Nghiên cứu các YẾU TỐ MARKETING ĐIỂM ĐẾN ảnh hưởng đến NĂNG LỰC CẠNH TRANH ĐIỂM ĐẾN DU LỊCH ở BẠC LIÊU (Phần 2)
NGUYỄN THANH SANG1, NGUYỄN PHÚ SON2
( 1Trường Cao đẳng nghề Bạc Liêu, 2Trường Đại học Cần Thơ)
3.2. Kiểm định Cronbach’s Alpha
Bảng 3
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu của các thang đo nhân tố.
| Nhân tố | Ký hiệu biến quan sát | Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | Cronbach’s Alpha của thang đo |
| Nhu cầu khách du lịch (NCKDL) | NCKDL1 | 0,515 | 0,890 | |
| NCKDL2 | 0,636 | 0,861 | ||
| NCKDL3 | 0,774 | 0,827 | 0,873 | |
| NCKDL4 | 0,835 | 0,811 | ||
| NCKDL5 | 0,760 | 0,833 | ||
| Phát triển sản phẩm (PTSP) | PTSP1 | 0,673 | 0,896 | |
| PTSP2 | 0,809 | 0,866 | ||
| PTSP3 | 0,823 | 0,863 | 0,900 | |
| PTSP4 | 0,784 | 0,872 | ||
| PTSP5 | 0,681 | 0,894 | ||
| Xây dựng thương hiệu (XDTH) | XDTH1 | 0,689 | 0,894 | |
| XDTH12 | 0,690 | 0,894 | ||
| XDTH3 | 0,841 | 0,860 | 0,901 | |
| XDTH4 | 0,822 | 0,865 | ||
| XDTH5 | 0,738 | 0,883 | ||
| Marketing điểm đến (MTDD) | MTDD1 | 0,863 | 0,903 | |
| MTDD2 | 0,788 | 0,918 | ||
| MTDD3 | 0,791 | 0,917 | 0,929 | |
| MTDD4 | 0,843 | 0,907 | ||
| MTDD5 | 0,783 | 0,919 | ||
| Năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch (NLCT) | NLCT2 | 0,856 | 0,901 | |
| NLCT3 | 0,843 | 0,905 | 0,929 | |
| NLCT4 | 0,839 | 0,906 | ||
| NLCT5 | 0,800 | 0,919 |
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo cho các khái niệm được trình bày chi tiết như sau:
– Khái niệm nhu cầu khách du lịch (NCKDL), có giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,873, hệ số này cho thấy thang đo đạt được độ tin cậy khá tốt, các biến quan sát này ổn định về nội hàm, ngữ nghĩa, hơn nữa giá trị của các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt yêu cầu (> 0,3), nằm trong khoảng 0,515- 0,835. Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo, 5 biến quan sát thuộc thang đo cho khái niệm được giữ nguyên, để đưa vào các phân tích tiếp theo.
– Khái niệm phát triển sản phẩm (PTSP), giá trị hệ số Cronbach’s Alpha của khái niệm này là 0,900, với giá trị Cronbach’s Alpha này cho thấy thang đo đạt được độ tin cậy tốt, các biến quan sát đảm bảo nội dung đo lường cho khái niệm, hệ số tương quan biến tổng của 5 biến quan sát đều thỏa mãn yêu cầu (> 0,3). Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo, 5 biến quan sát thuộc thang đo cho khái niệm được giữ nguyên, để đưa vào các phân tích tiếp theo.
– Khái niệm xây dựng thương hiệu (XDTH), có giá trị hệ số Cronbach’s Alpha là 0,901. Hệ số Cronbach’s Alpha này khá tốt, thang đo đạt được độ tin cậy, 5 biến quan sát đều lớn hơn 0,3, nằm trong khoảng 0,689- 0,841. Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo, 5 biến quan sát thuộc thang đo cho khái niệm được giữ nguyên, để đưa vào các phân tích tiếp theo.
