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 đã chỉ ra hướng giải quyết đối với các nhà kinh tế học theo trường phái này, nên tập trung vào cách đo lường có cân nhắc đến những dị thường trong nhận thức của đáp viên và các p

Tác giả xin cam đoan luận văn tốt nghiệp này là do tự bản thân thực hiện và không sao chép các công trình nghiên cứu của người khác để làm sản phẩm của riêng mình Các

số liệu và kết luận nghiên cứu trình bày trong luận văn chưa từng được công bố ở các nghiên cứu khác Các thông tin thứ cấp sử dụng trong luận văn là có nguồn gốc và được trích dẫn rõ ràng Tác giả hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính xác thực và nguyên bản của luận văn

Học viên

Nguyễn Thanh Sơn

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1

1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU 1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 2

1.3 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 2

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 3

2.1 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 3

2.1.1 Thuyết lựa chọn hợp lý 9

2.1.2 Lý thuyết đặc tính giá trị của Lancaster 10

2.1.3 Lý thuyết RUM 11

2.2 MỘT SỐ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN 20

2.2.1 Một số nghiên cứu ngoài nước 21

2.2.2 Nghiên cứu trong nước 27

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU 30

3.1 KHUNG PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU 30

3.2 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM 31

3.3 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG 35

3.4 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 37

4.2 MÔ HÌNH HỒI QUY 47

4.2.1 Kết quả mô hình hồi quy chuẩn 47

4.2.2 Kết quả mô hình hồi quy tổng quát 48

4.2.3 Xác suất lựa chọn tàu điện ngầm 53

4.3 MỨC SẴN LÒNG TRẢ 55

4.4 KẾT LUẬN 57

CHƯƠNG 05: MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 58

5.1 BỐI CẢNH CHÍNH SÁCH 58

5.2 HÀM Ý CHÍNH SÁCH 62

5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 63

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 01 BẢNG CÂU HỎI PHỎNG VẤN CÁ NHÂN

PHỤ LỤC 02 KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT CHUẨN

PHỤ LỤC 03 KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT TỔNG QUÁT

PHỤ LỤC 04 MỨC SẴN LÒNG TRẢ CHO CÁC THUỘC TÍNH PHƯƠNG TIỆN

Bảng 2.1 Sự khác nhau trong cách lấy mẫu của ba phương pháp lựa chọn 6

Bảng 3.1 Định nghĩa các biến trong mô hình……….34

Bảng 3.2 Bảng câu hỏi phỏng vấn mẫu……… 39

Bảng 4.1 Thống kê mô tả giới tính, độ tuổi, thu nhập, số năm đi học 42

Bảng 4.2 Một số đặc điểm cá nhân trong mẫu 45

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 47

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 49

Bảng 4.5 So sánh độ phù hợp của mô hình CL chuẩn và CL tổng quát 52

Bảng 4.6 Tỷ lệ cá nhân chuyển sang sử dụng tàu điện ngầm 53

Bảng 4.7 Ước lượng mức sẵn lòng trả và Krinsky - Robb khoảng tin cậy 95% 56

Bảng 5.1 Các tuyến Metro dự định xây dựng tại thành phố Hồ Chí Minh 59

Hình 2.1 Các nhánh của lý thuyết xác suất lựa chọn 13

Hình 3.1 Khung phân tích của mô hình lựa chọn rời rạc………30

Hình 3.2 Các thuộc tính của từng giai đoạn đi lại 32

Hình 4.1 Phân bổ độ tuổi trong mẫu 43

Hình 4.2 Phân phối thu nhập trong mẫu 44

Hình 4.3 Thu nhập trung bình theo trình độ giáo dục 44

Hình 4.4 Tỷ lệ tần suất của các mục đích đi lại của cá nhân 46

Hình 4.5 Xác suất chọn sử dụng tàu điện ngầm theo các mức giá định theo mô hình Conditional logit chuẩn 54

Hình 4.6 Xác suất chọn sử dụng tàu điện ngầm theo các mức giá định theo mô hình Conditional logit tổng quát 55

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU

Tình trạng kẹt xe, tai nạn giao thông, và ô nhiễm môi trường do khí thải của các phương tiện giao thông là những vấn đề mà hấu hết các quốc gia đang phát triển ở Châu Á phải đối mặt, trong đó có Việt Nam Vì cơ sở hạ tầng giao thông đô thị chưa phát triển bắt kịp với số lượng phương tiện cá nhân tăng nhanh đã làm tình trạng kẹt

xe trở nên nghiêm trọng ở hai đô thị lớn Hà Nội và TP.HCM Đối với TP.HCM, theo

số liệu điều tra của Tổng cục thống kê: dân số của thành phố đến năm 2013 vào khoảng 8 triệu dân1 Bên cạnh đó, số lượng xe máy và ô tô đã tăng gấp 5 lần từ 2000-

2011, và tính đến hết năm 2013 đã tăng thêm 15% so với năm 2010 nhưng tỷ lệ đất dành cho giao thông khoảng 7,8% thấp hơn so với các nước trên thế giới (khoảng 20-25%)2 Hệ thống xe buýt công cộng được xây dựng với kỳ vọng giảm áp lực lên hệ thống giao thông của thành phố, nhưng trên thực tế tỷ lệ người sử dụng phương tiện này rất ít khoảng 5% vào năm 2009 Trong khi đó, người dân vẫn chọn đi lại bằng các phương tiện cá nhân mà bằng xe máy là chủ yếu

Trong thời gian gần đây, dự án đường sắt đô thị nhận được rất nhiều sự quan tâm

và kỳ vọng của chính quyền địa phương, sẽ là hướng giải quyết cho tình trạng ùn tắc

và kẹt xe Dự án đường sắt đô thị bao gồm sáu tuyến sẽ được triển khai dưới hình thức BOT hoặc PPP Nhưng một câu hỏi đặt ra là sau khi hoàn thành dự án: người dân sẽ sử dụng tàu điện thay cho các phương tiện khác hay vẫn sử dụng các phương tiện cá nhân là cách thức đi lại chủ yếu Điều này đòi hỏi cần một nghiên cứu xem xét các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn cách thức đi lại của người dân và tính

1 Theo kết quả “Điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa gia đình thời điểm 1/4/2003 Các kết quả chủ

yếu” của Tổng cục thống kê Việt Nam công bố vào tháng 12 năm 2013

2 Nguồn: http://www.fetp.edu.vn/attachment.aspx?ID=8190 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

7 tháng 1 năm 2013

xác suất chọn sử dụng Kết quả của nghiên cứu sẽ cung cấp các đánh giá về các yếu

tố tác động đến sự lựa chọn của người dân Bên cạnh đó, nghiên cứu còn đưa ra các hàm ý trong quá trình xây dựng chính sách phát triển giao thông đô thị trong thời gian tới

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này tập trung phân tích hành vi lựa chọn phương tiện đi lại, cụ thể là tàu điện ngầm của người có nhu cầu đi lại, đồng thời nghiên cứu những yếu tố tác động đến quyết định chọn phương tiện đi lại của người dân tại TP.HCM

1.3 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được tiến hành với phạm vi nghiên cứu được lựa chọn thực hiện tại TP.HCM, đối với các cá nhân Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết nền cơ bản cho việc

mô hình hóa sự lựa chọn, đó là: lý thuyết các đặc tính của giá trị do Lancaster xây dựng, lý thuyết Random Utility Theory (RUT) và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan để xây dựng khung phân tích – sẽ được nghiên cứu thảo luận chi tiết trong Chương 2 Tiếp đó, Chương 3 sẽ thảo luận phương pháp luận cho nghiên cứu này, cách thiết kế nghiên cứu và thiết kế bảng câu hỏi điều tra chi tiết sẽ được giới thiệu

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN

CỨU THỰC NGHIỆM

2.1 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

Khi tóm lược về lịch sử hình thành lý thuyết lựa chọn trong kinh tế học, McFadden (2001) trong bài viết có tựa đề “Economic Choice”, đã đề cập: Lý thuyết kinh tế học cổ điển cho rằng người tiêu dùng tìm kiếm việc tối đa hóa sở thích của chính họ và sở thích thể hiện qua sự khác biệt trong các quyết định Sự hợp lý trong hành vi của người tiêu dùng được diễn giải theo nghĩa rất đặc trưng bởi John Hicks

và Paul Samuelson về sự hoàn hảo Sự hoàn hảo được hai tác giả nêu ra hàm ý sở thích của cá nhân được xem là ổn định, tự nhiên mà có Các nhà kinh tế học đã xem xét đến sự khác biệt về sở thích, nhưng sự phức tạp đã được bỏ qua trong các nghiên cứu thực nghiệm về cầu thị trường Người tiêu dùng có những sở thích được đại diện

bởi một hàm hữu dụng U(x) với một véc-tơ x của các mức độ tiêu dùng cho những

hàng hóa khác nhau để tối đa hóa hàm hữu dụng này, dưới sự ràng buộc ngân sách:

𝒑 𝒙 ≤ 𝑎, trong đó p là một véc-tơ giá và a là thu nhập của cá nhân, như vậy hàm cầu

lúc này sẽ trở thành: 𝑥 = 𝑑(𝑎, 𝒑) Khi được áp dụng nghiên cứu thị trường, một phần nhiễu 𝜀 được thêm vào hàm cầu để tính toán sự khác biệt trong dữ liệu quan sát, 𝒙 =

𝒅(𝑎, 𝒑) + 𝜺 Phần nhiễu đã được diễn giải như là sai số của x, hoặc có thể từ những sai lầm trong việc tối ưu hóa của người tiêu dùng Chỉ có hàm cầu đại diện d(a,p) mới

phải mang những ràng buộc được đưa ra trong lý thuyết người về tiêu dùng Nhìn chung, các nhà kinh tế học trước những năm 1960 sử dụng lý thuyết người tiêu dùng như là một công cụ lập luận, để khám phá những tính chất của các phương án tổ chức thị trường và các chính sách kinh tế liên quan Khi lý thuyết về người tiêu dùng được

áp dụng trong nghiên cứu thực nghiệm dựa vào các cấp độ dữ liệu khác nhau, có thể theo góc độ của một thị trường nhất định hoặc góc độ một quốc gia Các nghiên cứu này thường phát triển dựa trên các giới hạn của một chủ thể đại diện nhất định (ví dụ, người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp), với cách nhìn nhận những hành vi của các chủ

thể đại diện mang tính phổ quát trong thị trường được nghiên cứu Khi các quan sát

bị sai lệch theo những hàm ý trong lý thuyết về chủ thể đại diện thì các khác biệt đó

sẽ được nhà nghiên cứu tính toán vào một phần nhiễu và sai số đo lường của dữ liệu,

và không xem đó là các yếu tố không quan sát được trong hoặc khác biệt qua các cá nhân đại diện

Trong những năm 1960, sự gia tăng các dữ liệu khảo sát hành vi cá nhân và sự cải tiến nhanh chóng của máy tính cá nhân đã giúp các nhà nghiên cứu phân tích được những dữ liệu này, tập trung chủ yếu vào sự khác biệt trong nhu cầu của các cá nhân Việc mô hình hóa và giải thích sự khác biệt giữa các cá nhân trở nên quan trọng như một phần của lý thuyết người tiêu dùng Điều này đặc biệt rõ ràng đối với lựa chọn rời rạc, ví dụ như trong lựa chọn cách thức đi lại hoặc nghề nghiệp Những giải pháp cho vấn đề nêu trên đã đưa đến những công cụ phân tích kinh tế lượng vi mô về hành

vi lựa chọn như hiện nay Nguồn gốc của kỹ thuật lựa chọn bắt nguồn từ những nghiên cứu trong ngành tâm lý học nhưng chưa thể áp dụng vào nghiên cứu thị trường và hành vi của người tiêu dùng trong lĩnh vực kinh tế học Vào năm 1960, Jacob Marschak đã đưa lý thuyết trong nghiên tâm lý học của Thurstone vào các mô hình kinh tế, bằng cách diễn giải những kích thích về mặt tâm lý theo các khái niệm của kinh tế học, với xác suất việc lựa chọn để tối đa hóa hữu dụng mà bản thân nó chứa đựng các yếu tố ngẫu nhiên (Kjær, 2005) Marschak gọi đó là mô hình tối đa hóa hữu dụng ngẫu nhiên (Random Utility Maximization, RUM)

Để đo lường giá trị kinh tế, có hai cách tiếp cận được trình bày trong nghiên cứu của Kjær (2005), Bateman và cộng sự (2002): Phương pháp tiết lộ sở thích (Revealed Preference Method) và phương pháp phát biểu sở thích (Stated Preference Method) Trong đó, các phương pháp có liên quan đến phát biểu sở thích bao gồm hai loại: phương pháp đánh giá ngẫu nhiên (Contingent valuation method, CVM) và phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc (Discrete choice experiment, DCE)

Sự ra đời của lý thuyết RUM, cùng sự phát triển nhanh của các kỹ thuật kinh tế lượng đã giúp cho các phương pháp liên quan đến lựa chọn trong nghiên cứu kinh tế

trở nên hữu ích, và có khả năng áp dụng phổ biến trong các nghiên cứu thực nghiệm Nhưng quan trọng nhất, lý thuyết RUM đã cung cấp được mối liên hệ giữa hành vi quan sát được của người tiêu dùng với lý thuyết kinh tế học Trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường, phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc được một số nhà nghiên cứu gọi với cái tên là kỹ thuật phân tích kết hợp (Conjoint analysis, CA), được đề cập trong nghiên cứu của Green và Srinivasan (1978) Phương pháp phân tích kết hợp đóng vai trò quan trọng trong dự đoán và hiểu được quyết định của người tiêu dùng thông qua những phân tích dựa trên thuộc tính sản phẩm Tuy nhiên, cụm từ phân tích kết hợp không còn được sử dụng rộng trong nghiên cứu kinh tế sau này, mà được thay thế bởi các kỹ thuật có giá trị hơn dựa trên nền tảng lý thuyết về sự ngẫu nhiên trong hữu dụng (Random Utility Theory, RUT) (Louviere và công sự, 2000; Louviere, 2001; Louviere và công sự, 2010) cũng chính là RUM mà nghiên cứu sẽ thảo luận chi tiết hơn trong những phần kế tiếp Trong các nghiên cứu kinh tế học môi trường, kỹ thuật có liên quan đến 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 chia các kỹ thuật liên quan đến lựa chọn thành ba nhóm, bao gồm: (1) Thí nghiệm sự lựa chọn rời rạc; (2) Sắp xếp ngẫu nhiên; (3) Xếp hạng ngẫu nhiên Cách phân loại dựa trên sự khác nhau về các giả định lý thuyết, phương pháp phân tích và tiến trình thực hiện thí nghiệm (Bateman và cộng sự, 2002; Blamey

và cộng sự, 2002; Louviere và cộng sự, 2000) Cách thiết kế các phương án chọn cơ bản là giống nhau cho mỗi kỹ thuật và đáp viên phải đưa ra được sở thích khi đối mặt với một tập các phương án đầy đủ và hữu hạn với các thuộc tính khác nhau của đối tượng Các giả định lý thuyết của ba phương pháp đều phù hợp với lý thuyết kinh tế học phúc lợi Đối với phương pháp DCE yêu cầu đáp viên chọn một trong các phương

án đã được đưa ra, nên mức độ yêu cầu đối với đáp viên ít hơn phương pháp sắp xếp, xếp hạng nhưng lại cung cấp ít thông tin về đáp viên hơn Phương pháp sắp xếp ngẫu nhiên yêu cầu đáp viên sắp xếp cho tất cả các phương án và dữ liệu do đó sẽ cung cấp đây đủ hơn thông tin về sở thích của đáp viên hơn là phương pháp lựa chọn rời rạc, tuy nhiên điều này đòi hỏi các đáp viên phải có khả năng nhận thức nhiều hơn Mức

độ yêu cầu đáp viên sẽ phức tạp hơn đối với phương pháp xếp hạng ngẫu nhiên khi yêu cầu đáp viên phải đưa ra các giá trị thể hiện sở thích theo mức độ mạnh yếu cho mỗi phương án Phương pháp này cho phép đáp viên cùng lúc xếp hạng như nhau cho các phương án và có thể sẽ đưa đến kết quả không có sự khác biệt giữa các phương

án Phương pháp xếp hạng và sắp xếp ngẫu nhiên có hạn chế là đáp viên có thể không

có những trải nghiệm thực tế để thực hiện việc sắp xếp hoặc xếp hạng tất cả các phương án hoặc có thể gặp vấn đề trong so sánh giữa các cá nhân và xuất phát từ sự lựa chọn mà đáp viên phải đối mặt trong thực tế so với phương pháp DCE

Bảng 2.1 Sự khác nhau trong cách lấy mẫu của ba phương pháp lựa chọn

Đối với nghiên cứu lựa chọn rời rạc (chọn duy nhất một trong các phương án trong tập đầy đủ): Bạn chỉ được chọn phương án đi lại mà bạn thích nhất

Thời gian trên

Sắp xếp ngẫu nhiên (hoàn thành việc sắp xếp các phương án từ cao đến thấp theo

sở thích của bạn): nếu bạn sắp xếp theo trật tự sau: (A, B và C), có nghĩa là phương

án A được bạn ưa thích nhất, phương án B được ưa thích hơn phương án C và phương

án C được ưa thích ít nhất

Thời gian trên

Phương án 1 Phương án 2 Phương án 3

Thời gian trên

cả hai đều liên quan đến việc người tiêu dùng quyết định lựa chọn từ một tập các lựa chọn hàng hoá có thể thay thế cho nhau và quan trọng là đều dựa trên nền tảng RUM

Trong phần tiếp theo, nghiên cứu sẽ trình bày chi tiết hai lý thuyết được xem là nền tảng có liên quan đến phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc đó là lý thuyết RUM và lý thuyết đặc tính giá trị sản phẩm Lancaster

2.1.1 Thuyết lựa chọn hợp lý

Trong lược khảo của Scott (2000), thuyết lựa chọn lợp lý được phát triển đầu tiên trong lĩnh vực xã hội học, người tiện phong là George Homans Sau đó, các tác giả như: Blau, Coleman, và Cook đã mở rộng khung phân tích, phát triển các mô hình toán cho hành động hợp lý, rất nhiều nhà kinh tế học như Becker đã cho ra đời lý thuyết về tội phạm và hôn nhân Lý thuyết này hội tụ dần và được xem như một nguyên lý chung trong kinh tế học vi mô để giải thích cho các phản ứng của các cá nhân trên một thị trường thông thường

Trong kinh tế học, sự hợp lý được hiểu như là việc cá nhân muốn có nhiều hàng hóa hơn là ít hàng hoá Định nghĩa về sự hợp lý ở đây hẹp hơn và hàm ý là cá nhân

sẽ hành động cân nhắc giữa chi phí và lợi ích, từ đó dẫn đến hành động tối đa hóa lợi ích cá nhân Ý tưởng cơ bản là: cá nhân sẽ lựa chọn khi họ cố gắng tối đa hóa lợi ích

và tối thiểu hóa chi phí, mọi người thường muốn có được sản phẩm hữu dụng nhất với giá thấp nhất Các cá nhân hợp lý chọn phương án đem lại mức độ thỏa mãn lớn

nhất, nếu chúng ta thiết lập một tập hợp j các hành động đầy đủ và xung khắc nhau

thì:

𝐴 = {𝐴1, … , 𝐴2, … , 𝐴𝑗} Với ba giả định về sở thích cá nhân đối với các hành động: (1) Tính đầy đủ có hàm ý tất cả các hành động được sắp xếp trong một tập hợp đầy đủ các sở thích; (2) Tính chất bắt cầu có nghĩa là: nếu A1 được thích hơn A2, và A2 được ưa thích hơn A3

thì A1 được ưa thích hơn A3; (3) Tính độc lập của những phương án thay thế, ví dụ như: A được ưa thích hơn B bên ngoài tập hợp{A,B} và nếu thêm một phương án X vào làm tăng tập hợp lên {A,B,X} thì không làm B được thích hơn A

Một nghiên cứu về sự hợp lý trong kinh tế học có liên quan đến vấn đề lựa chọn được đưa ra bởi McFadden (1999) Nghiên cứu xem xét những bằng chứng được đưa

ra từ những thí nghiệm hành vi, và đi đến kết luận cho rằng hầu hết những bất thường liên quan đến nhận thức của con người là do phần lỗi trong nhận thức của cá nhân đến từ cách mà thông tin được lưu trữ, lấy, xử lý Sự sai lệch trong tiến trình xử lý thông tin đã dẫn đến hình thành những vấn đề sai lệch trong lựa chọn do sự chỉ dẫn của nhận thức không phù hợp tại mức độ thấp nhất với định nghĩa hạn hẹp về sự hợp

lý Nghiên cứu đã thảo luận tập trung vào những bất thường trong nhận thức ảnh hưởng đến hành vi kinh tế và cách đo lường, đồng thời cũng đưa ra những hàm ý cho việc tiến hành các phân tích kinh tế Trong kết luận của nghiên cứu này, Daniel McFadden đã chỉ ra những thách thức trong nghiên cứu liên quan đến kinh tế học hành vi của trường phái Chicago khi giả định về sự nhận thức hợp lý không còn được xem là một điều kiện trong nghiên cứu hành vi kinh tế Tác giả đã chỉ ra hướng giải quyết đối với các nhà kinh tế học theo trường phái này, nên tập trung vào cách đo lường có cân nhắc đến những dị thường trong nhận thức của đáp viên và các phương pháp khác nhằm hạn chế những phản ứng sai lệch của cá nhân trong tiến trình thực hiện các nghiên cứu hành vi kinh tế, ví dụ như: lặp lại câu hỏi để đảm bảo sự chắc chắn của đáp viên hoặc một câu nhắc nhở người trả lời đưa ra lựa chọn phù hợp (Cheap talk) nhằm tăng tính chất nghiêm trọng và có ảnh hưởng đến lợi ích của đáp viên

2.1.2 Lý thuyết đặc tính giá trị của Lancaster

Theo tóm lược của Kjær (2005), lý thuyết các đặc tính giá trị của Lancaster là sự

mở rộng của lý thuyết người tiêu dùng trong kinh tế học tân cổ điển Cách tiếp cận của lý thuyết này có liên quan đến các thuộc tính của các đặc tính sản phẩm mang lại cho tiêu người dùng Trong trường hợp, có sự kết hợp của nhiều loại hàng hoá thì sẽ cho ra một tập véc-tơ của số lượng các đặc tính của các hàng hóa đó Những sở thích của người tiêu dùng được xác định thông qua tập các đặc tính của sản phẩm và đường cầu của hàng hoá là một đường cầu chuyển hoá Sự tiêu dùng lúc này được nhìn nhận

là hoạt động xác định các tính chất hay thuộc tính từ hàng hoá Cách tiếp cận của Lancaster là cơ sở quan trọng giúp phương pháp DCE có thể ứng dụng trong nghiên cứu thực nghiệm Phần lớn một đặc tính xét trên một đơn vị sản phẩm là cố định, không liên quan đến mức độ tiêu dùng hàng hoá đó hoặc những hàng hoá khác Những giả định dựa trên sự nhìn nhận các thuộc tính của sản phẩm là khách quan, có thể đo lường được, thay vì mô tả mối quan hệ giữa hai sản phẩm, thì tỷ lệ thay thế biên trong

lý thuyết mô tả mối quan hệ giữa hai thuộc tính

2.1.3 Lý thuyết RUM

Quá trình lý thuyết RUM ra đời và phát triển, cũng là khoảng thời gian các mô hình kinh tế lượng áp dụng cho nghiên cứu liên quan đến lựa chọn rời rạc được các nhà kinh tế lượng phát triển theo Do vậy, nghiên cứu trình bày lồng ghép cả hai vấn

đề nhằm làm rõ vai trò nền tảng của lý thuyết, đồng thời thuận tiện cho việc xác định

mô hình kinh tế lượng áp dụng cho nghiên cứu trong chương tiếp theo Trong phần này, mô hình lựa chọn rời rạc sẽ bắt đầu từ những khái niệm cơ bản, sau đó đi vào thảo luận về tập các giá trị lựa chọn Nghiên cứu sẽ trình bày về xác suất lựa chọn và nguồn gốc của chúng từ hành vi tối đa hóa hữu dụng Các mô hình đặc trưng thuộc

họ RUM sẽ được thảo luận nhanh ở phần cuối

2.1.3.1 Khái niệm

Cụm từ lựa chọn rời rạc (Discrete choice) được đưa ra để phân biệt giữa biến liên tục và rời rạc đối với một tập các lựa chọn Nghĩa của cụm từ rời rạc hàm ý sự lựa chọn này là rời rạc đúng theo bản chất của nó, có nghĩa là chỉ có duy nhất một phương

án trong tập hợp được người tiêu dùng chọn Một tình huống gọi là sự lựa chọn rời rạc được định nghĩa như khi một người phải đối mặt với việc lựa chọn giữa các phương án trong một tập hợp các phương án chọn và tuân theo các điều kiện nhất định được đưa ra Phần tiếp theo sẽ đưa ra những thảo luận cụ thể hơn về tính chất của tập các phương án lựa chọn hay gọi ngắn gọn là tập chọn

2.1.3.2 Tập hợp các phương án lựa chọn

Một tập các lựa chọn (Choice set) được đề cập như trên phải đáp ứng ba điều kiện

để được xem là một tập chọn theo khung phân tích sự lựa chọn rời rạc:

Thứ nhất, các phương án phải loại trừ nhau theo nghĩa là người ra quyết định

được chọn một phương án nằm trong tập này mà không phải là một phương án nào khác nằm ngoài đó

Thứ hai, các phương án này bắt buộc là đầy đủ, tất cả các phương án có thể xãy

ra đều phải được tính đến và đưa vào

Thứ ba, các phương án này phải là hữu hạn, các phương án này có thể đếm được

Hai điều kiện đầu tiên gần giống nhau nếu một tập mà có tính chất thứ nhất thì chắc là tập chọn đó đã đầy đủ Ví dụ, có hai phương án là: đi bộ và đi xe buýt, sẽ không thoả điều kiện thứ nhất bởi vì người ra quyết định có thể chọn một hình thức kết hợp cả đi bộ và xe buýt Như vậy, nếu người ra quyết định chọn một phương án nằm ngoài tập này thì dẫn đến làm tập chọn không thoả điều kiện thứ hai Trong trường hợp này, cần xác định lại và mở rộng các phương án lựa chọn, có thể bằng những phương án gốc thêm vào một phương án tạo ra các kết hợp, ví dụ như: thêm vào tập phương án lựa chọn kết hợp đi bộ và xe bus Việc đưa ra một tập các lựa chọn thỏa hai điều kiện nêu trên có thể thông qua rất nhiều cách, tuy nhiên, còn phải tùy vào mục tiêu nghiên cứu và dữ liệu có sẵn Các nghiên cứu sẽ phải đánh đổi trong việc thiết kế tập lựa chọn này: nếu thiết kế với nhiều phương án (có cả các phương

án kết hợp) sẽ giúp nắm bắt được đầy đủ các yếu tố tác động, nhưng sẽ phức tạp khi ước lượng và dự báo so với tập có ít phương án lựa chọn hơn

2.1.3.3 Nguồn gốc xác suất lựa chọn

Trong quá trình ước lượng, rất khó để dự đoán một cách chính xác hoàn toàn sự lựa chọn của một cá nhân hay người tiêu dùng sản phẩm Để giải quyết sự không chắc chắn xung quanh việc lựa chọn của cá nhân, mỗi phương án được gắn với một xác suất được lựa chọn riêng Có nhiều loại mô hình lựa chọn rời rạc được áp dụng trong những nghiên cứu ở những lĩnh vực khác nhau như: sinh học, tâm lý học và kinh tế

học Nhưng tất cả các mô hình xác suất lựa chọn đều có các đặc tính theo dạng phương trình sau (với i phương án lựa chọn):

𝑈𝑖 = 𝑉𝑖 + 𝜀𝑖 (2.1)

Sự khác nhau giữa các mô hình theo dạng này tùy theo cách các biến được giải thích và rất quan trọng vì có liên quan đến các yếu tố quyết định đến xác suất Mô hình hóa xác suất cho việc lựa chọn có thể được chia thành hai nhánh chính, bao gồm:

Thứ nhất, quy luật ra quyết định được giả định là ngẫu nhiên và hữu dụng được

xác định trước (Random decision rule): cách này xem hành vi của các cá nhân đúng như bản chất xác suất, hàm ý rằng hành vi các cá nhân này có thể thay đổi theo các yếu tố bên ngoài và bên trong

Hình 2 1 Các nhánh của lý thuyết xác suất lựa chọn (còn gọi là lý thuyết lựa

chọn rời rạc)

Nguồn: Trine Kjær ( 2005)

Thứ hai, quy luật ra quyết định được giả định là được xác định còn hữu dụng thì

ngẫu nhiên (Random Utility): nhánh các mô hình này nhìn nhận xác suất được xem như sự giới hạn của các nhà nghiên cứu trong việc xây dựng chính xác hành vi cá nhân

Nhánh lý thuyết xác suất lựa chọn thứ nhất với những giả định không tạo ra sự kết nối với các lý thuyết mà các nhà kinh tế học phát triển Việc mô hình hóa xác suất lựa chọn theo nhánh này, giả định rằng hữu dụng 𝑉𝑖 của mỗi phương án là cố định Thay vì chọn phương án có hữu dụng cao nhất, cá nhân được giả định hành xử với các xác suất chọn được xác định thông qua một hàm số phân phối xác suất cho các phương án, trong đó các hữu dụng như là các hệ số, hàm ý là cá nhân không cần thiết chọn phương án đem lại mức độ hữu dụng cao, chỉ cần xác suất chọn cao Điều này được Tversky (1972) đưa ra khi cho rằng con người thường không chắc chắn và không thống nhất khi tiến hành chọn các phương án, các cá nhân không chắc về việc chọn ngay cả khi rơi vào một tính huống lựa chọn tương tự Giữa những nhà kinh tế học và tâm lý học có sự khác nhau trong cách nhìn nhận về tiến trình ra quyết định của con người Trong khi các nhà tâm lý học xem xét các yếu tố mang tính tự nhiên bên trong con người hay gọi là các biến liên quan đến tâm lý khi thực hiện nghiên cứu, thì các nhà kinh tế học hầu như nhìn nhận thông tin như một đầu vào của lựa chọn, dựa trên sự hợp lý và hành vi tối đa hóa hữu dụng Tiến trình ra quyết định trong nghiên cứu tâm lý học liên quan đến sự tương tác của các khái niệm như: nhận thức, động cơ, thái độ và cảm xúc Nhưng đối với các nhà kinh tế học đơn giản nó là

sở thích và tiến trình ra quyết định bên trong cá nhân nằm trong “hộp đen” Trong nhiều năm qua, kinh tế học hành vi đã có những khám phá rất thú vị với những đóng góp của các nhà tâm lý học mà hai nhà nghiên cứu tiên phong: Daniel Kahneman và Amos Tversky, với việc phát triển lý thuyết có tên gọi “Prospect Theory” Những nghiên cứu trong kinh tế học hành vi theo trường phái phi chính thống được thực hiện xoay xung quanh những vấn đề có liên quan đến rủi ro và sự không chắc chắn trong tiến trình đưa ra lựa chọn Điều này không hoàn toàn hàm ý rằng hành vi lựa chọn của người tiêu dùng là không hợp lý Như đã trình bày trong phần thảo luận về thuyết hành động hợp lý, sự sai lệch trong nhận thức có thể đến từ cách mà thông tin đi vào, lưu trữ và xử lý Vì vậy các nghiên cứu cần chắc chắn cung cấp thông tin một cách

rõ ràng, thì sẽ hạn chế được sự sai lệch nếu có trong quá trình nghiên cứu về hành vi

Ngược lại, nhánh lý thuyết thứ hai về sự ngẫu nhiên trong thỏa dụng có thể liên kết được với lý thuyết kinh tế học của Lancaster và kinh tế học tân cổ điển Nguồn gốc của xác suất lựa chọn rời rạc bắt nguồn từ nghiên cứu tâm lý học của Thurstone

(1927) với nghiên cứu có tựa đề “Law of Comparative Judgment”, với ý tưởng cho

rằng mô hình lựa chọn của cá nhân như là một kết quả của một tiến trình trong đó các biến ngẫu nhiên được liên hệ với mỗi phương án và phương án được chọn phải được nhận thức rõ ràng nhất Nếu thay các kích thích thực tế trong lý giải của Thurstone bằng cách giải thích nó như là một sự thỏa mãn hay hữu dụng thì sự lựa chọn được giải thích như một mô hình lựa chọn kinh tế trong đó các cá nhân sẽ chọn phương án

mà đem lại hữu dụng cao nhất (McFadden, 2001) Vào năm 1960, Marchak là người đầu tiên đã kết hợp và đưa ra ý tưởng về xác suất lựa chọn để tối đa hoá hữu dụng có chứa các yếu tố ngẫu nhiên và ông gọi nó là mô hình tối ưu hóa thỏa dụng ngẫu nhiên (Random Utility Maximization, RUM) Những ý tưởng này đã được phát triển bởi nhiều nhà kinh tế học, nổi bật có Manski và McFadden Trong đó, khung lý thuyết được đề cập chính thức bởi Manski (1977) và được mở rộng thành khung phân tích bởi McFadden (ví dụ như: McFadden, 1974; McFadden, 1980; McFadden, 1986; McFadden & Train, 2000) Ngày nay, lý thuyết RUM được sử dụng rất rộng rãi trong các nghiên cứu hàn lâm và thực nghiệm để mô hình hóa tiến trình lựa chọn, nhiều nghiên cứu phát triển mở rộng kết hợp các ý tưởng và phương pháp từ hệ phương trình cấu trúc (SEMs) (Rungie và cộng sự, 2011) Lý thuyết cho phép các nhà nghiên cứu có thể làm rõ những sở thích cho các đặc điểm khác nhau của hàng hoá, bằng cách ước lượng mô hình của các sở thích đó

Lý thuyết kinh tế học tân cổ điển cho rằng một cá nhân có nhận thức hoàn chỉnh

và không bị giới hạn về thông tin, do vậy cá nhân có thể sắp xếp sự lựa chọn một cách chính xác và phù hợp Điều đó hàm ý rằng các cá nhận này sẽ chọn phương án tốt nhất và có thể lặp lại trong tình huống tương tự (Kjær, 2005) Dựa trên sự thiếu thông tin về hàm hữu dụng thật của cá nhân, lý thuyết xác suất lựa chọn không phản ánh sự thiếu hợp lý ở các cá nhân, mà phản ánh sự thiếu thông tin có liên quan đến đăc tính của các phương án lựa chọn và/hoặc các đặc tính của các cá nhân đối với

người nghiên cứu (Manski, 1977) Với cách lý giải này, khi thực hiện nghiên cứu, nhà nghiên cứu chỉ quan sát được một phần của hữu dụng tạo nên các phương án, có nghĩa là hàm hữu dụng được xác định từ cách nhìn nhận của mỗi cá nhân và nó phù hợp với kinh tế học tân cổ điển Hàm hữu dụng như trên, có thể chuyển thành hàm gián tiếp được chia đôi từ hàm hữu dụng dựa trên các yếu tố mà nhà nghiên cứu có thể quan sát được và phần còn lại của hàm hữu dụng không quan sát được đại diện bởi tất cả các yếu tố có ảnh hưởng khác lên quyết định lựa chọn của người tiêu dùng Hàm hữu dụng (2.1) đối với cá nhân 𝑛 sẽ trở thành :

sẽ quyết định dạng hàm sử dụng, những thảo luận chi tiết hơn về các mô hình dựa

trên nền tảng RUM sẽ được đưa ra trong phần tiếp theo Giả sử cá nhận n đứng trước việc chọn lựa giữa hai phương án i và j, xác suất để cá nhân này chọn phương án i

là:

𝑃𝑛𝑖 = 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑈𝑛𝑖 > 𝑈𝑛𝑗 ∀𝑗 ≠ 𝑖)

= 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝑉𝑛𝑖+ 𝜀𝑛𝑖 > 𝑉𝑛𝑗 + 𝜀𝑛𝑗 ∀𝑗 ≠ 𝑖 = 𝑃𝑟𝑜𝑏(𝜀𝑛𝑗 − 𝜀𝑛𝑖 < 𝑉𝑛𝑖− 𝑉𝑛𝑗 )∀𝑗 ≠ 𝑖 (2.3) Phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc được dựa trên việc tối đa hóa hữu dụng

và lý thuyết cầu, do vậy nhà nghiên cứu có thể ước lượng giá trị bằng tiền tệ cho các phúc lợi, tổng hợp lại có thể ước lượng được mức sẵn lòng trả biên (MWTP); có thể

ước lượng WTP của cá nhân trong một dự án hoặc chính sách mà bản thân nó làm thay đổi nhiều hơn một thuộc tính; và chỉ ra được thứ hạng của các thuộc tính tiêu dùng (Bateman và cộng sự, 2002)

2.1.3.4 Một số mô hình đặc trưng

Trong các mô hình lựa chọn rời rạc, những giả định khác nhau đối với phân phối xác suất của phần hữu dụng không quan sát được hay phần dư sẽ dẫn đến dạng hàm trong nghiên cứu khác nhau Tuy nhiên, không phải tất cả các mô hình lựa chọn rời rạc đều phù hợp với lý thuyết RUM, một thảo luận về nguồn gốc của các mô hình ước lượng sẽ hữu ích trong việc lựa chọn mô hình cho nghiên cứu Nghiên cứu của Luce (1959)3 đã đưa ra một điều kiện với tên gọi: Independence from Irrelevant Alternatives (IIA), nhằm đơn giản hóa việc thu thập số liệu thí nghiệm bằng cách áp dụng một xác suất đa chiều căn cứ trên thí nghiệm lựa chọn nhị phân Điều kiện IIA

có thể hiểu là tỉ lệ của xác suất chọn phương án i và j là như nhau trong mỗi tập chọn

C, bao gồm i và j Luce thấy rằng đối với xác suất lựa chọn phương án i có sự ràng buộc của điều kiện thì hữu dụng 𝑤𝑖 được đưa vào phương trình xác suất như sau:

𝑃𝐶(𝑖) = 𝑤𝑖/ ∑𝑘∈𝐶𝑤𝑘 và Marschak đã chứng minh được đối với một tập đối tượng hữu hạn thì IIA hàm ý chỉ RUM Để diễn giải xác suất cho một hàm hữu dụng với những thuộc tính quan sát được, mô hình xác suất Luce được viết lại:

𝑃𝐶(𝑖) = exp(𝑉𝑖) / ∑𝑘∈𝐶exp (𝑉𝑘) Trong phương trình trên, Vk chính là phần hữu dụng mang tính hệ thống, quan

sát được như đã đề cập và các thuộc tính của phương án k được xem là một hàm tuyến

tính Các hệ số hồi quy phản ánh sở thích của những người ra quyết định, đồng thời

C là một tập chọn hữu hạn và đầy đủ McFadden gọi tên cho mô hình trên là Conditional logit, nhưng phổ biến hiện nay gọi là mô hình Multinomial logit (MNL) Bởi vì trong trường hợp sự lựa chọn là nhị phân thì mô hình trở thành mô hình logistic,

3 Robert Duncan Luce với cuốn sách: “Individual Choice Behavior A Theoretical Analysis” được xuất bản đầu tiên vào năm 1959, bởi nhà xuất bản John Wiley & Sons, tại New York Nhưng sau đó, bản tóm tắt cuốn sách vào năm 2005, được đưa ra bởi nhà xuất bản Dover

còn đối với trường hợp nhiều lựa chọn hơn mô hình được diễn giải như là một phân phối có điều kiện của nhu cầu trong một tập chọn C với các tất cả các phương án có thể (MacFadden, 2001)

Một trong những đóng góp quan trọng của McFadden đối với mô hình MNL, đó

là tìm ra mô hình xác suất của Luce phù hợp với lý thuyết RUM có phân bổ đồng nhất, độc lập (Independently and Identically Distributed, IID) cho phần sai số ngẫu nhiên khi và chỉ khi phần sai số ngẫu nhiên 𝜀𝑛𝑖 trong phương trình (2.3) được giả định

có phân phối Gumbel hay còn gọi là phân phối cực trị loại 1 (Extreme value type 1, EV1) (MacFadden, 2001) Điều kiện trong giả định này là phần không quan sát được hay phần sai số ngẫu nhiên không có tương quan với nhau ở các phương án và có cùng phương sai cho tất cả các phương án, giả định này sẽ thuận tiện cho việc tính toán xác suất lựa chọn và đưa đến mô hình xác suất có vi phân dạng đóng Tất nhiên, bất cứ mô hình lựa chọn rời rạc nào có phần hữu dụng không quan sát được thỏa điều kiện IID thì hàm ý đã thỏa mãn điều kiện IIA (Brownstone, 2000) Để rõ ràng hơn Bhat (2000) chia các giả định của mô hình MNL thành ba loại, bao gồm:

(1) Giả định thứ nhất của mô hình MNL, phần ngẫu nhiên trong hàm hữu dụng của các phương án khác nhau tuân theo IID với một phân phối xác suất Gumbel (2) Giả định thứ hai của mô hình MNL, có sự đồng nhất trong phản ứng với các thuộc tính của phương án qua các cá nhân hay có nghĩa là các cá nhân với các đặc tính khác nhau nhưng phải có cùng cách lựa chọn khi đối mặt với các thuộc tính của một sản phẩm nào đó

(3) Giả định thứ ba của MNL, phần sai số của các phương án không tương quan và

có sai số bằng nhau qua các cá nhân khác nhau

Phân phối xác suất theo dạng trên của phần sai số ngẫu nhiên sẽ làm phương trình xác suất (2.3) được viết lại:

𝑃(𝑈𝑛𝑖 > 𝑈𝑛𝑗) = 𝑒𝑥𝑝(𝜇 𝑉𝑛𝑖)

∑𝐽𝑗=1𝑒𝑥𝑝(𝜇 𝑉𝑛𝑗) (2.4)

Trong trường hợp, giả định phần hữu dụng quan sát được là một hàm tuyến tính theo các hệ số, 𝑉𝑛𝑖 = 𝛽′𝑋𝑛𝑖, hàm xác suất (2.4) có thể viết lại:

𝑃(𝑈𝑛𝑖 > 𝑈𝑛𝑗) = 𝑒𝑥𝑝(𝜇 𝛽′𝑋𝑛𝑖)

∑𝐽𝑗=1𝑒𝑥𝑝(𝜇 𝛽 ′ 𝑋𝑛𝑖) (2.5) Trong đó 𝜇 là một tham số quy mô, nó tỉ lệ nghịch với độ lệch chuẩn của phân phối phần sai số Trong một bộ dữ liệu đơn thì tham số này không thể xác định tách biệt mà nằm trong một phần được ước lượng Giá trị của 𝜇 không liên quan đến những tính toán cho ước lượng giá trị phúc lợi nếu hàm hữu dụng là tuyến tính với thu nhập, bởi vì nó sẽ liên quan đến nhiều các yếu tố khác cùng lúc Tuy nhiên, tham số quy

mô này sẽ ảnh hưởng đến các thước đo giá trị Hai tổng thể nghiên cứu có sở thích như nhau thì chưa thể chắc là các tham số ước lượng ra hoàn toàn giống nhau Tỉ lệ của tham số quy mô có thể được đo lường và điều chỉnh đối với sự khác nhau trong phương sai của phần sai số khác nhau cho phép các mô hình từ các tập dữ liệu khác nhau so sánh được (Bateman và cộng sự, 2002) Trong mô hình MNL, hệ số 𝜇 mang giá trị một, 𝑋𝑛𝑖 là các biến giải thích cho phần hữu dụng 𝑉𝑛𝑖, thông thường bao gồm các hệ số cắt đại diện cho đặc tính của phương án (ASCs), các thuộc tính của phương

án i và các đặc tính kinh tế xã hội của cá nhân n, 𝛽′ là véc-tơ hệ số hồi quy có liên hệ

với véc-tơ 𝑋𝑛𝑖

Mô hình MNL được sử dụng rất phổ biến trong nghiên cứu thực nghiệm thuộc lĩnh vực kinh tế học hành vi Tuy nhiên, không phải mô hình lý thuyết về hành vi lựa chọn nào cũng tương ứng thỏa mãn đầy đủ theo điều kiện IIA (MacFadden, 2001)

Sự hạn chế lớn nhất của mô hình là việc ngầm giả định sở thích các cá nhân là đồng nhất Các giả định này không thực tế vì rất có thể yếu tố tác động làm bạn không chọn

đi xe buýt, có liên hệ chặt với yếu tố tác động làm bạn không chọn đi tàu điện ngầm hoặc việc giả định các phương án độc lập với những phương án còn lại nhưng cũng

có thể xét trong hai khoảng thời gian thì việc lựa chọn lúc trước như đi xe buýt cũng

sẽ có ít nhiều ảnh hưởng đến phương án lựa chọn đi tàu điện ngầm giai đoạn sau Vì vậy, nếu ước lượng theo mô hình MNL nhưng điều kiện ràng buộc này bị vi phạm sẽ

dẫn đến ước lượng bị chệch và các dự báo xác suất chọn của mô hình có thể sai Để giải quyết những tính chất hạn chế của mô hình đơn giản MNL, một số mô hình như: GEV (Generalized extreme value), Nested MNL và Multinomial Probit (MNP) được phát triển dựa trên sự nới lỏng một phần trong số ba giả định của mô hình MNL Mô hình Mixed Multinomial logit (MMNL) rất linh hoạt khi áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm về lựa chọn rời rạc, được đưa ra trong nghiên cứu của MacFadden

và Train (2000) Mô hình MMNL tương tự như mô hình Conditional logit, tức là phần sai số vẫn được giả định có phân phối cực trị theo IID, ngoại trừ việc để các hệ số ước lượng thay đổi qua mỗi cá nhân Những mô hình mở rộng nêu ra trên đây rất hữu dụng trong các bối cảnh nghiên cứu khác nhau, nhưng vẫn hạn chế vì thiếu tính đại diện một cách đầy đủ cho lý thuyết RUM trong nghiên cứu hành vi lựa chọn trong kinh tế

Đối với mô hình tổng quát GEV được MacFadden (1978) phát triển từ những giả định trong RUM Mô hình này cho phép có sự liên hệ giữa các phần ngẫu nhiên của mỗi phương án, trong khi vẫn không thay đổi giả định phân phối Gumbel như nhau,

có rất nhiều biến thể cấu trúc khác nhau từ mô hình GEV Còn đối với mô hình Nested logit, cấu trúc mô hình cho phép điều kiện IIA vẫn được giữ cho những phương án lựa chọn trong một nhánh (ví dụ, có hai nhánh là phương tiện cá nhân với phương án

xe máy và phương tiện công cộng với hai phương án gồm xe buýt và tàu điện ngầm), nhưng giữa các nhánh với nhau thì không Mô hình NL đưa ra một cách thức xem xét vừa có khác biệt, vừa có liên hệ trong các quyết định của người chọn, đồng thời cung cấp cách xác định mối quan hệ hành vi giữa các lựa chọn ở mỗi nhánh, và cũng cho phép người nghiên cứu kiểm tra sự phù hợp trong cấu trúc các nhánh được phân chia với nền tảng RUM (Kjær, 2005)

2.2 MỘT SỐ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN

Trong nghiên cứu lược khảo lý thuyết của Sen (2005) về phương pháp phát biểu lựa chọn (Stated Choice Medthod, SCM) thì: trước những năm 1980, chưa có nhiều ứng dụng của phương pháp này trong lĩnh vực giao thông Tuy nhiên, sau đó đã có

rất nhiều nghiên cứu quan trọng liên quan đến việc dự báo cầu, lựa chọn đường đi, chọn cách thức đi lại Bên cạnh, các nghiên cứu áp dụng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc với dữ liệu phát biểu sở thích, thì một số nghiên cứu khác sử dụng dữ liệu tiết lộ sở thích cho việc mô hình hóa lựa chọn Một hướng nghiên cứu cung cấp được nhiều thông tin về hành vi lựa chọn của cá nhân, đó là kết hợp cả hai loại dữ liệu trên cùng trong phân tích

Trong các phần tiếp theo, các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước, có liên quan đến chủ đề lần lượt được thảo luận tập trung vào: mục tiêu nghiên cứu, phương pháp tiếp cận và dữ liệu được sử dụng

2.2.1 Một số nghiên cứu ngoài nước

Một nghiên cứu tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm từ năm 2000 đến năm 2009 trong lĩnh vực vận tải sử dụng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc được đưa ra bởi Bllemer và Rose (2011): nghiên cứu giới thiệu sơ lược về phương pháp thí nghiệm rời rạc, phân biệt các loại thiết kế thí nghiệm, sau đó tiến hành so sánh các nghiên cứu có liên quan theo các tiêu chí cụ thể có liên quan đến thiết kế thí nghiệm (ví dụ như: loại thiết kế, số phương án, số thuộc tính, loại mô hình kinh tế lượng sử dụng) Trong tổng số 64 nghiên cứu được tìm thấy có liên quan, có 62 nghiên cứu dùng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc, trong đó có: 40 thiết kế trực giao (Orthogonal designs), có 12 thiết kế theo loại D-effcients, 7 thiết kế ngẫu nhiên, 3 thiết kế dựa trên việc cho các đáp viên biết các lựa chọn của các đáp viên trước đó Tiếp sau việc so sánh, nghiên cứu đưa ra một ví dụ minh họa về trường hợp lựa chọn hãng hàng không của những khách du lịch từ thành phố Amsterdam đến thành phố Barcelona, sử dụng mô hình kinh tế lượng MNL cho ba thiết kế nghiên cứu khác nhau

để so sánh tác động của việc thiết kế lên kết quả ước lượng Nghiên cứu là căn cứ có giá trị cho việc xác định, lựa chon các thiết kế thí nghiệm phù hợp, nguồn tham khảo cho việc xây dựng các thuộc tính, mức độ của các thuộc tính

Một nghiên cứu của Washbrook và cộng sự (2006) có liên quan đến việc các phương tiện cá nhân gây ra chi phí ngoại tác như ô nhiễm, kẹt xe, tiếng ồn và các tác

động khác Để tối thiểu các chi phí này, các tác giả phát hiện ra việc định giá cho đường đi và phí đỗ xe sẽ làm giảm cầu đi lại bằng phương tiện cá nhân, từ đó đưa ra những khuyến khích giúp chuyển đổi phương án đi lại Những số liệu thứ cấp có liên quan đến phí đỗ xe và phí tắc nghẽn vẫn không cung cấp những thông tin rõ nét về cách phản ứng của những người lái xe Nghiên cứu thực hiện với 548 người đi lại tại vùng ngoại ô Greater Vancouver (Canada) – những người này hoàn toàn lái xe hơi đi làm một mình Bằng phương pháp mô hình hoá lựa chọn rời rạc, đáp viên có thể chọn một trong các cách đi lại sau: lái xe một mình, đi taxi, hoặc bắt xe buýt cao tốc (phương án giả định) với sự khác biệt về thời gian và chi phí Nghiên cứu sử dụng các thuộc tính: thời gian đi lại cho mỗi cách thức đi lại, thời gian đón người lái xe taxi khác, thời gian từ trạm xe buýt tốc hành đến chỗ làm, tổng thời gian đợi xe buýt, chi phí lái xe một mình, chi phí đậu xe khi lái xe một mình và cho taxi Mỗi hình thức lựa chọn đi lại có ba thuộc tính với bốn mức độ cho mỗi thuộc tính, nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế lượng Conditional logit để thực hiện ước lượng Ước lượng đưa

ra kết quả tỷ phần của mỗi phương án lựa chọn, độ co giãn và thuộc tính ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn Việc tác động cải thiện thời gian cho các phương án đi lại căn cứ trên một mức độ dịch vụ nhất định tác động rất nhỏ đến việc giảm cầu đi lại bằng phương tiện cá nhân, mặt khác tác động của việc gia tăng chi phí thông qua phí

đỗ xe và phí tắc nghẽn có thể dẫn đến giảm cầu đi lại bằng xe hơi một mình

Nghiên cứu của Hensher và Rose (2007) sử dụng phương pháp phát biểu lựa chọn

để mô hình hình hóa lựa chọn cho hai mục đích đi làm hoặc không đi làm, xét trong tương lai khi có sự tồn tại của cơ sở hạ tầng vận chuyển công cộng mới (sự khác biệt của tàu có khối lượng vận chuyển lớn mới, tàu có khối lượng vận chuyển nhỏ và các

hệ thống xe buýt tốc hành) Thí nghiệm sự lựa chọn được mô tả chi tiết với kỹ thuật thiết kế D-optimal, được áp dụng cho một tập các phương án lựa chọn, mà đáp viên

sẽ chọn căn cứ trên sự sẵn có của các các mức độ dịch vụ (cho giai đoạn tiếp cận phương tiện, quá trình di chuyển và giai đoạn cuối đi đến vị trí cần) trong đó nghiên cứu đã sử dụng hỗ trợ của máy tính để tiến hành phỏng vấn các cá nhân (Computer-assisted Personal Interviewing, CAPI) Các đáp viên tham gia phỏng vấn được yêu

cầu nêu ra các cách thức đi lại chính và cách thức đi lại ở giai đoạn đầu trong suốt quá trình di chuyển, các mức độ dịch vụ và các loại chi phí của một chuyến đi trong thời gian gần nhất Cuối cùng đáp viên phải chỉ ra đâu là cách thức đi lại thích nhất Quá trình đưa ra các cách thức đi lại thực hiện mười lần dưới các kịch bản (hay các giả định) khác nhau cho các mức độ của đặc tính - mỗi lần đều yêu cầu cá nhân chỉ

ra cách thức đi lại mà người đó thích Các phương án lựa chọn bao gồm tất cả các cách thức đi lại có thể tồn tại (ví dụ: xe buýt, tàu có khối lượng vận chuyển lớn, xe hơi, hệ thống xe buýt tốc hành) và cách thức ở giai đoạn đầu (đi bộ, xe buýt, xe hơi) thêm vào hai lựa chọn mới để đi lại (tàu có khối lượng vận chuyển lớn, tàu có khối lượng vận chuyển nhỏ, xe buýt tốc hành mới) Các đáp viên có thể là các cá nhân di chuyển trong nội bộ khu vực nghiên cứu và ra bên ngoài vùng Thiết kế thí nghiệm này có 47 thuộc tính (có 46 thuộc tính có 4 mức độ và một thuộc tính có 6 mức độ cho các các khối) cho 60 lần thực hiện; có nghĩa là có 10 kịch bản và mỗi kịch bản này có 6 khối chọn Đồng thời, nghiên cứu này cũng đưa ra sự khác biệt trong các thiết lập lựa chọn bằng cách căn cứ vào: có hoặc không có xe hơi, đi trong nội bộ hay ngoài khu vực, có tồn tại phương thức đi lại bằng tàu có sức chưa lớn và tàu có sức chưa nhỏ hoặc tàu có sức chứa lơn và xe buýt – bằng cách này các giả định sẽ thực tế hơn

Các thuộc tính của chuyến đi trong thiết kế mô hình được đưa ra cụ thể đối với

sự tồn tại của phương tiện vận chuyển công cộng: phí đi lại (một chiều), thời gian ở trên phương tiện, thời gian chờ, thời gian cho cách thức đi ở giai đoạn đầu (thời gian

đi bộ, hoặc đi xe hơi, đi xe buýt, chi phí đi xe buýt), thời gian ở giai đoạn cuối Đối với phương án có bao gồm phương tiện vận chuyển công mới cũng tương tự, nhưng thêm vào: thời gian chờ để chuyển tiếp chuyến đi Với cách thức đi lại bằng xe hơi, các thuộc tính bao gồm: chi phí đi, thời gian ở trên phương tiện, phí tắc nghẽn (một chiều), chi phí đỗ xe hàng ngày, thời gian ở giai đoạn cuối chuyến đi

Mô hình kinh tế lượng Nested logit và MNL được đưa vào để ước lượng cho hai mục đích đi làm và không đi làm, tất cả các hệ số ước lượng cung cấp đầy đủ những

thông tin để nắm bắt được hành vi có liên quan, nhưng ngoại trừ các hằng số đặc trưng của cách thức đi lại Hằng số đặc trưng cách thức đi lại có thể được hiệu chỉnh sao cho các cách thức đi lại hiện hữu trong một hệ thống mô hình tùy chỉnh, cho phép các nhà hoạch định giao thông có thể dự đoán sự bảo trợ tiềm năng cho đề xuất cơ sở

hạ tầng dịch vụ vận chuyển công cộng mới Nghiên cứu này đã đưa ra được một tập các giá trị liên quan đến hành vi nhằm tiết kiệm thời gian đi lại ở giai đoạn đầu, cuối

và trên phương tiện và thời gian đợi

Nghiên cứu cho thấy tầm quan trong của chất lượng dữ liệu khi thực hiện các ước lượng cho mô hình lựa chọn đi lại Mặc dù, có những cải tiến mô hình hóa lựa chọn như mô hình: Mixed Logit, Latent class MNL và Generalised Nested logit Nhưng nghiên cứu đã đưa ra được các công cụ nghiên cứu thực nghiệm thích hợp và liên kết chúng với bộ dữ liệu có chất lượng tốt nhằm đưa ra được những giải thích chính xác

về mặt chính sách nhằm đánh giá phương tiện vận chuyển công cộng dự định đưa vào

sử dụng

Nghiên cứu của Bat (1997) đưa ra sự kết hợp mô hình cách thức đi lại với mục đích đi làm và số điểm dừng không vì mục đích công việc, sự kết hợp này cung cấp một sự cải thiện cơ bản để đo lường hiệu ứng của chính sách thay thế góp phần giảm kẹt xe Nghiên cứu phát hiện các nghiên cứu trước đó trong giao thông đã đưa vào vấn đề kẹt xe vào giờ cao điểm (sáng sớm và tối) nhưng không tính toán vào những điểm dừng lại trong quá trình đi làm đó Một khung phân tích kinh tế lượng kết hợp được tác giả đưa ra để phân tích bộ dữ liệu từ khảo sát hành vi hộ gia đình tiến hành năm 1991 tại thành phố Boston, với dữ liệu các đặc tính nhân khẩu học của hộ và mỗi

cá nhân trong hộ Có ba cách thức đi lại được nghiên cứu đưa ra: đi một mình (sử dụng xe hơi, tải nhỏ, hoặc xe tải lớn), không đi một mình (với ba loại phương tiện:

xe hơi, tải nhỏ, tải lớn nhưng số người đi hơn 1), các phương tiện vận chuyển công (xe buýt, tàu); cách thức đi lại cuối cùng mà cá nhân đi đến nơi làm việc được xem là cách thức đi lại - cho dù trong quá trình cá nhân có đưa những thành viên khác trong gia đình dừng ở các điểm khác nhau nhưng cuối cùng vẫn lái xe một mình đến nơi

làm việc Số điểm dừng được nghiên cứu đưa ra một dãy số từ không đến bốn (tính

số lần dừng để đón hoặc đưa một cá nhân trong quá trình đi làm) Các biến giải thích bao gồm: tập các biến nhân khẩu học, biến mật độ việc làm ở khu vực làm việc, thời gian làm việc, tổng số điểm dừng không vì mục đích công việc của các thành viên môt hộ gia đình, nghiên cứu thực hiện ước lượng hai mô hình: cho cách thức đi lại và cho số lượng điểm dừng, sau đó tiến hành kiểm trả sự tương quan phần không quan sát được ở hai mô hình ảnh hướng đến hai quyết định – kết quả cho thấy có sự tương quan giữa các yếu tố không quan sát được lên hữu dụng của cách đi lại bằng phương tiện công cộng, đi lại một mình và khuynh hướng dừng lại của cá nhân – đưa ra một hàm ý chính sách khi thay đổi các biên ngoại sinh sẽ ảnh hưởng đến tổng phần trăm thay đổi tại mỗi số lượng điểm dừng Các biến ảnh hưởng mạnh trong mô hình là: thước đo chất lượng dịch vụ, thu nhập, số lượng phương tiện trên mỗi lao động trong

hộ, thời gian làm việc và mật độ việc làm tại khu vực cá nhân làm việc lên cách thức

đi lại Các biến nhân khẩu học, thời gian làm việc, và toàn bộ mức độ hoạt động của

hộ ảnh hưởng đến khuynh hướng dừng lại Trong khi đó thời gian đi trên phương tiện

và thời gian không ở trên phương tiện để đi làm không ảnh hưởng đến khuynh hướng dừng lại

Bài nghiên cứu của Asensio (2002) được thực hiện để kiểm tra các yếu tố tác động đến việc đi lại của người dân vùng ngoại ô thành phố Barcelona (Tây Ban Nha) vào khu trung tâm Bài viết sau khi thống kê mô tả những đặc điểm quan trọng của dân cư khu vực ngoại ô và việc gia tăng tỉ lệ người dân sử dụng xe hơi để di chuyển vào trung tâm thành phố, mô hình kinh tế lượng NL được sử dụng để ước lượng Nghiên cứu sử dụng mô hình có hai giai đoạn với ba sự lựa chọn: xe hơi cá nhân, xe buýt và tàu Bước đầu tiên, sẽ là cân nhắc lựa chọn giữa xe hơi của cá nhân và phương tiện vận chuyển công Bước thứ hai, xe buýt và tàu được đưa ra cho các đáp viên cân nhắc lựa chọn Dữ liệu trong nghiên cứu được lấy từ bảng câu hỏi được đưa ra vào năm 1996

Các biến giải thích trong mô hình, chi phí bằng tiền bao gồm: phí tắc nghẽn cộng với chi tiêu cho xăng, các tính toán khác biệt cho khu vực đô thị và trong nội bộ đô thị cho mỗi chuyến đi, đối với các phương tiện công được tính là mức phí rẻ nhất, chi phí ở đây bao gồm cả những chi phí phụ thêm ở các cách thức để hoàn thành chuyến

đi Biến thời gian đi lại, bao gồm: thời gian đi trên phương tiện, đối với xe buýt và tàu còn bao gồm cả thời gian chuyển tiếp ở từng giai đoạn của chuyến đi; thời gian chờ đợi: được tính là tổng thời gian phải chờ để chuyển tiếp chuyến đi, được xác đinh

là một nữa thời gian giữa hai chuyến; khoảng cách chuyển tiếp: được xác định là tổng thời gian đi bộ để có thể thực hiện việc chuyển tiếp chuyến đi, khoảng cách tiếp cận:

từ nhà đến trạm xe buýt và tàu, khoảng cách đến chỗ làm, đối với xe hơi thì tất cả đều bằng 0; mức độ thường xuyên: số chuyến tàu hoặc xe buýt mỗi ngày đến trung tâm thành phố - được dùng để đo chất lượng phương tiện vận chuyển công; mật độ: được xác định là tổng mật độ dân cư có việc làm ở khu vực mà người đi lại làm việc Các biến có liên quan đến thuộc tính cá nhân được đưa vào mô hình dưới dạng biến giả: biến giởi tính (1 nếu là nam, 0 là nữ) và điều kiện khai báo thuế (1 nếu có, 0 nếu không có) Thu nhập cá nhân được lấy trung bình từ thu nhập dân cư cùng giới tính, trình độ giáo dục, số tuổi ở khu vực xung quanh thành phố từ kết quả khảo sát tiền lương

Nghiên cứu đi đến kết luận: sự phát triển ở các khu vực ngoại ô thành phố dẫn đến chi phí thời gian và khoảng cách gia tăng, điều này dẫn đến xác suất chọn sử dụng tàu tại cùng một mức chi phí cho xe buýt, trong khi đó tỉ trọng của xe hơi cá nhân hầu như không thay đổi Những hàm ý cho chính sách cũng được đưa ra, việc thay đổi giá sẽ không có tác động lớn bằng việc thay đổi giá trị thời gian nếu muốn đảo ngược xu hướng sử dụng của người dân Người sử dụng xe hơi có cầu ít co giãn, mặc dù độ co giãn thời gian gấp ba lần độ co giãn chi phí Một kết quả khác của nghiên cứu, giá trị tiết kiệm thời gian chờ đối với các phương tiện công cộng có ý nghĩa cao hơn thời gian đi trên phương tiện

Một nghiên cứu khác được thực hiện bởi Whalen và cộng sự (2013) về cách thức

đi lại của các sinh viên Bởi vì các tác giả cho rằng có sự đa dạng trong cách thức đi lại, đặc biệt cách thức đi lại mang tính chất vận động (ví dụ như đi xe đạp) đặt ra đòi hỏi cần nghiên cứu để biết được các yếu tổ ảnh hưởng đến hình thức đi lại này Nghiên cứu đã cung cấp một phân tích cách thức đi lại của các sinh viên, lấy trường hợp tại Đại học McMaster tại Hamilton (Canada) Sau khi giới thiệu và lược khảo các nghiên cứu trước đó, nghiên cứu tiến hành ước lượng với mô hình kinh tế lương MNL cho

dữ liệu khảo sát qua Email các sinh viên với bốn phương án đi lại chính: đi bộ, xe đạp, xe buýt và xe hơi, với sáu loại biến: các biến liên quan đến cá nhân, các yếu tố tâm lí, các tính chất của phương thức đi lại, các tính chất của chuyến đi, các yếu tố môi trường đô thị, các biến đo lường về cầu đi lại (Travel Demand Measures, TDM)

- ví dụ như chi phí đỗ xe Các kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng việc lựa chọn chịu ảnh hưởng bởi các loại chi phí, các thuộc tính cá nhân, và các yếu tố môi trường như mật độ đường đi và đường đi bộ Vấn đề quan trọng được phát hiện trong nghiên cứu

là thời gian đi lại bằng xe hơi và xe đạp ảnh hưởng đến hữu dụng của các cách thức

đi lại – giảm khi có sự gia tăng về thời gian đi lại Trong khi hữu dụng càng tăng khi thời gian bỏ ra cho việc đi lại bằng xe hơi càng ít đi và được ghi nhận trong nhiều phân tích khác nhau, thì các kết quả phân tích của nghiên cứu này đưa ra bằng chứng

về những giá trị bên trong mỗi cá nhân, đó là những người đi xe đạp đã dựa trên kinh nghiệm về chuyến đi của họ, cũng tác động lên hành vi lựa chọn của các sinh viên

2.2.2 Nghiên cứu trong nước

Đã có nhiều nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực giao thông trên địa bàn Thành phố

Hồ Chí Minh, trong đó có một số nghiên cứu nổi bật như: nghiên cứu của Nguyễn (1999) về cung, cầu, định giá đường để đưa đến hàm ý cho phí tắc nghẽn; một số nghiên cứu mang tính thống kê mô tả mà gần đây nhất là của Nguyễn (2014) về các yếu tố tác động đến cách thức đi lại từ khía cạnh các phương tiện cá nhân; nghiên cứu các yếu tố tâm lý tác động đến việc sử dụng xe buýt (Fujii và Văn, 2009); nghiên cứu của Hồ và Yamamoto (2011) về vai trò của thái độ cá nhân và dịch vụ vận chuyển

công lên việc sở hữu phương tiện đi lại tại TP.HCM Nhưng trên thực tế, chưa có một nghiên cứu đầy đủ và có tính toán liên quan đến hành vi lựa chọn cách thức đi lại trên địa bàn Trong nghiên cứu liên quan đến phí tắc nghẽn, tác giả sử dụng dữ liệu không đồng nhất nhưng phương pháp thực hiện nghiên cứu là đáng tin cậy, có căn cứ đầy

đủ cho tình trạng giao thông khoảng thời gian đó

Theo nghiên cứu của Arentze và Molin (2013), việc chọn lựa cách thức đi lại có liên quan đến nhiều nghiên cứu phân tích về hành vi và sự phát triển hệ thống thông tin đi lại cho một mạng lưới với nhiều cách đi lại Các nghiên cứu trước đây cho một cách thức đi lại cụ thể như xe hơi hoặc môt phương tiện cá nhân khác, đi bộ hoặc phương tiện công cộng (xe buýt hay tàu) Việc mô hình hóa thường dựa trên việc tìm

ra cách đi ngắn nhất trong mạng lưới và các tính toán từ nhận thức của người đi lại

về thời gian và chi phí Ngược lại, trên thực tế việc đi lại rất đa dạng với nhiều cách thức đi lại kết hợp với nhau, trong cùng một chuyến đi có thể chuyển từ cách đi này sang một cách đi khác hoàn toàn Do đó, cần một cách tiếp cận tích hợp để xem xét cách thức đi lại và đưa ra những hàm ý quan trọng về mặt chính sách có liên quan đến giải quyết kẹt xe và cải thiện khả năng tiếp cận các địa điểm mà không cần mở rộng mạng lưới với sự tốn kèm về chi phí

Để mô hình hóa hành vi đi lại trong một mạng lưới đa dạng, một điều cần thiết là nắm bắt được các giá trị và sở thích của cá nhân có liên quan đến các thuộc tính của từng bộ phận của chuyến đi và cách thức đi lại Thông thường, các thuộc tính được quan tâm có liên quan đến: thời gian chờ đợi, đi bộ đến các phương tiện công hoặc khác biệt về mặt thời gian trên phương tiện (Hensher và Rose, 2007; Greene và công

sự, 2006) Những biến có liên quan đến chi phí chuyến đi, ví dụ như: chi phí tiền vé cho các phương tiện công, phí tắc nghẽn, đỗ xe và chi phí cho nhiên liệu Ngoài ra, người đi lại thông thường còn dựa trên sở thích về một cách đi cụ thể và các thuộc tính liên quan đến chất lượng dịch vụ như: mức độ an toàn, sức khỏe, tiện nghi, thoải mái và ấn tượng Vì vậy, trong mô hình hóa sự lựa chọn cách thức đi lại đa dạng, tất

cả các thuộc tính liên quan đến thời gian, chi phí và chất lượng dịch vụ cần được đưa vào xem xét đồng thời

Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến ước lượng sở thích cá nhân với cách thức đi lại đa dạng được áp dụng với ba phương pháp tiếp cận căn cứ theo loại dữ liệu, bao gồm: phương pháp tiết lộ sở thích, phương pháp phát biểu sở thích và kết hợp cả hai loại dữ liệu trong cùng một phân tích Abrantes và Wardman (2011) đã cung cấp một nghiên cứu tổng hợp có liên quan đến ước lượng thời gian và chất lượng dịch vụ của những người đi lại tại nước Anh Phần lớn các bằng chứng được tích lũy qua nhiều năm đều nhấn mạnh đến việc làm cách nào ước lượng các thành phần thời gian đi lại khác nhau, ví dụ như: thời gian ở trên phương tiện, thời gian đi bộ, thời gian đợi, thời gian tiếp cận và thời gian trì hoãn cho cách thức đi lại bằng phương tiện công và tư Có rất nhiều nghiên cứu liên quan đến những khía cạnh cụ thể trong mạng lưới đa dạng các cách thức đi lại Nhưng xét tổng quát, các nhà nghiên cứu nếu muốn nắm bắt được tất cả các tác động và đưa ra được hàm ý chính sách thì cần thiết phải thực hiện một nghiên cứu có xem xét đầy đủ cách thức đi lại mà người dân phải đối mặt hàng ngày lựa chọn

Tóm lại, trong chương này, nghiên cứu đã lược khảo những lý thuyết có liên quan đến phương pháp dự định sử dụng Kết quả của quá trình lược khảo cho thấy rằng: sự hình thành, phát triển lý thuyết RUM trong thời gian dài và khả năng áp dụng rất linh hoạt vào các nghiên cứu thực nghiệm với phương pháp DCE Các nghiên cứu thực nghiệm được tổng hợp tiếp sau đó đã khẳng định khả năng áp dụng linh hoạt của phương pháp DCE trong lĩnh vực kinh tế học giao thông với các mô hình kinh tế lượng phù hợp với các giả định của RUM hoặc một phần các giả định Dựa trên những nền tảng lý thuyết và kinh nghiệm nghiên cứu được tổng hợp, trong chương tiếp theo, nghiên cứu sẽ đi vào chi tiết cách thiết kế nghiên cứu

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU

Trình tự thực hiện nghiên cứu có sử dụng phương pháp thí nghiệm lựa chọn rời rạc được Kjær (2005) chia thành năm bước, bao gồm: (1) Xác định các thuộc tính; (2) Xác định các mức độ của thuộc tính; (3) Thiết kế thí nghiệm; (4) Thu thập dữ liệu; (5) Phân tích dữ liệu Trong chương này, nghiên cứu sẽ đưa ra khung phân tích cơ bản đã được các nghiên cứu về cách thức đi lại áp dụng trong nhiều năm qua, đồng thời kết hợp việc định nghĩa các biến được sử dụng trong mô hình Tiếp theo đó, cách thiết kế thí nghiệm, dữ liệu và mô hình kinh tế lượng áp dụng trong nghiên cứu sẽ được thảo luận chi tiết

3.1 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, )

Sở thích

Lựa chọn

Thông thường, các ước lượng của mô hình lựa chọn rời rạc dựa trên phương pháp kinh tế lượng tối đa hóa khả năng (Maximum Likelihood, ML) Các mô hình theo khung phân tích này giúp nắm bắt được tác động từ hai nhóm nhân tố, bao gồm: thuộc tính phương án chọn và thuộc tính của người chọn (Lang Yang và cộng sự, 2009) Trong các nghiên cứu thực nghiệm ở nhiều lĩnh vực khác nhau áp dụng phương pháp lựa chọn rời rạc, hầu hết sử dụng những mô hình kinh tế lượng như những thảo luận

có liên quan đã đề cập đến như: MNL (hay CL), GEV, NL, Mixed Logit hay Random Parameter Ngoài ra, có rất nhiều mô hình kinh tế lượng áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng phương pháp phát biểu lựa chọn (SCM) với cấu trúc của

mô hình linh hoạt hơn khi nới lỏng một hoặc một hoặc một số tính chất của giả định IID cho phần hữu dụng không quan sát được Cách nới lỏng giả định thường sẽ làm tăng gánh nặng tính toán hoặc có thể mất đi dạng vi phân đóng trong mô hình xác suất lựa chọn (Sen, 2005)

3.2 THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM

Việc đưa ra các phương án lựa chọn trong các nghiên cứu kinh tế học giao thông phức tạp vì tồn tại sự kết hợp các cách thức khác nhau trong quá trình đi lại của người dân Có rất nhiều phương thức đi lại có thể đề cập đến, ví dụ như: lái xe một mình bằng xe hơi hoặc xe máy; đi bằng xe taxi, xe buýt; các phương tiện vận tải có sức vận chuyển lớn; đi bằng xe buýt kết hợp với một loại phương tiện vận tải khối lượng lớn; thuê xe cho một chiều đi lại; xe buýt nhỏ tốc hành; thuê xe có sức vận chuyển lớn; và nhiều cách kết hợp khác Trong nghiên cứu của Lang Yang và cộng sự (2009), có hai tập biến giải thích được nêu ra cho mô hình cách thức đi lại, bao gồm:

Thứ nhất, thuộc tính của phương án đối với mô hình ước lượng cách thức đi lại

có thể, bao gồm: tổng thời gian đi lại; các mức độ thời gian đi lại; chi phí nhiên liệu (xe hơi cá nhân hoặc xe taxi); phí tắc nghẽn (xe hơi cá nhân hoặc xe taxi); phí đỗ xe (xe hơi cá nhân hoặc xe taxi); phí thuê xe (đối với việc thuê xe một chiều); phí đi lại (phương thức vận chuyển công); thời gian tiếp cận (phương thức vận chuyển công); các mức độ thời gian tiếp cận (phương thức vận chuyển công); thời gian chờ (phương

thức vận chuyển công); số lần chuyển đổi phương tiện (phương thức vận chuyển công

và các kết hợp lựa chọn); phí dịch vụ

Thứ hai, thuộc tính cá nhân và chuyến đi có thể bao gồm: tuổi; tình trạng việc

làm (toàn hoặc bán thời gian); loại việc làm; trình độ học vấn; giới tính; thu nhập hộ gia đình; số trẻ dưới 10 tuổi trong hộ; số trẻ từ 11-17 tuổi trong hộ; mục đích chuyến đi; khả năng linh hoạt trong chuyến đi

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

- Thời gian đi lại

- Thời gian đi lại

- Chi phí đi lại

- Có thể bị trì hoãn

- Thời gian đi bộ

-Xe máy hoặc xe hơi -

-Phương tiện công cộng -

Trong quá trình thiết kế nghiên cứu, nhà nghiên cứu không nhất thiết phải đưa toàn bộ các thuộc tính nêu trên vào trong nghiên cứu thực nghiệm Vì vậy, các phương

án lựa chọn, các thuộc tính, các mức độ thuộc tính sẽ được xác định lại sao cho phù hợp với đối tượng, phạm vi, và mục tiêu nghiên cứu cụ thể

Trong nghiên cứu của Arentze và Molin (2013), cách tiếp cận về quá trình đi lại của cá nhân được đưa ra đầy đủ và có thể điều chỉnh áp dụng được trong nghiên cứu thực nghiệm này tại thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu khái quát lại quá trình đi lại của người dân, như sau:

Thứ nhất, đối với hình thức sử dụng phương tiện cá nhân (xe máy hoặc xe hơi)

có hai giai đoạn bao gồm: giai đoạn chính cá nhân sử dụng xe máy hoặc xe hơi để đi

và giai đoạn cuối đi bộ đến đích cuối cùng

Thứ hai, đối với hình thức sử dụng phương tiện công có ba giai đoạn, bao gồm:

giai đoạn đầu (có thể đi bộ, xe buýt), tiếp theo giai đoạn chính chỉ sử dụng xe buýt hoặc tàu điện ngầm, ở giai đoạn sau cùng để đến đích cá nhân có thể đi bộ hoặc xe buýt

Thứ ba, ngoài ra người dân còn có khả năng sử dụng xe taxi để đi lại - thuộc tính

cho phương án này là thuộc tính trong giai đoạn chính khi sử dụng phương tiện cá nhân có thêm thời gian chờ

Các thuộc tính về thời gian và chi phí rất rõ ràng về thang đo lường Các thuộc tính thời gian được tính bằng đơn vị phút, bao gồm: thời gian tiếp cận phương tiện đi lại, thời gian đi trên phương tiện và thời gian đi đến điểm cuối Các thuộc tính về chi phí được tính thông qua: chi phí nhiên liệu của phương tiện dùng để đi lại hoặc giá

vé xe buýt, vé tàu điện Biến sự sẵn có của ghế ngồi trên các phương tiện vận chuyển công cộng có hai mức: luôn chắc chắn luôn có ghế ngồi và không chắc chắn có ghế ngồi Các thuộc tính của cá nhân người chọn được nghiên cứu quan tâm như: giới tính, tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, loại việc làm, phương tiện sở hữu Các biến quan trọng được nghiên cứu quan tâm, được trình bày chi tiết trong Bảng 3.1

Bảng 3 1 Định nghĩa các biến trong mô hình

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

Thuộc tính

phương tiện

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

Sự sẵn có của ghế ngồi Biến rời rạc mang giá trị 0

đối với cá nhân không chắc chắn phương tiện có ghế ngồi; 1 đối với cá nhân 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

không âm Tình trạng nghề nghiệp Biến giả được đưa vào 4 biến

cho: làm trong khối nhà nước, ngoài nhà nước, nội trợ, sinh viên và 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

3.3 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Một số dạng mô hình kinh tế lượng dựa trên nền tảng lý thuyết RUM đã được thảo luận trong phần lược khảo lý thuyết liên quan Nghiên cứu chọn sử dụng mô hình kinh tế lượng Conditional logit để xem xét các tác động từ những thuộc tính của các phương tiện, bao gồm: thời gian, chi phí, sự sẵn có của ghế ngồi và các thuộc tính của cá nhân lên hành vi lựa chọn Hàm hữu dụng đầy đủ của một cá nhân trong việc lựa chọn phương tiện đi lại được mô tả như dưới đây:

𝑈𝑖𝑗 = 𝑉𝑖𝑗 + 𝜀𝑖𝑗Với giả định phần hữu dụng mang tính hệ thống là tuyến tính với các hệ số 𝛽 và các thuộc tính 𝑆𝑗, có thể viết lại hàm hữu dụng gián tiếp như sau:

𝑉𝑖𝑗 = 𝐴𝑆𝐶𝑗 + 𝛽 ∗ 𝑆𝑗Trong đó, 𝑈𝑖𝑗 là hữu dụng đầy đủ của cá nhân i khi chọn phương tiện j, sai số 𝜀𝑖𝑗

có phân bổ cực trị độc lập và như nhau qua các phương án Nghiên cứu đưa vào biến 𝐴𝑆𝐶𝑗 thể hiện tác động của những yếu tố nằm ngoài thuộc tính phương tiện lên hữu

dụng gián tiếp đối với phương tiện j Các thuộc tính được giả định thay đổi qua mỗi

phương tiện, các hệ số hồi quy của các thuộc tính được giả định là hằng số với những

cá nhân, nhưng thay đổi qua những phương án Cá nhân i nào đó sẽ chọn phương tiện

đi lại j trong tập chọn C, khi và chỉ khi:

𝑈𝑖𝑗 > 𝑈𝑖𝑞, 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: