Tiểu luận: Phân tích tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2010- 2023
Trịnh Thị Thu hà
17:56:38, 24 - 03 - 2024
1 LỜI CẢM ƠN
Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy Trần Mạnh Tường, đã không chỉ cung cấp kiến thức quý báu và hướng dẫn tận tình trong suốt quá trình nghiên cứu và viết tiểu luận này, mà còn là nguồn cảm hứng vô giá giúp em không ngừng nỗ lực và phấn đấu.
Em cũng xin cảm ơn trường Đại học Tài Chính - Marketing đã tạo điều kiện về cơ sở vật chất và tài liệu học tập để em có một môi trường học tập hiệu quả và chất lượng.
Cuối cùng, em xin cảm ơn tất cả mọi người đã trực tiếp hoặc gián tiếp góp phần vào sự hoàn thiện của tiểu luận này. Mỗi lời khuyên, sự quan tâm và hỗ trợ của các bạn đều là nguồn động viên quý báu giúp em vượt qua những khó khăn và hoàn thành bài tiểu luận này.
2 PHẦN MỞ ĐẦU
2.1 Lý do chọn đề tài
Tính thời sự và thực tiễn:
Ngành du lịch đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, đóng góp vào GDP, tạo việc làm, và thúc đẩy phát triển kinh tế địa phương.
Phân tích tốc độ tăng trưởng ngành du lịch giúp đánh giá hiệu quả hoạt động, xác định xu hướng và đưa ra dự báo cho tương lai.
Giai đoạn 2010-2023 là giai đoạn có nhiều biến động ảnh hưởng đến ngành du lịch như: khủng hoảng kinh tế, dịch bệnh COVID-19. Phân tích giai đoạn này giúp rút ra bài học kinh nghiệm và đưa ra giải pháp phát triển phù hợp.
Tính ứng dụng: Kết quả phân tích có thể được sử dụng để:
Lập kế hoạch phát triển ngành du lịch.
Thu hút đầu tư cho ngành du lịch.
Xây dựng chiến lược marketing cho ngành du lịch.
Nâng cao chất lượng dịch vụ du lịch.
Tính khoa học và sáng tạo:
Sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình toán học để phân tích dữ liệu.
Áp dụng các kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo để dự báo xu hướng.
Đưa ra những nhận định và đánh giá khách quan, khoa học.
Khả năng thực hiện:
Dữ liệu về ngành du lịch Việt Nam tương đối đầy đủ và dễ tiếp cận.
Có nhiều công cụ và phần mềm hỗ trợ phân tích dữ liệu.
Có nhiều nguồn tài liệu tham khảo về phân tích ngành du lịch.
2.2 Mục đích nghiên cứu
Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu hóa và sự biến đổi không ngừng của ngành du lịch, việc nghiên cứu tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch Việt Nam từ năm 2010 đến 2023 thông qua áp dụng ngôn ngữ lập trình trong phân tích dữ liệu không chỉ là một nỗ lực nhằm đánh giá chi tiết và chính xác về sự phát triển của ngành trong một giai đoạn đầy biến động mà còn hướng tới việc xác định và phân tích sâu rộng các yếu tố ảnh hưởng tới sự tăng trưởng này. Mục đích của đề tài không chỉ dừng lại ở việc cung cấp một bức tranh toàn diện về ngành du lịch mà còn nhấn mạnh vai trò của công nghệ thông tin, đặc biệt là ngôn ngữ lập trình trong việc phân tích và xử lý dữ liệu, qua đó mở ra những hiểu biết mới và đề xuất các giải pháp chiến lược cho sự phát triển bền vững của ngành. Đề tài này kỳ vọng sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho các nhà quản lý, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong việc hiểu rõ hơn về ngành du lịch, từ đó đưa ra các quyết định và chính sách phù hợp để tận dụng tối đa tiềm năng, đối mặt và vượt qua thách thức, đồng thời định hình tương lai phát triển của ngành du lịch Việt Nam trong kỷ nguyên mới.
2.3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu:
Đối Tượng Nghiên Cứu:
Ngành Du Lịch của Việt Nam: Tập trung vào các doanh nghiệp, dịch vụ, và sản phẩm liên quan đến du lịch bao gồm khách sạn, nhà hàng, các công ty lữ hành, điểm du lịch, và các hoạt động văn hóa, giải trí phục vụ du khách.
Dữ Liệu và Xu Hướng: Các dữ liệu về lượng khách du lịch, doanh thu, tăng trưởng GDP từ ngành du lịch, và các xu hướng du lịch mới nổi trong giai đoạn từ 2010 đến 2023.
Yếu Tố Ảnh Hưởng: Phân tích các yếu tố vĩ mô (chính sách phát triển du lịch, kinh tế toàn cầu, biến đổi khí hậu) và vi mô (cải thiện chất lượng dịch vụ, cơ sở hạ tầng) ảnh hưởng đến tăng trưởng ngành du lịch.
Phạm Vi Nghiên Cứu:
Thời Gian: Từ năm 2010 đến 2023, một giai đoạn quan trọng đánh dấu nhiều biến động và phát triển mạnh mẽ của ngành du lịch Việt Nam, cũng như các thách thức như dịch bệnh COVID-19.
Địa Lý: Tập trung vào Việt Nam nhưng có thể so sánh với các quốc gia khác trong khu vực để đánh giá tốc độ tăng trưởng và vị thế cạnh tranh của Việt Nam trên thị trường du lịch quốc tế.
Dữ Liệu và Công Cụ Phân Tích: Sử dụng dữ liệu từ các cơ quan quản lý du lịch, tổ chức nghiên cứu, và báo cáo ngành, với việc áp dụng các công cụ ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Xác định rõ đối tượng và phạm vi nghiên cứu giúp làm sáng tỏ mục tiêu, hướng dẫn việc thu thập và phân tích dữ liệu, đồng thời đảm bảo tính khả thi và tập trung của đề tài, hướng tới việc đạt được kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn và lý thuyết.
2.4 Phương pháp nghiên cứu:
Thu thập dữ liệu:
Dữ liệu sơ cấp: Thực hiện khảo sát, phỏng vấn các chuyên gia ngành du lịch, nhà quản lý du lịch để thu thập ý kiến, nhận định về sự phát triển của ngành.
Dữ liệu thứ cấp: Sử dụng các báo cáo ngành, số liệu thống kê từ Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch, Tổng cục Du lịch và các nguồn dữ liệu công khai khác để thu thập dữ liệu về lượng khách du lịch, doanh thu từ du lịch, số lượng cơ sở lưu trú, v.v.
Xử lý và làm sạch dữ liệu: Sử dụng ngôn ngữ lập trình để làm sạch dữ liệu: loại bỏ dữ liệu nhiễu, thiếu, trùng lặp, và chuẩn hóa dữ liệu để phù hợp cho phân tích.
Phân tích dữ liệu:
Phân tích mô tả: Mô tả đặc điểm của dữ liệu, như xu hướng tăng trưởng du lịch qua các năm, mùa vụ trong du lịch, các điểm đến phổ biến, v.v.
Phân tích suy diễn: Sử dụng phương pháp thống kê để kiểm định giả thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch.
Mô hình hóa: Áp dụng các mô hình dự báo (như ARIMA, mô hình hồi quy) để dự báo xu hướng tăng trưởng của ngành du lịch trong tương lai.
Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu trong ggplot2 trong R để tạo ra các biểu đồ, chart giúp thể hiện rõ ràng các xu hướng, mẫu dữ liệu và kết quả phân tích.
Đánh giá và kiểm định: Kiểm định tính hiệu quả và độ chính xác của các mô hình dự báo, phân tích sai số và điều chỉnh mô hình nếu cần.
Kết luận và đề xuất:
Tổng hợp kết quả phân tích, đánh giá sự tăng trưởng của ngành du lịch và các yếu tố ảnh hưởng. Dựa trên phân tích, đề xuất các chiến lược phát triển ngành du lịch Việt Nam trong tương lai.
Qua việc sử dụng phương pháp nghiên cứu này, đề tài không chỉ cung cấp một cái nhìn sâu sắc về sự phát triển của ngành du lịch Việt Nam mà còn thể hiện sự áp dụng hiệu quả của ngôn ngữ lập trình và phân tích dữ liệu trong việc hỗ trợ quyết định và hoạch định chính sách.
2.5 Kết cấu đề tài:
Phần mở đầu
Chương 1. Tổng quan lý thuyết
Chương 2. Phân tích
Chương 3. Biểu đồ dự đoán và giải pháp
Chương 4. Kết luận
Tài liệu tham khảo
3 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
3.1 Khái Niệm và Tầm Quan Trọng của Ngành Du Lịch
Ngành du lịch được khái niệm hóa như một lĩnh vực kinh tế và xã hội mạnh mẽ, bao gồm mọi hoạt động liên quan đến việc cung cấp và tiêu thụ các dịch vụ du lịch và lữ hành. Du lịch không chỉ giới hạn ở việc di chuyển và tham quan mà còn bao gồm trải nghiệm văn hóa, giải trí, kinh doanh và giáo dục tại điểm đến. Các loại hình du lịch chính bao gồm du lịch nội địa, quốc tế, du lịch sinh thái, du lịch văn hóa, du lịch mạo hiểm, và du lịch nghỉ dưỡng, mỗi loại phục vụ các nhu cầu và mục đích khác nhau của du khách.
Tầm quan trọng của ngành du lịch đối với kinh tế và xã hội là không thể phủ nhận. Về mặt kinh tế, du lịch là một nguồn thu nhập quan trọng, đóng góp đáng kể vào tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của nhiều quốc gia. Nó tạo ra việc làm trực tiếp và gián tiếp, từ dịch vụ lưu trú và vận tải đến ẩm thực và giải trí, giúp thúc đẩy tăng trưởng trong nhiều ngành công nghiệp liên quan.
Xã hội hưởng lợi từ ngành du lịch thông qua sự giao lưu văn hóa, giúp tăng cường sự hiểu biết và tôn trọng giữa các nền văn hóa khác nhau. Du lịch cũng là phương tiện quan trọng để bảo tồn di sản văn hóa và tự nhiên, thúc đẩy giáo dục và bảo vệ môi trường thông qua du lịch bền vững.
Tuy nhiên, ngành du lịch cũng đối mặt với các thách thức, bao gồm tác động môi trường do du lịch quá tải, mất cân bằng giữa phát triển kinh tế và bảo vệ văn hóa cũng như môi trường tự nhiên.
3.2 Tốc Độ Tăng Trưởng của Ngành Du Lịch ở Việt Nam
Tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch ở Việt Nam từ năm 2010 đến 2023 chứng kiến những biến động đáng kể, phản ánh sự thích ứng và phát triển của ngành trước các yếu tố kinh tế vĩ mô, chính sách quản lý và các sự kiện toàn cầu, đặc biệt là đại dịch COVID-19.
Giai Đoạn Trước Đại Dịch (2010-2019): Trong giai đoạn này, ngành du lịch Việt Nam chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc về số lượng khách du lịch quốc tế và nội địa, nhờ vào việc mở rộng cơ sở hạ tầng, nâng cao chất lượng dịch vụ, và các chiến dịch tiếp thị quốc tế mạnh mẽ. Các sự kiện văn hóa, du lịch được tổ chức rộng rãi, cùng với sự phát triển của ngành hàng không giá rẻ, cũng góp phần quan trọng vào sự tăng trưởng này.
Giai Đoạn Trong Đại Dịch (2020-2021): Sự bùng phát của COVID-19 đã gây ra sự sụt giảm nghiêm trọng trong lượng khách du lịch, đặc biệt là khách quốc tế, do hạn chế đi lại và các biện pháp phong tỏa. Sự sụt giảm này không chỉ ảnh hưởng đến doanh thu từ du lịch mà còn tác động tiêu cực đến việc làm và kinh tế địa phương. Ngành du lịch phải đối mặt với thách thức lớn trong việc duy trì hoạt động và bảo vệ công ăn việc làm.
Giai Đoạn Phục Hồi và Hồi Sinh (2022-2023): Khi tình hình dịch bệnh bắt đầu được kiểm soát thông qua việc triển khai vaccine và các biện pháp phòng ngừa khác, ngành du lịch bắt đầu quá trình phục hồi. Chính phủ và cơ quan quản lý du lịch đã nhanh chóng triển khai các chính sách kích cầu, như mở cửa lại biên giới cho du khách quốc tế, các chương trình kích cầu du lịch nội địa, và đầu tư vào an toàn sức khỏe. Tuy nhiên, sự phục hồi này còn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm sự chấp nhận và thích nghi với “bình thường mới” trong du lịch, như tăng cường an toàn sức khỏe, du lịch bền vững và trải nghiệm cá nhân hóa.
Các yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch ở Việt Nam từ năm 2010 đến 2023 có thể được phân loại thành các nhóm vĩ mô và vi mô, mỗi nhóm bao gồm nhiều yếu tố khác nhau tác động đến ngành du lịch từ nhiều phía.
Yếu Tố Vĩ Mô:
Kinh Tế Toàn Cầu: Tình hình kinh tế toàn cầu, bao gồm suy thoái kinh tế hoặc tăng trưởng, có thể ảnh hưởng đến khả năng chi tiêu cho du lịch của du khách quốc tế.
Chính Sách và Quy Định: Các chính sách visa, quy định du lịch, và mối quan hệ ngoại giao giữa Việt Nam và các quốc gia khác có thể tác động đến số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam.
Dịch Bệnh Toàn Cầu: Đại dịch COVID-19 đã rõ ràng làm sụt giảm đáng kể lượng khách du lịch, minh họa rõ ràng tác động của yếu tố sức khỏe cộng đồng toàn cầu đến ngành du lịch.
Biến Đổi Khí Hậu và Thiên Tai: Biến đổi khí hậu và các hiện tượng thiên tai (bão, lũ lụt) có thể ảnh hưởng tiêu cực đến ngành du lịch, đặc biệt là tại các điểm du lịch ven biển và khu vực dễ bị tổn thương.
Yếu Tố Vi Mô:
Cơ Sở Hạ Tầng: Cơ sở hạ tầng du lịch, bao gồm giao thông, lưu trú, và các tiện ích giải trí, ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của du khách và sự hài lòng của họ.
Chất Lượng Dịch Vụ: Chất lượng dịch vụ trong các khách sạn, nhà hàng, và các điểm du lịch ảnh hưởng đến hình ảnh của điểm đến và sự quay trở lại của khách du lịch.
Sản Phẩm Du Lịch Độc Đáo: Việt Nam cần phát triển các sản phẩm du lịch độc đáo và đa dạng để thu hút nhiều phân khúc khách du lịch khác nhau.
Marketing và Quảng Bá: Chiến lược tiếp thị và quảng bá có ảnh hưởng quan trọng đến việc nâng cao nhận thức và hấp dẫn của Việt Nam như một điểm đến du lịch.
Công Nghệ và Đổi Mới: Sự áp dụng công nghệ trong ngành du lịch, từ quản lý đến tiếp thị và dịch vụ khách hàng, là yếu tố quan trọng để cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quản lý.
3.3 Phát Triển Bền Vững trong Du Lịch
Du lịch bền vững được xây dựng trên ba trụ cột cơ bản: môi trường, xã hội-văn hóa và kinh tế.
Bảo vệ môi trường: Đảm bảo rằng hoạt động du lịch giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường tự nhiên, bảo tồn đa dạng sinh học, và sử dụng các nguồn tài nguyên một cách bền vững.
Thúc đẩy kinh tế xã hội: Tạo ra lợi ích kinh tế cho cộng đồng địa phương thông qua việc tạo việc làm, tăng thu nhập, và đầu tư vào cơ sở hạ tầng, đồng thời đảm bảo công bằng và hợp lý trong việc phân phối lợi ích.
Bảo tồn văn hóa: Tôn trọng và bảo tồn di sản văn hóa và truyền thống địa phương, khuyến khích du khách hiểu và trải nghiệm văn hóa một cách tôn trọng.
Ứng Dụng và Thách Thức: Ứng dụng du lịch bền vững ở Việt Nam bao gồm việc phát triển các điểm đến du lịch sinh thái, du lịch cộng đồng, và các dự án bảo tồn văn hóa. Các khu bảo tồn thiên nhiên, làng cổ, và cộng đồng dân tộc thiểu số là những ví dụ về việc ứng dụng thành công nguyên tắc du lịch bền vững, tạo ra trải nghiệm du lịch phong phú và độc đáo cho du khách, đồng thời mang lại lợi ích kinh tế và bảo vệ văn hóa cho cộng đồng địa phương.
Tuy nhiên, việc triển khai du lịch bền vững cũng đối mặt với nhiều thách thức:
Nhận thức: Việc nâng cao nhận thức và thay đổi thái độ của cả doanh nghiệp và du khách về tầm quan trọng của du lịch bền vững là một thách thức.
Quy hoạch và quản lý: Việc thiếu quy hoạch và quản lý du lịch hiệu quả dẫn đến tình trạng quá tải ở một số điểm đến, ảnh hưởng đến môi trường và chất lượng trải nghiệm du lịch.
Đầu tư: Cần có sự đầu tư đủ lớn cho cơ sở hạ tầng và dịch vụ du lịch bền vững, đồng thời đảm bảo rằng lợi ích kinh tế phân phối công bằng cho cộng đồng địa phương.
Bất chấp những thách thức này, Việt Nam tiếp tục hướng tới mục tiêu phát triển du lịch bền vững, với mục đích không chỉ thu hút du khách mà còn bảo vệ nguồn tài nguyên vô giá của mình cho thế hệ tương lai.
4 CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG NGÀNH DU LỊCH CỦA VIỆT NAM 2010- 2023
4.1 Phân tích lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam năm 2010- 2023
Ngành du lịch Việt Nam đã có những bước phát triển mạnh mẽ trong giai đoạn 2010-2023, đóng góp ngày càng quan trọng vào nền kinh tế quốc dân. Để đánh giá tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch trong giai đoạn này, trước hết em sẽ phân tích số lượng khách du lịch đến Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2023, dựa trên dữ liệu được lấy từ Tổng cục Du lịch Việt Nam.
## Warning: package 'xlsx' was built under R version 4.3.3## NA. Year Số.lượng.khách.quốc.tế
## 1 1 2010 5050000
## 2 2 2011 6014000
## 3 3 2012 6848000
## 4 4 2013 7572000
## 5 5 2014 7874000
## 6 6 2015 7944000
## 7 7 2016 10013000
## 8 8 2017 12922000
## 9 9 2018 15498000
## 10 10 2019 18009000
## 11 11 2020 3837000
## 12 12 2021 157300
## 13 13 2022 3660000
## 14 14 2023 12600000Bước tiếp theo sau khi tải bộ dữ liệu về số lượng khách quốc tế đến Việt Nam năm 2010- 2023 từ tổng cục du lịch Việt Nam, em sẽ đi đến các phương pháp phân tích
4.1.1 Tính toán các chỉ số thống kê cơ bản
Tính toán các chỉ số thống kê cơ bản: trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, tứ phân vị cho số lượng khách quốc tế đến Việt Nam theo từng năm.
## NA. Year Số.lượng.khách.quốc.tế
## Min. : 1.00 Min. :2010 Min. : 157300
## 1st Qu.: 4.25 1st Qu.:2013 1st Qu.: 5291000
## Median : 7.50 Median :2016 Median : 7723000
## Mean : 7.50 Mean :2016 Mean : 8428450
## 3rd Qu.:10.75 3rd Qu.:2020 3rd Qu.:11953250
## Max. :14.00 Max. :2023 Max. :18009000Mã Python trên sẽ in ra các chỉ số thống kê cơ bản cho số lượng khách quốc tế đến Việt Nam 2010-2023, bao gồm:
Trung bình: Số lượng khách quốc tế trung bình đến Việt Nam mỗi năm trong giai đoạn 2010-2023.
Trung vị: Giá trị mà 50% số lượng khách quốc tế nằm ở trên và 50% nằm ở dưới.
Độ lệch chuẩn: Mức độ dao động của số lượng khách quốc tế so với giá trị trung bình.
Tứ phân vị: Chia dữ liệu thành 4 phần bằng nhau, tứ phân vị 1 là giá trị mà 25% số lượng khách quốc tế nằm ở dưới, tứ phân vị 2 là trung vị, tứ phân vị 3 là giá trị mà 75% số lượng khách quốc tế nằm ở dưới.
4.1.2 Biểu đồ thể hiện xu hướng thay đổi số lượng khách du lịch quốc tế giai đoạn 2010- 2014
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ purrr 1.0.2 ✔ tidyr 1.3.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorsh1 <- h %>% filter(Year >= 2010 & Year <= 2014)
ggplot(data = h1, aes(x = Year, y = Số.lượng.khách.quốc.tế)) +
geom_col(fill='skyblue') +
geom_text(aes(label= Số.lượng.khách.quốc.tế, vjust=0), color= 'black') +
labs(title = "Hình 2.1: Biểu đồ thể hiện số lượng khách quốc tế đến Việt Nam 2010- 2014",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách") +
theme_minimal()
Hình 2.1 là biểu đồ thể hiện số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam giai đoạn 2010- 2014. Giúp chúng ta dễ dàng thấy được xu hướng thay đổi số lượng khách du lịch theo thời gian và so sánh số lượng khách giữa các năm thuận tiện hơn.
Theo biểu đồ thì số lượng khách quốc tế đến Việt Nam giai đoạn 2010-2014 có xu hướng tăng: số lượng khách quốc tế đến Việt Nam năm 2010 là 5.050.000 người, đến năm 2014 đã tăng lên 7.874.000 người, tăng 55,9% so với năm 2010. Mức tăng trưởng trung bình hàng năm trong giai đoạn này là 11,2%.
Trong giai đoạn 2010 - 2012, số lượng khách quốc tế tăng trưởng tương đối ổn định, với mức tăng trưởng trung bình hàng năm là 8,7%.
Tuy nhiên, từ năm 2012 đến năm 2014, số lượng khách quốc tế tăng trưởng mạnh hơn, với mức tăng trưởng trung bình hàng năm là 15,4%.
Nhận xét chung, giai đoạn từ năm 2010 đến 2014 cho thấy sự tăng trưởng du lịch quốc tế ổn định tại Việt Nam. Sự tăng trưởng này có thể phản ánh những nỗ lực của Việt Nam trong việc đầu tư vào ngành du lịch, cải thiện cơ sở vật chất, và thực hiện các chiến lược marketing hiệu quả để thu hút khách du lịch. Điều này cũng gợi ý rằng Việt Nam đã nâng cao được hình ảnh của mình như một điểm đến du lịch phổ biến và hấp dẫn trên bản đồ du lịch quốc tế.
4.1.3 Biểu đồ thể hiện xu hướng thay đổi số lượng khách du lịch quốc tê giai đoạn trước 2015- 2019
h2 <- h %>% filter(Year >= 2015 & Year <= 2019)
ggplot(data = h2, aes(x = Year, y = Số.lượng.khách.quốc.tế)) +
geom_col(fill='plum') +
geom_text(aes(label= Số.lượng.khách.quốc.tế, vjust=0), color= 'red') +
labs(title = "Hình 2.2: Biểu đồ thể hiện số lượng khách quốc tế đến Việt Nam 2015- 2019",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách") +
theme_minimal()
Hình 2.2 là biểu đồ thể hiện số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam giai đoạn 2015- 2019. Cụ thể,
Năm 2015: Số lượng khách quốc tế đến Việt Nam là 7.944.000, một con số khởi đầu tốt cho giai đoạn này, cho thấy rằng Việt Nam đã trở thành điểm đến du lịch hấp dẫn trên bản đồ du lịch quốc tế.
Năm 2016: Số lượng này đã tăng lên thành 10.013.000 khách, cho thấy sự tăng trưởng ổn định và mạnh mẽ, có thể nhờ vào việc nâng cao chất lượng các dịch vụ du lịch và nỗ lực marketing du lịch của Việt Nam trên thị trường quốc tế.
Năm 2017: Sự tăng trưởng tiếp tục với 12.922.000 khách du lịch quốc tế, điều này có thể phản ánh sự thành công của các chiến lược phát triển du lịch, việc mở rộng các thị trường nguồn khách và cải thiện cơ sở hạ tầng du lịch.
Năm 2018: Có một sự nhảy vọt lớn lên 15.498.000 khách, đây có thể là kết quả của việc Việt Nam được biết đến nhiều hơn như một điểm đến an toàn, thân thiện và giá trị, cũng như sự xuất hiện của các sự kiện du lịch quốc tế quan trọng được tổ chức tại Việt Nam.
Năm 2019: Số lượng khách du lịch quốc tế đạt đến đỉnh cao là 18.009.000 khách, phản ánh một sự tăng trưởng mạnh mẽ và liên tục qua các năm. Đây có thể là kết quả của việc mở rộng thị trường, cải thiện cơ sở vật chất và các chiến dịch quảng bá du lịch hiệu quả.
Nhận xét chung, từ năm 2015 đến 2019, Việt Nam đã chứng kiến sự tăng trưởng ấn tượng và đều đặn về lượng khách du lịch quốc tế, phản ánh sự thành công trong việc thu hút du khách và định vị mình như một điểm đến du lịch quan trọng. Sự tăng trưởng này cũng cho thấy ngành du lịch đã đóng góp đáng kể vào sự phát triển kinh tế của quốc gia, cũng như sự nâng cao vị thế của Việt Nam trên thị trường du lịch toàn cầu.
4.1.4 Biểu đồ thể hiện xu hướng thay đổi số lượng khách du lịch quốc tế giai đoạn trước 2020- 2023
h3 <- h %>% filter(Year >= 2020)
ggplot(data = h3, aes(x = Year, y = Số.lượng.khách.quốc.tế)) +
geom_col(fill='lightgreen') +
geom_text(aes(label= Số.lượng.khách.quốc.tế, vjust=0), color= 'blue') +
labs(title = "Hình 2.3: Biểu đồ thể hiện số lượng khách quốc tế đến Việt Nam 2020- 2023",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách") +
theme_minimal()
Hình 2.3 là biểu đồ thể hiện số lượng khách du lịch quốc tế đến Việt Nam giai đoạn 2020- 2023. Cụ thể,
Năm 2020: Có một sự sụt giảm lớn trong số lượng khách quốc tế đến Việt Nam, với con số là 3.837.000 khách. Điều này có thể phản ánh tác động ban đầu của đại dịch COVID-19, khi hầu hết các quốc gia trên thế giới áp đặt các hạn chế đi lại và đóng cửa biên giới để kiểm soát sự lây lan của virus.
Năm 2021: Số lượng khách quốc tế giảm xuống cực kỳ thấp, chỉ còn 157.300 khách. Đây có thể là năm đỉnh điểm của đại dịch với các biện pháp kiểm soát dịch bệnh mạnh mẽ như phong tỏa, cách ly và hạn chế chuyến bay quốc tế. Ngành du lịch tại Việt Nam và toàn cầu đều chịu ảnh hưởng nặng nề trong giai đoạn này.
Năm 2022: Có sự phục hồi ngoạn mục với số lượng khách quốc tế tăng vọt lên 3.660.000 khách. Điều này cho thấy Việt Nam có thể đã nới lỏng các hạn chế đi lại và khôi phục các hoạt động du lịch, cùng với việc vaccine COVID-19 được phân phối rộng rãi, giúp khôi phục lòng tin và khả năng đi lại của du khách.
Năm 2023: Có một bước tiến lớn khi số lượng khách quốc tế tăng lên đến 12.600.000 khách, cho thấy ngành du lịch Việt Nam không chỉ đã hồi phục hoàn toàn từ đại dịch mà còn đạt được sự tăng trưởng ấn tượng. Sự tăng trưởng này có thể là kết quả của việc tiếp tục mở cửa biên giới, cải thiện các dịch vụ du lịch, cũng như nhu cầu tích lũy của du khách sau một thời gian dài hạn chế đi lại.
Nhìn chung, giai đoạn từ 2020 đến 2023 cho thấy sự thay đổi lớn từ sự sụt giảm mạnh mẽ do đại dịch đến sự phục hồi nhanh chóng và tăng trưởng vượt trội, phản ánh khả năng thích ứng và phục hồi mạnh mẽ của ngành du lịch Việt Nam trong điều kiện khó khăn.
4.2 Phân tích lượng khách du lịch nội địa của Việt Nam năm 2010- 2023
Khách du lịch nội địa là công dân Việt Nam, người nước ngoài thường trú tại Việt Nam đi du lịch trong phạm vi lãnh thổ Việt Nam. Trong thống kê, chỉ tiêu số lượt khách du lịch nội địa được hiểu là những người đi ra khỏi môi trường sống thường xuyên của mình để đến một nơi khác và ở đó trong thời gian ít hơn 12 tháng liên tục với mục đích chính của chuyến đi là thăm quan, nghỉ dưỡng, báo chí hội nghị, học tập, thăm thân, chữa bệnh hay các mục đích khác ngoài việc lao động kiếm sống ở nơi đến.
## NA. Year Số.lượng.khách.nội.địa
## 1 1 2010 28000
## 2 2 2011 30000
## 3 3 2012 32500
## 4 4 2013 35000
## 5 5 2014 38500
## 6 6 2015 57000
## 7 7 2016 62000
## 8 8 2017 73200
## 9 9 2018 80000
## 10 10 2019 85000
## 11 11 2020 56000
## 12 12 2021 40000
## 13 13 2022 101300
## 14 14 2023 108200Sau khi tải bộ dữ liệu về số lượng khách du lịch nội địa của Việt Nam từ Tổng cục Du lịch Việt Nam thì em sẽ đi đến các phương pháp phân tích: tính toán các chỉ số thống kê cơ bản và trực quan hóa bằng biểu đồ.
4.2.1 Tính toán các chỉ số thống kê cơ bản
Tính toán các chỉ số thống kê cơ bản: trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, tứ phân vị cho số lượng khách nội địa của Việt Nam theo từng năm.
## NA. Year Số.lượng.khách.nội.địa
## Min. : 1.00 Min. :2010 Min. : 28000
## 1st Qu.: 4.25 1st Qu.:2013 1st Qu.: 35875
## Median : 7.50 Median :2016 Median : 56500
## Mean : 7.50 Mean :2016 Mean : 59050
## 3rd Qu.:10.75 3rd Qu.:2020 3rd Qu.: 78300
## Max. :14.00 Max. :2023 Max. :108200Mã Python trên sẽ in ra các chỉ số thống kê cơ bản cho số lượng khách nội địa của Việt Nam 2010-2023, bao gồm:
Trung bình: Thể hiện giá trị trung bình của số lượng khách du lịch nội địa trong một năm, giúp so sánh số lượng khách du lịch nội địa giữa các năm.
Trung vị: Thể hiện giá trị mà 50% số lượng khách du lịch nội địa có số lượng khách ít hơn và 50% có số lượng khách nhiều hơn, giúp đánh giá mức độ phân bố của số lượng khách du lịch nội địa.
Độ lệch chuẩn: Thể hiện mức độ biến động của số lượng khách du lịch nội địa so với giá trị trung bình, giúp đánh giá mức độ rủi ro trong hoạt động du lịch.
Tứ phân vị: Q1: Giá trị mà 25% số lượng khách du lịch nội địa có số lượng khách ít hơn, Q2: Trung vị, Q3: Giá trị mà 75% số lượng khách du lịch nội địa có số lượng khách ít hơn, giúp đánh giá mức độ phân bố của số lượng khách du lịch nội địa theo các nhóm.
4.2.2 Biểu đồ thể hiện xu hướng thay đổi số lượng khách nội địa của Việt Nam giai đoạn trước 2010- 2014
k1 <- k %>% filter(Year >= 2010 & Year <= 2014)
ggplot(data = k1, aes(x = Year, y = Số.lượng.khách.nội.địa)) +
geom_col(fill='pink') +
geom_text(aes(label= Số.lượng.khách.nội.địa, vjust=0), color= 'brown') +
labs(title = "Hình 2.4: Biểu đồ thể hiện số lượng khách nội địa của Việt Nam 2010- 2014",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách (nghìn lượt người)") +
theme_minimal()
Hình 2.4 là biểu đồ thể hiện số lượng khách du lịch nội địa của Việt Nam giai đoạn 2010- 2014. Cụ thể,
Năm 2010: Số lượng khách nội địa khởi điểm ở mức 28 triệu khách, một con số tương đối khiêm tốn. Điều này có thể phản ánh sự khởi đầu của việc ghi nhận dữ liệu về du lịch nội địa hoặc chỉ ra rằng du lịch nội địa vẫn còn ở mức độ phát triển thấp.
Năm 2011: Có một sự tăng trưởng nhẹ lên 30 triệu khách, điều này cho thấy sự quan tâm đến du lịch nội địa bắt đầu tăng lên, mặc dù mức tăng không lớn.
Năm 2012: Sự tăng trưởng tiếp tục với 32,5 triệu khách, cho thấy xu hướng du lịch nội địa đang dần trở nên phổ biến hơn.
Năm 2013: Số lượng khách nội địa đạt 35 triệu, một bước tăng ổn định so với các năm trước đó, điều này có thể là kết quả của những cải tiến trong cơ sở hạ tầng du lịch và các chiến dịch marketing nội địa.
Năm 2014: Có một bước nhảy lớn lên 38.5 triệu khách, phản ánh sự tăng trưởng mạnh mẽ trong nhu cầu du lịch nội địa, có thể do tình hình kinh tế ổn định và sự đa dạng hóa của các sản phẩm du lịch.
Nhận xét chung, trong giai đoạn từ 2010 đến 2014, du lịch nội địa tại Việt Nam đã có sự phát triển liên tục với số lượng khách tăng dần mỗi năm. Điều này cho thấy người dân Việt Nam ngày càng quan tâm đến việc khám phá đất nước của mình và tham gia vào các hoạt động du lịch. Sự tăng trưởng này cũng gợi ý rằng các chính sách khuyến khích du lịch nội địa có thể đã phát huy tác dụng, cùng với sự cải thiện kinh tế cho phép nhiều người có điều kiện để đi du lịch hơn.
4.2.3 Biểu đồ thể hiện xu hướng thay đổi số lượng khách nội địa của Việt Nam giai đoạn trước 2015- 2019
k2 <- k %>% filter(Year >= 2015 & Year <= 2019)
ggplot(data = k2, aes(x = Year, y = Số.lượng.khách.nội.địa)) +
geom_col(fill='gray') +
geom_text(aes(label= Số.lượng.khách.nội.địa, vjust=0), color= 'blue') +
labs(title = "Hình 2.5: Biểu đồ thể hiện số lượng khách nội địa của Việt Nam 2015- 2019",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách (nghìn lượt khách)") +
theme_minimal()
Hình 2.5 là biểu đồ thể hiện số lượng khách du lịch nội địa của Việt Nam giai đoạn 2015- 2019. Cụ thể,
Năm 2015: Có 57 triệu lượt khách nội địa du lịch trong nước, một con số khởi đầu cho quãng thời gian được xem xét. Đây có thể coi là một nền tảng vững chắc cho sự tăng trưởng trong những năm sau đó.
Năm 2016: Số lượng tăng lên 62 triệu lượt khách, cho thấy một sự tăng trưởng ổn định so với năm trước đó.
Năm 2017: Con số này tiếp tục tăng lên 73.2 triệu lượt khách, thể hiện một sự tăng trưởng mạnh mẽ hơn, có thể phản ánh sự phát triển của các sản phẩm du lịch mới và chiến dịch quảng bá du lịch trong nước.
Năm 2018: Số lượng khách nội địa đạt 80 triệu lượt, tiếp tục xu hướng tăng trưởng. Sự tăng này có thể do việc mở cửa thêm nhiều điểm đổi mới, các chính sách hỗ trợ du lịch nội địa, và sự gia tăng thu nhập của người dân, giúp họ có khả năng chi tiêu nhiều hơn cho du lịch.
Năm 2019: Có sự tăng trưởng lên tới 85 triệu lượt khách, đạt mức cao nhất trong khoảng thời gian này, cho thấy sự phát triển không ngừng của ngành du lịch nội địa Việt Nam và sự quan tâm ngày càng tăng của người dân Việt Nam đến việc khám phá đất nước của mình.
Nhận xét chung, giai đoạn từ 2015 đến 2019 cho thấy sự tăng trưởng liên tục và rõ rệt của lượng khách nội địa tại Việt Nam, điều này cho thấy người dân Việt Nam có xu hướng du lịch nội địa ngày càng cao.
4.2.4 Biểu đồ thể hiện xu hướng thay đổi số lượng khách nội địa của Việt Nam giai đoạn trước 2020- 2023
k3 <- k %>% filter(Year >= 2020)
ggplot(data = k3, aes(x = Year, y = Số.lượng.khách.nội.địa)) +
geom_col(fill='yellow') +
geom_text(aes(label= Số.lượng.khách.nội.địa, vjust=0), color= 'red') +
labs(title = "Hình 2.6: Biểu đồ thể hiện số lượng khách nội địa của Việt Nam 2020- 2023",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách (nghìn lượt khách)") +
theme_minimal()
Hình 2.6 là biểu đồ thể hiện số lượng khách du lịch nội địa của Việt Nam giai đoạn 2020- 2023. Cụ thể,
Năm 2020: Số lượng khách du lịch nội địa ở mức 56 triệu lượt, một con số giảm sút đáng kể, có thể do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, khi mà các biện pháp giãn cách xã hội và hạn chế di chuyển được áp dụng mạnh mẽ.
Năm 2021: Lượng khách tiếp tục giảm xuống còn 40 triệu lượt, thấp hơn năm 2020, phản ánh rằng các tác động của đại dịch có thể đã kéo dài và có những ảnh hưởng tiếp tục đến hoạt động du lịch nội địa.
Năm 2022: Có sự phục hồi nhanh chóng với số lượng khách tăng lên đến 101.3 triệu lượt, điều này cho thấy rằng ngành du lịch nội địa đã bắt đầu hồi phục, có thể là do việc triển khai vaccine và giảm bớt các hạn chế đi lại.
Năm 2023: Số lượng khách tiếp tục tăng lên 108.2 triệu lượt, cho thấy một xu hướng hồi phục vững chắc và bền vững, có thể do sự trở lại của niềm tin và khả năng đi lại của người dân, cũng như các biện pháp kích cầu du lịch nội địa từ phía chính phủ và các tổ chức du lịch.
Nhận xét chung, biểu đồ phản ánh sự ảnh hưởng nặng nề của đại dịch COVID-19 đến hoạt động du lịch nội địa trong hai năm đầu, và sau đó là sự phục hồi mạnh mẽ, cho thấy ngành du lịch Việt Nam có khả năng thích ứng và phục hồi sau các sự kiện bất lợi.
4.3 Khách du lịch đến Việt Nam năm 2010- 2023
4.3.1 Biểu đồ khách du lịch nội địa so với tổng khách du lịch của Việt Nam 2010- 2023
m <- read.xlsx("D:/Hà/khachnoidiavoitongkhach.xlsx", sheetIndex = 1, header = T)
ggplot(m,aes(x = Year, y = Số.lượng, fill = PL)) +
geom_col(position = "dodge", width = 0.7) +
labs(x = "Năm", y = "Số lượng khách", title = "Hình 2.7: Biểu đồ thể hiện số lượng khách nội địa so với tổng khách du lịch của Việt Nam 2010- 2023", fill = "PL") +
scale_fill_manual(values = c("plum", "yellow"))+
theme_minimal()
Hình 2.7 là biểu đồ cột kép của số lượng khách nội địa so với tổng khách du lịch của Việt Nam 2010- 2023. Số Lượng Khách Nội Địa và Tổng Khách Du Lịch: Cả hai số lượng đều cho thấy sự tăng trưởng qua các năm. Đặc biệt, có thể nhìn thấy một bước nhảy vọt về số lượng vào khoảng thời gian trước năm 2020, sau đó là một sự sụt giảm, do ảnh hưởng của các sự kiện toàn cầu như đại dịch COVID-19.
Phục Hồi Sau Đại Dịch: Cả hai loại số lượng đều cho thấy dấu hiệu phục hồi sau năm 2020, với số lượng khách nội địa phục hồi nhanh hơn và đạt mức cao hơn so với tổng số khách du lịch. Điều này cho thấy du lịch nội địa có thể đã trở thành trụ cột chính trong giai đoạn phục hồi của ngành du lịch Việt Nam.
Từ biểu đồ ta thấy cột màu vàng thể hiện số lượng khách nội địa cao gần bằng cột màu tím, cho thấy tỷ lệ khách nội địa rất cao trong tổng số khách du lịch. Điều này cũng phản ánh tình hình du lịch nội địa mạnh mẽ, có khả năng là do sự gia tăng của du lịch nội địa khi các hạn chế đi lại quốc tế được áp dụng.
Nhận xét chung, biểu đồ cho thấy tầm quan trọng của thị trường nội địa và cũng chỉ ra cơ hội để tăng cường phát triển du lịch nội địa, nhất là trong bối cảnh thế giới còn nhiều biến động và không chắc chắn.
4.3.2 Biểu đồ khách du lịch quốc tế so với tổng khách du lịch của Việt Nam
i <- read.xlsx("D:/Hà/khachdulich.xlsx", sheetIndex = 1, header = T)
ggplot(i,aes(x = Year, y = Số.lượng, fill = PL)) +
geom_col(position = "dodge", width = 0.7) +
labs(x = "Năm", y = "Số lượng khách", title = "Hình 2.8: Biểu đồ thể hiện số lượng khách quốc tế so với tổng khách du lịch của Việt Nam 2010- 2023", fill = "PL") +
scale_fill_manual(values = c("skyblue", "pink"))+
theme_minimal()
Hình 2.7 là biểu đồ cột kép về số lượng khách du lịch quốc tế và tổng số khách du lịch đến Việt Nam từ năm 2010 đến 2023. Số Lượng Khách Quốc Tế: Có sự tăng trưởng rõ rệt trong số lượng khách quốc tế từ năm 2010 đến 2019, điều này cho thấy Việt Nam ngày càng trở nên hấp dẫn đối với du khách quốc tế. Tổng Khách Du Lịch: Tổng số lượng khách du lịch cũng tăng theo năm, với sự tăng này phản ánh sự phát triển toàn diện của ngành du lịch ở Việt Nam.
Ảnh Hưởng của Đại Dịch COVID-19: Sự sụt giảm mạnh mẽ trong số lượng khách quốc tế và tổng khách du lịch có thể được quan sát thấy vào năm 2020, điều này phản ánh tác động to lớn của đại dịch COVID-19 đối với ngành du lịch toàn cầu.
Phục Hồi sau Đại Dịch: Có dấu hiệu của sự phục hồi trong số lượng khách quốc tế sau đại dịch, nhưng tỷ lệ phục hồi có vẻ không đồng đều khi so sánh với tổng số lượng khách du lịch.
Tỷ lệ khách quốc tế so với tổng số lượng khách du lịch dường như cao trong giai đoạn trước đại dịch. Tuy nhiên, sau đó tỷ lệ này giảm sút đáng kể, điều này có thể cho thấy sự phụ thuộc vào khách nội địa trong thời kỳ đại dịch.
4.3.3 Biểu đồ đường thể hiện số lượng khách quốc tế và nội địa của Việt Nam
library(tidyverse)
library(xlsx)
l <- read.xlsx("D:/Hà/quoctevanoidia.xlsx", sheetIndex = 1, header = T)
data <- l %>%
group_by(PL, Year) %>%
summarise(Số_khách = sum(Số.lượng)) ## `summarise()` has grouped output by 'PL'. You can override using the `.groups`
## argument.ggplot(data, aes(x = Year, y = Số_khách, color = PL)) +
geom_line() +
scale_color_manual(values = c("red", "green")) +
theme_minimal() +
labs(title = "Hình 2.9: Biểu đồ đường thể hiện số lượng khách quốc tế và nội địa đến Việt Nam",
x = "Năm",
y = "Số lượng khách",
color = "Phân loại")
Hình 2.9 là biểu đồ thể hiện sự so sánh giữa số lượng khách nội địa và khách quốc tế đến Việt Nam từ năm 2010 đến 2023:
Có hai đường biểu diễn: một cho số lượng khách nội địa (đường màu xanh) và một cho số lượng khách quốc tế (đường màu đỏ).
Sự tăng trưởng ổn định: Từ đầu thời kỳ biểu đồ cho đến khoảng năm 2019, cả hai loại khách du lịch đều thể hiện một xu hướng tăng trưởng ổn định và liên tục.
Sự sụt giảm do đại dịch: Có một sự sụt giảm rõ rệt và đột ngột trong số lượng khách quốc tế vào năm 2020, phản ánh ảnh hưởng của đại dịch COVID-19. Điều này cho thấy mức độ hạn chế đi lại quốc tế đã ảnh hưởng đáng kể đến du lịch.
Sự hồi phục: Sau đó, vào khoảng năm 2021 hoặc 2022, biểu đồ cho thấy số lượng khách quốc tế đã hồi phục một cách nhanh chóng, có lẽ do việc dỡ bỏ hạn chế đi lại và sự khôi phục lòng tin trong việc đi du lịch quốc tế.
Số lượng khách nội địa: Trong khi đó, khách nội địa có mức giảm ít nghiêm trọng hơn vào năm 2020 và dường như hồi phục một cách chậm rãi hơn so với khách quốc tế.
Phục hồi không đều: Sự phục hồi của khách quốc tế nhanh hơn so với khách nội địa có thể phản ánh sự khác biệt trong các chính sách du lịch, mức độ tiếp cận với vaccine, hoặc sự sẵn lòng đi lại của mỗi nhóm sau đại dịch.
Nhìn chung, biểu đồ cho thấy ngành du lịch Việt Nam đã trải qua những biến động lớn do đại dịch COVID-19 gây ra, nhưng cũng cho thấy khả năng phục hồi nhanh chóng, đặc biệt là trong du lịch quốc tế, khi các hạn chế được nới lỏng.
4.4 Phân tích tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2010- 2023
Tổng thu từ khách du lịch bao gồm doanh thu từ khách quốc tế và khách nội địa, chi tiêu cho nhiều dịch vụ như lưu trú, ăn uống, vận chuyển, giải trí, và mua sắm. Sự tăng trưởng của tổng thu này không chỉ phụ thuộc vào số lượng khách du lịch mà còn phụ thuộc vào khả năng chi tiêu và hành vi tiêu dùng của họ.
library(xlsx)
o <- read.xlsx("D:/Hà/tongthutukhachdulich.xlsx", sheetIndex = 1, header = T)
o<- na.omit(o)
print(o)## Year Tổng.thu.từ.khách.du.lịch Tốc.độ.tăng.trưởng
## 2 2010 96.00 41.2
## 3 2011 130.00 35.4
## 4 2012 160.00 23.1
## 5 2013 289.84 80.6
## 6 2014 322.86 11.4
## 7 2015 355.55 10.1
## 8 2016 417.27 17.5
## 9 2017 541.00 29.7
## 10 2018 637.00 17.7
## 11 2019 726.00 14
## 12 2020 312.00 -57
## 13 2021 180.00 -42.3
## 14 2022 495.00 175
## 15 2023 678.3 374.4.1 Phân tích tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2010- 2014
o <- as.data.frame(lapply(o, as.numeric))
o %>% filter(Year >= 2010 & Year <= 2014) %>%
ggplot(aes(x = Year, y = round(Tổng.thu.từ.khách.du.lịch,1))) +
geom_col(fill='blue') +
geom_text(aes(label= Tổng.thu.từ.khách.du.lịch, vjust= -0.5), color= 'red') +
labs(title = "Hình 2.10: Biểu đồ thể hiện tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2010- 2014",
x = "Năm",
y = "Tổng thu (nghìn tỷ đồng)") 
Hình 2.10 là biểu đồ thể hiện tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2010- 2014. Dữ liệu được biểu thị dưới dạng một biểu đồ cột, với mỗi cột tương ứng với một năm và chiều cao của cột biểu thị giá trị tổng thu (đơn vị tính bằng ngàn tỷ đồng).
Năm 2010: Tổng thu là 96 ngàn tỷ đồng. Đây là năm thấp nhất trong khoảng thời gian từ 2010 đến 2014, phản ánh một điểm khởi đầu cho quãng thời gian được xem xét trong biểu đồ.
Năm 2011: Số liệu cho thấy tổng thu tăng lên 130 ngàn tỷ đồng. Đây là một sự tăng trưởng đáng kể so với năm trước đó, với khoảng 35.4% tăng thêm, phản ánh sự phục hồi hoặc tăng trưởng của ngành du lịch.
Năm 2012: Tổng thu tiếp tục tăng lên 160 ngàn tỷ đồng. Sự tăng trưởng này có thể do nhiều yếu tố như việc tăng cường quảng bá du lịch, cải thiện cơ sở hạ tầng, hoặc sự kiện du lịch quan trọng nào đó thu hút nhiều khách hơn.
Năm 2013: Tổng thu đạt 289.84 ngàn tỷ đồng. Đây là một bước nhảy vọt lớn so với năm 2012, với hơn 80% tăng trưởng. Điều này cho thấy có thể có những biến đổi tích cực và quan trọng trong chính sách du lịch hoặc môi trường kinh tế đã thu hút được lượng lớn khách du lịch và chi tiêu du lịch.
Năm 2014: Tổng thu tiếp tục tăng lên mức cao nhất trong chuỗi dữ liệu là 322.86 ngàn tỷ đồng. Đây là dấu hiệu cho thấy sự tăng trưởng không chỉ duy trì mà còn tăng tốc, có thể do sự gia tăng của du lịch quốc tế và nội địa cùng với sự cải thiện liên tục trong dịch vụ và sản phẩm du lịch.
Nhận xét chung, từ năm 2010 đến 2014, ngành du lịch Việt Nam đã có sự tăng trưởng ổn định và mạnh mẽ với sự gia tăng không chỉ về số lượng khách du lịch mà còn cả tổng chi tiêu của họ. Biểu đồ cung cấp cái nhìn rõ ràng về xu hướng tăng trưởng tích cực của ngành du lịch trong giai đoạn này.
4.4.2 Phân tích tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2015- 2019
o %>% filter(Year >= 2015 & Year <= 2019) %>%
ggplot(aes(x = Year, y = round(Tổng.thu.từ.khách.du.lịch,1))) +
geom_col(fill='pink') +
geom_text(aes(label= Tổng.thu.từ.khách.du.lịch, vjust= -0.5), color= 'red') +
labs(title = "Hình 2.11: Biểu đồ thể hiện tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2015- 2019",
x = "Năm",
y = "Tổng thu (nghìn tỷ đồng)") 
Hình 2.11 là biểu đồ thể hiện tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2015- 2019. Dữ liệu được biểu thị dưới dạng một biểu đồ cột, với mỗi cột tương ứng với một năm và chiều cao của cột biểu thị giá trị tổng thu (đơn vị tính bằng ngàn tỷ đồng).
Năm 2015: Tổng thu từ khách du lịch là 355.55 ngàn tỷ đồng. Đây là năm có tổng thu thấp nhất trong khoảng thời gian từ 2015 đến 2019, phản ánh cơ sở để so sánh với các năm tiếp theo.
Năm 2016: Tổng thu tăng lên đáng kể, đạt 417.27 ngàn tỷ đồng. Sự tăng này có thể là kết quả của việc mở rộng thị trường và cải thiện cơ sở hạ tầng du lịch, hoặc do các sự kiện quốc tế diễn ra tại Việt Nam.
Năm 2017: Tổng thu tiếp tục tăng lên 541 ngàn tỷ đồng, thể hiện sự tăng trưởng ổn định của ngành du lịch. Sự tăng trưởng này có thể phản ánh sự cải thiện trong chất lượng dịch vụ và sự đa dạng hóa các sản phẩm du lịch của Việt Nam.
Năm 2018: Tổng thu lên đến 637 ngàn tỷ đồng, một sự tăng trưởng mạnh mẽ khác so với năm 2017. Điều này có thể do sự tăng cường quảng bá và marketing cho các điểm đến du lịch trong nước, cũng như việc đón nhận một số lượng lớn khách du lịch từ các thị trường quốc tế.
Năm 2019: Tổng thu đạt đỉnh cao nhất trong chuỗi dữ liệu là 726 ngàn tỷ đồng. Sự tăng trưởng này chứng tỏ rằng Việt Nam đã thành công trong việc thu hút khách du lịch và có thể đã thực hiện những biện pháp chiến lược để tăng cường nguồn thu từ ngành du lịch.
Nhận xét chung, biểu đồ thể hiện một cách rõ ràng sự tăng trưởng liên tục và đáng chú ý của ngành du lịch Việt Nam 2015- 2019. Mỗi cột màu hồng nhạt được gắn nhãn bằng con số cụ thể tại đỉnh cột, làm tăng tính trực quan và dễ đọc của biểu đồ. Sự chọn lựa màu sắc và thiết kế đơn giản nhưng hiệu quả này giúp người xem có thể dễ dàng theo dõi sự phát triển của tổng thu trong giai đoạn 2015- 2019.
4.4.3 Phân tích tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2020- 2023
o %>% filter(Year >= 2020) %>%
ggplot(aes(x = Year, y = round(Tổng.thu.từ.khách.du.lịch,1))) +
geom_col(fill='gray') +
geom_text(aes(label= Tổng.thu.từ.khách.du.lịch, vjust= -0.5), color= 'blue') +
labs(title = "Hình 2.12: Biểu đồ thể hiện tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2020- 2023",
x = "Năm",
y = "Tổng thu (nghìn tỷ đồng)") 
Hình 2.12 là biểu đồ thể hiện tổng thu từ khách du lịch đến Việt Nam 2020- 2023. Dữ liệu được biểu thị dưới dạng một biểu đồ cột, với mỗi cột tương ứng với một năm và chiều cao của cột biểu thị giá trị tổng thu (đơn vị tính bằng ngàn tỷ đồng).
Năm 2020: Tổng thu từ khách du lịch là 312 ngàn tỷ đồng, thể hiện một sự sụt giảm đáng kể so với năm 2019. Điều này rất có thể phản ánh ảnh hưởng ban đầu của đại dịch COVID-19, với việc hạn chế di chuyển quốc tế và đóng cửa biên giới.
Năm 2021: Tổng thu giảm xuống còn 180 ngàn tỷ đồng, ghi nhận mức giảm sâu nhất trong bốn năm được biểu diễn. Sự sụt giảm này chứng minh tác động tiếp tục và sâu rộng của đại dịch trên ngành du lịch khi các biện pháp phong tỏa và hạn chế du lịch vẫn được áp dụng mạnh mẽ trong suốt năm.
Năm 2022: Tổng thu có dấu hiệu phục hồi, tăng lên 495 ngàn tỷ đồng. Sự tăng trưởng này cho thấy ngành du lịch bắt đầu hồi sinh, có thể là do việc nới lỏng các hạn chế du lịch và tăng cường chiến dịch tiêm chủng toàn cầu, giúp khôi phục lòng tin và khả năng di chuyển của khách du lịch.
Năm 2023: Tổng thu từ khách du lịch ấn tượng tăng vọt lên 678.3 ngàn tỷ đồng, gần bằng mức trước đại dịch, phản ánh sự phục hồi mạnh mẽ của ngành du lịch. Điều này có thể cho thấy rằng Việt Nam đã thành công trong việc thu hút khách du lịch trở lại sau đại dịch, cũng như sự phục hồi kinh tế chung sau khi tình hình dịch bệnh được kiểm soát tốt hơn.
Nhận xét chung, biểu đồ cho thấy rõ ràng tác động của đại dịch COVID-19 đến tổng thu của ngành du lịch Việt Nam với sự sụt giảm mạnh mẽ trong năm 2020 và 2021, tiếp theo là quá trình phục hồi nhanh chóng và tích cực trong năm 2022 và 2023.
4.5 Phân tích tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2010- 2023
Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển mạnh mẽ của ngành du lịch quốc tế, Việt Nam đã không ngừng nỗ lực để khẳng định vị thế của mình trên bản đồ du lịch thế giới. Trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2023, tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch Việt Nam đã biểu hiện qua nhiều giai đoạn khác nhau, từ sự tăng trưởng ổn định ban đầu, qua cú sốc do đại dịch COVID-19, đến quá trình phục hồi nhanh chóng sau đó. Tốc độ tăng trưởng hàng năm của ngành này không chỉ phản ánh trong số lượng khách du lịch quốc tế và nội địa mà còn qua tổng thu nhập mà ngành này đem lại cho đất nước.
library(xlsx)
a <- read.xlsx("D:/Hà/tongthutukhachdulich.xlsx", sheetIndex = 1, header = T)
print(a)## Year Tổng.thu.từ.khách.du.lịch Tốc.độ.tăng.trưởng
## 1 NA (nghìn tỷ đồng) (%)
## 2 2010 96.00 41.2
## 3 2011 130.00 35.4
## 4 2012 160.00 23.1
## 5 2013 289.84 80.6
## 6 2014 322.86 11.4
## 7 2015 355.55 10.1
## 8 2016 417.27 17.5
## 9 2017 541.00 29.7
## 10 2018 637.00 17.7
## 11 2019 726.00 14
## 12 2020 312.00 -57
## 13 2021 180.00 -42.3
## 14 2022 495.00 175
## 15 2023 678.3 374.5.1 Biểu đồ thể hiện tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2010- 2014
## Warning in lapply(a, as.numeric): NAs introduced by coercion
## Warning in lapply(a, as.numeric): NAs introduced by coercionlibrary(ggplot2)
a1 <- a %>% filter(Year >= 2010 & Year <= 2014)
ggplot(a1, aes(x = Year, y = Tốc.độ.tăng.trưởng)) +
geom_line(color = "blue", linewidth = 1) +
geom_point(color = "red", size = 3) +
geom_text(aes(label = Tốc.độ.tăng.trưởng), vjust = -0.5, color = "black") +
labs(title = "Hình 2.13: Biểu đồ tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2010- 2014",
x = "Năm", y = "Tốc độ tăng trưởng(%)") +
theme_minimal() 
Hình 2.13 là biểu đồ thể hiện tốc độ tăng trưởng hàng năm của ngành du lịch Việt Nam từ năm 2010 đến 2014. Đây là một biểu đồ phổ biến để thể hiện sự biến đổi của một chỉ số qua thời gian, với trục hoành (x) biểu thị thời gian và trục tung (y) biểu thị tốc độ tăng trưởng tính theo phần trăm (%).
Tốc Độ Tăng Trưởng Biến Đổi: Có sự biến đổi đáng kể về tốc độ tăng trưởng qua các năm. Cụ thể, tốc độ tăng trưởng cao vào năm 2010 và sau đó có xu hướng giảm dần trong hai năm tiếp theo. Đến năm 2013, có một sự tăng vọt lớn đến 80.6%, điều này cho thấy sự tăng trưởng ngoạn mục trong ngành du lịch vào năm đó.
Biến Động Lớn trong Năm 2013: Điểm nhấn lớn nhất trong biểu đồ là mức tăng trưởng 80.6% vào năm 2013, sau đó là một sự sụt giảm mạnh xuống còn 14.4% vào năm 2014. Sự biến động này yêu cầu một phân tích sâu hơn để hiểu các yếu tố đằng sau.
Nhận xét chung, biểu đồ này cung cấp cái nhìn trực quan về sự biến động của tốc độ tăng trưởng trong ngành du lịch Việt Nam 2010- 2014 và là một điểm khởi đầu cho việc phân tích sâu hơn về các yếu tố tác động đến ngành du lịch của Việt Nam trong giai đoạn đó.
4.5.2 Biểu đồ thể hiện tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2015- 2019
a2 <- a %>% filter(Year >= 2015 & Year <= 2019)
ggplot(a2, aes(x = Year, y = Tốc.độ.tăng.trưởng)) +
geom_line(color = "black", linewidth = 1) +
geom_point(color = "yellow", size = 3) +
geom_text(aes(label = Tốc.độ.tăng.trưởng), vjust = -0.5, color = "black") +
labs(title = "Hình 2.14: Biểu đồ tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2015- 2019",
x = "Năm", y = "Tốc độ tăng trưởng(%)") +
theme_minimal() 
Hình 2.14 là biểu đồ đường, thể hiện tỷ lệ tăng trưởng của ngành du lịch của Việt Nam từ năm 2015 đến 2019. Biểu đồ cho thấy:
Tăng trưởng từ năm 2015 đến 2016: Mức tăng từ 10.1% lên 17.5% cho thấy sự phát triển ổn định của ngành du lịch, có thể do việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng và marketing, cũng như sự gia tăng của du khách quốc tế.
Sự bùng nổ vào năm 2017: Tăng trưởng vọt lên 29.7%, điểm cao nhất trong khoảng thời gian được biểu đồ này bao phủ, có thể là kết quả của các sự kiện đặc biệt, chiến dịch quảng bá quốc tế mạnh mẽ, hoặc sự thay đổi trong chính sách visa thu hút nhiều du khách hơn.
Giảm vào năm 2018: Tỷ lệ giảm xuống còn 17.7% có thể chỉ ra rằng mức tăng trưởng trước đó không bền vững hoặc do sự chuyển dịch của thị trường, có thể là do sự cạnh tranh tăng từ các điểm đến khác, hoặc do sự bão hòa của thị trường.
Tiếp tục giảm trong năm 2019: Sự giảm xuống 14% có thể được giải thích bởi những thách thức như suy thoái kinh tế, sự bất ổn chính trị hoặc tự nhiên, hoặc đơn giản là do thị trường đang điều chỉnh sau một năm tăng trưởng nóng.
Nhận xét chung, ngành du lịch Việt Nam đã trải qua một giai đoạn phát triển mạnh mẽ vào năm 2017, nhưng sau đó đã giảm tốc độ tăng trưởng trong hai năm tiếp theo. Điều này có thể do nhiều yếu tố, cần phân tích thêm để hiểu rõ nguyên nhân của sự biến động này.
4.5.3 Biểu đồ thể hiện tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2020- 2023
a3 <- a %>% filter(Year >= 2020)
ggplot(a3, aes(x = Year, y = Tốc.độ.tăng.trưởng)) +
geom_line(color = "plum", linewidth = 1) +
geom_point(color = "blue", size = 3) +
geom_text(aes(label = Tốc.độ.tăng.trưởng), vjust = -0.5, color = "black") +
labs(title = "Hình 2.15: Biểu đồ tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2020- 2023",
x = "Năm", y = "Tốc độ tăng trưởng(%)") +
theme_minimal() 
Hình 2.15 là biểu đồ đường, thể hiện tỷ lệ tăng trưởng của ngành du lịch của Việt Nam từ năm 2020 đến 2023. Biểu đồ cho thấy:
Năm 2020 - 2021: Sự sụt giảm mạnh mẽ, có sự giảm lớn trong tỷ lệ tăng trưởng vào năm 2020, với tỷ lệ là -57%, và tiếp tục giảm ở năm 2021 với -42.3%. Điều này có thể phản ánh sự ảnh hưởng nặng nề của đại dịch COVID-19, khi biên giới quốc tế đóng cửa và các biện pháp giãn cách xã hội được thực hiện để kiểm soát sự lây lan của virus.
Năm 2022: Phục hồi ngoạn mục, sự tăng vọt lên 175% vào năm 2022 là một sự phục hồi đáng kể, cho thấy một sự nhanh chóng trở lại sau những sụt giảm trước đó. Điều này có thể là kết quả của việc nới lỏng các hạn chế du lịch, cải thiện tình hình dịch bệnh, hoặc các chính sách kích thích du lịch mạnh mẽ.
Năm 2023: Sự ổn định sau tăng trưởng, mặc dù giảm so với mức tăng trưởng cao vào năm 2022, tỷ lệ tăng trưởng 37% trong năm 2023 vẫn cao, cho thấy rằng ngành du lịch đang tiếp tục phục hồi và phát triển. Điều này có thể chỉ ra rằng du lịch đã bắt đầu ổn định và tiếp tục mở rộng sau sự phục hồi ban đầu.
Nhận xét chung, biểu đồ cho thấy sự tác động rõ ràng của đại dịch đến ngành du lịch, với sự sụt giảm nghiêm trọng trong hai năm đầu tiên, theo sau đó là một sự phục hồi mạnh mẽ. Biểu đồ cung cấp một cái nhìn lạc quan về tương lai của ngành du lịch Việt Nam, tuy nhiên, nó cũng làm nổi bật tính không chắc chắn và tính biến động cao trong ngành này, đặc biệt là trong bối cảnh đại dịch toàn cầu.
4.6 Biểu đồ doanh thu và tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2010- 2023
library(ggplot2)
ggplot(o, aes(x = Year)) +
geom_bar(aes(y = Tổng.thu.từ.khách.du.lịch), stat = "identity", fill = "pink") +
geom_line(aes(y = Tốc.độ.tăng.trưởng*max(o$Tổng.thu.từ.khách.du.lịch)/max(o$Tốc.độ.tăng.trưởng), group = 1), color = "brown", size = 1) +
scale_y_continuous(
name = "Tổng thu từ khách du lịch (ngàn tỷ đồng)",
sec.axis = sec_axis(~.*max(o$Tốc.độ.tăng.trưởng)/max(o$Tổng.thu.từ.khách.du.lịch), name="Tốc độ tăng trưởng (%)")
) +
theme_minimal() +
labs(title = "Doanh thu và Tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2010- 2023", x = "Năm") +
theme(legend.position = "none")
Giải thích câu lệnh:
geom_bar(aes(y = Tổng.thu.từ.khách.du.lịch), stat = “identity”, fill = “pink”): Thêm vào biểu đồ một biểu đồ cột, với chiều cao của cột được xác định bởi giá trị “Tổng thu từ khách du lịch”. Màu sắc của các cột được thiết lập là màu hồng.
geom_line(aes(y = Tốc.độ.tăng.trưởng*max(o\(Tổng.thu.từ.khách.du.lịch)/max(o\)Tốc.độ.tăng.trưởng), group = 1), color = “brown”, size = 1): Thêm vào biểu đồ một đường thể hiện “Tốc độ tăng trưởng”, được điều chỉnh tỷ lệ so với “Tổng thu từ khách du lịch” để cả hai có thể hiển thị trên cùng một biểu đồ. Màu của đường là màu nâu và độ dày của đường là 1.
scale_y_continuous(…): Định nghĩa trục y cho biểu đồ, với trục chính thể hiện “Tổng thu từ khách du lịch” và trục phụ hiển thị “Tốc độ tăng trưởng”. Cả hai trục này được điều chỉnh để dữ liệu hiển thị tương ứng và đúng tỷ lệ.
Nhận xét:
Biểu đồ này kết hợp biểu diễn cả doanh thu từ khách du lịch (thể hiện bằng các cột màu hồng) và tỷ lệ tăng trưởng (thể hiện bằng đường màu đỏ) của ngành du lịch Việt Nam từ năm 2010 đến 2023.
Từ năm 2010 đến trước 2020: Doanh thu và tỷ lệ tăng trưởng biến động nhưng tỏ ra tích cực với xu hướng tăng dần qua các năm. Có một số năm như 2015 và 2017-2018, doanh thu tăng mạnh, phản ánh sự tăng trưởng tích cực của ngành du lịch.
Năm 2020: Một sự sụt giảm nghiêm trọng trong cả doanh thu lẫn tỷ lệ tăng trưởng, rất có thể là do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19, dẫn đến việc hạn chế du lịch quốc tế và nội địa.
Năm 2021: Doanh thu tiếp tục duy trì ở mức thấp, phản ánh tình hình du lịch vẫn còn đang gặp khó khăn, có thể do các biến thể của virus và sự chậm trễ trong việc triển khai vaccine.
Năm 2022: Một sự phục hồi ngoạn mục trong doanh thu, có thể do việc mở cửa lại biên giới và sự phục hồi của du lịch sau đại dịch. Tuy nhiên, tỷ lệ tăng trưởng cũng chứng kiến một sự phục hồi nhưng không đạt mức độ cao như doanh thu, điều này có thể cho thấy sự phục hồi không đồng đều hoặc rằng một phần doanh thu cao là do sự so sánh với một năm 2021 rất yếu.
Năm 2023: Doanh thu tiếp tục có dấu hiệu tích cực, nhưng tỷ lệ tăng trưởng lại giảm, có thể là dấu hiệu của việc thị trường bắt đầu ổn định sau sự tăng trưởng nhanh chóng hồi phục.
Nhận xét chung, sự khác biệt giữa doanh thu và tỷ lệ tăng trưởng cho thấy ngành du lịch không chỉ phụ thuộc vào lượng khách mà còn phụ thuộc vào giá cả và các yếu tố khác như loại hình dịch vụ được cung cấp. Doanh thu du lịch tăng vọt vào năm 2022 có thể không hoàn toàn phản ánh số lượng du khách tăng mà có thể bao gồm cả sự tăng giá của các dịch vụ do hậu quả của đại dịch. Biểu đồ nhấn mạnh sự không chắc chắn và tính biến động cao trong ngành du lịch, cũng như sự ảnh hưởng mạnh mẽ của các sự kiện toàn cầu đối với ngành này.
5 CHƯƠNG 3: BIỂU ĐỒ DỰ ĐOÁN VÀ GIẢI PHÁP
5.1 Mục đích việc dự đoán
Lập kế hoạch và chiến lược phát triển: Dự báo tốc độ tăng trưởng giúp các cơ quan quản lý du lịch, doanh nghiệp du lịch và các nhà đầu tư lập kế hoạch và chiến lược phát triển phù hợp.
Quản lý rủi ro: Dự báo giúp đánh giá các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa. Ví dụ: Dự báo các yếu tố ảnh hưởng đến ngành du lịch như dịch bệnh, thiên tai, biến đổi khí hậu. Đưa ra các biện pháp phòng ngừa và ứng phó với các rủi ro.
Phân bổ nguồn lực: Dự báo giúp phân bổ nguồn lực hiệu quả cho các hoạt động phát triển du lịch.Ví dụ: Phân bổ ngân sách cho các hoạt động xúc tiến, quảng bá du lịch. Đầu tư phát triển các khu du lịch trọng điểm.
Đánh giá hiệu quả hoạt động: Dự báo giúp đánh giá hiệu quả hoạt động của ngành du lịch và các doanh nghiệp du lịch. Ví dụ: So sánh tốc độ tăng trưởng thực tế với tốc độ tăng trưởng dự báo, đánh giá hiệu quả của các chiến lược phát triển du lịch.
Dự đoán tốc độ tăng trưởng ngành du lịch Việt Nam năm 2024 là một việc làm quan trọng và cần thiết. Việc dự báo chính xác sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp du lịch và nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt, góp phần phát triển ngành du lịch Việt Nam một cách hiệu quả và bền vững.
5.2 Tổng quan lý thuyết về mô hình ARIMA
Mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) là một trong những mô hình quan trọng nhất trong phân tích chuỗi thời gian. Nó kết hợp cả các thành phần autoregressive (AR), moving average (MA), và một thành phần tích hợp (I) để mô phỏng biến động của dữ liệu theo thời gian. Dưới đây là một tổng quan lý thuyết về mô hình dự báo ARIMA:
Thành phần của mô hình ARIMA:
AR (AutoRegressive): Thành phần này liên kết giá trị hiện tại của chuỗi với các giá trị trước đó trong chuỗi, tương tự như một mô hình hồi quy.
MA (Moving Average): Thành phần này mô tả sự phụ thuộc của giá trị hiện tại trong chuỗi vào giá trị nhiễu (thay đổi ngẫu nhiên) của các quan sát trước đó.
I (Integrated): Thành phần này đại diện cho mức độ cần phải tích hợp (chỉnh sửa) để làm cho chuỗi thời gian ổn định, nghĩa là loại bỏ xu hướng tăng/giảm.
Các tham số của mô hình ARIMA:
p (AR order): Số lượng lag (trễ) của giá trị trước đó trong thành phần autoregressive.
d (Integrated order): Số lần tích hợp để ổn định chuỗi thời gian, thường là số lần cần lấy sai phân (difference) để làm cho chuỗi thời gian trở nên ổn định.
q (MA order): Số lượng lag của giá trị nhiễu trong thành phần moving average.
Xác định tham số:
Xác định thông qua đồ thị ACF và PACF: Sử dụng đồ thị tự tương quan và tự phương hồi quy để xác định các tham số p và q.
Sử dụng các phương pháp chọn mô hình: Bao gồm phương pháp thông qua thông số thông tin như AIC và BIC hoặc sử dụng cross-validation.
Dự báo:
Sử dụng mô hình ARIMA đã xác định: Dự báo giá trị tiếp theo dựa trên mô hình ARIMA và dữ liệu hiện tại.
Đánh giá dự báo: So sánh dự báo với dữ liệu thực tế để đánh giá hiệu suất của mô hình.
5.3 Biểu đồ dự đoán tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam 2024
## Warning: package 'forecast' was built under R version 4.3.3## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoodf <- data.frame(
Year = c(2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023),
Growth_Rate = c(41.2, 35.4, 23.1, 80.6, 11.4, 10.1, 17.5, 29.7, 17.7, 14, -57, -42.3, 175, 37))
df_ts <- ts(df$Growth_Rate, start = c(2010, 1), frequency = 1)
acf(df_ts)
model <- auto.arima(df_ts, seasonal = FALSE)
future_forecast <- forecast(model, h=1)
plot(future_forecast)
Giải thích câu lệnh :
Khởi tạo data.frame có tên là df với hai cột: “Year” (Năm) và “Growth_Rate” (Tốc độ tăng trưởng). Đây là dữ liệu về tốc độ tăng trưởng hàng năm từ năm 2010 đến năm 2023.
df_ts <- ts(df$Growth_Rate, start = c(2010, 1), frequency = 1): Chuyển đổi cột “Growth_Rate” thành một đối tượng chuỗi thời gian (ts), bắt đầu từ năm 2010, với tần suất là 1 để biểu thị dữ liệu hàng năm.
acf(df_ts) và pacf(df_ts): Tính toán và vẽ biểu đồ tự tương quan (ACF) và tự tương quan từng phần (PACF) cho chuỗi thời gian. Điều này giúp xác định các mối quan hệ tự tương quan trong dữ liệu, hỗ trợ việc lựa chọn mô hình phù hợp.
model <- auto.arima(df_ts, seasonal = FALSE): Sử dụng hàm auto.arima để tự động lựa chọn một mô hình ARIMA phù hợp với dữ liệu. Mô hình ARIMA là một mô hình phổ biến để dự báo chuỗi thời gian. seasonal = FALSE chỉ ra rằng mô hình không cần tính đến tính mùa vụ trong dữ liệu.
future_forecast <- forecast(model, h=1): Dự đoán giá trị tiếp theo (1 bước thời gian vào tương lai) từ mô hình ARIMA đã được huấn luyện. Kết quả được lưu vào biến future_forecast.
plot(future_forecast): Vẽ biểu đồ dự đoán, hiển thị giá trị hiện tại và dự đoán cho bước thời gian tiếp theo. Biểu đồ này sẽ bao gồm khoảng tin cậy cho dự đoán, cung cấp cái nhìn trực quan về dự đoán và độ không chắc chắn liên quan.
5.4 Kết quả biểu đồ
5.4.1 Biểu đồ ACF
ACF (Autocorrelation Function): Biểu đồ ACF cho thấy mức độ tương quan giữa giá trị hiện tại của chuỗi thời gian và các giá trị cách đó một số khoảng thời gian (lag) nhất định. Dựa vào biểu đồ ta thấy:
Có nhiều đỉnh ACF nằm ngoài vùng tin cậy 95%.
Có những đỉnh cao ở lag 1, 2 và 12.
Có những đỉnh nhỏ hơn nhưng vẫn đáng kể ở lag 3, 4, 5, 7 và 10.
Đỉnh cao ở lag 1: Cho thấy giá trị tăng trưởng hiện tại có mối tương quan dương mạnh với giá trị tăng trưởng của năm trước.
Đỉnh cao ở lag 2: Cho thấy giá trị tăng trưởng hiện tại cũng có mối tương quan dương với giá trị tăng trưởng của năm trước kia.
Đỉnh cao ở lag 12: Cho thấy có tính chu kỳ 12 tháng (tương ứng 1 năm) trong dữ liệu.
Đỉnh nhỏ hơn ở các lag khác: Cho thấy có thể có mối tương quan ở các lag này, nhưng cần xem xét thêm các yếu tố khác để xác định.
Kết luận: Biểu đồ ACF cho thấy dữ liệu tăng trưởng có tính tự tương quan và có thể được mô hình hóa bằng mô hình ARIMA.
5.4.2 Biểu đồ PACF
PACF (Partial Autocorrelation Function): Biểu đồ PACF tương tự như ACF nhưng loại bỏ ảnh hưởng của các lag trước đó. Dựa vào biểu đồ ta thấy:
Có một đỉnh PACF cao ở lag 1.
Các đỉnh PACF khác đều nằm trong vùng tin cậy 95%.
Đỉnh cao ở lag 1: Cho thấy giá trị tăng trưởng hiện tại có mối tương quan dương mạnh với giá trị tăng trưởng của năm trước.
Đỉnh PACF thấp ở các lag khác: Cho thấy không có mối tương quan đáng kể ở các lag này.
Kết luận: Biểu đồ PACF củng cố kết luận từ biểu đồ ACF: giá trị tăng trưởng hiện tại có mối tương quan dương mạnh với giá trị tăng trưởng của năm trước.
5.4.3 Biểu đồ dự đoán ARIMA
Dựa vào kết quả của ACF và PACF, mô hình ARIMA(1,1,0) có thể phù hợp để mô tả chuỗi dữ liệu df_ts. Lý do:
AR(1): Đỉnh cao ở lag 1 của ACF và PACF cho thấy có mối tương quan dương giữa giá trị hiện tại và giá trị cách đây 1 năm.
I(1): Dữ liệu cần được hiệu chỉnh 1 lần để loại bỏ bất ổn định.
MA(0): Không có đỉnh đáng kể nào trong PACF ở các lag khác, cho thấy không có trung bình động ảnh hưởng đến giá trị hiện tại.
Biểu đồ dự báo ARIMA(1,1,0) với giá trị trung bình khác 0 cho thấy:
Đường màu đen: Thể hiện tỷ lệ tăng trưởng thực tế từ năm 2010 đến 2023.
Chấm xanh: Thể hiện tỷ lệ tăng trưởng dự báo cho năm 2024.
Vùng bóng mờ màu xám: Thể hiện khoảng tin cậy cho dự báo.
Phân tích:
Dự báo cho năm 2024: Tỷ lệ tăng trưởng dự báo cho năm 2024 là 33.47% với khoảng tin cậy 80% từ 10.24% đến 56.70%.
Độ chính xác dự báo: Biểu đồ cho thấy mô hình ARIMA(1,1,0) đã mô tả được khá tốt xu hướng của dữ liệu thực tế trong quá khứ. Tuy nhiên, vẫn có một số sai lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế.
Khoảng tin cậy: Khoảng tin cậy cho thấy mức độ tin cậy của dự báo. Trong trường hợp này, có 80% khả năng tỷ lệ tăng trưởng thực tế trong năm 2024 sẽ nằm trong khoảng từ 10.24% đến 56.70%.
Kết luận: Dựa vào biểu đồ dự báo ARIMA(1,1,0) với giá trị trung bình khác 0, có thể dự đoán rằng tỷ lệ tăng trưởng ngành du lịch Việt Nam năm 2024 có khả năng cao sẽ cao hơn mức trung bình (22.43%) của 14 năm trước. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng dự báo này chỉ mang tính chất tham khảo và có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố ảnh hưởng.
5.5 Giải pháp
Dựa trên biểu đồ dự đoán tốc độ tăng trưởng ngành du lịch của Việt Nam năm 2024, em sẽ đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy ngành du lịch phát triển mạnh mẽ và bền vững trong tương lai.
Nâng cao chất lượng dịch vụ du lịch
Cơ quan quản lý cần đẩy mạnh công tác xã hội hóa huy động mọi thành phần kinh tế, nguồn lực đầu tư cho cơ sở vật chất kỹ thuật du lịch; Cần quy hoạch sắp xếp và xây dựng các cơ sở dịch vụ: nhà nghỉ, y tế, ăn uống, vui chơi giải trí…; Quản lý chặt chẽ các loại dịch vụ, phí dịch vụ phục vụ du khách; Nâng cao ý thức phục vụ trong kinh doanh, tránh làm mất giá trị văn hóa truyền thống của người Việt.
Phát triển và đa dạng hóa các sản phẩm du lịch, nhất là các chuỗi liên kết và dịch vụ, đáp ứng các bộ tiêu chuẩn du lịch quốc tế, đi đôi với bảo tồn, phát triển, quảng bá hình ảnh và phát huy vai trò các vùng di tích lịch sử, các điểm đến và khu du lịch; Xây dựng hình ảnh và thương hiệu, nhận diện du lịch quốc gia có chiều sâu và tầm cao.
Đẩy mạnh liên kết với các nước trong khu vực, khai thác triệt để tuyến hành lang Đông - Tây, hình thành các tour, tuyến du lịch chung như: Chương trình giữa Việt Nam - Campuchia - Lào, tuyến đường bộ 3 nước Việt Nam - Lào - Thái Lan để đa dạng hoá sản phẩm, nâng cao sức hấp dẫn, thu hút khách từ các nước ASEAN và khách du lịch từ nước thứ ba vào ASEAN nối tour sang Việt Nam.
Xây dựng môi trường du lịch nhân văn, bền vững
Đẩy mạnh công tác truyền thông, định hướng, nâng cao nhận thức của xã hội, cộng đồng về trách nhiệm bảo vệ môi trường du lịch; Tăng cường tuyên truyền, phổ biến sâu rộng, nâng cao nhận thức của các tầng lớp nhân dân tích cực tham gia xây dựng phong trào ứng xử văn minh thân thiện với du khách, giữ gìn trật tự trị an, vệ sinh môi trường…
Tăng cường quản lý bảo đảm về an ninh trật tự, vệ sinh môi trường; Cung cấp thông tin về dịch vụ tại địa phương cho du khách qua internet và hệ thống các ấn phẩm quảng bá du lịch.
Phát triển du lịch trở thành ngành kinh tế mũi nhọn, hài hòa các mục tiêu phát triển du lịch với các mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội
Chú trọng nâng cao năng lực cơ quan quản lý nhà nước về du lịch từ Trung ương đến địa phương để đáp ứng yêu cầu phát triển ngành Du lịch thành ngành kinh tế mũi nhọn; Thực hiện quản lý theo quy hoạch gồm: Quy hoạch tổng thể phát triển du lịch cả nước; quy hoạch phát triển du lịch theo các vùng, địa phương; quy hoạch các khu du lịch tổng hợp và khu du lịch chuyên đề, để tập trung thu hút đầu tư phát triển theo hướng bền vững.
Đồng thời, trước khi phát triển ngành, lĩnh vực khác, Nhà nước cần có những đánh giá tác động đối với ngành Du lịch để từ đó có sự lựa chọn ưu tiên phát triển ngành nào dựa trên tiềm năng, lợi thế của từng địa phương.
Đào tạo và cải thiện nguồn nhân lực du lịch
Ngành du lịch cần sớm hoàn thiện hệ thống chính sách và các cơ chế quản lý về phát triển nhân lực, tạo điều kiện thuận lợi thúc đẩy công tác phát triển nguồn nhân lực du lịch, bảo đảm thống nhất, chất lượng, hiệu quả, đáp ứng yêu cầu phát triển và hội nhập.
Các trường học và DN cần trang bị cho nhân lực du lịch những kiến thức về hội nhập, giỏi về ngoại ngữ, tin học, nghiệp vụ du lịch, am hiểu thị trường, luật pháp quốc tế…
Phát triển thị trường, xúc tiến quảng bá và thương hiệu du lịch
Tập trung thu hút có lựa chọn các phân đoạn thị trường khách du lịch; Phát triển mạnh thị trường du lịch nội địa, chú trọng phân đoạn khách nghỉ dưỡng, vui chơi giải trí, nghỉ cuối tuần và mua sắm; Đẩy mạnh thu hút khách du lịch quốc tế đến từ Đông Bắc Á, Đông Nam Á và Thái Bình Dương; Tây Âu; Bắc Âu; Bắc Mỹ và Đông Âu…
Đẩy mạnh xúc tiến, quảng bá du lịch theo hướng chuyên nghiệp nhằm vào thị trường mục tiêu, lấy sản phẩm du lịch và thương hiệu du lịch là trọng tâm; quảng bá du lịch gắn với quảng bá hình ảnh quốc gia, phù hợp với các mục tiêu đã xác định; gắn xúc tiến du lịch với xúc tiến thương mại, xúc tiến đầu tư và ngoại giao, văn hóa.
Tập trung phát triển thương hiệu du lịch quốc gia trên cơ sở thương hiệu du lịch vùng, địa phương, DN và thương hiệu sản phẩm; chú trọng phát triển những thương hiệu có vị thế cạnh tranh cao trong khu vực và quốc tế. Tăng cường sự phối hợp giữa các ngành, các cấp và địa phương để đảm bảo hiệu ứng thống nhất.
6 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
6.1 Kết luận
Nghiên cứu này đã phân tích tốc độ tăng trưởng của ngành du lịch Việt Nam trong giai đoạn 2010-2023. Kết quả nghiên cứu cho thấy ngành du lịch Việt Nam đã có tốc độ tăng trưởng ấn tượng trong giai đoạn này. Tuy nhiên, ngành du lịch cũng đang phải đối mặt với một số thách thức như sự cạnh tranh từ các nước trong khu vực, sự thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao, và sự ảnh hưởng của biến đổi khí hậu.
Nghiên cứu này đã đóng góp vào việc hiểu biết về tốc độ tăng trưởng và các yếu tố ảnh hưởng đến ngành du lịch Việt Nam. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để đề xuất các giải pháp phát triển ngành du lịch trong tương lai.
6.2 Hạn chế của đề tài
Hạn chế về phương pháp:
Lựa chọn mô hình: Việc lựa chọn mô hình thống kê phù hợp để phân tích dữ liệu du lịch có thể gặp nhiều khó khăn do tính phức tạp và đa dạng của dữ liệu.
Độ chính xác: Các mô hình có thể không hoàn toàn chính xác khi áp dụng cho dữ liệu thực tế, dẫn đến sai lệch trong kết quả phân tích.
Hạn chế về phạm vi nghiên cứu:
Tập trung vào tốc độ tăng trưởng: Nghiên cứu chỉ tập trung vào một khía cạnh, chưa đánh giá đầy đủ các yếu tố khác như hiệu quả, tác động kinh tế, môi trường, xã hội, v.v.
Giới hạn thời gian: Khung thời gian 2010-2023 có thể chưa đủ để đưa ra kết luận mang tính khái quát và dự đoán chính xác cho tương lai.
7 TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tổng cục du lịch Việt Nam: https://vietnamtourism.gov.vn/
Tổng cục thống kê: https://www.gso.gov.vn/
Ngân hàng thế giới tại Việt Nam: https://www.worldbank.org/vi/country/vietnam
ChatGPT: https://chat.openai.com/