Giả định mối quan hệ giữa tỷ lệ du khách mỗi vùng và chi phí du hành của mỗi vùng có quan hệ tuyến tính; tỷ lệ du khách mỗi vùng (Visitation Rate – VR) là biến phụ thuộc, chi phí du lịch của mỗi vùng (Travel cost – TC) là biến độc lập. Mô hình kinh tế lượng mô tả mối quan hệ này là:
VRi = α + βTCi trong đó α và β là các hệ số cần ước lượng.
Do có sự chênh lệch lớn về giá trị giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nên tác giả sử dụng hàm logarit để điều chỉnh sự khác biệt này.
Log(VR) = α + βlog(TC)
Sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eview 3.1 để ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS), cho kết quả ước lượng hệ số α và β như sau:
Trường hợp1: Sử dụng thu nhập bình quân tại thành thị (do TCTK công bố) để xác định chi phí thời gian:
Dependent Variable: LOG(VR) Method: Least Squares Sample: 1 6
Included observations: 6
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.894326 1.818161 3.791922 0.0192
LOG(TC1) -1.400578 0.280235 -4.997864 0.0075
R-squared 0.861967 Mean dependent var -2.135323
Adjusted R-squared 0.827459 S.D. dependent var 1.201881
S.E. of regression 0.499238 Akaike info criterion 1.709734
Sum squared resid 0.996954 Schwarz criterion 1.640320
Log likelihood -3.129201 F-statistic 24.97864
Durbin-Watson stat 1.867700 Prob(F-statistic) 0.007502
Trường hợp 2: Sử dụng thu nhập bình quân của đối tượng phỏng vấn để xác định chi phí thời gian:
Dependent Variable: LOG(VR) Method: Least Squares Sample: 1 6
Included observations: 6
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.505435 1.883131 3.985616 0.0163
LOG(TC2) -1.474606 0.286428 -5.148262 0.0068
R-squared 0.868872 Mean dependent var -2.135323
Adjusted R-squared 0.836090 S.D. dependent var 1.201881
S.E. of regression 0.486591 Akaike info criterion 1.658415
Sum squared resid 0.947082 Schwarz criterion 1.589001
Log likelihood -2.975245 F-statistic 26.50461
Durbin-Watson stat 1.897270 Prob(F-statistic) 0.006753
Hàm quan hệ giữa VR và TC là : log(VR) = 7,5 – 1,47. log(TC).
Như vậy, không có sự khác biệt lớn giữa hai mô hình. Cả hai trường hợp đều có giá trị P – value nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ quan hệ giữa chi phí du lịch và tỷ lệ du khách của mỗi vùng là chặt với độ tin cậy trên 95%. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số tương quan trong cả hai mô hình xấp xỉ 0,9 chứng tỏ biến độc lập giải thích được gần 90% giá trị biến phụ thuộc.
Trường hợp sử dụng mức thu nhập bình quân theo số liệu điều tra để xác định chi phí thời gian của du khách (trường hợp 2) có giá trị R2, giá trị thống kê F và P – Value của mô hình cao hơn đồng thời giá trị P – Value của từng biến cao hơn chứng tỏ mô hình có độ tin cậy cao hơn và được chọn để xây dựng đường cầu giải trí.