Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ô nhiễm rác thải sinh hoạt đang là thách thức nghiêm trọng tại Việt Nam trong tiến trình đô thị hóa nhanh chóng. Theo thống kê của Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2019, tổng khối lượng chất thải rắn sinh hoạt phát sinh tại khu vực đô thị đạt khoảng 38.000 tấn/ngày, tại khu vực nông thôn là khoảng 32.000 tấn/ngày, cùng với 25 triệu tấn chất thải rắn công nghiệp mỗi năm. Cơ quan này dự báo đến năm 2025, tỷ lệ phát sinh chất thải rắn sinh hoạt sẽ tiếp tục tăng thêm từ 10% đến 16%. Mặc dù tải lượng rác thải liên tục gia tăng, phương thức xử lý chủ yếu tại Việt Nam vẫn dừng lại ở việc thu gom hỗn hợp để chôn lấp hoặc đốt thủ công, gây lãng phí tài nguyên tái chế, tiêu tốn ngân sách xử lý và tiềm ẩn nguy cơ ô nhiễm thứ cấp kéo dài.

Nhằm thiết lập hành lang pháp lý giải quyết triệt để vấn đề này, Luật Bảo vệ Môi trường năm 2020 đã quy định lộ trình bắt buộc: từ ngày 01/01/2022, phân loại chất thải rắn sinh hoạt là nghĩa vụ của mọi cá nhân và hộ gia đình. Tại thành phố Hà Nội – trung tâm kinh tế có tỷ lệ đô thị hóa đạt 38,4% (năm 2019, theo Tổng cục Thống kê, cao hơn mức trung bình 35% của cả nước) – áp lực rác thải sinh hoạt phát sinh mỗi ngày là rất lớn. Tuy nhiên, theo Báo cáo số 213/BC-UBND, chỉ số tái chế và tái sử dụng chất thải của thành phố mới chỉ đạt khoảng 16,5%, cách xa mục tiêu 95% vào năm 2025. Thống kê của Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội năm 2021 ghi nhận chỉ khoảng 30% hộ gia đình thực hiện phân loại rác tại nguồn, 70% còn lại vẫn duy trì thói quen xả rác hỗn hợp do thiếu kiến thức, thiếu cơ sở hạ tầng thu gom chuyên biệt và chưa hình thành nếp sống phân loại.

Xuất phát từ thực trạng trên, khóa luận tốt nghiệp của tác giả Mai Phương Thảo tập trung giải quyết các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể:

  • Mục tiêu nghiên cứu:
    1. Mục tiêu chung: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác thải của hộ gia đình tại thành phố Hà Nội; từ đó đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao ý định và hành vi phân loại rác thải sinh hoạt của người dân.
    2. Mục tiêu cụ thể:
      • Xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác thải sinh hoạt của hộ gia đình tại thành phố Hà Nội.
      • Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ý định và hành vi phân loại rác thải sinh hoạt.
      • Đề xuất những nhóm giải pháp thực tiễn nhằm gia tăng tỷ lệ người dân tham gia phân loại rác thải tại nguồn.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    1. Có những yếu tố nào tác động đến hành vi phân loại rác thải sinh hoạt của hộ gia đình tại thành phố Hà Nội?
    2. Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến ý định của người dân trong hoạt động phân loại rác thải sinh hoạt tại nguồn tại thành phố Hà Nội như thế nào?
    3. Cần triển khai những giải pháp nào để nâng cao tỷ lệ người dân phân loại rác thải sinh hoạt tại nguồn?
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
    • Đối tượng nghiên cứu: Hành vi phân loại rác thải sinh hoạt tại nguồn của hộ gia đình.
    • Đối tượng khảo sát: Các cá nhân đại diện cho hộ gia đình đang sinh sống thực tế trên địa bàn thành phố Hà Nội.
    • Phạm vi không gian: Toàn bộ địa bàn thành phố Hà Nội.
    • Phạm vi thời gian: Thu thập dữ liệu sơ cấp từ ngày 03/04/2023 đến ngày 03/05/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và các khái niệm nền tảng

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết dựa trên hai mô hình kinh điển trong tâm lý học hành vi và kinh tế học ứng dụng:

  1. Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA): Do Fishbein và Ajzen phát triển năm 1975, giả định rằng hành vi thực tế chịu sự dẫn dắt trực tiếp của ý định hành vi (Behavioural Intention - BI). Ý định này lại được quyết định bởi hai biến số cấu thành: Thái độ hướng đến hành vi (Attitude - ATT) và Chuẩn chủ quan (Subjective Norms - SN).
  2. Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior – TPB): Do Ajzen hoàn thiện năm 1991 nhằm khắc phục hạn chế của TRA khi cá nhân không có toàn quyền kiểm soát hành vi theo ý chí. TPB bổ sung biến số Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control - PBC) tác động đồng thời lên cả ý định hành vi và hành vi thực tế (Waste Separation Behavior - WSB).

Hệ thống khái niệm và khung pháp lý điều chỉnh trong khóa luận bao gồm:

  • Hành vi (Behavior): Các hoạt động hoặc phản ứng của một cá nhân/nhóm đối với kích thích bên trong và bên ngoài nhằm giải quyết một hoàn cảnh cụ thể (theo Dominic Onyedikachi, Abu Sayed, Levitis et al., 2009).
  • Chất thải rắn sinh hoạt: Căn cứ theo Khoản 3 Điều 2 Nghị định 59/2007/NĐ-CP và Điều 75 Luật Bảo vệ Môi trường 2020, chất thải rắn sinh hoạt là chất thải ở thể rắn phát sinh trong sinh hoạt cá nhân, hộ gia đình, bao gồm ba phân nhóm chính: (1) Chất thải rắn có khả năng tái sử dụng, tái chế; (2) Chất thải thực phẩm; (3) Chất thải rắn sinh hoạt khác.
  • Quản lý và phân loại chất thải: Khái niệm quản lý chất thải rắn theo Khoản 15 Điều 3 Luật Bảo vệ Môi trường 2014 là chuỗi quá trình khép kín gồm phòng ngừa, giảm thiểu, giám sát, phân loại, thu gom, vận chuyển, tái sử dụng, tái chế và xử lý chất thải (Seadon, 2010). Phân loại tại nguồn là tiền đề quyết định hiệu quả kinh tế và môi trường của toàn bộ quy trình.

Phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu

Khóa luận vận dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng theo quy trình 2 bước:

  • Nghiên cứu định tính (sơ bộ): Rà soát các tài liệu thứ cấp trong và ngoài nước; hiệu chỉnh, bổ sung các biến đặc thù vào mô hình TPB gốc; thiết kế thang đo Likert 5 mức độ và thử nghiệm bảng hỏi sơ bộ để hiệu chỉnh câu từ phù hợp ngữ cảnh sinh hoạt của cư dân Hà Nội.
  • Nghiên cứu định lượng (chính thức): Khảo sát thông qua bảng câu hỏi thu thập từ các hộ gia đình trên địa bàn Hà Nội. Dữ liệu làm sạch được nhập và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS (Statistical Package for the Social Sciences).

Quy trình phân tích dữ liệu trên SPSS thực hiện tuần tự qua các kỹ thuật:

  1. Thống kê mô tả: Phân tích cơ cấu nhân khẩu học của mẫu điều tra và giá trị trung bình của các chỉ báo quan sát.
  2. Đánh giá độ tin cậy thang đo: Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha (loại các biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3; thang đo đạt độ tin cậy khi Alpha > 0,6).
  3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Tiến hành riêng rẽ cho nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc; kiểm định tính thích hợp qua chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin > 0,5), kiểm định Bartlett (sig < 0,05), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) và phương sai trích.
  4. Phân tích tương quan Pearson: Kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến nhằm phòng ngừa hiện tượng đa cộng tuyến.
  5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội (OLS) và ANOVA: Ước lượng hai mô hình hồi quy độc lập:
    • Mô hình 1: Ước lượng các nhân tố tác động đến Ý định phân loại rác thải (BI).
    • Mô hình 2: Ước lượng tác động của Ý định (BI) và Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) đối với Hành vi phân loại rác thải thực tế (WSB).
    • Kiểm tra các khuyết tật của mô hình hồi quy qua biểu đồ phân tán phần dư chuẩn hóa Scatterplot và biểu đồ tần số P-P plot.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở lý luận về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác thải của hộ gia đình

Chương 1 hệ thống hóa các tài liệu khoa học quốc tế và trong nước, đồng thời phân tích cơ sở lý thuyết hành vi và tác động môi sinh của chất thải rắn sinh hoạt.

1. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm tiền nhiệm: Tác giả phân tích so sánh các nghiên cứu điển hình nhằm xác định các chiều kích tác động đến ý định và hành vi phân loại rác thải:

Tác giả (Năm công bố) Địa bàn và cỡ mẫu Phương pháp Kết quả chính
Bing Chen & Jiwon Lee (2020) Nam Ninh, Trung Quốc (n = 371) PLS-SEM (SmartPLS) Quy định chính sách tác động mạnh nhất đến thái độ từ bên ngoài; nhận thức hậu quả tác động mạnh nhất từ bên trong; thái độ ảnh hưởng thuận chiều mạnh nhất đến ý định (hệ số 0,47).
Lin Xu và cộng sự (2017) Hàng Châu, Trung Quốc (n = 628) PLS-SEM Hành vi trong quá khứ là nhân tố dự đoán mạnh nhất ý định và hành vi; chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức tác động có ý nghĩa; thái độ không có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05.
Decai Tang và cộng sự (2022) Thượng Hải, Trung Quốc SPSS, ANOVA, Hồi quy Biện pháp thưởng phạt có tác động mạnh nhất (0,157), tiếp theo là tiêu chuẩn phân loại (0,131), tuyên truyền giáo dục (0,121), chuẩn chủ quan, kiến thức và thái độ môi trường.
Lin Shen và cộng sự (2018) Hà Bắc, Trung Quốc (n = 524 thanh niên) TPB mở rộng Nghĩa vụ đạo đức nhận thức và nhận thức kiểm soát hành vi tác động mạnh nhất đến ý định; thái độ và mối quan tâm môi trường không tác động rõ rệt.
Ying Ma và cộng sự (2020) Thiểm Tây, Trung Quốc (n = 688 nông dân) Phân tích chi phí - lợi ích Lợi ích tinh thần tác động tích cực; lợi ích vật chất không đáng kể; chi phí thời gian và thể lực tác động tiêu cực đến hành vi phân loại.
Nguyễn Thị Hồng Huế và cộng sự (2021) Các tỉnh phía Bắc, Việt Nam SEM (MLE) Ý định tác động mạnh nhất đến hành vi, tiếp theo là nhận thức chính sách và nhận thức rác thải; chuẩn chủ quan không có ảnh hưởng đến ý định.
Trần Phạm Khánh Toàn (2020) TP. Hồ Chí Minh (n = 487) Hồi quy SPSS 20.0 Kiến thức phân loại tác động mạnh nhất (Beta = 0,345), tiếp theo là tuyên truyền, chuẩn xã hội, thái độ, luật pháp; kiểm soát hành vi nhận thức mang hệ số âm (-0,177).
Nguyễn Đức Phương (2019) Quận 3, TP. Hồ Chí Minh (n = 221) Hồi quy SPSS ($R^2$ hiệu chỉnh = 0,689) 5 nhân tố tác động cùng chiều: kiến thức, tuyên truyền, chuẩn chủ quan, thái độ, quy định; yếu tố sự bất tiện tác động ngược chiều.

2. Khoảng trống nghiên cứu: Tác giả chỉ ra rằng các nghiên cứu quốc tế phần lớn thực hiện tại Trung Quốc hoặc các quốc gia phát triển, tập trung vào đối tượng sinh viên hoặc thanh niên, chưa phản ánh đầy đủ bối cảnh văn hóa - xã hội và lối sống hộ gia đình tại Việt Nam. Tại Việt Nam, các công trình trước đây đa phần khảo sát tại khu vực phía Nam (TP. Hồ Chí Minh, Bình Dương), đồng thời chủ yếu dừng lại ở việc đo lường "ý định" mà chưa kiểm định mối liên kết trực tiếp từ "ý định" sang "hành vi thực tế" tại địa bàn đặc thù như Thủ đô Hà Nội.

3. Cơ sở lý luận về tác hại của chất thải và nguyên tắc phân loại:

  • Tác động môi trường và sức khỏe: Chất thải hữu cơ chôn lấp tạo ra lượng khí mê-tan ($CH_4$) chiếm 20% tổng lượng $CH_4$ toàn cầu do con người phát thải, tiềm ẩn nguy cơ cháy nổ; nước rỉ rác từ các bãi rác không lót đáy thẩm thấu gây ô nhiễm tầng nước ngầm và nước mặt (Giang et al., 2018). Đốt rác thủ công phát tán tro bay, bụi mịn và các khí độc hại (Assamoi & Lawryshyn, 2012). Công nhân vệ sinh và trẻ em là những nhóm dễ tổn thương nhất trước các bệnh truyền nhiễm (dịch tả, sốt xuất huyết) và nhiễm độc hóa chất.
  • Nguyên tắc phân loại rác: Tổng hợp tiêu chuẩn của Ủy ban Quản lý Chất thải rắn Quốc gia (NSWMC), Paul Connett và Điều 75 Luật Bảo vệ Môi trường 2020: bắt buộc phân chia rác tại nguồn thành ba dòng: rác tái chế, rác thực phẩm và rác thải khác; quy định rõ phương thức chứa đựng bao bì đối với hộ gia đình đô thị và nông thôn.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu

Chương 2 mô tả quá trình xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất, thiết lập hệ thống giả thuyết và quy trình xử lý dữ liệu.

  1. Mô hình nghiên cứu đề xuất: Mô hình được tích hợp từ TPB và các nghiên cứu thực nghiệm tiền nhiệm, cấu thành bởi 7 nhóm biến độc lập tác động đến 2 biến phụ thuộc:
    • Các biến độc lập: Thái độ đối với hành vi phân loại rác (ATT - Attitude), Chuẩn chủ quan (SN - Subjective Norms), Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC - Perceived Behavioral Control), Kiến thức phân loại rác thải (KNO - Knowledge), Tuyên truyền và giáo dục (PE - Propaganda and Education), Chính sách và quy định pháp luật (PR - Policies and Regulations), Tiêu chuẩn phân loại rác (CC - Classification Criteria).
    • Các biến phụ thuộc: Ý định phân loại rác thải (BI - Behavioural Intention) và Hành vi phân loại rác thải sinh hoạt thực tế (WSB - Waste Separation Behavior).
  2. Mã hóa và xây dựng hệ thống giả thuyết:
    • Các biến độc lập (ATT, SN, PBC, KNO, PE, PR, CC) được giả định có mối quan hệ đồng biến (tác động tích cực) đối với Ý định phân loại rác thải (BI).
    • Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) và Ý định phân loại (BI) được giả thuyết có tác động trực tiếp cùng chiều đến Hành vi phân loại rác thải thực tế (WSB).
  3. Quy trình thu thập và công cụ phân tích:
    • Phương pháp chọn mẫu: Phát bảng hỏi cấu trúc trực tiếp và trực tuyến đến đại diện các hộ gia đình cư trú trên các quận/huyện của Hà Nội từ 03/04/2023 đến 03/05/2023.
    • Công cụ: Bảng câu hỏi đo lường theo thang Likert 5 điểm (từ 1 = Rất không đồng ý đến 5 = Rất đồng ý). Dữ liệu được mã hóa làm sạch trước khi đưa vào kiểm định hệ số tương quan, Cronbach’s Alpha, phân tích EFA hai giai đoạn và ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến OLS.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác thải sinh hoạt của hộ gia đình tại thành phố Hà Nội

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm sau khi xử lý dữ liệu khảo sát trên phần mềm SPSS:

  1. Thống kê mô tả dữ liệu điều tra: Mô tả đặc điểm mẫu khảo sát theo các tiêu chí nhân khẩu học: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, khu vực cư trú (nội thành/ngoại thành) và mức thu nhập bình quân của hộ gia đình. Bảng thống kê mô tả phản ánh mức độ nhận biết và thực trạng phân loại rác hiện tại của người dân Thủ đô.
  2. Đánh giá độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha): Tiến hành phân tích độ tin cậy cho từng thang đo biến độc lập (ATT, SN, PBC, KNO, PE, PR, CC) và thang đo biến phụ thuộc (BI, WSB). Các biến quan sát không đạt yêu cầu về hệ số tương quan biến - tổng (< 0,3) bị loại bỏ nhằm đảm bảo các biến giữ lại có hệ số Alpha đạt độ tin cậy chuẩn (> 0,6).
  3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
    • EFA nhóm biến độc lập: Thực hiện qua 2 lần trích xuất (Lần 1 và Lần 2). Chỉ số KMO đạt giá trị trong khoảng 0,5 đến 1,0; kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($p < 0,05$); các biến có trọng số tải (Factor Loading) $< 0,5$ hoặc tải chéo được tinh lọc để định hình cấu trúc các nhóm nhân tố độc lập rõ ràng.
    • EFA nhóm biến phụ thuộc: Kiểm định riêng cho nhân tố Ý định phân loại rác thải (BI) và Hành vi phân loại rác thải (WSB). Kết quả kiểm định KMO và ma trận xoay khẳng định thang đo đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
  4. Phân tích tương quan Pearson: Ma trận tương quan Pearson khẳng định giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính có ý nghĩa thống kê ($p < 0,05$). Mối tương quan giữa các biến độc lập không vi phạm ngưỡng cảnh báo hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội: Khóa luận ước lượng hai mô hình phương trình hồi quy:
    • Mô hình ước lượng Ý định hành vi (BI): Kiểm định giá trị $R^2$, $R^2$ hiệu chỉnh và phân tích phương sai ANOVA cho thấy mô hình đạt độ phù hợp thống kê ($p < 0,001$). Bảng hệ số hồi quy xác định mức độ tác động chuẩn hóa của các biến: Kiến thức (KNO), Tuyên truyền giáo dục (PE), Chính sách quy định (PR), Tiêu chuẩn phân loại (CC), Thái độ (ATT), Chuẩn chủ quan (SN) và Kiểm soát hành vi nhận thức (PBC) đối với Ý định phân loại (BI).
    • Mô hình ước lượng Hành vi thực tế (WSB): Đánh giá mức độ tác động của biến Ý định (BI) và Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) đối với Hành vi phân loại rác thải sinh hoạt (WSB).
    • Kiểm định giả định mô hình: Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa Scatterplot và biểu đồ tần số P-P plot xác nhận phần dư có phân phối chuẩn, không vi phạm các giả định hồi quy tuyến tính. Bảng tổng hợp khẳng định phần lớn các giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận.

Chương 4: Kết luận và đề xuất

Dựa trên kết quả định lượng, chương này tóm lược kết luận và xây dựng hệ thống khuyến nghị nhằm thúc đẩy việc phân loại rác thải tại Hà Nội theo 4 nhóm chính sách:

  1. Nhóm giải pháp về tuyên truyền và giáo dục: Đổi mới nội dung và kênh truyền thông; đưa giáo dục phân loại rác vào trường học từ cấp tiểu học; tận dụng mạng xã hội và hệ thống loa truyền thanh khu dân cư.
  2. Nhóm giải pháp về cơ chế, chính sách và chế tài: Hoàn thiện quy chế quản lý chất thải rắn sinh hoạt đô thị theo Luật Bảo vệ Môi trường 2020; ban hành mức xử phạt cụ thể, khả thi và tăng cường giám sát việc xả rác không đúng quy định của hộ gia đình.
  3. Nhóm giải pháp về hạ tầng và tiêu chuẩn kỹ thuật: Chuẩn hóa hệ thống thùng rác công cộng và thùng rác hộ gia đình theo màu sắc phân định rõ ràng (rác tái chế, rác hữu cơ, rác vô cơ khác); đồng bộ hóa phương tiện thu gom để chấm dứt tình trạng dồn chung rác đã phân loại vào cùng một xe ép rác.
  4. Nhóm giải pháp về khuyến khích kinh tế: Áp dụng các hình thức đổi rác tái chế lấy quà tặng hoặc tích điểm tiêu dùng xanh; hỗ trợ chi phí mua túi phân loại tự phân hủy sinh học.

Kết quả và đóng góp nghiên cứu

Kết quả chính rút ra từ số liệu

  • Đề tài đã lượng hóa cụ thể thực trạng quản lý chất thải tại địa bàn nghiên cứu: Hà Nội chỉ tái chế/tái sử dụng được 16,5% lượng rác phát sinh, với khoảng 30% hộ dân duy trì việc phân loại tại nguồn (Sở TN&MT Hà Nội, 2021).
  • Kiểm định định lượng đã chứng minh các yếu tố thuộc về chính sách công và môi trường bên ngoài đóng vai trò quyết định: Tuyên truyền giáo dục (PE), Chính sách quy định (PR) và Tiêu chuẩn phân loại (CC) tác động trực tiếp cùng chiều đến việc định hình Thái độ (ATT) và Ý định hành vi (BI) của hộ gia đình.
  • Khẳng định khoảng cách giữa ý định và hành vi thực tế: Ý định hành vi (BI) có tác động tích cực đến Hành vi phân loại rác (WSB), nhưng hành vi này chỉ được kích hoạt triệt để khi kết hợp cùng Nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) – tức người dân phải có đủ điều kiện thuận tiện về cơ sở vật chất, thời gian và công cụ phân loại.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt lý luận: Kế thừa và mở rộng mô hình TPB gốc của Ajzen bằng việc tích hợp thêm các nhân tố đặc thù về thể chế và hạ tầng đô thị tại Việt Nam (Kiến thức phân loại, Tuyên truyền giáo dục, Tiêu chuẩn phân loại, Chính sách quy định). Mô hình giải thích rõ cả hai giai đoạn: từ các tiền tố dẫn đến "Ý định", và từ "Ý định" chuyển hóa thành "Hành vi thực tế".
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh thực chứng cho các cơ quan quản lý đô thị của Hà Nội (UBND Thành phố, Sở Tài nguyên và Môi trường) về mức độ phản hồi của người dân Thủ đô trước các yêu cầu bắt buộc của Luật Bảo vệ Môi trường 2020; chỉ ra rằng việc nâng cao nhận thức thông qua truyền thông phải đi đôi với chuẩn hóa hạ tầng thu gom chuyên biệt.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về phạm vi không gian và thời gian: Địa bàn khảo sát giới hạn tại thành phố Hà Nội; khung thời gian thu thập dữ liệu sơ cấp diễn ra trong vòng 01 tháng (từ ngày 03/04/2023 đến ngày 03/05/2023), chưa theo dõi được sự biến đổi hành vi của người dân theo chuỗi thời gian dài hạn.
  • Hạn chế về phương pháp chọn mẫu: Mẫu điều tra phân bổ theo phương pháp thuận tiện và ngẫu nhiên có thể chưa bao phủ đồng đều giữa các quận nội thành có hạ tầng hoàn thiện và các huyện ngoại thành có tập quán sinh hoạt bán nông thôn.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng phạm vi điều tra liên tỉnh tại các vùng đô thị khác nhau ở miền Bắc; nghiên cứu sâu tác động điều tiết (moderating effect) của các biến nhân khẩu học (độ tuổi, thu nhập, thế hệ) hoặc bổ sung các biến số công nghệ mới (ứng dụng số hỗ trợ thu gom rác, trí tuệ nhân tạo phân loại rác tại nguồn).

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho:

  1. Sinh viên và học viên chuyên ngành Kinh tế, Kinh tế chính trị, Kinh tế tài nguyên và môi trường, Quản lý công: Tham khảo quy trình thiết kế nghiên cứu thực chứng ứng dụng mô hình TPB mở rộng, cách xây dựng thang đo và kỹ thuật xử lý dữ liệu khảo sát nhiều giai đoạn trên SPSS (Cronbach’s Alpha, EFA, OLS).
  2. Các nhà hoạch định chính sách và cán bộ quản lý môi trường đô thị: Tham khảo cơ sở dữ liệu thực nghiệm để thiết kế quy chuẩn thùng rác gia đình, xây dựng biểu mức thưởng phạt vi phạm phân loại rác tại nguồn và tổ chức chiến dịch truyền thông phù hợp với tâm lý cư dân đô thị.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các lý thuyết nền tảng nào để nghiên cứu hành vi phân loại rác thải của hộ gia đình?

Khóa luận vận dụng hai khung lý thuyết nền tảng: Lý thuyết hành động hợp lý (TRA - Fishbein & Ajzen, 1975) và Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB - Ajzen, 1991). Dựa trên TPB, tác giả mở rộng mô hình bằng cách bổ sung các biến ngoại sinh gồm: Kiến thức phân loại (KNO), Tuyên truyền giáo dục (PE), Chính sách quy định (PR) và Tiêu chuẩn phân loại (CC).

2. Dữ liệu khảo sát sơ cấp của đề tài được thu thập trong khoảng thời gian nào và ở đâu?

Dữ liệu khảo sát sơ cấp của đề tài được thu thập từ đại diện các hộ gia đình cư trú trên toàn bộ địa bàn thành phố Hà Nội trong khung thời gian từ ngày 03/04/2023 đến ngày 03/05/2023.

3. Tỷ lệ tái chế rác và tỷ lệ hộ dân phân loại rác tại nguồn ở Hà Nội được tác giả trích dẫn là bao nhiêu?

Theo văn bản khóa luận, chỉ số tái chế và tái sử dụng chất thải của Hà Nội chỉ đạt khoảng 16,5% (theo Báo cáo số 213/BC-UBND), thấp hơn nhiều so với mục tiêu 95% vào năm 2025. Thống kê của Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội năm 2021 cho thấy chỉ có khoảng 30% hộ dân thực hiện phân loại rác tại nguồn.

4. Quy trình phân tích dữ liệu trên phần mềm SPSS bao gồm những bước kiểm định nào?

Quy trình phân tích trên SPSS gồm 5 bước: (1) Thống kê mô tả đặc điểm mẫu và các biến; (2) Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha; (3) Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc; (4) Phân tích hệ số tương quan Pearson; (5) Phân tích hồi quy tuyến tính bội OLS và phân tích phương sai ANOVA cho 2 mô hình (biến phụ thuộc BI và biến phụ thuộc WSB).

5. Văn bản pháp luật nào quy định việc phân loại rác sinh hoạt là bắt buộc đối với hộ gia đình từ ngày 01/01/2022?

Đó là Luật Bảo vệ Môi trường năm 2020. Cụ thể, Điều 75 của Luật này quy định từ ngày 01/01/2022, phân loại chất thải rắn sinh hoạt tại nguồn là nghĩa vụ bắt buộc của mọi cá nhân và hộ gia đình, chia rác thành ba loại: rác tái chế, rác thực phẩm và rác thải rắn sinh hoạt khác.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Mai Phương Thảo đã hệ thống hóa cơ sở lý luận và kiểm định thực nghiệm thành công mô hình hành vi phân loại chất thải rắn sinh hoạt của hộ gia đình tại thành phố Hà Nội dựa trên khung thuyết hành vi có kế hoạch TPB mở rộng. Thông qua dữ liệu khảo sát và các kỹ thuật kinh tế lượng trên SPSS, nghiên cứu đã lượng hóa được vai trò của thái độ, kiến thức, công tác tuyên truyền và các rào cản kiểm soát hành vi đối với ý định và hành động phân loại rác thực tế. Kết quả nghiên cứu là căn cứ thực tiễn tin cậy, đóng góp hệ thống giải pháp đồng bộ về chính sách, hạ tầng và giáo dục cộng đồng nhằm thực thi hiệu quả các quy định bắt buộc của Luật Bảo vệ Môi trường 2020 tại địa bàn Thủ đô.