Nghiên cứu dự báo nhu cầu vận tải hành khách cho các phương thức vận tải ở đô thị việt nam TT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THƠNG VẬN TẢI PHAN NGUYỄN HỒI NAM NGHIÊN CỨU DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI THEO PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI TRONG CÁC ĐÔ THỊ VIỆT NAM NGÀNH : Tổ chức quản lý vận tải MÃ SỐ : 9.84.01.03 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ HÀ NỘI, 2021 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Giao thông vận tải Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Xuân Hoàn PGS TS Trần Thị Lan Hương Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ Hội đồng chấm luận án tiến sĩ cấp trường họp Trường Đại học Giao thông vận tải Vào hồi , ngày tháng năm 2021 Có thể tìm thấy luận án Trung tâm thông tin thư viện Trường Đại học Giao thông vận tải PHẦN MỞ ĐẦU TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Trong năm gần đây, đôi với phát triển kinh tế quốc dân tốc độ đô thị hóa ngày cao, kéo theo nhu cầu phát triển giao thông vận tải ngày gia tăng Điều dẫn tới hậu đô thị phát triển, nạn ùn tắc giao thông ngày nghiêm trọng, tai nạn giao thông ô nhiễm môi trường ngày gia tăng Để giải vấn đề vừa nêu trên, đô thị cần phát triển theo quy hoạch hợp lý Tuy nhiên, quy hoạch giao thông đô thị xây dựng trước hết phải dựa dự báo nhu cầu giao thơng vận tải nói chung dự báo nhu cầu lại nói riêng Xác định nhu cầu giao thông vận tải tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng, phát triển sở hạ tầng xác định quỹ đất cho giao thông vận tải thời kỳ dài, đảm bảo giải có hiệu vấn đề giao thơng thị Kết độ xác dự báo nhu cầu lại định thành cơng q trình phát triển giao thơng đô thị tương lai Các đô thị lớn Việt Nam, đặc biệt Thủ đô Hà Nội Thành phố Hồ Chí Minh, đứng trước tình trạng ách tắc giao thông, tai nạn giao thông ô nhiễm mơi trường nghiêm trọng Do đó, việc xây dựng kế hoạch phát triển hệ thống giao thông vận tải đảm bảo đáp ứng nhu cầu ngày gia tăng cần thiết Công tác dự báo nhu cầu giao thơng vận tải nói chung nhu cầu lại nói riêng sở khoa học cho việc quy hoạch phát triển giao thông vận tải Dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải chất bước thứ ba mơ hình dự báo nhu cầu lại bốn bước nhằm xác định tỷ lệ lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến Mặt khác, việc dự báo nhu cầu lại thường gắn liền với dự án quy hoạch giao thông đô thị phận nhỏ dự án nên dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải chưa thật coi trọng Các mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam thời gian gần kế thừa mơ hình sẵn có giới có điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện nước ta Tuy nhiên, với tăng trưởng nhanh chóng kinh tế dân số dẫn tới điều kiện sống cư dân có nhiều thay đổi, mơ hình cũ trở nên khơng cịn phù hợp Vì vậy, cần thiết phải có nghiên cứu hồn thiện cơng tác dự báo nhằm khắc phục vấn đề Trên sở đó, nghiên cứu sinh chọn đề tài “ Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam ” để thực luận án tiến sĩ MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Phân tích nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu lại đặc thù kinh tế xã hội, cung ứng vận tải, sở hạ tầng giao thông đô thị, hành vi người tham gia giao thông… Xác định nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến việc lựa chọn phương tiện vận tải nhằm xây dựng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam sở kế thừa, bổ sung có điều chỉnh mơ hình đại có giới ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU - Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu lại - Phạm vi nghiên cứu: Đặc điểm đô thị ảnh hưởng tới cần thiết việc nghiên cứu nhu cầu lại Đối với đô thị nhỏ, sở hạ tầng giao thông đáp ứng nhu cầu lại người dân, ùn tắc ô nhiễm mơi trường chưa nghiêm trọng nghiên cứu nhu cầu lại quy hoạch lại giao thông đô thị chưa mang tính cấp bách Tuy nhiên, với đô thị lớn, lượng người tham gia giao thông nhiều, sở hạ tầng giao thơng vận tải khơng cịn đáp ứng nhu cầu lại, tình trạng ùn tắc giao thông ô nhiễm môi trường nghiêm trọng diễn hàng ngày vấn đề dự báo nhu cầu lại quy hoạch lại giao thông đô thị trở nên cấp thiết hết Bên cạnh đó, với đặc điểm khác đô thị nên nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu lại khác nhau, nghiên cứu bao quát hết tất thị Thành phố Hồ Chí Minh thành phố lớn nước với tốc độ gia tăng dân số cao, dẫn tới nạn ùn tắc giao thông ô nhiễm môi trường nghiêm trọng nên thực phải cần có nghiên cứu để giải tình trạng Do luận án sâu nghiên cứu nhu cầu lại thành phố Hồ Chí Minh, sử dụng nguồn số liệu thu thập từ khảo sát thực tế thành phố Hồ Chí Minh để xây dựng lựa chọn mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải (cụ thể mơ hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh chuyến từ nhà) phù hợp PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Dựa thành tựu nghiên cứu nước tiên tiến, kết hợp cách khoa học lý thuyết hệ thống, lý thuyết kinh tế học, lý thuyết kinh tế lượng, lý thuyết quy hoạch giao thông vận tải, luận án sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính định lượng làm sở xây dựng lựa chọn mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Nội dung nghiên cứu luận án gồm chương: - Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu - Chương 2: Cơ sở lý luận dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị - Chương : Phương pháp tiếp cận - Chương : Kết nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải ứng dụng thành phố Hồ Chí Minh CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Trong dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải thị, có nhiều dạng mơ hình sử dụng để phân tích dự báo Theo cách tiếp cận chung hay riêng biệt, chúng phân chia làm hai loại: mơ hình tồn mơ hình cục Nhóm mơ hình tồn bao gồm mơ hình lựa chọn phương thức vận tải chiều hay hai chiều Trong nhóm thường sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố Nhóm mơ hình cục sử dụng cho việc lựa chọn phương thức vận tải đơn lẻ dựa lý thuyết độ thỏa dụng phương thức vận tải người thực chuyến Mơ hình cục thường biết đến mơ hình Probit mơ hình Logit xếp vào nhóm mơ hình rời rạc Trong phần tổng quan tác giả phân tích đánh giá cơng trình nghiên cứu thực nước giới, trọng vào dạng mô hình tốn học áp dụng nghiên cứu để thấy ưu nhược điểm dạng mơ hình, vấn để giải thực tế khoảng trống tồn nghiên cứu 1.1 Các cơng trình nghiên cứu giới 1.1.1 Chương trình “Nghiên cứu giao thơng khu vực Pittsburgh” 1.1.2 Chương trình nghiên cứu nhu cầu lại thành phố Washington D.C 1.1.3 Nghiên cứu đường cao tốc hội đồng nghiên cứu quốc gia Mỹ 1.1.4 Cơng trình nghiên cứu lựa chọn phương thức vận tải chuyến hai chiều công ty vận tải Riga-Daugavpils 1.1.5 Nghiên cứu so sánh mơ hình phân chia phương thức vận tải 1.1.6 Nghiên cứu quy hoạch giao thông đô thị Michael D Meyer Eric J Miller 1.1.7 Nghiên cứu nhu cầu lại thành phố Dhaka, Bangladesh 1.1.8 Nghiên cứu ước tính giá trị thời gian lại cho chuyến làm việc 1.1.9 Nghiên cứu giao thông thiết kế cao tốc 1.1.10 Nghiên cứu định lựa chọn phương tiện Nam Kinh, Trung Quốc 1.1.11 Nghiên cứu khung lý thuyết cho mô hình Logit 1.1.12 Nghiên cứu định lựa chọn phương thức lại người lao động thành phố Chennai 1.1.13 Chương trình hợp tác nghiên cứu giao thơng quốc gia, Mỹ 1.1.14 Nghiên cứu phân chia phương thức vận tải Minal Ch Ravi Sekhar 1.1.15 Nghiên cứu giao thông vận tải tăng trưởng vùng đại học Minnesota 1.2 Các cơng trình nghiên cứu nước Lý thuyết mơ hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố ứng dụng dự báo nhu cầu lại đề cập từ lâu chương trình đào tạo trường Đại học giao thông vận tải Tuy nhiên, thực tế, ứng dụng mơ hình dự báo nhu cầu lại thường mơ hình tồn hay mơ hình dự báo nhu cầu lại trực tiếp Đối với mơ hình dự báo bước, mơ hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố sử dụng chủ yếu để tính tốn lượng vận tải phát sinh – thu hút Sau lượng vận tải phát sinh – thu hút tiếp tục tính tốn phân bổ cho loại phương thức vận tải Trong bước phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải, tất nghiên cứu gần Việt Nam khơng sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố Các mơ hình dự báo nhu cầu giao thông đô thị chuyên gia nước xây dựng dự báo đô thị lớn Việt Nam sử dụng phương pháp dự báo bốn bước Các mơ hình dự báo xây dựng dựa mơ hình sẵn có điều chỉnh tham số số liệu khảo sát giao thông Đối với dự báo phân bổ nhu cầu lại, hầu hết nghiên cứu xác định nhu cầu lại phương thức vận tải cá nhân theo mơ hình logit, sau nghiên cứu khả chuyển đổi sang phương thức vận tải công cộng Tuy nhiên, biến sử dụng mơ hình logit hình thức tính chuyển đổi sang vận tải công cộng dự án khác Bên cạnh mơ hình dự báo bốn bước, số dự án xác định nhu cầu lại theo phương pháp hệ số lại 1.2.1 Đề tài “Quy hoạch tổng thể phát triển giao thông vận tải thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020” 1.2.2 Dự án “Quy hoạch tổng thể Nghiên cứu khả thi giao thông vận tải đô thị khu vực thành phố Hồ Chí Minh” 1.2.3 Dự án nghiên cứu khả thi hai tuyến metro ưu tiên TP Hồ Chí Minh 1.2.4 Chương trình phát triển thị tổng thể thủ đô Hà Nội 1.2.5 Dự án nghiên cứu khả thi đường sắt đô thị Hà Nội 1.2.6 Dự án Metro Hà Nội – tuyến số 1.3 Khoảng trống nghiên cứu đề xuất hướng nghiên cứu đề tài 1.3.1 Đánh giá chung Trên sở phân tích nghiên cứu ngồi nước có liên quan tới dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị, thấy hầu hết nghiên cứu dự báo nhu cầu lại thời gian gần sử dụng mơ hình dự báo bước Đây mơ hình dự báo mà thực tế chứng minh có độ xác cao ổn định so với mơ hình dự báo nhu cầu lại trực tiếp trước Nguyên tắc lựa chọn mơ hình dự báo kế thừa phát triển nguyên tắc tối đa hóa thỏa dụng phân tích kinh tế, với tư tưởng người thực chuyến lựa chọn phương thức vận tải để thực chuyến cho tối đa hóa thỏa dụng hay lợi ích mà họ đạt Về dạng mơ hình dự báo áp dụng riêng cho bước (bước phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải) mơ hình dự báo bước, nội dung nghiên cứu đề tài, nghiên cứu gần sử dụng mơ hình rời rạc Trong mơ hình rời rạc áp dụng thực tế dự báo phân bổ nhu cầu lại (bao gồm mơ hình xác suất tuyến tính, mơ hình Probit mơ hình Logit), lợi tính đơn giản tính tốn, khơng u cầu điều kiện yếu tố ngẫu nhiên khả cho kết dự báo với độ xác cao nên mơ hình Logit đánh giá phù hợp sử dụng phổ biến dự báo phân bổ nhu cầu lại Việt Nam giới giai đoạn Mặc dù mơ hình Logit với ngun tắc tối đa hóa thỏa dụng thừa nhận sử dụng phổ biến dự báo phân bổ nhu cầu lại giới, với quốc gia, với loại hình thị lại có đặc thù riêng với số lượng phương thức vận tải khác tầm quan trọng nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu lại khác mơ hình Logit thường phải điều chỉnh cho phù hợp với khu vực nghiên cứu Những điều chỉnh nhiều hay cịn phụ thuộc vào đánh giá khoảng trống xuất nghiên cứu 1.3.2 Khoảng trống nghiên cứu Như vậy, thông qua nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải nước tác giả rút số nhận xét sau: a Đối với nghiên cứu nước Các nghiên cứu nước nghiên cứu sâu quy trình dự báo bước nói chung dự báo phân bổ nhu cầu lại nói riêng Các nghiên cứu làm rõ quy trình dự báo nhu cầu lại theo mơ hình bốn bước, đồng thời thông qua nghiên cứu thực tế để dần hoàn thiện hệ thống lý luận dự báo nhu cầu lại Đối với dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải, công trình nghiên dựa việc phân tích điều kiện cụ thể lãnh thổ từ đưa mơ hình hay điều chỉnh mơ hình dự báo cho phù hợp Về lý thuyết nghiên cứu nhiều nhân tố ảnh hưởng tới hàm thỏa dụng, nghiên cứu thực tế, đa số nghiên cứu tập trung vào hai nhân tố thời gian chi phí lại mà chưa có minh chứng thực tiễn cho ảnh hưởng nhân tố lại Mặt khác, quốc gia, vùng lãnh thổ lại có đặc thù riêng nên mơ hình nghiên cứu ngồi nước có giá trị tham khảo khơng thể áp dụng cứng nhắc dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam b Đối với nghiên cứu nước Các mơ hình dự báo nhu cầu giao thơng thị chun gia nước ngồi xây dựng dự báo đô thị lớn Việt Nam mơ hình dự báo nhu cầu lại áp dụng đề án quy hoạch giao thông đô thị chuyên gia nước tiến hành sử dụng phương pháp dự báo bốn bước Các mơ hình dự báo xây dựng dựa mơ hình sẵn có điều chỉnh tham số số liệu khảo sát giao thông Đối với dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải, kế thừa mơ hình sẵn có nghiên cứu giới nên nghiên cứu xây dựng hàm thỏa dụng tác giả nghiên cứu hai yếu tố thời gian chi phí lại chủ yếu Trên thực tế, với điều kiện cụ thể Việt Nam, việc lựa chọn phương thức vận tải cịn phụ thuộc vào nhiều yếu tố nữa, chẳng hạn thu nhập bình quân người thực chuyến hay hội sử dụng phương tiện vận tải họ Đây yếu tố cần nghiên cứu sâu Mặt khác, giai đoạn nay, thành phố Hồ Chí Minh Hà Nội dần hình thành tuyến đường sắt cao, nhiên, nghiên cứu mơ hình phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải điều kiện xuất phương thức vận tải chưa nhiều nên vấn đề cần phải nghiên cứu sâu toàn diện 1.3.3 Hướng nghiên cứu đề tài Trên sở khoảng trống nghiên cứu nêu mục 1.3.2, hướng nghiên cứu đề tài tập trung giải vấn đề sau: - Phân tích nhân tố ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến để đánh giá xem yếu tố thời gian chi phí, điều kiện cụ thể thị Việt Nam, cịn yếu tố khác tác động tới việc lựa chọn phương thức vận tải họ - Trên sở phân tích nhân tố ảnh hưởng, xây dựng mơ hình logit dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải hay mơ hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến điều kiện xuất phương thức vận tải đường sắt cao cho thành phố Hồ Chí Minh Câu hỏi nghiên cứu đặt là: - Sự khác biệt hình thức phương thức vận tải có ảnh hưởng tới định lựa chọn người thực chuyến khơng? - Thu nhập bình qn tháng người thực chuyến ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải? - Tỷ lệ chi phí chuyến đi/thu nhập bình qn tháng người thực chuyến có ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải họ hay khơng? - Trên thực tế có phương thức vận tải mà thời gian phương tiện lớn, có phải trờ ngại người thực chuyến định lựa chọn phương thức vận tải khơng? - Sự sẵn có phương tiện cá nhân gia đình người thực chuyến ảnh hưởng tới định lựa chọn họ? - Trong trường hợp xuất phương thức vận tải mới, liệu mơ hình phân bổ nhu cầu lai cho phương thức vận tải thay đổi nảo? Kết luận chương Dự báo nhu cầu lại nói chung dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải thị nói riêng (dự báo lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến đi) khâu quan trọng trình quy hoạch giao thơng vận tải thị Các nghiên cứu dự báo lĩnh vực có nhiều nước giới, nhiên quốc gia lại có đặc điểm riêng văn hóa, kinh tế xã hội, hệ thống giao thơng vận tải … mơ hình dự báo áp dụng quốc gia khác khó áp dụng lẫn cho Chính vậy, nghiên cứu mơ hình dự báo cần phải có điều chỉnh thích hợp cho điều kiện, hoàn cảnh cụ thể Để thực việc xây dựng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam cần có nghiên cứu mơ hình áp dụng giới Việt Nam để từ đưa điều chỉnh, cải tiến mơ hình hay xây dựng mơ hình phù hợp Chương luận án tập trung vào nghiên cứu số cơng trình thực giới Việt Nam có liên quan đến công tác dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Trên sở đó, luận án khoảng trống nghiên cứu cịn khai thác q trình xây dựng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam đề xuất hướng nghiên cứu luận án CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI CHO CÁC PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI TRONG ĐƠ THỊ Trên sở phân tích định hướng nghiên cứu chương 1, trước sâu vào nghiên cứu mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị, chương làm rõ sở lý thuyết phục vụ cho trình nghiên cứu lý thuyết hành vi người thực chuyến lý thuyết dự báo nhu cầu lại 2.1 Hành vi người thực chuyến Nhu cầu lại nhu cầu thứ phát bắt nguồn từ nhu cầu khác sống người, chẳng hạn để mua sắm, người có nhu cầu di chuyển từ nhà đến siêu thị trung tâm mua sắm Dịch vụ vận tải coi loại hàng hóa đặc biệt hành vi sử dụng dịch vụ vận tải xem xét hành vi tiêu dùng loại hàng hóa hữu hình người thực chuyến gọi người tiêu dùng vận tải Có nhiều quan điểm khác hành vi tiêu dùng, phân tích hành vi tiêu dùng nhà khoa học thường phân tích theo ba quan điểm, là: quan điểm tâm lý học, quan điểm marketing quan điểm kinh tế 2.1.1 Hành vi người thực chuyến quan điểm tâm lý học Hành vi lựa chọn phương tiện lại thể thống gồm yếu tố bên bên ngồi có mối quan hệ chặt chẽ với Các yếu tố bên hiểu đặc điểm cá nhân, đặc điểm tâm lý, sở thích người tiêu dùng, yếu tố bên ngồi đặc điểm gia đình, mơi trường sinh sống, hoạt động người 2.1.2 Hành vi người thực chuyến quan điểm marketing Trên quan điểm Marketing, trình định lựa chọn phương tiện lại người thực chuyến chuỗi giai đoạn mà người thực chuyến trải qua việc định lựa chọn 2.1.3 Hành vi người thực chuyến quan điểm kinh tế Theo quan điểm kinh tế, người thực chuyến định hành vi nhằm mục đích tối đa hóa lợi ích hay tối đa hóa thỏa dụng họ thực hành vi 2.2 Lý thuyết dự báo nhu cầu lại 2.2.1 Nhu cầu lại vận tải hành khách đô thị Nhu cầu lại hiểu số lượng chuyến lớn người dân nhóm dân cư vùng, khu vực khoảng thời gian định Để thực mong muốn lại mình, người chọn cho phương thức phù hợp với hồn cảnh cụ thể, bộ, phương tiện vận tải cá nhân phương tiện vận tải công cộng Để phục vụ cho cơng tác mơ hình hóa sau này, luận án phân loại nhân tố ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải thành nhóm: Người thực chuyến đặc điểm người thực chuyến đi; sẵn có phương thức vận tải thay nhau; đặc điểm kinh tế - kỹ thuật phương thức vận tải nguyên tắc định người thực chuyến 2.2.2 Phân tích dự báo phân bổ nhu cầu lại thị Các mơ hình nhu cầu lại đô thị thường dựa vào giả thuyết liên quan đến hành vi người lại thị, điều có thơng qua việc điều tra khảo sát thói quen người dân Phương pháp để phân tích nhu cầu lại đô thị học thuyết nhu cầu kinh tế vi mơ Trong đó, ngun tắc tối đa hóa thỏa dụng thường sử dụng để phân tích lựa chọn chuyến người thực chuyến Có hai cách tiếp cận để mơ hình hóa nhu cầu lại thị, là: cách tiếp cận trực tiếp tiếp cận mơ hình lựa chọn cấu trúc liên tiếp (gián tiếp) Theo cách tiếp cận trực tiếp, mơ hình hàm nhu cầu lại xây dựng theo nhân tố ảnh hưởng số lượng chuyến ước lượng hay dự báo trực tiếp từ mơ hình Trong đó, cách tiếp cận mơ hình gián tiếp thừa nhận có nhiều lựa chọn người thực chuyến từ dẫn đến cấu trúc loạt mơ hình lựa chọn phối hợp chúng để dự đoán tổng số chuyến với mục đích khác Kết luận chương Q trình lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến phụ thuộc vào nhiều yếu tố đặc điểm người thực chuyến đi, đặc điểm hệ thống giao thông phương thức vận tải … Bên cạnh tác động ngẫu nhiên làm thay đổi hoàn toàn phương án lựa chọn họ Để xây dựng mơ hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải hay mơ hình phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải người thực chuyến tốt, trước đề xuất mơ hình, cần thiết phải có nghiên cứu sở lý thuyết dự báo nhu cầu lại Chương luận án phân tích hành vi người thực chuyến quan điểm tâm lý học, marketing kinh tế đồng thời làm rõ sở lý thuyết trình dự báo nhu cầu lại nói chung dự báo lựa chọn phương thức vận tải cho người thực chuyến nói riêng Bên cạnh đó, chương đưa hai cách tiếp cận mơ hình hóa nhu cầu lại làm rõ quy trình dự báo nhu cầu lại theo mơ hình bốn bước Trên sở phân tích hành vi lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến mơ tả chương 2, thấy dù tiếp cận theo quan điểm tâm lý học, quan điểm marketing hay quan điểm kinh tế định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến có điểm tương đồng Đó định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến chịu ảnh hưởng tập nhân tố ảnh hưởng người thực chuyến lựa chọn phương thức vận tải theo cách mà họ cho hợp lý ứng với tập nhân tố ảnh hưởng Trong hai cách tiếp cận mơ hình hóa nhu cầu lại, đánh giá mục 1.3.1, cách tiếp cận cấu trúc liên tiếp (tiêu biểu phương pháp dự báo nhu cầu lại theo mơ hình bước) có ưu vượt trội so với cách tiếp cận trực tiếp Bên cạnh đó, cách tiếp cận hành vi lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến theo quan điểm kinh tế, định lựa chọn thực thông qua việc đánh giá hàm thỏa dụng với nguyên tắc tối đa hóa thỏa dụng 12 KHÁC TỔNG 589 4610 2332 31214 112 2075 70 866 87 2251 40 1503 17 138 45 473 3292 43130 (Nguồn: Tính tốn từ số liệu điều tra SUD) 3.3 Lựa chọn mơ hình dự báo 3.3.1 Đánh giá lựa chọn dạng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Ngày nay, đa số nghiên cứu theo hướng tiếp cận rời rạc theo hướng có nhiều thuận lợi so với cách tiếp cận tổng thể việc mơ hình hóa hành vi định nhóm người thực chuyến Trên sở đánh giá phân tích ưu nhược điểm mơ hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến q khứ chương 1, mơ hình logit đa thức coi mơ hình phù hợp cho việc dự báo lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến 3.3.2 Mô hình logit đa thức dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải (dự báo lựa chọn phương thức vận tải) Hồi quy logit đa thức (hay đa lựa chọn) phương pháp mở rộng hồi quy logit (ở biến phụ thuộc biến nhị phân) thành toán phân lớp Trong đó, biến phụ thuộc biến phân loại có nhiều hai kết rời rạc (có nhiều hai danh mục), biến độc lập có giá trị thực, giá trị nhị phân có giá trị phân loại Xác suất xảy kết đó: ( ) ∑ Trong đó: hàm thỏa dụng kết j Cấu trúc hàm thỏa dụng Về hình thức, biểu diễn: (3 26) (3.27) Trong đó: Uit : thỏa dụng thực phương án lựa chọn i người thực chuyến t ) : phần thỏa dụng quan sát (thỏa dụng hệ thống hay ,( thỏa dụng tất định), phần quan sát ước lượng nhà phân tích biểu diễn hàm số Xi St hay: ( ) (3 28) : sai số hay phần thỏa dụng chưa biết nhà phân tích Do đó, mơ hình thỏa dụng biểu diễn: ( ) (3 29) Đánh giá lựa chọn nhân tố ảnh hưởng hàm thỏa dụng Với kết ước lượng mơ hình mục 3.1.5 ta xếp nhân tố ảnh hưởng theo thứ tự giảm dần giá trị tuyệt đối tham số tương ứng, để đánh giá tầm quan trọng nhân tố ảnh hưởng Với kết bảng nhân tố ảnh hưởng chia làm nhóm theo mức độ ảnh hưởng 13 - Nhóm 1: nhóm nhân tố ảnh hưởng nhiều: - Nhóm 2: nhân tố ảnh hưởng với hệ số dao động khoảng từ 0,04 đến 0,07 Bảng 3.32 Thứ tự ảnh hưởng nhân tố TT Biến TG CP CT TN CH CL Hệ số 0.191 0.184 0.130 0.067 0.067 0.064 TT 10 11 12 Biến NN T CS KC SHBL GTI Hệ số 0.059 0.057 0.056 0.054 0.050 0.042 Trên sở kết thu yếu tố ảnh hưởng này, nhân tố ảnh hưởng tác giả lựa chọn sử dụng mơ hình dự báo bao gồm: - Ba nhân tố thuộc nhóm 1: thời gian chuyến đi, chi phí chuyến tỷ lệ chi phí thu nhập - Hai nhân tố xếp đầu nhóm thu nhập hội sử dụng phương tiện vận tải cá nhân Kết luận chương Một mơ hình dự báo nhu cầu lại nói chung dự báo lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến nói riêng có tốt hay khơng phụ thuộc vào nhiều yếu tố, có hai yếu tố quan trọng định thành công hay thất bại xây dựng mơ hình phương pháp nghiên cứu để xây dựng mơ hình số liệu khảo sát phục vụ việc ước lượng tham số cho mơ hình Chương giải hai vấn đề cách làm rõ phương pháp nghiên cứu sử dụng q trình xây dựng mơ hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến cách thức thu thập, xử lý số liệu q trình Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng thiết kế làm giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu thử nghiệm nghiên cứu thức với quy trình thời gian thực mô tả rõ chương Hai giai đoạn đầu nhằm hoàn thiện câu hỏi điểu tra xác định nhân tố ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến Giai đoạn cuối thực nhiệm vụ đánh giá, xác định nhân tố ảnh hưởng thức tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến Kết phân tích nhân tố khám phá kết ước lượng mơ hình hồi quy tuyến tính bội cho thấy nhân tố ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh giả thiết dự kiến ban đầu nghiên cứu Các biến quan sát tách thành 12 nhân tố riêng biệt nhân tố có ảnh hưởng khác tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh Bên cạnh đó, chương làm rõ phương pháp thu thập xử lý số liệu phục vụ cho trình nghiên cứu Bảng hỏi xây dựng theo mục đích nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng định hướng luận án Dựa vào số lượng câu hỏi bảng hỏi sở lý thuyết thống kê, tác giả đưa quy mô mẫu 14 cấu trúc mẫu cho trình khảo sát số liệu Phương pháp khảo sát số liệu thực vấn hộ gia đình vấn nơi làm việc Các số liệu sau thu thập xử lý phần mềm thống kê thông dụng SPSS hay STATA Trên sở đánh giá nhân tố ảnh hưởng, tác giả lựa chọn mơ hình dự báo mơ hình logit đa thức tiếp tục xây dựng khung lý thuyết cho mơ hình logit đa thức xác định xác suất phân bổ nhu cầu lại CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI CHO CÁC PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI ỨNG DỤNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Trong chương 3, tác giả đánh giá, lựa chọn dạng mơ hình dự báo nhân tố ảnh hưởng sử dụng mơ hình đồng thời xây dựng khung lý thuyết cho mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải thị Tuy nhiên, mơ hình cần có kiểm chứng để đảm bảo có khả ứng dụng thực tiễn Do vậy, chương 4, tác giả sử dụng số liệu mẫu lớn cơng ty SUD khảo sát thành phố Hồ Chí Minh làm đại diện nhằm kiểm chứng mặt thực tiễn mơ hình Logit đa thức lựa chọn chương giả thiết nêu nghiên cứu 4.1 Giới thiệu khu vực nghiên cứu 4.1.1 Tình hình phát triển kinh tế - xã hội thành phố Hồ Chí Minh Với 8,2 triệu cư dân sinh sống địa bàn đóng góp 20% GDP quốc gia, thành phố Hồ Chí Minh xem đô thị lớn phát triển nước, vượt thủ đô Hà Nội Theo kết dự báo dân số, dân số thành phố Hồ Chí Minh tiếp tục gia tăng ước tính đạt khoảng 9,2 triệu người vào năm 2020 đến 10 triệu người năm 2025 4.1.2 Các vấn đề giao thông vận tải a Năng lực cung ứng hệ thống hạ tầng giao thơng cịn hạn chế b Gia tăng sở hữu sử dụng phương tiện giới c Ùn tắc giao thông nghiêm trọng d Hiệu sử dụng VTHKCC thấp 4.2 Xây dựng mơ hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải thành phố Hồ Chí Minh Mơ hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh xây dựng sở kế thừa mơ hình nghiên cứu trước sau điều chỉnh cho phù hợp với thực trạng nhu cầu lại thành phố Hồ Chí Minh có tính đến xuất phương thức vận tải đường sắt cao (METRO) Luận án khai thác số liệu điều tra mẫu lớn công ty SUD khảo sát mơ hình giới hạn số lượng nhân tố ảnh hưởng dựa số liệu nhân tố ảnh hưởng khảo sát thực tế, bên cạnh đó, kết hợp số liệu khảo sát thực tế số liệu khảo sát giả định (số liệu khảo sát giả định tiến hành với chuyến từ nhà) với mục đích nghiên cứu trường hợp xuất 15 phương thức vận tải đường sắt cao nên mô hình xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh tiếp tục giới hạn với chuyến từ nhà 4.2.1 Dạng mơ hình dự báo Mơ hình đề xuất mơ hình logit đa thức có dạng sau: ( ) ∑ (4 1) Trong đó: ): Xác suất người thực chuyến i chọn phương thức j + ( + : Hàm thỏa dụng cá nhân i phương thức j + k: số loại phương thức vận tải + e: Cơ số tự nhiên + hàm thỏa dụng quan sát - : yếu tố ngẫu nhiên 4.2.2 Cách tiếp cận mơ hình dự báo Như đề xuất mục 3.2.2, biến dự kiến sử dụng nghiên cứu bao gồm: - CH: mô tả hội sử dụng phương tiện cá nhân - TG: thời gian chuyến đi, thời gian chuyến tách thành thời gian phương tiện (TGT) thời gian phương tiện (TGN) - TNT: tỷ lệ thời gian phương tiện tổng thời gian chuyến - CP: chi phí cho chuyến - TN: thu nhập bình quân tháng - LTN: logarit tự nhiên thu nhập (đây dạng biến đổi TN nhằm cải thiện mơ hình có thể) - CT: tỷ lệ chi phí chuyến thu nhập bình qn tháng 4.2.3 Xây dựng mơ hình dự báo Q trình xây dựng cải tiến mơ hình bắt đầu với mơ hình thơng dụng thường sử dụng nghiên cứu lựa chọn phương thức vận tải với hai biến độc lập quen thuộc thời gian chuyến chi phí chuyến Sau biến điều chỉnh bổ sung vào mơ hình nhằm thu mơ hình phù hợp với số liệu sử dụng, bao gồm phù hợp mặt thống kê tương thích với lý thuyết hành vi lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến Từ điều chỉnh mơ hình MH5 lựa chọn sử dụng nghiên cứu Hàm thỏa dụng mơ hình có dạng: (4 7) Kết ước lượng mơ hình MH5 thể bảng 4.17 Mơ hình MH5 mở rộng trường hợp nghiên cứu lựa chọn phương thức vận tải có xuất đường sắt cao (METRO), số liệu khảo sát sử dụng để ước lượng mơ hình MH5 kết hợp với số liệu khảo sát giả định 16 thu thập khảo sát cho kết ước lượng mơ hình trường hợp có METRO (mơ hình MHMETRO) bảng 4.19 Bảng 17 Kết ước lượng mơ hình MH5 Alternative-specific conditional logit Case variable: IDtrip Number of obs Number of cases = = 99456 12432 Alternative variable: PHUONGTHUC Alts per case: = avg = max = 8.0 Log likelihood = -8211.3603 Wald chi2(18) Prob > chi2 = = 3505.28 0.0000 -LC | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -PHUONGTHUC | TGT | -.181658 0051602 -35.20 0.000 -.1917719 -.1715442 TGN | -1.451482 057328 -25.32 0.000 -1.563843 -1.339122 CP | -.0063868 0014072 -4.54 0.000 -.0091449 -.0036287 CT | -11.24384 1.808351 -6.22 0.000 -14.78815 -7.699542 -+ -DIBO | CH | -2.345925 2077353 -11.29 0.000 -2.753079 -1.938772 TN | -.0000186 00002 -0.93 0.351 -.0000579 0000206 _cons | 3.960927 1870932 21.17 0.000 3.594231 4.327622 -+ -KHAC | CH | 1419767 3492539 0.41 0.684 -.5425483 8265016 TN | -.0001332 0000341 -3.91 0.000 -.0002 -.0000663 _cons | -2.85582 3178801 -8.98 0.000 -3.478854 -2.232787 -+ -OTO | CH | 3.511957 2668024 13.16 0.000 2.989034 4.03488 TN | 000371 000018 20.63 0.000 0003357 0004062 _cons | -9.067827 3458089 -26.22 0.000 -9.7456 -8.390054 -+ -TAXI | CH | -2.417663 1765795 -13.69 0.000 -2.763752 -2.071574 TN | 9.68e-06 0000208 0.46 0.642 -.0000311 0000505 _cons | 6284157 1792199 3.51 0.000 2771511 9796802 -+ -XEBUS | CH | -1.961617 1933294 -10.15 0.000 -2.340536 -1.582698 TN | -.0001344 0000201 -6.70 0.000 -.0001737 -.000095 _cons | 43.5422 1.743117 24.98 0.000 40.12575 46.95865 -+ -XEDAP | CH | 1.040565 1795437 5.80 0.000 6886662 1.392465 TN | -.0004381 0000213 -20.61 0.000 -.0004798 -.0003965 _cons | -.5753208 1650979 -3.48 0.000 -.8989067 -.2517349 -+ -XEMAY | (base alternative) -+ -XEOM | CH | -4.781718 7377538 -6.48 0.000 -6.227689 -3.335747 TN | -.0003077 0001048 -2.93 0.003 -.0005131 -.0001022 _cons | -.6394166 5492362 -1.16 0.244 -1.7159 4370667 17 Bảng 19 Kết ước lượng mơ hình MHMETRO Alternative-specific conditional logit Case variable: IDtrip Alternative variable: PHUONGTHUC Number of obs = 111888 Number of cases = 12432 Alts per case: = avg = 9.0 max = Wald chi2(20) = 3872.82 Log likelihood = -12978.62 Prob > chi2 = 0.0000 -LC | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -PHUONGTHUC | TGT | -.1168913 0029462 -39.68 0.000 -.1226657 -.111117 TGN | -1.276916 0650528 -19.63 0.000 -1.404417 -1.149415 CP | -.0396926 0022326 -17.78 0.000 -.0440684 -.0353167 CT | -6.05722 1.267129 -4.78 0.000 -8.540748 -3.573692 -+ -DIBO | CH | -2.516121 1986517 -12.67 0.000 -2.905471 -2.126771 TN | -.0000265 000019 -1.39 0.164 -.0000637 0000108 _cons | 2.966935 1671368 17.75 0.000 2.639353 3.294517 -+ -KHAC | CH | 0920553 3824375 0.24 0.810 -.6575084 8416189 TN | -.0002004 0000387 -5.17 0.000 -.0002763 -.0001245 _cons | -2.894652 3486402 -8.30 0.000 -3.577974 -2.211329 -+ -METRO | CH | -.499287 0962334 -5.19 0.000 -.687901 -.3106729 TN | 3.51e-06 8.72e-06 0.40 0.687 -.0000136 0000206 _cons | 11.75996 6581428 17.87 0.000 10.47003 13.0499 -+ -OTO | CH | 3.017437 2623291 11.50 0.000 2.503282 3.531593 TN | 0002155 0000142 15.19 0.000 0001877 0002433 _cons | -7.533833 3123855 -24.12 0.000 -8.146098 -6.921569 -+ -TAXI | CH | -2.242785 1951894 -11.49 0.000 -2.62535 -1.860221 TN | 0000587 000018 3.27 0.001 0000235 0000939 _cons | 1.293522 1791986 7.22 0.000 9422993 1.644745 -+ -XEBUS | CH | -2.116661 2180381 -9.71 0.000 -2.544008 -1.689314 TN | -.0002002 0000238 -8.40 0.000 -.000247 -.0001535 _cons | 38.34651 1.971912 19.45 0.000 34.48164 42.21139 -+ -XEDAP | CH | 7784058 1852237 4.20 0.000 4153741 1.141437 TN | -.0004706 0000224 -21.02 0.000 -.0005144 -.0004267 _cons | -.7091006 1701822 -4.17 0.000 -1.042652 -.3755496 -+ -XEMAY | (base alternative) -+ -XEOM | CH | -4.736579 7929821 -5.97 0.000 -6.290795 -3.182363 TN | -.000229 0001044 -2.19 0.028 -.0004336 -.0000244 _cons | 0113391 5564947 0.02 0.984 -1.079371 1.102049 4.3 Bàn luận kết 4.3.1 Tầm quan trọng nhân tố ảnh hưởng Thời gian chuyến yếu tố ảnh hưởng quan trọng tới định lựa chọn phương thức lại người thực chuyến đi, tiếp đến chi phí chuyến tỷ lệ chi phí thu nhập 18 4.3.2 Ảnh hưởng nhân tố a Ảnh hưởng thời gian phương tiện Bảng 4.21 Kết phân tích biến động cận biên thời gian phương tiện Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY -0.025364 0.000622 -40.76 0.000 METRO -0.021995 0.000572 -38.44 0.000 XEBUÝT -0.002694 0.000195 -13.79 0.000 XE ĐẠP -0.002264 0.000165 -13.75 0.000 KHÁC -0.001065 0.000115 -9.24 0.000 TAXI -0.000813 0.000096 -8.43 0.000 Ô TÔ -0.000696 0.000082 -8.48 0.000 ĐI BỘ -0.000124 0.000014 -8.60 0.000 XE ÔM -0.000040 Kết rõ thời gian phương tiện tăng xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm Số liệu cho thấy thời gian phương tiện thay đổi tác động tới việc lựa chọn phương thức vận tải, tác động mạnh tới việc lựa chọn xe máy, sau đến lựa chọn phương thức đường sắt cao b Ảnh hưởng thời gian phương tiện Các kết mang dấu âm rõ thời gian ngồi phương tiện tăng xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm Số liệu cho thấy thời gian ngồi phương tiện thay đổi tác động tới việc lựa chọn phương thức vận tải, tác động mạnh tới việc lựa chọn xe máy, sau đến lựa chọn xe buýt, xe đạp phương thức đường sắt cao Bảng 4.22 Kết phân tích biến động cận biên thời gian phương tiện Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY -0.277073 0.014213 -19.49 0.000 XEBUÝT -0.029424 0.002305 -12.77 0.000 XE ĐẠP -0.024733 0.002181 -11.34 0.000 METRO -0.021995 0.000572 -38.44 0.000 KHÁC -0.011638 0.001366 -8.52 0.000 TAXI -0.008878 0.001133 -7.83 0.000 Ô TÔ -0.007606 0.000965 -7.88 0.000 ĐI BỘ -0.001356 0.000201 -6.73 0.000 XE ÔM -0.000442 c Ảnh hưởng chi phí chuyến Số liệu cho thấy ảnh hưởng chi phí chuyến tác động lớn tới việc lựa chọn xe máy, sau tới đường sắt cao Các phương thức khác chịu ảnh hưởng chi phí ảnh hưởng nhỏ Các kết biến động xác suất mang dấu âm phù hợp với lý thuyết nghĩa phi phí chuyến tăng xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm xuống 19 Bảng 4.23 Kết phân tích biến động cận biên chi phí chuyến Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY -0.0086130 0.0004800 -17.95 0.000 METRO -0.0074690 0.0004270 -17.50 0.000 XEBUÝT -0.0009150 0.0000830 -11.05 0.000 XE ĐẠP -0.0007690 0.0000710 -10.77 0.000 KHÁC -0.0003620 0.0000440 -8.28 0.000 TAXI -0.0002760 0.0000220 -12.69 0.000 Ô TÔ -0.0002360 0.0000300 -7.83 0.000 ĐI BỘ -0.0000420 0.0000065 -6.44 0.000 XE ÔM -0.0000140 d Ảnh hưởng tỷ lệ chi phí thu nhập Tỷ lệ chi phí thu nhập có ảnh hưởng lớn tới xác suất lựa chọn xe máy tiếp đến lựa chọn đường sắt cao Đứng thứ ba mức chịu ảnh hưởng xe buýt Các kết thay đổi xác suất mang dấu âm cho thấy tỷ lệ chi phí thu nhập tăng xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm Bảng 4.24 Kết phân tích biến động cận biên tỷ lệ chi phí thu nhập Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY -1.314330 0.273995 -4.80 0.000 METRO -1.139780 0.237262 -4.80 0.000 XEBUÝT -0.139577 0.030897 -4.52 0.000 XE ĐẠP -0.117324 0.026484 -4.43 0.000 KHÁC -0.055208 0.013043 -4.23 0.000 TAXI -0.042112 0.009301 -4.53 0.000 Ô TÔ -0.036079 0.008609 -4.19 0.000 ĐI BỘ -0.006432 0.001587 -4.05 0.000 XE ÔM -0.002098 e Ảnh hưởng thu nhập Ảnh hưởng thu nhập tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải theo kết tính tốn cho thấy: nhóm chịu tác động mạnh bao gồm: xe máy, xe đạp, xe buýt, đường sắt cao; nhóm chịu tác động gồm: ô tô, taxi, xe ôm phương thức khác Kết không cho thấy tác động rõ ràng thu nhập tới hình thức Bảng 4.25 Kết phân tích biến động cận biên thu nhập Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY 0.000009100 0.00000170 5.50 0.000 XE ĐẠP -0.000009000 0.00000043 -21.15 0.000 XEBUÝT -0.000004400 0.00000049 -8.95 0.000 METRO 0.000004200 0.00000160 2.61 0.009 KHÁC -0.000001700 0.00000030 -5.66 0.000 Ô TÔ 0.000001400 0.00000015 9.03 0.000 TAXI 0.000000500 0.00000013 3.83 0.000 XE ÔM -0.000000075 ĐI BỘ -0.000000014 0.00000002 -0.69 0.488 20 f Ảnh hưởng hội sử dụng phương tiện cá nhân Bảng 4.26 Kết phân tích biến động cận biên hội sử dụng phương tiện cá nhân Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY 0.109858 0.018461 5.95 0.000 METRO -0.084987 0.017887 -4.75 0.000 XEBUÝT -0.046150 0.005029 -9.18 0.000 Ô TÔ 0.019047 0.001952 9.76 0.000 XE ĐẠP 0.018565 0.003600 5.16 0.000 TAXI -0.014574 0.001993 -7.31 0.000 ĐI BỘ -0.002503 0.000378 -6.62 0.000 XE ÔM -0.001585 KHÁC 0.002329 0.003464 0.67 0.501 Ảnh hưởng hội sử dụng phương tiện cá nhân theo kết tính tốn phù hợp với lý thuyết, dấu kết cho thấy hội sử dụng phương tiện cá nhân tăng xác suất lựa chọn xe đạp, xe máy tơ tăng, cịn xác suất lựa chọn vận tải công cộng bán công cộng giảm Tuy nhiên, kết không cho thấy rõ ảnh hưởng hội sử dụng phương tiện vận tải cá nhân tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải “ Khác ” 4.3.3 Tác động hội sử dụng xe máy tới lựa chọn phương thức vận tải công cộng Hiện nay, số chuyến xe máy chiếm tỷ trọng lớn tổng số chuyến hàng ngày người dân xe máy coi nguyên nhân dẫn tới ùn tắc giao thông Để đánh giá tác động riêng hội sử dụng xe máy tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải biến CM (mô tả hội sử dụng xe máy) tách khỏi biến CH XEMAY chọn làm thuộc tính sở hay tiêu chí so sánh mơ hình, kết thu bảng 4.27 Tất tham số gắn với biến CM phương thức vận tải mang dấu âm chứng tỏ hội sử dụng xe máy tăng xác suất lựa chọn xe máy tăng tương đối so với xác suất lựa chọn phương thức vận tải lại, hiển nhiên hội sử dụng xe máy giảm xác suất giảm Như vậy, theo kết thu từ mơ hình, có giải pháp hạn chế việc sử dụng xe máy hợp lý tỷ lệ chuyến xe máy giảm xuống tỷ lệ chuyến phương thức vận tải khác tăng lên 21 Bảng 4.27 Kết mơ hình MHMETRO-Base-XEMAY Alternative-specific conditional logit Case variable: IDtrip Alternative variable: PHUONGTHUC Number of obs = 111888 Number of cases = 12432 Alts per case: = avg = 9.0 max = Wald chi2(20) = 3946.07 Log likelihood = -12906.295 Prob > chi2 = 0.0000 -LC | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -PHUONGTHUC | TGT | -.1166965 002966 -39.34 0.000 -.1225097 -.1108832 TGN | -1.262047 062818 -20.09 0.000 -1.385168 -1.138926 CP | -.0396217 0022495 -17.61 0.000 -.0440306 -.0352128 CT | -7.426039 1.31045 -5.67 0.000 -9.994474 -4.857603 -+ -DIBO | TN | -.0000229 0000183 -1.25 0.211 -.0000587 000013 CM | -2.476635 2036476 -12.16 0.000 -2.875777 -2.077494 _cons | 2.73571 1536292 17.81 0.000 2.434602 3.036818 -+ -KHAC | TN | -.0001247 0000374 -3.34 0.001 -.000198 -.0000514 CM | -2.73013 3702996 -7.37 0.000 -3.455904 -2.004356 _cons | -1.140959 2584068 -4.42 0.000 -1.647427 -.6344911 -+ -METRO | TN | 0000111 8.74e-06 1.27 0.206 -6.07e-06 0000282 CM | -1.226004 1020559 -12.01 0.000 -1.42603 -1.025979 _cons | 12.12015 6357549 19.06 0.000 10.87409 13.36621 -+ -OTO | TN | 0002771 0000145 19.11 0.000 0002487 0003055 CM | -.6271784 3658749 -1.71 0.086 -1.34428 0899233 _cons | -4.317707 3290125 -13.12 0.000 -4.96256 -3.672854 -+ -TAXI | TN | 0000469 0000179 2.63 0.009 0000119 0000819 CM | -2.21092 2022136 -10.93 0.000 -2.607252 -1.814589 _cons | 1.187137 1721961 6.89 0.000 8496385 1.524635 -+ -XEBUS | TN | -.0001822 0000237 -7.69 0.000 -.0002287 -.0001358 CM | -2.407256 2328483 -10.34 0.000 -2.86363 -1.950882 _cons | 37.87775 1.897837 19.96 0.000 34.15806 41.59745 -+ -XEDAP | TN | -.0003332 0000223 -14.95 0.000 -.0003769 -.0002895 CM | -3.869335 199398 -19.41 0.000 -4.260148 -3.478522 _cons | 2.113294 1289034 16.39 0.000 1.860649 2.36594 -+ -XEMAY | (base alternative) -+ -XEOM | TN | -.0001984 0001035 -1.92 0.055 -.0004012 4.39e-06 CM | -6.289812 8755357 -7.18 0.000 -8.005831 -4.573794 _cons | 298146 5031399 0.59 0.553 -.6879901 1.284282 22 4.4 Một số kiến nghị - Sử dụng mơ hình MHMETRO để dự báo xác xuất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh - Do tỷ lệ chi phí thu nhập có ảnh hưởng tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh nên để cải thiện tình hình sử dụng VTHKCC thành phố cần có biện pháp nhằm làm giảm giá vé VTHKCC - Để làm giảm tỷ lệ lựa chọn xe máy so với phương thức vận tải khác cần có giải pháp nhằm hạn chế hội sử dụng xe máy người dân - Theo kết nghiên cứu, thời gian phương tiện ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến đi, thời gian lớn gây trở ngại cho việc định lựa chọn phương thức vận tải Do vậy, cần có biện pháp nhằm tăng cường mật độ mạng lưới vận tải công cộng nhằm làm giảm thời gian ngồi phương tiện từ thu hút thêm lượng người thực chuyến chuyển sang sử dụng vận tải công cộng Kết luận chương Chương luận án phân tích thực trạng nhu cầu lại người thực chuyến địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, qua cho thấy đặc điểm nhu cầu lại người dân thành phố Trên sở phân tích kết thu từ mơ hình hồi quy tuyến tính chương 3, tác giả có đánh giá lựa chọn nhân tố ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến sử dụng nhân tố để xây dựng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải Sự ảnh hưởng nhân tố tiếp tục nghiên cứu chi tiết mơ hình logit đa thức để xác định xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh Việc tính tốn mơ hình Logit đa thức số liệu công ty SUD cung cấp nhằm mục đích kiểm chứng lại lần giả thiết nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng xác định mơ hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải cho người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh trường hợp có tính đến xuất phương thức vận tải Sau quy trình nghiên cứu cải tiến điều chỉnh, kết chương đưa mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải cho người thực chuyến thành phố Việc nghiên cứu mở rộng mơ hình trường hợp xuất phương thức vận tải Metro tiến hành đồng thời Kết ước lượng mô hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải cho người thực chuyến thành phố Hồ Chí Minh điều kiện xuất phương thức vận tải cho thấy mơ hình sử dụng cho việc dự báo tương lai Thông qua kết nghiên cứu, chương luận án đề xuất số kiến nghị sử dụng mô hình dự báo 23 KẾT LUẬN Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam công tác tách rời khỏi quy hoạch giao thông vận tải Những tồn giao thông đô thị Việt Nam ùn tắc giao thông, ô nhiễm, tiếng ồn gây nhiều hệ xấu mà người dân phải gánh chịu địi hỏi phải giải Ngun nhân vấn đề tốc độ tăng học dân số đô thị nhanh, vượt khả đáp ứng sở hạ tầng giao thông vận tải Một ngun nhân mơ hình dự báo nhu cầu lại trước chưa phản ánh rõ xác biến động nhu cầu lại nói chung nhu cầu lại cho phương thức vận tải nói riêng Đứng trước bối cảnh này, luận án nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng xây dựng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam Luận án có số đóng góp thể cụ thể sau: - Đối với mơ hình dự báo nhu cầu lại bốn bước sử dụng luận án, tác giả hệ thống phương pháp dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải, đánh giá ưu nhược điểm phương pháp để làm sở lựa chọn mơ hình dự báo Bên cạnh đó, luận án đánh giá nhân tố ảnh hưởng tới định lựa chọn phương tiện người tham gia giao thơng giới nói chung Việt Nam nói riêng đề xuất mơ hình dự báo phù hợp với điều kiện Việt Nam - Trên sở đánh giá số liệu thu thập được, luận án rõ lý lựa chọn mơ hình để dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị lớn Việt Nam - Mơ hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải người thực chuyến (cụ thể áp dụng cho thành phố Hồ Chí Minh) tính đến xuất phương thức vận tải đường sắt cao (Metro) Bên cạnh kết đạt được, luận án số tồn cần nghiên cứu sâu hơn: - Chất lượng dịch vụ vận tải công cộng mà trước hết thể tiện nghi phương tiện vận tải cơng cộng có ảnh hưởng tới định lựa chọn phương thức vận tải, nhiên vấn đề chất lượng dịch vụ vận tải chưa xem xét đến mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải thị - Mơ hình dự báo chưa nghiên cứu chi tiết ảnh hưởng ảnh hưởng sách Chính phủ nói chung sách hạn chế phương tiện cá nhân nói riêng tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải người dân - Mơ hình xây dựng sở giả thiết mạng lưới Metro bao phủ hết 24 tuyến khảo sát Tuy nhiên thực tế chưa tuyến đưa vào khai thác hoàn thiện dần tuyến, cần có nghiên cứu sâu biến động nhu cầu lại tuyến metro vận hành - Hướng phát triển mô hình dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải giới giai đoạn sử dụng mơ hình Logit lồng với điều kiện ghép nhóm loại phương thức vận tải gần giống Tuy nhiên, Việt Nam hệ thống Metro chưa hoàn thiện chưa có đủ sở liệu để thực dự báo mơ hình Logit lồng, vậy, mơ hình Logit lồng cần nghiên cứu sâu nhằm phục vụ công tác dự báo nhu cầu lại tương lai Do giới hạn thời gian kiến thức, luận án không tránh khỏi thiếu sót mong có góp ý chân thành từ nhà khoa học, thầy cô giáo cá nhân khác có lưu tâm đến luận án Cuối tác giả xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo tận tâm hướng dẫn tác giả hồn thành luận án Tác giả gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy cô Khoa Vận tải – Kinh tế, trường Đại học GTVT bạn bè nhiệt tình hỗ trợ trình hồn thiện luận án CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI LUẬN ÁN Phan Nguyễn Hoài Nam, Đỗ Minh Ngọc, Phạm Ngọc Hải (2017), “Phân tích bất cập xây dựng mơ hình dự báo cầu vận tải hành khách phát sinh – thu hút Việt Nam”, Tạp chí GTVT, số T12/2017, trang 174-177 Phan Nguyễn Hoài Nam, Đỗ Minh Ngọc, Phạm Ngọc Hải (2017), “Lựa chọn mơ hình dự báo nhu cầu phát sinh – thu hút vận tải hành khách cho thành phố Hồ Chí Minh”, Đề tài NCKH cấp trường T2017 – VTKT- 42, Trường ĐH GTVT Phan Nguyễn Hoài Nam (2019), “Mơ hình phân bổ nhu cầu lại thực tế áp dụng Việt Nam”, Tạp chí GTVT, số T12/2019, trang 143-147 Phan Nguyễn Hoài Nam (2020), “Xác định nhân tố ảnh hưởng tới hành vi lựa chọn phương thức vận tải thành phố Hồ Chí Minh”, Tạp chí GTVT, số T8/2020, trang 147-150 ... cầu lại cho phương thức vận tải đô thị Việt Nam đề xuất hướng nghiên cứu luận án 7 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI CHO CÁC PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI TRONG ĐÔ THỊ Trên sở phân... cho phương thức vận tải thay đổi nảo? Kết luận chương Dự báo nhu cầu lại nói chung dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải thị nói riêng (dự báo lựa chọn phương thức vận tải người thực... đề nghiên cứu - Chương 2: Cơ sở lý luận dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương thức vận tải đô thị - Chương : Phương pháp tiếp cận - Chương : Kết nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu lại cho phương