Các biến sử dụng trong mô hình đƣợc mô tả chi tiết trong bảng sau: Hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM Nguồn nhân lực (LABOUR) Nguồn tài nguyên du lịch (HRTG) Cơ sở hạ tầng du lịch (ROOM) Quy định Nhà nƣớc về hoạt động nhập cảnh (VISA) Giá cả (RATE) Thu nhập đầu ngƣời (GDPPC)
Bảng 2.5: Mô tả các biến
Loại biến Ký hiệu Tên nhân tố Chỉ tiêu đại diện Quan hệ với
biến phụ thuộc đƣợc kỳ vọng Biến phụ thuộc VISIT Lƣợt KDL quốc tế đến TP.HCM
Biếnđộc lập LABOUR Nguồn nhân lực
Số lao động trong ngành dịch vụ
+
Biến độc lập HRTG Nguồn tài nguyên du lịch
Số lƣợng di tích cấp quốc gia và cấp
quốc gia đặc biệt trên địa bàn
TP.HCM
+
Biến độc lập ROOM Cơ sở hạ tầng về du lịch Số lƣợng phòng trong các CSLTDL trên địa bàn TP.HCM +
Biến độc lập VISA Quy định và chính sách của Nhà nƣớc về hoạt động nhập cảnh vào Việt Nam Số lƣợng quốc gia mà công dân đƣợc miễn thị thực khi vào Việt Nam du
lịch
+
Biến độc lập RATE Giá cả Tỷ giá hối đối giữa đồng Việt Nam và
đô la Mỹ
+/-
Biến độc lập GDPPC Thu nhập bình quân đầu ngƣời
Tổng sản phẩm trong nƣớc đầu
ngƣời
2.2.3. Thi t l p dế ậ ạng hàm nghiên cứu
Các nghiên cứu liên quan trƣớc đây về các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động thu hút KDL quốc tế, đến cầu du lịch quốc tế, lƣợng KDL quốc tế hay thu nhập t KDL qu c t cừ ố ế ủa một địa phƣơng đất nƣớc đƣợc nghiên cứu đƣợ/ c giới thiệu trong khóa luận này đều sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng:
∑
Trong đó:
: Bi n ph thu c cế ụ ộ ủa quan sát i
: Biến độ ậc l p : H s t ệ ố ựdo : H s h i quy ệ ố ồ
: Sai số hồi quy
Dựa vào các nhân tố đã đƣợc lựa chọn, mô hình xem xét các nhân tố tác động đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM cụ thể nhƣ sau:
VISITt = f (LABOURt, HRTGt, ROOM , VISA , RATE , GDPPC ) t t t t (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó:
VISIT: số lƣợt KDL quốc tế đến TP.HCM vào năm t
LABOUR: tống số lao động trong ngành du lịch của TP.HCM trong năm t
HRTG: số lƣợng di tích cấp uốc gia và cấp uốc gia đặc biệt trên địa bàn TP.HCMq q
trong năm t
ROOM: số phòng trong các CSLTDL trên địa bàn TP.HCM trong năm t VISA: số quốc gia mà công dân đƣợc miễn thị thực trong năm t
RATE: tỷgiá hối đoái bình quân giữa đồng Việt Nam và đô la Mỹ trong năm t
GDPPC: tổng sản phẩm trong nƣớc bình quân đầu ngƣời của TP.HCM trong năm t Ngoài ra, theo nghiên cứu của Tsounta (2008), các mô hình hồi quy lô-ga-rít là loại mô hình đƣợc sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về du lịch. Nghiên cứu này cũng trích dẫn thống kê trong nghiên cứu của Witt và Witt (1995), theo đó 75% các mô hình đƣợc hai tác giả này tham khảo trƣớc đó sử dụng mô hình lô-ga-rít, trong đó 18% là mô hình dạng bán lô-ga-rít. Nguyên nhân của việc loại mô hình này đƣợc sử dụng phổ biến là do kết quả đƣợc thể hiện dƣới dạng tốc độ tăng trƣởng –
đây là điều mà các nhà nghiên cứu, kinh doanh và chính phủ quan tâm tới đối với các chỉ tiêu về kinh tế. Chính vì thế mà ngƣời viết cũng chọn xây dựng mô hình dƣới dạng lô-ga-rít với biến phụ thuộc VISIT và các biến độc lập LABOUR, HRTG, ROOM, RATE và GDPPC đƣợc thể hiện dƣớ ạng lôi d -ga-rít, biến VISA do
có nhận giá trị 0 trong một vài quan sát nên vẫn đƣợc thể hiện dƣới dạng giá trị
tuyệt đối. Mô hình nghiên cứu cụ thểdƣới dạng lô-ga-rít đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Trong đó:
β0 là hệ số tự do tự do của mô hình
β1, β2, β β3, 4, β5, β6: là các hệ số hồi quy của mô hình
utlà sai số
Phƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng tham số của mô hình là phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất (OLS). Phƣơng pháp đƣợc dùng để lựa chọn ra mô hình hồi quy cuối cùng là phƣơng pháp đi từ tổng quát đến cụ thể (The general to specific modelling technique), từng đƣợc sử dụng trong nghiên cứu của Small và
Sweetman (2009). Theo phƣơng pháp OLS, một trong những cách để kiểm định ý nghĩa thống kê của biến độc lập chính là xem xét giá trị p (p_value) của nó. Giá trị p đƣợc định nghĩa là mức ý nhĩa thấp nhất mà giả thiết H0(giả thiết biến độc lập đang xét không có ý nghĩa đối với biến phụ thuộc) có thể bị bác bỏ. Nhƣ vậy, giá trị p càng thấp thì khả năng chấp nhập giả thiết H0 càng khó có khả năng xảy ra và kết quả càng có ý nghĩa thống kê. Với mức ý nghĩa 5% , một biến độc lập có ý nghĩa thống kê khi giá trị p của nó nhỏ hơn 0,05.
Áp dụng phƣơng pháp từ tổng quát đến cụ thể để lựa chọn đƣợc mô hình hồi quy cuối cùng, mô hình nghiên cứu ban đầu đƣợc định lƣợng để ra đƣợc hàm hồi
quy ban đầu. Biến độc lập có giá trị p lớn nhất và lớn hơn 0,05 (với mức ý nghĩa là 5%) sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình. Mô hình mới sẽ tiếp tục đƣợc hồi quy và loại bỏ dần biến giải thích có giá trị p lớn nhất cho đến khi mọi biến độc lập đều có giá trị p nhỏ hơn 0,05. Đó là khi mọi biến độc lập trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê (với mức ý nghĩa 5%).
Giả thiết quan trọng của phƣơng pháp OLS chính là không có sự tƣơng quan giữa các sai số ngẫu nhiên do đó sau khi xác định đƣợc mô hình hồi quy với các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, ngƣời viết sẽ tiến hành các kiểm định để phát hiện các bệnh của mô hình. Trong đó có kiểm định Durbin-Watson cho tự tƣơng quan bậc một cũng nhƣ kiểm định Breusch Godfrey Lagrange cho tự tƣơng quan -
bậc cao hơn, cũng nhƣ các kiểm định khác cho các bệnh nhƣ đa cộng tuyến, phƣơng sai thay đổi. Khi mô hình bị phát hiện có bệnh, ngƣời viết sẽ tiến hành khắc phục các bệnh cho mô hình để rút ra đƣợc mô hình hồi quy tối ƣu cuối cùng.
2.2.4. Thu thập và xử lý dữliệu
Dữ liệu đƣợc sử dụng trong mô hình là dữ liệu năm trong giai đoạn 1990- 2011 (phụ lục 3). Các dữ liệunày đƣợc thu thập từ các nguồn:
- Số lƣợt KDL quốc tế đến TP.HCM trong giai đoạn năm 2004-2012 đƣợc lấy từ các báo cáo hoạt động năm của Sở Văn hóa, Thể thao và Du lịch Thành phố Hồ Chí Minh. Đối với giai đoạn 1990-2003, số liệu này là số lƣợng khách du lịch quốc tế đƣợc các cơ sở lƣu trú phục vụ đƣợc thống kê trong Niên giám thống kê Thành phố Hồ Chí Minh năm 2004, năm 1999, năm 1997, năm 1994 và năm
1991.
- Niên giám thống kê Thành phố Hồ Chí Minh các năm 2011, 2007, 2003, 1997, 1999, 1991 là nguồn cung cấp các dữ liệu về: số lƣợng lao động trong ngành du
lịch, số phòng khách sạn của TP.HCM. Tổng sản phẩm trong nƣớc bình quân đầu ngƣời của TP.HCM trong giai đoạn 1990-2011 cũng đƣợc tính toán từ số liệu về tổng sản phẩm trong nƣớc của TP.HCM và dân số TP.HCM lấy từ các niên giám thống kế trên.
- Số lƣợng di tích cấp Quốc gia và cấp Quốc gia đặc biệt ở TP.HCM đƣợc tổng hợp từ nguồn của Sở Văn hóa, Thể thao và Du lịch TP.HCM (phụ lục 1) - Sốquốc gia mà công dân đƣợc miễn thị thực du lịch khi vào Việt Nam đƣợc
tổng hợp từ trang web của Lãnh sự Việt Nam http://www.lanhsuvietnam.gov.vn (phụ lục 2) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Tỳ giá hối đoái bình quân hằng năm giữa đồng Việt Nam và đô la Mỹ đƣợc lấy từ nguồn số liệu của Ngân hàng Thế giới với chỉ tiêu tên gọi Tỷ giá hối đoái chính thức (Official exchange rate, local currencey per U.S dollar)
Tổng cộng mô hình hồi quy mẫu bao gồm 1 biến phụ thuộc và 6 biến độc lập với kích thƣớc mẫu gồm 22 quan sát. Các phép hồi quy đƣợc xử lý bằng phần mềm
Eviews 6.0.
TIỂU KẾT CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 trình bày tình hình của du lịch quốc tế tại TP.HCM trong giai đoạn
2005-2012 thông qua việc phân tích các chỉ tiêu: số lƣợt KDL quốc tế đến TP.HCM, cơ cấu nguồn khách theo thị trƣờng và theo phƣơng tiện di chuyển, thời gian lƣu trú và bình quân chi tiêu của KDL quốc tế tại TP.HCM trong giai đoạn
2005-2012. Ngoài ra, chƣơng 2 cũng xây dựng mô hình nghiên cứu các nhân tố tác động đến hoạt động thu hút KDL quốc tế của TP.HCM với biến phụ thuộc là số lƣợt
KDL quốc tế đến với thành phố và biến độc lập là số lượng di tích cấp quốc gia và cấp quốc gia đặc biệt trên địa bàn TP.HCM, số phòng trong các CSLTDL trên địa bàn thành phố, số nước mà công dân được miễn thị thực khi đến Việt Nam du lịch, số lượng lao động trong lĩnh vực dịch vụ của TP.HCM, tỷ giá hối đoái bình quân giữa đồng Việt Nam vàđô la Mỹ cùng tổng sản phẩm trong nước trên đầu người của TP.HCM. Đây là những chỉ tiêu tuyển chọn từ các nghiên cứu liên quan trƣớc đây. Mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc sử dụng với phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhấtvà đƣợc thể hiện dƣới dạng mô hình lô-ga-rít. Đây chính là những cơ sở cho việc chạy mô hình hồi quy và rút ra mô hình hồi quy cuối cùng ở chƣơng 3.
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC NHÂN TỐ
TÁC ĐỘ G ĐẾN N HOẠT ĐỘNG THU HÖT KHÁCH DU LỊCH QUỐC TẾ
CỦA THÀNH PHỒ H Ồ CHÍ MINH GIAI ĐOẠN 2005-2012
3.1.Kết qu ả nghiên cứu:
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 ghiên cứun .
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 199 đầu kỳ nghiên cứu0- .
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 s - ố Mô hình hồi quy gốc
Hình 0.1: Kết quả ƣớc lƣợng tham số lần 1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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-rítvới 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 -
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});