Thời gian qua, tỉnh Khánh Hòa đã xác định du lịch nông nghiệp, trang trại là một trong những xu hướng phát triển mới của địa phương. Do vậy, tỉnh đang tập trung đẩy mạnh gắn kết du lịch với sản phẩm nông nghiệp đặc thù, hình thành các tour tham quan vườn nho, táo, cánh đồng cừu, muối kết hợp du lịch biển, góp phần đa dạng hóa các loại hình du lịch đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của du khách khi đến với Khánh Hòa. Những năm qua các trang trại trồng nho tại tỉnh mở cửa đón khách du lịch đến tham quan, trải nghiệm, được khách du lịch đánh giá cao. Trung bình mỗi ngày các vườn nho đón khoảng 200 khách/ngày đến tham quan, đặc biệt vào mùa hè số lượng khách cao hơn, khoảng 300 - 400 khách/ngày, còn mùa thấp điểm mỗi ngày trung bình đón khoảng 100 - 200 khách, chủ vườn không thu phí tham quan và nhiệt tình tiếp đón; có thể thấy sự phát triển của du lịch vườn nho tại tỉnh Khánh Hòa vẫn còn khá khiêm tốn và chưa tương xứng với tiềm năng vốn có của địa phương.

Hình ảnh tham quan mô hình

Nhìn chung, các mô hình du lịch nông nghiệp tại địa phương vẫn còn nhiều mặt hạn chế: công tác tổ chức và quản lý chưa thực sự chuyên nghiệp; hoạt động quảng bá chưa đồng bộ; dịch vụ trải nghiệm ít phong phú; cơ sở hạ tầng chưa đáp ứng tốt nhu cầu; và sự liên kết giữa nông hộ – doanh nghiệp – cơ quan quản lý chưa chặt chẽ. Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ hài lòng của du khách, từ đó tác động đến hình ảnh và năng lực cạnh tranh của điểm đến.

Sự hài lòng của du khách được xem là yếu tố then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và tính bền vững của ngành du lịch. Khi du khách hài lòng, họ có xu hướng quay lại, giới thiệu điểm đến cho người thân và bạn bè, qua đó góp phần lan tỏa hình ảnh tích cực của địa phương. Do đó, việc thấu hiểu tâm lý và thị hiếu, nhu cầu của du khách để góp phần đáp ứng tốt hơn nhu cầu của họ sẽ góp phần quan trọng vào sự phát triển ngành du lịch của tỉnh Khánh Hòa, qua đó thúc đẩy tối đa các nguồn lực để khai thác hết tiềm năng và thế mạnh của địa phương nhằm phát triển ngành du lịch trở thành ngành kinh tế quan trọng của địa phương. Trong nội dung bài viết này, chúng tôi đi phân tích, đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của du khách lựa chọn tham quan trải nghiệm vườn nho tại Khánh Hòa.

2. VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Vật liệu nghiên cứu

Phiếu khảo sát đã được thiết kế dựa trên nội dung của các biến quan sát thuộc các thang đo chính thức kết hợp với một số đặc điểm liên quan đến đối tượng khảo sát. Nội dung phiếu khảo sát gồm: (1) giới thiệu nội dung liên quan đến việc thực hiện nghiên cứu; (2) thông tin cá nhân của đối tượng tham gia khảo sát và một số đặc điểm liên quan đến chuyến đi của du khách; (3) đánh giá mức độ đồng ý/ không đồng ý đối với các phát biểu. Các biến quan sát được sử dụng để đo lường các khái niệm liên quan được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ, cụ thể như sau: Lựa chọn 1 tương ứng với mức độ hoàn toàn không đồng ý cho đến lựa chọn 5 tương ứng với mức độ hoàn toàn đồng ý.

2.2. Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính nhằm mục đích đánh giá thực trạng của vấn đề nghiên cứu, tổng quan tài liệu qua đó chọn lý thuyết nền xác định các nhân tố ảnh hưởng, mô tả thang đo, chọn biến quan sát, xác định kỳ vọng dấu, chọn mô hình xử lý số liệu và đề xuất mô hình nghiên cứu. Phương pháp phỏng vấn chuyên gia theo một dàn bài soạn sẵn nhằm bổ sung, điều chỉnh các biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu. Tiến hành phỏng vấn chuyên gia, là những cán bộ có thâm niên công tác lâu năm, có kinh nghiệm trong quản lý Nhà nước và phát triển du lịch tại địa phương.

Bảng 1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu định tính

(Nguồn: Tác giả tổng hợp)

2.3. Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng là để xác định các nhân tố độc lập tác động đến quyết định của du khách đến tham quan du lịch vườn nho và xác định vai trò của từng nhân tố tác động đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta hiệu chỉnh.

2.3.1. Phương pháp thu thập số liệu

Thu thập số liệu thứ cấp:

Thu thập từ tài liệu đã được công bố có liên quan đến vấn đề nghiên cứu, dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo của các Sở/Ngành.

Thu thập số liệu sơ cấp:

Xác định cỡ mẫu nghiên cứu: Theo Hair và cs., (2014) kích cỡ mẫu được xác định dựa vào mức tối thiểu và số lượng biến đưa vào mô hình.

n = Σ (k × Pj)

Pj : Số biến quan sát của thang do thứ j (j=1 đến t)
k : Tỉ lệ của số quan sát so với biến quan sát (5/1 hoặc 10/1)
Thì n là: Nếu n < 50, chọn n = 50 (số lượng mẫu tối thiểu). Nếu n > 50, chọn quy mô mẫu là n. Chọn k = 5/1. Dựa vào công thức tính số lượng mẫu, trong đề tài này số lượng mẫu n = (5 × 5) + (5 × 5) + (5 × 4) + (5 × 8) + (5 × 5) + (5 × 5) + (5 × 5) + (5 × 4) = (41 × 5) = 205 (ít nhất 205). Tuy nhiên, để kết quả phân tích dữ liệu chính xác hơn, tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 250 khách du (phiếu điều tra).

Phương pháp khảo sát: Khảo sát trực tiếp du khách nội địa khi họ đến du lịch tại các vườn nho, phỏng vấn phiếu khảo sát đã in sẵn và hướng dẫn trực tiếp cho du khách cách trả lời và chọn đáp án.

2.3.2. Phương pháp phân tích số liệu

Thống kê mô tả: Thống kê mô tả nhằm mô tả đặc tính cơ bản của dữ liệu được thu thập từ phiếu khảo sát, giúp mô tả và hiểu được đặc điểm bộ dữ liệu cụ thể. Sử dụng kỹ thuật phân tích này để đánh giá thực trạng du lịch vườn nho tại Khánh Hòa (như số lượt khách, cơ cấu thị trường khách, mức chi tiêu của du khách, doanh thu từ hoạt động kinh doanh du lịch của các vườn nho...).

Đánh giá độ tin cậy thang đo: Hệ số Cronbach's Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo, dùng để đánh giá độ tin cậy các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Theo tiêu chuẩn kiểm định, nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation) > 0,3 thì mới đạt yêu cầu (Nunnally và Bernstein, 1994). Và giá trị hệ số Cronbach's Alpha: từ 0,8 đến 1: thang đo rất tốt; từ 0,7 đến 0,8: tốt; và từ 0,6 trở lên là đủ điều kiện (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trường hợp giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted của biến quan sát lớn hơn không quá nhiều (chênh lệch nhỏ hơn khoảng 0,1) so với hệ số Cronbach Alpha của nhân tố nhưng hệ số tương quan biến tổng của biến đó lớn hơn 0,3 thì xem xét giữ biến đó.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Dùng để đánh giá giá trị của thang đo, cụ thể đó là xem xét giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Bằng kỹ thuật phân tích Principal Axis Factoring, tác giả sử dụng hệ số KMO; hệ số Bartlett; và một số tiêu chuẩn khác để xác định các thang đo đạt yêu cầu.

Phân tích tương quan và hồi quy:
Phân tích tương quan được thực hiện nhằm xác định độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến số và được xem là một công bổ trợ hữu ích cho hồi quy tuyến tính. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) như sau, giá trị tuyệt đối của |r| > 0,8: Tương quan tuyến tính rất mạnh; 0,6 ≤ r ≤ 0,8: Tương quan tuyến tính mạnh; 0,4 ≤ r ≤ 0,6: Có tương quan tuyến tính; 0,2 ≤ r ≤ 0,4: Tương quan tuyến tính yếu; r < 0,2: Tương quan tuyến tính rất yếu hoặc không có tương quan tuyến tính.
Phân tích hồi quy bội được thực hiện để kiểm định mô hình lý thuyết với mức ý nghĩa 5% (nghĩa là các mối quan hệ trong phương trình hồi quy có giá trị p nhỏ hơn 5% (< 5%) thì được xem là có ý nghĩa về mặt thống kê). Với mục đích là so sánh mức độ tác động của các nhân tố độc lập lên biến phụ thuộc trong cùng một mẫu thì phải dùng phương trình hồi quy với trọng số hồi quy đã chuẩn hóa (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Hệ số R2 hiệu chỉnh: Hệ số này được sử dụng để đánh giá phần biến thiên của nhân tố phụ thuộc được giải thích bởi các nhân tố độc lập (hay còn gọi là nhân tố dự báo).
Kiểm định ANOVA: Dùng để kiểm định giả thuyết về ý nghĩa toàn diện của mô hình hồi quy tuyến tính, tức là có ít nhất một nhân tố độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính có thể giải thích được một cách có ý nghĩa cho sự biến thiên trong nhân tố phụ thuộc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 5% thì có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính có ý nghĩa toàn diện (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Kiểm định T-test và ANOVA: Dùng để xem xét ảnh hưởng của các biến liên quan đến đặc điểm cá nhân của du khách được khảo sát đến quyết định tham quan du lịch vườn nho.

2.3.4. Công cụ xử lý số liệu

Sử dụng các phương pháp thống kê thông thường với sự hỗ trợ của phần mềm Excel để tổng hợp thông tin thứ cấp, tính toán và phân tích các chỉ tiêu đánh giá thực trạng. Sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân tích tương quan hồi quy và kiểm định sự khác biệt.

2.4. Thời gian và địa điểm nghiên cứu

2.4.1. Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 9 năm 2024 đến tháng 5 năm 2025.

2.4.2. Địa điểm nghiên cứu: Các địa điểm trồng nho kết hợp với khai thác du lịch trải nghiệm tại xã Vĩnh Hải, xã Ninh Phước, phường Đô Vinh của tỉnh Khánh Hòa.

3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

3.1. Thống kê mô tả đặc điểm mẫu điều tra

Kết quả khảo sát, nhóm tác giả thu về được 241 bảng câu hỏi đạt yêu cầu, các đặc điểm của khách du lịch nội địa khảo sát được thể hiện qua Bảng 2.

Bảng 2. Đặc điểm của khách du lịch nội địa được khảo sát

(Nguồn: Kết quả điều tra khảo sát, 2024)

Kết quả cho thấy du khách chủ yếu thuộc nhóm thu nhập trung bình (5–15 triệu/tháng), phù hợp với nhận định của Yoon Yooshik và Uysal Muzaffer (2005) rằng thu nhập ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn điểm đến. Khách ngoài tỉnh chiếm đa số (65,6%), cho thấy sức hút của du lịch vườn nho vượt phạm vi địa phương, tương đồng với báo cáo của Tổ chức Du lịch Thế giới (UNWTO, 2019). Hình thức đi tự túc chiếm ưu thế (69,7%), phản ánh xu hướng du lịch cá nhân hóa, phù hợp với quan điểm của B. Joseph Pine II và James H. Gilmore (1999). Lý do chủ yếu là sở thích cá nhân (38,6%), phù hợp với lý thuyết động cơ của Crompton (1979). Trong đó, đáng chú ý là tỷ lệ khách quay lại cao (65,5%), cho thấy mức độ hài lòng tốt, tương đồng với kết quả của Yoon Yooshik và Uysal Muzaffer (2005) về mối liên hệ giữa sự hài lòng và ý định quay lại.

3.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo

Kết quả phân tích cho thấy hệ số tương quan biến tổng các biến đo lường thành phần đều > 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Các thang đo có độ tin cậy cao Cronbach's Alpha đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,6 cụ thể: Cronbach Alpha thang đo Mục đích du lịch (MD) = 0,887; Cronbach Alpha thang đo Thông tin điểm đến (TT) = 0,796; Cronbach Alpha thang đo Khả năng tiếp cận (TC) = 0,861; Cronbach Alpha thang đo Đặc trưng của vườn nho (DT) lần thứ 2 sau khi loại đi biến DT8 ở lần kiểm định thứ nhất = 0,902; Cronbach Alpha thang đo Giá cả dịch vụ (GC) lần thứ 2 sau khi loại đi biến GC1 ở lần kiểm định thứ nhất = 0,841; Cronbach Alpha thang đo Cơ sở vật chất (VC) = 0,903; Cronbach Alpha thang đo Văn hoá, xã hội (VHXH) = 0,757 và Cronbach Alpha thang đo biến phụ thuộc Quyết định của du khách (QD) = 0,874. Vì vậy các biến quan sát đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và sẽ được sử dụng trong bước phân tích tiếp theo.

