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

PHỤ LỤC 1.10

BỘ TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH CỦA CROUCH & RITCHIE

Mô hình Crouch-Ritchie

Nguồn lực và nhân tố hấp dẫn cơ bản

Tự nhiên và khí hậu Văn hoá và lịch sử Quan hệ thị trường

Các hoạt động đang thực hiện Các sự kiện đặc biệt

Hoạt động giải trí Kiến trúc thượng tầng

Các nhân tố và nguồn lực hỗ trợ

Kết cấu hạ tầng Khả năng tiếp cận

Nguồn lực tạo điều kiện thuận lợi Sự hiếu khách

Quan hệ doanh nghiệp Quản lý điểm đến Marketing

Tài chính và vốn Tổ chức

Phát triển nguồn nhân lực Thông tin/Nghiên cứu Chất lượng dịch vụ

Quản lý du khách Quản lý nguồn lực

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 311 trang tài liệu này.

Chính sách, quy hoạch, phát triển điểm đến:

Xác định hệ thống Triết lý

Tầm nhìn Kiểm định Định vị Phát triển

Phân tích cạnh tranh/cộng tác Kiểm soát và đánh giá

Môi trường cạnh tranh vi mô Môi trường cạnh tranh toàn cầu Các nhân tố hạn định và mở rộng Địa điểm

Phụ thuộc lẫn nhau An toàn/ an ninh

Nhận biết/hình ảnh/ thương hiệu

Chi phí/giá trị

PHỤ LỤC 1.11

TIÊU CHÍ ĐÁNH GIÁ CỦA ARMENSKI TANJA & CỘNG SỰ 2011

Tiêu chí đánh giá mô hình tích hợp NLCT điểm đến du lịch Serbia

Địa điểm lịch sử Di sản

Nghệ thuật truyền thống Hệ động thực vật

Nghệ thuật và các công trình kiến trúc Thiên nhiên nguyên vẹn

Công viên quốc gia

Sức hấp dẫn của khí hậu đối với du lịch Vệ sinh

Cuộc sống về đêm

Sự đa dạng ẩm thực

Sự kiện / lễ hội đặc biệt

Cơ sở vật chất dịch vụ ăn uống

Khu nghỉ dưỡng, spa

Hoạt động mùa đông

Sự đa dạng về trải nghiệm mua sắm

Du lịch vùng nông thôn

Sự giải trí

Hoạt động dựa trên thiên nhiên

Du lịch hội nghị

Hỗ trợ cộng đồng cho sự kiện đặc biệt

Cơ sở vật chất thể thao

Hiệu quả / chất lượng vận chuyển du lịch tại địa phương

Sòng bạc

Hoạt động phiêu lưu

Chỗ ở

Hướng dẫn và thông tin du lịch

Các chương trình du lịch cho du khách

Hiệu quả / chất lượng sân bay

Công viên giải trí / công viên chủ đề

Khả năng tiếp cận của du khách đến các khu vực tự nhiên

Hoạt động dưới nước

Sự hiếu khách của cư dân đối với khách du lịch

Tổ chức tài chính và cơ sở quy đổi tiền tệ (nơi đổi tiền)

Hệ thống viễn thông cho khách du lịch

Giao tiếp và sự tin tưởng giữa khách du lịch và người dân

Sự liên kết giữa điểm đến với các thị trường nguồn chính

Thái độ của các cán bộ nhập cảnh / hải quan

Chất lượng ngành du lịch

Cơ sở y tế để phục vụ khách du lịch

Hiệu quả của hải quan / nhập cư

Khả năng tiếp cận điểm đến

Yêu cầu về visa như một trở ngại cho chuyến thăm

Du lịch thắng cảnh

Đánh giá cao tầm quan trọng của chất lượng dịch vụ

Điểm đến có chính sách rõ ràng về lĩnh vực du lịch xã hội

Tầm nhìn của điểm đến phản ánh các phẩm chất của cộng đồng

Tầm nhìn của điểm đến phản ánh các giá trị của khách du lịch

Tầm nhìn của điểm đến phản ánh các phẩm chất cư dân

Tầm nhìn của điểm đến phản ánh giá trị của của các bên liên quan

Phát triển và quảng bá các sản phẩm du lịch mới

Phát triển hiệu quả thương hiệu của điểm đến

Cơ cấu giáo dục / hồ sơ của nhân viên du lịch

Hiệu quả của các công ty du lịch / khách sạn

Phẩm chất kinh doanh của các doanh nghiệp du lịch địa phương

Cơ sở vật chất để giải trí

Mở rộng đầu tư nước ngoài vào ngành du lịch tại điểm đến

Chính phủ hợp tác xây dựng chính sách du lịch

Mức độ hợp tác giữa các công ty

Danh tiếng địa điểm

Cam kết của khu vực tư nhân về giáo dục du lịch / khách sạn

Sự nhận biết của khu vực tư nhân về tầm quan trọng của phát triển du lịch bền vững

Cam kết của khu vực công về giáo dục du lịch / khách sạn

Sự nhận biết của khu vực công về tầm quan trọng của phát triển du lịch bền vững

Chất lượng thực hiện dịch vụ du lịch

Chất lượng của nghiên cứu đầu vào trong hoạch định chính sách du lịch, quy hoạch, phát triển

Sự hỗ trợ của người dân trong phát triển du lịch

Phát triển du lịch tích hợp với phát triển công nghiệp nói chung

Đào tạo du lịch / khách sạn đáp ứng nhu cầu của du khách

Tiếp cận vốn đầu tư mạo hiểm

Hợp tác giữa khu vực công và tư nhân

Môi trường đầu tư

Trình độ của cấp quản lý

Sự ổn định chính trị

An toàn / anh ninh cho du khách

Áp dụng thương mại điện tử

Áp dụng CNTT của các công ty

Giá trị đồng tiền trong thuê chỗ ở

Giá trị đồng tiền trong các mặt hàng mua sắm

Giá trị của đồng tiền trong trải nghiệm du lịch tại điểm đến

“Sự phù hợp” giữa sản phẩm tại điểm dến và sở thích của khách du lịch

Sự hiểu biết của người dân quốc tế về sản phẩm của điểm đến

Hình ảnh chung của điểm đến

Sự hiểu biết của người dân quốc tế về điểm đến

Sự tồn tại của các chương trình giáo dục du lịch chất lượng

PHỤ LỤC 1.12

Kiểm định Cronbach’s Alpha

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Hệ số Cronbach‟s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach‟s Alpha quá lớn (α> 0.97) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này gọi là trùng lắp trong đo lường (redundancy) (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Mô hình đo lường kết quả dựa trên nguyên tắc trùng lắp (De Vellis, 2003 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation). SPSS sử dụng hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (không tính biến đang xem xét). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally và Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Vì vậy một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.70-0.97]. Nếu Cronbach‟s Alpha

≥ 0.60 là thang do có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013).

PHỤ LỤC 1.13

Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)

Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, được sử dụng để đánh giá hai loại giá trị này và thông qua đánh giá ba thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA gồm: (1) số lượng nhân tố trích được, (2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích. Với bài nghiên cứu này, phương pháp mô hình nhân tố chung (Common Factor Model – CFM) được sử dụng với phép trích Principal Axis Factoring và phép xoay Promax, bởi vì phương pháp này phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn các phương pháp khác (Gerbing và Anderson 1988

trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ 2013). (1) Xem xét số lượng nhân tố trích cho phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng khái niệm nghiên cứu. Nếu đạt được điều này, có thể kết luận là các khái niệm nghiên cứu (đơn hướng) đạt giá trị phân biệt. (2) Trọng số nhân tố của biến Xi trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó không đo lường phải thấp. Đạt được điều kiện này, thang đo đạt giá trị hội tụ. Theo Hair và cộng sự (2009) thì:

• Trọng số nhân tố ≥ 0.3:Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ

lại.

• Trọng số nhân tố ≥ 0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.

• Trọng số nhân tố ≥ 0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt.

Tuy nhiên, giá trị tiêu chuẩn của trọng số nhân tố phụ thuộc vào kích

thước mẫu. Với từng khoảng kích thước mẫu khác nhau, mức trọng số nhân tố để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là hoàn toàn khác nhau.Với tiêu chí chấp nhận: trọng số nhân tố ≥ 0.4 (với kích thước mẫu tối thiểu 200) để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của phân tích khám phá nhân tố trong trường hợp này (Hair và cộng sự, 2010 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Chênh lệch giữa trọng số nhân tố lớn nhất và trọng số nhân tố bất kỳ ≥ 0.3 (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013) để đảm bảo giá trị thang đo.

(3) Tổng phương sai trích TVE ≥ 50% (Gerbing và Anderson, 1988) để đảm bảo giá trị trong nghiên cứu thực tiễn. Kiểm định KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng (Norusis, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Để sử dụng EFA, KMO ≥ 0.50. Kaiser (1974) đề nghị với 0.50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là một trận đơn vị I. Nếu kiểm định này có p < 0.05 (có ý nghĩa thống kê) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

PHỤ LỤC 1.14

Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA)

Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố cấu thành được phát hiện dựa trên số liệu nghiên cứu. Trong phân tích nhân tố khẳng định CFA, mô hình các nhân tố cấu thành được khẳng định đã có sẵn từ nghiên cứu trước đó hoặc mô hình lý thuyết đã được xác định từ trước. Theo Hair và cộng sự (2010), CFA được sử dụng để đánh giá mức độ đại diện của biến đo lường cho

các khái niệm nghiên cứu và kiểm định sự phù hợp của mô hình lý thuyết với dữ liệu thị trường. Các chỉ số thường được sử dụng trong CFA: Chi-bình phương (Chi-square), df (bậc tự do). Sự phù hợp của mô hình được xác định bởi sự tương ứng giữa ma trận hiệp phương sai quan sát được và một ma trận hiệp phương sai ước lượng lấy kết quả từ mô hình được đề xuất. Với mức ý nghĩa thống kê của Chi-square là p < 0.05, hai ma trận hiệp phương sai khác nhau về mặt thống kê. Ngược lại, với mức ý nghĩa thống kê của Chi-square là p > 0.05, mô hình đề xuất phù hợp với dữ liệu thị trường (Hair và cộng sự, 2010).

Tuy nhiên, Chi-square là chỉ số phụ thuộc vào kích thước mẫu (kích thước mẫu tăng => Chi-square tăng). Vì vậy các chỉ số được tính toán bổ sung bao gồm:

• Chi-square/df (Cmin/df): dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi tiết hơn của cả mô hình với dữ liệu thị trường, điều kiện: Chi-square/df ≤ 3 (Carmines và Mclver, 1981) và Chi-square/df càng nhỏ càng tốt.

• Chỉ số so sánh sự phù hợp – CFI (Comparative fix index): lấy độ phù hợp của một mô hình với một bộ dữ liệu và so sánh với độ phù hợp của một mô hình khác với chính bộ dữ liệu đó. CFI dao động trong khoảng (0,1) và CFI càng lớn càng tốt, thường là CFI ≥ 0.9 (Bentler và Bonett, 1980). Đồng thời, chỉ số TLI (Tucker-Lewis Index) cũng được xem xét với giá trị TLI ≥ 0.9 (Hair và cộng sự, 2006).

• Chỉ số RMSEA: xem xét giá trị sai số của mô hình (Steiger và Lind, 1980), chỉ số đạt giá trị càng thấp càng tốt, thông thường RMSEA ≤ 0.8 (Steiger, 1990).

Để kiểm định giá trị của các khái niệm nghiên cứu trong CFA, các chỉ số đánh giá thang đo thường được sử dụng bao gồm: (1a) Độ tin cậy tổng hợp CR, (1b) Phương sai trích VE; (1c) Hệ số Cronbach‟s Alpha; (2) Tính đơn hướng; (3) Giá trị hội tụ; (4) Giá trị phân biệt và (5) Giá trị liên hệ theo lý thuyết (Hair và cộng sự, 1998). Các chỉ số từ (1) đến (4) được đánh giá trong mô hình thang đo các khái niệm nghiên cứu, giá trị liên hệ theo lý thuyết (5) được đánh giá trong mô hình lý thuyết (Anderson và Grebing, 1988).

• Độ tin cậy tổng hợp của các thang đo lớn hơn 0.6 (Bagozzi và Yi, 1988).

• Phương sai trích (Fornell và Larcker, 1981) phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn. Phương sai trích của các thang đo lớn hơn 0.5 (Fornell và Larcker, 1981; Bagozzi và Yi, 1988)