PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH LỰA CHỌN (CHOICE MODELING)

1. Tổng quan:

Phương pháp mô hình lựa chọn (Choice modeling - CM) hay thực nghiệm lựa chọn (Choice experiment - CE) là một phương pháp định giá phát biểu sự ưa thích (stated preference). Phương pháp này được phát triển từ nền tảng lý thuyết độ thỏa dụng đa đặc tính (multi-attribute utility) của Lancaster (1966) và lý thuyết về độ thỏa dụng ngẫu nhiên (random utility) của Thurstone (1927).

Phương pháp này ban đầu được áp dụng trong lĩnh vực kinh doanh và marketing như dự đoán hành vi và nhu cầu thị trường, xác định thị trường tiềm năng và thiết kế sản phẩm tối ưu. Nhưng gần đây, việc áp dụng phương pháp CM đã được mở rộng tới nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ vào những điểm mạnh của nó trong các lĩnh vực bao gồm: ước tính giá tiềm ẩn cho các thuộc tính, tác động của phúc lợi đối với nhiều kịch bản, và mức độ nhu cầu của khách hàng đối với "các sản phẩm dịch vụ" thay thế bằng các thuật ngữ phi tiền tệ như trong du lịch (Duyen, et al., Dellaert, et al., 1995) , kinh tế học về sức khoẻ (Goto, et al., 2007, Pesko, và cộng sự, 2016), vùng đất ngập nước (Khai & Yabe, 2015, Othman, et al, 2004), ô nhiễm không khí (Yoo, et al., 2008) và nhiều lĩnh vực khác.

Lý thuyết hành vi lựa chọn các khả năng rời rạc (Discete Choice Theory), gọi tắt là lý thuyết lựa chọn (DCT), được biết đến như một lý thuyết hàng đầu trong lĩnh vực nghiên cứu hành vi con người và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. DCT được đánh giá cao vì nó kế thừa các nền tảng lý thuyết phù hợp với quá trình ra quyết định của cá nhân, dễ áp dụng trong nhiều lĩnh vực, và đã được chứng thực có khả năng dự đoán cao. DCT được phát triển rất sớm tuy nhiên phải đến những năm 1970s và 1980s với những đóng góp về lý thuyết của McFadden (1973; 2001) - nhà kinh tế học đoạt giải Nobel năm 2000, và Louviere (1983; 2000) về phương pháp thu thập dữ liệu thì lý thuyết này mới được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các lĩnh vực nghiên cứu hay sử dụng DCT gồm marketing, kinh tế học sức khỏe (health economics), kinh tế học giao thông (transport economics), kinh tế tài nguyên và môi trường (environment and resource economics) và các nghiên cứu về định giá sản phẩm phi hàng hóa.

2. Thí nghiệm lựa chọn

Dữ liệu (data) dùng để ước lượng các mô hình lựa chọn có thể là dữ liệu thị trường (market data, revealed data) hoặc dữ liệu phỏng vấn (stated data). Dữ liệu thị trường phản ánh hành vi thực sự đã diễn ra còn dữ liệu phỏng vấn đo lường ý định của cá nhân qua lời phát biểu của họ. Dữ liệu phỏng vấn thường bị chỉ trích là có độ sai lệch cao vì ít có cơ hội để kiểm định sự ăn khớp giữa lời nói và và hành vi thực tế của người được phỏng vấn, đồng thời dữ liệu phỏng vấn thường hay bị ảnh hưởng bởi phương pháp thu thập dữ liệu. Tuy nhiên dữ liệu phỏng vấn là phương pháp duy nhất để nghiên cứu những hàng hóa chưa tồn tại trên thị trường (sản phẩm mới), không thể trao đổi (hàng hóa môi trường) hoặc người được phỏng vấn chưa có cơ hội tiêu dùng. Một số nghiên cứu còn kết hợp cả hai loại dữ liệu và khi đó mô hình ước lượng có nhiều ưu điểm hơn so với mô hình chỉ sử dụng một loại dữ liệu.

Trong CE người nghiên cứu thiết kế các tập lựa chọn (choice sets) và yêu cầu người trả lời phỏng vấn phát biểu, mua hay đánh dấu một lựa chọn (option) mà họ yêu thích nhất. Các lựa chọn được mô tả bằng đặc tính sản phẩm và mức độ khác nhau do người nghiên cứu thiết kế và gọi là hồ sơ (profile) lựa chọn. Qua việc phát biểu, mua hay đánh dấu vào một lựa chọn họ ưng ý nhất, người được phỏng vấn đã để lộ sở thích của mình cho nhà nghiên cứu.

Có hai cách trình bày tập các lựa chọn: các lựa chọn có gắn nhãn (labeled choice experiment) hoặc không gắn nhãn (unlabeled choice experiment). CE có gắn nhãn được áp dụng nhiều trong nghiên cứu marketing vì nó cho phép đo lường vị trí của các sản phẩm cạnh tranh trên thị trường. CE không gắn nhãn được áp dụng phổ biến hơn trong định giá tài nguyên, kinh tế sức khỏe, và kinh tế môi trường.

Hình 1: một ví dụ về CE không gắn nhãn (Wang, et al., 2018)

Một bước quan trọng của CE là thiết kế thí nghiệm (experimental design). Trước tiên cần hình thành bảng các đặc tính và mức độ của mỗi đặc tính. Việc lựa chọn các đặc tính đưa vào thí nghiệm cần được xem xét cẩn thận. Các đặc tính này phải trả lời được câu hỏi nghiên cứu, sát thực tế, và có thể hiểu được. Lấy ví dụ từ nghiên cứu của Wang, et al. (2018) - nghiên cứu này ước tính mức WTP của người tiêu dùng Trung Quốc theo bốn thuộc tính của sản phẩm thịt heo bao gồm: nhãn xác nhận an toàn thực phẩm (food safety certification labels), thông tin nguồn gốc xuất xứ (location-of-origin), nhãn không có dư lượng thuốc thú y (“free from veterinary drug residues” label) và giá (price).

 Hình 2: Các thuộc tính và cấp độ của thuộc tính được xem xét nghiên cứu (Wang, et al., 2018)

Bước tiếp theo là thiết kế hồ sơ các lựa chọn và các tập lựa chọn (choice set). Điều này có nghĩa là xem xét lựa chọn các cách kết hợp các thuộc tính và mức độ của thuộc tính trong nghiên cứu. Hình 1 là một trong những cách kết hợp của nghiên cứu này. Trong trường hợp nghiên cứu của Wang thì tổng số tập các lựa chọn có thể tạo ra là 1128 cặp. Trong mỗi tập có 3 lựa chọn, tương ứng với 2 loại thịt heo được mô tả bằng các thuộc tính (attributes) cùng với 1 lựa chọn "no-choice" - tức không chọn sản phẩm nào trong cả hai. Lựa chọn cuối cùng này cho phép người mua được quyền không mua bất cứ loại thịt heo nào trong rổ hàng hóa người nghiên cứu đưa cho họ vì nó không phù hợp với sở thích của người mua. Đưa thêm khả năng cuối cùng này làm cho CE gần với thực tế hơn.

Thành lập hồ sơ lựa chọn và tập các lựa chọn thông qua phương pháp thiết kế nhân tố (factorial design). Thiết kế nhân tố đầy đủ (full factorial design) cho ra kết quả là tất cả các lựa chọn (các kết hợp) và tập các lựa chọn có thể có từ bảng đặc tính và mức độ. Trong trường hợp trên (Hình 2) người nghiên cứu có thể tạo ra 1128 tập lựa chọn từ thiết kế nhân tố đầy đủ. Việc yêu cầu một người trả lời phỏng vấn xem xét tất cả 1128 tập lựa chọn như trên là không thể và không cần thiết. Do vậy người nghiên cứu phải tìm ra một số tập lựa chọn thích hợp để đưa vào bản điều tra. Thông thường mỗi bản điều tra nên chỉ có ít hơn 10 tập lựa chọn vì như vậy giảm bớt gánh nặng cho người trả lời phỏng vấn và làm cho chất lượng điều tra được đảm bảo. (recommend: từ 5-8 tập lựa chọn) Trường hợp nghiên cứu của Wang và cộng sự (2018) sử dụng 12 tập lựa chọn để hỏi người tiêu dùng.

Việc tìm kiếm các tập con trong toàn bộ các tập lựa chọn do thiết kế nhân tố đầy đủ đưa ra được gọi là thiết kế nhân tố một phần (fractional factorial design). Các tập con trong toàn bộ tập lựa chọn không thể được xác định một cách tùy tiện mà phải dựa trên các nguyên tắc trong đó có nguyên tắc cân bằng (balanced). Nguyên tắc cân bằng đảm bảo rằng mô hình ước lượng từ dữ liệu điều tra không bị ảnh hưởng (hoặc ít ảnh hưởng) từ việc thiết kế thí nghiệm. Có nhiều phương pháp (thuật toán) để tìm ra các tập con từ không gian toàn bộ các tập lựa chọn do thiết kế nhân tố đầy đủ tạo ra. Trong đó thiết kế trực giao (orthogonal design) là tốt nhất. Thiết kế trực giao cho kết quả là tập hợp các lựa chọn bảo đảm tính cân bằng và không ảnh hưởng tới sai số trong ước lượng mô hình. Trong trường hợp thiết kế trực giao không cho kết quả thì có thể sử dụng thiết kế hiệu quả (efficiency design).

Với bài toán có nhiều nhân tố và nhiều mức giá trị thì việc thiết kế hồ sơ lựa chọn và tập lựa chọn thường không thể thực hiện được bằng tay. Các phần mềm máy tính như SPSS, SAS (JMP), hay R đều hỗ trợ cho công việc này.

3. Các bước áp dụng phương pháp CM

Trong phương pháp CM, thiết kế công cụ điều tra là một bước rất quan trọng. Theo Louviere và các đồng sự (2000), một ứng dụng mô hình lựa chọn điển hình được xác định là có 5 yếu tố: 

(1) xác định các thuộc tính hàng hoá, 

(2) đặt ra các mức độ của thuộc tính

(3) xây dựng kịch bản

(4) xác định tập hợp các phương án và thu thập dữ liệu về sự ưa thích

(5) tính toán các chỉ số của mô hình

Bennett (1999) lại mô tả thiết kế điều tra gồm các bước sau: 

(1) thiết lập vấn đề

(2) xác định thiết kế nghiên cứu

(3) xác định các thuộc tính hàng hoá

(4) xác định mức độ các thuộc tính

(5) thiết kế bảng hỏi

(6) biên soạn các thiết kế theo kinh nghiệm

(7) phỏng vấn người dân

(8) phân tích dữ liệu

(9) phân tích kết quả 

Tuy nhiên thích hợp nhất là áp dụng phương pháp CM theo 3 bước chính, gồm (1) các vấn đề về chính sách, (2) các vấn đề về khung lý thuyết và (3) các vấn đề về thống kê.

(1) Các vấn đề về chính sách tập trung vào việc xác định các vấn đề quan trọng và hoặc các đề xuất về phát triển. Điều quan trọng là phải xây dựng kịch bản như thế nào, phải cân nhắc các vấn đề chính sách đang được quan tâm nhất và trình độ hiểu biết của nhóm người được hỏi. Tiếp đến là phải lựa chọn phương án ban đầu và các phương án thay thế, sử dụng dạng sẵn lòng chi trả (WTP) hay sẵn lòng chấp nhận (WTA) và xác định các nhóm được điều tra

(2) Bước thứ hai liên quan đến khung lý thuyết tập trung vào việc đưa ra sự đánh đổi như thế nào đến người được hỏi, đó là thông tin đưa ra, cấu trúc, thành phần và các phương án trình bày. 

Các thông tin đưa ra để phỏng vấn người dân rất quan trọng, vì nó xác định vấn đề đang được nói đến. 

Các lựa chọn về cấu trúc bao gồm quyết định về số lượng phương án trong mỗi tập hợp các phương án. 

Lựa chọn về thành phần bao gồm các thuộc tính hàng hoá và mức độ thuộc tính, đặc biệt là lựa chọn phương tiện chi trả. 

Cuối cùng trong bước này là thiết kế bảng hỏi, vấn đề truyền đạt thông tin 

(3) Bước thống kê tập trung vào các cấu trúc phương án cần được mô hình hoá, xem xét liệu các mô hình có tương tự nhau, các thuộc tính có ảnh hưởng lẫn nhau. Vì mặc dù các bước đi theo tuần tự như trên nhưng nếu có một số thuộc tính phụ thuộc vào nhau sẽ làm cho quá trình thiết kế bị lặp. Để tránh những lỗi này thường sử dụng một nhóm tập trung để kiểm tra trước.

4. Đánh giá phương pháp CM

4.1. Ưu điểm

Phương pháp này cho phép chúng ta lựa chọn nhiều phương án thông qua các thuộc tính và kịch bản có thể lặp lại thay vì phải có sự đánh đổi như trong CVM.

        (1) Cho phép chúng ta kiểm định theo khung logic do vậy những người trả lời sẽ bộc lộ một cách khá chính xác sở thích của họ. Từ đó giảm đáng kể tính không nhạy cảm về quy mô mà trong phương pháp CVM chúng ta gặp phải.

       (2) Phương pháp này đi vào những vấn đề cụ thể thay vì những vấn đề có tính trừu tượng có trong phương pháp CVM, cung cấp nhiều thông tin và tăng tính thực tế.

         (3) Tạo ra một sức hấp dẫn đối với người trả lời.

4.2. Hạn chế

Khi sử dụng phương pháp này dễ rơi vào tình trạng người trả lời sẽ dựa vào kinh nghiệm chứ không phân tích logic.

Thiết kế các phương án để đưa vào mô hình lựa chọn đòi hỏi những người có chuyên môn cao và nhiều kinh nghiệm thực tiễn. 

--------------------

References list

Nguyễn Tiến Thông (2014). Định vị sản phẩm cá tra của Việt Nam trên thị trường Pháp bằng thí nghiệm sự lựa chọn. Science & Technology Development, 17(Q4).

Louviere, J.J., Hensher, D.A. & Swait, J.D. (2000). Stated Choice Methods: Analysis and Applications. Cambridge University Press: England, UK. pp.1-30.

Wang, J. et al. (2018). Urban Chinese Consumers’ Willingness to Pay for Pork with Certified Labels: A Discrete Choice Experiment. Sustainability, 10(3). DOI: 10.3390/su10030603.

Duyen, T.T.T. et al. (2015). Tourists’ preferences toward Ecotourism development and Sustainable biodiversity conservation in Protected areas of Vietnam – The case of Phu My protected area. Journal of Agricultural Science, 7(8), 81-89. DOI: 10.5539/jas.v7n8p81. 

Goto, R. et al. (2007). Discrete-choice experiment of smoking cessation behaviour in Japan. Tobacco control, 16, 336-343. DOI: 10.1136/tc.2006.019281.

Pesko, M.F. et al. (2016). The effect of potential electronic nicotine delivery system regulations on Nicotine product selection. Addiction, 111(4), 734-744. DOI: 10.1111/add.13257

Khai, H.V. & Yabe, M. (2015). Consumer preferences for agricultural products considering the value of biodiversity conservation in Mekong Delta, Vietnam. Journal for Nature Conservation, 25, 62-71. DOI: 10.1016/j.jnc.2015.02.004.

Yoo, S. et al. (2008). Using a choice experiment to measure the environmental costs of air pollution impacts in Seoul. J. Environ. Manag., 86, 308–318.  DOI: 10.1016/j.jenvman.2006.12.008.

Othman, J, et al. (2004). Environmental values and resource management options: A choice modelling experience in Malaysia. Environ. Dev. Econ., 9(6), 803–824. DOI: 10.1017/S1355770X04001718.

Dellaert, B. et al. (1995). A day in the City: Using conjoint choice experiments to model urban tourists’ choice of activity packages. Tour. Manag., 16, 347–353. DOI: 10.1016/0261-5177(95)00035-M.