2.3.1 Phương pháp thu thập số liệu
2.3.1.1 Phương pháp thu thập số liệu
Số liệu thứ cấp
Số liệu thứ cấp được thu thập từ các sách, báo và các bài nghiên cứu liên quan.
Số liệu sơ cấp
Tác giả sử dụng phương pháp quan sát thực tế, cùng với phương pháp thu thập ý kiến từ chuyên gia và nhiều bài nghiên cứu khác để hình thành bảng câu hỏi phỏng vấn. Sau đó phỏng vấn thử 10 mẫu, điều chỉnh bảng câu hỏi lại cho phù hợp và bắt đầu phỏng vấn chính thức 170 mẫu thông qua phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Việc thu thập được tiến hành bằng cách phỏng vấn trực tiếp người tiêu dùng ở Quận Ninh Kiều, TP. Cần Thơ.
2.3.1.2 Kích cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu
Theo Hair và các đồng sự (1998), trong phân tích nhân tố EFA, cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường và cỡ mẫu không nên ít hơn 100. Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông
thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc – phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống kê 2008)
Tổng số biến quan sát của bài nghiên cứu là 23 biến, do đó số mẫu quan sát của đề tài cần là: n = A x 5 = 23 x 5 = 115 (quan sát)
Vì trong nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố nên công thức trên có thể áp dụng được nhưng để đảo bảo tính đại diện và đầy đủ của số liệu nên tác giả đã chọn n = 170.
2.3.2 Phương pháp phân tích số liệu
Đề tài sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để tiến hành phân tích số liệu sơ cấp thu thập thông qua bảng câu hỏi được soạn sẵn. Phương pháp phân tích được chọn ứng với từng mục tiêu cụ thể:
Mục tiêu 1: Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả với các tiêu chí như tần suất, tỷ lệ, số trung bình để phân tích thực trạng tiêu dùng xanh của người dân Quận Ninh Kiều, TP. Cần Thơ. Sử dụng các kiểm định T test, ANOVA để kiểm định sự khác biệt về giới tính, độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, nghề nghiệp với hành vi tiêu dùng xanh.
Mục tiêu 2: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh của người dân Quận Ninh Kiều, TP. Cần Thơ. Ở mục tiêu này trước tiên tác giả sử dụng phương pháp kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha để xây dựng và kiểm định độ phù hợp của thang đo trong mô hình nghiên cứu. Tiếp theo, sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, qua đó ta sẽ biết được những nhân tố nào ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh. Sau đó, sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để biết mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến hành vi tiêu dùng xanh của người dân.
Mục tiêu 3: Dựa vào các số liệu đã thu thập và phân tích, cùng với những hiểu biết thực tế, tổng hợp các tài liệu có liên quan để nêu lên các giải pháp thúc đẩy hành vi tiêu dùng xanh của người dân Quận Ninh Kiều, TP. Cần Thơ.
Phân tích thống kê mô tả (Descriptive statistics):
Thống kê mô tả được định nghĩa như là phương pháp có liên quan đến việc thu thập số liệu, tóm tắt, trình bày, tính toán các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu.
Ý nghĩa của một số thông số thông dụng
Mean: trung bình cộng
Std. Deviation: độ lệch chuẩn
Minimum: giá trị nhỏ nhất
Maximum: giá trị lớn nhất
S.E. mean: sai số chuẩn khi ước lượng trị trung bình.
Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể độc lập hay phối hợp từng cặp (Independent Sample T-test): Kiểm định về sự khác biệt trị trung bình của hai tổng thể độc lập.
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) <= α thì phương sai hai tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances not assumed.
Nếu Sig. > α thì phương sai hai tổng thể không khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed.
Nếu Sig. trong kiểm định T-test <= α (mức ý nghĩa) có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
Phân tích phương sai ANOVA
Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh giá trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Có 2 kỹ thuật phân tích phương sai ANOVA: ANOVA 1 yếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (2 hay nhiều biến để phân loại). Trong phương pháp này sử dụng phân tích ANOVA 1 yếu tố.
Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha: dùng để đánh giá độ tin cậy của phép đo lường bằng phương pháp tính hệ số Cronbach Alpha. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng trước để loại các biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu trong quá trình nghiên cứu.
Tính hệ số Cronbach Alpha được thực hiện đối với mỗi nhóm biến cố kết nên các nhân tố. Hệ số Cronbach Alpha cho biết sự tương đối đồng nhất trong đo lường theo các biến có nội dung gần gũi nhau và đã hình thành nên một nhân tố. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha từ 0,6 trở lên nhưng tốt nhất là lớn hơn 0,7 (Nunnally & Burnstein, 1994).
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA): Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ bị loại. (Hair và cộng sự, 2006). Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp thành phần chính (principal components) với phép quay cho phương sai tối đa
(varimax) và điểm dừng khi các yếu tố có phương sai tổng hợp của từng nhân tố (eigenvalue) lớn hơn hoặc bằng 1. Và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Andesson 1988). Phân tích nhân tố khám phá được dùng đến trong mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn là không rõ ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở như thế nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở. Các nhân tố cơ sở là tổ hợp tuyến tính (sơ đồ cấu tạo) của các biến mô tả bằng hệ phương trình sau:
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + …. + WikXk Trong đó: Fi: Ước lượng trị số của nhân tố thứ i. Wi: trọng số nhân tố.
k: số biến quan sát. Xi: biến quan sát.
Số lượng các nhân tố cơ sở tùy thuộc vào mô hình nghiên cứu, trong đó chúng ràng buộc nhau bằng cách xoay các vector trực giao nhau để không xảy ra hiện tượng tương quan. Phân tích nhân tố khám phá EFA rất hữu dụng trong bước thực nghiệm ban đầu hay mở rộng kiểm định.
Trong đề tài này, phân tích nhân tố được dùng để tìm ra nhân tố đại diện nhất. Những yếu tố đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xanh được đo lường theo thang đo Likert 5 mức độ (1: Rất không đồng ý – 5: Rất đồng ý).
Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng:
Giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum)/n = (5 - 1)/5 = 0,8
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1,00 – 1,80 Rất không đồng ý/Rất không hài lòng/Rất không quan trọng 1,81 – 2,60 Không đồng ý/Không hài lòng/Không quan trọng
2,61 – 3,40 Không ý kiến/Trung bình 3,41 – 4,20 Đồng ý/Hài lòng/Quan trọng
4,21 – 5,00 Rất đồng ý/Rất hài lòng/Rất quan trọng
Phân tích hồi quy: Phân tích hồi quy là phương pháp thống kê nghiên cứu mối liên hệ của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác (gọi là biến độc lập hay biến giải thích). Mục đích của phân tích hồi quy là ước lượng giá trị của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của các biến độc lập đã cho.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội có dạng tổng quát như sau:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 +… + βiXi +e
Trong đó:
Y: Biến phụ thuộc Β0: Hệ số tự do
βi: Các hệ số hồi quy
Xi: Biến độc lập thứ i
e: Sai số hồi quy
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, ta cần xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến, đó là xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau. Tác giả sử dụng hệ số Pearson (ký hiệu r) để lượng hóa mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson (r) cho biết mức độ tương quan giữa 2 biến định lượng với nhau, r = 1 là 2 biến có mối quan hệ rất chặt chẽ với nhau, r = 0 khi 2 biến không có mối tương quan với nhau.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy:
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, ta sử dụng hệ số xác định R2 . Hệ số này đã được chứng minh là hàm không giảm khi ta đưa thêm biến vào mô hình. Tức là nếu ta cứ đưa thêm biến vào mô hình thì giá trị này sẽ tăng lên. Tuy nhiên, không phải mô hình nào có nhiều biến thì sẽ giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc tốt hơn. Do đó, để tránh tình trạng này, ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Giá trị này không nhất thiết tăng lên khi ta thêm biến vào mô hình nên sẽ đánh giá được sự phù hợp của mô hình tốt hơn giá trị R2.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, ta sử dụng kết quả kiểm định F trong bảng phân tích phương sai Anova với giả thuyết là tất cả các hệ số
βi=0, nghĩa là các biến độc lập không có mối quan hệ với biến phụ thuộc. Với giá trị Sig. < 5%, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là có tồn tại ít nhất 1 biến độc lập có mối quan hệ với biến phụ thuộc. Từ đó, ta có thể kết luận rằng mô hình đưa ra là phù hợp với tập dữ liệu.
CHƯƠNG 3
TỔNG QUAN ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU
3.1 TỔNG QUAN VỀ THÀNH PHỐ CẦN THƠ 3.1.1 Vị trí địa lý 3.1.1 Vị trí địa lý
Thành phố Cần Thơ nằm ở vùng hạ lưu của Sông Mê Kông và ở vị trí trung tâm đồng bằng châu thổ Sông Cửu Long, nằm cách thành phố Hồ Chí Minh 169 km, cách thành phố Cà Mau 178 km, cách thành phố Rạch Giá 128 km, cách biển khoảng 100 km theo đường sông Hậu.
Cần Thơ có tọa độ địa lý 105013’38” - 105050’35” kinh độ Đông và 9055’08” - 10019’38” vĩ độ Bắc, trải dài trên 55 km dọc bờ Tây sông Hậu. Phía bắc giáp tỉnh An Giang, phía đông giáp tỉnh Đồng Tháp và tỉnh Vĩnh Long, phía tây giáp tỉnh Kiên Giang, phía nam giáp tỉnh Hậu Giang. Diện tích nội thành là 53 km². Thành phố Cần Thơ có tổng diện tích tự nhiên là 1.409,0 km², chiếm 3,49% diện tích toàn vùng và dân số vào khoảng 1.200.300 người, mật độ dân số tính đến 2011 là 852 người/km². Cần Thơ cũng là thành phố hiện đại và lớn nhất của cả vùng hạ lưu sông Mê Kông.
Thành phố Cần Thơ có các điểm cực sau:
Cực Bắc là phường Thới Thuận, quận Thốt Nốt.
Cực Tây là xã Thạnh Lợi, huyện Vĩnh Thạnh.
Cực Nam là xã Trường Xuân A, huyện Thới Lai.
Cực Đông là phường Tân Phú, quận Cái Răng
3.1.2 Đơn vị hành chính
Cần Thơ được chia làm 9 đơn vị hành chính gồm 5 quận và 4 huyện:
Quận Ninh Kiều 13 phường
Quận Bình Thủy 8 phường
Quận Cái Răng 7 phường
Quận Ô Môn 7 phường
Quận Thốt Nốt 9 phường
Huyện Cờ Đỏ 1 thị trấn và 12 xã
Huyện Thới Lai 1 thị trấn và 12 xã
Tổng số thị trấn, xã, phường: 85, trong đó có 5 thị trấn, 44 phường và 36 xã (Tính thời điểm ban hành Nghị định số 12/NĐ-CP)
3.1.3 Cơ sở hạ tầng
Thành phố Cần Thơ được cấp điện chủ yếu từ lưới điện quốc gia qua đường dây 220KV, cung cấp điện cho thành phố qua đường dây 110KV và 6 trạm biến áp. Ngoài nguồn cung cấp trên, thành phố được Thủ tướng Chính phủ cho phép xây dựng dự án Trung tâm điện lực Ô Môn với tổng công suất cho 4 nhà máy với công xuất 2.700MW.
Toàn thành phố có 2.762,84 km đường bộ, trong đó có 123,715 km đường quốc lộ, 183,85 km đường tỉnh, 332,87 km đường huyện, 153,33 km đường đô thị, 1.969,075 km đường ấp, xã, khu phố. Mạng lưới đường thủy trên địa bàn có tổng chiều dài 1.157 km, trong đó có khoảng 619 km có khả năng vận tải cho loại phương tiện trọng tải từ 30 tấn trở lên. Các tuyến đường sông do quận, huyện quản lý gồm 40 tuyến với tổng chiều dài 405,05 km, đảm bảo cho phương tiện trọng tải từ 15 - 60 tấn hoạt động. Ngoài ra Thành phố Cần Thơ còn có Sân bay Cần Thơ là sân bay lớn nhất khu vực đồng bằng sông Cửu Long, đã chính thức đi vào hoạt động khai thác thương mại các tuyến quốc nội từ ngày 03 tháng 01 năm 2009 và mở các tuyến bay quốc tế vào cuối năm 2010. Cần Thơ nằm bên bờ phía nam sông Hậu, một bộ phận của sông Mê Kông chảy qua 6 quốc gia, đặc biệt là phần trung và hạ lưu chảy qua Lào, Thái Lan và Campuchia. Các tàu có trọng tải lớn (trên 1.000 tấn) có thể đi các nước và đến Cần Thơ dễ dàng. Ngoài ra, tuyến Cần Thơ - Xà No - Cái Tư là cầu nối quan trọng giữa TP. Hồ Chí Minh, tỉnh Hậu Giang và Cà Mau.
Ngoài ra, hệ thống cảng của Cần Thơ đang được nâng cấp, gồm Cảng Cần Thơ có thể tiếp nhận tàu tàu biển có tải trọng 10.000 - 20.000 DWT, cảng Trà Nóc có 3 kho chứa lớn với dung lượng 40.000 tấn, khối lượng hàng hóa thông qua cảng có thể đạt 200.000 tấn/ năm có thể tiếp nhận tàu 2.500 DWT. Cảng Cái Cui là cảng mới được xây dựng có thể phục vụ ̣cho tàu từ 10.000 - 20.000 DWT, khối lượng hàng hóa thông qua cảng là 4,2 triệu tấn/năm.
Hệ thống bưu điện, viễn thông của thành phố Cần Thơ gồm 1 bưu điện trung tâm, 4 bưu điện huyện đủ điều kiện cung cấp thông tin liên lạc giữa Cần Thơ với các nước trên thế giới. Về Bưu chính có 01 doanh nghiệp nhà nước và hơn 24 doanh nghiệp tư nhân đóng trên địa bàn đảm nhận, có hệ thống ổn định với 35 bưu cục, 48 điểm bưu điện văn hóa xã và 216 đại lý bưu điện, điểm giao dịch chuyển phát. Cần Thơ có 2 nhà máy cấp nước sạch có công suất 70.000 m³/ngày, và dự kiến xây dựng thêm một số nhà máy để có thể cung cấp nước sạch 200.000 m³/ngày.
3.1.4 Giáo dục và Y Tế
Giáo dục
Tính đến ngày 30 tháng 09 năm 2008, thành phố Cần Thơ có 255 trường học ở các cấp phổ thông, đứng thứ 11 ở khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long. Tại các bậc bậc đại học và cao đẳng, thành phố có nhiều trường đại học hàng đầu khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long như Trường Đại học Cần Thơ, Đại học Y Dược Cần Thơ, Đại học Dân lập Tây Đô Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ, Đại Học Nam Cần Thơ, và các chi nhánh của các trường trung cấp, cao đẳng và đại học khác trên địa bàn thành phố
Y tế
Trong năm 2008, Thành phố Cần Thơ có 83 cơ sở khám chữa bệnh trực thuộc Sở Y tế. Trong đó có 15 bệnh viện, 8 phòng khám đa khoa khu vực và 60 trạm y tế phường xã, tổng số giường bệnh là 1.600 giường, trong đó các bệnh