Từ dữ liệu đến chiến lược: Xu hướng học thuật về du lịch nông nghiệp Việt Nam (2014-2024)

NCS. Dương Chí Thanh

Trường Đại học Nguyễn Tất Thành

Email: duongchithanh83@gmail.com

ThS. Nguyễn Thị Bích Ngọc

Trường Du lịch – Đại học Huế

Email: ntbngoc@hueuni.edu.vn

Tóm tắt

Thông qua dữ liệu được thu thập từ 53 công trình nghiên cứu trong nước về du lịch nông nghiệp giai đoạn 2014-2024, sau đó chuẩn hóa dữ liệu thư mục theo chuẩn thư mục của Web of Science, nghiên cứu này nhằm đánh giá một cách có hệ thống thực trạng nghiên cứu về du lịch nông nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2014–2024 thông qua phương pháp phân tích trắc lượng thư mục. Kết quả nghiên cứu cho thấy, số lượng công bố về du lịch nông nghiệp tại Việt Nam tăng đáng kể qua các năm, phản ánh sự quan tâm ngày càng cao về chủ đề này. Phân bố số lượng bài viết của tác giả tuân theo quy luật Lotka, khi đa số tác giả (khoảng 75%-80%) chỉ công bố một bài, trong khi một số ít tác giả có nhiều bài đóng góp. Bản đồ chủ đề cho thấy các chủ đề nghiên cứu rất đa dạng, bao gồm kinh tế, sinh kế, văn hóa, và môi trường. Tuy nhiên, các cụm chủ đề này lại có mật độ nghiên cứu và tính kết nối thấp, thể hiện bức tranh “rộng về ý tưởng, phân tán về chiều sâu” của lĩnh vực.

Từ khóa: Chuẩn hóa dữ liệu thư mục, du lịch nông nghiệp, phân tích trắc lượng thư mục, biblioshiny, quy luật Lotka, ORCID, Việt Nam

Summary

Using data collected from 53 domestic studies on agritourism in the period 2014–2024, and standardizing bibliographic information according to the Web of Science format, this study aims to systematically assess the current research on agritourism in Vietnam from 2014 to 2024 through bibliometric analysis. The findings reveal a significant increase in the number of publications on agritourism in Vietnam over the years, reflecting growing academic interest in the topic. The distribution of author publications follows Lotka’s Law: the majority of authors (approximately 75%–80%) contributing only one article while a small number of authors have multiple contributions. The thematic map illustrates a wide range of research topics, including economics, livelihoods, culture, and environment. However, these thematic clusters demonstrate low research density and weak interconnections, portraying a landscape that is "broad in scope but fragmented in depth."

Keywords: Bibliographic data standardization, agritourism, bibliometric analysis, biblioshiny, Lotka’s Law, ORCID, Vietnam

ĐẶT VẤN ĐỀ

Du lịch nông nghiệp (DLNN) đang trở thành giải pháp phát triển kinh tế nông thôn bền vững ở Việt Nam, nhờ kết hợp hoạt động nông nghiệp với trải nghiệm du lịch, cho phép du khách tham gia các hoạt động nông trại, hiểu thêm văn hóa nông thôn và giúp đa dạng hóa sinh kế cho cộng đồng (Yasin và Bacsi, 2025). Mặc dù số lượng nghiên cứu DLNN trong nước tăng theo thời gian, song vẫn thiếu một đánh giá hệ thống về toàn cảnh các công bố bằng phương pháp phân tích tổng hợp. Phần lớn các nghiên cứu tập trung vào trường hợp địa phương hay khía cạnh riêng lẻ, chưa cung cấp cái nhìn tổng quát để xác định xu hướng và khoảng trống học thuật. Để lấp đầy khoảng trống trên, nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích trắc lượng thư mục đối với các công trình về DLNN tại Việt Nam giai đoạn 2014-2024. Mục tiêu là nhằm nhận diện xu hướng công bố, chủ đề chính, đặc điểm mạng lưới tác giả, từ đó đưa ra gợi ý chính sách và định hướng phát triển trong tương lai.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thu thập dữ liệu

Để xây dựng tập tư liệu phản ánh đầy đủ tình hình nghiên cứu về DLNN tại Việt Nam, chúng tôi áp dụng cùng một chuỗi từ khóa tiếng Việt “du lịch nông nghiệp” cho hai nguồn tra cứu độc lập.

Nguồn thứ nhất – Google Scholar. Công cụ Publish or Perish (PoP) được dùng để truy vấn trực tiếp cơ sở dữ liệu của Google Scholar, bảo đảm lọc đúng cụm từ khoá trong tiêu đề, tóm tắt hoặc bài viết. Kết quả được xuất sang định dạng Excel/CSV giúp loại bỏ trùng lặp và chuẩn hoá trường tác giả trước khi gộp dữ liệu.

Nguồn thứ hai – Cơ sở dữ liệu Khoa học & Công nghệ quốc gia. Cổng thông tin của Bộ Khoa học và Công nghệ – (Nastis - https://vista.gov.vn) cho phép truy cứu các ấn phẩm học thuật phát hành trong nước. Bằng chính từ khoá trên, chúng tôi thu về bài báo tạp chí, kỷ yếu hội thảo và báo cáo nghiên cứu triển khai—những tài liệu thường không lập chỉ mục trên Google Scholar. Hai tập kết quả được hợp nhất, kiểm tra trùng, chuẩn hoá tên và định dạng, tạo thành cơ sở dữ liệu đầu vào cho phân tích trắc lượng.

Sàng lọc dữ liệu

Các bản ghi tài liệu từ hai nguồn được hợp nhất và sàng lọc theo quy trình 4 bước PRISMA của Page và cộng sự (2021): Xác định (identification) → Sàng lọc (screening) → Đánh giá (eligibility) → Xác định mẫu nghiên cứu (included) (Bảng 1).

Bảng 1: Sơ đồ quy trình sàng lọc tài liệu theo PRISMA

Nguồn: Nhóm tác giả xây dựng, 2025

Chuẩn hóa dữ liệu

Toàn bộ bản ghi, sau quá trình sàng lọc, được chuyển sang định dạng chuẩn cơ sở dữ liệu Web of Science (WoS) qua 3 bước chính.

Trước hết, chúng tôi dùng ChatGPT-Pro để tách trường tự động. Cụ thể, mẫu dữ liệu WoS gồm 59 cột được chuyển cho ChatGPT-Pro, cùng lệnh Prompt chi tiết hướng dẫn trích xuất đúng 59 cột và chuẩn hóa mã UTF-8. Kết quả xuất thành tệp Excel riêng cho từng bài báo. Việc sử dụng ChatGPT-Pro là một bước mới, chưa phổ biến, có thể khó lặp lại với ai chưa quen công cụ. Vì vậy, để tăng tính minh bạch và khả năng tái lập, nghiên cứu đã lưu lại hướng dẫn/thiết lập Prompt và quy tắc chuẩn hóa, giúp người quan tâm tham khảo khi cần áp dụng quy trình tương tự.

Tiếp theo, dữ liệu được kiểm tra trên R với gói bibliometrix. Bảng dữ liệu đầu vào được đọc lại, rà soát các trường thiếu hoặc sai kiểu. Đồng thời, chúng tôi loại trùng tác giả và hợp nhất biến thể tên tạp chí.

Cuối cùng, nhóm nghiên cứu tiến hành rà soát thủ công mười trường cốt lõi (AU, TI, PY, SO, DE, TC, C1, AB, CR, DT), bảo đảm không còn giá trị lạ hoặc ô trống không hợp lý. Trong quá trình này, chúng tôi phát hiện trường ID (Keywords Plus) trống ở toàn bộ 53/53 bản ghi, do Keywords Plus chỉ được WoS sinh tự động từ tiêu đề tài liệu tham khảo và tập dữ liệu gốc chỉ có danh sách tham chiếu ở dạng văn bản, không đủ thông tin để tái tạo. Vì thế, cột ID được giữ nguyên giá trị rỗng, còn các trường khác đều đáp ứng yêu cầu phân tích trắc lượng.

Quy trình ba bước trên, đặc biệt công đoạn tách trường bằng ChatGPT-Pro, đã được mô tả rõ để bảo đảm người đọc có thể kiểm chứng, an tâm về kết quả, và áp dụng cho nghiên cứu sau.

