuyển đổi sang nguồn năng lượng sạch để giảm lượng khí thải và phản ứng với biến đổi khí hậu toàn cầu Năng lượng xanh không chỉ giúp bảo vệ môi trường mà còn tạo ra cơ hội tăng trưởng kinh tế góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân Ở Việt Nam, trong khoảng 5 năm tới, nhu cầu tiêu thụ điện năng của người dân được dự báo vẫn tăng trưởng ở mức khoảng 8,5%/năm Theo kết quả đánh giá của
Bộ Công thương và Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) về kế hoạch cung cấp điện giai đoạn 2020 - 2025, việc đảm bảo cung cấp điện trong giai đoạn này sẽ gặp nhiều bất cập, thách thức, nhất là trong trường hợp xảy ra các hiện tượng thời tiết cực đoan, điển hình như việc thiếu điện tại miền Bắc vào năm ngoái Mặt khác, nhờ vào sự phát triển của ngành kỹ thuật, năng lượng xanh đã được áp dụng rộng rãi và trở nên phổ biến Năng lượng xanh là loại năng lượng được thương mại hoá với mục tiêu chính là giảm tác động tiêu cực tới mức tối thiểu đối với môi trường hơn so với năng lượng hóa thạch, năng lượng khí đốt Hơn thế, việc làm này sẽ giảm tình trạng mất điện ở các địa phương có nhu cầu sử dụng điện tăng đột biến Các nguồn năng lượng xanh được sử dụng rộng rãi bao gồm năng lượng mặt trời, gió, sóng, địa nhiệt cùng với nhiều loại năng lượng khác Điểm chung của chúng là xuất phát từ nguồn năng lượng tái tạo, nếu khai thác triệt để và đúng cách sẽ giúp ích rất nhiều cho lợi ích của người dân và quốc gia
1.1.2 Tính cấp thiết đề bài
TP.HCM là một trong những trung tâm kinh tế lớn nhất của Việt Nam, nơi tập trung dân cư đông đúc và nhu cầu tiêu xài các loại hình dịch vụ, sản phẩm khá cao Thu nhập của bình quân đầu người tại TP HCM cao hơn nhiều so với các vùng nông thôn và họ được tiếp cận với những sản phẩm, dịch vụ mới hiện đại sớm hơn Vì vậy, mức độ sẵn lòng chi trả cho các sản phẩm, dịch vụ của người tiêu dùng tại TP HCM cũng cao hơn Đã có nhiều nghiên cứu về hành vi tiêu dùng của người dân TP.HCM về các lĩnh vực như y tế, giáo dục, dịch vụ ăn uống, sản phẩm công nghệ… trong đó đã có những nghiên cứu tiên phong về hành vi sẵn lòng chi trả thêm cho nguồn năng lượng xanh
Mục tiêu chính của việc sản xuất năng lượng xanh là tạo ra nguồn năng lượng mà mức độ gây hại tối thiểu đối với môi trường sống nói chung Mặc dù mọi phương pháp sản xuất năng lượng đều ảnh hưởng không ít thì nhiều đối với môi trường, nhưng năng lượng xanh là nguồn năng lượng sạch nhất và gần như không tác động đến môi trường xung quanh Năng lượng sạch sẽ giúp kéo dài tuổi thọ của hành tinh chúng ta
Xu thế phát triển hiện nay và trong tương lai của các nền kinh tế lớn nhỏ trên thế giới là quá trình từng bước chuyển đổi xanh, sạch, bền vững, giảm phát thải, đặc biệt là khí CO2 nhằm hướng đến mục tiêu trung hòa các-bon Những năm gần gần đây ở Việt Nam đã có nhiều cơ chế, chính sách nhằm chuyển sang năng lượng bền vững phù hợp với định hướng “Chiến lược phát triển năng lượng quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045” theo Nghị quyết 55-NQ/TW ngày 11/2/2020 của Bộ Chính trị và các cam kết của Chính phủ về giảm phát thải ròng bằng 0 tại Hội nghị COP 26 Vậy nên, việc giảm dần các nguồn điện sử dụng nhiên liệu không sạch, không xanh là cực kì cấp thiết để Việt Nam đồng bộ với phong trào toàn cầu về bảo vệ môi trường và giảm thiểu biến đổi khí hậu
Từ những lợi ích mà nguồn năng lượng xanh mang lại và các nỗ lực tuyên truyền từ các tổ chức đến người tiêu dùng góp phần nâng cao nhận thức của người dân về việc sử dụng nguồn năng lượng xanh xuất phát từ ý thức bảo vệ môi trường Đồng thời góp phần phát triển nguồn năng lượng bền vững trong tương lai Vì vậy việc chi trả thêm của khách hàng TP.HCM đối với các nguồn năng lượng xanh là cần thiết Với tính chất quan trọng của vấn đề đã nêu trên, tác giả chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng Thành Phố Hồ Chí Minh đối với điện năng lượng xanh”.
Mục tiêu đề tài
Xác định và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng TP.HCM cho điện năng lượng xanh Từ những kết quả nghiên cứu này, đề xuất hàm ý quản trị nhằm nâng cao nhận thức của khách hàng về điện năng lượng xanh
Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng đối với điện năng lượng xanh Đo lường mức độ tác động của các yếu tố đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng đối với điện năng lượng xanh Đề xuất hàm ý quản trị nhằm nâng cao nhận thức của khách hàng về điện năng lượng xanh.
Câu hỏi nghiên cứu
Những yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm cho điện năng lượng xanh của khách hàng ở TP.HCM
Tác động của những yếu tố đó đến ý định sẵn lòng trả thêm cho tiền điện năng lượng xanh của khách hàng TP.HCM trong bối cảnh hiện nay như thế nào? Đề xuất hàm ý quản trị phù hợp để nâng cao nhận thức của khách hàng về điện năng lượng xanh.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu: các nhân tố ảnh hưởng đến Ý định sẵn lòng chi trả thêm cho điện năng lượng xanh
Khách thể nghiên cứu: khách hàng ở TP.HCM (người chịu trách nhiệm trả tiền điện)
Phạm vi về không gian: Phạm vi nghiên cứu sẽ tập trung ở TP.HCM
Phạm vi về thời gian:
- Thời gian thực hiện nghiên cứu từ: 29/04/2024 đến 28/06/2024
- Thời gian thực hiện khảo sát từ: ngày: 10/06/2024 dến 17/06/2024.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng là chính, nghiên cứu định tính là bổ trợ.Thực hiện theo 2 giai đoạn gồm giai đoạn 1 là nghiên cứu sơ bộ nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo và giai đoạn 2 là nghiên cứu chính thức trên diện rộng Các thông tin sau khi thu thập xong, sẽ được phân tích thông qua các phương pháp phân tích như đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 29; Phân tích hệ số tải ngoài và phân tích mô hình nghiên cứu thông qua phương pháp PLS-SEM
Nguồn thông tin sơ cấp: Thông tin thu thập từ khảo sát các khách hàng thông qua bảng hỏi được sử dụng khai tác và thu thập các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng Bảng hỏi trực tuyến gồm những câu hỏi nghiên cứu được biên soạn trước bằng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phi xác suất Bảng hỏi sẽ được phỏng vấn thử và hoàn thiện trước khi triển khai khảo sát chính thức.
Nguồn thông tin thứ cấp: Các khung lý thuyết từ các tài liệu chuyên khảo trong nước và quốc tế Những nghiên cứu khoa học, thông tin chuyên ngành đã được công bố trên các tạp chí khoa học trong nước và quốc tế Các số liệu thống kê và báo cáo từ các tổ chức uy tín Nghiên cứu sẽ tiến hành thu thập, phân tích, so sánh và đánh giá các nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến “Ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng”.
Nghiên cứu này sẽ sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, người tham gia khảo sát đánh giá các câu hỏi qua các mức độ tương ứng là “1” : Rất không đồng ý; “2” : Không đồng ý; “3” : Trung lập; “4” : Đồng ý”; “5”: Hoàn toàn đồng ý
Dữ liệu đã mã hoá sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 29 và SmartPLS.
Kết cấu của khóa luận
Nội dung của bài nghiên cứu bao gồm 05 chương chính: o Chương 1: Tổng quan nghiên cứu o Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu o Chương 3: Phương pháp nghiên cứu o Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận o Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Đóng góp của đề tài
Ý nghĩa khoa học: Đề tài nghiên cứu hệ thống hóa các kiến thức về ý định sẵn sàng chi trả thông qua sự thừa hưởng và tiếp nối những giá trị cốt lõi của các nghiên cứu trước Nghiên cứu giúp làm sáng tỏ tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định sẵn lòng chi trả thêm đối với điện năng lượng xanh Ý nghĩa thực tiễn: Thông qua bài nghiên cứu có thể xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định trả thêm tiền cho điện năng lượng xanh Từ đó, kết luận về hành vi của khách hàng tại TP.HCM nhằm hiểu rõ hơn về nhận thức và mức độ sẵn sàng chi trả thêm cho điện năng lượng xanh Đồng thời, những tổ chức, cơ quan có liên quan có thể tận dụng bài nghiên cứu để tham khảo, tận dụng cho việc đón đầu làn sóng trong thời kỳ chuyển đổi năng lượng xanh
Chương 1 đã giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, đặt ra vấn đề và làm rõ tính cấp thiết của đề tài này
Nghiên cứu xác định rõ những mục tiêu tổng quát và mục tiêu cụ thể, các câu hỏi mà nghiên cứu cần giải quyết, đối tượng và phạm vi nghiên cứu cụ thể, phương pháp nghiên cứu sẽ thực hiện để đạt được mục tiêu, đóng góp của đề tài trong khoa học và thực tiễn
Ngoài ra chương 1 còn phân tích được tình hình nghiên cứu về lĩnh vực điện năng lượng xanh ở phạm vi trong và ngoài nước, cho thấy được nghiên cứu về điện năng lượng xanh rất được quan tâm và đang ngày càng được thương mại hoá, qua đó nghiên cứu có thể đề ra khoảng trống của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ Sở Lý Thuyết
2.1.1 Khái ni ệm năng lượ ng xanh
Năng lượng xanh là một khái niệm được sử dụng để bao quát các nguồn năng lượng có tác động đến môi trường ở mức tối thiểu khi đem so sánh với các nguồn năng lượng truyền thống như nhiên liệu hóa thạch Theo định nghĩa của EVN (2013)
“Năng lượng xanh là loại năng lượng mà khi được sản xuất, nó có ít tác động tiêu cực đến môi trường hơn so với năng lượng hóa thạch” Các loại năng lượng xanh phổ biến hiện nay bao gồm năng lượng mặt trời, năng lượng gió, năng lượng sóng và năng lượng địa nhiệt Ngoài ra, một số người còn coi năng lượng hạt nhân là một dạng năng lượng xanh, bởi vì trong trạng thái hoạt động an toàn, nó sản sinh ra lượng chất thải thấp hơn nhiều so với việc sử dụng than đá hoặc dầu Cần lưu ý rằng, mặc dù năng lượng hạt nhân được coi là một dạng năng lượng xanh, nhưng vẫn tồn tại những lo ngại về an toàn và xử lý chất thải hạt nhân Vì vậy, các loại năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời, gió và địa nhiệt thường được ưu tiên hơn khi nhắc đến khái niệm
Bên cạnh đó, năng lượng tái tạo cũng là một cách gọi khác của năng lượng xanh, bởi vì các nguồn năng lượng này có thể được tái tạo và sử dụng lại mà không làm cạn kiệt nguồn tài nguyên Việc sử dụng rộng rãi các nguồn năng lượng tái tạo sẽ góp phần giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường, đồng thời cũng giúp bảo vệ và duy trì sự cân bằng đáng có của hệ sinh thái
Ngoài ra, theo EPA (2024) “Điện xanh hay điện năng lượng xanh là tên gọi cho các nguồn tài nguyên và công nghệ năng sử dụng lượng tái tạo mang lại lợi ích môi trường lớn nhất” Ở thị trường điện năng Hoa Kỳ, điện năng lượng xanh được định nghĩa là điện được sản xuất từ năng lượng mặt trời, gió, địa nhiệt, khí sinh học, sinh khối đủ điều kiện và thủy điện nhỏ có tác động thấp Để được coi là điện xanh, điện năng lượng tái tạo này cũng phải vượt qua những bài kiểm tra, yêu cầu gắt gao Khách hàng thường mua điện xanh vì lợi ích cụ thể như không phát thải và giảm lượng carbon
Theo Elliot Clark, (2023) “Năng lượng được tạo ra từ các nguồn như năng lượng mặt trời, gió, địa nhiệt, sinh khối và lắp đặt thủy điện tác động nhỏ thường được gọi là điện xanh và cực kì thân thiện với môi trường” Các nguồn năng lượng tái tạo được nhiều người sử dụng, chẳng hạn như năng lượng mặt trời và gió, có tác động ít ảnh hưởng đến môi trường so với nhiên liệu hóa thạch truyền thống gây hại cho môi trường như than và khí đốt Trong khi tất cả các hình thức sản xuất điện để lại một số tác động nhất định, vì mục đích khai thác năng lượng sạch nên những nguồn này, về mặt lý thuyết được gọi chung là năng lượng xanh để dễ dàng tiếp cận đến mọi người Trong nghiên cứu này, tác giả xem xét "năng lượng xanh" bao gồm các nguồn năng lượng có tác động ít hơn đến môi trường so với các nguồn truyền thống, trong đó có cả năng lượng tái tạo, nói cách khác năng lượng tái tạo là tập hợp con của năng lượng xanh Trên toàn cầu, xu hướng phát triển và sử dụng các nguồn năng lượng xanh đang dần được ưu tiên hàng đầu, nhằm thúc đẩy mục tiêu phát triển bền vững
2.1.2 Khái ni ệ m v ề s ự s ẵ n lòng chi tr ả (Willingness to pay - WTP)
“Khái niệm sẵn lòng chi trả (Willingness to pay - WTP) là một yếu tố cần thiết trong nghiên cứu về hành vi tiêu dùng đối với sản phẩm sinh thái và có lợi cho con người” (Krystallis and Chryssohoidis, 2005) Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng biến Sự sẵn lòng chi trả thêm như một phép đo của giá trị và nhu cầu cho sản phẩm là điện năng lượng mặt trời, đồng thời tìm hiểu về các yếu tố ảnh hưởng đến biến số này
Theo Nguyễn Văn Ngãi và cộng sự (2012) đây là một khái niệm quan trọng trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng “WTP được định nghĩa là khoản tiền tối đa mà một cá nhân sẵn sàng chi trả để có được một sản phẩm hoặc dịch vụ nhất định, nhằm cân bằng sự thay đổi về mức độ thoả dụng của họ” Mức WTP phản ánh giá trị mà người tiêu dùng gán cho sản phẩm hoặc dịch vụ đó Nó là một biểu hiện của sự đánh giá, ưu tiên và nhu cầu của người tiêu dùng đối với sản phẩm Từ đó, mức WTP cũng tạo cơ sở để xác định lợi ích kinh tế - xã hội khi tiêu dùng hay sản xuất một mặt hàng cụ thể
Ngoài ra, Theo Anna Kowalska - Pyzalska (2019) WTP mô tả biến thể sự đền bù, là tổng thu nhập bằng tiền mà người tiêu dùng phải trả để đạt được mức độ tiện ích gia tăng do việc cung cấp hàng hóa công cộng kém tinh khiết (tức là điện năng lượng xanh) WTP trong vấn đề điện năng lượng xanh mô tả sự thỏa hiệp giữa tiện ích xã hội ngày càng tăng vì nhiều điện được tạo ra từ các nguồn năng lượng sạch và hóa đơn tiền điện cao hơn mà người tiêu dùng điện cá nhân phải chịu Người tiêu dùng cũng có thể nhận được tiện ích cá nhân từ việc mua điện xanh, chẳng hạn như hiệu ứng “Lan toả những điều tốt đẹp” hoặc địa vị xã hội được nâng cao Theo nghĩa đó, người tiêu dùng hành xử không hẳn là người hoàn toàn vị tha, tốt bụng, họ được hưởng lợi từ chất lượng môi trường ngày càng tăng và đồng thời đóng góp tài chính cho sự phát triển bền vững này Ở nghiên cứu này, tác giả nhận định WTP là khoản tiền tối đa mà một khách hàng sẵn sàng chi trả thêm để có được một sản phẩm hoặc dịch vụ xanh nhất định, cụ thể là điện năng lượng xanh Mức WTP sẽ phản ánh giá trị của sản phẩm hoặc dịch vụ đó có xứng đáng để họ bỏ tiền ra hay không
2.1.3 Khái ni ệ m v ề lý thuy ế t hành vi ho ạch đị nh (TPB) Đây là lý thuyết đã được nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước sử dụng để nghiên cứu về hành vi của khách hàng Theo Anna Kowalska - Pyzalska (2019) giai đoạn tuần tự bắt đầu từ việc thu thập kiến thức về một đổi mới, thông qua việc hình thành ý kiến đối với nó, đưa ra quyết định áp dụng hay không, thực hiện quyết định và cuối cùng xác nhận quyết định, mô hình TPB giải thích một cách thích hợp mối quan hệ giữa niềm tin, chuẩn mực chủ quan và xã hội, thái độ và hành vi của chính nó
Nguồn: tác giả tổng hợp Hình 2.1 Mô hình lý thuyết hành vi hoạch định (TPB)
2.1.4 Khái niệm về lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) được xây dựng dựa trên việc phân tích các nghiên cứu có sẵn (Venkatesh và cộng sự, 2003) UTAUT đã được phát triển như một phân tích có hệ thống về các nghiên cứu chấp nhận công nghệ trước đó UTAUT có bốn cấu trúc chính (tức là Kỳ vọng về hiệu suất,
Kỳ vọng về nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội và Điều kiện hỗ trợ) tác động đến “Hành vi sử dụng công nghệ” UTAUT đã hoạt động như một khung lý thuyết đã được sử dụng trong nghiên cứu về một loạt các đổi mới cả trong môi trường tổ chức và không tổ chức (Đại học Arkansas, 2016) UTAUT ban đầu được tạo ra để mô tả việc chấp nhận và sử dụng công nghệ của người lao động, sau đó đã phát triển thành UTAUT 2, với mục đích được mở rộng, dễ dàng áp dụng trong các nghiên cứu, đặc biệt xem xét việc sử dụng, tiêu dùng của khách hàng UTAUT-1 cố gắng làm rõ việc áp dụng các công nghệ thông tin và truyền thông qua bốn cấu trúc chính: kỳ vọng về hiệu suất, kỳ vọng về nỗ lực, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi Ba cấu trúc đầu tiên này ảnh hưởng đến quyết định sử dụng, và cấu trúc cuối cùng ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003) Ngoài ra, các mối quan hệ này được điều chỉnh bởi giới tính, tuổi tác, kinh nghiệm và tính tự nguyện sử dụng UTAUT-2 đã được phát triển để phù hợp hơn với môi trường sử dụng của người tiêu dùng, là phiên bản mở rộng của UTAUT-1 Ba biến số mới được giới thiệu: động lực thụ hưởng, giá trị tiền bạc và thói quen
Nguồn: tác giả tổng hợp
Hình 2.2 Mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ
2.1.5 Khái niệm về lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 (UTAUT-2)
Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình lý thuyết Hành vi Dự kiến (TPB) để giải thích thái độ của khách hàng đối với việc tiêu dùng các sản phẩm xanh TPB được biết đến là một trong những cơ chế quan trọng nhất để hiểu hành vi con người trong nhiều lĩnh vực và đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực tâm lý môi trường (Stern, 2005) Yadav và Pathak (2017) đang cố gắng hiểu hành vi mua sắm xanh của khách hàng bằng cách sử dụng mô hình TPB (bao gồm các cấu trúc niềm tin) trong hoàn cảnh ở Ấn Độ Ngoài ra trong nghiên cứu của họ, nhóm tác giả đã mở rộng mô hình TPB bằng cách sử dụng các biến mới sự quan tâm và sẵn lòng chi trả phí cao hơn trong TPB để khám phá tác động của những biến số mới đối với ý định và hành vi mua sắm xanh của khách hàng Nghiên cứu của Ivan Diryana Sudirman và cộng sự (2021) cố gắng khám phá khoảng trống nghiên cứu này bằng cách sử dụng mô hình UTAUT-2, một mô hình tiên tiến và hiệu quả hơn so với TPB Bởi vì UTAUT-2, là một phần dẫn xuất của TPB và các lý thuyết hành vi khác Ở nghiên cứu này, khung lý thuyết UTAUT-2 sẽ được kiểm tra về tác động của nó đối với ý định mua các sản phẩm, dịch vụ xanh Hơn nữa, định nghĩa về công nghệ trong bách khoa toàn thư Britannica nói rằng công nghệ là việc áp dụng đúng cách các kiến thức khoa học vào mục tiêu thực tiễn của cuộc sống con người hoặc, như thường được diễn đạt, vào việc thay đổi và điều chỉnh môi trường con người, do đó các sản phẩm xanh cũng có thể được phân loại như một công nghệ, hoặc ít nhất là một sản phẩm của công nghệ
Nguồn: tác giả tổng hợp Hình 2.3 Mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ
Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước
2.2.1 Tổng quan nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, sự quan tâm và coi trọng tiềm năng phát triển điện năng lượng xanh đang ngày càng tăng Tuy nhiên, đa số các nghiên cứu tập trung vào hành vi tiêu dùng xanh, trong khi chưa có nhiều nghiên cứu tập trung vào sự sẵn lòng chi trả thêm của người tiêu dùng cho điện năng lượng xanh
Theo Vũ Thị Minh & cộng sự (2021) nhận xét về “Yếu tố ảnh hưởng tới sự sẵn lòng chi trả thêm của hộ gia đình đối với việc tăng tỷ trọng điện năng lượng xanh” đã xác định 3 nhân tố ảnh hưởng rẩt tích cực là Kiến thức, Chuẩn mực chủ quan, Truyền thông và xu hướng Duy nhất có 1 nhân tố tác động tiêu cực là Lợi ích và 2 nhân tố được ghi nhận là không ảnh hưởng là Mức giá hợp lý, Hóa đơn tiền điện trung bình hàng tháng
Nghiên cứu của Hà Nam Khánh Giao & Đinh Thị Kiều Nhung (2018) tìm hiểu về “Một số yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh tại Thành phố Hồ Chí Minh” đã sử dụng một số phương pháp như: đo lường mức độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha, phân tích yếu tố khám phá EFA, và xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính bội Kết quả cho thấy có 3 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh tại thành phố Hồ Chí Minh, sắp xếp theo thứ tự tầm quan trọng tăng dần: giá sản phẩm xanh, nguồn thông tin và hoạt động chiêu thị xanh
Nghiên cứu của Lê Thị Thanh Loan (2023) về “Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh tại thành phố Thủ Đức” đã xác định các nhân tố và đo lường mức độ các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh tại thành phố Thủ Đức Tác giả kết hợp 2 phương pháp nghiên cứu là nghiên cứu định tính và định lượng, thực hiện khảo sát cho 269 khách hàng, dữ liệu thu thập bằng bảng câu hỏi khảo sát, xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh gồm: ảnh hưởng của xã hội; tính sẵn có của sản phẩm xanh; thái độ tiêu dùng xanh; giá cả của sản phẩm xanh; hoạt động chiêu thị xanh
Theo Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2020) cho rằng nghiên cứu của họ đã ứng dụng mô hình UTAUT-2 để phản ánh các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ giao đồ ăn trên Ứng dụng di động thông qua biến trung gian là sự tin tưởng của người tiêu dùng Sau khi dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS và AMOS với 378 phiếu khảo sát hợp lệ, đã chỉ ra kết quả tích cực khi có 8 nhân tố có tác động đến Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng đặt hàng thực phẩm gồm: hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động lực thụ hưởng, giá trị giá cả, chất lượng thông tin và sự tin tưởng Trong đó, 03 yếu tố tác động mạnh nhất đến Ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ giao hàng thực phẩm là giá trị giá cả, ảnh hưởng xã hội và sự tin tưởng Đồng thời kết quả cũng cho thấy có 6 nhân tố cũng tác động tích cực đến sự tin tưởng của người tiêu dùng đối với ứng dụng gồm có: hiệu quả mong đợi, (2) nỗ lực mong đợi, (3) ảnh hưởng xã hội, (4) “điều kiện thuận lợi, (5) giá trị giá cả và (6) chất lượng thông tin
Bảng 2.1 Tổng hợp các bài nghiên cứu ở trong nước
Tên đề tài Năm Tác giả Các yếu tố
Yếu tố ảnh hưởng tới sự sẵn lòng chi trả thêm của hộ gia đình đối với việc tăng tỷ trọng điện năng lượng xanh
- Vũ Thị Minh -Trần Kim Ngân -Đinh Sĩ Anh -Mai Trung Hiếu -Cao Phương Linh
+Kiến thức +Lợi ích +Chuẩn mực chủ quan
+Truyền thông và xu hướng +Mức giá hợp lí +Hoá đơn tiền điện trung bình hằng tháng
Một số yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh tại
Thành phố Hồ Chí Minh
+Nhân khẩu học +Nhận thức về môi trường
+Đặc tính sản phẩm xanh
+Giá sản phẩm xanh +Hoạt động chiêu thị xanh
+Hành vi tiêu dùng xanh
Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh tại thành phố Thủ Đức 2023 -Lê Thị Thanh Loan
+Ảnh hưởng của xã hội
+Tính sẵn có của sản phẩm xanh +Thái độ tiêu dùng xanh
+Giá cả của sản phẩm xanh +Hoạt động chiêu thị xanh
Các yếu tố ảnh hưởng đến sự tin tưởng và ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ giao thực phẩm trên ứng dụng di động của người tiêu dùng
+Hiệu quả kỳ vọng +Nỗ lực kỳ vọng +Ảnh hưởng từ xã hội
+Điều kiện thuận lợi từ môi trường +Động lực thụ hưởng
+Hiệu quả tiết kiệm chi phí
+Thói quen +Chất lượng thông tin
Nguồn: tác giả tổng hợp
2.2.2 Các công trình nghiên cứu nước ngoài
Trên thế giới vấn đề về điện năng lượng xanh đã được đề cập đến trong nhiều năm qua, đến nay nó vẫn đang là vấn đề rất được quan tâm Ngày càng có nhiều nghiên cứu khắc phục được những thiếu sót cho vấn đề điện năng, đặc biệt là việc mở rộng nghiên cứu về các hành vi tiêu dùng ở khách hàng cho các thể loại điện khác nhau trên phạm vi theo không gian địa lý, thế hệ, giới tính, cơ quan cụ thể,
Theo tác giả Anna Kowalska-Pyzalska (2019) nghiên cứu về “Do Consumers Want to Pay for Green Electricity? A Case Study from Poland” đã phân tích và đo lường mức độ sẵn sàng chi trả thêm (WTP) cho điện xanh của người tiêu dùng ở Ba Lan, nền kinh tế đông dân thứ sáu, lớn thứ tám và năng động nhất trong Liên minh Châu Âu Tỷ trọng các nguồn năng lượng tái tạo (RES) hiện nay trong tiêu thụ năng lượng ở khoảng 13,5% và dự kiến sẽ tăng lên Để ước tính WTP trung bình của người tiêu dùng dân cư ở Ba Lan, cũng như các yếu tố quyết định chính của nó, một cuộc khảo sát có quy mô đã được tiến hành và phương pháp định giá ngẫu nhiên đã được sử dụng Kết quả thu được chỉ ra rằng: tuổi tác, thu nhập, thái độ về môi trường, sự hỗ trợ ngang hàng cũng như nhân khẩu học gồm: trình độ học vấn và kiến thức cũng đóng vai trò quan trọng nhất trong việc giải thích mức “WTP của người tiêu dùng đối với điện xanh” Qua hàng loạt phân tích thống kê chỉ ra rằng WTP trung bình của các hộ gia đình Ba Lan hiện khá thấp (thêm 3,5 USD mỗi tháng), nguyên nhân là do GDP bình quân đầu người tương đối thấp, thiếu kiến thức về năng lượng xanh và chưa có kinh nghiệm trước đây về giá điện xanh
