응답자의 인구통계학적 특성을 살펴보면, 연령대별로 30대가 76명으로 전체의 50.3%를 차지하여 가장 많았으며, 20대 29명(19.2%), 40대 36명(36%), 50대 10명 (10%)으로 나타났다. 직위별로는 사원, 주임, 계장, 대리 실무자가 81명(53.6%), 과 장이 26명(17.2%), 차장, 부장이 26명(17.2%), 임원 이상이 19명(9.7%)으로 나타났 다. 근무경력이 5년 이하 60명(39.7%), 6～10년 이하 45명(29.8%), 11～15년 이하 22명(14.6%), 16∼20년 이하 14명(9.3%), 21년 이상은 10명(6.6%)으로 나타났다.
대부분의 응답자가 주임, 계장 및 대리, 과장 및 근무연수 5년 이하의 실무진에서 나타나고 있는데, 이는 해운물류기업의 E-플랫폼이 실무에 적극적으로 활용되고 있음을 시사하고 있다. 다음 <표 5-1>은 응답자의 인구통계학적 특성을 요약한 것이다.
<표 5-1> 응답자의 인구통계학적 특성
구분 빈도 %
연령
20대 29 19.2
30대 76 50.3
40대 36 23.8
50대 10 6.6
사원 36 23.8
합계 187 100
직위
주임, 계장 11 7.3
대리 34 22.5
과장 26 17.2
차장 16 10.6
부장 10 6.6
임원 11 7.3
최고경영자 7 4.6
합계 104 100
구분 빈도 %
근무 연수
5년 이하 60 39.7
6∼10년 이하 45 29.8
11∼15년 이하 22 14.6
16∼20년 이하 14 9.3 21년 이상 10 6.6
합계 151 100
본 설문에 응답한 표본의 소속 기업 특징을 살펴보면, 직원수는 5명 이하가 5명(3.3%), 6∼20명 이하가 26(17.2%), 21∼50명 이하가 19명(12.6%), 51∼200 명 미만이 54명(35.8%), 201명 이상이 47명(31.1%)으로 나타났다.
연매출액은 50억 미만이 32명(21.2%), 50∼100억 미만이 16명(10.6%), 100∼
500억 미만이 31명(20.5%), 500억∼2,000억 미만이 25명(16.6%), 2000억 이상이 47명(31.1%)으로 나타났다. 소속 업종은 수출입업체(화주) 9명(6%), 국제물류 서비스업체(포워더, 선사 등) 78명(51.7%), 기타 물류관련업체(터미널운영사, 운송사 등) 37명(24.5%), 관공서 6명(4%), 기타일반기업 21명(13.9%)으로 나타 났다.
E-플랫폼을 사용 경험이 있는 대부분의 표본기업이 국제물류서비스업체 또 는 기타 물류 관련 업체에 집중된 것으로 나타나, 현재까지 대부분의 E-플랫 폼이 업무 보조적인 성격으로, 대부분의 해운물류기업들은 E-플랫폼을 운영 목적의 플랫폼으로써 활용하고 있음을 알 수 있었다.
수출입 기업의 응답자는 전체 응답자 중 6명으로, 화주 대상 매칭 및 판매 등 영업 기능으로서의 E-플랫폼은 홍보 및 정착 단계인 현재 상황이 반영된 것으로 보인다. 다음 <표 5-2>는 표본 기업의 일반적 특성을 정리한 것이다.
