hội các doanh nghiệp du lịch, lãnh đạo phòng ban du lịch... để thực hiện nhiệm vụ đề xuất các phối hợp liên kết phát triển du lịch hiệu quả hơn trong thời gian tới.
3.3.2. Nghiên cứu định lượng
3.3.2.1. Phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
Dựa trên khung phân tích đã đưa ra ở chương 2 và tham khảo các thang đo của các nghiên cứu trước cũng như ý kiến của các chuyên gia tác giả tiến hành thu thập dữ liệu khảo sát liên quan đến các yếu tố góp phân thúc đẩy phát triển du lịch Phú Thọ theo hướng liên kết và hội nhập. Các thang đo trong nghiên cứu định lượng được kiểm định độ tin cậy và hội tụ thông qua phân tích Cronbach's Alpha và nhân tố khám phá sau đó được đưa vào mô hình phân tích hồi qui để đánh giá các tác động của các yếu tố đến sự phát triển du lịch của Phú Thọ theo hướng liên kết và hội nhập.
Phân tích Cronbach's Alpha thực chất là phép kiểm định mức độ tương quan lẫn nhau của các mục hỏi trong thang đo qua việc đánh giá sự tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của điểm số trong từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho từng trường hợp trả lời. Một tập hợp các mục hỏi được đánh giá tốt khi hệ số alpha lớn hơn hoặc bằng 0,8, hệ số Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được (Peterson, 1994). Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại khỏi thang đo do có tương quan kém với các biến khác trong cùng mục hỏi.
Hệ số tin cậy Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết mục hỏi (biến quan sát) nào cần bỏ đi và mục hỏi nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến - tổng (item-total correlation) sẽ giúp loại ra những mục hỏi không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach's Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA nhằm loại ra các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả. Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo.
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3). Hệ
số tương quan biến - tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnall & Burnstein (1994) cho rằng các biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và sẽ loại ra khỏi mô hình; tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao).
Trong nghiên cứu này kết quả phân tích Cronbach's Alpha cho các biến quan sát như sau:
Bảng 3.16. Phân tích Cronbach’s Alpha cho các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát (mã hóa) | Biến quan sát | Hệ số tương quan | Hệ số Cronbach Alpha Nếu loại bỏ biến tổng | |
Thể chế, chính sách (TCCS),Cronbach’s Alpha =.921 | ||||
1 | TCCS1 | Nhận thức vai trò quan trọng của liên kết và hội nhập của địa phương và vùng | 0.47 | 0.711 |
2 | TCCS2 | Sự cam kết và hỗ trợ của chính quyền địa phương | .807 | .901 |
3 | TCCS3 | Có cơ chế thúc đẩy hoạt động liên kết và hội nhập trong lĩnh vực du lịch | .824 | .896 |
4 | TCCS4 | Có bộ máy chuyên trách quản lý về du lịch | .834 | .893 |
5 | TCCS5 | Thực thi và giám sát chính sách hiệu quả | .810 | .900 |
Điều kiện về nguồn lực (NLUC),Cronbach’s Alpha =.950 | ||||
6 | NLUC1 | Tài nguyên du lịch đảm bảo cho phát triển du lịch theo hướng liên kết và hội nhập | .881 | .933 |
7 | NLUC2 | Phú Thọ có nguồn nhân lực tốt đảm bảo cho việc phát du lịch theo hướng liên kết và hội nhập | .866 | .938 |
8 | NLUC3 | Phú Thọ có nguồn tài chính tốt đảm bảo cho việc phát du lịch theo hướng liên kết và hội nhập | .867 | .938 |
9 | NLUC4 | Cơ sở hạ tầng tốt phục vụ cho việc phát du lịch theo hướng liên kết và hội nhập | .900 | .927 |
Điều kiện về các sản phẩm du lịch(SPDL), Cronbach’s Alpha =.931 | ||||
10 | SPDL1 | Dịch vụ lưu trú | .754 | .928 |
11 | SPDL2 | Dịch vụ vận chuyển | .796 | .919 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Tình Hình Phát Triển Kinh Tế - Xã Hội Của Tỉnh Phú Thọ -
Nhóm Chỉ Số Thành Phần Năng Lực Cạnh Tranh Cấp Tỉnh Phú Thọ Giai Đoạn 2015 - 2019 -
Giá Trị Gia Tăng Du Lịch Trong Tổng Grdpcủa Phú Thọ -
Phân Tích Bối Cảnh, Thuận Lợi, Khó Khăn Đối Với Phát Triển Du Lịch Theo Hướng Liên Kết Và Hội Nhập Quốc Tế Của Tỉnh Phú Thọ -
Định Hướng Phát Triển Du Lịch Tỉnh Phú Thọ Theo Hướng Liên Kết Và Hội Nhập Quốc Tế -
Giải Pháp Số 2: Đẩy Mạnh Huy Động Vốn Đầu Tư
Xem toàn bộ 185 trang tài liệu này.
SPDL3 | Dịch vụ về nhà hàng | .822 | .917 | |
13 | SPDL4 | Các điểm du lịch | .810 | .917 |
14 | SPDL5 | Các điểm vui chơi | .832 | .916 |
15 | SPDL6 | Các tour du lịch | .815 | .917 |
Liên kết và hội nhập của du lịch Phú Thọ, Cronbach’s Alpha =.878 | ||||
16 | LKHN1 | Phú Thọ luôn chủ động đầu tư, chuẩn bị các điều kiện tốt nhất để phát triển du lịch theo hướng liên kết và hội nhập | .689 | .863 |
17 | LKHN2 | Phú Thọ tích cực tham gia vào các hội nghị, diễn đàn, sự kiến xúc tiến phát triển liên kết du lịch | .710 | .856 |
18 | LKHN3 | Phú Thọ sẵn sàng phối hợp, liên kết với các địa phương khác trong việc liên kết du lịch | .763 | .837 |
19 | LKHN4 | Phú Thọ chủ động trong việc hội nhập quốc tế đặc biệt trong lĩnh vực du lịch | .817 | .810 |
Sự phát triển của du lịch Phú Thọ (PT), Cronbach’s Alpha =.866 | ||||
20 | PT1 | Phú Thọ đang trở thành điểm du lịch hấp dẫn | .740 | .817 |
21 | PT2 | Phú Thọ ngày càng thu hút được nhiều khách du lịch trong nước và quốc tế | .747 | .810 |
22 | PT3 | Ngành du lịch ngày càng đóng góp vào phát triển kinh tế và tạo công ăn việc làm của Phú Thọ | .749 | .809 |
Nguồn: Nghiên cứu sinh tự tính toán dựa trên phần mềm SPSS 20.0
3.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, phương pháp phân tích nhân tố EFA được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity), đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến.
Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 trong một nhân tố (Jun & Ctg 2002). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3.
106
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue (giá trị phương sai tách ra được của mỗi nhân tố) - đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại
ra khỏi mô hình.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
Xem xét giá trị KMO: 0,5< KMO < 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn 1 với các biến quan sát.
Bảng 3.17. KMO và kiểm định Bartlett's
.918 | |||
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 3781.732 | |
Df | 241 | ||
Sig. | .000 |
Bảng 3.18. Bảng ma trận xoay các nhân tố
Yếu tố | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | |
TCCS3 | .873 | |||
TCCS1 | .867 | |||
TCCS4 | .850 | |||
TCCS2 | .839 | |||
NLUC4 | .880 | |||
NLUC2 | .853 | |||
NLUC3 | .852 | |||
NLUC1 | .837 | |||
SPDL1 | .875 | |||
SPDL4 | .736 |
.709 | ||||
SPDL3 | .687 | |||
SPDL5 | .611 | |||
SPDL6 | .599 | |||
LKHN2 | .797 | |||
LKHN1 | .797 | |||
LKHN4 | .699 | |||
LKHN3 | .678 |
3.3.2.3. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại khỏi mô hình cho đến khi các tham số được nhóm theo các nhóm biến. Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến này cũng như xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập (yếu tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc (xu hướng sử dụng) trong mô hình nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp phân tích hồi quy bội.
Giá trị của biến mới trong mô hình nghiên cứu là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đó, giá trị của các thành phần được phần mềm SPSS tính một cách tự động từ giá trị trung bình có trọng số của các biến quan sát đã được chuẩn hóa. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích hồi quy, một phân tích quan trọng cần được thực hiện đầu tiên là phân tích tương quan nhằm kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình.
Nghiên cứu sinh thực hiện phân tích hồi quy đa biến được thực hiện với 4 biến độc lập và phương pháp chọn theo phương pháp Enter. Kết quả phân tích hồi quy đa biến như sau:
Bảng 3.19. Tổng kết mô hình hồi quy
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | |
1 | .723a | .523 | .519 | .74345 |
a. Predictors: (Constant), TCCS, NLUC, SPDL | ||||
Model | Sum of Squares | Df | Mean Square | F | Sig. | |
1 | Regression | 268.654 | 3 | 89.551 | 162.019 | .000b |
Residual | 245.408 | 444 | .553 | |||
Total | 514.062 | 447 | ||||
a. Biến phụ thuộc: Sự phát triển của du lịch Phú Thọ (PT)
b. Biến độc lập: (Constant), TCCS, NLUC, SPDL, LKHN
Bảng 3.20. Các hệ số hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | t | Sig. | Đa cộng tuyến | ||||
B | Std. Error | Beta | Độ chấp nhận (Tolerance) | Hệ số phóng đại phương sai (VIF) | ||||
1 | Constant | .323 | .161 | 2.011 | .045 | |||
TCCS | .560 | .041 | .508 | 13.619 | .000 | 0.546 | 1.765 | |
NLUC | .218 | .036 | .205 | 5.979 | .000 | 0.655 | 1.576 | |
SPDL | .261 | .045 | .216 | 5.795 | .000 | 0.703 | 1.687 | |
LKHN | .205 | .039 | .108 | 5.328 | .000 | 0.538 | 1.512 |
a. Dependent Variable: PT
Kết quả của mô hình cho thấy R2 hiệu chỉnh là 0.519, có nghĩa là 51,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc PT được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mô hình. Bên cạnh đó, kiểm định F cũng cho thấy giá trị Sig. rất nhỏ (Sig. =.000), cho thấy mô hình trên phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Các biến độc lập trong mô hình: TCCS, NLUC, SPDL, LKHN đều có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. < 0.05).
Kết quả cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao (từ 0.538 đến 0.703) và hệ số phóng đại phương sai VIF thấp (từ 1.512 đến 1.765, nhỏ hơn 2). Do vậy, có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này không đáng kể, không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và nhu cầu BLTD như sau:
PT = 0.323 + 0.56TCCS + 0.218NLUC+ 0.261SPDL + 0.205LKHN + ei
Trong đó: PT là biến phụ thuộc thể hiện sự phát triển của du lịch Phú Thọ.
TCCS, NLUC, SPDL, LKHN là các biến độc lập theo thứ tự là: Thể chế chính sách của địa phương, các điều kiên về nguồn lực, sản phẩm du lịch của Phú Thọ, liên kết và hội nhập.
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy, mục tiêu thứ nhất của đề tài đã được trả lời: Có 4 yếu tố có ảnh hưởng đến sự phát triển của du lịch Phú Thọ bao gồm (1) Thể chế chính sách; (2) Nguồn lực; (3) Sản phẩm du lịch của địa phương; (4) Liên kết và hội nhập.
Trong 4 yếu tố trên, yếu tố “thể chế chính sách” có tác động lớn nhất đến sự phát triển của du lịch Phú Thọ với hệ số hồi quy là 0.56, tiếp đến là yếu tố “sản phẩm du lịch” có hệ số hồi quy là 0.261, yếu tố “nguồn lực” có tác động thấp hơn với hệ số hồi quy 0.218, yếu tố “liên kết và hội nhập” là yếu tố có tác động thấp nhất tới sự phát triển của du lịch Phú Thọ với hệ số hồi quy 0.205. Đây cũng chính là câu trả lời cho mục tiêu của đề tài.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố có ảnh hưởng đến nhu cầu phát triển của du lịch Phú Thọ như sau:
- Thể chế, chính sách: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự tương quan dương giữa yếu tố “thể chế chính sách” và sự phát triển của du lịch của tỉnh Phú Thọ. Hệ số hồi quy là 0.56, điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi Thể chế chính sách tăng 1 đơn vị thì sự phát triển du lịch Phú Thọ sẽ tăng lên 0.56 đơn vị.
Kết quả này phù hợp với thực tế là thể chế chính sách sách liên quan đến du lịch tác động tới sự phát triển du lịch của mỗi địa phương. Nếu địa phương có thể chế tốt hơn, nhiều chính sách hỗ trợ cá nhân, tổ chức, doanh nghiệp trong hoạt động du lịch hoặc giảm các tiêu cực, thủ tục hành chính sẽ giúp cho du lịch của địa phương đó ngày càng phát triển.
- Các điều kiện về nguồn lực: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự tương quan dương giữa yếu tố “các điều kiện về nguồn lực” và sự phát triển của du lịch của tỉnh Phú Thọ. Hệ số hồi quy là 0.218, điều này có nghĩa là trong điều kiện các
yếu tố khác không đổi, khi các điều kiện về nguồn lực của địa phương tăng 1 đơn vị thì sự phát triển du lịch Phú Thọ sẽ tăng lên 0.218 đơn vị.
- Sản phẩm du lịch: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự tương quan dương giữa yếu tố “sản phẩm du lịch” và sự phát triển của du lịch của tỉnh Phú Thọ. Hệ số hồi quy là 0.261, điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các điều kiện về sản phẩm du lịch của địa phương tăng 1 đơn vị thì sự phát triển du lịch Phú Thọ sẽ tăng lên 0.261 đơn vị.
- Liên kết và hội nhập: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có sự tương quan dương giữa yếu tố “liên kết và hội nhập” và sự phát triển của du lịch của tỉnh Phú Thọ. Hệ số hồi quy là 0.205, điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi các điều kiện về liên kết và hội nhập tăng 1 đơn vị thì sự phát triển du lịch Phú Thọ sẽ tăng lên 0.205 đơn vị.
3.3.2.4. Kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết H1: Thể chế và chính sách tốt hơn thì du lịch Phú Thọ ngày càng phát triển.
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa thể chế, chính sách và sự phát triển của du lịch Phú Thọ là 0.56 ở mức ý nghĩa thống kê Sig. = 0.000 nên giả thuyết H1 được chấp nhận với mẫu dữ liệu khảo sát. Như vậy thể chế, chính sách là một trong những yếu tố có ảnh hưởng đến sự phát triển du lịch Phú Thọ.
Giả thuyết H2: Các điều kiện về nguồn lực tốt hơn thì sẽ giúp cho du lịch Phú Thọ phát triển tốt hơn.
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa các điều kiện về nguồn lực và sự phát triển của du lịch Phú Thọ là 0.218 ở mức ý nghĩa thống kê Sig. = 0.000 nên giả thuyết H2 được chấp nhận với mẫu dữ liệu khảo sát. Như vậy có thể kết luận rằng các điều kiện về nguồn lực là một trong những yếu tố có ảnh hưởng đến sự phát triển du lịch Phú Thọ.
Giả thuyết H3: Sản phẩm du lịch tốt hơn thì sẽ giúp cho du lịch Phú Thọ phát triển tốt hơn.
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa sản phẩm du lịch và sự phát triển của du lịch Phú Thọ là 0.256 ở mức ý nghĩa thống kê Sig. = 0.000 nên giả