The Korean Society Fishries And Sciences Education

[ Article ]

The Journal of the Korean Society for Fisheries and Marine Sciences Education - Vol. 29, No. 6, pp.1882-1902

ISSN: 1229-8999 (Print) 2288-2049 (Online)

Print publication date 30 Dec 2017

Received 08 Sep 2017 Revised 17 Oct 2017 Accepted 26 Oct 2017

DOI: https://doi.org/10.13000/JFMSE.2017.29.6.1882

수산물 유통업체의 유통경로 참여수준에 따른 유통기능 분화에 관한 연구

이정필^†

부경대학교

A Study on the Marketing Functional Differentiation by the Marketing Channels Participation of Seafood Distributor

Jung-Phil LEE^†

Pukyong National University

Correspondence to: ^† wjdvlf61@naver.com

Abstract

The purpose of this study is to investigate the distribution functions and performance of distributors participating in the Seafood distribution channels and to examine the effect of distribution functions on the performance according to the level of participation of distributors under the basic assumption that distribution functions affect performance.

Through the consideration of the previous research, we reduced the participation level of the existing 8 stages to 5 stages, and accordingly, located in the Busan area, we conducted a questionnaire to fishery distributors. The analysis results show that the participation of a variety of participants in the survey results, including the participation in the analysis, the passive participation, the companionate participation and the active participation level, has resulted in a multiple regression analysis of the various functions of the five degrees of conduction and dependent variables.

In particular, it was found that the marketing, sorting, financial and information sharing function, except for integrated distribution, had a significant impact on many dependent variables, but realized that it would be necessary to transfer functionality through the participation level or transfer to the other institution.

Keywords:

Fisheries distribution, Distributor, Marketing channels, Participation level, Marketing functions, Performance

Ⅰ. 서 론

이제까지 수산물 유통에 있어 여러 유통 채널간의 가격 경쟁은 유통업자의 기능과 역할에 있어 중요한 쟁점이 되어왔다. 또한 수산물의 합리적 가격결정은 각 유통채널의 효율적 유통시스템을 통해서 이루어지게 된다. 이를 위해서 각 유통기관들은 성과를 기반으로 그들의 기능을 분리 혹은 파생시켜 이에 대한 기능적 역량을 강화하거나 타 유통기관에 전가하여 효율적 유통시스템을 구축하기 위해 노력해왔다.

수산물 유통은 수산물의 특성과 유통기관의 유형에 따라 여러 조건과 제약사항을 고려하여 단계별 유통기관의 조직적 네트워크가 형성된다. 이에 대한 기본 전제사항은 각 유통기관의 효율적 역할분담을 통한 최대이윤창출이며, 이를 기반으로 거래가 이루어지게 된다. 따라서 유통기관의 유통기능은 유통성과 목표달성을 위한 특수성을 가진 중요한 수단이자 역할분담의 바로미터가 된다.

유통기능은 유통구조의 형태에 따라 다르며 유통구조는 시장구조에도 영향을 미치게 되고 시장성과를 규정하는 하나의 요인으로 작용하게 된다. 따라서 수산물 유통에 있어 수직적 유통단계에서는 시장 구조에 차별성에 따라 유통기능은 다르게 나타나게 되고(Cho, Byung Taik, 1995), 또한 유통업자의 참여 유형과 참여 정도에 따라 그 기능과 성과가 달리 나타나게 된다.

하지만 유통기능과 유통성과에 대한 많은 선행 연구결과에도 불구하고 수산물 유통에 있어서는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 수산물 유통기능과 유통성과에 대한 연구로는 Jang young- soo(2007)의 연구와 Jang Young-Soo, Park Key- Seop & Lee Jung-Phil(2015)의 연구가 대표적인 연구로서 이를 기반으로 유통기능과 성과에 대한 연구가 이루어져왔다.

따라서 본 연구에서는 수산물 유통경로에 참여하는 유통업자들을 대상으로 그들의 유통기능과 성과에 대해 고찰하고 유통기능이 유통성과에 영향을 미친다는 기존 선행연구(Jang young- soo, 2007, Jang Young-Soo, Park Key- Seop & Lee Jung-Phil, 2015)의 결과를 토대로 유통업자들의 참여수준에 따라 유통기능이 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서 실증적으로 연구해보고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구

유통 참여는 유통구성원이 유통경로 상의 한 과정에서 역할과 기능을 수행하며 서비스를 제공하는 것이다. 이는 유통구성원 스스로가 유통에 대한 기획이나 계획의 수립, 지원, 물품, 현물, 서비스 등의 활동을 통해 직간접적으로 유통의 주체로서 참여하는 것을 의미한다.

또한 유통 참여는 유통 참여 유통구성원의 노하우에 따라서 외부에서 어떤 자극을 받고 그 자극에 대해 반사적으로 일어나는 특별한 사고이며, 경험은 스스로 생성하는 것이 아니라 유도하는 것이므로 경험을 유발하도록 자극을 제공해야만 한다(Bettman & James, 1979).

참여는 개인에만 해당되는 활동이 아니라 조직, 기구, 부서, 기관에도 해당된다. 참여의 수준과 관련하여 고려해야 할 사항은 참여가 수단인지 또는 목적인지의 여부이다. 즉, 특정 사업목표를 보다 효율적으로 달성하는 ‘방법’으로서의 참여인지, 참여를 통해 참여대상자들이 의제개발, 의사결정. 계획수립 역량과 권한을 강화하려는 ‘목적’인지에 따라 참여 수준과 동기에 차이가 있다(Nelson & Wright, 1995).

따라서 유통과정의 참여정도에 따라서 재화의 유통경로 및 기능과 역할은 다르게 나타날 것이며, 유통구성원의 유통 참여정도가 높을수록 이로 인한 성과가 클 것이다. 수산물 유통주체가 수산물의 품질 및 가격 효율성 제고를 통해 유통 환경과 소비자와의 연계성을 높이면 유통에 참여하는 유통주체들의 성과는 더욱 높아질 것이며 그에 따른 기업 행동에도 영향을 끼칠 것이다.

한편 스포츠, 여가, 학습, 수업 등 많은 분야에서 참여수준에 대한 연구가 진행되고 있으나 이와 관련한 대부분의 연구에서는 빈도, 시간, 강도 등에 대한 척도로 참여수준이 측정변수로 연구되고 있다. 본 연구에서 참고한 Arnstein(1969)의 유아 참여수준의 8단계 사다리 형태는 [Fig. 1]과 같다.

[Fig. 1]

Level of participation in the research of Arnstein(1969)

Arnstein(1969)의 연구 변수를 사용한 대표적인 국내 연구로는 지역축제의 방문자 체험 및 경험, 주민참여수준에 따른 축제요인들의 차이를 검증하고, 방문자 만족에 미치는 영향을 검증한 Choi, Soow-A(2007)의 연구와 참여의 의미와 유형을 고찰하기 위해 선행연구를 기반으로 한 모델을 제시하고 참여의 단계에 따라 전략을 제시한 Yoo, Seung-hyun(2012)의 연구가 있다.

기업의 참여수준에 대해 연구한 Nam, Tae-Ho & Lee, Hong-Bae(2013)에서는 기업의 참여수준을 자발적 참여 협력대상 기관의 권유, 중계기관의 권유 등의 형태로 분류하여 기업의 특성이 경영성과에 미치는 영향을 분석하고, 이에 대한 조절효과를 참여수준의 강도를 통하여 측정하였다.

또한 Seo, Ri-bin, Egena Ode & Mohammed Ali(2015)에서는 산업클러스터 참여도와 조직학습역량이 높은 기업일수록 기업 성과가 달라질 것이라는 연구를 수행하면서 산업 클러스터의 참여도를 시장적 관계와 비시장적 관계로 나누어 측정도구를 개발하였다.

앞서 살펴본 선행연구의 참여형태는 비참여, 형식적 참여, 자발적 참여 등으로 다양하지만 이를 측정하기 위한 참여수준 변수를 설정하는 것이 핵심이다. 그런데 기업의 참여수준은 특성을 강화시킬 수도 있으며, 약화시킬 수도 있는 성향을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 참여수준을 유통 기능과 성과에 대한 인과 관계보다는 조절 관계 정도로 파악하여 분석하였다.

이와 같은 선행연구를 바탕으로 본 연구에서는 유통구성원의 참여 수준을 Arnstein(1969)의 연구변수를 참고하여 의미가 중복되거나 유통경로 참여에 있어 해당하지 않는 단계를 제외하고 통합하여 총 5개의 수준으로 재정의하여 분류하였다.

첫 번째는 수동적 참여로 거래업체의 정보 제공 및 권유에 의해 참여하는 단계를 의미한다. 이 같은 참여 수준은 단순 하청, 수주계약 등이 여기에 해당한다. 두 번째는 협의적 참여로서 거래업체로부터 제한적 역할을 부여받아 참여하는 단계를 뜻하며 주로 OEM생산 형태가 이에 속한다. 세 번째는 유화적 참여로 업체가 자발적으로 주도하나 거래업체가 최종결정을 내리는 단계로서 수산가공품을 대형소매업체에 납품하고 있는 경우가 해당될 수 있다. 네 번째는 동반적 참여로 거래업체가 참여를 주도하지만 업체가 전 과정에 참여해서 결정을 공유하는 단계이다. 마지막 다섯 번째는 능동적 참여로 자발적 의사결정 권한을 가지고 독자적으로 참여하는 단계를 뜻하며, 네 번째와 함께 적극적이며 자발적인 참여를 의미한다.

Participation level measurement index

Ⅲ. 연구 설계

Choi, Soow-A(2007)는 지역축제관련 요인이 방문자 감정과 만족에 미치는 영향에 관한 연구를 수행하면서 축제에 대한 지역주민의 참여정도에 따라서 축제의 특성, 축제의 감정형성 및 만족은 다르게 나타난다고 하였으며 참여수준이 높을수록 소속감을 높여주고 주체로서의 자부심을 느낀다고 하였다. Nam, Tae-Ho & Lee, Hong-Bae(2013)의 연구에서 기술혁신의 가속화로 네트워크 통한 인적·물적 자원의 연계를 도모하는 기업들의 경영전략이 일반화되면서 기업의 참여가 보다 적극적으로 나타나고 있다. 그런데 기업의 참여수준은 네트워크 특성을 강화시킬 수도 있으며, 약화시킬 수도 있는 성향을 지니고 있다고 파악하였다.

이상과 같은 선행연구를 바탕으로 유통기능이 유통성과에 영향을 미친다는 것을 기본 전제로 유통기능의 평가는 실질적, 상황적, 환경적으로 고려될 수 있는 참여수준별 차이에 따라 유통기능이 어떻게 달리 나타나는지 실증분석을 통해 확인하는 것이다. 본 연구에서는 유통주체들의 유통기능이 유통성과 간의 인과관계를 파악하기 위해 문헌연구와 실무자 면담 및 인터뷰, 전문가 자문 등을 통해 각 변수의 구성개념을 파악하고 실증분석을 실시하였다. 유통기능은 시장개척 기능, 제품개발 기능, 마케팅 기능, 물류 기능, 수집 기능, 원료확보 및 재고관리 기능, 선별 기능, 평가 기능, 정보공유 기능, 금융 기능, 투자 기능, 무역 기능의 12개로 구성된다. 유통성과는 거래처 발굴 및 거래 파트너십 강화, 시장지향적 대응력 강화, 경영성과, 기능강화, 역량증대의 5개 성과 항목으로 구성된다.

앞선 선행연구와 함께 Seo, Ri-bin, Egena Ode & Mohammed Ali(2015)의 연구를 참고하여 참여수준에 따라 유통성과는 다르게 나타날 수 있다는 가정을 통해 다음 [Fig. 2]와 같은 연구모형을 설정하였다.

[Fig. 2]

Research ModelSource: Lee, Jung phil & Jang, Young Soo(2016)

1. 독립변수의 조작적 정의

본 연구에서 사용되어진 독립변수는 Jang et, al(2015)의 연구를 기반으로 선행연구, 전문가 자문, 실무자 인터뷰 등을 통해 항목을 추가하여 새로운 측정변수를 추가하였다. 이를 토대로 각 기능의 정의는 다음<Table 2>와 같으며 세부적 정의를 살펴보면 다음과 같다.

Operational Definition of Independent Variable

첫 번째, 시장개척기능은 새로운 시장을 개척 및 개발하는 기능으로 정의하면서 ‘주기적 시장조사’를 포함한 4개의 하위측정변수를 포함하고 있다.

두 번째, 제품개발 기능은 소비트랜드에 부합하는 신상품개발에 대한 대응, 대체 및 보완재로 해외 수산물 개발하는 기능으로 정의하였다.

세 번째, 통합물류기능은 모든 물류 기능을 포함하며, 중개업을 중심으로 가공, 포장, 재고확보 및 저장 등의 기능으로 정의하였다.

네 번째, 마케팅 기능은 상품을 유통·판매하는데 필요한 기능으로 정의하였으며, 다섯 번째, 수집 기능은 복수의 생산자, 산지 중도매인으로부터 상품 구색을 위하여 수집하는 기능으로 정의하였다.

여섯 번째, 원료확보 및 재고관리 기능으로 시장판매 또는 소매업자들에게 유통하기 위한 보관과 같은 기능으로 정의하였다.

일곱 번째, 선별 기능은 산지시장에 진열된 수산물에 대해 종류, 크기, 용도별로 선별하여 판매를 위한 사용·효용가치를 찾아내는 기능(Jang, Young-Soo, 2007)으로 정의하였다.

여덟 번째, 평가기능은 경매나 입찰 등을 통해 가격을 결정하는 기능(Jang, Young-Soo 2007)으로 정의하였다.

아홉 번째, 정보공유의 기능은 산지시장과 소비지시장에서 창출되는 많은 정보를 거래 파트너, 유통 참가자에게 폐쇄적으로 전달하는 기능으로 정의하였다.

열 번째, 금융기능은 실수요자를 대신하여 수산물 낙찰대금 결재하는 기본기능 외에도 외상 및 장기결재, 담보를 통한 금융기능 등을 포함하는 기능으로 정의하였다.

열한 번째, 투자기능으로 본 연구에서는 수직적 유통조직상에서 효율적으로 유통경로를 장악하기 위한 투자기능으로 정의하였다.

마지막 무역기능은 수수료 취득을 위한 Trader로서의 기능으로 정의하였다.

2. 종속변수의 조작적 정의

독립변수의 기능들로부터 얻어질 수 있는 성과에 대하여 문헌조사, 전문가 자문, 실무자 인터뷰 등의 방법을 통해 총 29개의 종속변수를 선정하였으며 조작적 정의는 다음 <Table 3>과 같이 분류하였다.

Operational Definition of dependent Variable

각각의 성과를 “거래처 발굴 및 파트너십 강화”, “시장 대응력 강화”, “경영성과”, “기능강화”, “역량증대”와 같이 5개 요인으로 구분하여 명명하였다.

3. 조사개요

유통업자의 참여수준의 차이에 따라 수산물 유통의 기능적 요소가 성과에 영향을 미치는지 실증적으로 규명하기 위하여 설문조사를 실시하였다.

본 조사의 설문대상은 부산지역에 위치한 수산물 유통업체를 중심으로 수산물 유통경로에 참여하고 있는 업체 종사인원을 대상으로 실시하였다. 설문 체계, 구성, 질문의 적절성 등 고려하여 2차례에 거쳐 총 38일 간 206곳을 조사하였다.

조사 방법은 구조화된 설문지를 활용하여 직접방문을 원칙으로 설문조사를 실시하였다.

세부적으로 조사대상 지역은 수산물 유통업체가 밀집되어 있는 부산 서구 암남동과 충무동, 감천동 일대이다. 표본 추출방법은 그룹별 표본 수를 고려한 무작위 샘플링 방법으로 추출하였으며 최종적으로 206부를 회수하였다. 이와 같은 내용을 요약하여 <Table 4>에 나타내었다.

Survey Overview

Ⅳ. 연구 결과

1. 기초통계 분석

설문 응답자의 업종별 통계는 다음 <Table 5>와 같다. 설문 응답자가 근무하고 있는 회사의 업종 질문에 대한 복수응답 결과, 단일 업종을 취하고 있는 곳은 전체 206명 중 158 곳으로 76.7%의 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 단일 업종 중에서는 중도매인이 58명(28.2%)으로 가장 많은 것으로 나타났으며 다음으로 도매업자 40명(19.4%), 대형마트 바이어 19명(9.2%)의 순으로 분석되었다.

Classified by the types of business

다음으로 각 업체의 대표 업종에 대하여 질문에 대한 응답 결과 중도매인이 75명으로 전체 36.4%로 가장 많은 것으로 나타났으며 도매업자 61명 29.6%, 대형마트 바이어 20명, 9.7%의 순으로 나타났다.

응답자의 경력에 대한 업종별 분석 결과 가장 오랜 경력을 나타낸 그룹은 중도매인 그룹으로 전체 평균 14.45년을 크게 상회하는 20.24년으로 나타났다. 나머지 창고업자, 가공업자, 도·소매상 그룹은 10∼14년의 경력을 나타내었으며 식자재, 대형마트, 무역업체의 경우는 10년 이하의 경력을 나타낸 것으로 분석되었다.

응답자의 업종별 평균 매출규모에 대한 분석 결과 전체 응답자의 평균 매출 규모는 131.33억 원으로 나타났다. 이 중 가장 높은 매출을 기록한 대형마트 그룹은 593.50억 원의 평균 매출로 나타났으며, 다음으로 식자재 유통업체 246.67억 원, 무역 147.00억 원, 도매상 114.59억 원 등의 순으로 나타났다.

응답자의 평균 거래업체 수를 업종별로 분석한 결과 창고 업체가 가장 많은 평균 52.66개로 나타났다. 다음으로 도매업체 44.33개, 소매업체 26.82개, 식자재 유통업 23.22개 등의 순으로 나타났다. 전체 평균이 30.99개라는 점을 감안한다면 창고업체와 도매업체의 경우 평균 이상의 거래업체 수를 보유하고 있는 것으로 나타났다. 나머지 가공업체, 중도매인, 대형마트 바이어, 기타 그룹은 평균 20개 미만의 거래업체를 가지고 있는 것으로 분석되었다.

다음 <Table 6>은 업종과 참여수준 간의 교차분석 결과를 나타낸 것으로서 그 결과는 다음과 같다. 가장 많은 응답률을 나타낸 것은 자발적 의사결정 권한을 가지고 독자적으로 참여하는 ‘능동적 참여’ 단계로서 전체 206부 중 80명(38.8%)이 선택하였다. 다음으로 거래업체가 주도하지만 귀사가 전 과정에 참여하며 결정을 공유하는 ‘동반적 참여’ 단계 56명(27.2%), 귀하가 자발적으로 주도하지만 전 과정에 참여하며 결정을 공유하는 ‘유화적 참여’ 단계 44명(21.4%), 거래업체의 권유 및 요청에 의하여 참여하는 ‘수동적 참여‘ 단계(하청, 수주계약 방식) 15명(7.3%), 마지막으로 거래업체로부터 제한적인 역할을 부여받아 참여하는 ’협의적 참여’ 단계(OEM 방식 거래) 11명(5.3%)의 순으로 나타났다.

Cross analysis result of participation level by industrial classification

분석 가능한 범위는 획득부수가 30부 이상인 3∼5번의 세 개 집단이며, 30부 이하인 1번과 2번은 분석에서 제외하였다.

2. 신뢰도 및 타당성 검증

본 연구에 있어 내용타당도는 관련 선행연구의 광범위한 이론적 고찰을 통해 확보된 것으로 판단된다. 또한 측정지표 도출은 논리적 추론과 이론적 고찰을 통해서 이미 앞선 연구에서 검증되어진 지표들을 일부 수정하고 새로운 추가적인 변수들을 발굴하여 측정도구로 사용하였다.

일반적으로 Cronbach's Alpha의 값이 0.6 이상이면 신뢰성 형태가 안정성(stability)을 가지므로 신뢰성 허용 수준이라고 판단 할 수 있는데(Oh Soo-Hak, 2003), 분석 결과 0.973으로 나타나 측정도구의 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다.

이러한 신뢰도 분석 결과를 토대로 독립변수와 종속변수 각각의 요인분석을 실시하였다.

먼저 독립변수의 요인분석 결과를 <Table 7>에 제시하였다. 요인분석은 SPSS를 활용하여 실시하였으며 직각회전 방식인 varimax 방식을 사용하여 결과를 도출하였다. 표준형성 적절성의 KMO측도 값은 .883으로 나타났으며 유의확률은 .000으로 유의한 것으로 나타났다.

Result of Independent Variables Factor Analysis

앞선 독립변수의 조작적 정의를 바탕으로 예상된 12개의 요인 중 추출된 요인은 10개로 나타났으며 제거된 요인은 2개로 ‘시장개척 기능’과 ‘원료재고관리 및 확보 기능’이 요인분석 결과 제외되었다. 그 밖에 제거된 변수로는 통합물류 기능의 ‘수·배송을 포함한 통합물류 기능 수행’ 변수가 항목에서 제외된 것으로 나타났다.

다음으로 종속변수의 요인분석 결과의 요약은 <Table 8>에 나타내었다. 표준형성 적절성의 KMO측도 값은 .935로 독립변수의 KMO값을 상회하는 결과를 유의확률 .000에서 유의하게 분석되었다. 분석결과 종속변수의 조작적 정의를 통해 예상되었던 5개의 요인 모두 예상과 같이 5개로 추출되었다. ‘거래처 발굴 및 파트너십 강화’요인에서는 ‘해외시장 개척’변수를 제외한 5개의 변수가 하나의 요인으로 나타났으며 ‘시장 대응력 강화’요인에서는 변수의 탈락 없이 모든 변수가 하나의 요인으로 나타났다.

Result of Dependent Variables Factor Analysis

‘경영성과’요인 역시 4개 변수 모두 하나의 요인으로 분석되었으며 ‘기능강화’요인의 ‘시장변화대응 투자의지’ 변수가 요인분석 결과에서 제외되어 나머지 5개의 변수가 요인으로 묶인 것을 확인할 수 있다.

마지막으로 ‘역량증대’요인 또한 하나의 요인으로 묶인 것으로 나타났다.

3. 참여수준의 차이에 따른 영향력 검증

가. 참여수준 조건부 다중회귀분석 결과(종속변수 : 거래처 발굴 및 파트너십 강화)

참여수준을 조건부로 설정하여 종속변수를 ‘거래처 발굴 및 파트너십 강화’ 요인으로 분석한 결과를 <Table 9>에 제시하였다.

Multiple regression analysis result (Dependent V. : Customers Discover and Strengthen Partnership )

참여수준 3, 유화적 참여단계는 R²는 .662, 회귀식의 F=6.454로 분석되었으며 유의수준은 .000으로 유의한 모형으로 분석되었다. 분석 결과 참여수준 3의 경우 마케팅 기능과 투자 기능이 각각 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마케팅 기능의 표준화 B=.372(p<.05)로 나타났으며 투자 기능은 표준화 B=.408(p<.05)로 나타났다.

참여수준 4, 유화적 참여단계는 R²=.647, F=8.222, 유의수준은 .000으로 유의한 모형으로 분석되었다. 회귀분석 결과 유의한 영향을 미치는 유통기능으로는 마케팅(표준화 B=.206(p<.10)) 제품개발 기능(표준화 B=.559 (p<.01))이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

참여수준 5, 능동적 참여단계는 R²=.545, F=8.281, 유의수준은 .000으로 유의한 모형으로 나타났다. 종속변수에 영향을 미치는 독립변수로는 마케팅 기능(표준화 B=.566(p<.10))과 금융기능(표준화 B=.230(p<.05))이 각각 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

나. 참여수준 조건부 다중회귀분석 결과(종속변수 : 시장대응력 강화)

종속변수를 ‘거래처 발굴 및 파트너십 강화’ 요인으로 분석한 결과를 <Table 10>에 제시하였다. 참여수준 3,4,5 모두 유의수준은 .000으로 유의하게 나타났으며 참여수준 3의 경우 R²는 .646, 회귀식의 F=8.863로 나타났다. 세부적으로는 유화적 참여수준에서 종속변수에 영향을 미치는 변수로는 선별 기능과 투자 기능으로 나타났다. 투자 기능은 표준화 B=.456 (p<.01)로 유의한 영향을 미치지만 선별기능의 경우 표준화 B값이 -.240(p<0.05)으로 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Enhanced Market Responsiveness)

참여수준 4의 경우 R²=.653, F=11.363로 나타났으며 다중 회귀분석 결과 마케팅 기능과 제품개발 기능이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마케팅 기능의 표준화 B=.260(p<.05)로 나타났으며 제품개발 기능은 표준화 B=.631(p=.000)로 각각 종속변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

참여수준 5의 경우는 R²=.551, F=10.709로 분석되었다. 세부적으로 평가 기능, 제품개발 기능, 금융 기능 3개의 변수가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 평가기능의 표준화 B=.318(p<.05), 제품개발 기능의 표준화 B=.362(p<.05), 금융 기능의 표준화 B=.163(p<.10)으로 각각 영향을 미치는 것으로 나타났다.

다. 참여수준 조건부 다중회귀분석 결과(종속변수 : 경영성과)

‘경영성과’ 요인을 종속변수로 다중회귀분석 결과를 다음 <Table 11>에 나타냈다.

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Business Performance)

분석 결과 참여수준 3,4,5 모두 유의수준은 .000으로 유의하게 나타났다. 참여수준 3의 경우 R²는 .549, 회귀식의 F=6.235로 나타났다. 종속변수에 영향을 미치는 변수로는 마케팅 기능, 수집 기능, 평가 기능, 금융 기능, 투자 기능의 5개로 나타났다. 수집 기능의 표준화 B=.651(p<.05), 평가 기능의 표준화 B=.332*(p<.10), 금융 기능 표준화 B=.224(p<.10), 투자기능 표준화 B=.302(p<.10)으로 분석되어 영향을 미치는 것으로 나타났으나 마케팅 기능의 경우 표준화 B=-.331(p<.10)으로 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

참여수준 4의 경우 R²=.586, F=8.783로 분석되었으며 세부적으로 마케팅 기능과 제품개발 기능이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마케팅 기능의 표준화 B=.291(p<.05)로 나타났으며 제품개발 기능은 표준화 B=.469(p<.01)로 각각 종속변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

참여수준 5는 R²=.469, F=7.981로 나타났다. 분석 결과 마케팅 기능, 제품개발 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마케팅 기능의 표준화 B=.521(p=.000), 제품개발 기능의 표준화 B=.282(p<.05)로 각각 영향을 미치는 것으로 나타났다.

라. 참여수준 조건부 다중회귀분석 결과(종속변수 : 기능강화)

종속변수를 ‘기능강화’요인으로 설정하여 다중회귀 분석한 결과를 <Table 12>에 제시하였다. 참여수준 4,5의 유의수준은 .000으로 유의하게 나타났으나 참여수준 3의 경우 유의확률이 .177로 나타나 모형이 유의하지 않은 것으로 분석되었다.

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Enhanced Function)

참여수준 4의 경우 R²는 .603, 회귀식의 F=6.829로 나타났다. 회귀분석 결과 통합물류 기능, 수집 기능, 제품개발 기능, 정보공유 기능, 무역 기능의 5개 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수집 기능의 표준화 B=.289(p<.10)로 나타났으며 제품개발 기능은 표준화 B=.378(p<.05), 정보공유 기능의 표준화 B=.275(p<.05), 무역기능의 표준화 B=.220(p<.10)으로 분석되어 종속변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 통합물류 기능의 경우 표준화 B=-.252(p<.05)로 부의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

참여수준 5의 경우 R²=.596, F=12.655로 유의한 모형으로 분석되었다. 회귀분석 결과 마케팅 기능, 선별 기능, 수집 기능, 제품개발 기능, 금융 기능 5개 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마케팅 기능의 표준화 B=.283(p<.05), 선별 기능 표준화 B=.263(p<.01), 수집 기능 표준화 B=.182(p<.10), 제품개발 기능의 표준화 B=.284(p<.05), 금융 기능 표준화 B=.220(p<.05)로 각각 영향을 미치는 것으로 나타났다.

마. 참여수준 조건부 다중회귀분석 결과(종속변수 : 역량 증대)

종속변수를 역량 증대 요인으로 설정하여 조건부 다중회귀분석 결과는 다음 <Table 13>과 같이 나타났다.

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Increase Capacity)

참여수준 3의 경우 R²는 .638, 회귀식의 F=8.563으로 유의수준은 .000으로 유의한 모형으로 나타났다. 회귀분석 결과 수집 기능, 평가 기능, 투자 기능의 3개 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수집 기능은 표준화 B=.401(p<.05), 평가 기능의 표준화 B=.294(p<.10), 투자 기능 표준화 B=.335(p<.05)로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

참여수준 4의 경우 R²는 .539, 회귀식의 F=7.424로 유의수준은 .000으로 유의한 모형으로 나타났다. 분석 결과 통합물류 기능의 경우 표준화 B=-.404(p<.01)로 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 밖에도 수집 기능 표준화 B=.247(p<.10), 제품개발 기능 표준화 B=.636(p<.01), 무역 기능 표준화 B=.331(p<.01)로 각각 분석되었다.

참여수준 5의 경우 R²=.416, F=6.632로 분석되었다. 선별 기능(표준화 B=.230(p<.05))과 제품개발 기능(표준화 B=.252(p<.10))이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

4. 결과 해석 및 기능별 시사점

이상과 같이 참여수준에 따른 조건부 다중회귀분석 검증결과를 요약하여 수산물 유통경로 참여수준별로 나타내면 다음 <Table 14>와 같다.

먼저 유화적 참여는 수산물 유통경로에서 유통구성원의 업체가 일정 수준의 시설을 갖추고 상대 업체로 부터 투자를 받아 사업을 진행하고 있는 경우와 독자적인 생산에 의한 제품을 거래업체에게 전량 납품하고 있는 경우가 해당한다.

Summery of Multiple regression analysis result

동반적 참여는 공동 투자, 협업, 파트너십 체결 등의 사업 형태를 의미한다. 마지막으로 능동적 참여는 독자적인 사업을 진행하고 있는 경우이다. 이들 참여수준의 구분 기준은 모두 성과에 대한 책임소재에 있다. 예를 들면, 유화적 참여에서는 다른 두 유형에 비해 성과에 대한 책임이 가장 낮은 경우라고 할 수 있다.

분석결과 첫 번째, 종속변수가 ‘거래처 발굴 및 파트너십 강화’일 경우 모든 유형에서 마케팅 기능이 공통적으로 유효한 변수로 나타나지만 투자, 제품개발, 금융 기능이 단계별로 달리 영향을 미치게 되는 것으로 분석되었다. 또한 금융기능은 동반적 참여수준에서 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 거래처 발굴 및 파트너십 강화 요인에 대해서는 모든 참여수준에 있어 마케팅기능이 공통적인 필수 기능이나 단계별로 다른 기능들이 영향을 미친다는 점에서 주목할 만한 분석결과로 판단된다.

두 번째, ‘시장대응력 강화’를 종속변수로 분석을 하였을 경우 유화적 유형에서는 투자, 선별기능의 경우 부의 영향력을 미치는 것으로 나타났고, 동반적 유형은 마케팅과 제품개발, 능동적 유형에서는 평가, 제품개발, 금융 기능이 각각 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 시장대응력 강화 변수 역시 단계별로 다른 기능들이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

세 번째, ‘경영성과’를 종속변수로 분석을 하였을 경우 유화적 참여단계에서는 수집, 평가, 금융, 투자기능이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었으나 마케팅기능은 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 동반적 유형과 능동적 유형에서는 공통적으로 마케팅과 제품개발 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났으나 능동적 참여수준에서는 정보공유가 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

네 번째, ‘기능강화성과’가 종속변수일 때, 유화적 유형에서는 유의적인 영향을 미치는 변수가 없었으나 동반적 유형일 때는 수집, 제품개발, 정보공유, 무역 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났고 능동적 유형일 때는 수집, 제품개발, 마케팅, 선별, 금융 기능이 기능강화성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 동반적 참여수준의 통합물류기능은 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

마지막 ‘역량증대’를 종속변수로 분석하였을 경우 유화적 유형에서는 수집, 평가, 투자 기능이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 동반적 유형일 경우 제품개발, 수집, 무역 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났으나 동반적 참여수준의 통합물류기능은 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 능동적 유형에서는 제품개발, 선별 기능이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 최종적으로 책임소재가 적은 유화적 참여와 의사결정을 공유하는 동반적 참여거래업체의 경우 상대거래업체의 결정이 중요한 만큼 고품질, 저가격의 수산물 수집을 통한 평가가 중요하기 때문으로 사료된다.

이를 기능별로 분류해 시사점을 제시하면 다음과 같다.

수산물 유통구성원의 마케팅 기능과 제품개발 기능을 통해 거래 상대방의 협업, 투자와 같은 행위가 성사되는 만큼 이와 같은 기능이 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 다른 상대 거래업체보다 높은 수준의 독자적 제품, 경쟁력있는 가격과 함께 월등한 상품 구색력을 갖추는 기능이 유통성과에 도움을 줄 수 있기 때문으로 판단된다. 유화적 참여의 경영성과에 있어서는 마케팅 기능이 부의 영향을 미치는 것으로 나타났는데 유화적 참여의 경우 여러 가지 제약사항으로 인해 업체가 마케팅기능에 대한 효율적 수행이 어려워 이를 End-user에게 기능을 이양시키는 경우로 해석할 수 있다.

선별, 수집, 평가 기능은 수산물 유통업자의 전통적 기능이자 필수기능인 만큼 여러 종속변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 고품질의 수산물 확보와 수집을 통한 상품 표준화 능력과 더불어 경쟁력 있는 가격을 결정함으로서 직접적으로 유통성과에 영향을 미칠 수 있는 기능이기 때문으로 판단된다.

정보공유기능은 동반적 참여의 기능강화성과 요인에 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 거래를 위한 독점적 정보를 거래 상대 업체에게 공유·제공하여 거래 교섭력을 강화하고 유통주체로서의 능력을 극대화할 수 있기 때문이다. 하지만 능동적 참여의 경영성과에서는 정보공유가 부의 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 독자적 사업을 진행하고 있는 경우 기업의 경쟁우위 확보에 있어 정보의 공유보다는 독점적 정보를 가져야하기 때문인 것으로 판단된다.

무역기능의 경우 동반적 참여의 기능강화성과, 역량강화 요인에서만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 참여수준이 낮은 유화적 참여에서는 무역기능이 나타나지 않으나 제품을 직접적으로 판매하는 동반적 참여수준의 경우에서는 무역기능을 통해 기능강화와 역량강화를 도모하고 업체의 경쟁력을 강화 할 수 있기 때문인 것으로 판단된다.

투자 기능의 경우 모두 유화적 참여에서만 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 이는 제한적 참여수준에서는 위생시설개선, 특수포장 제작, 생산된 제품의 품질 정도가 중요시 되며 이를 통해 생산성 향상이라는 목표를 위해 투자기능이 활성화 되어야 한다. 이러한 투자 기능의 활성화를 통해 거래업체의 신뢰를 얻어 거래처 확보 및 파트너십 강화에 도움이 될 수 있기 때문이다.

금융 기능은 거래처 발굴 및 파트너십 강화, 시장 대응력 강화, 기능강화성과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이는 외상거래, 신용거래, 단기손실 감수, 자금 공여 등 많은 금융 기능들의 리스크 부담을 통해 얻을 수 있는 성과로 판단된다. 유화적 참여의 경영성과 변수 분석결과를 제외하면 능동적 참여수준에서 나타난 것으로 분석되었다. 이는 다른 참여수준과는 달리 자발적, 독자적 사업 수행에 대한 위험부담의 결과이다. 또한 수직적 거래구조를 가지고 있는 수산물 유통에서는 거래참여자 모두 금융기능의 활성화를 통해 상호신뢰를 구축하여 윈윈(win-win) 할 수 있음을 본 결과를 통해서 확인 할 수 있다.

통합물류기능의 경우 동반적 참여수준의 기능강화성과와 역량증대를 종속변수로 분석을 실시하였을 때 모두 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 본 연구에서 정의한 통합적 물류기능의 수배송을 포함하는 물류기능과 일부가공기능 등은 특화된 업체로의 기능 이양을 통해 특성화된 기능 강화가 더 나을 수 있다는 결과를 함축하는 것으로 판단된다.

Ⅴ. 결 론

본 연구에서는 수산물 유통경로에 참여하는 유통업자들을 대상으로 그들의 유통기능과 성과에 대해 고찰하고 유통기능이 유통성과에 영향을 미친다는 기본가정아래 유통업자들의 참여수준에 따라 유통기능이 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해서 분석해보았다.

선행연구 고찰을 통하여 기존 8단계 참여수준을 5단계로 줄여 재정의 하였으며, 이를 통해 부산지역에 위치한 수산물 유통업자에게 설문을 실시하였다. 분석결과 유화적 참여, 동반적 참여, 능동적 참여수준 3개에 대해서 유의한 설문부수를 확보하여 유통성과에 대해 회귀분석을 실시하였으며 회귀분석결과 5개의 유통성과 종속변수에 대하여 다양한 기능들이 참여수준에 따라 영향을 미치는 것으로 나타났다.

특히 통합물류를 제외한 마케팅, 선별, 금융, 정보공유기능은 많은 종속변수에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 참여수준에 따라 부의 영향을 미치는 것으로 나타나 기능의 전가, 혹은 타유통기관으로의 이양을 통해 효과적인 기능수행이 필요한 것으로 나타났다.

본 연구는 유통구성원의 역할과 기능에 대한 개별적 요인중심의 연구를 넘어 그간 다루어지지 않은 유통경로 참여수준과의 관계에 주목하여 연구결과를 이끌어 냈다는 점에서 다른 수산물 유통에 관련한 연구와는 차별화된 연구성과를 가지고 있다. 이제까지 참여수준의 개념은 기업의 거래간의 참여수준까지 진행되었으나 이러한 개념을 하나의 상품의 유통과정에서 업체의 참여수준을 재분류하고 측정하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 이를 통해 업체의 자발적인 참여의지의 사업주체로서 참여수준은 많은 기능과 역할을 동반하고 이들이 상호 작용하여 역량 강화로 이루어져 유통성과를 극대화하고 경쟁우위를 확보할 수 있을 것으로 생각된다.

본 연구의 결과에서와 밝혀진 바와 같이 과거 선행연구에서 밝혀진 업종별 수산물 유통 기능들이 점차 바뀌고 성과에 영향을 미치지 않는다는 점은 환경적 변화에 따른 유통구성원들의 대응에 따른 결과라 판단된다. 이를 위해서 수산물 유통구성원들에 대한 더욱 세분화된 연구가 필요하며 이들의 역할과 기능의 변화에 대한 지속적인 고찰이 필요하다.

하지만 본 연구에서는 조사대상 확보의 어려움과 여러 제약조건으로 인해 유통업자별로 충분한 설문이 확보되지 못해 업종별 분석이 이루어지지 않았다는 한계점이 존재한다.

Acknowledgments

※ 본 연구는 이정필(2016) “수산물 유통 기능이 유통성과에 미치는 영향에 관한 연구” 박사학위 논문의 일부 내용을 재구성한 것임.

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[Fig. 1]

Level of participation in the research of Arnstein(1969)

[Fig. 2]

Research ModelSource: Lee, Jung phil & Jang, Young Soo(2016)

<Table 1>

Participation level measurement index

Level	Contents
1. Passive participation	• Providing information on business partners and participating by solicitation
2. Consensual participation	• The stage of being given restrictive roles from business partners and participating
3. Pacificatory participation	• Manufacturer voluntarily leads but final decision to business partner step
4. Companionate participation	• Business partners led but manufacturers participate in all processes and share decisions
5. Active participation	• Stages involving independently under the authority of voluntary decision making

<Table 2>

Operational Definition of Independent Variable

Functions	Defined Functions	Operational definitions
Source: Lee, Jung phil & Jang, Young Soo(2016)
Market Frontier Function	A function to find new port market and sales market(For example, finding new sales markets such as port market, large retail store, supermarket, and food service industry)	• Regular Market research • Business activities • Promotional material • Activities in trade fair/ Overseas Market exploration
Product Development Function	Response to the development of new product suited to consumption trend, Development of foreign fisheries products as substitute and complementary goods	• R&D investments for product development (Institute for Operations, etc.) • Consumption Trend Survey • Product development through cooperation with other Companies. • Benchmarking
Integral Distribution Function	Processing relating mainly to mediation corresponding to orders of buyers. In the package, functions that integrate all the processes of distribution, such as securing inventory and saving	• Integral distribution including • Transportation • Distribution Processing such as package • Securing and preserving stocks such as frozen fisheries products
Marketing Function	Functions necessary to distribute and sell products	• Product advertisement • The diversification of market • Price adjustment • Function of Product positioning
Collection Function	Functions to collect for multiple assortments from multiple producers, middlemen	• Width and depth adjustment of the product mix • Collect local products • Gathering small quantity multi-variety fisheries products
Secure material & Stock management Function	Functions such as frozen storage, packaging and processing for distribution in the market or circulation to retail stores(Jang Young soo, 2007)	• Securing and managing raw materials of Fisheries products responding to supply and demand (prediction) • Managing and keeping stocks, Recalling products that are bad for sales • Clearance inevitable product(sales)
Sorting Function	Function to find out the use · utility value for sorting·selling by type, size, usage of fisheries products landing / displayed in the local production market(Jang Young soo, 2007)	• Classification by quality • Classification by size • Market-oriented classification of goods
Evaluation Function	Function to decide price through auction and bidding (Jang Young soo, 2007)	• Pricing decision function • Quality evaluation • Price negotiation
Sharing information Function	Sharing collected information by areas with producer or seller(closed)	• Collecting and providing proprietary information • Providing product and service information • Share information on consumer trends
Finance Function	Taking risk like short period loss and Credit transaction	• Short-term accept loss • Dealing on Credit • Give Funds • credit transaction
Investment Function	Investment function to efficiently manage distribution channels in vertical distribution organization	• Investment based on transaction stability through the long-term transaction(advanced money) • Special packaging production • Reinforcing facilities for hygiene and packing to adapt for changing system and consumer needs
Trade Function	Function as Trader to acquire fee through trade	• Export to the Foreign Consumption Market • Intermediary trade • Communication and Cooperation with Agencies

<Table 3>

Operational Definition of dependent Variable

Functions		Performance	Number of V.
Source: Lee, Jung phil & Jang, Young Soo. 2016
Performance 1	Customers Discover and Strengthen Partnership	• Market development and cooperation • Consumption site market expansion • Build a variety of point of purchase and sales • Developing new distribution partners • Cooperation with various mountainous regions, Maintain long-term business relationship • Explore the overseas market	6
Performance 2	Enhanced Market Responsiveness	• Product development considering the consumption trends • Various imported Seafood Development and supply • Price elasticity adjustment • Expansion promote Seafood • Promotions responsiveness • Large retailers reduced inventory risk • Market-oriented product classification	7
Performance 3	Business Performance	• Logistics cost reduction efforts achieved through efficiency • Expansion of product diversity • Risk reduction in price volatility • Price elasticity negotiation	4
Performance 4	Enhanced Function	• Ensuring improved frozen aquatic products processing capacity • Improved stability feeding force • Frequent trading can quickly • Payment increases reliability • Investment commitment • (about changes market)	6
Performance 5	Increase Capacity	• Proper price formation • Quality Consistency • Improved distribution and logistics infrastructure expansion • Act as an intermediate exporter	4

<Table 4>

Survey Overview

Division	Contents
Survey Target	Focusing on the Seafood Company(Distributors, Wholesalers, retailers…)
Date	1st. Pilot Survey	2016.01.15. - 2016.01.26.(During 12days)
Date	2nd. Survey	2016.01.30. - 2016.02.27.(During 26days)
Number of Copies	206(100%) - Except 7 Insincerity respondents
Regional Distribution of Survey Target	Around Seo-gu Amnam-dong, Chungmu-dong, Cooperative Fish Market, International Fish Market
Method of Sampling	Random sampling selection (Considering the Number of Group Samples)
Method of Survey	Utilize a structured questionnaire through direct face-to-face visits investigation

<Table 5>

Classified by the types of business

Division	Sectors	Frequency	Career	Sales scale	Number of trading Parter
Business Conditions	1(Processor)	9 (4.4%)	14.0 years	8.811 b.won	19.44 ea
	2(Warehouseman)	12 (5.8%)	14.8 years	4.492 b.won	52.66 ea
	3(Wholesaler)	61 (29.6%)	10.9 years	11.459 b.won	44.33 ea
	4(Retailer)	17 (8.3%)	12.3 years	7.841 b.won	26.82 ea
	5(Middlemen)	75 (36.4%)	20.2 years	4.945 b.won	17.04 ea
	6(Food supplier)	9 (4.4%)	7.0 years	24.667 b.won	23.22 ea
	7(Large-Retailer)	20 (9.7%)	7.15 years	58.350 b.won	14.34 ea
	8(Trader)	3 (1.5%)	9.67 years	14.700 b.won	13.33 ea
Total		206 (100.0%)	14.45 years	13.133 b.won	30.99 ea

<Table 6>

Cross analysis result of participation level by industrial classification

Division	1(Passive)	2(Consensual)	3(Pacificatory)	4(Companionate)	5(Active )	Total
1(Processor)	0	1	3	4	1	9
2(Warehouseman)	4	0	3	1	4	12
3(Wholesaler)	3	0	15	13	30	61
4(Retailer)	1	1	2	0	13	17
5(Middlemen)	6	8	15	29	17	75
6(Food supplier)	0	1	3	4	1	9
7(Large-Retailer)	0	0	2	5	13	20
8(Trader)	1	0	1	0	1	3
Total	15	11	44	56	80	206

<Table 7>

Result of Independent Variables Factor Analysis

Division	Component
Division	1		2	3	4	5	6		7	8	9	10
I. Distribution 1	.045		.092	.042	.146	.085	.136		.077	-.100	.206	.654
I. Distribution 2	.323		.132	-.023	.252	-.020	-.140		-.055	.046	.532	.455
I. Distribution 3	.091		.184	.206	.124	.168	.035		.099	.152	.767	.128
I. Distribution 4	.074		.000	.183	.009	.197	.041		.115	.012	.801	.039
Marketing 1	.208		.189	.788	.180	.003	-.005		.087	.108	.084	.116
Marketing 2	.141		.125	.856	.198	.013	.011		.052	.033	.081	.023
Marketing 3	.167		.160	.806	.190	.111	.063		.041	.126	.135	-.026
Marketing 4	.209		.201	.740	.201	.095	.063		.047	.076	.132	.079
Sorting 1	.028		.144	.070	.168	.879	.082		.040	.063	.148	-.019
Sorting 2	.044		.112	.112	.168	.889	.100		.071	.039	.088	.006
Sorting 3	.062		.145	.053	.196	.881	.012		.107	.040	.102	.114
Collection 1	.128		.299	.188	.645	.233	.020		.054	.233	.072	.010
Collection 2	.237		.279	.362	.520	.122	-.041		.188	.193	.124	.086
Collection 3	.221		.140	.323	.723	.192	.043		.082	.124	.014	.106
Collection 4	.174		-.028	.232	.783	.104	.079		.102	-.037	.051	.074
Collection 5	.174		.182	.183	.661	.385	.014		.032	.251	.138	.069
Evaluation 1	.050		.785	.217	-.034	.159	.130		.052	.170	.053	.068
Evaluation 2	.153		.725	.236	-.013	.226	.131		.014	.195	.057	.140
Evaluation 3	.156		.771	.132	.053	.126	.138		.136	.288	.086	-.025
Market Frontier 1	.378		.291	.390	.218	.018	-.111		.335	.276	-.051	.018
Market Frontier 2	.393		.261	.575	.212	.060	.024		.281	.210	-.059	-.068
Market Frontier 3	.531		.076	.335	.104	-.008	.049		.263	.303	-.066	.325
Market Frontier 4	.490		.164	.359	.068	.086	-.036		.319	.155	-.031	.303
Product Dev. 1	.044		.046	.256	.094	.066	.030		.823	-.005	-.001	.170
Product Dev. 2	.113		.151	.207	.124	.022	.032		.851	.078	.027	.112
Product Dev. 3	.120		.191	.130	.062	.132	-.126		.809	.167	.020	.130
Product Dev. 4	.068		.239	.234	.125	.096	-.094		.762	.176	.109	.042
Stock Management 1	.331		.350	.489	.028	.239	-.038		.095	.277	.216	-.202
Stock Management 2	.303		.255	.519	.076	.257	-.033		.102	.274	.259	-.251
Stock Management 3	.291		.110	.207	.278	.055	.042		.036	.752	.135	.014
Stock Management 4	.169		.079	.300	.158	.112	.091		.078	.794	.071	-.109
Information Sharing 1	.093		-.017	.213	.143	.021	.134		.013	-.043	.053	.820
Information Sharing 2	.113		.001	.125	.184	.040	.174		.015	-.190	.037	.810
Information Sharing 3	.147		.052	.050	.187	.035	.136		.104	-.036	.018	.824
Finance 1	.099		.139	.080	.043	.178	.785		.092	.130	-.054	.166
Finance 2	.061		.227	.120	-.052	.110	.831		-.029	-.023	.040	-.005
Finance 3	.064		.136	-.016	.108	-.024	.779		.098	-.093	.027	-.009
Finance 4	-.129		.131	-.105	.001	-.042	.855		-.016	.113	.018	-.025
Investment 1	.528		.147	.165	.039	.021	.237		.345	-.223	.065	-.235
Investment 2	.713		.066	-.019	.281	-.085	.153		.129	.037	.201	-.288
Investment 3	.666		-.040	.151	.207	-.010	.178		.107	.159	.261	-.235
Trade 1	.182		.013	.142	.133	.136	.088		.060	.805	.118	.164
Trade 2	.073		.050	.046	.038	.078	.090		.113	.882	.073	.080
Trade 3	.294		.145	.095	.076	.008	-.034		-.067	.807	.031	-.171
Kaiser-Meyer-Olkin								.883
Bartlett		Chi-square						7291.915
		Degrees of freedom						946
		p						.000
Number of Extracted factors								10 ea
Number of Removed factors								2 ea
Number of Removed Variables								8 ea
Removed Variables		Int. Distribution						Int. Distribution 1
		Market Frontier						Market Frontier 1, 2, 3, 4
		Stock management						Stock management 1, 2, 3, 4

<Table 8>

Result of Dependent Variables Factor Analysis

Division			Component
Factor	Variables		1	2		3	4	5
Customers Discover and Strengthen Partnership	P. 1-1		.301	.345		.305	.596	.324
	P. 1-2		.392	.296		.124	.712	.223
	P. 1-3		.333	.206		.149	.772	.190
	P. 1-4		.361	.168		.270	.710	-.038
	P. 1-5		.214	.393		.250	.596	.073
	P. 1-6		.600	-.071		.169	.267	.334
Enhanced Market Responsiveness	P. 2-1		.715	.199		.231	.267	.175
	P. 2-2		.714	.279		.231	.268	.131
	P. 2-3		.590	.428		.166	.230	.309
	P. 2-4		.755	.181		.204	.313	.134
	P. 2-5		.756	.273		.234	.266	.135
	P. 2-6		.771	.275		.132	.133	.091
	P. 2-7		.536	.580		.054	.169	.223
Business Performance	P. 3-1		.309	.723		.297	.129	.075
	P. 3-2		.352	.669		.125	.337	.290
	P. 3-3		.231	.765		.191	.285	.160
	P. 3-4		.177	.751		.328	.300	.121
Enhanced Function	P. 4-1		-.020	.463		.538	.196	.300
	P. 4-2		.292	.447		.410	.192	.312
	P. 4-3		.277	.267		.631	.217	.073
	P. 4-4		.316	.086		.797	.143	.101
	P. 4-5		.234	.157		.835	.136	.133
	P. 4-6		.096	.219		.757	.172	.246
Increase Capacity	P. 5-1		.098	.349		.397	.293	.619
	P. 5-2		.176	.316		.308	.258	.710
	P. 5-3		.421	.391		.262	.080	.576
	P. 5-4		.234	.040		.064	.012	.793
Kaiser-Meyer-Olkin					.935
Bartlett		Chi-square			4696.594
		Degrees of freedom			351
		p			.000
Number of Extracted factors					5 ea
Number of Removed Variables					2 ea
Removed Variables		Customers Discover and Strengthen Partnership			P.1-6(Overseas market promotion)
Removed Variables		Enhanced Function			P.4-2(Willingness for investment)

<Table 9>

Multiple regression analysis result (Dependent V. : Customers Discover and Strengthen Partnership )

Model		Non-standardized coefficient		standardized coefficient	t	p	Multicollinearity
Model		B	S.E	Β	t	p	Tolerance	VIF
Passive participation	I. Distribution	.122	.139	.122	.881	.385	.532	1.879
	Marketing	.355	.167	.372	2.126	.041	.334	2.993
	Sorting	-.142	.103	-.168	-1.383	.176	.692	1.444
	Collection	.034	.137	.045	.249	.805	.316	3.165
	Evaluation	-.085	.154	-.105	-.554	.583	.286	3.501
	Product Dev.	-.040	.157	-.044	-.255	.800	.341	2.931
	Information S.	.190	.153	.227	1.247	.221	.311	3.218
	Finance	.048	.096	.059	.502	.619	.730	1.370
	Investment	.347	.148	.408	2.348	.025	.340	2.940
	Trade	.005	.115	.006	.043	.966	.549	1.822
	adjusted R²=.559, F=6.454, p=.000
Companionate participation	I. Distribution	-.188	.121	-.174	-1.557	.126	.627	1.594
	Marketing	.203	.112	.206	1.818	.076	.612	1.634
	Sorting	.090	.116	.088	.780	.440	.614	1.629
	Collection	.252	.158	.225	1.591	.119	.392	2.552
	Evaluation	.160	.151	.118	1.058	.296	.634	1.578
	Product Dev.	.611	.168	.559	3.636	.001	.333	3.004
	Information S.	-.102	.143	-.085	-.710	.481	.553	1.807
	Finance	-.184	.109	-.158	-1.684	.099	.895	1.117
	Investment	-.127	.129	-.118	-.985	.330	.549	1.820
	Trade	.126	.111	.124	1.132	.264	.653	1.533
	adjusted R²=.568, F=8.222, p=.000
Active participation	I. Distribution	-.013	.091	-.014	-.144	.886	.687	1.456
	Marketing	.559	.126	.566	4.437	.000	.405	2.472
	Sorting	.146	.115	.134	1.266	.210	.584	1.712
	Collection	-.070	.123	-.062	-.568	.572	.549	1.820
	Evaluation	.007	.132	.007	.055	.957	.392	2.550
	Product Dev.	.166	.110	.183	1.509	.136	.445	2.245
	Information S.	-.063	.116	-.068	-.545	.587	.426	2.348
	Finance	.212	.091	.230	2.327	.023	.675	1.481
	Investment	.045	.112	.049	.404	.687	.451	2.216
	Trade	.023	.086	.024	.264	.792	.810	1.235
	adjusted R²=.480, F=8.281, p=.000

<Table 10>

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Enhanced Market Responsiveness)

Model		Non-standardized coefficient		standardized coefficient	t	p	Multicollinearity
Model		B	S.E	Β	t	p	Tolerance	VIF
Passive participation	I. Distribution	-.034	.141	-.030	-.243	.810	.532	1.879
	Marketing	.243	.169	.225	1.434	.161	.334	2.993
	Sorting	-.229	.104	-.240	-2.200	.035	.692	1.444
	Collection	.155	.139	.180	1.117	.272	.316	3.165
	Evaluation	.180	.156	.197	1.159	.255	.286	3.501
	Product Dev.	-.015	.159	-.015	-.096	.924	.341	2.931
	Information S.	-.007	.155	-.007	-.046	.964	.311	3.218
	Finance	-.017	.097	-.019	-.179	.859	.730	1.370
	Investment	.439	.150	.456	2.932	.006	.340	2.940
	Trade	.101	.117	.106	.863	.394	.549	1.822
	adjusted R²=.646, F=8.863, p=.000
Companionate participation	I. Distribution	-.119	.112	-.106	-1.054	.297	.627	1.594
	Marketing	.267	.104	.260	2.563	.014	.612	1.634
	Sorting	.160	.108	.151	1.488	.144	.614	1.629
	Collection	.120	.147	.103	.811	.421	.392	2.552
	Evaluation	.031	.141	.022	.217	.829	.634	1.578
	Product Dev.	.718	.156	.631	4.586	.000	.333	3.004
	Information S.	-.108	.133	-.087	-.813	.421	.553	1.807
	Finance	-.053	.102	-.044	-.519	.606	.895	1.117
	Investment	-.106	.120	-.094	-.879	.384	.549	1.820
	Trade	.157	.104	.149	1.514	.137	.653	1.533
	adjusted R²=.653, F=11.363, p=.000
Active participation	I. Distribution	-.020	.083	-.022	-.247	.806	.687	1.456
	Marketing	.180	.114	.187	1.577	.119	.405	2.472
	Sorting	-.039	.104	-.037	-.376	.708	.584	1.712
	Collection	.090	.111	.082	.807	.423	.549	1.820
	Evaluation	.314	.119	.318	2.639	.010	.392	2.550
	Product Dev.	.319	.100	.362	3.207	.002	.445	2.245
	Information S.	-.054	.104	-.059	-.513	.610	.426	2.348
	Finance	.146	.082	.163	1.783	.079	.675	1.481
	Investment	.073	.101	.082	.727	.469	.451	2.216
	Trade	.001	.077	.001	.017	.986	.810	1.235
	adjusted R²=.551, F=10.709, p=.000

<Table 11>

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Business Performance)

Model		Non-standardized coefficient		standardized coefficient	t	p	Multicollinearity
Model		B	S.E	Β	t	p	Tolerance	VIF
Passive participation	I. Distribution	.141	.146	.136	.967	.341	.532	1.879
	Marketing	-.327	.175	-.331	-1.866	.071	.334	2.993
	Sorting	-.117	.108	-.133	-1.084	.286	.692	1.444
	Collection	.514	.144	.651	3.574	.001	.316	3.165
	Evaluation	.279	.161	.332	1.731	.093	.286	3.501
	Product Dev.	-.150	.165	-.159	-.907	.371	.341	2.931
	Information S.	-.058	.160	-.067	-.363	.719	.311	3.218
	Finance	.188	.100	.224	1.872	.070	.730	1.370
	Investment	.266	.155	.302	1.717	.095	.340	2.940
	Trade	-.016	.121	-.018	-.131	.897	.549	1.822
	adjusted R²=.549, F=6.235, p=.000
Companionate participation	I. Distribution	.088	.118	.082	.748	.458	.627	1.594
	Marketing	.287	.109	.291	2.627	.012	.612	1.634
	Sorting	-.073	.113	-.072	-.647	.521	.614	1.629
	Collection	.258	.154	.232	1.671	.102	.392	2.552
	Evaluation	.057	.147	.042	.388	.700	.634	1.578
	Product Dev.	.511	.164	.469	3.117	.003	.333	3.004
	Information S.	-.185	.139	-.155	-1.330	.190	.553	1.807
	Finance	-.045	.106	-.039	-.422	.675	.895	1.117
	Investment	-.095	.126	-.088	-.753	.455	.549	1.820
	Trade	.107	.109	.106	.984	.330	.653	1.533
	adjusted R²=.586, F=8.783, p=.000
Active participation	I. Distribution	.044	.096	.045	.456	.650	.687	1.456
	Marketing	.533	.132	.521	4.041	.000	.405	2.472
	Sorting	.041	.121	.036	.337	.737	.584	1.712
	Collection	.201	.129	.172	1.559	.124	.549	1.820
	Evaluation	.019	.138	.018	.136	.892	.392	2.550
	Product Dev.	.265	.115	.282	2.295	.025	.445	2.245
	Information S.	-.211	.121	-.219	-1.742	.086	.426	2.348
	Finance	.110	.095	.115	1.155	.252	.675	1.481
	Investment	-.009	.117	-.009	-.075	.940	.451	2.216
	Trade	-.065	.090	-.066	-.723	.472	.810	1.235
	adjusted R²=.469, F=7.981, p=.000

<Table 12>

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Enhanced Function)

Model		Non-standardized coefficient		standardized coefficient	t	p	Multicollinearity
Model		B	S.E	Β	t	p	Tolerance	VIF
Passive participation	I. Distribution	.249	.198	.249	1.258	.217	.532	1.879
	Marketing	-.079	.239	-.083	-.333	.741	.334	2.993
	Sorting	-.103	.146	-.122	-.706	.485	.692	1.444
	Collection	.006	.196	.007	.029	.977	.316	3.165
	Evaluation	.140	.219	.171	.636	.529	.286	3.501
	Product Dev.	.064	.225	.070	.284	.778	.341	2.931
	Information S.	-.339	.218	-.402	-1.554	.130	.311	3.218
	Finance	.139	.137	.171	1.016	.317	.730	1.370
	Investment	.178	.211	.208	.843	.405	.340	2.940
	Trade	.161	.164	.191	.981	.334	.549	1.822
	adjusted R²=.108, F=1.518, p=.177
Companionate participation	I. Distribution	-.254	.120	-.252	-2.122	.039	.627	1.594
	Marketing	-.017	.111	-.019	-.156	.876	.612	1.634
	Sorting	-.118	.115	-.124	-1.034	.307	.614	1.629
	Collection	.301	.157	.289	1.925	.061	.392	2.552
	Evaluation	.093	.149	.073	.622	.537	.634	1.578
	Product Dev.	.386	.166	.378	2.320	.025	.333	3.004
	Information S.	.308	.141	.275	2.180	.035	.553	1.807
	Finance	-.048	.108	-.044	-.441	.661	.895	1.117
	Investment	.097	.128	.096	.759	.452	.549	1.820
	Trade	.208	.110	.220	1.889	.065	.653	1.533
	adjusted R²=.515, F=6.829, p=.000
Active participation	I. Distribution	.070	.089	.068	.786	.435	.687	1.456
	Marketing	.309	.123	.283	2.517	.014	.405	2.472
	Sorting	.315	.112	.263	2.809	.006	.584	1.712
	Collection	.226	.120	.182	1.887	.063	.549	1.820
	Evaluation	.120	.128	.107	.935	.353	.392	2.550
	Product Dev.	.285	.107	.284	2.654	.010	.445	2.245
	Information S.	-.209	.113	-.203	-1.855	.068	.426	2.348
	Finance	.224	.089	.220	2.528	.014	.675	1.481
	Investment	.029	.109	.028	.265	.792	.451	2.216
	Trade	.043	.083	.041	.512	.610	.810	1.235
	adjusted R²=.596, F=12.655, p=.000

<Table 13>

Multiple regression analysis result(Dependent V. : Increase Capacity)

Model		Non-standardized coefficient		standardized coefficient	t	p	Multicollinearity
Model		B	S.E	Β	t	p	Tolerance	VIF
Passive participation	I. Distribution	-.178	.162	-.139	-1.101	.279	.532	1.879
	Marketing	.078	.195	.064	.401	.691	.334	2.993
	Sorting	.022	.120	.020	.182	.857	.692	1.444
	Collection	.393	.160	.401	2.456	.019	.316	3.165
	Evaluation	.306	.179	.294	1.709	.097	.286	3.501
	Product. Dev	-.190	.184	-.163	-1.034	.309	.341	2.931
	Information S.	.138	.178	.128	.776	.444	.311	3.218
	Finance	.168	.112	.162	1.510	.141	.730	1.370
	Investment	.366	.172	.335	2.128	.041	.340	2.940
	Trade	-.162	.134	-.150	-1.209	.235	.549	1.822
	adjusted R²=.642, F=8.563, p=.000
Companionate participation	I. Distribution	-.431	.123	-.404	-3.499	.001	.627	1.594
	Marketing	-.053	.114	-.054	-.464	.645	.612	1.634
	Sorting	-.082	.118	-.081	-.694	.491	.614	1.629
	Collection	.272	.161	.247	1.689	.098	.392	2.552
	Evaluation	.206	.154	.154	1.337	.188	.634	1.578
	Product. Dev	.686	.171	.636	4.009	.000	.333	3.004
	Information S.	.050	.146	.042	.343	.733	.553	1.807
	Finance	-.048	.111	-.042	-.433	.667	.895	1.117
	Investment	-.151	.132	-.142	-1.150	.256	.549	1.820
	Trade	.331	.113	.331	2.916	.006	.653	1.533
	adjusted R²=.539, F=7.424, p=.000
Active participation	I. Distribution	-.049	.091	-.056	-.540	.591	.687	1.456
	Marketing	.173	.126	.186	1.380	.172	.405	2.472
	Sorting	.235	.115	.230	2.047	.044	.584	1.712
	Collection	.035	.123	.033	.289	.774	.549	1.820
	Evaluation	.109	.131	.114	.831	.409	.392	2.550
	Product. Dev	.215	.110	.252	1.955	.055	.445	2.245
	Information S.	.052	.115	.060	.454	.651	.426	2.348
	Finance	-.034	.091	-.039	-.376	.708	.675	1.481
	Investment	.095	.111	.109	.854	.396	.451	2.216
	Trade	.118	.085	.132	1.377	.173	.810	1.235
	adjusted R²=.416, F=6.632, p=.000

<Table 14>

Summery of Multiple regression analysis result

Dependent variable	Participation level
Dependent variable	Passive participation	Companionate participation	Active participation
P<0.1 P<0.05 **P<0.01
Customers Discover and Strengthen Partnership	Marketing(.355) Investment(.347)	Marketing(.203) Product Dev.(.611) Finance(-.184)	Marketing(.559*) Finance(.212)
Enhanced Market Responsiveness	Sorting(-.229) Investment(.439*)	Marketing(.267) Product Dev.(.718*)	Evaluation(.314*) Product Dev.(.319) Finance(.146)
Business Performance	Marketing(-.327) Collection(.651*) Evaluation(.332) Finance(.224) Investment(.302)	Marketing(.291) Product Dev.(.469*)	Marketing(.521*) Product Dev.(.282) Information S.(-.211*)
Enhanced Function	-	Distribution(-.254*) Collection(.289) Product Dev.(.378) Information S.(.275) Trade(.220*)	Collection(.182) Product Dev.(.284) Marketing(.283) Sorting(.263*) Finance(.220)
Increase Capacity	Collection(.401*) Evaluation(.294) Investment(.335**)	Distribution(-.431*) Product Dev.(.636), Collection(.247) Trade(.331***)	Product Dev.(.252) Sorting(.230*)

Dependent variable	Participation level
Dependent variable	Passive participation	Companionate participation	Active participation
P<0.1 P<0.05 **P<0.01
Customers Discover and Strengthen Partnership	Marketing(.355) Investment(.347)	Marketing(.203) Product Dev.(.611) Finance(-.184)	Marketing(.559*) Finance(.212)
Enhanced Market Responsiveness	Sorting(-.229) Investment(.439*)	Marketing(.267) Product Dev.(.718*)	Evaluation(.314*) Product Dev.(.319) Finance(.146)
Business Performance	Marketing(-.327) Collection(.651*) Evaluation(.332) Finance(.224) Investment(.302)	Marketing(.291) Product Dev.(.469*)	Marketing(.521*) Product Dev.(.282) Information S.(-.211*)
Enhanced Function	-	Distribution(-.254*) Collection(.289) Product Dev.(.378) Information S.(.275) Trade(.220*)	Collection(.182) Product Dev.(.284) Marketing(.283) Sorting(.263*) Finance(.220)
Increase Capacity	Collection(.401*) Evaluation(.294) Investment(.335**)	Distribution(-.431*) Product Dev.(.636), Collection(.247) Trade(.331***)	Product Dev.(.252) Sorting(.230*)