2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
- Số liệu thứ cấp: Số liệu được lấy từ phòng kế toán của khách sạn Hậu Giang 2 và bảng bảng báo cáo tài chính của công ty trên sàn chứng khoán. Mã chứng khoán của công ty là DLC. Ngoài ra số liệu thứ cấp cũng được lấy từ Sở du lịch, văn hóa và thể thao, tạp chí, internet….
- Số liệu sơ cấp: Số liệu sơ cấp được thu thập bằng phương pháp chọn mẫu phi xác suất là chọn mẫu theo hạn mức (quota sampling), phỏng vấn trực
19
tiếp và gián tiếp các du khách tại khách sạn Hậu Giang 2 thông qua bảng câu hỏi đã được soạn trước phù hợp với nội dung đề tài.
Cỡ mẫu:
Đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Vì thế với 22 biến quan sát trong bảng câu hỏi thì cỡ mẫu được xác định là 23*5 là 115 mẫu. Thông thường, các nghiên cứu trong thực tế nhà nghiên cứu mặc nhiên sử dụng cỡ mẫu bằng hoặc lớn hơn 100 mà không cần tính toán cỡ mẫu vì cỡ mẫu này đã thuộc mẫu lớn bảo đảm cho tính suy rộng, do đó tác giả chọn cỡ mẫu là 120 để trừ trường hợp loại bỏ những mẫu có sai sót trong quá trình điều tra.
Số liệu sơ cấp được thu thập bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp và gián tiếp các du khách tại khách sạn Hậu Giang 2. Phỏng vấn trực tiếp khi khách hàng chờ bạn hay gia đình tại ngay sảnh khách sạn tác giả sẽ tiến hành trò chuyện và đặt những câu hỏi có liên quan để lấy thông tin và ý kiến của khách. Phỏng vấn gián tiếp là khi tiếp cận khách hàng, họ đồng ý cho ý kiến nhưng do có việc bận ra ngoài nên sẽ gửi lại lễ tân khi về khách hàng sẽ lấy phiếu khảo sát về phòng trả lời và sau đó sẽ gửi lại lễ tân của khách sạn.
Bảng 2.2: Cỡ mẫu cần thu
Loại khách Số lượng Tỷ lệ (%) Cỡ mẫu
Khách đoàn 7.269 62% 74
Khách lẻ 4.473 38% 46
Tổng 11.742 100% 120
Nguồn: Phòng kế toán khách sạn Hậu Giang 2, 2014
2.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
- Phương pháp so sánh số liệu:
Phương pháp so sánh số tuyệt đối: Là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu kinh tế
∆Y = y1 – y0
Trong đó:
Y0: Là chỉ tiêu năm trước Y1: Là chỉ tiêu năm sau
20
Phương pháp này dùng để so sánh số liệu năm sau so với năm trước của chỉ tiêu để xem có biến động không và tìm ra nguyên nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế. Từ đó có cách đánh giá chính xác hoạt động phân tích.
Phương pháp so sánh tương đối:
Phương pháp này nhằm làm rõ tình hình biến động của các chỉ tiêu trong thời gian nghiên cứu. Việc so sánh tốc độ tăng trưởng giữa chỉ tiêu của các năm cho thấy sự tác động có liên quan đến các hoạt động trong phân tích từ đó có sự nhận diện rõ các hoạt động trong phân tích.
Công thức tương đối động thái kỳ gốc liên hoàn:
∆Y = [(y1 – y0)/y0]*100%
Trong đó:
Y0: Là chỉ tiêu kỳ trước Y1: Là chỉ tiêu kỳ sau ∆Y: Mức độ tăng trưởng
- Mục tiêu 1: Sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phân tích tần số,… nhằm thống kê các yếu tố về nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính, thu nhập, kiểm định chi – square về mối quan hệ giữa các đặc tính nhân khẩu học với hành vi.
- Mục tiêu 2: Thông qua bảng câu hỏi được thực hiện để thu thập số liệu từ đó phân tích các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn khách sạn để lưu trú, từ đó đưa ra những nhân tố ảnh hưởng nhất đến quyết định của khách hàng.
