Kết quả thảo luận cho thấy các lý do và các yếu tố có ảnh hƣởng đến việc thực hiện phân loại chất thải rắn sinh hoạt của ngƣời dân trên địa bàn thành phố Nha Trang nhƣ sau:
Toàn bộ các thành viên thảo luận đều thống nhất với các lý do dẫn đến khó khăn, hạn chế trong thực hiện phân loại chất thải rắn nhƣ tác giả đề cập. Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất đƣợc 100% thành viên tham gia thảo luận nhóm đồng ý thông qua, 4 nhân tố tác động đến ý định phân loại chất thải rắn của ngƣời dân là: Sự bất tiện (BT); Các quy định của nhà nƣớc (QD) và Công tác tuyên truyền (TT); Thái độ (TD).
Nhƣ vậy, sau khi nghiên cứu định tính, tác giả nhận thấy không có gì khác biệt so với mô hình nghiên cứu đề xuất, nên tác giả giữ nguyên mô hình nghiên cứu ban đầu bao gồm 04 yếu tố ảnh hƣởng đến ý định phân loại chất thải rắn sinh hoạt của ngƣời dân trên địa bàn Tp. Nha Trang. Bên cạnh đó, sau khi thảo luận, một số thang đo của từng yếu tố đƣợc đa số các thành viên thống nhất điều chỉnh một số biến quan sát, cụ thể nhƣ sau:
42
- Thang đo “Sự bất tiện” đƣợc kế thừa từ nghiên cứu của Philippsen
(2015) và Nguyễn Đức Phƣơng (2019) gồm 5 biến quan sát. Nhóm thảo luận thống nhất giữ nguyên và đƣợc thể hiện ở Bảng 3.1:
Bảng 3.1. Thang đo “Sự bất tiện”
Mã hóa
Biến quan sát gốc Biến quan sát hiệu chỉnh/bổ
sung
Nguồn
BT1 Anh/chị không có thời gian để phân loại Giữ nguyên Philippsen (2015) và Nguyễn Đức Phƣơng (2019 BT2
Việc phân loại chất thải rắn tại nhà là khó khăn, phức tạp BT3 Việc phân loại chất thải rắn
tại nhà tốn nhiều thời gian BT4 Việc phân loại chất thải rắn
tại nhà tốn kinh phí cho việc trang bị các thiết bị cần thiết BT5 Việc phân loại chất thải rắn
tại nhà dễ sai, không đúng kỹ thuật
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
- Thang đo “Các quy định của nhà nƣớc” đƣợc kế thừa từ nghiên cứu của
Hong Nguyen và cộng sự (2019), Nguyễn Đức Phƣơng (2019) và tác giả có điều chỉnh gồm 4 biến quan sát và đƣợc thể hiện ở Bảng 3.2
43
Bảng 3.2.Thang đo “Các quy định của nhà nƣớc”
Mã
hóa Biến quan sát gốc
Biến quan sát hiệu
chỉnh/ bổ sung Nguồn
QD1
Các chính sách, quy định của nhà nƣớc ảnh hƣởng đến ý định về phân loại chất thải rắn sinh hoạt của ngƣời dân
Giữ nguyên Hong Nguyen và cộng sự (2019); Nguyễn Đức Phƣơng (2019), tác giả có điều chỉnh QD2 Các chính sách, quy định của nhà nƣớc quy định rõ trách nhiệm của mỗi ngƣời dân trong việc phân loại chất thải rắn sinh hoạt
Trách nhiệm của mỗi ngƣời dân đƣợc quy định cụ thể trong chính sách của nhà nƣớc
QD3 Anh/chị sẽ tuân thủ các quy định của nhà nƣớc về phân loại chất thải rắn sinh hoạt
Giữ nguyên
QD4
Các chính sách, quy định của nhà nƣớc quy định rõ việc kiểm tra, xử phạt đối với cá nhân không thực hiện phân loại chất thải rắn sinh hoạt
Công tác kiểm tra và xử phạt đối với cá nhân không thực hiện đƣợc quy định cụ thể trong chính sách của nhà nƣớc
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
- Thang đo “Công tác tuyên truyền”
Thang đo “Công tác tuyên truyền” đƣợc kế thừa từ nghiên cứu của Wang và cộng sự (2016) và Nguyễn Đức Phƣơng (2019) gồm 3 biến quan sát.
44
Bảng 3.3. Thang đo “Công tác tuyên truyền”
Mã hóa Biến quan sát gốc Biến quan sát hiệu chỉnh/bổ sung
Nguồn
TT1
Việc tuyên truyền các chính sách, quy định của nhà nƣớc về phân loại chất thải rắn sinh hoạt làm tăng nhận thức của ngƣời dân
Giữ nguyên Hong Nguyen và cộng sự (2019); Nguyễn Đức Phƣơng (2019) TT2
Việc tuyên truyền các chính sách, quy định của nhà nƣớc về phân loại chất thải rắn sinh hoạt tạo động lực cho Anh/chị thực hiện phân loại chất thải rắn
TT3
Việc tuyên truyền các chính sách, quy định của nhà nƣớc về phân loại chất thải rắn sinh hoạt tác động tích cực đến ý định phân loại
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
- Thang đo “Thái độ”
Thang đo “Thái độ” đƣợc kế thừa từ nghiên cứu của Hong Nguyen và cộng sự (2019), Nguyễn Đức Phƣơng (2019) và tác giả có điều chỉnh, bổ sung gồm 4 biến quan sát và đƣợc thể hiện ở Bảng 3.4.
45
Bảng 3.4. Thang đo “Thái độ”
Mã hóa Biến quan sát gốc Biến quan sát hiệu chỉnh/bổ sung
Nguồn
TD1 Anh/chị cảm thấy phân loại chất thải rắn là trách nhiệm của mỗi ngƣời
Giữ nguyên
Wang và cộng sự
(2016) TD2 Anh/chị cảm thấy phân loại
chất thải rắn là việc đáng đƣợc khen thƣởng
Anh/chị cảm thấy phân loại chất thải rắn là việc đáng đƣợc biểu dƣơng TD3 Anh/chị cảm thấy phân loại
chất thải rắn là hữu ích
Giữ nguyên
TD4
Anh/chị có nên ủng hộ, tán thành việc phân loại chất thải rắn
Bổ sung
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Thang đo “Ý định phân loại”
Thang đo “Ý định phân loại” đƣợc kế thừa từ nghiên cứu của Ayob và cộng sự (2017) và Nguyễn Đức Phƣơng (2019) gồm 4 biến quan sát và đƣợc thể hiện ở Bảng 3.5.
46
Bảng 3.5. Thang đo “Ý định phân loại” Mã
hóa Biến quan sát gốc
Biến quan sát hiệu chỉnh/bổ sung
Nguồn
YD1 Anh/chị sẽ thực hiện phân loại chất thải rắn sinh hoạt nhƣ một thói quen.
Giữ nguyên
Ayob và cộng sự (2017) và Nguyễn Đức Phƣơng (2019) YD2 Anh/chị sẽ thực hiện phân loại chất
thải rắn sinh hoạt nếu nhƣ các dụng cụ phân loại đƣợc nhà nƣớc hỗ trợ YD3 Anh/chị sẽ chủ động tham gia các
chƣơng trình về phân loại chất thải rắn của nhà nƣớc
YD4
Anh/chị sẽ nói cho ngƣời thân, bạn bè nghe về những lợi ích khi thực hiện phân loại chất thải rắn sinh hoạt nhƣ một thói quen.
Ayob và cộng sự (2017) và Nguyễn Đức Phƣơng (2019)
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
3.2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng
3.2.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Phƣơng pháp lấy mẫu phi xác suất đƣợc lựa chọn để sử dụng trong đề tài nghiên cứu này, trong đó tác giả tiếp xúc trực tiếp với các hộ dân sinh sống trên địa bàn Tp. Nha Trang. Điều này có nghĩa tác giả có thể lựa chọn các đối tƣợng mà tác giả có thể tiếp cận đƣợc. Tuy nhiên, phƣơng pháp này có nhƣợc điểm là không thể xác định đƣợc sai số do lấy mẫu.
Mẫu nghiên cứu sơ bộ (n=50): Tại địa bàn thành phố Nha Trang, tác giả khảo sát những ngƣời dân đang sinh sống tại địa bàn thành phố Nha Trang nhƣng do thời gian làm việc khác nhau nên khó tiếp cận với đối tƣợng khảo sát. Vì vậy, tác giả sử dụng cỡ mẫu n = 50 để đánh giá sơ bộ thang đo.
47
3.2.1.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Tác giả xác định 50 phiếu khảo sát đƣợc thu thập từ ngƣời dân sinh sống trên địa bàn. Sau đó gửi phiếu khảo xác trực tiếp đến cho ngƣời dân và hƣớng dẫn họ thực hiện trả lời theo yêu cầu các câu hỏi trong phiếu khảo sát. Cuối cùng là thu hồi lại tất cả các phiếu đã gửi đi và tiến hành sàn lọc những phiếu hợp lệ và không hợp lệ. Danh sách các ngƣời dân này đƣợc cung cấp từ các tổ dân phố của các phƣờng trên địa bàn thành phố Nha Trang.
3.2.1.3. Phương pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu
Quy trình phân tích dữ liệu đƣợc thực hiện qua hai giai đoạn trong nghiên cứu định lƣợng:
Giai đoạn 1: Nghiên cứu định lƣợng sơ bộ với cỡ mẫu n = 50 ngƣời dân đang sinh sống tại thành phố Nha Trang, kĩ thuật phân tích và tiêu chí đánh giá đƣợc thực hiện theo 2 bƣớc:
Bƣớc 1: Phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là hệ số sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy thƣờng dùng nhất là tính nhất quán nội tại, nói lên mối quan hệ của các biến quan sát trong cùng một thang đo. Để tính Cronbach’s alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lƣờng. Hệ số Cronbach’s alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1] (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Các biến đo lƣờng dùng để đo lƣờng cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. SPSS sử dụng hệ số tƣơng quan biến - tổng hiệu chỉnh. Nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến - tổng (hiệu chỉnh) > 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tuy nhiên, nếu chúng trùng lắp hoàn toàn (r =1) thì hai biến đo lƣờng này thật sự chỉ làm một việc, và chúng ta chỉ cần một trong hai biến là đủ. Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70 - 0.80]. Nếu Cronbach’s alpha >0.60 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
48
Hệ số Cronbach’s alpha phải đƣợc thực hiện trƣớc để loại các biến trƣớc khi thực hiện phân tích EFA. Qui trình này giúp chúng ta tránh đƣợc các biến rác vì các biến rác này có thể tạo nên các nhân tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
- Hệ số KMO thuộc (0;1): Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
- Giá trị Sig < 0.05 - Giá trị Eigenvalue > 1
- Tổng phƣơng sai trích > 50% - Hệ số tải: > 0.5
Nếu thỏa mãn các tiêu chí trên, thang đo đảm bảo tính hội tụ và riêng biệt
Giai đoạn 2: Nghiên cứu định lƣợng chính thức với mẫu nghiên cứu là N = 150 ngƣời dân đang sinh sống tại thành phố Nha Trang. Trình tự các bƣớc thực hiện, kĩ thuật phân tích và tiêu chí đánh giá đƣợc thực hiện nhƣ sau:
+ Bƣớc 1 và bƣớc 2: Giống nhƣ phần nghiên cứu định lƣợng sơ bộ. + Bƣớc 3: Phân tích hệ số tƣơng quan
Trong phân tích tƣơng quan Pearson, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả các biến đều đƣợc xem xét nhƣ nhau. Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến, nhân tố động lực làm việc và các nhân tố khác đều có sự tƣơng quan tuyến tính > 0, vì vậy tiếp tục phân tích hồi quy, cụ thể:
49
r = 0: giữa X và Y không có mối quan hệ r < 0: mối quan hệ ngƣợc chiều
r> 0: Mối quan hệ cùng chiều r: (0; 0.2): không có mối quan hệ r: (0.2; 0.4): mối quan hệ yếu r: (0.4; 0.6) mối quan hệ trung bình r: (0.6; 0.8) mối quan hệ mạnh r: (0.8;1) mối quanh hệ rất mạnh
giá trị Sig của X và Y < 0.05: Giữa X và Y thực sự có mối quan hệ
Bước 4: Phân tích hồi quy
* Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: Giá trị Sig của F < 0.05: Mô hình ƣớc lƣợng là phù hợp
* Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ: Giá trị trung bình bằng 0, phƣơng sai của phần dƣ gần 1: phần dƣ tuân theo luật phân phối chuẩn
* Kiểm định hiện tƣơng đa cộng tuyến: Giá trị phóng đại phƣơng sai < 5; mô hình không bị hiện tƣơng đa cộng tuyến.
* Kiểm định hiện tự tƣơng quan: d: giá trị Dubin Watson 1 < d < 3: Mô hình không bị hiện tƣợng tự tƣơng quan
* Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi: Dựa vào đồ thị phân tán của phần dƣ, nếu phần dƣ phân tán đồng đều, không theo xu hƣớng nào (tăng hoặc giảm), ta nói phƣơng sai phần dƣ không thay đổi.
* Kiểm định giả thuyết nghiên cứu: Nếu giá trị Sig của các hệ số ƣớc lƣợng < 0.05: Biến độc lập ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc.
50
3.3. Mẫu nghiên cứu chính thức
Trong nghiên cứu này, tác giả lấy kích thƣớc mẫu theo công thức N ≥ 5 * x với x là số biến quan sát trong mô hình. Nghiên cứu gồm có 20 biến quan sát, nhƣ vậy kích thƣớc mẫu tối thiểu là 100. Tuy nhiên, để đảm bảo kết quả nghiên cứu đạt đƣợc độ tin cậy và mang tính đại diện cao hơn, kích thƣớc mẫu cần lớn hơn kích thƣớc tối thiểu để dự phòng cho những trƣờng hợp không trả lời hoặc trả lời không đầy đủ. Vì vậy, tác giả thực hiện phát 150 phiếu khảo sát đến các ngƣời dân đang sinh sống trên địa bàn Tp. Nha Trang. Kết quả khảo sát thu hồi đƣợc là 100% số phiếu hợp lệ.
3.4. Kết quả nghiên cứu định lƣợng sơ bộ
3.4.1. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
3.4.1.1. Các thang đo Ý định phân loại
Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Ý định phân loại đƣợc trình bày trong Bảng 3.6.
Bảng 3.6. Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho các thang đo Ý định phân loại
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Sự bất tiện: = 0.922 BT1 14.1800 17.702 .915 .879 BT2 13.2200 21.236 .675 .927 BT3 13.4000 19.796 .730 .917 BT4 13.9000 18.704 .857 .892 BT5 14.0200 18.265 .818 .900
51
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Các quy định của nhà nƣớc: = 0.924
QD1 11.4800 8.173 .999 .847
QD2 11.6063 7.916 .766 .927
QD3 11.4062 8.054 .811 .906
QD4 11.4263 9.376 .767 .920
Công tác tuyên truyền: = 0.854
TT1 6.6400 4.153 .788 .745 TT2 6.5600 3.558 .763 .763 TT3 6.5200 4.377 .642 .871 Thái độ: = 0.872 TD1 11.2800 3.798 .757 .834 TD2 11.4200 3.514 .656 .866 TD3 11.2600 3.258 .745 .830 TD4 11.4000 3.184 .780 .815
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo của Ý định phân loại đƣợc trình bày trong Bảng 3.6, cụ thể nhƣ sau:
Thang đo “Sự bất tiện” gồm có 05 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.992 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo > 0.3 nên đảm bảo độ tin cậy. Thang đo “Sự bất tiện” đáp ứng độ tin cậy và đủ điều kiện phân tích EFA ở bƣớc tiếp theo.
52
Thang đo “Các quy định của nhà nƣớc” gồm có 04 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.924 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo > 0.3 nên đảm bảo độ tin cậy. Thang đo “Các quy định của nhà nƣớc” đáp ứng độ tin cậy và đủ điều kiện phân tích EFA ở bƣớc tiếp theo.
Thang đo “Công tác tuyên truyền” gồm có 03 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.854 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo > 0.3 nên đảm bảo độ tin cậy. Thang đo “Công tác tuyên truyền” đáp ứng độ tin cậy và đủ điều kiện phân tích EFA ở bƣớc tiếp theo.
Thang đo “Thái độ” gồm có 04 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.872 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo > 0.3 nên đảm bảo độ tin cậy. Thang đo “Thái độ” đáp ứng độ tin cậy và đủ điều kiện phân tích EFA ở bƣớc tiếp theo.
3.4.1.2. Thang đo Ý định phân loại
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo Ý định phân loại đƣợc trình bày trong Bảng 3.7, cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.7. Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo Ý định phân loại
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
Ý định phân loại: = 0.909
YD1 11.2200 8.053 .771 .890
YD2 11.3200 8.059 .762 .894
YD3 11.5600 7.027 .829 .871
YD4 11.6200 7.383 .823 .872
53
Thang đo “Ý định phân loại” gồm có 04 biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.909 > 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo > 0.3 nên đảm bảo độ tin cậy. Thang đo “Ý định phân loại” đáp ứng độ tin cậy và đủ điều kiện phân tích EFA ở bƣớc tiếp theo.