TS. Nguyễn Danh Nam – Trường Đại học Thành Đông

Email: namnd@thanhdong.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm nhận diện các yếu tố cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch TP. Hà Nội. Bằng các phân tích như kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy Binary Logistic trên phần mềm SPSS26, kết quả cho thấy, 8 yếu tố cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch TP. Hà Nội là: Quảng bá và Marketing; Sự hấp dẫn về văn hóa; Sự hấp dẫn về tự nhiên; Môi trường du lịch; Khả năng tiếp cận điểm đến; Giá cả và giá trị; Cơ sở hạ tầng và kỹ thuật; An ninh và an toàn. Dựa trên kết quả nghiên cứu, một số hàm ý quản trị được gợi mở nhằm nâng cao sức hấp dẫn và khẳng định vị thế của TP. Hà Nội trên bản đồ du lịch.

Từ khóa: Hình ảnh điểm đến; Du lịch; TP. Hà Nội.

Abstract: The study aims to identify the factors that constitute the destination image of Hanoi. Using various analytical techniques, including reliability testing, exploratory factor analysis, and Binary Logistic regression analysis in SPSS26, the study reveals eight key factors shaping Hanoi’s destination image: Promotion and Marketing; Cultural Attractiveness; Natural Attractiveness; Tourism Environment; Destination Accessibility; Price and Value; Infrastructure and Technical Facilities; Security and Safety. Based on the research findings, several managerial implications are proposed to enhance Hanoi's appeal and strengthen its position on the tourism map.

Keywords: Destination Image; Tourism; Hanoi.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh ngành du lịch toàn cầu đang không ngừng phát triển và cạnh tranh ngày càng khốc liệt, việc xây dựng và định vị hình ảnh điểm đến trở thành một trong những yếu tố cốt lõi giúp thu hút du khách. Một điểm đến với hình ảnh rõ ràng, hấp dẫn không chỉ tạo lợi thế cạnh tranh mà còn góp phần duy trì lượng khách quay trở lại và lan tỏa sức hút đến các thị trường mục tiêu. Hà Nội, thủ đô nghìn năm văn hiến của Việt Nam, nơi sở hữu nhiều tiềm năng du lịch nhờ sự kết hợp hài hòa giữa giá trị lịch sử, văn hóa, ẩm thực đặc sắc và nhịp sống hiện đại. Với vai trò là một trong những trung tâm du lịch quan trọng của cả nước, Hà Nội không chỉ là điểm đến yêu thích của du khách trong nước mà còn là lựa chọn hàng đầu của nhiều du khách quốc tế khi đến Việt Nam.

Tuy nhiên, trong bối cảnh hội nhập và sự thay đổi trong xu hướng du lịch, đặc biệt là sự gia tăng của du lịch trải nghiệm, du lịch thông minh và nhu cầu cá nhân hóa của du khách, hình ảnh điểm đến Hà Nội cần được định hình và phát triển một cách rõ ràng hơn để đáp ứng kỳ vọng của thị trường. Hình ảnh điểm đến không chỉ phản ánh đặc trưng văn hóa, lịch sử, cảnh quan mà còn chịu ảnh hưởng bởi chất lượng dịch vụ, trải nghiệm du lịch, mức độ nhận diện thương hiệu và cảm nhận của du khách. Việc hiểu rõ các yếu tố cấu thành hình ảnh điểm đến không chỉ giúp Hà Nội nâng cao sức cạnh tranh mà còn là cơ sở để các nhà quản lý, doanh nghiệp lữ hành và các bên liên quan phát triển chiến lược quảng bá hiệu quả hơn. Xuất phát từ yêu cầu trên, nghiên cứu nhằm nhận diện các yếu tố cấu thành nên hình ảnh điểm đến du lịch của Hà Nội, qua đó đề xuất giải pháp nâng cao sức hấp dẫn và khẳng định vị thế của TP. Hà Nội trên bản đồ du lịch.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THIẾT KẾ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Quan điểm của Tổ chức Du lịch thế giới (United Nations World Tourism Organization - UNWTO) cho rằng điểm đến du lịch là một nơi cụ thể, tại đó du khách sẽ nghỉ lại tối thiểu một đêm và điểm đến du lịch này bao gồm các sản phẩm du lịch, các dịch vụ cung cấp và tài nguyên du lịch thu hút khách du lịch. Điểm đến du lịch có ranh giới hành chính rõ ràng để thuận tiện cho quá trình quản lý và có sự nhận diện về hình ảnh để xác định khả năng cạnh tranh của điểm đến du lịch trên thị trường. Nghiên cứu Lynch và Tinsley (2001), điểm đến du lịch là một hệ thống có nhiều thành phần như: các điểm thăm quan, chỗ ở, giao thông, dịch vụ khác, cơ sở hạ tầng… tồn tại trong một khu vực địa lý nhất định và đủ khả năng phục vụ du khách nghỉ lại trong một khoảng thời gian nhất định. Điểm đến du lịch là nơi mà các hoạt động du lịch được diễn ra nhằm phục vụ du khách và được cấu thành từ hai khía cạnh chủ chốt là hữu hình và vô hình (Qu, Kim và Im, 2011). Trong đó, khía cạnh hữu hình bao gồm các điểm thăm quan tự nhiên (bãi biển, núi, phong cảnh) hay di tích lịch sử văn hoá, các công trình kiến trúc cổ và hiện đại…; khía cạnh vô hình bao gồm nền văn hoá, phong tục tập quán, tôn giáo, tín ngưỡng….

Xuất phát từ điểm đến du lịch mà khái niệm hình ảnh điểm đến du lịch được phát triển, theo Barich và Kotler (1991), Echtner và Ritchie (1991) cho rằng hình ảnh điểm đến du lịch là sự tổng hợp của nhận thức và cảm xúc xuất hiện từ phía du khách về một địa điểm du lịch hay đây còn là điểm đến du lịch để lại ấn tượng sâu sắc kết hợp với sự thích thú bởi du khách đạt được những trải nghiệm thú vị mà khi nhắc đến họ thường nghĩ ngay đến nơi đó (Watkins và cộng sự, 2006). Nghiên cứu Stabler (1998) nhìn nhận hình ảnh điểm đến chính là tổng thể các thuộc tính sãn có, đặc trưng của điểm đến du lịch và tạo được dấu ấn khó quên đối với du khách (Echtner và Ritchie, 2003). Như vậy, hình ảnh điểm đến sẽ xuất hiện sau khi du khách có những trải nghiệm tích cực tại điểm đến du lịch (Aksoy và Kıycı, 2011), đặc biệt hình ảnh điểm đến du lịch phải mang đến cảm xúc và nhận thức đặc biệt đối với du khách về điểm đến du lịch cụ thể. Như vậy, hình ảnh điểm du lịch đến là địa điểm du lịch để lại dấu ấn mạnh mẽ trong tiềm thức của du khách, dấu ấn này là tổng hợp các thuộc tính đơn lẻ hay tổng thể về nơi có cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực nhưng đều dễ dàng hồi tưởng lại khi nhắc đến. Hình ảnh điểm đến là cách nhìn nhận đa chiều và cấu thành tuỳ thuộc vào bối cảnh và suy nghĩ của từng du khách về điểm đến du lịch đó.

Nghiên cứu xuất phát từ lý thuyết hình ảnh điểm đến của Echtner và Ritchie (1991) kết hợp với các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan trực tiếp đến các yếu tố cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch. Sau quá trình tổng hợp các tài liệu trên, tác giả đã cân nhắc và lựa chọn những yếu tố xuất hiện nhiều nhất trong các nghiên cứu để thiết kế mô hình nghiên cứu (Bảng 1, Hình 1).

Bảng 1: Tổng hợp các yếu tố cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất

Từ mô hình nghiên cứu, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:

H1: Sự hấp dẫn về tự nhiên cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H2: Sự hấp dẫn về văn hoá cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H3: Cơ sở hạ tầng vật chất kỹ thuật cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H4: Giá cả và giá trị cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H5: Môi trường du lịch cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H6: An ninh và an toàn cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H7: Khả năng tiếp cận điểm đến cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

H8: Quảng bá và Marketing cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch.

Để kiểm chứng các yếu tố cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích Binary Logistics để xem xét các yếu tố độc lập có thực sự cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch (yếu tố phụ thuộc) theo dạng nhị phân để có thể ước lượng xác suất một sự kiện có thể xảy ra hoặc không thể xảy ra thông qua các dữ liệu thu thập từ các yếu tố độc lập. Tương ứng với 1 là việc các yếu tố độc lập trên cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch và tương ứng với 0 là việc các yếu tố độc lập trên không cấu thành hình ảnh điểm đến du lịch. Qua đó, mô hình nghiên cứu được viết dưới dạng phương trình hồi quy Binary Logistics như sau:

LOG (P*(HA = 1)/ P*(HA = 0)) = a + b*TN + c*VH + d*CS + e*GC+ f*MT + g*AT + h*TC + i*QB

Trong đó:

Y: là yếu tố phụ thuộc hình ảnh điểm đến (HA)

X_i: là các yếu tố độc lập trong mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm: Sự hấp dẫn về tự nhiên (TN); Sự hấp dẫn về văn hoá (VH); Cơ sở hạ tầng và kỹ thuật (CS); Giá cả và giá trị (GC); Môi trường du lịch (MT); An ninh và an toàn (AT); Khả năng tiếp cận điểm đến (TC); Quảng bá và Marketing (QB)

a: là hằng số và b, c, d, e, f, g, h, i: là hệ số ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến yếu tố phụ thuộc.

Phương pháp nghiên cứu

Thông quá việc kế thừa thang đo của các nghiên cứu trong và ngoài nước và để thang đo chính thức đáp ứng với yêu cầu nghiên cứu và phù hợp với đối tượng nghiên cứu là du khách quốc tế. Thang đo chính thức bao gồm 8 yếu tố độc lập và 1 yếu tố phụ thuộc với 37 biến quan sát. Nghiên cứu đã điều chỉnh thang đo sang tiếng anh để thuận tiện cho quá trình khảo sát và phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện được sử dụng để dễ dàng tiếp cận được nhiều nhất đối tượng khảo sát. Phiếu khảo sát bao gồm hai phần: thông tin cá nhân và thang đo chính thức, trong đó thang đo được đánh theo thang đo Likert 5 mức độ (Mức 1- Rất không đồng ý đến Mức 5 – Rất đồng ý).

Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS26 để thực hiện các phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số phân tích nhân tố khám phá (EFA), hồi quy Binary Logistics để kiểm chứng các giả thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất. Cỡ mẫu tương ứng với số phiếu phát ra tuân thủ theo tỷ lệ tốt nhất (10:1) của Hair và cộng sự (2010) khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA và phiếu được phát trực tuyến bằng ứng dụng trò chuyện dựa theo danh sách du khách quốc tế đã từng đến TP. Hà Nội của các công ty lữ hành. Kết thúc quá trình khảo sát từ tháng 11/2024 đến tháng 01/2025 và sàng lọc các phiếu xấu đã thu được 322 phiếu đạt yêu cầu.

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

Kiểm định thang đo

Bảng 2: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, EFA và hệ số tương quan Pearson

Nguồn: Phân tích của tác giả

Kết quả phân tích (Bảng 2) cho thấy, các yếu tố độc lập đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,7 và hệ số tương quan biến tổng > 0,3, nên thang đo đạt được độ tin cây và giá trị phân biệt. Sử dụng phương pháp trích PCA và phép quay Varimax để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy các biến quan sát trong thang đo đều đạt chất lượng bởi hệ số tải nhân tố đều > 0,5 và không có biến quan sát nào bị loại khỏi thang đo. Hệ số KMO = 0,795 và hệ số Sig. của kiểm định Barlett’s thoả mãn bé hơn 0,05. Tại giá trị Eigenvalue > 1 có 8 yếu tố được trích với tổng phương sai trích đạt 77,852%, nghĩa là 8 yếu tố độc lập giả thích được 77,852% sự biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.

Đối với yếu tố phụ thuộc kết quả kiểm định độ tin cậy cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha > 0,8 và hệ số tương quan biến tổng > 0,5 chứng tỏ độ tin cậy cao. Phân tích EFA cho kết quả hệ số KMO đạt 0,803 và giá trị Sig. của kiểm định Barlett = 0,000. Tại giá trị Eigenvalue > 1, chỉ có duy nhất một yếu tố được trích với tổng phương sai trích đạt 78,369% và hệ số tải các biến quan sát đều > 0,5. Như vậy, toàn bộ thang đo đưa ra đều đáp ứng tốt các điều kiện trong phân tích của Hair và cộng sự (2010), phù hợp đưa vào thực hiện các phân tích tiếp theo.

Phân tích hồi quy

Bảng 3: Tóm tắt mô hình

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Kết quả phân tích hồi quy nhị phân logistics (Bảng 3) cho thấy, giá trị Sig. của kiểm định Chi-square bằng 0,000 (thỏa mãn điều kiện > 0,05). Ngoài ra, giá trị -2LL của mô hình Block 1 đạt 115,427 nhỏ hơn giá trị -2LL ở mô hình Block 0 = 269,875, nên mô hình có ý nghĩa thống kê (Field, 2009). Bên cạnh đó, hệ số Cox & Snell R Square bằng 0,722 và hệ số Nagelkerke R Square bằng 0,763 đều thỏa mãn > 0 và < 1 (Cox và Snell, 1989; Nagelkerke, 1991). Do đó, mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp.

Bảng 4: Kết quả phân tích hồi quy nhị phân Binary Logistic

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Kết quả phân tích (Bảng 4) cho thấy, giá trị Sig. của kiểm định Chi- square ở hàng Model bằng 0,000 thoả mãn điều kiện nhỏ hơn 0,05. Bên cạnh đó, mức độ chính xác của dự báo khá cao, với tỷ lệ % dự đoán đúng của toàn bộ mô hình là 96,9%, điều này khẳng định rằng các yếu tố độc lập đưa vào mô hình hồi quy nhị phân Logistic đều có ảnh hưởng đến yếu tố phụ thuộc. Kiểm định Wald cho thấy tất cả các yếu tố độc lập đều có hệ số Sig. nhỏ hơn 0,05 đã khẳng định một lần nữa về mối tương quan giữa các yếu tố độc lập với yếu tố phụ thuộc.

Ngoài ra, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập đến yếu tố phụ thuộc được thể hiện qua giá trị Exp (B), nghĩa là khả năng yếu tố phụ thuộc nhận giá trị là 1. Cụ thể, khi các yếu tố độc lập TN, VH, CS, GC, MT, AT, TC, QB tăng lên 1 đơn vị thì yếu tố phụ thuộc cũng tăng lên 1,280; 1,303; 1,172; 1,199; 1,251; 1,148; 1,223; 1,335 đơn vị. Do đó, các giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận và có ảnh hưởng chiều dương đến yếu tố phụ thuộc, dựa vào hệ số hồi quy trong bảng kết quả phương trình hồi quy Binary Logistics được viết như sau:

LOG (P*(Y=1)/ P*(Y=0)) = 2,168 + 0,289*QB + 0,265*VH + 0,247*TN + 0,224*MT + 0,201*TC + 0,182*GC + 0,159*CS + 0,138*AT

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Kết luận

Như vậy, 8 yếu tố có ảnh hưởng đến hình ảnh điểm đến du lịch là: Quảng bá và Marketing; Sự hấp dẫn về văn hóa; Sự hấp dẫn về tự nhiên; Môi trường du lịch; Khả năng tiếp cận điểm đến; Giá cả và giá trị; Cơ sở hạ tầng và kỹ thuật; An ninh và an toàn. Điểm khác biệt với các nghiên cứu trước đây là việc sử dụng phương pháp hồi quy logistics để kiểm chứng và đánh giá chiều cũng như mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập.

Hàm ý quản trị

Một là, cần xây dựng chiến lược truyền thông số đẩy mạnh quảng bá Hà Nội trên các nền tảng như YouTube, TikTok, Instagram, threas,… để tiếp cận nhiều nhóm du khách hơn. Tăng cường hợp tác, phối hợp với các công ty lữ hành nước ngoài để đưa Hà Nội vào danh sách các điểm đến nổi bật. Sử dụng VR/AR để tạo ra những trải nghiệm ảo về Hà Nội, giúp du khách hình dung trước khi đến. Xây dựng slogan, logo và chiến dịch truyền thông đồng bộ để định vị hình ảnh Hà Nội trong tâm trí du khách.

Hai là, tổ chức thêm các hoạt động trải nghiệm văn hóa, mở rộng các tour khám phá phố cổ, tour di sản về đêm, trải nghiệm làm gốm, nấu ăn truyền thống. Bảo tồn và phát huy giá trị văn hóa, thực hiện cải tạo các di tích lịch sử như Văn Miếu, Hoàng thành Thăng Long… theo hướng thân thiện với du khách. Khuyến khích khách sạn, homestay lồng ghép các yếu tố văn hóa trong thiết kế, trải nghiệm lưu trú. Phát triển lễ hội Ánh sáng, Festival ẩm thực Hà Nội để tạo điểm nhấn du lịch.

Ba là, quy hoạch các khu du lịch xanh như hồ Tây, hồ Gươm, công viên Bách Thảo… theo hướng sinh thái, làm giảm thiểu tác động môi trường. Nâng cấp cảnh quan đô thị, cải thiện hệ thống chiếu sáng, vệ sinh công cộng tại các điểm tham quan tự nhiên. Khai thác du lịch vùng ven đô, xây dựng tour kết hợp Hà Nội với các điểm sinh thái gần như Ba Vì, Sóc Sơn. Tạo không gian du lịch ven sông, phát triển các hoạt động giải trí, nhà hàng nổi ven sông Hồng để gia tăng trải nghiệm du khách.

Bốn là, kiểm soát chất lượng môi trường du lịch, triển khai hệ thống thu gom rác thông minh tại các điểm du lịch trọng điểm. Hạn chế tình trạng lộn xộn, chèo kéo, ban hành các quy định nghiêm ngặt với các dịch vụ kinh doanh xung quanh điểm tham quan. Xây dựng thành phố du lịch, cải tạo vỉa hè, gia tăng diện tích công viên, không gian đi bộ để nâng cao chất lượng trải nghiệm du khách. Phát triển thêm các tuyến xe buýt điện phục vụ du khách tại các khu vực trung tâm.

Năm là, phát triển hạ tầng giao thông, nâng cấp tuyến đường từ sân bay Nội Bài vào trung tâm thành phố, mở rộng hệ thống metro phục vụ du lịch. Tối ưu hóa trải nghiệm du khách quốc tế, cải tiến biển báo đa ngôn ngữ, cung cấp bản đồ du lịch điện tử tích hợp AI. Hỗ trợ du khách khuyết tật, tạo lối đi riêng, cung cấp dịch vụ hỗ trợ miễn phí tại các điểm du lịch lớn. Tăng cường dịch vụ hướng dẫn du lịch, thành lập trung tâm thông tin du lịch tại các khu vực quan trọng như phố cổ, hồ Hoàn Kiếm.

Sáu là, cần công khai, minh bạch giá cả dịch vụ, triển khai hệ thống quét mã QR để tra cứu giá vé tham quan, giá dịch vụ du lịch. Phát triển gói combo du lịch phù hợp, giá ưu đãi để tăng giá trị trải nghiệm cho du khách. Xây dựng chính sách kiểm soát giá, giám sát chặt chẽ tình trạng tăng giá quá mức vào mùa cao điểm. Nâng cao chất lượng dịch vụ tương xứng với giá cả, chú trọng đào tạo nhân viên dịch vụ du lịch để đảm bảo du khách nhận được giá trị xứng đáng với chi phí bỏ ra.

Bảy là, nâng cấp hệ thống khách sạn, homestay, hỗ trợ các cơ sở lưu trú cải thiện chất lượng phòng ở, dịch vụ. Cải thiện nhà vệ sinh công cộng, xây dựng hệ thống nhà vệ sinh sạch sẽ, hiện đại hơn tại các khu du lịch. Phát triển hệ thống thanh toán không tiền mặt, đặt phòng khách sạn thông minh. Đẩy mạnh phát triển phố đi bộ, khu vực vui chơi về đêm để tăng trải nghiệm cho du khách.

Tám là, tăng cường giám sát tại các điểm du lịch, lắp đặt camera an ninh tại khu vực đông khách, kiểm soát tình trạng trộm cắp. Cải thiện hệ thống cảnh báo rủi ro, triển khai ứng dụng cảnh báo an ninh du lịch, hỗ trợ du khách khi gặp sự cố. Thành lập lực lượng hỗ trợ du khách, thiết lập đội ngũ cảnh sát du lịch có khả năng giao tiếp đa ngôn ngữ. Tuyên truyền, tổ chức các chiến dịch giáo dục người dân về văn hóa giao tiếp với du khách quốc tế./.

Tài liệu tham khảo

1. Aksoy, R., Kıycı, Ş. (2011), A destination image as a type of image and measuring destination image in tourism (Amasra case), European Journal of Social Sciences, 20(3), 478-488.

2. Baloglu, S., McCleary, K. W. (1999), A model of destination image formation. Annals of Tourism Research, 26, 868-897.

3. Echtner, C. M., & Ritchie, J. R. B. (1991), The meaning and measurement of destination image, The Journal of Tourism Studies, 2(2), 2-12.

4. Kotler, P., Barich, H. (1991), A framework for marketing image marketing image management, Sloan Management Review, 32, 94-104.

5. Lynch, P., & Tinsley, R. (2001), Small tourism business networks and destination development, International Journal of Hospitality Management, 20(4), 367–378.

6. Nguyễn Quyết (2017), Cải thiện hình ảnh điểm đến - Yếu tố quan trọng để nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp du lịch Thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Khoa học Đào tạo Ngân hàng, 176 & 177, 59-66.

7. Prayag, G., Ryan, C. (2012), Antecedents of tourists’ loyalty to Mauritius: The role and influence of destination image, place attachment, personal involvement, and satisfaction, Journal of Travel Research, 51(3), 342-356.

8. Qu, H., Kim, L., Im, H. (2011), A model of destination branding: Integrating the concepts of branding and destination image, Tourism Management, 32(3), 465-476.

9. Stabler, E. B. (1998), Acquiring languages with movement, Syntax: A Journal of Theoretical, Experimental and Interdisciplinary Research, 1(1), 72-97.

10. Stylidis, D., Shani, A., Belhassen, Y. (2017), Testing an integrated destination image model across residents and tourists, Tourism Management, 58, 184-195.

11. Trần Thanh Phong, Phan Trọng Nghĩa (2022),,Các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ đối với hình ảnh tổng thể điểm đến và ý định tiếp tục thăm viếng của du khách nội địa trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19: Nghiên cứu cho trường hợp tỉnh Bình Định. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 296.

12. Vũ Thị Phương, Nguyễn Thị Suối Linh (2022), Đánh giá hình ảnh điểm đến du lịch Hồ Ba Bể của khách du lịch nội địa, TNU Journal of Science and Technology, 227(09), 415-423.

13. Watkins, S., Hassanien, A., Dale, C. (2006), Exploring the image of the Black Country as a tourist destination. Place Branding and Public Diplomacy, 2(4), 321–333.