Hành vi đi lại là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa hành vi đi lại

Hành vi đi lại (Travel Behavior) là khái niệm mô tả cách thức, thời điểm, mục đích và phương tiện mà con người lựa chọn để di chuyển trong môi trường sống. Nó là một lĩnh vực liên ngành, kết hợp giữa giao thông vận tải, quy hoạch đô thị, xã hội học và kinh tế học hành vi. Hành vi đi lại không chỉ phản ánh nhu cầu cá nhân mà còn thể hiện mối tương tác giữa cá nhân và các yếu tố cấu trúc như hạ tầng, văn hóa và chính sách công.

Theo U.S. Department of Transportation, nghiên cứu hành vi đi lại là chìa khóa để thiết kế các hệ thống giao thông phù hợp, tối ưu hóa luồng di chuyển và cải thiện chất lượng sống đô thị. Khái niệm này còn được dùng để mô hình hóa dự báo nhu cầu di chuyển, hỗ trợ phát triển các chính sách bền vững.

Ví dụ thực tế: Khi một người chọn xe buýt thay vì xe máy để đi làm vì tuyến xe buýt đi ngang nơi làm việc, điều này thể hiện sự ảnh hưởng của hệ thống giao thông công cộng đến quyết định cá nhân, đồng thời làm thay đổi xu hướng di chuyển trong khu vực.

Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi đi lại

Hành vi đi lại bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố đa cấp độ, từ đặc điểm cá nhân đến môi trường vĩ mô. Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp dự đoán xu hướng, xây dựng các giải pháp phù hợp với từng nhóm dân cư, khu vực và thời điểm.

Các yếu tố tác động chính bao gồm:

• Nhân khẩu học: tuổi, giới tính, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân
• Kinh tế: thu nhập, chi phí đi lại, sở hữu phương tiện
• Hạ tầng: khoảng cách đến điểm đến, kết nối giao thông, mật độ phương tiện
• Chính sách: giá nhiên liệu, trợ giá vé xe buýt, thuế, quy hoạch đô thị
• Tâm lý – xã hội: thói quen, cảm nhận an toàn, thái độ với môi trường

Một số yếu tố có thể thay đổi theo thời gian như thu nhập hoặc chính sách nhiên liệu, trong khi những yếu tố khác mang tính cố định như vị trí nhà ở hay trình độ học vấn. Tính động của các yếu tố này yêu cầu mô hình hóa hành vi đi lại phải đủ linh hoạt và cập nhật thường xuyên.

Phân loại hành vi đi lại

Việc phân loại hành vi đi lại giúp xác định rõ hơn mục đích, tần suất và hình thức di chuyển của người dân. Điều này quan trọng trong phân tích chuỗi hành trình, quy hoạch giao thông và dự báo nhu cầu theo nhóm người dùng khác nhau.

Dưới đây là một số cách phân loại phổ biến:

Tiêu chí	Loại hành vi
Mục đích	Đi làm, đi học, mua sắm, giải trí, y tế
Phương tiện	Xe máy, ô tô, xe buýt, đi bộ, xe đạp
Thời gian	Giờ cao điểm, ngoài giờ cao điểm, ban đêm
Tần suất	Hàng ngày, hàng tuần, không thường xuyên
Nhóm đối tượng	Người cao tuổi, học sinh, công nhân, người khuyết tật

Nguồn dữ liệu để phân loại thường đến từ khảo sát du lịch hộ gia đình (ví dụ: National Household Travel Survey), hệ thống định vị GPS hoặc dữ liệu từ ứng dụng giao thông như Google Maps hoặc Moovit.

Hành vi lựa chọn phương tiện

Lựa chọn phương tiện là một quyết định trong hành vi đi lại mang tính cá nhân hóa cao nhưng lại có ảnh hưởng tập thể lớn. Việc chọn đi xe máy, xe buýt hay đi bộ không chỉ phụ thuộc vào điều kiện tài chính mà còn liên quan đến cảm nhận chủ quan về sự thuận tiện, an toàn và hiệu quả.

Mô hình lựa chọn rời rạc thường được dùng để mô tả hành vi này, cụ thể theo lý thuyết tiện ích ngẫu nhiên: $U_i = V_i + \varepsilon_i$ trong đó $U_i$ là tiện ích của phương án $i$, $V_i$ là phần tiện ích quan sát được (chi phí, thời gian), còn $\varepsilon_i$ là sai số ngẫu nhiên.

Các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định chọn phương tiện:

• Thời gian di chuyển
• Chi phí sử dụng và bảo dưỡng phương tiện
• Mức độ tiện nghi và an toàn
• Khả năng tiếp cận và tính linh hoạt

Nguồn: Transportation Research Board – Travel Choice Behavior

Ảnh hưởng của môi trường đô thị đến hành vi đi lại

Môi trường đô thị đóng vai trò nền tảng định hình hành vi đi lại. Cấu trúc không gian đô thị, mật độ dân cư, khả năng kết nối giữa các vùng chức năng và chất lượng hạ tầng giao thông là những yếu tố then chốt ảnh hưởng đến lựa chọn phương tiện, tần suất di chuyển và hành vi chuỗi hoạt động.

Đô thị có thiết kế thân thiện với người đi bộ (walkable city), có mạng lưới giao thông công cộng hiệu quả và khoảng cách giữa các tiện ích công cộng gần nhau sẽ khuyến khích người dân chọn phương thức di chuyển bền vững. Ngược lại, những đô thị phát triển theo hướng phân tán, ưu tiên xe cá nhân sẽ dẫn đến hành vi đi lại phụ thuộc nặng vào ô tô hoặc xe máy.

Một số yếu tố đô thị ảnh hưởng hành vi đi lại:

• Khoảng cách từ nhà ở đến nơi làm việc/trường học
• Chất lượng vỉa hè, điểm dừng xe buýt, làn xe đạp
• Khả năng tiếp cận không gian xanh và dịch vụ cộng đồng
• Hệ số kết nối đường (street connectivity index)

Nguồn: Institute for Transportation and Development Policy – Urban Streets Standards

Hành vi đi lại và tác động môi trường

Hành vi đi lại có tác động lớn đến môi trường, đặc biệt thông qua lượng khí thải nhà kính, tiêu thụ năng lượng hóa thạch và ô nhiễm không khí đô thị. Sự lựa chọn phương tiện giao thông cá nhân thay vì giao thông công cộng hay các hình thức di chuyển không phát thải như đi bộ hoặc đạp xe là nguyên nhân chính làm gia tăng dấu chân carbon trong khu vực đô thị.

Theo IEA Tracking Transport 2023, vận tải đường bộ chiếm gần 75% lượng phát thải CO₂ toàn ngành giao thông, trong đó ô tô cá nhân là nguồn phát thải lớn nhất. Điều này khiến việc thay đổi hành vi đi lại trở thành một trong những công cụ hiệu quả để giảm thiểu tác động môi trường.

Bảng so sánh phát thải CO₂ theo loại phương tiện:

Phương tiện	Kg CO₂/km/người
Ô tô cá nhân	0.192
Xe buýt công cộng	0.089
Xe đạp	0
Đi bộ	0
Tàu điện	0.041

Nguồn: IEA & DEFRA (UK Department for Environment, Food & Rural Affairs)

Ứng dụng mô hình hóa hành vi đi lại

Để hỗ trợ lập kế hoạch giao thông và dự báo nhu cầu di chuyển, các mô hình hành vi đi lại được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu và thực tiễn. Những mô hình này giúp mô phỏng lựa chọn phương tiện, thời gian khởi hành, điểm đến, cũng như chuỗi hoạt động của cá nhân theo từng khung giờ hoặc điều kiện cụ thể.

Các mô hình phổ biến:

• Discrete Choice Models: Dựa trên lý thuyết tiện ích, mô phỏng lựa chọn giữa các phương án
• Activity-Based Models: Phân tích hành vi dựa trên chuỗi hoạt động trong ngày thay vì chuyến đi riêng lẻ
• Agent-Based Models: Mô phỏng từng cá nhân như một tác nhân độc lập với hành vi và tương tác riêng

Theo Federal Highway Administration, mô hình hóa hành vi đi lại hiện đại kết hợp với dữ liệu lớn (big data) từ thiết bị di động, cảm biến và bản đồ số giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong quy hoạch giao thông và đánh giá tác động chính sách.

Hành vi đi lại trong thời kỳ hậu đại dịch

Đại dịch COVID-19 đã tạo ra cú sốc hành vi trên quy mô toàn cầu. Nhiều thói quen đi lại truyền thống như đi làm vào giờ cao điểm, sử dụng phương tiện công cộng đông người đã thay đổi rõ rệt do yêu cầu giãn cách xã hội và làm việc tại nhà (remote work).

Sau đại dịch, hành vi đi lại có xu hướng:

• Tăng sử dụng phương tiện cá nhân, đặc biệt là xe máy và ô tô
• Giảm tần suất đi lại hằng ngày nhờ mô hình làm việc linh hoạt
• Gia tăng nhu cầu với các hình thức di chuyển linh hoạt như xe đạp, đi bộ, xe chia sẻ

Điều này đặt ra yêu cầu điều chỉnh chính sách hạ tầng và quy hoạch giao thông để thích nghi với "bình thường mới". Nguồn: International Transport Forum – COVID-19 and Mobility

Chính sách và can thiệp hành vi đi lại

Chính sách giao thông đô thị có thể tác động trực tiếp đến hành vi đi lại thông qua các biện pháp pháp lý, khuyến khích kinh tế, cải thiện hạ tầng và truyền thông thay đổi nhận thức. Một số biện pháp phổ biến bao gồm thu phí nội đô (congestion pricing), trợ giá phương tiện xanh, phát triển đô thị định hướng giao thông (Transit-Oriented Development – TOD).

Ví dụ các chính sách can thiệp:

• Giảm thuế cho người sử dụng phương tiện không phát thải
• Phát triển làn đường riêng cho xe đạp và xe buýt
• Hạn chế cấp phép bãi đỗ xe trong khu vực trung tâm
• Triển khai chiến dịch truyền thông khuyến khích đi bộ, xe đạp

Nguồn: Transport for Quality of Life – Sustainable Transport Strategies

Tài liệu tham khảo

1. Institute for Transportation and Development Policy – Urban Streets Standards
2. IEA – Tracking Transport 2023
3. Federal Highway Administration – Travel Modeling Guide
4. International Transport Forum – Impact of COVID-19 on Transport
5. Transport for Quality of Life – Mobility Policy