Đánh giá độ tin cậy của số liệu sử dụng trong thang đo: Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của số liệu sử dụng trong thang đo. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến thừa trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của số liệu bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’ Alpha. Những số có hệ số tương quan biến tổng (iteam-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thông thường thang đo Cronbach’s Alpha là 0,8 là sử dụng tốt nhưng với những đề tài mới thì Cronbach’s Alpha là 0,6 có thể sử dụng được.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đủ độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu.
21
Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố có dạng như sau:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + … + AimFm + ViUi
Trong đó:
Xi: Biến được chuẩn hóa thứ i
Aij: Hệ số hồi qui bội của biến được chuẩn hóa i trên nhân tố chung j F: Nhân tố chung
Vi: Hệ số hồi qui của biến chuẩn hóa i trên nhân tố duy nhất i m: Số nhân tố chung
Nếu các nhân tố đặc trưng tương quan với nhau và tạo thành các nhóm nhân tố chung. Bản thân các nhóm nhân tố chung có thể diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát.
Fi = wi1x1 + wi2x2 + ... + wikxk
Trong đó:
Fi: Ước lượng nhân tố thứ i
wi: Trọng số hay hệ số điểm nhân tố k: Số biến
Trong nghiên cứu này đã sử dụng thang đo Likert cho điểm tư 1 đến 5 để đo lường các biến quan sát.
Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo Likert (Interval Scale)
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1.00 – 1.80 Rất không hợp lý/ rất không hài lòng 1.81 – 2.60 Không hợp lý/ không hài lòng
2.61 – 3.40 Không ý kiến / trung bình 3.41 – 4.20 Hợp lý/ hài lòng
4.21 – 5.00 Rất hợp lý/ rất hài lòng
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị từ khoảng 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu trị số
Giá trị khoảng cách = (giá trị lớn nhất – giá trị nhỏ nhất) / n = (5 - 1) / 5 = 0.8
22
này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra phân tích nhân tố còn dựa vào giá trị eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có giá trị eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có giá trị eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Một phần quan trọng trong bảng phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt yêu cầu.
Hồi quy nhị phân: Còn gọi là hồi quy Binary Logistic, sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ước lượng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có được.
Có rất nhiều hiện tượng trong tự nhiên chúng ta cần dự đoán khả năng xảy ra một sự kiện nào đó mà ta quan tâm (chính là xác suất xảy ra), ví dụ một sản phẩm mới được chấp nhận hay không, người vay trả được nợ hay không, mua hay không mua,... Những biến nghiên cứu có hai biểu hiện như vậy gọi là biến thay phiên (dichotomuous), hai biểu hiện này sẽ được mã hóa thành hai giá trị 0 và 1 và ở dưới dạng này gọi là biến nhị phân. Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân thì không thể phân tích với dạng hồi quy thông thường vì làm như vậy sẽ xâm phạm các giả định.
Một khó khăn khác khi dùng hồi quy tuyến tính thông thường là giá trị dự đoán được của biến phụ thuộc không thể diễn dịch như xác suất (giá trị ước lượng của biến phụ thuộc trong hồi quy Binary Logistic phải rơi vào khoảng (0;1)).
Với hồi quy nhị phân, biến phụ thuộc Y cần thu thập là một sự kiện nào đó có xảy ra hay không, các biến độc lập X, trong luận văn này thì Y là khả năng sẽ chọn khách sạn Hậu Giang 2 nếu có dịp quay lại Cần Thơ. Lúc này Y có hai giá trị 0 và 1, với một là khách hàng sẽ chọn và 0 khách hàng sẽ không. Từ biến phụ thuộc nhị phân này một thủ tục sẽ được dùng để dự đoán xác suất sự kiện xảy ra theo quy tắc nếu xác suất được dự đoán lớn hơn 0,5 thì kết quả dự đoán sẽ cho là “có” xảy ra sự kiện, ngược lại thì kết quả dự đoán sẽ là “không”.
