Tác động của việc sắp xếp 3 tỉnh Hà Nam, Nam Định, Ninh Bình tới nhân lực ngành du lịch Ninh Bình

Nguyễn Tuấn Anh

Khoa Quản trị - Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải

Email: tuananh.ts@gmail.com

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, kết hợp mô hình phương trình cấu trúc PLS-SEM để đánh giá tác động của việc sắp xếp 3 tỉnh Hà Nam, Nam Định và Ninh Bình đến hiệu quả phát triển nguồn nhân lực du lịch tại tỉnh Ninh Bình (mới). Kết quả phân tích cho thấy, các nhân tố: Cơ hội phát triển du lịch, Thách thức phát triển du lịch, Chính sách đãi ngộ và môi trường làm việc đều có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực; trong khi Chính sách đào tạo và phát triển nhân lực lại cho thấy tác động tiêu cực. Những phát hiện này là cơ sở quan trọng để hoạch định chiến lược phát triển nguồn nhân lực du lịch phù hợp với bối cảnh mới của Tỉnh.

Từ khóa: Xắp xếp tỉnh, nguồn nhân lực du lịch, phát triển du lịch, tỉnh Ninh Bình

Summary

The study employs a quantitative research method, utilizing the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) approach to evaluate the impact of the administrative consolidation of three provinces Ha Nam, Nam Dinh, and Ninh Binh, on the effectiveness of tourism human resource development in the newly restructured Ninh Binh province. The analysis reveals that factors such as tourism development opportunities, tourism development challenges, incentive policies, and working environment all have a positive influence on the effectiveness of human resource development, whereas training and human resource development policies show a negative impact. These findings provide an important basis for formulating strategies to develop tourism human resources aligned with the province’s new context.

Keywords: Provincial consolidation, tourism human resources, tourism development, Ninh Binh province

GIỚI THIỆU

Việc sắp xếp 3 tỉnh Hà Nam, Nam Định và Ninh Bình không chỉ là một bước tiến trong tái cấu trúc đơn vị hành chính mà còn mở ra một kỷ nguyên mới cho sự phát triển đa dạng và bền vững của ngành du lịch địa phương. Ninh Bình, từ lâu đã được biết đến với những thắng cảnh thiên nhiên hùng vĩ như: Tam Cốc, Bích Động, đặc biệt là Di sản Văn hóa và Thiên nhiên thế giới Tràng An và các di tích lịch sử gắn liền với triều đại vua Đinh, vua Lê, nay được bổ sung thêm sức sống mới khi liên kết với Nam Định - nơi nổi tiếng với các điểm du lịch tâm linh như Đền Trần, Phủ Giầy; cùng với đó là, Hà Nam với chùa Tam Chúc, một trong những quần thể chùa lớn nhất Đông Nam Á. Hơn thế nữa, vùng đất này còn sở hữu hệ sinh thái phong phú từ rừng nguyên sinh Cúc Phương đến các bãi biển Quất Lâm, Thịnh Long, tạo nên một chuỗi điểm đến đa dạng, hài hòa giữa thiên nhiên, văn hóa, lịch sử và tâm linh.

Sự kết hợp này không chỉ giúp mở rộng không gian du lịch mà còn tạo ra một hệ sinh thái liên kết chặt chẽ, đa chiều, góp phần nâng cao sức hấp dẫn và khả năng cạnh tranh của ngành du lịch trong khu vực. Tuy nhiên, sự thay đổi về quy mô hành chính và phạm vi phát triển cũng đặt ra những yêu cầu mới về nguồn nhân lực ngành du lịch, đòi hỏi phải nâng cao cả về số lượng và chất lượng, từ kỹ năng chuyên môn đến khả năng thích ứng với môi trường đa dạng và phức tạp hơn.

Nghiên cứu tập trung phân tích những tác động cụ thể của việc sắp xếp 3 tỉnh đến nguồn nhân lực ngành du lịch Ninh Bình, làm rõ các cơ hội mở ra cũng như những thách thức cần vượt qua. Trên cơ sở đó, đề xuất các giải pháp nhằm phát huy tối đa tiềm năng của Tỉnh, đồng thời nâng cao hiệu quả quản lý và phát triển nguồn nhân lực, góp phần thúc đẩy ngành du lịch phát triển bền vững, đáp ứng yêu cầu hội nhập và cạnh tranh của Tỉnh trong thời kỳ mới.

TỔNG QUAN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Tổng quan nghiên cứu

Việc sắp xếp 3 tỉnh Hà Nam, Nam Định và Ninh Bình là một bước đi chiến lược nhằm tái cấu trúc đơn vị hành chính và phát huy tiềm năng phát triển kinh tế - xã hội tại vùng Đồng bằng sông Hồng. Điều này không chỉ làm thay đổi cơ cấu quản lý mà còn mở rộng phạm vi phát triển ngành du lịch - một lĩnh vực được xem là động lực tăng trưởng kinh tế quan trọng của khu vực. Theo ông Nguyễn Tiến Đạt - Phó Chủ tịch Hiệp hội Du lịch Hà Nội, việc sắp xếp tạo điều kiện thuận lợi để phát triển các tour liên vùng, thúc đẩy đổi mới sản phẩm và nâng cao sức cạnh tranh của ngành (Văn Lúa - Yến Trinh, 2024).

Bên cạnh những cơ hội, nguồn nhân lực ngành du lịch sau sắp xếp cũng đang đối mặt với nhiều thách thức. Theo khảo sát sơ bộ của nhóm nghiên cứu tại Ninh Bình năm 2024, khoảng 35% doanh nghiệp du lịch cho biết đang thiếu hụt nhân lực có kỹ năng chuyên môn phù hợp với các sản phẩm du lịch mới mở rộng sau sáp nhập. Nghiên cứu của Nguyễn Xuân Trung và cộng sự (2024) cũng cho thấy, các cơ sở đào tạo hiện chỉ đáp ứng khoảng 60% nhu cầu thực tế; đồng thời, mối liên kết giữa doanh nghiệp và trường đào tạo còn hạn chế, dẫn đến tình trạng vừa thừa vừa thiếu nhân lực trong ngành. Các chuyên gia tham dự hội thảo “Nâng cao trình độ nguồn nhân lực du lịch văn hóa trong bối cảnh hội nhập quốc tế” năm 2024 đã chỉ ra rằng, việc nâng cao năng lực đào tạo và quản lý nhân lực là nhân tố then chốt để đáp ứng nhu cầu phát triển đa dạng và ngày càng phức tạp của thị trường du lịch (Văn Lúa - Yến Trinh, 2024).

Ngoài ra, nghiên cứu của Nguyễn Danh Nam cùng cộng sự (2024) cũng nhấn mạnh vai trò của công tác đào tạo nghề, chính sách quản lý và môi trường làm việc trong việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực du lịch, góp phần thúc đẩy phát triển ngành bền vững. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu hiện nay vẫn tập trung phân tích riêng lẻ từng địa phương hoặc khía cạnh phát triển sản phẩm du lịch, chưa có nghiên cứu toàn diện đánh giá tác động cụ thể của việc sắp xếp 3 tỉnh Hà Nam, Nam Định, Ninh Bình đến nguồn nhân lực ngành du lịch Ninh Bình (mới). Đáng chú ý, sự đa dạng về loại hình du lịch trong vùng bao gồm: du lịch sinh thái, tâm linh, biển và văn hóa lịch sử cũng đặt ra yêu cầu đa dạng về kỹ năng và trình độ nguồn nhân lực. Việc phát triển bền vững ngành du lịch trong bối cảnh mới đòi hỏi các giải pháp đồng bộ về đào tạo, quản lý và phân bổ nhân lực phù hợp với đặc thù từng loại hình dịch vụ và vùng miền.

Mô hình nghiên cứu

Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

Các giả thuyết được đưa ra như sau:

X1: Cơ hội phát triển du lịch có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực.

X2: Thách thức phát triển du lịch có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực.

X3: Chính sách đào tạo và phát triển có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực.

X4: Chính sách đãi ngộ và môi trường làm việc có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu áp dụng phương pháp định lượng với mô hình phương trình cấu trúc (PLS-SEM) nhằm kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến hiệu quả phát triển nguồn nhân lực ngành du lịch tại Ninh Bình sau khi sắp. Mô hình nghiên cứu gồm các biến tiềm ẩn: Cơ hội phát triển du lịch (X1), Thách thức phát triển du lịch (X2), Chính sách đào tạo và phát triển (X3), Chính sách đãi ngộ và môi trường làm việc (X4), cùng biến phụ thuộc là Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực (Y). Các biến này được đo lường thông qua các chỉ báo cụ thể, thể hiện trên mô hình PLS-SEM với các hệ số tải và hệ số đường dẫn rõ ràng.

Để có dữ liệu phân tích, tác giả thực hiện khảo sát đối với 250 người là cán bộ quản lý, nhân viên doanh nghiệp du lịch và chuyên gia trong lĩnh vực du lịch tại Ninh Bình. Quy trình chọn mẫu thuận tiện được sử dụng, đảm bảo đại diện cho các nhóm đối tượng nghiên cứu. Kết quả khảo sát thu về 250 phiếu. Tổng số phiếu khảo sát hợp lệ sử dụng cho phân tích là 221 trong tổng 250 phiếu. Toàn bố số phiếu khảo sát này được thu thập từ tháng 5 đến tháng 6/2025.

Dữ liệu sau khi thu thập được kiểm tra và làm sạch, loại bỏ các trường hợp không hợp lệ hoặc trả lời thiếu thông tin quan trọng. Các chỉ báo của biến tiềm ẩn được kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha và hệ số tải nhân tố. Tiếp theo đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo; đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo thông qua hệ số tải, AVE, CR; kiểm định mô hình cấu trúc với các hệ số đường dẫn (path coefficients), kiểm tra ý nghĩa thống kê bằng bootstrap; đánh giá hệ số xác định (R²) của biến phụ thuộc để xác định mức độ giải thích của mô hình; kiểm tra hiệu ứng trung gian của các biến quản lý nguồn nhân lực; Cchẩn đoán đa cộng tuyến giữa các biến bằng chỉ số VIF, đảm bảo mô hình không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng đa cộng tuyến.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo

Bảng 1: Kết quả phân tích độ tin cậy và tính hợp lệ

Nguồn: Xử lý dữ liệu bằng mô hình Smart PLS

Kết quả phân tích (Bảng 1) cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của các biến: X1, X2, X3, X4 đều nằm trong khoảng từ 0,870 đến 0,930. Điều này cho thấy mức độ nhất quán nội tại giữa các chỉ báo của từng thang đo là rất cao, vượt xa ngưỡng tối thiểu 0,7 được khuyến nghị trong các nghiên cứu định lượng. Biến phụ thuộc Hiệu quả phát triển nguồn nhân lực du lịch (Y) cũng có Cronbach’s Alpha đạt 0,710, thể hiện sự đồng nhất chấp nhận được giữa các chỉ báo đo lường biến này.

Bên cạnh đó, chỉ số rhoA và Composite Reliability (CR) của tất cả các biến đều > 0,87, thậm chí có biến đạt tới 0,955. Các giá trị này phản ánh độ tin cậy tổng hợp của các thang đo là rất tốt, cho thấy các chỉ báo đều cùng đo lường hiệu quả cho từng biến tiềm ẩn. Đặc biệt, Composite Reliability của các biến đều nằm trong khoảng tối ưu từ 0,873 đến 0,955, phù hợp với khuyến nghị của các chuyên gia về phân tích mô hình cấu trúc.

Đối với chỉ số AVE (Average Variance Extracted), tất cả các biến đều có giá trị từ 0,745 đến 0,875, cao hơn nhiều so với ngưỡng tối thiểu 0,5. Điều này đồng nghĩa với việc các biến tiềm ẩn giải thích được phần lớn phương sai của các biến quan sát, đảm bảo giá trị hội tụ cho mô hình đo lường. Nói cách khác, các chỉ báo trong từng thang đo đều phản ánh tốt khái niệm mà chúng đại diện.

Kết quả kiểm tra chỉ số VIF nhằm xác định mức độ liên quan giữa các biến quan sát trong mô hình (Bảng 2) cho thấy, toàn bộ các chỉ báo đều có giá trị dưới 5, nằm trong khoảng từ 1,433 đến 4,143. Đáng chú ý, các biến thuộc nhóm X1 như: “Mở rộng không gian du lịch” (X11: 4,143), “Đa dạng hóa sản phẩm” (X12: 3,969) và “Thu hút khách và tăng chi tiêu” (X14: 3,310) là những chỉ báo có VIF cao nhất, tuy nhiên vẫn chưa vượt ngưỡng cảnh báo về đa cộng tuyến. Các chỉ báo còn lại đều có VIF dao động từ 1,4 đến 3,1. Điều này phản ánh mức độ tương quan giữa các biến quan sát là hợp lý và không gây ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả phân tích. Như vậy, mô hình không xuất hiện tình trạng đa cộng tuyến nghiêm trọng, đảm bảo các hệ số hồi quy được ước lượng một cách đáng tin cậy.

Bảng 2: Kết quả giá trị VIF

Nguồn: Xử lý dữ liệu bằng mô hình Smart PLS

Phân tích hồi quy và kiểm định ý nghĩa các hệ số trong mô hình

Bảng 3: Kết quả đo lường hệ số R²

Nguồn: Xử lý dữ liệu bằng mô hình Smart PLS

Kết quả phân tích (Bảng 3) cho thấy, giá trị R² của biến phụ thuộc Y đạt 0,471, nghĩa là khoảng 47,1% sự biến thiên của Y được giải thích bởi 4 biến độc lập và trung gian trong mô hình. Giá trị R² điều chỉnh = 0,462, cho thấy mô hình vẫn giữ được mức độ giải thích ổn định khi điều chỉnh cho số lượng biến. Trong nghiên cứu về lĩnh vực xã hội và quản trị, mức R² này được xem là khá tốt, phản ánh mô hình có khả năng giải thích hợp lý đối với hiệu quả phát triển nguồn nhân lực du lịch.

Bảng 4: Kết quả kiểm định giả thuyết

Nguồn: Xử lý dữ liệu bằng mô hình Smart PLS

Kết quả kiểm định các đường dẫn trong mô hình (Bảng 4) cho thấy, cả 4 biến đều có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc Y. Cụ thể:

- X1 (Cơ hội phát triển du lịch) → Y: Hệ số hồi quy = 0,219 với giá trị thống kê t = 2,464 và p-value = 0,014. Điều này cho thấy tác động của X1 đến Y là dương và có ý nghĩa ở mức 5%. Như vậy, khi các cơ hội phát triển du lịch gia tăng, hiệu quả phát triển nguồn nhân lực du lịch cũng được nâng cao.

- X2 (Thách thức phát triển du lịch) → Y: Hệ số hồi quy = 0,152, t = 1,991 và p = 0,047. Mặc dù giá trị tác động không lớn, nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê ở ngưỡng 5%. Điều này chứng tỏ các thách thức phát sinh cũng có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả phát triển nguồn nhân lực, có thể do thúc đẩy sự thích nghi và nâng cao năng lực của đội ngũ lao động.

- X3 (Chính sách đào tạo và phát triển) → Y: Hệ số hồi quy = -0,288, t = 2,682 và p = 0,008. Kết quả này cho thấy tác động của X3 lên Y là âm và có ý nghĩa thống kê rõ rệt. Điều này hàm ý rằng, trong bối cảnh hiện tại, các chính sách đào tạo và phát triển nhân lực có thể chưa thực sự phù hợp hoặc chưa đáp ứng được kỳ vọng, dẫn tới tác động ngược chiều tới hiệu quả phát triển nguồn nhân lực.

- X4 (Chính sách đãi ngộ và môi trường làm việc) → Y: Hệ số hồi quy = 0,276, với t = 2,428 và p = 0,016. Như vậy, chính sách đãi ngộ và môi trường làm việc có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả phát triển nguồn nhân lực du lịch. Điều này nhấn mạnh vai trò của các nhân tố về phúc lợi, điều kiện làm việc trong việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực.

Như vậy, tất cả các biến độc lập và trung gian đều có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả phát triển nguồn nhân lực du lịch, trong đó nhân tố Chính sách đào tạo và phát triển nhân lực cần được xem xét điều chỉnh để đạt hiệu quả tích cực hơn. Kết quả này cung cấp cơ sở thực tiễn quan trọng cho việc hoạch định các chính sách phát triển nguồn nhân lực ngành du lịch trong bối cảnh sắp xếp các tỉnh, thành phố.

KẾT LUẬN

Quá trình sắp xếp 3 tỉnh Hà Nam, Nam Định và Ninh Bình đã tạo ra một bức tranh phát triển du lịch mới, nơi các địa phương không chỉ chia sẻ tài nguyên, mà còn đối mặt với những yêu cầu đổi mới về tổ chức và sử dụng nguồn nhân lực. Phân tích thực nghiệm cho thấy, các nhân tố liên quan đến môi trường làm việc và chế độ phúc lợi đóng vai trò thúc đẩy rõ rệt đối với sự tiến bộ của đội ngũ lao động trong ngành du lịch. Ngược lại, các chương trình đào tạo hiện hành lại chưa thực sự phù hợp với thực tiễn, dẫn đến hiệu quả chưa như mong đợi và cần được điều chỉnh để đáp ứng tốt hơn nhu cầu phát triển của ngành.

Bên cạnh đó, các biến số về cơ hội và thách thức do quá trình sáp nhập mang lại đều thể hiện tác động tích cực đến sự phát triển nhân lực, phản ánh sự thích nghi và vươn lên của lực lượng lao động trước bối cảnh mới. Điều này cho thấy, khi có sự phối hợp chặt chẽ giữa các chính sách quản lý, chế độ đãi ngộ hợp lý và môi trường làm việc thuận lợi, nguồn nhân lực du lịch sẽ phát huy được tiềm năng, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và gia tăng sức cạnh tranh cho địa phương.

Từ kết quả nghiên cứu, các nhà hoạch định chính sách cần chú trọng đổi mới nội dung đào tạo, tăng cường liên kết giữa các cơ sở giáo dục và doanh nghiệp, đồng thời tiếp tục hoàn thiện các chính sách về phúc lợi và điều kiện làm việc. Chỉ khi những nhân tố then chốt này được đồng bộ hóa, ngành du lịch tại khu vực hợp nhất mới có thể tận dụng tối đa lợi thế, phát triển bền vững và đáp ứng tốt các yêu cầu của giai đoạn phát triển mới.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Diệp Chi (2022). Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực du lịch tại Điện Biên. https://vietnamtourism.gov.vn/post/45045.

2. Huy Lê (2025). Cơ hội tái cấu trúc du lịch vùng khi sáp nhập tỉnh thành. https://nhandan.vn/co-hoi-tai-cau-truc-du-lich-vung-khi-sap-nhap-tinh-thanh-post886499.html.

3. Minh Hải (2025). Đưa du lịch bứt phá sau sáp nhập. https://baoninhbinh.org.vn/dua-du-lich-but-pha-sau-sap-nhap-236794.htm.

4. Nguyễn Danh Nam và cộng sự (2024). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển nguồn nhân lực của các doanh nghiệp du lịch trong bối cảnh hội nhập. https://quanlynhanuoc.vn/cac-yeu-to-anh-huong-den-su-phat-trien-nguon-nhan-luc-cua-cac-doanh-nghiep-du-lich-trong-boi-canh-hoi-nhap-20241205101017838.htm.

5. Nguyễn Xuân Trung, Trần Thị Minh và cộng sự, (2024). Nâng cao hiệu quả liên kết giữa doanh nghiệp và cơ sở đào tạo nguồn nhân lực du lịch. https://hatinh.gov.vn/tin-tuc-su-kien/tin-bai/22035/nguon-nhan-luc-du-lich-viet-nam-vua-thua-lai-vua-thieu.

6. Văn Lúa - Yến Trinh (2024). Nâng cao trình độ nguồn nhân lực du lịch văn hóa trong bối cảnh hội nhập quốc tế. https://nhandan.vn/nang-cao-trinh-do-nguon-nhan-luc-du-lich-van-hoa-trong-boi-canh-hoi-nhap-quoc-te-post839443.html.