직원수 빈도 %
5명 이하 5 3.3
6∼20명 이하 26 17.2 21∼50명 이하 19 12.6 51∼200명 이하 54 35.8 201명 이상 47 31.1 합계(중복응답) 151 100
매출액 빈도 %
50억 미만 32 21.2
50∼100억 미만 16 10.6 100∼500억 미만 31 20.5 500∼2,000억 미만 25 16.6 20,000억 이상 47 31.1
합계 151 100.0
<표 5-2> 표본 기업의 일반적 특성
업종 빈도 %
수출입업체(화주) 9 6.0
국제물류서비스업체
(포워더, 선사, 등) 78 51.7 기타 물류관련업체
(터미널운영사, 운송사 등) 37 24.5
관공서 6 4.0
기타 일반기업 21 13.9
합계 151 100
마지막으로, 표본기업의 E-플랫폼 사용현황을 살펴보면, 로지스뷰가 46명 (30.5%), 인트라(INTTRA)가 29명(19.2%), 트레드링스가 25명(16.6%), 트레이드렌 즈가 19명(12.6%), 기타 17명(11.2%), 첼로스퀘어가 7명(4.6%), 밸류링크유가 6명 (4.0%), 프레이토스(Freightos) 2명(1.3%) 순으로 나타났다. 로지스뷰와 인트라는 기존에도 해운물류기업 및 수출입기업(화주)들을 위한 전자상거래 서비스를 제공 하고 있어, 기타 플랫폼에 비해 사용 빈도 및 친숙도에 있어서 높은 수치를 보이 고 있음을 알 수 있다. 다음 <표 5-3>은 표본기업의 E-플랫폼 사용현황을 정리한 것이다.
<표 5-3> E-플랫폼 사용현황
E-플랫폼 빈도 %
트레이드렌즈 19 12.6
트레드링스 25 16.6
밸류링크유 6 4.0
첼로스퀘어 7 4.6
로지스뷰 46 30.5
인트라(INTTRA) 29 19.2
프레이토스(Freightos) 2 1.3
기타 17 11.2
합계 151 100.0
제2절 측정항목의 평가
1. 자료의 신뢰성 및 타당성 검토
설문지의 신뢰도를 어떻게 추정하느냐에 따라 여러 의미로 해석할 수 있으나 근 본적으로 신뢰도란 측정하고자 하는 것을 그 검사가 얼마나 신뢰할 수 있게 측정 하고 있느냐의 정도를 나타내는 것이다. 어떠한 측정도 항상 오차를 갖게 되기 때 문에 특히 사회과학과 같이 조사 대상자의 인지적 경험에 의존하여 정보를 얻는 연구에서는 설문지의 신뢰도 검사가 매우 중요하다.
본 연구에서는 설문지의 신뢰도검증에는 문항의 내적 합치도 계수(Cronbach's α)를 사용하였다. Cronbach의 α 검사는 검사 문항 간의 동질성 정도에 의한 신 뢰도 추정치인 문항의 내적 합치도를 구하는 신뢰도 검사 방법 중의 하나로 일반 적으로 Cronbach의 α값이 0.6 이상이면 측정 도구가 신뢰성을 인정받기 위한 적 당한 수준으로 인정된다.9)
타당성(Validity)은 조사자가 자신이 측정하고자 했던 개념이나 속성을 얼마만큼 정확하게 측정하였는가를 의미한다.
본 연구에서는 자료의 타당성을 검토하기 위해 요인분석을 수행하였다. 요인 추 출은 주성분분석법을 이용하였으며, 요인회전에 있어서는 요인들 간의 상호독립성 을 검정하는데 유용한 직교회전법을 이용하였다.
1) E-플랫폼 품질의 신뢰성 및 타당성 검정결과
요인분석을 실시한 결과, 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 KMO(Kaise-Meyer-Olkin)의 값은 0.916으로 상당히 크게 나타나 요인분석을 위한 변수선정이 바람직함을 알 수 있다. 또한 요인분석 모형의 적합 성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형성 검정치가 1891.042이며 유의확률이 0.000이 므로 공통요인이 존재한다고 볼 수 있다.
요인분석결과 8.433, 1.591, 1.251의 고유값을 가진 3개의 성분을 추출하였으며, 이 3개의 성분은 연구설계에 기초하여 시스템품질, 정보품질 및 서비스품질로 각 각 명명하였다. 요인 1은 56.290%, 요인 2는 10.604%, 요인3은 8.341%으로 전체분 산(누적)의 75.235%를 설명하고 있으므로, 측정한 변수들의 타당성은 확보되었다 고 할 수 있다.
