[논문]융·복합시대에 컨설턴트 간 신뢰가 지식공유 활동을 매개로 컨설팅 만족도에 미치는 영향

윤혜란; 나도성

doi:10.14400/jdc.2018.16.9.091

융·복합시대에 컨설턴트 간 신뢰가 지식공유 활동을 매개로 컨설팅 만족도에 미치는 영향
The Mediating Effect of Knowledge Sharing Activity on the Effect of Trust between Consultants on Consulting Satisfaction in the Convergence era 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.9, 2018년, pp.91 - 98

윤혜란 (한성대학교 스마트융합컨설팅학과) , 나도성 (한성대학교 스마트융합컨설팅학과)

초록
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본 연구는 융 복합 시대에 컨설팅 협업 과정에서 컨설턴트 간 신뢰가 지식공유 활동을 매개로 컨설팅 만족도에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 신뢰는 역량기반신뢰와 배려기반신뢰로 각각 나누어 그 영향 정도를 알아보고자 하였다. 현업에서 활동하는 컨설턴트들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 회귀분석을 통하여 가설을 검증하였다. 연구 결과, 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 모두 지식공유 활동과 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 미쳤으며, 역량기반신뢰가 높을수록 그 영향 정도는 좀 더 높게 나타났다. 또한 지식공유 활동은 컨설턴트 간 신뢰와 컨설팅 만족도와의 영향 관계를 부분 매개하였다. 융 복합시대에 지식의 형태는 더욱 다양한 모습으로 나타나고 있다. 컨설팅 만족도를 높이기 위해 컨설턴트 스스로 자신의 역량을 제고할 뿐 아니라 지속적인 지식의 축적과 지식공유 활동에 대한 좀 더 구체적인 방안을 연구해볼 필요가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to verify the mediating effect of knowledge sharing activity on the effect of trust between consultants on consulting satisfaction during consulting collaboration process. Regression analysis was performed using SPSS 23 based on the survey data. The results showed that trust between consultants had significant effects on knowledge sharing and on consulting satisfaction. Knowledge sharing activities partially mediated the effects of trust between consultants on consulting satisfaction. Further research is required to find out the various factors that are needed to further enhance competence and knowledge sharing for consultants in order to facilitate collaborative work in a rapid change of management environment.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Research Model
표 Table 1. Composition of Survey
표 Table 2. The Characteristics of Samples
표 Table 3. Exploratory Factor Analysis and Reliability Test
표 Table 4. The Result of Regression
표 Table 5. The Results of Moderating Regression
표 Table 6. The Mediating Effects – Sobel Testing
표 Table 7. The Results of Hypothesis Testing

AI 본문요약
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문제 정의

더 나아가 지식공유 활동을 매개로 컨설턴트 간 신뢰가 컨설팅 만족도에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고, 향후 연구 활동에 대한 제언을 제시하고자 하였다.
본 연구는 컨설팅 협업 과정에서 컨설턴트 간 신뢰가 컨설턴트의 지식공유 활동을 매개로 컨설팅 만족도 미치는 영향을 알아보고자 했다.
본 연구에서는 컨설팅 협업 과정에서 컨설턴트 간 신뢰가 지식공유 활동을 매개로 컨설팅 만족도에 어떠한 영향을 주는지 검증하고자 Fig. 1과 같은 연구모형을 설계하였다.
이에 본 연구에서는 컨설턴트 간 신뢰를 역량기반신뢰와 배려기반신뢰로 나누었을 때 각각 지식공유 활동과 컨설팅 만족도에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 더 나아가 지식공유 활동을 매개로 컨설턴트 간 신뢰가 컨설팅 만족도에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고, 향후 연구 활동에 대한 제언을 제시하고자 하였다.

가설 설정

H1: 컨설턴트 간 역량기반신뢰가 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
H3: 컨설턴트의 지식공유 활동은 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 컨설팅 만족도와의 관계를 매개할 것이다.
H4: 컨설턴트의 지식공유 활동은 컨설턴트 간 배려기반신뢰와 컨설팅 만족도와의 관계를 매개할 것이다.

제안 방법

먼저 컨설턴트 간 신뢰가 컨설팅 만족도에 미치는 영향 관계를 알아보았다. 회귀분석을 실시하기에 앞서 종속변수의 자기상관과 독립변수 간 다중공선성을 검토하였다.
본 연구는 협업 경험이 있는 컨설턴트들을 모집단으로 보고, 한성대학교 컨설팅대학원 출신의 컨설턴트와경영지도사들을 표본으로 선정하여 설문조사를 실시하였다. 조사기간은 2018년 1월 초부터 2개월에 걸쳐E-mail 또는 면대면 만남을 통하여 400부의 설문지를 배포하고, 응답지를 수집하였다.
본 연구에서는 협업을 기본 전제로 했다. 한편 변화하는 경영 여건 속에서의 협업은 다양한 형태로 나타날 수 있다.
즉, 지식과 노하우 공유(KSA1), 지식공유 활동 빈도(KSA2), 자신만의 정보소스 제공(KSA3), 교육 및 훈련의 결과물 공유(KSA4), 업무수행 필요 지식 제공에 내한 내용(KSA5)을 지식공유 활동에 대한 문항으로 선정하였다. 설문은 인구통계학적 특성에 관한 항목을 제외하고 총 15개의 문항으로 구성하였다. 변수의 조작적 정의를 통해 정리한 측정항목에 대한 요약 결과는 Table 1과 같다.
종속변수인 컨설팅 만족도 항목은 류재희(2017), 이영호(2015)가 제시한 측정 도구들 중에서 컨설팅 만족도에 해당하는 내용을 선별하여 4개 문항으로 구성하였다[22,23]. 이에 컨설팅의 기본적인 추진목적 충족여부(CS1),효과성(CS2)과 비용대비 성과(CS3), 컨설팅 과정에 대한전반적인 만족감(CS4)을 컨설팅 만족도 측정문항으로 선정하였다.
마지막으로 매개변수인 지식공유 활동은 안효정(2007), 최숙희(2013), 김현경(2015)이 제시한 내용을 정리하여 5개 문항으로 구성하였다[18, 20, 24]. 즉, 지식과 노하우 공유(KSA1), 지식공유 활동 빈도(KSA2), 자신만의 정보소스 제공(KSA3), 교육 및 훈련의 결과물 공유(KSA4), 업무수행 필요 지식 제공에 내한 내용(KSA5)을 지식공유 활동에 대한 문항으로 선정하였다. 설문은 인구통계학적 특성에 관한 항목을 제외하고 총 15개의 문항으로 구성하였다.
가설 검정에 앞서 타당성 및 신뢰도 분석을 실시하였다. 타당성을 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 요인을 추출하기 위해 주성분 분석을 채택하였고, 요인 적재치를 단순화하기 위해 직교회전방식을 사용하였다.
회귀모형의 적합성을 알아보기 위하여 잔차 분석을 이용하여 정규성과 등분산성을 검정하였다. 표준화된 잔차의 Kolmogorov-Smirnov 검정 결과, 정규성 가정(p=.
먼저 컨설턴트 간 신뢰가 컨설팅 만족도에 미치는 영향 관계를 알아보았다. 회귀분석을 실시하기에 앞서 종속변수의 자기상관과 독립변수 간 다중공선성을 검토하였다. 그 결과 Durbin-Watson 지수가 2.

대상 데이터

조사기간은 2018년 1월 초부터 2개월에 걸쳐E-mail 또는 면대면 만남을 통하여 400부의 설문지를 배포하고, 응답지를 수집하였다. 결측치가 있는 응답지 몇 부를 제외하고, 최종적으로 254부를 분석에 사용하였다. 통계 패키지 SPSS 23을 이용하여 신뢰도 및 타당성을 분석하고, 이어 가설을 검증하기 위해 회귀분석을 실시하였다.
본 연구는 협업 경험이 있는 컨설턴트들을 모집단으로 보고, 한성대학교 컨설팅대학원 출신의 컨설턴트와경영지도사들을 표본으로 선정하여 설문조사를 실시하였다. 조사기간은 2018년 1월 초부터 2개월에 걸쳐E-mail 또는 면대면 만남을 통하여 400부의 설문지를 배포하고, 응답지를 수집하였다. 결측치가 있는 응답지 몇 부를 제외하고, 최종적으로 254부를 분석에 사용하였다.

데이터처리

SPSS 23.0을 이용하여 회귀분석을 통해 본 연구의 3.2에서 제시한 연구 가설들을 검정하였다. 컨설턴트 간 신뢰가 컨설팅 만족도에 미치는 영향에 대해서 알아보기 위해서 회귀분석을 실시하였으며, 컨설턴트 간 신뢰와 컨설팅 만족도의 영향 관계에 컨설턴트의 지식공유 활동이 매개하는지를 알아보고자 Baron & Kenny의 3단계검정방법을 이용하였다[14].
가설 검정에 앞서 타당성 및 신뢰도 분석을 실시하였다. 타당성을 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다.
타당성을 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 요인을 추출하기 위해 주성분 분석을 채택하였고, 요인 적재치를 단순화하기 위해 직교회전방식을 사용하였다. 본 연구에서 고유값(Eigen Value)의 유효기준은 1.
한편, 매개효과를 검정하는 방법으로 회귀분석에서는 주로 Baron & Kenny의 방법을 이용하고, 구조방정식에서는 Sobel 검정을 이용하는데, Baron & Kenny의 방법이 검정력이 낮다고 알려져 요즘은 회귀분석에서도 Sobel 검정을 이용한다[25]. 이에 앞서 분석한 자료를 바탕으로 Sobel 검정을 실시하였으며, 그 결과는 Table 6과 같다.
149로 10보다 작아 독립변수 간 다중공선성은 없는 것으로 나타났다. 이에 회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 Table 4와 같다.
컨설턴트 간 신뢰가 컨설팅 만족도에 미치는 영향에 대해서 알아보기 위해서 회귀분석을 실시하였으며, 컨설턴트 간 신뢰와 컨설팅 만족도의 영향 관계에 컨설턴트의 지식공유 활동이 매개하는지를 알아보고자 Baron & Kenny의 3단계검정방법을 이용하였다[14].
결측치가 있는 응답지 몇 부를 제외하고, 최종적으로 254부를 분석에 사용하였다. 통계 패키지 SPSS 23을 이용하여 신뢰도 및 타당성을 분석하고, 이어 가설을 검증하기 위해 회귀분석을 실시하였다.

이론/모형

다음으로 컨설턴트 간 신뢰와 컨설팅 만족도의 영향관계에 컨설턴트의 지식공유 활동이 매개하는지를 알아보기 위하여 Baron & Kenny의 3단계 검정방법을 이용하였다[14].
본 연구에서 독립변수인 컨설턴트 간 신뢰 측정항목은 최창호(2014)가 제시한 측정도구를 컨설턴트 간 관계로 설정하였다[7]. 수진기업과 컨설턴트 간 신뢰를 바탕으로 상호 협력할 때 컨설팅 성과와 만족도를 높일 수 있으며, 이는 컨설턴트도 마찬가지다.
종속변수인 컨설팅 만족도 항목은 류재희(2017), 이영호(2015)가 제시한 측정 도구들 중에서 컨설팅 만족도에 해당하는 내용을 선별하여 4개 문항으로 구성하였다[22,23]. 이에 컨설팅의 기본적인 추진목적 충족여부(CS1),효과성(CS2)과 비용대비 성과(CS3), 컨설팅 과정에 대한전반적인 만족감(CS4)을 컨설팅 만족도 측정문항으로 선정하였다.
한편, 매개효과를 검정하는 방법으로 회귀분석에서는 주로 Baron & Kenny의 방법을 이용하고, 구조방정식에서는 Sobel 검정을 이용하는데, Baron & Kenny의 방법이 검정력이 낮다고 알려져 요즘은 회귀분석에서도 Sobel 검정을 이용한다[25].

성능/효과

1단계 검정 결과, 독립변수인 역량기반신뢰(p<.001),배려기반신뢰(p<.001)가 지식공유 활동에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
2단계 검정 결과, 독립변수인 역량기반신뢰(p<.001),배려기반신뢰(p<.001)가 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.
3단계에서 역량기반신뢰(B=.351, p<.001)와 배려기반신뢰(B=.304, p<.001) 모두 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 주므로, 지식공유 활동은 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰가 컨설팅 만족도에 미치는 영향에 대하여 모두 부분 매개하는 것으로 나타났다.
각변수의 하위 요인에 대한 신뢰도 분석 결과, 각 변수의Cronbach’s α값은 .638∼.887까지 분포하고 있어 모든 요인들이 신뢰할 수 있는 수준(Cronbach’s α>0.7)인 것으로 확인되었다.
결과를 살펴보면, 컨설턴트 간 역량기반신뢰(CT)가 컨설팅 만족도(CS)에 미치는 영향에 지식공유 활동(KSA)이 매개역할을 하는 것으로 나타났다(z=2.818, p<.01).
회귀분석을 실시하기에 앞서 종속변수의 자기상관과 독립변수 간 다중공선성을 검토하였다. 그 결과 Durbin-Watson 지수가 2.079 (du=1.810)로 나타나 자기상관이 없이 독립적이며, VIF 지수는 두독립변수 모두 1.149로 10보다 작아 독립변수 간 다중공선성은 없는 것으로 나타났다. 이에 회귀분석을 실시하였다.
또한 지식공유 활동이 컨설턴트 간 배려기반신뢰가 컨설팅만족도에 미치는 영향에도 매개역할을 하는 것으로 나타났다(z=2.576, p<.05).
마지막 3단계 검정 결과, 지식공유 활동은(p<.01)컨설팅 만족도에 유의한 영향을 주어 매개효과가 있는 것으로 나타났다.
마지막으로 컨설턴트의 지식공유 활동은 컨설턴트 간역량기반신뢰와 배려기반신뢰가 컨설팅 만족도와의 관계를 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 지식공유 활동은 컨설턴트 간 신뢰를 바탕으로 할 때 지식공유활동이 더욱 활성화 되어 컨설팅 만족도에도 긍정적인영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 모두 컨설턴트의 지식공유 활동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰가 높을수록 컨설턴트의 지식공유 활동은 높게 나타났다.
즉, 지식공유 활동이 활발할수록 컨설팅 수행 과정 및 결과물에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 컨설턴트 간 지식공유 활동은 컨설팅 수행 과정에서 컨설턴트 간 긍정적 시너지로 작용하여 컨설턴트 만족도를 높이는 역할을 했을 것으로 본다.
1%이었다. 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 중 역량기반신뢰(B=.470)가 컨설팅더 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
800 이상을 충족하였다. 요인분석 과정에서 제거된 요인은 없었으며, 설명된 총 분산은 77.439%로 나타났다. 각변수의 하위 요인에 대한 신뢰도 분석 결과, 각 변수의Cronbach’s α값은 .
05). 즉 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰가 높을수록 지식공유 활동이 높아져서 컨설팅 만족도가 높아지는 것으로 나타났다.
마지막으로 컨설턴트의 지식공유 활동은 컨설턴트 간역량기반신뢰와 배려기반신뢰가 컨설팅 만족도와의 관계를 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 지식공유 활동은 컨설턴트 간 신뢰를 바탕으로 할 때 지식공유활동이 더욱 활성화 되어 컨설팅 만족도에도 긍정적인영향을 주는 것으로 나타났다.
컨설턴트의 지식공유 활동도 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 지식공유 활동이 활발할수록 컨설팅 수행 과정 및 결과물에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 컨설턴트 간 지식공유 활동은 컨설팅 수행 과정에서 컨설턴트 간 긍정적 시너지로 작용하여 컨설턴트 만족도를 높이는 역할을 했을 것으로 본다.
001)가 지식공유 활동에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 컨설턴트 간 역량기반신뢰(B=.470)와 배려기반신뢰(B=.216)가 높을수록 컨설턴트가 간 지식공유 활동이 높게 나타났다. 지식공유 활동을 설명하는 설명력은 40.
001)가 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 컨설턴트 간 역량기반신뢰(B=.470)와 배려기반신뢰(B=.359)가 높을수록 컨설턴트의 컨설팅 만족도는 높게 나타났다. 컨설팅 만족도를 설명하는 설명력은 34.
먼저, 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 모두 컨설턴트의 지식공유 활동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 컨설턴트 간 역량기반신뢰와 배려기반신뢰가 높을수록 컨설턴트의 지식공유 활동은 높게 나타났다. 한편 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 각각 컨설턴트의 지식공유활동에 미치는 영향에는 조금 차이가 있었다.
한편 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 각각 컨설턴트의 지식공유활동에 미치는 영향에는 조금 차이가 있었다. 즉, 컨설턴트의 지식공유 활동은 컨설턴트 간 배려기반신뢰보다 역량기반신뢰가 높을수록 더 높게 나타났다. 이를 통해 컨설턴트의 역량이 신뢰형성에 중요한 역할을 한다는 것을알 수 있었다.
001) 모두 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 컨설턴트 간 역량기반신뢰(B=.470)와 배려기반신뢰(B=.359)가 높을수록 컨설팅 만족도는 높게 나타났으며, 이들 변수가 지식공유 활동을 설명하는 설명력은 34.1%이었다. 역량기반신뢰와 배려기반신뢰 중 역량기반신뢰(B=.
컨설턴트의 지식공유 활동도 컨설팅 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 지식공유 활동이 활발할수록 컨설팅 수행 과정 및 결과물에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다.
표준화된 잔차의 Kolmogorov-Smirnov 검정 결과, 정규성 가정(p=.200>.05)과 Breusch-Pagan 등분산 검정을 만족하여(p=10.954>.05) 회귀모형이 적합한 것으로 나타났다.

후속연구

이에 향후 연구에서는 협업의 다양한 필요한 형태를 찾아 각 요소들이 컨설턴트들 간 신뢰와 지식공유 활동 및 만족도 등 컨설팅 수행 과정에 어떠한 영향을 주는지 추가로 살펴보기를 권한다. 또한 본 연구에서는 표본의 선정과 수집 과정에서 일부 한계점을 가진다. 추후에는 표본 선정에서 협업 환경 등 좀 더 세분화된 영역의 집단으로 구분하고, 성별이나 협업기간 등을 차별적 요인으로 고려하여 연구를 수행해 보아도 좋을 듯하다.
한편 변화하는 경영 여건 속에서의 협업은 다양한 형태로 나타날 수 있다. 이에 향후 연구에서는 협업의 다양한 필요한 형태를 찾아 각 요소들이 컨설턴트들 간 신뢰와 지식공유 활동 및 만족도 등 컨설팅 수행 과정에 어떠한 영향을 주는지 추가로 살펴보기를 권한다. 또한 본 연구에서는 표본의 선정과 수집 과정에서 일부 한계점을 가진다.
추후에는 표본 선정에서 협업 환경 등 좀 더 세분화된 영역의 집단으로 구분하고, 성별이나 협업기간 등을 차별적 요인으로 고려하여 연구를 수행해 보아도 좋을 듯하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컨설팅 만족도란 무엇인가?	컨설팅 만족도는 컨설팅 결과가 수진 기업의 필요와기대를 얼마나 충족시키느냐를 말하는 것으로 주로 컨설팅에 대한 고객의 만족도로 정의한다[8]. Choi(2018)는컨설턴트의 역량이 컨설팅 만족도에 긍정적인 영향을 미친다고 하였다[14].
	Reina D. S. 와 Reina M. L.의 신뢰에 대한 정의는 무엇인가?	L.(1999)은 신뢰를 계약상의 성과, 정직한 대화, 기대하는 능력과상호작용에 대한 상호 확인의 관계라고 하였다[12].
	어떤 변화가 컨설팅 업계 간에도 치열한 경쟁을 불러 일으키는가?	1990년대 이후 다양한 정보통신기술의 도입과 확산은 시장 경쟁력과 글로벌화 역량 강화의 한 수단으로 인식되고 있다[1]. 하지만 산업기술 간융·복합 현상과 기업 환경의 복잡성 증대로 실제 많은 기업들이 스스로 당면한 문제를 해결하지 못하면서 외부전문가들을 통한 컨설팅의 필요가 점점 증가하는 추세에있다. 한편 이러한 변화는 컨설팅 업계 간에도 치열한 경쟁을 불러일으키고 있으며, 컨설팅 시장에서도 지속적수요를 창출하며 살아남기 위해 전문화와 협업 네트워크의 중요성이 점차 강조되고 있다[2].

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J. H. Ryu. (2017). A Study on the Service Quality of Management Consulting Affecting the Management Performance-Mediating effects of the Consulting Satisfaction and the Consulting Utilization, The Graduate School of Honam University, Gwang-ju.
Y. H. Lee. (2015). The Effects of Consulting Process and Environment on Consulting Performance in SMEs, Department of Business Administration Graduate School, Gyungil University, Suwon.
H. K. Kim. (2015). The effect of perceived organizational justice and communication climate on knowledge sharing intention, Graduate School of Management Information, KOREA UNIVERSITY, Seoul.
I. H. Lee. (2016). EasyFlow Regression Analysis, Published by Hananarae Publishing Co., Korea.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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