1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

nghiên cứu xem xétcác yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn cách thức đi lại của người dân

102 305 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 102
Dung lượng 1,98 MB

Nội dung

L I CAM OAN Tác gi xin cam đoan lu n v n t t nghi p t b n thân th c hi n không chép công trình nghiên c u c a ng i khác đ làm s n ph m c a riêng Các s li u k t lu n nghiên c u trình bày lu n v n ch a t ng đ c công b nghiên c u khác Các thông tin th c p s d ng lu n v n có ngu n g c đ c trích d n rõ ràng Tác gi hoàn toàn ch u trách nhi m v tính xác th c nguyên b n c a lu n v n H c viên Nguy n Thanh S n M CL C TRANG PH BÌA L I CAM OAN M CL C DANH M C CÁC B NG BI U DANH M C CÁC HÌNH V VẨ CH TH NG 1: GI I THI U 1.1 LÝ DO NGHIÊN C U 1.2 M C TIÊU NGHIÊN C U 1.3 PH M VI VÀ CH IT NG NGHIÊN C U NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T VÀ CÁC NGHIÊN C U TH C NGHI M 2.1 T NG QUAN LÝ THUY T 2.1.1 Thuy t l a ch n h p lý 2.1.2 Lý thuy t đ c tính giá tr c a Lancaster 10 2.1.3 Lý thuy t RUM 11 2.2 M T S NGHIÊN C U TH C NGHI M LIÊN QUAN 20 2.2.1 M t s nghiên c u n 2.2.2 Nghiên c u n CH NG 3: PH c 21 c 27 NG PHÁP LU N NGHIÊN C U 30 3.1 KHUNG PHÂN TÍCH NGHIÊN C U 30 3.2 THI T K THÍ NGHI M 31 3.3 MÔ HÌNH KINH T L 3.4 D CH NG 35 LI U NGHIÊN C U 37 NG 04: K T QU PHÂN TÍCH 41 4.1 TH NG KÊ MÔ T 41 4.2 MÔ HÌNH H I QUY 47 4.2.1 K t qu mô hình h i quy chu n 47 4.2.2 K t qu mô hình h i quy t ng quát 48 4.2.3 Xác su t l a ch n tàu n ng m 53 4.3 M C S N LÒNG TR 55 4.4 K T LU N 57 CH NG 05: M T S HÀM Ý CHÍNH SÁCH 58 5.1 B I C NH CHÍNH SÁCH 58 5.2 HÀM Ý CHÍNH SÁCH 62 5.3 H N CH C A TÀI 63 DANH M C TÀI LI U THAM KH O PH L C 01 B NG CÂU H I PH NG V N CÁ NHÂN PH L C 02 K T QU H I QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT CHU N PH L C 03 K T QU H I QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT T NG QUÁT PH L C 04 M C S N LÒNG TR CHO CÁC THU C TệNH PH TI N NG DANH M C CÁC B NG BI U B ng 2.1 S khác cách l y m u c a ba ph B ng 3.1 ng pháp l a ch n nh ngh a bi n mô hình……………………………………….34 B ng 3.2 B ng câu h i ph ng v n m u…………………………………………… 39 B ng 4.1 Th ng kê mô t gi i tính, đ tu i, thu nh p, s n m h c 42 B ng 4.2 M t s đ c m cá nhân m u 45 B ng 4.3 H s cl ng cho s thích c a ng i dân đ i v i vi c ch n ph ng ti n l i b ng mô hình CL chu n 47 B ng 4.4 H s cl ng cho s thích c a ng i dân đ i v i vi c ch n ph ng ti n l i b ng mô hình CL t ng quát 49 B ng 4.5 So sánh đ phù h p c a mô hình CL chu n CL t ng quát 52 B ng 4.6 T l cá nhân chuy n sang s d ng tàu n ng m 53 B ng 4.7 cl ng m c s n lòng tr Krinsky - Robb kho ng tin c y 95% 56 B ng 5.1 Các n Metro d đ nh xây d ng t i thành ph H Chí Minh 59 DANH M C CÁC HÌNH V VẨ TH Hình 2.1 Các nhánh c a lý thuy t xác su t l a ch n 13 Hình 3.1 Khung phân tích c a mô hình l a ch n r i r c……………………………30 Hình 3.2 Các thu c tính c a t ng giai đo n l i 32 Hình 4.1 Phân b đ tu i m u 43 Hình 4.2 Phân ph i thu nh p m u 44 Hình 4.3 Thu nh p trung bình theo trình đ giáo d c 44 Hình 4.4 T l t n su t c a m c đích l i c a cá nhân 46 Hình 4.5 Xác su t ch n s d ng tàu n ng m theo m c giá đ nh theo mô hình Conditional logit chu n 54 Hình 4.6 Xác su t ch n s d ng tàu n ng m theo m c giá đ nh theo mô hình Conditional logit t ng quát 55 CH NG 1: GI I THI U 1.1 LÝ DO NGHIÊN C U Tình tr ng k t xe, tai n n giao thông, ô nhi m môi tr ph ng khí th i c a ng ti n giao thông nh ng v n đ mà h u h t qu c gia phát tri n Châu Á ph i đ i m t, có Vi t Nam Vì c s h t ng giao thông đô th ch a phát tri n b t k p v i s l xe tr nên nghiêm tr ng ng ph ng ti n cá nhân t ng nhanh đư làm tình tr ng k t hai đô th l n Hà N i TP.HCM i v i TP.HCM, theo s li u u tra c a T ng c c th ng kê: dân s c a thành ph đ n n m 2013 vào kho ng tri u dân1 Bên c nh đó, s l ng xe máy ô tô đư t ng g p l n t 2000- 2011, tính đ n h t n m 2013 đư t ng thêm 15% so v i n m 2010 nh ng t l đ t dành cho giao thông kho ng 7,8% th p h n so v i n 25%)2 H th ng xe buýt công c ng đ c th gi i (kho ng 20- c xây d ng v i k v ng gi m áp l c lên h th ng giao thông c a thành ph , nh ng th c t t l ng r t kho ng 5% vào n m 2009 Trong đó, ng ph i s d ng ph ng ti n i dân v n ch n l i b ng ng ti n cá nhân mà b ng xe máy ch y u Trong th i gian g n đây, d án đ k v ng c a quy n đ a ph k t xe D án đ ng s t đô th nh n đ ng, s h c r t nhi u s quan tâm ng gi i quy t cho tình tr ng ùn t c ng s t đô th bao g m sáu n s đ c tri n khai d i hình th c BOT ho c PPP Nh ng m t câu h i đ t sau hoàn thành d án: ng i dân s s d ng tàu n thay cho ph ng ti n khác hay v n s d ng ph ti n cá nhân cách th c l i ch y u i u đòi h i c n m t nghiên c u xem xét y u t tác đ ng đ n quy t đ nh l a ch n cách th c l i c a ng ng i dân tính Theo k t qu “ i u tra bi n đ ng dân s k ho ch hóa gia đình th i m 1/4/2003 Các k t qu ch y u” c a T ng c c th ng kê Vi t Nam công b vào tháng 12 n m 2013 Ngu n: http://www.fetp.edu.vn/attachment.aspx?ID=8190 Bài vi t: “Ch ng k t xe Hà N i Thành Ph H Chí Minh” c a V Thành T Anh Hoàng Ph ng, Ch ng trình gi ng d y Kinh t Fulbright, ngày tháng n m 2013 xác su t ch n s d ng K t qu c a nghiên c u s cung c p đánh giá v y u t tác đ ng đ n s l a ch n c a ng i dân Bên c nh đó, nghiên c u đ a hàm ý trình xây d ng sách phát tri n giao thông đô th th i gian t i 1.2 M C TIÊU NGHIÊN C U Nghiên c u t p trung phân tích hành vi l a ch n ph tàu n ng m c a ng i có nhu c u l i, đ ng th i nghiên c u nh ng y u t tác đ ng đ n quy t đ nh ch n ph ng ti n l i c a ng 1.3 PH M VI VẨ NG NGHIÊN C U Nghiên c u đ ng ti n l i, c th IT i dân t i TP.HCM c ti n hành v i ph m vi nghiên c u đ c l a ch n th c hi n t i TP.HCM, đ i v i cá nhân Nghiên c u d a hai lý thuy t n n c b n cho vi c mô hình hóa s l a ch n, là: lỦ thuy t đ c tính c a giá tr Lancaster xây d ng, lý thuy t Random Utility Theory (RUT) nghiên c u th c nghi m có liên quan đ xây d ng khung phân tích ậ s đ Ch ng Ti p đó, Ch c nghiên c u th o lu n chi ti t ng s th o lu n ph ng pháp lu n cho nghiên c u này, cách thi t k nghiên c u thi t k b ng câu h i u tra chi ti t s đ c gi i thi u CH NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T VÀ CÁC NGHIÊN C U TH C NGHI M 2.1 T NG QUAN LÝ THUY T Khi tóm l c v l ch s hình thành lý thuy t l a ch n kinh t h c, McFadden (2001) vi t có t a đ “Economic Choice”, đư đ c p: Lý thuy t kinh t h c c n cho r ng ng i tiêu dùng tìm ki m vi c t i đa hóa s thích c a h s thích th hi n qua s khác bi t quy t đ nh S h p lý hành vi c a ng i tiêu dùng đ c di n gi i theo ngh a r t đ c tr ng b i John Hicks Paul Samuelson v s hoàn h o S hoàn h o đ thích c a cá nhân đ c hai tác gi nêu hàm ý s c xem n đ nh, t nhiên mà có Các nhà kinh t h c đư xem xét đ n s khác bi t v s thích, nh ng s ph c t p đư đ c u th c nghi m v c u th tr ng Ng c b qua nghiên i tiêu dùng có nh ng s thích đ c đ i di n b i m t hàm h u d ng U(x) v i m t véc-t x c a m c đ tiêu dùng cho nh ng hàng hóa khác đ t i đa hóa hàm h u d ng này, d i s ràng bu c ngân sách: , p m t véc-t giá a thu nh p c a cá nhân, nh v y hàm c u ) Khi đ lúc s tr thành: nhi u đ c áp d ng nghiên c u th tr c thêm vào hàm c u đ tính toán s khác bi t d li u quan sát, Ph n nhi u đư đ c di n gi i nh sai s c a x, ho c có th t nh ng sai l m vi c t i u hóa c a ng ph i mang nh ng ràng bu c đ chung, nhà kinh t h c tr i tiêu dùng Ch có hàm c u đ i di n d(a,p) m i c đ a lỦ thuy t ng i v tiêu dùng Nhìn c nh ng n m 1960 s d ng lý thuy t ng nh m t công c l p lu n, đ khám phá nh ng tính ch t c a ph th tr ng, m t ph n ng sách kinh t liên quan Khi lý thuy t v ng i tiêu dùng ng án t ch c i tiêu dùng đ c áp d ng nghiên c u th c nghi m d a vào c p đ d li u khác nhau, có th theo góc đ c a m t th tr th ng ng nh t đ nh ho c góc đ m t qu c gia Các nghiên c u ng phát tri n d a gi i h n c a m t ch th đ i di n nh t đ nh (ví d , i tiêu dùng ho c doanh nghi p), v i cách nhìn nh n nh ng hành vi c a ch th đ i di n mang tính ph quát th tr ng đ c nghiên c u Khi quan sát b sai l ch theo nh ng hàm ý lý thuy t v ch th đ i di n khác bi t s đ c nhà nghiên c u tính toán vào m t ph n nhi u sai s đo l không xem y u t không quan sát đ ng c a d li u, c ho c khác bi t qua cá nhân đ i di n Trong nh ng n m 1960, s gia t ng d li u kh o sát hành vi cá nhân s c i ti n nhanh chóng c a máy tính cá nhân đư giúp nhà nghiên c u phân tích đ c nh ng d li u này, t p trung ch y u vào s khác bi t nhu c u c a cá nhân Vi c mô hình hóa gi i thích s khác bi t gi a cá nhân tr nên quan tr ng nh m t ph n c a lý thuy t ng i tiêu dùng i u đ c bi t rõ ràng đ i v i l a ch n r i r c, ví d nh l a ch n cách th c l i ho c ngh nghi p Nh ng gi i pháp cho v n đ nêu đư đ a đ n nh ng công c phân tích kinh t l ng vi mô v hành vi l a ch n nh hi n Ngu n g c c a k thu t l a ch n b t ngu n t nh ng nghiên c u ngành tâm lý h c nh ng ch a th áp d ng vào nghiên c u th tr hành vi c a ng ng i tiêu dùng l nh v c kinh t h c Vào n m 1960, Jacob Marschak đư đ a lý thuy t nghiên tâm lý h c c a Thurstone vào mô hình kinh t , b ng cách di n gi i nh ng kích thích v m t tâm lý theo khái ni m c a kinh t h c, v i xác su t vi c l a ch n đ t i đa hóa h u d ng mà b n thân ch a đ ng y u t ng u nhiên (Kjær, 2005) Marschak g i mô hình t i đa hóa h u d ng ng u nhiên (Random Utility Maximization, RUM) đo l ng giá tr kinh t , có hai cách ti p c n đ c a Kjær (2005), Bateman c ng s (2002): Ph Preference Method) ph Trong đó, ph ph c trình bày nghiên c u ng pháp ti t l s thích (Revealed ng pháp phát bi u s thích (Stated Preference Method) ng pháp có liên quan đ n phát bi u s thích bao g m hai lo i: ng pháp đánh giá ng u nhiên (Contingent valuation method, CVM) ph ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c (Discrete choice experiment, DCE) S đ i c a lý thuy t RUM, s phát tri n nhanh c a k thu t kinh t l ng đư giúp cho ph ng pháp liên quan đ n l a ch n nghiên c u kinh t tr nên h u ích, có kh n ng áp d ng ph bi n nghiên c u th c nghi m Nh ng quan tr ng nh t, lý thuy t RUM đư cung c p đ quan sát đ c u th tr c c a ng ng, ph c m i liên h gi a hành vi i tiêu dùng v i lý thuy t kinh t h c Trong l nh v c nghiên ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c đ c m t s nhà nghiên c u g i v i tên k thu t phân tích k t h p (Conjoint analysis, CA), đ nghiên c u c a Green Srinivasan (1978) Ph đóng vai trò quan tr ng d đoán hi u đ cđ c p ng pháp phân tích k t h p c quy t đ nh c a ng i tiêu dùng thông qua nh ng phân tích d a thu c tính s n ph m Tuy nhiên, c m t phân tích k t h p không đ c s d ng r ng nghiên c u kinh t sau này, mà đ c thay th b i k thu t có giá tr h n d a n n t ng lý thuy t v s ng u nhiên h u d ng (Random Utility Theory, RUT) (Louviere công s , 2000; Louviere, 2001; Louviere công s , 2010) c ng RUM mà nghiên c u s th o lu n chi ti t h n nh ng ph n k ti p Trong nghiên c u kinh t h c môi tr ng, k thu t có liên quan đ n l a ch n th ng đ c g i thí nghi m s l a ch n (Choice Experiment, CE) ho c mô hình hóa l a ch n (Choice Modelling, CM) Các nhà kinh t h c đư chia k thu t liên quan đ n l a ch n thành ba nhóm, bao g m: (1) Thí nghi m s l a ch n r i r c; (2) S p x p ng u nhiên; (3) X p h ng ng u nhiên Cách phân lo i d a s khác v gi đ nh lý thuy t, ph ng pháp phân tích ti n trình th c hi n thí nghi m (Bateman c ng s , 2002; Blamey c ng s , 2002; Louviere c ng s , 2000) Cách thi t k ph b n gi ng cho m i k thu t đáp viên ph i đ a đ v i m t t p ph t án đư đ c s thích đ i m t ng án đ y đ h u h n v i thu c tính khác c a đ i ng Các gi đ nh lý thuy t c a ba ph h c phúc l i ng án ch n c i v i ph ng pháp đ u phù h p v i lý thuy t kinh t ng pháp DCE yêu c u đáp viên ch n m t ph c đ a ra, nên m c đ yêu c u đ i v i đáp viên h n ph x p h ng nh ng l i cung c p thông tin v đáp viên h n Ph nhiên yêu c u đáp viên s p x p cho t t c ph ng ng pháp s p x p, ng pháp s p x p ng u ng án d li u s cung c p đ h n thông tin v s thích c a đáp viên h n ph ng pháp l a ch n r i r c, nhiên u đòi h i đáp viên ph i có kh n ng nh n th c nhi u h n M c Gi đ nh th m i: B n ph i m t 1250 VN /1km b ng tàu n ng m ch c ch n có gh ng i Các thu c tính T ng th i gian l i Ph ng ti n l i hi n t i:ầầầầ ……… phút S s n có c a gh Có ng i Không Chi phí chuy n ……… đ ng Chi phí đ xe ……… đ ng L a ch n c a b n TƠu n ng m ……… phút Có ……… đ ng đ ng Ph n III: Anh/Ch vui lòng cho bi t m t s thông tin cá nhân Gi i tính Anh/Ch : Nam N M c thu nh p hàng tháng c a Anh/Ch là: ………………………VN Tu i c a Anh/Ch là:………………… S n m h c c a Anh/Ch là:……… Anh/ch hi n lƠm vi c: Làm c quan nhà n c Làm c quan nhà n c N i tr Sinh viên Khác Anh/Ch hi n s h u xe máy: Có Không Xin chân thành c m n Anh/Ch đư tham gia ph ng v n! PH L C 02 K T QU H I QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT CHU N Mô hình CL chu n ch bao g m bi n thu c c a tính ph 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 Log likelihood = -886.35567 ng ti n Number of obs = 2760 LR chi2(3) = 147.44 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.0768 -choice | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -totaltime | -.0478902 0050636 -9.46 0.000 -.0578148 -.0379657 totalcost | -.0766596 0119402 -6.42 0.000 -.100062 -.0532572 seat | 3784166 1025459 3.69 0.000 1774304 5794029 Ki m tra hi n t Ma tr n t ng đa c ng n gi a bi n mô hình ng quan gi a bi n: Correlation matrix of coefficients of clogit model | choice e(V) | totalt~e totalc~t seat -+ -choice | totaltime | 1.0000 totalcost | 0.1664 1.0000 seat | -0.6352 -0.0288 Ki m tra h s phóng đ i ph Variable | VIF 1.0000 ng sai: 1/VIF -+ -totaltime | 5.04 0.198230 totalcost | 4.23 0.236384 seat | 3.10 0.322301 -+ -Mean VIF | 4.13 K t qu b ng trên, có th đ n k t lu n: h s phóng đ i ph 10, không xãy hi n t ng sai ng đa c ng n hoàn h o gi a thu c tính c a ph m cd i ng ti n Mô hình CL chu n v i thu c tính bi n ASC Iteration 0: log likelihood = -929.86701 Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = -884.54862 Iteration 3: log likelihood = -884.54426 Iteration 4: log likelihood = -884.54426 -885.7311 Conditional (fixed-effects) logistic regression Log likelihood = -884.54426 Number of obs = 2760 LR chi2(4) = 151.06 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.0787 -choice | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -totaltime | -.069136 01313 -5.27 0.000 -.0948703 -.0434018 totalcost | -.0764746 0119627 -6.39 0.000 -.0999211 -.0530282 seat | 2959157 1129035 2.62 0.009 0746289 5172026 ASC | -.3682441 2000446 -1.84 0.066 -.7603244 0238362 Tính Odds Ratio cho mô hình CL chu n có bi n ASC Iteration 0: log likelihood = -929.86701 Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = -884.54862 Iteration 3: log likelihood = -884.54426 Iteration 4: log likelihood = -884.54426 -885.7311 Conditional (fixed-effects) logistic regression Log likelihood = -884.54426 Number of obs = 2760 LR chi2(4) = 151.06 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.0787 -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 Tính ph n tr m thay đ i Odds clogit (N=2760): Percentage change in odds Odds of: vs | b z P>|z| % -+ totaltime | -0.0691 -5.266 0.000 -6.7 totalcost | -0.0765 -6.393 0.000 -7.4 seat | 0.2959 2.621 0.009 34.4 ASC | -0.3682 -1.841 0.066 -30.8 - Ki m tra hi n t Ma tr n t ng đa c ng n có thêm bi n ASC ng quan gi a bi n: Correlation matrix of coefficients of clogit model | choice e(V) | totalt~e totalc~t seat ASC -+ -choice | totaltime | 1.0000 totalcost | 0.0695 1.0000 seat | 0.0576 -0.0275 1.0000 ASC | 0.9130 0.0036 0.3409 K t qu c a ma tr n t ng quan th hi n: có s t th i gian l i, h s t 1.0000 ng quan ch t gi a bi n ASC bi n t ng ng quan lên đ n 0.913 Ki m tra h s phóng đ i ph Variable | VIF ng sai: 1/VIF -+ -totalcost | 6.94 0.144117 totaltime | 5.59 0.178889 seat | 3.11 0.321546 ASC | 2.04 0.489873 -+ -Mean VIF | 4.42 H s phóng đ i ph nh n đ c hi n t ng sai c a bi n thu c tính v n m cd i 10, có th t m ch p ng đa c ng n không hoàn h o gi a thu c tính PH L C 03 K T QU H I QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT T NG QUÁT Mô hình CL t ng quát v i t t c bi n thu c tính, ASC bi n t 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 Log likelihood = -822.6889 ng tác Number of obs = 2760 LR chi2(8) = 274.78 Prob > chi2 = 0.0000 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 Tính Odds Ratio cho t ng quát CL v i t t c bi n thu c tính, ASC bi n t ng 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 Log likelihood = -822.6889 Number of obs = 2760 LR chi2(8) = 274.78 Prob > chi2 = 0.0000 Pseudo R2 = 0.1431 -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 Tính ph n tr m thay đ i Odds clogit (N=2760): 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 m c Ủ ngh a th ng kê h s c a hai mô hình CL chu n CL t ng quát (1) (2) (1) (2) choice choice choice choice choice totaltime totalcost seat -0.0691*** -0.0481*** (-5.27) (-3.62) -0.0765*** -0.0793*** (-6.39) (-6.15) 0.296** (2.62) ASC 0.330** ASC_age -0.290*** (-8.36) ASC_sex -0.113 (-0.93) ASC_inc 0.0717* (2.56) (2.79) -0.368 5.105*** (-1.84) (7.32) ASC_educ 0.121* (2.08) -N 2760 2760 -t statistics in parentheses * p

Ngày đăng: 27/11/2015, 14:40

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w