Analysis using the Individual Trave

Analysis using the Individual Travel Cost Model does not make it possible for us to estimate the consumer surplus since the result shows that the expenditure variable is statistically insignificant. Another attempt was done by the researcher by including only the respondents that come straight from home also failed. Therefore, we decided to use the ZTCM to calculate the consumer surplus. The average consumer surplus per trip is RM1000.00 for Payar Marine Park. Since the coefficient of travel cost for Redang and Tioman is equal to Payar, so the consumer surplus for both marine parks are also the same as Payar Marine Park.
For the CVM method, this study produced several results using several models as shown in Table 6.20. For the single-bounded dichotomous choice, we used two models, namely the Logit and Probit models. From both models, the Logit model shows a better fit according to the AIC and chi-squared test. For example, in the estimation for inland development issue, the AIC for the Logit model is 1.09055 while the AIC for the Probit model is 1.091676. Another way to compare the two models is to look at the chi-squared test. For example, for our local respondents, the chi-squared with Logit model is 67.95, while for the Probit model is 67.77. Therefore, once again the Logit model would appear to give the better fit. Our inclination toward the Logit model is consistent with other studies such as Loomis et al. (2000).

Kết quả (Việt) 1:

Phân tích bằng cách sử dụng các mô hình chi phí du lịch cá nhân không làm cho nó có thể cho chúng tôi để ước tính thặng dư tiêu dùng kể từ khi kết quả cho thấy rằng các biến chi phí là không đáng kể về mặt thống kê. Một nỗ lực đã được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu bằng cách bao gồm chỉ những người trả lời đến thẳng từ nhà cũng đều thất bại. Vì vậy, chúng tôi quyết định sử dụng ZTCM để tính toán thặng dư tiêu dùng. Thặng dư tiêu dùng trung bình mỗi chuyến đi là RM1000.00 cho Payar Marine Park. Kể từ khi hệ số của du lịch chi phí cho Redang và Tioman là tương đương với Payar, vì vậy thặng dư tiêu dùng cho cả hai công viên biển là cũng giống như Payar Marine Park.Đối với phương pháp CVM, nghiên cứu này sản xuất một số kết quả bằng cách sử dụng một số mô hình như thể hiện trong bảng 6,20. Cho sự đơn bao bọc dichotomous lựa chọn, chúng tôi sử dụng hai mô hình, cụ thể là các hàm lôgit và Probit mô hình. Từ cả hai mô hình, mô hình hàm lôgit cho thấy một phù hợp tốt hơn theo AIC và chi-squared thử nghiệm. Ví dụ, trong dự toán cho vấn đề phát triển nội địa, AIC cho mô hình hàm lôgit là 1.09055 trong khi AIC cho các mô hình Probit là 1.091676. Một cách khác để so sánh hai mô hình là để xem xét các bài kiểm tra chi-squared. Ví dụ, đối với người trả lời địa phương của chúng tôi, chi-squared với hàm lôgit mô hình là 67.95, trong khi cho Probit mô hình là 67.77. Do đó, một lần nữa các mô hình hàm lôgit sẽ xuất hiện để cung cấp cho phù hợp tốt hơn. Chúng tôi nghiêng về hướng mô hình hàm lôgit là phù hợp với các nghiên cứu khác chẳng hạn như Loomis et al. (2000).

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích bằng cách sử dụng mô hình Chi phí cá nhân Travel không làm cho nó có thể cho chúng ta ước tính thặng dư tiêu dùng kể từ khi kết quả cho thấy rằng các biến số chi tiêu là không đáng kể về mặt thống kê. Một nỗ lực đã được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu, nếu chỉ tính những người trả lời mà đi thẳng từ nhà cũng thất bại. Vì vậy, chúng tôi quyết định sử dụng ZTCM để tính thặng dư tiêu dùng. Thặng dư tiêu dùng trung bình cho mỗi chuyến đi là RM1000.00 cho Payar Marine Park. Kể từ khi hệ số chi phí đi lại cho Redang và Tioman bằng Payar, do thặng dư tiêu dùng cho cả hai khu bảo tồn biển cũng đều giống nhau như Payar Marine Park.
Đối với phương pháp CVM, nghiên cứu này được sản xuất một số kết quả bằng cách sử dụng một số mô hình như thể hiện trong Bảng 6.20 . Đối với các lựa chọn nhị phân đơn có giới hạn, chúng tôi sử dụng hai mô hình, cụ thể là các mô hình Logit và Probit. Từ cả hai mô hình, mô hình Logit cho thấy một phù hợp tốt hơn theo AIC và chi-squared thử nghiệm. Ví dụ, trong dự toán cho vấn đề phát triển trong đất liền, AIC cho mô hình Logit là 1,09055 trong khi AIC cho mô hình Probit là 1,091676. Một cách khác để so sánh hai mô hình là nhìn vào các bài kiểm tra chi-squared. Ví dụ, đối với người trả lời địa phương của chúng tôi, các chi-bình phương với mô hình Logit là 67,95, trong khi đối với các mô hình Probit là 67,77. Vì vậy, một lần nữa các mô hình Logit sẽ xuất hiện để cung cấp cho phù hợp tốt hơn. Độ nghiêng của chúng tôi đối với các mô hình Logit là phù hợp với các nghiên cứu khác như Loomis et al. (2000).