Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn phương tiện metro của người dân trên địa bàn thành phố hồ chí minh

GIỚI THIỆU

LÝ DO NGHIÊN CỨU

Tình trạng kẹt xe, tai nạn giao thông và ô nhiễm môi trường do khí thải phương tiện là những thách thức lớn mà các quốc gia đang phát triển ở Châu Á, bao gồm Việt Nam, phải đối mặt Cơ sở hạ tầng giao thông đô thị chưa phát triển kịp với sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện cá nhân, dẫn đến tình trạng kẹt xe nghiêm trọng tại Hà Nội và TP.HCM Theo số liệu của Tổng cục thống kê, dân số TP.HCM đã đạt khoảng 8 triệu người vào năm 2013, trong khi số lượng xe máy và ô tô đã tăng gấp 5 lần so với năm 2000.

Tính đến cuối năm 2013, tỷ lệ đất dành cho giao thông tại Việt Nam chỉ đạt khoảng 7,8%, thấp hơn nhiều so với mức trung bình của thế giới (20-25%) Mặc dù hệ thống xe buýt công cộng được triển khai nhằm giảm áp lực giao thông trong thành phố, nhưng tỷ lệ người sử dụng phương tiện này vẫn rất thấp, chỉ khoảng 5% vào năm 2009 Người dân chủ yếu vẫn lựa chọn di chuyển bằng phương tiện cá nhân, trong đó xe máy là phương tiện phổ biến nhất.

Trong thời gian gần đây, dự án đường sắt đô thị đã thu hút sự quan tâm lớn từ chính quyền địa phương, được kỳ vọng sẽ giải quyết tình trạng ùn tắc giao thông Dự án bao gồm sáu tuyến và sẽ được triển khai theo hình thức BOT hoặc PPP Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu người dân có chuyển sang sử dụng tàu điện thay cho các phương tiện cá nhân hay không Điều này cần một nghiên cứu để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn phương tiện di chuyển của người dân.

Theo báo cáo của Tổng cục Thống kê Việt Nam công bố vào tháng 12 năm 2013, kết quả "Điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa gia đình thời điểm 1/4/2003" đã chỉ ra những thông tin quan trọng về sự thay đổi dân số và các vấn đề liên quan đến kế hoạch hóa gia đình trong giai đoạn này.

2 Nguồn: http://www.fetp.edu.vn/attachment.aspx?ID90 Bài viết: “Chống kẹt xe Hà Nội và Thành Phố

Hồ Chí Minh” của Vũ Thành Tự Anh và Đỗ Hoàng Phương, Chương trình giảng dạy Kinh tế Fulbright, ngày

Vào ngày 7 tháng 1 năm 2013, nghiên cứu sẽ đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn của người dân trong việc sử dụng phương tiện giao thông Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp thông tin quan trọng mà còn đưa ra những hàm ý thiết thực cho việc xây dựng chính sách phát triển giao thông đô thị trong tương lai.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này phân tích hành vi lựa chọn phương tiện đi lại, đặc biệt là tàu điện ngầm, của người dân có nhu cầu di chuyển tại TP.HCM Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn phương tiện di chuyển của cư dân trong khu vực.

PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được thực hiện tại TP.HCM, tập trung vào các cá nhân, dựa trên hai lý thuyết nền tảng: lý thuyết các đặc tính của giá trị của Lancaster và lý thuyết Random Utility Theory (RUT) Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan sẽ được sử dụng để xây dựng khung phân tích, sẽ được thảo luận chi tiết trong Chương 2 Chương 3 sẽ trình bày phương pháp luận, thiết kế nghiên cứu và bảng câu hỏi điều tra cụ thể.

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

Lịch sử hình thành lý thuyết lựa chọn trong kinh tế học được McFadden (2001) trong bài viết “Economic Choice” tóm lược rằng lý thuyết kinh tế học cổ điển xem người tiêu dùng tìm kiếm việc tối đa hóa sở thích cá nhân, thể hiện qua sự khác biệt trong các quyết định Sự hợp lý trong hành vi tiêu dùng được John Hicks và Paul Samuelson diễn giải theo nghĩa hoàn hảo, với sở thích cá nhân được coi là ổn định và tự nhiên Mặc dù các nhà kinh tế học đã xem xét sự khác biệt về sở thích, nhưng sự phức tạp này thường bị bỏ qua trong các nghiên cứu thực nghiệm về cầu thị trường Người tiêu dùng có sở thích được đại diện bởi hàm hữu dụng U(x), với véc-tơ x thể hiện các mức độ tiêu dùng khác nhau nhằm tối đa hóa hàm hữu dụng dưới ràng buộc ngân sách.

Trong nghiên cứu thị trường, hàm cầu được biểu diễn bởi 𝑥 = 𝑑(𝑎, 𝒑), trong đó p là véc-tơ giá và a là thu nhập cá nhân Để tính toán sự khác biệt trong dữ liệu quan sát, một phần nhiễu 𝜀 được thêm vào hàm cầu, dẫn đến công thức 𝑥 = 𝑑(𝑎, 𝒑) + 𝜀 Phần nhiễu này có thể được hiểu là sai số của x hoặc do những sai lầm trong việc tối ưu hóa của người tiêu dùng Chỉ có hàm cầu đại diện d(a,p) mới tuân thủ các ràng buộc trong lý thuyết người tiêu dùng Trước những năm 1960, các nhà kinh tế học sử dụng lý thuyết này như một công cụ để khám phá các phương án tổ chức thị trường và chính sách kinh tế Khi áp dụng lý thuyết người tiêu dùng trong nghiên cứu thực nghiệm, các nghiên cứu thường dựa trên các giới hạn của một chủ thể đại diện, như người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp, nhằm hiểu rõ hành vi của các chủ thể này trong thị trường Nếu các quan sát bị sai lệch theo lý thuyết về chủ thể đại diện, các khác biệt sẽ được tính vào phần nhiễu và sai số đo lường, mà không coi đó là các yếu tố không quan sát được.

Vào những năm 1960, sự gia tăng dữ liệu khảo sát hành vi cá nhân cùng với sự phát triển nhanh chóng của máy tính cá nhân đã tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu phân tích những dữ liệu này, chủ yếu tập trung vào sự khác biệt trong nhu cầu của từng cá nhân.

Mô hình hóa và giải thích sự khác biệt giữa các cá nhân là yếu tố quan trọng trong lý thuyết người tiêu dùng, đặc biệt trong lựa chọn rời rạc như phương thức di chuyển hoặc nghề nghiệp Những giải pháp cho vấn đề này đã dẫn đến sự phát triển của các công cụ phân tích kinh tế lượng vi mô về hành vi lựa chọn Kỹ thuật lựa chọn có nguồn gốc từ nghiên cứu tâm lý học nhưng chưa được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu thị trường và hành vi tiêu dùng trong kinh tế học Jacob Marschak, vào năm 1960, đã áp dụng lý thuyết tâm lý học của Thurstone vào các mô hình kinh tế, diễn giải các kích thích tâm lý theo khái niệm kinh tế học để tối đa hóa hữu dụng, dẫn đến khái niệm Mô hình tối đa hóa hữu dụng ngẫu nhiên (Random Utility Maximization - RUM) Để đo lường giá trị kinh tế, có hai phương pháp chính được trình bày: Phương pháp tiết lộ sở thích và Phương pháp phát biểu sở thích.

Các phương pháp đánh giá sở thích bao gồm hai loại chính: phương pháp đánh giá ngẫu nhiên (CVM) và phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc (DCE).

Sự phát triển của lý thuyết RUM và các kỹ thuật kinh tế lượng đã làm cho các phương pháp lựa chọn trong nghiên cứu kinh tế trở nên hữu ích và dễ áp dụng trong thực nghiệm.

Lý thuyết RUM đã liên kết hành vi tiêu dùng với kinh tế học, trong khi phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc, hay phân tích kết hợp (Conjoint analysis), được giới thiệu bởi Green và Srinivasan (1978), đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán quyết định của người tiêu dùng dựa trên thuộc tính sản phẩm Tuy nhiên, thuật ngữ phân tích kết hợp đã dần bị thay thế bởi các kỹ thuật hiệu quả hơn, dựa trên lý thuyết ngẫu nhiên trong hữu dụng (Random Utility Theory, RUT) theo Louviere và cộng sự (2000).

Nghiên cứu của Louviere (2001) và Louviere cùng các cộng sự (2010) sẽ được bàn luận chi tiết hơn trong bài viết này, đặc biệt liên quan đến RUM Trong lĩnh vực kinh tế học môi trường, các kỹ thuật liên quan đến việc lựa chọn thường được gọi là thí nghiệm sự lựa chọn (Choice Experiment - CE) hoặc mô hình hóa lựa chọn (Choice Modelling - CM).

Các nhà kinh tế học đã phân loại các kỹ thuật lựa chọn thành ba nhóm: thí nghiệm sự lựa chọn rời rạc, sắp xếp ngẫu nhiên và xếp hạng ngẫu nhiên, dựa trên sự khác biệt về giả định lý thuyết và phương pháp phân tích Mặc dù thiết kế các phương án chọn cơ bản giống nhau, mỗi phương pháp yêu cầu mức độ tham gia khác nhau từ đáp viên Phương pháp DCE yêu cầu đáp viên chọn một phương án, cung cấp ít thông tin hơn so với phương pháp sắp xếp ngẫu nhiên, nơi đáp viên phải sắp xếp tất cả các phương án Phương pháp xếp hạng ngẫu nhiên phức tạp hơn, yêu cầu đáp viên thể hiện mức độ sở thích cho từng phương án, nhưng có thể dẫn đến kết quả không phân biệt rõ ràng Cả hai phương pháp sắp xếp và xếp hạng đều gặp khó khăn do thiếu trải nghiệm thực tế của đáp viên trong việc so sánh các phương án.

Bảng 2.1 trình bày sự khác biệt trong cách lấy mẫu của ba phương pháp lựa chọn Trong nghiên cứu lựa chọn rời rạc, người tham gia chỉ có thể chọn một phương án trong tập đầy đủ, cụ thể là phương án đi lại mà họ yêu thích nhất.

Phương án 1 Phương án 2 Phương án 3

Phương tiện Xe máy Xe buýt Tàu điện ngầm

Thời gian trên phương tiện

Thời gian đi đến hoặc đi từ phương tiện đích đến

Chi phí cho toàn bộ chuyến đi

15 ngàn VNĐ 6 ngàn VNĐ 12 ngàn VNĐ

Phương án 2 được thích hơn phương án 1 và 3

Sắp xếp ngẫu nhiên cho phép bạn hoàn thành việc xếp hạng các phương án từ cao đến thấp dựa trên sở thích cá nhân Ví dụ, nếu bạn chọn thứ tự (A, B và C), điều này có nghĩa là bạn ưa thích phương án A nhất, tiếp theo là phương án B, và cuối cùng là phương án C, mà bạn ít ưa thích nhất.

Tôi sắp xếp các phương án

Phương án 2 được ưa thích nhất, hơn phương án 1 và phương án 3 được ưa thích thấp nhất

Xếp hạng là cách thể hiện mức độ ưa thích bằng cách đánh giá các phương án trên thang đo từ 1 đến 10 Trong đó, giá trị 0 biểu thị mức độ yêu thích thấp nhất, trong khi giá trị 10 thể hiện mức độ yêu thích cao nhất.

Tôi xếp hạng phương án

Phương án 2 được thích hơn 1/10 so với phương án 1 và 5/10 so với phương án 3

Bảng 2.1 minh họa sự khác nhau trong cách thu thập dữ liệu của ba kỹ thuật, với thí nghiệm lựa chọn rời rạc phổ biến trong nghiên cứu kinh tế, trong khi phương pháp xếp hạng ngẫu nhiên khó áp dụng hơn Để so sánh ba cách tiếp cận này, hãy tham khảo bài viết của Boyle và cộng sự (2001) Theo đánh giá ngẫu nhiên của Bateman và cộng sự (2002), thí nghiệm lựa chọn rời rạc liên quan đến phương pháp phân đôi lựa chọn, khi cả hai đều yêu cầu người tiêu dùng chọn từ tập hợp hàng hóa thay thế và dựa trên nền tảng RUM.

Nghiên cứu này sẽ trình bày chi tiết hai lý thuyết nền tảng liên quan đến phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc, bao gồm lý thuyết RUM và lý thuyết đặc tính giá trị sản phẩm của Lancaster.

2.1.1 Thuyết lựa chọn hợp lý

Trong lược khảo của Scott (2000), thuyết lựa chọn hợp lý, được phát triển đầu tiên bởi George Homans trong lĩnh vực xã hội học, đã được mở rộng bởi các tác giả như Blau, Coleman, và Cook Họ đã phát triển các mô hình toán học cho hành động hợp lý, trong khi nhiều nhà kinh tế học như Becker đã áp dụng lý thuyết này để giải thích tội phạm và hôn nhân Lý thuyết này dần hội tụ và trở thành nguyên lý chung trong kinh tế học vi mô, giúp giải thích các phản ứng của cá nhân trên thị trường.

MỘT SỐ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN

Theo nghiên cứu của Sen (2005) về phương pháp phát biểu lựa chọn (Stated Choice Method, SCM), trước những năm 1980, phương pháp này chưa được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực giao thông Tuy nhiên, từ sau đó, đã có nhiều nghiên cứu quan trọng liên quan đến dự báo cầu, lựa chọn đường đi và cách thức di chuyển Ngoài ra, một số nghiên cứu áp dụng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc với dữ liệu phát biểu sở thích, trong khi một số khác sử dụng dữ liệu tiết lộ sở thích để mô hình hóa lựa chọn Hướng nghiên cứu kết hợp cả hai loại dữ liệu này trong phân tích đã cung cấp nhiều thông tin giá trị về hành vi lựa chọn của cá nhân.

Trong các phần tiếp theo, bài viết sẽ thảo luận về các nghiên cứu thực nghiệm cả trong nước và quốc tế liên quan đến chủ đề, tập trung vào mục tiêu nghiên cứu, phương pháp tiếp cận và dữ liệu sử dụng.

2.2.1 Một số nghiên cứu ngoài nước

Một nghiên cứu tổng hợp từ năm 2000 đến 2009 trong lĩnh vực vận tải, do Bllemer và Rose (2011) thực hiện, đã giới thiệu phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc Nghiên cứu này phân loại các loại thiết kế thí nghiệm và so sánh các nghiên cứu liên quan dựa trên các tiêu chí cụ thể như loại thiết kế, số phương án, số thuộc tính và loại mô hình kinh tế lượng được sử dụng.

Trong tổng số 64 nghiên cứu liên quan, có 62 nghiên cứu áp dụng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc Trong số đó, 40 nghiên cứu sử dụng thiết kế trực giao (Orthogonal designs), 12 nghiên cứu áp dụng thiết kế D-effcients, 7 nghiên cứu sử dụng thiết kế ngẫu nhiên, và 3 nghiên cứu dựa trên thông tin từ các lựa chọn của các đáp viên trước đó.

Nghiên cứu so sánh việc lựa chọn hãng hàng không của khách du lịch từ Amsterdam đến Barcelona bằng mô hình kinh tế lượng MNL, thông qua ba thiết kế nghiên cứu khác nhau Kết quả cho thấy tác động của từng thiết kế lên ước lượng, từ đó cung cấp căn cứ quan trọng cho việc xác định và lựa chọn các thiết kế thí nghiệm phù hợp Nghiên cứu cũng là nguồn tham khảo hữu ích cho việc xây dựng các thuộc tính và mức độ của chúng.

Nghiên cứu của Washbrook và cộng sự (2006) chỉ ra rằng việc sử dụng phương tiện cá nhân gây ra nhiều chi phí ngoại tác như ô nhiễm, kẹt xe và tiếng ồn Để giảm thiểu những chi phí này, việc áp dụng định giá cho đường đi và phí đỗ xe có thể làm giảm nhu cầu sử dụng xe hơi cá nhân, từ đó khuyến khích người dân chuyển sang các phương án đi lại khác Nghiên cứu được thực hiện với 548 người đi làm tại vùng ngoại ô Greater Vancouver, Canada, cho thấy rằng các yếu tố như thời gian đi lại và chi phí có ảnh hưởng lớn đến quyết định lựa chọn phương tiện Mô hình kinh tế lượng Conditional logit được sử dụng để ước lượng tỷ phần của từng phương án, và kết quả cho thấy rằng việc cải thiện thời gian đi lại chỉ có tác động nhỏ đến việc giảm cầu đi lại bằng xe hơi, trong khi tăng chi phí qua phí đỗ xe và phí tắc nghẽn có thể dẫn đến giảm nhu cầu sử dụng xe cá nhân.

Nghiên cứu của Hensher và Rose (2007) áp dụng phương pháp phát biểu lựa chọn để mô hình hóa quyết định đi làm hoặc không, dựa trên sự hiện diện của cơ sở hạ tầng vận chuyển công cộng mới Thí nghiệm sử dụng thiết kế D-optimal để xây dựng các phương án lựa chọn, trong đó đáp viên sẽ chọn dựa trên mức độ dịch vụ ở các giai đoạn tiếp cận, di chuyển và kết thúc Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật phỏng vấn hỗ trợ máy tính (CAPI) để thu thập thông tin từ các cá nhân Các đáp viên được yêu cầu mô tả các phương thức di chuyển chính, mức độ dịch vụ và chi phí của chuyến đi gần nhất, sau đó xác định phương thức di chuyển ưa thích nhất.

Quá trình nghiên cứu này thực hiện mười lần khảo sát với các kịch bản khác nhau để xác định phương thức di chuyển ưa thích của cá nhân Các lựa chọn bao gồm nhiều phương tiện như xe buýt, tàu có khối lượng vận chuyển lớn, xe hơi và hệ thống xe buýt tốc hành, cùng với các phương thức di chuyển cơ bản như đi bộ Đặc biệt, nghiên cứu bổ sung hai lựa chọn mới: tàu có khối lượng vận chuyển lớn và nhỏ Đối tượng khảo sát là những cá nhân di chuyển trong và ngoài khu vực nghiên cứu Thiết kế thí nghiệm bao gồm 47 thuộc tính với 60 lần thực hiện, tạo ra 10 kịch bản khác nhau, mỗi kịch bản có 6 khối lựa chọn Nghiên cứu cũng xem xét sự khác biệt trong các thiết lập lựa chọn dựa trên sự có mặt hoặc không có xe hơi, di chuyển trong khu vực hay ra ngoài, và sự tồn tại của các phương thức di chuyển bằng tàu với sức chứa khác nhau, nhằm làm cho các giả định trở nên thực tế hơn.

Các thuộc tính của chuyến đi trong thiết kế mô hình liên quan đến phương tiện vận chuyển công cộng bao gồm phí đi lại một chiều, thời gian di chuyển trên phương tiện, thời gian chờ và thời gian cho các phương thức di chuyển ở giai đoạn đầu như đi bộ, đi xe hơi hay xe buýt, cùng với chi phí đi xe buýt và thời gian ở giai đoạn cuối Đối với phương án có phương tiện vận chuyển công mới, cần bổ sung thời gian chờ để chuyển tiếp chuyến đi Đối với việc di chuyển bằng xe hơi, các thuộc tính cần xem xét bao gồm chi phí đi, thời gian trên phương tiện, phí tắc nghẽn một chiều, chi phí đỗ xe hàng ngày và thời gian ở giai đoạn cuối chuyến đi.

Mô hình kinh tế lượng Nested logit và MNL được sử dụng để ước lượng hành vi đi làm và không đi làm, cung cấp thông tin đầy đủ về các hệ số ước lượng Tuy nhiên, các hằng số đặc trưng của cách thức đi lại cần được điều chỉnh để phù hợp với hệ thống mô hình tùy chỉnh Điều này giúp các nhà hoạch định giao thông dự đoán khả năng hỗ trợ cho các đề xuất cơ sở hạ tầng dịch vụ vận chuyển công cộng mới Nghiên cứu đã xác định một tập hợp các giá trị liên quan đến hành vi nhằm tiết kiệm thời gian đi lại ở giai đoạn đầu, cuối và trong suốt quá trình di chuyển cũng như thời gian chờ.

Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu trong việc ước lượng mô hình lựa chọn đi lại Mặc dù có nhiều cải tiến trong mô hình hóa lựa chọn như Mixed Logit, Latent Class MNL và Generalised Nested Logit, nghiên cứu đã phát triển các công cụ thực nghiệm phù hợp và kết nối chúng với bộ dữ liệu chất lượng cao Điều này giúp đưa ra những giải thích chính xác về chính sách, đặc biệt trong việc đánh giá các phương tiện vận chuyển công cộng dự kiến sẽ được đưa vào sử dụng.

Nghiên cứu của Bat (1997) đã kết hợp mô hình cách thức đi lại với mục đích đi làm và số điểm dừng không vì mục đích công việc, giúp cải thiện việc đo lường hiệu ứng của chính sách giảm kẹt xe Nghiên cứu chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây không xem xét các điểm dừng trong quá trình đi làm Tác giả đã phát triển một khung phân tích kinh tế lượng dựa trên dữ liệu khảo sát hành vi hộ gia đình tại Boston năm 1991, bao gồm các đặc tính nhân khẩu học Ba cách thức đi lại được nghiên cứu là: đi một mình, không đi một mình và sử dụng phương tiện công cộng Số điểm dừng được xem xét từ không đến bốn, với các biến giải thích như nhân khẩu học, mật độ việc làm, thời gian làm việc và số điểm dừng không vì mục đích công việc Nghiên cứu ước lượng hai mô hình và kiểm tra sự tương quan giữa các yếu tố không quan sát được, cho thấy có mối liên hệ giữa các yếu tố này với cách đi lại bằng phương tiện công cộng, đi lại một mình và khuynh hướng dừng lại Các yếu tố ảnh hưởng mạnh đến cách thức đi lại bao gồm chất lượng dịch vụ, thu nhập, số lượng phương tiện trên mỗi lao động và thời gian làm việc, trong khi thời gian di chuyển không ảnh hưởng đến khuynh hướng dừng lại.

Nghiên cứu của Asensio (2002) nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc di chuyển của cư dân vùng ngoại ô Barcelona vào trung tâm thành phố Bài viết đã thống kê và mô tả những đặc điểm nổi bật của dân cư khu vực này, đồng thời chỉ ra sự gia tăng tỷ lệ người sử dụng xe hơi để di chuyển vào trung tâm Để ước lượng các yếu tố tác động, nghiên cứu đã áp dụng mô hình kinh tế lượng NL.

Nghiên cứu áp dụng mô hình hai giai đoạn với ba lựa chọn: xe hơi cá nhân, xe buýt và tàu Giai đoạn đầu tiên tập trung vào việc so sánh giữa xe hơi cá nhân và phương tiện công cộng Giai đoạn tiếp theo, người tham gia sẽ xem xét giữa xe buýt và tàu Dữ liệu được thu thập từ bảng câu hỏi thực hiện vào năm 1996.

Trong mô hình chi phí đi lại, các biến giải thích bao gồm chi phí bằng tiền như phí tắc nghẽn và chi tiêu cho xăng, cũng như các yếu tố khác biệt cho khu vực đô thị Chi phí cho phương tiện công cộng được tính là mức phí rẻ nhất, bao gồm cả chi phí phụ thêm Biến thời gian đi lại bao gồm thời gian di chuyển trên phương tiện, thời gian chuyển tiếp và thời gian chờ đợi, được xác định là một nửa thời gian giữa hai chuyến Khoảng cách chuyển tiếp và khoảng cách tiếp cận từ nhà đến các trạm cũng được xem xét, trong khi đối với xe hơi, tất cả khoảng cách này đều bằng 0 Mức độ thường xuyên của các chuyến tàu hoặc xe buýt đến trung tâm thành phố được sử dụng để đánh giá chất lượng phương tiện vận chuyển công cộng Mật độ dân cư có việc làm trong khu vực cũng được tính đến Các biến cá nhân được đưa vào mô hình dưới dạng biến giả, bao gồm giới tính và điều kiện khai báo thuế, trong khi thu nhập cá nhân được tính trung bình từ kết quả khảo sát tiền lương theo giới tính, trình độ giáo dục và độ tuổi.

PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU

KHUNG PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU

Hình 3 1 Khung phân tích của mô hình lựa chọn rời rạc

Nguồn: Lang Yang và cộng sự (2009)

Các thuộc tính của phương tiện (ví dụ: thời gian, chi phí…)

Các đặc tính của người ra quyết định (ví dụ: tuổi tác, thu nhập, )

Các ước lượng của mô hình lựa chọn rời rạc thường dựa trên phương pháp tối đa hóa khả năng (Maximum Likelihood, ML), cho phép phân tích tác động từ hai nhóm nhân tố: thuộc tính của phương án chọn và thuộc tính của người chọn (Lang Yang và cộng sự, 2009).

Trong các nghiên cứu thực nghiệm, phương pháp lựa chọn rời rạc thường sử dụng các mô hình kinh tế lượng như MNL, GEV, NL, Mixed Logit và Random Parameter Nhiều nghiên cứu cũng áp dụng phương pháp phát biểu lựa chọn (SCM) với cấu trúc mô hình linh hoạt hơn, cho phép nới lỏng một số giả định IID cho phần hữu dụng không quan sát được Tuy nhiên, việc nới lỏng giả định này có thể làm tăng gánh nặng tính toán và có thể dẫn đến việc mất đi dạng vi phân đóng trong mô hình xác suất lựa chọn (Sen, 2005).

THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Việc nghiên cứu các phương án lựa chọn trong kinh tế học giao thông gặp nhiều thách thức do sự đa dạng trong cách thức di chuyển của người dân Các phương thức di chuyển bao gồm lái xe cá nhân, sử dụng taxi, xe buýt, và các phương tiện vận tải có sức chứa lớn Nghiên cứu của Lang Yang và cộng sự (2009) đã chỉ ra hai tập biến giải thích cho mô hình cách thức di chuyển, phản ánh sự kết hợp phong phú giữa các phương tiện khác nhau trong quá trình di chuyển.

Phương án đối với mô hình ước lượng cách thức đi lại bao gồm nhiều thuộc tính quan trọng như tổng thời gian đi lại, các mức độ thời gian đi lại, và chi phí nhiên liệu cho xe hơi cá nhân hoặc taxi Ngoài ra, cần xem xét phí tắc nghẽn, phí đỗ xe, và phí thuê xe cho việc thuê xe một chiều Các yếu tố liên quan đến phương thức vận chuyển công cũng rất quan trọng, bao gồm phí đi lại, thời gian tiếp cận, các mức độ thời gian tiếp cận, thời gian chờ, số lần chuyển đổi phương tiện, và phí dịch vụ.

Thuộc tính cá nhân và chuyến đi bao gồm nhiều yếu tố quan trọng như tuổi tác, tình trạng việc làm (toàn thời gian hoặc bán thời gian), loại hình công việc, trình độ học vấn, giới tính, thu nhập hộ gia đình, số trẻ em dưới 10 tuổi và từ 11-17 tuổi trong hộ, mục đích của chuyến đi, cùng với khả năng linh hoạt trong lịch trình.

Hình 3 2 Các thuộc tính của từng giai đoạn đi lại

Nguồn: Tác giả điều chỉnh từ nghiên cứu Arentze và Molin (2013)

Giai đoạn chính Giai đoạn sau

Giai đoạn chính Giai đoạn sau Giai đoạn đầu

- Hình thức đi lại o Đi bộ o Xe buýt

- Có thể bị trì hoãn

- Hình thức đi lại o Tàu o Xe buýt

- Sự sẵn có của ghế ngồi

- Cơ sở vật chất trạm dừng

- Khả năng bị trì hoãn

- Hình thức đi lại o Đi bộ o Xe buýt

-Xe máy hoặc xe hơi -

Trong thiết kế nghiên cứu, nhà nghiên cứu không cần phải đưa tất cả các thuộc tính vào nghiên cứu thực nghiệm Các phương án lựa chọn, thuộc tính và mức độ thuộc tính sẽ được điều chỉnh để phù hợp với đối tượng, phạm vi và mục tiêu nghiên cứu cụ thể.

Nghiên cứu của Arentze và Molin (2013) đã cung cấp một cách tiếp cận toàn diện và có thể điều chỉnh về quá trình di chuyển của cá nhân, được áp dụng hiệu quả trong nghiên cứu thực nghiệm tại thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu này tóm tắt lại hành vi di chuyển của người dân trong khu vực.

Hình thức sử dụng phương tiện cá nhân, như xe máy hoặc xe hơi, bao gồm hai giai đoạn: giai đoạn đầu là cá nhân sử dụng phương tiện để di chuyển, và giai đoạn cuối là đi bộ đến điểm đến cuối cùng.

Sử dụng phương tiện công cộng bao gồm ba giai đoạn: giai đoạn đầu là đi bộ hoặc sử dụng xe buýt, giai đoạn chính chỉ sử dụng xe buýt hoặc tàu điện ngầm, và giai đoạn cuối là đi bộ hoặc đi xe buýt để đến đích.

Vào thứ ba, người dân có thể lựa chọn sử dụng xe taxi để di chuyển, điều này mang lại sự thuận tiện cho phương án di chuyển cá nhân, mặc dù có thêm thời gian chờ.

Các thuộc tính về thời gian và chi phí trong đo lường rất rõ ràng Thời gian được tính bằng phút, bao gồm thời gian tiếp cận phương tiện, thời gian di chuyển và thời gian đến điểm cuối Chi phí được xác định qua chi phí nhiên liệu hoặc giá vé xe buýt, tàu điện Sự sẵn có của ghế ngồi trên phương tiện công cộng có hai mức: chắc chắn có ghế và không chắc chắn có ghế Các thuộc tính cá nhân như giới tính, tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, loại việc làm và phương tiện sở hữu cũng được nghiên cứu Các biến quan trọng này được trình bày chi tiết trong Bảng 3.1.

Bảng 3 1 Định nghĩa các biến trong mô hình

Các biến Mô tả biến Loại dữ liệu

Biến lựa chọn Biến phụ thuộc mô tả sự lựa chọn của đáp viên về phương tiện đi lại của họ

Dữ liệu không liên tục: giá trị là 1 với phương án được chọn và 0 với các phương án còn lại

Tổng thời gian Dữ liệu liên tục được đo bằng đơn vị phút Tổng chi phí đi lại Dữ liệu liên tục được đo bằng đơn vị ngàn VNĐ

Ghế ngồi Biến rời rạc có giá trị 0 đối với những cá nhân không chắc chắn về việc có ghế ngồi, trong khi giá trị của nó là 1 đối với những người chắc chắn có ghế ngồi.

Thuộc tính cá nhân người chọn

Giới tính Biến rời rạc mang giá trị 0 nếu cá nhân là Nữ; 1 nếu cá nhân là Nam

Số năm đi học Dữ liệu dạng số nguyên không âm

Thu nhập Biến liên tục được đó bằng đợn vị triệu VNĐ

Dữ liệu được phân loại theo tuổi và tình trạng nghề nghiệp, với tuổi được biểu diễn dưới dạng số nguyên không âm Tình trạng nghề nghiệp được chia thành bốn biến giả, bao gồm làm việc trong khối nhà nước, ngoài nhà nước, nội trợ, sinh viên và các công việc khác.

Sở hữu xe máy Một biến giả được đưa vào: giá trị 1 khi cá nhân đó có sở hữu xe máy, 0 cho trường hợp còn lại

MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Nghiên cứu này áp dụng mô hình kinh tế lượng Conditional logit để phân tích ảnh hưởng của các thuộc tính phương tiện, bao gồm thời gian, chi phí, sự sẵn có của ghế ngồi và đặc điểm cá nhân, đến hành vi lựa chọn phương tiện đi lại Mô hình này dựa trên lý thuyết RUM và giúp hiểu rõ hơn về quyết định di chuyển của cá nhân Hàm hữu dụng đầy đủ được sử dụng để mô tả quá trình lựa chọn phương tiện của người dùng.

Giả định rằng phần hữu dụng mang tính hệ thống là tuyến tính với các hệ số 𝛽 và các thuộc tính 𝑆 𝑗, hàm hữu dụng gián tiếp có thể được viết lại theo cách sau:

Trong nghiên cứu này, 𝑈 𝑖𝑗 đại diện cho mức độ hữu dụng của cá nhân i khi lựa chọn phương tiện j, với sai số 𝜀 𝑖𝑗 được phân bổ độc lập và đồng nhất cho các phương án Biến 𝐴𝑆𝐶 𝑗 được đưa vào để phản ánh ảnh hưởng của các yếu tố ngoài thuộc tính của phương tiện lên hữu dụng gián tiếp đối với phương tiện j Các thuộc tính được giả định thay đổi giữa các phương tiện, trong khi các hệ số hồi quy của thuộc tính được coi là hằng số đối với từng cá nhân nhưng có thể thay đổi giữa các phương án Cá nhân i sẽ quyết định chọn phương tiện j trong tập chọn C nếu điều kiện nhất định được thỏa mãn.

