Yếu tố tác động đến hành vi lựa chọn phương tiện đi học của học sinh trung học phổ thông – trường hợp nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh

  • Nguyễn Minh Hiếu

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Nguyễn Thanh Chương

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Từ Sỹ Sùa

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
Email: hieunm@utc.edu.vn.
Từ khóa: Xe máy, xe đạp điện, đi bộ, đi xe đạp, học sinh trung học phổ thông, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Tổng quan nghiên cứu nhấn mạnh việc thiếu các công trình chuyên sâu về hành vi lựa chọn phương tiện đi học đối với học sinh trung học phổ thông. Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành phân tích định lượng các yếu tố tác động tới hành vi lựa chọn phương tiện đi học của học sinh trong độ tuổi 16-18. Nghiên cứu của chúng tôi được thực hiện dựa trên phần trả lời được thu thập vào tháng 3 năm 2022 của hơn 800 phụ huynh có con hiện đang là học sinh trung học phổ thông tại Thành phố Hồ Chí Minh. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) và mô hình hồi quy đa thức (Multinomial Logit Regression - MLR), chúng tôi tìm ra sự ảnh hưởng của hàng loạt yếu tố tới việc lựa chọn một trong ba nhóm phương tiện chính gồm: (1) xe đạp điện, (2) xe máy, và (3) đi bộ/ xe đạp. Kết quả chỉ ra rằng lứa tuổi càng lớn, thu nhập của hộ gia đình càng cao, sống ở nhà riêng dưới mặt đất, cảm nhận tích cực về tính dễ sử dụng và tính hữu ích của xe máy, cảm nhận rủi ro thấp khi đi xe máy là những yếu tố chính thúc đẩy sử dụng xe máy ở học sinh trung học phổ thông. Trên cơ sở kết quả về yếu tố ảnh hưởng, chúng tôi đề xuất các các giải pháp để thúc đẩy đi lại xanh và an toàn sử dụng xe đạp điện và đi bộ/ xe đạp đối với học sinh

Tài liệu tham khảo

[1]. D. Pojani, D. Stead, Sustainable Urban Transport in the Developing World: Beyond Megacities, Sustainability, 7 (2015) 7784–7805. https://doi.org/10.3390/su7067784.
[2]. A. Carver, B. Watson, B. Shaw, M. Hillman, A comparison study of children’s independent mobility in England and Australia, Children’s Geographies, 11 (2013) 461–475. https://doi.org/10.1080/14733285.2013.812303.
[3]. T. Shannon, B. Giles-Corti, T. Pikora, M. Bulsara, T. Shilton, F. Bull, Active commuting in a university setting: Assessing commuting habits and potential for modal change, Transport Policy, 13 (2006) 240–253. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2005.11.002.
[4]. A. Carver, A. Barr, A. Singh, H. Badland, S. Mavoa, R. Bentley, How are the built environment and household travel characteristics associated with children’s active transport in Melbourne, Australia?, Journal of Transport & Health, 12 (2019) 115–129. https://doi.org/10.1016/j.jth.2019.01.003.
[5]. K.Y.K. Leung, B.P.Y. Loo, Determinants of children’s active travel to school: A case study in Hong Kong, Travel Behaviour and Society, 21 (2020) 79–89. https://doi.org/10.1016/j.tbs.2020.05.009.
[6] D. Pojani, K. Boussauw, Keep the children walking: active school travel in Tirana, Albania, Journal of Transport Geography, 38 (2014) 55–65. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2014.05.012.
[7] A. Siiba, Active travel to school: Understanding the Ghanaian context of the underlying driving factors and the implications for transport planning, Journal of Transport & Health, 18 (2020) 100869. https://doi.org/10.1016/j.jth.2020.100869.
[8] Y.O. Susilo, E.O.D. Waygood, A long term analysis of the mechanisms underlying children’s activity-travel engagements in the Osaka metropolitan area, Journal of Transport Geography, 20 (2012) 41–50. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2011.07.006.
[9] M.H. Nguyen, D. Pojani, T.C. Nguyen, T.T. Ha, The impact of Covid-19 on children’s active travel to school in Vietnam, Journal of Transport Geography, (2021) 103191. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2021.103191.
[10] A.K. Yarlagadda, S. Srinivasan, Modeling children’s school travel mode and parental escort decisions, Transportation, 35 (2008) 201–218. https://doi.org/10.1007/s11116-007-9144-6.
[11] J. De Vos, The effect of COVID-19 and subsequent social distancing on travel behavior, Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 5 (2020) 100121. https://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100121.
[12] A. Tirachini, O. Cats, COVID-19 and Public Transportation: Current Assessment, Prospects, and Research Needs, Journal of Public Transportation, 22 (2020). https://doi.org/10.5038/2375-0901.22.1.1.
[13] S. Li, P. Zhao, The determinants of commuting mode choice among school children in Beijing, Journal of Transport Geography, 46 (2015) 112–121. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2015.06.010.
[14] N.C. McDonald, Children’s mode choice for the school trip: the role of distance and school location in walking to school, Transportation, 35 (2008) 23–35. https://doi.org/10.1007/s11116-007-9135-7.
[15] I.N. Sener, R.J. Lee, R. Sidharthan, An examination of children’s school travel: A focus on active travel and parental effects, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 123 (2019) 24–34. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.05.023.
[16] N. Singh, V. Vasudevan, Understanding school trip mode choice – The case of Kanpur (India), Journal of Transport Geography, 66 (2018) 283–290. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2017.12.007.
[17] J. Scheiner, School trips in Germany: Gendered escorting practices, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 94 (2016) 76–92. https://doi.org/10.1016/j.tra.2016.09.008.
[18] M.C.R. Lopez, Y.D. Wong, Children’s active trips to school: a review and analysis, International Journal of Urban Sustainable Development, 9 (2017) 79–95. https://doi.org/10.1080/19463138.2016.1264405.
[19] D. Potoglou, B. Arslangulova, Factors influencing active travel to primary and secondary schools in Wales, Transportation Planning and Technology, 40 (2017) 80–99. https://doi.org/10.1080/03081060.2016.1238573.
[20] J.Y. Choe, J.J. Kim, J. Hwang, Innovative marketing strategies for the successful construction of drone food delivery services: Merging TAM with TPB, Journal of Travel & Tourism Marketing, 38 (2021) 16–30. https://doi.org/10.1080/10548408.2020.1862023.
[21] Y. Wang, S. Wang, J. Wang, J. Wei, C. Wang, An empirical study of consumers’ intention to use ride-sharing services: using an extended technology acceptance model, Transportation, 47 (2020) 397–415. https://doi.org/10.1007/s11116-018-9893-4.
[22] A. Wolf, S. Seebauer, Technology adoption of electric bicycles: A survey among early adopters, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 69 (2014) 196–211. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.08.007.
[23] Ö. Simsekoglu, C.A. Klöckner, The role of psychological and socio-demographical factors for electric bike use in Norway, International Journal of Sustainable Transportation, 13 (2019) 315–323. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1466221.
[24] D. Huynh, Making Megacities in Asia: Comparing National Economic Development Trajectories, Springer Singapore, Singapore, 2020. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0660-4.
[25] A. Leung, T.P.L. Le, Factors associated with adolescent active travel: A perceptive and mobility culture approach – Insights from Ho Chi Minh City, Vietnam, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 123 (2019) 54–67. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.09.004.
[26] M.H. Nguyen, Factors influencing home-based telework in Hanoi (Vietnam) during and after the COVID-19 era, Transportation, 48 (2021) 3207–3238. https://doi.org/10.1007/s11116-021-10169-5.
[27] N.A.T. Tran, H.L.A. Nguyen, T.B.H. Nguyen, Q.H. Nguyen, T.N.L. Huynh, D. Pojani, B. Nguyen Thi, M.H. Nguyen, Health and safety risks faced by delivery riders during the Covid-19 pandemic, Journal of Transport & Health, 25 (2022) 101343. https://doi.org/10.1016/j.jth.2022.101343.
[28] H.F. Kaiser, An index of factorial simplicity, Psychometrika, 39 (1974) 31–36. https://doi.org/10.1007/BF02291575.
[29] R. Cudeck, 10 - Exploratory Factor Analysis, in: H.E.A. Tinsley, S.D. Brown (Eds.), Handbook of Applied Multivariate Statistics and Mathematical Modeling, Academic Press, San Diego, 2000: pp. 265–296. https://doi.org/10.1016/B978-012691360-6/50011-2.
[30] J.M. Cortina, What is coefficient alpha? An examination of theory and applications, Journal of Applied Psychology, 78 (1993) 98–104. https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98.
[31] J.F. Hair, J.J. Risher, M. Sarstedt, C.M. Ringle, When to use and how to report the results of PLS-SEM, European Business Review, 31 (2019) 2–24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203.
[32] M.H. Nguyen, D. Pojani, Why are Hanoi students giving up on bus ridership?, Transportation, (2022). https://doi.org/10.1007/s11116-021-10262-9.
[33] B.P.Y. Loo, B. Wang, Factors associated with home-based e-working and e-shopping in Nanjing, China, Transportation, 45 (2018) 365–384. https://doi.org/10.1007/s11116-017-9792-0.
[34] F. Zhen, X. (Jason) Cao, P.L. Mokhtarian, G. Xi, Associations Between Online Purchasing and Store Purchasing for Four Types of Products in Nanjing, China, Transportation Research Record, 2566 (2016) 93–101. https://doi.org/10.3141/2566-10.
[35] D.A. Hensher, J.M. Rose, W.H. Greene, Applied choice analysis, 2nd edition, Cambridge University Press, Cambridge, 2015.
[36] N.K. Jain, K. Bhaskar, S. Jain, What drives adoption intention of electric vehicles in India? An integrated UTAUT model with environmental concerns, perceived risk and government support, Research in Transportation Business & Management, 42 (2022) 100730. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100730.

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
03/09/2022
Nhận bài sửa
30/11/2022
Chấp nhận đăng
14/12/2022
Xuất bản
15/12/2022
Chuyên mục
Công trình khoa học