Nghiên cứu về “What you give is what you get: Willingness to pay for green energy” của Jana Hojnik & cộng sự (2021) đã đề cập “việc năng lượng tái tạo đã trở thành một mục tiêu quan trọng, hơn thế là vấn đề chống biến đổi khí hậu đang diễn ra trầm trọng và cải thiện an ninh năng lượng” Nghiên cứu này đã sử dụng hai phương pháp phân tích dữ liệu (tức là phân tích hồi quy và phân tích so sánh định tính) nhằm nắm bắt sự phức tạp của hiện tượng và khám phá các tiền đề của việc sẵn sàng chi trả cho năng lượng xanh Các kết quả thu được từ Phân tích so sánh định tính tập mờ chỉ ra rằng kiến thức, chuẩn mực xã hội và, nghĩa vụ đạo đức hiện diện trong tất cả các cấu hình khi chúng ta sẵn sàng chi trả cao cho năng lượng xanh Hơn nữa, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, cho thấy rằng việc chấp nhận năng lượng xanh, các chuẩn mực xã hội, nghĩa vụ đạo đức và kiến thức về năng lượng xanh có tác động tích cực đáng kể đến mức độ sẵn sàng chi trả cho năng lượng xanh và do đó đóng vai trò là động lực thúc đẩy mức độ sẵn lòng chi trả cho năng lượng xanh Tác giả cũng đã kiểm tra sự khác biệt giữa các đặc điểm nhân khẩu học của người tiêu liên quan đến mối quan tâm về môi trường, cam kết của người tiêu dùng, chấp nhận năng lượng xanh, rủi ro nhận thức, chuẩn mực xã hội và nghĩa vụ đạo đức, kiến thức về năng lượng xanh và sự sẵn lòng chi trả của khách hàng cho năng lượng xanh Việc sử dụng các phương pháp nghiên cứu, phân tích khác nhau cho phép tác giả hiểu rõ hơn vấn đề liên quan đến sự sẵn sàng chi trả thêm cho năng lượng xanh
Theo Swapan Kumar Saha & cộng sự (2020), “Việc cung cấp sản phẩm cho người tiêu dùng luôn được xem xét một cách rộng rãi trong lĩnh vực thương mại điện tử trên toàn cầu, khi những thách thức mới để tiếp cận khách hàng và cung cấp cho họ giao hàng kịp thời và hiệu quả đã xuất hiện” Ít tập trung hơn vào thông tin về hiệu quả giao hàng tác động đến mối quan hệ giữa người mua sắm trực tuyến với các nhà bán lẻ điện tử Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên lý thuyết thống nhất mở rộng về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT-2) bằng cách thêm các biến liên quan đến trải nghiệm của khách hàng khi sử dụng thương mại điện tử như hiệu quả giao hàng, hiệu quả tiết kiệm chi phí và trải nghiệm mua hàng trực tuyến (sự hài lòng khi mua sắm và mức độ sẵn sàng thanh toán sau đó) Mô hình khái niệm đã được thử nghiệm và các mẫu được thu thập bằng cách sử dụng một cuộc khảo sát trực tuyến được lưu trữ trên Google Biểu mẫu bằng e-mail ở Bangladesh Các phát hiện cho thấy mức độ sẵn sàng trả tiền của người tiêu dùng được tăng cường nhờ sự hài lòng với hiệu quả mua sắm và giao hàng trực tuyến Nghiên cứu cũng đóng góp những hiểu biết sâu rộng về hiệu quả tiết kiệm chi phí ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trực tuyến và ý định mua lại Ngoài ra, bằng cách áp dụng phân tích hồi quy phân cấp, nghiên cứu này góp phần hiểu cách các nhà bán lẻ điện tử có thể cung cấp trải nghiệm trực tuyến chức năng cho khách hàng Cuối cùng, những phát hiện của nhóm tác giả đưa ra hướng dẫn cho các nhà bán lẻ điện tử về việc cải thiện sự thoả dụng khi mua sắm, ý định mua lại và sẵn sàng trả nhiều tiền hơn
Theo Ivan Diryana Sudirman & cộng sự (2021) “Tình trạng môi trường bị phá huỷ đang ngày càng trở nên nghiêm trọng hơn, khuyến khích các quốc gia thực hiện các chiến dịch bảo tồn môi trường” Chẳng hạn, ở các thành phố lớn ở Indonesia, việc cấm sử dụng rác thải nhựa đang được quảng bá Từ đó, doanh số bán hàng của các sản phẩm xanh bắt đầu tăng lên Tuy nhiên, mặc dù doanh số tăng lên, chúng vẫn thua kém so với doanh số của các sản phẩm thông thường Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự chênh lệch giữa mối quan tâm về môi trường và việc mua các sản phẩm xanh Nghiên cứu này đã áp dụng UTAUT-2, thường được sử dụng để nghiên cứu hành vi sử dụng công nghệ thông tin Kết quả cho thấy Nỗ lực hiệu quả, Ảnh hưởng xã hội, Động cơ thụ hưởng, và Giá trị giá cả có ảnh hưởng đáng kể đến Ý định Mua hàng
Bảng 2.2 Tổng hợp các bài nghiên cứu ở nước ngoài
Tên đề tài Năm Tác giả Các yếu tố
(Liệu người tiêu dùng có sẵn sàng trả tiền cho điện năng lượng xanh? Nghiên cứu đến từ Ba Lan)
+Nhân khẩu học +Thái độ đối với môi trường
+Sự ảnh hưởng của truyền thông
+Kiến thức về điện năng lượng xanh
What you give is what you get: Willingness to pay for green energy
(Liệu rằng khách hàng sẽ sẵn lòng trả tiền cho năng lượng xanh?) 2021 -Jana Hojnik
+Nhân khẩu học +Kiến thức +Chuẩn mực xã hội +Nghĩa vụ đạo đức
Will Consumers Pay More for Efficient Delivery? An
+Hiệu quả kì vọng +Nỗ lực kì vọng +Ảnh hưởng từ xã hội +Điều kiện thuận lợi +Động lực thụ hưởng +Hiệu quả tiết kiệm
Bangladesh (Người tiêu dùng sẽ trả nhiều tiền hơn để giao hàng hiệu quả?
Một nghiên cứu thực nghiệm về những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và sẵn sàng thanh toán khi mua sắm trực tuyến của khách hàng điện tử ở
+Thói quen +Hiệu quả giao hàng +Kinh nghiệm mua sắm trực tuyến
Adoption (Ý định mua sản phẩm xanh tại các đất nước đang phát triển bằng việc áp dụng của mô hình
-Ivan Diryana Sudirman & cộng sự
+Hiệu quả kì vọng +Nỗ lực kì vọng +Ảnh hưởng từ xã hội +Điều kiện thuận lợi +Động lực thụ hưởng +Hiệu quả tiết kiệm +Thói quen
Nguồn: tác giả tổng hợp
Khoảng trống về các nghiên cứu
Thông qua quá trình khảo lược lý thuyết và các nghiên cứu đã được thực hiện trong và ngoài nước, tác giả nhận thấy có nhiều nghiên cứu về hành vi tiêu dùng xanh, cụ thể là điện năng lượng xanh Tuy nhiên, mỗi nghiên cứu được thực hiện ở mỗi quốc gia khác nhau nên kết quả nghiên cứu cũng tương đối khác nhau Tại Việt Nam nói chung và khu vực thành phố Hồ Chí Minh nói riêng vẫn chưa có nhiều đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sẵn lòng chi trả thêm của khách hàng thành phố Hồ Chí Minh đối với điện năng lượng xanh Đây có thể xem là khoảng trống của nghiên cứu
Nghiên cứu của Swapan Kumar Saha và cộng sự (2020) đã sử dụng mô hình UTAUT-2 được tích hợp từ nhiều lý thuyết thiết yếu liên quan đến hành vi của khách hàng đối với sản phẩm xanh trong đó có thuyết hành vi dự định (TPB) rất thực tiễn khi để áp dụng vào đề tài
Nguồn: tác giả tổng hợp Hình 2.4 Mô Hình UTAUT-2 của Swapan Kumar Saha và cộng sự (2020)
Theo nghiên cứu trước tại Việt Nam của Lương Thu Hà và cộng sự (2020) và
Vũ Thị Minh và cộng sự (2021), tác giả đã điều chỉnh mô hình nghiên cứu một cách phù hợp nhất bằng mô hình UTAUT-2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology-2), một mô hình được các nhà nghiên cứu phát triển để hiểu rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến việc “chấp nhận và sử dụng công nghệ” Ở đây, tác giả xem xét điện năng lượng xanh là một công nghệ mới đối với khách hàng Về mặt thực tiễn cần được nghiên cứu chuyên sâu hơn Vậy nên, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 7 yếu tố ảnh hưởng tới “Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh”, gồm: Hiệu quả mong đợi (Performance Expectancy), Nỗ lực mong đợi (Effort Expectancy), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence), Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions), Động lực thụ hưởng (Hedonic Motivation), Giá trị giá cả (Price Value) và Thói quen (Habit) Mô hình nghiên cứu như sau:
Nguồn: tác giả đề xuất Hình 2.5 Mô hình tác giả đề xuất
Trong đó: Hiệu quả mong đợi (Performance Expectancy - PE): Là việc một cá nhân tin rằng việc sử dụng công nghệ mới sẽ giúp họ đạt được hiệu quả cao trong công việc, cuộc sống Theo Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2020) “Khái niệm hiệu quả mong đợi được chỉ ra đó là kỳ vọng về sự hữu dụng, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất công việc của khách hàng” Từ cơ sở lý thuyết trên giả thuyết H1 được đề xuất như sau:
H1: Hiệu quả mong đợi ảnh hưởng cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh
Nỗ lực mong đợi (Effort Expectancy - EE): Chỉ ra mức độ dễ dàng liên quan đến việc sử dụng cộng nghệ Theo Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2020) khi một hệ thống dễ sử dụng và dễ thao tác thì người dùng sẽ nhận thấy nhà cung ứng dịch vụ đó mang lại cho họ sự tiện lợi và từ đó làm tăng độ tin tưởng vào hệ thống đó, làm tăng khả năng sử dụng Từ cơ sở lý thuyết này, tác giả đề xuất giả thuyết H2 như sau:
H2: Nỗ lực mong đợi ảnh hưởng cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh Ảnh hưởng xã hội (Social Influence - SI): Theo Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2020) “Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ mà cá nhân cho rằng những người khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống công nghệ mới” Theo Vũ Thị Minh và cộng sự (2021) cho rằng Khách hàng tại Việt Nam dễ bị tác động bởi kiến thức, niềm tin đối với những người xung quanh trong việc sẵn lòng chi trả thêm cho điện năng lượng xanh trong cơ cấu điện quốc gia Từ cơ sở lý thuyết trên giả thuyết H3 được đề xuất như sau:
H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions - FC): Là mức độ mà cá nhân tin rằng một tổ chức cùng một hạ tầng kĩ thuật có sẵn nhằm hỗ trợ việc sử dụng hệ thống công nghệ Yếu tố này tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng của người sử dụng công nghệ Theo Yan Shi (2022) Chính phủ nên khuyến khích phát triển cơ sở hạ tầng vật lý, mạng lưới và điện, vì nó giúp người tiêu dùng có thể hiểu rõ hơn về các nguồn lực và cơ sở vật chất sẵn có dành cho họ, chẳng hạn như sự giúp đỡ và định hướng của các chuyên gia công nghệ Từ những định nghĩa trên giả thuyết H4 được đề xuất như sau:
H4: Điều kiện thuận lợi ảnh hưởng cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh Động lực thụ hưởng (Hedonic Motivation - HM): Theo Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2020) phát biểu đó là niềm vui hay sự hài lòng có được từ việc sử dụng công nghệ Nó có vai trò quan trọng trong việc xác định sự chấp nhận và sử dụng công nghệ Trong nghiên cứu này, động lực thụ hưởng được đặc trưng là sự thích thú hoặc sự hài lòng xuất phát từ việc sẵn lòng chi trả thêm cho các sản phẩm xanh như là điện năng lượng xanh Qua những thông tin trên trên giả thuyết H5 được đề nghị như sau:
H5: Động lực thụ hưởng ảnh hưởng cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh
Giá trị giá cả (Price Value - PV): Là chi phí có thể tác động đáng kể đến việc sử dụng công nghệ của khách hàng (Nguyễn Nam Hải, 2021) Với việc sử dụng công nghệ mới, người tiêu dùng thường so sánh chi phí phát sinh với khoản tiết kiệm mà họ có thể nhận được từ công nghệ đó (Yan Shi, 2022) Trong nghiên cứu này, Giá trị giá cả sẽ ảnh hưởng đến nhận thức về lợi ích và chi phí phải trả cho điện năng lượng xanh Từ cơ sở lý thuyết trên giả thuyết H6 được đề nghị như sau:
H6: Giá trị giá cả ảnh hưởng cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh
Thói quen (Habit - HB): thể hiện hành vi nhất quán cho việc sử dụng công nghệ mới của khách hàng Theo Hoàng Thị Phương Thảo và cộng sự (2020) cho rằng việc sử dụng kinh nghiệm trước đó là điều kiện tiên quyết cho thói quen sử dụng công nghệ và thói quen đó là yếu tố chính trong việc chấp nhận công nghệ đó trong tương lai Từ cơ sở lý thuyết trên giả thuyết H7 được đề nghị như sau:
H7: Thói quen ảnh hưởng cùng chiều đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh
Sau khi khảo lược các nghiên cứu ở nhiều vùng địa lý khác nhau, trong đó có Việt Nam, tác giả đã trình bày và nhận định về các lý thuyết, khái niệm cần thiết cho đề tài nghiên cứu như: khái niệm về điện năng lượng xanh, khái niệm về WTP Bên cạnh đó, dựa trên giá trị lý thuyết của mô hình UTAUT-2, từ đó tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu sẽ có 7 biến gồm: Hiệu quả mong đợi (PE), Nỗ lực mong đợi (EE), Ảnh hưởng xã hội (SI), Điều kiện thuận lợi (FC), Động lực thụ hưởng (HM), Giá trị giá cả (PV) và Thói quen (HB) Tất cả 7 biến này đề tác động cùng chiều với Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Để đảm bảo tính khoa học và minh bạch cho đề tài, nghiên cứu này đã tiến hành qua 8 bước cụ thể Mỗi bước nghiên cứu sẽ là nền tảng vững chắc cho quá trình nghiên cứu, đồng thời phải được đáp ứng tính khả thi và tổng quát cho đề tài Các bước nghiên cứu sẽ được trình bày ở hình 3.1
Hình 3.1 Quy trình nghiên của đề tài
Bước 1: Xác định vấn đề cần nghiên cứu: Đây là bước khởi đầu và vô cùng quan trọng trong quá trình thiết kế nghiên cứu Tại bước này, tác giả cần xác định rõ ràng vấn đề cần được nghiên cứu, bao gồm: lý do chọn đề tài, bối cảnh nghiên cứu, tổng quan về các nghiên cứu trước đây liên quan Từ đó, tác giả sẽ xác định cụ thể mục tiêu, đối tượng, phạm vi và các khách thể tham gia vào nghiên cứu Việc xác định rõ ràng các yếu tố này sẽ giúp định hướng và tập trung nghiên cứu vào những vấn đề cốt lõi
Bước 2: Cơ sở lý thuyết: Sau khi xác định vấn đề cần nghiên cứu, tác giả cần tìm hiểu và tổng hợp các cơ sở lý thuyết, khái niệm nghiên cứu trọng tâm liên quan đến đề tài Việc rà soát các nghiên cứu trước đây có liên quan cũng rất quan trọng, giúp nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về tình hình nghiên cứu hiện tại, từ đó xây dựng được mô hình nghiên cứu phù hợp
Bước 3: Xây dựng mô hình và thang đo nháp: Dựa trên kết quả nghiên cứu định tính, tác giả sẽ xây dựng mô hình và thang đo nghiên cứu một cách hoàn chỉnh, giảm thiếu những sai sót không cần thiết Việc này giúp chuẩn bị tốt cho các bước nghiên cứu tiếp theo, đảm bảo tính mạch lạc và khoa học cho nghiên cứu
Bước 4: Nghiên cứu định tính: Tác giả đã tổng hợp được những lý thuyết, mô hình và thông tin cần thiết Điều này sẽ hỗ trợ rất nhiều cho việc xây dựng bảng khảo sát và đảm bảo tính logic, tính khả thi của nghiên cứu
Bước 5: Xây dựng mô hình và thang đo chính thức: Dựa trên kết quả khảo sát thử nghiệm, nhà nghiên cứu sẽ tiến hành điều chỉnh thang đo sơ bộ sao phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại TPHCM và tính chất của các biến sô trong mô hình nghiên cứu Việc này bao gồm đánh giá mức độ phù hợp của các thang đo và biến quan sát, từ đó điều chỉnh và hoàn thiện thang đo chính thức sẽ được sử dụng trong nghiên cứu định lượng Cỡ mẫu khảo sát thử nghiệm được dự kiến khoảng 300 phiếu, nhằm đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của thang đo
Bước 6: Nghiên cứu định lượng: Sau khi hoàn thiện thang đo chính thức, tác giả sẽ tiến hành khảo sát định lượng với quy mô khoảng 300 phiếu Việc thu thập dữ liệu sẽ được thực hiện hoàn toàn bằng hình thức trực tuyến, nhằm tăng tính tiện lợi và độ phủ rộng của nghiên cứu
Bước 7: Kiểm định mô hình và kết quả: Dựa trên dữ liệu thu thập từ khảo sát định lượng, tác giả sẽ tiến hành kiểm định và đánh giá mô hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết đề ra Việc này sẽ được thực hiện thông qua các phần mềm như SPSS 29 và Smart PLS 4.0, kết hợp với các phương pháp kiểm định như kiểm định thang đo, kiểm định độ tin cậy, hội tụ, đa công tuyến, kiểm định đường dẫn của mô hình, Qua đó, nhà nghiên cứu sẽ đánh giá được mức độ phù hợp và độ tin cậy của mô hình nghiên cứu
Bước 8: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị: Thông qua kết quả của nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra các kết luận và hàm ý quản trị thực tiễn Cụ thể, các hàm ý này sẽ hướng tới việc phát triển và tăng tỉ trọng cơ cấu điện quốc gia, đặc biệt là nguồn điện từ năng lượng xanh Bên cạnh đó, nhà nghiên cứu cũng sẽ chỉ ra những hạn chế của đề tài, từ đó đề xuất các định hướng nghiên cứu trong tương lai nhằm khắc phục những thiếu sót và mở rộng phạm vi nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu này được sử dụng nhằm mục đích hỗ trợ việc nhận diện, cập nhật các biến đo lường có thể quan sát được, từ đó khám phá và hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh Điều cần thiết cho bài nghiên cứu này là việc trao đổi với chuyên gia có kinh nghiệm mà cụ thể là giáo viên hướng dẫn Sự thẩm định từ chuyên gia về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chi trả thêm của khách hàng tại TP.HCM chính là nền tảng để thang đo được hoàn thiện hơn Mục tiêu cốt yếu của việc trao đổi này giúp bổ sung và điều chỉnh các biến đo lường có liên quan để có thể tạo ra được thang đo nháp Nội dung chi tiết tác đề cập ở phần Phụ lục
Sau đó, tác giả thảo luận với giảng viên hướng dẫn để chỉnh sửa và thêm các biến quan sát liên quan đến nội dung phân tích các yếu tố ảnh hướng đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh của khách hàng trên địa bàn TP.HCM và đưa ra thang đo chính thức Với mục tiêu chính là tổng hợp các ý kiến chuyên môn từ những nghiên cứu trước, tác giả thiết lập thang đo gồm: Hiệu quả mong đợi (PE) được đánh giá bằng 5 biến quan sát, Nỗ lực mong đợi (EE) được đánh giá bằng 4 biến quan sát, Ảnh hưởng xã hội (SI) được đánh giá bằng 5 biến quan sát, Điều kiện thuận lợi (FC) được đánh giá bằng 4 biến quan sát, Động lực thụ hưởng (HM) được đánh giá bằng
4 biến quan sát, Giá trị giá cả (PV) được đánh giá bằng 4 biến quan sát, Thói quen (HB) được đánh giá bằng 4 biến quan sát, Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP) được đánh giá bằng 4 biến quan sát
Nghiên cứu định lượng nhằm đo lường, đánh giá các mối quan hệ của của các nhân tố đối với đến ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh của khách hàng Thông qua việc xử lý dữ liệu thống kê để từ đó đưa ra những kết luận phù hợp
Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp định lượng trong khoảng thời gian từ tháng 04/2024 đến tháng 06/2024 thông qua bảng câu hỏi khảo sát được gửi trực tuyến qua mạng internet Nghiên cứu này nhằm đánh giá lại mô hình đo lường, thang đo chính thức về độ tin cậy, giá trị của các thang đo khái niệm nghiên cứu và kiểm định sự phù hợp của thang đo và mô hình
Thông tin được mã hoá sẽ được xử lý đánh giá thông qua phần mềm SPSS 29 và SmartPLS Sau khi điều chỉnh thang đo nháp ( thang đo nháp được trình bày ở Phụ lục) thì tác giả sử dụng thang đo chính thức để thực hiện kiểm định thống kê mô tả và các mức độ của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha, hệ số tải ngoài của các nhân tố,
Bảng 3.1 Thang đo chính thức
Thang đo Mã hóa Biến quan sát Nguồn
PE1 Năng lượng tái tạo cần thiết trong cuộc sống hiện nay +Hoàng Thị
Sử dụng điện năng lượng tái tạo mang lại nhiều lợi ích cho tôi và cộng đồng
Tôi tin rằng việc sử dụng điện năng lượng tái tạo sẽ giảm áp lực thiếu điện vào mùa cao điểm
Việc sử dụng điện năng lượng tái tạo sẽ nâng cao chất lượng cuộc sống của mọi người
PE5 Tôi tin rằng giá điện năng lượng tái tạo ngày càng hợp lý hơn
Việc chuyển đổi sang điện năng lượng xanh sẽ không có nhiều khó khăn +Swapan Kumar
Hiện nay có rất nhiều đơn vị điện lực sẵn sàng hỗ trợ, lắp đặt điện năng lượng tái tạo
Tôi sẽ dễ dàng tìm hiểu các thông tin liên quan về điện năng lượng xanh +Ivan Diryana
Tôi dễ dàng thanh toán hoá đơn tiền điện bằng những phương thức khác nhau Ảnh hưởng xã hội
Những người xung quanh đều ủng hộ việc sử dụng điện năng lượng xanh +Vũ Thị Minh & cộng sự +Lê Thị Thanh Loan
SI2 Đa số mọi người quan tâm đến việc bảo vệ môi trường
SI3 Đa phần người quen của tôi tin rằng điện năng lượng xanh mang ý nghĩa tích cực đối với môi trường
Tôi bị thu hút bởi các chiến dịch tuyên truyền liên quan các sản phẩm, dịch vụ xanh
SI5 Tôi đã từng nghe về điện năng lượng xanh trước đây Điều kiện thuận lợi
FC1 Việc áp dụng rộng rãi điện năng lượng xanh ở Việt Nam là khả thi
+Ivan Diryana Sudirman & cộng sự +Hoàng Thị Phương Thảo & cộng sự
FC2 Điều kiện địa lý của Việt Nam hoàn toàn phù hợp để phát triển nguồn điện năng lượng xanh
Tôi tin năng lượng xanh là giải pháp cho việc phát triển kinh tế - xã hội một cách bền vững
Chính sách của Nhà Nước khuyến khích người dân sử dụng điện năng lượng xanh Động lực thụ hưởng
Nếu sử dụng điện năng lượng tái tạo, tôi tin rằng việc này sẽ giúp ích một phần trong việc bảo vệ môi trường +Hoàng Thị
+Swapan Kumar Saha & cộng sự HM2
Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng điện năng lượng tái tạo trong tương lai
Tôi cảm thấy thú vị khi sử dụng điện năng lượng tái tạo trong tương lai
Vì lợi ích trong tương lai, tôi sẵn sàng sử dụng điện năng lượng tái tạo
Tôi nhận thấy giá cả sản phẩm xanh khá cao vì chi phí sản xuất và vận hành cao
+Vũ Thị Minh & cộng sự
+Hà Nam Khánh Giao và cộng sự PV2
Việc sử dụng điện năng lượng xanh giúp xây dựng môi trường sống tốt đẹp hơn
Tôi tin rằng cuộc sống của mọi người sẽ nhận được nhiều lợi ích hơn là mất khi sử dụng điện năng tái tạo
Việc sử dụng điện năng tái tạo là khoản đầu tư hiệu quả cho tương lai của mọi người
Tôi luôn cố gắng trong việc góp phần bảo vệ môi trường trong khả năng của tôi
+Swapan Kumar Saha & cộng sự +Hoàng Thị Phương Thảo & cộng sự
Tôi thường xuyên sử dụng các sản phẩm, dịch vụ xanh để cải thiện sức khoẻ
Mọi người có xu hướng tiêu dùng các sản phẩm, dịch vụ xanh hơn trước đây
HB4 Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục sử dụng các sản phẩm xanh Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh
Tôi sẵn sàng thanh toán thêm tiền để được sử dụng điện năng lượng xanh
+ Anna Kowalska- Pyzalska WP2 Tôi cảm thấy có trách nhiệm hơn khi sử dụng điện năng lượng xanh
Lợi ích của điện năng lượng tái tạo xứng đáng với số tiền mà tôi bỏ ra
Tôi sẽ là người tiên phong trong việc sử dụng điện năng lượng xanh
Nguồn: tác giả tổng hợp
Phương pháp thu thập dữ liệu
Đối tượng khảo sát: là khách hàng đang sinh sống tại TP HCM
Phương pháp lấy mẫu khảo sát: tác giả lựa chọn phương pháp lấy mẫu nghiên cứu ngẫu nhiên phi xác suất, vì phương pháp này phù hợp khả năng của tác giả, vì nó tiết kiệm thời gian và giảm chi phí thu thập thông tin
Hình thức lấy mẫu: Lập bảng câu hỏi thông qua công cụ Google Form và tác giả sẽ gửi bảng khảo sát trên các phương tiện như mạng xã hội, email nhằm thu thập và lưu trữ dữ liệu Dữ liệu này chưa được mã hoá, sau đó tác giả sẽ được xuất dữ liệu ra Excel và thuận tiện cho việc mã hoá
Theo Hair và cộng sự (1998) “Để quá trình phân tích các nhân tố đạt mức ý nghĩa thống kê thì số quan sát của mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến quan sát ban đầu được đưa vào phân tích dữ liệu, số quan sát của mẫu cần gấp 5 lần so với số lượng biến (bao gồm biến độc lập và biến phụ thuộc)” Trong đề tài có tất cả 34 biến quan sát nên số lượng mẫu tối thiểu để thực hiện nghiên cứu là: 5 x 34 = 170 mẫu Tuy nhiên nhằm dự trù trường hợp thiếu hụt, sai sót và loại bỏ các phiếu trả lời kém chất lượng của các đáp viên nên tác giả sẽ tiến hành thu thập ý kiến khoảng 300 phiếu khảo sát
3.3.2 Xây dựng thang đo và bảng khảo sát
Với các yếu tố liên quan đến Ý định sẵn lòng chi trả thêm cho điện năng lượng xanh của khách hàng ở TP HCM, tác giả dùng thang đo Likert 5 mức độ Bậc 1 là hoàn toàn không đồng ý và bậc 5 là hoàn toàn đồng ý Có 5 lựa chọn tương ứng: Bảng câu hỏi sẽ chia thành 03 phần đó là:
Phần 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu
Phần 2: Thông tin cá nhân Nội dung trong phần này sẽ bao gồm nhân khẩu học Phần 3: Nội dung các câu hỏi đo lường yếu tố tác động tới ý định sẵn lòng chi trả thêm cho điện năng lượng xanh của khách hàng TP HCM.
Phương pháp xử lý dữ liệu
Sau khi thu thập đủ dữ liệu từ khảo sát, việc kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo sự chính xác của dữ liệu rất quan trọng Vì vậy, tác giả đã tiến hành kiểm tra lại thông tin và lọc các dữ liệu không đạt yêu cầu, không hợp lệ Việc loại bỏ được sử dụng bằng công cụ Excel, đảm bảo rằng chỉ có dữ liệu chính xác và đáng tin cậy được sử dụng trong quá trình phân tích Sau đó, tác sẽ lọc, kiểm tra và loại bỏ dữ liệu không hợp lệ, thiếu sự trung thực Cuối cùng, tác giả tiến hành mã hóa, xem xét các biến số thuộc nhân khẩu học để có thể nhập vào phần mềm SPSS Điều này giúp tác giả thực hiện các thao tác thống kê mô tả của từng yếu tố Để kiểm định thang đo và đánh giá mô hình, các dữ liệu từ kết quả khảo sát được đưa vào phần mềm Smart PLS Phần mềm này cho phép tác giả thực hiện các phân tích như kiểm định độ tin cậy và tính phù hợp của các thang đo trong mô hình nghiên cứu
Theo Hair & cộng sự (2016), PLS-SEM áp dụng kỹ thuật hồi quy bình phương tối thiểu (OLS) với mục tiêu làm giảm thiểu các sai số (tức là phương sai phần dư) của các biến phụ thuộc Theo Lowry và Gaskin (2014) cho rằng PLS là một phương pháp hiệu quả và khắc phục nhiều sai sót cho việc phân tích nguyên nhân trong nghiên cứu hành vi của người tiêu dùng PLS-SEM trở thành một lựa chọn tốt trong các tình huống: cỡ mẫu nhỏ, những nghiên cứu thiếu lý thuyết có sẵn, chưa có nhiều nghiên cứu tiền đề (nghiên cứu mới) Phương pháp PLS gồm hai giai đoạn (1) đánh giá độ phù hợp của mô hình đo lường; (2) đánh giá độ phù hợp của mô hình cấu trúc Giai đoạn (1) gồm kiểm định độ tin cậy và tính giá trị của thang đo, giai đoạn (2) gồm kiểm tra tính đa cộng tuyển, hệ số đường dẫn cấu trúc, hệ số R 2 , R 2 điều chỉnh và độ phù hợp tổng thể của mô hình cấu trúc
3.4.2 Độ tin cậy (Reliability) Để đảm bảo tính tin cậy của các biến quan sát có liên quan, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá sự chính xác và nhất quán trong việc nghiên cứu Theo ( Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Peterson, 1994; Slater, 1995) Trong đề tài này, tác giả sẽ giữ lại những biến quan sát nào có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 được xem là thang đo đủ điều kiện và được giữ lại
3.4.3 Giá trị phân phân biệt (Discriminant Validity)
Henseler và cộng sự (2015) đề xuất tiêu chí của Fornell-Larcker nên được sử dụng để xác định giá trị phân biệt của các biến tiềm ẩn Nếu căn bậc hai của AVE lớn hơn phương sai của bất kỳ biến tiềm ẩn nào khác trong bảng kết quả (Fornell và Larcker, 1981), thì những biến quan sát đó đạt được giá trị phân biệt Điều này đảm bảo rằng thang đo có khả năng đo lường một khía cạnh duy nhất và không bị tác động mạnh từ các biến tiềm ẩn khác Trong bảng tiêu chuẩn của Fornell và Larcker, căn bậc hai của AVE được hiển thị trên đường chéo chính, và mối tương quan giữa các biến được hiển thị bên dưới Điều này giúp xác định xem giá trị tuyệt đối của căn bậc hai AVE có lớn hơn bất kỳ hệ số tương quan nào trong cột và hàng chứa nó hay không, từ đó xác định tính phân biệt của thang đo (Giao và Vương, 2020)
3.4.4 Giá trị hội tụ (Convergent Validity) Để kiểm định tính hội tụ của thang đo, nghiên cứu sử dụng giá trị phương sai trung bình trích (Average Variance Extracted - AVE) Chỉ số AVE được sử dụng để đánh giá mức độ giải thích của biến tiềm ẩn trong mô hình Theo tiêu chuẩn đề ra bởi (Michael & cộng sự, 2010), tất cả các chỉ số AVE cần có giá trị lớn hơn hoặc bằng 0.5 Nếu giá trị AVE < 0.5, điều này cho thấy phương sai sai số vượt quá phương sai được giải thích (Fornell và Larcker, 1981) Trong hầu hết mọi trường hợp, giá trị 0.70 được xem như gần với 0.708 nhưng dễ nhớ hơn, nên 0.7 được chấp nhận để sử dụng làm ngưỡng đánh giá hệ số tải chuẩn hóa
Trong phân tích mô hình cấu trúc, bước đầu tiên nên là xác định tính đa cộng tuyến của các biến thông qua sử dụng hệ số VIF (Variance Inflation Factor - phương sai phóng đại) Quá trình này rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng các hệ số đường dẫn được tính toán thông qua mô hình hồi quy giữa các biến độc lập và phụ thuộc không bị ảnh hưởng bởi sự tương quan mạnh giữa chúng Nếu nhà nghiên cứu phát hiện sớm tình trạng đa cộng tuyến giữa các biến thì sẽ tiết kiệm thời và kết quả nghiên cứu ở các bước tiếp theo sẽ chính xác, khách quan hơn Trong tình huống có tồn tại đa cộng tuyến cao, nghĩa là sự tương quan mạnh giữa các biến, thì nghiên cứu có giá trị yếu trong việc đánh giá tầm quan trọng giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và không mang nhiều giá trị trong nghiên cứu
Tính đa cộng tuyển có thể xảy ra nếu dung sai của biến đo lường nhỏ hơn 0,2 hoặc khi hệ số phương sai phóng đại (Variance Inflation Factor - VIF)> 5 (Hair và cộng sự, 2017) Tuy nhiên, có những trường hợp nghiêm ngặt hơn với những đề tài nghiên cứu thông thường thì một số nhà nghiên cứu dùng dung sai nhỏ hơn 0,25 hoặc hệ số phương sai phóng đại (VIF) lớn hơn 4 Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiện tượng cộng tuyến trong mô hình hồi quy VIF càng nhỏ, càng ít khả năng xảy ra đa cộng tuyến Hair và cộng sự (2009) cho rằng ngưỡng VIF từ 10 trở lên sẽ xảy ra đa cộng tuyến mạnh Các nhà nghiên cứu nên cố gắng để VIF ở mức thấp nhất có thể, bởi thậm chí ở mức VIF =5 đã có thể xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng Theo Nguyễn Đình Thọ (2010), rên thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận bởi vì đã có thể xảy ra sự đa cộng tuyến gây sai lệch các ước lượng hồi quy Nếu xác định được sự tồn tại của tính đa cộng tuyến cao, các biến có thể ảnh hưởng lẫn nhau và làm yếu khả năng của mô hình trong việc đánh giá tầm quan trọng và mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc Nếu kết quả nghiên cứu gặp xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, cần xem xét kỹ có nên gộp các biến quan sát có tương quan cao lại thành một biến quan sát duy nhất hoặc có thể loại bỏ các biến quan sát đó ra khỏi mô hình Nếu trường hợp đó xảy ra, tác giả phải đề xuất mô hình mới với các biến đã hợp nhất và các biến đã bị loại bỏ, để tránh nghiên cứu đi sai hướng và kết quả dữ liệu không thể hiện được hết giá trị của nghiên cứu Trong một số trường hợp, các biến quan trọng nên được giữ lại trong mô hình nếu chúng đo lường những khía cạnh khác nhau và có liên quan về mặt lý thuyết Việc giữ lại các biến khác nhau và có liên quan về mặt lý thuyết có thể mang lại giá trị bổ sung cho nghiên cứu Tuy nhiên, nếu các cấu trúc tương quan cao đo lường các khía cạnh tương tự và không có liên quan lý thuyết rõ ràng, có thể xem xét loại bỏ một trong hai cấu trúc để giảm thiểu đa cộng tuyến và tạo ra mô hình đơn giản hơn Quyết định này nên dựa trên nhận định và mục tiêu của nhà nghiên cứu để đảm bảo tính hợp lý và ý nghĩa của kết quả nghiên cứu (Giao và Vương, 2020)
3.4.6 Hệ số đường dẫn giữa các biến quan sát (hệ số Beta chuẩn hóa- β)
Hệ số đường dẫn cấu trúc là các hệ số quan trọng dùng để kết nối các thành phần của một cấu trúc với nhau Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa, hệ số beta sẽ có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1 (càng tiến về 1 thì mức độ tác động giữa biến phụ độc lập và biến phụ thuộc càng mạnh mẽ) Các hệ số beta này luôn có ý nghĩa thống kê để có thể sử dụng trong đánh giá mức độ tác động của các đường dẫn trong cấu trúc Các đường dẫn không quan trọng có thể được giữ lại hoặc loại bỏ khỏi mô hình Tuy nhiên, trong một số tình huống, nhà nghiên cứu cần phải xem xét kỹ lưỡng việc loại bỏ các đường dẫn không quan trọng, vì nó sẽ ảnh hưởng đến ý nghĩa của các đường dẫn khác trong mô hình Quyết định này nên được đưa ra dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về mô hình và mục tiêu nghiên cứu, nhằm đảm bảo tính hợp lý và ý nghĩa của các kết quả nghiên cứu (Giao và Vương, 2020)
3.4.7 Kiểm định ước lượng Bootstrap
Bootstrap trong SmartPLS là một phương pháp để ước tính sai số chuẩn và mức độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) Theo Hair (2017) Bootstrap trong SmartPLS cho phép ước tính phân phối mẫu của các thống kê mà không cần giả định về phân phối của dữ liệu Nói cách khác, phương pháp này dựa trên việc tạo ra các mẫu Bootstrap bằng cách ngẫu nhiên lấy các trường hợp từ tập mẫu gốc và chạy dữ liệu trên số các trường hợp giả định đó Phương pháp Bootstrap không tham số này cung cấp thông tin quan trọng về độ tin cậy của các ước lượng tham số trong PLS và làm cơ sở cho việc suy luận thống kê trong nghiên cứu Ý nghĩa của mô hình được kiểm chứng ở mức ý nghĩa 5% - tương đương sai số ở mức ý nghĩa là 5%
R bình phương còn được gọi là hệ số xác định, là chỉ số đo lường tổng tác động của mô hình cấu trúc (Giao và Vương, 2020) Theo Hock và Ringle (2010):
• Nếu giá trị R2 ≥ 0.67 thì mô hình được mô tả ở mức mạnh
• Nếu giá trị 0.33 < R2 < 0.67 thì mô hình được giải thích ở mức trung bình, tương đối mạnh
• Nếu giá trị 0.19 < R ≤ 0.33 thì mô hình được miêu tả ở mức yếu
Trong phạm vi của phần này, tác giả đã giới thiệu quy trình nghiên cứu gồm 8 bước cụ thể Đầu tiên, tác giả đã thiết lập bảng câu hỏi khảo sát và mô tả cách phân tích, lọc, và chạy dữ liệu Quá trình nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 29 và Smartpls 4.0 Tiếp theo, tác giả đã đánh giá mức độ của thang đo và kiểm định các giá trị cần thiết dựa trên phương pháp PLS- SEM
Các phần mềm được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm Excel để thực hiện thống kê, lọc dữ liệu, và mã hoá dữ liệu Phần mềm SPSS 29 được sử dụng để thực hiện thống kê mô tả và kiểm tra độ tin cậy Bên cạnh đó, phần mềm Smartpls 4.0 được sử dụng để kiểm định thang đo, các chỉ số đánh giá mô hình, và kiểm định giả thuyết Qua việc sử dụng các phần mềm và phương pháp nêu trên, tác giả đã có thể thực hiện quá trình nghiên cứu một cách chi tiết và đáng tin cậy.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Mô tả đặc điểm nghiên cứu
Tác giả tiến hành gửi đi hơn 350 phiếu khảo sát bằng hình thức trực tuyến Kết quả nhận được 303 mẫu khảo sát đạt yêu cầu, phù hợp cho nghiên cứu định lượng Đối tượng là khách hàng trên địa bàn TP HCM trong thời gian từ ngày 10/6/2024 dến 17/6/2024
Kết quả cho ra tỷ lệ giới tính của khách hàng tham gia khảo sát có sự phân hóa khá đồng đều, nam chiếm 55,4% cao hơn nữ (chiếm 44,6% )
Bảng 4.2 Thống kê mô tả đặc điểm độ tuổi
Biến quan sát Tần số Tỷ lệ (%)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả từ phần mềm phân tích dữ liệu cho thấy đặc điểm đáp viên tham gia khảo sát phần lớn có độ tuổi từ 18 tuổi đến 25 tuổi, chiếm 49,2% Các độ tuổi khác chiếm tỷ lệ không đáng kể
Bảng 4.3 Thống kê mô tả trình độ học vấn
Biến quan sát Tần số Tỷ lệ (%) Đại học 262 86.5
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả cho thấy phần lớn người làm khảo sát đều có trình độ Đại học trở lên chiếm đa số Tỉ lệ nhóm có trình độ dưới Đại học chỉ chiếm 4.3%
4.1.4 Thu nhập của đáp viên
Kết quả từ phần mềm SPSS 29 cho thấy nhóm có thu nhập Từ 7 – 15 triệu/tháng chiếm tỷ lệ lớn nhất (45,2%), đồng thời nhóm có thu nhập dưới 7 triệu/tháng cũng chiếm một tỷ lệ đáng kể (39,3%) Trong khi đó, nhóm có thu nhập trên 26 triệu/tháng chiếm tỷ lệ thấp nhất (3,3%).
Đánh giá các mô hình đo lường trong nghiên cứu
Bảng 4.5 Tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo
– Mã hóa Biến ban đầu Biến giữ lại Cronbach’s
1 PE PE1, PE2, PE3, PE4, PE5 PE1, PE2, PE3, PE4,
2 EE EE1, EE2, EE3, EE4 EE1, EE2, EE3, EE4 0,718
3 SI SI1, SI2, SI3, SI4, SI5 SI1, SI2, SI3, SI4, SI5 0,753
4 FC FC1, FC2, FC3, FC4 FC1, FC2, FC3, FC4 0,709
5 HM HM1, HM2, HM3, HM4 HM1, HM2, HM3, HM4 0,719
6 FV PV1, PV2, PV3, PV4 PV1, PV2, PV3, PV4 0,662
7 HB HB1, HB2, HB3, HB4 HB1, HB2, HB3, HB4 0,670
8 WP WP1, WP2, WP3, WP4 WP1, WP2, WP3, WP4 0,755
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các biến độc lập đều đạt yêu cầu với hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Correlation) của các biến quan sát lớn đều lớn hơn 0,3.Theo Hoàng Trọng và Chu Ngọc Mộng (2008) đã đưa ra nhận định rằng với hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới; hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu Vì vậy, thang đo lường trong nghiên cứu này được đánh giá là tốt và có thể đưa vào sử dụng Tác giả sẽ giữ lại 34 biến quan sát để tiến hành các bước phân tích dữ liệu tiếp theo
4.2.2 Kiểm định giá trị hội tụ (Convergent validity)
Giá trị hội tụ cho biết khả năng của một phép đo để có mối tương quan với các phép đo khác trong cùng một khái niệm đo lường Để đánh giá giá trị hội tụ, nhà nghiên cứu thường xem xét hai yếu tố chính: hệ số tải ngoại (Outer Loading) của các biến quan sát và giá trị phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted - AVE) Bằng cách xem xét cả hai yếu tố này, nhà nghiên cứu có thể đánh giá hiệu suất và độ tin cậy của một phép đo trong nghiên cứu
Phương sai trích trung bình được trích (AVE) của các nhân tố được trình bày như sau:
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định hệ số AVE
Hiệu quả mong đợi (PE) 0.547
Nỗ lực mong đợi (EE) 0.646 Ảnh hưởng xã hội (SI) 0.551 Điều kiện thuận lợi (FC) 0.533 Động lực thụ hưởng (HM) 0.544
Chi phí giá cả (PV) 0.572
Thói quen (HB) 0.572 Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP) 0.578
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ số phương sai trích trung bình (AVE) của các biến quan sát đều nằm trong khoảng từ [0.533 – 0.646] Điều đó có nghĩa là tất cả các biến quan sát trong nghiên cứu đều có chỉ số AVE lớn hơn 0,5, một ngưỡng chấp nhận được Kết quả này cho thấy thang đo có khả năng đạt giá trị hội tụ và làm phản ánh chính xác mối quan hệ giữa các biến quan sát trong cùng một khái niệm đo lường Theo Hair và cộng sự (2014) hệ số tải ngoài (Outer Loadings) của các biến quan sát phải có ý nghĩa thống kê và theo quy định chung của nhiều nhà nghiên cứu là hệ số tải ngoài (chuẩn hóa) phải từ 0.708 trở lên bởi vì hệ số chuẩn hóa có liên quan trực tiếp tới phương sai Điều này có nghĩa là, hệ số tải ngoài của từng biến quan sát cao hơn 0.708, và bình phương của số này chính là 0.5 Trong nghiên cứu của tác giả, 0.70 được làm tròn xuống bởi vì hệ số 0.70 được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng và ủng hộ Để đánh giá giá trị hội tụ của các biến tiềm ẩn, ta có thể sử dụng các chỉ số hệ số tải nhân tố bên ngoài (outer loading) và phương sai trích trung bình (AVE) Theo Henseler và đồng nghiệp (2009), nếu hệ số tải nhân tố bên ngoài của một biến lớn hơn 0.7, thì được coi là lý tưởng Trong khoảng từ 0.4 đến 0.7, cần xem xét kỹ trước khi quyết định loại bỏ biến đó Tiếp theo, kết quả hệ số tải ngoài của các biến sẽ được thể hiện ở ma trận như sau:
Bảng 4.7 Kết quả phân tích hệ số tải ngoài của nhân tố lần 1
EE FC HB HM PE PV SI WP
Kết quả từ ma trận cho thấy hệ số tải ngoài của 8 biến quan sát này thấp hơn 0,7 là EE4, HB3, PE2, PE5, PV1, PV2, SI2, SI4 Tác giả tiến hành lọc và bỏ biến theo phương pháp chọn lọc, nếu cùng 1 biến độc lập có 2 biến quan sát dưới mức 0,7, tác giả sẽ tiến hành loại biến có hệ số thấp hơn Cụ thể, hệ số của biến PE2 = 0.689 và PE5= 0.683, nên tác giả sẽ loại biến PE5, giữ lại biến PE2 để chạy ma trận hệ số tải ngoài lần 2 Áp dụng phương pháp này với các biến quan sát khác, tác giả sẽ loại bỏ biến EE4, HB3, PE5, PV1, SI5 Sau đó tác giả tiến hành chạy dữ liệu lần 2, kết quả được trình bày ở bảng sau:
Bảng 4.8 Kết quả phân tích hệ số tải ngoài của nhân tố lần 2
EE FC HB HM PE PV SI WP
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Dựa trên kết quả phân tích trên bảng 4.8, hệ số tải ngoài của các biến quan sát đều lớn hơn 0,70 Điều này cho thấy tất cả các biến quan sát đều hợp lệ với chất lượng tốt và không cần loại bỏ bất kỳ biến nào Hơn nữa, các biến này đều đều đạt giá trị hội tụ Do đó, có tất cả 29 biến quan sát này được tiếp tục sử dụng trong các mục phân tích tiếp theo
4.2.3 Kiểm định giá trị phân biệt Đây là một tiêu chí quan trọng trong phân tích dữ để đánh giá tính hợp lệ của các biến quan sát Theo Henseler và đồng nghiệp (2009), giá trị phân biệt là mức độ mà một biến cụ thể khác biệt với các biến khác trong một khái niệm Chỉ số căn bậc hai AVE (Fornell & Larcker, 1981) được sử dụng để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến Kết quả đánh giá dựa trên chỉ số căn bậc hai AVE được trình bày như sau:
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định giá trị phân biệt bằng chỉ số căn bậc hai AVE Fornell and Larcker
EE FC HB HM PE PV SI WP
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Kết quả phân tích giá trị hội tụ các biến quan sát cho thấy giá trị căn bậc hai nhỏ nhất của AVE là 0.804 lớn hơn giá trị lớn nhất của tương quan giữa các cặp khái niệm 0.742 Điều này cho thấy các các biến độc lập và biến phụ thuộc đạt được giá trị phân biệt Mối quan hệ tương quan của các biến còn lại đều đạt yêu cầu đề ra.
Đánh giá mô hình cấu trúc
4.3.1 Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.10 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Thang đo Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai
Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Xét về mặt nghiên cứu thực tiễn, dữ liệu được thực hiện phần mềm SPSS 29 Nếu VIF (Hệ số phóng đại phương sai) >10 thì mô hình sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Nếu VIF 0,05, nên 4 biến độc lập không hợp lệ Còn lại 3 mối quan hệ gồm: FC → WP; HB → WP; PV → WP có sự tác động và có ý nghĩa thống kê do p-value < 0,05
4.3.3 Kiểm định giả thuyết qua PLS-SEM
Các giá trị đánh giá chất lượng mô hình PLS-SEM và các bước kiểm định giả thuyết trong nghiên cứu này dựa trên các gợi ý đánh giá từ nghiên cứu của Hair và cộng sự (2016, 2017) Trong phân tích PLS-SEM, thuật toán Bootstrap được sử dụng để xác định mức ý nghĩa thống kê của các hệ số và mức tác động giữa các biến quan sát (Hair và cộng sự, 2014) Trong nghiên cứu này, kỹ thuật bootstrap phi tham số được sử dụng để kiểm định mô hình 200 quan sát lặp lại nhiều lần đồng thời được lặp lại 5000 lần để đảm bảo tính chính xác của kiểm định Thông thường mức ý nghĩa mặc định là 0,05
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định Bootstrap
Giả thuyết Mối quan hệ Hệ số tác động chuẩn hóa T- value P- value Kết quả
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Qua phương pháp phân tích dữ liệu của PLS-SEM, kết quả của tất cả các giả thuyết và mối quan hệ trong mô hình đã được trình bày như sau:
Giả thuyết H1: Phân tích chỉ ra rằng không có ý nghĩa thống kê giữa Hiệu quả mong đợi (PE) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value = 0,967
> 0,05 Do đó, giả thuyết H1 bị bác bỏ
Giả thuyết H2: Dữ liệu phân tích chỉ rõ ràng là không có sự ảnh hưởng giữa Nỗ lực mong đợi (EE) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value
= 0,375< 0,05 Do đó, giả thuyết H2 bị bác bỏ
Giả thuyết H3: Kết quả phân tích chỉ ra rằng không có sự ảnh hưởng tích cực giữa Ảnh hưởng xã hội (SI) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value = 0,951 < 0,05 Do đó, giả thuyết H3 bị loại bỏ
Giả thuyết H4: Phân tích dữ liệu cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê giữa Điều kiện thuận lợi (FC) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value = 0,003 < 0,05 Do đó, giả thuyết H4 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận
Giả thuyết H5: Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy không có sự ảnh hưởng tích cực cũng như không có ý nghĩa thống kê giữa Động lực thụ hưởng (HM) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value = 0,096 < 0,05 Do đó, giả thuyết H5 bị loại bỏ
Giả thuyết H6: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực có ý nghĩa thống kê giữa Giá trị giá cả (FV) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value = 0,001 < 0,05 Do đó, giả thuyết H6 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận
Giả thuyết H7: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực có ý nghĩa thống kê giữa Thói quen (HB) và Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP), với P-value = 0,000 < 0,05 Do đó, giả thuyết H7 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận
Ngoài ra, các yếu tố có sự tác động cùng chiều và ngược chiều đối với biến phụ thuộc, những biến này được sắp xếp theo mức độ tác động từ mạnh tới yếu gồm: Thói quen (HB) tác động đến Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP) mạnh nhất với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.325 điều đó thể hiện hệ số hồi quy đã chuẩn hoá là +0.325 khi nhân tố HB tăng 1 đơn vị thì nhân tố WP tăng 0.35 đơn vị Các biến
PV, FC, HM, EE, SI có β lần lượt là 0.205; 0.190; 0.130; 0.063; 0.005 Trong đó nhân tố PE có β = -0,003 tác động ngược chiều với biến phụ thuộc là WP đồng nghĩa là biến độc lập PE tăng 1 đơn vị thì biến phụ thuộc WP sẽ giảm 0,003 đơn vị theo hướng ngược chiều với biến PE
4.3.4 Kiểm định hệ số xác định R 2 và R 2 hiệu chỉnh
Hệ số Rbình phương được sử dụng để so sánh các nhân tố ở trong mô hình nghiên cứu với các cấu trúc ngoại sinh khác nhau hoặc số lượng các biến quan sát khác nhau Mức độ biến phụ thuộc được giải thích bởi các cấu trúc độc lập tương ứng của nó được đề xuất bởi hệ số xác định (giá trị R 2 ) R 2 thường được sử dụng để đánh giá mô hình cấu trúc, với hệ số nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Một giá trị R 2 càng cao thể hiện mức độ chính xác dự đoán càng cao Giá trị chấp nhận cho R 2 phụ thuộc vào độ phức tạp của mô hình và lĩnh vực nghiên cứu Theo Hock và Ringle (2010), giá trị
R 2 ở các nghiên cứu thông thường sẽ có mức từ 0.19 đến 0.33 thể hiện mức độ giải thích giữa các biến ở mức yếu, từ 0.33 đến 0.67 đạt mức vừa phải, tương đối mạnh và từ 0.67 trở lên thì mô hình được giải thích mạnh
Bảng 0.13 Hệ số R 2 và R 2 hiệu chỉnh
R 2 R 2 hiệu chỉnh Mức độ dự đoán Ý định chi trả thêm cho điện năng lượng xanh (WP) 0.598 0.589 Trung bình
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu