Kết quả trong cột “ Thay đổi xác suất ” cho thấy sự thay đổi của xác suất lựa chọn phương thức vận tải khi thời gian trên phương tiện thay đổi 1 phút. Các kết quả đều mang dấu âm chỉ rò 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 rò 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
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 | - | - | - |
Có thể bạn quan tâm!
-
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 -
Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam - 18 -
Tầm Quan Trọng Của Các Nhân Tố Ảnh Hưởng -
Phiếu Điều Tra Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Tới Quyết Định Lựa Chọn Phương Thức Vận Tải -
Thang Đo Cho Nhóm Biến Liên Quan Tới Chất Lượng Của Phương Thức Vận Tải Hay Phương Tiện Đi Lại (Cl) -
Kết Quả Phân Tích Ảnh Hưởng Cận Biên Của Mô Hình Mh Metro
Xem toàn bộ 203 trang tài liệu này.
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.
Bảng 4. 23 Kết quả phân tích biến động cận biên của chi phí chuyến đi
Thay đổi xác suất | Sai số chuẩn | Thống kê Z | P>Z | |
XE MÁY | -0.0086130 | 0.0004800 | -17.95 | 0.000 |
METRO | -0.0074690 | 0.0004270 | -17.50 | 0.000 |
XEBUÝT | -0.0009150 | 0.0000830 | -11.05 | 0.000 |
XE ĐẠP | -0.0007690 | 0.0000710 | -10.77 | 0.000 |
KHÁC | -0.0003620 | 0.0000440 | -8.28 | 0.000 |
TAXI | -0.0002760 | 0.0000220 | -12.69 | 0.000 |
Ô TÔ | -0.0002360 | 0.0000300 | -7.83 | 0.000 |
ĐI BỘ | -0.0000420 | 0.0000065 | -6.44 | 0.000 |
XE ÔM | -0.0000140 | - | - | - |
d. Ảnh hưởng của tỷ lệ chi phí trên thu nhập
Tương tự như ảnh hưởng của thời gian và chi phí chuyến đi, tỷ lệ chi phí trên thu nhập có ảnh hưởng lớn nhất tới xác suất lựa chọn xe máy tiếp đến là lựa chọn đường sắt trên cao. Đứng thứ ba về mức chịu ảnh hưởng là xe buýt. Các kết quả thay đổi xác suất đều mang dấu âm cho thấy khi tỷ lệ chi phí trên thu nhập tăng thì xác suất lựa chọn phương thức vận tải giảm.
Bảng 4. 24 Kết quả phân tích biến động cận biên của tỷ lệ chi phí trên thu nhập
Thay đổi xác suất | Sai số chuẩn | Thống kê Z | P>Z | |
XE MÁY | -1.314330 | 0.273995 | -4.80 | 0.000 |
METRO | -1.139780 | 0.237262 | -4.80 | 0.000 |
XEBUÝT | -0.139577 | 0.030897 | -4.52 | 0.000 |
XE ĐẠP | -0.117324 | 0.026484 | -4.43 | 0.000 |
KHÁC | -0.055208 | 0.013043 | -4.23 | 0.000 |
TAXI | -0.042112 | 0.009301 | -4.53 | 0.000 |
Ô TÔ | -0.036079 | 0.008609 | -4.19 | 0.000 |
ĐI BỘ | -0.006432 | 0.001587 | -4.05 | 0.000 |
XE ÔM | -0.002098 | - | - | - |
e. Ảnh hưởng của thu nhập
Bảng kết quả cho biết sự thay đổi của xác suất lựa chọn phương thức vận tải khi thu nhập thay đổi 1 ngàn đồng. Ảnh hưởng của thu nhập tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải theo kết quả tính toán cho thấy: nhóm chịu tác động mạnh bao gồm: xe máy, xe đạp, xe buýt, đường sắt trên cao; nhóm chịu tác động ít hơn gồm: ô tô, taxi, xe ôm và phương thức khác. Kết quả này không cho thấy tác động rò ràng của thu nhập tới hình thức đi bộ.
