Factors influencing students’ food waste sorting behavior: a study at Ho Chi Minh City University of Foreign Languages – Information Technology (HUFLIT)
ThS. Lương Quốc An
Trường Đại học Ngoại ngữ – Tin học Thành phố Hồ Chí Minh
Email: anlq@huflit.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết áp dụng mô hình hồi quy Binary Logistic dựa trên Lý thuyết hành vi có kế hoạch mở rộng để tìm hiểu các yếu tố tác động đến hành vi phân loại rác thải thực phẩm của 364 sinh viên HUFLIT. Kết quả cho thấy, thái độ, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, tiếp cận truyền thông và kiến thức đều tác động tích cực đến hành vi phân loại rác. Đáng chú ý, mức độ quan tâm môi trường lại có tác động ngược chiều và sinh viên nam có xác suất phân loại rác cao hơn sinh viên nữ. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm thu hẹp khoảng cách giữa nhận thức và hành vi, góp phần xây dựng khuôn viên trường học xanh gắn với định hướng ESG.
Từ khóa: Binary Logistic; khuôn viên trường; lý thuyết hành vi có kế hoạch; phân loại rác thải; rác thải thực phẩm.
Abstract: This study applies a Binary Logistic regression model based on the extended Theory of Planned Behavior to examine the factors influencing food waste sorting behavior among 364 HUFLIT students. The results show that attitude, subjective norms, perceived behavioral control, media exposure, and knowledge all positively affect waste-sorting behavior. Notably, environmental concern has a negative effect, while male students are more likely to sort waste than female students. On this basis, the study proposes several managerial implications to narrow the gap between awareness and behavior, contributing to the development of a green campus aligned with the ESG orientation.
Keywords: Binary Logistic; campus; Theory of Planned Behavior; waste sorting; food waste.
1. Đặt vấn đề
Quản lý chất thải rắn sinh hoạt, đặc biệt là rác thải thực phẩm, đang là thách thức toàn cầu. Theo Báo cáo Hiện trạng môi trường quốc gia năm 2024, lượng chất thải rắn sinh hoạt đô thị phát sinh tại Việt Nam là khoảng 37.252,81 tấn/ngày (Bộ Nông nghiệp và Môi trường, 2025). Rác thải thực phẩm thường chiếm tỷ trọng cao trong rác thải đô thị (Suma và cộng sự, 2025), nên việc phân loại tại nguồn trở nên cấp thiết nhằm giảm áp lực chôn lấp và thúc đẩy hoạt động tái chế. Trước thực trạng đó, Việt Nam đã xây dựng hành lang pháp lý tương đối đầy đủ. Điều 75 Luật Bảo vệ môi trường năm 2020 (Quốc hội, 2020) và Nghị định số 08/2022/NĐ-CP ngày 10/01/2022 (Chính phủ, 2022) quy định chất thải rắn sinh hoạt phải phân loại thành 3 nhóm (chất thải có thể tái chế, rác thải thực phẩm và chất thải sinh hoạt khác), hướng đến thu gom rác thực phẩm làm phân bón hoặc thức ăn chăn nuôi. Việc thực thi hiệu quả quy định này trong trường học không chỉ xây dựng cảnh quan xanh – sạch – đẹp, hình thành văn hóa phân loại rác cho sinh viên mà còn là cơ sở nâng cao vị thế của trường đại học trong các bảng xếp hạng phát triển bền vững.
Dù các nghiên cứu quốc tế đã khẳng định tầm quan trọng của việc thấu hiểu hành vi phân loại rác (Adefris & cộng sự, 2023; Waxin & cộng sự, 2025), các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam vẫn tồn tại 2 khoảng trống lớn.
Thứ nhất, các công trình trong nước chủ yếu tập trung vào rác thải nói chung hoặc rác nhựa hộ gia đình (Đinh Trần Việt Hoàng & cộng sự, 2022; Lưu Thị Thùy Dương & Trần Thùy Dương, 2025), còn nghiên cứu về rác thải thực phẩm của sinh viên vẫn còn hạn chế.
Thứ hai, phần lớn nghiên cứu trước đây dùng mô hình SEM hoặc PLS-SEM (Đinh Trần Việt Hoàng & cộng sự, 2022; Lưu Thị Thùy Dương & Trần Thùy Dương, 2025), trong khi mô hình Binary Logistic với dữ liệu nhị phân và ước lượng tỷ số cơ hội trong dự báo xác suất hành vi lại chưa được khai thác nhiều.
Xuất phát từ khoảng trống đó, nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên Trường Đại học Ngoại ngữ – Tin học TP. Hồ Chí Minh (HUFLIT) dựa trên Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) mở rộng (Ajzen, 1991), kết hợp phương pháp ước lượng Binary Logistic. Từ những bằng chứng thực nghiệm này, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý nhằm thúc đẩy hành vi xanh, đặc biệt trong cộng đồng sinh viên đại học.
2. Cơ sở lý thuyết
(1) Hành vi phân loại rác thải thực phẩm.
Hành vi phân loại rác thải thực phẩm là việc cá nhân phân chia triệt để nhóm rác hữu cơ (thức ăn thừa, rau củ quả hỏng) ra khỏi các loại rác sinh hoạt khác ngay tại điểm phát sinh (Lưu Thị Thùy Dương & Trần Thùy Dương, 2025), tạo tiền đề chuyển hóa nguồn rác này thành phân bón hữu cơ sinh học hoặc thức ăn chăn nuôi, thủy sản, giúp giảm khối lượng rác phải chôn lấp, hạn chế phát thải khí nhà kính và đóng góp tích cực vào mô hình kinh tế tuần hoàn (Choochote & Supakata, 2025). Xét dưới góc độ kinh tế học môi trường, rác thải thực phẩm không phân loại tạo ra ngoại ứng tiêu cực khi chi phí ô nhiễm bị chuyển giao cho cộng đồng thay vì người xả thải, do môi trường là nguồn lực dùng chung gắn với phúc lợi xã hội (Akmal & cộng sự, 2023).
(2) Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior – TPB).
Lý thuyết TPB do Ajzen (1991) đề xuất là khung lý thuyết nền tảng của nghiên cứu này. Theo TPB, hành vi được dự báo chủ yếu thông qua ý định, được hình thành từ thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi. Trong đó, nhận thức kiểm soát hành vi cũng có thể tác động trực tiếp đến hành vi. Đối với hành vi phân loại rác đã diễn ra trong thực tế, một số nghiên cứu tại Việt Nam đo lường trực tiếp tác động của 3 yếu tố này lên hành vi, không qua ý định, nhằm phản ánh chính xác hơn hành vi thực tế (Đinh Trần Việt Hoàng & cộng sự, 2022; Phạm Hồng Chương & cộng sự, 2024). Kế thừa cách tiếp cận này, nghiên cứu đề xuất các giả thuyết như sau:
H1: Thái độ tích cực đối với việc phân loại rác thải thực phẩm có tác động cùng chiều đến Hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên.
H2: Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều đến Hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên.
H3: Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động cùng chiều đến Hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên.
(3) Mở rộng khung phân tích cho nghiên cứu.
Nghiên cứu của Liu & cộng sự (2024) về kiến thức, thái độ và thực hành phân loại rác của sinh viên tại Bắc Kinh (Trung Quốc) cho thấy, kiến thức giúp sinh viên nhận diện và phân loại chính xác các loại rác; theo đó, kiến thức càng cao thì hành vi phân loại càng được cải thiện. Trên cơ sở đó đề xuất giả thuyết:
H4: Kiến thức về phân loại rác thải thực phẩm có tác động cùng chiều đến Hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên.
Trương Đình Thái & Nguyễn Văn Thích (2022) khi nghiên cứu ý định phân loại rác thải nhựa của sinh viên tại TP. Hồ Chí Minh cho thấy, mối quan tâm cá nhân đối với môi trường ảnh hưởng đến thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi, từ đó tác động đến ý định và hành vi phân loại rác. Thang đo mức độ quan tâm môi trường được kế thừa từ thang đo NEP (New Ecological Paradigm) của Dunlap & cộng sự (2000). Trên cơ sở đó, giả thuyết H5 được đề xuất:
H5: Mức độ quan tâm đến môi trường có tác động cùng chiều đến Hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên.
Về đặc điểm nhân khẩu học, Tufa & cộng sự (2026) nghiên cứu các yếu tố quyết định sự tham gia tái sử dụng chất thải rắn sinh hoạt của hộ gia đình tại TP. Robe (Ethiopia) cho thấy, giới tính ảnh hưởng đến hành vi tái sử dụng và phân loại rác, trong đó phụ nữ có xu hướng tham gia tích cực hơn. Đồng thời, khả năng tiếp cận thông tin và truyền thông về phân loại rác cũng là yếu tố dự báo quan trọng. Kế thừa hai phát hiện này, nghiên cứu đề xuất:
H6: Sinh viên nữ có tỷ lệ thực hiện hành vi phân loại rác thải thực phẩm cao hơn sinh viên nam.
H7: Sinh viên đã từng tiếp cận truyền thông môi trường có tỷ lệ thực hiện hành vi phân loại rác thải thực phẩm cao hơn sinh viên chưa từng tiếp cận.
3. Phương pháp nghiên cứu
(1) Thiết kế và phương pháp thu thập dữ liệu.
Bài viết được thực hiện theo phương pháp định lượng nhằm kiểm định các giả thuyết. Để xác định quy mô mẫu cho mô hình Binary Logistic, bài viết áp dụng quy tắc Events Per Variable (EPV) của Peduzzi & cộng sự (1996). Quy tắc này yêu cầu nhóm thiểu số của biến phụ thuộc nhị phân đạt tối thiểu 10 sự kiện cho mỗi tham số ước lượng. Với 7 biến độc lập (tương đương 7 tham số), số sự kiện tối thiểu cần thiết là 10 × 7 = 70 sự kiện. Kết quả khảo sát thử nghiệm trên 100 sinh viên cho thấy tỷ lệ sinh viên không phân loại rác thực phẩm chiếm 38% (nhóm thiểu số). Do đó, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là: N = 70/0,38 ≈ 185 quan sát. Dữ liệu được thu thập qua bảng hỏi trực tuyến trong tháng 7/2026 bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện và được xử lý bằng phần mềm R. Đối tượng khảo sát là sinh viên Trường Đại học Ngoại ngữ – Tin học TP. Hồ Chí Minh (HUFLIT). Kết quả thu về 382 phiếu, sau khi loại bỏ phản hồi không hợp lệ còn 364 quan sát hợp lệ được đưa vào phân tích.
(2) Thang đo và mô hình nghiên cứu.
Bảng 1: Cấu trúc thang đo sử dụng trong nghiên cứu
| Khái niệm | Mã | Số biến quan sát | Loại biến | Nguồn thang đo gốc/điều chỉnh |
| Biến phụ thuộc | ||||
| Hành vi phân loại rác thải thực phẩm trong trường | BEH | 1 | Nhị phân | Tác giả xây dựng (Trong 4 tuần qua có thực hiện phân loại rác thải thực phẩm trong trường không) |
| Biến độc lập | ||||
| Thái độ | ATT | 4 | Liên tục (Likert 5) | Ajzen (1991) Đinh Trần Việt Hoàng & cộng sự (2022) Phạm Hồng Chương & cộng sự (2024) |
| Chuẩn chủ quan | SN | 2 | ||
| Nhận thức kiểm soát hành vi | PBC | 3 | ||
| Mức độ quan tâm môi trường | NEP | 4 | Dunlap & cộng sự (2000) Trương Đình Thái & Nguyễn Văn Thích (2022) | |
| Kiến thức phân loại rác | KNOW | 1 (Điểm số của 10 câu hỏi) | Rời rạc (0-10) | Liu & cộng sự (2024) |
| Giới tính | GEN | 1 | Dummy | Tufa & cộng sự (2026) |
| Tiếp cận truyền thông | MEDIA | 1 | Dummy | |
Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2026
Do biến phụ thuộc (hành vi phân loại rác thải thực phẩm) là biến nhị phân, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để ước lượng xác suất sinh viên thực hiện hành vi phân loại. Mô hình được đề xuất như sau:
Hình: Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Đề xuất của tác giả
4. Kết quả nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu chính thức gồm 364 sinh viên đang theo học tại HUFLIT. Trong đó, 238 sinh viên (65,4%) cho biết có thực hiện hành vi phân loại rác thải thực phẩm trong 4 tuần gần nhất (BEH = 1), trong khi 126 sinh viên (34,6%) chưa thực hiện (BEH = 0). Điểm trung bình của các thang đo Likert 5 điểm (ATT, SN, PBC, NEP) đều trên 4, phản ánh xu hướng tích cực của sinh viên (Bảng 2). Trong đó, NEP có điểm trung bình cao nhất (4,60) và độ lệch chuẩn thấp nhất (0,64). KNOW có điểm trung bình 8,54/10 cho thấy, sinh viên nhìn chung có kiến thức khá tốt về phân loại rác thải thực phẩm.
Bảng 2: Thống kê mô tả biến nghiên cứu (N = 364)
| Biến | Diễn giải | Mean | SD | n | % |
| BEH | 1: Có thực hiện | 238 | 65,38 | ||
| 0: Không thực | 126 | 34,62 | |||
| ATT | Thái độ | 4,49 | 0,66 | 364 | |
| SN | Chuẩn chủ quan | 4,18 | 0,83 | 364 | |
| PBC | Nhận thức kiểm soát hành vi | 4,31 | 0,75 | 364 | |
| NEP | Mức độ quan tâm môi trường | 4,60 | 0,64 | 364 | |
| KNOW | Kiến thức phân loại rác thải thực phẩm | 8,54 | 1,85 | 364 | |
| GEN | 1: Nam | 143 | 39,29 | ||
| 0: Nữ | 221 | 60,71 | |||
| MEDIA | 1: Có tiếp cận | 223 | 61,26 | ||
| 0: Chưa tiếp cận | 141 | 38,74 |
Đối với kiểm định độ tin cậy thang đo, kết quả từ Bảng 3 cho thấy, cả 4 thang đo đều đạt độ tin cậy (Cronbach’s Alpha từ 0,744 đến 0,927) và các biến quan sát có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu trong EFA (> 0,30). Đối với thang PBC, PBC1, PBC2, PBC3 có hệ số tải lần lượt là 0,323, 0,821 và 0,668, vẫn trên ngưỡng tối thiểu 0,30 (Hair & cộng sự, 2010). Mặc dù loại bỏ PBC1 giúp Cronbach’s Alpha tăng lên 0,759, nghiên cứu vẫn giữ biến này để bảo toàn cấu trúc TPB và hiệu lực nội dung của thang đo (Ajzen, 1991).
Bảng 3: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA
| TT | Thang đo | Số biến | Cronbach’s Alpha | Tương quan biến-tổng thấp nhất |
| 1 | ATT | 4 | 0,864 | 0,616 |
| 2 | SN | 2 | 0,806 | 0,699 |
| 3 | PBC | 3 | 0,744 | 0,323 |
| 4 | NEP | 4 | 0,927 | 0,790 |
Về kiểm định mô hình cho thấy, hệ số VIF của các biến độc lập dao động từ 1,05 đến 2,23, đều dưới ngưỡng 5. Điều này cũng cho thấy, mô hình không có đa cộng tuyến (Hair & cộng sự, 2010). Kiểm định Omnibus chỉ ra mô hình có ý nghĩa thống kê (χ²(7) = 85,19; p < 0,001). Nagelkerke R² = 0,288 cho thấy, mô hình giải thích 28,8% sự biến thiên của hành vi. Kiểm định Hosmer–Lemeshow không có ý nghĩa thống kê (χ² = 7,96; df = 8; p = 0,438), cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu (Hosmer & cộng sự, 2013).
Việc đánh giá và thảo luận kết quả hồi quy Binary Logistic được thể hiện ở Bảng 4.
Bảng 4: Kết quả hồi quy Binary Logistic
| Biến số | β | Sig. | Exp(β) | 95% CI |
| Hằng số | -6,744 | 0,000 | 0,001 | [0,000; 0,015] |
| ATT | 0,948 | 0,001 | 2,582 | [1,506; 4,556] |
| SN | 0,486 | 0,019 | 1,626 | [1,084; 2,456] |
| PBC | 0,606 | 0,010 | 1,834 | [1,163; 2,928] |
| NEP | -0,759 | 0,008 | 0,468 | [0,262; 0,809] |
| KNOW | 0,158 | 0,032 | 1,171 | [1,014; 1,354] |
| GEN | 0,668 | 0,017 | 1,951 | [1,139; 3,407] |
| MEDIA | 0,781 | 0,002 | 2,183 | [1,329; 3,597] |
Kết quả ước lượng ở Bảng 4 cho thấy, tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được thể hiện qua tỷ số chênh Exp(β). Cụ thể:
Thái độ là yếu tố có liên hệ dự báo mạnh nhất với hành vi phân loại rác. Kết quả tương đồng với Phạm Hồng Chương & cộng sự (2024) và Đinh Trần Việt Hoàng & cộng sự (2022), khẳng định tác động cùng chiều của thái độ đối với hành vi phân loại rác, đồng thời phù hợp với Waxin & cộng sự (2025) về vai trò của thái độ trong thúc đẩy hành vi phân loại rác.
Đối với Chuẩn chủ quan, kết quả cho thấy áp lực xã hội và kỳ vọng từ những người xung quanh có mối liên hệ thuận chiều với hành vi. Kết quả tương đồng với Phạm Hồng Chương & cộng sự (2024), Võ Thị Như Thảo (2026) và Jampala & Shivnani (2024), khẳng định chuẩn mực xã hội là động lực quan trọng thúc đẩy cá nhân phân loại rác.
Tương tự, khi điểm Nhận thức kiểm soát hành vi tăng 1 đơn vị, tỷ số chênh thực hiện hành vi tăng 1,834 lần. Kết quả phù hợp với Đinh Trần Việt Hoàng & cộng sự (2022), cho thấy khi cá nhân cảm thấy việc phân loại rác dễ thực hiện và có đủ điều kiện hỗ trợ, khả năng thực hiện hành vi cao hơn.
Đối với biến Kiến thức, mỗi câu trả lời đúng tăng thêm về kiến thức có liên hệ với tỷ số chênh thực hiện hành vi tăng 1,171 lần cho thấy, kiến thức là yếu tố dự báo quan trọng. Kết quả phù hợp với Liu & cộng sự (2024) về mối liên hệ thuận chiều giữa kiến thức và hành vi phân loại rác của sinh viên.
Sinh viên từng Tiếp cận truyền thông môi trường có tỷ số chênh thực hiện hành vi cao gấp 2,183 lần so với nhóm chưa tiếp cận. Kết quả tương đồng với nghiên cứu của Tufa & cộng sự (2026) cho thấy tuyên truyền và cung cấp thông tin có vai trò thúc đẩy hành vi phân loại rác. Nguyễn Hồng Phúc & cộng sự (2024) cũng nhấn mạnh vai trò của giáo dục môi trường và ứng dụng công nghệ trong nâng cao hiệu quả phân loại rác ở giới trẻ.
Đáng chú ý, xét theo Giới tính, sinh viên nam có thực hiện hành vi cao hơn 1,951 lần so với nữ, trái với kỳ vọng của H6. Kết quả này khác với xu hướng nữ giới thường có hành vi môi trường tích cực hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu của Vicente-Molina & cộng sự (2018) cho thấy, nam giới có độ nhạy cao hơn với các chương trình can thiệp môi trường. Ngoài ra, Subagiyo & cộng sự (2024) cũng ghi nhận nam có điểm Hành vi thân thiện với môi trường (Pro-Environmental Behavior – PEB) cao hơn nữ, cho thấy khác biệt giới tính có thể phụ thuộc vào bối cảnh, độ tuổi và văn hóa.
Tương tự,Quan tâm đến môi trường có liên hệ ngược chiều có ý nghĩa thống kê với hành vi nhưng trái với chiều tác động kỳ vọng của H5. Kết quả có thể phản ánh khoảng cách nhận thức và hành vi, khi mối quan tâm môi trường chưa đủ chuyển hóa thành hành động trước các rào cản về sự thuận tiện và hạ tầng. Setianingsih & cộng sự (2026) cho rằng, mối quan tâm môi trường không phải lúc nào cũng chuyển thành hành vi. Ye & cộng sự (2025), Waxin & cộng sự (2025) nhấn mạnh vai trò của chính sách và hạ tầng; tại Việt Nam, Nguyễn Hồng Phúc & cộng sự (2024) xác định việc thu gom lẫn rác sau phân loại là rào cản lớn đối với sinh viên.
Bảng 5: Bảng phân loại
| Thực tế Dự báo | 0 (Không thực hiện) | 1 (Có thực hiện) | Tổng | % dự báo đúng |
| 0 (Không thực hiện) | 60 | 33 | 93 | 64,52 |
| 1 (Có thực hiện) | 66 | 205 | 271 | 75,65 |
| Tổng | 126 | 238 | 364 | 72,80 |
Từ Bảng phân loại cho thấy, mô hình dự báo đúng 265/364 trường hợp, đạt tỷ lệ chính xác tổng thể 72,80%. Mô hình dự báo chính xác đối với nhóm có thực hiện hành vi tốt hơn nhóm không thực hiện cho thấy, mô hình có xu hướng nhận diện tốt hơn các trường hợp BEH = 1. Diện tích dưới đường cong ROC (AUC) đạt 0,781, cho thấy khả năng phân biệt của mô hình ở mức khá tốt.
5. Kết luận và hàm ý quản trị
Kết quả nghiên cứu cho thấy, thái độ, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, kiến thức và tiếp cận truyền thông môi trường có tác động cùng chiều đến hành vi phân loại rác thải thực phẩm của sinh viên, trong khi quan tâm đến môi trường có tác động ngược chiều và giới tính cũng tạo ra khác biệt đáng kể. Mô hình có khả năng dự báo khá tốt (72,80%; AUC = 0,781), qua đó cho thấy, cần kết hợp nâng cao nhận thức, củng cố chuẩn mực xã hội và cải thiện điều kiện, hạ tầng phân loại để thúc đẩy hành vi thực tế của sinh viên.
Từ các kết quả nghiên cứu và những yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi phân loại rác thải thực phẩm, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị đối với cơ quan quản lý và cơ sở giáo dục đại học nhằm thúc đẩy hành vi phân loại rác của sinh viên.
Thứ nhất, đối với cơ quan quản lý.
Theo Luật Bảo vệ môi trường năm 2020 (Quốc hội, 2020), các cơ sở giáo dục đại học có trách nhiệm phân loại chất thải rắn sinh hoạt phát sinh trong phạm vi quản lý. Việc thu gom, vận chuyển sau phân loại phải phù hợp với hệ thống thu gom do địa phương tổ chức. Thực tế nhiều đơn vị thu gom vẫn gom chung rác đã phân loại, do đó, Ủy ban nhân dân cấp xã phối hợp với Sở Nông nghiệp và Môi trường, cần yêu cầu đơn vị thu gom trên địa bàn có trường đại học thực hiện thu gom nghiêm túc rác thải thực phẩm đã phân loại, kèm cơ chế giám sát và chế tài vi phạm.
Bên cạnh đó, cơ quan quản lý môi trường ở trung ương có thể ban hành hướng dẫn kỹ thuật, phối hợp với ngành Giáo dục xây dựng bộ tiêu chí đánh giá và hỗ trợ kinh phí ban đầu cho các trường cam kết triển khai phân loại rác thải thực phẩm tại nguồn, làm tiền đề nhân rộng mô hình.
Thứ hai, đối với các cơ sở giáo dục đại học.
Thái độ và kiến thức là hai yếu tố tác động cùng chiều, có ý nghĩa thống kê đến hành vi thực tế, do đó, các nhà trường cần tổ chức thường xuyên các chuyên đề về phân loại rác thải thực phẩm, lồng ghép trong sinh hoạt công dân đầu khóa, với nội dung đi từ nhận diện đúng các loại rác thải thực phẩm đến lợi ích thiết thực của phân loại.
Qua nghiên cứu cho thấy,áp lực xã hội tích cực có liên hệ thuận chiều với hành vi, nên nhà trường có thể kết hợp với Đoàn – Hội tổ chức các phong trào, cuộc thi gắn điểm rèn luyện, kèm cơ chế nhắc nhở và chế tài nhẹ để chuyển hóa nhận thức thành thói quen, thu hẹp khoảng cách “biết nhưng không làm”.
Bên cạnh đó, việc nhận thức kiểm soát hành vi tác động rõ rệt đến hành vi thực tế, vì vậy, cần đầu tư thùng rác phân loại đồng bộ tại khu vực đông sinh viên, kèm biển hiệu trực quan. Đồng thời, các nhà trường cần bảo đảm tính đồng bộ trong khâu thu gom, vận chuyển nội bộ, tránh tình trạng rác đã phân loại bị gom chung. Bởi vì điều này có thể khiến sinh viên cho rằng, việc phân loại không mang lại hiệu quả, từ đó làm giảm động lực duy trì hành vi.
Cần tham khảo kinh nghiệm từ các đại học nước ngoài đã triển khai thành công mô hình Green Campus, học tập các mô hình quản lý rác thải tại nguồn, các chính sách khuyến khích và chế tài, cũng như ứng dụng công nghệ số, từ đó điều chỉnh phù hợp với đặc thù nguồn lực và văn hóa sinh viên Việt Nam, hướng tới cải thiện thứ hạng trong các bảng xếp hạng phát triển bền vững đại học.
Tài liệu tham khảo:
Adefris, W., Damene, S., & Satyal, P. (2023). Household practices and determinants of solid waste segregation in Addis Ababa city, Ethiopia. Humanities and Social Sciences Communications, 10(1), Article 516.
Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.
Akmal, T., Jamil, F., Raza, M. H., Magazzino, C., & Hussain, B. (2023). Assessing household’s municipal waste segregation intentions in metropolitan cities of Pakistan: A structural equation modeling approach. Environmental Monitoring and Assessment, 195(10), Article 1207.
Bộ Nông nghiệp và Môi trường (2025). Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2024: Môi trường đô thị và các khu công nghiệp Việt Nam – Thực trạng và giải pháp.
Chính phủ (2022). Nghị định số 08/2022/NĐ-CP ngày 10/01/2022 quy định chi tiết một số điều của Luật Bảo vệ môi trường.
Choochote, P., & Supakata, N. (2025). Urban food waste generation and sustainable management strategies: A case study of Nonthaburi Municipality, Thailand. Scientific Reports, 15(1), Article 18405.
Đinh Trần Việt Hoàng, Trần Nho Quyết, & Nguyễn Thị Thanh Hiền (2022). Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác thải sinh hoạt rắn của người dân – AI giải pháp phân loại rác đầu nguồn. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp, (2), 116-126.
Dunlap, R. E., Van Liere, K. D., Mertig, A. G., & Jones, R. E. (2000). New trends in measuring environmental attitudes: Measuring endorsement of the New Ecological Paradigm: A revised NEP scale. Journal of Social Issues, 56(3), 425-442.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). John Wiley & Sons.
Jampala, M. B., & Shivnani, T. (2024). Investigating behavior, attitude and intention towards waste segregation in tier II cities of India using theory of planned behavior. Cleaner Waste Systems, 9, Article 100188.
Liu, S., Liu, X., Li, Y., Yang, D., Li, F., & Yang, J. (2024). College students’ knowledge, attitudes, and practices of garbage sorting and their associations: A cross-sectional study of several universities in Beijing, China. Frontiers in Public Health, 12, Article 1328583.
Lưu Thị Thùy Dương, & Trần Thùy Dương (2025). Các yếu tố tác động đến thái độ và ý định phân loại rác tại nguồn: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam. Tạp chí Quản lý nhà nước.
Nagelkerke, N. J. D. (1991). A note on a general definition of the coefficient of determination. Biometrika, 78(3), 691-692.
Nguyễn Hồng Phúc, Dương Gia Thịnh, Đỗ Cao Đạt, Trương Minh Khải, Phạm Đình Văn, & Nguyễn Vĩnh Khương (2024). Thực trạng nhận thức về phân loại rác tại nguồn của sinh viên ở một số trường đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh, 21(Chuyên đề III), 43-48.
Peduzzi, P., Concato, J., Kemper, E., Holford, T. R., & Feinstein, A. R. (1996). A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology, 49(12), 1373-1379.
Phạm Hồng Chương, Lê Hà Thanh, Vũ Cương, & Vũ Thu Trang (2024). Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi phân loại rác sinh hoạt tại hộ gia đình ở thành phố Tuy Hòa, tỉnh Phú Yên: Tiếp cận từ lý thuyết hành vi có kế hoạch. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 326(2), 2-11.
Quốc hội (2020). Luật Bảo vệ môi trường số 72/2020/QH14 ngày 17/11/2020.
Setianingsih, A., Sudarusman, E., & Transistari, R. (2026). Pengujian Environmental Concern, Product Innovation, dan Attitude terhadap Green Purchase Intention pada Konsumen Produk Le Minerale. Wahana: Jurnal Ekonomi, Manajemen dan Akuntansi, 29(1), 114-129.
Subagiyo, L., Nuryadin, A., Sulaeman, N. F., & Dinnurohmah, S. (2024). Pro-Environmental Behavior (PEB): How Can Gender and Living Location Affect PEB? Journal of Science Learning, 7(3), 291-302.
Suma, Y., Polprasert, C., & Eaktasang, N. (2025). Urban waste composition associated to online food delivery in Bangkok, Thailand, with emphasis on plastic waste management. Preprints.
Trương Đình Thái, & Nguyễn Văn Thích (2022). Những nhân tố ảnh hưởng đến ý định phân loại rác thải nhựa của sinh viên trên địa bàn TP, Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Kinh tế và Phát triển, 131(5C), 197-216.
Tufa, D. E., Balew, A., & Adugna, T. F. (2026). Determinants of household participation in municipal solid waste reuse in Robe City, Ethiopia for sustainable urban waste management. Discover Sustainability, 7, Article 796.
Vicente-Molina, M. A., Fernández-Sainz, A., & Izagirre-Olaizola, J. (2018). Does gender make a difference in pro-environmental behavior? The case of the Basque Country University students. Journal of Cleaner Production, 176, 89-98.
Võ Thị Như Thảo (2026). Đề xuất mở rộng mô hình Lý thuyết hành vi dự định trong phân tích hành vi phân loại rác của Gen Z tại TP. Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế – Tài chính Online, (701).
Waxin, M.-F., Baber, H., Bartholomew, A., & Ahammed, A. (2025). Exploring waste sorting behavior and its antecedents among university students in the UAE using an extended theory of planned behavior. Cleaner Waste Systems, 12, Article 100402.
Ye, R., Bian, M., Yi, K. et al. Analysis of influencing factors and mechanism of classification accuracy of personal waste of urban residents. Sci Rep 15, 15003 (2025).