또한 측정변수들의 신뢰성검정결과 세 요인 모두 Cronbach의 α값이 0.8 이상으 로 나타나 측정변수들의 신뢰성 또한 확보되었다.
다음 <표 5-4>는 E-플랫폼 품질의 신뢰성과 타당성을 검정하기 위한 요인분석 결과를 나타낸 것이다.
9) 정충영, 최이규, 「SPSSWIN을 이용한 통계분석」, 서울: 무역경영사, 2004.
구 분 성분
시스템품질 정보품질 서비스품질 공통성
시스템품질1 .852 .363 .093 .866
시스템품질3 .851 .167 .285 .833
시스템품질4 .836 .224 .330 .858
시스템품질5 .744 .286 .321 .738
시스템품질2 .744 .331 .083 .670
정보품질2 .277 .863 .145 .843
정보품질3 .225 .751 .386 .763
정보품질4 .230 .736 .328 .702
정보품질1 .405 .611 .131 .555
정보품질5 .348 .600 .380 .626
서비스품질3 .158 .142 .832 .738
서비스품질6 .128 .217 .638 .471
서비스품질2 .494 .391 .541 .689
서비스품질5 .455 .340 .535 .609
서비스품질1 .250 .404 .492 .467
α계수 .943 .908 .849
고유값 8.433 1.591 1.251
분산(%) 56.290 10.604 8.341
누적(%) 75.235
KMO측도=0.916, χ2=1891.042, p=0.000
요인추출 방법: 주성분 분석. 회전 방법: Kaiser 정규화가 있는 베리멕스.
a 5 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.
<표 5-4> E-플랫폼 품질의 신뢰성 및 타당성 검정결과
2) 지각된 가치와 고객만족의 신뢰성 및 타당성 검정결과
요인분석을 실시한 결과, 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 KMO(Kaise-Meyer-Olkin)의 값은 0.884으로 나타나 요인분석을 위한 변수선정이 바람직함을 알 수 있다. 또한, 요인분석 모형의 적합성 여부를 나 타내는 Bartlett의 구형성 검정치가 1008.105이며 유의확률이 0.000이므로 공통요인 이 존재한다고 볼 수 있다.
요인분석결과 5.342, 1.239의 고유값을 가진 2개의 성분을 추출하였으며, 이 2개 의 성분은 연구설계에 기초하여 지각된가치 및 고객만족으로 각각 명명하였다. 요 인 1은 5.342%, 요인 2는 1.239% 로 전체분산(누적)의 73.129%를 설명하고 있으 므로, 측정한 변수들의 타당성은 확보되었다고 할 수 있다.
또한 측정변수들의 신뢰성 검정결과, 두 요인 모두 Cronbach의 α값이 0.7이상 으로 나타나 측정변수들의 신뢰성 또한 확보되었다.
다음 <표 5-5>은 지각된 가치와 고객만족의 신뢰성과 타당성을 검정하기 위한 요인분석결과를 나타낸 것이다.
구 분 성분
지각된 가치 고객만족 공통성
지각된 가치4 .921 .196 .886
지각된 가치3 .872 .227 .812
지각된 가치1 .835 .344 .815
지각된 가치5 .824 .259 .746
지각된 가치2 .672 .464 .668
고객만족4 .040 .931 .869
고객만족2 .453 .537 .494
고객만족5 .333 .536 .498
고객만족3 .381 .466 .462
α계수 .942 .768
고유값 5.342 1.239
분산(%) 59.358 13.771
누적(%) 73.129
KMO측도=0.884, χ2=1008.105, p=0.000
요인추출 방법: 주성분 분석. 회전 방법: Kaiser 정규화가 있는 베리멕스.
a 5 반복계산에서 요인회전이 수렴되었습니다.
<표 5-5> 지각된 가치와 고객만족의 신뢰성 및 타당성 검정결과