– Khái niệm marketing điểm đến (MTDD), kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,929. Thang đo đạt được độ tin cậy cao, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát nằm trong khoảng 0,783-0,863 (> 0,3), 5 biến quan sát đạt yêu cầu về phân tích Cronbach’s Alpha, được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
– Khái niệm năng lực cạnh tranh (NLCT), giá trị hệ số Cronbach’s Alpha của khái niệm này là 0,929, với giá trị Cronbach’s Alpha này cho thấy thang đo đạt được độ tin cậy tốt, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều thỏa mãn yêu cầu, nằm trong khoảng 0,800- 0,856 (> 0,3), trừ biến quan sát NLCT1 có hệ số tương quan biến tổng là 0,024 (< 0,3). Như vậy, trong 5 biến quan sát của thang đo thuộc khái niệm này có 4 biến quan sát đạt yêu cầu sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, 1 biến quan sát NLCT1 bị loại do không đảm bảo hệ số tương quan biến tổng.
Thông qua kiểm định độ tin cậy thang đo sơ bộ, cho thấy rằng có 1 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng không đạt yêu cầu (hệ số tương quan biến tổng < 0,3). Như vậy, ta có thể nói rằng nội dung thang đo của các khái niệm là khá tốt, đáng tin cậy để sử dụng cho nghiên cứu, các biến quan sát đạt yêu cầu sẽ được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm tìm ra các biến quan sát không phù hợp và một lần nữa kiểm định lại thang đo chi tiết hơn.
3.3. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
3.3.1. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến marketing điểm đến
Hình 2. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo
các yếu tố ảnh hưởng đến marketing điểm đến (đã chuẩn hóa)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho thấy:
– Mô hình có 70 bậc tự do.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường, bởi vì:
+ GFI = 0,967; TLI = 0,988 (> 0,9); và CFI = 0,991 (> 0,9);
+ RMSEA = 0,035;
+ CMIN/df = 1,543 (< 2).
– Các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 1% nên các khái niệm đạt giá trị hội tụ.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường và các hệ số tương quan giữa các nhóm đều nhỏ hơn 1 (không có tương quan giữa các biến quan sát) nên đạt tính đơn hướng.
– Hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 1% nên các khái niệm này đạt giá trị phân biệt.
3.3.2. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo marketing điểm đến
Hình 3. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
thang đo marketing điểm đến (đã chuẩn hóa)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho thấy:
– Mô hình có 4 bậc tự do.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường, bởi vì:
+ GFI = 0,991; TLI = 0,992 (> 0,9); và CFI = 0,997 (> 0,9);
+ RMSEA = 0,055;
+ CMIN/df = 2,373 (< 3).
– Các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 5% nên các khái niệm đạt giá trị hội tụ.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường và các hệ số tương quan giữa các nhóm đều nhỏ hơn 1 (không có tương quan giữa các biến quan sát) nên đạt tính đơn hướng.
– Hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 5% nên các khái niệm này đạt giá trị phân biệt.
3.3.3. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo năng lực cạnh tranh điểm đến
Hình 4. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
thang đo năng lực cạnh tranh (đã chuẩn hóa)
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) thang đo các yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu, cho thấy:
– Mô hình có 2 bậc tự do.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường,
bởi vì:
+ GFI = 0,994; TLI = 0,992 (> 0,9); và CFI= 0,997 (> 0,9);
+ RMSEA = 0,067;
+ CMIN/df = 2,995 (< 3).
– Các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 5% nên các khái niệm đạt giá trị hội tụ.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường và các hệ số tương quan giữa các nhóm đều nhỏ hơn 1 (không có tương quan giữa các biến quan sát) nên đạt tính đơn hướng.
– Hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 5% nên các khái niệm này đạt giá trị phân biệt.
3.3.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho toàn bộ mô hình
Hình 5. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
cho toàn bộ mô hình (đã chuẩn hóa).
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho toàn bộ mô hình, cho thấy:
– Mô hình có 215 bậc tự do.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường,
bởi vì:
+ GFI = 0,946; TLI = 0,987 (> 0,9); và CFI = 0,989 (> 0,9);
+ RMSEA = 0,029;
+ CMIN/df = 1,382 (< 3).
– Các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 1% nên các khái niệm đạt giá trị hội tụ.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thị trường và các hệ số tương quan giữa các nhóm đều nhỏ hơn 1 (không có tương quan giữa các biến quan sát) nên đạt tính đơn hướng.
– Hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p-value) tại 5% nên các khái niệm này đạt giá trị phân biệt. Ngoại trừ PTSP và XDTH là 2 khái niệm có hệ số tương quan tại p-value = 0,06 > 5%. Một điều cần lưu ý trong quá trình đánh giá các tiêu chuẩn, các biến quan sát lệch một ít so với chuẩn phân phối đa biến. Tuy nhiên cũng cần nhận thức rằng ít có mô hình đo lường thực tế nào cùng đạt được tất cả các tiêu chuẩn trên. Thực tế, trong nhiều nghiên cứu, giá trị p-value và tính đơn hướng thường khó đạt được trên tất cả các thang đo của các khái niệm nghiên cứu (Thanh và Hiệp, 2012, trang 157).
3.4. Đánh giá sự phù hợp của mô hình lý thuyết bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố thành phần đến các khía cạnh năng lực cạnh tranh điểm đến, phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, sau đó tiến hành hiệu chỉnh mô hình để có được mô hình tốt hơn. Sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để kiểm định mô hình nghiên cứu đã đề xuất.
Trong kiểm định giả thiết và mô hình nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có nhiều ưu điểm hơn các phương pháp phân tích đa biến truyền thống như hồi quy bội, hồi quy đa biến vì nó có thể tính được sai số đo lường và ước lượng được các giả thuyết nghiên cứu cũng như các mô hình nghiên cứu phức tạp.
Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu bằng SEM:
Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu bằng SEM cho thấy:
– Mô hình có 218 bậc tự do.
– Mô hình thích hợp với dữ liệu thì trường,
bởi vì:
+ GFI = 0,939; TLI = 0,982 (> 0,9); và CFI = 0,984 (> 0,9);
+ RMSEA = 0,035 (< 0,08);
+ CMIN/df = 1,549 (< 2).
Hình 6. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu bằng SEM (đã chuẩn hóa).
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Như vậy, kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu bằng SEM thể hiện rằng: Giữa các khái niệm (thành phần) có quan hệ (tương quan) với nhau một cách ý nghĩa, cụ thể là:
– Nhân tố marketing điểm đến có tác động tích cực một cách trực tiếp đến năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu. Trong đó, hệ số chuẩn hóa thể hiện mức độ tác động của thành phần đến năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu là 0,347.
– Nhân tố phát triển sản phẩm, nhu cầu khách du lịch, xây dựng thương hiệu: có tác động tích cực một cách trực tiếp đến marketing điểm đến du lịch ở Bạc Liêu. Trong đó, hệ số chuẩn hóa thể hiện mức độ tác động của các thành phần đến marketing điểm đến theo thứ tự giảm dần như sau: phát triển sản phẩm (0,326), nhu cầu khách du lịch (0,231), xây dựng thương hiệu (0,147).
Nói cách khác, để nâng cao năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu, cần đề xuất những hàm ý quản trị sao cho có tác động tích cực đến yếu tố phát triển sản phẩm, nhu cầu khách du lịch, xây dựng thương hiệu cũng như tác động tích cực đến marketing điểm đến.
Đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình bằng phương pháp Boostrap
Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông. Phương pháp Boostrap thực hiện với số mẫu lặp lại là N lần. Kết quả ước lượng từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến ước lượng của tổng thể. Sử dụng phương pháp Boostrap để kiểm định mức độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình nghiên cứu, với số mẫu lặp lại là N = 500 lần. Kết quả kiểm định bằng Boostrap cho thấy có xuất hiện độ chệch (CR) giữa các ước lượng, nhưng giá trị tuyệt đối của các độ chệch này là rất nhỏ, đều nhỏ hơn hoặc bằng 2 nên kết luận các ước lượng trong mô hình có thể tin cậy được.
Bảng 4
Kết quả kiểm định bằng Boostrap với N = 500 lần.
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ 450 bảng câu hỏi được phỏng vấn trực tiếp năm 2018.
Ghi chú: SE: Sai lệch chuẩn; SE-SE: Sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn; Mean: Trung bình; Bias: độ chênh lệch giữa trung bình và hệ số chuẩn hóa; SE-Bias: Sai lệch chuẩn của độ chênh lệch; CR: độ chệch.
Theo kết quả kiểm định, các giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận gồm:
– Giả thuyết H1: Yếu tố nhu cầu khách du lịch tác động cùng chiều đến marketing điểm đến ở mức ý nghĩa 1%.
– Giả thuyết H2: Yếu tố phát triển sản phẩm tác động cùng chiều đến marketing điểm đến ở mức ý nghĩa 1%.
– Giả thuyết H3: Yếu tố xây dựng thương hiệu tác động cùng chiều đến marketing điểm đến ở mức ý nghĩa 1%.
– Giả thuyết H4: Yếu tố marketing điểm đến tác động cùng chiều đến năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở mức ý nghĩa 1%.
4. Kết luận
Marketing điểm đến du lịch là cầu nối gắn kết giữa điểm đến và khách hàng tiềm năng, giúp du khách dễ dàng tiếp cận, kích thích ham muốn, tìm hiểu điểm đến và đưa ra quyết định lựa chọn điểm đến. Đồng thời marketing điểm đến du lịch là một công cụ quan trọng làm nổi bật những điểm đến và tạo nên lợi thế cạnh tranh của một điểm đến. Từ đó, các địa phương có kế hoạch xây dựng chiến lược marketing điểm đến hiệu quả, giúp cho địa phương đẩy mạnh sự phát triển của điểm đến một cách bền vững, tạo dựng nên hình ảnh điểm đến riêng biệt, làm khách hàng có thể dễ dàng nhận biết các sản phẩm du lịch của điểm đến. Vì vậy, nghiên cứu yếu tố marketing điểm đến ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu đã chỉ ra rằng, có 3 nhân tố tạo nên marketing điểm đến du lịch Bạc Liêu bao gồm: nhu cầu khách du lịch; phát triển sản phẩm; xây dựng thương hiệu. Trong tất cả các yếu tố, “Bạc Liêu là điểm đến an toàn và đáng tin cậy” thuộc nhân tố nhu cầu khách du lịch là có sự ảnh hưởng quan trọng nhất đến năng lực cạnh tranh điểm đến du lịch ở Bạc Liêu.
Bên cạnh một số kết quả đạt được, nghiên cứu này vẫn còn có hạn chế nhất định. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là: Du khách nội địa là người Việt Nam từ 18 tuổi trở lên. Những nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng bằng việc nghiên cứu thêm những đối tượng là du khách nước ngoài.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Armenski Tanja, Markovic Vladimir, Davidovic Nemanja & Jovanovic Tarmara. (2011). Integrated Model of Destination Competitiveness. Tourism and Hotel Management, 15, 58-69.
Baidal, Sanchez, & Rebello. (2013). The evolution of mass tourism destinations: new approaches beyond deterministic models in Benidorm, Spain. Tourism Management, 34 (1), 184-195.
Bùi Thị Thanh và Nguyễn Xuân Hiệp (2012). Nâng cao lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp Nghiên cứu trường hợp các siêu thị tại TP. Hồ Chí Minh. Ứng dụng nghiên cứu định lượng trong kinh doanh. Nhà xuất bản Lao động.
Bowen, D. & Schneider, B. (1985). Boundary-Spanning-Role Employees and the Service
Encounter: Some Guidelines for Management and Research. In Czepiel, M., Solomon, M.
and Surprenant, C. (Eds), The Service Encounter: Managing Employee/Customer Interaction in Service Business. M.A.: D. C. Heath and Company (pp. 127-147).
Chon & Mayer. (1995). Destination competitiveness models in tourism and their application to Las Vegas. Journal of Tourism Systems and Quality Management, 1(2-4), 227-246.
Craigwell, R. (2007). Tourism competitiveness in small island developing states. United Nations University – World Institute for Development Economics Research (Research, 2007).
Crouch, G.I. & J.R.B. Ritchie. (1999). ‘Tourism, Competitiveness and Societal Prosperity’, Journal of Business Research, 44(3), 137-152.
Daniel R. Williams & Cary D. McDonald. (1995). Community attachment, regional identity and resident attitudes toward tourism. Annual Conferences, Travel and Tourism Research Association, 424-428.
De Keyser & Vanhove. (1994). The competitive situation of tourism in the Caribbean area – Methodological approach. Revue de Tourisme, 3, 19–22.
Doris Gomezelj Omerzel. (2006). ‘Competitiveness of Slovenia as a Tourist Destination’
Managing Global Transitions, 2, 167-189.
Dwyer & Kim. (2003). Destination competitiveness: Determinants and Indicators.Current Issues in Tourism, 6(5), 369–413.
Evans & Johnson. (1995). Identifying competitive strategies for successful tourism destination development. Journal of Hospitality and Leisure Marketing, 31, 37–45.
Fyall, Garrod & Wang. (2012). Editorial. Journal of Destination Marketing and Management Editorial, 1(1-2), 1-3.
Harris K.L, & James R. (2006). The Cource Experience Questionnaire, Graduate Destinations Survey and Learning and Teaching Performance Fund in Australia higher education, The University of North Carolina at Chapel Hill.
Hassan. (2000). Determinants of market competitiveness in an environmentally sustainable tourism industry. Journal of Travel Research, 38, 239-245.
J.R. Brent Ritchie & Robin J.B. Ritchie. (1998). A Basic Report Prepared for Presentation to the Annual Congress of the International Association of Scientific Experts in Tourism. The branding of tourism destination, NY: Marrakech, Morocco.
Kanniainen & Vesala. (2005). Entrepreneurship and Labor Market Institutions. Economic
Modelling, 22(5), 828-847.
Kozak, M. (2001). Repeaters’ behavior at two distinct destinations. Annals of Tourism Research, 28(3), 784-807.
Larry Dwyer & Chulwon Kim. (2003). Destination Competitiveness: Determinants and Indicators, Current Issues in Tourism, 6(5), 369-414.
Leiper, N. (1979). The framework of tourism: Towards a definition of tourism, tourist, and the tourist industry, Annals of Tourism Research, 6(4), 390-407.
Malhotra. (1996). Marketing research: An applied orientation. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2nd edition.
Pearce, D. (1997). Competitive destination analysis in Southeast Asia. Journal of Travel Research, 35(4), 16-24.
Petra Glover & Bruce Prideaux. (2009, January 1). Implications of population ageing for the development of tourism products and destinations. Journal of Vacation Marketing. Research Article https://doi.org/10.1177/1356766708098169.
Poon, A. (1993). Tourism, technology and competitive strategies. Oxon, UK: CAB International.
Prideaux, B. (2000). The role of the transport system in destination development. Tourism
Management, 21(1), 53-63.
Ritchie, J. B. B., & Crouch, G. I. (1993, October). Competitiveness in international tourism: A framework for understanding and analysis. Proceedings of the 43rd Congress of the Association International d’Experts Scientifique due Torisme on Competitiveness of LongHaul Tourist Destination, San Carlos de Bariloche Argentina, 17-23.
Richie and Crouch. (1999) Journal of Business Research, 3, 137-152.
Richie and Crouch. (2003). The competitive destination – A sustainable tourism perspective. Oxon: CABI Publishing.
Steven Pike & Stephen J. Page. (2014). Progress in Tourism Management Destination Marketing Organizations and destination marketing: A narrative analysis of the literature. Tourism Management, 41, 202-227.
UNWTO & UNEP. (2008). Compendium of Tourism Statistics Data 2002-2006, United Nations World Tourism Organization. 2012 Edition.
UNWTO. (2011). Policy and practice for global tourism. Madrid: UNWTO.
Wang and Pizam. (2011). Destination marketing and management: Theories and applications. Cambridge: Cabi Publishing.
WTO. (2002). Thinktank. World Tourism Organisation Accessed on-line: http:// www.worldtourism.org/education/menu.html.
Yoon, Y., Formica, S., & Uysal, M. (2001). Destination Attributes and Travel Market
Segmentation, 32nd TTRA Annual Conference Proceedings, Tourism and Travel Research Association, 301-305.
Nguồn: Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 14(5), 155-171.
Số 14(5) 2019, Tháng 11/2019
Ban Tu Thư (thanhdiavietnamhoc.com)