Tác động của sản xuất công nghiệp và phát triển nhà ở tới vận tải hành khách

Trong quá trình phát triển kinh tế và công nghiệp hóa đất nước, nhu cầu vận tải nội địa tại Việt Nam ngày càng tăng, đặc biệt là nhu cầu vận tải hành khách. Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê (nay là Cục Thống kê - Bộ Tài chính), trong chín tháng đầu năm 2024, khối lượng vận chuyển hành khách đã tăng 9,0% và doanh thu vận tải hành khách tăng 18,0% so với cùng kỳ năm trước. Cụ thể, số lượng hành khách vận chuyển ước đạt 3.660,2 triệu lượt, trong đó hành khách quốc tế đạt 13,4 triệu lượt, tăng 7,4% so với cùng kỳ năm 2023 (Huỳnh Dũng, 2024). Bộ GTVT cũ đã đặt mục tiêu đầy tham vọng cho năm 2024, kỳ vọng tăng 8% lượng vận tải hành khách (khoảng 5 tỷ lượt) so với năm 2023 (Huỳnh Dũng, 2024). Để đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng này, việc làm rõ những yếu tố tác động đến nhu cầu vận tải hành khách trở nên cấp thiết, qua đó có thể đưa ra những chính sách phù hợp nhằm nâng cao năng lực đáp ứng nhu cầu và phát triển hạ tầng giao thông một cách bền vững.

Tại Việt Nam, với thực trạng tỷ lệ sử dụng phương tiện cá nhân là xe máy vẫn luôn phổ biến, việc nghiên cứu các yếu tố tác động ảnh hưởng tới nhu cầu vận tải hành khách do vậy có ý nghĩa rất quan trọng. Vận tải đường bộ luôn chiếm thị phần lớn nhất (> 85%) và hầu như không có sự khác biệt về thị phần của vận tải đường bộ khi xem xét nhu cầu vận tải hành khách (GIZ, 2025). Hiểu rõ những yếu tố này sẽ giúp phát triển những chính sách phù hợp để chuyển đổi việc sử dụng xe máy sang sử dụng các phương tiện vận tải công cộng khác, tiết kiệm chi phí và giảm tác động ô nhiễm môi trường.

Nhiều nghiên cứu về vận tải hiện tại chủ yếu tập trung vào phân tích lưu lượng, độ dài quãng đường, phân bổ mạng lưới điểm đỗ, nhưng còn thiếu phân tích tổng thể các yếu tố ảnh hưởng tới nhu cầu vận tải hành khách, đặc biệt là trong bối cảnh công nghiệp hóa của Việt Nam. Đồng thời, tác động của công nghiệp hóa và nhu cầu nhà ở gia tăng khối lượng vận chuyển hành khách và tạo áp lực lên hạ tầng giao thông tại các địa phương vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ.

Do đó, nghiên cứu này hướng đến mục tiêu phân tích các yếu tố tác động đến khối lượng vận tải hành khách tại Việt Nam, với trọng tâm đặc biệt là vai trò của công nghiệp hóa (được đo lường thông qua chỉ số phát triển công nghiệp) và phát triển nhà ở (thông qua số lượng căn nhà ở). Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp những hiểu biết sâu sắc và làm cơ sở cho việc hoạch định chính sách phát triển hạ tầng giao thông bền vững trong bối cảnh đẩy mạnh công nghiệp hóa và quá trình đô thị hóa tại Việt Nam.

Trong những tham số để đo lường nhu cầu vận tải hành khách thì tiếp cận nghiên cứu về khối lượng vận tải hành khách (TV - Passenger Transport Volume) cũng đã được nhiều nghiên cứu chú trọng song song loạt những nghiên cứu phổ biến về hành vi của từng hoạt động vận tải (từng chuyến đi) (Beckmann & cộng sự, 1983; Schafer & Victor, 2000; De Jong và van de Riet, 2008; Litman, 2024).

Hoạt động tham gia giao thông có thể hiểu là một tập hợp những quyết định của người tham gia giao thông đã lựa chọn nhằm đạt được mục đích di chuyển của mình. Những quyết định lựa chọn bao gồm hai loại: (1) Những quyết định lựa chọn chiến lược, dài hạn đã được thực hiện từ trước; và (2) Những quyết định (ngắn hạn) tại thời điểm thực hiện hành vi tham gia giao thông. Những quyết định lựa chọn chiến lược từ trước liên quan đến di chuyển cá nhân có thể hiểu bao gồm: Quyết định mua hay thuê nhà ở tại một địa điểm, khu vực nhất định và quyết định có sở hữu phương tiện giao thông cá nhân hay không (Beckmann & cộng sự, 1983; De Jong và van de Riet, 2008). Những quyết định lựa chọn ngắn hạn tại thời điểm tham gia giao thông là: Mục đích chuyến đi (hoạt động giao thông), điểm đến, phương thức vận tải, thời điểm, cung đường di chuyển.

