Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:28

Thêm vào BST

Báo xấu

7
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế "Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam" nhằm phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu đi lại như đặc thù về kinh tế xã hội, cung ứng vận tải, cơ sở hạ tầng giao thông đô thị, hành vi của người tham gia giao thông... Xác định các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến việc lựa chọn phương tiện vận tải nhằm xây dựng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong các đô thị ở Việt Nam trên cơ sở kế thừa, bổ sung và có điều chỉnh các mô hình hiện đại đã có trên thế giới. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kinh tế: Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI PHAN NGUYỄN HOÀI NAM NGHIÊN CỨU DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI THEO PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI TRONG CÁC ĐÔ THỊ VIỆT NAM NGÀNH : Tổ chức và quản lý vận tải MÃ SỐ : 9.84.01.03 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ HÀ NỘI, 2021
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Giao thông vận tải Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. Nguyễn Xuân Hoàn 2. PGS. TS. Trần Thị Lan Hương Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án tiến sĩ cấp trường họp tại Trường Đại học Giao thông vận tải. Vào hồi ...... giờ ......, ngày ...... tháng ...... năm 2021 Có thể tìm thấy luận án tại Trung tâm thông tin thư viện Trường Đại học Giao thông vận tải
1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU Trong những năm gần đây, đi đôi với sự phát triển của nền kinh tế quốc dân là tốc độ đô thị hóa ngày càng cao, kéo theo nhu cầu về phát triển giao thông vận tải ngày càng gia tăng. Điều này dẫn tới hậu quả là trong các đô thị phát triển, nạn ùn tắc giao thông ngày càng nghiêm trọng, tai nạn giao thông và ô nhiễm môi trường ngày càng gia tăng. Để giải quyết vấn đề vừa nêu trên, các đô thị cần phát triển theo một quy hoạch hợp lý. Tuy nhiên, quy hoạch giao thông đô thị được xây dựng trước hết phải dựa trên dự báo nhu cầu giao thông vận tải nói chung và dự báo nhu cầu đi lại nói riêng. Xác định đúng nhu cầu giao thông vận tải tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng, phát triển cơ sở hạ tầng và xác định quỹ đất cho giao thông vận tải trong một thời kỳ dài, đảm bảo giải quyết có hiệu quả các vấn đề về giao thông đô thị. Kết quả và độ chính xác của dự báo nhu cầu đi lại sẽ quyết định sự thành công trong quá trình phát triển giao thông đô thị trong tương lai. Các đô thị lớn ở Việt Nam, đặc biệt là Thủ đô Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh, đang đứng trước tình trạng ách tắc giao thông, tai nạn giao thông và ô nhiễm môi trường nghiêm trọng. Do đó, việc xây dựng kế hoạch phát triển hệ thống giao thông vận tải đảm bảo đáp ứng các nhu cầu ngày càng gia tăng là hết sức cần thiết. Công tác dự báo nhu cầu giao thông vận tải nói chung và nhu cầu đi lại nói riêng chính là cơ sở khoa học cho việc quy hoạch phát triển giao thông vận tải này. Dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải về bản chất chính là bước thứ ba trong mô hình dự báo nhu cầu đi lại bốn bước nhằm xác định tỷ lệ lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. Mặt khác, việc dự báo nhu cầu đi lại thường gắn liền với những dự án quy hoạch giao thông đô thị và chỉ là một bộ phận nhỏ của dự án nên dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải chưa thật sự được coi trọng. Các mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải ở các đô thị Việt Nam trong thời gian gần đây đều kế thừa các mô hình sẵn có trên thế giới và có điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện ở nước ta. Tuy nhiên, với sự tăng trưởng nhanh chóng về kinh tế và dân số dẫn tới điều kiện sống của cư dân có nhiều thay đổi, các mô hình cũ trở nên không còn phù hợp. Vì vậy, cần thiết phải có những nghiên cứu hoàn thiện hơn công tác dự báo nhằm khắc phục những vấn đề này. Trên cơ sở đó, nghiên cứu sinh chọn đề tài “ Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam ” để thực hiện luận án tiến sĩ của mình. 2. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Phân tích các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu đi lại như đặc thù về kinh tế xã hội, cung ứng vận tải, cơ sở hạ tầng giao thông đô thị, hành vi của người tham gia giao thông… Xác định các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến việc lựa chọn phương tiện vận tải nhằm xây dựng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong các đô thị ở Việt Nam trên cơ sở kế thừa, bổ sung và có điều chỉnh các mô hình hiện đại đã có trên thế giới.
2 3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU - Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu các mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại và các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu đi lại. - Phạm vi nghiên cứu: Đặc điểm của đô thị ảnh hưởng tới sự cần thiết trong việc nghiên cứu nhu cầu đi lại. Đối với những đô thị nhỏ, cơ sở hạ tầng giao thông vẫn đáp ứng được nhu cầu đi lại của người dân, ùn tắc và ô nhiễm môi trường chưa nghiêm trọng thì nghiên cứu nhu cầu đi lại cũng như quy hoạch lại giao thông đô thị chưa mang tính cấp bách. Tuy nhiên, với những đô thị lớn, lượng người tham gia giao thông nhiều, cơ sở hạ tầng giao thông vận tải không còn đáp ứng được nhu cầu đi lại, tình trạng ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường nghiêm trọng đã và đang diễn ra hàng ngày thì vấn đề dự báo nhu cầu đi lại và quy hoạch lại giao thông đô thị trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Bên cạnh đó, với những đặc điểm khác nhau của các đô thị nên các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu đi lại cũng khác nhau, vì thế không thể nghiên cứu bao quát được hết tất cả các đô thị. Thành phố Hồ Chí Minh là thành phố lớn nhất cả nước với tốc độ gia tăng dân số cao, dẫn tới nạn ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường nghiêm trọng nên thực sự phải cần có các nghiên cứu để giải quyết tình trạng này. Do vậy luận án đi sâu nghiên cứu nhu cầu đi lại tại thành phố Hồ Chí Minh, sử dụng nguồn số liệu thu thập từ các khảo sát thực tế tại thành phố Hồ Chí Minh để xây dựng và lựa chọn mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải (cụ thể là mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi tại thành phố Hồ Chí Minh đối với chuyến đi cơ bản từ nhà) phù hợp. 4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Dựa trên thành tựu nghiên cứu của các nước tiên tiến, kết hợp một cách khoa học lý thuyết hệ thống, lý thuyết kinh tế học, lý thuyết kinh tế lượng, lý thuyết quy hoạch giao thông vận tải, luận án sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng làm cơ sở xây dựng và lựa chọn mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho từng phương thức vận tải. 5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Nội dung chính trong nghiên cứu của luận án gồm 4 chương: - Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu - Chương 2: Cơ sở lý luận về dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong đô thị - Chương 3 : Phương pháp tiếp cận - Chương 4 : Kết quả nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải ứng dụng tại thành phố Hồ Chí Minh. CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Trong dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong đô thị, có nhiều dạng mô hình được sử dụng để phân tích và dự báo. Theo cách tiếp cận chung hay riêng biệt, chúng có thể được phân chia làm hai loại: mô hình toàn bộ và mô hình cục bộ. Nhóm mô hình toàn bộ bao gồm mô hình lựa chọn phương thức vận tải một chiều hay hai chiều. Trong nhóm này thường sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố. Nhóm mô hình cục bộ được sử dụng cho việc lựa chọn từng phương thức vận tải đơn lẻ và dựa trên lý thuyết về độ thỏa dụng của phương
