--

16 (1) 2021

Các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng hệ thống thông tin bất động sản tại tỉnh Tiền Giang


Tác giả - Nơi làm việc:
Nguyễn Minh Nhã - Trường Đại học Tiền Giang , Việt Nam
Tác giả liên hệ, Email: Nguyễn Minh Nhã - nmn1312@gmail.com
Ngày nộp: 28-04-2021
Ngày duyệt đăng: 28-04-2021
Ngày xuất bản: 28-04-2021

Tóm tắt
Nghiên cứu này xác định sự ảnh hưởng của các nhân tố đến việc áp dụng hệ thống thông tin bất động sản tại tỉnh Tiền Giang. Đồng thời, tác giả cũng kiểm định việc áp dụng hệ thống thông tin bất động sản có thật sự mang lại lợi ích hay không? Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 200 quan sát thực tế tại tỉnh Tiền Giang. Tác giả sử dụng mô hình phương trình cấu trúc (SEM) để phân tích dữ liệu thông qua việc đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. Kết quả nghiên cứu chỉ ra có 3 nhân tố là môi trường kinh doanh, nền tảng kỹ thuật và dịch vụ hỗ trợ có quan hệ thuận chiều đến việc áp dụng hệ thống thông tin bất động sản. Hơn nữa, kết quả nghiên cứu cho thấy việc áp dụng hệ thống thông tin bất động sản có quan hệ thuận chiều với lợi ích áp dụng.

Từ khóa
hệ thống thông tin bất động sản, tỉnh Tiền Giang, nền tảng kỹ thuật, môi trường kinh doanh, dịch vụ hỗ trợ

Toàn văn:
PDF

Tài liệu tham khảo

Bagozzi, R. P., Yi, Y., & Phillips, L. W. (1991). Assessing construct validity in organizational research. Administrative Science Quarterly, 36(3), 421-458.


Chính Phủ. (2015). Nghị định số 117/2015/NĐ-CP ngày 12 tháng 11 năm 2015 về xây dựng, quản lý và sử dụng hệ thống thông tin về nhà ở và thị trường bất động sản [Decree No. 117/2015 / ND-CP dated November 12, 2015 on the construction, management and use of information systems on housing and real estate market]. Retrieved May 10, 2019, from https://thuvienphapluat.vn/van-ban/Bat-dong-san/Nghi-dinh-117-2015-ND-CP-xay-dung-quan-ly-su-dung-he-thong-thong-tin-ve-nha-o-thi-truong-bat-dong-san-297203.aspx


Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Mahwah, US: Lawrence Erlbaum Associates.


Frank, E., & Hall, M. A. (2017). Data mining: Practical machine learning tools and techniques (4th ed.). Burlington, MA: Morgan Kaufmann.


Fransson, W., & Nelson, D. (2000). Management information systems for corporate real estate. Journal of Corporate Real Estate, 2(2), 154-169.


Hair, J. F. J., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Hoboken, NJ: Prentice Hall College Div.


Hair, J. F., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2009). Multivariate data analysis (7th ed.). Hoboken, NJ: Pearson Prentice Hall.


Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). A primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (1st ed.). Thousand Oaks, CA: Sage publications.


Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.


Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135.


Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. Advances in International Marketing, 20, 277-319.


Ho, L. C., & Cook, M. H. (2013). The effect of real estate information systems quality on system use and user satisfaction. The Journal of Digital Policy & Management, 11(11), 243-249.


Honda, H., Sasaki, S., Hayashi, Y., & Yasushi, K. (2018). A regional-diversity-corresponding real estate information search & evaluation system. In 2018 International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC). Surabaya, East Java, Indonesia.


Hulland, J. (1999). Use of Partial Least Squares (PLS) in strategic management research: A review of four recent studies. Strategic Management Jounal, 20(2), 195-204.


Hwang, Y. H. (2019). Hands-on data science for marketing: Improve your marketing strategies with machine learning using Python and R. Birmingham, UK: Packt Publishing.


Kirkwood, J. S. (2004). Urban real estate information systems: The suppression of radical innovation. Journal of Urban Technology, 11(1), 29-42.


Konieczna, J. (2017). The cadastre with respect to the integrated system of real estate information. In Environmental Engineering 10th International Conference. Vilnius, Lithuania: Vilnius Gediminas Technical University.


Lim, C. K. (2011). A relationship among service quality, trust, customer satisfaction and reuse intention in real estate information web-sites. Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 16(2), 125-137.


Olesky, A. (2018). Data Science with R: A step by step guide with visual illustrations & examples. Traverse City, MI: Independently published.


Peterson, R. A., & Kim, Y. (2013). On the relationship between coefficient alpha and composite reliability. Journal of Applied Psychology, 98(1), 194-198.



DOI: https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.proc.vi.16.1.1852.2021
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.