Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dấu chân Carbon của sinh viên

Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Phương pháp chọn mẫu được các chuyên gia chọn mẫu của Viện Khoa học Thống kê, UNDP và Ngân hàng Thế Giới tư vấn. Vụ Xã hội và Môi trường chủ trì, phối hợp với Vụ Dân số lao động chọn mẫu chủ. Cục thống kê sẽ chia đều số mẫu cho 4 kỳ và mỗi kì tổ chức thu thập số liệu theo phiếu phỏng vấn hộ gia đình về thu nhập và chi tiêu vào tháng đầu mỗi quý của năm 2002.

Thống kê mô tả được là các hệ số mô tả ngắn gọn hay tóm tắt một tập dữ liệu nhất định, cũng có thể là đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của một tổng thể. Thống kê mô tả được chia thành đo lường xu hướng tập trung và biến động. Đo lường xu hướng tập trung có giá trị trung bình, trung vị và yếu vị, trong khi các đo lường biến động gồm độ lệch chuẩn, phương sai, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, độ nhọn và độ lệch.

Xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ nghĩa là các biểu hiện trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của Y, điều này cũng có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được. Việc xem xét R2 hiệu chỉnh là để trả lời xem các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc với các biến độc lập.

Giả thuyết nghiên cứu

Liên quan đến giới tính, nghiên cứu của serino và Klasen (2015) cho kết quả rằng hộ gia đình có chủ hộ là nam giới sẽ có lượng phát thải carbon thấp hơn so với các hộ gia đình có chủ hộ là nữ giới, các mô hình chi tiêu khác nhau với các hộ gia đình có chủ hộ là nữ có lối sống sử dụng nhiều carbon hơn một chút. Ngược lại, về nghiên cứu của Büchs và Schnepf (2013) ở Vương quốc Anh lập luận rằng, các hộ gia đình có chủ hộ là nữ giới lại ít có khả năng nằm trong nhóm phát thải carbon cao nhất, tuy nhiên họ cũng nhận thấy rằng các hộ gia đình có chủ hộ là nữ giới có lượng khí thải nhà ở và lượng phát thải gián tiếp cao hơn so với các hộ gia đình có chủ hộ là nam. Nghiên cứu của serino và Klasen (2015) về các hộ gia đình ở PhiLippine cho thấy rằng độ tuổi của chủ hộ có tác động phi tuyến tính đến lượng khí thải carbon và được mô tả bởi hình chữ U ngược, thể hiện lượng khí thải carbon tăng dần theo tuổi đến khi đạt mức tối đa và sau đó lượng khí thải bắt đầu giảm dần.

Các hộ gia đình trẻ tuổi hơn có lượng khí thải tăng dần lên và sau đó lượng khí thải lại giảm khi các hộ gia đình già đi do có những thay đổi trong sở thích và mô hình tiêu dùng của họ. Một số nghiên cứu đã kết luận rằng EKC dường như không tồn tại trong trường hợp phát thải cacbon (Stern 2004; Lenzen và cộng sự 2006; Yaguchi, Sonobe và Otsuka 2007; Galeotti, Manera và Lanza 2009). Trong khi thu nhập hộ gia đình có thể yếu tố chính quyết định lượng phát thải, các đặc điểm khác của hộ gia đình có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích lượng khí thải carbon của hộ gia đình.

Các hộ gia đình thành thị ở các nước phát triển có lượng khí thải carbon thấp hơn vì người dân sống gần nơi làm việc hơn, gần trung tâm mua sắm và nơi giải trí đòi hỏi ít hơn năng lượng cho giao thông và các trung tâm đô thị có hệ thống giao thông công cộng tốt hơn (Lenzen và cộng sự 2006; Büchs và Schnepf 2013; và Ala-Mantila, Heinonen, và Junnila 2014). Lượng phát thải biên giảm dần ở quy mô hộ gia đình trung lưu thể hiện sự chia sẻ nguồn lực giữa các thành viên trong hộ nhưng do đó, khi có thêm thành viên, tổng lượng phát thải của hộ gia đình sẽ có xu hướng tăng. Diện tích nhà ở càng nhiều ảnh hưởng đến độ phát thải CO2 cũng càng nhiều bởi với diện tích lớn thì chúng ta cần chiếu sáng phù với diện tích, hoặc diện tích lớn sẽ nằm trong những gia đình mà họ kinh doanh, mà những hộ kinh doanh sẽ phải sử dụng nhiều nguyên liệu, nhiên liệu hơn để phục vụ quá trình sản xuất do đó sẽ làm tăng số lượng khí CO2 thải ra.

Nghiên cứu của Chakravarty, S., Chikkatur, A., Coninck, H., Pacala, S cho rằng số lượng xe máy trong gia đình càng nhiều thì lượng phát thải CO2 càng cao vì xe máy chạy bằng động cơ đốt trong, thường sử dụng xăng hoặc dầu diesel.

Mô hình nghiên cứu

Mỗi ô tô khi sử dụng sẽ thải ra một lượng khí CO2 nhất định và còn tăng tiêu thụ nhiên liệu nhiều ô tô trong gia đình có thể dẫn đến việc sử dụng nhiều nhiên liệu hơn. Việc này không chỉ gây ảnh hưởng đến dấu chân carbon mà còn có thể làm tăng chi phí nhiên liệu cho gia đình. H8: Số lượng ô tô trong gia đình của các hộ gia đình ảnh hưởng đến dấu chân Cacbon.

Mô hình hồi quy

Mặc dù số lượng tỉnh thành ít nhưng Đông Nam Bộ (ĐNB) và Duyên hải Nam Trung Bộ (DHNTB) lại có mức độ phát thải carbon trung bình khá cao. Một phần lớn nguyên nhân là do hạ tầng xử lý khí thải tại các nhà máy và khu công nghiệp vẫn còn thiếu sót và kém hiện đại. Hơn nữa, việc thiếu rành mạch trong pháp luật chưa đưa ra được những biện pháp cụ thể và toàn diện dẫn đến tình trạng này.

Điều này góp phần vào việc tạo ra một lượng lớn khí thải CO2 từ hai khu vực này. Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình cho kết quả R-squared = 0.3418, tức là 34% của dấu chân Carbon được giải thích bởi các biến độc lập trên. Bên cạnh đó, biến Home có tác động yếu nhất đến Dấu chân Carbon, khi mà Diện tích nhà ở của hộ gia đình thay đổi 1 đơn vị thì Dấu chân Carbon thay đổi 0.0006173%.

Ngoài ra, trong 7 biến có ý nghĩa thì có 2 biến có tác động nghịch chiều với. Nhìn vào bảng ta thấy hệ số tương quan dùng để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến; Giá trị tuyệt đối của hệ số này càng tiến gần về 1 thì mức độ chặt chẽ càng cao và càng tiến gần về 0 thì mức độ chặt chẽ càng thấp. Để kiểm tra xem có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hay không, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định thông qua hệ số VIF.

Nhìn vào bảng kết quả ta thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 5 và hệ số 1/.