Trong nghiên c u l c kh o lý thuy t c a Sen (2005) v ph ng pháp phát bi u l a ch n (Stated Choice Medthod, SCM) thì: tr c nh ng n m 1980, ch a có nhi u ng d ng c a ph ng pháp này trong l nh v c giao thông. Tuy nhiên, sau đó đư có
r t nhi u nghiên c u quan tr ng liên quan đ n vi c d báo c u, l a ch n đ ng đi,
ch n cách th c đi l i. Bên c nh, các nghiên c u áp d ng ph ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c v i d li u phát bi u s thích, thì m t s nghiên c u khác s d ng d li u ti t l s thích cho vi c mô hình hóa l a ch n. M t h ng nghiên c u cung c p
đ c nhi u thông tin v hành vi l a ch n c a cá nhân, đó là k t h p c hai lo i d li u trên cùng trong phân tích.
Trong các ph n ti p theo, các nghiên c u th c nghi m trong và ngoài n c, có
liên quan đ n ch đ l n l t đ c th o lu n t p trung vào: m c tiêu nghiên c u,
ph ng pháp ti p c n và d li u đ c s d ng.
2.2.1. M t s nghiên c u ngoƠi n c
M t nghiên c u t ng h p các nghiên c u th c nghi m t n m 2000 đ n n m 2009 trong l nh v c v n t i s d ng ph ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c đ c đ a ra
b i Bllemer và Rose (2011): nghiên c u gi i thi u s l c v ph ng pháp thí nghi m r i r c, phân bi t các lo i thi t k thí nghi m, sau đó ti n hành so sánh các nghiên c u có liên quan theo các tiêu chí c th có liên quan đ n thi t k thí nghi m (ví d
nh : lo i thi t k , s ph ng án, s thu c tính, lo i mô hình kinh t l ng s d ng). Trong t ng s 64 nghiên c u đ c tìm th y có liên quan, có 62 nghiên c u dùng
ph ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c, trong đó có: 40 thi t k tr c giao (Orthogonal designs), có 12 thi t k theo lo i D-effcients, 7 thi t k ng u nhiên, 3 thi t k d a trên vi c cho các đáp viên bi t các l a ch n c a các đáp viên tr c đó.
Ti p sau vi c so sánh, nghiên c u đ a ra m t ví d minh h a v tr ng h p l a ch n hãng hàng không c a nh ng khách du l ch t thành ph Amsterdam đ n thành ph Barcelona, s d ng mô hình kinh t l ng MNL cho ba thi t k nghiên c u khác nhau
đ so sánh tác đ ng c a vi c thi t k lên k t qu c l ng. Nghiên c u là c n c có giá tr cho vi c xác đnh, l a chon các thi t k thí nghi m phù h p, ngu n tham kh o cho vi c xây d ng các thu c tính, m c đ c a các thu c tính.
M t nghiên c u c a Washbrook và c ng s (2006) có liên quan đ n vi c các
đ ng khác. t i thi u các chi phí này, các tác gi phát hi n ra vi c đnh giá cho
đ ng đi và phí đ xe s làm gi m c u đi l i b ng ph ng ti n cá nhân, t đóđ a ra
nh ng khuy n khích giúp chuy n đ i ph ng án đi l i. Nh ng s li u th c p có liên
quan đ n phí đ xe và phí t c ngh n v n không cung c p nh ng thông tin rõ nét v cách ph n ng c a nh ng ng i lái xe. Nghiên c u th c hi n v i 548 ng i đi l i t i vùng ngo i ô Greater Vancouver (Canada) ậ nh ng ng i này hoàn toàn lái xe h iđi
làm m t mình. B ng ph ng pháp mô hình hoá l a ch n r i r c, đáp viên có th ch n m t trong các cách đi l i sau: lái xe m t mình, đi taxi, ho c b t xe buýt cao t c (ph ng án gi đnh) v i s khác bi t v th i gian và chi phí. Nghiên c u s d ng các thu c tính: th i gian đi l i cho m i cách th c đi l i, th i gian đón ng i lái xe taxi khác, th i gian t tr m xe buýt t c hành đ n ch làm, t ng th i gian đ i xe buýt, chi phí lái xe m t mình, chi phí đ u xe khi lái xe m t mình và cho taxi. M i hình th c l a ch n đi l i có ba thu c tính v i b n m c đ cho m i thu c tính, nghiên c u s d ng mô hình kinh t l ng Conditional logit đ th c hi n c l ng. c l ng đ a
ra k t qu t ph n c a m i ph ng án l a ch n, đ co giãn và thu c tính nh h ng
đ n quy t đnh l a ch n. Vi c tác đ ng c i thi n th i gian cho các ph ng án đi l i
c n c trên m t m c đ d ch v nh t đ nh tác đ ng r t nh đ n vi c gi m c u đi l i b ng ph ng ti n cá nhân, m t khác tác đ ng c a vi c gia t ng chi phí thông qua phí
đ xe và phí t c ngh n có th d n đ n gi m c u đi l i b ng xe h i m t mình.
Nghiên c u c a Hensher và Rose (2007) s d ng ph ng pháp phát bi u l a ch n
đ mô hình hình hóa l a ch n cho hai m c đích đi làm ho c không đi làm, xét trong
t ng lai khi có s t n t i c a c s h t ng v n chuy n công c ng m i (s khác bi t c a tàu có kh i l ng v n chuy n l n m i, tàu có kh i l ng v n chuy n nh và các h th ng xe buýt t c hành). Thí nghi m s l a ch n đ c mô t chi ti t v i k thu t thi t k D-optimal, đ c áp d ng cho m t t p các ph ng án l a ch n, mà đáp viên
s ch n c n c trên s s n có c a các các m c đ d ch v (cho giai đo n ti p c n
ph ng ti n, quá trình di chuy n và giai đo n cu i đi đ n v trí c n) trong đó nghiên
c u đư s d ng h tr c a máy tính đ ti n hành ph ng v n các cá nhân (Computer- assisted Personal Interviewing, CAPI). Các đáp viên tham gia ph ng v n đ c yêu
c u nêu ra các cách th c đi l i chính và cách th c đi l i giai đo n đ u trong su t quá trình di chuy n, các m c đ d ch v và các lo i chi phí c a m t chuy n đi trong th i gian g n nh t. Cu i cùng đáp viên ph i ch ra đâu là cách th c đi l i thích nh t.
Quá trình đ a ra các cách th c đi l i th c hi n m i l n d i các k ch b n (hay các gi đnh) khác nhau cho các m c đ c a đ c tính - m i l n đ u yêu c u cá nhân ch ra cách th c đi l i mà ng i đó thích. Các ph ng án l a ch n bao g m t t c các cách th c đi l i có th t n t i (ví d : xe buýt, tàu có kh i l ng v n chuy n l n, xe
h i, h th ng xe buýt t c hành) và cách th c giai đo n đ u (đi b , xe buýt, xe h i) thêm vào hai l a ch n m i đ đi l i (tàu có kh i l ng v n chuy n l n, tàu có kh i
l ng v n chuy n nh , xe buýt t c hành m i). Các đáp viên có th là các cá nhân di chuy n trong n i b khu v c nghiên c u và ra bên ngoài vùng. Thi t k thí nghi m này có 47 thu c tính (có 46 thu c tính có 4 m c đ và m t thu c tính có 6 m c đ
cho các các kh i) cho 60 l n th c hi n; có ngh a là có 10 kch b n và m i k ch b n này có 6 kh i ch n. ng th i, nghiên c u này c ng đ a ra s khác bi t trong các thi t l p l a ch n b ng cách c n c vào: có ho c không có xe h i, đi trong n i b hay ngoài khu v c, có t n t i ph ng th c đi l i b ng tàu có s c ch a l n và tàu có s c
ch a nh ho c tàu có s c ch a l n và xe buýt ậ b ng cách này các gi đnh s th c t
h n.
Các thu c tính c a chuy n đi trong thi t k mô hình đ c đ a ra c th đ i v i s t n t i c a ph ng ti n v n chuy n công c ng: phí đi l i (m t chi u), th i gian
trên ph ng ti n, th i gian ch , th i gian cho cách th c đi giai đo n đ u (th i gian
đi b , ho c đi xe h i, đi xe buỦt, chi phí đi xe buỦt), th i gian giai đo n cu i. i v i ph ng án có bao g m ph ng ti n v n chuy n công m i c ng t ng t , nh ng
thêm vào: th i gian ch đ chuy n ti p chuy n đi. V i cách th c đi l i b ng xe h i, các thu c tính bao g m: chi phí đi, th i gian trên ph ng ti n, phí t c ngh n (m t chi u), chi phí đ xe hàng ngày, th i gian giai đo n cu i chuy n đi.
Mô hình kinh t l ng Nested logit và MNL đ c đ a vào đ c l ng cho hai m c đích đi làm và không đi làm, t t c các h s c l ng cung c p đ y đ nh ng
thông tin đ n m b t đ c hành vi có liên quan, nh ng ngo i tr các h ng s đ c
tr ng c a cách th c đi l i. H ng s đ c tr ng cách th c đi l i có th đ c hi u ch nh sao cho các cách th c đi l i hi n h u trong m t h th ng mô hình tùy ch nh, cho phép các nhà ho ch đnh giao thông có th d đoán s b o tr ti m n ng cho đ xu t c s
h t ng d ch v v n chuy n công c ng m i. Nghiên c u này đư đ a ra đ c m t t p các giá tr liên quan đ n hành vi nh m ti t ki m th i gian đi l i giai đo n đ u, cu i
và trên ph ng ti n và th i gian đ i.
Nghiên c u cho th y t m quan trong c a ch t l ng d li u khi th c hi n các c
l ng cho mô hình l a ch n đi l i. M c dù, có nh ng c i ti n mô hình hóa l a ch n
nh mô hình: Mixed Logit, Latent class MNL và Generalised Nested logit. Nh ng
nghiên c u đư đ a rađ c các công c nghiên c u th c nghi m thích h p và liên k t chúng v i b d li u có ch t l ng t t nh m đ a ra đ c nh ng gi i thích chính xác v m t chính sách nh m đánh giá ph ng ti n v n chuy n công c ng d đ nh đ a vào s d ng.
Nghiên c u c a Bat (1997) đ a ra s k t h p mô hình cách th c đi l i v i m c
đích đi làm và s đi m d ng không vì m c đích công vi c, s k t h p này cung c p m t s c i thi n c b n đ đo l ng hi u ng c a chính sách thay th góp ph n gi m k t xe. Nghiên c u phát hi n các nghiên c u tr c đó trong giao thông đư đ a vào
v n đ k t xe vào gi cao đi m (sáng s m và t i) nh ng không tính toán vào nh ng
đi m d ng l i trong quá trình đi làm đó. M t khung phân tích kinh t l ng k t h p
đ c tác gi đ a ra đ phân tích b d li u t kh o sát hành vi h gia đình ti n hành
n m 1991 t i thành ph Boston, v i d li u các đ c tính nhân kh u h c c a h và m i cá nhân trong h . Có ba cách th c đi l i đ c nghiên c u đ a ra: đi m t mình (s d ng xe h i, t i nh , ho c xe t i l n), không đi m t mình (v i ba lo i ph ng ti n:
xe h i, t i nh , t i l n nh ng s ng i đi h n 1), các ph ng ti n v n chuy n công (xe buýt, tàu); cách th c đi l i cu i cùng mà cá nhân đi đ n n i làm vi c đ c xem là cách th c đi l i - cho dù trong quá trình cá nhân có đ a nh ng thành viên khác trong
làm vi c. S đi m d ng đ c nghiên c u đ a ra m t dãy s t không đ n b n (tính s l n d ng đ đón ho c đ a m t cá nhân trong quá trình đi làm). Các bi n gi i thích bao g m: t p các bi n nhân kh u h c, bi n m t đ vi c làm khu v c làm vi c, th i gian làm vi c, t ng s đi m d ng không vì m c đích công vi c c a các thành viên môt h gia đình, nghiên c u th c hi n c l ng hai mô hình: cho cách th c đi l i và cho s l ng đi m d ng, sau đó ti n hành ki m tr s t ng quan ph n không quan
sát đ c hai mô hình nh h ng đ n hai quy t đ nh ậ k t qu cho th y có s t ng
quan gi a các y u t không quan sát đ c lên h u d ng c a cách đi l i b ng ph ng ti n công c ng, đi l i m t mình và khuynh h ng d ng l i c a cá nhân ậđ a ra m t
hàm Ủ chính sách khi thay đ i các biên ngo i sinh s nh h ng đ n t ng ph n tr m
thay đ i t i m i s l ng đi m d ng. Các bi n nh h ng m nh trong mô hình là:
th c đo ch t l ng d ch v , thu nh p, s l ng ph ng ti n trên m i lao đ ng trong h , th i gian làm vi c và m t đ vi c làm t i khu v c cá nhân làm vi c lên cách th c
đi l i. Các bi n nhân kh u h c, th i gian làm vi c, và toàn b m c đ ho t đ ng c a h nh h ng đ n khuynh h ng d ng l i. Trong khi đó th i gian đi trên ph ng ti n và th i gian không trên ph ng ti n đ đi làm không nh h ng đ n khuynh h ng d ng l i.
Bài nghiên c u c a Asensio (2002) đ c th c hi n đ ki m tra các y u t tác
đ ng đ n vi c đi l i c a ng i dân vùng ngo i ô thành ph Barcelona (Tây Ban Nha) vào khu trung tâm. Bài vi t sau khi th ng kê mô t nh ng đ c đi m quan tr ng c a
dân c khu v c ngo i ô và vi c gia t ng t l ng i dân s d ng xe h iđ di chuy n vào trung tâm thành ph , mô hình kinh t l ng NL đ c s d ng đ c l ng. Nghiên c u s d ng mô hình có hai giai đo n v i ba s l a ch n: xe h i cá nhân, xe buýt và tàu. B c đ u tiên, s là cân nh c l a ch n gi a xe h i c a cá nhân và ph ng
ti n v n chuy n công. B c th hai, xe buỦt và tàu đ c đ a ra cho các đáp viên cân
nh c l a ch n. D li u trong nghiên c u đ c l y t b ng câu h i đ c đ a ra vào n m 1996.
Các bi n gi i thích trong mô hình, chi phí b ng ti n bao g m: phí t c ngh n c ng v i chi tiêu cho x ng, các tính toán khác bi t cho khu v c đô th và trong n i b đô
th cho m i chuy n đi, đ i v i các ph ng ti n công đ c tính là m c phí r nh t, chi phí đây bao g m c nh ng chi phí ph thêm các cách th c đ hoàn thành chuy n
đi. Bi n th i gian đi l i, bao g m: th i gian đi trên ph ng ti n, đ i v i xe buýt và tàu còn bao g m c th i gian chuy n ti p t ng giai đo n c a chuy n đi; th i gian ch đ i: đ c tính là t ng th i gian ph i ch đ chuy n ti p chuy n đi, đ c xác đinh
là m t n a th i gian gi a hai chuy n; kho ng cách chuy n ti p: đ c xác đnh là t ng th i gian đi b đ có th th c hi n vi c chuy n ti p chuy n đi, kho ng cách ti p c n: t nhà đ n tr m xe buýt và tàu, kho ng cách đ n ch làm, đ i v i xe h i thì t t c đ u