Bảng 4. 25 Kết quả phân tích biến động cận biên của thu nhập
Thay đổi xác suất | Sai số chuẩn | Thống kê Z | P>Z | |
XE MÁY | 0.000009100 | 0.00000170 | 5.50 | 0.000 |
XE ĐẠP | -0.000009000 | 0.00000043 | -21.15 | 0.000 |
XEBUÝT | -0.000004400 | 0.00000049 | -8.95 | 0.000 |
METRO | 0.000004200 | 0.00000160 | 2.61 | 0.009 |
KHÁC | -0.000001700 | 0.00000030 | -5.66 | 0.000 |
Ô TÔ | 0.000001400 | 0.00000015 | 9.03 | 0.000 |
TAXI | 0.000000500 | 0.00000013 | 3.83 | 0.000 |
XE ÔM | -0.000000075 | - | - | - |
ĐI BỘ | -0.000000014 | 0.00000002 | -0.69 | 0.488 |
f. Ảnh hưởng của cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân
Bảng 4. 26 Kết quả phân tích biến động cận biên của cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân
Thay đổi xác suất | Sai số chuẩn | Thống kê Z | P>Z | |
XE MÁY | 0.109858 | 0.018461 | 5.95 | 0.000 |
METRO | -0.084987 | 0.017887 | -4.75 | 0.000 |
XEBUÝT | -0.046150 | 0.005029 | -9.18 | 0.000 |
Ô TÔ | 0.019047 | 0.001952 | 9.76 | 0.000 |
XE ĐẠP | 0.018565 | 0.003600 | 5.16 | 0.000 |
TAXI | -0.014574 | 0.001993 | -7.31 | 0.000 |
ĐI BỘ | -0.002503 | 0.000378 | -6.62 | 0.000 |
XE ÔM | -0.001585 | - | - | - |
KHÁC | 0.002329 | 0.003464 | 0.67 | 0.501 |
Ảnh hưởng của cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân theo kết quả tính toán phù hợp với lý thuyết, dấu của các kết quả cho thấy khi cơ hội sử dụng phương tiện cá nhân tăng thì xác suất lựa chọn xe đạp, xe máy và ô tô tăng, còn xác suất lựa chọn vận tải công cộng và bán công cộng giảm. Tuy nhiên, kết quả không cho thấy rò ảnh hưởng của cơ hội sử dụng phương tiện vận tải cá nhân tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải “ Khác ”.
4.3.3 Tác động của cơ hội sử dụng xe máy tới lựa chọn phương thức vận tải công cộng
Hiện nay, số chuyến đi bằng xe máy đang chiếm tỷ trọng lớn trong tổng số chuyến đi hàng ngày của người dân và xe máy đang được coi là một trong những nguyên nhân chính dẫn tới ùn tắc giao thông. Để đánh giá tác động riêng của cơ hội sử dụng xe máy tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải biến CM (mô tả cơ hội sử dụng xe máy) được tách khỏi biến CH và XEMAY được chọn làm thuộc tính cơ sở hay tiêu chí so sánh trong mô hình, kết quả thu được như bảng 4.27.
Tất cả các tham số gắn với biến CM đối với các phương thức vận tải đều mang dấu âm chứng tỏ khi cơ hội sử dụng xe máy tăng thì xác suất lựa chọn xe máy sẽ tăng tương đối so với xác suất lựa chọn các phương thức vận tải còn lại, và hiển nhiên rằng khi cơ hội sử dụng xe máy giảm thì xác suất này sẽ giảm đi. Như vậy, theo kết quả thu được từ mô hình, nếu có các giải pháp hạn chế việc sử dụng xe máy hợp lý thì tỷ lệ chuyến đi bằng xe máy sẽ giảm xuống và tỷ lệ chuyến đi bằng phương thức vận tải khác sẽ tăng lên.
Bảng 4. 27 Kết quả mô hình MHMETRO-Base-XEMAY
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) | = | 3946.07 | ||
Log likelihood = -12906.295 | Prob > chi2 | = | 0.0000 |
------------------------------------------------------------------------------
LC | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------- PHUONGTHUC |
.002966 | -39.34 | 0.000 | -.1225097 | -.1108832 | |||
TGN | -1.262047 | .062818 | -20.09 | 0.000 | -1.385168 | -1.138926 | ||
CP | -.0396217 | .0022495 | -17.61 | 0.000 | -.0440306 | -.0352128 | ||
CT | -7.426039 | 1.31045 | -5.67 | 0.000 | -9.994474 | -4.857603 | ||
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
DIBO | | | ||||||
TN | -.0000229 | .0000183 | -1.25 | 0.211 | -.0000587 | .000013 | ||
CM | -2.476635 | .2036476 | -12.16 | 0.000 | -2.875777 | -2.077494 | ||
_cons | 2.73571 | .1536292 | 17.81 | 0.000 | 2.434602 | 3.036818 | ||
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
KHAC | | | ||||||
TN | -.0001247 | .0000374 | -3.34 | 0.001 | -.000198 | -.0000514 | ||
CM | -2.73013 | .3702996 | -7.37 | 0.000 | -3.455904 | -2.004356 | ||
_cons | -1.140959 | .2584068 | -4.42 | 0.000 | -1.647427 | -.6344911 | ||
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
METRO | | | ||||||
TN | .0000111 | 8.74e-06 | 1.27 | 0.206 | -6.07e-06 | .0000282 | ||
CM | -1.226004 | .1020559 | -12.01 | 0.000 | -1.42603 | -1.025979 | ||
_cons | 12.12015 | .6357549 | 19.06 | 0.000 | 10.87409 | 13.36621 | ||
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
OTO | | | ||||||
TN | .0002771 | .0000145 | 19.11 | 0.000 | .0002487 | .0003055 | ||
CM | -.6271784 | .3658749 | -1.71 | 0.086 | -1.34428 | .0899233 | ||
_cons | -4.317707 | .3290125 | -13.12 | 0.000 | -4.96256 | -3.672854 | ||
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
TAXI | | | ||||||
TN | | .0000469 | .0000179 | 2.63 | 0.009 | .0000119 | .0000819 | |
CM | | -2.21092 | .2022136 | -10.93 | 0.000 | -2.607252 | -1.814589 | |
_cons | | 1.187137 | .1721961 | 6.89 | 0.000 | .8496385 | 1.524635 | |
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
XEBUS | | | ||||||
TN | -.0001822 | .0000237 | -7.69 | 0.000 | -.0002287 | -.0001358 | ||
CM | -2.407256 | .2328483 | -10.34 | 0.000 | -2.86363 | -1.950882 | ||
_cons | 37.87775 | 1.897837 | 19.96 | 0.000 | 34.15806 | 41.59745 | ||
-------------+---------------------------------------------------------------- | |||||||
XEDAP | | | ||||||
TN | -.0003332 | .0000223 | -14.95 | 0.000 | -.0003769 | -.0002895 | ||
CM | -3.869335 | .199398 | -19.41 | 0.000 | -4.260148 | -3.478522 | ||
_cons | 2.113294 | .1289034 | 16.39 | 0.000 | 1.860649 | 2.36594 | ||
-------------+----------------------------------------------------------------
XEMAY | (base alternative)
-------------+---------------------------------------------------------------- XEOM |
TN | -.0001984 .0001035 -1.92 0.055 -.0004012 4.39e-06
CM | -6.289812 .8755357 -7.18 0.000 -8.005831 -4.573794
_cons | .298146 .5031399 0.59 0.553 -.6879901 1.284282
------------------------------------------------------------------------------
4.4 Một số kiến nghị
- Sử dụng mô hình MHMETRO để dự báo xác xuất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi tại thành phố Hồ Chí Minh.
- Do tỷ lệ chi phí trên thu nhập có ảnh hưởng tới xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi tại thành phố Hồ Chí Minh nên để cải thiện tình hình sử dụng VTHKCC tại thành phố cần có các biện pháp nhằm làm giảm giá vé của VTHKCC.
- Để làm giảm tỷ lệ lựa chọn xe máy so với các phương thức vận tải khác cần có các giải pháp nhằm hạn chế cơ hội sử dụng xe máy của người dân.
- Theo kết quả nghiên cứu, thời gian ngoài phương tiện cũng ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi, thời gian càng lớn càng gây trở ngại cho việc ra quyết định lựa chọn phương thức vận tải. Do vậy, cần có các biện pháp nhằm tăng cường mật độ mạng lưới vận tải công cộng nhằm làm giảm thời gian ngoài phương tiện từ đó thu hút thêm một lượng người thực hiện chuyến đi chuyển sang sử dụng vận tải công cộng
Kết luận chương 4
Chương 4 của luận án đã phân tích thực trạng nhu cầu đi lại của người thực hiện chuyến đi trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh, qua đó cho thấy được những đặc điểm chính của nhu cầu đi lại của người dân thành phố. Trên cơ sở phân tích kết quả thu được từ mô hình hồi quy tuyến tính trong chương 3, tác giả có những đánh giá và lựa chọn những nhân tố ảnh hưởng chính tới quyết định lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi và sử dụng những nhân tố này để xây dựng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải.
Sự ảnh hưởng của các nhân tố tiếp tục được nghiên cứu chi tiết hơn trong mô hình logit đa thức để xác định xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi trong thành phố Hồ Chí Minh.
Việc tính toán mô hình Logit đa thức trên bộ số liệu do công ty SUD cung cấp nhằm mục đích kiểm chứng lại một lần nữa các giả thiết nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng và xác định mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải cho người thực hiện chuyến đi tại thành phố Hồ Chí Minh trong trường hợp có tính đến sự xuất hiện của phương thức vận tải mới.
Sau quy trình nghiên cứu cải tiến và điều chỉnh, kết quả chương 4 đưa ra được mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải cho người thực hiện chuyến đi trong thành phố. Việc nghiên cứu mở rộng mô hình trong trường hợp xuất hiện phương thức vận tải mới là Metro cũng được tiến hành đồng thời. Kết quả ước lượng mô hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải cho người thực hiện chuyến đi thành phố Hồ Chí Minh trong điều kiện xuất hiện phương thức vận tải mới cho thấy mô hình này có thể sử dụng cho việc dự báo trong tương lai.
Thông qua các kết quả nghiên cứu, chương 4 của luận án cũng đề xuất được một số kiến nghị khi sử dụng mô hình dự báo này.
KẾT LUẬN
Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải ở đô thị Việt Nam là một công tác không thể tách rời khỏi các quy hoạch giao thông vận tải. Những tồn tại của giao thông đô thị hiện nay ở Việt Nam như ùn tắc giao thông, ô nhiễm, tiếng ồn gây ra nhiều hệ quả xấu mà người dân phải gánh chịu và đòi hỏi phải được giải quyết. Nguyên nhân chính của vấn đề là do tốc độ tăng cơ học của dân số đô thị quá nhanh, vượt quá khả năng đáp ứng của cơ sở hạ tầng giao thông vận tải. Một nguyên nhân nữa là các mô hình dự báo nhu cầu đi lại trước đây có thể chưa phản ánh rò và chính xác sự biến động nhu cầu đi lại nói chung và nhu cầu đi lại cho từng phương thức vận tải nói riêng. Đứng trước bối cảnh này, luận án nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng và xây dựng mô hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các phương thức vận tải ở đô thị phù hợp với điều kiện thực tế ở Việt Nam.
Luận án có một số đóng góp mới thể hiện cụ thể như sau:
- Đối với mô hình dự báo nhu cầu đi lại bốn bước được sử dụng trong luận án, tác giả hệ thống các phương pháp dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho từng phương thức vận tải, đánh giá ưu nhược điểm của từng phương pháp để làm cơ sở lựa chọn mô hình dự báo. Bên cạnh đó, luận án còn đánh giá những nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn phương tiện của người tham gia giao thông trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng và đề xuất mô hình dự báo phù hợp với điều kiện ở Việt Nam.
- Trên cơ sở những đánh giá và số liệu thu thập được, luận án chỉ rò lý do lựa chọn mô hình để dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho từng phương thức vận tải trong các đô thị lớn ở Việt Nam.
- Mô hình dự báo xác suất lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi (cụ thể áp dụng cho thành phố Hồ Chí Minh) đã tính đến sự xuất hiện của phương thức vận tải mới là đường sắt trên cao (Metro).
Bên cạnh những kết quả đạt được, luận án còn một số tồn tại cần nghiên cứu sâu hơn: