Giới thiệu dự án

Ngành du lịch Việt Nam trong giai đoạn tiền đại dịch ghi nhận sự bứt phá mạnh mẽ, đóng góp trực tiếp trên 9,2% vào GDP cả nước năm 2019. Tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, tỉnh An Giang nổi lên như một trung tâm du lịch văn hóa tâm linh và sinh thái với hơn 56 triệu lượt khách (trong đó có 594.000 lượt khách quốc tế) giai đoạn 2013–2020, tổng doanh thu đạt trên 25.000 tỷ đồng. Tuy nhiên, giai đoạn 2020–2021 chứng kiến sự sụt giảm nghiêm trọng do đại dịch COVID-19: lượt khách năm 2020 giảm 30% (đạt 6,5 triệu lượt), khách quốc tế giảm 87,5%, doanh thu giảm 27% (đạt 4.000 tỷ đồng, chỉ hoàn thành 53% kế hoạch năm). Trước mục tiêu đón 42 triệu lượt khách giai đoạn 2021–2025 theo Nghị quyết phát triển của Sở Văn hóa, Thể thao và Du lịch tỉnh An Giang, bài toán phục hồi và tăng trưởng bền vững trở thành ưu tiên chiến lược cấp bách.

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở sự xung đột giữa tốc độ khai thác thương mại hóa nhanh chóng và yêu cầu bảo tồn nguyên vẹn hệ sinh thái tự nhiên - di sản văn hóa. Khu vực Thất Sơn (Bảy Núi) – trải rộng trên 4 địa bàn trọng điểm: huyện Tri Tôn, huyện Tịnh Biên, TP. Châu Đốc và huyện Thoại Sơn, chiếm hơn 42% diện tích tự nhiên toàn tỉnh với gần 40 ngọn núi lớn nhỏ – đang đối mặt với các điểm nghẽn nghiêm trọng: ô nhiễm rác thải du lịch, suy thoái thảm thực vật rừng đặc dụng, thương mại hóa lễ hội thiếu kiểm soát, và năng lực cộng đồng bản địa tham gia chuỗi giá trị du lịch còn thấp.

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu:

  1. Xác định và lượng hóa các nhóm nhân tố cấu thành ảnh hưởng đến phát triển du lịch bền vững (DLBV) tại vùng Thất Sơn.
  2. Kiểm định mô hình kinh tế lượng và đo lường trọng số tác động ($\beta$) của từng nhân tố đến biến phụ thuộc DLBV.
  3. Phân tích sự khác biệt nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, học vấn, thu nhập, nơi cư trú) tác động đến nhận thức phát triển bền vững.
  4. Đề xuất hệ thống hàm ý chính sách thực tiễn tích hợp dữ liệu sơ cấp và thứ cấp phục vụ quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế - xã hội tỉnh An Giang theo Quyết định số 801/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.

Phương pháp tiếp cận giải pháp sử dụng mô hình nghiên cứu định lượng kết hợp định tính chuẩn hóa, thu thập mẫu khảo sát sơ cấp $N=250$ cư dân địa phương, ứng dụng quy trình phân tích thống kê đa biến trên nền tảng IBM SPSS Statistics (Cronbach's Alpha, EFA, OLS Multiple Regression, ANOVA).

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu:

  • Không gian: 4 địa bàn trọng điểm thuộc vùng Bảy Núi (Tri Tôn, Tịnh Biên, Châu Đốc, Thoại Sơn).
  • Thời gian: Khảo sát thực địa và xử lý dữ liệu từ tháng 09/2021 đến tháng 01/2022.
  • Giới hạn: Dữ liệu tập trung vào góc nhìn của cộng đồng dân cư địa phương sở tại, chọn mẫu thuận tiện phi xác suất ($N=250$).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tiến hành rà soát đối sánh các mô hình nghiên cứu phát triển du lịch bền vững tiêu biểu trong và ngoài nước để xác lập cơ sở lý thuyết vững chắc:

Mô hình nghiên cứu Số lượng nhân tố Phương pháp Ưu điểm Nhược điểm / Khoảng trống
Jacobs & Sadler (1990) 3 hệ thống (Kinh tế, Xã hội, Môi trường) Khung lý thuyết tam giác bền vững Nền tảng kinh điển, bao quát đa mục tiêu Tính khái quát cao, thiếu thang đo định lượng vi mô cho điểm đến
Nguyễn Phước Hoàng (2020) (Cà Mau) 7 nhân tố độc lập (31 biến quan sát) Định lượng: Cronbach's Alpha, EFA, OLS Phù hợp với du lịch sinh thái ĐBSCL Chưa phân tách sâu yếu tố văn hóa tâm linh đặc thù vùng núi
Trương Trí Thông (2020) (Hà Tiên - Kiên Giang) 8 nhân tố (Thể chế, An ninh, Môi trường, Văn hóa,...) Định lượng EFA, hồi quy tuyến tính Đo lường chi tiết hạ tầng và dịch vụ du lịch biên giới Mô hình phân mảnh nhiều biến, dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Nguyễn Thị Thu Hiền et al. (2020) (Bà Rịa - Vũng Tàu) 12 nhóm yếu tố (48 biến quan sát) EFA, Hồi quy đa biến Khảo sát quy mô lớn, đa dạng chiều cạnh Quá nhiều biến rác làm suy giảm độ hội tụ của mô hình

Ma trận phân loại yêu cầu hệ thống chỉ số đánh giá (MoSCoW Prioritization):

  • Must-have (Bắt buộc): Thang đo Tài nguyên thiên nhiên (TN), Văn hóa (VH), Chính sách du lịch (CS), Con người (CN), Du lịch bền vững (DLBV).
  • Should-have (Nên có): Thang đo Kinh tế (KT), Cơ sở hạ tầng (CSHT), Kiểm định phân sai đa biến ANOVA và Post-hoc tests (Bonferroni, Tamhane).
  • Could-have (Có thể có): Khảo sát bổ sung góc nhìn du khách vãng lai và doanh nghiệp lữ hành.
  • Won't-have (Không triển khai): Mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) phức tạp do giới hạn cỡ mẫu $N=250$.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc mô hình nghiên cứu thực nghiệm được mô hình hóa theo cấu trúc đa chiều:

graph TD
    subgraph Bien_Doc_Lap["Các Nhân Tố Tác Động (Biến Độc Lập)"]
        VH["Văn hóa (VH1 - VH5)<br/>*Trọng số Beta cao nhất*"]
        TN["Tài nguyên thiên nhiên (TN1 - TN6)<br/>*Trọng số Beta thứ 2*"]
        CS["Chính sách du lịch (CS1 - CS5)<br/>*Trọng số Beta thứ 3*"]
        CN["Con người / Nhân lực (CN1 - CN7)<br/>*Trọng số Beta thứ 4*"]
        KT["Kinh tế (KT1 - KT4)"]
        CSHT["Cơ sở hạ tầng (CSHT1 - CSHT6)"]
    end

    subgraph Bien_Phu_Thuoc["Biến Phụ Thuộc"]
        DLBV["Phát Triển Du Lịch Bền Vững (DLBV1 - DLBV5)<br/>- Lợi ích kinh tế lâu dài<br/>- Công bằng an sinh xã hội<br/>- Bảo tồn sinh thái Thất Sơn"]
    end

    VH -->|H2: Beta = 0.382, p < 0.001| DLBV
    TN -->|H3: Beta = 0.294, p < 0.001| DLBV
    CS -->|H5: Beta = 0.211, p < 0.001| DLBV
    CN -->|H4: Beta = 0.158, p < 0.01| DLBV
    KT -.->|H1: p > 0.05 (Loại sau EFA/OLS)| DLBV
    CSHT -.->|H6: p > 0.05 (Hội tụ thấp)| DLBV

Công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu (Technology Stack):

  • Công cụ tính toán thống kê: IBM SPSS Statistics v20.0 (hỗ trợ kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố EFA, hồi quy tuyến tính OLS và ANOVA).
  • Môi trường mở rộng: Python 3.9 kết hợp các thư viện chuyên dụng:
    • pandas (v1.3.4): Tiền xử lý, lọc bản ghi lỗi và chuyển đổi ma trận dữ liệu.
    • statsmodels (v0.13.0): Kiểm định tương quan Pearson, đa cộng tuyến ($VIF$), và hồi quy OLS.
    • scikit-learn (v1.0.0): Phân tích thành phần chính (PCA) và xoay ma trận Varimax.
    • scipy (v1.7.1): Kiểm định phân phối chuẩn Kolmogorov-Smirnov và Bartlett's Test of Sphericity.

Thiết kế cơ sở dữ liệu khảo sát: Bộ dữ liệu gồm 39 biến quan sát chuẩn hóa theo thang đo Likert 5 điểm (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý), kết hợp 6 biến định tính phân loại:

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "title": "SustainableTourismSurveySchema",
  "type": "object",
  "properties": {
    "respondent_id": { "type": "string", "pattern": "^RESP[0-9]{3}$" },
    "demographics": {
      "gender": { "type": "string", "enum": ["Nam", "Nữ"] },
      "age_group": { "type": "string", "enum": ["<18", "18-25", "26-35", "36-50", ">50"] },
      "education": { "type": "string", "enum": ["THPT", "Trung cấp/Cao đẳng", "Đại học", "Sau đại học"] },
      "occupation": { "type": "string", "enum": ["Học sinh/Sinh viên", "Kinh doanh/Dịch vụ", "Công chức/Viên chức", "Khác"] },
      "income_level": { "type": "string", "enum": ["<5tr", "5-10tr", "10-15tr", ">15tr"] },
      "residence": { "type": "string", "enum": ["Tri Tôn", "Tịnh Biên", "Châu Đốc", "Thoại Sơn"] }
    },
    "constructs": {
      "KT": { "type": "array", "minItems": 4, "maxItems": 4, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } },
      "VH": { "type": "array", "minItems": 5, "maxItems": 5, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } },
      "TN": { "type": "array", "minItems": 6, "maxItems": 6, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } },
      "CN": { "type": "array", "minItems": 7, "maxItems": 7, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } },
      "CS": { "type": "array", "minItems": 5, "maxItems": 5, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } },
      "CSHT": { "type": "array", "minItems": 6, "maxItems": 6, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } },
      "DLBV": { "type": "array", "minItems": 5, "maxItems": 5, "items": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5 } }
    }
  }
}

Phương pháp nghiên cứu và quy trình triển khai

Quy trình nghiên cứu kết hợp 2 giai đoạn (Mixed Methodology):

  1. Nghiên cứu định tính: Rà soát tài liệu cơ sở lý luận, kết hợp phỏng vấn sâu chuyên gia quản lý văn hóa - du lịch và đại diện cư dân bản địa tại Thất Sơn nhằm hiệu chỉnh bảng hỏi sơ bộ (loại bỏ từ ngữ đa nghĩa, bản địa hóa khái niệm du lịch sinh thái đồi núi).
  2. Nghiên cứu định lượng: Triển khai thu thập dữ liệu bằng bảng hỏi khảo sát đóng; áp dụng công thức xác định quy mô mẫu tối thiểu của Hair et al. (1998): $n = 5 \times m = 5 \times 39 = 195$ mẫu. Dự án đã phát ra 267 phiếu, thu về 250 phiếu hợp lệ (tỷ lệ phản hồi hữu dụng đạt 93.63%), đảm bảo vượt mức yêu cầu về độ đại diện thống kê.

Triển khai thực nghiệm và kết quả phân tích

Quy trình phân tích dữ liệu chuyên sâu

Toàn bộ đường ống xử lý dữ liệu được thiết kế tự động hóa theo các bước toán học thống kê:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

def cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số Cronbach's Alpha đánh giá độ tin cậy thang đo."""
    k = df_items.shape[1]
    item_variances = df_items.var(axis=0, ddof=1).sum()
    total_score = df_items.sum(axis=1)
    total_variance = total_score.var(ddof=1)
    alpha = (k / (k - 1)) * (1 - (item_variances / total_variance))
    return float(alpha)

def run_ols_pipeline(df: pd.DataFrame, predictors: list, target: str):
    """Thực thi hồi quy tuyến tính đa biến OLS và tính toán hệ số VIF."""
    X = df[predictors]
    y = df[target]
    X_const = sm.add_constant(X)
    
    # 1. Khởi tạo và khớp mô hình hồi quy
    model = sm.OLS(y, X_const).fit()
    
    # 2. Tính toán độ phóng đại phương sai (VIF) kiểm tra đa cộng tuyến
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["Variable"] = X.columns
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
    
    return model.summary(), vif_data

Kiểm định và đánh giá độ tin cậy thang đo

1. Kết quả kiểm định Cronbach's Alpha

Tất cả các nhóm thang đo đều thỏa mãn điều kiện kiểm định khắt khe: hệ số Cronbach's Alpha $\ge 0.70$ và hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $> 0.30$:

Thang đo nhân tố Ký hiệu Số biến ban đầu Số biến sau lọc Cronbach's Alpha Biến - Tổng nhỏ nhất
Văn hóa VH 5 5 0.876 0.652 (VH5)
Tài nguyên thiên nhiên TN 6 6 0.891 0.614 (TN4)
Chính sách du lịch CS 5 5 0.843 0.589 (CS3)
Con người CN 7 7 0.865 0.541 (CN2)
Kinh tế KT 4 4 0.812 0.512 (KT4)
Cơ sở hạ tầng CSHT 6 6 0.835 0.528 (CSHT1)
Phát triển DLBV DLBV 5 5 0.884 0.678 (DLBV2)

2. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)

  • Kiểm định biến độc lập: Hệ số $KMO = 0.852$ ($0.5 \le KMO \le 1.0$), kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa $p < 0.001$, chứng minh các biến quan sát có tương quan chặt chẽ.
  • Phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Varimax: Trích xuất thành công các nhân tố hội tụ có giá trị Eigenvalue $> 1.15$, tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt $64.38% > 50%$, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của toàn bộ các biến quan sát đều $> 0.55$.

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính (OLS)

Phương trình hồi quy đa biến chuẩn hóa thể hiện mối liên hệ định lượng giữa các nhân tố và phát triển DLBV:

$$DLBV = 0.382 \cdot VH + 0.294 \cdot TN + 0.211 \cdot CS + 0.158 \cdot CN + \epsilon$$

Nhân tố độc lập Hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$) Giá trị t-statistic Mức ý nghĩa ($p$-value) Hệ số VIF Đánh giá giả thuyết
Văn hóa (VH) 0.382 6.845 0.000 ($p < 0.001$) 1.342 Chấp nhận H2 (Tác động mạnh nhất)
Tài nguyên (TN) 0.294 5.218 0.000 ($p < 0.001$) 1.287 Chấp nhận H3 (Tác động mạnh thứ 2)
Chính sách (CS) 0.211 3.984 0.000 ($p < 0.001$) 1.415 Chấp nhận H5 (Tác động mạnh thứ 3)
Con người (CN) 0.158 2.912 0.004 ($p < 0.01$) 1.210 Chấp nhận H4 (Tác động mạnh thứ 4)
Hệ số xác định ($R^2$) 0.587 Adjusted $R^2$ 0.580 F-statistic 87.12 ($p < 0.001$)

Mô hình đạt độ giải thích $R^2 = 58.7%$, hệ số Durbin-Watson đạt 1.942 (nằm trong ngưỡng tối ưu $1.5 - 2.5$), chỉ số $VIF < 1.5$ chứng minh mô hình hoàn toàn không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

3. Kết quả phân tích phương sai ANOVA và Post-hoc Tests

  • Biến trình độ học vấn: Kiểm định Tamhane chỉ ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ($p = 0.024 < 0.05$) giữa nhóm Đại học/Sau đại học với nhóm THPT về mức độ nhận thức yêu cầu khắt khe trong bảo tồn cảnh quan.
  • Biến nghề nghiệp: Kiểm định Bonferroni ghi nhận nhóm làm việc trong lĩnh vực kinh doanh - dịch vụ du lịch đánh giá cao hơn hẳn nhóm công chức/khác ($p = 0.018$) về vai trò của chính sách hỗ trợ vốn và quảng bá lễ hội.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và giá trị ứng dụng thực tiễn vượt trội:

  1. Chuẩn hóa khung thang đo đặc thù vùng núi tâm linh: Khác biệt với các nghiên cứu tập trung vào du lịch biển (Lê Thị Tố Quyên, 2018; Nguyễn Thị Thu Hiền, 2020), đề tài đã tích hợp và kiểm định thành công các biến số phản ánh giá trị văn hóa bản địa độc đáo (lễ hội Chôl Chnăm Thmây, Đua bò Bảy Núi, ẩm thực Khmer - Kinh - Chăm, huyền tích Thất Sơn).
  2. Khám phá thực nghiệm có tính đột phá: Phân tích định lượng chỉ ra rằng Văn hóa ($\beta = 0.382$) là nhân tố có sức tác động lớn nhất đến phát triển bền vững, vượt lên trên yếu tố Tài nguyên thiên nhiên ($\beta = 0.294$). Điều này khẳng định du khách và cư dân vùng Bảy Núi xem trải nghiệm văn hóa phi vật thể và bản sắc nhân văn là giá trị cốt lõi của điểm đến.
  3. Cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho quy hoạch địa phương: Kết quả kiểm định ANOVA và hồi quy OLS cung cấp luận cứ khoa học tin cậy cho Ban chỉ đạo Du lịch An Giang trong việc phân bổ ngân sách đầu tư có trọng tâm: ưu tiên nguồn lực bảo tồn văn hóa và đào tạo kỹ năng cư dân thay vì dàn trải hạ tầng cứng.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Giải pháp và chính sách theo thứ tự ưu tiên

Dựa trên trọng số tác động $\beta$, hệ thống giải pháp can thiệp được hoạch định như sau:

1. Nhóm giải pháp nâng cao giá trị Văn hóa ($\beta = 0.382$)

  • Xây dựng bản đồ số hóa di sản văn hóa Thất Sơn (Virtual Reality/Augmented Reality) tại các điểm di tích: Núi Cấm, Núi Sam, Đồi Tức Dụp, Di chỉ Óc Eo.
  • Tái định vị các lễ hội truyền thống (Lễ hội Vía Bà Chúa Xứ Núi Sam, Lễ hội Đua bò Bảy Núi) theo hướng chuẩn hóa dịch vụ, ngăn chặn biến tướng mê tín dị đoan và nạn chèo kéo thương mại tiêu cực.
  • Phát triển mô hình du lịch ẩm thực truyền thống đa dân tộc (bánh thốt nốt, mắm Châu Đốc, đường thốt nốt Bảy Núi, gà đốt Ô Thum) đạt chuẩn chứng nhận OCOP 4–5 sao.

2. Nhóm giải pháp quản lý Tài nguyên thiên nhiên ($\beta = 0.294$)

  • Thiết lập hệ thống giám sát sức chứa sinh thái (carrying capacity) tại các khu vực nhạy cảm: Rừng Tràm Trà Sư, Đỉnh Núi Cấm, Quần thể hồ Tà Pạ - Soài So.
  • Triển khai phân loại rác thải tại nguồn và áp dụng kinh tế tuần hoàn trong các cơ sở lưu trú và dịch vụ ăn uống khu vực đồi núi.

3. Nhóm giải pháp hoàn thiện Chính sách du lịch ($\beta = 0.211$)

  • Minh bạch hóa công tác quy hoạch du lịch sinh thái; công khai niêm yết giá dịch vụ và vận hành đường dây nóng phản ánh vi phạm 24/7.
  • Ban hành cơ chế ưu đãi thuế, hỗ trợ vốn vay vi mô cho các hộ gia đình Khmer và người dân nông thôn tham gia kinh doanh mô hình Homestay/Community-based Tourism.

4. Nhóm giải pháp phát triển Nguồn nhân lực cộng đồng ($\beta = 0.158$)

  • Tổ chức các khóa đào tạo chuẩn hóa kỹ năng hướng dẫn viên du lịch cộng đồng, bồi dưỡng ngoại ngữ và kỹ năng ứng xử văn minh du lịch cho cư dân sở tại.
                  LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI THỰC TẾ (2022 - 2025)

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  1. Phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu áp dụng chọn mẫu thuận tiện phi xác suất ($N=250$) do giới hạn giãn cách xã hội trong giai đoạn dịch COVID-19 năm 2021, có thể tạo ra độ lệch nhất định đối với các cụm dân cư vùng sâu biên giới.
  2. Đối tượng khảo sát: Tập trung chủ yếu vào đối tượng cư dân sở tại, chưa khảo sát song song du khách quốc tế và các doanh nghiệp kinh doanh lữ hành để phân tích đối sánh đa góc nhìn.
  3. Mô hình thống kê: Phương pháp OLS chỉ phản ánh quan hệ tuyến tính một chiều, chưa phân tích các biến trung gian (mediator) hoặc điều tiết (moderator).

Hướng phát triển tiếp theo

  • Mở rộng quy mô mẫu lên $N \ge 500$, phân tầng theo tỷ lệ dân số thực tế của 4 huyện thị (Tri Tôn, Tịnh Biên, Châu Đốc, Thoại Sơn).
  • Ứng dụng mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương bé nhất từng phần (PLS-SEM) trên phần mềm SmartPLS 4.0 để kiểm tra các biến trung gian như "Sự hài lòng của du khách" và "Sự ủng hộ của cộng đồng".
  • Xây dựng bảng điều khiển trực quan hóa (Analytics Dashboard) tích hợp dữ liệu GIS theo dõi biến động tài nguyên và lượt khách theo thời gian thực.

Đối tượng hưởng lợi

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ để tái lập (reproduce) kết quả nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt phần mềm IBM SPSS Statistics (phiên bản từ v20.0 trở lên) hoặc môi trường Python 3.8+ với các thư viện: numpy, pandas, statsmodels, scipy. Tệp dữ liệu đầu vào cần được mã hóa chuẩn dạng số nguyên theo thang đo Likert (1 đến 5) và các biến phân loại nhân khẩu học.

2. Vì sao biến "Văn hóa" lại có hệ số tác động cao hơn "Tài nguyên thiên nhiên" tại Thất Sơn?

Khu vực Thất Sơn là không gian văn hóa - tâm linh huyền bí độc nhất vô nhị của miền Tây Nam Bộ, nơi hội tụ các lễ hội cấp quốc gia (Vía Bà Chúa Xứ Núi Sam) cùng văn hóa đa tộc người (Kinh, Khmer, Chăm, Hoa). Khách du lịch đến đây có động cơ trải nghiệm tâm linh, tín ngưỡng và văn hóa bản sắc mạnh mẽ hơn thuần túy ngắm cảnh quan thiên nhiên.

3. Làm thế nào để giải quyết hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy?

Trong nghiên cứu này, hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm soát chặt chẽ bằng cách:

  1. Sàng lọc biến rác qua hệ số tương quan biến - tổng ($Corrected\ Item-Total\ Correlation > 0.3$).
  2. Phân tích EFA rút trích nhân tố bằng phép xoay Varimax trực giao.
  3. Kiểm tra chỉ số phóng đại phương sai $VIF$ trong mô hình hồi quy (tất cả đều $< 1.5$, nhỏ hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo vi phạm là 2.0 hoặc 5.0).

4. Chi phí và nguồn lực để triển khai giải pháp du lịch bền vững tại Thất Sơn?

Dự toán ngân sách giai đoạn 2022–2025 ước tính khoảng 15–20 tỷ đồng, phân bổ: 40% cho số hóa di sản và quảng bá văn hóa; 30% cho hạ tầng thu gom xử lý rác thải sinh thái; 20% cho đào tạo tập huấn cộng đồng Khmer và dân cư nông thôn; 10% cho công tác kiểm định, thanh tra thị trường.

5. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy sự khác biệt nào đáng chú ý nhất?

Sự khác biệt rõ nét nhất nằm ở biến trình độ học vấn (kiểm định Tamhane, $p=0.024$) và nhóm nghề nghiệp (kiểm định Bonferroni, $p=0.018$). Nhóm có học vấn cao và nhóm trực tiếp kinh doanh dịch vụ du lịch thể hiện mối quan tâm vượt trội đối với vấn đề giữ gìn môi trường sinh thái và đòi hỏi tính minh bạch cao hơn trong chính sách quy hoạch của chính quyền địa phương.

Kết luận

Đồ án khóa luận tốt nghiệp "Các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển du lịch bền vững tại khu vực Thất Sơn tỉnh An Giang" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Thông qua phương pháp luận kết hợp định tính và định lượng chặt chẽ với mẫu khảo sát $N=250$, nghiên cứu đã định lượng hóa thành công 4 nhân tố then chốt thúc đẩy du lịch bền vững vùng Bảy Núi: Văn hóa ($\beta = 0.382$), Tài nguyên thiên nhiên ($\beta = 0.294$), Chính sách du lịch ($\beta = 0.211$), và Con người ($\beta = 0.158$), đạt độ giải thích phương sai $R^2 = 58.7%$.

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và thực tiễn vững chắc cho các nhà hoạch định chính sách tỉnh An Giang trong việc triển khai quy hoạch bảo tồn hệ sinh thái tự nhiên và di sản thiên nhiên Thất Sơn theo Quyết định số 801/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, hướng đến mục tiêu đón 42 triệu lượt khách du lịch một cách bền vững và hiệu quả.