Ⅱ. 이론적 배경
5.4 연구모형의 분석
5.4.1 측정모형 분석
본 연구에서는 회귀분석을 통하여 검증을 할 수 없는 연구모형의 전체적인 적합성 검 증과 변수들 간의 인과 관계를 분석하기 위하여, AMOS를 이용 한 경로분석을 실시하였 다. 경로분석은 회귀분석이나 요인분석보다 복잡한 분석이 요구될 때 구조 방정식 모형 을 쉽게 분석해 주는 도구로써, 다수의 설문 문항을 소수의 차원으로 축약할 필요가 있 는 경우에 일반적으로 요인 점수나 요인 평균값을 사용하여 분석에 활용하는 경우와 같 은 원리이다. 회귀분석은 독립변수들이 하나의 그룹으로 취급되어 변수들 간의 함수적인 관계가 있는 경우에도 하나의 회귀방정식에 묻혀 결과변수의 값을 예측하는 경우에 활용 될 뿐이다. 또한 회귀분석에서는 변수들 간의 인과관계가 가정되고 검증됨으로써 변수들 이 어떻게 서로에 영향을 미치는가, 즉 변수들 간의 관계에 대해서 직접적인 효과만을 표시해 줄 뿐, 예측 변수들 간에 상관관계가 있는 경우 존재할 수 있는 간접효과나 제 3 의 효과는 해석되지 않는 한계를 가진다. 이와 같은 한계는 경로분석을 통한 검증으로 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 회귀분석에서 검증할 수 없는 모형의 적합성이나, 변수들 간의 인과 관계에 대해서도 경로 분석을 통해 검증하고자 한다.
본 연구에서는 연구모형의 적합성 검증과 인과관계를 분석하기 위하여, 독립변수를
청년 창업가의 역량 특성인 기업가 역량, 관리역량, 기술역량, 창의역량을 제시하였으 며, 매개변수로는 기회발견과 기회활용 그리고 결과변수로는 창업성과를 선정하였다.
경로분석을 통하여 본 연구에서 얻고자 하는 주된 목적은 청년 창업가의 역량특성이 기회발견과 기회활용과 창업성과 변수에 어떤 영향을 미치는가를 살펴봄으로써, 연구 모형에 대한 전체적인 적합도와 인과관계를 파악하고자 하는데 있다.
본 연구에서 설정한 구조모형에는 기업가 역량, 관리역량, 기술역량, 창의역량, 기회 발견, 기회활용, 창업성과를 사용하였다. 측정도구의 타당도를 확인하기 위해 확인적 요 인분석을 실시하였다. 연구모형에 대한 확인적 요인분석의 경우 요인별로 따로 요인분석 을 하는 방법, 내생변수와 외생변수를 구분하여 분석하는 방법, 투입되는 모든 요인을 함 께 분석하는 방법 3가지가 있다.
본 연구에서는 모든 요인을 함께 분석하는 방법을 사용하였다. 확인적 요인분석은 분포의 정상성을 가정하고 결측치가 있더라도 분석할 수 있는 FIML(Full Information Maximum Likelihood)을 이용하여 분석하였다. 측정모형에 대한 분석 결과는 <표 5-7> 에 나타나 있다. 측정모형에 대한 적합도는 χ2= 688.180 (p<.001)로 모형은 변 수 사이의 관계를 완벽히 설명한다는 귀무가설을 기각함으로써 모형이 적합하지 않지 만 χ2 검증은 귀무가설의 내용이 너무 엄격하여 너무 쉽게 기각이 되고, 표본의 크기 에 민감하다는 단점이 존재함으로 다른 적합도 지수를 고려하는 것이 필요하다. 적합 도 지수를 살펴보면 NFI=.878 TLI=.916, CFI=.926는 모두 .90이상이며, RMSEA= .051으로 적합한 모형임을 확인할 수 있다.
이러한 측정모형을 바탕으로 구조모형을 검증하였다.
<표 5-7> 측정모형의 적합도 검증결과
χ2 df NFI TLI CFI RMSEA p
기준값 - - >.90 >.90 >.90 <.80* >.05 연구모형 688.180 384 .878 .916 .926 .051 .000
*: RMSEA가<.05이면 좋은 적합도(close fit), <.08이면 괜찮은 적합도(reasonable fit)
>.10이면 나쁜 적합도 ( 홍세희, 2007).
<그림 5-1> 측정모형분석
<표 5-8> 요인 간 공분산(상관관계)
공분산 추정치 상관관계 추정치
기업가 역량 ↔ 관리역량 .307 .582
기업가 역량 ↔ 기술역량 .175 .310
기업가 역량 ↔ 창의역량 .108 .232
기업가 역량 ↔ 기회발견 .095 .271
기업가 역량 ↔ 기회활용 .042 .107
기업가 역량 ↔ 창업성과 .253 .383
관리역량 ↔ 기술역량 .126 .231
관리역량 ↔ 창의역량 .157 .383
관리역량 ↔ 기회발견 .097 .213
관리역량 ↔ 기회활용 .033 .057
관리역량 ↔ 창업성과 .213 .486
기술역량 ↔ 창의역량 .037 .076
기술역량 ↔ 기회발견 .031 .0859*
기술역량 ↔ 기회활용 .086 .286
기술역량 ↔ 창업성과 .055 .122
창의역량 ↔ 기회발견 .245 .513
창의역량 ↔ 기회활용 .295 .528
창의역량 ↔ 창업성과 .234 .390
기회발견 ↔ 기회활용 .039 .080
기회발견 ↔ 창업성과 .167 .451
기회활용 ↔ 창업성과 .049 .118
<표 5-9> 측정모형의 회귀계수
회귀계수 표준화된
회귀계수 표준오차 t
기업가 역량 → X1 1.000 .639
→ X2 1.013 .610 .093 11.194
→ X3 1.141 .764 .078 9.101
→ X4 .984 .754 .113 9.531
관리역량 → X5 1.000 .444
→ X6 .700 .587 .100 7.036
→ X7 .742 .521 .096 7.761
→ X8 .614 .770 .101 6.105
기술역량 → X9 1.000 .683
→ X10 1.150 .901 .068 17.009
→ X11 1.116 .875 .063 17.670
→ X12 .802 .820 .066 12.097
창의역량 → X13 1.000 .530
→ X14 .917 .897 .079 14.395
→ X15 1.144 .839 .072 8.687
→ X16 1.111 .719 .071 7.673
→ X17 1.157 .736 .069 11.700
기회발견 → X18 1.000 .688 .067 10.677
→ X19 1.174 .801 .067 11.674
→ X20 1.776 .824 .064 12.870
→ X21 1.877 .847 .070 15.631
기회활용 → X22 1.000 .872
→ X23 1.243 .792 .065 14.616
→ X24 1.190 .676
→ X25 1.150 .862 .176 8.561
→ X26 1.102 .864 .162 8.527
창업성과 → X27 1.000 .676
→ X28 1.276 .862 .111 11.509
→ X29 1.186 .864 .103 11.507
→ X30 .997 .817 .098 10.889
*** p<.001
모형의 경로와 표준화 계수는 <그림 5-1>에 제시하였고 <표 5-8>에는 <그림 5-1>에 제시하지 못한 요인 간 공분산 추정치와 상관 추정치를 제시하였으며,
<표 5-8>, <표 5-9>에는 잠재요인에 대한 측정변수들의 회귀 값을 제시하였다.
5.4.2 대안모형의 확인
본 연구에서는 선행연구들을 기반으로, 독립변수를 청년 창업가의 역량 특성인 기업가 역량, 관리역량, 기술역량, 창의역량을 제시하였으며, 매개변수로는 기회발 견과 기회활용 그리고 결과변수로는 창업성과를 선정하였고 경로분석을 통하여 본 연구에서 얻고자 하는 주된 목적은 청년 창업가의 역량특성이 기회발견과 기회활 용과 창업성과 변수에 어떤 영향을 미치는가를 살펴봄으로써, 연구모형에 대한 전 체적인 적합도와 인과관계를 파악하고 최적의 모형을 찾고자 하였다.
본 연구의 변인들 간의 관계를 가장 잘 설명해주는 최적의 모형을 찾기 위해 최적의 모형을 평가하는 과정에 사용되는 단일모형 평가와 대안모형 평가의 두 가지 방법 중에 대안모형 평가의 방법을 선택하였다. 단일모형 평가는 하나의 모형만 상정하여 적합도 확인을 통해 최적의 모형으로 결정하는 방법으로 적합도가 좋지 않으면 적합도가 좋아 질 때까지 수정해가면서 최적의 모형을 찾는 방법이다. 반면 대안모형을 통한 방법은 연 구자가 이론적 배경에 근거하여 가능한 여러 모형을 제시하고 이들을 비교하여 최적의 모형을 선정하는 방법이다. 단일모형 평가는 하나의 모형만을 평가하여 최적의 모형을 선택하게 되므로 더 나은 대안모형의 선택 가능성이 없어 제시한 모형이 적합도가 좋다 고 해서 최적의 모형이라고 할 수는 없다는 점과 수정지수를 통한 모형의 수정은 연구 자가 분석하는 특정자료를 바탕으로 한 것이므로 수정모형을 일반화하는데 문제가 있을 수 있다는 점에서 한계를 지닌다. 그러므로 단일모형 평가보다 바람직한 방법은 대안모 형을 통한 평가 방법이다(홍세희, 2007). 본 연구자는 대안모형 평가방법으로 기존의 선행연구에서 이루어진 간접 및 직접모형에 기초하여 최적의 모형을 선정하기 위해, 주 관적 창업성과에 영향을 미치는 요인으로는 청년 창업가의 역량 특성인 기업가 역량, 관리역량, 기술역량, 창의역량이 기회발견에 미치는 효과와 기회발견이 기회활용을 통해 창업성과에 미치는 효과를 살펴보는 완전매개효과를 검증하고 위한 연구모형으로 설정하였다. 그리고 대안모형에서는 직접적인 효과와 매개변인을 통한 직, 간접적인 효 과를 살펴보는 것으로 두 가지 대안모형으로 선정하였다.
이 두 모델을 비교해보고자 그림 <5-2>과 <5-3>, <5-4>에 제시하였다.
<그림 5-2> 연구모형
<그림 5-3> 대안모형 1
<그림 5-4> 대안모형 2
<표 5-10> 연구모형과 대안모형의 모형 적합도
χ2 df NFI TLI CFI RMSEA
연구모형 915.955*** 399 .894 .913 .924 .062 대안모형1 877.787*** 390 .831 .868 .881 .066 대안모형2 900.234*** 394 .862 .878 .877 .064
*** p<.001
본 연구에서 모형의 적합성을 검증하기 위해 모형검증을 실시하였다. 모형의 적합도를 평가하는데 사용되는 적합도 지수에는 여러 가지가 있는 데 이들을 절대적합도지수, 중 분적합도지수, 간결적합도지수로 분류할 수 있다. 먼저 절대 적합도 지수는 연구모형이 입력자료를 얼마나 잘 반영하는가를 나타내는 지수로 이 지수는 연구모형을 다른모형과 비교하지 않으며 그 자체를 평가하므로 절대적합도 지수라고 한다. 다음으로 증분적합도 지수는 연구모형이 다른 모형에 비해 얼마나 적합도가 높은가를 평가하는 지수이다.
여기에 해당하는 지수는 NFI, NNFI, TLI, CFI 등이 있다. 본 연구에서는 연구모형과 대안모형을 검증해야 함으로 절대적합도지수는 적절치 않으며 연구모형과 대안모형의 적합도 비교에 적절한 증분적합도지수를 통해 모형의 적합도를 검증하고자 한다(김계수.
2009). 세 모형의 적합도 분석결과는 다음 <표 5-7>과 같다. 표에서 보는 바와 같이 연구모형에 대한 적합도는 χ2=915.955(p.<.001)로 나타나 귀무가설을 기각하였지만 적합도 지수인 NFI=.894, TLI=.913, CFI=.924 으로 나타나 대부분이 .90이상이며, RMSEA=.062는 .08 이하로 나타나 이 모형이 적합한 모형임을 확인할 수 있었다. 대안 모형1의 경우 χ2=877.787(p.<.001)로 나타나 역시 귀무가설을 기각하였지만 적합도 지수인 NFI=.831 TLI=.868, CFI=.881 모두 비교적 적합한 지수로 나타났으며 , RMSEA=.066는 .08 이하로 적합한 모형으로 나타났다. 대안모형2의 경우 χ 2=900.234(p.<.001)로 나타나 역시 귀무가설을 기각하였지만 적합도 지수인 NFI=.862 TLI=.878, CFI=.878 모두 비교적 적합한 지수로 나타났으며 , RMSEA=.064는 .08 이하로 적합한 모형으로 나타났다.
세 모형 모두 비교적 적합한 모형으로 나타났는데 그 중에서도 특히 RMSEA는 좋은 모형임을 나타내는 수치이며 세 가지 모형 중에 연구모형이 가장 작게 나타나고(연구모 형 RMSEA=.062, 대안모형1 RMSEA=.064, 대안모형2 RMSEA=.066) 있고 연구모형 이 대안모형 1과 2보다 청년창업가의 기회발견과 창업행동을 더 잘 설명해 줌을 시사한 다. 따라서 여러 가지 적합도 지수를 살펴본 결과 세 가지 모형 중 연구모형이 가장 적 합한 것으로 판단된다.
다음 <표 5-11> 는 연구모형과 대안모형의 경로계수를 비교한 것이다. 각 값들은 연 구모형과 대안모형에서 비슷한 값과 부호를 보여주었다. 하지만 유의도 에서는 약간의 차이를 보이고 있다. 대안모형과 연구모형의 경로계수 추정치에 대한 비교결과는 다음
<표 5-11>에 제시되어 있다.
<표 5-11> 연구모형과 대안모형 비교 경로계수 (표준화 추정치)
대안모형1 대안모형2 연구모형
β t β t β t
기업가 역량 → 기회발견 .319*** 3.810 .326*** 3.858 .333*** 3.939 기업가 역량 → 기회활용 .091 1.309 .107 1.309
기업가 역량 → 창업성과 .203** 2.971
관리역량 → 기회발견 .177* 2.478 185.* 2.574 .192** 2.691 관리역량 → 기회활용 .065 1.022 .082 1.289
관리역량 → 창업성과 .197** 3.159
기술역량 → 기회발견 .264*** 3.430 .262*** 3.412 .297*** 3.749 기술역량 → 기회활용 .187** 2.775 .189* 2.808
기술역량 → 창업성과 .016 .251
창의역량 → 기회발견 .187** 2.710 .187** 2.711 .166* 2.484 창의역량 → 기회활용 -.103 -1.685 -.101 -1.650
창의역량 → 창업성과 .028 .477
기회발견 → 기회활용 .427*** 4.276 .412*** 4.161 .548*** 5.261 기회발견 → 창업성과 -.083 -.994 .101 1.359
기회활용 → 창업성과 .513*** 6.045 .547*** 6.371 .587*** 7.891
*p<.05, **p<.01, *** p<.001