Chỉ Tiêu Và Thang Điểm Đánh Giá Tính Đa Dạng Và Tính Độc Đáo

phù hợp với hoạt động mà tài nguyên đó tham gia. Như vậy, khi xác định mức độ phù hợp của tài nguyên du lịch cội nguồn trên địa bàn tỉnh Phú Thọ, chúng tôi lựa chọn tài nguyên du lịch cội nguồn để đánh giá bao gồm các di sản văn hóa, di tích lịch sử văn hóa, bảo tàng và lễ hội. Thang điểm đánh giá tài nguyên du lịch cội nguồn được xác định theo hướng rất phù hợp, phù hợp, trung bình và ít phù hợp. Theo đó, tương ứng với từng mức độ có thang điểm tối đa là 4 điểm, tối thiểu là 1 điểm (Bảng 2.5).

Bảng 2.5. Chỉ tiêu và thang điểm đánh giá sự phù hợp

của tài nguyên du lịch cội nguồn

Điểm

Nội dung Chỉ tiêu ĐVT

4 3 2 1

1. Di sản văn hóa Ý nghĩa Xếp hạng cấp Quốc tế Quốc gia

2. Di tích lịch sử văn hóa

SL di tích Số di tích ≥50 30-50 10-30 <10

Được xếp hạng Số di tích ≥30 15-30 5-15 <5

Ý nghĩa Xếp hạng cấp Quốc gia Tỉnh Huyện Chưa xếp hạng

3. Bảo tàng Ý nghĩa Xếp hạng cấp 1 2 3 Chưa xếp hạng

4. Lễ hội Ý nghĩa Cấp quản lý Bộ Tỉnh Huyện Xã/phường Nguồn: Phạm Văn Luân (2006) và tổng hợp của tác giả

- Sự đa dạng, tính độc đáo: Sự đa dạng tại một điểm du lịch cội nguồn được đánh giá dựa vào số lượng tài nguyên du lịch cội nguồn tại điểm du lịch đó. Để đánh giá yếu tố này theo quy định chung nếu có từ 3 loại trở lên thì được đánh giá là đa dạng, nếu có 2 loại là trung bình còn nếu chỉ có một loại là không đa dạng (Bảng 2.6).

Bảng 2.6. Chỉ tiêu và thang điểm đánh giá tính đa dạng và tính độc đáo

của tài nguyên du lịch cội nguồn

Tính độc đáo Tính đa dạng

Nội dung Điểm Số lượng tài nguyên Điểm

≥ 3 4

Có tính độc đáo 4

2 2

Không có tính độc đáo 1 1 1

Nguồn: Phạm Văn Luân (2006) và tổng hợp của tác giả

Vì vậy, tại một điểm có thể tập trung nhiều loại tài nguyên du lịch cội nguồn,

nên việc đánh giá tính đa dạng của tài nguyên ở các điểm du lịch cội nguồn để so sánh các điểm với nhau là cần thiết, từ đó có căn cứ để quy hoạch, khai thác. Tài nguyên du lịch cội nguồn độc đáo là loại tài nguyên du lịch có một không hai hay tài nguyên du lịch hiếm có.

- Khí hậu

Khí hậu thích nghi nhất với con người là ở có nhiệt độ trung bình hàng tháng 21-230C. Do vậy, tại khu điểm du lịch có mức nhiệt độ trung bình thích hợp nhất sẽ tương ứng với 04 điểm, không thích hợp sẽ tương ứng với 01 điểm (Phụ lục 2.1).

(2). Tính thời vụ của hoạt động du lịch cội nguồn

Thời vụ hoạt động của từng loại tài nguyên du lịch cội nguồn thường khác nhau nên thời gian này được đánh giá bằng số ngày thuận lợi trong năm cho mỗi tài nguyên du lịch cội nguồn, mỗi điểm du lịch cội nguồn. Thừa kế các kết quả đã nghiên cứu, căn cứ vào điều kiện thực tiễn của tỉnh Phú Thọ và kết quả điều tra, tôi đánh giá thời vụ của hoạt động du lịch cội nguồn bằng tổng số ngày hoạt động/năm và được thể hiện với thang điểm từ 1 đến 4 (Phụ lục 2.2).

(3). Sức chứa

Sức chứa là tổng lượng khách đến một điểm du lịch trong một ngày. Sức chứa khách du lịch phản ánh khả năng về quy mô triển khai hoạt động du lịch tại mỗi điểm du lịch. Sức chứa khách du lịch có liên quan chặt chẽ đến đặc điểm hoạt động của khách (số lượng, thời gian). Vì thế sức chứa khách du lịch không phải theo xu thế càng nhiều càng tốt mà phải là càng phù hợp càng tốt. Chỉ tiêu và thang điểm đánh giá sức chứa khách du lịch cội nguồn được thể hiện trong bảng 2.7.

Bảng 2.7. Chỉ tiêu và thang điểm đánh giá sức chứa khách du lịch cội nguồn

Tổng số người/ngày/điểm du lịch

Tổng số người/lượt/điểm du lịch	Điểm
≥500	≥100	4
300-500	50-100	3
100-300	30-50	2
<100	<30	1

Có thể bạn quan tâm!

• Vai Trò Và Đặc Điểm Của Cộng Đồng Dân Cư Địa Phương
• Một Số Bài Học Kinh Nghiệm Phát Triển Du Lịch Cội Nguồn Cho Tỉnh Phú Thọ
• Giá Trị Tổng Sản Phẩm Của Tỉnh Phú Thọ Giai Đoạn 2000-2012
• Chỉ Tiêu Liên Quan Đến Tài Nguyên Du Lịch Cội Nguồn
• Lịch Sử Ra Đời Du Lịch Cội Nguồn Ở Tỉnh Phú Thọ
• Tổng Hợp Số Lượng Tài Nguyên Du Lịch Cội Nguồn Được Xếp Hạng

Xem toàn bộ 202 trang tài liệu này.

Nguồn: Phạm Văn Luân (2006) và tổng hợp của tác giả

(4). Vị trí, khả năng tiếp cận

Vị trí tiếp cận được đánh giá bằng khoảng cách, thời gian đi đường, chất lượng đường và các loại phương tiện có thể sử dụng. Khi xác định sự thuận lợi về vị trí và khả năng tiếp cận của tài nguyên du lịch cội nguồn, Bưu điện tỉnh Phú Thọ được chọn làm tâm điểm xuất phát và phương tiện vận chuyển là ô tô. Với tiêu chí về khoảng cách được đo bằng km, chỉ tiêu và thang điểm đánh giá khả năng tiếp cận của tài nguyên du lịch cội nguồn được thể hiện chi tiết trong phụ lục 2.3.

Bước 4. Đánh giá tổng hợp

Căn cứ vào tiêu chí đánh giá kết hợp với phương pháp thảo luận nhóm và xin ý kiến 12 chuyên gia để xác định điểm cho mỗi chỉ tiêu. Điểm số cuối cùng tính cho mỗi chỉ tiêu là điểm trung bình chung của 12 chuyên gia. Sau khi tính điểm cho mỗi chỉ tiêu, tôi tổng hợp được tổng số điểm cho tài nguyên du lịch cội nguồn. Tổng số điểm này giúp xác định được mức độ hấp dẫn của tài nguyên du lịch cội nguồn. Thông qua đó, hệ thống tài nguyên du lịch cội nguồn được tổng hợp về cả mặt số lượng, chất lượng và mối quan hệ giữa chúng, cũng như với các yếu tố khác trong hoạt động du lịch làm cơ sở cho việc xác định cụm du lịch cội nguồn thích hợp với các sản phẩm du lịch cội nguồn độc đáo nhằm tạo nên một quẩn thể du lịch vừa mang tính đặc thù, vừa có tính liên kết chặt chẽ.

Sau khi đánh giá chung, chúng tôi tiến hành so sánh tổng điểm đánh giá thực tế với tổng điểm tối đa của các yếu tố để phân hạng tài nguyên du lịch cội nguồn.

Kết quả phân hạng gồm: Loại 1: tài nguyên đạt từ 85% điểm trở lên; Loại 2: tài nguyên có 70% đến dưới 85% điểm; Loại 3: dưới 70% điểm (Phạm Văn Luân, 2006; Nguyễn Quyết Thắng, 2012). Trong luận án chúng tôi sử dụng tỷ lệ này để phân hạng tài nguyên.

Dựa vào điểm tổng hợp các tiêu chí, khả năng khai thác các điểm tài nguyên du lịch cội nguồn được phân chia làm 3 loại (Phạm Văn Luân, 2006; Nguyễn Quyết Thắng, 2012) như sau:

Loại 1: Loại tài nguyên du lịch cội nguồn này có rất nhiều lợi thế về khả năng khai thác để phục vụ cả khách quốc tế và nội địa. Tài nguyên du lịch cội nguồn loại 1 có ý nghĩa quốc tế, quốc gia.

Loại 2: Loại này có lợi thế ở mức khai thác trung bình. Thường cần dự án

đầu tư với tổng vốn khá lớn mới tổ chức được để phục vụ khách du lịch cội nguồn.

Tài nguyên du lịch cội nguồn loại 2 có ý nghĩa vùng, địa phương.

Loại 3: Loại này giá trị về mặt khai thác không thuận lợi do đó rất khó trong việc tổ chức các hoạt động du lịch cội nguồn. Thường loại này phải đầu tư rất lớn mới khai thác phục vụ khách du lịch cội nguồn được. Tài nguyên du lịch cội nguồn loại 3 là tài nguyên du lịch cội nguồn tiềm năng.

2.3.3.2. Phương pháp xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn

Trên cơ sở tìm hiểu về đặc tính dịch vụ du lịch và các khảo sát về mô hình chất lượng dịch vụ cũng như các thang đo chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng (Stauss and Neuhaus, 1997; Parasuraman et al., 1998; Pizam and Ellis, 1999; Lassar et al., 2000; Matzler, 2002; Aldlaigan and Buttle, 2002; Đinh Phi Hổ, 2009), chúng tôi đã sử dụng thang đo Likert cho điểm từ 1 đến 5 để đo lường các biến quan sát và sự hài lòng của du khách cội nguồn khi đến du lịch ở Phú Thọ (Phụ lục 8). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn bao gồm: Sự phục vụ của lao động du lịch; Chất lượng dịch vụ phụ trợ; Giá dịch vụ du lịch; Chất lượng cơ sở vật chất - kỹ thuật du lịch; Chất lượng cơ sở hạ tầng.

Việc định lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn khi đến Phú Thọ được tiến hành thông qua 3 bước (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005): (1) Sử dụng hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) để kiểm định mức độ chặt chẽ và sự tương quan giữa các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu; (2) Sử dụng mô hình phân tích nhân tố để kiểm định các nhân tố ảnh hưởng và nhận diện các nhân tố được cho là phù hợp với sự hài lòng của khách du lịch; (3) Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng để xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn.

Khi phân tích sự hài lòng khách du lịch cội nguồn, chúng tôi sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 17.

(1) - Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (Factor Loading). Hệ số này

cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.

Trong phân tích nhân tố khám phá, yêu cầu cần thiết là hệ số thích hợp của nhân tố (KMO - Kaiser Meyer Olkin) phải có giá trị lớn. Khi 0,5<KMO<1 thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5, điểm dừng đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố (Eigenvalue) phải lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS) và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing and Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích là Principal Axis Factoring với phép xoay là Promax và phương pháp tính hệ số nhân tố là Regression.

(2) - Kiểm định hệ số tin cậy của mô hình

Kiểm định hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.

Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) lớn hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally and BernStein, 1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu hệ số tin cậy đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn.

(3) - Mô hình nghiên cứu

Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích hệ số tin cậy và phân tích nhân tố khám phá, mô hình nghiên cứu được thiết lập. Mô hình nghiên cứu phản ánh mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn và các biến độc lập (sự phục vụ của lao động du lịch, chất lượng dịch vụ phụ trợ, chất lượng cơ sở vật chất - kỹ thuật du lịch, giá dịch vụ du lịch và chất lượng cơ sở hạ tầng) được thể hiện trong sơ đồ 2.3.

1. Sự phục vụ của lao động du lịch

1.1. Khách sạn/nhà nghỉ

1.2. Nhà hàng ăn uống

1.3. Khu vui chơi, giải trí

1.4. Dịch vụ vận chuyển

1.5. Hướng dẫn viên du lịch

1.6. Bảo vệ

4. Chất lượng dịch vụ phụ trợ

4.1. Y tế

4.2. Dịch vụ Ngân hàng

2. Chất lượng cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch

2.1. Dịch vụ vận chuyển

2.2. Dịch vụ tham quan

2.3. Dịch vụ lưu trú

2.4. Dịch vụ ăn uống

2.5. Dịch vụ giải trí

2.6. Hàng lưu niệm

Sự hài lòng của khách du lịch

cội nguồn

3. Giá dịch vụ du lịch

3.1. Dịch vụ vận chuyển

3.2. Dịch vụ tham quan

3.3. Dịch vụ lưu trú

3.4. Dịch vụ ăn uống

3.5. Dịch vụ giải trí

3.6. Hàng lưu niệm

5. Chất lượng cơ sở hạ tầng

5.1. Giao thông

5.2. Thông tin

5.3. Điện

5.4. Nước

Sơ đồ 2.3. Mô hình nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn

Mô hình phân tích hồi quy đa biến mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp chúng ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Mô hình nghiên cứu được thể hiện như sau:

Sự hài lòng của khách du lịch cội nguồn = β1 + β2×Chất lượng dịch vụ phụ trợ + β3×Sự phục vụ của lao động du lịch+ β4×Giá dịch vụ du lịch + β5×Chất lượng cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch + β6×Chất lượng cơ sở hạ tầng + ei

Giả thuyết nghiên cứu là:

H0: Không có mối quan hệ giữa sự hài lòng với biến độc lập

H1: Sự phục vụ của lao động du lịch càng tốt thì du khách càng hài lòng H2: Chất lượng dịch vụ phụ trợ càng tốt thì sự hài lòng càng tăng

H3: Giá dịch vụ du lịch càng rẻ thì du khách càng hài lòng

H4: Chất lượng CSVCKT du lịch càng cao thì du khách càng hài lòng

H5: Chất lượng cơ sở hạ tầng càng tốt thì sự hài lòng của du khách càng tăng

Sau khi chạy kết quả nghiên cứu, chúng tôi tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy, kiểm định độ phù hợp của mô hình và phân tích kết quả mô hình nghiên cứu.

- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy

Chúng tôi sử dụng hệ số xác định điều chỉnh (R2) để đánh giá độ phù hợp của mô hình.

- Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy

Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy chúng tôi sử dụng phép kiểm định nhiều ràng buộc của các hệ số hồi quy (kiểm định Fisher). Đây là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập (Hoàng Trọng, 1999). Nếu mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 (Sig. <0,05) cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001) (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Tiêu chí chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến (Collinearity diagnostics) với hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mô hình đều phải nhỏ hơn 10. Điều đó thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mô hình được chấp nhận (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình hồi quy bội. Giá trị của hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng từ 1 đến 3 là phù hợp, tức là trong mô hình không có sự tương quan chuỗi bậc nhất (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Khi đó, mô hình hồi quy bội sẽ thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

2.3.3.3. Phương pháp thống kê mô tả

Phương pháp này dùng để mô tả thực trạng phát triển du lịch cội nguồn tỉnh Phú Thọ. Tổng quan tài liệu cho phép chúng ta tiếp cận với những kết quả nghiên cứu trong quá khứ. Việc phân loại, phân nhóm và phân tích, mô tả dữ liệu giúp phát triển những vấn đề trọng tâm và những khía cạnh liên quan đến phát triển du lịch cội nguồn cần được tiếp cận. Phương pháp này dùng các chỉ tiêu phân tích thống kê đơn giản để phân tích như số lượng, cơ cấu, giá trị trung bình,...

2.3.3.4. Phương pháp so sánh

Là phương pháp sử dụng phổ biến trong phân tích để xác định mức độ, xu thế biến động của các chỉ tiêu phát triển du lich cội nguồn. Luận án sử dụng phương pháp so sánh để so sánh mức độ biến động của các chỉ tiêu (lượng khách du lịch cội nguồn, số lượng cơ sở kinh doanh dịch vụ du lịch, số lượng di tích lịch sử văn hóa, giá trị tăng thêm của du lịch,...) giữa các giai đoạn nghiên cứu. Đồng thời, giúp phân tích được động thái phát triển của các chỉ tiêu nghiên cứu liên quan đến phát triển du lịch cội nguồn như tài nguyên du lịch cội nguồn, cơ sở vật chất - kỹ thuật du lịch cội nguồn, khách du lịch cội nguồn, tổng thu từ khách du lịch cội nguồn,…

2.3.3.5. Phương pháp phân tích bảng chéo hai biến

Bảng phân tích chéo hai biến (Cross – Tabulation) còn được gọi là bảng tiếp liên (Contigency table), mỗi ô trong bảng chứa đựng sự kết hợp phân loại của hai biến. Trong phân tích chéo hai biến phải quan tâm đến giá trị kiểm định. Ở đây phân phối “Chi bình phương” cho phép chúng ta kiểm định mối quan hệ giữa các biến (Hoàng Trọng, 1999). Luận án sử dụng phương pháp phân tích bảng chéo hai biến nhằm kiểm định mối quan hệ giữa dự định trở lại của khách du lịch cội nguồn với các nhân tố khác như năng lực tổ chức các hoạt động du lịch cội nguồn, chất lượng đường giao thông ở tỉnh Phú Thọ.

Giả thuyết H0 trong kiểm định có nội dung sau:

H0: Không có mối quan hệ giữa dự định trở lại của khách du lịch cội nguồn với năng lực tổ chức các hoạt động du lịch cội nguồn ở tỉnh Phú Thọ (chất lượng đường giao thông ở tỉnh Phú Thọ).

H1: Có mối quan hệ giữa dự định trở lại của khách du lịch cội nguồn với năng lực tổ chức các hoạt động du lịch cội nguồn ở tỉnh Phú Thọ (chất lượng đường giao thông ở tỉnh Phú Thọ).

Giá trị kiểm định Chi bình phương (2) trong kết quả phân tích sẽ cho biết mức ý nghĩa của kiểm định (P-value). Nếu mức ý nghĩa này nhỏ hơn hoặc bằng  (mức ý nghĩa phân tích ban đầu) thì kiểm định hoàn toàn có ý nghĩa tức là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1- dự định trở lại của khách du lịch cội nguồn với năng lực tổ chức các hoạt động du lịch cội nguồn ở tỉnh Phú Thọ (chất lượng đường giao thông ở tỉnh Phú Thọ) có mối quan hệ với nhau.