[논문]신기술 도입의향에 관한 영향요인 분석 - '콩 노린재 포획트랩'시범사업을 중심으로 -

윤진우; 채용우

doi:10.5762/kais.2020.21.1.448

신기술 도입의향에 관한 영향요인 분석 - '콩 노린재 포획트랩'시범사업을 중심으로 -
Analysis of Factors Influencing the Intention of New Technology Adoption -Focusing on the Pilot Project on 'Bean Stinkbug Trap'- 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.1, 2020년, pp.448 - 456

초록
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본 연구는 신기술의 보급을 확산시키기 위해서는 농가가 신기술을 수용하고자 하는 도입의향의 제고가 중요하다고 판단하였다. 따라서 도입의향에 영향을 미치는 요인을 분석하고 영향 요인에 대한 한계효과를 분석하였다. 자료는 농촌진흥청에서 개발한 신기술을 보급하기 위하여 시행된 시범사업에 참여하지 않은 농가 99명을 대상으로 수집하였다. 측정도구는 교육지원, 기술지원, 자금지원, 적합성, 시험가능성, 관찰가능성, 반감으로 7개의 잠재변수를 측정하기 위하여 총 19개의 관측변수를 설정하였으며, 종속변수는 신기술 도입의향으로 설정하였다. 분석결과 순서형 로짓 분석에서는 신기술 도입의향에 유의한 변수의 Odds Ratio 크기는 교육지원(6.938), 관찰가능성(2.716), 반감(0.501) 순으로 나타났다. 그리고 유의한 영향을 미치는 변수에 대한 한계효과의 크기를 살펴보았을 때 '그렇다'의 한계효과는 교육지원(20.2%), 관찰가능성(10.4%), 반감(-7.2%)순으로 도출되었다. 따라서 신기술의 보급 확산을 위해서는 첫째, 효과적인 교육으로 양질의 지원 서비스 제공이 필요하다. 둘째, 관찰이 가능하도록 신기술에 대한 가시성을 높일 필요가 있다. 셋째, 농가의 반감요인을 줄이기 위하여 농가와의 지속적인 관계 구축을 통해 농업기관의 신뢰를 제고가 필요가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study found that it is critical to consider farmers' intention to adopt new technology in order to facilitate the spread of new technology. Based on this assumption, the research team analyzed the following: factors that influence intention of adoption and marginal effects on those factors. The data were collected from 99 farmers who did not participate in the pilot projects on dissemination of new technologies developed by the Rural Development Administration (RDA). A total of 19 observed variables were set to measure seven latent variables: educational support; technical support; funding support; compatibility; trialability; observability; and antipathy. The intention to adopt new technology was established as the dependent variable. According to the ordered logit analysis, educational support, observability, and antipathy were found to have significantly affected the intention to adopt new technology; their odds ratio were 6.938, 2.716, and 0.501, respectively. According to the marginal analysis, educational support, observability, and antipathy were found to have significantly affected the intention to adopt new technology; their marginal effects were 20.2 %, 10.4 %, and -7.2 %, respectively. Therefore, this study suggests the following to facilitate the spread of new technology: first, provide quality support services through effective deduction; second, increase the visibility of new technology; and third, enhance the credibility of agricultural institutions by developing continuous relations with farmers to reduce their antipathy.

주제어

표/그림 (5)

표 Table 1. Variable and Indicator
표 Table 2. Confirmatory factor analysis results–1
표 Table 3. Confirmatory factor analysis results-2
표 Table 4. Ordinal logit analysis results
표 Table 5. Marginal effect analysis results

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 신기술 도입에 대한 경영상 위험성, 불확실성, 반감 등의 요인이 농가의 도입의향에 영향을 미쳐 신기술의 신속한 보급 확산을 저해한다. 따라서 본 연구는 신기술 보급을 확산시키기 위해 농가의 신기술 도입의향을 증진하고자 순서형 로짓 모형을 통해 신기술 도입의향에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 요인에 대한 한계효과를 분석하였다. 신기술 보급을 확대하기 위한 주요 연구 결과 및 시사점은 다음과 같다.
본 연구는 신기술 보급을 확산시키기 위하여 농가의 신기술 도입의향이 중요하다고 판단하여 신기술 도입의향에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 한계효과를 분석하였다. 이는 신기술 시범사업과 관련하여 기초정보로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 콩 재배 시 충해에 의한 피해를 줄이고자 호르몬제를 활용하여 로켓형 포획 트랩 개발에 대한 기술인 ‘콩 노린재 포획 트랩’ 신기술 시범사업을 중심으로 농가의 신기술 도입의향을 제고하고자 도입의향에 영향을 미치는 요인을 분석하고 보급을 확산시키기 위한 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 누적분포함수의 일반형식을 도입한 순서형 로짓 모형을 사용하여 순서화된 다항형 종속변수에 대한 분석을 실시하였다. 순서화된 종속변수의 다항 선택성 및 이산성은 일반적인 선형회귀식의 기본가정을 충족시키지 못하기 때문에 회귀식에 적합하도록 처리하는 과정이 요구된다.
본 연구는 콩 재배 시 충해에 의한 피해를 줄이고자 호르몬제를 활용하여 로켓형 포획 트랩 개발에 대한 기술인 ‘콩 노린재 포획 트랩’ 신기술 시범사업을 중심으로 농가의 신기술 도입의향을 제고하고자 도입의향에 영향을 미치는 요인을 분석하고 보급을 확산시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 특히 도입의향과 변수 간 영향을 미치는 요인 간의 상관관계나 구조적인 영향관계를 파악하는 선행연구와 달리 도입의향에 영향을 미치는 영향 요인에 대한 한계 효과를 분석하고자 한다.

제안 방법

순서형 로짓 모형은 각 범주의 누적분을 포함하고 있으므로 경계를 명확히 정할 수 없고, 종속 변수의 개별 변화량을 확인하기 어려운 문제가 발생하기 때문에 신기술 도입의향에 영향을 미치는 변수의 단위 변화를 파악하기 위해서는 한계효과분석이 필요하다. 따라서 본 연구는 위의 순서형 로짓 모형을 추정한 결과를 바탕으로 StataSE 14를 이용하여 각 변수의 한계효과 분석을 수행하였다.
본 연구는 농가의 신기술 도입 확대 방안을 목적으로 어떠한 요인이 도입의향에 영향을 미치는지 파악하고자 확인적 요인분석을 통해 추출한 7개의 요인 ‘교육지원’,‘기술지원’, ‘자금지원’, ‘적합성’, ‘시험가능성’, ‘관찰가능성’, ‘반감’을 독립변수로 설정하였다.
본 연구의 측정도구는 교육지원, 기술지원, 자금지원, 적합성, 시험가능성, 관찰가능성, 반감으로 7개의 잠재변수를 측정하기 위하여 총 19개의 관측변수를 설정, 종속변수는 신기술 도입의향으로 설정하여 전체 총 20개로 [Table 1]과 같이 설정하였다. 교육지원, 기술지원, 자금지원은 신기술에 대한 교육적, 기술적, 자금적 지원 정도를 의미한다.
반감은 신기술에 관련하여 성과, 보급처 등의 반감 정도를 의미한다. 설문 문항은 국내 신기술 의향에 관련한 선행연구를 참고하여 구성하였으며, 측정은 리커트 7점 척도를 이용하였다[3-8].
특히 설문 대상은 콩을 재배하는 농가 중 농촌진흥청에서 개발된 ‘콩 노린재 포획 트랩’ 신기술에 대해 알지 못하거나 도입하지 않은 농가에게 설문조사를 실시하였다. 설문의 목적과 내용에 대하여 충분한 이해를 돕기 위해 조사원을 구성하여 농가에게 신기술에 대한 설명 후 설문조사를 실시하였다. 설문은 총 112부를 배부하였으며, 그 중 불성실한 설문 13부를 제외한 총 99부의 설문을 연구에 활용하였다.
판별타당성은 해당 잠재변수의 AVE 제곱근이 나머지 잠재변수 간의 가장 높은 상관계수보다 커야한다. 확인적 요인분석의 적합도 검정은 카이제곱(x²) 검증 결과측정모형이 적합하다는 가설을 기각하는 것으로 밝혀졌지만, x²값은 엄격한 기준과 표본의 크기에 영향을 받는 문제점[17]이 있으므로 본 연구에서는 다른 모형 적합도 지수인 CMIN/DF, GFI, PGFI, NFI, IFI, TLI, CFI,RMSEA를 상호보완적으로 사용하였다. 모형의 적합도 검정결과 적합도 지수는 x²(DF=131)=240.

대상 데이터

본 연구는 ‘신기술 도입의향에 관한 영향요인 분석’이라는 연구목적에 부합하는 자료 수집을 위하여 ‘단양(2017.7.28.~7.30)’, ‘진안(17.8.5~8.6)’, ‘괴산( 17.8.31.~9.3)’지역의 농산물 축제에 참여한 농가를 대상으로 개별 설문조사를 하였다.
설문의 목적과 내용에 대하여 충분한 이해를 돕기 위해 조사원을 구성하여 농가에게 신기술에 대한 설명 후 설문조사를 실시하였다. 설문은 총 112부를 배부하였으며, 그 중 불성실한 설문 13부를 제외한 총 99부의 설문을 연구에 활용하였다. 회수된 설문의 응답자 인구통계학적 특성으로는 성별에서 남성이 59.
특히 설문 대상은 콩을 재배하는 농가 중 농촌진흥청에서 개발된 ‘콩 노린재 포획 트랩’ 신기술에 대해 알지 못하거나 도입하지 않은 농가에게 설문조사를 실시하였다.

데이터처리

본 연구는 선행연구를 바탕으로 설정한 잠재변수와 관측변수(독립변수)의 관계와 신뢰성 및 타당성을 검증하기 위해 AMOS 22를 사용하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)을 수행하였다<;표 2>. 측정 모델의 검증은 지표 신뢰도(Indicator Reliability), 내적 일관성 신뢰도(Internal Consistency Reliability), 집중타당성(Converge Validity), 판별타당성(DiscriminantValidity)을 사용한다.
종속변수는 ‘신기술을 이용할 계획이다’ 라는 설문 문항을 ‘도입의향’으로 설정하여 분석의 편의를 위해 3점으로 축소하였으며 SPSS Statistic 22를 사용하여 순서형 로짓 분석을 실시하였다[Table 4].

이론/모형

[Table 3]은 판별타당성을 나타낸 것으로 검증은 Fornell-Larcker 기준[18]을 사용하였다. 판별타당성은 하나의 잠재변수가 다른 잠재변수와 구분되어 서로 독립적인 것을 검증한다.
신기술 도입의향에 영향을 주는 변수를 파악하기 위하여 분석방법으로 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)을 사용하였다[12-17]. 신기술 도입의향(종속변수)은 리커트 7점 척도를 통해 위계(Hierarchy)가 없는 단순히 순서화(Ordered)된 형태로 도출된다.
본 연구는 선행연구를 바탕으로 설정한 잠재변수와 관측변수(독립변수)의 관계와 신뢰성 및 타당성을 검증하기 위해 AMOS 22를 사용하여 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)을 수행하였다<표 2>. 측정 모델의 검증은 지표 신뢰도(Indicator Reliability), 내적 일관성 신뢰도(Internal Consistency Reliability), 집중타당성(Converge Validity), 판별타당성(DiscriminantValidity)을 사용한다. 지표 신뢰도는 요인적재량(Factor Loading)이 0.

성능/효과

Cronbach’s ⍺ 값을 산출한 결과 모든 잠재변수가 0.7이상으로 높은 신뢰도를 보여 내적 일관성이 충족된 것으로 나타났다.
다른 변수가 고정되어 있을 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇지 않다’ 또는 ‘보통이다’에 대비하여 ‘그렇다’의 확률은 교육지원에 대한 인식이 한 단위 증가할 때 6.94배 증가, 관찰가능성에 대한 인식이 한 단위 증가할 때 2.72배 증가, 반감에 대한 인식이 한 단위 증가할 때 0.50배 증가(또는 2배 감소)하는 것으로 분석되었다.
둘째, 관찰가능성이 한 단위 증가할 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇다’라고 선택할 확률은 10.4%가 증가하였다.
7이상으로 높은 신뢰도를 보여 내적 일관성이 충족된 것으로 나타났다. 또한, 잠재변수의 AVE 값은 통상적인 기준인 0.5에 약간 못 미치는 관찰가능성과 반감을 제외하고는 0.5 이상의 값으로 나타났으며, C.R 값은 통상적인 기준이 0.7에 약간 못 미치는 관찰가능성을 제외하고는 0.7 이상의 값으로 나타나 집중타당성 검증은 양호한 것으로 나타났다.
R 값을 제시하였다. 모든 관측변수의 요인적재량은 0.7 이상으로 각 관측변수가 해당되는 잠재변수에 대한 설명력이 양호한 것으로 지표 신뢰도는 높게 나타났다. Cronbach’s ⍺ 값을 산출한 결과 모든 잠재변수가 0.
분석결과 본 연구의 모형은 라인평행성검정 결과 유의수준 5% 수준에서 평행회귀가정을 위반하지 않아 분석에 적합하였고, 모형 적합도 검정 결과 유의수준 1% 수준에서 유의하게 나타났으며(Chi-Square : 42.284, p=0.000), 설명력은 32.4%로 나타났다(McFadden R2 = 0.324). 신기술 도입의향에 영향을 미치는 요인으로는 1% 유의수준에서 ‘교육지원’, ‘관찰가능성’이 정(+)의 방향으로 유의하게 나타났으며, 5% 유의수준에서 ‘반감’이부(-)의 방향으로 유의하게 나타났다.
분석결과 한계효과의 크기를 살펴보았을 때 ‘그렇다’의 한계효과는 교육지원(20.2%), 관찰가능성(10.4%), 반감(-7.2%)순으로 도출되었다.
셋째, 반감이 한 단위 증가할 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇다’라고 선택할 확률은 7.4%가 감소하였다.
신기술 도입의향에 대하여 관찰가능성이 한 단위 증가할 때 ‘그렇다’라고 응답할 경우의 선택 확률은 10.4% 증가하였고, ‘보통’이라고 응답할 경우의 선택 확률은 6.6% 감소, ‘그렇지 않다’라고 응답할 경우의 선택 확률은 3.8% 감소하였다.
신기술 도입의향에 대하여 교육지원이 한 단위 증가할 때 ‘그렇다’라고 응답할 경우의 선택 확률은 20.2% 증가하였고, ‘보통’이라고 응답할 경우의 선택 확률은 12.9% 감소, ‘그렇지 않다’라고 응답할 경우의 선택 확률은 7.3% 감소하였다.
신기술 도입의향에 대하여 반감이 한 단위 증가할 때 ‘그렇다’라고 응답할 경우의 선택 확률은 7.2% 감소하였고, ‘보통’이라고 응답할 경우의 선택 확률은 4.6%증가, ‘그렇지 않다’라고 응답할 경우의 선택 확률은 2.6% 증가하였다.
신기술 도입의향에 영향을 미치는 요인으로는 1% 유의수준에서 ‘교육지원’, ‘관찰가능성’이 정(+)의 방향으로 유의하게 나타났으며, 5% 유의수준에서 ‘반감’이부(-)의 방향으로 유의하게 나타났다.
즉, 신기술 도입의 향은 ‘교육지원’, ‘관찰가능성’이 높아야 된다고 인식할수록, ‘반감’이 낮아야 된다고 인식할수록 도입의향이 높아지는 것을 알 수 있다.
잠재변수 간 상관계수를 보여주며 대각선 축에 있는 값은 각 잠재변수의 제곱근(\(\sqrt{AVE}\))을 의미한다. 지원관련 잠재변수들과 시험가능성에서의 상관관계는 약간 높게 나타났지만 대부분 잠재변수의 제곱근(\(\sqrt{AVE}\))은 행과 열에 속한 다른 잠재변수의 상관계수보다 높아 판별타당성 검증은 양호한 것으로 나타났다.
첫째, 교육지원이 한 단위 증가 할 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇다’라고 선택할 확률은 20.2%가 증가하였다.

후속연구

또한 시범사업은 수많은 작목과 기술 등에의하여 다양하게 이루어지기 때문에 연구의 대표성과 일반화를 확보하기 어렵다. 따라서 모든 시범사업에 적용할 수 있는 공통적인 변수 설정이 필요하며, 뿐만 아니라 시범사업으로 보급되는 기술들의 범위와 범주를 재설정하여 분야별로 적용할 수 있는 연구가 필요하다.
4%가 증가하였다. 따라서, 농가들에게 쉽게 관찰될 수 있도록 하기 위하여 신기술을 도입한 선도농가를 통하여 신기술 도입에 대한 이점과 효과성을 제시하며, 관행농가의 영농 문제 발생 시 선도농가와 개발자, 기술 전문가 등 신기술 보급처를 통하여 해결에 도움을 줄 수 있는 체계 구축이 필요하다. 또한 신기술과 관련한 정보를 팜플렛, 농민신문 등 적극적으로 활용하여 주변 농가에 신기술 도입의 효과를 홍보하고 나아가 시범사업장을 접근성이 유리한 곳에 설치하여 일반 관행농가의 필요에 따라 관찰과 견학이 가능하도록 하여 가시성을 높일 필요가 있다.
또한 신기술 도입의향에 영향을 미치는 다양한 변수를 이용하지 못한 한계성이 존재한다. 추후 연구에는 신기술 도입의향에 영향을 미치는 다양한 변수를 파악할 수 있도록 하기 위하여 시범사업을 도입한 농가의 시범사업에 대한 만족도, 도입동기, 향후 개선방향 등의 설문을 구성하여 미도입 농가의 연구 결과와 비교분석을 통한 연구가 진행될 필요가 있다. 또한 시범사업은 수많은 작목과 기술 등에의하여 다양하게 이루어지기 때문에 연구의 대표성과 일반화를 확보하기 어렵다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	농가의 신기술 도입에 대한 연구는 어떤 모델을 이용한 연구가 대부분인가?	박정근[2]등은 쌀 농가에 정밀농업을 도입하기 위한 기술적 가능성, 경제적 실현성 및 사회적 수용성을 연구하여 정부의 지원과 전문가 육성, 상호 간 커뮤니케이션을 중시하였다. 또한 신기술 도입에 대한 연구는 기술수용모델(Technology Acceptance Model : TAM)을 이용하여 도입에 영향을 미치는 변수와 변수 간 관계에 대한 영향 정도를 구조방정식으로 분석하는 연구가 대부분으로 혁신성, 기술교육, 기술지원, 자금지원, 신뢰도, 용이성, 유용성, 위험성, 기술만족, 기술수용 등의 변수를 활용한 연구가 많이 이루어졌다[3-10]. 기술수용모델을 이용한 각 연구를 살펴보면 다음과 같다.
	농가의 신기술 도입에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 한계 효과를 분석한 본 연구의 결과는?	첫째, 교육지원이 한 단위 증가 할 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇다’라고 선택할 확률은 20.2%가 증가하였다. 따라서, 신기술 보급 시 농번기를 피하여 교육시기를 정하는 것이 중요하며, 높은 수준의 역량을 갖춘 담당 강사를 선정을 통한 효과적인 교육 등의 교육지원이 매우 중요한 것을 알 수 있다. 신기술은 특성상 관행농가가도입하고 운영하기에는 부담이 되고 어렵기 때문에 신기술을 명확히 이해하고 활용할 수 있도록 매뉴얼 개발할 필요가 있으며, 역량이 높은 교육 담당강사를 통하여 집중적이고 효과적인 교육으로 양질의 지원 서비스 제공이 필요하다. 둘째, 관찰가능성이 한 단위 증가할 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇다’라고 선택할 확률은 10.4%가 증가하였다. 따라서, 농가들에게 쉽게 관찰될 수 있도록 하기 위하여 신기술을 도입한 선도농가를 통하여 신기술 도입에 대한 이점과 효과성을 제시하며, 관행농가의 영농 문제 발생 시 선도농가와 개발자, 기술 전문가 등 신기술 보급처를 통하여 해결에 도움을 줄 수 있는 체계 구축이 필요하다. 또한 신기술과 관련한 정보를 팜플렛, 농민신문 등 적극적으로 활용하여 주변 농가에 신기술 도입의 효과를 홍보하고 나아가 시범사업장을 접근성이 유리한 곳에 설치하여 일반 관행농가의 필요에 따라 관찰과 견학이 가능하도록 하여 가시성을 높일 필요가 있다. 셋째, 반감이 한 단위 증가할 때 신기술 도입의향에 대하여 ‘그렇다’라고 선택할 확률은 7.4%가 감소하였다. 신기술 도입과 농업기관에 대한 반감이 커질수록 도입을기피하는 경향이 있는 것으로 판단된다. 따라서, 신기술의 도입확대를 위해서는 신기술과 농업관련기관, 보급처에 대한 반감요인을 줄이기 위한 노력이 필요하다. 새로운 기술을 도입하는 것은 농가의 입장에서는 부담과 위험성을 갖기 때문에 이를 줄이기 위하여 신기술 도입으로 인하여 소득이 향상된 농가 성공사례나 신기술에 대한 성과와 효과 등을 입증하고 적극적인 홍보가 필요하다. 또한 기술 및 영농에 대한 상담, 지원 및 지도 서비스 강화뿐만 아니라 농가의 경영, 경제, 복지 등의 영역으로 확대하여 농가와의 지속적인 관계 구축을 통해 농업기관의 신뢰를 제고가 필요가 있다.
	신기술 보급은 신기술을 도입하고자 하는 농가의 의지 및 의향이 가장 중요한데 어떤 요인들이 도입 의향에 영향을 미치는가?	그러나 급격한 과학기술의 발전으로 기술 수명 주기는 점점 짧아지고 빠른 환경변화 때문에 신기술의 도입에 대한 의사결정이 복잡하여 농가 현장에 쉽게 적용되기 어렵다. 또한 신기술 보급은 신기술을 도입하고자 하는 농가의 의지 및 의향이 가장 중요한데 개인의 성향, 신기술에 대한 위험성, 불확실성, 반감 등이 도입의향에 영향을 미쳐 신기술의 신속한 보급 확산을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 신기술 도입과 보급을 활성화시키기 위하여 신기술의 만족도, 도입 의향 등에 영향을 미치는 요인과 요인 간의 관계에 대한 연구가 다양하게 이루어졌다.

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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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