Ứng dụng phân tích mạng lưới nghiên cứu liên kết của các bên liên quan du lịch ở điểm đến Đà Nẵng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 
90 
ỨNG DUṆG PHÂN TÍCH MAṆG LƯỚI NGHIÊN CỨU LIÊN KẾT CỦA 
CÁC BÊN LIÊN QUAN DU LIC̣H Ở ĐIỂM ĐẾN ĐÀ NẴNG 
APPLICATION OF ANALYSING LINK NETWORK OF ASSOCIATED PARTIES IN 
TOURISM AT DA NANG DESTINATION 
Ngày nhận bài: 24/05/2017 
Ngày chấp nhận đăng: 01/09/2017 
Nguyễn Phúc Nguyên, Nguyễn Thị Bích Thủy, Võ Lê Xuân Sang 
TÓM TẮT 
Các học giả sử dụng lý thuyết mạng lưới ngày càng nhiều trong việc nghiên cứu các điểm đến du 
lịch. Các điểm đến du lịch được mô tả như là nơi đòi hỏi có sự hợp tác và côṇg tác giữa các bên 
liên quan tạo ra cùng một sản phẩm cho khách du lịch. Ưu điểm chính của lý thuyết mạng lưới 
nằm ở sự định lượng hành vi hợp tác của các bên liên quan tại một điểm đến du lịch. Bài viết này 
bàn về kết quả ứng dụng kỹ thuật phân tích mạng lưới nghiên cứu hoạt động liên kết giữa các bên 
hữu quan đối với việc quản lý và tiếp thị điểm đến. Kết quả nghiên cứu đã xác định các đặc tính 
của cấu trúc mạng lưới; đánh giá mức độ liên kết hợp tác giữa các bên liên quan; và vai trò, vị trí 
của các tác nhân trong mạng lưới. 
Từ khóa: Du lịch; phân tích maṇg lưới, các bên liên quan, cấu trúc mạng, Đà Nẵng 
ABSTRACT 
Researchers have used network theory widely in the context of tourism destination. The travel 
destination is described as the place requires the cooperation and collaboration among 
stakeholders to create the product for tourists. The main advantage of network theory has been the 
quantitative of behavior of the stakeholders at a travel destination. This article discusses the results 
of the application of analyzing technical which is used to research the link network between 
concerned parties in term of management and marketing. The research results have identified the 
characteristics of the network structure; assess the links of cooperation between stakeholders; and 
the role and position of the actors in the network. 
Keywords: Tourism; network analysis, stakeholders, network structure, Danang 
1. Giới thiệu 
Điểm đến được coi là một sản phẩm du 
lịch tổng thể và được cung cấp bởi nhiều bên 
liên quan. Để cung cấp sự trải nghiệm giá trị, 
mang lại sự thỏa mãn cao cho du khách đòi 
hỏi sư ̣liên kết và phối hợp giữa các bên liên 
quan trong toàn bộ điểm đến. Sự hợp tác giữa 
các công ty kinh doanh trong lĩnh vực du lịch 
với nhau và giữa các doanh nghiệp du lịch 
với các tổ chức khác là yêu cầu của chiến 
lược phát triển du lịch (Augustyn & 
Knowles, 2000; Telfer, 2001; Tinsley & 
Lynch, 2001). Sự phát triển bền vững một 
điểm đến du lịch còn liên quan đến sự tham 
gia hữu hiệu của các tổ chức chính quyền 
(Presenza & Cipollina, 2009; Baggio & 
Cooper, 2008). Hợp tác giữa các bên liên 
quan được xác định là có lợi cho tất cả các 
nhà cung cấp sản phẩm du lịch để tạo ra 
những sáng kiến tiếp thị kinh doanh (Hwang 
& cộng sự, 2002), chia sẻ kiến thức, nguồn 
lưc̣ (Telfer, 2001), phát triển sản phẩm mới, 
giảm chi phí xúc tiến, quảng bá, cũng như 
thúc đẩy và góp phần phát triển các điểm đến 
du lic̣h (Tinsley & Lynch, 2001). 
Nghiên cứu nhằm hiểu rõ sự hợp tác trong 
mạng lưới du lịch của một điểm đến là chủ đề 
ngày càng được quan tâm của nhiều nhà 
PGS.TS. Nguyễn Phúc Nguyên, TS. Nguyễn 
Thị Bích Thủy, Võ Lê Xuân Sang, Trường Đại 
học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 6(01) - 2018 
91 
nghiên cứu và các nhà quản lý thực tiễn trong 
lĩnh vực du lịch. Một số nghiên cứu truyền 
thống sử dụng phân tích mạng lưới nghiên cứu 
về các mối quan hệ liên tổ chức (Berry & 
cộng sự, 2004). Theo đó, hệ thống các công ty 
được xem như một mạng lưới các nút và các 
mối quan hệ liên kết có mối quan hệ chặt chẽ 
(Albert & Barabasi, 2002). Phân tích mạng 
lưới trở thành một công cụ được áp dụng 
nhiều trong nghiên cứu đối với các mối quan 
hệ trong hệ thống cấu trúc hoaṭ đôṇg của 
maṇg lưới du lic̣h. Viêc̣ ứng duṇg phân tích 
mạng lưới để nghiên cứu các mối quan hệ 
trong du lic̣h cho phép ngành công nghiệp du 
lịch có giải pháp đối với việc hợp tác đồng tạo 
ra giá trị sản phẩm du lịch cho một điểm đến 
tốt hơn và khắc phục những vấn đề của sự 
phân mảnh (Baggio & Scott, 2007; Fyall & 
Garrod, 2004; Friedman & Miles, 2002). 
Nghiên cứu này tiếp cận lý thuyết maṇg 
lưới để hiểu biết về mối liên kết giữa các bên 
liên quan trong maṇg lưới du lic̣h đối với 
việc quản lý và tiếp thị điểm đến, taọ lâp̣ sản 
phẩm và sư ̣ trải nghiêṃ cho du khách- ứng 
duṇg đối với trường hợp điểm đến Đà Nẵng. 
Từ đó đưa ra các định hướng nhằm tăng 
cường sự hợp tác để nâng cao năng lực cạnh 
tranh cho điểm đến trong tương lai. 
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp 
nghiên cứu 
2.1. Lịch sử phát triển lý thuyết mạng lưới 
Việc phân tích mạng lưới đã bắt nguồn từ 
rất lâu, phân tích mạng xã hội được phát triển 
trong các tác phẩm của Moreno (1934), và 
Barnes (1952). Ở đây, các cấu trúc được xem 
là mô hình lăp̣ laị của các mối quan hệ xã hội 
hơn là tập trung vào các thuộc tính và hành 
động của các cá nhân đơn lẻ, tổ chức 
(Wasserman, 1994). Những học giả chia sẻ 
quan điểm về cấu trúc của sự tương tác xã 
hội làm nổi bật tầm quan trọng của các tổ 
chức xã hội, các mối quan hệ, và phương 
diện ảnh hưởng của cá nhân đến quyết định, 
niềm tin và hành vi (Scott, 2000). 
Lý thuyết mạng lưới sau đó được áp dụng 
và phát triển trong nghiên cứu về mối quan 
hệ của các bên liên quan trong hệ thống cấu 
trúc hoaṭ đôṇg của maṇg lưới du lic̣h. Một số 
nghiên cứu đã tập trung bàn đến tầm quan 
trọng của mối quan hệ giữa khách du lịch, tổ 
chức dịch vụ và sự kết nối giữa các công ty 
du lịch (Lazzeretti & Petrillo, 2006; Morrison 
& cộng sự, 2004; Pavlovich, 2003; 
Stokowski, 1992; Tinsley & Lynch, 2001). 
Nghiên cứu của Scott & Baggio (2008) đã 
tóm tắt một số lĩnh vực nghiên cứu du lịch 
mà lý thuyết mạng lưới có thể được áp dụng. 
Những lĩnh vực này bao gồm các mạng lưới 
và dòng chảy thông tin du lịch; mạng lưới 
trong kinh doanh du lịch; mạng lưới về hoạch 
định chính sách và quản trị du lịch; mạng 
lưới trong phát triển doanh nghiệp du lịch, và 
các mạng lưới về quan hệ đối tác du lịch, ... 
2.2. Cơ sở lý thuyết mạng lưới 
Với bối cảnh hệ thống du lịch ngày càng 
trở nên rời rạc và trong môi trường kinh 
doanh biến động, áp lực đòi hỏi các bên liên 
quan phải thích ứng với các nguyên tắc hợp 
tác đặc biệt trong việc lập kế hoạch, quản lý 
và tiếp thị khu vực. Phân tích mạng lưới là 
một cách tiếp cận mới để mô tả cấu trúc của 
liên kết giữa các thực thể nhất định (cụ thể là 
các nút), và áp dụng các tiến trình định lượng 
để tính toán các chỉ số khác nhau nhằm đánh 
giá các đặc tính của toàn bộ mạng lưới và vị 
trí của các cá nhân trong cấu trúc mạng. 
Điểm đến du lịch là một sản phẩm tổng thể 
được cung cấp bởi nhiều bên liên quan, bao 
gồm các tổ chức đa dạng và phụ thuộc lẫn 
nhau. Vì thế phân tích mạng là phù hợp để 
kiểm tra cả cấu trúc và chức năng của những 
bối cảnh địa điểm du lịch. Timur (2005) đã 
sử dụng quan điểm mạng lưới để tìm hiểu 
mối quan hệ giữa các bên liên quan trong bối 
cảnh phát triển du lịch đô thị bền vững. Sử 
dụng kỹ thuật phân tích mạng lưới, Cobb 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 
92 
(1988) nghiên cứu mô hình mối quan hệ trao 
đổi giữa các doanh nghiệp du lịch và chất 
lượng du lịch. Tyler và Dinan (2001) xem xét 
mối quan hệ giữa các thành viên trong mạng 
lưới du lịch từ góc độ quản trị. Trong khi đó 
Pavlovich (2003) xem xét quan hệ giữa các 
chủ thể trong một hệ thống điểm đến du lịch 
ảnh hưởng như thế nào đến sự phát triển của 
một điểm đến tại New Zealand. 
2.2.1. Qui mô mạng (Network Size) 
Lý thuyết mạng lưới xác định qui mô của 
một mạng lưới là số lượng tác nhân khác 
nhau (Burt, 1980). Nó phản ánh số lươṇg các 
nút của môṭ maṇg lưới. Trong mạng lưới, sự 
gắn kết của các tác nhân là yếu tố quan trọng. 
Nó thể hiện mức độ về mối quan hệ giữa các 
thành viên, và từ đó cho thấy khả năng hay 
sức mạnh của mỗi tác nhân trong việc tiếp 
cận các nguồn thông tin hoặc tài nguyên 
trong mạng lưới. Để đo lường tổng thể sự 
gắn kết, người ta thường tính các chỉ số như 
mật độ, tính tập trung và sư ̣phân nhóm nhằm 
xác định mức độ mà tất cả các thành viên của 
maṇg tương tác với các thành viên khác. 
2.2.2. Mật độ (Density) 
Mật độ mô tả mức độ gắn kết toàn thể các 
thành viên trong mạng. Mật độ đo lường mức 
độ mà tất cả các tác nhân trong mạng được 
kết nối (Scott, 2000). Mật độ được tính bằng 
tỷ lệ số lượng các mối quan hệ thưc̣ tế của 
môṭ tác nhân trên tổng số các mối quan hệ có 
thể có nếu tác nhân này liên kết với toàn bô ̣
các thành viên khác trong mạng lưới (De 
Benedictis & Tajoli, 2008). Một cấu trúc 
mạng lưới có mật độ cao tức có sự liên kết 
dày đặc se ̃ dễ dẫn đến khả năng hình thành 
và phổ biến hơn về các chuẩn mực, giá trị và 
sự chia sẻ thông tin chung giữa các tác nhân. 
Ngoài ra, khi mật độ mạng tăng lên, tiềm 
năng cho việc hình thành liên minh/hợp tác 
tăng, đảm bảo đaṭ đươc̣ những kỳ vọng 
chung về trao đổi các nguồn lưc̣ để các hoaṭ 
đôṇg của các tổ chức thực hiện hiệu quả hơn 
(Timur & Getz, 2008). 
2.2.3. Tính trung tâm (Centrality) 
Tính trung tâm của mạng lưới đề cập đến 
vị trí tương đối của một tác nhân trong mạng 
lưới so với những tác nhân khác. Nó đo 
lường mức độ giao tiếp của một tác nhân 
trong mạng lưới (John & Cole, 1998). Tính 
trung tâm taọ điều kiêṇ cho môṭ tác nhân có 
lơị thế thu hút các nguồn lưc̣ trong mối liên 
kết với các tác nhân khác (Freeman, 1979). 
Thông thường, chúng ta sử dụng 3 thông số 
chính sau giúp xác định tińh trung tâm của 
một điểm nút: 
 Độ trung tâm cấp bậc (Degree 
centrality) của môṭ nút là tổng số lươṇg các 
liên kết thưc̣ tế của nút đó với các nút khác 
trong maṇg lưới (Shih, 2006). Người ta cũng 
có thể phân loaị số lươṇg liên kết của môṭ nút 
về mức độ trung tâm với hai loại là mức độ 
đi vào (in-degree) và mức độ đi ra (out-
degree). Theo đó, mức độ đi vào là tổng số 
lượng các liên kết xuất phát từ các nút khác 
tới nút đang xem xét và mức độ đi ra là số 
lượng các liên kết trưc̣ tiếp từ nút đó đến 
những nút khác trong maṇg lưới. 
 Độ trung tâm cận kề (Closeness 
centrality) thể hiêṇ khoảng cách giữa môṭ 
điểm nút với các nút khác trong maṇg lưới. 
Chỉ số này nhằm đánh giá tốc đô ̣ lan truyền 
thông tin từ môṭ nút đến những nút khác 
bằng viêc̣ sử duṇg các đường đi ngắn nhất 
trong maṇg lưới (Noh & Rieger, 2004). Một 
nút là trung tâm trên tổng thể maṇg lưới nếu 
khoảng cách của nó đến các nút khác là nhỏ. 
 Độ trung tâm giữa (Between 
centrality): Yếu tố này định lượng số lần một 
nút thực hiện vai trò là cầu nối để tạo ra 
đường đi ngắn nhất kết nối giữa hai nút với 
nhau trong maṇg lưới (Scott, 2000). Độ trung 
tâm giữa của môṭ nút là cao khi có số lượng 
lớn các cặp nút kết nối với nhau đi qua điểm 
nút này có độ dài ngắn nhât. Do đó điểm nút 
này có khả năng taọ sư ̣ kiểm soát cao các 
nguồn lực và thông tin liên lac̣ giữa các tác 
nhân khác trong maṇg lưới (Freeman, 1979). 
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 6(01) - 2018 
93 
Vì vâỵ độ trung tâm giữa cũng có thể được 
định nghĩa là mức độ mà một bên liên quan 
kiểm soát những bên liên quan khác đối với 
việc tiếp cận các nguồn lưc̣ tiềm năng của các 
khu vực trong mạng lưới. Tác nhân có vị trí 
trung tâm cao trong mạng là những người có 
vai trò ra quyết định quan trọng, và là những 
tác nhân chủ chốt để hiểu sự lưu thông của các 
ý tưởng, thông tin và các quyết định hoaṭ động 
chung của mạng (John & Cole, 1998). 
2.2.4. Lỗ hôñg cấu trúc (structural hole) 
Yếu tố này sử dụng để đánh giá cấu trúc 
của mạng lưới. Burt (1992) mô tả một lỗ 
hỗng cấu trúc như là sự vắng mặt của một 
liên kết trực tiếp giữa hai tác nhân. Khi hai 
tác nhân không trực tiếp liên kết mà phụ 
thuộc vào một tác nhân thứ ba thì tác nhân 
thứ ba này đóng vai trò như một nhà trung 
gian. 
2.2.5. Hê ̣ số phân cuṃ (Clustering 
coefficient) 
Burt (1980) định nghĩa các phân cuṃ là 
một tập hợp các tác nhân trong mạng lưới có 
mối quan hê ̣ chăṭ che ̃ với nhau. Bằng cách 
xác định mâṭ đô ̣ở các khu vực con của mạng 
lưới sẽ giúp xác định được những tác nhân 
nào có sự liên kết cao, từ đó các cụm con sẽ 
được nhận thấy. Trong một mạng lưới chưa 
xác định hướng liên kết giữa các tác nhân, 
thông số mô tả những kết nối của một nút 
nào đó với một khu vực lân câṇ goị là hệ số 
phân nhóm. Trong cụm, các thành viên có 
thể tiếp cận với nhau trực tiếp mà không cần 
phải qua trung gian. 
2.3. Phương pháp nghiên cứu 
Nghiên cứu định lượng được thực hiện 
với phương pháp phân tích mạng lưới. Dữ 
liệu được thu thập bằng phương pháp phỏng 
vấn qua bản câu hỏi cấu trúc nhằm mô tả cấu 
trúc và đặc tính mạng lưới điểm đến du lic̣h 
Đà Nẵng cũng như kiểm tra sự gắn kết giữa 
các bên liên quan. Bản câu hỏi chính thức 
cho nghiên cứu định lượng gồm 2 phần: Phần 
thu thập dữ liệu liên quan đến thông tin cơ 
bản, đặc điểm hợp tác của các tổ chức để xây 
dựng cấu trúc của mạng lưới du lịch và phần 
thu thập các số liệu để đánh giá mức độ hơp̣ 
tác của các bên liên quan. Mức độ của mối 
quan hệ hợp tác của một tác nhân với các tác 
nhân khác được xác định với 5 mức độ: thấp 
nhất là 0, tương ứng với không có quan hệ 
hợp tác; 1 tương ứng với hợp tác trao đổi 
thông tin; 2 tương ứng với hợp tác kinh 
doanh; 3 tương ứng với hợp tác quan hệ đối 
tác; và 4 là hợp tác ở mức độ cao nhất: 
nhượng quyền thương hiệu. 
Tổng thể nghiên cứu bao gồm các bên 
liên quan trong việc cung cấp sản phẩm du 
lịch cho điểm đến nên mẫu đảm bảo có các tổ 
chức ở 10 lĩnh vực chính của ngành du lic̣h 
bao gồm lưu trú; ăn uống; vận chuyển; lữ 
hành; hàng lưu niệm & sản địa phương; đầu 
tư/kinh doanh khu vui chơi giải trí và điểm 
du lịch; tổ chức sự kiện; hiệp hội du lịch; tổ 
chức đào tạo và nghiên cứu; và cơ quan quản 
lý về du lịch. Mẫu nghiên cứu là 151 tổ chức 
của 10 lĩnh vực này. Đối tượng phỏng vấn là 
các nhà quản trị cấp cao và cấp trung của các 
tổ chức. Việc thu thập dữ liệu được tiến hành 
kết hợp giữa phỏng vấn trực tiếp và qua link 
từ google drive. Thông tin sau khi thu thập 
được xử lý bằng phần mềm UCINET 6.0 để 
tiến hành phân tích. Phần mềm này là phù 
hợp cho viêc̣ phân tích mạng lưới nhằm xác 
định cấu trúc tổng thể mạng lưới và các đặc 
tính của nó thông qua tính toán các chỉ số 
(Borgatti & cộng sự, 1999). 
3. Kết quả nghiên cứu 
Trong maṇg lưới điểm đến Đà Nẵng, với 
151 tổ chức nghiên cứu thì có 807 các mối 
quan hê ̣ liên kết trong đó. Giá tri ̣ trung bình 
của các mối quan hê ̣là 0.534. Điều này được 
hiểu là tỷ lê ̣hay xác suất tồn taị mối liên kết 
giữa hai tác nhân ngẫu nhiên bất kỳ trong 
maṇg lưới là 53,4%. 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 
94 
3.1. Mâṭ đô ̣của maṇg lưới điểm đến 
Kết quả chỉ số đo lường chung về cấu trúc 
tổng thể mạng lưới được biểu thị ở bảng 1: 
Bảng 1. Các chỉ số đo lường chung của maṇg 
lưới điê ...  0.944 0.944 0.007 
L9 12 20 8 0.750 0.833 0.018 
L8 9 13 4 0.750 0.900 0.034 
Network Centralization (Avrg-Outdegree) = 46.053% 
Network Centralization (Avrg-Indegree) = 32.887% 
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát 
Kết quả số lượng liên kết đi vào (in-
degree) và đi ra (out-degree) của các tác nhân 
(nút) cho thấy rằng những tác nhân có cường 
đô ̣kết nối cao nhất với các tác nhân khác bao 
gồm: cung cấp dic̣h vu ̣lưu trú (L1), ăn uống 
(L2), lữ hành (L5) và vâṇ chuyển (L3). Đây 
là các liñh vưc̣ kinh doanh đại diện cho tính 
trung tâm của mạng lưới du lịch của điểm 
đến Đà Nẵng bởi nó cường đô ̣ trao đổi liên 
kết với nhiều liñh vưc̣ khác trong mạng lưới. 
Trong khi đó, liñh vưc̣ có cường đô ̣ tương 
đối thấp trong mối liên kết khu vưc̣ là: các 
viện nghiên cứu, cơ sơ đào taọ (L9), và các 
hiêp̣ hôị du lịch (L8). Bên cạnh đó, chúng ta 
có thể hiểu được mức liên kết này khi đánh 
giá sự chênh lệch của mối liên đến đến và đi 
ở cột 3 của bảng 2. Kết quả cho thấy 3 liñh 
vưc̣ ăn uống, lưu trú, và các đơn vi ̣ tổ chức 
sư ̣kiêṇ có xu hướng tạo lập thêm các liên kết 
hơp̣ tác đến các lĩnh vực khác hơn là họ nhận 
được liên kết từ những tác nhân khác (L1= -
122, L2 = -50 và L7= -5) trong khi đó các tổ 
chức ở liñh vưc̣ vâṇ chuyển, lữ hành, cơ quan 
quản lý nhà nước và các tổ chức đầu/ điểm 
giải tri ́du lic̣h có xu hướng nhận được nhiều 
liên kết từ các lĩnh vực khác hơn là số liên 
kết họ gửi ra ngoài (L3 = 42, L5 =26, L10= 
21 và L6= 13). 
Về chỉ số độ trung tâm cận kề, kết quả 
cho thấy liñh vưc̣ kinh doanh vâṇ chuyển và 
lữ hành có chỉ số cao nhất (L3= 0.948; L5= 
0.970). Hai lĩnh vực này tiếp cận với các lĩnh 
vực khác trong mạng lưới dễ dàng hơn và thể 
hiện vai trò trung tâm trong việc kết nối ở 
mạng lưới khi có thể kết nối được với hầu hết 
các điểm khác trong mạng lưới du lịch của 
điểm đến Đà Nẵng thông qua mối quan hê ̣
hơp̣ tác. Bên cạnh đó, các liñh vưc̣ ăn uống, 
lữ hành và vâṇ chuyển (L1=0.975; L5= 
0.967; L3=0.975) thể hiện vai trò là cửa ngõ 
để liên kết đến những liñh vưc̣ khác trong 
hoaṭ đôṇg du lic̣h. 
Về chỉ số độ trung tâm giữa, các đơn vi ̣ 
kinh doanh đăc̣ sản điạ phương (L4) và các 
đơn vi ̣ tổ chức sư ̣ kiêṇ (L7) có chỉ số thấp 
(0.007 và 0.003) rất ít quan hệ và kết nối với 
các lĩnh vực khác trong mạng lưới vì thế hai 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 
96 
yếu tố này chưa thể hiện là nhân tố trong việc 
phát triển cơ sở vật chất và thưc̣ hiêṇ các 
hoạt động xúc tiến liên quan đến hoaṭ đôṇg 
du lic̣h. Bên cạnh đó, giá trị trung bình 
indegree centralities và outdegree centralities 
của toàn mạng lưới được tính toán trong 
nghiên cứu này là 32,877% và 46,053%. 
Nghiã là, trung bình một tác nhân trong mạng 
lưới đã gửi khoảng 46 liên kết đến các tác 
nhân khác và cũng đã nhận được khoảng 32 
liên kết từ tác nhân khác trong maṇg lưới du 
lic̣h. Chúng ta có thể thấy rõ điều này thông 
qua hình 2 (dic̣h vu ̣lưu trú: L1, ăn uống: L2, 
vâṇ chuyển: L3 và lữ hành: L5, bởi vì các tác 
nhân này có mối liên kết dày đăc̣ với các bên 
liên quan khác). 