Phương pháp phân tích

Sau khi chuẩn hóa, bộ dữ liệu thư mục được phân tích bằng phương pháp trắc lượng với sự hỗ trợ của Bibliometrix – một gói phần mềm mã nguồn mở trong môi trường R, thông qua giao diện trực quan Biblioshiny. Phân tích trắc lượng bao gồm: (1) Phân tích mô tả: thống kê số lượng ấn phẩm theo năm, xác định các tạp chí/hội thảo xuất bản nhiều bài nhất, ngôn ngữ và loại hình tài liệu; (2) Phân tích tác giả: tính toán số lượng ấn phẩm mỗi tác giả, xác định tác giả năng suất nhất, phân bố mức độ hợp tác (số lượng đồng tác giả trung bình trên một bài) và kiểm tra phân bố Lotka về năng suất khoa học của tác giả; (3) Phân tích từ khóa và chủ đề: trích xuất các từ khóa tác giả (Author’s keywords) để xây dựng mạng lưới đồng xuất hiện từ khóa. Trên cơ sở đó, tiến hành phân tích cụm từ khóa bằng phương pháp phân tích đồng từ (co-word analysis) và bản đồ chủ đề (thematic map). Bản đồ chủ đề được tạo ra nhằm hình dung các cụm chủ đề theo hai trục tọa độ: trục trung tâm (centrality) thể hiện mức độ quan trọng, kết nối của chủ đề với các chủ đề khác; và trục mật độ (density) thể hiện mức độ phát triển nội tại của chủ đề đó. Kỹ thuật này cho phép phân loại các chủ đề nghiên cứu thành bốn nhóm: chủ đề trọng tâm (phát triển mạnh và có ảnh hưởng rộng), chủ đề thích hợp (phát triển mạnh nhưng ít kết nối với lĩnh vực chung), chủ đề đang nổi hoặc suy thoái (yếu cả về phát triển và kết nối), và chủ đề cơ bản (kết nối rộng nhưng phát triển còn yếu). (4) Phân tích trích dẫn được thực hiện nếu dữ liệu cho phép. Do các công trình trong nước thường không được chỉ mục trích dẫn trên các cơ sở dữ liệu quốc tế, nghiên cứu chủ yếu xem xét số lượng trích dẫn qua Google Scholar (nếu có) và phương pháp đếm thủ công như một thước đo tham khảo về mức độ ảnh hưởng. Ngoài ra, phân tích mạng lưới hợp tác giữa các tác giả và đơn vị cũng được tiến hành để hiểu rõ cấu trúc cộng tác trong lĩnh vực. Cụ thể, mạng lưới đồng tác giả được xây dựng để xác định các nhóm nghiên cứu chính và mức độ kết nối giữa họ.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đặc điểm chung của dữ liệu

Về nguồn công bố, 53 tài liệu xuất hiện tại 28 diễn đàn khác nhau, chủ yếu trên Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, Tạp chí Nghiên cứu Địa lý Nhân văn, Tạp chí Khoa học và Công nghệ... Các bài viết trích dẫn 1.227 tài liệu tham khảo (trung bình 23 trích dẫn/bài), nhưng mức độ trích dẫn lẫn nhau còn hạn chế (0,49 trích dẫn/bài). Điều này có thể do công bố còn mới hoặc hạn chế về ngôn ngữ, kênh xuất bản, và chưa có hợp tác quốc tế nào được ghi nhận. Tổng số 95 tác giả đóng góp cho 53 bài (trung bình 2 tác giả/bài), trong đó 46 bài do nhóm thực hiện, 19 bài (36%) thuộc tác giả đơn lẻ. Phần lớn nghiên cứu diễn ra với quy mô nhóm nhỏ (2–3 người), phản ánh kiểu hợp tác nội bộ (Bảng 2).

Bảng 2: Thông tin chung về dữ liệu tổng hợp

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ Bibloshiny, 2025

Từ khóa và xu hướng chủ đề nghiên cứu

Phân tích 125 từ khóa (đã chuẩn hóa, loại bỏ trùng lặp) cho thấy “du lịch nông nghiệp” dẫn đầu tần suất xuất hiện (46 lần), kế đến là các từ như “Đồng bằng sông Cửu Long” (5 lần), “du lịch” (5 lần), “tiềm năng” (3 lần), “du lịch nông thôn” (3 lần), “du lịch sinh thái” (2 lần), “du lịch canh nông” (2 lần). Đáng chú ý, nhiều địa danh cụ thể như “Cồn Chim” (3 lần), “Thanh Hóa” (2 lần), “Sơn La” (2 lần), “huyện Phong Điền” (3 lần), “thành phố Cần Thơ” (3 lần) cũng được đề cập, cho thấy xu hướng nghiên cứu trường hợp vùng miền khá phổ biến.

Theo chiều thời gian, trước 2020, các nghiên cứu tập trung vào tiềm năng và bối cảnh địa phương riêng, như An Giang năm 2014 hoặc văn hóa cộng đồng K’Ho Cil năm 2019. Từ 2020, phạm vi chủ đề mở rộng hơn, với “Đồng bằng sông Cửu Long” tăng mạnh trong giai đoạn 2020–2021, đồng thời xuất hiện “du lịch nông thôn” và “du lịch sinh thái” từ 2021, phản ánh sự giao thoa trong nghiên cứu giữa DLNN và các hướng liên quan. Giai đoạn 2022–2024, các từ khóa như “giải pháp”, “mô hình du lịch nông nghiệp”, “phát triển du lịch” nổi bật, cho thấy xu hướng đề xuất giải pháp và đánh giá tiềm năng ở tầm vĩ mô. Nhiều nghiên cứu về “Sơn La”, “Thanh Hóa”, “huyện Phong Điền” cũng được tiến hành, minh chứng cho sự mở rộng địa lý trong giai đoạn này.

Mạng lưới đồng xuất hiện từ khóa (co-word network) minh họa cách các chủ đề liên kết khi cùng xuất hiện trong cùng bài viết (Hình 1). “Du lịch nông nghiệp” nằm ở trung tâm mạng, liên kết với nhiều từ khóa như “phát triển du lịch”, “tiềm năng”, “động lực”, “giải pháp”, “liên kết vùng”, “du lịch sinh thái”, “khách du lịch”, “Việt Nam”. Đây là cụm màu đỏ có phạm vi rộng, bàn về chiến lược và xu hướng chung của du lịch nông nghiệp, bao gồm việc đánh giá tiềm năng, đề xuất mô hình, động lực tham gia, cũng như liên hệ với du lịch sinh thái, du lịch nông thôn.

Hình 1: Mạng lưới đồng xuất hiện từ khóa (co-word network)

Nguồn: Nhóm tác giả biên soạn bằng Bibloshiny, 2025

Bên cạnh đó, cụm màu xanh dương xoay quanh “Đồng bằng sông Cửu Long”, đặc biệt nhấn mạnh vai trò nông nghiệp và sản phẩm du lịch miệt vườn. Cụm màu tím gắn với “du lịch nông thôn”, “hợp tác xã”, “trang trại”, phản ánh cách tổ chức du lịch theo mô hình cộng đồng và kinh tế hợp tác. Cụm màu cam liên quan đến “Cần Thơ” và “Phong Điền”, chỉ dấu về một nhánh nghiên cứu địa phương. Cụm màu xanh lục tập trung vào “Cồn Chim” (Trà Vinh), nơi phát triển du lịch cộng đồng dựa vào nông nghiệp sinh thái.

Nhìn chung, mạng lưới từ khóa thể hiện hai cấp độ: các chủ đề vĩ mô (chiến lược, tiềm năng, liên kết vùng) xoay quanh “du lịch nông nghiệp”, và các nghiên cứu vi mô tập trung vào địa phương hoặc mô hình riêng (Đồng bằng sông Cửu Long, Phong Điền, Cồn Chim). Các cụm vi mô ít giao thoa, phản ánh xu hướng nghiên cứu theo từng bối cảnh cụ thể hơn là tích hợp liên vùng.

