CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU
3.3. MƠ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
Một số dạng mơ 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 mơ 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 + 𝜀𝑖𝑗
Với 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 ∗ 𝑆𝑗
Trong 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 ngồi 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 mơ hình kinh tế lượng với sự khác nhau về các biến giải thích:
Thứ nhất, mơ hình Conditional logit chỉ ước lượng với các biến thuộc tính
phương tiện và hệ số cắt của phương tiện tàu điện ngầm (ASCmetro). Nghiên cứu tạo thêm một biến giả với giá trị là một cho các quan sát chọn tàu điện ngầm, trong lúc đó các hệ số cắt của các phương tiện cịn lại được giả định mang giá trị không. Như vậy, kết quả hệ số hồi quy của biến giả đại diện cho phương án Metro sẽ giúp người nghiên cứu thấy được mức độ ưa thích chọn phương án này so với các phương án còn lại. Nghiên cứu sẽ gọi mơ hình nêu trên là mơ hình CL chuẩn:
𝑉𝑖𝑗 = 𝐴𝑆𝐶𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 + 𝛽 ∗ 𝑆𝑗
Thứ hai, mơ hình Conditional logit bao gồm thêm các biến thuộc tính cá nhân
được đưa vào dưới dạng tương tác với ASCmetro, mà nghiên cứu sẽ gọi là mơ hình CL tổng quát. Như vậy, mơ hình kinh tế lượng bao gồm các thuộc tính căn bản của phương tiện đi lại: thời gian, chi phí, sự sẵn có của ghế ngồi được đưa vào xem xét trong biến thuộc tính phương tiện j (𝑆𝑗), cùng với các thuộc tính cá nhân người chọn bao gồm: tuổi, giới tính, trình độ giáo dục, việc có hay khơng sở hữu xe máy, loại nghề nghiệp (Socialeconomics, 𝑆𝐸𝑖). Hàm hữu dụng gián tiếp của cá nhân i đối với phương tiện j được viết lại như sau:
𝑉𝑖𝑗 = 𝐴𝑆𝐶𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜+ 𝛽 ∗ 𝑆𝑗 + 𝛼 ∗ (𝐴𝑆𝐶𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜∗ 𝑆𝐸𝑖)
Mơ hình Conditional logit có thể giúp các nhà nghiên cứu tính tốn tỷ lệ thay thế giữa hai thuộc tính. Các tính tốn này sẽ giúp đưa ra mức sẵn lịng trả của mỗi cá nhân khi tăng thêm một đơn vị ở mỗi mức của thuộc tính, và với giả định các yếu tố khác giữ không đổi. Một cách diễn đạt khác, khi mỗi đơn vị thuộc tính phương tiện thay đổi sẽ tạo ra sự thay đổi trong mức phúc lợi của người dân. Trong nghiên cứu này, tổng chi phí đi lại là một thuộc tính được đo lường bằng đơn vị tiền tệ. Vì vậy, thuộc tính này là căn cứ để xác định mức sẵn lòng trả (mức phúc lợi) cho thuộc tính
k bất kỳ nào đó của phương tiện (Implicit prices, IP hay Willingness to pay, WTP):
𝐼𝑃𝑘 = − 𝛽𝑘 𝛽𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑐𝑜𝑠𝑡
Đối với mơ hình CL chuẩn, các hệ số ước lượng trong mơ hình tiệm cận với phân phối chuẩn, nên mức sẵn lòng trả gần chuẩn khi hệ số của mẫu số biến thiên khơng đáng kể và có thể xây dựng khoảng tin cậy (Hole, 2007).