170
This paper is available online at http://stdb.hnue.edu.vn
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHAI THÁC DU LỊCH CHỢ NỔI CÁI BÈ VÀ CÁI RĂNG Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
Nguyễn Trọng Nhân
Khoa Khoa học Xã hội và Nhân văn, Trường Đại học Cần Thơ
Tóm tắt. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Mẫu nghiên cứu gồm 400 du khách đang đến du lịch ở chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Nếu phân theo thành phần khách, 300 đáp viên là khách nội địa và 100 đáp viên là khách quốc tế. Nếu phân theo địa bàn nghiên cứu, 194 đáp viên được phỏng vấn ở chợ nổi Cái Bè và 206 đáp viên được phỏng vấn ở chợ nổi Cái Răng. Các phương pháp thống kê mô tả (tần suất, giá trị trung bình, phân tích bảng chéo), đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Kết quả phân tích cho thấy, có 8 nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi ở điểm đến theo mức độ tác động giảm dần là “hướng dẫn viên du lịch”, “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”, “môi trường sông nước”, “giá cả dịch vụ”,
“hệ thống giao thông phục vụ du lịch”, “trật tự và an toàn trong du lịch”, “phương tiện vận chuyển tham quan”, “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách”.
Từ khóa: Chợ nổi, du lịch chợ nổi, Cái Bè, Cái Răng.
1. Mở đầu
Vùng Đồng bằng sông Cửu Long có 11 chợ nổi: Cái Bè (tỉnh Tiền Giang), Trà Ôn (tỉnh Vĩnh Long), Cái Răng, Phong Điền (thành phố Cần Thơ), Long Xuyên, Châu Đốc (tỉnh An Giang), Ba Ngàn (tỉnh Hậu Giang), Ngã Năm (tỉnh Sóc Trăng), Vĩnh Thuận (tỉnh Kiên Giang), Cà Mau, Cái Nước (tỉnh Cà Mau). Xét về quy mô, Cái Răng, Long Xuyên và Ngã Năm có quy mô lớn, các chợ nổi còn lại có quy mô nhỏ. Xét về vị trí, hai chợ nổi ở phía bắc sông Hậu là Cái Bè và Trà Ôn, các chợ nổi còn nằm trên sông Hậu hoặc ở phía nam của nó. Bên cạnh đó, hầu hết các chợ nổi phân bố theo trục đứng và gần giữa châu thổ.
Cũng là chợ truyền thống, nhưng chợ nổi có những yếu tố mang tính đặc trưng. Ngoài chức năng phân phối hàng nông sản, làm đa dạng văn hóa, tạo việc làm và mang lại thu nhập cho người dân, cổ vũ sự giao lưu văn hóa và trao đổi thông tin, quảng bá hình ảnh vùng, tạo niềm cảm hứng cho hoạt động sáng tạo nghệ thuật, chợ nổi còn là nguồn tài nguyên du lịch quý giá.
Để đáp ứng nhu cầu tham quan, tìm hiểu, nghiên cứu của du khách trong và ngoài nước, đồng thời, tạo sự đa dạng hóa sản phẩm du lịch của tỉnh, chợ nổi Cái Bè và Cái Răng được đưa vào khai thác du lịch từ thập niên 90 của thế kỉ XX. Những yếu tố có khả năng hấp dẫn du khách của hai chợ nổi là vị trí địa lí và khả năng tiếp cận, quy mô và khung cảnh, hàng hóa, các dịch vụ, phương thức mua bán, cây bẹo, hoạt động mua bán và đời sống của cư dân thương hồ. Bên cạnh những thành tựu đạt được, du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng vẫn còn nhiều điểm yếu cần phải được khắc phục.
Ngày nhận bài: 19/2/2018. Ngày sửa bài: 19/3/2018. Ngày nhận đăng: 20/3/2018.
Tác giả liên hệ: Nguyễn Trọng Nhân. Địa chỉ e-mail: trongnhan@ctu.edu.vn
171 Với vai trò là một dạng tài nguyên du lịch đặc trưng của tỉnh/thành phố cùng tính khả thi trong liên kết khai thác du lịch cao, chợ nổi được xác định là nơi đến quan trọng trong tỉnh Tiền Giang và thành phố Cần Thơ. Mặc dù vậy, thời gian qua có rất ít công trình nghiên cứu về du lịch ở hai chợ nổi này. Hai công trình nghiên cứu Du lịch chợ nổi vùng Đồng bằng sông Cửu Long:
Nghiên cứu trường hợp chợ nổi Cái Bè, Tiền Giang [1] và Chợ nổi Cái Bè tỉnh Tiền Giang với việc khai thác và phát triển du lịch [10] thể hiện thời gian ra đời của chợ nổi, một vài khía cạnh về vai trò và hạn chế của du lịch chợ nổi về mặt định tính.
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm khám phá những yếu tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng về mặt định lượng. Hai đóng góp quan trọng của nghiên cứu là bổ sung mô hình lý thuyết cho việc nghiên cứu du lịch chợ nổi và nhận diện những yếu tố tác động đến sự khai thác du lịch ở địa bàn nghiên cứu. Trên cơ sở kết quả đạt được, các bên liên quan có thể ra quyết định nhằm cải thiện những mặt yếu kém trong khai thác du lịch ở nơi đến Cái Bè và Cái Răng.
2. Nội dung nghiên cứu
2.1. Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện nghiên cứu này, phương pháp điều tra bằng bảng câu hỏi được sử dụng. Điều tra bằng bảng câu hỏi là phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách yêu cầu các đối tượng được điều tra trả lời cho một tập các câu hỏi theo một trình tự định trước [4; tr. 165]. Sử dụng bảng câu hỏi có thể giúp nhà nghiên cứu thu thập câu trả lời từ một mẫu lớn một cách hiệu quả cho phân tích định lượng [12; tr. 400]. Vì vậy, bảng câu hỏi là một trong những công cụ được sử dụng phổ biến nhất trong thu thập dữ liệu sơ cấp [7; tr. 156], [12; tr. 400].
Để xây dựng bảng câu hỏi, tác giả thực hiện theo trình tự các bước: (1) xác định các thông tin cần tìm và cách thức sử dụng chúng; (2) nghiên cứu dữ liệu thứ cấp và thu thập dữ liệu sơ cấp, (3) xây dựng cấu trúc và nội dung bảng câu hỏi, (4) lựa chọn thang đo, (5) viết nháp, (6) kiểm tra thử nghiệm, (7) chỉnh sửa và hoàn thiện.
Nội dung bảng câu hỏi được phát triển trên cơ sở câu hỏi nghiên cứu, dữ liệu sơ cấp và kinh nghiệm nghiên cứu của bản thân tác giả. Bên cạnh đó, tổng quan các nghiên cứu và sử dụng các câu hỏi đo lường liên quan cũng có ý nghĩa quan trọng vì đây là cách hiệu quả để phát triển phiếu điều tra [4; tr. 168-169].
Để đo lường các câu hỏi trong bảng hỏi phù hợp với loại hình nghiên cứu mô tả và khám phá, tác giả sử dụng thang đo định danh, thứ bậc và tỷ lệ. Đối với thang đo thứ bậc dạng Likert, tác giả sử dụng 7 mức đánh giá cho mỗi biến. Chẳng hạn, 1: hoàn toàn không hấp dẫn/hoàn toàn không hài lòng/hoàn toàn không đồng ý,… 2: không hấp dẫn/không hài lòng/không đồng ý,… 3: tương đối không hấp dẫn/tương đối không hài lòng/tương đối không đồng ý,… 4: bình thường/trung lập/chưa biết,… 5: tương đối hấp dẫn/tương đối hài lòng/tương đối đồng ý,… 6: hấp dẫn/hài lòng/đồng ý,… 7: rất hấp dẫn/rất hài lòng/rất đồng ý,…
Có rất nhiều công thức có thể được sử dụng để xác định kích cỡ mẫu cho nghiên cứu. Tuy nhiên, tác giả sử dụng công thức của Slovin (1984, trích trong [8; tr. 19]):
) 1 ( N2 n N
Trong đó, n: cỡ mẫu thực tế, N: số quan sát tổng thể, ℓ: sai số cho phép
Tiện lợi trong tính toán và độ tin cậy cao là hai ưu điểm nổi bật của công thức trên. Độ tin cậy cao của công thức được thể hiện ở số mẫu được chọn phù hợp với công thức xác định cỡ mẫu của Phạm Văn Quyết và Nguyễn Quý Thanh [11; tr. 202] cũng như ước lượng mẫu của Krejcie và Morgan (1970, trích trong [2; tr. 82]), Saunders và cộng sự [12; tr. 235].
172
Nghiên cứu sử dụng mức chắc chắn 95%, biên sai số 5%. Theo Nguyễn Văn Dung [3; tr.
333], các nhà nghiên cứu thường chỉ quan tâm đến độ tin cậy 95% hay 99%, tuy nhiên, mức tin cậy 95% hiện được sử dụng nhiều nhất. Saunders và cộng sự [12; tr. 235] cũng cho rằng, các nhà nghiên cứu thường tìm kiếm mức chắc chắn 95%. Luck và Rubin [9; tr. 261] cũng khẳng định, biên sai số 5%, mức tin cậy 95% được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu.
Năm 2016, tỉnh Tiền Giang đón 1.630.000 khách du lịch, trong đó, khách quốc tế là 580.000 (chiếm 35,6%), khách nội địa là 1.050.000 (chiếm 64,4%) (Phòng Nghiệp vụ Du lịch tỉnh Tiền Giang, 2017). Trong cùng năm, thành phố Cần Thơ đón 1.726.531 lượt khách, trong đó, khách quốc tế là 258.400 (chiếm 15,0%), khách nội địa là 1.468.131 (chiếm 85,0%) (Phòng Nghiệp vụ Du lịch thành phố Cần Thơ, 2017). Theo công thức của Slovin ta có:
0025 400 . 0 531 . 356 . 3 1
531 . 356 .
3
n x
Vậy số mẫu cần lấy cho việc nghiên cứu trường hợp ở chợ nổi Cái Bè và Cái Răng là 400 khách du lịch. Do số lượt khách du lịch đến tỉnh Tiền Giang chiếm 48,6% và số lượt khách đến thành phố Cần Thơ chiếm 51,4% tổng lượt khách đến hai đơn vị hành chính nên số mẫu cần lấy ở chợ nổi Cái Bè và Cái Răng lần lượt là 194 và 206. Dựa vào tỷ lệ khách du lịch đến Tiền Giang và Cần Thơ, số mẫu cần lấy đối với khách quốc tế ở Cái Bè và Cái Răng lần lượt là 69 và 31, trong khi đó, khách nội địa lần lượt là 125 và 175. Địa điểm phỏng vấn ở Cái Bè và Cái Răng tương ứng là bến tàu du lịch Cái Bè, cù lao Tân Phong, khu du lịch Vinh Sang; bến Ninh Kiều, Thiền viện Trúc lâm Phương Nam, khu du lịch Mỹ Khánh. Thời gian phỏng vấn từ tháng 4 năm 2016 đến tháng 3 năm 2017. Phương pháp chọn mẫu kiểu thuận tiện được sử dụng để lựa chọn đáp viên, tức bảng câu hỏi chỉ được gửi đến những du khách đồng ý trả lời.
Mẫu nghiên cứu là những khách du lịch có độ tuổi từ 18 trở lên. Với mức tuổi này, du khách có hiểu biết, kinh nghiệm về du lịch nên kết quả thu được từ bảng câu hỏi sẽ có giá trị hơn. Theo Sirakaya-Turk và cộng sự, hầu hết các nghiên cứu đều giới hạn phạm vi khách du lịch ở độ tuổi bằng hoặc lớn hơn 18 [17; tr. 96].
Dữ liệu từ bảng câu hỏi được mã hóa và nhập liệu trên phần mềm SPSS for Windows 18.0.
Các phương pháp phân tích dữ liệu từ phần mềm bao gồm:
- Phân tích thống kê mô tả (descriptive statistics analysis) dùng để tóm tắt các trị số đo lường của một biến dưới dạng tần suất (%) và số trung bình. Ngoài ra, chúng tôi còn sử dụng phương pháp phân tích bảng chéo (crosstabs…).
- Đánh giá độ tin cậy thang đo (scale reliability analysis) để đảm bảo thang đo và biến đo lường đủ độ tin cậy. Đối với độ tin cậy thang đo, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc cho rằng hệ số α của Cronbach từ 0,7 đến gần 0,8 thì thang đo lường sử dụng được, hệ số α của Cronbach từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt [15; tr. 24]. Đối với biến đo lường đảm bảo độ tin cậy khi có hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh ≥ 0,3 (Nunnally và Bernstein, 1994; trích trong [13; tr. 351]).
- Phân tích nhân tố khám phá (exploratary factors analysis) để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu [6; tr. 167]. Để phân tích nhân tố khám phá cần thỏa mãn các điều kiện: chỉ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) lớn hơn hoặc bằng 0,5 và nhỏ hơn hoặc bằng 1 [6; tr. 168]; kiểm định Bartlett có giá trị Sig. ≤ 0,05 [15; tr. 30]; tổng phương sai giải thích lớn hơn 50% [6; tr. 168]. Biến đo lường đạt tiêu chuẩn ở từng nhân tố khi có hệ số tải ≥ 0,3 đối với trường hợp mẫu nghiên cứu ≥ 350 (Hair và cộng sự, 2009; trích trong [6; tr. 173]).
- Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (multiple - item linear regression analysis) để biết những nhân tố nào tác động đến biến phụ thuộc (chiều hướng và mức độ). Để đánh giá mức độ
173 phù hợp của mô hình, phần lớn các nhà nghiên cứu đều sử dụng hệ số xác định điều chỉnh (R2adj), kiểm định F ở bảng ANOVA, hệ số khếch đại phương sai (VIF), kiểm định t ở bảng hệ số hồi quy (coefficients). Nếu kết quả kiểm tra, R2adj> 0,05 [12; tr. 508], mức ý nghĩa (Sig.) của kiểm định F và kiểm định t ≤ 0,05 [12; tr. 512], VIF < 10 [5; tr. 22] thì mô hình hồi quy thích hợp. Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng: Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + bnXn. Trong đó, Y:
điểm số của biến phụ thuộc, a: giao điểm, b: độ dốc, X: điểm số của biến độc lập [14; tr. 202].
2.2. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 2.2.1. Khái quát mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu trường hợp này được thực hiện trên cơ sở phỏng vấn 400 du khách nội địa và quốc tế vừa kết thúc chuyến du lịch ở chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Nếu xét theo địa bàn, 194 và 206 du khách vừa kết thúc chuyến đi ở chợ nổi Cái Bè và Cái Răng (lần lượt) được phỏng vấn.
Nếu xét theo thành phần khách, mẫu nghiên cứu gồm 300 du khách nội địa và 100 du khách quốc tế. Số mẫu, thành phần của mẫu được tính dựa trên công thức của Slovin (1984) và cơ cấu khách đến Tiền Giang, Cần Thơ năm 2016, tương ứng. Mẫu nghiên cứu phân theo địa bàn, thành phần khách cụ thể như sau:
Bảng 1. Mẫu nghiên cứu phân theo địa bàn và thành phần khách Khách du lịch
Tổng
Nội địa Quốc tế
Chợ nổi Cái Bè 125 69 194
Chợ nổi Cái Răng 175 31 206
Tổng 300 100 400
Nguồn: Tác giả, 2017 Mẫu nghiên cứu gồm 189 nam và 190 nữ chiếm tỷ lệ 47,2% và 47,5% lần lượt. 21 du khách còn lại, chiếm tỷ lệ 5,2% không cung cấp thông tin giới tính. Tỷ lệ nam và nữ của mẫu nghiên cứu gần như nhau đảm bảo tính đại diện quan điểm của từng giới.
Độ tuổi của đối tượng nghiên cứu thấp nhất là 18 và cao nhất là 67, tuổi trung bình là 28,38.
Với độ tuổi này, du khách không những có sự hiểu biết về vấn đề nghiên cứu mà còn cung cấp thông tin với trạng thái sức khỏe thể chất và tinh thần bình thường.
Trình độ học vấn/chuyên môn của mẫu nghiên cứu đa dạng. Nhóm đối tượng có trình độ chuyên môn trên trung học phổ thông là 225 người, chiếm tỷ lệ 56,2%. Số người có trình độ học vấn trung học phổ thông là 99 người, chiếm tỷ lệ 24,8%. Du khách có trình độ học vấn dưới trung học phổ thông là 7 người, chiếm tỷ lệ 1,7%. 69 đáp viên còn lại, chiếm tỷ lệ 17,2% không cung cấp thông tin về trình độ học vấn/chuyên môn. Cơ cấu trình độ học vấn/chuyên môn của mẫu nghiên cứu phản ánh mối quan hệ thuận giữa số năm đi học và nhu cầu du lịch. Theo Goeldner và Ritchie, những người có trình độ giáo dục cao đẳng thực hiện nhiều chuyến du lịch hơn những người có trình độ giáo dục phổ thông, những người có trình độ giáo dục phổ thông thực hiện nhiều chuyến du lịch hơn những người có trình độ giáo dục thấp hơn. Đối với những gia đình mà chủ hộ có bằng trung học phổ thông, tần suất đi du lịch là 65%; những gia đình mà chủ hộ có bằng cao đẳng, tần suất đi du lịch là 75% và tần suất đi du lịch 85% đối với những gia đình mà chủ hộ có bằng đại học [16; tr. 305].
Mẫu nghiên cứu phần lớn là những du khách đến từ khu vực đô thị với 249 người chiếm tỷ lệ 62,2%. Số du khách đến từ khu vực nông thôn là 103 người chiếm tỷ lệ 25,8%. 48 du khách còn lại chiếm tỷ lệ 12% không cung cấp thông tin về loại hình cư trú. Từ số liệu có thể nhận định rằng cư dân đô thị có nhu cầu du lịch cao hơn cư dân nông thôn. Goeldner và Ritchie cũng cho rằng, những người sống ở trung tâm đô thị có khuynh hướng đi du lịch nhiều hơn những người sống ở
174
vùng nông thôn [16; tr. 302]. Ngoài ra, chợ nổi có khả năng thu hút cư dân đô thị nhiều hơn cư dân nông thôn.
Du khách nội địa của mẫu nghiên cứu chủ yếu đến từ vùng Đồng bằng sông Cửu Long với 152 khách chiếm tỷ lệ 38%. 116 du khách chiếm tỷ lệ 29% đến từ Đông Nam Bộ. Số du khách đến từ Nam Trung Bộ, Tây Nguyên, Bắc Trung Bộ và Đồng bằng sông Hồng là 32, chiếm tỷ lệ 8%. Khách quốc tế của mẫu nghiên cứu (chiếm 25%) đến từ nhiều quốc gia khác nhau theo thứ tự giảm dần là Mỹ, Anh, Đức, Trung Quốc, Israel, Philippines, Nga, Hà Lan, Canada, Đan Mạch, Ý, Úc, Nhật Bản, Malaysia, Tây Ban Nha, Hàn Quốc, Thụy Điển, Đài Loan (Trung Quốc) và Thái Lan.
2.2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi
Mô hình giả định các nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng gồm 7 thang đo (tiêu chí) độc lập và 32 biến quan sát (hệ thống giao thông phục vụ du lịch (HTGT): sự rộng rãi của đường sá đến bến tàu du lịch (HTGT1), chất lượng mặt đường đến bến tàu du lịch (HTGT2), sự rộng rãi của bãi đỗ xe (HTGT3), sự sạch sẽ của bãi đỗ xe (HTGT4), sự rộng rãi của bến tàu du lịch (HTGT5), sự sạch sẽ của bến tàu du lịch (HTGT6); phương tiện vận chuyển tham quan (PTVC): mức độ rộng rãi (PTVC1), mức độ sạch sẽ (PTVC2), mức độ bắt mắt (PTVC3), mức độ đảm bảo du khách không bị ảnh hưởng xấu bởi mưa và nắng (PTVC4), sự trang bị thùng đựng rác (PTVC5); nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan (NVPV):
tính chuyên nghiệp trong điều khiển phương tiện (NVPV1), sự thân thiện với du khách (NVPV2), sự sẵn sàng giúp đỡ du khách (NVPV3), mức độ nhanh chóng trong thực hiện các dịch vụ (NVPV4), mức độ quan tâm đến sự an toàn của du khách (NVPV5); trật tự và an toàn trong du lịch (TTAT): tình trạng ăn xin ở bến tàu du lịch (TTAT1), tình trạng chèo kéo ở bến tàu du lịch (TTAT2), tình trạng thách giá phương tiện vận chuyển (TTAT3), sự trang bị áo phao (TTAT4) và dụng cụ y tế (TTAT5); giá cả dịch vụ (GCDV): sự hợp lí của giá thuê phương tiện vận chuyển (GCDV1), giá mua trái cây (GCDV2), giá thức ăn nhanh (GCDV3), giá thức uống (GCDV4);
hướng dẫn viên du lịch (HDVDL): nhắc nhở du khách bảo vệ môi trường sông nước (HDVDL1), sự hòa nhã và chu đáo trong phục vụ du khách (HDVDL2), sự hiểu biết về chợ nổi (HDVDL3), khả năng thực hiện bài thuyết minh về chợ nổi (HDVDL4); môi trường sông nước ở chợ nổi (MTSN): mức độ ô nhiễm nguồn nước (MTSN1), sự hiện hữu của rác thải vô cơ (MTSN2) và hữu cơ (MTSN3). Ngoài 7 thang đo độc lập, mô hình còn có 1 thang đo phụ thuộc gồm 3 biến quan sát:
những kỳ vọng của du khách về chuyến đi ở chợ nổi đã được đáp ứng (ĐGC1), du lịch ở chợ nổi sẽ phát triển mạnh trong tương lai (ĐGC2), các yếu tố ảnh hưởng đến việc khai thác du lịch ở chợ nổi tốt (ĐGC3).
Kết quả đánh giá độ tin cậy 7 tiêu chí độc lập có hệ số α của Cronbach từ 0,81 đến 0,92, hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh của 32 biến từ 0,41 đến 0,85, cho thấy thang đo lường tốt và các biến đảm bảo độ tin cậy. Phương pháp này cũng được sử dụng đối với thang đo phụ thuộc và được kết quả: hệ số α của Cronbach = 0,84, hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh của các biến từ 0,68 đến 0,74, cho phép khẳng định thang đo lường tốt và các biến đảm bảo độ tin cậy (Bảng 2).
Bảng 2: Độ tin cậy thang đo (n = 400)
TT Tiêu chí Biến đặc trưng α của
Cronbach
Hệ số tương quan biến-tổng hiệu
chỉnh 1 Hệ thống giao thông
phục vụ du lịch HTGT1, HTGT2, HTGT3, HTGT4, HTGT5, HTGT6
0,87 0,60 → 0,73
2 Phương tiện vận PTVC1, PTVC2, 0,83 0,41 → 0,77
175 chuyển tham quan PTVC3, PTVC4
3 Nhân viên phục vụ trên phương tiện vân chuyển tham quan
NVPV1, NVPV2, NVPV3, NVPV4, NVPV5
0,89 0,69 → 0,77
4 Trật tự và an toàn TTAT1, TTAT2, TTAT3, TTAT4
0,81 0,45 → 0,70 5 Giá cả dịch vụ GCDV1, GCDV2,
GCDV3, GCDV4
0,87 0,58 → 0,79 6 Hướng dẫn viên du
lịch HDVDL1, HDVDL2,
HDVDL3, HDVDL4
0,87 0,69 → 0,76 7 Môi trường sông nước MTSN1, MTSN2,
MTSN3
0,92 0,81 → 0,85
8 Đánh giá chung ĐGC1, ĐGC2, ĐGC3 0,84 0,68 → 0,74
Nguồn: Kết quả phỏng vấn trực tiếp du khách của tác giả, 2016-2017 Dữ liệu thỏa mãn 3 điều kiện của phân tích nhân tố khám phá: KMO = 0,89, giá trị p của kiểm định Bartlett = 0,000, tổng phương sai giải thích = 73%. Phương pháp phân tích thành phần chính (principal components) được sử dụng trong phân tích nhân tố vì nhằm mục tiêu giảm dữ liệu [6; tr. 169]. Việc xác định số lượng nhân tố rút trích có giá trị riêng (eigenvalue) lớn hơn 1 vì theo Lê Văn Huy và Trương Trần Trâm Anh, chỉ những nhân tố có giá trị riêng bằng hoặc lớn hơn 1 mới được xem là có ý nghĩa [6; tr. 170]. Đối với xoay nhân tố, chúng tôi sử dụng phép quay varimax hay còn gọi là phép quay vuông góc để tối thiểu số lượng các biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, làm cho công tác giải thích các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với một nhân tố dễ dàng hơn, hơn nữa, đây còn là phép quay được sử dụng rộng rãi nhất để chỉ ra sự chia cắt rõ nhất của các nhân tố [6; tr. 172]. Biến quan sát trong từng nhân tố được giữ lại khi có hệ số tải nhân tố
≥ 0,3 vì cỡ mẫu là 400 (Hair và cộng sự, 2009; trích trong [6; tr. 173]).
Dựa vào bảng ma trận nhân tố xoay (rotated component matrix) cho phép chúng tôi kết luận, có 8 nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Về nguyên tắc, những biến có hệ số tải lớn nhất theo hàng và lớn hơn hoặc bằng 0,3 theo cột sẽ thuộc nhân tố đó.
Tuy nhiên, kết quả phân tích dữ liệu cho thấy, các biến trong từng nhân tố đều có hệ số tải từ 0,55 đến 0,88.
Nhân tố 1 (F1) có thể được đặt tên là “hệ thống giao thông phục vụ du lịch”. Nhân tố này gồm các biến: sự rộng rãi của đường sá đến bến tàu du lịch, chất lượng mặt đường đến bến tàu du lịch, sự rộng rãi và sạch sẽ của bãi đỗ xe, sự rộng rãi và sạch sẽ của bến tàu du lịch.
Nhân tố 2 (F2) có thể được đặt tên là “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”. Nhân tố này gồm các biến: tính chuyên nghiệp của nhân viên trong điều khiển phương tiện tham quan, sự thân thiện của nhân viên trên phương tiện vận chuyển tham quan đối với du khách, sự sẵn sàng giúp đỡ du khách của nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan, sự nhanh chóng của nhân viên trên phương tiện vận chuyển tham quan trong việc thực hiện các dịch vụ, mức độ quan tâm của nhân viên trên phương tiện vận chuyển tham quan đến sự an toàn của du khách.
Nhân tố 3 (F3) có thể được đặt tên là “phương tiện vận chuyển tham quan”. Nhân tố này gồm các biến: sự rộng rãi, sự sạch sẽ, sự bắt mắt, mức độ đảm bảo du khách không bị ảnh hưởng xấu bởi mưa và nắng của phương tiện vận chuyển tham quan. Nhân tố 4 (F4) có thể được đặt tên là
“giá cả dịch vụ du lịch”. Nhân tố này gồm các biến: sự hợp lý của giá thuê phương tiện vận chuyển, giá mua trái cây, giá thức ăn nhanh, giá thức uống ở chợ nổi.
176
Nhân tố 5 (F5) có thể được đặt tên là “hướng dẫn viên du lịch”. Nhân tố này gồm các biến:
sự nhắc nhở của hướng dẫn viên đối với du khách trong việc bảo vệ môi trường sông nước, sự hòa nhã và chu đáo của hướng dẫn viên trong phục vụ du khách, sự hiểu biết của hướng dẫn viên về chợ nổi, năng lực thực hiện bài thuyết minh của hướng dẫn viên về chợ nổi.
Nhân tố 6 (F6) có thể được đặt tên là “môi trường sông nước”. Nhân tố này gồm các biến:
mức độ ô nhiễm của nguồn nước, sự hiện hữu của rác thải vô cơ và hữu cơ trên sông.
Nhân tố 7 (F7) có thể được đặt tên là “trật tự và an toàn trong du lịch”. Nhân tố này gồm các biến: tình trạng ăn xin, chèo kéo ở bến tàu du lịch, tình trạng thách giá phương tiện vận chuyển tham quan, sự trang bị áo phao trên phương tiện vận chuyển.
Nhân tố 8 (F8) có thể được đặt tên là “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách”. Nhân tố này gồm các biến: sự trang bị thùng đựng rác và dụng cụ y tế trên phương tiện vận chuyển tham quan.
Như vậy, từ 7 nhân tố giả định ban đầu, qua sự cảm nhận của du khách, mô hình có sự thay đổi. Theo đó, 8 nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng gồm “hệ thống giao thông phục vụ du lịch”, “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”,
“phương tiện vận chuyển tham quan”, “giá cả dịch vụ du lịch”, “hướng dẫn viên du lịch”, “môi trường sông nước”, “trật tự và an toàn trong du lịch”, “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách”.
Như vậy, qua các phương pháp đánh giá độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá, chúng tôi phát hiện 8 thang đo đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng với 32 biến quan sát. Bên cạnh đó, mô hình còn có 1 thang đo phụ thuộc đại diện cho sự đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch ở những điểm đến được đo lường bằng 3 biến quan sát. Tổng hợp các thang đo và biến quan sát trên được kết quả như Bảng 3.
Bảng 3. Mô hình điều chỉnh qua kiểm định hệ số α của Cronbach và phân tích nhân tố khám phá (n = 400)
Stt Thang đo/tiêu chí Biến đặc trưng Giải thích thang đo
1 F1 HTGT1, HTGT2, HTGT3,
HTGT4, HTGT5, HTGT6
Hệ thống giao thông phục vụ du lịch
2 F2 NVPV1, NVPV2, NVPV3,
NVPV4, NVPV5
Nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan
3 F3 PTVC1, PTVC2, PTVC3,
PTVC4
Phương tiện vận chuyển tham quan
4 F4 GCDV1, GCDV2, GCDV3,
GCDV4
Giá cả dịch vụ du lịch
5 F5 HDVDL1, HDVDL2, HDVDL3,
HDVDL4
Hướng dẫn viên du lịch
6 F6 MTSN1, MTSN2, MTSN3 Môi trường sông nước
7 F7 TTAT1, TTAT2, TTAT3,
TTAT4
Trật tự và an toàn trong du lịch
8 F8 PTVC5, TTAT5 Bảo vệ môi trường và sức
khỏe du khách
9 ĐGC ĐGC1, ĐGC2, ĐGC3 Đánh giá chung
Nguồn: Kết quả phỏng vấn trực tiếp du khách của tác giả, 2016-2017
177 Để xác định cường độ ảnh hưởng của từng nhân tố đối với việc khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng, phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng. Kết quả kiểm tra dữ liệu cho thấy, giá trị R2 hiệu chỉnh ở bảng tóm tắt mô hình = 0,41; giá trị Sig. của kiểm định F ở bảng ANOVA = 0,000; hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các nhân tố ở bảng hệ số hồi quy = 1, cho phép chúng tôi khẳng định dữ liệu thích hợp để phân tích hồi quy tuyến tính đa biến.
Kết quả phân tích cho thấy, 8 nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi theo thứ tự giảm dần là “hướng dẫn viên du lịch”, “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”,
“môi trường sông nước”, “giá cả dịch vụ du lịch”, “hệ thống giao thông phục vụ du lịch”, “trật tự và an toàn trong du lịch”, “phương tiện vận chuyển tham quan”, “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách” (Bảng 4).
Bảng 4. Hệ số hồi quy (n = 400) Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
B Std.Error Beta t Sig. VIF
1 Hằng số 0,003 0,04 0,09 0,93
Nhân tố 1 0,24 0,04 0,24 6,12 0,000 1
Nhân tố 2 0,28 0,04 0,28 7,14 0,000 1
Nhân tố 3 0,16 0,04 0,16 3,92 0,000 1
Nhân tố 4 0,25 0,04 0,25 6,25 0,000 1
Nhân tố 5 0,29 0,04 0,29 7,48 0,000 1
Nhân tố 6 0,26 0,04 0,26 6,57 0,000 1
Nhân tố 7 0,18 0,04 0,18 4,47 0,000 1
Nhân tố 8 0,10 0,04 0,10 2,48 0,01 1
Nguồn: Kết quả phỏng vấn trực tiếp du khách của tác giả, 2016-2017 Ta có phương trình hồi quy tuyến tính đa biến như sau:
Y = 0,003 + 0,29 F5 + 0,28 F2 + 0,26 F6 + 0,25 F4 + 0,24 F1 + 0,18 F7 + 0,16 F3 + 0,10 F8 Nhân tố 5 (F5) có hệ số là 0,29 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “hướng dẫn viên du lịch” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,29 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,29.
Nhân tố 2 (F2) có hệ số là 0,28 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,28 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,28.
Nhân tố 6 (F6) có hệ số là 0,26 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “môi trường sông nước” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,26 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,26.
Nhân tố 4 (F4) có hệ số là 0,25 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “giá cả dịch vụ du lịch” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,25 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,25.
178
Nhân tố 1 (F1) có hệ số là 0,24 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “hệ thống giao thông phục vụ du lịch” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,24 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,24.
Nhân tố 7 (F7) có hệ số là 0,18 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “trật tự và an toàn trong du lịch” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,18 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,18.
Nhân tố 3 (F3) có hệ số là 0,16 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố
“phương tiện vận chuyển tham quan” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,16 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,16.
Nhân tố 8 (F8) có hệ số là 0,10 và quan hệ cùng chiều với thang đo đánh giá chung của du khách về sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Khi du khách đánh giá nhân tố “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách” tăng thêm 1 điểm thì sự khai thác du lịch chợ nổi ở địa bàn nghiên cứu tăng thêm 0,10 điểm, tương ứng với hệ số tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,10.
Như vậy, tổng hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 là 1,76 (bảng 4). Do đó, nhân tố 5 đóng góp 16,5%, nhân tố 2 đóng góp 15,9%, nhân tố 6 đóng góp 14,8%, nhân tố 4 đóng góp 14,2%, nhân tố 1 đóng góp 13,6%, nhân tố 7 đóng góp 10,2%, nhân tố 3 đóng góp 9,1%, nhân tố 8 đóng góp 5,7% đối với sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng. Điều này có nghĩa là, “hướng dẫn viên du lịch” đóng vai trò quan trọng nhất trong việc khai thác du lịch ở địa bàn nghiên cứu. Tầm quan trọng của các nhân tố khác theo thứ tự giảm dần là “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”, “môi trường sông nước”, “giá cả dịch vụ du lịch”, “hệ thống giao thông phục vụ du lịch”, “trật tự và an toàn trong du lịch”, “phương tiện vận chuyển tham quan”, “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách”.
16.5 14.2 14.8
10.2
5.7 13.6
15.9
9.1
Nhân tố 1 Nhân tố 2 Nhân tố 3 Nhân tố 4 Nhân tố 5 Nhân tố
Hình 1. Đóng góp của các nhân tố
đối với sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng (%)
Nguồn: Kết quả phỏng vấn trực tiếp du khách của tác giả, 2016-2017
3. Kết luận
Với mô hình nghiên cứu giả định gồm 7 nhân tố, qua cảm nhận của du khách, mô hình có sự thay đổi. Theo đó, 8 nhân tố ảnh hưởng đến sự khai thác du lịch chợ nổi Cái Bè và Cái Răng là
“hệ thống giao thông phục vụ du lịch”, “nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”, “phương tiện vận chuyển tham quan”, “giá cả dịch vụ du lịch”, “hướng dẫn viên du lịch”,
“môi trường sông nước”, “trật tự và an toàn trong du lịch”, “bảo vệ môi trường và sức khỏe du
179 khách”. Trong 8 nhân tố, “hướng dẫn viên du lịch” được đánh giá là tác nhân quan trọng nhất trong khai thác du lịch chợ nổi, các tác nhân còn lại có tầm quan trọng theo thứ tự giảm dần là
“nhân viên phục vụ trên phương tiện vận chuyển tham quan”, “môi trường sông nước”, “giá cả dịch vụ du lịch”, “hệ thống giao thông phục vụ du lịch”, “trật tự và an toàn trong du lịch”,
“phương tiện vận chuyển tham quan”, “bảo vệ môi trường và sức khỏe du khách”. Để nâng cao chất lượng dịch vụ, thúc đẩy sự phát triển của du lịch chợ nổi, các phương diện trên cần phải được xem xét, đầu cư, cải thiện một cách đồng bộ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Cao Nguyễn Ngọc Anh, 2015. "Du lịch chợ nổi vùng Đồng bằng sông Cửu Long: Nghiên cứu trường hợp chợ nổi Cái Bè, Tiền Giang", Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Phát triển nguồn lực tiểu vùng sông Mê Kông”, Trường Đại học Văn hóa Thành phố Hồ Chí Minh. Nxb Thông tin và Truyền thông; tr. 265-272.
[2] Bernard H. R., (Hoàng Trọng và cộng sự dịch), 2009. Các phương pháp nghiên cứu trong Nhân học. Nxb Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh.
[3] Nguyễn Văn Dung, 2010. Nghiên cứu Tiếp thị. Nxb Lao động, Thành phố Hồ Chí Minh.
[4] Lê Công Hoa, Nguyễn Thành Hiếu, Đồng chủ biên), 2011. Giáo trình Nghiên cứu Kinh doanh.
Nxb Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội.
[5] Đinh Phi Hổ, 2012. Phương pháp nghiên cứu định lượng & Những nghiên cứu thực tiễn trong kinh tế phát triển - nông nghiệp. Nxb Phương Đông, Thành phố Hồ Chí Minh.
[6] Lê Văn Huy, Trương Trần Trâm Anh, 2012. Phương pháp nghiên cứu trong Kinh doanh. Nxb Tài chính, Thành phố Hồ Chí Minh.
[7] Nguyễn Viết Lâm (Chủ biên), 1999. Giáo trình Nghiên cứu Marketing. Nxb Giáo dục, Hà Nội.
[8] Võ Thị Thanh Lộc, 2010. Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học và viết đề cương nghiên cứu. Nxb Đại học Cần Thơ, Cần Thơ.
[9] Luck D. J., Rubin R. S. (Phan Văn Thăng và cộng sự dịch), 2005. Nghiên cứu Marketing. Nxb Thống kê, Thành phố Hồ Chí Minh.
[10] Lâm Nhân, 2015. "Chợ nổi Cái Bè tỉnh Tiền Giang với việc khai thác và phát triển du lịch", Kỷ yếu Hội thảo quốc tế “Phát triển nguồn lực tiểu vùng sông Mê Kông”, Trường Đại học Văn hóa Thành phố Hồ Chí Minh. Nxb Thông tin và Truyền thông; tr. 383-392.
[11] Phạm Văn Quyết, Nguyễn Quý Thanh, 2011. Phương pháp nghiên cứu Xã hội học. Nxb Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội.
[12] Saunders M., Lewis P., Thornhill A. (Nguyễn Văn Dung dịch), 2010. Phương pháp nghiên cứu trong Kinh doanh. Nxb Tài chính, Thành phố Hồ Chí Minh.
[13] Nguyễn Đình Thọ, 2011. Phương pháp nghiên cứu khoa học trong Kinh doanh. Nxb Lao động - Xã hội, Hà Nội.
[14] Lê Minh Tiến, 2003. Phương pháp thống kê trong nghiên cứu Xã hội. Nxb Trẻ, Thành phố Hồ Chí Minh.
[15] Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008b. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Tập 2.
Nxb Hồng Đức, Thành phố Hồ Chí Minh.
[16] Goeldner C. R., Ritchie J. R. B., 2006. Toursim Principles. Practices, Philosophies, John Wiley &
Son Publisher, New Jersey.
[17] Sirakaya-Turk E., Uysal M., Hammitt W., Vaske J. J., 2011. Research Methods for Leisure, Recreation and Tourism. Cambridge University Press, Cambridge.
180
ABSTRACT
Factors affecting exploration of Cai Be and Cai Rang floating market tourism in Mekong Delta
Nguyen Trong Nhan Faculty of Social Sciencea & Humanities, Can Tho University To explore factors affecting exploration of Cai Be and Cai Rang floating market tourism, this study was carried out. The sample of this research consists of 400 tourists who were visiting Cai Be and Cai Rang floating markets. Basing on tourist object, the sample includes 300 domestic tourist respondents and 100 international tourist respondents. Basing on research area, 194 tourists were interviewed at Cai Be floating market and 206 tourists were interviewed at Cai Rang floating market. Descriptive satistics (percentage, crosstab), scale reliabity, exploratory factor and multiple - item linear regression analysis methods are used to analyse primary data. The results of research point out that there are eight factors that decreasingly affect exploration of floating market tourism of destinations: “tour guides”, “serving staff on tourist boats”, “waterways environment”,
“tourism service price”, “road transportation systems for tourism”, “order and safety in tourism”,
“boats for toursm”, “environment and tourist’s health protection”.
Keywords:floating market, floating market tourism, Cai Be, Cai Rang.
