Phát triển bền vững là gì và đo lường thế nào

Phát triển bền vững là gì và được đo bằng gì

Nếu bạn đang làm đề tài về doanh nghiệp, tiêu dùng, du lịch, đô thị hoặc chính sách công, cụm “phát triển bền vững” thường xuất hiện ở phần cơ sở lý thuyết. Khó ở chỗ đây là một khái niệm rộng. Bạn không thể đưa nguyên cụm này vào bảng hỏi rồi xem đó là một biến đã được đo lường.

Trong nghiên cứu định lượng, phát triển bền vững thường được chuyển thành các khía cạnh có thể quan sát, chẳng hạn hiệu quả kinh tế, trách nhiệm xã hội và bảo vệ môi trường. Tùy đề tài, bạn có thể nghiên cứu khái niệm tổng quát hoặc chỉ tập trung vào một khía cạnh như hành vi tiêu dùng xanh, ý thức môi trường hay trách nhiệm xã hội doanh nghiệp. Các chủ đề liên quan có thể được đối chiếu thêm trong chuyên mục Mô hình nghiên cứu, thang đo tiêu dùng xanh, tiêu dùng xanh là gì và ý thức môi trường là gì.

Một biến tiềm ẩn như phát triển bền vững được đo bằng nhiều biến quan sát. Mỗi biến quan sát là một phát biểu trong bảng hỏi, thường được người trả lời đánh giá trên thang Likert 5 hoặc 7 mức. Ví dụ, người trả lời có thể đánh giá mức đồng ý với phát biểu “Doanh nghiệp sử dụng tài nguyên tiết kiệm” hoặc “Hoạt động của doanh nghiệp tạo lợi ích cho cộng đồng địa phương”.

Bạn cần phân biệt ba lớp khái niệm. Khái niệm lý thuyết là phát triển bền vững. Khía cạnh là nhóm nội dung như môi trường, xã hội và kinh tế. Biến quan sát là từng phát biểu cụ thể dùng để thu thập dữ liệu. Cách phân biệt này giúp bạn tránh việc đặt một câu hỏi quá chung rồi gọi đó là thang đo.

Nguồn thang đo gốc

Với cụm phát triển bền vững, không nên tự ghi một tác giả và một năm như thể có một bộ thang đo duy nhất phù hợp cho mọi ngành. Một thang đo dùng cho nhận thức của người tiêu dùng sẽ khác thang đo dùng để đánh giá thực hành của doanh nghiệp. Bối cảnh, đối tượng trả lời và đơn vị phân tích quyết định nội dung biến quan sát.

Trong phạm vi nguồn được phép sử dụng cho bài này, chưa có một nguồn gốc chuyên biệt về bộ biến quan sát phát triển bền vững để trích dẫn như một thang đo hoàn chỉnh. Vì vậy, bảng dưới đây giúp bạn ghi rõ tình trạng nguồn trước khi xây dựng bảng hỏi, thay vì điền một trích dẫn không kiểm chứng.

Bạn có thể đọc thêm về khái niệm gần với doanh nghiệp tại bài trách nhiệm xã hội doanh nghiệp là gì. Tuy nhiên, đừng lấy toàn bộ biến của trách nhiệm xã hội rồi đổi tên thành phát triển bền vững. Hai khái niệm có thể giao nhau nhưng không mặc nhiên đồng nhất.

Nếu đề tài của bạn đo nhận thức hoặc thái độ của người tiêu dùng, bộ câu hỏi cần phản ánh điều người tiêu dùng biết, tin hoặc dự định thực hiện. Nếu đề tài đo mức độ thực hành của doanh nghiệp, câu hỏi nên tập trung vào chính sách, quy trình, kết quả và trách nhiệm giải trình. Một bảng hỏi dùng cho cả hai đối tượng thường bị giảng viên hỏi lại về đơn vị phân tích.

Khi không tìm được thang đo gốc phù hợp, bạn nên ghi rõ đây là bộ biến quan sát tham khảo được tổng hợp và điều chỉnh theo bối cảnh nghiên cứu. Phần này cần được kiểm tra nội dung trước khi chạy Cronbach's Alpha và EFA. Kết quả Alpha hoặc EFA không biến một bảng hỏi thiếu cơ sở lý thuyết thành thang đo đã được xác nhận.

Bộ biến quan sát tham khảo

Bảng dưới đây là điểm xuất phát để bạn xây dựng bảng hỏi, không phải bản dịch đã được xác nhận và cũng chưa phải thang đo đạt độ tin cậy. Bạn cần thay từ “đơn vị” bằng doanh nghiệp, sản phẩm, điểm đến hoặc tổ chức đúng với đề tài. Mã biến nên ngắn, nhất quán và không đổi giữa bảng hỏi, file .sav hoặc .csv và output SPSS.

Bạn có thể sử dụng thang Likert từ 1 đến 5, trong đó 1 là hoàn toàn không đồng ý và 5 là hoàn toàn đồng ý. Cách dùng thang Likert cần được mô tả trong bảng hỏi và chương phương pháp, theo nền tảng của thang đo thái độ (Likert, 1932). Nếu bạn dùng 7 mức, hãy giữ cùng số mức cho các khái niệm chính để người trả lời không phải đổi cách suy nghĩ giữa các phần.

Mỗi phát biểu nên chứa một ý. Ví dụ, “Đơn vị tiết kiệm tài nguyên và bảo vệ người lao động” gộp hai nội dung, khiến người trả lời không biết phải đánh giá phần nào. Bạn cũng nên tránh các từ tuyệt đối như “luôn luôn”, “hoàn toàn” hoặc “tất cả” nếu người trả lời không thể kiểm chứng.

Các biến PTBV1 đến PTBV8 có thể được chia thành ba nhóm trong mô hình phản xạ, nhưng việc gộp thành một biến tổng hợp hay xây dựng mô hình bậc cao cần căn cứ vào lý thuyết và thiết kế nghiên cứu. Đừng quyết định cấu trúc chỉ vì EFA gom các biến thành ba cột. EFA hỗ trợ phát hiện cấu trúc dữ liệu, còn tên khái niệm phải quay về cơ sở lý thuyết.

Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam

Bạn bắt đầu bằng việc viết định nghĩa thao tác. Hãy hoàn thành câu: “Trong nghiên cứu này, phát triển bền vững được hiểu là…”. Câu trả lời cần nói rõ ai thực hiện, hoạt động nào được đánh giá, người trả lời là ai và khoảng thời gian nào được xét đến. Nếu không làm rõ bốn điểm này, biến quan sát dễ bị chung chung.

Kiểm tra mức phù hợp của từng phát biểu

Đọc từng biến và hỏi ba câu: người trả lời có đủ thông tin để đánh giá không, phát biểu có đúng với bối cảnh nghiên cứu không, và phát biểu có bị trùng nội dung với biến khác không. Một khách hàng có thể đánh giá bao bì hoặc hành vi mua, nhưng khó đánh giá toàn bộ chính sách môi trường nội bộ của doanh nghiệp.

Xử lý biến đảo chiều

Biến đảo chiều là phát biểu có hướng ngược với các biến còn lại, chẳng hạn “Đơn vị ít quan tâm đến tác động môi trường”. Loại biến này chỉ nên dùng khi thật sự cần và phải mã hóa lại trước khi chạy phân tích. Nếu bảng hỏi có nhiều câu phủ định, người trả lời dễ chọn nhầm và làm giảm chất lượng dữ liệu.

Trong SPSS, bạn có thể tạo biến mới bằng Transform > Compute Variable, sau đó kiểm tra giá trị trước và sau khi đảo chiều. Với thang Likert 1 đến 5, công thức thường có dạng giá trị mới bằng 6 trừ giá trị cũ. Hãy ghi công thức trong nhật ký xử lý dữ liệu và không xóa biến gốc.

Chạy khảo sát thử

Khảo sát thử giúp bạn phát hiện từ ngữ khó hiểu, thời gian hoàn thành quá dài và các biến có cùng một cách diễn đạt. Bạn cần ghi nhận người tham gia thử có đúng nhóm đối tượng mục tiêu không. Kết quả khảo sát thử giúp sửa bảng hỏi, nhưng không nên tự động gộp vào mẫu chính nếu quy trình, đối tượng hoặc điều kiện thu thập khác nhau.

Trong giai đoạn thu thập chính, bạn có thể dùng fillform.info, công cụ biểu mẫu tiếng Việt của DoThesis, hoặc Google Forms nếu quy trình của bạn phù hợp hơn. Dù dùng công cụ nào, hãy kiểm tra dữ liệu xuất ra có một dòng cho mỗi người trả lời và một cột cho mỗi biến. Không đưa cột thời gian gửi, địa chỉ email hoặc câu trả lời mở vào EFA nếu chúng không phải biến nghiên cứu.

Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo

Quy trình hợp lý thường đi từ kiểm tra dữ liệu, Cronbach's Alpha, EFA trong SPSS, sau đó mới sử dụng các biến còn lại trong hồi quy hoặc mô hình cấu trúc. Nếu nghiên cứu dùng SmartPLS, bạn đánh giá measurement model trước structural model, phù hợp với logic hai bước được trình bày trong (Anderson và Gerbing, 1988).

Cronbach's Alpha phản ánh mức nhất quán nội tại của các biến trong cùng một nhóm. Alpha từ 0.7 trở lên thường được chấp nhận (Nunnally, 1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc (Hair và cộng sự, 2010). Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên là ngưỡng thường dùng (Nunnally và Bernstein, 1994).

Trong SPSS, chạy Cronbach's Alpha tại Analyze > Scale > Reliability Analysis. Đưa các biến thuộc cùng một khía cạnh vào ô Items, chọn Model là Alpha, rồi mở Statistics và chọn Scale if item deleted. Bạn xem đồng thời Alpha, Corrected Item-Total Correlation và cột Alpha if Item Deleted. Không loại biến chỉ vì Alpha if Item Deleted cao hơn một chút. Cần xem nội dung biến và lý do lý thuyết trước.

Để chạy EFA, chọn Analyze > Dimension Reduction > Factor. Đưa các biến đạt bước độ tin cậy vào ô Variables, chọn KMO and Bartlett's test, Eigenvalues over 1 và Rotated solution. Trong output, kiểm tra KMO, Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix. Eigenvalue trên 1 là quy tắc trích nhân tố được trích dẫn từ (Kaiser, 1960), còn factor loading từ 0.5 và tổng phương sai trích từ 50% có thể tham khảo (Hair và cộng sự, 2010).

Ví dụ dưới đây chỉ là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật.

Bảng trên là số liệu minh họa theo cách SPSS đặt tên output. Nếu một biến có tương quan biến tổng thấp, bạn kiểm tra lại mã đảo chiều, dữ liệu thiếu, cách nhập thang đo và nội dung phát biểu trước khi loại. Với SmartPLS, các chỉ tiêu thường gặp là outer loading, Composite Reliability, AVE, HTMT và VIF. Outer loading từ 0.7, CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 là các mốc thường được sử dụng với nguồn tương ứng (Chin, 1998), (Fornell và Larcker, 1981) và (Hair và cộng sự, 2022). HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau, có thể tham khảo (Henseler và cộng sự, 2015).

Cách viết vào luận văn: “Thang đo phát triển bền vững gồm [số lượng] biến quan sát, được xây dựng từ các khía cạnh [môi trường, xã hội, kinh tế] và điều chỉnh cho bối cảnh [đối tượng nghiên cứu]. Sau khi kiểm định sơ bộ, các biến [mã biến] được giữ lại do đáp ứng [tiêu chí], trong khi biến [mã biến] được loại vì [lý do có căn cứ].”

Cách trình bày thang đo trong chương 3

Ở chương 3, bạn nên trình bày theo thứ tự từ khái niệm đến biến quan sát. Trước hết, nêu định nghĩa thao tác và vai trò của phát triển bền vững trong mô hình. Tiếp theo, giải thích các khía cạnh được sử dụng, nguồn hình thành biến, cách dịch hoặc điều chỉnh câu chữ và thang Likert.

Một bảng thang đo tốt có các cột: khái niệm, mã biến, phát biểu, nguồn hoặc căn cứ điều chỉnh. Nếu chưa có nguồn gốc chuyên biệt, hãy nói rõ bộ biến được xây dựng từ định nghĩa khái niệm và điều chỉnh theo bối cảnh. Không ghi “tham khảo nhiều nghiên cứu” nếu bạn không thể nêu nghiên cứu cụ thể.

Bạn cũng cần mô tả tiêu chí loại biến trước khi trình bày kết quả. Ví dụ, Cronbach's Alpha, Corrected Item-Total Correlation, KMO, Bartlett's Test, factor loading và tổng phương sai trích sẽ được dùng ở các bước tương ứng. Số liệu trong chương 3 là kế hoạch phương pháp, còn giá trị thực tế phải lấy từ output của chính file dữ liệu.

Nếu chạy EFA nhiều vòng, hãy lập bảng theo dõi riêng gồm vòng chạy, biến bị loại, lý do và số biến còn lại. Cách này giúp bạn giải trình khi giảng viên hỏi vì sao bộ thang đo ban đầu có chín biến nhưng kết quả cuối cùng chỉ còn bảy biến.

Lỗi thường gặp

Gọi mọi hoạt động môi trường là phát triển bền vững

Tiết kiệm điện, giảm nhựa hoặc tái chế có thể là nội dung môi trường, nhưng chưa đại diện cho toàn bộ khái niệm. Bạn cần nói rõ nghiên cứu đang đo một khía cạnh hay một cấu trúc gồm nhiều khía cạnh.

Tự nhận một bộ câu hỏi là thang đo gốc

Nếu bạn không có nguồn, năm, bối cảnh và số biến ban đầu, hãy gọi đó là biến quan sát tham khảo hoặc bộ câu hỏi đề xuất. Việc đặt tên “thang đo gốc” làm tăng rủi ro bị hỏi nguồn ngay tại buổi bảo vệ.

Dùng một câu hỏi để đo khái niệm rộng

Một câu như “Doanh nghiệp phát triển bền vững” quá chung và khó cho biết người trả lời đang đánh giá môi trường, xã hội hay kinh tế. Bạn nên có các phát biểu cụ thể, sau đó dùng biến tổng hợp theo mô hình đã xác định.

Loại biến chỉ để làm đẹp Alpha

Alpha cao không đủ chứng minh giá trị nội dung. Khi loại biến, hãy kiểm tra ý nghĩa lý thuyết, tương quan biến tổng, cách mã hóa và cấu trúc nhân tố. Ghi lại từng vòng chạy thay vì xóa lịch sử xử lý.

Câu hỏi thường gặp

Phát triển bền vững có phải là một biến độc lập không?

Có thể là biến độc lập, biến phụ thuộc hoặc biến bậc cao, tùy câu hỏi nghiên cứu. Ví dụ, bạn có thể kiểm tra ảnh hưởng của nhận thức phát triển bền vững đến ý định mua, hoặc kiểm tra tác động của thực hành phát triển bền vững đến hiệu quả doanh nghiệp.

Vai trò của biến phải được xác định trong mô hình và giả thuyết trước khi chạy SPSS. Không nên quyết định vai trò chỉ dựa trên việc biến có tương quan cao với biến khác.

Có thể dùng thang đo tiêu dùng xanh cho phát triển bền vững không?

Bạn có thể tham khảo cách xây dựng biến từ thang đo tiêu dùng xanh nếu đối tượng nghiên cứu là người tiêu dùng. Tuy nhiên, tiêu dùng xanh thường tập trung vào hành vi, thái độ hoặc ý định của cá nhân, còn phát triển bền vững có thể bao gồm cả kinh tế, xã hội và môi trường.

Hãy giữ lại những biến phù hợp với đơn vị phân tích và giải thích phần điều chỉnh. Không đổi tên khái niệm trong bảng hỏi mà không thay đổi nội dung đo lường.

Nên dùng SPSS hay SmartPLS để kiểm định thang đo?

SPSS phù hợp với Cronbach's Alpha và EFA, đặc biệt khi bạn muốn khám phá cấu trúc nhân tố trước khi chạy hồi quy. SmartPLS phù hợp khi mô hình có biến tiềm ẩn, nhiều quan hệ giữa các khái niệm hoặc cấu trúc bậc cao theo thiết kế PLS-SEM.

Bạn nên chọn công cụ theo mô hình, cỡ mẫu và yêu cầu của giảng viên. CFI, TLI và RMSEA là nhóm chỉ số của CB-SEM, không đưa vào bài phân tích SmartPLS một cách máy móc.

Nếu Cronbach's Alpha dưới 0.7 thì phải làm sao?

Kiểm tra số lượng biến, Corrected Item-Total Correlation, biến đảo chiều và nội dung từng phát biểu. Với thang đo khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo (Hair và cộng sự, 2010), nhưng bạn cần giải thích bối cảnh và không nên dùng ngưỡng này để biện minh cho một thang đo thiếu cơ sở.

Nếu nhiều biến có tương quan thấp, hãy xem lại định nghĩa khái niệm và cách nhóm biến. Loại liên tục nhiều biến để đẩy Alpha lên có thể làm mất nội dung quan trọng của thang đo.

Có cần khảo sát thử trước khi thu thập mẫu chính không?

Nên khảo sát thử khi bảng hỏi có thuật ngữ chuyên môn, nhiều nhóm đối tượng hoặc biến được dịch và điều chỉnh. Mục tiêu là phát hiện câu khó hiểu, lựa chọn trả lời thiếu và lỗi hiển thị, không phải cam kết trước rằng thang đo sẽ đạt một giá trị Alpha cụ thể.

Sau khảo sát thử, ghi lại biến đã sửa, lý do sửa và phiên bản bảng hỏi. Điều này giúp bạn giải thích sự khác nhau giữa bản thử và bản chính.

Bạn hãy mở lại file bảng hỏi và file dữ liệu, lập danh sách PTBV1 đến PTBV9, đánh dấu nguồn hoặc căn cứ của từng biến, rồi chạy kiểm tra mã hóa trước khi chạy Cronbach's Alpha. Nếu cần hỗ trợ chạy phân tích trên chính file .sav hoặc .csv, M4 phân tích dữ liệu của DoThesis thực hiện bước này mà không thay số liệu của bạn.