Nâng cao năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu

Bảng 4.7 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) riêng từng thang đo nhân tố phụ thuộc.

Nhân tố Ký hiệu biến quan sát

Hệ số tải nhân tố

trích

0,888

0,000

77,951%

0,837

0,000

74,024%

0,832

0,000

74,010%

0,858

0,000

82,521%

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 311 trang tài liệu này.

Hệ số KMO

Sig. Tổng phương sai

MTDD1	0,917
MTDD2	0,903
MTDD3	0,867
MTDD4	0,865
MTDD5	0,861
THKDL1	0,883
Các nhân tố thu hút THKDL2	0,872
khách du lịchTHKDL4	0,865
(THKDL) THKDL3	0,850
THKDL5	0,830
QLDD1	0,889
Quản lý điểm đến QLDD3 (QLDD) QLDD4	0,874 0,843
QLDD2	0,834
NLCT2	0,922
Năng lực cạnh tranhNLCT3	0,914
(NLCT) NLCT4	0,912
NLCT5	0,886

Marketing điểm đến (MTDD)

điểm đến du lịch

Nguồn: Kết quả tính toán từ mẫu khảo sát trực tiếp 450 du khách tại Bạc Liêu năm 2018.

- Kết quả phân tích EFA riêng từng thang đo nhân tố phụ thuộc cho thấy: Trị số của KMO của mỗi khái niệm đều đạt (từ 0,832 đến 0,888) lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett‟s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố khám phá (EFA). Dữ liệu rút trích được 4 nhân tố tương ứng với 4 khái niệm nghiên cứu của mô hình, tổng phương sai trích của các nhân tố rút trích được đều lớn hơn 50% (từ 74,010% đến 82,521%) điều này có nghĩa là hơn 50% biến thiên của mỗi nhân tố được giải thích tốt bởi các biến quan sát thuộc từng nhóm nhân tố.

Bên cạnh đó, giá trị hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đạt yêu cầu lên nhân tố mà nó hội tụ (> 0,5).

Để đảm bảo sự rút trích là phù hợp đối với phân tích EFA nhóm 3 nhân tố (MTDD, THKDL, QLDD), thì phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép xoay Promax vẫn được sử dụng để tiến hành phân tích EFA thêm lần nữa.

Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhóm 3 nhân tố (marketing điểm đến, các nhân tố thu hút khách du lịch, quản lý điểm đến).

Nhóm nhân tố

Ký hiệu biến quan sát

1	2	3
MTDD1	0,904
MTDD4	0,897
MTDD2	0,832
MTDD3	0,816
MTDD5	0,787
THKDL2		0,877
THKDL1		0,869
THKDL4		0,807
THKDL3		0,783
THKDL5		0,748
QLDD3			0,864
QLDD1			0,819
QLDD4			0,804
QLDD2			0,705
Hệ số KMO = 0,906
Sig. = 0,000
Tổng phương sai trích = 69,254%

Nguồn: Kết quả tính toán từ mẫu khảo sát trực tiếp 450 du khách tại Bạc Liêu năm 2018.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhóm 3 nhân tố (marketing điểm đến, các nhân tố thu hút khách du lịch, quản lý điểm đến) cho thấy: Trị số của KMO đạt 0,906 > 0,5 và Sig của Bartlett‟s Test là 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố khám phá (EFA). Dữ liệu rút trích được 3 nhân tố tương ứng

với 3 khái niệm nghiên cứu của mô hình, tổng phương sai trích của các nhân tố rút trích được là 69,254% (> 50%) điều này có nghĩa là 69,254% biến thiên của 3 nhân tố được giải thích tốt bởi các biến quan sát này. Bên cạnh đó, giá trị hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đạt yêu cầu lên nhân tố mà nó hội tụ (> 0,5).

Vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) thang đo nhân tố phụ thuộc, kết quả các nhóm nhân tố được rút trích như sau:

- Nhân tố 1 bao gồm các biến quan sát MTDD1, MTDD2, MTDD3, MTDD4, MTDD5, tương ứng với khái niệm marketing điểm đến.

- Nhân tố 2 bao gồm các biến quan sát THKDL1, THKDL2, THKDL3, THKDL4, THKDL5, tương ứng với khái niệm các nhân tố thu hút khách du lịch.

- Nhân tố 3 bao gồm các biến quan sát QLDD1, QLDD2, QLDD3, QLDD4, tương ứng với khái niệm quản lý điểm đến.

- Nhân tố 4 bao gồm các biến quan sát NLCT2, NLCT3, NLCT4, NLCT5, nhân tố này tương ứng với khái niệm NLCT.

Tóm lại, sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) thang đo nhân tố phụ thuộc, kết quả không có biến quan sát nào bị loại do không đạt yêu cầu, vẫn còn 14 biến quan sát đạt yêu cầu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích CFA tiếp tục nhằm kiểm định lại các giá trị của thang đo.

4.4.3 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) khi phân tích CFA để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker và Lewis (TLI_ Tucker và Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation); Chỉ số GFI Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value < 0,05, các giá trị GFI, TLI, CFI

≥0,9, hoặc >0,8 CMIN/df ≤ 3, RMSEA ≤ 0,08 thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường, hay tương thích với dữ liệu thị trường, nếu các chỉ số đạt giá trị thấp hơn lân cận thì mô hình vẫn có thể tương thích với dữ liệu thị trường.

Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật thống kê nhằm phục vụ cho mô hình cấu trúc tuyến tính, CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt

đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê.

Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê (Gerbring và Anderson, 1988; Hair và cộng sự, 1992).

Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA) để kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) có: 13 nhân tố được rút ra từ 56 biến quan sát (biến NNL3, NCKDL1 bị loại do hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường không đạt yêu cầu) để tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khẳng định (CFA), được thể hiện như sau: Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo các nhân tố quyết định năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu.

Nguồn: Kết quả tính toán từ mẫu khảo sát trực tiếp 450 du khách tại Bạc Liêu năm 2018.

Hình 4.1 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo các nhân tố quyết định năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu (đã chuẩn hóa).

Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo các nhân tố quyết định năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu, cho thấy:

- Mô hình có 1197 bậc tự do (df = 1197).

- Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường, bởi vì:

+ GFI = 0,867; TLI = 0,955 (> 0,9); và CFI = 0,959 (> 0,9);

+ RMSEA = 0,035;

+ CMIN/df = 1,548 (< 2).

- Các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 1% nên các khái niệm đạt giá trị hội tụ.

- Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường và các hệ số tương quan giữa các nhóm đều nhỏ hơn 1 (không có tương quan giữa các biến quan sát) nên đạt tính đơn hướng.

- Hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 1% nên các khái niệm này đạt giá trị phân biệt.

Bảng 4.9 Hệ số tương quan trong phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo nhân tố độc lập.

Mối quan hệ

	Hệ số tương quan
HDTN	<-->	HDKDDL	0,417
HDTN	<-->	MTDD	0,428
HDTN	<-->	PTSP	0,292
HDTN	<-->	THKDL	0,483
HDTN	<-->	SKDD	0,413
HDTN	<-->	XDTH	0,243
HDTN	<-->	NCKDL	0,207
HDTN	<-->	HDLS	0,128
HDTN	<-->	QLDD	0,467
HDTN	<-->	NNL	0,091
HDTN	<-->	KCHT	0,529
HDKDDL	<-->	MTDD	0,336
HDKDDL	<-->	PTSP	0,226
HDKDDL	<-->	THKDL	0,432
HDKDDL	<-->	SKDD	0,381

	Hệ số tương quan
HDKDDL	<-->	XDTH	0,259
HDKDDL	<-->	NCKDL	0,23
HDKDDL	<-->	HDLS	0,062
HDKDDL	<-->	QLDD	0,439
HDKDDL	<-->	NNL	0,011
HDKDDL	<-->	KCHT	0,427
MTDD	<-->	PTSP	0,388
MTDD	<-->	THKDL	0,433
MTDD	<-->	SKDD	0,418
MTDD	<-->	XDTH	0,2
MTDD	<-->	NCKDL	0,323
MTDD	<-->	HDLS	0,116
MTDD	<-->	QLDD	0,446
MTDD	<-->	NNL	0,017
MTDD	<-->	KCHT	0,53
PTSP	<-->	THKDL	0,341
PTSP	<-->	SKDD	0,215
PTSP	<-->	XDTH	0,096
PTSP	<-->	NCKDL	0,24
PTSP	<-->	HDLS	0,121
PTSP	<-->	QLDD	0,338
PTSP	<-->	NNL	-0,058
PTSP	<-->	KCHT	0,385
THKDL	<-->	SKDD	0,474
THKDL	<-->	XDTH	0,323
THKDL	<-->	NCKDL	0,246
THKDL	<-->	HDLS	0,03
THKDL	<-->	QLDD	0,531
THKDL	<-->	NNL	0,121
THKDL	<-->	KCHT	0,668

Mối quan hệ

	Hệ số tương quan
SKDD	<-->	XDTH	0,211
SKDD	<-->	NCKDL	0,204
SKDD	<-->	HDLS	0,087
SKDD	<-->	QLDD	0,506
SKDD	<-->	NNL	0,058
SKDD	<-->	KCHT	0,535
XDTH	<-->	NCKDL	0,105
XDTH	<-->	HDLS	0,037
XDTH	<-->	QLDD	0,212
XDTH	<-->	NNL	-0,007
XDTH	<-->	KCHT	0,294
NCKDL	<-->	HDLS	0,048
NCKDL	<-->	QLDD	0,169
NCKDL	<-->	NNL	0,019
NCKDL	<-->	KCHT	0,351
HDLS	<-->	QLDD	0,09
HDLS	<-->	NNL	0,041
HDLS	<-->	KCHT	0,08
QLDD	<-->	NNL	0,065
QLDD	<-->	KCHT	0,591
NNL	<-->	KCHT	0,039

Mối quan hệ

Nguồn: Kết quả tính toán từ mẫu khảo sát trực tiếp 450 du khách tại Bạc Liêu năm 2018.

Bảng 4.10 Giá trị ước lượng mối quan hệ của mô hình trong phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo nhân tố độc lập.

HDTN1	<---	HDTN	1				0,89
HDTN2	<---	HDTN	0,894	0,043	20,681	***	0,812
HDTN3	<---	HDTN	0,835	0,041	20,185	***	0,798
HDTN4	<---	HDTN	0,859	0,043	20,044	***	0,861
HDKDDL1	<---	HDKDDL	1				0,965
HDKDDL2	<---	HDKDDL	0,997	0,02	48,795	***	0,97
HDKDDL3	<---	HDKDDL	0,663	0,041	16,271	***	0,626
HDKDDL4	<---	HDKDDL	0,811	0,031	26,533	***	0,808
MTDD1	<---	MTDD	1				0,915
MTDD2	<---	MTDD	0,911	0,037	24,907	***	0,835
MTDD3	<---	MTDD	0,88	0,036	24,735	***	0,832
MTDD4	<---	MTDD	0,961	0,037	26,221	***	0,858
MTDD5	<---	MTDD	0,851	0,038	22,231	***	0,792
PTSP1	<---	PTSP	1				0,702
PTSP2	<---	PTSP	1,295	0,074	17,612	***	0,903
PTSP3	<---	PTSP	1,235	0,075	16,368	***	0,828
PTSP4	<---	PTSP	1,153	0,068	17,06	***	0,866
PTSP5	<---	PTSP	0,887	0,068	13,085	***	0,658
THKDL1	<---	THKDL	1				0,855
THKDL2	<---	THKDL	0,997	0,042	23,856	***	0,876
THKDL3	<---	THKDL	0,989	0,044	22,296	***	0,844
THKDL4	<---	THKDL	0,945	0,043	21,872	***	0,813
THKDL5	<---	THKDL	0,798	0,04	20,169	***	0,774
SKDD1	<---	SKDD	1				0,897
SKDD2	<---	SKDD	0,841	0,043	19,471	***	0,766
SKDD3	<---	SKDD	0,965	0,042	23,034	***	0,859
SKDD4	<---	SKDD	0,738	0,049	14,979	***	0,718

Chưa chuẩn hóa Đã chuẩn

Mối quan hệ

hóa Trọng số S.E. C.R. P-value Trọng số

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