còn lại là từ các nơi khác đến, chủ yếu là cán bộ quản lý . Bên cạnh việc thu hút lao động việc phát triển DLST cũng đã tạo thêm thu nhập cho một bộ phận dân địa phương, nâng cao phúc lợi cho họ. Trong nghiên cứu thực trạng tham gia du lịch của người nghèo tại ba Tỉnh Quảng Bình, Quảng Trị và Thừa Thiên Huế của Bùi Thị Tám (2008) [45] đã cho thấy sự đóng góp của du lịch, đặc biệt là DLST vào thu nhập của người dân địa phương thể hiện qua hộp 3.1.
Hộp 3.1: Cơ hội thu nhập và việc làm của người nghèo từ du lịch
Hoạt động buôn bán nhỏ về thức ăn đồ uống tại các điểm du lịch được coi là hoạt động tạo ra nhiều cơ hội việc là m và thu nhập nhiều nhất cho người dân địa phương. Phần lớn họ là phụ nữ và thường có con cái phụ giúp (đặc biệt trong giờ cao điểm). Các sản phẩm thông thường là các loại hải sản (tươi và khô), snack, kem, bia và nước giải khát (coca, nước khoáng, nước dừ a, trà...), với mức thu nhập bình quân mỗi ngày là từ 40 - 80 ngàn đồng. Tiếp đến là các hoạt động kinh doanh hàng thủ công mỹ nghệ, dịch vụ hướng dẫn và các dịch vụ tại chỗ khác ở các điểm du lịch (nhiếp ảnh, người cho thuê lều rạp, giữ xe tại các điểm th am quan…). Mức thu nhập bình quân hàng ngày cho các hoạt động này khoảng từ 50 - 60 ngàn đồng.
Điều đáng chú ý là trước khi tham gia các hoạt động kinh doanh du lịch dịch
vụ, những người dân nói trên chủ yếu sống dựa vào nghề nông hoặc bán hàng rong. Theo họ, việc tham gia các hoạt động kinh doanh du lịch đã góp phần cải thiện đáng kể mức thu nhập của họ so với trước kia.
Nguồn: Điều tra của Bùi Thị Tám năm 2008
Tuy nhiên, đây cũng chỉ là một bộ phận, nghiên cứu cũng cho thấy: “người nghèo ở cả ba tỉnh đánh giá hoạt động kinh doanh lưu trú và nhà hàng là các hoạt động mang lại doanh thu lớn nhất. Tuy nhiên, cơ hội việc làm cho người nghèo được đánh giá là rất khó khăn. Các nguyên nhân chính là do các hoạt động này đòi hỏi nhiều vốn, kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm” (Bùi Thị Tám, 2008) [45]. Vì vây, Cần có chính sách hỗ trợ tích cực và hiệu quả hơn nữa nhằm nâng cao năng lực kinh doanh cho cộng đồng để nâng cao khả năng cơ hội và việc làm từ hoạt động du lịch.
- Về mặt môi trường: Việc phát triển DLST cũng đã góp phần cải thiện cải thiện môi trường cảnh quan. Sự phát triển một số khu du lịch được xây dựng hoàn thiện đã làm thay đổi cảnh quan, cải thiện môi trường tại nhiều khu vực của VDLBTB như khu vực biển Đà Nẵng, Lăng Cô (Thừa Thiên Huế), biển Cửa Đại
Hộp 3.2: Đóng góp của du lịch sinh thái đến cảnh quan môi trường
- Đối với nhiều khu vực có tổ chức hoạt động DLST, khu du lịch được xây dựng hoàn chỉnh đã có đóng góp tích cực vào cải thiện cảnh quan, bảo vệ môi trường. Bởi nếu không làm như vậy, bản thân khách du lịch cũng không đến. Tuy nhiên, công tác bảo vệ môi trường cảnh quan, hệ sinh thái cần phải làm tốt hơn đối với những điểm DLST tự phát, các khu du lịch đang xây dựng, các chương trình (tour) du lịch…đặc biệt là giáo dục cộng đồng và du khác h trong việc bảo vệ môi trường (Anh Nguyễn Văn Hồng, Phó Tỏng Giám đốc Khu nghỉ mát Lăng Cô, Phú Lộc, Thừa Thiên Huế)
- Nhìn chung tại nhiều khu vực có tổ chức hoạt động DLST của VDLBTB, việc phát triển DLST không chỉ nâng cao việc làm, thu nhập và phúc lợ i cho người dân mà còn góp phần cải thiện môi trường, làm cảnh quan khu vực trở nên đẹp hơn. Đứng ở giác độ tòan vùng để công tác này tốt hơn cần quản lý chặt chẽ hơn nữa, đặc biệt đối với các công trình đang xây dựng hay hoạt động DLST vãn cảnh, thưởng ng oạn. (Anh Trần Viết Nguyên, Phó Trưởng phòng Đầu tư, UBND Tỉnh Thừa Thiên, Huế)
Nguồn: Từ kết quả phỏng vấn của đề tài
(Quảng Nam) v.v…Trong điều tra du khách của chúng tôi năm 2010, với câu hỏi đánh giá về công tác bảo vệ môi trường (xem câu 12, phụ lục 12a), thống kê những khách có lưu trú qua đêm tại các khu du lịch, khu nghỉ dưỡng… thì có đến 64,3% những người trả lời đánh giá tại mức khá và cao. Tất nhiên công tác bảo vệ môi trường của chúng ta còn nh iều vấn đề cần lưu tâm, nhưng ở một số khía cạnh, đặc biệt ở các khu DLST, khu nghỉ dưỡng sinh thái v.v… đã được xây dựng hoàn chỉnh, người ta cũng rất quan tâm đến cảnh quan, môi trường. Điều này được thể hiện tại hộp 3.2 .
Thực tế khảo sát của chúng tôi năm 2010, tại nhiều điểm tài nguyên, vườn quốc gia, khu vực có phát triển DLST đã quan tâm và làm khá tốt công tác cải thiện cảnh quan, môi trường. Tuy nhiên, tại nhiều khu vực khác cần quan tâm, quản lý chặt chẽ vấn đề bảo vệ môi trường nhằm làm cho DLST phát triển bền vững hơn.
3.4 Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc phát triển du lịch sinh thái tại các trọng điểm Vùng du lịch Bắc Trung Bộ
Để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển khách DLST
VDLBTB. Chúng tôi sử dụng 02 phương pháp:
- Phương pháp tiếp cận từ du khách: Thông qua việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển khách DLST đến vùng để đưa ra các nguồn lực đáp ứng nhu cầu đó.
- Phương pháp đánh giá các yếu tố thành công then chốt (The critical success factors method – CSFs).
3.4.1 Đánh giá các yếu tố ảnh hư ởng đến sự phát triển khách du lịch sinh thái đến các trọng điểm Vùng du lịch Bắc Trung Bộ
Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển khách DLST (tức đánh giá
nhu cầu của khách đi DLST) là một việc làm cần thiết. Roby Ardiwidjaja (2008)
[97] đã chỉ ra sự cần thiết của việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển khách DLST thông qua nhu cầu của họ trong việc xem xét các "nguồn lực của điểm đến" du lịch. Mục tiêu đầu tiên của chúng tôi là x em xét yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển lượng khách đến “từng trọng điểm” của VDLBTB. Tuy nhiên, sau khi trao đổi với rất nhiều nhóm chuyên gia mọi người đ ều cho rằng, với giác độ đề tài việc sử dụng cách tiếp cận và thuật ngữ như vậy là chưa chính xác. Cần phải nghiên cứu nhu cầu DLST của khách đến VDLBTB. Bởi:
- Thứ nhất: Đặc điểm theo xu hướng chuyến đi của khác h đến VDLBTB vẫn
chủ yếu dựa vào loại hình du lịch văn hóa (DLVH), đặc biệt là khách du lịch quốc tế. Do đó, thị trường củ a DLST trong giai đoạn từ nay đến 2020 vẫn chủ yếu là nguồn khách DLVH đến vùng.
- Thứ hai: Tính chất khách đi du lịch nếu đứng ở địa bàn VDLBTB, người ta di chuyển nhiều điểm du lịch (đi theo hướng kết hợp), nhất là khách các địa phương khác và khách du lịch quốc tế.
- Thứ ba: Hoạt động DLST của vùng phát triển chủ yếu tại một số địa phương và địa bàn trọng điểm. Việc khoanh vùng trong điểm DLST trong luận án, gần như đã thể hiện gần hết hoạt động DLST của vùng (xem mục 2.2.1.1). Vì vậy, việc điều tra các yếu tố ảnh hưởng đ ến sự phát triển khách (hay nghiên cứu nhu cầu DLST) cần phải tập trung tại một số điểm có hoạt động du lịch phát triển. Đây cũng chính là xu hướng của khách DLST đến VDLBTB nói chung và các trọng điểm nói riêng.
Các chuyên gia cũng thống nhất đứng ở giác độ đề tài, về mặt tên gọi và cách tiếp cận là điều tra sự phát triển khách DLST đến các trọng điểm VDLBTB (nóichính xác hơn là “đến VDLBTB”). Chứ không phải là tìm hiểu nhu cầu đến từng trọng điểm DLST của vùng vì như vậy sẽ bị trùng lặp .
Phương pháp được sử dụng là phương pháp điều tra chọn mẫu không lặp, với
số mẫu 721 mẫu (xem phần 2.2.2.2). Để ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển khách du lịch sinh thái chúng tôi đã sử dụng mô hình xác suất phi tuyến Logit và sử dụng phương pháp ước lượng hợ p lý tối đa MLE (Maximum Likelihood Estimates) để ước tính các thông số của mô hình. Bảng 3.15 thể hiện các biến được sử dụng trong mô hình Logit phản ánh quan hệ giữa các yếu tố với xác suất quyết định đi DLST của du khách được điều tra tại VDLBTB năm 201 1.
Bảng 3.15: Danh sách các biến được sử dụng trong mô hình Logit
Biến | Mô tả | |
1 | Y = MM | = 1 Nếu du khách quyết định đi DLST |
= 0 Nếu du khách không quyết định đi DLST | ||
2 | X1 = MD | Mục đích đi DLST (cấp độ) |
3 | X2 = TTIN | Thông tin về DLST (cấp độ) |
4 | X3 = ANINH | Điều kiện an ninh an toàn (cấp độ) |
5 | X4 = GIA | Giá chương trình DLST 01 ngày đêm (Tr.đồng) |
6 | X5 = LHINH | Loại hình DLST (số lượng) |
7 | X6 = TTIET | =1 Nếu thời tiết tốt |
=0 Nếu thời tiết không tốt | ||
8 | X7 = CSHT | CSHT và CSVC của điểm DLST (cấp độ) |
9 | X8 = TGIAN | Thời giạn lưu trú của du khách tại vùng du lịch (số ngày) |
10 | X9 = BVMT | =1 Nếu môi trường điểm du lịch được bảo vệ =0 Nếu môi trường điểm du lịch không được bảo vệ |
11 | X10 = SPDT | Sản phẩm đặc thù (sản phẩm) |
Có thể bạn quan tâm!
-
Điểm Đánh Giá Khả Năng Thu Hút Và Khai Thác Tài Nguyên Tiểu Vùng I -
Công Tác Tổ Chức Quảng Bá Phát Triển Thị Trường Khách Du Lịch Sinh Thái -
Số Dự Án Về Du Lịch Sinh Thái Đã Và Đang Triển Khai Tại Vùng Du Lịch Bắc Trung Bộ Từ Năm 2006 – 2010 -
Đánh Giá Các Yếu Tố Thành Công Then Chốt Cho Vùng Du Lịch Bắc Trung Bộ Và Các Trọng Điểm -
Tổng Vốn Đầu Tư Nghìn Tỷ Đồng 36,3 (Gđ 2011 – 2015) 50,1 (Gđ 2016- 2020) -
Định Hướng Phát Triển Một Số Tuyến Du Lịch Sinh Thái Đặc Trưng
Xem toàn bộ 249 trang tài liệu này.
Mô hình trên được xử lý trên phầm mềm LIMD EP V 8.0. Tuy nhiên trước khi chạy mô hình trên, chúng tôi đã kiểm tra tính độc lập của các bi ến bằng lệnh "correlation" trong phầm mềm Excel nhằm tránh có quá nhiều cặp số phụ thuộc lẫn nhau có thể làm sai lệch kết quả của mô hình.
Kết quả sự phân tích đa phương (mutinomial logit) được tóm tắt ở bảng 3.16. Hệ số ảnh hưởng (effect coefficient) đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với nhu cầu DLST của du khách (xem thêm phụ lục 2a).
Kết quả bảng 3.16 cho thấy: kiểm định tỷ lệ hợp lý của mô hình (Likelihood Ratio Test Statistic) là 739.8538 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,001 (tức có ý nghĩa thống kê 99%). Với kết quả này cho phép ta loại bỏ giả thuyết H 0, tức là bác bỏ giả thuyết tất cả các hệ số hồi quy riêng đều bằng 0 và chấp nhận giả thuyết H 1, giả thuyết không phải tất
cả các hệ số hồi quy riêng bằng 0. Như vậy mô hình đưa ra là hợp lý và phù hợp với thực
tế tại mức ý nghĩa 0,001. Điều này cũng có thể chứng minh thông qua kiểm định thống kê Chi-Square ước lượng cho mô hình là 739.8538 với 10 bậc tự do . Giả định rằng ý nghĩa của hệ số không chặn (non-intercept coefficients) bằng không (= 0). Kiểm định 2 tra bảng (10 bậc tự do, mức ý nghĩa 0,01) là 25,1882 nhỏ hơn LR (Likelihood ratio) tính toán trên. Điều này có nghĩa là mô hình Logit có ý nghĩa cao tr ong việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu DLST. Khả năng dự đoán đúng của mô hình là rất thuyết phục, tỷ lệ dự đoán đúng về số khách có nhu cầu DLST đạt 96,6%.
Bảng 3.16: Kết quả ước lượng các hệ số ảnh hưởng đến sự phát triển khách du lịch sinh thái của mô hình Logit
Hệ số βi (Coefficient) | Ảnh hưởng cận biên (Marginal Effects) | |
1. Hằng số (Constant) | - 12,19265*** | - 1,76762 |
2. X1 ( Có mục đích DLST) | 2,277648*** | 0,33020 |
3. X2 (Mức độ thông tin) | 1,981441*** | 0,28726 |
4. X3 (Điều kiện an toàn) | 3,024816*** | 0,43852 |
5. X4 (Giá chương trình DLST) | - 0,600972* | - 0,08713 |
6. X5 (Loại hình DLST) | - 0,000614ns | - 0,00009 |
7. X6 (Điều kiện CSHT &CSVC) | 2,673721*** | 0,38762 |
8. X7 (Điều kiện thời tiết) | 2,385498*** | 0,42099 |
9. X8 (Thời gian lưu trú) | 1,476103*** | 0,21400 |
10. X9 (Bảo vệ môi trường) | 3,585780*** | 0,66576 |
11. X10 (Sản phẩm đặc thù) | 0,715753** | 0,10377 |
Likelihood ratio test statistic: 739.8538 *** Tỷ lệ dự đoán đúng:
- Khách chọn đi DLST: 96,6%
- Khách không chọn đi DLST: 91,9%
Ghi chú: - (***), (**), (*) chỉ mức ý nghĩa thống kê (statistical significance) là 1%; 5%; 10%
tương ứng.
- Số mẫu nghiên cứu là 721
(Nguồn: số liệu điều tra và tính toán của tác giả)
Qua điều tra khách DLST chúng tôi nhận thấy, đối với loại hình DLST (biến X5), thực tế hoạt động DLST hiện nay tập trung chủ yếu vào các loại hình nghỉ núi, nghỉ biển, tham quan khám phá vùng nông thôn v.v... Tuy nhiên, do hình thức tổ chức còn bị rời rạc, chưa hấp dẫn. Đặc biệt là thiếu sản phẩm đặc thù nên rất nhiều khách đã tham gia DLST của vùng khi được hỏi đều trả lời là không cần nhiều loại hình, đôi lúc chỉ cần một loại hình nhưng có sản phẩm hấp dẫn là có thể lôi cuốn họ.
Ngoài ra, do thông tin tổng quát về DLST của cả vùng hay một địa phương cụ thể cung cấp đến du khách hầu như rất hạn chế. Các công ty du lịch thường chỉ giới thiệu cho khách những sản phẩm DLST cụ thể. Do đó thông tin này thiếu chính xác nên ý nghĩa không cao (biến X5 không có ý nghĩa thống kê).
Kết quả việc điều tra yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu DLST đã cho chúng ta thấy hệ số ảnh hưởng của hằng số (constant) khá lớn và theo chiều ( -) (xem bảng 3.16) chỉ ra rằng ảnh hưởng của các yếu tố khác (ngoài các yếu tố đưa vào xem xét trong mô hình) rất lớn và có tác động ngược , làm hạn chế nhu cầu đi DLST. Điều này có thể được giải thích một cách hợp lý trong thực tiễn bởi nhu cầu DLST còn bị ảnh hưởng bởi những yếu tố khác, có những yếu tố chúng ta không nắm hết mà trong đó có nhiều yếu tố ảnh hưởng tiêu cực, làm hạn chế nhu cầu DLST.
Hệ số ảnh hưởng của các nhân tố khác gồm các biến: X 1, X2, X3, X6, X7, X8,
X9, X10 đều có hệ số ảnh hưởng dương (+) ở mức ý nghĩa tương ứng. Như vậy các biến này càng cao thì sẽ nâng cao khả năng lựa chọn đi DLST của du khách. Trong các nhân tố trên, chúng ta thấy biến X 9 (bảo vệ môi trường) có ảnh hưởng lớn nhất, với hệ số β = 3,585780, mức ý nghĩa thống kê là 99%. Tức nếu các điểm tài nguyên
VDLBTB càng được bảo vệ môi trường tốt thì khả năng lựa chọn đi DLST của du khách càng cao. Điều này phù hợp với xu hướng chung của du khách trong việc lựa chọn điểm du lịch hiện nay. Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra rằng khách du lịch sẽ không tham gia hoặc từ bỏ điểm du lịch nếu nơi đó không được bảo vệ, "43% số khách trả lời là thành viên của ít nhất một hội bảo tồn thiên nhiên” (Ballatine J. L., 1991) [75]. Biến X3(điều kiện an toàn) cũng có hệ số ảnh hưởng dương (+) lớn (3,024816). Điều này đã được kiểm chứng tron g thực tế khi hiện nay tình hình an ninh chính trị trong khu vực và các nước trên thế giới có những biến động phức tạp, đặc biệt là tình trạng khủng bố đang gia tăng do đó du khách rất ngại đi đến những nơi đựơc biết có độ an ninh, an toàn thấp. Trong các biến trên, biến X 4 (giá chương trình DLST) có hệ số β = - 0,600972, với ý nghĩa thống kê ở mức 90%, chỉ ra rằng nếu giá chương trình DLST tăng sẽ làm hạn chế sự lựa chọn đi DLST của du khách.
Trong các biến độc lập được xem xét, biến X8 (thời gian lưu trú) có hệ số ảnh
hưởng "dương" (1,476103), tức Ln(p/(1 -p)) tăng 1,476103. Hay nói một cách cụ thể hơn đó là tỷ số xác suất của sự kiện (odds ratio - p/(1-p)) (Park Hun Myoung, 2010)
[94] khách đi DLST sẽ tăng một lượng bằng e1,476103 = 4,37. Vậy xác suất để Y = 1
là 81% nếu trước đó khách chưa chọn đi DLST, điều này chỉ ra rằng khi thời gian lưu trú hay đi du lịch của du khách tại vùng tăng lên thì khả năng chọn lựa đi DLST của du khách là rất cao. Tuy nhiên, để cụ thể hơn chúng ta cần phải xem xét đến ảnh hưởng cận biên (Marginal Effects). Trong điều kiện cố định các yếu tố khác, nếu khách có thời gian lưu trú hoặc thời gian tăng thêm 01 ngày so với hiện tại thì xác suất xảy ra của việc chọn đi DLST tăng 0,214%. Tương tự, trong điều kiện cố định các yếu tố khác, nếu giá của chương trình DLST tăng thêm 1000 đồng so với hiện tại, thì xác suất xảy ra của việc chọn đi DLST giảm đi 0,087% số khách tham gia DLST với mức ý nghĩa thống kê là 90%. Nếu dựa trên số liệu mẫu điều tra thì giảm đi thêm 0,63 khách (hiện tại có 34% khách không chọn đi DLST).
Tóm lại: Mặc dù chưa có thể đưa vào xem xét tất cả các yếu tố nhưng qua kết quả đo lường của mô hình trên với việc phân tích 10 yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển khách DLST thấy một khía cạnh trong việc thúc đẩy sự phát triển hoạt động DLST. Trong đó để có thể thu hút khách phải không ngừng nâng cao công tác quảng bá đến du khách, nâng cao điều kiện an toàn, cơ sở hạ tầng, điều kiện tiện nghi tại các điểm DLST, phát triển nhiều sản phẩm đặc thù... mặt khác phải có chính sách giá hợp lý. Điều này sẽ có tác dụng kích thích du khách ngay cả trước khi đến VDLBTB họ chưa có ý định tham gia các chương trình DLST .
3.4.2 Đánh giá các yếu tố thành công then chốt cho các trọng điểm du lịch Vùng du lịch Bắc Trung Bộ
Phương pháp này được sử dụng để đánh giá cho cả VDLBTB và từ ng trọng điểm du lịch trong VDLBTB. Thực tế do nguồn lực của các địa phương khác nhau, sự phát triển về hoạt động du lịch ở cũng không đồng đều, nên chính sách ưu tiên cho du lịch tại các địa phương cũng ở mức độ khác nhau v.v… Vì vậy, việc xem xét điểm cho yếu tố thành công từng trọng điểm trong vùng là cần thiết.
Để xác định các yếu tố này, c húng tôi đã thông qua ý kiến chuyên gia nhằm tìm ra yếu tố thành công then chốt cho các trọng điểm VDLBTB (xem mục 2.2.4.3). Các yếu tố gồm 02 cấp độ:
- Yếu tố chính (1st level): Là các yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến sự thành công của từng trọng điểm.
- Yếu tố phụ thuộc (2nd level): Là các yếu tố tác động đến yếu tố chính.
Khi xác định các yếu tố thành công then chốt c ho từng trong điểm VDLBTB, ý kiến của các chuyên gia đều rất thống nhất khi cho rằng : số lượng và danh mục các yếu tố thành công then chốt tại các trọng điểm trong vùng đều giống nhau thể hiện tại bảng 3.17 (chỉ khác nhau về “điểm” cho mỗi yếu tố). Vì các trọng điểm đều nằm trong VDLBTB có điều kiện đặc thù về tự nhiên và xã hội khá tương đồng , mật độ và các dạng tài nguyên ở các trọng điểm tương đối giống nhau, các tài nguyên phần lớn vẫn duới dạng tiềm năng mặc dù mức độ đầu tư và sự phát triển DLST tại m ột vài trọng điểm có sự “chênh nhau”. Tuy nhiên, theo đánh giá vẫn chưa tạo ra sự khác biệt hoàn toàn. Các chuyên gia cho rằng đây cũng là các yếu tố thành công then chốt cho VDLBTB.
Bảng 3.17: Các yếu tố thành công then chốt các trọng điểm Vùng du lịch Bắc Trung Bộ
Ký hiệu | Yếu tố phụ thuộc (Assessed factor) | Trọng số | |
1. Lợi thế vị trí | LT | Sự đa dạng nguồn tài nguyên | 0,124 |
(Local resources) | Tính hấp dẫn của nguồn TN | ||
2. Quảng bá (Marketing) | MA | Thông tin điểm đến | 0,166 |
Giá sản phẩm | |||
(Sản phẩm đặc thù) | |||
3. Dịch vụ hỗ trợ và CSHT | DV | CSHT và CSVC cho DLST | 0,164 |
4. Đào tạo nguồn nhân lực | NNL | Công tác đào tạo nhân viên | 0,165 |
Giáo dục cộng đồng | |||
5. Yếu tố chính sách, quản lý | CS | Sự hỗ trợ của nhà nước | 0,167 |
6. Yếu tố về môi trường | MT | Công tác quản lý tổ chức DLST An ninh, an toàn | 0,214 |
Bảo vệ môi trường |
Thang điểm và trọng số do các chuyên gia cho với thang điểm là 10 cho mỗi yếu tố, và tổng trọng số (=1). Trên thế giới hiện có rất nhiều phương pháp để tính điểm CSFs. Có thể sử dụng các phần mềm kinh tế lượng SPSS, EVIEW, STATA v.v… để ước lượng số đo như nghiên cứu của Meng Shiunn Lee, Ya Ha n San và Yu Ru