Áp d ng các công ngh tiên ti n vào trong xây d ng cơng trình cơng nghi p Tp. HCM (công ngh ph HPS, công ngh MODLET, công ngh t đ ng DESIGO); y m nh ho tăđ ng nghiên c u khoa h c ng d ng, chuy n giao công ngh xanh trong xây d ng cơng trình cơng nghi p t i Tp. HCM;
Áp d ng r ng r iăcácăph ngăphápămô ph ngăn ngăl ngăvàoăgiaiăđo n thi t k . 2.5.8 Nhóm nhân mong mu n c a doanh nghi p và ng i lao đ ng v th c hi n
cơng trình cơng nghi p xanh
Ch đ uăt ămongămu n xây d ngăcơngătrìnhătheoăh ng phát tri n b n v ng [24]; Ch đ uăt ămongămu năcơngătrìnhăđ t ch ng nh n cơng trình xanh [24]; Mong mu n c aăng iălaoăđ ngăđ c làm vi cătrongămôiătr ng lành m nh c a cơng trình cơng nghi p xanh.
T ng k t ch ng 2: Ch ngă2ăđư trình các thông tin t ng quan bao g m các khái ni m,ăđ nhăngh aăliênăquan,ăquy trình l p và th c hi n d ánăđ uăt ăxâyăd ng theo tiêu chu n xanh,ăcácăc ăs nghiên c u, các nghiên c uăliênăquanătr căđây.ăTrongă ch ngănàyăc ngătrìnhăbàyărõăcácăy u t nhăh ngăđ n vi c tri n khai th c hi n d
ánăđ uăt ăxây d ng cơng trình cơng nghi p theo tiêu chí cơng trình xanh t i Tp. HCM,
trongăđóă7ănhómănhânăt đ c l p v i 45 y u t ,ătácăđ ng lên nhóm nhân t ph thu c v i 3 nhân t .
PH NGăPHÁPăNGHIểNăC U
Gi i thi u ch ng: Ch ngă3ătrìnhăbàyăquyătrìnhănghiênăc u và thu th p d li u, các công c đ c áp d ng trong quá trình th c hi n nghiên c u,ăcácăph ngă
pháp s d ng trong phân tích d li u và lý thuy tăliênăquanăđ năcácăph ngăphápăđó.
3.1 Quy trình nghiên c u
S đ 3.1 Quy trình nghiên c u
Kinh nghi m v thi t k , xây d ng các cơng trình cơng nghi p trênăđa bàn Tp. HCM Xácăđnh v năđ nghiên c u Th c tr ng công nghi p xanh t i Tp. HCM Xuăh ng phát tri n b n v ng trên th gi i M c tiêu nghiên Lý thuy t t các nghiên c uătr c Ph ng v n chuyên gia Nghiên c u nh ng đ xu t v pháp lý liênăquanăđ n xây d ng b n v ng Các y u t nhăh ngăđ n vi c tri n
khai th c hi n d ánăđ uăt ăxâyăd ng cơng trình cơng nghi p theo tiêu chí
cơng trình xanh t i Tp. HCM B ng câu h i kh o sát Kh o sát Thu th p s li u Ki măđ nhăthangăđo Ki mătraăđ tin c y b ngăCronbach’să Alpha Phân tích nhân t
Ki măđnh mơ hình H iăquyăđaăbi n Phân tích EFA xu t gi i pháp ánhăgiáăậ k t lu n Ki măđnh s khác bi t v giá tr trung bình gi a các nhóm đ năv cơng tác đ c kh o sát b ng ANOVA test
3.2 Thu th p d li u
3.2.1 Quy trình thu th p d li u
Thu th p d li u v các d án cơng trình cơng nghi p đ t ch ng ch cơng trình xanh t i thành ph H Chí Minh t các tài li u, sách, báo, internet.
Thu th p d li u v các y u t nhăh ngăđ n thành công c a d án xây d ng cơng trình cơng nghi p xanh t các Nhàăđ uăt ,ăNhàăth u xây d ng,ăcácăđ năv t ăv n thi t k , các chuyên gia v xây d ng b n v ng.
S đ 3.2 Trình t thu th p d li u
3.2.2 Cách th c l y m u
- Xác đ nh kích th c m u:
Sau khi l p b ng h i hồn ch nhăvàăđ yăđ các thơng tin c n thi t, ti n hành phân phát kh oăsátăđ thu th p d li u v iăkíchăth c m uăđ l n.ă xácăđ nh kích
th c m u, áp d ng cơng th c [25] sau: N = 2 2 2 / . .(1 ) e p p Z − (2) Trong đó : 2 2 /
Z : là giá tr tra b ng phân ph i chu n c n c trên đ tin c y 1 - .
e : là đ r ng c a c l ng. p : t l thành công
Theo kinh nghi m t nh ng nghiên c u tr c, ch n đ tin c y 95% nên 1- = 0.95 → Z/2= 1.96 B c 1: Xây d ng b ng câu h i B că2:ăXácăđ nh kíchăth c m u B c 3: Phân ph i và thu th p k t qu B c 4: Phân tích d li u kh o sát t B c 5: Ki mătraăđ tin c y c a d li u
Ch n đ r ng c a c l ng e= 0.1 Ch n p= 0.5 cho b ng câu h i kh o sát
N1=怠 苔滞鉄待 泰岫怠貸待 泰岻
待 怠鉄 = 97 m u.
Nh ăv y,ăkíchăth c m u c n ph i t 97. Tuy nhiên theo k t qu th ng kê t nhi u cu c kh o sát thì t l ph n h i ch t 40% - 60% trên t ng s phi u kh o sát
đ căphátăđi.ă căl ng t l ph n h iăđ i v i kh o sát này là 50%,ădoăđóăs phi u ít nh t c năphátăđiălàă194.
- K thu t l y m u:
Hai nhóm k thu t l y m u ph bi n là l y m u xác su t và l y m u phi xác su t [25]: - L y m u xác su t g măcácăph ngăphápăch n m u ng uănhiênăđ năgi n, ch n m u h th ng, ch n m u phân t ng, ch n m u c kh i hay nhi uăgiaiăđo n;
- L y m u phi xác su t bao g măcácăph ngăphápăl y m u thu n ti n, l y m u
đnh m c, l y m uăphánăđoán.
Trong hai k thu t l y m u trên, k thu t l y m u phi xác su t mang nhi uă uă đi m giúp ti t ki m th i gian, chi phí, nghiên c u này ch n áp d ng k thu t l y m u phi xác su t v iăph ngăphápăl y m u thu n ti năđ thu th p thông tin c n thi t. 3.2.3 Cách th c thi t k và phân ph i b ng câu h i
Vi c thu th p d li u trong nghiên c u này ph n l n t k t qu b ng h i v i s l ng l năng i tham gia kh oăsátăd i d ng câu h iăd i d ng tr c nghi m v i
cácăđápăánăs n có. Chính vì v y vi c thi t l p b ng câu h i r t quan tr ng, các câu h i trong b ng kh o sát ph i giúpăng iăđ c d dàng n m b t v năđ đ đ aăraăđánhăgiáă
phù h p, câu h iăđ t ra ph i rõ ràng, ng n g n, d hi u. B ng câu h iăđ c xây d ng theo ba ph n chính:
- Ph n 1: Gi i thi uăkháiăquátăđ tài nghiên c u, lý do và s c n thi t c a cu c kh oăsátăđ ng i tham gia tr l i n m b t thông tin.
- Ph n 2: Thông tin chung, ph n này nh m thu th p các thông tin t ng quát v ng i tham gia tr l i bao g m các câu h i sau:
+ Câu h iă“Có”ăho că“Khơng”ădùngăđ h i v v năđ ng i kh o sát có tham gia ho căch aăthamăgia,ăcóăho c khơng kinh nghi m v d án xây d ng b n v ng;
+ Câu h iăđ c l a ch năđ h i v v trí cơng vi cămàăng i tham gia kh o
+ Câu h i l a ch n v i d li u kho ngăđ h i v s n măkinh nghi m công tác c aăng i tham gia kh o sát;
+ Ngồi ra cịn có câu h i v thông tin liên l c (không b t bu căng i kh o sát tr l i ph n này).
- Ph n 3: Kh o sát v các y u t nhăh ngăđ n vi c th c hi năc ngănh ăthànhă
công c a d ánăđ uăt ăxâyăd ng cơng trình cơng nghi păxanhătrênăđ a bàn Tp. HCM. B ng h i s s d ngăthangăđoăLikertă(doănhàătâmălỦăh căng i M - Likert
phátăminh)ăđ đánhăgiáăm i quan h gi a các y u t v i 5 m căđ [25].
B ng 3.1 Thang đo Likeert
M Că ụăNGH A 1 Không nhăh ng 2 nhăh ng ít 3 nhăh ng trung bình 4 nhăh ng nhi u 5 nhăh ng r t nhi u
uăđi m c aăthangăđoănàyălàăs đ năgi năvàăng i ph ng v n d n m b t và có th d dàng tr l iătheoăquanăđi m c a mình tùy theo m căđ đưăđ căquyă c.
Cách phân ph i b ng câu h i:
phân ph i b ng câu h iăđ t s l ng ph n h i nhi u nh t, s áp d ngăđ ng th iăhaiăph ngăphápăkh o sát:
- Kh o sát tr c ti p: Phát b ng câu h i và ph ng v n tr c ti p. Cách này khá hi u qu và s giúp thu v b ng tr l i v iăđ yăđ thông tin. Tuy nhiên cách này thì m t nhi u th iăgianăvàăchiăphíăchoăng i th c hi n nghiên c u.
- Kh o sát tr c tuy n thông qua các kênh liên l c b ngăinternetănh ăemail,ă
Google formầ Ph ngăphápănàyăthu n ti n v th i gian và không gian cho c ng i th c hi n nghiên c uăvàăng i tham gia kh o sát.
3.2.4 Cách th c duy t d li u
Các k t qu b ng h iănh ăđánhăgiáă nhăh ng có quá nhi uăđápăánăcùngăm t m căđ ;ăng i tr l iăch aăcóăkinhănghi mătrongăl nhăv c xây d ng b n v ng hay nh ng b ng tr l i b khuy t, thi u câu tr l iăđ c lo i b kh i d li uăphânătích,ăđ
khơng nhăh ng sai l ch k t qu nghiên c u.
Các k t qu thu v t nhi u b ng h iăđ c phát ra c năđ c ki m tra, sàn l c s khuy t và s ch ch c a d li u b ng cách tính tốn h s ăc aăCronbach,ătr c khi th c hi n phân tích d li u.
3.3 Các công c nghiên c u
Các công c đ c áp d ng trong nghiên c u này th hi n b ng 3.1.
B ng 3.2 Các công c nghiên c u
STT N iădung Côngăc ănghiênăc u
1
ánhăgiáăth cătr ngăvàăcácăt nă đ ngăv ăxây d ngăb năv ngă ă
Vi tăNam
Sách,ăbáo,ăcácăh iăth o,ăd ălu tăv ăph tătri nă b năv ngă ăVi tăNam
Th oălu năv iănhàăđ uăt
2
Xácăđ nhăcácăy uăt ă nhăh ngă đ năvi căth căhi năcơngătrìnhă
cơngănghi păxanh
Sách,ăbáo,cácătàiăli uăv ăcơngătrìnhăxanhă ă Vi tăNamăvàăth ăgi i
Ph ngăv năchuyênăgia
Cácăv năb năquyăph măphápălu tăliênăquană đ năxâyăd ngăb năv ng
Cácăcơngăc ăđánhăgiáăcơngătrìnhăxanh X ălỦăs ăli u:ăMicrosoftăExcel
3 Thuăth păd ăli u
Ph ngăv nătr căti p B ngăcâuăh iăkh oăsát
G iă&ănh năk tăqu ăkh oăsátăquaăemail
4 Phânătíchăd ăli u
ánhăgiáăthangăđoăb ngăh ăs ăCronbachă
alpha, H s t ngăquanăbi n t ng (item- total correlation)
Phânătíchănhânăt ăkhámăpháăEFA Phânătíchăh iăquyătuy nătínhăb i X ălỦăvàăphânătíchăd ăli u:ăSPSS và Microsoft Excel
3.4 Phân tích d li u
3.4.1 Phân tích đ tin c y b ng h s Cronbach’ alpha
H s Cronbach’săalphaălàăphépăki măđ nh th ng kê v m căđ ch t ch mà các m c h iăthangăđoăt ngăquanăv i nhau [25].
糠 噺 懲貸怠懲 峪な 伐デ凪日転迭弟汝日鉄
弟難鉄 崋 (3)
Trong đó:
: H s Cronbach’s alpha
K: S bi n quan sát trong thang đo
絞超態日: Ph ng sai bi n quan sát th i
絞諜態: Ph ng sai c a t ng thang
B ng 3.3 M c đ đánh giá đ tin c y qua h s Cronbach’s alpha
STT N i dung ánhăgiá
1
Cronbach’să alphaă quáă l n (>0.95)
Các bi nătrongăthangăđoăkhơngăcóă
gì khác bi tănhau(ăngh aălàăcùngăđoă l ng m t n iădungănàoăđó).ăHi n
t ngănàyăg i là hi năt ng trùng l pătrongăđoăl ng.
2 Cronbach’săalphaăt 0.7 ậ 0.9 Thangăđoăcóăđ tin c y t t
3 Cronbach’săalphaă≥ă0.6ă Thangăđoăcóăth ch p nh năđ c v
đ tin c y 4
H s t ngă quană t ng bi n hi u ch nh (corrected item total
correlation)ăă≥ă0.3
t yêu c u
3.4.2 Phân tích One – Way Analysic of Variance (ANOVA):
PhânătíchăANOVAăđ c s d ngăđ xácăđ nh có hay khơng có s khác bi t
gi a tr trung bình c a hai ho c nhi uăh nănhómăđ c l p và chi uăh ng liên h p gi a chúng. Vì v yăđ phân tích s khác bi t v tr trung bình c a nhi u nhóm t ng th ,
thìăph ngăphápăphânătíchăph ngăsaiăm t y u t là m t ki măđ nh phù h p.
Trong nghiên c u,ăphânătíchăph ngăsaiăđ cădùngănh ălàăm t công c đ
xem xét nhăh ng c a m t hay m t s y u t nguyênănhână(đ nhătính)ăđ n m t y u t k t qu (đ nhăl ng).
Phân tích ANOVA là phân tích nhăh ng c a m t y u t nguyên nhân (d ng bi năđ nhătínhăđ n m t y u t k t qu (d ng bi năđ nhăl ng)ăđangănghiênăc u [25]. 3.4.3 Tr trung bình
đ nhăh ng c a các y u t và x p h ng các y u t đó.ăK t qu đánhăgiáăc aăng i tham gia kh o sát v iăn măm căđ trongăthangăđoăLikertăđ cădùngăđ tính tốn tr trung bình cho m i y u t [25]. T đóăx p h ngăđ c các y u t v i m c nhăh ng t th h ngăcaoăđ n th p, t đóăti p t căphânătíchăđ c:
- ụăngh aăc a th h ng các y u t ;
- T c ăs lý thuy t và th c ti n, gi i thích nguyên nhân th h ng cao th p c a t ng y u t ;
- Bình lu n các nhân t ;
- So sánh k t qu v a phân tích v i các k t qu nghiên c uătr c đóăvàăphână tíchăđ c ngun nhân d năđ n s gi ng ho căkhácănhauăđó;ă
- Rút ra nh ng nh năxét,ăđánhăgiá.
3.4.4 Phân tích nhân t EFA
Phân tích nhân t khám phá (Exploratory Factor Analysis ậ EFA): là m t
ph ngăphápăphânătíchăđ nhăl ngădùngăđ rút g n m t t p g m nhi u bi năđoăl ng ph thu c l n nhau thành m t t p bi năítăh nă(g i là các nhân t )ăđ chúngăcóăỦăngh aă h nănh ngăv n ch aăđ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi năbanăđ u. Sau khi ki m tra h s CronbachăAlpha,ăcácăquanăsátăcóăỦăngh aăvàăđ tăđ căđ tin c y nh t
đnh s ti p t căđ aăvàoăphânătíchăEFAăđ đánhăgiáăs ăb tínhăđ năh ng, giá tr h i t và giá tr phân bi t c aăthangăđo.ăPh ngăphápăEFAăs d ngăđ đánhăgiáăs ăb thangăđoăchoăt ng khái ni m b ngăph ngăphápătríchăPrincipalăAxisăFactoring v i
phépăxoayăPromaxă(ph ngăphápătríchănàyăph n nh c u trúc d li uăchínhăxácăh nă ph ngăphápătríchăPrincipalăComponentsăv i phép xoay Varimax) [25].
Cácăb c th c hi n EFA:
S đ 3.3 Các b c th c hi n EFA
M t s tiêu chu năđánhăgiáăbi năđoăl ng trong EFA:
Barlett’să testă ofă sphericity:ă đâyă làă m tă đ iă l ng th ngă kêă đ ki m tra gi thuy t các bi tăkhơngăcóăt ngăquanătrongăt ng th ( ma tr năt ngăquanătrongăt ng th là ma tr năđ năv ).ă i u ki năđ ti n hành phân tích nhân t là các bi n ph i có
t ngăquanăv iănhau.ăDoăđó,ăki măđnh n yăcóăp≤5%ăthìăbácăb gi thuy t H0 t c là Xácăđ nhă v năđ Xâyăd ngă mơ hình t ngăquan Tínhăs ă l ngănhână t Xoay nhân t tătênăvàă gi iăthíchă nhânăt
các bi năcóăt ngăquanăv i nhau. Theo Tr ng và Ng c: KMO( Kaiser-Meyer-Olkin) là ch s dùngăđ ch s xem xét ph h p c a phân tích nhân t . Tr s này l năh nă
0.5 thì phân tích nhân t là thích h p, cịn n u tr s này nh h nă0.5ăthìăphânătíchă
nhân t có kh n ngăkhôngăphùăh p v i d li u.
- i m d ng khi phân tích nhân t cóăEigenăvalueăă≥ă1
- T ngăph ngăsaiătríchăVarianceăextractedă≥ă50%
Theo Mayers và c ng s : Factor loading( h s t i nhân t hay tr ng s nhân t )ălàătiêuăchíăđ m b oăỦăngh aăthi t th c c a EFA [26].
Factorăloadingă>ă0.3ăđ căcoiălàăđ t m c t i thi u
Factorăloadingă>ă0.4ăđ c xem là quan tr ng
Factor loading >ă0.5ăđ căxemălàăcóăỦăngh aăth c ti n
H s Factorăloadingăđ c l a ch n theo c m u: v i c m u 130 thì Factor loading > 0.5 (theo Hair) [27].
3.4.5 t tên và gi i thích các nhân t
Sau khi phân tích nhân t khám phá, t k t qu t ma tr n xoay các nhân t , ti năhànhăđ t tên và gi i thích các nhóm nhân t trênăc ăs các bi n có h s factor loading l n và n m trong cùng m t nhân t , tên các nhân t d aătrênăỦăngh aăcácăbi n n mătrongănhómăđó [25].
3.4.6 Phân tích h i quy tuy n tính b i
H i quy tuy n tính b i là m tătrongăcácăph ngăphápăh iăquy,ădùngăđ d xác
đnh giá tr c a m t bi n ph n h i (bi n ph thu c) d a trên giá tr c a hai hay nhi u bi n khác (các bi năđ c l p). H i quy b iăxácăđ nhăđ căđ phù h p t ng th c a mơ hình, m căđ tácăđ ng c a t ng bi năđ c l p vào t ngăph ngăsaiăđ c gi i thích [25].
Ph ngătrìnhăh i quy tuy n tính b iăđ căxácăđ nhănh ăsau:ă
Y= b0 +b1x1 + b2x2 +ầă+ăbixi +ầă+ăbnxn + e (4) Trong đó: Y: bi n ph thu c b0 là tung đ g c bi là các đ d c c a ph ng trình theo các bi n xi xi các bi n đ c l p e là các sai s
3.4.7 Các tiêu chí trong phân tích h i quy đa bi n
B ng 3.4 Các tiêu chí trong phân tích h i quy đa bi n
STT Tiêu chí ụăngh a 1 Giá tr R2 (R Square), R2 hi u ch nh (Adjusted R Square) - Giá tr R2 và R2 hi u ch nh ph n ánh m căđ gi i thích bi n ph thu c c a các bi năđ c l p trong mơ hình h i quy. - R2 hi u ch nh ph năánhăsátăh năsoăv i R2. M cădaoăđ ng
c a 2 giá tr này là t 0ăđ n 1, tuy nhiên vi căđ tăđ c m c giá tr b ng 1 là g nănh ăkhơngăt ngădùămơăhìnhăđóăt t
đ nănh ng nào. Ch s này n u càng ti n v 1 thì mơ hình
càngăcóăỦăngh a,ăcàngăti n v 0ăthìăỦăngh aămơăhìnhăcàngă
y u.ăTh ng chúng ta ch n m cătrungăgianălàă0.5ăđ phân
raă2ănhánhăỦăngh aăm nh/Ủăngh aăy u, t 0.5ăđ n 1 thì mơ