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논문KCI 등재

농업 관련 기업의 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향요인 연구

A Study on Factors Affecting BigData Acceptance Intention of Agricultural Enterprises

허철무|류가현
한국벤처창업학회 (The Korean Society of Business Venturing)|2022.02|벤처창업연구 (Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship)|제17권 제1호|pp. 157-175|DOI 10.16972/apjbve.17.1.202202.157

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social impactperformance expectation성과기대사회적 영향혁신성향노력 기대촉진조건경제적 혜택실용적 혜택빅데이터 수용 의도effort expectationfacilitation conditionsinnovation tendencyeconomic benefitpractical benefitbig data acceptance intention

초록

디지털 경제로의 전환을 위해 사회 전 분야에 걸쳐 패러다임의 대전환이 이루어지고 있다. 현재 시점에서 농업도 4차산업혁명의 핵심자원인 빅데이터를 활용하여 혁신 성장을 이루고자 글로벌 농산업계는 다양한 움직임이 일어나고 있다. 국내도 정부 차원으로 빅데이터 활용 촉진을 위해 다양한 시도를 시행하고 있으나, 빅데이터 활용 핵심 주체인 농산업계의 움직임은 아직 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농업 관련 기업 종사자를 대상으로 빅데이터 활용 시 얻을 수 있는 경제적 혜택과 실용적 혜택을 조절변수로 하여 통합기술수용이론에 근거한 성과기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진조건과 혁신성향이 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 농업 관련 기업 종사자를 대상으로 수집한 설문지 333부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과는 첫째, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진조건 및 혁신성향은 빅데이터 수용 의도에 정(+)의 방향으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 성과기대가 수용 의도에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 수용 의도에 사회적 영향이 가장 크게 영향을 미치고 혁신성향이 가장 작게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 노력 기대와 수용 의도 간의 경제적 혜택과 실용적 혜택의 조절 효과, 사회적 영향과 수용 의도 간의 실용적 혜택의 조절 효과, 촉진조건과 수용 의도 간의 경제적 혜택과 실용적 혜택의 조절 효과는 유의한 것으로 나타났다. 반면에 경제적 혜택과 실용적 혜택은 성과기대와 혁신성향이 수용 의도에 미치는 영향력의 크기를 조절하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 기업의 빅데이터 활용 촉진을 위해 정부는 기업 맞춤형 정책 수립을 준비할 필요가 있다. 맞춤형 지원을 통해 기업 구성원들이 빅데이터 활용에 대한 올바른 이해와 공감대를 형성해야 유의미한 성과를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 둘째, 농업 데이터 특화된 플랫폼 구축, 표준화 방식 기반으로 데이터 연계, 데이터 접근에 대한 단일화 창구 지원을 마련해야 한다. 이러한 플랫폼 구축은 기업 간 주체적인 협력 관계를 형성하여 산업을 고도화시킬 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 과제를 제시하였다.

Abstract

At this moment, a paradigm shift is taking place across all sectors of society for the transition movements to the digital economy. Various movements are taking place in the global agricultural industry to achieve innovative growth using big data which is a key resource of the 4th industrial revolution. Although the government is making various attempts to promote the use of big data, the movement of the agricultural industry as a key player in the use of big data, is still insufficient. Therefore, in this study, effects of performance expectations, effort expectations, social impact, facilitation conditions, based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT), and innovation tendencies on the acceptance intention of big data were analyzed using the economic and practical benefits that can be obtained from the use of big data for agricultural-related companies as moderating variables. 333 questionnaires collected from agricultural-related companies were used for empirical analysis. The analysis results using SPSS v22.0 and Process macro v3.4 were found to have a significant positive (+) effect on the intention to accept big data by effort expectations, social impact, facilitation conditions, and innovation tendencies. However, it was found that the effect of performance expectations on acceptance intention was insignificant, with social impact having the greatest influence on acceptance intention and innovation tendency the least. Moderating effects of economic benefit and practical benefit between effort expectation and acceptance intention, moderating effect of practical benefit between social impact and acceptance intention, and moderating effect of economic benefit and practical benefit between facilitation condition and acceptance intention were found to be significant. On the other hand, it was found that economic benefits and practical benefits did not moderate the magnitude of the influence of performance expectations and innovation tendency on acceptance intention. These results suggest the following implications. First, in order to promote the use of big data by companies, the government needs to establish a policy to support the use of big data tailored to companies. Significant results can only be achieved when corporate members form a correct understanding and consensus on the use of big data. Second, it is necessary to establish and implement a platform specialized for agricultural data which can support standardized linkage between diverse agricultural big data, and support for a unified path for data access. Building such a platform will be able to advance the industry by forming an independent cooperative relationship between companies. Finally, the limitations of this study and follow-up tasks are presented.

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