Bảng 3. Tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS, 2024)

Sau khi phân tích độ tin cậy 7 thang đo nhân tố độc lập, số quan sát ban đầu là 37, có 35/37 biến quan sát đạt yêu cầu (có hai biến quan sát bị loại là DT8 và GC1); 4/4 biến quan sát đo lường nhân tố phụ thuộc (Quyết định của du khách) đạt yêu cầu. Như vậy 39 quan sát này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) ở bước tiếp theo.

3.3. Phân tích nhân tố khám phá

3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập

Qua phân tích nhân tố khám phá của 7 biến độc lập (7 nhân tố) với 35 biến quan sát thu được kết quả: Hệ số KMO = 0,832 đạt yêu cầu (0,5 ≤ KMO ≤ 1) phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Barlett’s Test có Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp; Tổng phương sai trích = 69,468% ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Hệ số Eigenvalues của nhân tố thứ 7 bằng 1,235 > 1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 7, hay kết quả phân tích cho thấy có 7 nhân tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.

Bảng 4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá của biến độc lập

Kết quả từ ma trận xoay nhân tố cho thấy không có sự xáo trộn, thay đổi nên tên gọi các nhóm thành phần nhân tố sẽ được giữ nguyên; Các chỉ báo dự định đo lường các khái niệm cũng có trọng số rất cao lên các nhân tố dự định được rút ra và không có trường hợp nào một chỉ báo có trọng số nhân tố cao trên ít nhất 2 nhân tố, điều đó bước đầu cho thấy dấu hiệu của tính đơn nghĩa, giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các thang đo.

3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc

Kết quả phân tích khám phá cho biến phụ thuộc cho thấy giá trị KMO = 0,721 (0,5 ≤ KMO ≤ 1), phân tích nhân tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu; Sig. Barlett’s Test = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Phương sai trích bằng 59,655% > 50%, thể hiện rằng sự biến thiên của các nhân tố được phân tích có thể giải thích được 59,655% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá cao. Giá trị Eigenvalues = 1,790 ≥ 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.

Hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát thể hiện các nhân tố đều lớn hơn 0,5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được sự ảnh hưởng với các nhân tố mà các biến này biểu diễn. Như vậy kết quả phân tích nhân tố với biến phụ thuộc cũng thể hiện sự tin cậy cao, chỉ có một nhân tố được đưa ra từ các biến quan sát của thang đo Quyết định thể hiện biến phụ thuộc của mô hình.

Bảng 5. Kết quả phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc, năm 2024

3.4. Phân tích tương quan

Kết quả phân tích tương quan giữa các biến cho thấy hệ số tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc khá cao, hệ số Sig. giữa biến QD với biến TT, TC, GC, VC, VHXH bằng 0,000; giữa biến QD với biến MD là 0,007; với biến DT là 0,001, như vậy tất cả đều nhỏ hơn 0,05. Mô hình có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc đưa các biến độc lập vào mô hình là đúng. Điều này cho thấy rằng Quyết định của du khách chủ yếu bị tác động bởi các nhân tố nêu trên, nên trong quá trình phân tích sự ảnh hưởng, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu những nhân tố này.

Bảng 6. Kết quả phân tích tương quan giữa các biến

Ghi chú: ** tương quan ở mức ý nghĩa 99%

3.5. Kết quả mô hình hồi quy và kiểm định

Mô hình hồi quy mà tác giả áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội) nhằm đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố đến Quyết định của du khách. Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “Quyết định”, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát bằng phương pháp tính trung bình.

