CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mơ hình nghiên cứu
3.2.1. Mơ hình nghiên cứu đề nghị
Sau khi nghiên cứu các lý thuyết hành vi và tham khảo các nghiên cứu trong
và ngồi nước, nhóm tác giảđề xuất mơ hình nghiên cứu như sau:
Hình 3.2: Mơ hình nghiên cứu đề nghị
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp
- Hành vi sử dụng xe buýt dựa trên các lý thuyết có liên quan đến việc hình
thành ý định và hành vi như lý thuyết hành động hợp lý của Ajen và Fishbein (1975, 1980), lý thuyết hành vi dựđịnh của Ajzen (1991), mơ hình kết hợp TPB và TAM của Taylor và Todd (1995),…và lý thuyết hành vi tiêu dùng của Philip Kotler. Biến hành vi sử dụng xe buýt là một biến định tính đã được nhiều tác giả sử dụng trong nghiên cứu của mình. Mintesnot G. và cộng sự (2007) đã lượng hóa hành vi sử
dụng xe buýt là 1 khi đáp viên sử dụng xe buýt và 0 khi đáp viên sử dụng taxi.
Hành vi sử dụng xe buýt (BUS) Số người thân sử dụng xe buýt (NUMBER) Tuổi tác (AGE) Giới tính (SEX) Khoảng cách đi lại (DIS)
Thu nhập hàng tháng (INC) Nghề nghiệp (JOB) Sự hữu ích của xe buýt (ULTI) Chất lượng dịch vụ xe buýt (SER) Chuẩn chủ quan (SUB) Nhận thức môi trường (ENVIR) Sự hấp dẫn của PTCN (PRIVATE)
Trong khi đó, Elisabetta V. (2009) dùng giá trị 1 nếu người được khảo sát nghĩ hữu dụng của xe buýt cao hơn so với PTCN và 0 cho điều ngược lại. Yasasvi P. và cộng sự (2011) dùng giá trị 1 nếu đáp viên sử dụng xe buýt làm phương tiện đi lại là và 0 cho sử dụng PTCN. Ngoài ra, Tushara T. và cộng sự (2013) đã lượng hóa sự lựa chọn phương tiện đi lại theo 5 giá trị phù hợp với mơ hình logit đa thức: 1 cho xe
hơi, 2 cho xe hai bánh, 3 cho xe buýt, 4 cho xe số tựđộng và 5 cho đi bộ.
- Sốngười thân sử dụng xe buýt hình thành dựa trên phạm trù gia đình trong
nhóm yếu tố xã hội của Philip Kotler. Mặc dù biến này chưa được sử dụng trong các nghiên cứu trước nhưng nhóm tác giả đưa vào để kiểm định liệu rằng có mối
tương quan nào với biến phụ thuộc khơng.
- Tuổi tác hình thành dựa trên nhóm yếu tố cá nhân của Philip Kotler. Thực tế, tuổi tác lại khơng có ý nghĩa thống kê trong các nghiên cứu của Zhao F. và cộng sự
(2002), Đặng Thị Ngọc Dung (2012), Tushara T. và cộng sự (2013),...Tuy nhiên,
một số nghiên cứu thực nghiệm cũng đã tìm ra mối quan hệ của tuổi tác với nhu cầu sử dụng PTCC nhưtác động dương của độ tuổi dưới 15 trong nghiên cứu của Mark W. Frankena (1978), tác động âm của những người về hưu trong nghiên cứu của Dargay J. M. và Hanly M. (2002),…
- Giới tính hình thành dựa trên nhóm yếu tố cá nhân của Philip Kotler. Thực
tế, nghiên cứu Zhao F. và cộng sự (2002) và Đặng Thị Ngọc Dung (2012) khơng tìm ra mối quan hệ của giới tính đối với hành vi sử dụng PTCC. Tuy vậy, nữ giới
được kiểm định tác động dương trong các nghiên cứu của Mark W. Frankena (1978),
Anne Nola (2001), Tushara T. và cộng sự(2013),…
- Thu nhập hàng tháng hình thành dựa trên nhóm yếu tố cá nhân của Philip Kotler. Thực tế, Kaushik D. và Filippini M. (2010) và Đặng Thị Ngọc Dung (2012) khơng tìm ra mối tương quan của thu nhập hàng tháng với nhu cầu sử dụng PTCC. Tuy vậy, Nelson G.R. (1972) tìm được ảnh hưởng âm của dân số có thu nhập lớn
hơn 10000 USD và Martin W. and Burley V. (1980) cho kết quả tương tự với dân số
có thu nhập 5000 – 8000 USD đến cầu sử dụng xe buýt. Mark W. Frankena (1978) và Dargay J. M. và Hanly M. (2002) cũng kiểm định được tác động âm của thu
nhập với việc sử dụng xe buýt. Tương tự, Tushara T. và cộng sự (2013) tìm ra những người thu nhập thấp có xu hướng đi lại xe buýt nhiều hơn.
- Khoảng cách đi lại là yếu tốtác động đến việc sử dụng phương tiện đi lại và
đã được kiểm chứng tác động dương đến cầu sử dụng xe buýt trong nghiên cứu của Anna M. (2002), Mintesnot G. và Shin-ei T. (2007),…
- Nghề nghiệp hình thành dựa trên nhóm yếu tố cá nhân của Philip Kotler. Martin W. and Burley V. (1980) cho rằng các nhân viên trong lĩnh vực sản xuất lại ít có nhu cầu sử dụng xe buýt. Tác động âm này cũng được tìm thấy trong bài nghiên cứu về PTCC của Dargay J. M. và Hanly M. (2002) đối với người vềhưu.
- Sự hữu ích của xe buýt hình thành dựa trên lý thuyết kết hợp C – TPB –
TAM của Taylor và Todd (1995). Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã kiểm chứng tác
động tích cực của biến này đến biến phụ thuộc và hình thành tiêu chí đánh giá sự
hữu ích của PTCC như Beirao và Cabral (2007), Spear B.D. (1976), Yasasvi P. và cộng sự(2011),… (xem phụ lục 11).
- Chất lượng dịch vụ xe buýt là nhân tố quan trọng tác động đến hành vi sử
dụng xe buýt (Domencich T.A và cộng sự, 1970) và được chứng minh có tác động
dương trong nhiều nghiên cứu của Ali Ahmed Mohammedi và cộng sự (2013), Wardman M. (2004), White P. và cộng sự (2006), Dargay J. and Hanly M.
(2002),… Ngoài ra, Weinstein A. (1998), Nathanail E. (2007), Friman và cộng sự
(2008) và Nguyễn Quang Thu (2009) đã đưa ra các tiêu chí đo chất lượng dịch vụ
xe buýt (xem phụ lục 11).
- Chuẩn chủ quan xuất hiện lần đầu trong lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975, 1980). Các nhân tố thuộc chuẩn chủ quan là các ý kiến của gia đình và bạn bè (Borith L. và cộng sự, 2010), ý kiến cộng đồng và các chính sách của chính quyền (Aoife A., 2001). Các nghiên cứu thực nghiệm đã tìm được tác động dương của chuẩn chủ quan đến cầu sử dụng xe buýt như nghiên cứu của Heath Y. và Gifford R. (2002), Chen C.F.và Chao W.H. (2010),…
- Nhận thức môi trường đã được kiểm chứng tác động dương đến hành vi sử
dụng PTCC trong nhiều nghiên cứu. Heath Y. và Gifford R. (2002) chứng minh
Victoria. Đặng Thị Ngọc Dung (2012) kết luận đây là nhân tố thứ hai tác động tích cực đến biến phụ thuộc.
- Sự hấp dẫn của PTCN là rào cản đối với việc sử dụng PTCC vì những lợi ích của nó. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã tìm ra tác động âm của biến này đến nhu cầu sử dụng PTCC và hình thành thang đo cho ưu điểm của PTCN như Beirao
và Cabral (2007), Chen C.F. và Chao W.H. (2010), Đặng Thị Ngọc Dung (2012),…
(xem phụ lục 11).
3.2.2. Thiết lập dạng hàm nghiên cứu
Từ việc tham khảo các nghiên cứu trước, nhóm quyết định sử dụng mơ hình hàm logit nhị thức kết hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA để thực hiện mục
đích nghiên cứu. Hàm hồi quy tổng quát có 13 biến độc lập là các biến đại diện và giải thích cho các nhân tố đã chọn và biến phụ thuộc BUS với BUS=1 ứng với đáp
viên sử dụng xe buýt, BUS=0 ứng với đáp viên không sử dụng xe buýt.
0 1 2 3 4 5 6 1
7 2 8 3 9 10 11 12 13 i
P(BUS 1)
ln β β NUMBER β AGE β SEX β DIS β INC β JOB
P(BUS 0)
β JOB β JOB β ULTI β SER β SUB β ENVIR β PRIVATE U
Trong đó: 0
β : hệ số tự do; βi: hệ số hồi quy; Ui: sai số của mơ hình.
Lưu ý với các biến ULTI, SER, SUB, ENVIR, PRIVATE có thểthay đổi sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA.
Nhóm chọn mơ hình hàm logit nhị thức kết hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA vì những ưu điểm trong việc xử lý số liệu và trong kết quảthu được:
- Mơ hình logit cho kết quả tương tự như mơ hình probit nhị thức và tobit với
cùng dữ liệu đầu vào nhưng lại dễ dàng hơn khi phân tích kết quả (Vasisht A.K., 2007). Mơ hình logit phù hợp hơn các mơ hình khác khi biến phụ thuộc là định tính
và điều chỉnh các bệnh phương sai thay đổi và các lỗi khơng bình thường. Mơ hình logit đã được sử dụng trong nghiên cứu về hành vi sử dụng xe buýt của Mintesnot G. và cộng sự (2007), Elisabetta V. (2009), Ali Ahmed Mohammedi và cộng sự (2013), Tushara T. và cộng sự (2013), …;
- Kỹ thuật phân tích nhân tố EFA khá phổ biến trong việc xử lý số liệu vi mô,
đặc biệt cho việc nhóm các nhân tố có tương quan gần với nhau thành một nhóm,
thu gọn các biến giúp tiện lợi cho việc xử lý dữ liệu. Trong trường hợp này, EFA phù hợp để nhóm các nhóm biến liên quan đến chất lượng dịch vụ, nhận thức mơi
trường, sự hữu ích của xe bt,… EFA đã được các tác giả nước ngoài sử dụng khi nghiên cứu về thái độ của người dân với việc sử dụng PTCC như Nathanail E.
(2007), Mairead C. (2009),…;
- Việc kết hợp mơ hình logit bằng Eviews và kỹ thuật EFA của SPSS khá hiệu quả khi phân tích kết hợp các nhân tố nhân khẩu học, các biến định lượng, định tính với thang đo lường nhận thức của người dân đối với vấn đề nghiên cứu. Điều này đã
được thể hiện trong nghiên cứu “Importance of traveler attitudes in the choice of
public transportation to work: findings from the Regional Transportation Authority
Attitudinal Survey” của Yasasvi P. và cộng sự (2011) và cho kết quả tốt khi so sánh
với mơ hình chỉ gồm các biến định lượng, nhân khẩu học thông thường.