Cấu trúc chủ đề và bản đồ khoa học

Bản đồ chủ đề (thematic map) ở Hình 2 dựa trên độ liên kết trung tâm (trục hoành) và độ tập trung phát triển (trục tung) cho thấy, “du lịch nông nghiệp” (màu đỏ, bong bóng lớn) nằm ở phần tư bên phải phía dưới, giữ vai trò chủ đề cơ bản với độ liên kết cao nhưng độ phát triển nội tại thấp do khái niệm mang tính bao quát. Ngược lại, cụm “phát triển du lịch” (màu xanh lá) ở phần tư bên phải phía trên là nhóm chủ đề trọng tâm (motor theme), gồm các từ khóa “phát triển du lịch,” “tiềm năng,” “bài học kinh nghiệm,” “du lịch sinh thái,” gắn với địa danh “Sơn La,” “Thanh Hóa,” có mức độ kết nối lẫn nhau cao và xoay quanh định hướng bền vững.

Hình 2: Bản đồ chủ đề (thematic map)

Nguồn: Nhóm tác giả biên soạn bằng Bibloshiny, 2025

Phần tư bên trái phía trên dành cho chủ đề ngách (niche theme), đại diện bởi “du lịch nông thôn – hợp tác xã – trang trại” (màu cam nhạt), tập trung phân tích mô hình hợp tác xã và trang trại, nhưng ít liên hệ đến các chủ đề khác. Cụm “Cồn Chim – Trà Vinh” (màu tím) cũng ở vị trí ngách, chuyên sâu về một mô hình riêng biệt. Trong khi đó, “đồng bằng sông Cửu Long – khách du lịch – Việt Nam” (màu xanh dương) nằm gần ranh giới giữa basic và motor, phản ánh mức độ kết nối trung bình nhưng độ phát triển nội tại chưa cao do các nghiên cứu ở ĐBSCL còn rời rạc.

Phần tư bên trái phía dưới quy tụ những chủ đề mới nổi, như “mô hình du lịch nông nghiệp” (màu xám), “giải pháp; Phong Điền” (màu nâu), “động lực” (hồng nhạt), “du lịch canh nông” (hồng đậm), “liên kết vùng” (tím nhạt), cùng có đặc điểm là thấp về độ liên kết lẫn độ phát triển, chỉ xuất hiện lẻ tẻ trong cơ sở dữ liệu.

Tổng hợp cho thấy lĩnh vực DLNN tại Việt Nam đa dạng nhưng phân mảnh, với “du lịch nông nghiệp” giữ vai trò chủ đề cơ bản, xung quanh là nhóm chủ đề trọng tâm (“phát triển du lịch”) và các mảng ngách, bên cạnh những chủ đề mới nổi chưa được nghiên cứu sâu. Tình trạng này phản ánh sự non trẻ của lĩnh vực, nơi nhiều ý tưởng đã nhen nhóm nhưng chưa hội tụ thành những hướng nghiên cứu quy mô toàn quốc.

Phân tích cấu trúc khái niệm - Conceptual Structure Analysis (MCA)

Bản đồ cấu trúc khái niệm (Conceptual Structure Map) chọn phương thức phân tích tương quan đa chiều (Multiple Correspondence Analysis - MCA) trên dữ liệu từ khóa, cho thấy 4 vùng tập trung các thuật ngữ có liên quan mật thiết, tương đồng với phân tích mạng lưới nhưng đi sâu hơn ở khía cạnh nội dung (Hình 3).

Hình 3: Phân tích tương quan đa chiều (MCA)

Nguồn: Nhóm tác giả biên soạn bằng Bibloshiny, 2025

Nhóm 1 (đào tạo nhân lực và du lịch cộng đồng miền núi) bao gồm “nguồn nhân lực,” “đào tạo nghề,” “du lịch cộng đồng” cùng các địa danh “Mộc Châu,” “Sơn La.” Hướng nghiên cứu này nhấn mạnh việc nâng cao kỹ năng làm du lịch của nông dân vùng cao, điển hình tại Mộc Châu. Các công trình thường đề cập nhu cầu đào tạo nghề du lịch cho người dân bản địa, phát triển mô hình du lịch cộng đồng gắn với nông nghiệp.

Nhóm 2 (du lịch bền vững gắn với văn hóa bản địa) xoay quanh “du lịch bền vững,” “bản sắc văn hóa,” “người K’Ho Cil” (Lâm Đồng). Các nghiên cứu chú trọng bảo tồn văn hóa, gắn kết DLNN với duy trì bản sắc và sinh kế lâu dài, như trường hợp cộng đồng K’Ho ở Lâm Đồng phát triển du lịch canh nông kết hợp dệt thổ cẩm, văn hóa cồng chiêng.

Nhóm 3 (hành vi và quyết định của du khách trong bối cảnh Đà Lạt – Lâm Đồng) tập trung vào “du khách,” “quyết định chọn,” “du lịch canh nông,” “thành phố Đà Lạt,” “tỉnh Lâm Đồng.” Nội dung chính là tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn điểm đến DLNN, tiêu biểu như hình ảnh điểm đến, chất lượng dịch vụ, tính độc đáo của hoạt động canh nông.

Nhóm 4 (sự hài lòng và lòng trung thành của du khách ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long) liên quan “hài lòng,” “truyền miệng,” “hình ảnh điểm đến,” “ý định viếng thăm lại,” “mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)” trong bối cảnh “Đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam.” Các nghiên cứu dạng này đo lường trải nghiệm, kiểm định quan hệ giữa hình ảnh điểm đến – sự hài lòng – ý định quay lại và truyền miệng.

Như vậy, phân tích cấu trúc khái niệm đã củng cố kết quả của phân tích từ khóa và chủ đề, cho thấy nghiên cứu DLNN tại Việt Nam xoay quanh bốn mảng nội dung: phát triển cộng đồng miền núi, bền vững văn hóa, hành vi du khách ở Lâm Đồng, và trải nghiệm du khách tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long, phản ánh đặc thù địa lý đa dạng.

Thảo luận

Kết quả nghiên cứu trên cung cấp cái nhìn tổng quan đầu tiên về nghiên cứu du lịch nông nghiệp tại Việt Nam, làm rõ thành tựu và hạn chế của lĩnh vực này trong thập kỷ qua. Trước hết, mặt tích cực thể hiện ở sự gia tăng về lượng của các nghiên cứu: DLNN ở Việt Nam đã chuyển từ một chủ đề ít được biết đến trở thành điểm thu hút sự quan tâm đáng kể của giới khoa học. Sự gia tăng số lượng công bố, đặc biệt sau năm 2018, cho thấy lĩnh vực này đang bắt nhịp với nhu cầu thực tiễn khi du lịch nông thôn được chú trọng trong chương trình nghị sự phát triển bền vững của Việt Nam. Điều này phù hợp với bối cảnh quốc tế, nơi mà nghiên cứu về agritourism cũng đang phát triển do được nhìn nhận như một công cụ tích hợp cho phát triển nông thôn bền vững (Yasin và Bacsi, 2025).

Tuy nhiên, những hạn chế và thách thức của lĩnh vực cũng bộc lộ rõ qua phân tích. Nổi bật nhất là tình trạng phân mảnh và thiếu chiều sâu trong nghiên cứu. Mặc dù nhiều khía cạnh đã được đề cập (như đã liệt kê ở phần kết quả với các cụm chủ đề đa dạng), nhưng mỗi khía cạnh lại chỉ có một vài nghiên cứu, thiếu sự tích lũy kiến thức. Không có chủ đề nào được đào sâu liên tục qua nhiều nghiên cứu hay thu hút được một nhóm lớn các học giả theo đuổi. Chẳng hạn, chủ đề về trải nghiệm du khách – một hướng nghiên cứu quan trọng đối với bất kỳ loại hình du lịch nào – lại chưa phát triển mạnh trong bối cảnh DLNN Việt Nam, dẫn đến hiểu biết hạn chế về nhu cầu và hành vi của du khách trong lĩnh vực này. Tương tự, chủ đề chuyển đổi số trong du lịch nông thôn hoặc thích ứng với biến đổi khí hậu (vốn là những xu hướng mới trên thế giới) hầu như vắng bóng trong các nghiên cứu nội địa, tạo ra khoảng cách giữa nghiên cứu trong nước và quốc tế.

Sự phân mảnh có thể bắt nguồn từ đặc thù liên ngành của du lịch nông nghiệp (giao thoa giữa du lịch, nông nghiệp và phát triển cộng đồng). Do đó, các nhà nghiên cứu quan tâm đến chủ đề này đến từ nhiều lĩnh vực (kinh tế, quản trị du lịch, phát triển nông thôn, môi trường...), mỗi người có cách tiếp cận riêng và công bố ở diễn đàn khác nhau. Sự thiếu kết nối giữa các nhóm nghiên cứu – như kết quả đồng tác giả cho thấy – càng làm trầm trọng thêm tính rời rạc.

Một khía cạnh quan trọng khác là chất lượng và tầm ảnh hưởng của nghiên cứu. Do hạn chế về phạm vi trích dẫn (các công trình trong nước ít được trích dẫn rộng rãi, và công cụ chỉ số trích dẫn quốc tế không bao phủ), chúng tôi gặp khó khăn trong việc phân tích sâu về chỉ số trích dẫn hay tác động học thuật của từng bài. Tuy nhiên, với việc đa số tác giả chỉ công bố một bài rồi không tiếp tục, có thể suy ra phần nào rằng nhiều nghiên cứu mang tính chất thử nghiệm hoặc thời vụ, chưa tạo được dấu ấn lâu dài. Việc thiếu các tác giả trụ cột có nhiều công bố liên tục cũng đồng nghĩa thiếu vắng những chuyên gia thực sự chuyên sâu về DLNN. So sánh với các lĩnh vực khác, thường có những nhóm nghiên cứu mạnh dẫn dắt hướng đi, thì DLNN Việt Nam dường như chưa có “thủ lĩnh khoa học” rõ rệt. Điều này vừa là nguyên nhân vừa là hệ quả của việc lĩnh vực còn non trẻ: chưa đủ hấp dẫn để hình thành trường phái, và vì thiếu trường phái nên càng khó tích lũy tri thức nhanh.

Phát hiện về quy luật Lotka trong phân bố tác giả của nhóm tác giả củng cố luận điểm trên. Lotka’s Law thường được xem là dấu hiệu ở giai đoạn đầu phát triển của một lĩnh vực khoa học: phần lớn tác giả chỉ đóng góp một lần, thể hiện nhiều người quan tâm nhưng chỉ tham gia mang tính thăm dò, trong khi chỉ một số ít theo đuổi lâu dài. Điều này đặt ra câu hỏi: làm thế nào để khuyến khích nhiều nhà nghiên cứu hơn gắn bó và đào sâu trong lĩnh vực DLNN bền vững trong bối cảnh một quốc gia có tiềm năng về phát triển nông nghiệp bền vững ở Việt Nam? Rõ ràng, cần có những chính sách và cơ chế để hỗ trợ các nhóm nghiên cứu, tạo môi trường thuận lợi để họ tiếp tục nghiên cứu lâu dài thay vì chỉ công bố đơn lẻ.

Bên cạnh đó, kết quả cũng làm nổi bật vai trò của việc chuẩn hóa dữ liệu nghiên cứu. Việc ứng dụng ORCID vào phân tích, tuy mới chỉ dừng ở mức thủ công trong nghiên cứu này, nhưng mở ra hướng giải quyết bài bản cho vấn đề nhận dạng tác giả lâu nay. Kết quả nghiên cứu cho thấy, nếu có một cơ sở dữ liệu tích hợp ORCID, các phân tích trắc lượng trong tương lai sẽ tiết kiệm công sức và nâng cao độ chính xác, giúp các nhà quản lý dễ dàng đánh giá hiệu suất nghiên cứu của từng người và từng đơn vị.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Nghiên cứu đã khắc họa bức tranh tổng quan về quy mô, xu hướng và cấu trúc của lĩnh vực DLNN tại Việt Nam giai đoạn 2014–2024, cho thấy số lượng công bố tăng đáng kể, phản ánh nhu cầu phát triển du lịch nông thôn. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn phân mảnh: nhiều chủ đề rời rạc, thiếu một “trục chính” gắn kết, khiến mạng lưới hợp tác lỏng lẻo và ít kế thừa. Đáng chú ý, dữ liệu chưa tích hợp thông tin ORCID hay các định danh tác giả tương tự, dẫn đến nhiều trở ngại trong việc chuẩn hóa và xác định chính xác tác giả, gây khó khăn cho phân tích trắc lượng.

Nghiên cứu cũng chỉ rõ khoảng trống về trải nghiệm du khách, ứng dụng công nghệ số, tác động môi trường và phân tích hiệu quả kinh tế. Những thiếu hụt này vừa là thách thức vừa là cơ hội nâng cao tầm vóc học thuật. Công trình đã đóng góp tư liệu tham chiếu, giúp nhà quản lý và giới nghiên cứu nhận diện nhanh tình hình, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hoàn thiện dữ liệu công bố khoa học. Cuối cùng, cách tiếp cận trắc lượng thư mục (bibliometrix/biblioshiny) và quy trình làm sạch dữ liệu (dù còn nhiều khó khăn do thiếu ORCID) vẫn là hướng đi hiệu quả để đánh giá nghiên cứu tại Việt Nam.

Hàm ý chính sách

(1) Thúc đẩy xây dựng cơ sở dữ liệu thống nhất, khuyến khích sử dụng định danh tác giả: Việc không có ORCID hoặc hệ thống tương đương khiến việc đánh giá năng suất khoa học và xác định tác giả trở nên phức tạp. Cơ quan quản lý nên xây dựng cơ sở dữ liệu toàn diện, tích hợp thông tin bài báo, tác giả, trích dẫn, đồng thời xem xét khuyến khích (hoặc bắt buộc) nhà khoa học đăng ký các định danh tác giả thống nhất.

(2) Hỗ trợ hình thành nhóm nghiên cứu mạnh và mạng lưới hợp tác: Tính phân mảnh có thể được giảm bớt nếu các trường đại học, viện nghiên cứu và quỹ khoa học ưu tiên dự án liên ngành. Việc tổ chức hội thảo thường kỳ và thành lập mạng lưới các nhà nghiên cứu DLNN sẽ tạo diễn đàn trao đổi kết quả, giúp tránh trùng lặp, tăng cường hợp tác sâu.

(3) Định hướng chiến lược vào chủ đề trọng tâm, mới nổi: Dựa trên khoảng trống đã xác định, cần ưu tiên các nghiên cứu về trải nghiệm du khách, ứng dụng công nghệ số, tác động môi trường và bền vững. Mặt khác, so sánh quốc tế với các nước mạnh về DLNN sẽ giúp Việt Nam học hỏi kinh nghiệm, từ đó phát triển hiệu quả hơn.

(4) Tiếp tục cập nhật và mở rộng phân tích thư mục: Nghiên cứu này cần lặp lại định kỳ để theo dõi xu hướng, đồng thời có thể mở rộng phạm vi so sánh với khu vực ASEAN hay thế giới. Nếu dữ liệu trích dẫn được cải thiện (và có thêm định danh tác giả), việc phân tích sâu hơn như đồng trích dẫn (co-citation) hay liên kết thư mục (bibliographic) coupling sẽ chính xác, cho phép nhận diện rõ ảnh hưởng học thuật và mối quan hệ khoa học giữa các công trình./.

Tài liệu tham khảo

1. Diệp Anh (2024). Lần đầu tiên tổ chức Hội nghị quốc tế toàn cầu về Du lịch Nông thôn tại Việt Nam, truy cập từ https://baochinhphu.vn/lan-dau-tien-to-chuc-hoi-nghi-quoc-te-toan-cau-ve-du-lich-nong-thon-tai-viet-nam-102241205133025.htm.

2. Nguyen, C., Binh, T. C. (2022). Agritourism and the sustainable development in the mekong delta of Vietnam. In International Symposium on Sustainable Development In Transition Economies (ISSDTE 2022).

3. Yasin, A. S., Bacsi, Z. (2025). Agritourism and Rural Development: A Global Bibliometric Analysis of the State of Research, Limitations, and Future Directions. Agriculture, 15(8), 866.

4. Xu, S. B., Hu, G. (2024). Rethinking the author name ambiguity problem and beyond: The case of the Chinese context. Accountability in research, 1-24.