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패널회귀분석을 이용한 e-Transformation 영향요인에 관한 연구

Using Panel Regression Analysis on the Factors Influencing on e-Transformation

박재찬
한국전문경영인학회|2012.04|전문경영인연구 (Journal of CEO and Management Studies)|제15권 제1호|pp. 69-85|DOI http://dx.doi.org/

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고객만족패널회귀분석panel regressioncustomer satisfaction조직효율성e-Transformatione-Business 성과e-Business performanceorganizational efficiencies

초록

e-Transformation은 기업의 경영활동 전반에 e-Business를 도입하는 것을 의미하는데 e-Transformation에 영향을 미치는 요소는 다양하며 상황에 따라 달라지기도 한다. 선행연구에서 e-Transformation에 영향을 주는 요인으로 인적요인, 환경요인, IT자원 요인 등이 제시되었고 이는 주로 횡단적(cross-sectional) 자료를 통해 연구되었다. 본 연구에서는 횡단적 자료와 시계열 자료가 하나로 통합된 패널자료를 활용해 기업의 e-Transformation에 동태적으로 영향을 미치는 요인을 분석해보고자 한다. 정보통신산업진흥원(구, 한국전자거래진흥원)의 KEBIX 패널자료를 분석한 결과 기업의 e-Transformation을 통한 내부효율성 향상에는 조직구성원의 참여가, e-Transformation을 통한 고객만족도 증가에는 최고경영진 및 조직구성원과 고객과의 상호작용, 공급업체의 e-Transformation에 대한 압력이 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 그 동안 횡단적 분석에 그쳤던 e-Business 성과에 대한 영향요인을 시계열 자료를 활용해 종단적으로 연구함으로써 동태적 요인을 추출할 수 있다는 데 연구의 의의가 있을 것이다.

Abstract

e-Transformation means that the introduction of e-Business to business activities. There are various factors that influence will also depend on the situation. e-Transformation in the previous study on the factors affecting human factors, environmental factors, IT resources, and suggested factors were mainly cross-sectional (cross-sectional) were studied using data. In this study, cross-sectional data and time series data into one integrated panel data on the dynamics utilizing the company's e-Transformation is designed to analyze the factors affecting. nipa (formerly the Korea Institute for Electronic Commerce) KEBIX panel data analysis of the company's e-Transformation improve internal efficiency through the participation of members of an organization, e-Transformation through increased customer satisfaction and organizational members, the Chief Executive and interaction with customers, suppliers, the pressure on the e-Transformation influenced valid. In the meantime, through the cross-sectional analysis of this study - total e-Business and factors affecting time-series data for longitudinal studies utilizing dynamic factors can be extracted by the significance of the study will be used.

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