𝑈 𝑖𝑗 > 𝑈 𝑖𝑞 , với j ≠q ∈ C Nghiên cứu tiến hành ước lượng cho hai mô hình kinh tế lượng với sự khác nhau về các biến giải thích:

Mô hình Conditional Logit chỉ ước lượng với các biến thuộc tính phương tiện và hệ số cắt của tàu điện ngầm (ASCmetro) Nghiên cứu tạo thêm một biến giả với giá trị là một cho các quan sát chọn tàu điện ngầm, trong khi các hệ số cắt của các phương tiện khác được giả định là không Kết quả hệ số hồi quy của biến giả đại diện cho phương án Metro sẽ cho thấy mức độ ưa thích của người nghiên cứu đối với lựa chọn này so với các phương án còn lại Mô hình này được gọi là mô hình CL chuẩn.

Mô hình Conditional logit (CL) tổng quát tích hợp các biến thuộc tính cá nhân thông qua tương tác với ASCmetro, bao gồm các yếu tố cơ bản của phương tiện di chuyển như thời gian, chi phí và sự sẵn có của ghế ngồi Các thuộc tính cá nhân của người chọn, như tuổi, giới tính, trình độ giáo dục, tình trạng sở hữu xe máy và loại nghề nghiệp (Socialeconomics, SE), cũng được xem xét Hàm hữu dụng gián tiếp của cá nhân i đối với phương tiện j được điều chỉnh để phản ánh những yếu tố này.

Mô hình Conditional logit cho phép các nhà nghiên cứu tính toán tỷ lệ thay thế giữa các thuộc tính, từ đó xác định mức sẵn lòng trả của mỗi cá nhân khi thay đổi một đơn vị thuộc tính, với giả định các yếu tố khác không đổi Sự thay đổi trong mỗi đơn vị thuộc tính phương tiện sẽ ảnh hưởng đến mức phúc lợi của người dân Trong nghiên cứu này, tổng chi phí đi lại được đo lường bằng tiền tệ, đóng vai trò là căn cứ để xác định mức sẵn lòng trả (mức phúc lợi) cho thuộc tính k bất kỳ nào đó của phương tiện, được gọi là giá trị ngầm (Implicit prices, IP) hay mức sẵn lòng trả (Willingness to pay, WTP).

Mô hình CL chuẩn cho thấy rằng các hệ số ước lượng tiệm cận với phân phối chuẩn, do đó mức sẵn lòng trả gần đạt chuẩn khi hệ số của mẫu số biến thiên không đáng kể, cho phép xây dựng khoảng tin cậy (Hole, 2007).

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Khi thực hiện phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc, quy trình thu thập dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất Có bốn phương pháp chính để thu thập dữ liệu: phỏng vấn mặt đối mặt, phỏng vấn qua điện thoại, bảng câu hỏi qua mail, và thu thập từ một trung tâm khảo sát Nghiên cứu này đã chọn phương pháp phỏng vấn mặt đối mặt với các đáp viên, mặc dù tốn chi phí cao, nhưng phương pháp này cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn so với các phương pháp khác (Kjổr, 2005).

Phương pháp thu thập, chọn mẫu và tổ chức dữ liệu được trình bày trong nghiên cứu của Kjổr (2005) và Bateman cùng cộng sự (2002) Nghiên cứu tập trung vào người dân TP.HCM, sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện với cỡ mẫu từ 100 - 200 Chỉ những cá nhân từ 18 tuổi trở lên được phỏng vấn Nghiên cứu dựa trên sự hiểu biết về cách thức di chuyển của người dân và thực hiện phỏng vấn mặt đối mặt qua hai bước, chi tiết được nêu trong bảng câu hỏi phỏng vấn (Phụ lục 01).

Nghiên cứu thiết kế bảng phỏng vấn nhằm thu thập thông tin về các mục đích đi lại khác nhau, bao gồm khoảng cách, tần suất và thời gian đi lại trung bình Những phương tiện được sử dụng nhiều nhất trong tuần có thể là phương tiện cá nhân như xe máy hoặc xe hơi, phương tiện công cộng như xe buýt, và taxi Đáp viên sẽ chọn phương án đi lại hiện tại cho mục đích chính, tức là mục đích có tần suất cao nhất Qua đó, bảng phỏng vấn giúp tiết lộ sở thích cá nhân của đáp viên trong việc lựa chọn phương tiện di chuyển hàng ngày.

Nghiên cứu này dựa trên thông tin từ các phương tiện đi lại mà đáp viên đã cung cấp, nhằm cung cấp thêm chi tiết về việc đưa vào sử dụng tàu điện ngầm trong tương lai Đáp viên được yêu cầu xem xét lại lựa chọn giữa phương tiện hiện tại mà họ đang sử dụng cho việc di chuyển chính và việc sử dụng tàu điện ngầm.

Bảng phỏng vấn hiện có mười lựa chọn tương ứng với năm mức giá vé tàu điện ngầm, được xác định dựa trên báo cáo của Ngân hàng Phát triển Châu Á và các công bố của ban quản lý dự án Các mức giá giả định là 300, 500, 750, 1000 và 1250 VNĐ/km, cùng với hai mức sẵn có ghế ngồi: không chắc chắn có ghế (giá trị biến là 0) và chắc chắn có ghế (giá trị biến là 1) Dữ liệu trong thí nghiệm này cho thấy người tham gia phải đối mặt với các kịch bản khác nhau về chi phí và sự sẵn có của ghế ngồi, từ đó họ sẽ xem xét lại lựa chọn của mình giữa các phương án di chuyển cũ và tàu điện ngầm mới, nhằm đánh giá liệu họ có chuyển sang sử dụng phương tiện mới hay không.

Trong Bảng 3.2, nghiên cứu cung cấp một ví dụ cho bước thứ hai của quy trình phỏng vấn, trong đó thông tin về phương tiện hiện tại mà cá nhân sử dụng cho mục đích di chuyển chính được trình bày ở cột thứ hai Cột thứ ba thể hiện những thông tin giả định về tàu điện ngầm Đáp viên được yêu cầu lựa chọn lại giữa các phương tiện di chuyển.

Báo cáo "Preparing the HCMC Metro Rail System – Completion Report" (ADB và PPIAF, 2008) cung cấp thông tin chi tiết về cách tính giá vé cho hai tuyến Metro, cùng với các báo cáo đánh giá dự án tuyến Metro số 2 của ADB vào tháng 2 và tháng 10 năm 2010 Đánh giá tài chính định kỳ cho đợt giải ngân thứ hai được thực hiện vào năm 2012, và báo cáo đánh giá môi trường cho tuyến số 2 được ADB công bố vào tháng 6 năm 2014 Thông tin về chi phí, thời gian và sự sẵn có của ghế ngồi trên tàu điện ngầm đã được cung cấp, và trong bảng câu hỏi mẫu, người tham gia cho thấy sự chấp nhận sử dụng tàu điện ngầm thay cho xe máy cho mục đích đi lại chính Bảng câu hỏi cũng được thiết kế để phù hợp với những cá nhân sử dụng nhiều loại phương tiện cùng lúc, như xe máy hoặc xe buýt cho việc đi học.

Bảng 3 2 Bảng câu hỏi phỏng vấn mẫu Các thuộc tính Phương tiện đi lại hiện tại: Xe Máy

Tổng thời gian đi lại

Sự sẵn có của ghế ngồi

Chi phí chuyến đi Chi phí đỗ xe

Nghiên cứu này sử dụng hai loại dữ liệu trong phân tích mô hình kinh tế lượng: dữ liệu tiết lộ sở thích (Revealed Preference Data) từ bước phỏng vấn đầu tiên và dữ liệu phát biểu sở thích (Stated Preference Data) trong bước phỏng vấn chính, khi có sự thay đổi chi phí đi lại của phương án tàu điện ngầm Mục đích của việc kết hợp hai loại dữ liệu này là để khắc phục những hạn chế trong việc phân tích và đưa ra kết luận chính xác hơn về sở thích của người tiêu dùng.

Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các thuộc tính phương tiện thường xảy ra trong các nghiên cứu DCE khi sử dụng dữ liệu tiết lộ sở thích thuần túy Ngoài ra, thông tin về đặc điểm cá nhân của người chọn thường được đưa vào ở phần cuối của bảng phỏng vấn.

Chương này trình bày nghiên cứu sử dụng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc với quy trình lấy mẫu phi xác suất thuận tiện Mô hình kinh tế lượng Conditional logit sẽ được áp dụng để phân tích tác động của các biến thuộc tính phương tiện và đặc điểm cá nhân đối với hành vi lựa chọn của người dân Bằng cách đưa hệ số cắt đại diện cho phương án tàu điện ngầm vào mô hình, nghiên cứu sẽ kiểm tra khả năng chuyển đổi từ phương tiện hiện tại sang tàu điện ngầm khi các giả định thay đổi Hơn nữa, nghiên cứu sẽ tính toán sự đánh đổi giữa các thuộc tính và mức sẵn lòng trả hoặc mức phúc lợi tăng thêm của người dân khi các biến thuộc tính phương tiện thay đổi, nhằm cung cấp thông tin chi tiết về sở thích của mẫu quan sát.

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

MÔ HÌNH HỒI QUY

Mô hình hồi quy cơ bản bao gồm các thuộc tính chung của phương tiện đi lại như tổng thời gian đi lại (Totaltime), tổng chi phí đi lại (Totalcost) và sự sẵn có ghế ngồi (Seat) Việc đưa biến ASC vào mô hình kinh tế lượng nhằm kiểm tra sự khác biệt trong sở thích của người chọn giữa các phương án khi các thuộc tính của phương tiện được giả định giống nhau Nghiên cứu tập trung vào khả năng chuyển đổi phương tiện của người dân, vì vậy chỉ đưa vào hệ số cắt ASC đại diện cho phương án tàu điện ngầm, nhằm phân tích sự khác biệt trong sở thích của người dân đối với tàu điện ngầm so với các phương tiện đã sử dụng cho cùng mục đích di chuyển.

Bảng 4 3 Hệ số ước lượng cho sở thích của người dân đối với việc chọn phương tiện đi lại bằng mô hình CL chuẩn

Thuộc tính Hệ số hồi qui Độ lệch chuẩn

Các chỉ số thống kê

Kết quả từ mô hình kinh tế lượng CL chuẩn cho thấy các biến thuộc tính có dấu hiệu đúng như kỳ vọng nghiên cứu: hệ số hồi quy của thời gian và chi phí đều âm, cho thấy rằng thời gian và chi phí đi lại cao sẽ làm giảm khả năng lựa chọn phương án đó Ngược lại, sự có mặt của ghế ngồi sẽ tăng khả năng chọn phương tiện đi lại Biến ASC không có ý nghĩa thống kê (p-value > 0,01), cho thấy không có sự khác biệt trong sở thích của người dân khi so sánh các phương án đi lại cũ với phương án mới là tàu điện ngầm, với điều kiện các thuộc tính phương tiện giống nhau Điều này chỉ ra rằng người dân không có xu hướng chuyển sang sử dụng tàu điện ngầm trong mô hình cơ bản.