Hình 2. Sơ đồ cấu trúc maṇg thể hiêṇ tính trung tâm của mạng lưới du lịch
3.3. Đánh giá về lỗ hổng cấu trúc 
Kết quả cho thấy liñh vưc̣ lưu trú (L1, 
Effective size = 5.956, Efficiency = 0.662), 
lĩnh vực ăn uống (L2, Effective size = 4.910, 
Efficiency = 0.546) và lĩnh vực lữ hành (L5, 
Effective size= 5.634, Efficiency =0.626) là 
những lỗ hổng cấu trúc trong maṇg lưới. Nằm 
ở những vị trí không thể thay thế bằng những 
liñh vưc̣ khác, đây là những lĩnh vực có các 
kết nối với khả năng mở rộng gắn kết với các 
nhóm liñh vưc̣ khác nhau của điểm đến và có 
cơ hội xúc tiến dòng chảy thông tin đến những 
liñh vưc̣ khác trong ngành du lic̣h. Vì vâỵ, với 
những lợi thế của các lỗ hổng cấu trúc, những 
lĩnh vực này đóng vai trò là nút cổ chai nên có 
ý nghĩa quan trọng trong dòng chảy các nguồn 
lưc̣ trong du lịch. Xuất phát từ lợi thế của lỗ 
hổng cấu trúc, các vị trí này tạo ra lợi thế cạnh 
tranh trong việc tiếp câṇ các nguồn tài nguyên 
du lịch được phân bổ hoặc cung cấp bởi chính 
phủ và các hiệp hội du lịch. 
Với kết quả phân tích tính trung tâm và lỗ 
hổng cấu trúc của mạng lưới chúng ta có thể 
kết luận rằng trong maṇg lưới tồn taị những 
tác nhân đóng vai trò trung tâm để ảnh hưởng 
đến các hoaṭ đôṇg hợp tác giữa các liñh vưc̣ 
gồm: dic̣h vu ̣lưu trú (L1), ăn uống (L2), vâṇ 
chuyển (L3) và lữ hành (L5). 
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 6(01) - 2018 
97 
Bảng 3. Đo lường lô ̃hổng cấu trúc của maṇg 
lưới 
Structural Hole Measures 
 Effective 
size 
Efficiency Constraint 
L1 5.956 0.662 0.393 
L2 4.910 0.546 0.496 
L3 4.562 0.507 0.581 
L4 3.997 0.444 0.563 
L5 5.634 0.626 0.520 
L6 4.180 0.464 0.561 
L7 4.554 0.506 0.490 
L8 4.360 0.484 0.562 
L9 4.374 0.486 0.574 
L10 4.761 0.529 0.520 
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát 
3.4. Sự phân cuṃ trong maṇg lưới điểm đến 
Mức độ phân cụm tổng thể của mạng lưới 
là 0.5183, điều này thể hiêṇ mức đô ̣liên kết ở 
các cuṃ con trong mạng lưới này là yếu. Hơn 
nữa, kết quả mâṭ đô ̣ của các cuṃ con trong 
maṇg lưới thể hiện thể hiện rằng các liñh vưc̣ 
lưu trú (L1), ăn uống (L2), vâṇ chuyển (L3) 
và lữ hành (L5) có sư ̣ kết nối maṇh bởi các 
mối quan hê ̣chăṭ che ̃nên tâp̣ hơp̣ thành môṭ 
nhóm, hình thành nên cuṃ maṇg con với mâṭ 
đô ̣trung tâm khá cao là 0.7238 so với các cuṃ 
khác trong maṇg lưới. Do đó, có thể nói rằng, 
4 liñh vưc̣ này có sư ̣liên kết hơp̣ tác chăṭ che ̃
với nhau và với các liñh vưc̣ khác trong maṇg 
lưới du lic̣h (bảng 4). Những kết quả này cung 
cấp bằng chứng định lượng ủng hộ công nhận 
rằng "cộng đồng" của các nhà khai thác hoaṭ 
đôṇg du lịch ở Đà Nẵng được chia nhỏ lẻ 
trong tự nhiên. 
Bảng 4. Kết quả ma trâṇ phân tích các bên liên 
quan trong maṇg lưới theo cụm 
Blocked Adjacency Matrix (Cluster) 
 L6 L9 L4 L1 L3 L6 L2 L7 L8 L5 
L6 3 3 1 2 2 1 2 2 1 3 
L7 4 3 2 2 3 4 1 3 1 4 
L4 3 1 2 4 2 1 1 1 3 
L10 4 3 2 3 3 3 3 3 3 3 
L8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
L9 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 
L1 16 2 12 36 30 22 28 14 11 33 
L2 11 1 2 13 15 12 25 12 11 21 
L5 
L3 
4 
3 
7 
1 
7 
4 
5 
4 
7 
5 
5 
2 
6 
4 
4 
2 
3 7 
 1 4 
Density matrix 1 2 
1 0.2095 0.3184 
2 0.5889 0.7238 
Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát 
4. Thảo luận và kết luận 
Dựa trên kết quả phân tích, chúng ta có 
thể hiểu rằng tính liên kết giữa các bên trong 
mạng lưới du lịch Đà nẵng thể hiện 3 đặc 
trưng. Thứ nhất, mức đô ̣ liên kết trong cấu 
trúc maṇg lưới điểm đến Đà Nẵng còn thấp. 
Liên kết giữa các bên liên quan trong tổng 
thể cấu trúc maṇg lưới điểm đến du lic̣h Đà 
Nẵng hiêṇ nay ở mức trung bình và các hoaṭ 
đôṇg hơp̣ tác liên kết chưa đi vào chiều sâu, 
còn khá nhiều tác nhân ở ngoài rìa của maṇg 
lưới liên kết yếu kém. Kết quả nghiên cứu 
này là tương đồng với nghiên cứu của Baggio 
& cộng sự (2007) khi đo lường và kiểm điṇh 
tính mâṭ đô ̣ liên kết cho 4 vùng ở Úc. Thứ 
hai, có những các tác nhân đóng vai trò 
trung tâm hay nhân tố chủ chốt trong maṇg 
lưới điểm đến Đà Nẵng. Những tác nhân 
đóng vai trò trung tâm hay còn gọi là những 
tác nhân chủ chốt của mạng lưới đó là: các tổ 
chức thuôc̣ liñh vưc̣ lưu trú, ăn uống, lữ 
hành, vâṇ chuyển. Những đơn vi ̣ này có vi ̣ tri ́
quan trọng trong mạng lưới, thể hiện vai trò 
lỗ hỗng cấu trúc trong maṇg lưới du lic̣h 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 
98 
(Robert & Mark, 2005). Các tác nhân này 
góp phần gia tăng và tạo liên kết với những 
liñh vưc̣ hoaṭ đôṇg yếu kém, những tổ chức 
kinh doanh mới, những khu vưc̣ còn it́ liên 
kết. Hơn nữa, nó thể hiện quyền lưc̣ và sức 
ảnh hưởng trong viêc̣ quy hoac̣h xây dưṇg 
chính sách, đầu tư phát triển cơ sở ha ̣ tầng, 
các dư ̣án du lic̣h khi sở hữu dòng chảy thông 
tin quan troṇg từ khách hàng. Bên cạnh đó, 
phân tích cũng chỉ ra thực tế yếu kém của 
Hiêp̣ hôị du lic̣h và các tổ chức nghiên cứu, 
trường đaị hoc̣ khi nằm ở vùng rìa của mạng 
lưới liên kết, cách xa khu vưc̣ trung tâm của 
maṇg lưới. Thứ ba, có sư ̣phân mảnh nhỏ lẻ 
rõ nét trong mạng lưới du lic̣h điểm đến Đà 
Nẵng và nhận thức còn hạn chế về tầm quan 
trọng của sự hợp tác để cải thiện các chức 
năng quản lý điểm phải thực hiện. Trong 
m,ạng lưới du lịch Đà nẵng chỉ 4 liñh vưc̣ 
kinh doanh bao gồm lưu trú, ăn uống, vâṇ 
chuyển và lữ hành tạo nên cụm liên kết khá 
chặt chẽ nhưng các liñh vưc̣ chỉ là những liên 
kết rời rạc, hình thành những cụm nhỏ lẻ. 
Hơn nữa, lĩnh vực cơ quan quản lý Nhà nước 
thiếu sự liên kết cụm với những lĩnh vực 
khác. Kết quả này cũng tương tự như nghiên 
cứu của (Morrison, 2004). 
Do đó, chính quyến phải thúc đẩy sự liên 
kết hợp tác giữa các bên liên quan trong 
mạng lưới nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động 
quản lý và tiếp thị điểm đến Đà Nẵng, đưa lại 
sự trải nghiệm tích hợp giá trị cao cho du 
khách. Trước hết, các cơ quan quản lý Nhà 
nước cần nắm rõ những ưu điểm của các 
nhân tố trung tâm trong maṇg lưới để có 
những biêṇ pháp tích cưc̣ để thúc đẩy vai trò 
cổng thông tin và cầu nối liên kết của các tác 
nhân này với những bên liên quan khác trong 
maṇg lưới. Điều này se ̃ góp phần làm giảm 
chi phi ́ vâṇ hành và tăng hiêụ quả kết nối 
giữa các đơn vi ̣. Thứ hai, nhà nước cần hình 
thành và phát triển các tổ chức đaị diêṇ quản 
lý điểm đến (DMO) với chức năng "hỗ trợ 
viên và là người điều phối" nhằm tạo điều 
kiện thuận lợi và giúp các chủ thể chia sẻ 
thông tin kinh doanh, du khách. Sư ̣ hình 
thành các tổ chức quản lý điểm đến này 
(DMOs) cũng giúp hỗ trợ hợp tác giữa các 
tác nhân phân tán, cải thiêṇ tình traṇg phân 
mảnh, kết nối các tổ chức liên kết yếu kém ở 
vùng rìa của maṇg lưới để mang về những 
kết quả mong muốn. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Albert, R., & Barabási, A.-L. (2002), “Statistical mechanics of complex networks”, Review of 
Modern Physics, 74, 47-91. 
Augustyn, M, & Knowles, T. (2000), “Performance of tourism partnerships: a focus on York”, 
Tourism Management, 21, 341-351. 
Baggio, R., & Scott, N. (2007), “What network analysis of the www can tell us about the 
organisation of tourism destinations”, Proceedings of the CAUTHE 2007, Sydney, 
Australia, 11-14. 
Baggio, R., & Cooper, C. (2008), “Knowledge Management and Transfer in Tourism: An 
ItalianCase”, Proceedings of the IASK Advances in Tourism Research 2008 (ATR2008), 
Aveiro, Portugal, 26-28. 
Barnes, J. A. (1952), “Class and committees in the Norwegian island parish”, Human Relations, 
7, 39-58. 
Berry, F., Brower, R., Choi, S. O., Goa, W. X., Jang, H. S., Kwon, M., & Word, J. (2004), 
“Three Traditions of Network Research: What the Public Management Research Agenda Can 
Learn from Other Research Communities”, Public Administration Review, 64(5), 539-552. 
Borgatti, S.P., Everett, M.G. & Freeman, L.C. (1999), UCINET 6.0 version 1.00, Analytic 
Technologies, Natick. 
Burt, R. S. (1980), “Models of Network Structure”, Annual Review of Sociology, 6, 79-141. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 6(01) - 2018 
99 
Burt, R.S. (1992), Structural Holes, Harvard University Press, Cambridge, MA. 
Cobb, M. (1988), “Influence and exchange networks among tourism oriented business in four 
Michigan communities”, Ph.D. diss., Michigan State University, East Lansing. 
De Benedictis L., & Tajoli L. (2008), “The world trade network”, PUE@PIEC Working Paper. 
Freeman, L. C. (1979), “Centrality in social network: Conceptual clarification”, Social 
Networks, 1, 215–239. 
Friedman, A.L., & Miles, S. (2002), “SMEs and the environment: Evaluating dissemination 
routes and handholding levels”, Business Strategy and the Environment, 11, 324–41. 
Fyall, A., & Garrod, B. (2004), Tourism marketing: A collaborative approach, Clevedon, UK: 
Channel View Publications. 
Hwang, J., Jones, P., Westering, J. V., & Warr, D. (2002), “Best Practice in Partnerships & 
Networks for SMEs in The UK Hospitality”, Tourism and Leisure Industry. Profit through 
Productivity Report No. 1, University of Surrey, Guilford. 
John, P. & Cole, A. (1998), Sociometric mapping techniques and the comparison of policy 
networks: economic decision making in Leeds and Lille' in Comparing Policy Networks, 
ed. D. Marsh, Open University Press, Buckingham. 
Lazzeretti, L., & Petrillo, C. S. (Eds.). (2006), Tourism Local Systems and Networking. 
Amsterdam: Elsevier. 
Moreno, J. (1934), Who Shall Survive? Washington, DC: Nervous and Mental Disorders 
Publishing Co. 
Morrison, A., Lynch, P., & Johns, N. (2004), “International tourism network”, International 
Journal of Contemporary Hospitality Management, 16(3), 197-202. 
Noh J. D, & Rieger H. (2004), “Random walks on complex networks”, Phys Rev Lett, 92(11), 
118701-4. 
Pavlovich, K. (2003), “The evolution and transformation of a tourism destination network: the 
Waitomo Caves, New Zealand”, Tourism Management, 24(2), 203-216. 
Presenza, A., & Cipollina, M., (2009). Analysis of links and features of tourism destination’s 
stakeholders. An empirical investigation of a South Italian Region. EIASM Forum on 
service: Service Dominant Logic, Service Science and Network Theory, Capri. 
Robert A.H. & Mark R. (2005), Introduction to social network methods, Riverside, CA: 
University of California 
Scott, J. (2000), Social network analysis: A handbook, Sage Publications, London. 
Scott, N., Cooper, C., & Baggio, R. (2008), “Destination Networks - Theory and practice in 
four Australian cases”, Annals of Tourism Research, 35(1), 169-188. 
Shih H. (2006), “Network characteristics of drive tourism destinations: An application of 
network analysis in tourism”, Tourism Management, 27(5), 1029-1039 
Stokowski, P. A. (1992), “Social networks and tourist behavior”, American Behavioral 
Scientist, 36(2), 212-221. 
Telfer, DJ. (2001), “Strategic alliances along the Niagara Wine Route”, Tourism Management, 
22, 21-30 
Timur, S. (2005), A network perspective of stakeholder relationships in the context of 
sustainable urban tourism, Doctoral Dissertation, University of Calgary. 
Timur, S., & Getz, D. (2008), “A network perspective on managing stakeholders for sustainable 
urban tourism”, International Journal of Contemporary Hospitality Management, 20(4), 
445-461. 
Tinsley, R., Lynch, P. (2001), “Small tourism business networks and destination development”, 
International Journal of Hospitality Management, 20(4), 367-378. 
Tyler, D., & Dinan, C. (2001), “The role of interest groups in England’s emerging tourism 
policy network”, Current Issues in Tourism, 4(2–4), 210–252. 
Wasserman, S., & Faust, K. (1994), Social network analysis: Methods and application, 
Cambridge University Press, Cambridge, UK. 
View publication stats