3.1.1. Thống kê mô tả các biến
Bảng 0.1: Mô tả thống kê các biến
Nguồn: Tính toán từ chương trình Eviews 6.0
VISIT – Lƣợt khách du lịch quốc tế đến TP.HCM trong giai đoạn 1990-2011 đạt mức trung bình 1.402.684 lƣợt ngƣời/năm, với mức cao nhất là 3.500.000 lƣợt
VISIT HRTG ROOM LABOUR VISA RATE GDPPC Trung bình 1401684 41,36364 18500,86 177659,9 5,090909 13916,83 21,50533 Trung vị 1180500 45,00000 13418,00 180035,5 2,000000 14446,46 15,35690 Giá trị lớn nhất 3500000 54,00000 43662,00 294737,0 15,00000 20509,75 68,17067 Giá trị nhỏ nhất 100589 16,00000 1220,000 47925,00 0,000000 6482,800 1,649564 Độ lệch chuẩn 1029679 13,17120 12274,97 74190,78 6,194537 3248,417 18,01400 Chỉ số Skewness 0,588105 -0,812603 0,701496 -0,147497 0,638154 -0,191171 1,183258 Chỉ số Kurtosis 2,073707 2,419354 2,530743 2,024395 1,604519 2,810263 3,520195 Jarque- Bera 2,054697 2,730238 2,006204 0,952257 3,278300 0,167004 5,381750 Xác suất 0,357955 0,255350 0,366740 0,621184 0,194145 0,919889 0,067822 Tổng 30837045 910,0000 407019,0 3908517, 112,0000 306170,3 473,1174 Phƣơng sai
của tổng 2,23E+13 3643,091 3,16E+09 1,16E+11 805,8182 2,22E+08 6814,585 Số quan
ngƣời vào năm 2011 và thấp nhất là 100.589 lƣợt ngƣời vào năm 1990, dễ thấy rằng lƣợt khách du lịch quốc tế đến TP.HCM trong giai đoạn nghiên cứu có xu hƣớng tăng.
HRTG – Số di tích của TP.HCM đƣợc công nhận di tích cấp Quốc gia và cấp Quốc
gia đặc biệt cũng là một chỉ tiêu có xu hƣớng tăng trong giai đoạn nghiên cứu với giá trị thấp nhất là 16 thuộc về ba năm đầu của giai đoạn nghiên cứu và giá trị cao nhất là 54 thuộc về năm ba năm cuối của kỳ nghiên cứu.
ROOM – Số phòng trong các CSLT là biến thể hiện cơ sở hạ tầng cho du lịch của
TP.HCM, đây cũng là biến thể hiện xu hƣớng tăng trong kỳ nghiên cứu. Giá trị lớn nhất (43662 phòng) thuộc về năm 2011 và giá trị nhỏ nhất (1220 phòng) thuộc về năm 1990- đầu kỳ nghiên cứu.
LABOUR – lƣợng lao động trong ngành du lịch của TP.HCM là một biến có sự tăng lên và giảm xuống trong giai đoạn 1990-2011 với giá trị lớn nhất (294737) là vào năm 2010 và giá trị nhỏ nhất (47925) vào năm 1990.
VISA – số lƣợng quốc gia mà công dân đƣợc miễn thị thực du lịch khi đến Việt Nam bắt đầu xuất hiện giá trị từ năm 2000 và đến năm 2010 đã đạt giá trị lớn nhất trong giai đoạn với 15 quốc gia.
RATE – tỷ giá hối đoái của Việt Nam đồng so với đồng đô la Mỹ cũng là một chỉ
tiêu thể hiện xu hƣớng tăng với giá trị nhỏ nhất ở mức 6.482,8 vào năm 1990 và giá trị lớn nhất đạt 20.509,75 vào năm 2011.
GDPPC- chỉ tiêu GDP bình quân đầu ngƣời của TP.HCM thể hiện mức sống của ngƣời dân TP.HCM tăng lên trong giai đoạn 1990-2011với giá trị nhỏ nhất 1,649564 vào năm 1990 và giá trị lớn nhất đạt 68,17067 vào năm 2011.
Nhƣ vậy, nhìn chung mọi chỉ tiêu đều có xu hƣớng tăng trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 1990 đến năm 2011, điều này cho thấy sự đi lên của ngành du lịch TP.HCM.
3.1.2. Ƣớc lƣợng tham số - Mô hình hồi quy gốc
Hình 0.1: Kết quả ƣớc lƣợng tham số lần 1
Dependent Variable: LOG(VISIT) Method: Least Squares
Date: 04/01/13 Time: 21:11 Sample: 1990 2011
Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3.559725 8.919512 -0.399094 0.6954 LOG(HRTG) 0.893939 0.202553 4.413350 0.0005 LOG(ROOM) 0.597712 0.149943 3.986259 0.0012 LOG(LABOUR) 0.212567 0.193279 1.099794 0.2888 VISA 0.044818 0.017314 2.588549 0.0206 LOG(RATE) 0.715975 0.871685 0.821369 0.4243 LOG(GDPPC) -0.441174 0.405782 -1.087221 0.2941
R-squared 0.985128 Mean dependent var 13.80356 Adjusted R-squared 0.979179 S.D. dependent var 0.971751 S.E. of regression 0.140218 Akaike info criterion -0.837867 Sum squared resid 0.294916 Schwarz criterion -0.490717 Log likelihood 16.21654 Hannan-Quinn criter. -0.756089 F-statistic 165.6014 Durbin-Watson stat 1.525308 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eviews 6.0
Ngƣời viết tiến hành dùng chƣơng trình Eviews để ƣớc lƣợng tham số cho mô hình dƣới dạng lô-ga-rít với mô hình hồi quy ban đầu gồm tất cả các biến có trong mô hình nghiên cứu đề nghị nhƣ đã trình bày ở chƣơng 2. Kết quả ƣớc lƣợng tham số lần 1 cho thấy biến RATE với giá trị p là 0,4243 - lớn nhất trong các biến còn lại và lớn hơn α = 0,05 nên bị loại khỏi mô hình (hình 3.1).
Hình 0.2: Kết quả ƣớc lƣợng tham số lần 2
Dependent Variable: LOG(VISIT) Method: Least Squares
Date: 04/01/13 Time: 21:12 Sample: 1990 2011
Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3.634712 1.666866 2.180566 0.0445 LOG(HRTG) 0.877338 0.199483 4.398064 0.0004 LOG(ROOM) 0.619942 0.145973 4.246969 0.0006 LOG(LABOUR) 0.105563 0.141317 0.746992 0.4659 VISA 0.034088 0.011247 3.030823 0.0080 LOG(GDPPC) -0.146076 0.186697 -0.782423 0.4454
R-squared 0.984459 Mean dependent var 13.80356 Adjusted R-squared 0.979603 S.D. dependent var 0.971751 S.E. of regression 0.138785 Akaike info criterion -0.884782 Sum squared resid 0.308180 Schwarz criterion -0.587225 Log likelihood 15.73260 Hannan-Quinn criter. -0.814686 F-statistic 202.7088 Durbin-Watson stat 1.369756 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eviews 6.0
Mô hình hồi quy đƣợc ƣớc lƣợng lần thứ hai với 5 biến độc lập cho thấy biến LABOUR là biến không có ý nghĩa nhất trong mô hình với giá trị p đạt 0,4659 và bị loại bỏ khỏi mô hình (hình 3.2)
Hình 0.3: Kết quả ƣớc lƣợng tham số lần 3
Dependent Variable: LOG(VISIT) Method: Least Squares
Date: 04/01/13 Time: 21:14 Sample: 1990 2011
Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4.647475 0.956991 4.856340 0.0001 LOG(HRTG) 0.921395 0.188071 4.899190 0.0001 LOG(ROOM) 0.616983 0.144010 4.284314 0.0005 VISA 0.032480 0.010895 2.981243 0.0084 LOG(GDPPC) -0.099181 0.173525 -0.571567 0.5751
R-squared 0.983917 Mean dependent var 13.80356 Adjusted R-squared 0.980133 S.D. dependent var 0.971751 S.E. of regression 0.136969 Akaike info criterion -0.941410 Sum squared resid 0.318928 Schwarz criterion -0.693446 Log likelihood 15.35551 Hannan-Quinn criter. -0.882997 F-statistic 260.0067 Durbin-Watson stat 1.370547 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eviews 6.0
Việc ƣớc lƣợng tham số lần thứ 3 cho thấy biến GDPPC vói giá trị p = 0,5751 cao nhất trong số các biến và là biến duy nhất có giá trị p lớn hơn 0,05 nên bị loại khỏi mô hình.
Hình 0.4: Kết quả ƣớc lƣợng tham số lần 4
Dependent Variable: LOG(VISIT) Method: Least Squares
Date: 04/01/13 Time: 21:15 Sample: 1990 2011
Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5.115158 0.486919 10.50514 0.0000 LOG(HRTG) 0.884805 0.173501 5.099707 0.0001 LOG(ROOM) 0.556222 0.095315 5.835620 0.0000 VISA 0.028011 0.007445 3.762621 0.0014
R-squared 0.983608 Mean dependent var 13.80356 Adjusted R-squared 0.980876 S.D. dependent var 0.971751 S.E. of regression 0.134383 Akaike info criterion -1.013285 Sum squared resid 0.325057 Schwarz criterion -0.814913 Log likelihood 15.14613 Hannan-Quinn criter. -0.966554 F-statistic 360.0342 Durbin-Watson stat 1.366607 Prob(F-statistic) 0.000000
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eviews 6.0
Lần ƣớc lƣợng tham số thứ 4 đƣợc thực hiện để rút ra mô hình hồi quy với các biến độc lập đều có ý nghĩa tới mô hình do ba biến HRTG, ROOM và VISA đều cho thấy có giá trị p nhỏ hơn 0,05 trong hầu hết các mô hình trƣớc đó và đặc biệt là mô hình hồi quy ở lần ƣớc lƣợng gần nhất.
Nhƣ vậy, lần ƣớc lƣợng tham số thứ 4 đã cho ra kết quả với ba biến độc lập là HRTG, ROOM và VISA đều có giá trị p nhỏ hơn 0,05, tức cả ba biến đều có ý nghĩa đối vối mô hình.
Mô hình hồi quy xác định các nhân tố tác động đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM khi chƣa qua kiểm định các bệnh là một mô hình với ba biến độc lập là HRTG, ROOM và VISA có tác động đến biến phụ thuộc là VISIT với
mức ý nghĩa là 0,05. Mô hình có hệ số R bình phƣơng là 0,983608 và R bình phƣơng hiệu chỉnh là 0,980876, nhƣ vậy 3 biến độc lập này giải thích đƣợc hơn 98% biến phụ thuộc. Hệ số Durbin-Watson = 1,366607 cho thấy không có kết luận ban đầu về hiện tƣợng tự tƣơng quan.
Phƣơng trình hồi quy gốc đƣợc trình bày nhƣ sau:
3.1.3. Kiểm định mô hình
3.1.3.1.Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình ta đặt giả thiết H0: R bình phƣơng bằng không, tức mô hình không có ý nghĩa với độ tin cậy 1 – α = 95%. Ta cần kiểm định giả thiết trên để đƣa ra kết luận về độ phù hợp của mô hình.
Sử dụng phƣơng pháp kiểm định F, theo đó, chỉ số F (F-statistic) của mô hình đƣợc so sánh với giá trị F trong bảng phân phối F. Nếu F lớn hơn giá trị F đƣợc tra, ta bác bỏ giả thiết H0 và kết luận mô hình có ý nghĩa, ngƣợc lại ta chấp nhận giả thiết mô hình không phù hợp và tiến hành xây dựng mô hình mới.
Tra bảng phân phối F với bậc tự do ở tử số là 1 và bậc tƣ do ở mẫu số là 20 (do mô hình đƣợc xây dựng trên 22 quan sát) với mức ý nghĩa α = 5% (phụ lục 4 ) ta đƣợc giá trị F(1,20) = 4,35. Nhƣ vậy F-statistic của mô hình (với giá trị 360,0342) lớn hơn F(1,20), vì thế ta bác bỏ giả thiết H0 và kết luận mô hình phù hợp với độ tin cậy 95%.
3.1.3.2.Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến
Để xét xem liệu mô hình có bị hiện tƣợng tự tƣơng quan, ta tiến hành xây dựng ma trận hệ số tƣơng quan cho các biến ROOM, HRTG và VISA bằng phần mềm Eviews 6.0. Ta có đƣợc kết quả nhƣ sau:
Hình 0.5: Ma trận hệ số tƣơng quan
HRTG ROOM VISA
HRTG 1.000000 0.833072 0.753641
ROOM 0.833072 1.000000 0.933736
VISA 0.753641 0.933736 1.000000
Từ ma trận hệ số tƣơng quan ta thấy cả ba biến đều có hiện tƣợng tƣơng quan nhẹ với nhau. Điều này có thể đƣợc giải thích bằng việc xét rằng số liệu đƣợc sử dụng là số liệu chuỗi thời gian với các quan sát là 22 năm liên tiếp nhau, các biến đều có xu hƣớng tăng theo chiều phát triển của du lịch TP.HCM. Chính vì thế, hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến với nhau là điều khó tránh khỏi.
Để khắc phục bệnh này của mô hình, phƣơng pháp phổ biến là bỏ bớt biến độc lập không cần thiết ra khỏi mô hình. Ngƣời viết tiến hành kiểm định lần lƣợt các biến HRTG, ROOM và VISA để xác định biến dƣ thừa của mô hình.
Kết quả kiểm định thừa biến ở phụ lục 5 cho thấy cả ba biến đều cần thiết cho mô hình vì đều có giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa là α = 5%. Việc loại một trong ba biến ra khỏi mô hình đều dẫn đến việc R bình phƣơng của mô hình bị giảm đi, tức độ phù hợp của mô hình mới đã giảm xuống. Nhƣ vậy, với việc ba biến HRTG, ROOM và VISA đều có ý nghĩa đối với biến phụ thuộc VISIT, ta chấp nhận hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
3.1.3.3.Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan
Hiện tƣợng tƣ tƣơng quan của mô hình có thể đƣợc kiểm định bằng hai phƣơng pháp. Bằng phƣơng pháp kinh nghiệm, ngƣời viết đã đề cập đến việc hệ số Durbin-Watson của mô hình với giá trị 1,366607 cho thấy tạm thời không có kết luận về hiện tƣợng tự tƣơng quan của mô hình.
Ngƣời viết sử dụng phƣơng pháp Breusch-Godfrey để đƣa ra kết luận chính xác về hiện tƣợng tự tƣơng quan của mô hình. Theo đó, dùng phần mềm Eviews 6.0, ngƣời viết tiến hành chạy kiểm định Breusch-Godfrey với bậc tự tƣơng quan là 1. Nếu kết quả của kiểm định cho ra giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, ta kết luận mô hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan hoặc ngƣợc lại. Kết quả nhận đƣợc khi tiến hành kiểm định Breusch-Godfrey nhƣ hình ở phụ lục 6.
Với việc giá trị p của kiểm định là 0,1874 lớn hơn 0,05 nên ta bác bỏ giả thiết mô hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
3.1.3.4.Kiểm định phƣơng sai thay đổi
Ta sử dụng kiểm định White để xem xét liệu mô hình có bị hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Ta có kết quả nhƣ hình ở phụ lục 7.
Với giá trị p= 0,6005 lớn hơn mức ý nghĩa 5% cần kiểm định, ta kết luận mô hình không bị hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Sau khi tiến hành thực hiện các kiểm định để phát hiện các bệnh thƣờng gặp ở mô hình hồi quy nhƣ đa cộng tuyến, tự tƣơng quan, phƣơng sai thay đổi, ta kết luận mô hình hồi quy với ba biến VISA, ROOM và HRTG có sự phù hợp với biến phụ thuộc, đồng thời không có các hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai thay đổi. Tuy nhiên, mô hình có đa cộng tuyến nhẹ ở ba biến độc lập.
3.1.4.Mô hình hồi quy cuối cùng
Ta có phƣơng trình hồi quy cuối cùng:
Mô hình hồi quy cuối cùng có R bình phƣơng = 0,983608 cho thấy ba biến độc lập của mô hình giải thích đƣợc 98,36% sự thay đổi của biến phụ thuộc. 1,64% còn lại do các yếu tố chƣa đƣa vào mô hình giải thích.
Dựa vào mô hình hồi quy, ta có thể diễn giải tác động của các nhân tố tƣơng ứng đối với hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM nhƣ sau:
Biến HRTG cho biết số lƣợng di tích cấp quốc gia và cấp quốc gia đặc biệt trên địa bàn TP.HCM. Đây chính là chỉ tiêu đƣợc lựa chọn để đại diện cho nguồn tài nguyên thiên nhiên và văn hóa của TP.HCM. Theo mô hình hồi quy, nguồn tài nguyên thiên nhiên và văn hóa của thành phố là nhân tố tác động đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM. Tác động này đƣợc định lƣợng nhƣ sau: khi số lƣợng di tích cấp quốc gia và cấp quốc gia đặc biệt trên địa bàn TP.HCM tăng 1% thì số lƣợng KDL quốc tế đến TP.HCM sẽ tăng 0,885%.
Biến ROOM cho biết số lƣợng phòng trong các CSLTDL trên địa bàn TP.HCM biểu hiện cho cơ sở hạ tầng dành cho du lịch của thành phố. Thông qua mô hình hồi quy, cơ sở hạ tầng dành cho du lịch của thành phố có tác động cùng chiều đến hiệ quả hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM. Theo đó, khi lƣợng phòng trong các cơ sở lƣu trú tăng lên 1% thì lƣợng KDL quốc tế đến TP.HCM sẽ tăng 0,556%.
Biến VISA biểu hiện cho số lƣợng quốc gia mà công dân đƣợc miễn thị thực khi vào Việt Nam với mục đích du lịch. Đây chính là biến đại diện cho quy định và chính sách của Nhà nƣớc trong hoạt động nhập cảnh vào Việt Nam. Kết quả hồi quy cho thấy khi số lƣợng quốc gia mà công dân đƣợc miễn thị thực du lịch khi vào Việt Nam tăng lên 1 đơn vị thì số lƣợng KDL quốc tế đến TP.HCM sẽ tăng 0,028%. Điều này cho thấy, khi chính sách của Nhà nƣớc về vấn đề nhập cảnh càng rộng mở thì lƣợng du khách quốc tế vào TP.HCM sẽ càng tăng.
3.2. Đánh giá các nhân tố tác động đến hoạt động thu hút khách du lịch quốc tế của thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2005-2012 quốc tế của thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2005-2012
Sau khi mô hình hồi quy đã đƣợc xây dựng, ta đã xác định đƣợc ba nhân tố có ý nghĩa đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM trong số sáu nhân tố đƣợc đƣa vào mô hình. Ba nhân tố không có ý nghĩa đối với hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM chính là nguồn nhân lực dành cho du lịch của TP.HCM, giá cả và thu nhập bình quân đầu ngƣời của TP.HCM. Ba yếu tố có tác động đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM chính là nguồn tài nguyên thiên nhiên và văn hóa của TP.HCM, cơ sở hạ tầng dành cho du lịch của TP.HCM và quy định và chính sách của Nhà nƣớc đối với hoạt động nhập cảnh vào Việt Nam. Các nhân tố này đều có tác động cùng chiều đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM. Sau đây là thực trạng các nhân tố có ý nghĩa đã nêu trong giai đoạn 2005-2012 để ta có cái nhìn rõ hơn đối với các nhân tố tác động đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM trong giai đoạn gần đây.
3.2.1 Nguồn tài nguyên du lịch của TP.HCM
Nguồn tài nguyên du lịch của TP.HCM đƣợc đại diện bởi biến HRTG, tức số lƣợng di tích cấp quốc gia và cấp quốc gia đặc biệt trên địa bàn thành phố. Theo điều 14, nghị định số 92/2002/NĐ-CP ngày 11 tháng 11 năm 2002, các di tích lịch