Thời gian được đo bằng phút và chi phí đi lại được tính bằng ngàn Việt Nam Đồng (ngàn VNĐ) Kết quả tính toán cho thấy người dân sẵn lòng trả thêm 0,904 ngàn VNĐ để giảm một phút đi lại Phúc lợi của người dân sẽ tăng 3,869 ngàn VNĐ khi có ghế ngồi chắc chắn trong quá trình di chuyển Tuy nhiên, sự sẵn lòng trả cho việc chuyển đổi sang sử dụng phương tiện tàu điện ngầm không được xem xét do không có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

4.2.2 Kết quả mô hình hồi quy tổng quát

Trong mô hình CL tổng quát, bên cạnh các biến thuộc tính và hệ số ASC, còn có các biến thuộc tính cá nhân (SE) Mô hình CL chuẩn không thể đưa trực tiếp các biến này vào do các đặc tính cá nhân không thay đổi qua các giả định chọn, dẫn đến không tính được xác suất lựa chọn Tuy nhiên, người nghiên cứu có thể tương tác các đặc tính cá nhân với ASC để đưa vào mô hình như biến giải thích, từ đó tính được xác suất chọn (Anwar Hussain và cộng sự, 2010) Nghiên cứu chỉ xem xét bốn biến tương tác liên quan đến đặc điểm cá nhân: giới tính, tuổi, trình độ học vấn (biến liên tục), và thu nhập cá nhân Biến sở hữu xe máy không được đưa vào mô hình chính vì không thể cho ra kết quả hồi quy do 94,07% cá nhân trong mẫu đều sở hữu xe máy, chỉ 5,93% không sở hữu, không cho phép mô hình chạy trên phần mềm thống kê.

Theo nghiên cứu của Anwar Hussain và cộng sự (2010), các tác giả đã áp dụng hai mô hình kinh tế lượng CL, trong đó mô hình CL tổng quát bao gồm tất cả các biến đặc tính cá nhân của người chọn, nhằm so sánh với mô hình CL chuẩn.

Bảng 4.4 Hệ số ước lượng cho sở thích của người dân đối với việc chọn phương tiện đi lại bằng mô hình CL tổng quát

Hệ số hồi qui Độ lệch chuẩn

Các biến đặc tính cá nhân

Các chỉ số thống kê

Kết quả hồi quy của mô hình CL tổng quát được trình bày trong Bảng 4.4 cho thấy các biến thuộc tính phương tiện như thời gian, chi phí và sự sẵn có của ghế ngồi đều có ý nghĩa thống kê cao, phản ánh quy luật hành vi lựa chọn của người dân Tuy nhiên, biến ASC đã thay đổi về mức độ ý nghĩa thống kê và dấu hệ số hồi quy so với mô hình cơ bản, cho thấy ảnh hưởng của các thuộc tính cá nhân đến quyết định chọn phương tiện tàu điện ngầm Điều này chỉ ra rằng có sự khác biệt trong sở thích giữa các phương tiện cũ và tàu điện ngầm; khi các thuộc tính tương tự, người dân có xu hướng ưa chuộng tàu điện ngầm hơn Các đặc điểm cá nhân cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành sở thích sử dụng tàu điện ngầm.

Thứ nhất, các biến tương tác có ý nghĩa về mặt thống kê, bao gồm: tuổi

Các biến tương tác như tuổi tác (ASC*age), trình độ giáo dục (ASC*educ) và thu nhập (ASC*inc) của cá nhân có thể được diễn giải đồng thời, với giả định rằng các yếu tố thuộc tính phương tiện là giống nhau.

Biến tương tác độ tuổi cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong sở thích sử dụng tàu điện, với xu hướng người lớn tuổi ít thích chuyển sang tàu điện ngầm hơn.

Biến tương tác giữa trình độ giáo dục và sở thích đi tàu điện ngầm cho thấy rằng những người có trình độ học vấn cao hơn thường có xu hướng ưa chuộng phương tiện này hơn Mặc dù không có lý thuyết nào khẳng định rằng người có trình độ cao sẽ thích tàu điện hơn người học ít, nhưng có thể suy luận rằng họ có hiểu biết sâu rộng hơn về tiện ích và lợi ích mà tàu điện mang lại, từ đó dẫn đến khả năng lựa chọn sử dụng tàu điện trong tương lai.

Người có thu nhập cao hơn có xu hướng sử dụng tàu điện nhiều hơn so với người có thu nhập thấp Mức thu nhập trung bình hàng tháng trong mẫu khảo sát là 6,241 triệu VNĐ, thấp hơn so với mức thu nhập trung bình theo đầu người tại thành phố Hồ Chí Minh, được Cục thống kê TP.HCM công bố năm 2014, với khoảng 107 triệu VNĐ/người/năm (tương đương 5,131 USD/người/năm).

Biến tương tác giới tính (ASC*sex) không có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng sở thích đi tàu điện giữa nam và nữ là tương đương, không có sự khác biệt đáng kể.

Thứ ba, trong một bài nghiên cứu với tựa đề:“Science and Statistics” được George Box 5 đăng trên tạp chí Journal of the American Statistical Association vào

George Edward Pelham Box (18/10/1919 – 28/5/2013) là một nhà thống kê học người Anh nổi bật với những đóng góp quan trọng trong kiểm soát chất lượng, phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, thiết kế thí nghiệm và phương pháp suy luận Bayesian Ông nổi tiếng với câu nói: “Tất cả mô hình đều sai, nhưng một số mô hình hữu dụng” vào năm 1976 Nghiên cứu này nhằm so sánh và lựa chọn mô hình tốt nhất để giải thích hành vi lựa chọn phương thức di chuyển, đồng thời đánh giá mức độ phù hợp của mô hình CL chuẩn với mô hình CL tổng quát, thông qua việc xác định một số chỉ số quan trọng để so sánh.

Bảng 4 5 So sánh độ phù hợp của mô hình CL chuẩn và CL tổng quát Đo lường mức độ phù hợp của các mô hình

Mô hình Conditional Logit chuẩn

Mô hình CL tổng quát có khả năng giải thích hành vi lựa chọn tốt hơn mô hình

CL chuẩn Bởi vì các chỉ số: Log-Likehood (LL), Deviance (D), Akaike Information Criteria (AIC) và Bayesian Information Criteria (BIC) 6 của mô hình tổng quát có giá

AIC và BIC là hai chỉ số quan trọng để xác định mô hình tối ưu trong nghiên cứu, với giá trị càng thấp thì mô hình càng tốt Công thức tính AIC là AIC = -2LL + 2p và BIC là BIC = -2LL + ln(N) * p, trong đó p là số lượng hệ số và N là số lượng quan sát Khi so sánh độ phù hợp của mô hình tổng quát với các mô hình biến tương tác, các chỉ số này cho thấy mô hình phù hợp nhất vẫn là mô hình có trị số thấp hơn so với mô hình cơ bản.

4.2.3 Xác suất lựa chọn tàu điện ngầm

Số lượng cá nhân sử dụng tàu điện ngầm được nghiên cứu dựa trên xác suất lựa chọn, với các mức giá vé và chi phí đi lại giả định được tính toán trung bình.

Những số liệu dưới đây, được tác giả tính toán lại từ dữ liệu thu thập bằng phần mềm

MS Excel 2013, cụ thể như sau:

Khi khảo sát về quyết định sử dụng tàu điện ngầm, tỷ lệ người chọn cao nhất đạt 96 người ở mức giá thấp nhất 300 VNĐ/1km Tuy nhiên, tỷ lệ này có xu hướng giảm dần khi giá vé tăng, với mức chấp nhận sử dụng thấp nhất là 54,07% khi giá vé đạt 1250 VNĐ/1km.

Bảng 4.6 Tỷ lệ cá nhân chuyển sang sử dụng tàu điện ngầm Giá vé (VNĐ/1km) 300 500 750 1000 1250

MỨC SẴN LÒNG TRẢ

Sự khác biệt trong hệ số hồi quy giữa hai mô hình đã ảnh hưởng đến mức phúc lợi của cá nhân khi có sự thay đổi về thuộc tính Cụ thể, người dân sẵn lòng trả sẽ tăng 0,606 ngàn VNĐ khi thời gian đi lại giảm một phút, thấp hơn 0,904 ngàn VNĐ so với mô hình cơ bản Nếu có ghế ngồi trên phương tiện, phúc lợi của người dân sẽ tăng 4,160 ngàn VNĐ, cao hơn 3,869 ngàn VNĐ so với mô hình cơ bản Ngoài ra, việc chuyển sang sử dụng tàu điện ngầm sẽ mang lại mức phúc lợi tăng thêm 64,360 VNĐ Các mức phúc lợi trong nghiên cứu được xác định với khoảng tin cậy 95% bằng phương pháp Krinsky – Robb với hai ngàn mẫu lặp lại.

X ác su ất ch ọn tà u đ iện n gầ m

Không có ghế ngồi Có ghế ngồi

Trong nghiên cứu của Hole (2007), tác giả đã so sánh bốn phương pháp ước lượng khoảng tin cậy cho việc đo lường mức sẵn lòng trả.

Các phương pháp Delta, Fieller, Krinsky-Robb (KR) và Bootstrap đều được sử dụng để ước lượng sẵn sàng trả giá (WTP) trong nghiên cứu Trong đó, Delta, Fieller và KR giả định rằng các hệ số hồi quy tuân theo phân phối chuẩn, trong khi Delta còn giả định thêm rằng WTP cũng phân phối chuẩn Phương pháp Bootstrap khác biệt ở chỗ mẫu được lấy có hoàn lại và không yêu cầu giả định về phân phối chuẩn cho các hệ số hồi quy Phương pháp KR có ưu điểm hơn Fieller khi tạo ra khoảng tin cậy áp dụng cho tất cả các mẫu (Hole 2007, tr.831) Bảng 4.7 chỉ ra sự khác biệt trong mức phúc lợi giữa hai mô hình chuẩn và tổng quát, cho thấy rằng các yếu tố đặc tính cá nhân ảnh hưởng đến mức phúc lợi đo được Những so sánh về mức độ phù hợp gợi ý rằng mô hình CL tổng quát có thể phù hợp hơn so với mô hình CL chuẩn.

Bảng 4.7 Ước lượng mức sẵn lòng trả và Krinsky - Robb khoảng tin cậy 95%

Mô hình CL chuẩn Mô hình CL tổng quát

Ghi chú: (a) Đơn vị bằng tiền cho mức sẵn lòng trả được tính theo đơn vị: ngàn VNĐ

(b) ASC chỉ có ý nghĩa thống kê trong mô hình CL tổng quát nên mức phúc lợi chỉ được tính toán cho mô hình này

KẾT LUẬN

Thông qua việc thống kê mô tả dữ liệu và thực hiện hồi quy mô hình kinh tế lượng, nghiên cứu đưa ra một số kết luận sau:

Sau khi thực hiện thống kê mô tả dữ liệu, chúng tôi nhận thấy tỷ lệ nam nữ tương đối cân bằng, với phần lớn cá nhân trong mẫu là người trẻ tuổi, thuộc nhóm đã đi làm hoặc đang là sinh viên Trình độ giáo dục trung bình của mẫu đạt 14 năm học Mặc dù cỡ mẫu chỉ gồm 135 quan sát, nhưng nó được lấy theo quy trình đúng đắn và không có đặc điểm bất thường nào.

Kết quả từ hai mô hình hồi quy cho thấy các yếu tố thuộc tính của phương tiện đi lại ảnh hưởng đến khả năng lựa chọn Tuy nhiên, sở thích của người dân đối với tàu điện ngầm so với các phương tiện khác không có sự khác biệt rõ rệt nếu không tính đến đặc điểm cá nhân Trong mô hình CL tổng quát, phúc lợi của người dân sẽ tăng khi chuyển sang sử dụng tàu điện, nhưng xác suất lựa chọn phương tiện này còn phụ thuộc vào mức giá vé mà nhà đầu tư dự định áp dụng.

MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

BỐI CẢNH CHÍNH SÁCH

Tình trạng ùn tắc giao thông hiện nay chủ yếu do sự gia tăng đột biến của phương tiện cá nhân và hệ thống hạ tầng chưa kịp phát triển Bài viết này sẽ cung cấp thông tin bổ sung về dự án đường sắt đô thị, nhằm tạo cái nhìn tổng quan trước khi đề xuất những hàm ý chính sách liên quan đến dự án.

Vào năm 2007, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 101/QĐ-TTg phê duyệt quy hoạch phát triển giao thông vận tải tại TP.HCM, với mục tiêu hướng tới năm 2020 và tầm nhìn cho những năm tiếp theo.

Năm 2020, quy hoạch hệ thống đường sắt đô thị tại thành phố đã được đề cập, bao gồm 7 Depot phục vụ cho 6 tuyến tàu điện ngầm (Metro) và 3 Depot cho 3 tuyến xe điện mặt đất (Monorail).

Dự án đường sắt đô thị Thành phố Hồ Chí Minh nhằm cải thiện giao thông vận tải với các tuyến Metro và Monorail như Bến Thành – Biên Hòa, Bến Thành – Bến xe Miền Tây, và Bến Thành – Tân Sơn Nhất – An Sương Các đối tác nước ngoài như Nhật Bản, Pháp, Nga và Đức đã đề xuất các phương án đầu tư khác nhau cho dự án Tổng chi phí cho toàn bộ dự án Metro ước tính trên 1,9 tỷ đô-la Mỹ, trong đó việc lập phương án hỗ trợ kỹ thuật đã tiêu tốn khoảng 2,2 triệu đô-la Mỹ Phương án này được Ủy ban Nhân dân TP HCM phê duyệt vào cuối tháng 4 năm 2007, với 1,7 triệu đô-la Mỹ được Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) viện trợ không hoàn lại, 500.000 đô-la Mỹ từ Chính phủ, và phần còn lại từ ngân sách Thành phố cùng các nhà đầu tư.

Hệ thống tàu điện ngầm TP HCM, theo quy hoạch ban đầu, có tổng chiều dài khoảng 54 km với 6 đường ray và 22 nhà ga, trong đó nhà ga trung tâm dự kiến đặt tại Công viên 23 tháng 9 (Quận 1) Tuy nhiên, quy hoạch đã được điều chỉnh theo Quyết định số 5745/QĐ-UBND của UBND TP.HCM vào ngày 14 tháng 12 năm 2009, với sự thay đổi chiều dài của 6 tuyến.

Bảng 5.1 Các tuyến Metro dự định xây dựng tại thành phố Hồ Chí Minh

Tuyến Dài (km) Số ga Lộ trình

Chợ Bến Thành - Suối Tiên

GĐ1: 11,3 (9,5 ngầm và 1,8 trên cao)

GĐ1: 11 (10 ga ngầm và 01 ga trên cao)

GĐ1: Chợ Bến Thành - Tham Lương

GĐ2: Thủ Thiêm - Chợ Bến Thành & Tham Lương - Bến xe Tây Ninh

GĐ1: 10 ga ngầm GĐ2: Chưa xác định

GĐ1: Chợ Bến Thành - Bến xe Miền Tây GĐ2: Bến xe Miền Tây - Tân Kiên

10 ga (8 ga ngầm và 2 ga trên cao)

Ngã 6 Cộng Hòa - Hiệp Bình Phước

Thạnh Xuân (Quận 12) - Nguyễn Văn Linh (Quận 7)

5,2 Chưa xác định Công Viên Gia Định - Lăng

GĐ1: 8,9 (ngầm) GĐ2: 14,8 (7,4 ngầm và 7,4 trên cao)

GĐ1: 9 ga (8 ga ngầm và 1 ga cao) GĐ2: 13 ga (7 ga ngầm và 6 ga cao)

Ngã 4 Bảy Hiền – Cầu Sài Gòn

Ngã 4 Bảy Hiền – Bến xe Cần Giuộc mới

6,7 (ngầm) 7 (ngầm) Trường Chinh - Vòng xoay

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Các tuyến Metro tại TP.HCM sẽ được xây dựng theo hình thức cuốn chiếu, với mục tiêu đưa vào hoạt động hai tuyến vào năm 2020 Hệ thống Metro nhằm thay thế 25% lượng xe gắn máy lưu thông trên đường Hiện tại, TP.HCM dự kiến phát triển sáu tuyến Metro, trong đó tập trung vào hai tuyến chính là số 1 và số 2 Tuyến Metro số 1 sẽ kết nối Bến Thành với Suối Tiên.

Dự án đầu tư được Ngân hàng hợp tác quốc tế Nhật Bản (JBIC) hỗ trợ nghiên cứu và phê duyệt bởi UBND Thành phố vào năm 2006 JBIC đã ký kết Hiệp định vay vốn ODA với chính phủ Việt Nam vào ngày 30 tháng 3 năm 2007, cho phép vay vốn để thực hiện dự án Đoạn đi ngầm dài 2,6 km bắt đầu từ Ga số 1 tại khu vực vòng xoay Quách Thị Trang, đi ngầm dưới đường Lê Lợi với hai tuyến đường hầm đơn song song Đến ngã tư Lê Lợi – Pasteur, các hầm sẽ chạy trùng tim, đi qua bên hông Nhà hát thành phố và trụ sở Công ty Điện lực Sài Gòn, tiếp tục theo đường Nguyễn Siêu, qua Công ty Fafilm Việt Nam đến khu vực nhà máy.

Tuyến metro số 2 Bến Thành – Tham Lương bắt đầu từ ga Ba Son, chuyển từ ngầm sang trên cao với đoạn dài 17,1 km Tuyến đi qua đường Nguyễn Hữu Cảnh, theo rạch Văn Thánh, gần công viên Văn Thánh, vượt qua đường Điện Biên Phủ và sông Sài Gòn tại khu vực nhà hàng Tân Cảng Sau đó, tuyến tiếp tục trong hành lang phía Bắc xa lộ Hà Nội, vượt sông Rạch Chiếc và đi theo hành lang xe điện đã được quy hoạch Đến khoảng Km 18+535, tuyến sẽ chuyển sang phía Nam xa lộ Hà Nội để vào ga Bến xe Suối Tiên (Km 18+905) và rẽ vào Depot Long Bình, với tổng cộng 11 ga trên cao.

Tuyến tàu điện ngầm số 2 sẽ bắt đầu từ Bến xe Tây Ninh (An Sương) và đi qua các tuyến đường Trường Chinh, Cách Mạng Tháng 8, Phạm Hồng Thái, Bến Thành, Hàm Nghi, trước khi vượt sông Sài Gòn đến Khu đô thị mới Thủ Thiêm, với điểm kết thúc dự kiến tại Ga đường sắt cao tốc Bắc - Nam Depot của tuyến này được quy hoạch trên khu đất phía Bắc kênh Tham Lương, Quận 12, với diện tích khoảng 26 ha.

Tuyến tàu điện ngầm số 2 sẽ trở thành một trong những tuyến giao thông xuyên tâm quan trọng, kết nối Đông Nam và Tây Bắc của thành phố Đây là loại hình vận tải khối lượng lớn, góp phần nâng cao hiệu quả di chuyển trong mạng lưới giao thông bánh sắt.

Tuyến MRT số 2 sẽ kết nối khu Tây Bắc và các khu vực đô thị mới như quận 12, Tân Phú, Tân Bình, cùng các khu dân cư đông đúc như Bảy Hiền và Ông Tạ, giúp giảm ùn tắc giao thông dọc đường CMT8 của quận 3 và quận 10 với trung tâm thành phố Tuyến tàu điện ngầm này sẽ trở thành cầu nối quan trọng cho việc vận chuyển hành khách giữa Thủ Thiêm và các khu vực lân cận, đồng thời dự kiến sẽ phục vụ lượng khách từ Đường sắt cao tốc Bắc Nam đến Bến Thành, trung tâm TPHCM trong tương lai.

Dự án có tổng mức đầu tư lên tới 26.116 tỉ đồng, tương đương 1.374,5 triệu đô la Mỹ, được hình thành từ bốn nguồn vốn chính: vay ODA từ Ngân hàng Phát triển châu Á (ADB), Ngân hàng Tái thiết Đức (KfW), Ngân hàng Đầu tư châu Âu (EIB) và vốn đối ứng từ ngân sách Nhà nước Việt Nam.

Cả hai tuyến tàu điện ngầm đang triển khai và giá vé chưa được xác định, do đó, cần xem xét khả năng chuyển đổi phương tiện đi lại của người dân Nếu tỉ lệ chuyển đổi sang sử dụng dịch vụ tàu điện ngầm cao, dự án có khả năng hoàn thành sẽ góp phần giảm tình trạng kẹt xe vào giờ cao điểm do phương tiện cá nhân gây ra, đúng như kỳ vọng.

HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Dựa trên kết quả phân tích kinh tế lượng, nghiên cứu chỉ đưa ra những hàm ý mang tính khuyến nghị do giới hạn trong phạm vi mẫu thu thập Một số hàm ý quan trọng có thể rút ra từ quá trình nghiên cứu bao gồm:

Dịch vụ tàu điện ngầm cần tối ưu hóa thời gian di chuyển của hành khách đi kèm với mức giá vé hợp lý Để tăng xác suất người dân chọn tàu điện ngầm lên trên 50%, giá vé trung bình cho mỗi kilomet phải dưới 1350 VNĐ Việc tăng số ghế ngồi trên tàu sẽ cải thiện khả năng lựa chọn của hành khách khi giá vé thấp, trong khi mức giá cao hơn không làm thay đổi đáng kể xác suất chọn tàu điện ngầm.

Trong giai đoạn đầu hình thành, tàu điện ngầm khó có khả năng thu hút người dân do nhu cầu đi lại đa dạng và yêu cầu về tính linh hoạt.