Mô hình hồi quy như sau:

QD = β0 + β1×MD + β2×TT + β3×TC + β4×DT + β5×GC + β6×VC + β7×VHXH + e

Bảng 7. Kết xuất hồi quy đa biến

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS, 2024)

Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy: Hệ số R2 điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R2. Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0,684 nghĩa là mức độ phù hợp của mô hình là 68,4%. Nói chính xác 7 yếu tố là MD, TT, TC, DT, GC, VC, VHXH giải thích được 68,4% biến phụ thuộc là quyết định chọn tham quan vườn nho; còn lại 31,6% xuất phát từ các nhân tố khác. Có thể nói các biến được đưa vào mô hình đạt kết quả giải thích khá tốt. Bên cạnh đó, trị thống kê F là 75,364 với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0,000 < 0,05). Như vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

3.6. Thảo luận kết quả hồi quy

Bảng 8. Tóm tắt kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

(Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích SPSS)

Dấu của các hệ số hồi quy thể hiện đúng với giả thuyết kỳ vọng, các biến từ H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 mang dấu dương tác động đồng biến tới quyết định của du khách đến tham quan du lịch vườn nho tại Khánh Hòa với mức ý nghĩa 5%. Phương trình hồi quy chuẩn hoá thể hiện những nhân tố ảnh hưởng đến cảm nhận của du khách đến tham quan vườn nho tại Khánh Hòa có dạng sau:

QD = 0,263×MD + 0,176×TT + 0,193×TC + 0,273×DT + 0,148×GC + 0,138×VC + 0,130×VHXH

Trong đó, thứ tự các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của du khách đến tham quan du lịch vườn nho là: i) Đặc trưng của điểm đến với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa lớn nhất là 0,273; ii) Mục đích du lịch với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0,263; iii) Khả năng tiếp cận với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0,193; iv) Thông tin về điểm đến với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0,176; v) Giá cả (hợp lý) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0,148; vi) Cơ sở vật chất với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0,138; vii) Đặc điểm văn hóa - xã hội với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0,130.

4. KẾT LUẬN

Nghiên cứu thực hiện qua hai bước chính đó là nghiên cứu định tính (phỏng vấn trực tiếp 7 chuyên gia có thâm niên công tác lâu năm, có kinh nghiệm trong quản lý Nhà nước và phát triển du lịch tại địa phương) và nghiên cứu định lượng thông qua hình thức phỏng vấn bằng phiếu khảo sát; 241 quan sát hợp lệ được sử dụng để đánh giá và kiểm định mô hình nghiên cứu thông qua các phương pháp phân tích.

Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy có 7 giả thuyết được ủng hộ ở mức ý nghĩa 5% theo thứ tự từ cao đến thấp bao gồm: Đặc trưng của vườn nho (β = 0,273); Mục đích du lịch (β = 0,263); Khả năng tiếp cận (β = 0,193); Thông tin về điểm đến (β = 0,176); Giá cả (β = 0,148); Cơ sở vật chất (β = 0,138); và Văn hóa - xã hội (β = 0,130); các nhân tố này giải thích được 68,4% sự biến thiên nhân tố quyết định của du khách.

Xác định 7 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của du khách đến tham quan du lịch vườn nho tại Nam Khánh Hoà; trong đó, nhân tố đặc trưng của vườn nho tại Khánh Hòa có ảnh hưởng mạnh nhất, tiếp theo là các nhân tố mục đích du lịch, khả năng tiếp cận, thông tin về điểm đến, giá cả (hợp lý), cơ sở vật chất, và cuối cùng là đặc điểm văn hóa - xã hội.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Đình Thọ, 2014. Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. NXB Hồng Đức, TP. HCM.

2. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 1 và tập 2. NXB Hồng Đức, TP. HCM.

3. Hair J.F., Black W.C., Babin B.J. and Anderson R.E., 2014. Multivariate Data Analysis. 7th edition, Pearson, London, British, 734 pages.

4. Pine, B. J., & Gilmore, J. H., 1999. The experience economy: Work is theatre & every business a stage. Harvard Business School Press.

5. UNWTO, 2019. International Tourism Highlights, Madrid: World Tourism Organization. https://doi.org/10.18111/9789284421152.

6. Yoon, Y., & Uysal, M., 2005. An examination of the effects of motivation and satisfaction on destination loyalty. Tourism Management, 26(1), 45–56.

(Tác giả: Phan Công Kiên, Phạm Văn Phước, Nguyễn Thị Hà Giang, Nguyễn Hồng Thiện, Trần Thị Anh Đào)