23
Hàm hồi quy như sau:
Loge[ ] = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 +….. + βn Xn
Từ công thức trên ta có thể hiểu hệ số ước lượng B1 cho biết khi biến độc lập X1 tăng 1 đơn vị thì ta sẽ có Log của tăng B1 đơn vị. Nếu ta quan tâm đến chiều hướng của tác động thì ta thấy rằng phương trình Loge[ ] ở bên trái sẽ đồng biến với Pi nghĩa là xác suất Y nhận giá trị là 1. Nếu hệ số Bi mang dấu dương thì Xi sẽ làm tăng khả năng Y nhận giá trị là 1 hoặc ngược lại hệ số Bi mang dấu âm thì Xi sẽ là biến làm giảm khả năng này.
Tác động biên của Xi lên khả năng Y=1 xác định với xác suất ban đầu bằng 0,5.
Hồi quy nhị phân cũng đòi hỏi phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Đo lường độ phù hợp tổng quát của mô hình Binary Logistic được dựa trên chỉ tiêu -2LL (viết tắt của -2 log likelihood), thước đo này có nghĩa giống như SSE (sum of squares of error) nghĩa là càng nhỏ càng tốt. Giá trị nhỏ nhất của -2LL là 0 (tức là không có sai số) khi đó mô hình có một độ phù hợp hoàn hảo.
Chúng ta còn có thể xác định được mô hình dự đoán tốt đến đâu qua bảng phân loại (Clasification table) do SPSS đưa ra, bảng này sẽ so sánh số trị số thực và trị số dự đoán cho từng biểu hiện và tính tỉ lệ dự đoán đúng sự kiện. Hồi quy nhị phân sử dụng đại lượng Wald Chi Square để kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tổng thể. Cách thức sử dụng mức ý nghĩa Sig. cho kiểm định Wald cũng theo quy tắc thông thường.
Tổ hợp liên hệ tuyến tính của toàn bộ các hệ số trong mô hình ngoại trừ hằng số cũng được kiểm định xem có thực sự có ý nghĩa trong việc giải thích cho biến phụ thuộc không. Hồi quy nhị phân dùng kiểm định Chi bình phương để kiểm định giả thuyết H0: β1 = β2 = … = βn = 0 căn cứ vào mức ý nghĩa quan sát Sig. trong bảng Omnibus Tests of Model Coefficients để quyết định bác bỏ hay chấp nhận H0.
Mục tiêu 3: Dựa vào các số liệu đã thu thập và phân tích cùng với những hiểu biết thực tế, tổng hợp các tài liệu có liên quan nhằm nêu lên các giải pháp thích hợp thu hút khách cho khách sạn Hậu Giang 2 của Công ty.
24
CHƯƠNG 3
THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA KHÁCH SẠN HẬU GIANG 2 CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN DU LỊCH CẦN
THƠ TỪ NĂM 2013 ĐẾN 6 THÁNG ĐẦU NĂM 2014
3.1 GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT VỀ CÔNG TY CỔ PHẦN DU LỊCH CẦN THƠ VÀ KHÁCH SẠN HẬU GIANG 2 CẦN THƠ VÀ KHÁCH SẠN HẬU GIANG 2
3.1.1 Giới thiệu khái quát về Công ty Cổ phần Du lịch Cần Thơ
Trụ sở chính: 50 Hai Bà Trưng - Quận Ninh Kiều – Tp.Cần Thơ Điện thoại: 07103 824 221 – 07103 3821 854
Fax: 07103 810 956
Email: dulichct@canthotourist.vn Website: www.canthotourist.com Lịch sử hình thành:
Công ty Cổ phần Du lịch Cần Thơ nguyên là Công ty Du lịch Cung ứng tàu biển Hậu Giang, được thành lập theo Quyết định số 109/QĐ.UBT ngày 11- 5-1979 của UBND tỉnh Hậu Giang cũ, là Công ty Du lịch Cần Thơ theo quyết định số: 1373/QĐ.UBT.92 ngày 28-11-1992.
Đến ngày 30/12/2005, Chủ tịch UBND thành phố Cần Thơ phê duyệt phương án chuyển đổi Công ty Du lịch Cần Thơ thành Công ty Cổ phần Du lịch Cần Thơ theo Quyểt định số4468/QĐ-UBND và Đại hội đồng cổ đông sáng lập ngày 15/04/2006 đã thông qua Điều lệ tổ chức và hoạt động của Công ty.
Sau hơn 30 năm hoạt động Công ty đã trải qua nhiều thử thách, hoạt động của Công ty từng bước phát triển, hoàn thành nhiệm vụ chính trị trong thời kỳ nền kinh tế tập trung và có bước phát triển lớn mạnh trong thời kỳ đổi mới với nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ nghĩa. Thương hiệu Canthotourist ngày càng được nâng cao trên thị trường trong và ngoài nước.
25
Sơ đồ cơ cấu tổ chức:
Nguồn: Trang web của Công ty Cổ phần Du lịch Cần Thơ
Hình 3.1 Sơ đồ cơ cấu tổ chức của Công ty Cổ phần Du lịch Cần Thơ Công ty cổ phần Du lịch Cần Thơ bao gồm hệ thống khách sạn của Công ty với 156 phòng với 6 khách sạn: Khách sạn Hậu Giang, Hậu Giang 2, Tây Hồ, Huy Hoàng, Hoa Phượng, Sài Gòn – Cần Thơ được trang bị đầy đủ các tiện ích. Các nhà hàng: Hoa Sứ, Đại Dương và 1 trung tâm điều hành du lịch và chi nhánh tại TP.HCM, 1 trung tâm thương mại và đội tàu xe phục vụ khách du lịch đảm bảo phục vụ cho khách hàng những dịch vụ tốt nhất.
Ngành nghề kinh doanh:
- Khách sạn và khu du lịch - Nhà hàng
- Dịch vụ lữ hành quốc tế
26
- Xuất nhập khẩu – thương mại, bách hóa - Xây dựng
- Văn phòng cho thuê
- Đại lý vé máy bay, tàu hỏa, tàu cao tốc - Dịch vụ hướng dẫn, phiên dịch
Thành tựu đạt được
Canthotourist đã xây dựng một mạng lưới cơ sở kinh doanh, một đội ngũ cán bộ công nhân viên chuyên nghiệp, đạt tiêu chuẩn phục vụ khách trong và ngoài nước.
Thị trường của Công ty được mở rộng đi các nước châu Á, châu Âu và trong nước tổ chức du lịch cho khách khắp 3 miền Bắc – Trung – Nam. Và hiện là thành viên chính thức của các hiệp hội PATA (Hiệp hội Du lịch Lữ hành Châu Á – Thái Bình Dương), JATA (Hiệp hội Lữ hành Nhật Bản), VITA (Hiệp hội Du lịch Việt Nam), VCCI (Phòng thương mại – công nghiệp Việt Nam)...
Với cách làm đó, trong nhiều năm liền Canthotourist đã vinh dự đón nhận danh hiệu “Dịch vụ lữ hành được hài lòng nhất” do báo Sài Gòn Tiếp Thị tổ chức lấy ý kiến của người tiêu dùng trong nước. Đạt danh hiệu “Một trong 10 Doanh Nghiệp lữ hành Nội địa hàng đầu Việt Nam”.
Công ty Cổ phần Du lịch Cần Thơ tự hào với đội ngũ cán bộ công nhân viên có trình độ hiểu biết cao, nhiều kinh nghiệm làm việc lâu năm trong ngành du lịch, sẽ mang đến cho khách hàng sự hài lòng nhất với các dịch vụ hoàn hảo nhất.
Đội ngũ cán bộ công nhân viên hiện nay của Công ty có 360 người trong đó trình độ Đại học và trên Đại học chiếm 16%, Trung cấp chiếm 15%, Sơ cấp 14%, lao động phổ thông 51%. 4% Đội ngũ hướng dẫn viên giàu kinh nghiệm, hiểu biết sâu rộng về lịch sử, văn hoá phong cảnh Việt Nam và thế