Supply Chain Technology : the role of environment in predicting performance

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Supply Chain Technology : the role of environment in predicting performance- Beth Davis-Stamek · Richard Germain · Karthik Iyer -

발표자 : 이 승 우

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- 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

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Abstract

- 본 연구는 예측불가능한 환경 (environmental unpredictability) 에 따라 , 공급사슬의 정보화기술 (supply chain Information Technologies : IT) 이 기업의 운영성과 (operational perfor-mance) 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 .

B2B e-commerce integra-tion

Supply chain analytic IT

Perfor-mance: OperationalFinancial

(+)

(-)environmen-tal unpre-dictability

+

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Issues Authors Description

IT 기술& 기업

Sanders and Premus(2002) IT 기술은 공급사슬 산업구조의 중추적 역할을 해옴 .

LaLonde and Poews(1992) 10 년여전부터 , IT 는 기업들에게 영향력있는 변화를 줌 .Powell and Dent-Micallef(1997) IT 투자가 없는 기업은 고비용 / 비효율에 따라 경쟁력이 약화됨Cannon and Perreault(1999) Just-in-time/ 재고 /IT 주문시스템과 같이 협력적 관계가 중요


마케팅연구 Varadarajan and Yadav(2002) 마케팅적 측면에서 성공적인 IT 성과을 통해 생산과 판매에서 고객의

맞춤형 시스템이 가능하게 됨(Saini and Johnson 2005). 거래 절차에 속도 / 특성의 변화로 인해 , 고객서비스 비용 / 마케팅 조

정 / 거래비용 절감 .

Closs(1989), Daugherty et al. (1999), Closs et al.(1997)

IT 는 기업의 재고부담을 없앨 수 있는 실시간 수요 / 고객선호도에 대한 정보를 제공 .

Bowersox and Colss(1996) 본질적으로 , IT 는 비용을 줄이고 고객서비스를 향상시키는데 , 잠재적 특성이 있음 .

IT 기술과 기업에 대한 문헌은 구매자 / 생산자간의 거래에서 IT 에 대한 중요성 강조함 .

마케팅 연구는 기업의 효율적인 경영을 위한 IT 활용에 대해 강조함 .

Introduction

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IT 생산성역설

Bharadwaj(2000), Brynjolfsson and hitt(1996), Devaraj and Kohli(2000).

“IT 생산성에 대한 역설 (paradox)” 은 , IT 투자와 성과 간에 직접적인 관련성에 대한 비약과 모순을 문제시함 .


IT& 환경 Brynjolfsson and Hitt (1998), Pin-sonneault and Rivard (1998)

환경적 요소들과 시간 투자 ( 기술 / 디자인수정 , 조직개편 , 전략 설정/ 적용 ) 와 IT 투자에 따른 수익 예측은 상호 관계가 있음

생산성역설을 해결하기 위하여 학계는 적합성 (FIT) 모형 개발과 장기적 실증연구의 중요성 강조 .

환경 요인들이 기업의 성과와 상호 관계가 있음을 제시함 .

Introduction

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본 연구의 목적은 운영성과와 재무성과에서 대한 B2B e-commerce 의 통합효과와 분석적 IT 공급사슬의 효과에 대한 연구임 .

따라서 생산성의 역설을 설명하기 위해서 , Fisher(1997) 의 적합성 (FIT) 모델을 IT 공급사슬로 확대하여 접근방법에 적용함 .

Figure 1 Theoretical framework.

B2B e-commerce integra-tion

Supply chain analytic IT

Perfor-mance: OperationalFinancial

Environmental unpredictabil-ity

H1(+)

H2(+)

H4(+) H3(-)

Introduction

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<Fisher’s Model>

Environment Strategy Description

predictable efficiency strat-egy 기능적 비용 ( 교통수단 / 보관창고 ) 감소에 집중

unpredictable flexibility strat-egy 시장조정비용 ( 판매손 / 할인 / 손실 ) 감소에 집중

기여도 : 본 연구는 IT 성과 연구에서 개념화하지 못했던 , IT 요소의 차이에 따른 성과와 영향에 대한 연구

로 , 마케팅과 SCM 분야에서 공급사슬 IT 에 이용에 대한 학문적 이론으로 기여함 .

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

Fisher Model 의 확장

Introduction

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정보 기술 적용 (information Technology applications)

선행연구 이론 가설 (Contingency Theory Hypotheses)

.

H1 : B2B e-commerce 통합은 (a) 운영 성과와 (b) 재정 성과와 관계가 있다 .

H2 : 공급사슬에 대한 분석적 IT 은 운영성과와 재무성과와 관계가 있다 .

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

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정보 기술 적용 (Information Technology applications)

Authors Description

Kendall(1997) IT 적용 / 응용을 생산 지향적 / 조직 지향적인 유형으로 구분 .조직 지향적 기술은 조직의 구성원의 상호 작용을 강화 / 확대 시킴 .

Bowersox and Daugherty (1995)

IT 는 기업들간의 조직 활동에 적절한 시간과 정확한 정보를 가능하게 하는 B2B 관계를 활발하게 함 .

Rai et al. (2006) B2B e-commerce 통합은 기업의 전 공정과 통합 교환에 적용 . 구매자와 생산자 조직 전체의 정보와 재무 흐름을 간결하게 함 .

Lee et al. (2000) B2B e-c 통합은생산과 배송계획을 향상시킴으로써 , 효율적인 운영이 가능

Rai et al. 2006B2B e-c 통합은 운영 성과와 재무성과와 연관됨 .운영성과는 재정성과에 영향을 미치는 재고수준 , 회전율 , 품질수준 , 주기시간 , 소요시간에 의해 산출됨 . B2B e-c 통합은 기업간 업무지연 / 중복의 비효율을 줄임 ( 운영성과에 기여 )

Barua et al.(1995) Frohlich and westbrook (2001)

공정의 통합 (Process integration) 과 실시간 정보에 따른 운영적 성과는 적시 배송 (on-time delivery) 향상 , 소요시간 감소 , 높은 재고회전율 , 품절 감소 , 생산 불량율과 운반 착오율 감소 , 고객서비스 향상을 가능하게 하였다

Droge and Germain (2000), Frohlich and Westbrook (2001)

SC 에서 소비자 / 생산자간 전자적 연결은 인건비 / 과금 / 문서작업 등을 줄이고 , 생산과 배송 계획의 정확성을 향상하는데 기여함 .

Hypotheses 1 : B2B e-commerce integration

H1 : B2B e-commerce 통합은 (a) 운영 성과와 (b) 재정 성과와 연관되어 있다 .


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Authors Description

Kendall(1997) 생산 지향적 IT 기술은 효과적 의사결정 / 효율적 대안 / 해결책이 가능하게 함 .

Chopra and Meindl (2001)

SC 분석 IT 는 계획 / 운용을 결정하는 정보시스템에서의 자료를 분석하기 위해 ,

정교한 알고리즘이 필요함 .

조달시스템은 공급자들을 비교함으로써 , 선택적 구매 결정에 도움을 줌 .

기업은 계획과 스케쥴 시스템을 통해 이용가능한 자원 , 공장의 생산력 , 사업목적에 맞는 계획이 가능함 .

Friedman(2006) 창고관리시스템은 효율적인 적재로 불필요한 시설 비용을 절감함으로써 창고의 생산성을 증진시킴 . 따라서 SC 분석 IT 는 향상된 성과 제공함 .

Chopra and meindl (2001)

네트워크 분석 프로그램은 창고의 수와 위치 , corss-dock 설비 , 반품 , 생산설비 등 창고 전체에 대한 창고비용과 화물비용 , 재고비용을 최소화함으로써 , 효율적인 마케팅과 운영 관리를 가능하게 함 .

재고 분석 프로그램은 각 시설에 대한 최적의 안전재고 수준과 재주문 시점에 대한 정보를 이용하여 수익성을 최대화함 .

Hypotheses 2 : Supply chain analytic IT

H2 : 공급사슬에 대한 분석적 IT 은 운영성과와 재무성과와 관계가 있다 .

Theory building and Hypotheses정보 기술 적용 (Information Technology applications)

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Contingency theory hypotheses

Authors Description

Barua et al.(1995), Salerno(1985)

공급 사슬에 대한 투자 성과가 기대치에 미치지 못하거나 , 일관성이 없다는 생산성 역설에 대한 연구 .

Chandler(1962), Hofer(1975), Miller(1988)

적합성 (FIT) 영향에 대한 인식은 있었으나 , 경영측면에서 재화 / 생산공정 / 전략을 기회 / 위기 / 예측불가능의 상황에 맞추는 연구였음 .

Venkatraman(1989) 전략 / 구조 / 환경은 상호관계와 배열에 따라 성과가 달라지므로 , 무조건적 연계로 조직 성과 전체를 설명하는데 불충분함 .

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 .


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2. 적합성 (FIT) 인식을 포함한 IT 성과에 대한 컴퓨터 정보 시스템 분야의 선행연구Authors 조정 변수 (moderator variables) Information technology

variables

Shin (2006) 조직의 전략 (organizational strategy) IT level

Brynjolfsson, Hitt and Yang (2002) 구조 (Structure) IT investment

Zhu, Kraemer, Xu and Dedrick (2004)

기업규모와 산업경쟁력 (firm size and industry competitive-ness)

E-business

Lee and Kim (2006) 산업 (industry) IT investment

Francalanci and Galal (1998) 규모 감축 (size reductions) IT investmentsPremkumar, Ramamurthyand Saunders (2005) 공급측면 (Supply context) IT applications in pro-

curement activitiesGrover, Teng, Segars and Fiedler (1998) 공정변화 (process change) IT diffusion

Zhu (2004) 전단계 수준의 IT (prior IT level) E-commerce capability

Zhang (2005) 지식 (Knowledge) Information system sup-port (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 HypothesesContingency theory hypotheses

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3. 성과에 대한 IT 의 형태 다룬 마케팅 연구Authors Information technology variables Contingency variable(s)

Saini and Johnson (2005) IT capability 시장지향적인 적합성 (Market orientation)

Corsten and Kumar (2005) ECR adoption (includes IT enablers) 신뢰 (Trust; Retailer capabili-ties)

Kim, Cavusgil and Calan-tone (2006)

Applied technological and administra-tive innovation; Interfirm integration; Information Exchange

파트너의 한계(partner criticality)

Jayachandran, Sharma,Kaufman and Raman (2005)

CRM technology; Relational informa-tional processes

고객관계관리 (CRM technology)

마케팅 분야에서 환경적 예측불가능성에 대한 영향에 대한 연구는 확인되지 않음 로지스틱스 분야에서 적합성 (FIT) 을 통한 생산성 역설을 언급한 연구는 확인되지 않음 .


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Table 1 Contingency research(1/2) Marketing literature

Authors Information technology variables Contingency variable(s) Contingency findings

Saini and Johnson (2005) IT capability Market orientation

Corsten and Kumar (2005) ECR adoption(includes IT enablers)

Trust; Retailer capabilities

Kim, Cavusgil and Calantone (2006)

Applied technological andadministrative innovation;Interfirm integration; Information Ex-change

Partner criticality

Jayachandran, Sharma,Kaufman and Raman (2005)

CRM technology; Relationalinformational processes

CRM technology

Computer Information Systems Literature

Grover, Teng, Segars and Fiedler (1998)

IT diffusion Process change

Francalanci and Galal (1998) IT investments Staff size

Devaraj and Kohli (2000) IT capital investments Business process redesign

Brynjolfsson, Hitt and Yang (2002)

IT investment Organic organizationalstructure (e.g., decentraliza-tion,team utilization)

Zhu (2004) E-commerce capability IT intensity (e.g., the numberof PCs)


E-business Context (i.e., IT readiness), firm (size) and environment(competitive intensity, regula-tory environment, level of na-tional development)

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Table 1 Contingency research(2/2) Marketing literatureAuthors Information technology variables Contingency variable(s) Contingency

findings


E-business Context (i.e., IT readiness), firm (size) and environment(competitive intensity, regula-tory environment, level of na-tional development)

Premkumar, Ramamurthyand Saunders (2005)

IT applications in procurementactivities

Information need: interdepen-dent versus autonomous (con-sists of a combination of envi-ronmental variables, trust, and investment levels)

Zhang (2005) Information system support Unique knowledge (i.e., specific knowledge and information a firm needs in order to exploit its IS for strategic flexibility)

Byrd, Lewis andBryan (2006)

IT investment Strategic alignment (e.g., de-gree to which the mission, ob-jectives, and plans contained in the business strategy are shared and supported by the IS strat-egy)

Chan, Sabherwal and Bennett (2006)

Information system strategic align-ment

Miles and Snow strategic type(analyzer, prospector, defender)

Lee and Kim (2006) IT investment Industry: categorized byinformation intensity

Shin (2006) IT level Strategy (i.e., related versusunrelated diversification)

Tanriverdi (2006) IT relatedness Strategy(diversification) andorganizational structure(decentralization)

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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 . Table2 는 환경 , 제품 , 가격 , 비용 요소들의 예측가능성한 환경과 예측불가능성한 환경에 따른 변화를

나타내며 , 이러한 환경 변화에 따른 전략에 대한 피셔의 FIT 모델을 요약 . Table2 하단에 환경에 따라 영향을 받는 공급사슬 IT 에 대한 적합한 IT 기술 (Appropriate Infor-

mation Technology) 을 제시함으로 이론적 연구를 확장함 . Fisher(1997) 는 공급사슬을 (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 비용발생 공급 사슬은 재고처리와 생산 , 생산능력에 집중되어야 함 . 따라서 유동적인 공급사슬 전략이 적절함 .


4. Fisher Model 의 확장

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Table 2 Supply chain strategic “Fit” model

Factor Issue Predictable Environment Unpredictable EnvironmentEnvironmen-tal

Demand unpre-dictability Lower predictability Higher unpredictability

Product life cycles; product turbulence

Longer life cycles;Lower product turbulence

Shorter life cycles; Higher product turbulence

Process change Slower process change Faster process changeIndustry munifi-cence Lower growth Higher growth

Industry competi-tiveness Lower competitiveness Higher competitiveness

Product and Price

Typical products Commodity/functional Innovative / fashionProduct differenti-ation Lower differentiation Higher differentiation

Product margins Lower margins Higher marginsForecast error Lower forecast error Higher forecast errorEnd of season/period markdowns Lower Higher

Cost Critical cost struc-tureelements

Cost of movement, stor-age,production, order pro-cessing

Cost of lost sales and mark-downs

Critical strategic match

Design routine system tomatch routine environment

Position quantity of inventory in channels to match anticipated demand

Appropriate Strategy Efficiency Flexibility

Appropriate Information Technol-ogy

Supply chain integration through B2B e-com-merce IT

Nimbleness through informationdriven decision-making

Adapted from Fisher (1997)

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5. 공급사슬 적합성에 대한 선행 연구Authors Contingency variable(s)

Hull(2005) 수요와 공급을 운용하는 채널의 관점(the perspective of supply versus demand driven channels)

Kampstra et al.(2006) 공동작업 (collaboration) Erevelles and Stevenson(2006) segmentation

Thirumalai and Sinha(2005),Payne and Peters (2004) 제품형태 (Product type)

Juttner et al.(2006) 제품 수명주기 (product life cycle)

Sengupta et al.(2006) 서비스 지향적 공급사슬과 제조 지향적인 공급사슬 (service versus manufacturing oriented supply chains)

Hull(1998) 수요와 공급의 탄력성 (elasticity of supply and demand)

위 선행 연구는 Fisher Framework 에 맞춰있지 않음 .


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Authors Description

Celly and Frazier (1996)

예측 불가능한 환경에서는 다양한 시장 요구에 부합하는 새로운 제품을 예측할 수 없는 수요의 불확실성이 발생함 .

Miller and Droge (1986)

소비자의 선호나 제품 혁신에 따른 제품의 급격한 변화는 제품수명주기에 영향을 미침 .

Grover et al. (1998)공정의 급격한 변화는 기존 시스템의 사용을 불가능하게 하여 , 특히 기술 집약적 산업에서는 높은 수준의 경쟁력 향상이 요구됨 .

따라서 , 고성장 산업의 경우 , 경쟁력강화를 위한 투자가 증대됨 .

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 .


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Authors Description

Rai et al. 2006 컴퓨터 연결은 기업간 원자재나 , 정보 , 재무 흐름을 원활히 함으로 ,

예측가능한 환경은 B2B e-commerce 통합에 대한 성과를 증가시킴Lee et al. 2000 생산과 배송 계획을 향상함으로써 , 효과적인 운영이 가능함McFarlan (1984),Saeed et al.(2005)

전자시스템은 기업간 거래에서 발생하는 복합적인 과정을 집약시키므로 ,

유동성을 떨어뜨림 .

Table2 에서 제시하였듯 , 예측가능한 환경에서는 제품수명주기의 증가 , 유통마진 , 오착률 , 재고부족 감소 , 제품 가격인하 등의 경향을 나타기 때문에 , 수요 / 공급자는 비용을 최소화하기 위해 효율화 전략을 취함 .

7. 예측가능한 환경에서의 IT 에 대한 선행연구

따라서 예측 가능한 환경에서는 반복된 거래에 맞춰 설계된 자동화 시스템이 (B2B e-commerce) 효율적인 공급사슬을 가능하게 함 .


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예측 불가능한 환경에서는 제품의 특성 , 생산 / 배급 경로 , 소비자 선호도 , 목표시장의 특성 등에 대한 예측이 불가능하므로 , B2B e-commerce 의 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 .

앞서 언급한 선행연구를 통해 다음과 같은 가설 설정


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Sample

샘플은 SCM 전문가 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 1 명으로 선발 .

주요 설문자 테스트는 전화응답으로 수행 . 538 명에게 설문 진행하였으며 , 152 명 (28%) 이 응답함 .

비응답편향 (non-response bias) 을 최소화하기 위한 T-TEST 실시1. 지연된 응답 (n=31) 과 나머지 샘플 (n=121) 간의 변수 차이가 없음을 확인 .

2. 메일로 회수된 설문 28 개가 회수와 나머지 샘플간 유효한 차이가 없음 확인

Method

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Table 3 Sample characteristics

Title level Vice-president:

15% Director: 28% Manager: 45% Other: 12%

Functional area Distribution: 51% SCM: 22% Operations: 12% Info-system: 4% Materials manage:

3% Other: 8%

Size≤ $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

Industry (primary 2-digit SIC)

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%

Table3 은 직급과 직무분야와 회사 규모 , 주요 2 자리 산업지수 (Primary 2-digit SIC) 별로 정리 .

Sample

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

Items literature

수요 불확실성 (demand uncertainty) Celly and Frazier(1996)

제품의 불규칙 (product turbulence) Celly and Frazier(1996)

공정 불규칙 (process turbulence) Celly and Frazier(1996)

산업 기여도 (industry munificence) Slater and Narver(1994)

산업경쟁력 (industry competitiveness) Jaworski and Kohli(1993)

운영 성과 (operational performance) Fawcett and Clinton(1997) Stank and Lackey(1997)

재무 성과 (financial performance) Miller(1991)

규 모 (Size) 종업원 수를 자연로그로 측정 / 조정변수 사용됨 .

MethodScaling

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Appendix: Scaling(1/3)

Construct Items Load-ing ρ VE

Demand uncertainty: 7- point semantic differential scales.

Sales are predictable…unpredictable .879 .77 .55Market trends are easy to monitor…diffi-cult to monitor .716

Sales forecasts are likely to be accu-rate…inaccurate

.539

Product turbulence: 7- point semantic differential scales.

Products become obsolete slowly…quickly .772 .74 .58

New products are introduced infre-quently…frequently

.760

Process turbulence: 7- point semantic differential scales.

Logistics processes change slowly…rapidly .630 .68 .53

Core production processes change slowly…rapidly

.810

Industry munificence: 7-point scale 1=low, 7=high.

The average annual growth rate, over the past three years, of total sales in our principle served market

.998 na na

Industry competitiveness: 7-point Likert scales 1=strongly disagree, 7=strongly agree.

Competition in our industry is cutthroat .935 .74 .50Price competition is a hallmark in our in-dustry .702

One hears of a new competitive move almost every day .439

Size Natural logarithm of annual sales .999 na na

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B2B e-commerce integration: extent to which B2B e-commerce is used to generate cross firm process integration

(e-commerce includes EDI, Web & Inter-net applications, but excludes email);

7-point scales 1=rarely, 7=often.

Product development: integrating suppli-ers & customers into product develop-mentprocesses

.746 .91 .61

Procurement: managing activities &relationships with strategic suppliers .704

Demand management: forecasting .738Materials inventory management .769Order management: fulfillment & deliv-ery .746

Finished goods inventory management .824Inbound customer management e.g., or-derstatus requests

.739

Outbound customer management: firminitiated information for distribution tocustomers

.736

Supply chain analytic IT: reliance on sophisticated software tied to ERP and/or legacy systems that provide managers with strategic and planning level decisionmaking information 7- point scales

1= low analytic capability; 7=high ana-lytic capability

Procurement systems .692 .87 .52Advanced planning & scheduling (APS) .758Product development collaborative soft-ware .826

Transportation management systems .673Warehouse management systems .702Distribution analysis: number & location ofplants & warehouses

.714

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Operational performance: change in performance over the past 3 years; 7-point scales 1= substantially worse, 7=substantially better.

Delivery lead times .776 .68 .46Inventory turnover rates .443On time deliveries to customers .683

Financial performance:over the past 3 years; 7-point scales 1=well below industry average, 7=well above industry average.

Average return on investment .861 .92 .76Average profit .951Profit growth .847

χ2 =793.822; df=421; p<.01; RMSEA=.077; CFI=.922; NNFI=.908Loadings are completely standardized estimates; All loadings are significant at p<.01ρ=scales composite reliabilityVE=percentage variance extracted


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IT 에 대한 Scale 은 본 연구의 독창적인 부분임 . 공급사슬에 대한 분석의 비중은 변하지 않음 . B2B 에서의 고객관리는 Inbound 와 Outbound 로 나눔 . 30 개의 샘플에 대한 사전분석 : B2B Scale = .84, Analytic Scale = .93

유효함 .

MethodScaling

construct Authors Description

B2B e-commerce integration

Simchi-Levi et al. (2003) B2B e-commerce 정의 (e-mail 을 제외한 , EDI, 웹 ,

인터넷 도구로 규정 )Cooper, Lam-bert, and Pagh,(1997)

기업간 통합과정에서 이용되는 B2B e-commerce

항목의 주요 업무처리 7 개 과정Supply chain analytic IT

Chopra and Mendhl(2001) SC IT 분석정의 ( 전략 / 계획 정보 제공시스템 , ERP

시스템이 가능한 소프트웨어 ), 분석 영역을 토대로 작성됨

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적합도가 (χ2=793.822; df=421; p<.01; RMSEA=.077; CFI=.922; NNFI=.908) 임에도 불구하고 , Size 를 포함한 신뢰도 (scale composite reliabilities) (all ρ’s≥.60) 와 loadings 값은 (all λx’s≥.40, p<.01) 적절 (adequate) 하며 , .50 이하의 변수 하나가 추출됨 .

따라서 잠정적으로 모형의 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 Δχ2 의 값은 199.363 (Δdf=1; p>.10) 으로 이후 Δχ2 도 모두 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 )

χ2 =793.822; df=421; p<.01; RMSEA=.077; CFI=.922; NNFI=.908Loadings are completely standardized estimates; All loadings are significant at p<.01ρ=scales composite reliabilityVE=percentage variance extracted

MethodScaling

확인요인 분석 (confirmatory factor analysis : CFA) 의 측정치

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가설은 예측 불가능한 환경에 대한 전체 수준을 증명하기 때문에 , “ 불확실한 환경” 변수를 단독으로 측정하는 SPSS 의 the two-stage cluster algorithm 을 이용하여 환경적 변수를 분석 .

Table 4 에서 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 5 개의 환경 변수를 분석하는 요소들의 바탕으로 함 . ) 모든 방법에서의 결과에 대한 실질적 차이는 발견되지 않음 .

Table 4 Cluster analysis resultsCluster variable Environmental cluster (Mean)

Predictable (n=79) Unpredictable (n=73) t-valueDemand uncertainty 3.75 4.32 3.596Product turbulence 2.96 5.11 12.160Process turbulence 2.53 4.12 11.271Industry munificence 3.11 4.11 5.061Industry competitive-ness 4.55 5.02 3.061

All t-values significant at p<.01

MethodScaling

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Table 5 는 운영성과와 재무성과를 종속변수로 한 다중 회귀모형으로 ,

B2B e-commerce 통합과 Supply Chain IT 분석의 영향 (H1, H2) 과 B2B e-com-merce/SC 분석적 IT 와 예측불가능한 환경 간의 주요 영향 (H3, H4) 에 대한 가설화의 영향(Hypothesized effects) 을 나타냄

또한 예측 불가능한 환경을 주요 영향으로 한 운영 / 재무성과와 각각의 IT 변수들에 따른 영향에 대하여 , 조정의 영향 (Control Effects) 에 대한 결과치임 .

Size 는 조정변수로 모델링되었고 , 운영성과와 재무 성과를 예측하기 위하여 도입함 . 상호작용효과 (interaction effects) 에 따른 다중공선성을 피하기 위한 평균집중화 (Mean Center-

ing) 방법에서 분산팽창함수 (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

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Table 5 Regression resultsIndependent variables Dependent variable:

Standardized estimate (t-value)Operational Performance

Financial Perfor-mance

Hypothesized effects: B2B e-commerce integration (H1a, H1b)[× environmental predictability] .222 (2.301b) .120 (1.052) SC analytic IT (H2a, H2b) [× environmental predictability] .213 (2.108b) −.004 (−.034) B2B e-commerce integration × environmental unpredictability (H3a, H3b)

−.167(−1.815b)

−.268 (−2.507a)

SC analytic IT × environmental unpredictability (H4a, H4b) .194 (2.101b) .198 (1.902b)Control effects: Environmental unpredictability (0=predictable; 1=unpredictable) .185 (2.073b) .023 (.238) B2B e-commerce integration × SC analytic IT[× environmental pre-dictability] .207 (2.436a) .029 (.311)

B2B e-commerce integration × SC analytic IT × environmental unpre-dictability −.091 (−.917) .146( 1.356)

Size −.014 (−.187) .069 (.412) Operational performance − .147 (1.576)Model F 6.997a 2.314b

Model R2 .258 .134

a, p<.01; b, p<.05

Results

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첫번째 회귀 모형은 , 예측가능한 운영성과에 대한 B2B ecommerce integration (β=.222, p<.05), supply chain analytic IT (β=.213, p<.05) 로써 가설 1a 와 가설 2a 를 설명함 .

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 /H4a 를 뒷받침함 . 예측가능한 환경에서 B2B e-commerce integration 은 운영효과에 강한 영향을 주며 ,

예측불가능한 환경에서 SC analytic IT 는 운영효과에 강한 영향을 줌 . 조정 변수에 관하여 , 예측불가능한 환경은 운영성과에 영향이 있으며 (β=.185, p<.05), B2B e-

commerce integration × supply chain analytic IT 는 운영성과와 양의 관계임 . (β=.207, p<.01).

3 단계 상호작용과 Size 도 모두 유의함 .

Results - Operational performance

Results

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2번째 회귀모형은 가설 H1b 와 H2b 를 설명함 . B2B e-commerce 통합과 SC analytic IT 에 대한 재무성과의 관계를 설명 수치는 유효하지 않음 . (β=.120; β=−.004): 따라서 H1b H2b 를 뒷받침할 수 없음 . H3b: 재무성과 에 대한 B2B e-commerce integration × environmental unpredictability

(β=−.268, p<.01) 와 H4b: 재무성과에 대한 SC analytic IT × environmental unpredictability (β=.198, p<.05)

유의함 . 재무성과 측면에서 , environmental unpredictability 가 증가될수록 , B2B e-commerce 통합은

약해지고 , supply chain analytic IT 강해짐 . 재무성과 모델에서 조정 변수는 모두 유효하지 않음 . 또한 재무성과에 대한 운영성과의 관계도 유효하지 않음 .

Results - Financial performanceResults

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본 연구는 IT 파라독스를 판독하기 위해 예측 불가능한 환경과 IT 와 관련된 공급사슬의 역할에 대한 다음의 연구를 제공하였슴 .

첫째 , 성과 측면에서 IT 의 영향이 모순되었다는 생산성 역설에 대하여 , 기존의 마케팅 연구가 해왔던 것보다 , 더 깊은 이해를 제공함 .

: B2B e-commerce 통합과 SC 분석 IT 는 운영적 성과와 직접적인 관계가 있으나 , 재무적 성과에는 관계가 없음 .

둘째 , 예측 불가능한 환경에 대한 SC IT 간의 상호작용이 운영 / 재무성과 모두와 관계있음 .

: 예측 불가능한 환경에서 SC analytic IT 는 (+) 정의 관계이며 , B2B e-c 통합은 (-) 의 관계임 .

셋째 , SC analytic IT 단계가 높아지면 , 운영성과에서 B2B e-commerce 통합 효과도 함께 강해짐 .

: SC IT 와 마케팅 IT 간의 상호보완적인 작용을 통해 생산성에 대한 증명이 가능함 .

Discussion and implications

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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

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[ 마케팅과 SCM 에서의 고찰할 점 ]

첫째 , 기업의 상황에 따라 SC IT 에 대한 잠재적인 이익이 평가되어야 함 . - SC IT 가 모든 성과를 향상시키지는 않음을 인지 . 두번째 , SC 분석 IT 와 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 Fisher 의 supply chain strategic “fit” model 의 적합성에 대한 추가적인

증거를 제공함 . - SC 전략은 불확실한 환경 vs 예측가능한 환경에 따라 , 효율성 vs 유연적인 선택이 가능해짐으로

써 , 전략과 SC 에 대한 IT 를 선택하는데 활용되어 짐 . 마지막으로 , 본 연구는 다른 조직들과의 기능들과 과정들과의 결합의 중요성을 설명함 .

Discussion and implicationsImplications for managers

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본 연구는 횡단면 설문 (the survey’s cross-sectional nature ) 으로 한정됨 . IT 생산성 역설은 SC IT 와 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 FIT 의 추가적인 5 가지 개념을 확인하였음 .

-> Mediation, Matching, Covariation, Profile Deviation, Gestalts 요약하면 , B2B e-commerce 통합과 SC Analytic IT 는 단지 소비자와 공급자를 연결하는 것

이상으로 원료공급자 , 운송업자 , 창고업자 , 제품 공학자 전체를 포함해야 함 . SC IT 는 성과와의 관계뿐만아니라 , IT 생산성 파라독스 내재된 복합성의 완화에 대한 이해와 설명이

보완되어야 함 .

Discussion and implicationsLimitations and summary

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더욱이 본 연구는 적정성에 대한 FIT 선행이론에 기반하였음 . 선행연구에서 Venkatraman (1989) 은 FIT 의 추가적인 5 가지 개념을 확인하였음 .

-> Mediation, Matching, Covariation, Profile Deviation, Gestalts

요약하면 , B2B e-commerce 통합과 SC Analytic IT 는 단지 소비자와 공급자를 연결하는 것 이상으로 원료공급자 , 운송업자 , 창고업자 , 제품 공학자 전체를 포함해야 함 .

더욱이 IT 는 공정 , 의사결정에 필요한 모든 범위를 포함함 . SC IT 는 성과와의 관계뿐만아니라 , IT 생산성 파라독스 내재된 복합성의 완화에 대한 이해를 설명 .

Discussion and implicationsLimitations and summary

Supply Chain Technology : the role of environment in predicting performance

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