Một Số Mô Hình Nghiên Cứu Tác Động Của Mạng Lưới Giao Thông Đường Bộ

Nhìn riêng dưới giác độ vận tải, khu vực hoặc vùng không có nguồn xăng dầu trong nước, không có công nghiệp ôtô thì việc gia tăng lượng vận chuyển sẽ dẫn tới gánh nặng nhập khẩu. Thêm vào đó, việc cải tạo và xây dựng những con đường mới cũng đòi hỏi phải bỏ ngoại tệ để nhập các máy móc chuyên dùng, nguyên vật liệu, chuyên gia tư vấn...Nhưng việc thay đổi mạng lưới giao thông đường bộ cũng được chờ đợi mang lại những hiệu quả ngược lại, thuận lợi cho cán cân thanh toán đối ngoại nhờ vào việc xuất khẩu các sản phẩm thô hoặc các bán thành phẩm sẽ cho phép vận chuyển trên đường, hoặc nhờ vào việc giảm xuống những sản phẩm nông nghiệp phải nhập khẩu, mà nhờ có đường tiếp cận, có thể cho phép sản xuất tại chỗ được.

Tiêu chí xác định tác động:

- Thay đổi tỷ lệ nhập khẩu nhiên liệu phục vụ vận chuyển trước và sau cải tạo (%)

- Thay đổi tỷ trọng xuất khẩu ngoại vùng hàng hoá, dịch vụ trướcvà sau cải tạo đường bộ (%)

1.2. Một số mô hình nghiên cứu tác động của mạng lưới giao thông đường bộ đến phát triển kinh tế - xã hội

1.2.1. Mô hình tổng quát

1.2.1.1. Khái niệm về mô hình

Mô hình nghiên cứu tác động mạng lưới đường bộ đến phát triển kinh tế - xã hội là một cấu trúc mô tả hình ảnh đã được tối giản hóa theo đặc điểm hoặc diễn biến của mạng lưới đường bộ và các tác động trực tiếp, gián tiếp đến các chỉ tiêu kinh tế - xã hội cơ bản của một lãnh thổ nhất định.

Mô hình có thể là một hình ảnh hoặc một vật thể được thu nhỏ hoặc phóng đại, hoặc chỉ làm gọn bằng một phương trình toán học, một công thức vật lý, một phần mềm tin học để mô tả một hiện trạng thực tế mang tính điển hình.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 240 trang tài liệu này.

Mô hình hoá nghiên cứu tác động mạng lưới đường bộ là một khoa học về cách mô phỏng, giản lược các thông số thực tế nhưng vẫn diễn tả được tính chất của từng thành phần trong mô hình. Mô hình không hoàn toàn là một vật thể hiện thực nhưng nó giúp cho chúng ta hiểu rõ hơn hệ thống thực tế.

Diễn biến mạng lưới giao thông đường bộ rất phức tạp trong thực tế và liên quan đến nhiều lĩnh vực của nền kinh tế - xã hội . Do nhu cầu hiểu rõ hơn bản chất tác động của mạng lưới giao thông đường bộ trong thực tế, việc đơn giản hóa những vấn đề phức tạp ở mức có thể làm được nhưng không quá xa rời thực tế để có cơ sở tìm hướng ra của vấn đề và tính toán nhưng khả năng xảy ra trong tương lai của các tác động này là việc làm cần thiết.

Có 3 mục tiêu khi thiết lập mô hình nghiên cứu tác động của mạng lưới đường bộ đến phát triển kinh tế - xã hội Vùng KTTĐBB

 Tạo cơ sở lý luận

- Mô hình giúp mô phỏng một cách dễ hiểu các tác động của mạng lưới giao thông đường bộ.

- Mô hình mang tính đại diện các đặc điểm cơ bản nhất của các tác động của mạng lưới đường bộ

- Mô hình giúp ta cơ sở đánh giá tính biến động một cách logic khi có tác động trực tiếp và gián tiếp của mạng lưới giao thông đường bộ.

 Tiết kiệm chi phí và nhân lực

- Mô hình giúp ta thêm số liệu cần thiết một cách chính xác và nhanh chóng

- Mô hình giúp giảm chi phí lấy mẫu;

- Mô hình có thể được thử nghiệm với các thay đổi theo ý muốn của các tác động trực tiếp và gián tiếp.

 Mô hình tạo mẫu ứng dụng cho nghiên cứu tác động mạng lưới đường bộ của các vùng KTTĐ khác.

Một cách tổng quát, tất cả các mô hình phải có 3 thành tố chính

 Thông tin vào: bao gồm các dạng cơ sở dữ liệu đưa vào để mô hình xử lý

 Tiến trình xử lý thông tin: bao gồm quá trình tiếp nhận dữ liệu vào, tính toán, phân tích, đánh giá và xuất dữ liệu.

 Thông tin ra: thể hiện ở dạng đồ thị, biểu bảng, báo cáo đánh giá kết quả. Một mô hình cần thể hiện các đặc trưng sau:

 Mô hình cần được tối giản với một số giả định đặt ra

 Mức độ khả năng ứng dụng của mô hình có thể xác lập được

1.2.1.2. Phân loại mô hình

Theo quy mô ứng dụng thì mô hình nghiên cứu tác động mạng lưới đường bộ được phân thành:

 Theo không gian (spatial): ở một vùng nhỏ hay một khu vực lớn.

 Theo thời gian (temporal): ngắn hạn hay dài hạn

 Theo giá trị mô hình (model validity): cho giới hạn độ chính xác của mô hình

 Theo giá trị của dữ liệu (data validity): tùy theo mức độ và quy mô thu thập dữ liệu (ví dụ lấy mẫu theo một điểm đo cục bộ, hay lấy nhiều mẫu trong một khu vực lớn).

1.2.1.2. Tiến trình vận hành và nội dung mô hình

a. Thu thập dữ liệu

Tất cả các mô hình muốn vận hành được đều phải có nguồn dữ liệu ban đầu và các điều kiện cần thiết. Các dữ liệu thường bao gồm số liệu mạng lưới giao thông đường bộ và số liệu kinh tế xã hội lãnh thổ nghiên cứu.

b. Mô hình khái niệm

Mô hình khái niệm là một dạng ý tưởng hoá nhằm tối giản những yếu tố phức tạp ngoàithực tế ở dạng một lưu đồ hoặc sơ đồ. Trong đó các mũi tên được sử dụng để chỉ các mối quan hệ hoặc chiều hướng diễn biến. Các lời ghi chú bên cạch các hình ảnh để thuyết minh thêm tính chất của sự vật hoặc quá trình hoặc các thông số của mô hình. Trong mô hình khái niệm phải bắt đầu từ các dữ liệu nhập vào, các diễn biến bên trong mô hình và các thông tin xuất ra từ mô hình. Một hình khái niệm phải thể hiện tính đơn giản để tạo cho những người không phải là chuyên gia về mô hình có thể hiểu mục tiêu của bài toán mô hình.

Một số ưu điểm, thế mạnh và tính hữu hiệu của mô hình khái niệm:

 Mô hình khái niệm có thể được hình thành mặt dù chưa hiểu hết tất cả các tác động.

 Có thể giảm thiểu được số liệu yêu cầu và dễ dàng cho người xem hiểu cách thu thập số liệu, thông tin sử dụng một cách nhanh chóng và ít tốn kém.

 Mô hình khái niệm tạo thuận lợi cho việc diễn giải trong thuyết minh, biểu

bảng, đồ thị và có thể tạo ra một giao tiếp với cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin địa lý (GIS).

Tuy nhiên, mô hình khái niệm vẫn có những nhược điểm và giới hạn:

 Mô hình khái niệm mang tính tổng quát nên đôi khi bỏ sót các phương án vận hành.

 Mô hình khái quát thường không thể thể hiện cách điều chỉnh sai số hoặc ngoại suy trong trường hợp thiếu dữ liệu.

c. Mô hình số

Một bài toán trong mô hình thường được biểu thị sự hiện diện của các thông số và biến số. Thông số là những hệ số gia trọng, không có thứ nguyên. Biến số là các đại lượng vật lý có ý nghĩa, thường có thứ nguyên.

Mô hình số thực chất là một loạt các thuật toán được viết để giải quyết các quan hệ giữa các thông số và biến số trong mô hình và cho ra kết quả dưới dạng số hoặc đồ thị. Đây là phần cốt lõi, quan trọng nhất và là phần phức tạp nhất trong tiến trình thực hiện mô hình hóa.

d. Hiệu chỉnh mô hình

Mô hình được điều chỉnh để kết quả ra của mô hình phù hợp với thực tế quan sát được. Do khi phát triển mô hình, chúng ta phải tối giản các hiện tượng vật lý trong tự nhiên để thuận lợi cho người làm thuật toán. Điều này khiến các số liệu nhập vào mô hình có những giá trị không hoàn toàn chắc chắn và kết quả ra sẽ sai biệt với thực tế. Hiệu chỉnh là công việc nhằm rút ngắn các khoảng cách sai biệt bằng cách đưa ra các thông số điều chỉnh gọi là thông số mô hình (model parameters).

e. Kiểm nghiệm mô hình

Kiểm nghiệm mô hình là bước tiếp sau công việc Hiệu chỉnh mô hình nhằm kiểm tra các thông số mô hình đưa ra có phù hợp với các diễn biến của thực tế hay không.

f. Tiên đoán hoặc tối ưu mô hình

Thông thường mô hình được sử dụng cho mục tiêu tiên đoán diễn biến của các biến số trong tương lai hoặc tối ưu hóa việc chọn lựa. Trong tiên đoán, như các mô hình về khí hậu hoặc mô hình lan truyền ô nhiễm, các thuật toán ngoại suy

(extrapolation) được sử dụng để kéo dài kết quả ở đầu ra. Trong bài toán lựa chọn tối ưu, các giá trị cực trị ở đầu ra được chọn cho quyết định.

1.2.2. Mô hình nghiên cứu tác động

Bản chất của mô hình nghiên cứu tác động là thể hiện sự thay đổi của mạng lưới GTĐB dẫn đến thay đổi số việc làm, quy mô vận tải, thay đổi cơ cấu ngành nghề và dẫn đến thay đổi quy mô nền kinh tế, tăng trưởng kinh tế và mức sống dân cư.

Một cách tổng quát, trong phạm vi của luận án này, các mô hình thường được sử dụng để đánh giá các tác động kinh tế - xã hội từ mô hình định tính cao và chuyên sâu cần ít dữ liệu (ví dụ như các cuộc khảo sát, điều tra và phỏng vấn) cho tới loại mô hình mang tính định lượng cao (ví dụ như các mô hình mô phỏng kinh tế), được biểu thị ở hình 1.6. Nhóm các mô hình tiếp cận định lượng thường đòi hỏi mức độ tốn công sức, huấn luyện đặc biệt cho đội ngũ cán bộ làm công tác đánh giá, các phần mềm chuyên dụng, và nhiều dữ liệu định lượng có độ tin cậy cao. Việc lựa chọn các mô hình đánh giá tác động đến phát triển kinh tế - xã hội phụ thuộc phần lớn vào mục tiêu, đối tượng và quy mô đánh giá. Việc áp dụng các mô hình nào còn bị chi phối bởi các nguồn lực sẵn có, trình độ phân tích chuyên môn..

Tăng về phân tích định tính Tăng về phân tích tính toán thử nghiệm

Giảm yêu cầu dữ liệu và công sức

Tăng yêu cầu dữ liệu và công sức

Khảo sát và phỏng vấn

thị trường

trường hợp

Mô hình I/O

Hệ số nhân KT- XH

Mô hình thống kê

Mô hình mô phỏng KT- XH

Hình 1.6. Các mô hình nghiên cứu tác động của mạng lưới giao thông đường bộ đến phát triển kinh tế - xã hội

Nguồn : [73]

Để nghiên cứu tác động về xã hội thì sử dụng các mô hình nghiên cứu, điều tra xã hội học, sử dụng chuyên gia. Để nghiên cứu tác động về môi trường thì sử dụng các mô hình hạch toán xanh, mức tiết kiệm ròng đã điều chỉnh, hệ thống tính toán kinh tế và môi trường (SEEA) hay mô hình điều tra, đo lường và so sánh với chuẩn quốc gia. Tuy vậy, phần lớn mô hình nghiên cứu cũng mới chỉ ứng dụng thử nghiệm trong một số trường hợp và đang được tiếp tục hoàn thiện.

1.2.2.1. Mô hình phân tích thống kê và mô hình kinh tế lượng

a. Giả định:

Mô hình thống kê sử dụng phân tích hồi quy, được phát triển dựa trên nền tảng của cả chuỗi thời gian quá khứ hoặc dữ liệu liên khu vực về vốn đầu tư ngành giao thông, các cấp độ cơ sở hạ tầng, các chỉ số kinh tế (ví dụ như tình trạng công ăn việc làm, lương và giá trị đất đai…). Mô hình hồi quy là mô hình cơ bản trong kinh tế lượng. Nó quan tâm chủ yếu đến việc định lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến số kinh tế, trong đó mối quan hệ nhân quả này được thiết lập dựa trên các lý thuyết kinh tế hoặc các suy diễn logic thông thường.

b. Dữ liệu yêu cầu:

Để đánh giá tác động giữa mạng lưới giao thông đường bộ và phát triển kinh tế, chúng ta cần sử dụng số liệu quan sát được trong thực tế. Một đặc trưng quan trọng của số liệu trong phân tích kinh tế là hầu hết các số liệu này là số liệu quan sát (observational data), chứ không phải là các số liệu thu thập được từ thí nghiệm (experimental data). Do đó đa phần các số liệu này đều mang bản chất ngẫu nhiên. Số liệu trong phân tích kinh tế thường được chia thành ba loại sau đây:

 Số liệu chéo (cross sectional data): là số liệu được thu thập trên các cá thể khác nhau tại cùng một thời điểm. Do thu thập trên cơ sở mẫu ngẫu nhiên nên số liệu chéo có một đặc trưng quan trọng trong phân tích hồi quy, đó là các quan sát độc lập nhau.

 Số liệu chuỗi thời gian (time series): Là số liệu thu thập trên một cá thể tại các mốc thời gian khác nhau, thường là cách đều nhau. Khác với số liệu chéo, số liệu chuỗi thời gian khó có thể được xem là độc lập nhau, mà chúng thường có mối quan hệ tương quan – còn gọi là tương quan chuỗi- nên việc giả định rằng các số

liệu là được thu thập dựa trên mẫu ngẫu nhiên như với số liệu chéo là không hợp lý. Do có mối quan hệ phụ thuộc tương quan này, việc phân tích mô hình hồi quy với số liệu chuỗi thời gian cũng thường phức tạp hơn.

 Số liệu mảng (panel data, longitudinal data)): Là số liệu thu thập trên cùng một số cá thể tại các mốc thời gian khác nhau, thường là cách đều nhau.

c. Nội dung mô hình

C1 + x 1 LPT (Không có thời gian trễ) R2 <1

PGNP = C2 + x LPR R2 <1

d. Biến số của mô hình: Số km đường bộ xây dựng thêm trong dài hạn và ngắn hạn; mật độ km đường bộ, khối lượng hàng hóa/ hành khách luân chuyển/ vận chuyển theo thời gian.

e.Điều kiện áp dụng mô hình:

Mô hình luận đã được sử dụng trong quá khứ nhằm nhận dạng mối liên hệ giữa các mức độ đầu tư giao thông với các thay đổi đi kèm trong vi trí kinh tế khu vực và mô thức phát triển của vùng (Ever, 1988; mạng lưới giao thông đường bộ Deno và Eberts, 1991; Lombard, 1992). Trong một số nghiên cứu chỉ ra cơ sở hạ tầng ngành giao thông đã tác động đến năng suất sản xuất kinh tế quốc gia, mức độ phát triển kinh tế - xã hội quốc gia theo chuỗi thời gian (Aschauer, 1990; Munnell, 1990; Pinnoi, 1993; Arsen, 1997; Bell và McGuire, 1997; Nadiri và Mamuneas, 1998; Fraumeni, 1999). Một lợi thế của phương cách này là khả năng phân tích các tác động đồng thời của một số lượng lớn các biến số, tác động trễ theo thời gian, và các định dạng chức năng.

f. Ưu nhược điểm của mô hình:

Một lợi thế của mô hình này là khả năng phân tích các tác động đồng thời của một số lượng lớn các biến số, tác động trễ theo thời gian, và các định dạng chức

năng. Tuy nhiên các chuỗi số liệu cần đủ lớn và đồng nhất về các đặc điểm dữ liệu, tuỳ vào chủ đề nghiên cứu.

1.2.2.2. Mô hình bảng cân đối liên ngành I-O

a. Giả định

Các phần tử thuộc ma trận hệ số chi phí trung gian định mức là ổn định trong một thời kỳ nhất định khoảng trên dưới 5 năm, (trong những năm chưa lập bảng I-O có thể tiến hành điều tra bổ sung để chỉnh lý, cập nhật bảng I-O cho năm thực tế), sự thay đổi về giá trị sản xuất của các ngành phụ thuộc nhu cầu sử dụng cuối cùng của sản phẩm đó.

Mô hình I-O liên vùng sử dụng trong nghiên cứu này là một cách phát triển mô hình I-O do AREES thực hiện năm 2005. Hoạt động kinh tế của vùng 1 sẽ dẫn đến sự gia tăng nhu cầu cuối cùng tại vùng 1. Việc gia tăng nhu cầu cuối cùng của vùng 1 dẫn đến sự gia tăng đầu ra của vùng này. Điều này thúc đẩy các hoạt động thương mại của vùng khác. Tác động này gọi là tác động lan toả. Nhằm thoả mãn nhu cầu của vùng 1, các vùng 2 và 3, vùng n phải mở rộng sản xuất của mình. Đến lượt mình điều này có thể tạo ra sự gia tăng thêm về nhu cầu tại vùng 1. Và kết quả là sản lượng của vùng 1 lại tăng lên. Tác động bổ sung này được gọi là tác động ngược liên vùng.

b. Dữ liệu yêu cầu:

Dữ liệu yêu cầu chủ yếu là số liệu chuỗi và số liệu mảng liên vùng của các ngành kinh tế. Từ năm 1990, Việt Nam đã bắt đầu nghiên cứu chuyển đổi hệ thống thống kê theo hệ thống tài khoản quốc gia (SNA). Trên cơ đó, được sự hỗ trợ chuyên môn, kỹ thuật của các chuyên gia thống kê Liên hợp quốc, Tổng Cục thống kê đã xây dựng bảng cân đối liên ngành đầu tiên cho Việt Nam - nảng năm 1989. Đến nay tại Việt Nam, đã có 4 bảng I/O quốc gia được Tổng Cục Thống kê lập và công bố chính thức (1989, 1996, 2000 và 2007).

c. Nội dung mô hình:

Về mặt toán học, quan hệ cơ bản của mô hình I-O liên vùng được viết như sau: