Chương 3 MÔ HÌNH, PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2 Xây dựng thang đo
3.2.2 Biến độc lập và thang đo
Biến độc lập, dấu kỳ vọng và cách thức tạo biến giả
Dấu kỳ vọng của các biến độc lập được giả định trong mô hình theo đề xuất trong các nghiên cứu của Loukopoulos và cộng sự (2005), Rienstra và cộng sự (1999) Sổlen and Kallbekken (2010). Cụ thể:
Fuel: Mô tả lượng xăng tiêu thụ qua việc khảo sát tiền xăng cá nhân phải trả trung bình trong một tháng là bao nhiêu.
Dấu “-“ cho thấy tiền xăng càng cao thì mức độ ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu càng thấp.
Income: Mô tả tổng thu nhập bình quân trong một tháng của cá nhân.
Dấu “+” cho thấy nếu tổng thu nhập bình quân càng cao thì mức độ ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu càng lớn.
Motor: Mô tả mức độ đồng ý của bạn về ý kiến :”Tôi sẽ chỉ đi xe máy, nhất quyết không đi phương tiện khác, dù nó có tốt đến đâu”.
Dấu “+” đến “-“ cho thấy nếu bạn hoàn toàn không đồng ý với phát biểu trên, sự ủng hộ của bạn với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là cao và ngược lại khi bạn hoàn toàn đồng ý quan điểm trên, sự ủng hộ của bạn với thuế này là thấp.
Alt_public: Mô tả mức độ đồng ý của bạn về ý kiến:”Gần nhà tôi có các phương tiện công cộng thuận lợi để đi làm, đi học”.
Dấu “-“ đến “+” cho thấy nếu bạn hoàn toàn không đồng ý với phát biểu trên, sự ủng hộ của bạn với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp và ngược lại khi bạn hoàn toàn đồng ý quan điểm trên, sự ủng hộ của bạn với thuế này là cao.
Alt_walk: Mô tả mức độ đồng ý của bạn về kiến: “ Nhà tôi gần chỗ làm, chỗ học”
Dấu “-“ đến “+”cho thấy nếu bạn hoàn toàn không đồng ý với phát biểu trên, sự ủng hộ của bạn với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp và ngược lại khi bạn hoàn toàn đồng ý quan điểm trên, sự ủng hộ của bạn với thuế này là cao.
Env_ congest: Đánh giá tác động của vấn đề quá tải xe gắn máy gây ra cho xã hội về phương diện kẹt xe, ùn tắc giao thông.
Env_climate: Đánh giá tác động của vấn đề quá tải xe gắn máy gây ra cho môi trường về phương diện thay đổi khí hậu.
Env_accident: Đánh giá tác động của vấn đề quá tải xe gắn máy gây ra cho xã hội về phương diện tai nạn giao thông.
Env_noise: Đánh giá tác động của vấn đề quá tải xe gắn máy gây ra cho xã hội về phương diện ô nhiễm tiếng ồn.
Env_air: Đánh giá tác động của vấn đề quá tải xe gắn máy gây ra cho môi trường về phương diện ô nhiễm không khí.
Dấu “-“ đến “+” cho thấy nếu bạn không quan tâm đến các vấn đề do quá tải xe máy gây ra cho xã hội và môi trường, sự ủng hộ của bạn đối với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp. Ngược lại nếu bạn rất quan tâm các vấn đề trên, bạn sẽ ủng hộ mạnh thuế này.
Effect: Mô tả mức độ đồng ý của bạn về ý kiến :” Tăng thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu sẽ làm giảm lương xe máy và khí thải tại Việt Nam”.
Dấu “-“ đến “+”cho thấy nếu bạn hoàn toàn không đồng ý với phát biểu trên, sự ủng hộ của bạn với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp và ngược lại khi bạn hoàn toàn đồng ý quan điểm trên, sự ủng hộ của bạn với thuế này là cao.
Regress: Mô tả mức độ đồng ý của bạn về ý kiến “Tăng thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu sẽ làm ảnh hưởng tiêu cực đến người thu nhập thấp”.
Dấu “+” đến “-“ cho thấy nếu bạn cho thấy nếu bạn hoàn toàn không đồng ý với phát biểu trên, sự ủng hộ của bạn với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là cao và ngược lại khi bạn hoàn toàn đồng ý quan điểm trên, sự ủng hộ của bạn với thuế này là thấp.
Luxury: Thể hiện sự đánh giá về việc sở hữu xa hơi là xa xỉ hay cần thiết.
Dấu “-“ cho thấy nếu bạn đánh giá xe hơi là cần thiết, sự ủng hộ của cá nhân về thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp.
Dấu “+” cho thấy nếu bạn cho rằng sở hữu xe hơi là xa xỉ, sự ủng hộ của cá nhân về thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là cao.
Trust: Mô tả mức độ đồng ý của bạn về ý kiến “Chính phủ sẽ sử dụng một cách hợp lý tiền thu được từ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu.
Dấu “-“ đến “+”cho thấy nếu bạn hoàn toàn không đồng ý với phát biểu trên, sự ủng hộ của bạn với thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp và ngược lại khi bạn hoàn toàn đồng ý quan điểm trên, sự ủng hộ của bạn với thuế này là cao.
Male: Giới tính (nam ) của cá nhân được khảo sát.
Dấu “-“ thể hiện mức độ ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là thấp nếu cá nhân đó là nam.
Dấu “+” thể hiện mức độ ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu là cao nếu cá nhân đó là nữ.
Education: Trình độ học vấn của người được khảo sát.
Dấu “-“ đến “+” cho thấy nếu cá nhân có trình độ học vấn thấp, sự ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu của cá nhân đó thấp và nếu cá nhân có trình độ học vấn cao, sự ủng hộ thuế bảo vệ môi trường đối với xăng dầu của cá nhân đó cao.
Age: Độ tuổi của cá nhân ngay thời điểm được khảo sát.
Dấu “-“ đến “+” cho thấy nếu cá nhân nhỏ tuổi sẽ có sự ủng hộ thấp đối với thuế bảo vệ môi trường lênxăng dầu và cá nhân cao tuổi sẽ có ủng hộ cao đối với thuế này.
Theo Kallbekken (2010), cách thức tạo biến giả của các biến chính trong mô hình như sau:
+ Đối với các biến chính như age, fuel và income không có biến giả.
+ Đối với biến chính như luxury, male chỉ có một biến giả. Tuy nhiên biến giả này đóng vai trò như là biến chính do chỉ có hai lựa chọn đối lập nhau.
+ Đối với các biến chính như alt_public, alt_walk, effect, regress, trust có 04 biến giả ( biến giả thứ 3 sẽ bị loại bỏ khi chạy mô hình để tránh hiện tượng đa cộng tuyến)
Nội dung biến chính của mức độ đồng ý các phát biểu và số lựa chọn
Hoàn toàn không
đồng ý Không đồng ý Không đồng ý
Không phản đối Đồng ý Hoàn toàn đồng ý Chỗ làm chỗ học có phương tiện
thuận lợi đi làm đi học (alt_public) Alt_public1 Alt_public2 Alt_public3 Alt_public4 Alt_public5
Nhà tôi gần chỗ làm chỗ học thuận
lợi cho việc đi bộ (alt_walk) Alt_walk1 Alt_walk2 Alt_walk3 Alt_walk4 Alt_walk5
Tăng thuế nhiên liệu sẽ làm giảm lượng xe máy và khí thải tại Việt Nam (effect)
Effect1 Effect2 Effect3 Effect4 Effect5
Tăng thuế nhiên liệu sẽ làm ảnh hưởng đến người thu nhập thấp (regress)
Regress1 Regress2 Regress3 Regress4 Regress5
Chính phủ sẽ sử dụng một cách hợp
lý nguồn thu từ thuế nhiên liệu (trust) Trust1 Trust2 Trust3 Trust4 Trust5
Bảng 3.2: Tổng hợp biến giả của các biến chính có 5 (năm) sự lựa chọn
+ Đối với các biến chính như : env_ congest, env_ climate, env_ accident, env_ noise, env_ air có 03 biến giả ( biến giả thứ 2 sẽ bị loại bỏ khi chạy mô hình).
Nội dung biến chính về mối
quan tâm và số lựa chọn Không quan tâm Ít quan tâm Quan tâm Rất quan tâm
Kẹt xe, ùn tắc giao thông
(env_ congest) Env_ congest1 Env_ congest2 Env_ congest3 Env_ congest4
Thay đổi khí hậu
(env_ climate) Env_ climate1 Env_ climate2 Env_ climate3 Env_ climate4
Tại nạn giao thông
(env_accident) Env_ accident1 Env_ accident2 Env_ accident3 Env_ accident4
Ô nhiễm tiếng ồn
(env_ noise) Env_ noise1 Env_ noise2 Env_ noise3 Env_ noise4
Ô nhiễm không khí
(env_ air) Env _air1 Env_ air2 Env_ air3 Env_ air4
Bảng 3.3: Tổng hợp biến giả của các biến chính có 4 (bốn) sự lựa chọn
Biến độc lập và thang đo
Thang đo của cỏc biến độc lập được thiết kế theo nghiờn cứu của Sổlen và Kallbekken (2010).
Đối với các câu hỏi có cách trả lời theo dạng mở, dữ liệu sẽ được nhập theo đúng kết quả nhận được. Các biến đại diện : Fuel, imcome, age.
Đối với các câu hỏi có cách trả lời theo 05 lựa chọn ( bao gồm motor, alt_walk, alt_public, effect, regress, trust), dữ liệu sẽ được nhập theo cách sau:
+ Đối với câu trả lời được chọn: biến giả đại diện cho câu trả lời thuộc biến chính nhận giá trị là 1
+ Đối với câu trả lời không được chọn: biến giả đại diện cho câu trả lời thuộc biến chính nhận giá trị là 0
Đối với các câu hỏi có cách trả lời theo 04 lựa chọn ( bao gồm env_ congest, env_ climate, env_ accident, env_ noise, env_ air, education), dữ liệu sẽ được nhập theo cách sau:
+ Đối với câu trả lời được chọn: biến giả đại diện cho câu trả lời thuộc biến chính nhận giá trị là 1.
+ Đối với câu trả lời không được chọn: biến giả đại diện cho câu trả lời thuộc biến chính nhận giá trị là 0.
Đối với các câu hỏi có cách trả lời theo 02 lựa chọn ( bao gồm male, luxury), dữ liệu được nhập theo cách sau:
+ Đối với câu trả lời là male: biến chính male sẽ nhận giá trị là 1 và nếu là female sẽ nhận giá trị là 0.
+ Đối với câu trả lời là “Có”, biến chính luxury nhận giá trị là 1 và nếu câu trả lời là “Không” sẽ nhận giá trị là 0.