N of cases = 173.0 of Items = 25 Cronbach's Alpha = 0,
3.2.3.2. Phân tích hồi quy theo bước (Step – Wise linear regression): ảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của điểm đến du lịch Hồ Thác
hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của điểm đến du lịch Hồ Thác Bà
Việc xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh của điểm đến Hồ Thác Bà là một trong những vấn đề quan trọng, nhất là về mặt thực tiễn. Bởi vì thông qua quá trình này, kết quả sẽ giúp cho các nhà hoạch định chính sách đưa ra những giải pháp phát triển du lịch có tính thực tế hơn.
Để đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh trong phát triển du lịch của Hồ Thác Bà, nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng:
Y = a0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 (1) Trong đó:
a0 là hệ số chặn
X1: Là biến giả về quốc tịch X2: Là biến giả về giới tính
X3: Là biến độc lập về Thể chế và cơ sở hạ tầng
X4: Là biến độc lập về Sự năng động của chính quyền địa phương X5: Là biến độc lập về Nguồn lực tài nguyên du lịch
X6: Là biến độc lập về Chất lượng dịch vụ du lich X7: Là biến độc lập về Giá cả
Để đánh giá một cách riêng rẽ mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của điểm đến du lịch Hồ Thác Bà, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình phân tích hồi quy tương quan theo bước (Step – wise linear regression). Theo mô hình này các biến được đưa vào lần lượt theo từng bước, căn cứ vào mức độ thay đổi của R2 để từ đó có thể phát hiện ra biến số nào có ảnh
hưởng mạnh nhất đến năng lực cạnh tranh của du lịch Hồ Thác Bà.
Bước 1: Đây là bước khởi đầu của mô hình, trong bước này các biến số về thuộc tính được gọi là biến kiểm soát (control variables) bao gồm:
Biến số quốc tịch X1 là biến số được gọi là biến giả (dummy variable), trong đó nếu du khách được phỏng vấn là khách nội địa hoặc chuyên gia sẽ nhận giá trị là 1, còn nếu du khách được phỏng vấn là khách quốc tế sẽ nhận gia trị là 0. Bằng cách này, mô hình hồi quy tuyến tính sẽ lượng hóa được sự khác biệt về mức độ thỏa mãn giữa du khách quốc tế, du khách nội địa và chuyên gia.
Các biến số về quốc tịch không có ảnh hưởng rõ rệt bởi vì hệ số β là -0.15 đạt mức ý nghĩa thống kê sig cho phép. Tuy nhiên, tại bước 1 thì hệ số R2 như được thể hiện trong bảng 3.5 chỉ đạt mức 0,02 rất nhỏ, tức là các biến số thuộc tính tại bước 1 chỉ giải thích 2% sai số Variance của mô hình hồi quy tuyến tính (1). Đây là một chỉ tiêu về R2 khá thấp, chứng tỏ rằng các biến số thuộc tính này là không ảnh hưởng lớn đến kết quả đánh giá năng lực cạnh tranh của Hồ Thác Bà.
Bước 2: Trong cơ sở dữ liệu SPSS, biến số X2 là biến số được gọi là biến giả (dummy variable), trong đó nếu du khách được phỏng vấn là Nam sẽ nhận giá trị là 1, còn nếu du khách được phỏng vấn là Nữ sẽ nhận giá trị là 0. Bằng cách này mô hình hồi quy sẽ lượng hóa được sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng giữa du khách là nam hay nữ.
Kết quả tại bảng 3.5 cho thấy với biến số X2 chỉ số thay đổi Sig. F = 0.49 không đạt mức ý nghĩa thống kê. Như vậy mặc dù có sự khác biệt nhận thức đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh giữa du khách nam và nữ nhưng vì hệ số R2 = 0,02 là rất thấp nên mức độ ảnh hưởng là không đáng kể.
Bước 3: Được thực hiện ngay sau bước 1 và bước 2 kết thúc. Để biết được biến số là kết quả phân tích nhân tố X3: là biến độc lập và phản ảnh Thể chế và cơ sở hạ tầng, biến số này được đưa vào mô hình theo phương pháp Step-wise. Sau đó toàn bộ các hệ số hồi quy tương quan trong mô hình sẽ được xem xét lại. Đồng thời hệ số R2 cũng được xem xét về mức độ thay đổi cũng như mức ý nghĩa thống kê của
từng biến số của mô hình có được trong bước 2.
Bảng 3.5: Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của điểm du lịch Hồ Thác Bà
Biến số
Hệ số tương quan hồi quy Step-wise linear regression qua các bước
Các bước 1 2 3 4 5 6 7 Hệ số chặn a0 X1: Quốc Tịch -0,15 -0,15 -0,26 -0,26 -0,28 -0,21 -0,20 X2: Giới tính 0,04 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 X3: Thể chế và cơ sở hạ tầng 0,33 0,31 0,30 0,23 0,20 X4: Sự năng động của chính quyền 0,09 0,08 0,04 0,02
X5: Nguồn lực tài nguyên du lịch 0,27 0,25 0,20
X6: Chất lượng dịch vụ du lịch 0,11 0,95
X7: Giá cả 0,06
Thay đổi R2 qua các bước 0,02 0,02 0,12 0,12 0,16 0,17 0,17
Sig 0,02 0,49 0,00 0,57 0,04 0,05 0,31
( Nguồn: Số liệu điều tra và phân tích trến SPSS)
Bảng 3.6: Kết quả R-Squared của mô hình hồi quy tương quan theo bước
Bước R2
Thay đổi chỉ số statistics
1 0,02 0,02 5,51 0,022 0,02 0,00 0,49 0,49 2 0,02 0,00 0,49 0,49 3 0,12 0,10 2688,00 0,00 4 0,12 0,00 0,33 0,57 5 0,16 0,01 3,60 0,06 6 0,14 0,01 3,99 0,05 7 0,13 0,00 1,05 0,31 Durbin-Watson 1,75
( Nguồn: Số liệu điều tra và phân tích trên SPSS)
Ghi chú: * Sig với mức α<0,05; ** Sig với mức α<0,01;*** Sig với mức α<0,001
Kết quả của bước 3 được trình bày tại bảng cho thấy biến số X3, khi được đưa vào mô hình đã tạo ra sự thay đổi lớn về hệ số tương quan tổng thể R2, từ mức 0,02 lên tới mức 0,12 điều đó có nghĩa khi biến số X3 được đưa vào thì mô hình đạt độ chính xác cao hơn rất nhiều lần, tại bước 3 đã giải thích được 12% sai số hồi quy tương quan. Khi biến X3 được đưa vào mô hình thì biến số này có hệ số hồi quy β là 0,33 và đạt mức ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng, là biến số thể chế và cơ sở hạ tầng là quan trọng và ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh của điểm du lịch Hồ Thác Bà.
Bước 4: Được thực hiện tiếp tục ngay sau bước thứ 3, đưa biến số X4 (Sự năng động của chính quyền) vào mô hình với mục đích tương tự như ở bước 3. Khi biến số X4 được đưa vào mô hình ta có thể thấy hệ số tương quan β đã giảm đi. Tuy nhiên với các điều kiện khác vẫn giữ nguyên, thì hệ số β của biến X4 cho thấy, nếu sự năng động của chính quyền được cải thiện 1% thì năng lực cạnh tranh của điểm
du lịch Hồ Thác Bà sẽ tăng lên 9% trong thang điểm Likert đã được sử dụng để điều tra. Tuy nhiên kết quả của R2 của mô hình hồi quy tương quan cho thấy, ảnh hưởng của biến số này là không tăng lên, bởi vì khi biến số X4 được đưa vào mô hình, thì R2 chỉ ở mức 0,12 và giá trị Sig.F bằng 0,57 không đạt mức ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy rằng biến số liên quan đến sự năng động của chính quyền là không ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh của điểm du lịch Hồ Thác Bà. Điều này có nghĩa các yếu tố: Chính quyền có nhiều sáng kiến để phát triển du lịch; Chính quyền địa phương hoạt động hiệu quả trong việc phát triển du lịch; Tính chuyên nghiệp của công chức; Thể chế và các điều kiện pháp lý; Chính quyền địa phương có tầm nhìn và chiến lược phát triển du lịch dài hạn; Việc tổ chức nhiều sự kiện và lễ hội; Có nhiều cơ sở y tế, khám chữa bệnh; không ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh của du lịch Hồ Thác Bà.
Bước 5: Được thực hiện với phương pháp tương tự, biến số X5 được đưa vào ngay số biến số X4. Khi đưa biến số độc lập X5 (Nguồn lực tài nguyên du lịch) vào mô hình, kết quả tại bảng 3.5 cho thấy, biến số này có hệ số tương quan hồi quy β là 0,27, đồng thời chỉ số R2 của toàn bộ mô hình đạt 0,16, điều này cho thấy biến số này là quan trọng trong mô hình vì đã giải thích được 17% sai số Variance, hệ số Sig.F bằng 0,04 đạt mức ý nghĩa thống kê, điều đó phản ánh biến số X4 bao gồm các yếu tố liên quan đến nguồn lực tài nguyên du lịch (tài nguyên tự nhiên, văn hóa, …) có ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh của điểm du lịch Hồ Thác Bà.
Bước 6: Được thực hiện tương tự, biến số X6 được đưa vào mô hình sau khi đưa xong biến số X5. Sau khi đưa biến số X6 vào mô hình, kết quả thể hiện trong bảng 3.5 cho thấy biến số này có hệ số hồi quy tương quan β là 0,11 đạt mức ý nghĩa thống kê. Đồng thời hệ số R2 của toàn mô hình đạt 0,17, điều này chứng tỏ biến số này là quan trọng trong mô hình, biến số X6 đã giúp mô hình giải thích thêm 17% sai số Variance. Điều này là hoàn toàn phù hợp với thực tế khi mà chất lượng dịch vụ du lịch tốt sẽ là một lợi thế cạnh tranh cho bất kỳ một điểm đến hay một doanh nghiệp nào, vì vậy, biến số X6 có ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh của điểm du lịch Hồ Thác Bà.
Bước 7: Được thực hiện với phương pháp tương tự, và biến số X7 về Giá cả được đưa vào mô hình ngay sau bước 6. Kết quả 3.5 cho thấy, khi biến số X7 được
đưa và mô hình thì biến số này có hệ số tương quan β bằng 0,17 và giá trị Sig.F bằng 0,31 là không đạt mức ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy biến số về Giá cả không ảnh hưởng lớn đến năng lực cạnh tranh của điểm du lịch Hồ Thác Bà.
Kết luận chung: Kết quả của mô hình hồi quy theo bước (step-wise regression) trình bày ở trên cho thấy trong 5 biến số thu được trong phân tích nhân tố ảnh hưởng năng lực cạnh tranh của Hồ Thác Bà thì có 3 biến số: Thể chế và cơ sở hạ tầng, Nguồn lực về tài nguyên du lịch và Chất lượng dịch vụ du lịch là 3 biến số có ảnh hưởng lớn nhất và quyết định đến năng lực cạnh tranh của điểm du lịch Hồ Thác Bà.