3 thức vận tải đối với người thực hiện chuyến đi. Mô hình cục bộ thường được biết đến là mô hình Probit và mô hình Logit và được xếp vào nhóm mô hình rời rạc. Trong phần tổng quan tác giả phân tích và đánh giá các công trình nghiên cứu đã thực hiện trong nước và trên thế giới, chú trọng vào dạng mô hình toán học được áp dụng trong các nghiên cứu đó để thấy được những ưu nhược điểm của từng dạng mô hình, những vấn để đã được giải quyết trên thực tế và những khoảng trống còn tồn tại trong nghiên cứu. 1.1 Các công trình nghiên cứu trên thế giới 1.1.1 Chương trình “Nghiên cứu giao thông khu vực Pittsburgh” 1.1.2 Chương trình nghiên cứu nhu cầu đi lại thành phố Washington D.C 1.1.3 Nghiên cứu về đường cao tốc của hội đồng nghiên cứu quốc gia Mỹ 1.1.4 Công trình nghiên cứu về sự lựa chọn phương thức vận tải đối với các chuyến đi hai chiều của công ty vận tải Riga-Daugavpils 1.1.5 Nghiên cứu so sánh các mô hình phân chia phương thức vận tải 1.1.6 Nghiên cứu về quy hoạch giao thông đô thị của Michael D. Meyer và Eric J. Miller 1.1.7 Nghiên cứu nhu cầu đi lại tại thành phố Dhaka, Bangladesh 1.1.8 Nghiên cứu ước tính giá trị thời gian đi lại cho chuyến đi làm việc 1.1.9 Nghiên cứu về giao thông và thiết kế cao tốc 1.1.10 Nghiên cứu về quyết định lựa chọn phương tiện tại Nam Kinh, Trung Quốc 1.1.11 Nghiên cứu khung lý thuyết cho mô hình Logit 1.1.12 Nghiên cứu quyết định lựa chọn phương thức đi lại của người lao động ở thành phố Chennai 1.1.13 Chương trình hợp tác nghiên cứu giao thông quốc gia, Mỹ 1.1.14 Nghiên cứu về phân chia phương thức vận tải của Minal và Ch. Ravi Sekhar 1.1.15 Nghiên cứu về giao thông vận tải và tăng trưởng vùng của đại học Minnesota 1.2 Các công trình nghiên cứu trong nước Lý thuyết về mô hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố và ứng dụng trong dự báo nhu cầu đi lại đã được đề cập từ lâu trong chương trình đào tạo của trường Đại học giao thông vận tải. Tuy nhiên, trên thực tế, ứng dụng của mô hình này trong dự báo nhu cầu đi lại thường ở trong các mô hình toàn bộ hay mô hình dự báo nhu cầu đi lại trực tiếp. Đối với mô hình dự báo 4 bước, mô hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố được sử dụng chủ yếu để tính toán lượng vận tải phát sinh – thu hút. Sau đó lượng vận tải phát sinh – thu hút này tiếp tục được tính toán phân bổ cho các loại phương thức vận tải. Trong bước phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải, trong tất cả các nghiên cứu gần đây tại Việt Nam đều không sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố. Các mô hình dự báo nhu cầu giao thông đô thị do các chuyên gia nước ngoài xây dựng dự báo tại các đô thị lớn ở Việt Nam đều sử dụng phương pháp dự báo bốn bước. Các mô hình dự báo được xây dựng dựa trên các mô hình sẵn có và được điều chỉnh các tham số bằng các số liệu khảo sát giao thông. Đối với dự báo
4 phân bổ nhu cầu đi lại, hầu hết các nghiên cứu đều xác định nhu cầu đi lại bằng phương thức vận tải cá nhân theo mô hình logit, sau đó nghiên cứu khả năng chuyển đổi sang phương thức vận tải công cộng. Tuy nhiên, các biến sử dụng trong mô hình logit và hình thức tính chuyển đổi sang vận tải công cộng trong các dự án là khác nhau. Bên cạnh mô hình dự báo bốn bước, một số dự án xác định nhu cầu đi lại theo phương pháp hệ số đi lại. 1.2.1 Đề tài “Quy hoạch tổng thể phát triển giao thông vận tải thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020” 1.2.2 Dự án “Quy hoạch tổng thể và Nghiên cứu khả thi về giao thông vận tải đô thị khu vực thành phố Hồ Chí Minh” 1.2.3 Dự án nghiên cứu khả thi hai tuyến metro ưu tiên TP. Hồ Chí Minh 1.2.4 Chương trình phát triển đô thị tổng thể tại thủ đô Hà Nội 1.2.5 Dự án nghiên cứu khả thi đường sắt đô thị Hà Nội 1.2.6 Dự án Metro Hà Nội – tuyến số 3 1.3 Khoảng trống trong nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu của đề tài 1.3.1 Đánh giá chung Trên cơ sở phân tích về những nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan tới dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong đô thị, có thể thấy rằng hầu hết các nghiên cứu về dự báo nhu cầu đi lại trong thời gian gần đây đều sử dụng mô hình dự báo 4 bước. Đây là mô hình dự báo mà thực tế đã chứng minh có độ chính xác cao và ổn định hơn so với những mô hình dự báo nhu cầu đi lại trực tiếp trước kia. Nguyên tắc lựa chọn trong mô hình dự báo là sự kế thừa và phát triển của nguyên tắc tối đa hóa thỏa dụng trong phân tích kinh tế, với tư tưởng cơ bản là người thực hiện chuyến đi sẽ lựa chọn phương thức vận tải nào để thực hiện chuyến đi của mình sao cho tối đa hóa được thỏa dụng hay lợi ích mà họ có thể đạt được. Về dạng mô hình dự báo áp dụng riêng cho bước 3 (bước phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải) trong mô hình dự báo 4 bước, cũng là nội dung nghiên cứu của đề tài, các nghiên cứu gần đây đều sử dụng mô hình rời rạc. Trong các mô hình rời rạc đã được áp dụng trong thực tế dự báo phân bổ nhu cầu đi lại (bao gồm mô hình xác suất tuyến tính, mô hình Probit và mô hình Logit), do lợi thế về tính đơn giản trong tính toán, không yêu cầu về điều kiện của yếu tố ngẫu nhiên và khả năng cho kết quả dự báo với độ chính xác cao hơn nên mô hình Logit được đánh giá là phù hợp nhất và được sử dụng phổ biến trong dự báo phân bổ nhu cầu đi lại ở cả Việt Nam và trên thế giới trong giai đoạn hiện nay. Mặc dù mô hình Logit với nguyên tắc tối đa hóa thỏa dụng được thừa nhận và sử dụng phổ biến trong dự báo phân bổ nhu cầu đi lại trên thế giới, thế nhưng với mỗi quốc gia, với mỗi loại hình đô thị lại có những đặc thù riêng với số lượng phương thức vận tải khác nhau và tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng tới nhu cầu đi lại cũng khác nhau cho nên mô hình Logit thường phải được điều chỉnh cho phù hợp với khu vực nghiên cứu. Những điều chỉnh này nhiều hay ít còn phụ thuộc vào những đánh giá về khoảng trống xuất hiện trong nghiên cứu.
5 1.3.2 Khoảng trống trong nghiên cứu Như vậy, thông qua các nghiên cứu về dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong và ngoài nước tác giả rút ra một số nhận xét sau: a. Đối với các nghiên cứu ngoài nước Các nghiên cứu ngoài nước đã nghiên cứu sâu về quy trình dự báo 4 bước nói chung và dự báo phân bổ nhu cầu đi lại nói riêng. Các nghiên cứu này đã làm rõ quy trình dự báo nhu cầu đi lại theo mô hình bốn bước, đồng thời thông qua các nghiên cứu thực tế để dần hoàn thiện hệ thống lý luận dự báo nhu cầu đi lại. Đối với dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải, mỗi công trình nghiên đều dựa trên việc phân tích các điều kiện cụ thể của từng lãnh thổ từ đó đưa ra những mô hình hay điều chỉnh những mô hình dự báo cho phù hợp. Về lý thuyết các nghiên cứu đều chỉ ra rất nhiều nhân tố ảnh hưởng tới hàm thỏa dụng, nhưng trong các nghiên cứu thực tế, đa số các nghiên cứu chỉ tập trung vào hai nhân tố là thời gian và chi phí đi lại mà chưa có minh chứng thực tiễn cho ảnh hưởng của các nhân tố còn lại. Mặt khác, mỗi quốc gia, mỗi vùng lãnh thổ lại có những đặc thù riêng nên những mô hình nghiên cứu ngoài nước chỉ có giá trị tham khảo chứ không thể áp dụng cứng nhắc trong dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong các đô thị ở Việt Nam. b. Đối với các nghiên cứu trong nước Các mô hình dự báo nhu cầu giao thông đô thị do các chuyên gia nước ngoài xây dựng dự báo tại các đô thị lớn ở Việt Nam cũng như các mô hình dự báo nhu cầu đi lại áp dụng trong các đề án quy hoạch giao thông đô thị do các chuyên gia trong nước tiến hành đều sử dụng phương pháp dự báo bốn bước. Các mô hình dự báo được xây dựng dựa trên các mô hình sẵn có và được điều chỉnh các tham số bằng các số liệu khảo sát giao thông. Đối với dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải, do kế thừa các mô hình sẵn có đã được nghiên cứu trên thế giới nên trong các nghiên cứu khi xây dựng hàm thỏa dụng các tác giả cũng chỉ nghiên cứu hai yếu tố là thời gian và chi phí đi lại là chủ yếu. Trên thực tế, với điều kiện cụ thể như ở Việt Nam, việc lựa chọn phương thức vận tải còn có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố nữa, chẳng hạn như thu nhập bình quân của người thực hiện chuyến đi hay cơ hội sử dụng phương tiện vận tải của họ. Đây chính là những yếu tố cần được nghiên cứu sâu hơn. Mặt khác, trong giai đoạn hiện nay, cả thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội đều đang dần hình thành các tuyến đường sắt trên cao, tuy nhiên, những nghiên cứu về mô hình phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong điều kiện xuất hiện phương thức vận tải mới chưa nhiều nên vấn đề này cũng cần phải được nghiên cứu sâu và toàn diện hơn. 1.3.3 Hướng nghiên cứu của đề tài Trên cơ sở những khoảng trống của nghiên cứu đã nêu ở mục 1.3.2, hướng nghiên cứu của đề tài sẽ tập trung giải quyết những vấn đề sau: - Phân tích những nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức
6 vận tải của người thực hiện chuyến đi để đánh giá xem ngoài yếu tố thời gian và chi phí, trong điều kiện cụ thể tại các đô thị ở Việt Nam, còn những yếu tố nào khác có thể tác động tới việc lựa chọn phương thức vận tải của họ. - Trên cơ sở phân tích nhân tố ảnh hưởng, xây dựng mô hình logit dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải hay mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi trong điều kiện xuất hiện phương thức vận tải mới là đường sắt trên cao cho thành phố Hồ Chí Minh. Câu hỏi nghiên cứu được đặt ra là: - Sự khác biệt về hình thức giữa các phương thức vận tải có ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn của người thực hiện chuyến đi không? - Thu nhập bình quân tháng của người thực hiện chuyến đi ảnh hưởng như thế nào tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải? - Tỷ lệ chi phí chuyến đi/thu nhập bình quân tháng của người thực hiện chuyến đi có ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của họ hay không? - Trên thực tế có những phương thức vận tải mà thời gian ngoài phương tiện rất lớn, vậy đây có phải là trờ ngại đối với người thực hiện chuyến đi khi ra quyết định lựa chọn phương thức vận tải không? - Sự sẵn có của các phương tiện cá nhân trong mỗi gia đình người thực hiện chuyến đi ảnh hưởng như thế nào tới quyết định lựa chọn của họ? - Trong trường hợp xuất hiện phương thức vận tải mới, liệu mô hình phân bổ nhu cầu đi lai cho các phương thức vận tải sẽ thay đổi như thế nảo? Kết luận chương 1 Dự báo nhu cầu đi lại nói chung và dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải ở đô thị nói riêng (dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi) là khâu quan trọng trong quá trình quy hoạch giao thông vận tải đô thị. Các nghiên cứu về dự báo trong lĩnh vực này có nhiều ở các nước trên thế giới, tuy nhiên mỗi quốc gia lại có những đặc điểm riêng về văn hóa, kinh tế xã hội, hệ thống giao thông vận tải … do vậy các mô hình dự báo áp dụng tại các quốc gia khác nhau khó áp dụng lẫn cho nhau. Chính vì vậy, khi nghiên cứu mô hình dự báo cần phải có những điều chỉnh thích hợp cho từng điều kiện, hoàn cảnh cụ thể. Để thực hiện được việc xây dựng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong các đô thị ở Việt Nam cần có sự nghiên cứu về các mô hình đã được áp dụng trên thế giới và ở chính Việt Nam để từ đó có thể đưa ra được những điều chỉnh, cải tiến mô hình hay xây dựng mô hình mới phù hợp. Chương 1 của luận án tập trung vào nghiên cứu một số công trình đã được thực hiện trên thế giới và ở Việt Nam có liên quan đến công tác dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong đô thị. Trên cơ sở đó, luận án chỉ ra những khoảng trống trong nghiên cứu còn có thể khai thác trong quá trình xây dựng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong các đô thị ở Việt Nam và đề xuất hướng nghiên cứu của luận án.
7 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI CHO CÁC PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI TRONG ĐÔ THỊ Trên cơ sở các phân tích và định hướng nghiên cứu trong chương 1, trước khi đi sâu vào nghiên cứu mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong đô thị, chương 2 sẽ làm rõ những cơ sở lý thuyết phục vụ cho quá trình nghiên cứu như lý thuyết về hành vi của người thực hiện chuyến đi và lý thuyết dự báo nhu cầu đi lại. 2.1 Hành vi của người thực hiện chuyến đi Nhu cầu đi lại là nhu cầu thứ phát bắt nguồn từ các nhu cầu khác trong cuộc sống của con người, chẳng hạn như để đi mua sắm, con người có nhu cầu di chuyển từ nhà đến các siêu thị hoặc trung tâm mua sắm. Dịch vụ vận tải được coi như một loại hàng hóa đặc biệt do đó hành vi sử dụng dịch vụ vận tải cũng được xem xét như hành vi tiêu dùng các loại hàng hóa hữu hình và người thực hiện chuyến đi có thể được gọi là người tiêu dùng vận tải. Có nhiều quan điểm khác nhau về hành vi tiêu dùng, nhưng khi phân tích hành vi tiêu dùng các nhà khoa học thường phân tích theo ba quan điểm, đó là: quan điểm tâm lý học, quan điểm marketing và quan điểm kinh tế. 2.1.1 Hành vi của người thực hiện chuyến đi trên quan điểm tâm lý học Hành vi lựa chọn phương tiện đi lại là một thể thống nhất gồm các yếu tố bên trong và bên ngoài có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Các yếu tố bên trong có thể hiểu đó là các đặc điểm cá nhân, đặc điểm tâm lý, sở thích của người tiêu dùng, các yếu tố bên ngoài là đặc điểm gia đình, môi trường sinh sống, hoạt động của người đó. 2.1.2 Hành vi người thực hiện chuyến đi trên quan điểm marketing Trên quan điểm Marketing, quá trình quyết định lựa chọn phương tiện đi lại của người thực hiện chuyến đi là một chuỗi các giai đoạn mà người thực hiện chuyến đi trải qua trong việc quyết định lựa chọn của mình. 2.1.3 Hành vi người thực hiện chuyến đi trên quan điểm kinh tế Theo quan điểm kinh tế, người thực hiện chuyến đi sẽ quyết định hành vi của mình nhằm mục đích tối đa hóa lợi ích hay tối đa hóa thỏa dụng của họ khi thực hiện hành vi này. 2.2 Lý thuyết về dự báo nhu cầu đi lại 2.2.1 Nhu cầu đi lại và vận tải hành khách đô thị Nhu cầu đi lại được hiểu là số lượng chuyến đi lớn nhất có thể của một người dân hoặc một nhóm dân cư hoặc một vùng, một khu vực trong một khoảng thời gian nhất định. Để thực hiện mong muốn đi lại của mình, con người sẽ chọn cho mình một phương thức phù hợp với hoàn cảnh cụ thể, có thể đi bộ, đi bằng phương tiện vận tải cá nhân hoặc đi bằng phương tiện vận tải công cộng. Để phục vụ cho công tác mô hình hóa sau này, luận án phân loại các nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải thành các nhóm: Người thực hiện chuyến đi và đặc điểm của người thực hiện chuyến đi; sự sẵn có của các phương thức vận tải thay thế nhau; đặc điểm kinh tế - kỹ thuật của các phương thức vận tải và các nguyên tắc ra quyết định của người thực hiện chuyến đi. 2.2.2 Phân tích và dự báo phân bổ nhu cầu đi lại đô thị
8 Các mô hình nhu cầu đi lại đô thị thường dựa vào các giả thuyết liên quan đến hành vi của người đi lại trong đô thị, điều này có được thông qua việc điều tra khảo sát thói quen của người dân. Phương pháp cơ bản để phân tích nhu cầu đi lại trong đô thị là các học thuyết về nhu cầu trong kinh tế vi mô. Trong đó, nguyên tắc về tối đa hóa thỏa dụng thường được sử dụng để phân tích sự lựa chọn chuyến đi của người thực hiện chuyến đi. Có hai cách tiếp cận để mô hình hóa nhu cầu đi lại đô thị, đó là: cách tiếp cận trực tiếp và tiếp cận mô hình lựa chọn cấu trúc liên tiếp (gián tiếp). Theo cách tiếp cận trực tiếp, mô hình hàm nhu cầu đi lại được xây dựng theo các nhân tố ảnh hưởng và số lượng chuyến đi được ước lượng hay dự báo trực tiếp từ mô hình này. Trong khi đó, cách tiếp cận mô hình gián tiếp thừa nhận có rất nhiều sự lựa chọn có thể của người thực hiện chuyến đi từ đó dẫn đến cấu trúc của một loạt các mô hình lựa chọn và sự phối hợp chúng để dự đoán tổng số chuyến đi với mục đích khác nhau. Kết luận chương 2 Quá trình lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi phụ thuộc vào nhiều yếu tố như đặc điểm của người thực hiện chuyến đi, đặc điểm của hệ thống giao thông và phương thức vận tải … Bên cạnh đó các tác động ngẫu nhiên cũng có thể làm thay đổi hoàn toàn phương án lựa chọn của họ. Để có thể xây dựng mô hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải hay mô hình phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi được tốt, trước khi đề xuất mô hình, cần thiết phải có những nghiên cứu về cơ sở lý thuyết của dự báo nhu cầu đi lại. Chương 2 của luận án phân tích hành vi của người thực hiện chuyến đi trên các quan điểm tâm lý học, marketing và kinh tế đồng thời làm rõ cơ sở lý thuyết của quá trình dự báo nhu cầu đi lại nói chung và dự báo lựa chọn phương thức vận tải cho người thực hiện chuyến đi nói riêng. Bên cạnh đó, chương 2 cũng đưa ra hai cách tiếp cận mô hình hóa nhu cầu đi lại và làm rõ quy trình dự báo nhu cầu đi lại theo mô hình bốn bước. Trên cơ sở những phân tích về hành vi lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi được mô tả trong chương 2, có thể thấy rằng dù tiếp cận theo quan điểm tâm lý học, quan điểm marketing hay quan điểm kinh tế thì quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi đều có điểm tương đồng. Đó chính là quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi đều chịu ảnh hưởng của một tập các nhân tố ảnh hưởng và người thực hiện chuyến đi sẽ lựa chọn phương thức vận tải theo cách mà họ cho là hợp lý nhất ứng với tập nhân tố ảnh hưởng đó. Trong hai cách tiếp cận mô hình hóa nhu cầu đi lại, như đã đánh giá trong mục 1.3.1, cách tiếp cận cấu trúc liên tiếp (tiêu biểu là phương pháp dự báo nhu cầu đi lại theo mô hình 4 bước) có ưu thế vượt trội so với cách tiếp cận trực tiếp. Bên cạnh đó, trong cách tiếp cận hành vi lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi theo quan điểm kinh tế, quyết định lựa chọn này được thực hiện thông qua việc đánh giá hàm thỏa dụng với nguyên tắc tối đa hóa thỏa dụng của
9 người thực hiện chuyến đi. Việc xây dựng hàm thỏa dụng cũng đơn giản và phù hợp với việc mô hình hóa sau này hơn là những đánh giá mang tính cảm tính có thể xuất hiện khi phân tích hành vi lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi theo quan điểm tâm lý học và quan điểm marketing. Chính vì vậy, phương pháp tiếp cận sự lựa chọn cấu trúc liên tiếp trong mô hình hóa nhu cầu đi lại dựa trên quan điểm kinh tế trong phân tích hành vi lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi được lựa chọn sử dụng trong các chương tiếp theo của đề tài. CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN Quá trình nghiên cứu thực hiện trong luận án được chia làm hai bước. Bước thứ nhất nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới việc ra quyết định lựa chọn phương thức vận tải cho mỗi chuyến đi của người thực hiện chuyến đi thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá để từ đó xác định rõ vị trí và tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng này. Trên cơ sở các kết luận về yếu tố ảnh hưởng ở bước đầu, bước thứ 2 lựa chọn mô hình dự báo và xây dựng khung lý thuyết về mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. 3.1 Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá 3.1.1 Khái quát về phương pháp phân tích nhân tố khám phá Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. 3.1.2 Quy trình nghiên cứu Nội dung và thực tế nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi trong đô thị được thực hiện qua ba giai đoạn là: (1) Nghiên cứu sơ bộ (2) Nghiên cứu thử nghiệm và (3) Nghiên cứu chính thức. Quy trình nghiên cứu được thực hiện trình tự theo các giai đoạn đã xác định trong thiết kế nghiên cứu để đảm bảo tính nhất quán, liên tục và kế thừa trong quá trình nghiên cứu. 3.1.3 Tổ chức điều tra và thu thập số liệu phục vụ công tác nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong các đô thị Theo định hướng nghiên cứu, bảng hỏi 40 câu được thiết kế với 13 thang đo, trong đó 12 thang đo nhằm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng và 1 thang đo quyết định lựa chọn của người thực hiện chuyến đi. Trong nghiên cứu đã sử dụng 800 phiếu điều tra cho thành phố Hồ Chí Minh. Đối tượng điều tra là những người thực hiện chuyến đi tại thành phố Hồ Chí Minh với độ tuổi từ 12 trở lên. Số liệu được thu thập theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo nơi cư trú. Tỷ lệ phiếu phát ra điều tra tỷ lệ với dân số các quận huyện của khu vực nghiên cứu. Các khảo sát được tiến hành trên cơ sở phỏng vấn hộ gia đình và phỏng vấn tại nơi làm việc.
10 3.1.4 Mô tả kết quả cuộc điều tra Trong số 775 người tham gia phỏng vấn (số phiếu còn lại sau khi loại bỏ các phiếu không hợp lệ), tỷ lệ nữ chiếm 48,8% tương ứng với 378 người và tỷ lệ nam chiếm 51,2% tương ứng với 397 người. Trong số các đối tượng tham gia khảo sát, nhóm 2 có độ tuổi từ 22 đến 45 chiếm tỷ trọng cao nhất (72.1%) tiếp đến là nhóm có độ tuổi dưới 21 đa phần là học sinh, sinh viên chiếm tỷ lệ 17,7%. Nhóm ngoài độ tuổi lao động (trên 60) chiếm 2,8%. 3.1.5 Xác định nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi Việc kiểm định độ tin cậy của thang đo đóng một vai trò rất quan trọng tới tính chính xác và phù hợp của kết quả nghiên cứu. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo như sau: Bảng 3. 8 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Hệ số Thang đo cho nhóm biến Biến bị loại Cronbach's Alpha Thời gian (TG) 0,758 Không Sở hữu bằng lái xe (BL) 0,694 Không Tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CPTN) 0,827 Không Chính sách của Chính phủ (CS) 0,770 CS3 Tuổi (T) 0,750 T3 Chi phí (CP) 0,779 Không Nghề nghiệp (NN) 0,708 Không Giới tính (GT) 0,785 GT3 Chất lượng phương thức (CL) 0,776 Không Thu nhập (TN) 0,758 Không Khoảng cách (KC) 0,747 Không Cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân (CH) 0,774 CH1 Quyết định lựa chọn (LC) 0.814 Không Như vậy, trong số 40 câu hỏi trong phần 2 của phiếu khảo sát các câu hỏi có mã CS3, T3, GT3 và CH1 bị loại còn các câu hỏi còn lại được sử dụng trong quá trình nghiên cứu. Độ tin cậy của các thang đo đều đảm bảo yêu cầu. Phân tích nhân tố khám phá được thực hiện trên cơ sở 32 biến sau khi loại bỏ các biến CS3, T3, GT3 và CH1. Các nhóm nhân tố được nhóm sau khi tiến hành xoay nhân tố vẫn giống như giả thiết ban đầu được đưa ra trong nghiên cứu. Bảng 3.13 Ký hiệu các nhân tố ảnh hưởng Tên nhân tố Ký hiệu Tên nhân tố Ký hiệu Giới tính GTI Chất lượng CL Thu nhập TN Khoảng cách KC Tuổi T Chính sách CS Tỷ lệ chi phí trên thu nhập CT Thời gian chuyến đi TG Nghề nghiệp NN Chi phí chuyến đi CP Sở hữu bằng lái xe SHBL Cơ hội sử dụng phương tiện CH
11 Với kết quả phân tích nhân tố ở trên, mô hình hồi quy tuyến tính đa nhân tố được xây dựng nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố tới quyết định lựa chọn của người thực hiện chuyến đi. Mô hình được xây dựng có dạng: (3. 3) Mô hình sau khi xử lý các khuyết tật có dạng: (3. 4) Kết quả trên cho thấy các nhân tố đã xác định trong định hướng nghiên cứu đều có tác động tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải. Tuy nhiên, số liệu được thu thập dựa trên bảng hỏi theo thang đo Liker 5 mức độ mới cho thấy tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng mà chưa chỉ rõ mức ảnh hưởng cụ thể của từng nhân tố trong điều kiện thực tế. Do đó, cần thiết phải xây dựng một mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại trên cơ sở số liệu mẫu lớn, được khảo sát thực tiễn và chi tiết hơn, nhằm khẳng định về mặt thực tiễn tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng cũng như chỉ rõ mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trong điều kiện thực tế cụ thể. Bộ số liệu điều tra về nhu cầu đi lại tại thành phố Hồ Chí Minh do công ty SUD khảo sát thỏa mãn các yêu cầu trên nên được lựa chọn sử dụng trong bước nghiên cứu tiếp theo. 3.2 Số liệu phục vụ dự báo phân bổ nhu cầu đi lại Số liệu điều tra do công ty SUD tiến hành trên cơ sở phỏng vấn hộ gia đình theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng được thực hiện vào đầu năm 2019 tại thành phố Hồ Chí Minh với 12432 người trên 6 tuổi tham gia khảo sát. Cơ cấu chuyến đi trong tổng số 43130 chuyến được khảo sát có thể mô tả như sau: a. Phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải Bảng 3. 19 Cơ cấu chuyến đi theo phương thức vận tải Phương thức Đi bộ Xe máy Xe đạp Ô tô Xe buýt Taxi Xe ôm Khác Tổng Số chuyến 4610 31214 2075 866 2251 1503 138 473 43130 (Chuyến) Tỷ lệ (%) 10.69 72.37 4.81 2.01 5.22 3.48 0.32 1.10 100.00 (Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của SUD) b. Phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải – mục đích đi lại Bảng 3. 20 Cơ cấu chuyến đi theo phương thức – mục đích (đơn vị: chuyến) PTVT MỤC ĐÍCH ĐI BỘ XE MÁY XE ĐẠP Ô TÔ XEBUÝT TAXI XE ÔM KHÁC TỔNG ĐI LÀM 630 7614 230 222 523 414 13 102 9748 ĐI HỌC 117 748 394 2 315 5 4 70 1655 VỀ NHÀ 1842 13811 960 365 1039 627 64 166 18874 ĐI ĂN 652 2583 103 95 23 164 10 14 3644 CÔNG VIỆC 9 159 4 18 4 4 3 49 250 VIỆC RIÊNG 127 559 28 18 57 24 6 4 823 XÃ HỘI 167 823 45 23 75 19 1 4 1157 MUA SẮM 477 2585 199 53 128 206 20 19 3687
12 KHÁC 589 2332 112 70 87 40 17 45 3292 TỔNG 4610 31214 2075 866 2251 1503 138 473 43130 (Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của SUD) 3.3 Lựa chọn mô hình dự báo 3.3.1 Đánh giá và lựa chọn dạng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải trong đô thị Ngày nay, đa số các nghiên cứu đều đi theo hướng tiếp cận rời rạc vì theo hướng này có nhiều thuận lợi hơn so với cách tiếp cận tổng thể trong việc mô hình hóa các hành vi ra quyết định của một nhóm những người thực hiện chuyến đi. Trên cơ sở những đánh giá này và phân tích ưu nhược điểm của các mô hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi trong quá khứ và hiện tại ở chương 1, mô hình logit đa thức có thể được coi là mô hình phù hợp cho việc dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. 3.3.2 Mô hình logit đa thức trong dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải (dự báo lựa chọn phương thức vận tải) Hồi quy logit đa thức (hay đa lựa chọn) là một phương pháp mở rộng hồi quy logit (ở đó biến phụ thuộc là biến nhị phân) thành các bài toán phân lớp. Trong đó, biến phụ thuộc là biến phân loại và có nhiều hơn hai kết quả rời rạc có thể (có nhiều hơn hai danh mục), các biến độc lập có giá trị thực, giá trị nhị phân hoặc có giá trị phân loại. Xác suất xảy ra một kết quả nào đó: ( ) (3. 26) ∑ Trong đó: là hàm thỏa dụng của kết quả j Cấu trúc hàm thỏa dụng Về hình thức, chúng ta có thể biểu diễn: (3.27) Trong đó: Uit : là thỏa dụng thực của phương án lựa chọn i đối với người thực hiện chuyến đi t. ,( ) : là phần thỏa dụng có thể quan sát (thỏa dụng hệ thống hay thỏa dụng tất định), phần này có thể quan sát và được ước lượng bởi nhà phân tích. có thể được biểu diễn là một hàm số của Xi và St hay: ( ) (3. 28) : là sai số hay phần thỏa dụng chưa biết đối với nhà phân tích. Do đó, mô hình thỏa dụng có thể biểu diễn: ( ) (3. 29) Đánh giá và lựa chọn nhân tố ảnh hưởng trong hàm thỏa dụng Với kết quả ước lượng mô hình trong mục 3.1.5 ta có thể sắp xếp các nhân tố ảnh hưởng theo thứ tự giảm dần về giá trị tuyệt đối của các tham số tương ứng, để đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng. Với kết quả trong bảng dưới đây các nhân tố ảnh hưởng có thể được chia làm 2 nhóm theo mức độ ảnh hưởng.
13 - Nhóm 1: nhóm nhân tố ảnh hưởng nhiều: - Nhóm 2: các nhân tố ảnh hưởng ít với các hệ số dao động trong khoảng từ 0,04 đến 0,07. Bảng 3.32 Thứ tự ảnh hưởng của các nhân tố TT Biến Hệ số TT Biến Hệ số 1 TG 0.191 7 NN 0.059 2 CP 0.184 8 T 0.057 3 CT 0.130 9 CS 0.056 4 TN 0.067 10 KC 0.054 5 CH 0.067 11 SHBL 0.050 6 CL 0.064 12 GTI 0.042 Trên cơ sở kết quả thu được về các yếu tố ảnh hưởng này, các nhân tố ảnh hưởng được tác giả lựa chọn sử dụng trong mô hình dự báo bao gồm: - Ba nhân tố thuộc nhóm 1: thời gian chuyến đi, chi phí chuyến đi và tỷ lệ chi phí trên thu nhập. - Hai nhân tố xếp đầu nhóm 2 là thu nhập và cơ hội sử dụng phương tiện vận tải cá nhân. Kết luận chương 3 Một mô hình dự báo nhu cầu đi lại nói chung và dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi nói riêng có tốt hay không phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó có hai yếu tố quan trọng quyết định sự thành công hay thất bại khi xây dựng mô hình là phương pháp nghiên cứu để xây dựng mô hình và bộ số liệu khảo sát phục vụ việc ước lượng tham số cho mô hình. Chương 3 giải quyết hai vấn đề trên bằng cách làm rõ phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong quá trình xây dựng mô hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi và cách thức thu thập, xử lý số liệu trong quá trình đó. Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng được thiết kế làm 3 giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu thử nghiệm và nghiên cứu chính thức với quy trình và thời gian thực hiện được mô tả rõ trong chương 3. Hai giai đoạn đầu nhằm hoàn thiện bộ câu hỏi điểu tra cũng như xác định các nhân tố có thể ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. Giai đoạn cuối thực hiện nhiệm vụ đánh giá, xác định các nhân tố ảnh hưởng chính thức tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. Kết quả phân tích nhân tố khám phá và kết quả ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bội cho thấy các nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi thành phố Hồ Chí Minh đúng như giả thiết dự kiến ban đầu trong nghiên cứu. Các biến quan sát được tách thành 12 nhân tố riêng biệt và mỗi nhân tố có ảnh hưởng khác nhau tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi thành phố Hồ Chí Minh. Bên cạnh đó, chương 3 cũng làm rõ phương pháp thu thập và xử lý số liệu phục vụ cho quá trình nghiên cứu. Bảng hỏi được xây dựng theo mục đích nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đã được định hướng trong luận án. Dựa vào số lượng các câu hỏi trong bảng hỏi và cơ sở lý thuyết thống kê, tác giả đưa ra quy mô mẫu và
14 cấu trúc mẫu cho quá trình khảo sát số liệu. Phương pháp khảo sát số liệu được thực hiện là phỏng vấn hộ gia đình và phỏng vấn tại nơi làm việc. Các số liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý bằng các phần mềm thống kê thông dụng như SPSS hay STATA. Trên cơ sở đánh giá về nhân tố ảnh hưởng, tác giả lựa chọn mô hình dự báo là mô hình logit đa thức và tiếp tục xây dựng khung lý thuyết cho mô hình logit đa thức xác định xác suất phân bổ nhu cầu đi lại. CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU DỰ BÁO PHÂN BỔ NHU CẦU ĐI LẠI CHO CÁC PHƯƠNG THỨC VẬN TẢI ỨNG DỤNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Trong chương 3, tác giả đã đánh giá, lựa chọn dạng mô hình dự báo và các nhân tố ảnh hưởng có thể sử dụng trong mô hình đồng thời xây dựng khung lý thuyết cho mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải ở đô thị. Tuy nhiên, mô hình này cần có kiểm chứng để đảm bảo có khả năng ứng dụng trong thực tiễn. Do vậy, ở chương 4, tác giả sử dụng bộ số liệu mẫu lớn do công ty SUD khảo sát tại thành phố Hồ Chí Minh làm đại diện nhằm kiểm chứng về mặt thực tiễn mô hình Logit đa thức đã được lựa chọn trong chương 3 cũng như các giả thiết đã nêu ra trong nghiên cứu. 4.1 Giới thiệu về khu vực nghiên cứu 4.1.1 Tình hình phát triển kinh tế - xã hội thành phố Hồ Chí Minh Với trên 8,2 triệu cư dân sinh sống trên địa bàn và đóng góp trên 20% GDP quốc gia, thành phố Hồ Chí Minh được xem là đô thị lớn và phát triển nhất nước, vượt trên cả thủ đô Hà Nội. Theo kết quả dự báo dân số, dân số thành phố Hồ Chí Minh sẽ tiếp tục gia tăng và ước tính đạt khoảng 9,2 triệu người vào năm 2020 đến 10 triệu người năm 2025. 4.1.2 Các vấn đề giao thông vận tải a. Năng lực cung ứng của hệ thống hạ tầng giao thông còn hạn chế b. Gia tăng sở hữu và sử dụng phương tiện cơ giới c. Ùn tắc giao thông nghiêm trọng d. Hiệu quả sử dụng VTHKCC thấp 4.2 Xây dựng mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải tại thành phố Hồ Chí Minh Mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi tại thành phố Hồ Chí Minh được xây dựng trên cơ sở kế thừa các mô hình đã nghiên cứu trước đây sau đó được điều chỉnh cho phù hợp với thực trạng nhu cầu đi lại tại thành phố Hồ Chí Minh có tính đến sự xuất hiện của phương thức vận tải mới là đường sắt trên cao (METRO). Luận án khai thác bộ số liệu điều tra mẫu lớn do công ty SUD khảo sát và mô hình được giới hạn về số lượng các nhân tố ảnh hưởng dựa trên các số liệu về các nhân tố ảnh hưởng đã được khảo sát thực tế, bên cạnh đó, do kết hợp giữa số liệu khảo sát thực tế và số liệu khảo sát giả định (số liệu khảo sát giả định chỉ tiến hành với chuyến đi cơ bản từ nhà) với mục đích nghiên cứu trường hợp xuất hiện
15 phương thức vận tải mới là đường sắt trên cao nên mô hình xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi thành phố Hồ Chí Minh tiếp tục được giới hạn chỉ với các chuyến đi cơ bản từ nhà. 4.2.1 Dạng mô hình dự báo Mô hình được đề xuất là mô hình logit đa thức có dạng như sau: ( ) (4. 1) ∑ Trong đó: + ( ): Xác suất người thực hiện chuyến đi i chọn phương thức j. + : Hàm thỏa dụng của cá nhân i đối với phương thức j. + k: số loại phương thức vận tải. + e: Cơ số tự nhiên. + - là hàm thỏa dụng có thể quan sát được - : yếu tố ngẫu nhiên. 4.2.2 Cách tiếp cận mô hình dự báo Như đã đề xuất trong mục 3.2.2, các biến dự kiến sử dụng trong nghiên cứu bao gồm: - CH: mô tả cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân - TG: thời gian chuyến đi, thời gian chuyến đi có thể tách thành thời gian trên phương tiện (TGT) và thời gian ngoài phương tiện (TGN) - TNT: tỷ lệ thời gian ngoài phương tiện trên tổng thời gian chuyến đi - CP: chi phí cho chuyến đi - TN: thu nhập bình quân tháng - LTN: logarit tự nhiên của thu nhập (đây là một dạng biến đổi của TN nhằm cải thiện mô hình nếu có thể) - CT: tỷ lệ chi phí chuyến đi trên thu nhập bình quân tháng 4.2.3. Xây dựng mô hình dự báo Quá trình xây dựng và cải tiến mô hình được bắt đầu với mô hình thông dụng thường được sử dụng trong nghiên cứu lựa chọn phương thức vận tải với hai biến độc lập quen thuộc là thời gian chuyến đi và chi phí chuyến đi. Sau đó các biến điều chỉnh được bổ sung vào mô hình nhằm thu được mô hình phù hợp nhất với bộ số liệu được sử dụng, bao gồm cả sự phù hợp về mặt thống kê và tương thích với lý thuyết về hành vi lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. Từ các điều chỉnh này mô hình MH5 được lựa chọn sử dụng trong nghiên cứu. Hàm thỏa dụng trong mô hình có dạng: (4. 7) Kết quả ước lượng mô hình MH5 được thể hiện trong bảng 4.17. Mô hình MH5 được mở rộng trong trường hợp nghiên cứu lựa chọn phương thức vận tải khi có sự xuất hiện của đường sắt trên cao (METRO), các số liệu khảo sát sử dụng để ước lượng mô hình MH5 được kết hợp với số liệu khảo sát giả định
16 được thu thập trong cùng cuộc khảo sát đó cho kết quả ước lượng mô hình trong trường hợp có METRO (mô hình MHMETRO) như bảng 4.19. Bảng 4. 17 Kết quả ước lượng mô hình MH5 Alternative-specific conditional logit Number of obs = 99456 Case variable: IDtrip Number of cases = 12432 Alternative variable: PHUONGTHUC Alts per case: min = 8 avg = 8.0 max = 8 Wald chi2(18) = 3505.28 Log likelihood = -8211.3603 Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ LC | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- PHUONGTHUC | TGT | -.181658 .0051602 -35.20 0.000 -.1917719 -.1715442 TGN | -1.451482 .057328 -25.32 0.000 -1.563843 -1.339122 CP | -.0063868 .0014072 -4.54 0.000 -.0091449 -.0036287 CT | -11.24384 1.808351 -6.22 0.000 -14.78815 -7.699542 -------------+---------------------------------------------------------------- DIBO | CH | -2.345925 .2077353 -11.29 0.000 -2.753079 -1.938772 TN | -.0000186 .00002 -0.93 0.351 -.0000579 .0000206 _cons | 3.960927 .1870932 21.17 0.000 3.594231 4.327622 -------------+---------------------------------------------------------------- KHAC | CH | .1419767 .3492539 0.41 0.684 -.5425483 .8265016 TN | -.0001332 .0000341 -3.91 0.000 -.0002 -.0000663 _cons | -2.85582 .3178801 -8.98 0.000 -3.478854 -2.232787 -------------+---------------------------------------------------------------- OTO | CH | 3.511957 .2668024 13.16 0.000 2.989034 4.03488 TN | .000371 .000018 20.63 0.000 .0003357 .0004062 _cons | -9.067827 .3458089 -26.22 0.000 -9.7456 -8.390054 -------------+---------------------------------------------------------------- TAXI | CH | -2.417663 .1765795 -13.69 0.000 -2.763752 -2.071574 TN | 9.68e-06 .0000208 0.46 0.642 -.0000311 .0000505 _cons | .6284157 .1792199 3.51 0.000 .2771511 .9796802 -------------+---------------------------------------------------------------- XEBUS | CH | -1.961617 .1933294 -10.15 0.000 -2.340536 -1.582698 TN | -.0001344 .0000201 -6.70 0.000 -.0001737 -.000095 _cons | 43.5422 1.743117 24.98 0.000 40.12575 46.95865 -------------+---------------------------------------------------------------- XEDAP | CH | 1.040565 .1795437 5.80 0.000 .6886662 1.392465 TN | -.0004381 .0000213 -20.61 0.000 -.0004798 -.0003965 _cons | -.5753208 .1650979 -3.48 0.000 -.8989067 -.2517349 -------------+---------------------------------------------------------------- XEMAY | (base alternative) -------------+---------------------------------------------------------------- XEOM | CH | -4.781718 .7377538 -6.48 0.000 -6.227689 -3.335747 TN | -.0003077 .0001048 -2.93 0.003 -.0005131 -.0001022 _cons | -.6394166 .5492362 -1.16 0.244 -1.7159 .4370667 ------------------------------------------------------------------------------
17 Bảng 4. 19 Kết quả ước lượng mô hình MHMETRO Alternative-specific conditional logit Number of obs = 111888 Case variable: IDtrip Number of cases = 12432 Alternative variable: PHUONGTHUC Alts per case: min = 9 avg = 9.0 max = 9 Wald chi2(20) = 3872.82 Log likelihood = -12978.62 Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ LC | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- PHUONGTHUC | TGT | -.1168913 .0029462 -39.68 0.000 -.1226657 -.111117 TGN | -1.276916 .0650528 -19.63 0.000 -1.404417 -1.149415 CP | -.0396926 .0022326 -17.78 0.000 -.0440684 -.0353167 CT | -6.05722 1.267129 -4.78 0.000 -8.540748 -3.573692 -------------+---------------------------------------------------------------- DIBO | CH | -2.516121 .1986517 -12.67 0.000 -2.905471 -2.126771 TN | -.0000265 .000019 -1.39 0.164 -.0000637 .0000108 _cons | 2.966935 .1671368 17.75 0.000 2.639353 3.294517 -------------+---------------------------------------------------------------- KHAC | CH | .0920553 .3824375 0.24 0.810 -.6575084 .8416189 TN | -.0002004 .0000387 -5.17 0.000 -.0002763 -.0001245 _cons | -2.894652 .3486402 -8.30 0.000 -3.577974 -2.211329 -------------+---------------------------------------------------------------- METRO | CH | -.499287 .0962334 -5.19 0.000 -.687901 -.3106729 TN | 3.51e-06 8.72e-06 0.40 0.687 -.0000136 .0000206 _cons | 11.75996 .6581428 17.87 0.000 10.47003 13.0499 -------------+---------------------------------------------------------------- OTO | CH | 3.017437 .2623291 11.50 0.000 2.503282 3.531593 TN | .0002155 .0000142 15.19 0.000 .0001877 .0002433 _cons | -7.533833 .3123855 -24.12 0.000 -8.146098 -6.921569 -------------+---------------------------------------------------------------- TAXI | CH | -2.242785 .1951894 -11.49 0.000 -2.62535 -1.860221 TN | .0000587 .000018 3.27 0.001 .0000235 .0000939 _cons | 1.293522 .1791986 7.22 0.000 .9422993 1.644745 -------------+---------------------------------------------------------------- XEBUS | CH | -2.116661 .2180381 -9.71 0.000 -2.544008 -1.689314 TN | -.0002002 .0000238 -8.40 0.000 -.000247 -.0001535 _cons | 38.34651 1.971912 19.45 0.000 34.48164 42.21139 -------------+---------------------------------------------------------------- XEDAP | CH | .7784058 .1852237 4.20 0.000 .4153741 1.141437 TN | -.0004706 .0000224 -21.02 0.000 -.0005144 -.0004267 _cons | -.7091006 .1701822 -4.17 0.000 -1.042652 -.3755496 -------------+---------------------------------------------------------------- XEMAY | (base alternative) -------------+---------------------------------------------------------------- XEOM | CH | -4.736579 .7929821 -5.97 0.000 -6.290795 -3.182363 TN | -.000229 .0001044 -2.19 0.028 -.0004336 -.0000244 _cons | .0113391 .5564947 0.02 0.984 -1.079371 1.102049 ------------------------------------------------------------------------------ 4.3 Bàn luận về kết quả 4.3.1 Tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng Thời gian chuyến đi là yếu tố ảnh hưởng quan trọng nhất tới quyết định lựa chọn phương thức đi lại của người thực hiện chuyến đi, tiếp đến là chi phí chuyến đi và tỷ lệ chi phí trên thu nhập.
18 4.3.2 Ảnh hưởng của các nhân tố a. Ảnh hưởng của thời gian trên phương tiện Bảng 4.21 Kết quả phân tích biến động cận biên của thời gian trên phương tiện Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY -0.025364 0.000622 -40.76 0.000 METRO -0.021995 0.000572 -38.44 0.000 XEBUÝT -0.002694 0.000195 -13.79 0.000 XE ĐẠP -0.002264 0.000165 -13.75 0.000 KHÁC -0.001065 0.000115 -9.24 0.000 TAXI -0.000813 0.000096 -8.43 0.000 Ô TÔ -0.000696 0.000082 -8.48 0.000 ĐI BỘ -0.000124 0.000014 -8.60 0.000 XE ÔM -0.000040 - - - Kết quả chỉ rõ khi thời gian trên phương tiện tăng thì xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm. Số liệu cũng cho thấy khi thời gian trên phương tiện thay đổi thì tác động tới việc lựa chọn các phương thức vận tải, trong đó tác động mạnh nhất tới việc lựa chọn xe máy, sau đó đến lựa chọn phương thức mới là đường sắt trên cao. b. Ảnh hưởng của thời gian ngoài phương tiện Các kết quả đều mang dấu âm chỉ rõ khi thời gian ngoài phương tiện tăng thì xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm. Số liệu cũng cho thấy khi thời gian ngoài phương tiện thay đổi thì tác động tới việc lựa chọn các phương thức vận tải, trong đó tác động mạnh nhất tới việc lựa chọn xe máy, sau đó đến lựa chọn xe buýt, xe đạp và phương thức mới là đường sắt trên cao. Bảng 4.22 Kết quả phân tích biến động cận biên của thời gian ngoài phương tiện Phương thức Thay đổi xác suất Sai số chuẩn Thống kê Z P>Z XE MÁY -0.277073 0.014213 -19.49 0.000 XEBUÝT -0.029424 0.002305 -12.77 0.000 XE ĐẠP -0.024733 0.002181 -11.34 0.000 METRO -0.021995 0.000572 -38.44 0.000 KHÁC -0.011638 0.001366 -8.52 0.000 TAXI -0.008878 0.001133 -7.83 0.000 Ô TÔ -0.007606 0.000965 -7.88 0.000 ĐI BỘ -0.001356 0.000201 -6.73 0.000 XE ÔM -0.000442 - - - c. Ảnh hưởng của chi phí chuyến đi Số liệu cho thấy ảnh hưởng của chi phí chuyến đi tác động lớn nhất tới việc lựa chọn xe máy, sau đó tới đường sắt trên cao. Các phương thức khác đều chịu ảnh hưởng của chi phí nhưng ảnh hưởng nhỏ. Các kết quả biến động xác suất đều mang dấu âm phù hợp với lý thuyết nghĩa là khi phi phí chuyến đi tăng thì xác suất lựa chọn phương thức vận tải sẽ giảm xuống.