Khi mạng lưới sáu tuyến tàu điện ngầm hoàn thiện cùng với các dự án giao thông kết nối, việc đi lại sẽ trở nên dễ dàng và tiện lợi hơn Phân tích kinh tế cho thấy, chi phí cao để sử dụng phương tiện cá nhân sẽ làm giảm khả năng lựa chọn phương tiện đó Do đó, chính quyền địa phương có thể áp dụng các chính sách nhằm tăng chi phí sử dụng xe máy và ô tô, từ đó khuyến khích người dân ưu tiên sử dụng hệ thống tàu điện ngầm.

Dịch vụ nên tập trung vào đối tượng có việc làm ổn định và nhóm người trẻ tuổi, vì họ có thu nhập và sẵn sàng chi trả cho chất lượng dịch vụ tốt hơn, như ghế ngồi thoải mái và thời gian di chuyển nhanh hơn Sự chấp nhận của người dân trong việc trả thêm 606 VNĐ để giảm một phút di chuyển cho thấy họ đánh giá cao lợi ích này Bên cạnh đó, những cá nhân có trình độ giáo dục cao và trẻ tuổi có khả năng nhận thức tốt hơn về lợi ích của công nghệ mới, điều này khiến họ dễ dàng chấp nhận các giải pháp giao thông hiện đại Việc chú trọng đến nhóm đối tượng này là rất quan trọng, vì không phải mọi người đều có xu hướng chuyển sang sử dụng tàu điện ngầm, điều này thể hiện qua sự khác biệt trong mô hình CL.

HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 63 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Trong quá trình nghiên cứu, không thể đạt được sự hoàn thiện tuyệt đối, dẫn đến những hạn chế đáng kể mà các nghiên cứu tiếp theo cần xem xét và khắc phục.

Vào tháng 7/2014, Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) đã cấp khoản vay cho dự án "Giao thông đô thị bền vững cho Tuyến Metro số 2 tại thành phố Hồ Chí Minh" (Số hiệu dự án: 45200) Dự án này tập trung vào việc phát triển hệ thống giao thông phức hợp tại 6 quận, nhằm hỗ trợ hiệu quả cho hoạt động của Tuyến Metro số 2 Dự kiến, dự án sẽ hoàn thành vào năm 2019.

Thứ nhất, quy trình lấy mẫu đã thực hiện đúng theo các bước thông thường nhất

Mặc dù cỡ mẫu 135 là nhỏ so với tổng thể nghiên cứu, nó vẫn đảm bảo tính đại diện nhất định Do hạn chế về thời gian, nhân lực và kinh phí, nghiên cứu chỉ có thể thực hiện 145 cuộc phỏng vấn trực tiếp với các cá nhân.

Việc sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất thuận tiện giúp đơn giản hóa quá trình khảo sát cho người thực hiện Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là mẫu thu được thường không đại diện, vì nó phụ thuộc nhiều vào khả năng di chuyển của người thu thập dữ liệu.

Chính phủ Việt Nam đã ban hành Quyết định số 101/QĐ-TTg vào ngày 22 tháng 01 năm 2007, phê duyệt quy hoạch phát triển giao thông vận tải tại TP.HCM đến năm 2020 và định hướng phát triển sau năm 2020.

Cục thống kê Thành phố Hồ Chí Minh, 2014 Tình hình kinh tế - xã hội tháng 12 năm

2014 [Ngày truy cập: 5 tháng 6 năm 2015]

Tổng Cục Thống Kê đã thực hiện điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa gia đình vào thời điểm 1/4/2003, với các kết quả chủ yếu được công bố Theo Quyết định số 5745/QĐ-UBND ngày 14 tháng 12 năm 2013 của Ủy Ban Nhân Dân TP.HCM, những thông tin này đóng vai trò quan trọng trong việc hoạch định chính sách dân số và phát triển bền vững.

2009 Điều chỉnh quy hoạch cục bộ hệ thống đường sắt đô thị TP.HCM

Vũ Thành Tự Anh và Đỗ Hoàng Phương, 2013 Chống kẹt xe Hà Nội và Thành Phố

Hồ Chí Minh, Chương trình giảng dạy Kinh tế Fulbright

[Ngày truy cập: 4 tháng 12 năm 2014]

Abrantes, P A & Wardman, M R., 2011 Meta-analysis of UK values of travel time:

An update Transportation Research Part A: Policy and Practice, January, 45(1), p

Arentze, T A & Molin, E J., 2013 Travelers’ preferences in multimodal networks:

Design and results of a comprehensive series of choice experiments Transportation

Research Part A: Policy and Practice, December, Volume 58, p 15–28

Asensio, J., 2002 Transport Mode Choice by Commuters to Barcelona's CBD Urban

Bateman, I J et al., 2002 Economic Valuation With Stated Preference Techniques: A

Manual Cheltenham, UK: Edward Elgar application to travel demand 1sd ed MA: MIT press

Bhat, C R., 1997 Work travel mode choice and number of non-work commute stops

Transportation Research Part B: Methodological, February, 31(1), p 41–54

Bhat, C R., 2000 Flexible model structures for discrete choice analysis In: D A

Hensher & K Button, eds Handbook of Transport Modelling New York : Pergamon, pp 75-104

Blamey, R et al., 2002 Attribute Causality in Environmental Choice Modelling

Environmental and Resource Economics, October, 23(2), pp 167-186

Bliemer and Rose (2011) conducted an empirical study examining how experimental design affects stated choice outputs in air travel decisions Their research, published in the journal "Experimental Design Influences on Stated Choice Outputs," highlights the significance of design variations on the preferences expressed by participants, providing valuable insights for future studies in the field of transportation choice analysis.

Box, G E., 1976 Science and statistics Journal of the American Statistical

Boyle, K J., Holmes, T P., Teisl, M F & Roe, B., 2001 A Comparison of Conjoint Analysis Response Formats American Journal of Agricultural Economics, May, 83(2), pp 441-454

Brownstone, D., 2000 Discrete Choice Modeling for Transportation Irvine, University of California Transportation Center

Fujii, S & Van, H T., 2009 Psychological Determinants of the Intention to Use the Bus in Ho Chi Minh City Journal of Public Transportation, 12(1)

Greene, W H., Hensher, D A & Rose, J., 2006 Accounting for heterogeneity in the variance of unobserved effects in mixed logit models Transportation Research Part

Green, P E & Srinivasan, V., 1978 Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook Journal of Consumer Research, September, 5(2), pp 103-123

Can They Differ? The American Economic Review, June, 81(3), pp 635-647

Hensher, D A & Rose, J M., 2007 Development of commuter and non-commuter mode choice models for the assessment of new public transport infrastructure projects:

A case study Transportation Research Part A: Policy and Practice, June, 41(5), p

Ho, C Q & Yamamoto, T., 2011 The role of attitudes and public transport service on vehicle ownership in Ho Chi Minh, Vietnam Adelaide, Australia, s.n

Hole, A R., 2007 A comparison of approaches to estimating confidence intervals for

Hussain, A., Munn, I., Hudson, D & West, B., 2010 Attribute-based analysis of hunters’ lease preferences Journal of Environmental Management, December , 91(12), p 2565–2571

Kjổr, T., 2005 A review of the discrete choice experiment with emphasis on its application in health care Odense: Health Economics, University Of Southern

Lancaster, K J., 1966 A New Approach to Consumer Theory Journal of Political

Louviere, J J., 2001 Choice Experiments: an Overview of Concepts and Issues In:

The Choice Modelling Approach to Environmental Valuation Cheltenham: Edward

Louviere, J J., Flynn, T N & Carson, R T., 2010 Discrete Choice Experiments Are Not Conjoint Analysis Journal of Choice Modelling, 3(3), pp 57-72

Louviere, J J., Hensher, D A & Swait, J D., 2000 Stated Choice Methods: Analysis and Applications Cambridge: Cambridge University Press

Luce, R D., 2005 Individual Choice Behavior A Theoretical Analysis New York:

McFadden, D., 2001 Economic choices The American Economic Review, June, 91(3), pp 351-378

McFadden, D., 1973 Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour In:

Frontiers in Econometrics London: Academic Press, pp 105-142

McFadden, D., 1978 Modeling the choice of residential location TRB Research

McFadden, D., 1980 Econometric Models for Probabilistic Choice Among Products

The Journal of Business, July, 53(3), pp S13-S29

McFadden, D., 1986 The choice theory approach to market research Marketing science, 5(4), pp 275-297

McFadden, D., 1999 Rationality for economists? Journal of risk and uncertainty, 19(1-3), pp 73-105

McFadden, D., 2000 Disaggregate behavioral travel demand’s RUM side: A 30-Year

McFadden, D., 2001 Economic Choices The American Economic Review, June, 91(3), pp 351-378

McFadden, D & Train, K., 2000 Mixed MNL models for discrete response Journal of applied Econometrics, 15(5), pp 447-470

Phi, N K., 1999 Demand, supply, and pricing in urban road transport: the case of Ho Chi Minh City, Vietnam Research in Transportation economics, Volume 5, pp 107-

Rungie, C M., Coote, L V & Louviere, J J., 2011 Structural Choice Modelling:

Theory and Applications to Combining Choice Experiments Journal of Choice

Available at: http://www.soc.iastate.edu/sapp/soc401rationalchoice.pdf [Accessed 4 November 2014]

Shen, J., 2005 A Review of Stated Choice Method, Osaka: OSIPP,

Thurstone, L L., 1927 A Law of Comparative Judgment Psychological Review, 34(2), pp 273-286

Train, K E., 2009 Discrete choice methods with simulation New York: Cambridge university press

Tuong, N T C., 2014 Determinants of private mode choice in Ho Chi Minh City, Vietnam: from the individual perspective World Transport Policy & Practice, 20(1), pp 56-69

Tversky, A., 1972 Elimination by Aspects - Theory of Choice Psychological

Washbrook, K., Haider, W & Jaccard, M., 2006 Estimating commuter mode choice:

A discrete choice analysis of the impact of road pricing and parking charges

Whalen, K E., Páez, A & Carrasco, J A., 2013 Mode choice of university students commuting to school and the role of active travel Journal of Transport Geography, July , Volume 31, p 132–142

Yang, L et al., 2009 Stated Preference Survey for New Smart Transport Modes and

Services: Design, Pilot Study and New Revision, Lisbon: MIT-Portugal Transportation

Chúng tôi là nhóm nghiên cứu từ trường Đại học Kinh tế TP.HCM, hiện đang tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn phương tiện di chuyển của người dân tại TP.HCM Chúng tôi kính mong Anh/Chị dành chút thời gian quý báu để trả lời một số câu hỏi Xin lưu ý rằng không có câu trả lời nào là đúng hay sai, tất cả ý kiến đều có giá trị và hữu ích cho nghiên cứu của chúng tôi Chúng tôi rất mong nhận được sự hỗ trợ và hợp tác nhiệt tình từ Anh/Chị.

Xin vui lòng cho biết mục đích đi lại của Anh/Chị và thông tin của chuyến đi theo bảng sau:

Mục đích đi lại của bạn Đi làm Đi học Đi chợ Đi gặp bạn bè hoặc người thân

Khoảng cách trung bình phải đi

Thời gian trung bình cần để đến nơi

…lần/tuần …lần/tuần …lần/tuần …lần/tuần

Dựa trên câu trả lời trước đó, chúng tôi xin tìm hiểu về sự lựa chọn phương tiện đi lại phổ biến nhất cho mục đích này.

