nghiên cứu xem xétcác yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn cách thức đi lại của người dân

L I CAM OAN
Tác gi xin cam đoan lu n v n t t nghi p này là do t b n thân th c hi n và không sao
chép các công trình nghiên c u c a ng

i khác đ làm s n ph m c a riêng mình. Các

s li u và k t lu n nghiên c u trình bày trong lu n v n ch a t ng đ

c công b

nghiên c u khác. Các thông tin th c p s d ng trong lu n v n là có ngu n g c và đ

các
c

trích d n rõ ràng. Tác gi hoàn toàn ch u trách nhi m v tính xác th c và nguyên b n
c a lu n v n.

H c viên

Nguy n Thanh S n


M CL C

TRANG PH BÌA
L I CAM OAN
M CL C
DANH M C CÁC B NG BI U
DANH M C CÁC HÌNH V VẨ
CH

TH

NG 1: GI I THI U .................................................................................. 1

1.1. LÝ DO NGHIÊN C U................................................................................. 1
1.2. M C TIÊU NGHIÊN C U ......................................................................... 2
1.3. PH M VI VÀ
CH

IT

NG NGHIÊN C U .............................................. 2

NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T VÀ CÁC NGHIÊN C U TH C

NGHI M................................................................................................................. 3
2.1. T NG QUAN LÝ THUY T ........................................................................ 3
2.1.1. Thuy t l a ch n h p lý ............................................................................. 9
2.1.2. Lý thuy t đ c tính giá tr c a Lancaster ................................................. 10
2.1.3. Lý thuy t RUM ....................................................................................... 11
2.2. M T S NGHIÊN C U TH C NGHI M LIÊN QUAN ........................ 20
2.2.1. M t s nghiên c u ngoài n
2.2.2. Nghiên c u trong n
CH

NG 3: PH

c ............................................................... 21

c ........................................................................... 27

NG PHÁP LU N NGHIÊN C U................................... 30

3.1. KHUNG PHÂN TÍCH NGHIÊN C U ...................................................... 30
3.2. THI T K THÍ NGHI M .......................................................................... 31
3.3. MÔ HÌNH KINH T L
3.4. D
CH

NG ................................................................... 35

LI U NGHIÊN C U........................................................................... 37

NG 04: K T QU PHÂN TÍCH ........................................................... 41


4.1. TH NG KÊ MÔ T ..................................................................................... 41
4.2. MÔ HÌNH H I QUY .................................................................................. 47
4.2.1. K t qu mô hình h i quy chu n .............................................................. 47
4.2.2. K t qu mô hình h i quy t ng quát ........................................................ 48
4.2.3. Xác su t l a ch n tàu đi n ng m ............................................................ 53
4.3. M C S N LÒNG TR ............................................................................... 55
4.4. K T LU N ................................................................................................... 57
CH

NG 05: M T S

HÀM Ý CHÍNH SÁCH ............................................ 58

5.1. B I C NH CHÍNH SÁCH ........................................................................ 58
5.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH .............................................................................. 62
5.3. H N CH C A

TÀI............................................................................ 63

DANH M C TÀI LI U THAM KH O
PH L C 01. B NG CÂU H I PH NG V N CÁ NHÂN
PH L C 02. K T QU H I QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT
CHU N
PH L C 03. K T QU H I QUY MÔ HÌNH CONDITIONAL LOGIT
T NG QUÁT
PH L C 04. M C S N LÒNG TR CHO CÁC THU C TệNH PH
TI N

NG


DANH M C CÁC B NG BI U
B ng 2.1. S khác nhau trong cách l y m u c a ba ph
B ng 3.1.

ng pháp l a ch n .................. 6

nh ngh a các bi n trong mô hình……………………………………….34

B ng 3.2. B ng câu h i ph ng v n m u……………………………………………..39
B ng 4.1. Th ng kê mô t gi i tính, đ tu i, thu nh p, s n m đi h c ........................ 42
B ng 4.2. M t s đ c đi m cá nhân trong m u ............................................................ 45
B ng 4.3. H s

cl

ng cho s thích c a ng

i dân đ i v i vi c ch n ph

ng ti n

đi l i b ng mô hình CL chu n ....................................................................... 47
B ng 4.4. H s

cl

ng cho s thích c a ng

i dân đ i v i vi c ch n ph

ng ti n

đi l i b ng mô hình CL t ng quát .................................................................. 49
B ng 4.5. So sánh đ phù h p c a mô hình CL chu n và CL t ng quát...................... 52
B ng 4.6. T l cá nhân chuy n sang s d ng tàu đi n ng m...................................... 53
B ng 4.7.

cl

ng m c s n lòng tr và Krinsky - Robb kho ng tin c y 95% ......... 56

B ng 5.1. Các tuy n Metro d đ nh xây d ng t i thành ph H Chí Minh ................. 59

DANH M C CÁC HÌNH V VẨ

TH

Hình 2.1. Các nhánh c a lý thuy t xác su t l a ch n................................................... 13
Hình 3.1. Khung phân tích c a mô hình l a ch n r i r c……………………………30
Hình 3.2. Các thu c tính c a t ng giai đo n đi l i ....................................................... 32
Hình 4.1. Phân b đ tu i trong m u............................................................................ 43
Hình 4.2. Phân ph i thu nh p trong m u ...................................................................... 44
Hình 4.3. Thu nh p trung bình theo trình đ giáo d c ................................................. 44
Hình 4.4. T l t n su t c a các m c đích đi l i c a cá nhân ....................................... 46
Hình 4.5. Xác su t ch n s d ng tàu đi n ng m theo các m c giá đ nh theo mô hình
Conditional logit chu n ................................................................................. 54
Hình 4.6. Xác su t ch n s d ng tàu đi n ng m theo các m c giá đ nh theo mô hình
Conditional logit t ng quát ............................................................................ 55


1

CH

NG 1: GI I THI U

1.1. LÝ DO NGHIÊN C U
Tình tr ng k t xe, tai n n giao thông, và ô nhi m môi tr
ph

ng do khí th i c a các

ng ti n giao thông là nh ng v n đ mà h u h t các qu c gia đang phát tri n

Châu Á ph i đ i m t, trong đó có Vi t Nam. Vì c s h t ng giao thông đô th ch a
phát tri n b t k p v i s l
xe tr nên nghiêm tr ng

ng ph

ng ti n cá nhân t ng nhanh đư làm tình tr ng k t

hai đô th l n Hà N i và TP.HCM.

i v i TP.HCM, theo

s li u đi u tra c a T ng c c th ng kê: dân s c a thành ph đ n n m 2013 vào
kho ng 8 tri u dân1. Bên c nh đó, s l

ng xe máy và ô tô đư t ng g p 5 l n t 2000-

2011, và tính đ n h t n m 2013 đư t ng thêm 15% so v i n m 2010 nh ng t l đ t
dành cho giao thông kho ng 7,8% th p h n so v i các n
25%)2. H th ng xe buýt công c ng đ

c trên th gi i (kho ng 20-

c xây d ng v i k v ng gi m áp l c lên h

th ng giao thông c a thành ph , nh ng trên th c t t l ng
này r t ít kho ng 5% vào n m 2009. Trong khi đó, ng

các ph

i s d ng ph

ng ti n

i dân v n ch n đi l i b ng

ng ti n cá nhân mà b ng xe máy là ch y u.

Trong th i gian g n đây, d án đ
và k v ng c a chính quy n đ a ph
và k t xe. D án đ

ng s t đô th nh n đ
ng, s là h

c r t nhi u s quan tâm

ng gi i quy t cho tình tr ng ùn t c

ng s t đô th bao g m sáu tuy n s đ

c tri n khai d

i hình

th c BOT ho c PPP. Nh ng m t câu h i đ t ra là sau khi hoàn thành d án: ng

i

dân s s d ng tàu đi n thay cho các ph

ng ti n khác hay v n s d ng các ph

ti n cá nhân là cách th c đi l i ch y u.

i u này đòi h i c n m t nghiên c u xem

xét các y u t tác đ ng đ n quy t đ nh l a ch n cách th c đi l i c a ng

ng

i dân và tính

Theo k t qu “ i u tra bi n đ ng dân s và k ho ch hóa gia đình th i đi m 1/4/2003. Các k t qu ch
y u” c a T ng c c th ng kê Vi t Nam công b vào tháng 12 n m 2013.
2
Ngu n: Bài vi t: “Ch ng k t xe Hà N i và Thành Ph
H Chí Minh” c a V Thành T Anh và
Hoàng Ph ng, Ch ng trình gi ng d y Kinh t Fulbright, ngày
7 tháng 1 n m 2013.
1


2

xác su t ch n s d ng. K t qu c a nghiên c u s cung c p các đánh giá v các y u
t tác đ ng đ n s l a ch n c a ng

i dân. Bên c nh đó, nghiên c u còn đ a ra các

hàm ý trong quá trình xây d ng chính sách phát tri n giao thông đô th trong th i gian
t i.
1.2. M C TIÊU NGHIÊN C U
Nghiên c u này t p trung phân tích hành vi l a ch n ph
tàu đi n ng m c a ng

i có nhu c u đi l i, đ ng th i nghiên c u nh ng y u t tác

đ ng đ n quy t đ nh ch n ph

ng ti n đi l i c a ng

1.3. PH M VI VẨ

NG NGHIÊN C U

Nghiên c u đ

ng ti n đi l i, c th là

IT

i dân t i TP.HCM.

c ti n hành v i ph m vi nghiên c u đ

c l a ch n th c hi n t i

TP.HCM, đ i v i các cá nhân. Nghiên c u d a trên hai lý thuy t n n c b n cho vi c
mô hình hóa s l a ch n, đó là: lỦ thuy t các đ c tính c a giá tr do Lancaster xây
d ng, lý thuy t Random Utility Theory (RUT) và các nghiên c u th c nghi m có liên
quan đ xây d ng khung phân tích ậ s đ
Ch

ng 2. Ti p đó, Ch

c nghiên c u th o lu n chi ti t trong

ng 3 s th o lu n ph

ng pháp lu n cho nghiên c u này,

cách thi t k nghiên c u và thi t k b ng câu h i đi u tra chi ti t s đ

c gi i thi u.


3

CH

NG 2: T NG QUAN LÝ THUY T VÀ CÁC NGHIÊN
C U TH C NGHI M

2.1. T NG QUAN LÝ THUY T
Khi tóm l

c v l ch s

hình thành lý thuy t l a ch n trong kinh t h c,

McFadden (2001) trong bài vi t có t a đ “Economic Choice”, đư đ c p: Lý thuy t
kinh t h c c đi n cho r ng ng

i tiêu dùng tìm ki m vi c t i đa hóa s thích c a

chính h và s thích th hi n qua s khác bi t trong các quy t đ nh. S h p lý trong
hành vi c a ng

i tiêu dùng đ

c di n gi i theo ngh a r t đ c tr ng b i John Hicks

và Paul Samuelson v s hoàn h o. S hoàn h o đ
thích c a cá nhân đ

c hai tác gi nêu ra hàm ý s

c xem là n đ nh, t nhiên mà có. Các nhà kinh t h c đư xem

xét đ n s khác bi t v s thích, nh ng s ph c t p đư đ
c u th c nghi m v c u th tr

ng. Ng

c b qua trong các nghiên

i tiêu dùng có nh ng s thích đ

c đ i di n

b i m t hàm h u d ng U(x) v i m t véc-t x c a các m c đ tiêu dùng cho nh ng
hàng hóa khác nhau đ t i đa hóa hàm h u d ng này, d

i s ràng bu c ngân sách:

, trong đó p là m t véc-t giá và a là thu nh p c a cá nhân, nh v y hàm c u
). Khi đ

lúc này s tr thành:
nhi u đ

c áp d ng nghiên c u th tr

c thêm vào hàm c u đ tính toán s khác bi t trong d li u quan sát,
. Ph n nhi u đư đ

c di n gi i nh là sai s c a x, ho c có th t nh ng

sai l m trong vi c t i u hóa c a ng
ph i mang nh ng ràng bu c đ
chung, các nhà kinh t h c tr

i tiêu dùng. Ch có hàm c u đ i di n d(a,p) m i

c đ a ra trong lỦ thuy t ng

i v tiêu dùng. Nhìn

c nh ng n m 1960 s d ng lý thuy t ng

nh là m t công c l p lu n, đ khám phá nh ng tính ch t c a các ph
th tr

ng, m t ph n

ng và các chính sách kinh t liên quan. Khi lý thuy t v ng

i tiêu dùng
ng án t ch c

i tiêu dùng đ

c

áp d ng trong nghiên c u th c nghi m d a vào các c p đ d li u khác nhau, có th
theo góc đ c a m t th tr
này th
ng

ng nh t đ nh ho c góc đ m t qu c gia. Các nghiên c u

ng phát tri n d a trên các gi i h n c a m t ch th đ i di n nh t đ nh (ví d ,

i tiêu dùng ho c doanh nghi p), v i cách nhìn nh n nh ng hành vi c a các ch


4

th đ i di n mang tính ph quát trong th tr

ng đ

c nghiên c u. Khi các quan sát

b sai l ch theo nh ng hàm ý trong lý thuy t v ch th đ i di n thì các khác bi t đó
s đ

c nhà nghiên c u tính toán vào m t ph n nhi u và sai s đo l

và không xem đó là các y u t không quan sát đ

ng c a d li u,

c trong ho c khác bi t qua các cá

nhân đ i di n.
Trong nh ng n m 1960, s gia t ng các d li u kh o sát hành vi cá nhân và s
c i ti n nhanh chóng c a máy tính cá nhân đư giúp các nhà nghiên c u phân tích đ

c

nh ng d li u này, t p trung ch y u vào s khác bi t trong nhu c u c a các cá nhân.
Vi c mô hình hóa và gi i thích s khác bi t gi a các cá nhân tr nên quan tr ng nh
m t ph n c a lý thuy t ng

i tiêu dùng.

