CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Giới thiệu mơ hình nghiên cứu
Dựa vào lý thuyết lựa chọn rời rạc, để đo lường việc lựa chọn nơi mua TPTS đã có nhiều nghiên cứu trước đây thực hiện các mơ hình nghiên cứu. Mơ hình hồi quy đơn giản và thường được áp dụng thời kỳ đầu là mơ hình hồi quy Logit hoặc Probit. Đây là mơ hình nhị thức chỉ nhận 02 giá trị 1 và 0; được sử dụng khi có 02 địa điểm mua hàng là kênh bán lẻ truyền thống (chợ truyền thống) và kênh bán lẻ hiện đại (siêu thị). Một số nghiên cứu lựa chọn kênh bán hàng dùng mơ hình này như “Những rào cản đối với sự phát triển của các hình thức bán lẻ thực phẩm hiện đại: lý thuyết và đo lường” của Goldman và cộng sự (2002), “Siêu thị so với các cửa hàng bán lẻ truyền thống: chẩn đoán các rào cản đối với tăng trưởng thị phần của siêu thị trong một cộng đồng dân tộc thiểu số” của Goldman và Hino (2005), “Các chuẩn tiêu thụ rau quả tươi từ các cửa hàng bán lẻ khác nhau trong các hộ gia đình thành thị ở Thái Lan” của Lippe và Isvilanonda (2010) … Tuy nhiên, mơ hình này khơng áp dụng được khi nhận nhiều hơn 02 giá trị, tức là nếu bộ lựa chọn nơi mua TPTS có nhiều hơn 02 địa điểm thì khơng thể sử dụng.
Mơ hình phổ biến nhất trong nghiên cứu hành vi lựa chọn là mơ hình MNL (Multinomial Logit Model) hay MNP (Multinomial Probit Model) khi biến phụ thuộc là dạng danh mục gồm nhiều lựa chọn. Thật vậy, nghiên cứu “Lựa chọn cửa hàng trong tiêu thụ thực phẩm hữu cơ” của Hsieh và Stiegert (2011), “Lựa chọn thị trường trong bối cảnh thay đổi nhu cầu đối với thịt tươi: Các hệ lụy đối với sự tham gia của
các hộ sản xuất nhỏ trong chuỗi cung ứng thịt lợn ở Việt Nam” của Lapar và cộng sự (2009), “Sự lựa chọn của người tiêu dùng về các cửa hàng bán lẻ rau bản địa châu Phi: Bằng chứng thực nghiệm giữa các hộ gia đình nơng thơn và thành thị ở Kenya” của Gido và cộng sự (2016) … Điều kiện giả định để sử dụng mơ hình này các lựa chọn phải độc lập, sở thích của cá nhân là đồng nhất với các lựa chọn. Một người tiêu dùng không thể chọn duy nhất một lựa chọn và ràng buộc trung thành với lựa chọn đó. Mặt khác, sở thích cá nhân đối với các sản phẩm mới xuất hiện thì khơng thể tương đương sở thích cá nhân các sản phẩm đã có mặt trên thị trường trước đó. Với điều kiện này, mặc dù mơ hình có bộ dữ liệu lựa chọn lớn hơn 02 giá trị nhưng mơ hình MNL sẽ khơng thể áp dụng trong nghiên cứu này khi thực tế sở thích cá nhân sẽ khơng giống nhau trên mỗi lựa chọn.
Việc thiết lập biến phụ thuộc đo lường tần suất mua TPTS ở từng địa điểm thuộc dữ liệu số đếm thì mơ hình có thể thực hiện là mơ hình hồi quy tổng qt Negative Binomial. Tuy nhiên, các mơ hình hồi quy này sẽ xảy ra tương quan vì một cá nhân có nhiều lựa chọn cho các địa điểm khác nhau. Do vậy, lựa chọn nơi mua TPTS dựa vào tần suất mua TPTS tại các địa điểm có mơ hình nghiên cứu phù hợp nhất là mơ hình SUNB (Seemingly Unrelated Negative Binomial Regression).