Phân Tích Kết Quả Thống Kê Mô Tả

Bảng 3.11: Thông tin mẫu nghiên cứu

Thông tin mẫu

	Số lượng	Tỷ lệ %
Tổng mẫu	377	100
1. Giới tính	377	100
- Nam	184	48.8
- Nữ	193	51.2
2. Độ tuổi	377	100
- Dưới 30 tuổi	133	35.3
- Từ 30 – 40 tuổi	124	32.9
- Trên 40 tuổi	120	31.8
3. Trình độ học vấn	377	100
- Trung cấp	84	22.3
- Cao đẳng	76	20.2
- Đại học	79	21.0
- Sau đại học	71	18.8
- Khác	67	17.8
4. Nghề nghiệp	377	100
- Công chức Nhà nước	98	26.0
- Viên chức	96	25.5
- Kinh doanh	94	24.9
- Nghề khác	89	23.6
5. Tình trạng hôn nhân	377	100
- Đã kết hôn	98	26.0
- Độc thân	93	24.7
- Ly hôn	103	27.3
- Góa chồng/ vợ	83	22.0
6. Khu du lịch	377	100
- Khu du lịch Thới Sơn	118	31.3
- Khu du lịch Cái Bè	94	24.9
- Khu du lịch biển Tân Thành	85	22.5
- Khu du lịch sinh thái Đồng Tháp Mười	80	21.2

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 219 trang tài liệu này.

(Nguồn: Số liệu kết quả điều tra của tác giả)

Phương pháp lấy mẫu là phương pháp thuận tiện kết hợp chọn mẫu hạn ngạch. Tỷ lệ mẫu được xác định dựa vào tỷ lệ du khách đến tham quan, du lịch tại 4 khu du lịch nói trên giai đoạn 2012 - 2014: Khu du lịch Thới Sơn là 31.3%, Khu du lịch Cái Bè 24.9%, Khu du lịch biển Tân Thành 22.5%, và Khu du lịch sinh thái Đồng Tháp Mười 21.2%.

Qua 6 tháng khảo sát, tổng số phiếu khảo sát gởi đến du khách là 400 phiếu, kết quả hồi đáp là 385 phiếu (tỷ lệ 96.25%). Trong 385 phiếu khảo sát nhận lại từ du khách, có 8 phiếu không hợp lệ (bỏ sót câu trả lời hoặc trả lời 2 đáp án trong cùng 1 câu hỏi…). Như vậy, số đối tượng được đưa vào phân tích là 377.

3) Xử lý và phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được mã hoá, nhập liệu và xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 16.0. Quy trình phân tích dữ liệu được tiến hành như sau:

(a) Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính

Bước này tiến hành mô tả mẫu nghiên cứu (du khách) theo các thuộc tính của mẫu gồm: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn, nghề nghiệp…

(b) Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach alpha

Thực hiện kiểm định bằng Cronbach alpha (Phụ lục 11a) dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát, theo đó, Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được [32, tr.24, tập 2]. Bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại bỏ [29, tr.351].

Phân tích nhân tố khám phá là một kỹ thuật phát triển thang đo hữu ích nhằm làm giảm một số lượng lớn các chỉ số trong một tập biến [69, tr.189], tức là cho phép rút gọn nhiều biến số (variables hoặc items) ít nhiều có một liên tương quan lẫn nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới mối tương quan theo đường thẳng được gọi là những nhân tố (factors). Phân tích nhân tố rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phân tích nhân tố được xem là thích hợp khi:

- Trị số KMO (Phụ lục 11b) càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng EFA, KMO phải > 0.5. Kaiser (1974) đề nghị rằng, KMO ≥

0.9 là rất tốt, KMO ≥ 0.8 là tốt, KMO ≥ 0.7 là được, KMO ≥ 0.6: tạm được, KMO ≥ 0.5: xấu, KMO < 0.5: không thể chấp nhận được [29, tr.397].

- Điểm dừng khi eigenvalue (giá trị riêng) (Phụ lục 11d), lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%; Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp phân tích thành phần chính (Principal components Analysis) với phép xoay Varimax, tức là xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Phương pháp Varimax thường được sử dụng nhất trong nghiên cứu [32, tr.38, 40, tập 2].

(d) Xây dựng phương trình hồi quy

Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R2 đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào. Mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng như sau [32, tr. 236, tập 1]:

Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + … + βpXpi + ei , Trong đó :

Xpi : biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i;

Các hệ số β2: được gọi là hệ số hồi quy riêng phần (Partial regression coefficients); Thành phần ei: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi σ2.

3.4.2. Kiểm định mô hình nghiên cứu

3.4.2.1. Phân tích kết quả thống kê mô tả

Dữ liệu phân tích dùng cỡ mẫu n = 377, với 33 chỉ tiêu đánh giá của du khách về năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch, sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đánh giá (từ 1: rất không đồng ý, đến 5: rất đồng ý), giá trị trung bình (MEAN) của các biến đo năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch như sau:

1) Đánh giá của du khách về các thành phần của thang đo các yếu tố tác động đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch

Về Sự hấp dẫn của điểm đến

Sau khi phân tích nhân tố khám phá thang đo Sự hấp dẫn của điểm đến (Phụ lục 5a), có thể nhận thấy du khách chưa đánh giá cao yếu tố này tại điểm đến du lịch Tiền Giang, với điểm trung bình từ 3.48 điểm (điểm đến có những di tích văn hóa hấp dẫn du khách/ DIEMDEN8) đến 3.69 điểm (điểm đến có khí hậu thuận lợi để phát triển du lịch/ DIEMDEN1). Giá trị trung bình của biến này là [(DIEMDEN1

+ DIEMDEN2 + DIEMDEN3 + DIEMDEN4 + DIEMDEN5 + DIEMDEN6 +

DIEMDEN7 + DIEMDEN8)/8] = 3.64 điểm. Như vậy, du khách cho rằng, nội dung của yếu tố này chỉ tác động đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch ở điểm đến Tiền Giang mức trung bình – tạm được (tại thời điểm khảo sát).

Về Sự hấp dẫn của các sản phẩm/ dịch vụ du lịch tại điểm đến

Tương tự, phân tích nhân tố khám phá thang đo Sự hấp dẫn của các sản phảm/ dịch vụ du lịch tại diểm đến (Phụ lục 5b), cho thấy du khách đánh giá nội dung của yếu tố này, với điểm trung bình từ 2.28 điểm (cung cấp cho du khách các sản phẩm du lịch dựa vào tự nhiên như đò chèo, câu cá trên sông, du thuyền trên sông…/ SPDV3) đến 2.47 điểm (cung cấp cho du khách các tour du lịch sinh thái, đa dạng, độc đáo... đạt chất lượng, đáp ứng nhu cầu trải nghiệm du lịch của du khách/ SPDV1). Giá trị trung bình của biến này là [(SPDV1 + SPDV2 + SPDV3 + SPDV4 + SPDV5 + SPDV6)/6] = 2.37 điểm. Qua đó, du khách đánh giá các yếu tố này ở mức rất thấp (không đồng ý), hiện tại yếu tố này chưa tác động mạnh đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch ở điểm đến Tiền Giang (tức là Tiền Giang chưa có những sản phẩm/ dịch vụ du lịch đạt yêu cầu).

Về Hình ảnh của điểm đến

Kế tiếp là phân tích nhân tố khám phá thang đo Hình ảnh của điểm đến

(Phụ lục 5c), du khách đánh giá nội dung của yếu tố này với điểm trung bình từ 3.55

điểm (Du khách dễ tiếp cận điểm đến bằng đường bộ, đường thủy/ HINHANH5) đến 3.97 điểm (Giá cả của sản phẩm, dịch vụ phải chăng/ HINHANH1). Giá trị trung bình của biến này là [(HINHANH1 + HINHANH2 + HINHANH3 + HINHANH4 + HINHANH5)/5] = 3.83 điểm. Như vậy, du khách đánh giá yếu tố Hình ảnh của điểm đến tác động đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch ở điểm đến Tiền Giang ở mức trung bình khá.

Về Tính hiệu quả của các nguồn lực hỗ trợ

Trong thang đo Tính hiệu quả của các nguồn lực hỗ trợ (Phụ lục 5d), giá trị trung bình của nhân tố này là 3.84 điểm [(HOTRO1 + HOTRO2 + HOTRO3 + HOTRO4 + HOTRO5 + HOTRO6 + HOTRO7 + HOTRO8)/8] = 3.84 điểm. Du

khách đánh giá nội dung của yếu tố này với điểm trung bình từ 3.57 điểm (Điểm đến có đủ số lượng bác sĩ, số lượng giường bệnh… đáp ứng tốt nhu cầu điều trị bệnh cho du khách/ HOTRO1) đến 3.89 điểm (Các doanh nghiệp du lịch có đạo đức, năng lực kinh doanh, chú trọng phát triển du lịch bền vững/ HOTRO6; và Môi trường chính trị điểm đến ổn định, các nhà lãnh đạo chính trị và cộng đồng hỗ trợ cho sự phát triển du lịch/ HOTRO7). Có thể thấy, du khách đánh giá các yếu tố này ở trên mức trung bình (cận kề mức đồng ý), đồng nghĩa với việc, yếu tố này tác động khá mạnh đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch ở điểm đến Tiền Giang.

Quản lý và Chính sách phát triển điểm đến du lịch

Yếu tố Quản lý và Chính sách phát triển điểm đến du lịch (Phụ lục 5e), cho thấy, du khách đánh giá không cao nội dung của yếu tố này với điểm trung bình từ

2.72 điểm (Chính quyền địa phương và các doanh nghiệp du lịch nhận thức rõ tầm quan trọng của việc phát triển nguồn nhân lực phục vụ du lịch / CHINHSACH1) đến 3.12 điểm (Chính quyền địa phương và các doanh nghiệp du lịch nhận thức rõ tầm quan trọng của việc phát triển du lịch bền vững/ CHINHSACH3). Giá trị trung bình của biến này là [(CHINHSACH1 + CHINHSACH2 + CHINHSACH3 + CHINHSACH4 + CHINHSACH5 + CHINHSACH6)/6] = 2.87 điểm. Như vậy, du

khách đánh giá các yếu tố Quản lý và Chính sách phát triển điểm đến du lịch ở mức cận kề mức trung bình, tức là, yếu tố này tác động đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch ở điểm đến Tiền Giang ở mức trung bình.

2) Đánh giá của du khách về các thành phần của thang đo Năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch tại điểm đến

Thang đo Năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch tại điểm đến (Phụ lục 5f), cho thấy, du khách đánh giá nội dung của yếu tố này với điểm trung bình từ

3.45 điểm (Các điểm đến có sức cạnh tranh mạnh mẽ, đáp ứng tốt nhu cầu của du khách/ NANGLUC1) đến 3.71 điểm (Các doanh nghiệp du lịch đang cạnh tranh tốt với các đối thủ cùng ngành/ NANGLUC3). Giá trị trung bình của biến này là [(NANGLUC1 + NANGLUC2 + NANGLUC3)/3] = 3.56 điểm.

3.4.2.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

1) Phương pháp đánh giá

Các thang đo được đánh giá sơ bộ qua hai công cụ chính: (1) Hệ số tin cậy Cronbach alpha và, (2) Phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Theo đó, hệ số Cronbach alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp, tiếp theo phương pháp EFA sẽ được sử dụng [30, tr.119, 120].

2) Kết quả hệ số Cronbach alpha

Thang đo Sự hấp dẫn của điểm đến: Hệ số Cronbach alpha bằng 0.868, trong hộp tương quan biến tổng cho thấy, biến DIEMDEN8 = 0.264 nhỏ hơn mức cho phép (0.3). Nếu loại biến này hệ số Cronbach alpha sẽ tăng lên 0.900, đồng thời các biến quan sát còn lại đều có tương quan biến tổng đạt yêu cầu (phụ lục 6a). Vì thế, tác giả quyết định loại biến DIEMDEN8 trước khi thực hiện EFA.

Thang đo Sự hấp dẫn của các sản phẩm/ dịch vụ du lịch tại điểm đến: Hệ số Cronbach alpha bằng 0.898, các biến quan sát còn lại đều có tương quan biến tổng (>0.3) đều đạt yêu cầu nghiên cứu (phụ lục 6b).

Thang đo Hình ảnh của điểm đến: Hệ số Cronbach alpha của thang đo này bằng 0.779, trong đó, biến HINHANH5 có tương quan biến tổng = 0.321, lớn hơn mức cho phép (0.3). Tuy nhiên, trong hộp Cronbach alpha if item deleted (hệ số Cronbach alpha nếu loại biến) cho thấy, nếu loại biến này hệ số Cronbach alpha sẽ tăng lên 0.888, các biến quan sát còn lại đều có tương quan biến tổng đạt yêu cầu (phụ lục 6c). Để có được bộ thang đo tốt, tác giả quyết định loại biến HINHANH5.

Thang đo Tính hiệu quả của các nguồn lực hỗ trợ: Hệ số Cronbach alpha của thang đo này bằng 0.839. Mô hình cho thấy biến HOTRO1 có tương quan biến tổng = 0.290, nhỏ hơn 0.3, nếu loại biến này hệ số Cronbach alpha sẽ tăng lên 0.875, các biến quan sát còn lại đều có tương quan biến tổng đạt yêu cầu (phụ lục 6d), do đó, tác giả quyết định loại biến HOTRO1 ra khỏi mô hình.

Thang đo Quản lý và Chính sách phát triển điểm đến du lịch: Hệ số Cronbach alpha bằng 0.742, hai biến CHINHSACH2 và CHINHSACH3 có tương quan biến tổng (0.191 và 0.220) nhỏ hơn mức cho phép (0.3). Sau khi loại các biến CHINHSACH2, và CHINHSACH3, hệ số Cronbach alpha tăng lên lần lượt là 0.796, và 0.899, các biến quan sát còn lại đều có tương quan biến tổng đạt yêu cầu (phụ lục 6e).

Thang đo Năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch: Hệ số Cronbach alpha bằng 0.879; các biến quan sát còn lại đều có tương quan biến tổng (>0.3) đều đạt yêu cầu nghiên cứu (phụ lục 6f).

3) Kết quả phân tích nhân tố EFA

Phân tích nhân tố các yếu tố tác động đến năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch

Hệ số KMO = 0.922 > 0.5 (Phụ lục 7b) nên phân tích nhân tố là phù hợp, sig.= 0.000 trong kiểm định Bartlett < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể (Phụ lục 11c). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), nếu kiểm định Bartlet có p < 5%, nghĩa là các biến có quan hệ với nhau [29, tr.396].

Phương pháp rút trích các thành phần chính – Principal components (Phụ lục 11d) đã trích được 5 nhân tố từ 28 biến quan sát, với phương sai trích là 66.315%, thỏa mãn yêu cầu phương sai trích phải lớn hơn 50%, giải thích được 66.315% sự biến thiên của tập dữ liệu này, nghĩa là còn 33.685% sự biến thiên của dữ liệu này là do các nhân tố khác mà trong luận án này chưa nghiên cứu tới (Phụ lục 7a). Mô hình năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch sau khi phân tích EFA rút gọn còn 28 biến (Phụ lục 7c).

Phân tích nhân tố Năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch

Kết quả phân tích nhân tố Năng lực cạnh tranh trong kinh doanh du lịch, với KMO = 0.731, Sig. = 0.000 trong kiểm định Barlett < 0.05 (Phụ lục 7d). Tập dữ liệu này cũng thỏa điều kiện phân tích. Một nhân tố được rút ra với tổng phương sai trích 80.729% (Phụ lục 7e), giải thích được 80.729% sự biến thiên của tập dữ liệu.

3.4.2.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu

H4 (+)

DOANH DU LỊCH

Quản lý và Chính sách phát triển điểm đến du lịch

H5 (+)

Hình ảnh của điểm đến

Qua phân tích nhân tố, có sự thay đổi sự sắp xếp thứ tự so với mô hình nghiên cứu ban đầu tác giả đã đề nghị (Hình 3.3):

Sự hấp dẫn của điểm đến

Tính hiệu quả của các nguồn lực hỗ trợ

H1 (+)
		NĂNG LỰC
	H2 (+)	CẠNH
Sự hấp dẫn của sản phẩm/ dịch vụ du lịch tại điểm đến	H3 (+)	TRANH TRONG KINH

Hình 3.3: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh