Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Quá trình đô thị hóa và gia tăng dân số nhanh chóng tại các đô thị lớn của Việt Nam như Hà Nội, Đà Nẵng và Thành phố Hồ Chí Minh đang tạo ra sức ép nghiêm trọng đối với môi trường thông qua khối lượng chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) phát sinh ngày một lớn. Báo cáo của Bộ Tài nguyên và Môi trường (2021) ghi nhận vào năm 2019, lượng CTRSH trên toàn quốc đạt khoảng 64.648 tấn/ngày (khu vực đô thị chiếm 35.624 tấn/ngày; nông thôn chiếm hơn 28.000 tấn/ngày). Riêng tại Hà Nội, lượng phát sinh đạt trên 6.000 tấn/ngày, trong khi tốc độ tăng bình quân cả nước giai đoạn 2016–2020 duy trì ở mức 10%/năm. Sự quá tải tại các bãi chôn lấp tập trung, điển hình là Khu liên hợp xử lý chất thải Nam Sơn (Sóc Sơn, Hà Nội), đặt ra yêu cầu cấp bách phải đưa quy trình phân loại rác tại nguồn vào quản lý thực tế nhằm giảm tải lượng rác chôn lấp (có thể giảm tới 65% theo Armijo de Vega và cộng sự) và thúc đẩy kinh tế tuần hoàn.

Mặc dù chính sách thí điểm phân loại CTRSH tại nguồn đã được triển khai từ sớm—như dự án JICA (2006–2009) tại 4 phường thuộc Hà Nội (Phan Chu Trinh, Nguyễn Du, Thành Công, Láng Hạ), các chương trình tại TP. Hồ Chí Minh (từ 2002), Hưng Yên, Bắc Ninh, Lào Cai, Bình Dương, Đà Nẵng—nhưng phần lớn đều dừng lại ở kết quả khiêm tốn hoặc gián đoạn sau khi dự án kết thúc. Khoản 1, Điều 75 Luật Bảo vệ môi trường năm 2020 đã quy định lộ trình bắt buộc các hộ gia đình, cá nhân phải thực hiện phân loại CTRSH chậm nhất là ngày 31/12/2024. Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội đã có các hoạt động hưởng ứng như thu gom pin cũ và phổ biến kiến thức môi trường, song việc nhận diện các nhân tố tác động đến hành vi của sinh viên chưa được khảo sát có hệ thống.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu chung: Xác định các yếu tố ảnh hưởng tới lựa chọn phân loại CTRSH tại nguồn của sinh viên Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội, từ đó đề xuất các giải pháp thúc đẩy hành vi này.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về quyết định phân loại CTRSH tại nguồn.
    2. Xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tới quyết định có hoặc không phân loại CTRSH tại nguồn của sinh viên Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội.
    3. Đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao tỷ lệ sinh viên thực hiện phân loại CTRSH tại nguồn.

Câu hỏi nghiên cứu:

  • Câu hỏi 1: Những yếu tố nào gây ảnh hưởng tới quyết định phân loại chất thải rắn sinh hoạt của sinh viên Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội?
  • Câu hỏi 2: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này tới quyết định phân loại chất thải rắn sinh hoạt của sinh viên Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội như thế nào?
  • Câu hỏi 3: Giải pháp nào giúp tăng tỷ lệ phân loại chất thải rắn sinh hoạt tại nguồn của sinh viên Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định phân loại CTRSH tại nguồn của sinh viên.
  • Phạm vi không gian: Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội.
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát thực hiện trong tháng 10 năm 2023 (từ ngày 12/10/2023 đến 29/10/2023).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Khóa luận tiếp cận đối tượng nghiên cứu dựa trên quy định pháp lý của Luật Bảo vệ môi trường năm 2020 và các Nghị định liên quan của Chính phủ (Nghị định năm 2015, 2022) về phân định và phân loại chất thải rắn tại nguồn thành 3 nhóm cơ bản: chất thải có khả năng tái chế/tái sử dụng, chất thải thực phẩm/hữu cơ và chất thải sinh hoạt khác. Tổng quan nghiên cứu quốc tế chỉ ra 4 nhóm nhân tố tiềm năng tác động tới hành vi môi trường:

  1. Đặc điểm nhân khẩu học: Giới tính, thu nhập, nơi ở/sống cùng gia đình, ngành học.
  2. Nhận thức và thái độ: Mức độ hiểu biết về phân loại CTRSH, sự quan tâm tới các vấn đề môi trường, thái độ đối với phân loại rác.
  3. Cơ sở hạ tầng: Sự sẵn có và mức độ thuận tiện của thùng rác phân loại, điểm thu gom, công cụ hỗ trợ.
  4. Chính sách quản lý: Độ đầy đủ của các quy định mang tính bắt buộc và chính sách hỗ trợ/khuyến khích từ chính quyền và nhà trường.

Mô hình nghiên cứu lý thuyết ban đầu được thiết lập với biến phụ thuộc dạng nhị phân $Y$ ($Y = 1$: Sinh viên có phân loại CTRSH tại nguồn; $Y = 0$: Không phân loại) và 10 biến độc lập dự kiến: GENDER, FACULTY, FAMILY, INCOME, FACILITY, KNOWLEDGE, ATTENTION, ATTITUDE, POLICY1, POLICY2.

Tên biến Định nghĩa biến Kỳ vọng dấu
GENDER Giới tính của người trả lời Chưa xác định
FACULTY Ngành học của sinh viên Chưa xác định
FAMILY Sinh viên sống cùng gia đình hay sống độc lập Chưa xác định
INCOME Thu nhập/chi tiêu hàng tháng (VNĐ) (-)
FACILITY Sự sẵn có của cơ sở vật chất hỗ trợ tại nơi sinh sống (+)
KNOWLEDGE Mức độ hiểu biết về việc phân loại CTRSH tại nguồn (+)
ATTENTION Mức độ quan tâm tới các vấn đề môi trường (+)
ATTITUDE Thái độ đối với hành vi phân loại CTRSH tại nguồn (+)
POLICY1 Đánh giá về mức độ đầy đủ của các quy định bắt buộc (+)
POLICY2 Đánh giá về mức độ đầy đủ của chính sách khuyến khích, hỗ trợ (+)

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

  • Phương pháp thu thập dữ liệu: Tác giả kết hợp dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo môi trường quốc gia, các công trình quốc tế và dữ liệu sơ cấp điều tra bằng bảng hỏi cấu trúc qua Google Form. Bảng hỏi gồm 13 câu hỏi chia làm 2 phần: thông tin nhân khẩu học và các thang đo Likert đánh giá nhận thức, cơ sở hạ tầng, chính sách.
  • Phương pháp chọn mẫu: Áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống từ danh sách sinh viên đang học tập tại Trường Đại học Kinh tế tính đến ngày 12/10/2023. Quy mô tổng thể với 10 biến độc lập đòi hỏi cỡ mẫu tối thiểu cho hồi quy Logistic là 130 quan sát; tác giả tiến hành phát 210 phiếu và thu về 207 mẫu hợp lệ.
  • Phương pháp phân tích:
    1. Thống kê mô tả và thống kê so sánh: Mô tả tần số, tỷ lệ phần trăm mẫu; sử dụng kiểm định Levene và Independent Samples T-test để so sánh điểm trung bình thái độ giữa sinh viên nam và nữ.
    2. Kiểm định phân phối và khuyết tật mô hình: Biến thu nhập (INCOME) bị lệch phân phối chuẩn nên được chuyển đổi sang dạng logarit tự nhiên (LnINC). Ma trận tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến; kết quả cho thấy biến ATTITUDE có hệ số tương quan rất cao với ATTENTION, do đó biến ATTITUDE được loại khỏi mô hình hồi quy để tránh hiện tượng đa cộng tuyến.
    3. Mô hình hồi quy Logit nhị phân (Binary Logistic Regression): Dùng để ước lượng mức độ và chiều hướng tác động của các biến độc lập tới xác suất phân loại CTRSH tại nguồn: $$\ln\left(\frac{P}{1 - P}\right) = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_k X_k$$ Quy trình xử lý thực hiện hoàn toàn trên phần mềm IBM SPSS 23.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận, cơ sở thực tiễn về quyết định phân loại chất thải rắn sinh hoạt tại nguồn của sinh viên

Chương này tổng thuật toàn diện các khái niệm pháp lý và cơ sở lý thuyết về hành vi quản lý chất thải. Tác giả đối chiếu các định nghĩa CTRSH theo Luật Bảo vệ môi trường 2020 và các quy chuẩn phân định chất thải. Khung tổng quan phân tích kinh nghiệm quốc tế: Đức áp dụng phân loại bắt buộc từ năm 2015, đưa tỷ lệ tái chế rác đô thị lên 67%, tái chế giấy đạt 90,6%, thủy tinh đạt 82,6%; Nhật Bản sau các chiến dịch phân loại đã cắt giảm 21,8% lượng rác sinh hoạt giai đoạn 2000–2017 (từ 54,83 triệu tấn xuống 42,89 triệu tấn); Trung Quốc triển khai tại các đô thị lớn như Thượng Hải, Hạ Môn nhưng hiệu quả hạn chế do tiêu chí phân loại còn nhầm lẫn và thiếu hạ tầng đồng bộ.

Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam và trên thế giới chỉ ra các khoảng trống: hầu hết các nghiên cứu tập trung vào cấp hộ gia đình hoặc dân cư đô thị nói chung, rất ít nghiên cứu đi sâu vào nhóm sinh viên đại học—đối tượng có mức độ năng động cao, thường xuyên di chuyển nơi ở, ở trọ hoặc ở ký túc xá, chịu sự chi phối mạnh mẽ giữa nhận thức cá nhân và cơ sở vật chất nơi cư trú tạm thời.

Chương 2: Đặc điểm của trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 phác họa lịch sử phát triển của nhà trường từ Khoa Kinh tế Chính trị thuộc Đại học Tổng hợp Hà Nội (thành lập tháng 11/1974), chuyển thành Khoa Kinh tế thuộc Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn (1995), trực thuộc ĐHQGHN (1999) và chính thức thành lập Trường Đại học Kinh tế theo Quyết định số 290/QĐ-TTg ngày 06/3/2007. Trường đào tạo 8 chương trình cử nhân, quản lý hệ thống giảng đường gồm khu E4, E5, Hồ Tùng Mậu và Việt Úc.

Đánh giá điều kiện thực tế cho thấy trường có môi trường quốc tế năng động, mạng lưới câu lạc bộ sinh viên mạnh và đã bước đầu thu gom pin cũ. Tuy nhiên, hệ thống thùng rác phân loại chuyên dụng tại các khu giảng đường chưa hoàn thiện, trường cũng chưa có bộ quy tắc ứng xử hay quy định bắt buộc phân loại rác thải đối với người học. Chương này đồng thời trình bày tường minh quy trình nghiên cứu 7 bước (từ tổng quan tài liệu, thiết kế công cụ, điều tra thử, điều tra chính thức, làm sạch dữ liệu bằng SPSS 23 đến viết báo cáo) và thiết lập mô hình hồi quy logistic nhị phân.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 3 tập trung phân tích thực trạng và kiểm định mô hình định lượng dựa trên 207 quan sát thực tế thu được trong tháng 10/2023. Tỷ lệ sinh viên không phân loại rác chiếm ưu thế (54,59%). Kiểm định Levene ($F = 3,960; \text{Sig} = 0,048 < 0,05$) cho thấy phương sai về thái độ giữa hai giới không đồng nhất; kiểm định t tương ứng cho giá trị $\text{Sig (2-tailed)} = 0,024 < 0,05$, khẳng định có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê về thái độ đối với phân loại CTRSH giữa sinh viên nam và nữ (sinh viên nữ có điểm trung bình thái độ tích cực hơn).

Sau khi kiểm tra phân phối chuẩn biến thu nhập thông qua đồ thị Histogram/Q-Q Plot và logarit hóa thành LnINC, ma trận tương quan Pearson bộc lộ mối liên hệ rất chặt giữa ATTITUDE và ATTENTION. Do đó, tác giả loại bỏ biến thái độ ra khỏi mô hình nhằm triệt tiêu đa cộng tuyến. Mô hình logit rút gọn đạt độ tương thích cao: kiểm định Omnibus $\text{Chi-square} = 178,xxx$ ($\text{Sig} = 0,000$), $-2\text{ Log likelihood} = 106,855$, hệ số Nagelkerke $R^2 = 0,772$, giải thích được 77,2% sự biến thiên của quyết định phân loại rác. Độ dự báo chính xác tổng thể đạt tới 88,9%. Bốn giả thuyết $H_3$, $H_6$, $H_8$, $H_9$ được chấp nhận ở mức ý nghĩa thống kê cao.

Chương 4: Một số giải pháp thúc đẩy sinh viên thực hiện phân loại CTRSH tại nguồn

Dựa trên chiến lược chuyển dịch xanh sẵn có của Trường Đại học Kinh tế (sử dụng đèn LED cảm biến tại tòa E4, đèn LED tại E5, Hồ Tùng Mậu, vòi nước tự động, chương trình giảng dạy về kinh tế tuần hoàn), tác giả đề xuất 4 nhóm giải pháp thực tiễn gắn với kết quả hồi quy:

  1. Tổ chức các sự kiện, tọa đàm môi trường: Tận dụng mạng lưới câu lạc bộ sinh viên nhằm nâng cao nhận thức và mức độ quan tâm về hệ lụy rác thải đô thị.
  2. Phát động các cuộc thi tìm hiểu quy trình phân loại rác: Đổi mới hình thức kiểm tra kiến thức thực tế để biến hiểu biết thành kỹ năng thường nhật.
  3. Ban hành quy định bắt buộc trong khuôn viên trường: Thiết lập các chế tài và tiêu chí thi đua, chuẩn hóa hệ thống thùng rác phân loại tại các giảng đường E4, E5, Hồ Tùng Mậu.
  4. Mở rộng chiến dịch tuyên truyền tại địa phương: Phối hợp quản lý sinh viên ngoại trú tại các khu nhà trọ, ký túc xá nhằm duy trì hành vi đồng bộ giữa môi trường học đường và nơi sinh sống.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu cụ thể

Khảo sát thực trạng trên 207 sinh viên phản ánh tỷ lệ chưa thực hiện phân loại rác tại nguồn còn ở mức cao và tương đối đồng đều qua các khóa học.

Tiêu chí Nhóm phân loại Tỷ lệ không thực hiện (%) Tỷ lệ có thực hiện (%)
Toàn bộ mẫu khảo sát Mẫu gộp (207 sinh viên) 54,59% (113 SV) 45,41% (94 SV)
Theo niên khóa Khóa QH-2020 54,8% 45,2%
Khóa QH-2021 55,6% 44,4%
Khóa QH-2022 51,8% 48,2%
Khóa QH-2023 56,3% 43,8%
Theo ngành đào tạo Tài chính - Ngân hàng 67,7% 32,3%
Kinh tế 59,5% 40,5%
Kinh tế phát triển 56,7% 43,3%
Kinh tế và Kinh doanh quốc tế 55,8% 44,2%
Quản trị kinh doanh 47,8% 52,2%
Kế toán 40,0% 60,0%

Về phân tích hồi quy Binary Logistic, các nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê bao gồm:

  • Sự quan tâm tới môi trường (ATTENTION): Có tác động mạnh nhất. Hệ số $\text{Exp}(B) = 5,978$, nghĩa là khi mức độ quan tâm môi trường tăng thêm 1 đơn vị, xác suất sinh viên thực hiện phân loại CTRSH tăng gấp 5,978 lần.
  • Hiểu biết về phân loại CTRSH (KNOWLEDGE): Hệ số $\text{Exp}(B) = 5,139$, cho thấy sinh viên nắm vững cách thức phân loại có xác suất thực hiện hành vi cao gấp 5,139 lần nhóm thiếu kiến thức.
  • Quy định bắt buộc (POLICY1): Hệ số $\text{Exp}(B) = 3,449$, việc siết chặt và chuẩn hóa các quy tắc chế tài bắt buộc giúp tăng xác suất phân loại lên 3,449 lần.
  • Sống cùng gia đình (FAMILY(1)): Hệ số $B = 1,192; \text{Exp}(B) = 3,293$, chứng minh sinh viên sống cùng gia đình có xác suất phân loại cao gấp 3,293 lần so với sinh viên ở trọ độc lập nhờ sự giám sát và nề nếp gia đình.
  • Hạ tầng cơ sở vật chất (FACILITY): Thể hiện hệ số âm với $\text{Exp}(B)\text{ hiệu chỉnh} = 1,756$ (khi sự đầy đủ tăng 1 đơn vị, xác suất phân loại giảm 1,756 lần theo số liệu tính toán của tác giả).

Phương trình hồi quy thu được: $$\ln\left(\frac{P}{1 - P}\right) = -19,01 + 1,788 \cdot \text{ATTENTION} + 1,637 \cdot \text{KNOWLEDGE} - 0,563 \cdot \text{FACILITY} + 1,238 \cdot \text{POLICY1} + 1,192 \cdot \text{FAMILY}(1)$$

Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp về mặt lý luận: Khóa luận hệ thống hóa cơ sở lý thuyết hành vi phân loại CTRSH thích ứng riêng cho nhóm sinh viên khối ngành kinh tế; tinh chỉnh thang đo các biến tiềm ẩn phù hợp với điều kiện sinh hoạt của sinh viên Việt Nam; chỉ ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa thái độ và sự quan tâm môi trường trong mô hình định lượng.
  • Đóng góp về mặt thực tiễn: Cung cấp bức tranh thực trạng phân loại rác thải tại Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN với các con số cụ thể theo từng ngành học và khóa học; chỉ ra bằng chứng thực nghiệm về vai trò áp đảo của ý thức cá nhân, nếp sống gia đình và quy định bắt buộc, làm cơ sở khoa học để Ban Giám hiệu nhà trường và Đoàn Thanh niên ban hành chính sách nội bộ trước thời điểm mốc Luật Bảo vệ môi trường 2020 có hiệu lực (31/12/2024).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    1. Quy mô mẫu khảo sát chỉ dừng lại ở 207 sinh viên thuộc một đơn vị đào tạo là Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN, chưa đại diện cho sinh viên toàn bộ Đại học Quốc gia Hà Nội hay khối trường đại học kỹ thuật, y dược.
    2. Mẫu khảo sát có cơ cấu giới tính chênh lệch lớn (nữ giới chiếm 75,4%, nam giới chỉ chiếm 24,6%), phản ánh đặc thù sinh viên trường kinh tế nhưng có thể tạo ra độ lệch trong kiểm định so sánh.
    3. Biến quan sát thái độ (ATTITUDE) phải loại khỏi mô hình hồi quy do tương quan tuyến tính chặt với biến quan tâm môi trường (ATTENTION), khiến mô hình chưa tách bạch hoàn toàn được hai khái niệm tâm lý này.
    4. Thời gian điều tra thu thập dữ liệu chỉ thực hiện tập trung trong tháng 10 năm 2023, mang tính chất nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional), chưa phản ánh được sự biến động hành vi theo thời gian.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    1. Mở rộng kích thước mẫu và phạm vi khảo sát liên trường sang các khối ngành kỹ thuật, khoa học tự nhiên, khoa học xã hội để tăng tính đại diện.
    2. Tái cấu trúc và chuẩn hóa lại các thang đo Likert đo lường biến thái độ và sự quan tâm môi trường để khắc phục đa cộng tuyến.
    3. Thực hiện nghiên cứu lặp lại sau thời điểm ngày 31/12/2024 nhằm đánh giá tác động can thiệp của việc thực thi chế tài xử phạt hành chính theo Luật Bảo vệ môi trường 2020.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên chuyên ngành Kinh tế phát triển, Quản lý tài nguyên và môi trường, Kinh tế nông nghiệp và tài nguyên khi triển khai các đề tài nghiên cứu về kinh tế hành vi môi trường. Phần xây dựng bảng hỏi Likert, quy trình chuẩn hóa biến logarit tự nhiên (LnINC) và các thao tác kiểm định mô hình hồi quy Binary Logistic trên SPSS 23 (kiểm định Levene, Omnibus, Wald, chỉ số Nagelkerke $R^2$, ma trận phân loại) trong Chương 2 và Chương 3 có giá trị ứng dụng cao cho các nghiên cứu định lượng xã hội học. Đồng thời, đề tài là tài liệu tham khảo cho Ban Giám hiệu, Đoàn Thanh niên các trường đại học trong việc xây dựng quy chế quản lý rác thải học đường.

Câu hỏi thường gặp

1. Tỷ lệ sinh viên không phân loại rác thải tại nguồn trong mẫu nghiên cứu là bao nhiêu và ngành học nào có tỷ lệ này cao nhất?

Trong tổng số 207 sinh viên được khảo sát hợp lệ, có 54,59% (113 sinh viên) trả lời không thực hiện phân loại CTRSH tại nguồn, chỉ có 45,41% sinh viên có thực hiện. Phân theo ngành đào tạo, ngành Tài chính – Ngân hàng có tỷ lệ sinh viên không phân loại rác cao nhất với 67,7%, tiếp theo là ngành Kinh tế (59,5%), Kinh tế phát triển (56,7%), Kinh tế và Kinh doanh quốc tế (55,8%), Quản trị kinh doanh (47,8%) và thấp nhất là ngành Kế toán (40,0%).

2. Mô hình hồi quy Logistic nhị phân đạt độ phù hợp và tỷ lệ dự báo chính xác như thế nào?

Mô hình hồi quy logit nhị phân của khóa luận đạt mức ý nghĩa kiểm định Omnibus Chi-square ở mức $\text{Sig} = 0,000$, giá trị $-2\text{ Log likelihood} = 106,855$. Hệ số Cox & Snell $R^2$ đạt 0,578 và hệ số Nagelkerke $R^2$ đạt 0,772, cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích được 77,2% sự biến thiên của xác suất phân loại CTRSH. Tỷ lệ dự đoán chính xác tổng thể của mô hình đạt 88,9%.

3. Yếu tố nào có ảnh hưởng mạnh nhất tới quyết định phân loại rác của sinh viên?

Yếu tố "Sự quan tâm tới các vấn đề môi trường" (ATTENTION) có tác động tích cực lớn nhất tới quyết định phân loại rác của sinh viên với hệ số $\text{Exp}(B) = 5,978$. Kế tiếp là yếu tố "Hiểu biết về việc phân loại CTRSH tại nguồn" (KNOWLEDGE) với $\text{Exp}(B) = 5,139$.

4. Tại sao biến "Thái độ đối với việc phân loại CTRSH tại nguồn" không xuất hiện trong phương trình hồi quy cuối cùng?

Trong bước kiểm tra các khuyết tật của mô hình bằng ma trận hệ số tương quan Pearson, biến thái độ (ATTITUDE) và biến sự quan tâm tới môi trường (ATTENTION) xuất hiện hiện tượng tương quan chặt chẽ với nhau. Để triệt tiêu hiện tượng đa cộng tuyến gây sai lệch hệ số ước lượng, tác giả đã chủ động loại bỏ biến ATTITUDE ra khỏi mô hình trước khi chạy hồi quy nhị phân chính thức.

5. Yếu tố sinh hoạt cùng gia đình tác động như thế nào đến hành vi của sinh viên?

Kết quả kiểm định Wald cho thấy biến FAMILY(1) có ý nghĩa thống kê với hệ số $B = 1,192$ và $\text{Exp}(B) = 3,293$. Điều này chứng minh rằng sinh viên sống cùng gia đình có xác suất thực hiện phân loại CTRSH tại nguồn cao gấp 3,293 lần so với sinh viên sống độc lập/ở trọ, do ảnh hưởng tích cực từ sự giám sát, giáo dục và nếp sống quy củ từ phụ huynh.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Xuân Thịnh đã hoàn thành việc nhận diện và lượng hóa các nhân tố quyết định đến hành vi phân loại CTRSH tại nguồn của sinh viên Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN thông qua mô hình hồi quy Binary Logistic với tỷ lệ dự báo chính xác 88,9%. Nghiên cứu xác nhận sự quan tâm môi trường, hiểu biết kỹ thuật, sự hiện diện của quy định bắt buộc và môi trường sống cùng gia đình là những động lực cốt lõi thúc đẩy sinh viên phân loại rác thải. Các kết quả thống kê và kiến nghị trong công trình cung cấp cơ sở dữ liệu thực chứng có giá trị để nhà trường hoàn thiện chiến lược bảo vệ môi trường học đường trước thềm thực thi toàn diện Luật Bảo vệ môi trường 2020.