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인식이라는 개념을 살펴보면, 제1차 세계대전 중 Oswald Boelke에 의해 처음 제시되었다(Woods, 2015). Sadowska et al.(2006)는 미래 상태를 예측함으로써 안전관리시스템 의사결정과정의 중추적인 역할이라고 하였다. Carroll(1998)은 안전·보건관리체계의 필요성과 중요성에 대해 인지하고, 재해 발생 가능성에 대한 위험 인식, 조직 내 안전·보건관리 담당 조직의 구성과 제도적 구축 여부, 위험요인의 지속적 확인 및 개선 활동이라고 하였다. Hong(2022)은 안전 관련 자원의 주기적인 점검 및 유지보수 등 실행 수준에 대한 인식 전반을 포함하는 개념이라 하였다. 그러나 Vinodkuma and Bhasi(2010)의 분석에 따르면, 당시에 인식된 안전·보건관리 관행과 안전성과 간의 직·간접적 연계성을 실증적으로 검토한 연구는 매우 제한적이었다.

Khairunnisa et al.(2025)는 비상상황인식은 직장 사고에 직면한 직원의 준비도에 영향을 미치고 안전·보건 성과 향상에 기여하는 중요한 요인이라고 하였다. Lee(2022)과 Hong(2022)은 중대재해대응역량은 안전지식, 안전기술, 안전능력이라는 요소로 구성되며, 중대재해대응역량은 사고발생시 신속하고 정확한 판단과 행동의 기반이 되다고 하였고, Rebecca(2014)에 의하면, 비상대응 및 복구를 위해서는 사전계획수립, 지역사회 참여, 국가 프레임워크의 활용, 고충실도 환경에서의 훈련이 필수적임을 연구를 통해서 입증하였다. Griffin & Neal(2000)은 안전기술은 중대재해에 대응하기 위한 신체적·정신적 역량과 관련된 실천적 기술을 지칭하며, 안전능력은 중대재해 발생 시 축적된 지식과 기술을 바탕으로 신속하게 대피하거나 사고를 방지할 수 있는 종합적 실행 능력으로 정의한다.

Burke(2001)는 안전성과를 물리적인 사고 발생률뿐만 아니라, 조직 구성원의 안전에 대한 인식, 안전 분위기에 기반한 대응역량 및 행동수준을 종합적으로 반영한 개념으로 정의하였다. Griffin and Neal(2004)은 조직 내 안전 분위기가 종사자들의 안전 관련 행동에 실제로 이로 인해 발생하는 영향에 대해 검토하였으며, 그 결과 안전성과는 안전규정 준수와 안전참여의 두 가지 요소로 구성된다고 제안하였다. Lee et al.(2018)은 선박수리업 종사자의 개인역량으로 지식, 태도, 기술은 모두 직무만족에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다. 한편, Kim(2019)은 안전성과를 작업자가 직무를 수행하는 과정에서 안전사고를 인지하고, 보호장비를 착용하는 등의 절차를 통해 과업을 안전하게 수행한 정도로 정의하였으며, Hong(2022)은 중대재해 안전·보건관리 활동을 통해 창출된 성과라는 관점에서 안전성과를 설명하였다. 안전성과는 단순한 물리적 지표를 넘어서, 구성원들의 생각과 행동, 그리고 조직 문화 전반에 영향을 미치는 다면적인 결과로 이해된다.

본 논문에서는 구성원들의 안전·보건관리체계 인식이 중대재해대응역량을 매개로 하여 안전성과에 미치는 영향을 규명하기 위해 안전·보건관리체계 인식을 독립변수, 중대재해대응역량을 매개변수로 하고 안전성과를 종속변수로 설정하였다. 선행연구 바탕으로 변수 간 경로를 [Fig. 1]과 같이 도출하였다. 변수 간의 직접효과와 간접효과를 동시에 검증함으로써, 중대재해대응역량을 매개로 작용하는 인과관계를 통합적으로 분석하고자 한다.

[Fig. 1] 
Research Model.

본 연구에서는 분석의 일관성과 명확성을 확보하기 위해 주요 변수들에 대한 영문 명칭과 약어를 정의하였다. 먼저, 독립변수인 안전보건관리체계 인식은 Awareness of Health and Safety Management Systems를 AHS로 표기하며, 종속변수인 안전성과는 Safety Performance를 SP로 정의하였다. 매개변수는 중대재해대응역량은 Major Disaster Response Capability는 MDR로 표기하였으며, MDR의 3가지 하위요인 중 첫 번째 요인, 안전지식은 Safety Knowledge로 SK로 표시하고, 두 번째 요인, 안전기술은 Safety Skills로 SS로 정의하였다, 그리고 마지막 요인, 안전능력은 Safety Capabilities이며 SC 표시하여 세분화했다. 이와 같은 변수 명칭과 약어 정의는 연구모형의 구성 및 분석에서 변수 간 관계를 명확히 분류하여 변수들을 설명하고 해석하기 위함이다. 그 세부 내역은 <Table 1>과 같다.

연구모형에 근거하여 <Table 2>와 같이 설문지를 구성하였다.

본 연구는 항만 근로자를 중심으로 안전·보건관리체계인식이 안전성과에 미치는 영향을 규명하고, 이 과정에서 중대재해대응역량이 매개변수로서 어떠한 역할을 수행하는지를 검증하고자 한다. 이에 따라 <Table 3>과 같이 연구가설을 설정하였다.

본 연구에서는 설문을 통해 얻어 자료의 측정 항목들이 타당한지 확인하고자, 탐색적 요인분석을 수행하였다. 요인분석 결과 타당성이 확보된 문항들을 대상으로 Cronbach's α 계수를 산출하여 신뢰도를 평가하였다. 이후 타당하게 도출된 요인을 중심으로 기술통계분석을 수행하여 각 변수의 분포와 특성을 파악하였으며, 변수 간 관계를 확인하기 위해 상관분석을 진행한 후, 설정된 연구가설을 검증하였다. 분석 결과의 통계는 Jamovi 2.5.6 프로그램을 활용하였다.

가설 검증에 앞서, 측정 도구의 각각 측정 항목들이 동일한 요인 내에서 유의미하게 묶이는지를 검토하기 위한 절차로, 요인 적재치 기준값을 .5 이상으로 설정하였다(Hair et al., 2006). 요인분석에 적용된 요인 추출 방법은 주성분 분석이며, 다양한 요인 간의 구분 가능성을 높이기 위해 배리맥스방식의 직교 회전을 사용하였다. 분석 대상은 총 25개의 측정 문항이며, 이는 본 연구의 핵심 요인인 ‘안전·보건관리체계인식’, ‘안전성과’, ‘중대재해대응역량’의 세 가지 차원을 중심으로 문항들이 어떤 구조로 분류되는지를 파악하였다. 요인분석을 통해 도출된 각 구성 요인의 문항들에 대한 내적 일관성을 검증하기 위해 신뢰도 분석을 하였으며, 그 척도로 Cronbach’s α 계수를 활용하였다. 일반적으로 Cronbach’s α 값이 .8 이상일 경우 매우 신뢰할 수 있고, .7 이상 .8 미만은 신뢰할 수 있음, .6 이상 .7 미만은 수용 가능한 수준(양호)으로 판단하며, .6 미만일 경우 해당 문항의 제거 필요성을 고려한다(Hair et al., 2006). 이를 통해 측정 도구가 항만 분야 종사자의 안전 인식 및 역량을 효과적으로 설명할 수 있는지를 통계적으로 확인하고, 이후의 가설 검증 결과에 대한 해석의 신뢰성을 높이었다.

기술통계 결과, 독립변수인 안전보건관리체계 인식의 평균은 5.73(표준편차 ±1.22)로 나타나, 전반적으로 높은 수준의 인식을 보여주었다. 매개변수인 중대재해 대응역량의 하위요인을 살펴보면, 안전지식의 평균값은 5.01(±1.29), 안전기술은 5.51(±1.24)의 평균값을 보였으며, 안전능력은 5.28(±1.28)로 수준으로 측정되었다. 종속변수인 안전성과의 평균은 5.91(±1.19)로 확인되었다.

데이터의 분포 특성을 평가하기 위해 왜도와 첨도를 분석한 결과, 모든 변수의 왜도는 절대값 기준 2 미만, 첨도는 5 미만으로 나타났다. 주요 변인에 대한 응답수준을 파악하기 위하여 기술통계분석을 실시한 결과는 <Table 7>과 같다. 이러한 결과는 West et al.(1995)의 정규성 기준(｜왜도｜<3.0, ｜첨도｜<8.0)을 충족하는 수준으로, 본 연구의 변수들이 정규분포의 가정을 만족하고 있다.

모형에 포함될 주요 변수 간 관계를 확인하기 위하여 피어슨 상관관계 분석을 하였다. 분석에 포함된 변수는 AHS, SK, SS, SC, SP이며, 상관분석 결과는 <Table 8>과 같다.

전체적으로 모든 변수 간에 통계적으로 유의미한 정적 상관관계가 나타났으며, 유의확률은 모두 p<.001 수준이었다. 이는 각 변수가 서로 밀접하게 연관되어 있으며, 공통된 개념적 기반을 공유하고 있음을 의미한다. 특히, 안전·보건관리체계 인식은 안전지식(r=.640, p<.001), 안전기술(r=.636, p<.001), 안전능력(r=.607, p<.001), 안전성과(r=.598, p<.001)와 모두 강한 상관관계를 나타내고 있다. 이러한 결과는 조직 내 안전·보건관리체계인식에 대한 인식수준이 높을수록 구성원의 안전 관련 지식과 기술, 실제 역량, 그리고 안전성과가 향상될 수 있음을 의미한다. 또한, 안전지식은 안전기술(r=.699, p<.001), 안전능력(r=.753, p<.001), 안전성과(r=.502, p<.001)와 모두 유의한 정적 상관을 보였다. 특히, 안전기술과 안전능력 간의 상관계수(r=.786, p<.001)는 매우 높은 수준으로, 두 변인이 개념적으로 매우 밀접하며 기능적 연계 관계에 있음이 확인되었다. 이 외에도 안전기술과 안전성과(r=.545, p<.001), 안전능력과 안전성과(r=.569, p<.001) 간에도 유의한 정적 상관관계가 나타났다.

또한, 다중공선성 검토 결과, 모든 예측 변수의 VIF값은 1.93에서 3.33 사이로 나타났다. 일반적으로 VIF 값이 10 미만이면 다중공선성의 문제가 없는 것으로 판단되므로(Hair et al., 2006), 본 연구의 변수 간에는 다중공선성이 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 따라서 위계적 회귀분석을 위해 필요한 가정이 충족되었으며, 가정 위반이나 이상치는 발견되지 않았다.

매개효과 분석 결과, AHS가 SK, SS, SC를 매개로 SP에 미치는 모든 간접효과는 통계적으로 유의미하였다. 구체적으로, AHS→SK→SP 경로의 간접효과 계수는 .131로 나타났으며, 95% 신뢰구간은 .049에서 .213 사이, Z값은 3.16, p값은 .002로 유의한 결과를 보였다. 또한 AHS→SS→SP 경로의 간접효과는 .179로 95%의 신뢰구간(.093, .266), Z=4.07, p=.001), AHS→SC→SP 경로의 간접효과는 .201이고 95% 신뢰구간(.114, .291), Z=4.47, p=.001로 모두 통계적으로 유의하였다. 그 결과는 <Table 12>와 같다.

이러한 결과는 세 매개변수 모두가 독립변수 AHS와 종속변수 SP 사이의 관계를 부분적으로 매개함을 나타내며, 각각이 독립적으로 의미 있는 매개역할을 수행하고 있음을 의미한다.

따라서 본 연구의 다중 매개 모델은 AHS가 SP에 미치는 영향이 SK, SS, SC 세 매개변수를 통해 간접적으로 전달되는 경로가 유의미함을 확인함으로써, 이들 매개변수 각각이 독립변수-종속변수 관계를 설명하는 중요한 중재 변인임을 의미한다. 추가적인 검증을 위해 부트스트랩 표본 10,000회를 활용하여 각 간접경로의 신뢰구간과 통계적 유의성을 검증하였다.

연구가설의 검증 결과 직접효과에 대한 가설을 살펴보면 H1에서는 AHS가 MDR에 미치는 영향은 통계적으로 유의한 것으로 확인되어 가설 H1가 채택되었다. 이는 조직 내 안전 및 보건관리시스템에 대한 인식이 높아질수록 재난 대응 역량이 향상됨을 의미한다. H2에서는 AHS는 SP에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 H2가 채택되었다. 이는 안전 및 보건관리시스템에 대한 인식 증진이 안전성과 향상과 직결된다는 점을 의미한다. H3는 MDR가 SP에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 전망이다. 분석 결과, MDR가 SP에 미치는 영향 역시 통계적으로 유의하여 H3가 채택되었다. 즉, 주요 재난 대응 역량이 탁월할수록 조직의 안전성과가 높아짐을 확인할 수 있었다

마지막으로, 매개효과에 대한 간접효과 분석을 구체적으로 살표보면, 모든 간접효과(SK: β = .131, p < .01; SS: β = .179, p < .001; SC: β = .201, p < .001)가 유의미하였고, 직접경로 역시 유의하였으므로 AHS가 SP에 미치는 영향은 MDR 하위요인들을 통한 간접경로와 직접경로가 동시에 작용하는 부분매개 구조임을 실증적으로 확인하였다. 이에 따라 가설 H4가 채택되었다. 이러한 분석 결과의 세부 내용은 <Table 12>에 제시되어 있다.