i u này đ c bi t rõ ràng đ i v i l a ch n

r i r c, ví d nh trong l a ch n cách th c đi l i ho c ngh nghi p. Nh ng gi i pháp
cho v n đ nêu trên đư đ a đ n nh ng công c phân tích kinh t l

ng vi mô v hành

vi l a ch n nh hi n nay. Ngu n g c c a k thu t l a ch n b t ngu n t nh ng nghiên
c u trong ngành tâm lý h c nh ng ch a th áp d ng vào nghiên c u th tr
hành vi c a ng

ng và

i tiêu dùng trong l nh v c kinh t h c. Vào n m 1960, Jacob

Marschak đư đ a lý thuy t trong nghiên tâm lý h c c a Thurstone vào các mô hình
kinh t , b ng cách di n gi i nh ng kích thích v m t tâm lý theo các khái ni m c a
kinh t h c, v i xác su t vi c l a ch n đ t i đa hóa h u d ng mà b n thân nó ch a
đ ng các y u t ng u nhiên (Kjær, 2005). Marschak g i đó là mô hình t i đa hóa h u
d ng ng u nhiên (Random Utility Maximization, RUM).
đo l

ng giá tr kinh t , có hai cách ti p c n đ

c a Kjær (2005), Bateman và c ng s (2002): Ph
Preference Method) và ph
Trong đó, các ph
ph

c trình bày trong nghiên c u

ng pháp ti t l s thích (Revealed

ng pháp phát bi u s thích (Stated Preference Method).

ng pháp có liên quan đ n phát bi u s thích bao g m hai lo i:

ng pháp đánh giá ng u nhiên (Contingent valuation method, CVM) và ph

ng

pháp thí nghi m l a ch n r i r c (Discrete choice experiment, DCE).
S ra đ i c a lý thuy t RUM, cùng s phát tri n nhanh c a các k thu t kinh t
l

ng đư giúp cho các ph

ng pháp liên quan đ n l a ch n trong nghiên c u kinh t


5

tr nên h u ích, và có kh n ng áp d ng ph bi n trong các nghiên c u th c nghi m.
Nh ng quan tr ng nh t, lý thuy t RUM đư cung c p đ
quan sát đ
c u th tr

c c a ng
ng, ph

c m i liên h gi a hành vi

i tiêu dùng v i lý thuy t kinh t h c. Trong l nh v c nghiên

ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c đ

c m t s nhà nghiên c u

g i v i cái tên là k thu t phân tích k t h p (Conjoint analysis, CA), đ
trong nghiên c u c a Green và Srinivasan (1978). Ph
đóng vai trò quan tr ng trong d đoán và hi u đ

cđ c p

ng pháp phân tích k t h p

c quy t đ nh c a ng

i tiêu dùng

thông qua nh ng phân tích d a trên thu c tính s n ph m. Tuy nhiên, c m t phân tích
k t h p không còn đ

c s d ng r ng trong nghiên c u kinh t sau này, mà đ

c

thay th b i các k thu t có giá tr h n d a trên n n t ng lý thuy t v s ng u nhiên
trong h u d ng (Random Utility Theory, RUT) (Louviere và công s , 2000;
Louviere, 2001; Louviere và công s , 2010) c ng chính là RUM mà nghiên c u s

th o lu n chi ti t h n trong nh ng ph n k ti p. Trong các nghiên c u kinh t h c
môi tr

ng, k thu t có liên quan đ n l a ch n th

ng đ

c g i là thí nghi m s l a

ch n (Choice Experiment, CE) ho c mô hình hóa l a ch n (Choice Modelling, CM).
Các nhà kinh t h c đư chia các k thu t liên quan đ n l a ch n thành ba nhóm,
bao g m: (1) Thí nghi m s l a ch n r i r c; (2) S p x p ng u nhiên; (3) X p h ng
ng u nhiên. Cách phân lo i d a trên s khác nhau v các gi đ nh lý thuy t, ph

ng

pháp phân tích và ti n trình th c hi n thí nghi m (Bateman và c ng s , 2002; Blamey
và c ng s , 2002; Louviere và c ng s , 2000). Cách thi t k các ph
b n là gi ng nhau cho m i k thu t và đáp viên ph i đ a ra đ
v i m t t p các ph
t

án đư đ

c s thích khi đ i m t

ng án đ y đ và h u h n v i các thu c tính khác nhau c a đ i

ng. Các gi đ nh lý thuy t c a ba ph

h c phúc l i.

ng án ch n c

i v i ph

ng pháp đ u phù h p v i lý thuy t kinh t

ng pháp DCE yêu c u đáp viên ch n m t trong các ph

c đ a ra, nên m c đ yêu c u đ i v i đáp viên ít h n ph

x p h ng nh ng l i cung c p ít thông tin v đáp viên h n. Ph
nhiên yêu c u đáp viên s p x p cho t t c các ph

ng

ng pháp s p x p,

ng pháp s p x p ng u

ng án và d li u do đó s cung c p

đây đ h n thông tin v s thích c a đáp viên h n là ph

ng pháp l a ch n r i r c,

tuy nhiên đi u này đòi h i các đáp viên ph i có kh n ng nh n th c nhi u h n. M c

6

đ yêu c u đáp viên s ph c t p h n đ i v i ph

ng pháp x p h ng ng u nhiên khi

yêu c u đáp viên ph i đ a ra các giá tr th hi n s thích theo m c đ m nh y u cho
m i ph

ng án. Ph

ng pháp này cho phép đáp viên cùng lúc x p h ng nh nhau cho

các ph

ng án và có th s đ a đ n k t qu không có s khác bi t gi a các ph

án. Ph

ng pháp x p h ng và s p x p ng u nhiên có h n ch là đáp viên có th không

ng

có nh ng tr i nghi m th c t đ th c hi n vi c s p x p ho c x p h ng t t c các
ph

ng án ho c có th g p v n đ trong so sánh gi a các cá nhân và xu t phát t s

l a ch n mà đáp viên ph i đ i m t trong th c t so v i ph
B ng 2.1. S khác nhau trong cách l y m u c a ba ph

ng pháp DCE.
ng pháp l a ch n

i v i nghiên c u l a ch n r i r c (ch n duy nh t m t trong các ph
trong t p đ y đ ): B n ch đ
Ph
Ph

ng ti n

Th i gian trên
ph

c ch n ph
ng án 1

ng án

ng án đi l i mà b n thích nh t.
Ph

ng án 2

Ph

ng án 3

Xe máy

Xe buýt

Tàu đi n ng m

20 phút

25 phút

15 phút

0 phút

3 phút

10 phút

ng ti n

Th i gian đi đ n
ho c đi t
ph

ng ti n đích

đ n
Chi phí cho toàn

15 ngàn VN

6 ngàn VN

12 ngàn VN

b chuy n đi
Tôi ch n ph

ng
X

án
Ph

ng án 2 đ

c thích h n ph

ng án 1 vƠ 3


7

S p x p ng u nhiên (hoàn thành vi c s p x p các ph

ng án t cao đ n th p theo

s thích c a b n): n u b n s p x p theo tr t t sau: (A, B và C), có ngh a là ph

ng

án A đ

c b n a thích nh t, ph

ng

án C đ

c a thích ít nh t.
Ph

Ph

ng ti n

ng án 1

c a thích h n ph

Ph

ng án 2

ng án C và ph

Ph

ng án 3

Xe máy

Xe buýt

Tàu đi n ng m

20 phút

25 phút

15 phút

0 phút

3 phút

10 phút

Th i gian trên
ph

ng án B đ

ng ti n

Th i gian đi đ n
ho c đi t
ph

ng ti n đích

đ n

Chi phí cho toàn

15 ngàn VN

6 ngàn VN

12 ngàn VN

b chuy n đi
Tôi s p x p các
ph

ng án

Ph

ng án 2 đ

A

B

c a thích nh t, h n ph

ng án 1 vƠ ph

C

ng án 3 đ

c a

thích th p nh t

X p h ng (bi u l m c đ

a thích b ng cách x p h ng các ph

ng án theo thang

đo): thang đo x p h ng có giá tr t 1 đ n 10, trong đó giá tr 0 hàm ý b n thích
ph
nh t.

ng án đó th p nh t, ng

c l i v i giá tr 10 hàm ý b n thích ph

ng án đó cao


8

Ph
Ph

ng ti n

Th i gian trên
ph

ng án 1

Ph

ng án 2

Ph

ng án 3

Xe máy

Xe buýt

Tàu đi n ng m

20 phút

25 phút

15 phút

0 phút

3 phút

10 phút

ng ti n

Th i gian đi đ n
ho c đi t
ph

ng ti n đích

đ n
Chi phí cho toàn

15 ngàn VN

6 ngàn VN

7

8

12 ngàn VN

b chuy n đi
Tôi x p h ng
ph

ng án

Ph

ng án 2 đ

c thích h n 1/10 so v i ph

3

ng án 1 vƠ 5/10 so v i ph

ng

án 3

B ng 2.1 đư cung c p m t ví d v l a ch n cách th c đi l i, đ minh ho cho s
khác nhau trong cách th c thu th p d li u c a ba k thu t nêu trên. Cách ti p c n
liên quan đ n thí nghi m s l a ch n r i r c đã đ

c áp d ng nhi u trong các nghiên

c u thu c l nh v c kinh t , trong khi đó cách ti p c n theo ph
ng u nhiên khó kh n khi áp d ng h n.

có đ

ng pháp x p h ng s

c so sánh trong nghiên c u th c

nghi m cho ba cách ti p c n nêu trên hãy xem chi ti t trong bài vi t c a Boyle và
công s (2001). Trong đánh giá ng u nhiên đ
b i Bateman và c ng s (2002) thì ph
quan đ n ph

c phân lo i theo cách thi t k đ a ra

ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c có liên

ng pháp đánh giá ng u nhiên đó là ph

c hai đ u liên quan đ n vi c ng

ng pháp phân đôi l a ch n, vì

i tiêu dùng quy t đ nh l a ch n t m t t p các l a

ch n hàng hoá có th thay th cho nhau và quan tr ng là đ u d a trên n n t ng RUM.


9

Trong ph n ti p theo, nghiên c u s trình bày chi ti t hai lý thuy t đ
n n t ng có liên quan đ n ph

c xem là

ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c đó là lý thuy t

RUM và lý thuy t đ c tính giá tr s n ph m Lancaster.
2.1.1. Thuy t l a ch n h p lý
Trong l

c kh o c a Scott (2000), thuy t l a ch n l p lỦ đ

trong l nh v c xư h i h c, ng

c phát tri n đ u tiên

i ti n phong là George Homans. Sau đó, các tác gi

nh : Blau, Coleman, và Cook đư m r ng khung phân tích, phát tri n các mô hình
toán cho hành đ ng h p lỦ, r t nhi u nhà kinh t h c nh Becker đư cho ra đ i lỦ
thuy t v t i ph m và hôn nhân. LỦ thuy t này h i t d n và đ

c xem nh m t

nguyên lỦ chung trong kinh t h c vi mô đ gi i thích cho các ph n ng c a các cá
nhân trên m t th tr

ng thông th

Trong kinh t h c, s h p lỦ đ
hóa h n là ít hàng hoá.

ng.
c hi u nh là vi c cá nhân mu n có nhi u hàng

nh ngh a v s h p lỦ

đây h p h n và hàm Ủ là cá nhân

s hành đ ng cân nh c gi a chi phí và l i ích, t đó d n đ n hành đ ng t i đa hóa l i
ích cá nhân. ụ t

ng c b n là: cá nhân s l a ch n khi h c g ng t i đa hóa l i ích

và t i thi u hóa chi phí, m i ng

i th

ng mu n có đ

v i giá th p nh t. Các cá nhân h p lỦ ch n ph

c s n ph m h u d ng nh t

ng án đem l i m c đ th a mưn l n

nh t, n u chúng ta thi t l p m t t p h p j các hành đ ng đ y đ và xung kh c nhau
thì:

V i ba gi đ nh v s thích cá nhân đ i v i các hành đ ng: (1) Tính đ y đ có
hàm ý t t c các hành đ ng đ

c s p x p trong m t t p h p đ y đ các s thích; (2)

Tính ch t b t c u có ngh a là: n u A1 đ
thì A1 đ
nh : A đ

c thích h n A2, và A2 đ

c a thích h n A3; (3) Tính đ c l p c a nh ng ph

c a thích h n A3

ng án thay th , ví d

c a thích h n B bên ngoài t p h p{A,B} và n u thêm m t ph

vào làm t ng t p h p lên {A,B,X} thì không làm B đ

c thích h n A.

ng án X


10

M t nghiên c u v s h p lỦ trong kinh t h c có liên quan đ n v n đ l a ch n
đ

c đ a ra b i McFadden (1999). Nghiên c u xem xét nh ng b ng ch ng đ

cđ a

ra t nh ng thí nghi m hành vi, và đi đ n k t lu n cho r ng h u h t nh ng b t th
liên quan đ n nh n th c c a con ng
đ n t cách mà thông tin đ

ng

i là do ph n l i trong nh n th c c a cá nhân

c l u tr , l y, x lỦ. S sai l ch trong ti n trình x lỦ

thông tin đư d n đ n hình thành nh ng v n đ sai l ch trong l a ch n do s ch d n
c a nh n th c không phù h p t i m c đ th p nh t v i đ nh ngh a h n h p v s h p
lý. Nghiên c u đư th o lu n t p trung vào nh ng b t th
h

ng đ n hành vi kinh t và cách đo l

ng trong nh n th c nh

ng, đ ng th i c ng đ a ra nh ng hàm Ủ cho

vi c ti n hành các phân tích kinh t . Trong k t lu n c a nghiên c u này, Daniel
McFadden đư ch ra nh ng thách th c trong nghiên c u liên quan đ n kinh t h c
hành vi c a tr

ng phái Chicago khi gi đ nh v s nh n th c h p lỦ không còn đ

xem là m t đi u ki n trong nghiên c u hành vi kinh t . Tác gi đư ch ra h
quy t đ i v i các nhà kinh t h c theo tr
l

ng có cân nh c đ n nh ng d th

c

ng gi i

ng phái này, nên t p trung vào cách đo

ng trong nh n th c c a đáp viên và các ph

ng

pháp khác nh m h n ch nh ng ph n ng sai l ch c a cá nhân trong ti n trình th c
hi n các nghiên c u hành vi kinh t , ví d nh : l p l i câu h i đ đ m b o s ch c
ch n c a đáp viên ho c m t câu nh c nh ng

i tr l i đ a ra l a ch n phù h p

(Cheap talk) nh m t ng tính ch t nghiêm tr ng và có nh h

ng đ n l i ích c a đáp

viên.
2.1.2. Lý thuy t đ c tính giá tr c a Lancaster
Theo tóm l

c c a Kjær (2005), lý thuy t các đ c tính giá tr c a Lancaster là s

m r ng c a lý thuy t ng

i tiêu dùng trong kinh t h c tân c đi n. Cách ti p c n

c a lý thuy t này có liên quan đ n các thu c tính c a các đ c tính s n ph m mang l i
cho tiêu ng

i dùng. Trong tr

cho ra m t t p véc-t c a s l
c a ng

i tiêu dùng đ

ng h p, có s k t h p c a nhi u lo i hàng hoá thì s
ng các đ c tính c a các hàng hóa đó. Nh ng s thích

c xác đ nh thông qua t p các đ c tính c a s n ph m và đ

c u c a hàng hoá là m t đ

ng c u chuy n hoá. S tiêu dùng lúc này đ

ng

c nhìn nh n


11

là ho t đ ng xác đ nh các tính ch t hay thu c tính t hàng hoá. Cách ti p c n c a
Lancaster là c s quan tr ng giúp ph

ng pháp DCE có th

ng d ng trong nghiên

c u th c nghi m. Ph n l n m t đ c tính xét trên m t đ n v s n ph m là c đ nh,
không liên quan đ n m c đ tiêu dùng hàng hoá đó ho c nh ng hàng hoá khác. Nh ng

gi đ nh d a trên s nhìn nh n các thu c tính c a s n ph m là khách quan, có th đo
l

ng đ

c, thay vì mô t m i quan h gi a hai s n ph m, thì t l thay th biên trong

lý thuy t mô t m i quan h gi a hai thu c tính.
2.1.3. Lý thuy t RUM
Quá trình lý thuy t RUM ra đ i và phát tri n, c ng là kho ng th i gian các mô
hình kinh t l
nhà kinh t l

ng áp d ng cho nghiên c u liên quan đ n l a ch n r i r c đ

c các

ng phát tri n theo. Do v y, nghiên c u trình bày l ng ghép c hai v n

đ nh m làm rõ vai trò n n t ng c a lý thuy t, đ ng th i thu n ti n cho vi c xác đ nh
mô hình kinh t l

ng áp d ng cho nghiên c u trong ch

ng ti p theo. Trong ph n

này, mô hình l a ch n r i r c s b t đ u t nh ng khái ni m c b n, sau đó đi vào
th o lu n v t p các giá tr l a ch n. Nghiên c u s trình bày v xác su t l a ch n và
ngu n g c c a chúng t hành vi t i đa hóa h u d ng. Các mô hình đ c tr ng thu c
h RUM s đ

c th o lu n nhanh

ph n cu i.

2.1.3.1. Khái ni m
C m t l a ch n r i r c (Discrete choice) đ

c đ a ra đ phân bi t gi a bi n liên

t c và r i r c đ i v i m t t p các l a ch n. Ngh a c a c m t r i r c hàm ý s l a
ch n này là r i r c đúng theo b n ch t c a nó, có ngh a là ch có duy nh t m t ph
án trong t p h p đ
r cđ
ph

c ng

ng

i tiêu dùng ch n. M t tình hu ng g i là s l a ch n r i

c đ nh ngh a nh khi m t ng

i ph i đ i m t v i vi c l a ch n gi a các

ng án trong m t t p h p các ph

ng án ch n và tuân theo các đi u ki n nh t

đ nh đ

c đ a ra. Ph n ti p theo s đ a ra nh ng th o lu n c th h n v tính ch t

c a t p các ph

ng án l a ch n hay g i ng n g n là t p ch n.

2.1.3.2. T p h p các ph

ng án l a ch n


12

M t t p các l a ch n (Choice set) đ
đ đ

c xem là m t t p ch n theo khung phân tích s l a ch n r i r c:

Th nh t, các ph
đ

c đ c p nh trên ph i đáp ng ba đi u ki n

c ch n m t ph

ng án ph i lo i tr nhau theo ngh a là ng

i ra quy t đ nh

ng án n m trong t p này mà không ph i là m t ph

ng án nào

khác n m ngoài đó.
Th hai, các ph
ra đ u ph i đ

ng án này b t bu c là đ y đ , t t c các ph

ng án có th xãy

c tính đ n và đ a vào.

Th ba, các ph

ng án này ph i là h u h n, các ph

ng án này có th đ m đ

c.

Hai đi u ki n đ u tiên g n gi ng nhau n u m t t p mà có tính ch t th nh t thì
ch c là t p ch n đó đư đ y đ . Ví d , có hai ph
không tho đi u ki n th nh t b i vì ng

ng án là: đi b và đi xe buỦt, s

i ra quy t đ nh có th ch n m t hình th c

k t h p c đi b và xe buýt. Nh v y, n u ng

i ra quy t đ nh ch n m t ph

ng án

n m ngoài t p này thì d n đ n làm t p ch n không tho đi u ki n th hai. Trong
tr

ng h p này, c n xác đ nh l i và m r ng các ph

ng án l a ch n, có th b ng

nh ng ph

ng án g c thêm vào m t ph

ng án t o ra các k t h p, ví d nh : thêm

vào t p ph

ng án l a ch n k t h p đi b và xe bus. Vi c đ a ra m t t p các l a ch n

th a hai đi u ki n nêu trên có th thông qua r t nhi u cách, tuy nhiên, còn ph i tùy
vào m c tiêu nghiên c u và d li u có s n. Các nghiên c u s ph i đánh đ i trong
vi c thi t k t p l a ch n này: n u thi t k v i nhi u ph
án k t h p) s giúp n m b t đ
cl

ng án (có c các ph

ng

c đ y đ các y u t tác đ ng, nh ng s ph c t p khi

ng và d báo so v i t p có ít ph

ng án l a ch n h n.

2.1.3.3. Ngu n g c xác su t l a ch n
Trong quá trình

cl

ng, r t khó đ d đoán m t cách chính xác hoàn toàn s

l a ch n c a m t cá nhân hay ng

i tiêu dùng s n ph m.

ch n xung quanh vi c l a ch n c a cá nhân, m i ph
su t đ

gi i quy t s không ch c

ng án đ

c g n v i m t xác

c l a ch n riêng. Có nhi u lo i mô hình l a ch n r i r c đ

nh ng nghiên c u

c áp d ng trong

nh ng l nh v c khác nhau nh : sinh h c, tâm lý h c và kinh t


13

h c. Nh ng t t c các mô hình xác su t l a ch n đ u có các đ c tính theo d ng ph
trình sau (v i i ph

ng

ng án l a ch n):
(2.1)

S khác nhau gi a các mô hình theo d ng này tùy theo cách các bi n đ

c gi i

thích và r t quan tr ng vì có liên quan đ n các y u t quy t đ nh đ n xác su t. Mô
hình hóa xác su t cho vi c l a ch n có th đ
Th nh t, quy lu t ra quy t đ nh đ
xác đ nh tr

c chia thành hai nhánh chính, bao g m:

c gi đ nh là ng u nhiên và h u d ng đ

c

c (Random decision rule): cách này xem hành vi c a các cá nhân đúng

nh b n ch t xác su t, hàm ý r ng hành vi các cá nhân này có th thay đ i theo các
y u t bên ngoài và bên trong.

Hình 2. 1. Các nhánh c a lý thuy t xác su t l a ch n (còn g i là lý thuy t l a
ch n r i r c)
Ngu n: Trine Kjær ( 2005)

Th hai, quy lu t ra quy t đ nh đ

c gi đ nh là đ

c xác đ nh còn h u d ng thì

ng u nhiên (Random Utility): nhánh các mô hình này nhìn nh n xác su t đ

c xem

nh s gi i h n c a các nhà nghiên c u trong vi c xây d ng chính xác hành vi cá
nhân.


14

Nhánh lý thuy t xác su t l a ch n th nh t v i nh ng gi đ nh không t o ra s

k t n i v i các lý thuy t mà các nhà kinh t h c phát tri n. Vi c mô hình hóa xác su t
l a ch n theo nhánh này, gi đ nh r ng h u d ng
Thay vì ch n ph

ng án có h u d ng cao nh t, cá nhân đ

các xác su t ch n đ
ph

ng án là c đ nh.

c gi đ nh hành x v i

c xác đ nh thông qua m t hàm s phân ph i xác su t cho các

ng án, trong đó các h u d ng nh là các h s , hàm ý là cá nhân không c n thi t

ch n ph
đ

c a m i ph

ng án đem l i m c đ h u d ng cao, ch c n xác su t ch n cao.

c Tversky (1972) đ a ra khi cho r ng con ng

không th ng nh t khi ti n hành ch n các ph

i th

i u này

ng không ch c ch n và

ng án, các cá nhân không ch c v vi c

ch n ngay c khi r i vào m t tính hu ng l a ch n t

ng t . Gi a nh ng nhà kinh t

h c và tâm lý h c có s khác nhau trong cách nhìn nh n v ti n trình ra quy t đ nh
c a con ng

i. Trong khi các nhà tâm lý h c xem xét các y u t mang tính t nhiên

bên trong con ng

i hay g i là các bi n liên quan đ n tâm lý khi th c hi n nghiên

c u, thì các nhà kinh t h c h u nh nhìn nh n thông tin nh m t đ u vào c a l a
ch n, d a trên s h p lý và hành vi t i đa hóa h u d ng. Ti n trình ra quy t đ nh
trong nghiên c u tâm lý h c liên quan đ n s t

ng tác c a các khái ni m nh : nh n

th c, đ ng c , thái đ và c m xúc. Nh ng đ i v i các nhà kinh t h c đ n gi n nó là
s thích và ti n trình ra quy t đ nh bên trong cá nhân n m trong “h p đen”. Trong
nhi u n m qua, kinh t h c hành vi đư có nh ng khám phá r t thú v v i nh ng đóng
góp c a các nhà tâm lý h c mà hai nhà nghiên c u tiên phong: Daniel Kahneman và
Amos Tversky, v i vi c phát tri n lý thuy t có tên g i “Prospect Theory”. Nh ng

nghiên c u trong kinh t h c hành vi theo tr

ng phái phi chính th ng đ

c th c hi n

xoay xung quanh nh ng v n đ có liên quan đ n r i ro và s không ch c ch n trong
ti n trình đ a ra l a ch n.
c a ng

i u này không hoàn toàn hàm ý r ng hành vi l a ch n

i tiêu dùng là không h p lý. Nh đư trình bày trong ph n th o lu n v thuy t

hành đ ng h p lý, s sai l ch trong nh n th c có th đ n t cách mà thông tin đi vào,
l u tr và x lý. Vì v y các nghiên c u c n ch c ch n cung c p thông tin m t cách
rõ ràng, thì s h n ch đ

c s sai l ch n u có trong quá trình nghiên c u v hành vi.


15

Ng
k tđ

c l i, nhánh lý thuy t th hai v s ng u nhiên trong th a d ng có th liên
c v i lý thuy t kinh t h c c a Lancaster và kinh t h c tân c đi n. Ngu n

g c c a xác su t l a ch n r i r c b t ngu n t nghiên c u tâm lý h c c a Thurstone

(1927) v i nghiên c u có t a đ “Law of Comparative Judgment”, v i Ủ t

ng cho

r ng mô hình l a ch n c a cá nhân nh là m t k t qu c a m t ti n trình trong đó các
bi n ng u nhiên đ

c liên h v i m i ph

ng án và ph

ng án đ

c ch n ph i đ

c

nh n th c rõ ràng nh t. N u thay các kích thích th c t trong lý gi i c a Thurstone
b ng cách gi i thích nó nh là m t s th a mãn hay h u d ng thì s l a ch n đ
gi i thích nh m t mô hình l a ch n kinh t trong đó các cá nhân s ch n ph

ng án

mà đem l i h u d ng cao nh t (McFadden, 2001). Vào n m 1960, Marchak là ng
đ u tiên đư k t h p và đ a ra Ủ t

c

i

ng v xác su t l a ch n đ t i đa hoá h u d ng có

ch a các y u t ng u nhiên và ông g i nó là mô hình t i u hóa th a d ng ng u nhiên
(Random Utility Maximization, RUM). Nh ng Ủ t

ng này đư đ

c phát tri n b i

nhi u nhà kinh t h c, n i b t có Manski và McFadden. Trong đó, khung lý thuy t
đ

c đ c p chính th c b i Manski (1977) và đ

c m r ng thành khung phân tích

b i McFadden (ví d nh : McFadden, 1974; McFadden, 1980; McFadden, 1986;
McFadden & Train, 2000). Ngày nay, lý thuy t RUM đ

c s d ng r t r ng rãi trong

các nghiên c u hàn lâm và th c nghi m đ mô hình hóa ti n trình l a ch n, nhi u
nghiên c u phát tri n m r ng k t h p các Ủ t

ng và ph

ng pháp t h ph

ng

trình c u trúc (SEMs) (Rungie và c ng s , 2011). Lý thuy t cho phép các nhà nghiên
c u có th làm rõ nh ng s thích cho các đ c đi m khác nhau c a hàng hoá, b ng
cách

cl

ng mô hình c a các s thích đó.

Lý thuy t kinh t h c tân c đi n cho r ng m t cá nhân có nh n th c hoàn ch nh
và không b gi i h n v thông tin, do v y cá nhân có th s p x p s l a ch n m t
cách chính xác và phù h p. i u đó hàm Ủ r ng các cá nh n này s ch n ph
t t nh t và có th l p l i trong tình hu ng t

ng án

ng t (Kjær, 2005). D a trên s thi u

thông tin v hàm h u d ng th t c a cá nhân, lý thuy t xác su t l a ch n không ph n
ánh s thi u h p lý

các cá nhân, mà ph n ánh s thi u thông tin có liên quan đ n

đ c tính c a các ph

ng án l a ch n và/ho c các đ c tính c a các cá nhân đ i v i


16

ng

i nghiên c u (Manski, 1977). V i cách lý gi i này, khi th c hi n nghiên c u,

nhà nghiên c u ch quan sát đ
ngh a là hàm h u d ng đ

c m t ph n c a h u d ng t o nên các ph

ng án, có

c xác đ nh t cách nhìn nh n c a m i cá nhân và nó phù

h p v i kinh t h c tân c đi n. Hàm h u d ng nh trên, có th chuy n thành hàm
gián ti p đ

c chia đôi t hàm h u d ng d a trên các y u t mà nhà nghiên c u có

th quan sát đ

c và ph n còn l i c a hàm h u d ng không quan sát đ

b i t t c các y u t có nh h

ng khác lên quy t đ nh l a ch n c a ng

Hàm h u d ng (2.1) đ i v i cá nhân

c đ i di n
i tiêu dùng.

s tr thành :
(2.2)

Hanemann (1984) cho r ng Vi là thành ph n có tính ch t h th ng và nhà nghiên
c u có th quan sát đ
đ

c; còn l i

là ph n nhà nghiên c u không quan sát đ

c và

c gi đ nh là thành ph n ng u nhiên. Vì v y, ph n Vi có th gi i thích cho s khác

nhau trong l a ch n còn đ i v i ph n ng u nhiên

thì không. Lý thuy t RUM gi

đ nh r ng m i cá nhân có hành đ ng h p lý và d n đ n l a ch n ph
m c h u d ng cao nh t. B i vì khi th c hi n nghiên c u, ng
th quan sát đ
su t đ

ng án đem l i

i nghiên c u không

c hàm h u d ng th c s ( ), do đó m t hàm h u d ng d a trên xác

c đ a ra đ

cl

ng. Cách gi đ nh phân ph i xác su t c a ph n ng u nhiên

s quy t đ nh d ng hàm s d ng, nh ng th o lu n chi ti t h n v các mô hình d a
trên n n t ng RUM s đ

c đ a ra trong ph n ti p theo. Gi s cá nh n n đ ng tr

vi c ch n l a gi a hai ph

ng án i và j, xác su t đ cá nhân này ch n ph

c

ng án i

là:

(2.3)
Ph

ng pháp thí nghi m l a ch n r i r c đ

và lý thuy t c u, do v y nhà nghiên c u có th
phúc l i, t ng h p l i có th

cl

ng đ

c d a trên vi c t i đa hóa h u d ng
cl

ng giá tr b ng ti n t cho các

c m c s n lòng tr biên (MWTP); có th


17

cl

ng WTP c a cá nhân trong m t d án ho c chính sách mà b n thân nó làm

thay đ i nhi u h n m t thu c tính; và ch ra đ

c th h ng c a các thu c tính tiêu

dùng (Bateman và c ng s , 2002).
2.1.3.4. M t s mô hình đ c tr ng
Trong các mô hình l a ch n r i r c, nh ng gi đ nh khác nhau đ i v i phân ph i
xác su t c a ph n h u d ng không quan sát đ

c hay ph n d s d n đ n d ng hàm

trong nghiên c u khác nhau. Tuy nhiên, không ph i t t c các mô hình l a ch n r i
r c đ u phù h p v i lý thuy t RUM, m t th o lu n v ngu n g c c a các mô hình

cl

ng s h u ích trong vi c l a ch n mô hình cho nghiên c u. Nghiên c u c a

Luce (1959)3 đư đ a ra m t đi u ki n v i tên g i: Independence from Irrelevant
Alternatives (IIA), nh m đ n gi n hóa vi c thu th p s li u thí nghi m b ng cách áp
d ng m t xác su t đa chi u c n c trên thí nghi m l a ch n nh phân. i u ki n IIA
có th hi u là t l c a xác su t ch n ph

ng án i và j là nh nhau trong m i t p ch n

C, bao g m i và j. Luce th y r ng đ i v i xác su t l a ch n ph
bu c c a đi u ki n thì h u d ng

đ

c đ a vào ph

và Marschak đư ch ng minh đ
h u h n thì IIA hàm ý ch RUM.
nh ng thu c tính quan sát đ

Trong ph
sát đ

ng án i có s ràng

ng trình xác su t nh sau:
cđ iv im tt pđ it

ng

di n gi i xác su t cho m t hàm h u d ng v i

c, mô hình xác su t Luce đ
exp

c vi t l i:

exp

ng trình trên, Vk chính là ph n h u d ng mang tính h th ng, quan

c nh đư đ c p và các thu c tính c a ph

ng án k đ

tính. Các h s h i quy ph n ánh s thích c a nh ng ng

c xem là m t hàm tuy n
i ra quy t đ nh, đ ng th i

C là m t t p ch n h u h n và đ y đ . McFadden g i tên cho mô hình trên là
Conditional logit, nh ng ph bi n hi n nay g i là mô hình Multinomial logit (MNL).
B i vì trong tr

ng h p s l a ch n là nh phân thì mô hình tr thành mô hình logistic,

Robert Duncan Luce v i cu n sách: “Individual Choice Behavior A Theoretical Analysis” đ c xu t b n đ u
tiên vào n m 1959, b i nhà xu t b n John Wiley & Sons, t i New York. Nh ng sau đó, b n tóm t t cu n sách

vào n m 2005, đ c đ a ra b i nhà xu t b n Dover.

3


18

còn đ i v i tr

ng h p nhi u l a ch n h n mô hình đ

c di n gi i nh là m t phân

ph i có đi u ki n c a nhu c u trong m t t p ch n C v i các t t c các ph

ng án có

th (MacFadden, 2001).
M t trong nh ng đóng góp quan tr ng c a McFadden đ i v i mô hình MNL, đó
là tìm ra mô hình xác su t c a Luce phù h p v i lý thuy t RUM có phân b đ ng
nh t, đ c l p (Independently and Identically Distributed, IID) cho ph n sai s ng u
nhiên khi và ch khi ph n sai s ng u nhiên

trong ph

ng trình (2.3) đ

c gi đ nh

có phân ph i Gumbel hay còn g i là phân ph i c c tr lo i 1 (Extreme value type 1,

EV1) (MacFadden, 2001). i u ki n trong gi đ nh này là ph n không quan sát đ
hay ph n sai s ng u nhiên không có t
cùng ph

ng sai cho t t c các ph

ng quan v i nhau

các ph

c

ng án và có

ng án, gi đ nh này s thu n ti n cho vi c tính

toán xác su t l a ch n và đ a đ n mô hình xác su t có vi phân d ng đóng. T t nhiên,
b t c mô hình l a ch n r i r c nào có ph n h u d ng không quan sát đ
ki n IID thì hàm Ủ đư th a mưn đi u ki n IIA (Brownstone, 2000).

c th a đi u
rõ ràng h n

Bhat (2000) chia các gi đ nh c a mô hình MNL thành ba lo i, bao g m:
(1) Gi đ nh th nh t c a mô hình MNL, ph n ng u nhiên trong hàm h u d ng c a
các ph

ng án khác nhau tuân theo IID v i m t phân ph i xác su t Gumbel.

(2) Gi đ nh th hai c a mô hình MNL, có s đ ng nh t trong ph n ng v i các thu c

tính c a ph

ng án qua các cá nhân hay có ngh a là các cá nhân v i các đ c tính

khác nhau nh ng ph i có cùng cách l a ch n khi đ i m t v i các thu c tính c a
m t s n ph m nào đó.
(3) Gi đ nh th ba c a MNL, ph n sai s c a các ph

ng án không t

ng quan và

có sai s b ng nhau qua các cá nhân khác nhau.
Phân ph i xác su t theo d ng trên c a ph n sai s ng u nhiên s làm ph
xác su t (2.3) đ

c vi t l i:
(2.4)

ng trình


19

Trong tr

ng h p, gi đ nh ph n h u d ng quan sát đ

theo các h s ,

c là m t hàm tuy n tính

, hàm xác su t (2.4) có th vi t l i:
(2.5)

Trong đó

là m t tham s quy mô, nó t l ngh ch v i đ l ch chu n c a phân

ph i ph n sai s . Trong m t b d li u đ n thì tham s này không th xác đ nh tách
bi t mà n m trong m t ph n đ
cl

tính toán cho

c

cl

ng. Giá tr c a không liên quan đ n nh ng

ng giá tr phúc l i n u hàm h u d ng là tuy n tính v i thu nh p,

b i vì nó s liên quan đ n nhi u các y u t khác cùng lúc. Tuy nhiên, tham s quy
mô này s

nh h

ng đ n các th

c đo giá tr . Hai t ng th nghiên c u có s thích

nh nhau thì ch a th ch c là các tham s
c a tham s quy mô có th đ
ph

c đo l

cl

ng ra hoàn toàn gi ng nhau. T l

ng và đi u ch nh đ i v i s khác nhau trong

ng sai c a ph n sai s khác nhau cho phép các mô hình t các t p d li u khác

nhau so sánh đ
giá tr m t,

c (Bateman và c ng s , 2002). Trong mô hình MNL, h s
, thông th

là các bi n gi i thích cho ph n h u d ng

các h s c t đ i di n cho đ c tính c a ph

ng bao g m

ng án (ASCs), các thu c tính c a ph

án i và các đ c tính kinh t xã h i c a cá nhân n,
v i véc-t

mang
ng

là véc-t h s h i quy có liên h

.

Mô hình MNL đ

c s d ng r t ph bi n trong nghiên c u th c nghi m thu c

l nh v c kinh t h c hành vi. Tuy nhiên, không ph i mô hình lý thuy t v hành vi l a
ch n nào c ng t

ng ng th a mưn đ y đ theo đi u ki n IIA (MacFadden, 2001).

S h n ch l n nh t c a mô hình là vi c ng m gi đ nh s thích các cá nhân là đ ng
nh t. Các gi đ nh này không th c t vì r t có th y u t tác đ ng làm b n không ch n
đi xe buýt, có liên h ch t v i y u t tác đ ng làm b n không ch n đi tàu đi n ng m
ho c vi c gi đ nh các ph

ng án đ c l p v i nh ng ph

ng án còn l i nh ng c ng

có th xét trong hai kho ng th i gian thì vi c l a ch n lúc tr
s có ít nhi u nh h

v y, n u

cl

ng đ n ph

c nh đi xe buỦt c ng

ng án l a ch n đi tàu đi n ng m giai đo n sau. Vì

ng theo mô hình MNL nh ng đi u ki n ràng bu c này b vi ph m s


20

d nđ n

cl

ng b ch ch và các d báo xác su t ch n c a mô hình có th sai.

gi i quy t nh ng tính ch t h n ch c a mô hình đ n gi n MNL, m t s mô hình nh :
GEV (Generalized extreme value), Nested MNL và Multinomial Probit (MNP) đ

c

phát tri n d a trên s n i l ng m t ph n trong s ba gi đ nh c a mô hình MNL. Mô
hình Mixed Multinomial logit (MMNL) r t linh ho t khi áp d ng trong các nghiên
c u th c nghi m v l a ch n r i r c, đ
và Train (2000). Mô hình MMNL t

sai s v n đ
cl

c đ a ra trong nghiên c u c a MacFadden

ng t nh mô hình Conditional logit, t c là ph n

c gi đ nh có phân ph i c c tr theo IID, ngo i tr vi c đ các h s

ng thay đ i qua m i cá nhân. Nh ng mô hình m r ng nêu ra trên đây r t h u

d ng trong các b i c nh nghiên c u khác nhau, nh ng v n h n ch vì thi u tính đ i
di n m t cách đ y đ cho lý thuy t RUM trong nghiên c u hành vi l a ch n trong
kinh t .
i v i mô hình t ng quát GEV đ

c MacFadden (1978) phát tri n t nh ng gi

đ nh trong RUM. Mô hình này cho phép có s liên h gi a các ph n ng u nhiên c a
m i ph

ng án, trong khi v n không thay đ i gi đ nh phân ph i Gumbel nh nhau,

có r t nhi u bi n th c u trúc khác nhau t mô hình GEV. Còn đ i v i mô hình Nested
logit, c u trúc mô hình cho phép đi u ki n IIA v n đ
l a ch n trong m t nhánh (ví d , có hai nhánh là ph
xe máy và ph

ng ti n công c ng v i hai ph

c gi cho nh ng ph

ng án

ng ti n cá nhân v i ph

ng án

ng án g m xe buỦt và tàu đi n ng m),

nh ng gi a các nhánh v i nhau thì không. Mô hình NL đ a ra m t cách th c xem xét
v a có khác bi t, v a có liên h trong các quy t đ nh c a ng
c p cách xác đ nh m i quan h hành vi gi a các l a ch n
phép ng

i ch n, đ ng th i cung
m i nhánh, và c ng cho

i nghiên c u ki m tra s phù h p trong c u trúc các nhánh đ

c phân chia

v i n n t ng RUM (Kjær, 2005).
2.2. M T S

NGHIÊN C U TH C NGHI M LIÊN QUAN

Trong nghiên c u l

c kh o lý thuy t c a Sen (2005) v ph

l a ch n (Stated Choice Medthod, SCM) thì: tr
ng d ng c a ph

ng pháp phát bi u

c nh ng n m 1980, ch a có nhi u

ng pháp này trong l nh v c giao thông. Tuy nhiên, sau đó đư có