Phần I: Anh/Chị vui lòng liệt kê những phương tiện đã từng sử dụng cho mục đích đi lại thường xuyên nhất ? Phương tiện

…….phút …….phút …….phút …….phút …….phút

Tổng chi phí … đồng … đồng … đồng …… đồng …… đồng

Phí gửi xe … đồng … đồng … đồng … đồng … đồng

Phương án di chuyển hiện tại của Anh/Chị là [người phỏng vấn gọi tên phương tiện căn cứ vào câu trả lời ở trên] Chúng tôi đề nghị Anh/Chị so sánh phương tiện đang sử dụng với tàu điện ngầm, một loại hình di chuyển mới.

Một số thông tin kỹ thuật về hệ thống tàu điện ngầm tại TP.HCM, xin Anh/Chị lưu ý như sau:

Khoảng cách trung bình giữa các ga 700 – 1.300 m Tốc độ tối đa của tàu điện ngầm 80 km/h Thời gian trung bình giữa hai chuyến 4 phút (2 phút vào giờ cao điểm)

Khổ đường ray 1.435 mm Độ rộng tàu 3 m

Tàu điện ngầm có tốc độ trung bình 36.5 km/h, giúp hành khách di chuyển nhanh chóng với thời gian khoảng 1,6 phút cho mỗi km Đây là loại tàu điện hoạt động bằng điện, khác với tàu lửa sử dụng đầu kéo Diesel Hệ thống tàu điện ngầm, với sự kết hợp giữa các toa có động cơ và không có động cơ, đã phát triển lâu đời tại nhiều thành phố lớn trên thế giới Tại TP.HCM, dự kiến xây dựng hệ thống tàu điện ngầm với 6 tuyến, nhằm đáp ứng nhu cầu đi lại ngày càng cao của người dân.

Giả định thứ nhất: Bạn phải mất 300 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và không chắc có ghế ngồi

Các thuộc tính Phương tiện đi lại hiện tại:………… Tàu điện ngầm

Giả định thứ hai: Bạn phải mất 500 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và không chắc có ghế ngồi

Giả định thứ ba: Bạn phải mất 750 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và không chắc có ghế ngồi

Giả định thứ tư: Bạn phải mất 1000 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và không chắc có ghế ngồi

Giả định thứ năm: Bạn phải mất 1250 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và không chắc có ghế ngồi

Giả định thứ sáu: Bạn phải mất 300 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và chắc chắn có ghế ngồi

Giả định thứ bảy: Bạn phải mất 500 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và chắc chắn có ghế ngồi

Giả định thứ tám: Bạn phải mất 750 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và chắc chắn có ghế ngồi

Giả định thứ chín : Bạn phải mất 1000 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và chắc chắn có ghế ngồi

Giả định thứ mười: Bạn phải mất 1250 VNĐ/1km đi bằng tàu điện ngầm và chắc chắn có ghế ngồi

Phần III: Anh/Chị vui lòng cho biết một số thông tin cá nhân

1 Giới tính Anh/Chị: Nam Nữ

2 Mức thu nhập hàng tháng của Anh/Chị là: ………VNĐ

3 Tuổi của Anh/Chị là:………

4 Số năm đi học của Anh/Chị là:………

5 Anh/chị hiện nay đang làm việc:

Làm trong cơ quan nhà nước Làm trong cơ quan ngoài nhà nước Nội trợ

6 Anh/Chị hiện đang sở hữu xe máy: Có Không

Xin chân thành cảm ơn Anh/Chị đã tham gia phỏng vấn!

Mô hình CL chuẩn chỉ bao gồm các biến thuộc của tính phương tiện

Iteration 0: log likelihood = -909.93021 Iteration 1: log likelihood = -886.44048 Iteration 2: log likelihood = -886.35569 Iteration 3: log likelihood = -886.35567

Conditional (fixed-effects) logistic regression Number of obs = 2760

LR chi2(3) = 147.44 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -886.35567 Pseudo R2 = 0.0768

- choice | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Ma trận tương quan giữa các biến:

Correlation matrix of coefficients of clogit model

Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai:

Kết quả trong bảng trên, có thể đi đến kết luận: hệ số phóng đại phương sai ở mức dưới

10, không xãy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các thuộc tính của phương tiện

Iteration 0: log likelihood = -929.86701 Iteration 1: log likelihood = -885.7311 Iteration 2: log likelihood = -884.54862 Iteration 3: log likelihood = -884.54426 Iteration 4: log likelihood = -884.54426

- choice | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

Iteration 0: log likelihood = -929.86701 Iteration 1: log likelihood = -885.7311 Iteration 2: log likelihood = -884.54862 Iteration 3: log likelihood = -884.54426 Iteration 4: log likelihood = -884.54426

- choice | Odds Ratio Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

-+ - totaltime | 9331997 0122529 -5.27 0.000 9094909 9575266 totalcost | 9263764 011082 -6.39 0.000 9049088 9483533 seat | 1.344357 1517826 2.62 0.009 1.077484 1.677329 ASC | 6919483 1384205 -1.84 0.066 4675148 1.024123 - clogit (N'60): Percentage change in odds Odds of: vs

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến khi có thêm biến ASC

Kết quả từ ma trận tương quan cho thấy có mối liên hệ chặt chẽ giữa biến ASC và tổng thời gian đi lại, với hệ số tương quan đạt 0.913.

Hệ số phóng đại phương sai của các biến thuộc tính dưới 10 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo giữa các thuộc tính có thể được chấp nhận.

Mô hình CL tổng quát với tất cả các biến thuộc tính, ASC và các biến tương tác

Iteration 0: log likelihood = -858.68381 Iteration 1: log likelihood = -823.18297 Iteration 2: log likelihood = -822.69006 Iteration 3: log likelihood = -822.6889 Iteration 4: log likelihood = -822.6889 Conditional (fixed-effects) logistic regression Number of obs = 2760

LR chi2(8) = 274.78 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -822.6889 Pseudo R2 = 0.1431 - choice | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

-+ - totaltime | -.0480732 0132777 -3.62 0.000 -.074097 -.0220494 totalcost | -.0793224 0128876 -6.15 0.000 -.1045817 -.0540631 seat | 3299894 1184354 2.79 0.005 0978602 5621186 ASC | 5.105157 6976098 7.32 0.000 3.737867 6.472447 ASC_age | -.2903716 0347208 -8.36 0.000 -.358423 -.2223201 ASC_sex | -.1126757 1216909 -0.93 0.354 -.3511854 1258341 ASC_inc | 071674 0279904 2.56 0.010 0168138 1265343 ASC_educ | 1210513 058062 2.08 0.037 0072519 2348507 - tương tác

Iteration 0: log likelihood = -858.68381 Iteration 1: log likelihood = -823.18297 Iteration 2: log likelihood = -822.69006 Iteration 3: log likelihood = -822.6889 Iteration 4: log likelihood = -822.6889 Conditional (fixed-effects) logistic regression Number of obs = 2760

- choice | Odds Ratio Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

-+ - totaltime | 953064 0126545 -3.62 0.000 9285816 9781919 totalcost | 923742 0119049 -6.15 0.000 9007012 9473723 seat | 1.390953 1647382 2.79 0.005 1.102809 1.754385 ASC | 164.87 115.0149 7.32 0.000 42.00829 647.0652 ASC_age | 7479856 0259706 -8.36 0.000 6987774 8006591 ASC_sex | 8934404 1087235 -0.93 0.354 7038533 1.134094 ASC_inc | 1.074305 0300703 2.56 0.010 1.016956 1.134888 ASC_educ | 1.128683 0655336 2.08 0.037 1.007278 1.26472 - clogit (N'60): Percentage change in odds Odds of: vs

- | b z P>|z| % -+ - totaltime | -0.0481 -3.621 0.000 -4.7 totalcost | -0.0793 -6.155 0.000 -7.6 seat | 0.3300 2.786 0.005 39.1 ASC | 5.1052 7.318 0.000 16387.0 ASC_age | -0.2904 -8.363 0.000 -25.2 ASC_sex | -0.1127 -0.926 0.354 -10.7 ASC_inc | 0.0717 2.561 0.010 7.4 ASC_educ | 0.1211 2.085 0.037 12.9 -

So sánh mức ý nghĩa thống kê và hệ số của hai mô hình CL chuẩn và CL tổng quát

Kiểm tra hiện tượng đa công tuyến giữa các biến trong mô hình

The correlation matrix of the coefficients from the clogit model reveals significant relationships among various factors influencing choice The variables include total time, total cost, seat selection, and several alternative specific constants (ASCs) such as ASC_age, ASC_sex, ASC_inc, and ASC_educ Notably, the correlation between total time and choice is 1.0000, indicating a perfect positive relationship Total cost shows a weak positive correlation of 0.0103 with choice Additionally, ASC correlates positively with choice at 0.3490, while ASC_age exhibits a negative correlation of -0.1314 The analysis highlights the interdependencies among these variables, particularly the strong negative correlation of ASC_educ with ASC_age (-0.6542), suggesting complex interactions that merit further investigation.

Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai:

Các biến trong nghiên cứu cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) cao, với ASC_educ đạt 194.14, ASC_age 152.29, và ASC 100.37 Mặc dù vậy, các biến thuộc tính của phương tiện vẫn có hệ số VIF ở mức chấp nhận được, với ASC_inc 10.43, totalcost 7.42, totaltime 5.60, và seat 3.28 Hệ số VIF trung bình là 59.47, cho thấy hiện tượng này cần được xem xét kỹ lưỡng trong phân tích.

Kiểm tra độ phù hợp của hai mô hình CL chuẩn và CL tổng quát

Measures of Fit for clogit of choice

Current Saved Difference Model: clogit clogit

N: 1350 1350 0 Log-Lik Intercept Only -960.077 -960.077 0.000 Log-Lik Full Model -822.689 -884.544 61.855

LR 274.775(8) 151.065(4) 123.711(4) Prob > LR 0.000 0.000 0.000 McFadden's R2 0.143 0.079 0.064 McFadden's Adj R2 0.135 0.075 0.060

Tiêu đề	Các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn phương tiện metro của người dân trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Nguyễn Thanh Sơn
Trường học	University of Economics Ho Chi Minh City
Chuyên ngành	Economics
Thể loại	Thesis
Thành phố	Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	102
Dung lượng	1,98 MB

Luận văn thạc sĩ UEH các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn phương tiện metro của người dân trên địa bàn thành phố hồ chí minh

GIỚI THIỆU

LÝ DO NGHIÊN CỨU

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

MỘT SỐ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN

PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU

KHUNG PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU

THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

MÔ HÌNH HỒI QUY

MỨC SẴN LÒNG TRẢ

KẾT LUẬN

MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

BỐI CẢNH CHÍNH SÁCH

HÀM Ý CHÍNH SÁCH

HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 63 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Một số đặc điểm cá nhân trong mẫu