Supply Chain Technology : the role of environment in predicting performance

Supply Chain Technology : the role of environment in predicting performance - Beth Davis-Stamek · Richard Germain · KarthikIyer - 발표자 : 이 승 우

- 목차 - • Abstract • Introduction • Theory building and hypotheses • Information technology applications • Contingency theory hypotheses • Method • Sample • Scaling • Results • Discussion and implications • Implications for managers • Limitations and summary • Appendix: Scaling

Abstract • 본 연구는 예측불가능한 환경(environmental unpredictability)에 따라, 공급사슬의 정보화기술 (supply chain Information Technologies : IT)이 기업의 운영성과(operational performance)와 재무 성과(financial performance)와의 관계에 미치는 영향에 대한 연구임. • 이 결과,예측불가능한 환경 요인이 증가될 수록, 기업의 운영성과와 재무 성과에서, 공급사슬의 B2B e-Commerce 통합 영향은 약해지고, 공급사슬 분석 IT(supply chain anlysisic IT)의 영향은 강해짐. (+) environmental unpredictability B2B e-commerce integration Performance: Operational Financial + (-) Supply chain analytic IT

Introduction • IT 기술과 기업에 대한 문헌은 구매자/생산자간의 거래에서 IT에 대한 중요성 강조함. • 마케팅 연구는 기업의 효율적인 경영을 위한 IT 활용에 대해 강조함.

Introduction • 생산성역설을 해결하기 위하여 학계는 적합성(FIT) 모형개발과 장기적 실증연구의 중요성 강조. • 환경 요인들이 기업의 성과와 상호 관계가 있음을 제시함.

Introduction • 본 연구의 목적은 운영성과와 재무성과에서 대한 B2B e-commerce의 통합효과와 분석적 IT 공급사슬의 효과에 대한 연구임. • 따라서 생산성의 역설을 설명하기 위해서, Fisher(1997)의 적합성(FIT) 모델을 IT공급사슬로 확대하여접근방법에 적용함. B2B e-commerce integration H1(+) Figure 1 Theoretical framework. Performance: Operational Financial H2(+) Supply chain analytic IT H4(+) H3(-) Environmental unpredictability

Introduction <Fisher’s Model> • Fisher Model의 확장 • B2B E-commerce 통합은 고객/판매자간의 정보 결합을 위한 효율화 기술(Cannon and Perreault 1999). • -> 예측 불가능한 환경에서 성과에 대한 영향이 약할 것이라 예상 • 공급사슬 IT 분석은 유동화 기술 • -> 예측 불가능한 환경에서 성과에 대한 영향이 강할 것이라 예상 • 기여도 • : 본 연구는 IT성과 연구에서 개념화하지 못했던, IT 요소의 차이에 따른 성과와 영향에 대한 연구로, 마케팅과 SCM분야에서공급사슬 IT에 이용에 대한 학문적 이론으로 기여함.

Theory building and Hypotheses 정보 기술 적용(information Technology applications) • H1 : B2B e-commerce 통합은 (a) 운영 성과와 (b) 재정 성과와 관계가 있다. • H2 : 공급사슬에 대한 분석적 IT 은 운영성과와 재무성과와 관계가 있다. 선행연구 이론 가설 (Contingency Theory Hypotheses) H3 : 예측 불가능한 환경은, B2B e-commerce 통합과 운영성과/재무성과와의 영향에 대하여 (-음)의 관계가 있다. H4: 예측 불가능한 환경은, 공급사슬의 IT 분석과 운영성과/재무성과와의 영향에 대하여 (+양)의 관계가 있다 .

Theory building and Hypotheses 정보 기술 적용(Information Technology applications) Hypotheses 1 :B2B e-commerce integration H1 :B2B e-commerce 통합은 (a) 운영 성과와 (b) 재정 성과와 연관되어 있다.

Theory building and Hypotheses 정보 기술 적용(Information Technology applications) Hypotheses 2 : Supply chain analytic IT H2 : 공급사슬에 대한 분석적 IT 은 운영성과와 재무성과와 관계가 있다.

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 1. 생산성 역설에 대한 선행연구 • 정보통신설비(IT)에 대한 투자가 증가함에도 불구하고 기업, 산업 및 국가 수준의 생산성이 비례해서 증가하지 않거나 오히려 감소하는 현상을 IT 투자의 ‘생산성 역설’이라 함.

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 2. 적합성(FIT)인식을 포함한 IT 성과에 대한 컴퓨터 정보 시스템 분야의 선행연구 • (Premkumar, Ramamurthy and Saunders 2005)는 기술 급변기의 수요에 대한 불확실성을 모델로 연구하였으나, 환경적 변수에 미치는 영향을 해석하지 못했고, 또한 다양한 ITs(IT 요소들)들의 차별적 효과에대해 연구되지 못함.

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 3. 성과에 대한 IT의 형태 다룬 마케팅 연구 • 마케팅 분야에서 환경적 예측불가능성에 대한 영향에 대한 연구는 확인되지 않음 • 로지스틱스 분야에서 적합성(FIT)을 통한 생산성 역설을 언급한 연구는 확인되지 않음.

Table 1 Contingency research(1/2) Marketing literature

Table 1 Contingency research(2/2) Marketing literature

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 4. Fisher Model의 확장 • IT 공급사슬과 관련된 생산성 역설을 연구하기 위해, Fisher(1997)의 전략적 적합성(FIT)모형을 적용하고 확대함.(Table 2 참고) • Fisher(1997)는 불확실 환경/상황과 잘못된 공급 사슬 전략과의 연결이 주된 문제임을 확인함. • Table2는 환경, 제품, 가격, 비용 요소들의 예측가능성한 환경과 예측불가능성한 환경에 따른 변화를 나타내며, 이러한 환경 변화에 따른 전략에 대한 피셔의FIT 모델을 요약. • Table2하단에 환경에 따라 영향을 받는 공급사슬 IT에 대한 적합한 IT 기술(Appropriate Information Technology)을 제시함으로 이론적 연구를 확장함. • Fisher(1997)는공급사슬을 (1) 물리적 기능(제품제조, 관리, 저장/운송)과 (2) 시장 중재기능(가격인하, 재고부족, 판매손실)으로 구성함. 따라서 비용과 관계된 기능은 환경/상황에 맞아야 함. • 예측가능한 환경에서는 원자재/기능적 상품의 시장 조정의 기능이 간소화되어, 물리적 비용이 최소화되는 효율화 된 공급사슬 전략이 적절함. • 반면, 혁신적/유행적 상품, 짧은 제품수명주기 특성을 갖는 예측 불가능한 환경에서는 원재료/공급/완성품의 수급에 대한 문제가 증가하므로, 높은 시장 조정 비용발생공급 사슬은 재고처리와 생산, 생산능력에 집중되어야 함. 따라서 유동적인 공급사슬 전략이 적절함.

Table 2 Supply chain strategic “Fit” model Adapted from Fisher (1997)

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 5. 공급사슬 적합성에 대한 선행 연구 • 위 선행 연구는 FisherFramework에 맞춰있지 않음.

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 6. IT 공급사슬와 성과 간에 관계 적합성(FIT)에 대한 선행연구 • 따라서, 예측 불가능한 환경에서 운영성과/재무성과에서와 공급사슬 IT 적용의 관계는 영향이 있을 것으로 예측.

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 7. 예측가능한 환경에서의 IT 에 대한 선행연구 • Table2에서 제시하였듯, 예측가능한 환경에서는 제품수명주기의 증가, 유통마진, 오착률, 재고부족 감소, 제품 가격인하 등의 경향을 나타기 때문에, 수요/공급자는 비용을 최소화하기 위해 효율화 전략을 취함. • 따라서예측 가능한 환경에서는반복된 거래에 맞춰 설계된 자동화 시스템이(B2B e-commerce) 효율적인 공급사슬을 가능하게 함.

Theory building and Hypotheses Contingency theory hypotheses 앞서 언급한 선행연구를 통해 다음과 같은 가설 설정 • 예측 불가능한 환경에서는 제품의 특성, 생산/배급 경로, 소비자 선호도, 목표시장의 특성 등에 대한 예측이 불가능하므로, B2B e-commerce의 체계화된 시스템은 빠른 변화에 대처할 수 없음. • 또한 예측불가능한 환경에서는 통합에 대한 투자를 회수할 수 있는 기간이 짧아지고, 안정적인 운용을 방해하기 때문에, 재무 성과와 운영성과 모두에게 부정적인 영향을 미치게 됨. H3 : 예측 불가능한 환경은, B2B e-commerce 통합이 운영성과/재무성과와의 관계에 (-음)의 영향을 미친다. • 예측불가능한 환경은 공급시장에 영향을 주기 때문에, 분석 능력을 통해 비용과 위험성을 감소시키고, 신속하고, 정확한 의사결정이 가능하게 함. • 따라서 예측불가능한 환경은, 유동성 측면에서 공급사슬에 대한 IT 분석에 대한 효과가 강할 것이라는 가설을 설정함. H4 : 예측 불가능한 환경은, 공급사슬에 대한 IT 분석과 운영성과/재무성과와의 관계에 (+양)의 영향을 미친다.

Method Sample • 샘플은 SCM전문가 협회 소속의 국내 제조업체 회원을 대상.(n=2,468) • 분류오류에 대해서 사업영역별로 편집하고, 같은 기업에 여러 회원이 있을 경우 한 기업 당 가장 높은 직급 1명으로 선발. • 주요 설문자 테스트는 전화응답으로 수행. • 538명에게 설문 진행하였으며, 152명(28%)이 응답함. • 비응답편향(non-response bias)을 최소화하기 위한 T-TEST실시 • 1. 지연된 응답(n=31)과 나머지 샘플(n=121) 간의 변수 차이가 없음을 확인. • 2. 메일로 회수된 설문 28개가 회수와 나머지 샘플간 유효한 차이가 없음 확인

Sample Table 3 Sample characteristics Title level Functional area Size Industry (primary 2-digit SIC) • Distribution: 51% • SCM: 22% • Operations: 12% • Info-system: 4% • Materials manage: 3% • Other: 8% ≤ $100 M : 13% > $100 M ≤ $500 M : 25% > $500 M and ≤$1 B : 17% > $1 B and ≤ $5 B: 27% > $5 B: 18% * B=billion / M=million • Vice-president: 15% • Director: 28% • Manager: 45% • Other: 12% • Chemicals and pharmaceuticals (28): 26% • Electronic & other electric equipment (36): 15% • Food & kindred products (20): 13% • Industrial machinery & equipment (35): 10% • Transportation equipment(37): 7% • Miscellaneous manufacturing (39): 7% • Instruments & related products (38): 6% • Furniture & fixtures (25): 5% • All others: 11% Table3은 직급과 직무분야와 회사 규모, 주요 2자리 산업지수(Primary 2-digit SIC)별로 정리.

Method Scaling • 응답자에게 모든 항목에 대한 비율을 7점 척도로 질의 • 공급사슬에 대한 IT 규모를 제외하고, 모든 변수는 수정되지 않음.

Appendix: Scaling(1/3)

Appendix: Scaling(2/3)

Appendix: Scaling(3/3) χ2 =793.822; df=421; p<.01; RMSEA=.077; CFI=.922; NNFI=.908 Loadings are completely standardized estimates; All loadings are significant at p<.01 ρ=scales composite reliability VE=percentage variance extracted

Method Scaling • IT에 대한 Scale은 본 연구의 독창적인 부분임. • 공급사슬에 대한 분석의 비중은 변하지 않음. • B2B에서의 고객관리는 Inbound와 Outbound로 나눔. • 30개의 샘플에 대한 사전분석: B2B Scale = .84, Analytic Scale = .93 유효함.

Method Scaling 확인요인 분석(confirmatory factor analysis : CFA)의 측정치 χ2 =793.822; df=421; p<.01; RMSEA=.077; CFI=.922; NNFI=.908 Loadings are completely standardized estimates; All loadings are significant at p<.01 ρ=scales composite reliability VE=percentage variance extracted • 적합도가 (χ2=793.822; df=421; p<.01; RMSEA=.077; CFI=.922; NNFI=.908)임에도 불구하고, Size를 포함한 신뢰도(scale composite reliabilities) (all ρ’s≥.60)와 loadings 값은 (all λx’s≥.40, p<.01) 적절(adequate)하며, .50이하의 변수 하나가 추출됨. • 따라서 잠정적으로모형의 신뢰성과 타당성이 확인됨. • 판별 타당성 검증에서, B2B e-commerce 와 supply chain analytic IT 간의 상관관계가 가장 높은 요인으로 평가됨 (r=.691). • 상관성 조정에 따른 Δχ2의 값은 199.363 (Δdf=1; p>.10)으로 이후 Δχ2 도모두 높아짐. • 또한 방법론의 적합성을 평가하는 Harmon’s single factor test (Podsakoff et al. 2003) 실시하였으며, 주요요인 분석의 첫번째 요소는 26%로 측정됨. (문제를 나타내는 50% 점보다 낮음)

Method Scaling • 가설은 예측 불가능한 환경에 대한 전체 수준을 증명하기 때문에, “불확실한 환경” 변수를 단독으로 측정하는 SPSS의 the two-stage cluster algorithm을 이용하여 환경적 변수를 분석. • Table 4에서 처럼, 수요의 불확실성, 제품의 불규칙, 공정의 불규칙, 산업기여도, 산업경쟁력은 하나의 항목으로 적합함.lower (p<.01) • 예측 불가능한 환경에 대한 더미변수로 (0=predictable 1=unpredictable) 회귀분석. • 예측가능 환경에 대한 분류가 제거되기때문에, 데이터는 다른방법을 사용하여 재분석 함.(각 요소에 대한 값들은 5개의 환경 변수를 분석하는 요소들의 바탕으로 함. ) • 모든 방법에서의 결과에 대한 실질적 차이는 발견되지 않음. Table 4 Cluster analysis results All t-values significant at p<.01

Results • Table 5는 운영성과와 재무성과를 종속변수로 한 다중 회귀모형으로, • B2B e-commerce 통합과Supply Chain IT 분석의 영향(H1, H2)과 B2B e-commerce/SC분석적 IT와 예측불가능한 환경 간의 주요 영향(H3, H4)에 대한 가설화의 영향(Hypothesized effects)을 나타냄 • 또한예측 불가능한 환경을주요 영향으로 한 운영/재무성과와 각각의 IT 변수들에 따른 영향에 대하여, 조정의 영향(Control Effects)에 대한 결과치임. • Size는 조정변수로 모델링되었고, 운영성과와 재무 성과를 예측하기 위하여 도입함. • 상호작용효과(interaction effects)에 따른 다중공선성을 피하기 위한평균집중화(Mean Centering)방법에서분산팽창함수(Variance Inflation Factors)가 (max.=1.80)로써,다중공선선에 문제가 없음을 확인. • 모형에 대한 운영성과 (F=6.997, p<.01) 와 재무성과 (F=2.314, p<.05)는 유의하며, 각 변수들에 대해 운영성과는 25%, 재무성과는 13.4%를 설명함.

Results Table 5 Regression results a, p<.01; b, p<.05

Results Results - Operational performance • 첫번째 회귀 모형은, 예측가능한 운영성과에 대한 B2B ecommerce integration (β=.222, p<.05), supply chain analytic IT (β=.213, p<.05) 로써 가설1a 와가설 2a를설명함. • 소비자와 공급자간의 정보를 일상적이며, 꾸준하게 하고(B2B e-commerce), 즉각적이고, 정확한 결정(SC analytic IT)을 통해 중간 단계의 성과를 증대시킴. • “B2B e-commerce integration × environmental unpredictability” (β=-.167, p<.05)와 • “supply chain analytic IT × environmental unpredictability”(β=.194, p<.05) • 는 운영성과에 대한 예측변수에 유의하며, H3a /H4a를 뒷받침함. • 예측가능한 환경에서 B2B e-commerce integration은 운영효과에 강한 영향을 주며, 예측불가능한 환경에서 SC analytic IT는 운영효과에 강한 영향을 줌. • 조정 변수에 관하여, 예측불가능한 환경은 운영성과에 영향이 있으며(β=.185, p<.05), B2B e-commerce integration × supply chain analytic IT는 운영성과와 양의 관계임. (β=.207, p<.01). • 3단계 상호작용과 Size도 모두 유의함.

Results Results - Financial performance • 2번째 회귀모형은 가설 H1b와 H2b를 설명함. • B2B e-commerce 통합과 SC analytic IT에대한 재무성과의 관계를 설명 • 수치는 유효하지 않음. (β=.120; β=−.004): 따라서 H1b H2b를 뒷받침할 수 없음. • H3b: 재무성과에대한B2B e-commerce integration × environmental unpredictability (β=−.268, p<.01)와 • H4b: 재무성과에대한 SC analytic IT × environmental unpredictability (β=.198, p<.05) 유의함. • 재무성과 측면에서, environmental unpredictability가 증가될수록, B2B e-commerce 통합은약해지고, supply chain analytic IT 강해짐. • 재무성과 모델에서 조정 변수는 모두 유효하지 않음. • 또한 재무성과에 대한 운영성과의 관계도 유효하지 않음.

Discussion and implications • 본 연구는 IT파라독스를 판독하기 위해 예측 불가능한 환경과 IT와 관련된 공급사슬의 역할에 대한 다음의 연구를 제공하였슴. • 첫째, 성과 측면에서 IT의 영향이 모순되었다는 생산성 역설에 대하여, 기존의 마케팅 연구가 해왔던 것보다, 더 깊은 이해를 제공함. • : B2B e-commerce 통합과 SC 분석 IT는 운영적 성과와 직접적인 관계가 있으나, 재무적 성과에는 관계가 없음. • 둘째, 예측 불가능한 환경에 대한 SC IT 간의 상호작용이운영/재무성과 모두와 관계있음. • : 예측 불가능한 환경에서 SC analytic IT는 (+)정의 관계이며, B2B e-c 통합은 (-)의관계임. • 셋째, SC analytic IT 단계가 높아지면, 운영성과에서B2B e-commerce 통합 효과도 함께 강해짐. • : SC IT와 마케팅 IT간의 상호보완적인 작용을 통해 생산성에 대한 증명이 가능함.

Discussion and implications • 넷째, 예측불가능한 환경은, 운영성과를 증대하는 반면, 재무성과와 연관이 없슴. • : 예측불가능한 환경에 따른 경쟁력, 공정, 제품 변화로 인하여, 기업은 운영성과를 증대하기 위하여 더욱 외향적이고, 혁신적으로 경영하게 됨, (Pierce and Delbecq 1977) • 다섯째, 운영성과는 재무성과를 예측할 수 없음. • : 오히려, 향상된 운영성과는 재무성과가 반영되기 전에 충분한 기간이 필요하고, 마케팅 측면에서 고객의 만족도는 장기간의 시장성과와 재무성과와 관계됨을 확인함 • 마지막으로, 본 연구는 마케팅, SCM, 정보시스템과의 접점에 대한 중요성 강조함.

Discussion and implications Implications for managers • [마케팅과 SCM에서의 고찰할 점] • 첫째, 기업의 상황에 따라 SC IT에 대한 잠재적인 이익이 평가되어야 함. • SC IT가 모든 성과를 향상시키지는 않음을 인지. • 두번째, SC 분석 IT와 B2B e-commerce 통합 모두 재정 성과에 직접적인 영향을 미치지 않음. • 따라서 IT 투자에 대한 “신속한 조치(quick fix)”에 대한 이해와 장기적 재무영향을 고려해야 함. • 세번째, 본 연구는 Fisher의 supply chain strategic “fit” model의적합성에 대한 추가적인 증거를 제공함. • SC 전략은 불확실한 환경 vs예측가능한 환경에 따라, 효율성vs유연적인 선택이 가능해짐으로써, 전략과 SC에 대한 IT를 선택하는데 활용되어 짐. • 마지막으로, 본 연구는 다른 조직들과의 기능들과 과정들과의 결합의 중요성을 설명함.

Discussion and implications Limitations and summary • 본 연구는 횡단면 설문(the survey’s cross-sectional nature )으로 한정됨. • IT 생산성 역설은 SC IT와 성과의 관계에 대한 장기간의 연구로 이어져야 함. • 성과에 대한 측정을 투자에 대한 회수와 같은 실제적 측정이 아닌, 인식적 측정에 의존한다는 점. • 또한 샘플도 제조업 종사자에 국한되어 있으므로, 일반화하는데 어려움이 있음. • 마케팅 vs SCM 그리고, 수직적 조직의 직급으로 한정된 결과를 테스트하기 위한 샘풀이 부족함. • 샘플의 양은 SIC 그룹으로 나누기에 비효율적이므로, 차기 연구에 향상되어야 함. • 선행연구에서 Venkatraman (1989)은 FIT의 추가적인 5가지 개념을 확인하였음. • -> Mediation, Matching, Covariation, Profile Deviation, Gestalts • 요약하면, B2B e-commerce 통합과 SC Analytic IT는 단지 소비자와 공급자를 연결하는 것 이상으로 원료공급자, 운송업자, 창고업자, 제품 공학자 전체를 포함해야 함. • SC IT는 성과와의 관계뿐만아니라, IT 생산성 파라독스 내재된 복합성의 완화에 대한 이해와 설명이 보완되어야 함.

Discussion and implications Limitations and summary • 더욱이 본 연구는 적정성에 대한 FIT 선행이론에 기반하였음. • 선행연구에서 Venkatraman (1989)은 FIT의 추가적인 5가지 개념을 확인하였음. • -> Mediation, Matching, Covariation, Profile Deviation, Gestalts • 요약하면, B2B e-commerce 통합과 SC Analytic IT는 단지 소비자와 공급자를 연결하는 것 이상으로 원료공급자, 운송업자, 창고업자, 제품 공학자 전체를 포함해야 함. • 더욱이 IT는 공정, 의사결정에 필요한 모든 범위를 포함함. • SC IT는 성과와의 관계뿐만아니라, IT 생산성 파라독스 내재된 복합성의 완화에 대한 이해를 설명.

Supply Chain Technology : the role of environment in predicting performance