Để sẵn sàng cho công tác tiếp đón du khách quốc tế với số lượng rất lớn trong thời gian tới, ngành du lịch cần tập trung chú trọng phát triển cơ sở hạ tầng du lịch, nâng cao chất lượng[r]
(1)BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÀ RỊA - VŨNG TÀU
******
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC
PHÁT TRIỂN DU LỊCH
TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0
ISBN: 978-604-73-5980-6
(2)(3)CHỊU TRÁCH NHIỆM XUẤT BẢN GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm
BAN TỔ CHỨC
GS TSKH Hồng Văn Kiếm TS Vũ Văn Đơng
ThS Lê Văn Toàn
PGS TS Hoàng Văn Việt TS Phùng Đức Vinh TS Lê Sĩ Trí
TS Nguyễn Phan Cường ThS Huỳnh Văn Huy
BAN BIÊN TẬP NỘI DUNG TS Vũ Văn Đông
GS TSKH Ngơ Văn Lược PGS TS Hồng Văn Việt TS Phùng Đức Vinh TS Lê Sĩ Trí
TS Nguyễn Phan Cường
BAN THƯ KÝ
(4)(5)LỜI NÓI ĐẦU
Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ (CMCN 4.0) dựa phát minh nhiều ngành công nghệ cao (như internet vạn vật, trí tuệ nhân tạo, in 3D, thực tế ảo, công nghệ tế bào, ) nhằm làm cho q trình sản xuất dịch vụ thơng minh hơn, hiệu tiến đến tự động hóa hồn tồn, khơng có tham gia người Cuộc cách mạng bắt đầu (từ đầu kỉ XXI) làm thay đổi sâu sắc chưa thấy mặt hoạt động người
Du lịch có vị trí ngày quan trọng kinh tế giới Nhiều quốc gia có Việt Nam, đặt mục tiêu đưa du lịch trở thành ngành kinh tế mũi nhọn nước Dưới tác động cách mạng công nghiệp 4.0 nhiều lĩnh vực du lịch đời (như du lịch trực tuyến, du lịch thông minh, du lịch 4.0) đem lại hiệu vượt trội so với trước Nắm bắt xu hướng phát triển tất yếu này, Trường Đại học Bà Rịa -
Vũng Tàu tổ chức Hội thảo Khoa học Phát triển du lịch cách mạng công nghiệp
4.0 nhằm trao đổi hướng phát triển du lịch mới, kinh nghiệm bước đầu đóng
góp giải pháp nhằm phát triển du lịch nước địa phương kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0 Các nhà khoa học nhiều trường đại học nước tham dự đóng góp nhiều báo cáo khoa học cho Hội thảo
Chúng chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu ủng hộ tạo điều kiện thuận lợi để tổ chức hội thảo thành công Cảm ơn nhà khoa học ngồi tỉnh nhiệt tình tham gia Hội thảo
Chúng tơi tin tưởng Hội thảo có đóng góp thiết thực cho việc phát triển du lịch nước du lịch địa phương nhằm góp phần đưa du lịch sớm trở thành ngành kinh tế mũi nhọn nước nhà
(6)(7)
MỤC LỤC
Lời nói đầu v
1 Ứng dụng mơ hình SARIMA dự báo lượng khách quốc tế đếnViệt Nam đến
năm 2020
ThS.Nghiêm Phúc Hiếu
2 Tác động chất lượng dịch vụ đến lòng trung thành khách hàng sử dụng
dịch vụ khách sạn 4-5 địa bàn TPHCM 10
PGS.TS Đinh Phi Hổ, NCS Phan Thanh Long, TS Nguyễn Viết Bằng
3 Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng chất lượng dịch vụ du lịch sinh
thái biển tỉnh Ninh Thuận 27
ThS Phạm Ngọc Khanh, ThS Trần Minh Quân
4 Nghiên cứu tác động công tác định hướng thị trường (Mo-Market
Orientation) đến hành vi du lịch du khách: trường hợp nghiên cứu tỉnh
Bà Rịa - Vũng Tàu 44
TS Ngơ Cao Hồi Linh, ThS Nguyễn Thị Bé Hai, ThS Nguyễn Thái Bình, ThS Nguyễn Tiến Đạt
5 Phát triển du lịch Bà Rịa - Vũng Tàu Cách mạng công nghiệp 4.0 56
GS.TSKH Ngô Văn Lược, ThS Ngô Thúy Lân
6 Một số giải pháp cho du lịch Vũng Tàu trước Cách mạng công nghiệp 4.0 62
TS Lê Kinh Nam
7 Đào tạo nguồn nhân lực du lịch bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0 68
ThS Phan Thị Ngàn
8 Các nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng du khách điểm đến du lịch
TP Cần Thơ 74
ThS Nguyễn Trọng Nhân
9 Phát triển du lịch tỉnh Đắk Lắk Cách mạng công nghiệp 4.0 83
ThS Phạm Thị Oanh, ThS Nguyễn Thị Thu Nguyên
10 Những giải pháp Logistics cho du lịch tỉnh BR-VT 91
ThS Đỗ Thanh Phong
11 Quản trị chuỗi cung ứng du lịch CMCN 4.0 99
ThS Đinh Thu Phương
12 Giải pháp phát triển du lịch sinh thái bền vững Vườn quốc gia Tràm Chim
trong cách mạng công nghiệp 4.0 109
(8)13 Sản phẩm du lịch đầy tiềm năng, xích lơ chạy lượng mặt trời sử dụng
xúc tác nano TiO2thân thiện với môi trường tạo nét riêng cho du lịch tỉnh Bà Rịa
- Vũng Tàu 124
ThS Vũ Thị Hồng Phượng
14 Những tác động du lịch 4.0 đến hài lòng số khách hang sử dụng
các hãng không giá rẻ Việt Nam 133
ThS Phạm Xuân Quyết
15 Những ảnh hưởng từ phát triển du lịch đến mặt đời sống kính tế - xã hội VN bối cảnh tồn cầu hóa 148
ThS Nguyễn Hồng Sơn, ThS Nguyễn Uyên Chi
16 Ứng dụng thương mại điện tử đào tạo chuyên ngành du lịch số
trường đại học địa bàn TPHCM 160
ThS Nguyễn Quyết Thắng, Đinh Diệu Thúy
17 Quảng bá du lịch thời kỳ CMCN 4.0 - vấn đề đặt kiến nghị 170
TS Lê Sĩ Trí
18 Ứng dụng tiêu chuẩn “Khách sạn Xanh ASEAN” cho khách sạn
Việt Nam 182
ThS Trần Ngọc Trinh
19 Một số kinh nghiệm phát triển du lịch Nhật Bản thời đại CMCN 4.0
và gợi ý cho phát triển du lịch Việt Nam 194
ThS Lâm Ngọc Như Trúc, Biện Bạch Đằng
20 Cách mạng công nghiệp 4.0 với phát triển du lịch 202
(9)KỶ YÊU HỘI THẢO KHOA HỌC:
PHÁT TRIỂN DU LỊCH TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ISBN: 978-604-73-5980-6
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH SARIMA DỰ BÁO
LƯỢNG KHÁCH QUỐC TẾ ĐẾN VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2020
APPLICATION OF SARIMA MODEL FOR FORECASTING INTERNATIONAL TOURISM DEMAND IN VIETNAM TO 2020
Nghiêm Phúc Hiếu*
TÓM TẮT
Du lịch Việt Nam trở thành ngành kinh tế mũi nhọn đất nước, xem “ngành cơng nghiệp khơng khói” đóng góp khoản thu lớn vào ngân sách nhà nước Tuy nhiên, tiềm phát triển du lịch to lớn chưa thể khai thác tận dụng hết Khi cách mạng công nghiệp 4.0 tới, việc dự báo lượng khách quốc tế đến nước ta thực có ý nghĩa nhà quản lý, nhà đầu tư để có kế hoạch phát triển bền vững Bài viết sử dụng phương pháp Box-Jenkins để xây dựng mơ hình ARIMA theo mùa (hay gọi SARIMA) cho dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam dựa số liệu công bố hàng tháng Tổng cục Du lịch Việt Nam Kết cho thấy số mơ hình ước lượng thử nghiệm SARIMA (1,1,1) (1,1,3)12 phù hợp Bài viết đưa dự báo ngắn hạn thử nghiệm lượng
khách quốc tế đến Việt Nam tháng năm 2017 với mức độ sai số chấp nhân từ 1,7% đến 12,4% Từ đó, tác giả tiến hành dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam ba năm tới
Từ khóa: dự báo, khách quốc tế, SARIMA, cách mạng công nghiệp 4.0.
ABSTRACT
Vietnam tourism has become a focal industry of the country, considered “the smokeless industry” and contributed a considerable amount to the state budget However, Vietnam has been rated as a great potential destination but we have not taken advantage of such strengths When the industrial revolution 4.0 is coming, forecasting international arrivals is really useful for managers and investors, who can base on this to plan sustainable development The paper applied the Box-Jenkins method to build an appropriate seasonal ARIMA model (SARIMA) for forecasting international arrivals to Vietnam, using monthly data from Vietnam National Administration of Tourism The results show that among the estimated models SARIMA (1,1,1) (1,1,3)12 is the most appropriate model The paper has given short term forecasts on international
arrivals to Vietnam in several months of 2017 with acceptable errors varying from 1,7% to 12,4% Since then, we forecast international arrivals to Vietnam in three coming years
Keywords: forecast, international arrivals, SARIMA, industry 4.0.
1 GIỚI THIỆU CHUNG
Hiện nay, hầu hết quốc gia giới coi trọng phát triển du lịch Ở Việt Nam, du lịch coi xu hướng tất yếu đầu tàu trình hội nhập kinh tế quốc tế cách mạng công nghiệp 4.0 Ngành “cơng nghiệp khơng khói” mang
(10)ỨNG DỤNG MƠ HÌNH SARIMA DỰ BÁO
LƯỢNG KHÁCH QUỐC TẾ ĐẾN VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2020 Nghiêm Phúc Hiếu
về nguồn thu không nhỏ cho kinh tế Việt Nam, nhiên, chặng đường phát triển ngành du lịch nước ta đối diện nhiều thách thức cần phải vượt qua
Với lợi đặc biệt vị trí địa lý kinh tế trị, Việt Nam có nhiều thuận lợi để phát triển du lịch Nằm trung tâm Đông Nam Á, lãnh thổ Việt Nam vừa gắn liền với lục địa vừa thông đại dương, có vị trí giao lưu quốc tế thuận lợi đường biển, đường sông, đường sắt, đường hàng không Đây tiền đề quan trọng việc mở rộng phát triển du lịch quốc tế
Năm 2014, Hội đồng Du lịch Lữ hành giới (WTTC) xếp Việt Nam hạng thứ 16 số 184 quốc gia có tiềm lâu dài phát triển du lịch Hệ thống sở vật chất kỹ thuật, nhân lực ngành Du lịch ngày phát triển số lượng chất lượng Lượng khách liên tục gia tăng, từ năm 2007 đến nay, tốc độ tăng trưởng lượng khách đạt nhịp độ số; từ triệu lượt khách quốc tế từ năm 2010, đến năm 2014 đạt gần 8,5 triệu lượt khách, khách nội địa từ 28 triệu lượt tăng lên 38 triệu lượt vào năm 2014 Từ năm 2010 đóng góp 3,26% GDP nước, đến năm 2016 đóng góp khoảng 6,6% GDP nước đứng thứ 40/184 nước quy mơ đóng góp trực tiếp vào GDP xếp thứ 55/184 nước quy mơ tổng đóng góp vào GDP quốc gia Cùng với việc đầu tư sân bay, mở thêm nhiều đường bay nước quốc tế, nhiều tuyến du lịch đường sắt, đường biển, đường sông tuyến Hà Nội - Lào Cai, Hải Phịng - Quảng Ninh, TP Hồ Chí Minh – Vũng Tàu, TP Hồ Chí Minh - Khánh Hịa, TP Hồ Chí Minh - Phú Quốc,… khiến cho việc lại thuận lợi, đem lại hài lòng cho du khách
Để khai thác có hiệu tiềm du lịch, tạo dấu ấn tốt lòng du khách, khắc phục rủi ro kinh doanh dịch vụ du lịch, lên kế hoạch cho chặng đường phát triển bền vững tiếp theo, mục đích viết nhằm xây dựng mơ hình SARIMA phù hợp để dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam thời gian tới Quá trình dự báo lượng khách quốc tế theo tháng theo mùa theo năm thực vấn đề cần thiết cho nhà quản lý kinh tế thời kỳ hội nhập tồn cầu hóa cách mạng công nghiệp 4.0 tới
2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Trong năm qua, có nhiều nghiên cứu tiến hành để dự báo lượng khách quốc tế sử dụng hướng tiếp cận thực nghiệp khác Một kỹ thuật mơ hình hóa chuỗi thời gian quan trọng mơ hình SARIMA dựa theo phương pháp chuẩn Box-Jenkins
(11)KỶ YÊU HỘI THẢO KHOA HỌC:
PHÁT TRIỂN DU LỊCH TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ISBN: 978-604-73-5980-6
Ngồi ra, mơ hình SARIMA sử dụng lĩnh vực khác Ví dụ Wongkoon cộng (2008) áp dụng mơ hình để dự báo số ca sốt xuất huyết miền bắc Thái Lan, Rajendran cộng (2011) sử dụng mơ hình SARIMA tuyến tính tổng qt (GLM) để nghiên cứu mối tương quan số ca bệnh dịch tả với thời tiết,…
Tại Việt Nam, Nguyễn Khắc Hiếu (2014) sử dụng mơ hình SARIMA để dự báo lạm phát tháng cuối năm 2014 Vương Quốc Duy Huỳnh Hải Âu (2014) ứng dụng mơ hình SARIMA dự báo ngắn hạn lạm phát từ tháng 08/2013 đến tháng 7/2014 cho
thấy mơ hình SARIMA (1,0,1) x (2,0,3)12 phù hợp
3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mơ hình SAMIRA
Hai tác giả George Box Gwilym Jenkins (1976) nghiên cứu mơ hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (Autoregressive Integrated Moving Average), viết tắt ARIMA Hiện nay, để có dự báo xác tiêu kinh tế - xã hội, người ta sâu tìm hiểu, nghiên cứu đề xuất số phương pháp dự báo liệu chuỗi thời gian có yếu tố mùa vụ Trong đó, mơ hình phát triển tiếp từ mơ hình ARIMA xem thích hợp Mơ hình SARIMA phù hợp với liệu chuỗi thời gian mùa vụ SARIMA áp dụng cho dự báo với độ dài mùa vụ (có thể quý năm; ngày tuần; 11, 12 tháng năm,…) Mơ hình Văn phòng Quốc gia Nghiên cứu Kinh tế Mỹ ứng dụng phân tích dự báo liệu chuỗi thời gian, sử dụng để dự báo số chứng khoán S&P500 Mỹ, dự báo đầu tư nước vào Mỹ,… Giải thưởng Nobel kinh tế năm 2003 trao cho hai
nhà kinh tế Mỹ Robert F Engle, Đại học New York Clive W J Granger,Đại học
California chủ yếu với thành tích phát triển ứng dụng số mơ hình liên quan đến ARIMA, SARIMA để dự báo tình hình đầu tư vào Mỹ
Nhận dạng mơ hình ARIMA (p, d, q) thích hợp việc tìm giá trị thích hợp p, d q (với d bậc sai phân chuỗi liệu thời gian khảo sát, p bậc tự hồi quy q bậc trung bình trượt)
Phương trình tổng quát ARIMA sau:
Nếu chuỗi liệu quan sát có tính mùa mơ hình ARIMA tổng qt lúc
SARIMA (p, d, q) (P, D, Q)L (với P Q bậc thành phần mùa AR MA,
(12)ỨNG DỤNG MƠ HÌNH SARIMA DỰ BÁO
LƯỢNG KHÁCH QUỐC TẾ ĐẾN VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2020 Nghiêm Phúc Hiếu
3.2 Quy trình ứng dụng mơ hình SARIMA
Việc ứng dụng mơ hình SARIMA phân tích dự báo liệu chuỗi thời gian thực theo bốn bước sau đây:
Bước - Nhận dạng mơ hình: Xác định giá trị (D, d, p, P, q, Q) Trong đó, trước hết cần xác định bậc sai phân theo mùa vụ D, sai phân thường d thực biến đổi chuỗi thành chuỗi dừng Sau đó, kiểm tra ACF, PACF trễ mùa vụ trễ thường, thực kiểm định nghiệm đơn vị để xác định bậc tự hồi quy p tự hồi quy mùa vụ P, bậc trung bình trượt q trung bình trượt mùa vụ Q
Bước - Ước lượng mô hình: Ước lượng tham số Sử dụng phương pháp ước lượng cực đại hợp lý để ước lượng giá trị tham số
Bước - Kiểm định: Kiểm định tính hợp lý mơ hình SARIMA lựa chọn, bao gồm kiểm định tham số kiểm định phần dư Nếu kiểm định mô hình lựa chọn khơng thỏa mãn quay lại từ giai đoạn nhận dạng để lựa chọn mơ hình khác hợp lý
Bước - Dự báo: Dựa mơ hình lựa chọn thực dự báo giá trị tương lai liệu chuỗi mùa vụ, đưa khoảng tin cậy dự báo Giá trị tương lai dự báo cho thời điểm mùa vụ
4 NỘI DUNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Dữ liệu
Dữ liệu sử dụng nghiên cứu số lượng khách quốc tế đến Việt Nam theo tháng Việt Nam Dữ liệu thu thập từ website Tổng cục Thống kê tháng 10 năm 2009 đến tháng 10 năm 2017 Tổng cộng bao gồm 97 quan sát, 92 quan sát từ tháng 10 năm 2009 đến tháng năm 2017 sử dụng vào việc thiết lập mơ hình, cịn lại quan sát dùng để kiểm tra tính xác dự báo
(13)KỶ YÊU HỘI THẢO KHOA HỌC:
PHÁT TRIỂN DU LỊCH TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ISBN: 978-604-73-5980-6
4.2 Kiểm định tính dừng
Chuỗi số liệu sử dụng mô hình SARIMA theo phương pháp Box-Jenkins giả định chuỗi dừng, để dự báo lượng khách quốc tế mơ hình cần phải xem xét chuỗi liệu nghiên cứu có dừng hay chưa Trước tiên, dựa vào việc quan sát đồ thị chuỗi số liệu, sau tiến hành kiểm tra tính dừng thông qua hai kiểm định phổ biến: Augmented Dickey-Fuller (ADF) Perron-Phillips (PP) gọi kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test)
Đồ thị hình cho thấy chuỗi liệu nghiên cứu chưa dừng, ta cần lấy sai phân bậc chuỗi liệu tiến hành hai kiểm định sau:
Bảng 1: Kết kiểm định ADF PP
Kiểm định Giá trị t Xác suất
ADF -12.08271 0.0001
PP -12.15792 0.0001
Các giá tri tới hạn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5%, 10% tương ứng là: -3.505, -2.894, -2.584
Như vậy, kết hai kiểm định ADF PP cho phép ta bác bỏ giả thuyết
H0 tính dừng liệu mức ý nghĩa 1%
4.3 Nhận dạng yếu tố mơ hình
Để xác định giá trị p, q mơ hình SARIMA ta phải dựa vào biểu đồ hàm tự tương quan ACF tự tương quan phần PACF Trong biểu đồ PACF hình 2, hệ số tương quan riêng phần khác khơng có ý nghĩa độ trễ 1, 12 sau tắt dần Cịn biểu đồ ACF, ta có hệ số tương quan khác khơng có ý nghĩa độ trễ sau tắt dần Như vậy, biểu đồ ta nên chọn p (1, 5, 12) q (1) cho thành phần khơng có tính mùa
(14)ỨNG DỤNG MƠ HÌNH SARIMA DỰ BÁO
LƯỢNG KHÁCH QUỐC TẾ ĐẾN VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2020 Nghiêm Phúc Hiếu
Hình 2: Biểu đồ ACF VÀ PACF
Tóm lại, dạng mơ hình SARIMA nhận diện bao gồm SARIMA (1,1,1)
(1,1,3)12, SARIMA (5,1,1) (1,1,3)12, SARIMA (12,1,1) (1,1,3)12
4.4 Lựa chọn mơ hình
Các mơ hình nhận diện so sánh tính phù hợp dựa thơng số kiểm định
sau hồi quy bao gồm: R2 điều chỉnh, công cụ thông tin Akaike, công cụ Schwarz để lựa
chọn mơ hình phù hợp Kết ước lượng thử tổng hợp sau:
Bảng 2: Các mơ hình SARIMA (p, d, q) (P, D, Q)L thử nghiệm
Mơ hình R2 điều chỉnh AIC SC
SARIMA (1,1,1) (1,1,3)12 0.717 24.283 24.494
SARIMA (5,1,1) (1,1,3)12 0.718 24.319 24.537
(15)KỶ YÊU HỘI THẢO KHOA HỌC:
PHÁT TRIỂN DU LỊCH TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ISBN: 978-604-73-5980-6
Từ bảng ta thấy mô hình SARIMA (12,1,1) (1,1,3)12 mơ hình thỏa mãn nhiều
các tiêu chuẩn sử dụng, mơ hình vận dụng vào việc dự báo ngồi mẫu 4.5 Ước lượng mơ hình
Bảng 3: Kết ước lượng mơ hình SARIMA (12,1,1) (1,1,3)12
Biến Hệ số Sai số chuẩn Thống kê t Xác suất
C -81221.500 105270 -0.771 0.443
AR (12) -0.372 0.124 -3.006 0.004
SAR (12) 1.052 0.059 17.762 0.000
MA (1) -0.480 0.124 -3.878 0.000
SMA (12) -0.336 0.055 -6.110 0.000 SMA (24) -0.308 0.000 -232529.8 0.000
SMA (36) 0.905 0.058 15.662 0.000
Kết hồi quy bảng cho thấy có hệ số có ý nghĩa mức 1% Cũng bảng 3, SAR, thể điều kiện chạy mơ hình mang tính thời vụ, thêm vào mơ hình AFC khoảng thời gian mùa vụ (12 tháng) dương SMA, thể điều kiện chạy mơ hình mang tính thời vụ, thêm vào ACF khoảng thời gian mùa vụ (12 tháng) âm
Mô hình sau kiểm tra mức độ phù hợp với chuỗi liệu nghiên cứu cách phân tích phần dư
4.6 Kiểm định phần dư
(16)ỨNG DỤNG MƠ HÌNH SARIMA DỰ BÁO
LƯỢNG KHÁCH QUỐC TẾ ĐẾN VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2020 Nghiêm Phúc Hiếu
Hình biểu đồ ACF phần dư khơng có vượt q hai đường biên cho thấy sai số nhiễu trắng Ngoài ra, kết kiểm định Breusch-Godfrey mức ý nghĩa 1% cho thấy không tồn tượng tự tương quan bậc
Bảng 4: Kết kiểm định Breusch-Godfrey
Kiểm định Giá trị t Xác suất
Breusch-Godfrey 2.168 0.373
Kết kiểm tra mơ hình SARIMA (12,1,1) (1,1,3)12là thích hợp sử dụng
để dự báo 4.7 Dự báo
Bảng 5: Kết dự báo
Thời gian Lượng khách
thực tế
Lượng khách dự báo
Chênh lệch
6/2017 949,362 889,549 -6.30% 7/2017 1,036,880 1,005,056 -3.07% 8/2017 1,229,163 1,076,734 -12.40% 9/2017 975,952 1,037,479 6.30% 10/2017 1,024,899 1,007,445 -1.7%
Bảng thể giá trị dự báo tháng từ tháng 6/2017 tới tháng 10/2017 so sánh với giá trị thực tế Kết cho thấy chênh lệch giá trị dự báo thực tế lượng khách quốc tế đến Việt Nam giai đoạn thấp trừ trường họp tháng 8/2017 kỷ lục ngành du lịch cơng ty lữ hành có nhiều biện pháp tổ chức hiệu hoạt động văn hóa, du lịch nhằm thu hút khách quốc tế Bên cạnh đó, sách gia hạn miễn thị thực cho cơng dân nước: Vương quốc Anh, Cộng hịa Pháp, Cộng hoà liên bang Đức, Vương quốc Tây Ban Nha Cộng hịa Italia góp phần thu hút số lượng lớn khách đến từ nước Tây Âu Từ đó, ta dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam năm tới bảng
Bảng 6: Dự báo khách quốc tế tới 2020
Thời gian Dự báo lượng khách
Năm 2018 15,314,765 Năm 2019 19,151,568 Năm 2020 24,080,227
(17)KỶ YÊU HỘI THẢO KHOA HỌC:
PHÁT TRIỂN DU LỊCH TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ISBN: 978-604-73-5980-6
5 KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Box-Jenkins (1976) để lập mơ hình dự báo
tỷ lệ lạm phát Việt Nam Mơ hình Lượng khách quốc tế đến Việt Nam theo tháng
mơ hình chuỗi thời gian tn theo q trình tự hồi quy tích hợp có trung bình trượt với độ
trễ thời gian 12 hay SARIMA (1,1,1) (1,1,3)12 Dựa vào mơ hình
đưa dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam tới năm 2020 So sánh kết với dự báo tháng năm 2017 mức độ sai số chấp nhận so với thực tế từ 1,7% đến 12,4% Mơ hình SARIMA dùng để dự báo, song chưa phải tối ưu, phụ thuộc mơ hình giả định tuyến tính Ta dùng thêm phương pháp khác để nâng cao chất lượng dự báo
Để sẵn sàng cho cơng tác tiếp đón du khách quốc tế với số lượng lớn thời gian tới, ngành du lịch cần tập trung trọng phát triển sở hạ tầng du lịch, nâng cao chất lượng sản phẩm dịch vụ, chuẩn bị tốt nguồn nhân lực du lịch đáp ứng yêu cầu chất lượng, ngoại ngữ tốt, cấu ngành nghề tính chuyên nghiệp, tăng cường khai thác công nghệ thông tin đại, khai thác hiệu internet phục vụ công tác truyền thông quảng bá du lịch Việt Nam thị trường trọng điểm, tăng cường hội nhập hợp tác quốc tế du lịch
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Box, G E P and G M Jenkins (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control, Revised Edition, Holden Day, San Francisco
[2] Chaitip, C Chaiboonsri and R Mukhjang (2008), Time Series Models for Forecasting International Visitor Arrivals to Thailand, International Conference on Applied Economics, pp.159-163
[3] Nguyễn Khắc Hiếu (2014), „Mơ hình ARIMA dự báo lạm phát tháng cuối năm 2014‟, Tạp chí Kinh tế Dự báo, số 16, tr.16-18
[4] K Rajendran, A Sumi, M K Bhattachariya, B Manna, D Sur, N Kobayashi and T Ramamurthy (2011), Influence of relative humidity in Vibrio Cholerae infection: A time series model, Indian J Med Res 133, pp.138-145
[5] Suhartono (2011), „Time series forecasting by using seasonal autoregressive integrated moving average‟, Journal of Mathematics and Statistics 7(1), pp.20-27
[6] S Wongkoon, M Pollar, M Jaroensutasinee and K Jaroensutasinee (2008), „Predicting DHF Incidence in Northern Thailand using Time Series Analysis Technique‟, International Journal of Biological and Life Sciences 4(3)
[7] Vương Quốc Duy, Huỳnh Hải Âu (2014), „Dự báo lạm phát Việt Nam giai đoạn 8/2013-7/2014‟,
(18)TÁC ĐỘNG CỦA CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ ĐẾN LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ KHÁCH SẠN 4-5 SAO TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Đinh Phi Hổ, Phan Thanh Long, Nguyễn Viết Bằng
TÁC ĐỘNG CỦA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ ĐẾN LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ KHÁCH SẠN - SAO
TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
THE EFFECTS OF SERVICE QUALITY ON CUSTOMER LOYALTY TO 4-5 STAR HOTELS IN HO CHI MINH CITY
Đinh Phi Hổ*
Phan Thanh Long** Nguyễn Viết Bằng***
TÓM TẮT
Nghiên cứu đánh giá tác động chất lượng dịch vụ đến lòng trung thành khách hàng đối với chất lượng dịch vụ 4, địa bàn TP HCM Trên sở liệu 322 khách hàng thu thập trực tiếp ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính, kết nghiên cứu cho thấy: (i) lòng trung thành khách hàng chịu tác động 04 thành phần chất lượng dịch vụ (độ tin cậy, tính đáp ứng, tiện ích website phương tiện hữu hình) hài lòng khách hàng; (ii) sự hài lòng khách hàng chịu tác động 05 thành phần chất lượng dịch vụ (độ tin cậy, tính đáp ứng, tiện ích website, phương tiện hữu hình đồng cảm)
Từ khóa: chất lượng dịch vụ, lòng trung thành, khách sạn 4, sao, Thành phố Hồ Chí Minh, mơ hình SEM
ABSTRACT
This research tries to estimate the effect of service quality on customers’ loyalty to 4- and 5-star hotels in Ho Chi Minh city Employing data collected directly from 322 sampled customers and Structural Equation Modeling (SEM), the result showed that: (i) customer loyalty is affected by four dimensions of service quality (reliability, responsiveness, website utility, and tangibles) and customer satisfaction; (ii) customer satisfaction is affected by five dimensions of service quality (reliability, responsiveness, website utility, tangibles, and sympathy)
Keywords: service quality, loyalty, 4- and 5-star hotels, Ho Chi Minh city, SEM
1. GIỚI THIỆU
Kinh tế Việt Nam kể từ sau đổi có nhiều thay đổi cấu, đáng ý chuyển dịch từ nông nghiệp sang công nghiệp dịch vụ, tỷ trọng ngành dịch vụ có gia tăng đáng kể, ngành dịch vụ du lịch chiếm trọng số không nhỏ ngày lớn dần lên theo hội nhập đất nước Sau gia nhập WTO, Nhà nước
* Phó giáo sư, Tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh **
(19)KỶ YÊU HỘI THẢO KHOA HỌC:
PHÁT TRIỂN DU LỊCH TRONG CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP 4.0 ISBN: 978-604-73-5980-6
đã xác định du lịch ngành kinh tế mũi nhọn cần phải đầu tư tương xứng Thực tế cho thấy Việt Nam với lợi tiềm du lịch (nhiều cảnh quan thiên nhiên đẹp, bờ biển dài trải dọc đất nước, có nhiều khu du lịch quốc gia trọng bảo tồn phát triển,…) nước có kinh tế trị cộng đồng giới đánh giá ổn định Việt nam trở thành tâm điểm thu hút nhiều khách du lịch nước điều hoàn tồn dự đốn
Những năm gần du khách quốc tế tăng trưởng nhanh du khách Việt Nam có xu hướng quay trở lại du lịch nước nhiều hơn, dân số Việt Nam khoảng 90 triệu người với mức sống cải thiện nguồn khách dồi cho ngành du lịch Thành phố Hồ Chí Minh ln giữ vị trí quan trọng thu hút du khách (58% lượng khách quốc tế, 34% lượng khách nội địa nước) Tổng lượng khách quốc tế đến Thành phố năm 2016 5,2 triệu lượt khách; Khách nội địa đến Thành phố đạt 21,8 triệu lượt khách (Sở Du lịch TP HCM, 2017) Tuy nhiên thị trường du lịch khách quốc tế nội địa ngắn trung hạn chưa có xu hướng rõ ràng, cấu khách khách sạn khách khu nghỉ dưỡng liên tục thay đổi Khách du lịch Việt Nam khách quốc tế có phần thay đổi so với năm trước, họ đòi hỏi cao hơn, quan tâm nhiều đến giá trị dịch vụ, họ nắm bắt thông tin nhiều xu hội nhập ngày nay, đặt biệt bối cảnh cách mạng công nghiệp lần
thứ Vậy nhà quản lý khách sạn phải làm để giải vấn đề này? Có nhiều
phương án để trả lời câu hỏi trên, nhiên đa phần quản lý khách sạn chưa thật tìm hiểu cách đầy đủ du khách cần muốn tiếp tục đến với khách sạn mình? Do đó, bối cảnh khơng làm hài lòng khách mà phải tạo trung thành du khách khách sạn Thách thức nhà quản lý cần tìm nhân tố ảnh hưởng đến trung thành du khách Bài viết tập trung vào: (i) Cơ sở lý thuyết lòng trung thành khách hàng; (ii) Mơ hình định lượng lịng trung thành (iii) Hàm ý sách
2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Theo Oliver (1993); Chaudhuri Holbrook (2001), lòng trung thành khách hàng nói lên xu hướng khách hàng mua sử dụng sản phẩm/dịch vụ thương hiệu tập thương hiệu cạnh tranh có mặt thị trường lặp lại hành vi này; biểu thái độ hành vi gắn bó với nhà cung cấp dịch vụ khách hàng
(20)TÁC ĐỘNG CỦA CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ ĐẾN LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ KHÁCH SẠN 4-5 SAO TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Đinh Phi Hổ, Phan Thanh Long, Nguyễn Viết Bằng
Rossiter Percy (1987) nhấn mạnh hơn, lòng trung thành khách hàng thể qua thái độ thiện cảm họ sản phẩm/dịch vụ sử dụng sản phẩm/dịch vụ qua thời gian
Theo Gronroos (1984); Parasuraman cộng (1985), chất lượng dịch vụ xem trình đánh giá khách hàng so sánh chất lượng dịch vụ mong đợi với chất lượng kinh nghiệm có được, khoảng cách mong đợi khách hàng nhận thức họ sử dụng qua dịch vụ
Gronroos (1984) cho chất lượng dịch vụ đo lường 03 thành phần: chất lượng kỹ thuật, chất lượng chức chất lượng hình ảnh Trong Parasuraman cộng (1985, 1988) cho chất lượng dịch vụ đo lường 05 thành phần thông qua thang đo SERVQUAL: độ tin cậy (reliability), tính đáp ứng (responsiveness), tính đảm bảo (assurance), phương tiện hữu hình (tangibles) đồng cảm (empathy)
Trong bối cảnh tác động cách mạng công nghiệp 4.0, Eleanor cộng (2002) cho tiện ích website (được đánh giá thơng qua chất lượng thơng tin website, chức phù hợp, tính tương tác với khách hàng, độ tin cậy website, bảo mật thông tin cho khách hàng thời gian phản hồi) phận chất lượng dịch vụ
Dabholkar cộng (2000) cho chất lượng dịch vụ chịu tác động trực tiếp 04 yếu tố: độ tin cậy, quan tâm cá nhân, tiện lợi, đặc tính sản phẩm/dịch vụ; chất lượng dịch vụ có tác động đến hài lòng khách hàng từ yếu tố tác động đến trung thành khách hàng sản phẩm dịch vụ cung cấp
Theo Oliver (1990), Cronin Taylor (1992), Tribe Snaith (1998), Baker Crompton (2000), chất lượng dịch vụ yếu tố tác động trực tiếp đến hài lòng khách hàng Khi chất lượng dịch vụ đánh giá tốt khách hàng hài lịng (Kim cộng sự, 2005; Ho cộng sự, 2006; Nadiri cộng sự, 2008; Chen Yeung, 2008; Phạm Kullada, 2009) Bên cạnh đó, kết nghiên cứu Cronin Taylor (1992), Zeithaml cộng (1996), Baker Crompton (2000), Xiangyu Jarinto (2012), Mai Ngoc Khuong cộng (2015), Tefera Govender (2016) rằng: khách hàng hài lòng với dịch vụ khách sạn mà họ sử dụng làm cho họ trung thành với nhà cung cấp dịch vụ
Chất lượng dịch vụ nhiều nhà nghiên cứu xem yếu tố định đến lòng trung thành khách hàng (Monal Girish, 2012) Kết nghiên cứu Rousan cộng (2010), Xiangyu Jarinto (2012), Galib (2013), Kofi cộng (2013), Mai Ngoc Khuong cộng (2015), Tefera Govender (2016) cho thấy: chất lượng dịch vụ yếu tố có tác động đến lòng trung thành khách hàng họ sử dụng dịch vụ khách sạn
3. MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT