2.2.2.1 Mô hình nghiên cứu
Từ cơ sở lý thuyết trình bày ở trên cho phép mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu du lịch được xây dựng như sau:
y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + β5x5 + β6x6 + β7x7 + β8x8
Trong đó:
β0: tham số tự do hay tham số chặn βi: tham số của biến (i = 1,2,3,4,5,6,7,8)
Bảng 2.1 Bảng diễn giải các thông số trong mô hình hồi quy nhu cầu du lịch Biến
Ý nghĩa Kỳ vọng về
dấu đối với βi
Y Tổng chi tiêu du lịch của du khách
(đồng/người/ngày) X x1 Thu nhập (đồng/người/tháng) + x2 Trình độ học vấn (1 = trung cấp, cao đẳng hoặc
cao hơn, 0 = cấp ba hoặc thấp hơn) + x3 Nơi cư trú (1= Kiên Giang, 0 = Khác) - x4 Thời gian lưu trú
( 1 = hơn 1 đêm, 0 = không ở lại qua đêm) + x5 Số lượng người trong nhóm du lịch (người) - x6 Độ dài kỳ nghỉ (ngày) + x7 Khả năng thu hút của điểm đến
(1 = hấp dẫn, 0 = không hấp dẫn) + x8 Giá cả tại điểm đến
(1 = hợp lý, 0 = không hợp lý) +
2.2.2.2. Các giả thuyết cần kiểm định
Giả thuyết 1: Nơi thường trú của du khách nội địa khác nhau thì có sự khác nhau về thời gian lưu trú tại Hà Tiên.
Giả thuyết 2: Thời gian ở lại qua đêm tại Hà Tiên giữa du khách nội địa đến có độ tuổi khác nhau thì khác nhau.
18
Mức độ cần nghiên cứu (Y1) Mức độ kỳ gốc (Y0)
Giả thuyết 3: Hình thức du lịch của du khách nội địa khác nhau thì chi tiêu khác nhau.
Giả thuyết 4: Nơi thường trú của du khách nội địa khác nhau thì có sự khác nhau về chi tiêu tại Hà Tiên.
Giả thuyết 5: Các nhân tố có ý nghĩa tác động đến nhu cầu du lịch của du khách nội địa đó là thu nhập, thời gian lưu trú và mức độ hấp dẫn của Hà Tiên đối với du khách nội địa.
Giả thuyết 6: Nhân tố thu nhập có tác động mạnh nhất đến nhu cầu du lịch của du khách nội địa.
2.2.2.3 Phương pháp phân tích
- Mục tiêu 1: Phân tích tình hình hoạt động du lịch ở Hà Tiên – Kiên Giang. Sử dụng phương pháp so sánh từ các số liệu thứ cấp thu thập được.
- Mục tiêu 2: Phân tích thực trạng du lịch của du khách nội địa đến Hà Tiên bằng phương pháp phân tích phân phối tần số, phân tích Cross – tabulation, phân tích phương sai (ANOVA).
- Mục tiêu 3: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu du lịch Hà Tiên của du khách nội địa. Ở mục tiêu này dùng phương pháp hồi qui tuyến tính.
- Mục tiêu 4: Đề xuất giải pháp nhằm đáp ứng nhu cầu của khách du lịch và phát triển hoạt động du lịch ở Hà Tiên. Từ phân tích ma trận SWOT thông qua những điểm yếu, điểm mạnh, cơ hội, thách thức của du lịch Hà Tiên để đưa ra những giải pháp.
Phương pháp so sánh
Phương pháp này dùng để so sánh hai chỉ tiêu có liên hệ với nhau nhằm đánh giá sự tăng, giảm của các chỉ tiêu qua thời gian.
-Phương pháp so sánh bằng số tuyệt đối:
Tăng (+) Giảm (-) = chỉ tiêu thực tế - chỉ tiêu kế hoạch tuyệt đối
-Phương pháp so sánh số tương đối động thái (lần, %): là kết quả của sự so sánh giữa hai mức độ với cùng một chỉ tiêu ở hai thời điểm khác nhau.
19
Số tuyệt đối từng bộ phận Số tuyệt đối của tổng thể
Số dân Diện tích
110 100
-Phương pháp so sánh số tương đối kết cấu (%): dùng để xác định tỉ trọng kết cấu nên một tổng thể. Tổng các tỷ trọng của các bộ phận trong một tổng thể bằng 100%.
Số tương đối kết cấu = x 100%
-Phương pháp so sánh số tương đối cường độ: là so sánh hai chỉ tiêu khác nhau nhưng có liên hệ đến nhau, đơn vị tính là đơn vị kép, nó phụ thuộc vào đơn vị của tử số và mẫu số trong công thức tính.
Ví dụ: mật độ dân số = (người/km2)
-Phương pháp phân tích so sánh số tương đối so sánh (lần, %): là xác định tỉ lệ giữa các bộ phận trong tổng thể với nhau, Võ Thị Thanh Lộc (2010).
Ví dụ: tỉ lệ sinh viên nữ so với nam = = 1,1 = 110%
Phương pháp phân phối tần số
Phân phối tần số là việc lập, tóm tắt dữ liệu và trình bày dữ liệu thành bảng hoặc biểu đồ. Bảng phân phối tần số là bảng thể hiện phân tổ hay cơ cấu của một chỉ tiêu nào đó theo phần trăm của tổng số mẫu hay mẫu số thực (là mẫu đã trừ đi số quan sát bị thiếu khi điều tra so với tổng số mẫu (Võ Thị Thanh Lộc, 2010).
Phương pháp phân tích Cross – tabulation
Phân tích Cross – tabulation còn được gọi là phân tích bảng chéo. Đây là một kỹ thuật thống kê mô tả hai hay ba biến cùng lúc và bảng kết quả phản ánh sự kết hợp hai hay nhiều biến có số lượng hạn chế trong phân loại hoặc trong giá trị phân biệt. Bảng phân tích Cross – Tabulation hai biến còn được gọi là bảng tiếp liên (Contigency table), mỗi ô trong bảng chứa đựng sự kết hợp phân loại của hai biến (Võ Thị Thanh Lộc, 2010).
Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) và kiểm định t
-Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA dùng để so sánh trung bình các tổng thể (từ 3 tổng thể trở lên). Kiểm định ANOVA dùng để kiểm định sự khác biệt về trị trung bình từ ba nhóm tổng thể trở lên. Để thực hiện kiểm định ANOVA, trước tiên phải tiến hành kiểm định Levene:
H0: Phương sai của các nhóm tổng thể là đồng nhất.
20
Nếu pLevene > mức ý nghĩa α thì chấp nhận giả thuyết H0: phương sai các nhóm không khác nhau một cách có ý nghĩa, có thể tiến hành kiểm định ANOVA.
Giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt về trị trung bình của các nhóm tổng thể. H1: Có sự khác biệt về trị trung bình của các nhóm tổng thể.
Nếu p> α thì chấp nhận H0 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
-Kiểm định t
Còn kiểm định t dùng để kiểm định sự khác biệt trị trung bình của hai nhóm tổng thể (Võ Thị Thanh Lộc, 2010).
Phương pháp phân tích hồi quy tương quan
Phương pháp phân tích tương quan là phương pháp toán học áp dụng vào việc nhằm biểu hiện và nghiên cứu mối liên hệ ràng buộc lẫn nhau giữa các chỉ tiêu của hiện tượng mà trong đó sự biến động của một chỉ tiêu này là do tác động của nhiều chỉ tiêu khác. Còn hồi quy là một phương pháp xác định độ biến thiên của tiêu thức kết quả theo sự biến thiên của tiêu thức nguyên nhân. Bởi vậy 2 phương pháp này có quan hệ chặt chẽ với nhau và có thể gọi tắt là phương pháp tương quan. Mục đích của phương pháp hồi qui tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích. Phương pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và phân tích kinh tế để phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên độc lập. Mục tiêu phân tích mô hình hồi qui tương quan: nhằm giải thích biến phụ thuộc (Y: biến được giải thích) bị ảnh hưởng bởi nhiều biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích). Phương trình hồi qui tương quan có dạng:
Y= β0 + β1X1 + β2X2 +....+ βnXn
Trong đó:
21
Xi (i=1, n): Các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ tiêu phân tích (các biến độc lập)
β0: Phản ánh mức độ ảnh hưởng của các nhân tố khác đến chỉ tiêu phân tích (ngoài các chỉ tiêu phân tích đã đưa ra)
βi (i=1,n): Các hệ số hồi quy này phản ảnh mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến chỉ tiêu phân tích. Nếu β > 0: ảnh hưởng thuận; β < 0: ảnh hưởng nghịch. β càng lớn thì sự ảnh hưởng đến chỉ tiêu phân tích càng mạnh.
Hệ số tương quan bội R: (Multiple Correlation Coefficient) nói lên tính chặt chẽ của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (Xi).
Hệ số xác định R2: (Multiple coefficient of determination) được định nghĩa như là tỷ lệ (hay phần trăm) biến động của biến phụ thuộc (Y) được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính của biến phụ thuộc (Y) và các biến độc lập (Xi) (Mai Văn Nam, 2008). Tuy nhiên, khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình R2
càng tăng. Trong trường hợp này thì giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) được dùng để phản ánh mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Các kiểm định phương trình hồi qui:
Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi qui
H0: βi = 0 Biến độc lập thứ i không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. H1: βi ≠ 0 Biến độc lập thứ i ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Cơ sở để kiểm định (kiểm định với độ tin cậy 95% tương ứng với mức ý nghĩa α = 1 – 0,95 = 0,5 = 5%)
Nếu p < α thì bác bỏ giả thiết H0
22
Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Đặt giả thuyết:
H0: 1 2 3 0 (mô hình hồi quy không có ý nghĩa)
H1: tồn tại ít nhất một tham số i 0 (mô hình hồi quy có ý nghĩa)
Cơ sở để kiểm định: kiểm định với độ tin cậy 95% tương ứng với mức ý nghĩa α = 1 – 0,95 = 0,5 = 5%.
Bác bỏ giả thuyết H0 khi: p < α Chấp nhận giả thuyết H0 khi: p ≥ α
Phương pháp phân tích ma trận SWOT
SWOT Điểm mạnh (S) Liệt kê những điểm mạnh Điểm yếu (W) Liệt kê những điểm yếu
Cơ hội (O)
Liệt kê những cơ hội
Các chiến lược SO Sử dụng điểm mạnh để tận dụng cơ hội
Các chiến lược WO Tận dụng cơ hội để vượt qua những điểm yếu Thách thức (T) Liệt kê những thách thức Các chiến lược ST Sử dụng những điểm mạnh để tránh các mối đe dọa hoặc vượt qua những thách thức.
Các chiến lược WT Lập kế hoạch để tối thiểu hóa điểm yếu và tránh những thách thức bên ngoài.
Để có thể đưa ra các giải pháp để phát triển hoạt động du lịch ở Hà Tiên cũng như đáp ứng nhu cầu của du khách thì trước tiên phải hiểu rõ các điểm mạnh, điểm yếu của du lịch Hà Tiên. Không chỉ vậy mà cũng phải biết được những cơ hội cũng như thách thức mà du lịch Hà Tiên đang gặp phải. Từ việc phân tích, đánh giá các yếu tố trên để có thể từng bước đưa ra giải pháp phù hợp và hiệu quả nhất. Đó là phương pháp phân tích ma trận SWOT.
23
