dữ liệu thiết yếu tới 2014 về xe máy và quy luật về mối quan hệ khác nhau...

Hội nghị ATGT 2015

1

Nghiên cứu quy luật về mối quan hệ khác nhau giữa các điều kiện kinh tế-xã hội với sự tăng trưởng xe máy ở Việt Nam trong giai đoạn ngắn hạn và dài

hạn trên cơ sở xác định một số dữ liệu thiết yếu tới 2014 Motorcycles in Vietnam: Essential Data Estimated until 2014 and Different Impacts of Socio-economic Conditions on Their Growth

for Long- and for Short-term Nguyễn Hữu ĐỨC a, Dương Thị Mai HOA b,

Nguyễn Thiên HƯƠNG c, Nguyễn Ngọc BẢO d a TS., [email protected]; b [email protected];

c [email protected]; d [email protected] Tóm tắt: Mọi nỗ lực nhằm kiểm soát sự gia tăng của xe máy cần dựa trên các dữ liệu và các quy luật riêng của loại hình xe này. Đáng tiếc là hiểu biết về những dữ liệu và quy luật này đang rât thiếu. Nghiên cứu này làm sáng tỏ một trong những điều đó: quy luật về mối quan hệ giữa điều kiện kinh tế-xã hội với sự gia tăng của xe máy. Hiện nay, hầu như mọi nghiên cứu đều dùng chủ yếu là dữ liệu đăng ký xe được tích lũy (Mreg) và thông tin liên quan khác. Tuy nhiên, dữ liệu quan trọng như số lượng xe tham gia giao thông trên đường (Mcir) lại không có. Điều này dễ dẫn tới những sai lệch lớn. Để góp phần khắc phục bất cập ấy, nghiên cứu này tính toán các giá trị cho những dữ liệu thiết yếu về xe máy đến 2014 và dự đoán số xe trong lưu thông cho đến 2015.

Với các dữ liệu thu được, ảnh hưởng của các điều kiện kinh tế- xã hội lên sự gia tăng xe máy được xem xét và thấy rõ có một sự khác biệt lớn: trong giai đoạn dài hạn, các điều kiện kinh tế-xã hội có tương quan rất chặt với sự gia tăng xe máy, nhưng trong ngắn hạn, mối tương quan này rất yếu. Kết luận này rất có ý nghĩa đối với việc hoạch định chính sách cho xe máy: Các biện pháp ngắn hạn không làm giảm sự gia tăng xe máy về tổng thể. Trong thời hạn dài, chỉ có thể hạn chế sự gia tăng của xe máy nếu dùng các biện pháp dài hạn.

Abstract: Any effort to control the motorcycle growth should be based on the essential data and critical rules that govern this kind of vehicle. Unfortunately, knowledge on such data and rules are very poor. This study aims to clarify one of such rules: that on the impact of socio-economic conditions on motorcycles growth. Until now, all current research works use accumulative registered amount (Mreg) and some associated ones. But data on motorcycles in current traffic circulation (Mcir) is quite absent in spite of their great importance. That leads to high incorrectness in related policies/countermeasures. To cover this gap, the paper presents an estimation of different kinds of essential data for motorcycles in traffic circulation until 2014 and forecasted until 2015.

With found data, impacts of socio-economic conditions on the growth of motorcycles are considered and it shows that in contrary to strong impact in long-term, the impact in short-term is very weak. This rule has great practical meaning for policy-making: any effort to control motorcycle growth should be long-term oriented. Short-term one seems have low effectiveness.


2

1. MỞ ĐẦU Xe máy là rất phổ biến ở nhiều quốc gia, đặc biệt là ở các nước đang phát triển như Việt Nam. Nhưng loại phương tiện giao thông đường bộ này hiện cũng ẫn đến nhiều vấn đề trong giao thông, đặc biệt, một tỷ lệ rất cao trong các tai nạn giao thông đường bộ. Vì vậy các nhà chức trách đã cố gắng rất nhiều để hạn chế sự phát triển của xe máy. Nhiều chính sách đã được đề xuất và nhiều nỗ lực đã được thực hiện, nhưng sự thành công dường như rất hạn chế. Một trong những lý do có thể là do thiếu dữ liệu thực tế và thiếu nghiên cứu về các quy luật chi phối sự phát triển của xe máy.

Trong các dữ liệu liên quan, số lượng xe máy đang lưu hành giao thông hiện tại (Mcir) rõ ràng đóng một vai trò rất quan trọng. Nhưng đáng tiếc, ở Việt Nam, không có nguồn nào cung cấp dữ liệu quan trọng này. Thậm chí, các cơ quan chức năng cũng không có thông tin liên quan. Nguyên nhân có lẽ nằm trong quy định hiện hành: mỗi xe gắn máy hoặc xe ô tô muốn đưa vào sử dụng, phải được đăng ký tại cơ quan công an. Nhưng khi chiếc xe không còn được sử dụng trong lưu thông nữa, các chủ sở hữu chẳng thông báo gì cho chính quyền. Tình trạng này tồn tại năm này qua năm khác dẫn đến sự khác biệt tích lũy ngày càng tăng giữa số lượng xe máy đăng ký (Mreg) và số lượng xe máy lưu thông giao thông thực tế (Mcir). Nhưng vì không có số liệu chính xác, từ lâu, chúng ta đã sử dụng rất phổ biến số lượng xe máy đăng ký (Mreg) thay vì số xe đang lưu thông (Mcir). Sự khác biệt lớn giữa các đại lượng này là một trong những lý do quan trọng dẫn đến những kết luận thiếu chính xác trong các nghiên cứu liên quan / lập kế hoạch và sự lãng phí trong công trình thực tế / biện pháp đối phó.

Gần đây, lần đầu tiên, một cách tiếp cận để tìm ra giá trị của Mcir đã được công bố với các giá trị tính toán cho năm 2004-2011 (xem Đức et al, 2013). Công trình này đã chứng minh rằng việc sử dụng Mreg thay Mcir đã làm tăng số liệu lên một cách đáng kể, khoảng 30%.

Do tính cần thiết của các dữ liệu thiết yếu liên quan đến xe máy ở Việt Nam nên đã xuất hiện nhu cầu về việc tiếp tục cập nhật giá trị của Mcir cho những năm gần đây (2012-2014). Nhưng còn một câu hỏi khó hơn và quan trọng hơn. Đó là câu hỏi liệu có tồn tại quy luật gì về tốc độ tăng trưởng hàng năm của tổng số xe máy Mcir? Rõ ràng hiểu biết về quy luật này sẽ rất có giá trị trong việc hoạch định chính sách, biện pháp liên quan đến xe máy.

Bài Nghiên cứu này trình bày một số kết quả khác nhau nhằm trả lời những câu hỏi đã nêu.

Trước hết, về tổng số lượng xe máy lưu hành giao thông hiện tại (Mcir), giá trị của nó trong các năm từ 2003 đến năm 2011 nay được tính toán lại và cập nhật mới cho đến năm 2014. Dựa trên những dữ liệu tìm thấy, các tác giả làm rõ những sự khác biệt giữa tổng số xe máy theo đăng ký và số xe đang được lưu thông giao thông hiện tại.

Tiếp theo, bài Nghiên cứu này trình bày sự khác biệt lớn trong tác động của điều kiện kinh tế-xã hội lên sự phát triển của xe máy trong dài hạn và trong ngắn hạn. Điều này dẫn đến một kết luận rất hữu ích cho những nỗ lực để kiểm soát tốc độ tăng trưởng hàng năm của xe máy: cần có sự khác biệt lớn đối với giai đoạn dài hạn và thời kỳ ngắn hạn trong các chính sách / biện pháp liên quan.


3

Tốc độ tăng trưởng hàng năm của xe máy là chủ đề cho một số nghiên cứu khác nhau. Trong Sharma et al. (2011), các tác giả đã xem xét ảnh hưởng của mức độ gia tăng dân số, tốc độ đô thị hóa và tốc độ phát triển kinh tế với tăng trưởng nhanh chóng của các phương tiện cơ giới ở Ấn Độ bằng cách sử dụng dữ liệu thứ cấp có tương quan bằng phương pháp đồ thị. Kimwetich et al. (2012) nghiên cứu ảnh hưởng của chính sách giao thông đô thị lên sự phát triển của xe máy, xe ba gác là phương tiên giao thông công cộng ở Kenya. Bài viết xem xét ảnh hưởng của các quy tắc và các quy định về chỗ đậu xe và chính sách về thương mại xe máy. Hsu et al. (2003) đã phân tích so sánh tình hình xe máy giữa Đài Loan, Malaysia và Việt nam; phân tích lý do dẫn đến nhu cầu xe máy cao; nghiên cứu các đặc điểm về quyền sở hữu và sử dụng xe gắn máy và đưa ra một quan điểm dự báo. Dự báo tăng trưởng xe máy trong mối quan hệ với các chỉ số kinh tế xã hội cũng là chủ đề trong Đức et al. (2005).

2. CẬP NHẬT SỐ LƯỢNG XE MÁY TRONG LƯU THÔNG TOÀN QUỐC Trong phần này, bằng cách sử dụng phương pháp tương tự ở Đức et al. (2013), nhưng với dữ liệu mới nhất, tổng số xe máy đang lưu thông (Mcir) được tính toán lại và cập nhật cho đến năm 2014. Ngoài ra, dự báo số lượng xe máy Mcir trong tương lai, cho đến năm 2025, cũng được cập nhật lại. 2.1 Số lượng xe máy trong lưu thông Phương pháp này chủ yếu thực hiện các tính toán dựa trên các kết quả được công bố chính thức mới nhất của Tổng cục Thống kê (GSO) về Khảo sát mức sống hộ gia đình (VHLSS) năm 2012. Như đã biết, cuộc điều tra này là một trong những nguồn dữ liệu chính thức của nhà nước rất giá trị với cỡ mẫu rất lớn và có độ tin cậy cao. Các dữ liệu cần thiết được chiết xuất từ GSO (2013) như thể hiện trong Bảng 1.

Như trong Duc (2013) và trong bảng 1, chỉ có các dữ liệu cho các năm chẵn từ 2004-2012. Với các năm lẻ và năm 2014, giá trị tìm được do phép hồi quy. Giá trị rất cao của Hệ số tương quan bội (R2) cho thấy có mức tương quan rất tốt.

Bảng 1. Dữ liệu của VHLSS 2012 (xem GSO, 2013) Năm

Số lượng mẫu (số lượng hộ dân tham gia

khảo sát) Nhân khẩu bình quân hộ gia

đình (Hs) Số lượng xe máy trong 100 hộ gia

đình (M100) 2002 75,000 4.44 NA 2004 46,000 4.36 55.3 2006 46,000 4.24 68.6 2008 46,000 4.12 89.4 2010 69,000 3.89 96.1 2012 47,000 3.85 115.3

R2 0.9839 0.9918 (*) Nguồn: GSO (2013) trừ R2 do nhóm nghiên cứu thực hiện.


4

Bảng 2. Số lượng xe máy trong lưu thông cập nhật (Mcir)

Year Nhân

khẩu bình quân hộ gia đình

(Hs)

Số lượng xe máy trong 100 hộ gia đình (M100)

Số lượng xe máy theo đầu người Dân số

Số lượng xe máy của tất cả các hộ

= số lượng xe máy trong lưu

thông

Số lượng xe máy trong lưu

thông theo tính toán trước đây (xem Duc

2013) Y HS (*) M100 (*) M1 =

M100/(100.HS) Pop(*) Mall=Mcir= pop.M1

2003 4.43 48.07 0.1083888 80,467,400 8,721,763 2004 4.36 55.30 0.1268349 81,436,400 10,328,975 10,328,975 2005 4.30 62.82 0.1461664 82,392,100 12,042,955 12,432,784 2006 4.24 68.60 0.1617925 83,311,200 13,479,123 13,479,123 2007 4.16 77.57 0.1864319 84,218,500 15,701,017 16,112,543 2008 4.12 89.40 0.2169903 85,118,700 18,469,932 18,469,932 2009 4.02 92.32 0.2294395 86,025,000 19,737,537 20,173,732 2010 3.89 96.10 0.2470437 86,932,500 21,476,127 21,476,127 2011 3.89 107.07 0.2754792 87,840,000 24,198,095 24,662,680 2012 3.85 115.30 0.2994805 88,772,900 26,585,754 2013 3.75 121.82 0.3248833 89,708,900 29,144,925 2014 3.68 129.19 0.3509644 90,493,352 31,759,946

(*) Nguồn: GSO (2013) và GSO (2014a). Bảng 3. So sánh giữa số lượng xe máy đăng ký (Mreg) và

số lượng xe máy lưu hành (Mcir)

Năm Số lượng xe máy đăng

ký Số lượng

xe máy lưu hành

Tỷ lệ Xe máy đã bị loại khỏi lưu thông

Số lượng Năm trước đó mà Mreg ≈ Mexc (*)

Thời gian sử dụng

xe Y Mreg(**) Mcir r=Mcir/Mreg Mexc=

Mreg-Mcir Tmc (năm) 1 2 3 4 5 6 7 2003 11,379,000 8,721,763 76.65% 2,657,237 1993+ <10 2004 13,375,992 10,328,975 77.22% 3,047,017 1994 ≈ 10 2005 16,086,644 12,042,955 74.86% 4,043,689 1995+ <10 2006 18,406,385 13,479,123 73.23% 4,927,262 1997 ≈ 9 2007 21,721,282 15,701,017 72.28% 6,020,265 1999 ≈ 8 2008 25,273,088 18,469,932 73.08% 6,803,156 2000 ≈ 8 2009 29,967,000 19,737,537 65.86% 10,229,463 2001+ <8 2010 31,155,154 21,476,127 68.93% 9,679,027 2001+ >8 2011 33,925,839 24,198,095 71.33% 9,727,744 2001+ >9 2012 36,331,479 26,585,754 73.18% 9,745,725 2001+ >10 2013 38,643,091 29,144,925 75.42% 9,498,166 2001+ >11 2014 41,240,392 31,759,946 77.01% 9,480,446 2001+ >12

Ghi chú: (*) 1993+ : nghĩa là trong khoảng 1993-1994, tương tự cho trường hợp khác. (**) Nguồn: NTSC (2014)


5

So với các giá trị trước đây ở Đức et al. (2013), giá trị ngoại suy của năm lẻ có thay đổi một ít do việc bổ sung thêm dữ liệu của năm 2012 để tính toán hồi quy. Điều này dẫn tới những thay đổi trong kết quả tính toán cho năm 2005, 2007, 2009 và 2011 với sự khác biệt cỡ 2-3%.

Bảng 3 so sánh các giá trị cập nhật của hai đại lượng liên quan: số lượng xe máy theo đăng ký Mreg và số lượng xe máy lưu hành Mcir. Bảng này khẳng định một lần nữa sự khác biệt đáng kể giữa các số liệu. Vì vậy, việc sử dụng Mreg thay Mcir trong tính toán giao thông, con số đã bị nâng quá cao tới mức đáng ngạc nhiên: khoảng 33-43% và tất nhiên, nó có thể dẫn đến lãng phí lớn trong quy hoạch giao thông.

Bên cạnh đó, các giá trị được cập nhật cũng cho thấy một xu hướng tích cực: tỷ lệ r = Mcir / Mreg (xem cột 4 ở Bảng 3), đạt giá trị thấp nhất trong năm 2009 và đã tăng liên tục qua các năm sau. Điều đó có nghĩa là chất lượng chung của xe máy, sau một số năm liên tục kém đi, nay đã trở nên tốt hơn (Hình 1). Xu hướng này cũng được khẳng định với các giá trị trong cột cuối cùng của Bảng 3. Thời gian sử dụng xe máy, đặc biệt là, trong những năm gần đây, trở nên dài hơn. Điều này có thể được giải thích rằng sau một thời gian xe máy nhập khẩu có chất lượng thấp, bây giờ, ngày càng nhiều xe có chất lượng tốt hơn được sủ dụng.

Hình 1. Tỷ lệ giữa số lượng xe máy lưu hành (Mcir) và số lượng xe máy đăng ký (Mreg)

2.2 Mô hình dự báo đa biến đối với số lượng xe máy lưu hành Trong phần này, mô hình dự báo đa biến quen biết trong Đức et al. (2013) và Hsu et al. (2003) được làm mới với dữ liệu cập nhật. Những lý do cho việc làm mới này là:

- Các dữ liệu đã được mở rộng đến năm 2014 (trước đây, dữ liệu đầu vào chỉ đển 2011);

- Tốc độ tăng GDP ở mức 7-8% / năm được sử dụng trong các công trình nói trên dựa trên Chiến lược kinh tế-xã hội từ năm 2011 đến năm 2020 của Chính phủ dường như quá lạc quan. Tỷ lệ thực tế hơn là chỉ 5,8-6,8% như được chỉ ra gần đây.

Các mô hình được làm mới sẽ không chỉ dự báo giá trị của Mcir cho đến năm 2014 mà còn được sử dụng cho nghiên cứu dưới đây về mối quan hệ giữa của các chỉ số kinh tế-xã hội với sự phát triển của xe máy.

60.00%65.00%70.00%75.00%80.00%


6

2.2.1 Mô hình hồi quy đa biến Các giá trị cho các biến ghi trong bốn cột đầu tiên của Bảng 4 ở trên, trong đó có dữ liệu về dân số, GDP bình quân đầu người và tỷ lệ đô thị hóa từ năm 2003 đến năm 2013 có nguồn gốc từ Tổng cục Thống kê (xem GSO 2014a).

Mô hình hồi quy tìm thấy là Mcir = -122839280.4 + 1.792799665 x pop +

+ 5923.840242 x gdp - 615240.0748 x urb (1)

trong đó, Mcir: Số lượng xe máy đang lưu hành pop: dân số gdp: GDP bình quân đầu người urb: Tỷ lệ đô thị hóa

Như dưới đây (xem phần sau), hồi quy này có độ tương quan rất tốt. Cột 5 và

6 của bảng trên và giá trị của Mcir được tính theo Mô hình hồi quy tìm được. Với sai số Ecir từ 0,05% -2,67%, các giá trị ngoại suy là chấp nhận được.

Bảng 4. Số lượng xe máy đang lưu hành

Năm Dân số (người) (*)

GDP bình quân đầu

người (USD) (*)

Tỷ lệ đô thị hóa (%) (*)

Số lượng xe máy

lưu hành Giá trị của Mcir tính

theo mô hình Sai số

Số lượng xe máy trên 100

người dân Y Pop gdp urb Mcir Mcal Ecir P100 1 2 3 4 5 6 7 8

2003 80,467,400 492 25.76 8,721,763 8,488,592 2.67% 10.84 2004 81,436,400 553 26.53 10,328,975 10,113,435 2.09% 12.68 2005 82,392,100 700 27.10 12,042,955 12,346,931 2.52% 14.62 2006 83,311,200 723 27.66 13,479,123 13,786,407 2.28% 16.18 2007 84,218,500 843 28.20 15,701,017 15,791,645 0.58% 18.64 2008 85,118,700 1,052 28.99 18,469,932 18,157,567 1.69% 21.70 2009 86,025,000 1,064 29.74 19,737,537 19,392,037 1.75% 22.94 2010 86,932,500 1,273 30.50 21,476,127 21,789,503 1.46% 24.70 2011 87,840,000 1,517 31.56 24,198,095 24,209,731 0.05% 27.55 2012 88,772,900 1,749 31.84 26,585,754 27,084,298 1.88% 29.95 2013 89,708,900 1,908 32.19 29,144,925 29,488,915 1.18% 32.49 2014 90,493,352 2,000 32.91 31,759,946 30,997,087 2.40% 35.10

(*) Nguồn: GSO (2014a).


7

2.2.2 Dự báo số lượng xe máy lưu hành cho đến năm 2025

Hình 2. Số lượng xe máy lưu hành cho 100 người (N100) có thể được biểu diễn bằng một hàm tuyến tính (a) hoặc bởi một đa thức bậc hai (b)

Phương trình hồi quy (1) có thể được sử dụng để dự báo số lượng xe máy lưu thông đến năm 2025 với các giả định hợp lý sau đây về các biến độc lập:

a) Tốc độ tăng dân số hàng năm của dân số thể hiện bởi Tỷ lệ tăng tự nhiên (Natural Increasing Rate of population NIR) theo Chính phủ là ở mức 1,05%. b) Tăng trưởng GDP hàng năm theo Chính phủ là ở mức 5,8-6,8%. Theo sự phát triển kinh tế trong những năm gần đây, chọn giá trị này ở mức 6%. c) Tỷ lệ đô thị hóa được giả định ở mức tương tự như trong các năm qua (2003-2014). d) Tất cả số lượng tính toán và số lượng dự báo về xe máy lưu thông đến năm 2025 được thể hiện trong Bảng 5. e) Bảng này cho thấy một lần nữa sự tăng trưởng nhanh chóng của xe máy, nhưng tốc độ tăng trưởng không phải là quá "khủng khiếp" như nêu trên một số phương tiện thông tin đại chúng. f) Các dữ liệu xác nhận lần nữa rằng rằng số lượng xe máy cho 100 người (N100) tăng liên tục như được chỉ ra trong Hình 2.

(a) N100 = 1.9187x + 9.7265x= year - 2002

0102030405060

2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025(b) N100 = -0.0208x2 + 2.4167x + 7.6513

x = year - 2002

0102030405060

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025


8

Bảng 5. Số lượng xe máy lưu hành cho 2003-2014 và các giá trị dự báo cho 2015-2025

Năm Dân số (người) (*)

GDP bình quân đầu người (USD) (*)

Tỷ lệ đô thị hóa (%) (*) Số lượng xe máy lưu hành

Số lượng xe máy trên 100

người dân Y pop gdp urb Mcir N100

2003 80,467,400 492 25.76 8,721,763 10.84 2004 81,436,400 553 26.53 10,328,975 12.68 2005 82,392,100 700 27.10 12,042,955 14.62 2006 83,311,200 723 27.66 13,479,123 16.18 2007 84,218,500 843 28.20 15,701,017 18.64 2008 85,118,700 1,052 28.99 18,469,932 21.70 2009 86,025,000 1,064 29.74 19,737,537 22.94 2010 86,932,500 1,273 30.50 21,476,127 24.70 2011 87,840,000 1,517 31.56 24,198,095 27.55 2012 88,772,900 1,749 31.84 26,585,754 29.95 2013 89,708,900 1,908 32.19 29,144,925 32.49 2014 90,493,352 2,001 32.91 31,759,946 35.10 2015 91,443,532 2,099 33.66 32,828,720 35.90 2016 92,403,689 2,202 34.41 34,691,607 37.54 2017 93,373,928 2,309 35.19 36,591,779 39.19 2018 94,354,354 2,422 35.98 38,530,641 40.84 2019 95,345,075 2,541 36.79 40,509,667 42.49 2020 96,346,198 2,665 37.62 42,530,401 44.14 2021 97,357,833 2,795 38.47 44,594,463 45.80 2022 98,380,091 2,932 39.33 46,703,548 47.47 2023 99,413,082 3,075 40.22 48,859,438 49.15 2024 100,456,919 3,225 41.13 51,063,997 50.83 2025 101,511,717 3,383 42.05 53,319,182 52.53

(*) Nguồn: GSO (2014a)

3. NGHIÊN CỨU QUY LUẬT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA ĐIỀU KIỆN KINH TẾ XÃ HỘI ĐỐI VỚI VIỆC TĂNG TRƯỞNG XE MÁY: SỰ KHÁC NHAU GIỮA KỲ DÀI HẠN VÀ KỲ NGẮN HẠN 3.1 Tác động mạnh của điều kiện kinh tế-xã hội đối với các dữ liệu dài hạn về xe máy Số lượng xe máy lưu hành Mcir hoặc số lượng xe máy đăng ký Mreg là dữ liệu dựa trên tích lũy năm này qua năm khác. Trong ý nghĩa đó, chúng là các đại lượng dài hạn. Dưới đây, câu hỏi, các đại lượng này có quan hệ thế nào đối với các chỉ số kinh tế-xã hội: dân số (pop), GDP bình quân đầu người (gdp) và tỷ lệ đô thị hóa (urb) sẽ được xem xét. Phép phân tích hồi quy đa biến có thể cung cấp câu trả lời như thể hiện trong Bảng 6.


9

Bảng 6. Đánh giá mối tương quan giữa các số lượng xe máy (Mcir, Mreg) và các chỉ số kinh tế-xã hội (pop, gdp, urb) Đại lượng thống kê Ký hiệu Mcir Mreg R tương quan bội (Multiple R) Rmul 0.9987547 0.9975461 R toàn phương (R Square) Rsqu 0.9975110 0.9950983 R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) Radj 0.9965776 0.9932602 Hệ số Significance F F 9.43598E-11 1.41786E-09 Ghi chú: Ý nghĩa của các đại lượng thống kê này xem tóm tắt trong Phụ lục. Bảng 6 cho thấy giá trị của các đại lượng thống kê thể hiện tương quan giữa số

lượng xe máy (Mcir, Mreg) và các biến kinh tế-xã hội (pop, gdp, urb). Về Mcir, hệ số tương quan bội Rmul đạt 0.9987547 là giá trị rất cao, điều này

biện minh một lần nữa cho sự tương quan rất tốt trong phương trình hồi quy (2). Giá trị của R toàn phương (Rsqu) là 0,9975 thể hiện rằng 99,75% của các thay đổi giá trị của Mcir là do tác động của ba biến số kinh tế-xã hội, chỉ có một tỷ lệ rất nhỏ (0,25%) của các thay đổi này là do các ảnh hưởng cơ hội khác. Giá trị cao của Radj cũng chỉ ra các bộ ba biến độc lập (pop, gdp và urb) là khá hợp lý. Đặc biệt, giá trị rất nhỏ của hệ số F (9.43598E-11) cho thấy các kết quả hồi quy là cực kỳ đáng tin cậy (theo ý nghĩa thống kê).

Dữ liệu của Mreg hiển thị kết quả tương tự, tuy ở một mức độ thấp hơn. Tổng kết lại, từ Bảng 6 có được sau kết luận quan trọng sau:

Các đại lượng dài hạn như số lượng xe máy lưu hành Mcir và số lượng xe máy đăng ký Mreg có sự tương quan rất tốt với các chỉ số kinh tế-xã hội. Nói cách khác, trong thời kỳ dài hạn, các điều kiện kinh tế-xã hội có quan hệ rất chặt với số lượng xe máy. 3.2 Dữ liệu tăng trưởng hàng năm về số lượng xe máy Bảng 7 cho thấy số lượng xe máy tại Việt Nam từ năm 2003 đến năm 2014.

Cột 4 thể hiện số lượng tích lũy của xe máy không còn tham gia lưu thông nữa; Mexc = Mreg - Mcir (2)

trong đó: Mexc: Lũy kế số lượng xe máy đã loại ra khỏi lưu thông, Mreg: Tổng số xe máy đã đăng ký Mcir: Tổng số xe máy đang lưu hành giao thông.

Các cột tiếp theo thể hiện dữ liệu tăng trưởng hàng năm của số xe máy theo đăng ký (dMreg) và số lượng xe máy lưu hành (dMcir). Trước hết lưu ý rằng, các đại lượng này rất khác nhau: trong khi dMreg thể hiện sư gia tăng đơn thuần số xe theo đăng ký, dMcir lại phức tạp hơn. Sự thay đổi số lượng xe trong lưu thông dMcir không hoàn toàn đồng nhất với sự thay đổi số lượng xe theo đăng ký dMreg. Chính xác hơn thì, số xe máy gia tăng trong lưu thông dMcir bằng số gia tăng trong đăng ký dMreg trừ đi số lượng xe máy không còn được sử dụng (dMout) (vì bất cứ lý do nào như hư hỏng, cũ nát …). Nghĩa là


10

dMcir = dMreg - dMdec (3) trong đó,

dMcir: Số lượng xe máy tăng hàng năm trong lưu thông, dMreg: Số lượng xe máy tăng hàng năm theo đăng ký, dMdec: Số lượng xe máy hàng năm (trước vẫn lưu thông, nay) không còn

lưu thông nữa. Ta lưu ý rằng:

dMdec = dMreg - dMcir = dMout - dMin (4) dMcir = dMreg - dMdec (3)

trong đó, dMout: Số lượng xe máy hàng năm đã đăng ký nhưng nay không còn lưu thông

nữa; dMin: Số lượng xe máy hàng năm vốn đã không lưu thông nữa, nay lại được

đưa vào sử dụng (do sửa chữa, lắp ráp lại…). Trường hợp dMdec> 0 là hoàn toàn bình thường vì mọi người đều biết rằng mỗi

năm có một số lượng xe máy được loại ra khỏi lưu thông. Nhưng trường hợp dMdec <0 có vẻ là bất thường. Nó thể hiện rằng có một số lượng xe máy đã bị loại ra khỏi lưu thông, nhưng sau đó lại được đưa trở lại lưu thông (dMin). Điều này là rất thú vị, vì cho đến bây giờ, không có thông tin rằng tình trạng này là có thật. Nhưng, các dữ liệu trong Bảng 7 đã biện minh cho kết luận này.

Hình 3 trình bày đồ thị của số lượng xe máy hàng năm đưa vào/đưa ra lưu thông. Có thể nhận xét rằng giá trị hàng năm dMdec là khá khác nhau. Năm 2007, và đặc biệt, năm 2009 được đánh dấu bằng một số lượng lớn của xe máy được đưa ra khỏi lưu thông. Điều này có thể được giải thích rằng xe máy với chất lượng thấp sản xuất tại Trung Quốc, đã được đưa vào sử dụng với một số lượng lớn khoảng 8-10 năm trước đây, nay đã trở nên hư hỏng, không còn sử dụng được nữa. Chúng ta có thể thấy điều đó trong một số năm cho đến 2009 với giá trị rất cao của dMdec. Giá trị tiếp theo cho năm 2010 (-550.436) là rất đặc biệt. Điều đó có nghĩa từ một lượng lớn các xe máy đã bị loại ra khỏi lưu thông, người dân đã cố gắng để sửa chữa và đưa chúng vào sử dụng trở lại. Điều này là rất đặc biệt bởi vì cho đến bây giờ, nó là một thực tế mà hầu như không ai chú ý.

Sau năm 2010, dMdec trở nên nhỏ hơn có nghĩa là một số lượng ít hơn các xe máy không thể tham gia giao thông nữa. Điều này có thể được giải thích bởi chất lượng của xe máy đang được cải thiện: xe máy được sản xuất bởi các hãng nổi tiếng thay thế ngày càng nhiều cho những xe nhập khẩu với chất lượng thấp.


11

Bảng 7. Dữ liệu xe máy Việt Nam Năm

Số lượng xe máy tích lũy Số lượng xe máy gia tăng hàng năm Theo đăng

ký Đang lưu

hành Loại khỏi lưu hành

Theo đăng ký

Đang lưu hành

Loại khỏi lưu hành

Y Mreg (*) Mcir Mexc = Mreg-Mcir dMreg dMcir dMdec = dMreg-dMcir

1 2 3 4 5 6 7 2003 11,379,000 8,721,763 2,657,237 2004 13,375,992 10,328,975 3,047,017 1,996,992 1,607,212 389,780 2005 16,086,644 12,042,955 4,043,689 2,710,652 1,713,980 996,672 2006 18,406,385 13,479,123 4,927,262 2,319,741 1,436,169 883,572 2007 21,721,282 15,701,017 6,020,265 3,314,897 2,221,893 1,093,004 2008 25,273,088 18,469,932 6,803,156 3,551,806 2,768,915 782,891 2009 29,967,000 19,737,537 10,229,463 4,693,912 1,267,605 3,426,307 2010 31,155,154 21,476,127 9,679,027 1,188,154 1,738,590 -550,436 2011 33,925,839 24,198,095 9,727,744 2,770,685 2,721,968 48,717 2012 36,331,479 26,585,754 9,745,725 2,405,640 2,387,659 17,981 2013 38,643,091 29,144,925 9,498,166 2,311,612 2,559,171 -247,559 2014 41,240,392 31,759,946 9,480,446 2,597,301 2,615,021 -17,720

(*) Nguồn: NTSC (2014)

Hình 3. Số lượng xe máy đưa ra/đưa vào lưu thông hàng năm. 3.3 Tác động yếu của điều kiện kinh tế-xã hội đối với các dữ liệu ngắn hạn về xe máy Như trên đã trình bày, điều kiện kinh tế-xã hội, thể hiện qua các chỉ số pop (dân số), gdp (GDP bình quân đầu người) và urb (tỷ lệ đô thị hóa) có mối quan hệ tương quan rất chặt với số lượng tích lũy của xe máy (tổng số), dù theo đăng ký (Mreg) hay trong lưu hành thực tế (Mcir). Đây là các số liệu dài hạn, tích lũy nhiều năm. Vì vậy, một cách hợp lý, câu hỏi tiếp theo sẽ là, các điều kiện kinh tế-xã hội sẽ ảnh hưởng thế nào lên các dữ liệu ngắn hạn của xe máy. Ở đây, dữ liệu ngắn hạn chính là số tăng trưởng từng năm của xe máy.

-1,000,000-500,000

0500,000

1,000,0001,500,0002,000,0002,500,0003,000,0003,500,0004,000,000

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

dMdec


12

Bảng 8 tóm tắt tất cả các dữ liệu liên quan để thuận tiện trong việc nghiên cứu và Bảng 9 trình bày các kết quả chính của các tính toán về mối tương quan giữa các đại lượng này.

Bảng 8. Các chỉ số kinh tế-xã hội vĩ mô và số lượng xe máy gia tăng từng năm

Năm

Các chỉ số kinh tế-xã hội vĩ mô (*) Mức gia tăng từng năm của các chỉ số kinh tế-xã hội vĩ mô

Số lượng xe máy gia tăng từng năm

Dân số GDP bình quân đầu

người

Tỷ lệ đô thị hóa

(%) Dân số

GDP bình quân đầu

người

Tỷ lệ đô thị hóa

(%) Theo đăng

ký Trong lưu

thông

Y pop gdp urb dpop dgdp durb dMreg dMcir 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2003 80,467,400 492 25.76 2004 81,436,400 553 26.53 969,000 61 0.77 1,996,992 1,607,212 2005 82,392,100 700 27.10 955,700 147 0.57 2,710,652 1,713,980 2006 83,311,200 723 27.66 919,100 23 0.56 2,319,741 1,436,169 2007 84,218,500 843 28.20 907,300 120 0.54 3,314,897 2,221,893 2008 85,118,700 1,052 28.99 900,200 209 0.79 3,551,806 2,768,915 2009 86,025,000 1,064 29.74 906,300 12 0.75 4,693,912 1,267,605 2010 86,932,500 1,273 30.50 907,500 209 0.76 1,188,154 1,738,590 2011 87,840,000 1,517 31.56 907,500 244 1.06 2,770,685 2,721,968 2012 88,772,900 1,749 31.84 932,900 232 0.28 2,405,640 2,387,659 2013 89,708,900 1,908 32.19 936,000 159 0.35 2,311,612 2,559,171 2014 90,493,352 2,001 32.91 784,452 93 0.72 2,597,301 2,615,021

(*) Nguồn: GSO (2014a) Trong khi Bảng 6 thể hiện sự tương quan đối với tổng số xe máy, Bảng 9 cho thấy kết quả của phân tích hồi quy đa biến đối với dữ liệu từng năm của loại phương tiện giao thông này. Kết luận quan trọng từ các kết quả này là mức tăng trưởng hàng năm của xe máy có mối quan hệ tương quan rất yếu cả với các chỉ số kinh tế xã hội vĩ mô (pop, gdp và urb) lẫn mức tăng trưởng hàng năm của các chỉ số này (dpop, dgdp và durb). Hầu như tất cả các kết quả tính toán đều cho thấy giá trị rất nhỏ của hệ số tương quan (Correlation Coefficient) và giá trị quá cao của Significance F. Chỉ có một ngoại lệ là dMcir trong tương quan đa biến với cả ba mức tăng trưởng hàng năm chỉ số kinh tế-xã hội dMcir = f (dpop, dgdp, durb). Chỉ riêng trường hợp này, các giá trị thống kê cho thấy mối tương quan ở mức vừa phải.

Do phép phân tích hồi quy đa biến với tất cả ba biến (pop, gdp, urb) và (dpop, dgdp, durb) cho thấy tương quan yếu, cần phải kiểm tra sự tương quan đơn biến tương tự với từng biến riêng rẽ. Đó là để trả lời các câu hỏi sau đây có thể được nêu ra: mặc dù những con số tăng trưởng xe máy hàng năm phụ thuộc yếu đối với tất cả các chỉ tiêu kinh tế-xã hội với nhau, thì liệu chúng có mối quan hệ thống kê mạnh với một hoặc hai chỉ số riêng biệt hay không. Kết quả hồi quy đơn biến được tóm tắt trong Bảng tương tự số 8 (cột 3-5), và xác nhận lại một lần nữa một tương quan yếu.

Mối quan hệ tương quan yếu này là rất thú vị. Ý nghĩa của nó có thể được giải


13

thích như sau: Các con số tăng trưởng hàng năm của xe máy (dMreg và dMcir) về cơ bản phụ

thuộc vào nhiều yếu tố không ổn định: sự thay đổi trong chính sách, trong điều kiện kinh tế ngắn hạn… Ví dụ: các chính sách của chính quyền trung ương và địa phương, đặc biệt như chính sách kiềm chế sự phát triển của xe cá nhân là rất yếu và thay đổi nhiều lần. Nền kinh tế thường phát triển thuận lợi trong một số năm, nhưng không thuận lợi trong năm khác mà dẫn đến mức độ cải thiện đời sống khác nhau từng năm. Tuy nhiên, vì là một trong những phương tiện giao thông thuận lợi nhất, đa số người dân muốn có xe máy và họ sẽ thực hiện mong muốn này ngay sau khi họ có đủ điều kiện. Đó là lý do tại sao, trong dài hạn, những con số tích lũy của xe máy Mreg và Mcir luôn tăng. Mô hình hồi quy đa biến đối với các biến này đã loại trừ tất cả các yếu tố ngắn hạn, nhờ vậy, trong dài hạn, mô hình này cho được kết luận rất giá trị như nêu trên.

Tóm tắt lại, kết quả chính thu được là: chỉ số kinh tế-xã hội vĩ mô có sự tương quan rất tốt với những con số tích lũy của xe máy (cả số lượng theo đăng ký và số lượng xe đang lưu hành giao thông) nhưng có sự tương quan rất yếu với những con số tăng trưởng hàng năm của xe máy.

Điều đó có thể được mô tả khác đi như sau: Trong dài hạn, các điều kiện kinh tế-xã hội vĩ mô tác động mạnh mẽ vào sự phát triển của xe máy trong khi trong ngắn hạn, chúng tác động yếu ớt. Điều đó có nghĩa là, trong ngắn hạn sự phát triển của xe máy bị ảnh hưởng đáng kể bởi nhiều yếu tố khác, không chỉ vào điều kiện chung (liên quan đến cả nước), nhưng mà còn vào điều kiện riêng ở cấp địa phương.

Điều này dẫn đến bài học sau đây: Để kiểm soát sự tăng trưởng xe máy, các chính sách / biện pháp cần có tầm nhìn dài hạn. Tất nhiên, các biện pháp ngắn hạn vẫn quan trọng, nhưng chúng phải được tích hợp vào trong một chương trình dài hạn. Sự phát triển của giao thông công cộng chính là một trong những cách tiếp cận dài hạn như vậy. Dù cần một vài thập kỷ để phát triển giao thông công cộng đa phương thức, đây phải được coi là một trong những định hướng đúng.


14

Bảng 9. Đánh giá về tương quan giữa số tăng trưởng hàng năm của xe máy (Mcir, Mreg) và các biến kinh tế-xã hội (pop, gdp, urb) dMreg f(pop,gdp,urb) f(pop) f(gdp) f(urb)

Quan hệ của dMreg với các chỉ số kinh tế-xã hội

Multiple R 0.45436 0.05861 0.12823 0.07384 R Square 0.20645 0.00344 0.01644 0.00545 Adjusted R Square -0.13365 -0.10729 -0.09284 -0.10505 Significance F 0.63125 0.86408 0.70710 0.82918 dMreg f(dpop,dgdp,durb) f(dpop) f(dgdp) f(durb) Quan hệ của

dMreg với độ gia tăng hàng năm của các chỉ số kinh tế-xã hội

Multiple R 0.35943 0.14411 0.31337 0.14036 R Square 0.12919 0.02077 0.09820 0.01970 Adjusted R Square -0.24401 -0.08803 -0.00200 -0.08922 Significance F 0.79330 0.67248 0.34806 0.68061

dMcir f(pop,gdp,urb) f(pop) f(gdp) f(urb)

Quan hệ của dMcir với các chỉ số kinh tế-xã hội

Multiple R 0.70031 0.61255 0.65995 0.61382 R Square 0.49043 0.37522 0.43553 0.37678 Adjusted R Square 0.27204 0.30580 0.37281 0.30753 Significance F 0.17040 0.04512 0.02713 0.04456 dMcir f(dpop,dgdp,durb) f(dpop) f(dgdp) f(durb) Quan hệ của

dMcir với độ gia tăng hàng năm của các chỉ số kinh tế-xã hội

Multiple R 0.82309 0.39136 0.68970 0.03137 R Square 0.67748 0.15317 0.47568 0.00098 Adjusted R Square 0.53925 0.05907 0.41743 -0.11002 Significance F 0.03837 0.23395 0.01886 0.92705

4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu với hai nội dung chính: 1. Tìm các dữ liệu thiết yếu về xe máy đang tham gia lưu thông; 2. Xem xét tác động của các điều kiện kinh tế-xã hội lên sự phát triển của loại

phương tiện giao thông đường bộ này. Đối với nội dung đầu tiên, bài Nghiên cứu này đã ước tính giá trị của nhiều dữ

liệu cần thiết liên quan đến năm 2014, nếu có. Cũng nhấn mạnh rằng các dữ liệu về xe máy đang lưu hành phản ánh một cách chính xác hơn tình hình giao thông so với các dữ liệu tích lũy theo đăng ký.

Các dữ liệu đưa ra trong bài bao gồm các giá trị cho đến năm 2014 của: Mreg: Tổng số lượng xe máy đăng ký, Mcir: Tổng số xe máy đang lưu hành giao thông, Mexc: Lũy kế số lượng xe máy đã loại ra khỏi lưu thông, N100: Số lượng xe máy lưu hành cho 100 người, dMcir: Số tăng trưởng hàng năm của xe máy đang lưu hành, dMreg: Số tăng trưởng hàng năm của xe máy theo đăng ký, dMdec: Số hàng năm của xe máy không còn thm gia giao thông nữa.


15

Nghiên cứu này cũng làm mới với dữ liệu cập nhật của một mô hình hời quy đa biến quen thuộc và sử dụng mô hình này để dự báo số lượng xe máy lưu hành giao thông đến năm 2025.

Bằng cách so sánh giữa tổng số xe máy theo đăng ký và số xe đang lưu hành giao thông, nghiên cứu này cho thấy rằng: trong số những chiếc xe đã được loại trừ khỏi lưu hành, có một số lượng xe đã được sửa chữa và tham gia trở lại trong giao thông.

Đối với nội dung thứ hai, kết quả nghiên cứu về tác động của các điều kiện kinh tế-xã hội lên sự phát triển của xe máy cho thấy một sự khác biệt lớn trong dài hạn và trong ngắn hạn. Các chỉ tiêu kinh tế-xã hội cho thấy một tác động rất mạnh đến sự phát triển của xe máy trong kỳ dài hạn, nhưng rất yếu trong ngắn hạn.

Thực tế này rất hữu ích và quan trọng trong hoạch định chính sách hay đối với bất kỳ nỗ lực nào để giảm bớt sư gia tăng loại hình xe này. Kết luận dẫn đến một số khuyến nghị thực tiễn quan trọng như sau:

1) Nếu trong ngắn hạn (cỡ trong một năm), những con số tăng trưởng của xe máy được giảm nhờ một số chính sách hoặc do biến động của thị trường … trong các năm khác, sự phát triển của xe máy sẽ lớn hơn để bù lại, khi các điều kiện nói trên tồn tại nữa; và như vậy ngược lại.

2) Các điều kiện kinh tế-xã hội tác động mạnh mẽ vào sự phát triển của xe máy trong dài hạn, do đó, để giảm sự phát triển xe này về cơ bản, chính sách biện pháp cần có tầm nhìn dài hạn. Phát triển giao thông công cộng đa phương thức là một trong những ví dụ về các chính sách đó.

TÀI LIỆU THAM KHẢO Duc N.H., Hoa D.T.M., Huong N.T., Bao N.N. (2013) On Various Essential Data Related

to Status Quo of Motorcycles in Vietnam. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, Vol.10, 2080-2093.

Duc N.H. (2005) Study on the Ownership of Motorcycles and a Regression Model to Forecast Vehicle Numbers in Vietnam. TSSV Research Papers.

General Statistic Office of Vietnam (GSO) (2014a) Statistical Yearbook 2013, Hanoi. General Statistic Office of Vietnam (GSO) (2014b) Survey Report - Workshop on

Population and House Interim Survey, Hanoi. General Statistic Office of Vietnam (GSO) (2013) Survey results, Household Living

Standard Survey 2012, 30-55 and 285-291. Hsu T.P., Farhan M. S., Dao N. X.(2003) A comparison study on motorcycle traffic

development in some Asian countries – case of Taiwan, Malaysia and Vietnam - EASTS's ICRA Final Report.

Kimwetich C.J., Ndunge D. (2012) The Influence of Urban Transport Policy on the Growth of Motorcycle and Tricycles in Kenya. AIBUMA Conference.

National Traffic Safety Committee (NTSC) (2014) Traffic Safety Annual Reports, Hanoi. Sharma R.D., Jain S., Singh K. (2011) Growth Rate of Motor Vehicles in India - Impact of

Demographic and Economic. Journal of Economic and Social Studies, Vol. 1, No.2, 137-153.


16

PHỤ LỤC Ý nghĩa của một số đại lượng trong đánh giá về tương quan hồi quy

Biến Ký hiệu Giới hạn của biến Giải thích về ý nghĩa giá trị của biến

Multiple R Rmul Rmul ≤ 1 Giá trị lớn hơn nghĩa là sự tương quan tốt hơn.

R Square Rsqu Rsqu ≤ 1 Càng lớn càng tốt. Càng gần đến 1, các đường hồi quy càng phù hợp với dữ liệu. Nói cách khác, Rsqu mô tả, từ 100% thay đổi giá trị của biến phụ thuộc, có bao nhiêu% là do ảnh hưởng bởi sự biến thiên của các biến độc lập, tỷ lệ phần trăm còn lại là do sai số ngẫu nhiên.

Adjusted R Square Radj -1 < Radj < 1 Càng lớn càng tốt.

Significance F F F < 5% Nhỏ hơn thì càng tốt. Biến này được sử dụng để kiểm tra xem các kết quả có đáng tin cậy (nghĩa thống kê) hay không. Nếu giá trị này nhỏ hơn 0,05, tập hợp các biến độc lập có thể được coi là chấp nhận được. Nếu F lớn hơn 0,05, cần thay đổi và tìm biến độc lập khác.

=========

Đăng trong: Ủy ban ATGT quốc gia (2015) Kỷ yếu Hội nghị An toàn giao thông Việt Nam năm 2015, Tập 1,

trang 93-108, ISBN 978-604-76-0766-2, Nhà Xuất bản Giao thông vận tải, Hà Nội.

dữ liệu thiết yếu tới 2014 về xe máy và quy luật về mối quan hệ khác nhau...

Documents