Các quyết định của người tham gia giao thông cuối cùng dựa trên tối thiểu hóa chi phí vận chuyển và thời gian di chuyển (Schafer & Victor, 2000). Cụ thể đối với từng chuyến đi, chi phí và thời gian di chuyển phụ thuộc vào khoảng cách giữa các điểm đi và điểm đến của người tham gia giao thông. Theo Beckmann và cộng sự (1983), tập hợp những điểm đi và điểm đến chủ yếu bao gồm: Vị trí nhà ở, vị trí nơi làm việc, vị trí khu vực mang lại nhiều lợi ích kinh tế, các địa điểm hấp dẫn về các chức năng và dịch vụ khác (trip attractors)…

Hoạt động vận tải hành khách - bao gồm vận tải hành khách công cộng và các dịch vụ vận tải hành khách khác - từ góc độ người tham gia giao thông do vậy có thể hiểu chịu tác động trực tiếp từ những yếu tố ảnh hưởng tới việc đưa ra những quyết định ngắn hạn: Mục đích chuyến đi, điểm đến, phương thức vận tải, thời điểm, cung đường di chuyển. Đồng thời, vận tải hành khách chịu sự tác động có độ trễ từ những quyết định dài hạn của người tham gia giao thông: Quyết định vị trí nhà ở, sở hữu phương tiện giao thông cá nhân.

Theo De Jong và van de Riet (2008), các quyết định kể trên của người tham gia giao thông chịu ảnh hưởng của nhiều nhóm yếu tố khác nhau bao gồm: (1) Nhóm Đặc điểm dân cư: Thu nhập hộ gia đình, dân số và quy mô hộ gia đình, phân bố tuổi tác, phân bố giới tính, sự tham gia lực lượng lao động, trình độ học vấn và dân tộc; (2) Nhóm Cấu trúc không gian: mật độ dân số, vị trí của các hoạt động; (3) Nhóm Cấu trúc nền kinh tế: Cơ cấu kinh tế, Mô hình thông tin liên lạc, thói quen về thời gian của xã hội; (4) Đặc điểm loại hình giao thông: Sự sẵn có của các phương tiện cá nhân, sự sẵn có của các phương thức giao thông công cộng, cơ sở hạ tầng, năng lực phương tiện, đặc điểm dịch vụ, chi phí đi lại và thời gian đi lại.

Khi lựa chọn sử dụng phương tiện vận tải công cộng cùng với yếu tố chi phí thấp hơn, có thể xem xét các nhóm yếu tố khác tác động đến khối lượng vận tải hành khách, bao gồm: (1) Đặc điểm nhân khẩu học (2) Đặc điểm cấu trúc không gian (3) Cấu trúc hoạt động kinh tế (De Jong và van de Riet, 2008; Pasha và cộng sự, 2016; Wang và cộng sự, 2019; Litman, 2024).

Trước tiên, nhóm những yếu tố liên quan đặc điểm nhân khẩu học rất đa dạng và nói chung được đánh giá có tác động chủ đạo tới nhu cầu vận tải hành khách. Trong đó, thu nhập, dân số và lực lượng lao động, tỷ lệ có việc làm và tình trạng người nhập cư đều có tác động tới khối lượng vận tải hành khách trong nước hoặc trong một địa phương (De Jong và van de Riet, 2008; Pasha và cộng sự, 2016; Wang và cộng sự, 2019). Nhóm những yếu tố này thuộc về đối tượng và là chủ thể tham gia giao thông.

Bên cạnh đó, tác động của cấu trúc không gian tới khối lượng vận tải hành khách được ghi nhận thông qua nhiều yếu tố, ảnh hưởng đến cả mục đích chuyến đi (điểm đến) và khoảng cách của chuyến đi. Nhóm yếu tố tác động này rõ ràng thuộc nhóm tác nhân có độ trễ khi liên quan nhiều đến điều kiện tự nhiên của địa bàn, mục đích sử dụng đất (dân cư, công nghiệp, thương mại dịch vụ…), và hoạt động quy hoạch trên địa bàn (Pasha và cộng sự, 2016). Những yếu tố tác động vì vậy phản ánh mức độ tập trung (mật độ) của các điểm đi - điểm đến và mục đích sử dụng của các điểm đến (còn được gọi là điểm thu hút người tham gia giao thông – trip attractors) (Bityukova và Mozgunov, 2019; Pasha và cộng sự, 2016; Beckmann & cộng sự, 1983; Pan và cộng sự, 2017). Có thể thấy đây là nhóm yếu tố xác định môi trường hoạt động giao thông diễn ra bao gồm cả tự nhiên và nhân tạo.

Cuối cùng, tiếp cận từ góc độ phát triển kinh tế trong đó có sản xuất công nghiệp tác động đến nhu cầu vận tải nói chung và khối lượng vận chuyển hành khách nói riêng như một nhóm tác động từ bên ngoài hệ thống vận tải. Phát triển của hệ thống giao thông vận tải đã đóng góp đáng kể vào quá trình công nghiệp hóa bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho thương mại, di cư và vận chuyển nguyên liệu cũng như hàng hóa. Ngược lại, phát triển kinh tế bao gồm sản xuất công nghiệp tạo thêm nhu cầu vận tải trong đó có nhu cầu vận tải hành khách (Lin & Du, 2015; Wang & cộng sự, 2018).

Cách tiếp cận nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau, đặc biệt là mức độ công nghiệp hóa và phát triển nhà ở, đến nhu cầu vận tải hành khách tại Việt Nam. Phương pháp định lượng được lựa chọn vì khả năng xác định mối quan hệ thống kê giữa các biến và kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu một cách khách quan.

Cụ thể, chúng tôi sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để phân tích dữ liệu mảng của các tỉnh thành Việt Nam trong giai đoạn 2019 - 2022. Phương pháp này cho phép chúng tôi kiểm soát các yếu tố khác nhau đồng thời đánh giá tác động riêng biệt của từng yếu tố đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người.

Giả thuyết nghiên cứu

Phát triển công nghiệp hóa tạo ra tập trung dân cư phần nhiều do nhập cư, mở rộng đô thị tràn lan (urban sprawl) và phát triển nhà ở thiếu quy hoạch tại các vùng ven cũng gia tăng nhu cầu đi lại của người dân trong một địa phương hay thành phố (Wang & cộng sự, 2018).

Mối liên hệ giữa công nghiệp hóa làm tăng tập trung dân cư và như vậy gia tăng hoạt động tại các địa điểm nhà máy và công sở cũng như những địa điểm tạo lợi ích kinh tế gia tăng điểm đến của người dân từ vị trí nhà ở của họ, và như vậy gia tăng nhu cầu đi lại có cả bằng phương tiện vận tải công cộng trong mô hình của Zahavi (Zahavi & cộng sự, 1981) thể hiện mối liên hệ giữa công nghiệp hóa tác động tới nhu cầu vận tải hành khách.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào ba nhóm yếu tố chính tác động đến khối lượng vận tải hành khách thông qua các biến độc lập:

1. Đặc tính dân cư (Population characteristics): Bao gồm GRDPBQ (Giá trị tổng sản phẩm trên địa bàn bình quân đầu người), WS (Quy mô lực lượng lao động), và ER (Tỷ lệ việc làm), Dicu (Nhập cư).

2. Cấu trúc không gian (Spatial Structure): Bao gồm PD (Mật độ dân số), và Socan (Số căn nhà ở).

3. Hoạt động kinh tế (Economic Activities): Đặc biệt chú trọng đến Product - Chỉ số phát triển công nghiệp.

Dựa trên tổng quan nghiên cứu, chúng tôi đề xuất ba giả thuyết chính:

H1: Lực lượng lao động gia tăng nhu cầu đi lại tại địa phương (TV_BQ có mối tương quan dương với WS).

H2: Mức độ công nghiệp hóa gia tăng nhu cầu đi lại tại địa phương (TV_BQ có mối tương quan dương với Product).

H3: Nhu cầu nhà ở gia tăng nhu cầu đi lại tại địa phương (TV_BQ có mối tương quan dương với Socan).

Các giả thuyết này phản ánh kỳ vọng trong nghiên cứu này dựa trên lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu vận tải hành khách. Dự đoán mối tương quan là sự gia tăng lực lượng lao động, mức độ công nghiệp hóa cao hơn và nhu cầu nhà ở lớn hơn sẽ dẫn đến nhu cầu vận tải hành khách cao hơn.

Mô hình nghiên cứu

Để đánh giá tác động của công nghiệp hóa và phát triển nhà ở đến nhu cầu vận tải hành khách, chúng tôi xây dựng mô hình hồi quy sau:

Ln(TV_BQ) = β₀ + β₁Ln(WS) + β₂ER + β₃Ln(PD) + β₄Ln(GRDPBQ) + β₅Product + β₆DiCu + β₇Ln(Socan) + ε

Trong đó:

- Ln(TV_BQ): Logarit tự nhiên của khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người

- Ln(WS): Logarit tự nhiên của quy mô lực lượng lao động

- ER: Tỷ lệ việc làm

- Ln(PD): Logarithm tự nhiên của mật độ dân số

- Ln(GRDPBQ): Logarithm tự nhiên của GDP bình quân đầu người

- Product: Chỉ số phát triển công nghiệp

- DiCu: Biến giả về di cư

- Ln(Socan): Logarithm tự nhiên của số căn nhà ở

- ε: Sai số

Mô hình logarithm được sử dụng để giảm thiểu vấn đề heteroskedasticity và cho phép diễn giải các hệ số hồi quy như độ co giãn. Điều này có nghĩa là các hệ số của biến độc lập trong dạng logarithm thể hiện tỷ lệ phần trăm thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1%.

Dữ liệu nghiên cứu

Nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập:

Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu mảng của 63 tỉnh thành Việt Nam trong giai đoạn 2019 - 2022, với tổng cộng 252 quan sát. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn chính thức, bao gồm Tổng cục Thống kê, Bộ GTVT (cũ), Bộ Xây dựng. Việc sử dụng dữ liệu mảng cho phép chúng tôi xem xét cả sự biến đổi giữa các tỉnh thành (between variation) và sự biến đổi theo thời gian trong cùng một tỉnh thành (within variation).

Định nghĩa và đo lường biến

Các biến trong mô hình nghiên cứu được định nghĩa và đo lường như sau:

1. Khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người (TV_BQ): Tổng khối lượng vận tải hành khách (triệu lượt người-km) chia cho dân số của tỉnh thành. Biến này được chuyển đổi sang dạng logarithm tự nhiên (LnTV_BQ) trong mô hình hồi quy.

2. Quy mô lực lượng lao động (WS): Tổng số người trong độ tuổi lao động và có khả năng tham gia vào lực lượng lao động của tỉnh thành. Biến này được chuyển đổi sang dạng logarithm tự nhiên (LnWS) trong mô hình hồi quy.

3. Tỷ lệ việc làm (ER): Tỷ lệ người có việc làm trong tổng lực lượng lao động của tỉnh thành.

4. Mật độ dân số (PD): Tổng dân số của tỉnh thành chia cho tổng diện tích tự nhiên (người/km²). Biến này được chuyển đổi sang dạng logarithm tự nhiên (LnPD) trong mô hình hồi quy.

5. GDP bình quân đầu người (GRDPBQ): Tổng sản phẩm trên địa bàn chia cho dân số của tỉnh thành. Biến này được chuyển đổi sang dạng logarithm tự nhiên (LnGRDPBQ) trong mô hình hồi quy.

6. Chỉ số phát triển công nghiệp (Product): Chỉ số đánh giá mức độ phát triển công nghiệp của tỉnh thành, phản ánh tăng trưởng của giá trị sản xuất công nghiệp trong kinh tế địa phương.

7. Di cư (DiCu): Biến giả có giá trị 1 nếu tỉnh thành có tỷ lệ di cư ròng dương (thu hút người di cư) và 0 nếu ngược lại.

8. Số căn nhà ở (Socan): Tổng số căn nhà ở trên địa bàn tỉnh thành. Biến này được chuyển đổi sang dạng logarithm tự nhiên (LnSocan) trong mô hình hồi quy.

Thống kê mô tả (Bảng 1)

Theo bảng thống kê mô tả, giá trị trung bình của biến phụ thuộc LnTV_BQ là -0,275, với độ lệch chuẩn 0,772, cho thấy có sự biến động đáng kể giữa các tỉnh thành về khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người. Biến đại diện cho quy mô lực lượng lao động (LnWS) có giá trị trung bình 6,532 và độ lệch chuẩn 0,591. Tỷ lệ việc làm (ER) nhìn chung khá cao, với giá trị trung bình 0,975 và biến động không nhiều giữa các tỉnh thành (độ lệch chuẩn 0,015).

Mật độ dân số (LnPD) có sự chênh lệch lớn giữa các tỉnh thành, với giá trị dao động từ 3,932 đến 8,408 (tương ứng với khoảng 51 người/km² đến 4.485 người/km²). Tương tự, GDP bình quân đầu người (LnGRDPBQ) cũng có sự khác biệt đáng kể, phản ánh sự phát triển kinh tế không đồng đều giữa các tỉnh thành.

Chỉ số phát triển công nghiệp (Product) có giá trị trung bình 108,317 và độ lệch chuẩn 9,462, cho thấy mức độ công nghiệp hóa khá đồng đều giữa các tỉnh thành. Biến DiCu cho thấy chỉ khoảng 21% các tỉnh thành trong mẫu có tỷ lệ di cư ròng dương. Số căn nhà ở (LnSocan) có sự biến động lớn, phản ánh sự khác biệt về quy mô dân số và phát triển đô thị giữa các tỉnh thành.

Phân tích tương quan:

Trước khi thực hiện hồi quy đa biến, chúng tôi tiến hành phân tích mối tương quan Pearson giữa các biến để có cái nhìn sơ bộ về mối quan hệ giữa chúng và kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến tiềm ẩn. (Bảng 2)

Kết quả phân tích tương quan cho thấy biến phụ thuộc LnTV_BQ có mối tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với LnWS (r = 0,412, p < 0,01), LnPD (r = 0,285, p < 0,01), LnGRDPBQ (r = 0,372, p < 0,01) và LnSocan (r = 0,354, p < 0,01). Điều này phù hợp với giả định rằng quy mô lực lượng lao động, mật độ dân số, GDP bình quân đầu người và số căn nhà ở có tác động tích cực đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người.

Đáng chú ý, biến Product có mối tương quan dương với LnTV_BQ (r = 0,115) nhưng không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Tuy nhiên, đây chỉ là phân tích tương quan đơn và cần được kiểm chứng thêm trong mô hình hồi quy đa biến. Biến DiCu cũng có mối tương quan dương với LnTV_BQ (r = 0,109) nhưng không có ý nghĩa thống kê.

Phân tích ma trận tương quan cũng cho thấy có một số mối tương quan mạnh giữa các biến độc lập, như giữa LnPD và LnWS (r = 0,642, p < 0,01), LnGRDPBQ và LnPD (r=0,590, p < 0,01), DiCu và LnGRDPBQ (r = 0,583, p < 0,01). Tuy nhiên, các hệ số tương quan này không quá cao (< 0,8), và kiểm tra đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy (VIF) cho thấy tất cả các giá trị VIF đều dưới 10, cho thấy không có vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Kết quả mô hình hồi quy

Bảng 3 trình bày kết quả ước lượng của mô hình hồi quy được xây dựng để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người.

Mô hình hồi quy có R² hiệu chỉnh là 0,306, cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích được 30,6% sự biến động của khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người. Kiểm định F cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể với F(7, 244) = 16,799 và p < 0,001.

Các kết quả cụ thể cho từng biến độc lập như sau:

1. Biến LnWS (quy mô lực lượng lao động) có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (β = 0,362, p < 0,01). Điều này có nghĩa là khi quy mô lực lượng lao động tăng 1%, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,362%, giữ các yếu tố khác không đổi. Kết quả này ủng hộ giả thuyết H1 rằng lực lượng lao động gia tăng nhu cầu đi lại tại địa phương.

2. Biến ER (tỷ lệ việc làm) có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (β = -0,051, p < 0,1). Điều này cho thấy khi tỷ lệ việc làm tăng, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người có xu hướng giảm nhẹ. Kết quả này có thể được giải thích bởi khả năng người lao động có việc làm thường cư trú gần nơi làm việc, giảm nhu cầu đi lại khoảng cách xa.

3. Biến LnPD (mật độ dân số) có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (β = -0,104, p < 0,1). Điều này cho thấy khi mật độ dân số tăng 1%, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người giảm 0,104%, giữ các yếu tố khác không đổi. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của De Jong và van de Riet (2008), cho thấy ở những khu vực có mật độ dân số cao, khoảng cách đi lại thường ngắn hơn, dẫn đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người thấp hơn.

4. Biến LnGRDPBQ (GDP bình quân đầu người) có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (β = 0,766, p < 0,01). Điều này cho thấy khi GDP bình quân đầu người tăng 1%, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,766%, giữ các yếu tố khác không đổi. Kết quả này phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây về vai trò của thu nhập đối với nhu cầu vận tải hành khách.

5. Biến Product (chỉ số phát triển công nghiệp) có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (β = 0,008, p < 0,1). Điều này cho thấy khi chỉ số phát triển công nghiệp tăng 1 đơn vị, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,8%, giữ các yếu tố khác không đổi. Kết quả này ủng hộ giả thuyết H2 rằng mức độ công nghiệp hóa gia tăng nhu cầu đi lại tại địa phương.

6. Biến DiCu (di cư) có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (β = -0,409, p < 0,01). Điều này cho thấy các tỉnh thành có tỷ lệ di cư ròng dương có khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người thấp hơn so với các tỉnh thành khác. Điều này có thể được giải thích bởi thực tế rằng người di cư thường có xu hướng cư trú gần nơi làm việc hoặc có ít nhu cầu đi lại hơn so với người địa phương.

7. Biến LnSocan (số căn nhà ở) có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (β = 0,138, p < 0,01). Điều này cho thấy khi số căn nhà ở tăng 1%, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,138%, giữ các yếu tố khác không đổi. Kết quả này ủng hộ giả thuyết H3 rằng nhu cầu nhà ở gia tăng nhu cầu đi lại tại địa phương.

Kết quả từ mô hình hồi quy cho thấy cả ba giả thuyết nghiên cứu đều được ủng hộ. Lực lượng lao động, mức độ công nghiệp hóa và nhu cầu nhà ở đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người.

Tác động của lực lượng lao động (LnWS) đến nhu cầu vận tải hành khách có thể được giải thích bởi sự gia tăng của các chuyến đi làm việc. Khi quy mô lực lượng lao động tăng, số lượng người cần di chuyển để đến nơi làm việc cũng tăng, dẫn đến sự gia tăng của khối lượng vận tải hành khách. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của De Jong và van de Riet (2008), cho thấy sự tham gia lực lượng lao động là một trong những yếu tố quyết định quan trọng của nhu cầu vận tải hành khách.

Tác động của mức độ công nghiệp hóa (Product) đến nhu cầu vận tải hành khách, mặc dù nhỏ nhưng có ý nghĩa thống kê, phản ánh vai trò của sự phát triển công nghiệp trong việc tạo ra nhu cầu đi lại. Sự phát triển của các khu công nghiệp thường dẫn đến việc người lao động phải di chuyển từ nơi ở đến nơi làm việc, đồng thời tạo ra nhu cầu vận chuyển nguyên liệu và hàng hóa. Điều này góp phần vào sự gia tăng của khối lượng vận tải nói chung, bao gồm cả vận tải hành khách.

Tác động tích cực của số căn nhà ở (LnSocan) đến nhu cầu vận tải hành khách cho thấy mối quan hệ giữa sự phát triển đô thị, nhu cầu nhà ở và nhu cầu đi lại. Khi số lượng nhà ở tăng, thường là do sự phát triển đô thị và sự gia tăng dân số, nhu cầu đi lại cũng tăng theo. Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh của Việt Nam, nơi sự phát triển đô thị nhanh chóng và sự di cư từ nông thôn ra thành thị đã dẫn đến sự gia tăng của nhu cầu nhà ở và nhu cầu đi lại.

Đáng chú ý, mật độ dân số (LnPD) có tác động âm đến nhu cầu vận tải hành khách, điều này có thể được giải thích bởi thực tế rằng ở những khu vực có mật độ dân số cao, khoảng cách đi lại thường ngắn hơn và có nhiều lựa chọn phương tiện giao thông công cộng hơn. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Kenworthy và Laube (1999), Pasha và cộng sự (2016), cho thấy ở các khu vực đô thị có mật độ dân số cao hơn, người dân thường sử dụng ít phương tiện cá nhân hơn và có nhu cầu đi lại khoảng cách xa thấp hơn.

Tác động âm của di cư (DiCu) đến nhu cầu vận tải hành khách cho thấy sự phức tạp của mối quan hệ giữa di cư và nhu cầu đi lại. Điều này có thể được giải thích bởi khả năng người di cư thường có xu hướng cư trú gần nơi làm việc hoặc có ít nhu cầu đi lại hơn so với người địa phương, có thể do các ràng buộc về kinh tế hoặc xã hội.

Tóm tắt kết quả chính

Nghiên cứu này đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu vận tải hành khách tại Việt Nam, với trọng tâm đặc biệt là vai trò của công nghiệp hóa và phát triển nhà ở. Sử dụng dữ liệu mảng của 63 tỉnh thành Việt Nam trong giai đoạn 2019 - 2022, chúng tôi đã xây dựng mô hình hồi quy để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người.

Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô lực lượng lao động (LnWS), chỉ số phát triển công nghiệp (Product) và số căn nhà ở (LnSocan) đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người. Cụ thể, khi quy mô lực lượng lao động tăng 1%, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,362%; khi chỉ số phát triển công nghiệp tăng 1 đơn vị, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,8%; và khi số căn nhà ở tăng 1%, khối lượng vận tải hành khách bình quân đầu người sẽ tăng 0,138%.

Ngoài ra, GDP bình quân đầu người (LnGRDPBQ) cũng có tác động tích cực mạnh mẽ đến nhu cầu vận tải hành khách, với hệ số hồi quy 0,766. Điều này khẳng định vai trò quan trọng của thu nhập trong việc quyết định nhu cầu đi lại, phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây.

Mặt khác, mật độ dân số (LnPD) và di cư (DiCu) có tác động âm đến nhu cầu vận tải hành khách, cho thấy sự phức tạp của mối quan hệ giữa các yếu tố dân số học và nhu cầu đi lại. Tỷ lệ việc làm (ER) cũng có tác động âm nhẹ đến nhu cầu vận tải hành khách.

Hàm ý lý thuyết và thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có nhiều hàm ý lý thuyết và thực tiễn quan trọng. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu này góp phần làm rõ mối quan hệ giữa công nghiệp hóa, phát triển nhà ở và nhu cầu vận tải hành khách trong bối cảnh của một nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam. Nghiên cứu xác nhận rằng sự phát triển công nghiệp và nhu cầu nhà ở gia tăng đều dẫn đến sự gia tăng của nhu cầu vận tải hành khách, điều này phù hợp với lý thuyết kinh tế về mối quan hệ giữa sự phát triển kinh tế - xã hội và nhu cầu đi lại.

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách phát triển hạ tầng giao thông và quản lý nhu cầu vận tải. Cụ thể, nghiên cứu cho thấy cần phải xem xét các yếu tố như quy mô lực lượng lao động, mức độ công nghiệp hóa và sự phát triển nhà ở khi dự báo nhu cầu vận tải hành khách và lập kế hoạch phát triển hạ tầng giao thông.

Hàm ý chính sách

Dựa trên kết quả nghiên cứu, chúng tôi đề xuất một số hàm ý chính sách đặc biệt sử dụng mô hình phát triển định hướng giao thông công cộng (TOD):

1. Phát triển định hướng giao thông công cộng (TOD) để xây dựng hạ tầng giao thông đồng bộ đáp ứng quá trình công nghiệp hóa: Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ công nghiệp hóa có tác động tích cực đến nhu cầu vận tải hành khách. Do đó, cần có kế hoạch phát triển hạ tầng giao thông đồng bộ với quá trình phát triển công nghiệp, đặc biệt là ở các khu vực có nhiều khu công nghiệp. Điều này bao gồm việc xây dựng và nâng cấp các tuyến đường kết nối giữa khu dân cư và khu công nghiệp, cũng như phát triển hệ thống giao thông công cộng phục vụ người lao động trong các khu công nghiệp.

2. Quy hoạch đô thị tích hợp nhà ở và giao thông trong phát triển định hướng giao thông công cộng: Tác động tích cực của số căn nhà ở đến nhu cầu vận tải hành khách cho thấy tầm quan trọng của việc quy hoạch đô thị tích hợp nhà ở và giao thông. Cần thúc đẩy sự phát triển của các khu đô thị tích hợp, nơi nhà ở, nơi làm việc và các dịch vụ được bố trí gần nhau, giảm nhu cầu đi lại khoảng cách xa. Đồng thời, cần đảm bảo rằng các khu vực phát triển nhà ở mới được kết nối tốt với hệ thống giao thông công cộng.

3. Phát triển hệ thống giao thông công cộng hiệu quả: Với việc sử dụng phương tiện cá nhân, đặc biệt là xe máy, vẫn còn phổ biến tại Việt Nam, cần có chính sách thúc đẩy sự phát triển và sử dụng hệ thống giao thông công cộng hiệu quả. Điều này bao gồm việc đầu tư vào các phương tiện vận tải công cộng hiện đại, mở rộng mạng lưới giao thông công cộng, và áp dụng các công nghệ thông minh để nâng cao hiệu quả và tiện ích của hệ thống giao thông công cộng.

4. Quản lý nhu cầu vận tải: Ngoài việc phát triển hạ tầng giao thông, cần áp dụng các biện pháp quản lý nhu cầu vận tải để giảm áp lực lên hệ thống giao thông. Điều này bao gồm việc khuyến khích làm việc từ xa, áp dụng giờ làm việc linh hoạt, và thúc đẩy việc sử dụng các phương tiện giao thông không động cơ (như đi bộ và đi xe đạp) cho các chuyến đi ngắn là một bộ phận tích hợp trong mô hình phát triển định hướng giao thông công cộng (TOD).

5. Chính sách phát triển nhà phù hợp: Tác động tích cực của số căn nhà ở đến nhu cầu vận tải hành khách cho thấy cần có chính sách nhà ở phù hợp để quản lý nhu cầu đi lại. Cần khuyến khích sự phát triển của nhà ở gần các trung tâm việc làm và dọc theo các hành lang giao thông công cộng. Đồng thời, cần có chính sách hỗ trợ nhà ở cho người thu nhập thấp và người lao động trong các khu công nghiệp, giúp giảm khoảng cách đi lại và nhu cầu vận tải.

6. Nâng cao hiệu quả sử dụng đất: Kết quả nghiên cứu cho thấy mật độ dân số có tác động âm đến nhu cầu vận tải hành khách. Điều này gợi ý rằng cần thúc đẩy sự phát triển đô thị nén, với mật độ dân số cao hơn và sử dụng đất hiệu quả hơn. Điều này có thể giúp giảm khoảng cách đi lại và nhu cầu vận tải./

Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai

Thứ nhất, nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu trong giai đoạn 2019 - 2022, một khoảng thời gian ngắn và bị ảnh hưởng bởi đại dịch COVID-19, có thể ảnh hưởng đến tính đại diện của kết quả. Thứ hai, mô hình hồi quy chỉ giải thích được 30,6% sự biến động của biến phụ thuộc, cho thấy còn nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến nhu cầu vận tải hành khách chưa được đưa vào mô hình. Thứ ba, nghiên cứu chưa xem xét chi tiết về các loại phương tiện vận tải và sự phân phối của nhu cầu vận tải giữa các phương thức khác nhau.

Các hướng nghiên cứu tương lai có thể bao gồm: (1) Mở rộng khoảng thời gian nghiên cứu để bao gồm nhiều chu kỳ kinh tế hơn; (2) Đưa vào mô hình thêm các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu vận tải hành khách, như chất lượng hạ tầng giao thông, chi phí đi lại, và sự sẵn có của các phương tiện vận tải công cộng; (3) Phân tích chi tiết hơn về sự phân phối của nhu cầu vận tải giữa các phương thức khác nhau; (4) So sánh tác động của các yếu tố nghiên cứu giữa các khu vực khác nhau (như đô thị và nông thôn) hoặc giữa các nhóm tỉnh thành khác nhau (theo mức độ phát triển kinh tế); và (5) Áp dụng các phương pháp phân tích không gian để xem xét tác động của vị trí địa lý và mối quan hệ không gian đến nhu cầu vận tải hành khách.

Tóm lại, nghiên cứu này cung cấp những hiểu biết sâu sắc về vai trò của công nghiệp hóa và phát triển nhà ở trong việc định hình nhu cầu vận tải hành khách tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng làm cơ sở cho việc hoạch định chính sách phát triển hạ tầng giao thông bền vững, đáp ứng nhu cầu vận tải ngày càng tăng trong bối cảnh đẩy mạnh công nghiệp hóa và quá trình đô thị hóa tại Việt Nam.ϖ

Tài liệu tham khảo

1. Beckmann, M. J., Golob, T. F., & Zahavi, Y. (1983). Travel probability fields and urban spatial structure: 1. Theory. Environment and Planning A, 15(5), 593-606.

2. Bityukova, V. R., & Mozgunov, N. A. (2019). Spatial features transformation of emission from motor vehicles in Moscow. Geography, environment, sustainability, 12(4), 57-73.

3. de Jong, G. C., & van de Riet, O. (2008). The driving factors of passenger transport. European Journal of Transport and Infrastructure Research, 8(3).

4. GIZ (2025), ‘Net-Zero roadmap for the transport sector in Vietnam’, GIZ NDC- TIA. Truy cập tại: https://changing-transport.org/wp-content/uploads/2024_Net-Zero-Roadmap-for-the-Transport-Sector-in-Vietnam_EN.pdf.

5. Huỳnh Dũng (2024). ‘Vietnam's transport sector on track to surpass 2024 growth targets’. Vietnam Economic Times. Truy cập tại: https://vneconomy.vn/vietnams-transport-sector-on-track-to-surpass-2024-growth-targets.html.

6. Kenworthy, J. R., & Laube, F. B. (1999). Patterns of automobile dependence in cities: an international overview of key physical and economic dimensions with some implications for urban policy. Transportation research part a: policy and practice, 33(7-8), 691-723.

7. Litman, T. (2024). Understanding transport demands and elasticities. Victoria, BC, Canada: Victoria Transport Policy Institute.

8. Pan, H., Li, J., Shen, Q., & Shi, C. (2017). What determines rail transit passenger volume? Implications for transit oriented development planning. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 57, 52-63.

9. Pasha, M., Rifaat, S. M., Tay, R., & De Barros, A. (2016). Effects of street pattern, traffic, road infrastructure, socioeconomic and demographic characteristics on public transit ridership. KSCE Journal of Civil Engineering, 20(3), 1017-1022.

10. Schafer, A., & Victor, D. G. (2000). The future mobility of the world population. Transportation research part a: policy and practice, 34(3), 171-205.

11. Tổng cục Thống kê (2023), ‘Báo cáo Điều tra lao động việc làm năm 2022’, Tổng cục Thống kê Việt Nam, truy cập tại: https://www.gso.gov.vn/wp-content/uploads/2024/03/Sach-BC-Dieu-tra-LDVL-2022-Vietnamese.pdf, ngày 10-08-2024.

12. Tổng cục Thống kê (2023), ‘Niên giám Thống kê’, Tổng cục Thống kê Việt Nam, truy cập tại: https://www.nso.gov.vn/default/2024/06/nien-giam-thong-ke-2023/, ngày 14-05-2025.

13. Tổng cục Thống kê (2023), ‘Tư liệu kinh tế – xã hội 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương 2019-2023’, Tổng cục Thống kê Việt Nam, truy cập tại: https://www.nso.gov.vn/default/2025/01/tu-lieu-kinh-te-xa-hoi-63-tinh-thanh-pho-truc-thuoc-trung-uong-2019-2023/, ngày 14-05-2025.

14. Truong Hoang Truong, Truong Thanh Thao và Son Thanh Tung (2017). Housing and transportation in Vietnam's Ho Chi Minh City: Case studies in social urban development, The Friedrich-Ebert-Stiftung. Available to download at: https://asia.fes.de/news/housing-and-transportation-in-vietnams-ho-chi-minh-city.html.

15. Wang, Z., Ahmed, Z., Zhang, B., & Wang, B. (2019). The nexus between urbanization, road infrastructure, and transport energy demand: empirical evidence from Pakistan. Environmental Science and Pollution Research, 26, 34884-34895.

16. Zahavi, Y., Beckmann, M. J., & Golob, T. F. (1981). The UMOT/urban interactions (No. Final Rpt.).