Journal of the Korea Society of Computer and Information (한국컴퓨터정보학회논문지)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Influence of Demographic and Usage Characteristics on Mobile Shopping Addiction: Focusing on the Moderating Effect of Nationality

  • Yoon, Jongwook (Department of Business Administration, Hyupsung University) ;
  • Yoon, Jongsoo (Division of Global Business Administration, Kangnam University)
  • Received : 2022.08.01
  • Accepted : 2022.09.14
  • Published : 2022.09.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this study, the authors analyzed the effect of demographic and mobile usage characteristics on mobile shopping addiction. In particular, this study focused on identifying the differences in shopping addiction between countries that were rarely covered in previous studies. As a result of the analysis, gender and age were identified as significant independent variables in demographic characteristics, and it was analyzed that there was a statistically significant moderating effect between these variables and nationality. In the mobile usage, the initial time of use was found to be a significant independent variable, and it was analyzed that there was also a moderating effect between the variable and nationality. The results of this study can be used as a clue to establishing marketing strategies for providing customized products and services from a corporate perspective, and can provide useful guidelines for resolving shopping addiction from a public policy perspective.

본 연구에서는 모바일 쇼핑 이용자들의 인구통계적 특성과 모바일 인터넷 이용특성이 모바일 쇼핑중독에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고자 하였으며, 특히 이러한 연구변수간의 관련성이 국적에 따라 달라지는가를 파악하고자 하였다. 분석결과, 모바일 쇼핑 이용자들의 성별, 연령, 모바일 인터넷 초기 이용시기 특성이 모바일 쇼핑중독에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이와 함께, 모바일 쇼핑 이용자들의 국적이 독립변수와 종속변수간의 관련성에 있어서 부분적으로 조절효과를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 분석결과는 기업의 모바일 쇼핑몰 운영전략 도출 및 모바일 쇼핑중독 관련 부작용의 최소화를 위한 산업정책 수립 등에 있어서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

I. Research Background

21세기 초반부터 스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일기기가 널리 보급되면서 기존의 유선인터넷 중심의 전자상거래 활동들이 모바일 기반으로 급속하게 전이되고 있다. 이에 따라 모바일 기반의 상거래인 모바일 쇼핑 (mobile shopping)이 급격히 증가하는 추세이다[1-3]. 통계청의 2020년도 자료에 의하면, 모바일 쇼핑 거래액이 8.4억원으로 전체 온라인 상거래의 64.5%를 차지할 정도로 규모가 확대되고 있음을 알 수 있다. 최근의 코로나 상황과 이로 인한 비대면 서비스의 촉발에 대해 분석한 Forbes 보고서[4]에 의하면, 코로나 사태는 ‘비접촉식 인터페이스 및 상호작용 확대(more contactless interfaces and interactions)’와 ‘온라인 쇼핑 확대 (more online shopping)’로 이어질 것으로 분석하고 있다. 즉 대부분의 쇼핑이 온라인으로 이동함에 따라 기업들은 비대면 서비스를 강화하려 시도하고 있으며, 기업의 경쟁력 강화를 위해 물류 및 배송 시스템이 전면적으로 개편될 것으로 예고하고 있다.

모바일 쇼핑은 소비자들의 관점에서는 시간과 공간의 제약에서 벗어나 정보검색 및 제품·서비스를 구매할 수 있다는 장점이 있으나[5], 이러한 소비 패턴이 지나칠 경우에는 개인의 재정악화 뿐만 아니라, 심리적인 쇼핑중독치료를 받아야 하는 상황에 처할 수 있다[6]. Dspress의 보고서에 의하면 2004년 기준으로 미국 성인의 5.8%가, 그리고 2007년 국내 여대생의 15.5%가 쇼핑중독으로 조사된 바 있다[7]. 최근 빅데이터 및 인공지능 기반의 맞춤형 광고 및 제안이 일반화되면서 이러한 쇼핑중독 문제는 보다 증가할 것으로 예측할 수 있다.

이러한 사회적 추세에 따라 인터넷 및 모바일 쇼핑중독에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다[8]. 예를 들어개인의 심리적 상태 또는 성향이 쇼핑중독에 미치는 영향 [9-12]이나, 쇼핑중독 유발요인에 관한 연구[13], 개인적인 스트레스 상황이 쇼핑중독에 미치는 영향[14] 등이 쇼핑중독과 연관된 최근의 연구들이다.

한편 쇼핑중독과 유사한 개념인 쇼핑몰입의 관점에서 본다면, 기업 입장에서는 고객 로열티를 증가시켜서 소비자의 이탈을 막고 지속적인 경쟁우위를 보증해주는 측면으로 해석될 수 있다. 이로 인해 쇼핑중독 또는 쇼핑몰입을 고객가치(customer profitability) 증대를 위한 활동으로 연계하고자 하는 연구들도 진행되어 왔다. 예를 들어 쇼핑몰입이 고객 로열티에 미치는 영향[15]이나, 체험마케팅과 쇼핑몰입[16], 쇼핑 행위에서 쇼핑몰입의 조절 효과 분석[17] 등의 연구를 들 수 있다. 이처럼 쇼핑중독은 개인 관점에서는 부정적인 측면도 있으나 기업 관점에서는 고객가치를 증대시키는 활동으로 파악되는 양면성을 지니고 있다.

최근에 진행된 다양한 연구들에도 불구하고, 기존의 연구에서는 국가 간의 쇼핑중독 차이를 체계적으로 분석한 연구는 미미한 편이다.

특히 본 연구에서 한국과 중국이라는 국적에 초점을둔 이유는 다음과 같은 다양한 배경에 기인한다. 첫째, 중국 내 모바일 쇼핑 사용자의 지속적 증가 추세이다. 중국의 인터넷 이용자 중 79.1%인 7.82억 명이 온라인 쇼핑을 이용하고 있으며, 모바일 쇼핑 이용자 규모는 7.81억명으로 모바일 인터넷 사용자의 79.2%가 사용하고 있다 [18]. 이는 모바일 쇼핑이 전자상거래 시장을 주도하는 매체로 자리를 잡았다는 반증일 것이다. 둘째, 대중국 무역비율의 지속적 상승 추세이다. e-나라지표모바일웹사 이트(2022) 자료에 의하면, 중국은 수출비율 자체도 가장높을 뿐 아니라(25% 수준), 수출비율 자체가 점점 증가추이를 보이고 있다는 점이다[19]. 셋째, 지정학적 특징으로 인해 한중 간의 상호영향력이 증대되고 있다는 점이다. 즉 대중국 관계에서 안보와 경제를 이분법적으로 선택하는 문제가 아니라, 경제 부문의 경쟁력을 지속적으로 고민해야 한다는 점이다[20-21].

본 연구에서는 인구통계적 특성 및 모바일 이용행태가 쇼핑중독에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하고자 한다. 특히 이들 영향요인을 중심으로 한국과 중국 간의 쇼핑중독 수준을 비교해 보는 데 초점을 두고자 한다. 연구결과 제시된 시사점들은 기업의 마케팅 관점에서 고객가치 증진을 위한 긍정적 측면으로 활용될 수도 있고, 공공기관 등에서 쇼핑중독을 예방하기 위한 방안을 모색하는데 단서로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

II. Literature Review

1. The Concept of Mobile Shopping Addiction

다양한 모바일 상거래(mobile commerce)의 대표적인 하위 영역 중 하나가 모바일 쇼핑(mobile shopping)이다 [22-23]. 모바일 쇼핑은 ‘소비자들이 스마트폰 등의 무선 단말기(wireless device)를 이용한 쇼핑 활동을 지원하는 모바일 서비스’로 정의되기도 하고[24], ‘모바일 단말기를 통해 제품 및 서비스를 구매하는 등의 금전적 거래행위 (monetary transaction)’로 정의될 수 있다[25-26].

한편 온라인상에서 소비자의 행동을 이해하고 고객과의 장기적 관계 유지 및 맞춤형 서비스를 모색하기 위한 개념 중 하나로 조직몰입(organizational commitment) 이 활용되고 있다[27-28]. 일반적으로 조직몰입은 ‘자신이 속한 조직을 인식하는 심리적 애착 정도로서, 조직 구성원이 자신과 조직을 동일시하여 조직에 헌신하고자 하는 상태’로 정의된다. 조직몰입은 크게 감정적몰입, 지속 적몰입, 규범적몰입으로 구성되며[29], 개인의 특성, 직무 특성(다양성, 중요성, 역할 갈등 등), 조직 특성(복잡성, 통제수준 등) 등에 따라 몰입 상태가 달라지는 특징을 보인다. 조직몰입은 궁극적으로 개인 및 조직의 생산성, 직무만족, 성과, 이직률 등 다양한 측면에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다[30].

본 연구에서는 조직몰입의 개념을 모바일 환경에서 소비자들이 온라인 쇼핑몰에 몰입하는 정도를 의미하는 ‘모바일 쇼핑사이트에 대한 몰입(commitment to mobile shopping site)’으로 조작화 하여 사용하고자 한다. 본 연구에서 다루고자 하는 개념인 쇼핑 중독(addictive shopping)은 단순히 모바일 쇼핑을 좋아하는 수준을 넘어 욕구가 조절되지 못한 상태에서, 개인의 부정적 감정이나 문제를 해결할 목적으로, 반복적이고도 강박적으로 행하는 구매행위로 파악할 수 있다[31-34]. 모바일 쇼핑에 중독된 사람들의 특징은 과도한 소비로 인해 개인의 일상생활에 많은 지장을 받으며, 낮은 자아존중감과 높은 불안감 등의 심리적 특성을 보이고, 억제할 수 없는 구매욕구로 인해 필요하지 않은 제품을 강박적으로 구매하게 된다[8].

Lejoyeux & Weinstein[35]의 정의에 따르면 쇼핑중독은 ‘구매자가 구매행위를 통제할 수 없어 중독에 이르게 된 것’으로 파악하고 있다. 이러한 쇼핑중독은 심리적 긴장감 및 개인의 내적 요인으로 발생하며 구매행위를 통해 심리적 안정감을 추구하는 것으로 알려져 있다. 쇼핑중독자는 심리적 안정감을 느끼기 위해 동일한 구매행위를 반복하게 되는데, 이러한 구매 패턴은 시간이 지나면 후회하면서도 멈출 수 없으며, 큰 만족감과 강한 자극을 추구하면서 중독에 이르게 되는 것이다[36]. 박옥희 등[6]은 대인 불안이 쇼핑중독 성향에 미치는 영향을 실증분석하였다. 하지만 사회적 관계에서 발생하는 대인 불안은 쇼핑중독에 유의한 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다.

Valence et al.[37]은 쇼핑중독을 개인의 내적요인에 기인한 통제되지 못한 구매충동으로 정의하고 있다. 이들 연구에서는 개인의 강박적 구매행동은 좌절감과 함께 안도감을 동반하는 것으로 파악하고 있으며. 개인의 구매중독 여부를 측정할 수 있는 척도로 소비 성향, 반응 특성, 구매 후 죄책감 등 3가지 차원을 제시하였다. 이와 유사하게 O'Guinn and Faber[36]은 쇼핑 중독을 강박적인 구매행위로 정의하고 있으며, 과도한 소비행위는 개인의 삶을 분열시킬 수 있다고 주장한다.

Scherhorn[38]은 쇼핑중독을 소비자들의 구매자율성을 왜곡시키는 중독의 한 패턴으로 파악하고 있다. 구체적으로 쇼핑 중독자들은 본인보다 주변 사람들의 평가를 보다 중시하는 경향이 있으며, 이러한 자기존재감의 부족을 상쇄하기 위해서 중독적 구매행태를 보인다고 주장하였다. 이정오[39]의 연구에서도 쇼핑중독을 개인 생활에서 경험하는 다양한 부정적 감정들을 감소시키는 특별한 자극 혹은 즉각적 위로 행위로 인식하고 있다.

이처럼 쇼핑중독은 소비자 가치의 결과변수로 작용하기도 하지만, 구매 의도나 재방문 의사와 같은 구매 행동의 영향변수로도 작용하는 주요 변인으로 파악할 수 있다. 한편, 일부 연구에서는 다양한 선행요인과 구매 의도간의 관계에서 쇼핑중독이 매개 효과를 보이는 것으로도 평가하고 있다[40-41].

위에서 살펴본 다양한 연구들을 종합해 볼 때, 모바일 쇼핑 중독성향은 ‘모바일 상거래 환경에서 개인의 심리적 특성으로 인해 과도한 수준에서, 반복적이며 강박적으로 제품을 구매하려는 부정적 경향(addictive buying tendency)’으로 정의할 수 있다. 또한 쇼핑중독에 관한 기존의 연구들을 보면, Barbin[42]의 2차원 모델과 일맥상통한다는 점을 파악할 수 있다. 즉 소비자들이 구매행위를 통해 인지하는 가치에는 단순한 실용적 가치 외에 쇼핑중독과 같은 쾌락적 가치도 포함되어 있다는 점이다.

2. The Characteristics of Mobile Internet Use in Mobile Shopping Addiction

기존 연구들을 살펴보면 다양한 모바일 인터넷 이용특성들이 쇼핑중독과 연관성이 있다는 점을 보여주고 있다. 전미애[43]의 연구에서는 인터넷 쇼핑 고객들을 4개 집단 (건전, 중독잠재, 중독위험, 중독)으로 구분하고, 이들 집단 간에 차이점이 존재하는가를 실증분석하였다. 그 결과 인터넷 쇼핑중독 집단별로 모바일 인터넷 이용특성(쇼핑몰 접속빈도, 쇼핑몰 방문시간, 쇼핑구매횟수, 쇼핑지불방법 등)에서 유의한 차이를 보인다는 점을 검증하였다.

김정숙[33]의 연구에서는 인터넷 환경에서 패션제품에 대한 중독구매 수준에 따라 3개 집단(상, 중, 하)으로 범주화 하고, 이들 집단 간의 차이점을 분석하였다. 그 결과 각 집단 간에 인터넷 쇼핑몰 방문빈도, 패션제품의 구매 경험 여부, 인터넷 쇼핑몰 방문시간 등의 이용행태에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

안차수 등[8]은 두 고객집단(고등학생과 대학생)을 대상으로 심리적 요인(물질주의, 자아존중감, 자아통제감) 및 인터넷 이용 요인(이용능력, 정보탐색, 몰입)이 인터넷쇼핑중독 성향 간에 관련성이 있는지를 분석하였다. 주요분석 결과를 보면, 물질주의적 성향이 강할수록, 인터넷을 통한 쇼핑 정보를 탐색하는 정도가 높을수록, 그리고 인터넷 쇼핑 플로우(flow)를 많이 경험할수록 인터넷 쇼핑중독에 빠질 가능성이 높다는 점을 확인하였다.

윤종수[44]는 모바일 쇼핑 이용자의 심리적 특성과 쇼핑중독 간의 관련성이 이용자의 행위특성(쇼핑횟수, 쇼핑결제금액)에 따라 달라지는가를 파악하였다. 그 결과 모바일 쇼핑 이용자의 심리적 특성과 쇼핑중독 간의 관련성이 이용자의 행위특성에 따라 다르다는 점을 확인하였다.

이러한 연구 결과들을 볼 때, 모바일 쇼핑중독은 다양한 유형의 이용행태 특성들과 연관성을 갖는 것으로 평가할 수 있다.

3. The Characteristics of Demographic Variables in Mobile Shopping Addiction

아울러 기존의 연구결과들은 다양한 인구통계적 특성역시 모바일 쇼핑중독과 연관성을 갖고 있다는 점을 시사하고 있다. 이승희[45]의 연구에서는 인터넷 이용 특성과 인터넷 쇼핑 중독간의 관련성을 파악하였다. 연구 결과중 인구통계적 관점에서는 나이가 어릴수록 인터넷 사용시간과 인터넷 검색이 많다는 경향을 파악하였다.

박옥희 등[6]은 개인특성인 대인 불안이 쇼핑중독 성향에 미치는 영향을 실증분석하였으나 유의미한 결과를 얻지 못하였다. 하지만 성별에 따른 조절효과는 유의미하게 나타났는데, 여성의 경우 ‘타인 의식성’이 쇼핑중독에 유의한 결과를 보인다는 점을 파악하였다. 이러한 일부 연구결과들은 쇼핑중독에 영향을 미치는 다양한 변인들 중에서 인구통계적 특성이 통계적으로 유의미한 요인일 수있다는 점을 시사하고 있다.

III. Research Design

1. Research Model and Hypothesis

본 연구는 모바일 쇼핑에서 모바일 인터넷 이용특성 및 인구통계적 특성이 쇼핑중독에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 특히 기존 문헌에서는 거의 연구되지 않았던 국가 간의 쇼핑중독 차이를 비교해 보는 것이 본 연구의 차별적 관점이며, 이를 파악하기 위해 Fig. 1과 같이 연구모형에서 국적(한국, 중국)을 조절변수로 설정하였다.

Fig. 1. Research Model

연구모형에서 독립변수인 독립변수인 인구통계적 특성 관련변수는 이들 변수를 고려한 기존 연구들[6, 46]에 기반하여 성별, 연령, 직업 등 3개 변수를 선정하였다.

모바일 인터넷 이용특성 관련변수는 모바일 쇼핑중독 관련 기존 연구들[8, 43, 45]에서 검토된 바 있는 모바일 인터넷 이용특성들에 기반하여 초기 이용시기, 이용장소, 이용시간대 등 3개 변수를 선정하였다.

종속변수인 모바일 쇼핑중독은 Valence et al.[37]의 연구에서 제안되고, 윤종수[45]의 연구에서 분석한 바 있는 소비특성(tendency to spend), 반응특성(reactive aspect) 그리고 구매 후 특성(post-purchase guilt) 등 3개 변수로 설정하였다. 여기에서, 소비특성은 ‘개인이 물건을 습관적으로 혹은 강박적으로 구매하여 소비하려는 성향’, 반응특성은 ‘개인이 광고나 홍보에 노출될 경우 강박적 행동이나 심리상태를 나타내는 성향’, 그리고 구매 후 특성은 ‘개인이 제품 혹은 서비스를 구매한 이후에 죄책감과 좌절감을 나타내는 성향’으로 정의한다. 본 연구에서 이들 종속변수는 모두 리커트 7점 척도를 사용하여 측정하였다.

최종적으로 앞에서 살펴본 기존 연구들의 시사점에 기반하여 본 연구에서는 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

가설 1: 모바일 쇼핑중독은 국가별로 차이가 있을 것이다

가설 2: 인구통계적 특성에 따라 모바일 쇼핑중독이 국가별로 차이가 있을 것이다

(가설 2.1) 성별 및 국적에 따라 모바일 쇼핑중독에 차이가 있을 것이다.

(가설 2.2) 연령 및 국적에 따라 모바일 쇼핑중독에 차이가 있을 것이다.

(가설 2.3) 직업 및 국적에 따라 모바일 쇼핑중독에 차이가 있을 것이다.

가설 3: 모바일 인터넷 이용특성에 따라 모바일 쇼핑중독이 국가별로 차이가 있을 것이다

(가설 3.1) 초기 이용시기 및 국적에 따라 모바일 쇼핑중독에 차이가 있을 것이다.

(가설 3.2) 이용 장소 및 국적에 따라 모바일 쇼핑중독에 차이가 있을 것이다.

(가설 3.3) 이용시간대 및 국적에 따라 모바일 쇼핑중독에 차이가 있을 것이다

2. Research Subjects and Analysis Methods

본 연구에서는 한국인과 중국인을 대상으로 2018년 1 월 1일부터 1월 30일까지 약 1개월에 걸쳐 설문조사를 수행하였다. 국내 설문지의 경우, 서울과 경기지역에 거주하는 사람들을 대상으로 설문 조사를 수행했고, 중국설문지는 중국 내 주요 대도시 거주자들을 대상으로 설문조사 전문기관을 통해 취합하였다. 최종적으로 778건의국내외 설문지가 취합되지만 모바일 쇼핑 경험이 없거나 데이터의 유효성이 낮은 설문지들을 제외하고 최종적으로 504건의 설문지를 분석에 사용하였다. 분석에 사용한전체 설문지 중 197건(39%)은 한국인이며 나머지 307건(61%)은 중국인이다.

연구에 사용된 분석법은 집단 간 평균 차이를 검증하기 위한 분산분석법과, 구체적으로 집단 간 차이를 파악할 수 있는 다중비교 방식을 택했다. 분석에 사용된 S/W 는 ‘IBM SPSS Statistics 20’이다.

IV. Empirical Analysis

1. Validity and Reliability Analysis

분석에 앞서 연구에 사용된 개념(construct)들에 대한 타당성과 신뢰성 분석을 수행하였다. 연구모형에서 인구통계 및 인터넷 모바일 이용행태는 개별 변수 단위로 분석이 되므로 타당성 및 신뢰성 분석을 생략하고, 종속변수인 모바일 쇼핑중독에 관련된 12개 변수들을 대상으로 요인분석과 신뢰성 분석을 수행하였다. 분석 결과 Table1에서 보듯 쇼핑중독을 구성하는 ‘소비 특성’, ‘반응 특성’, ‘구매 후 특성’ 3개로 요인이 적재되어 타당성을 확보하였다. 또한 각 요인에 속한 변수들에 대한 신뢰성 분석 결과 나타난 크롬바 알파값들은 높은 신뢰성을 보여주고 있다.

Table 1. Validity and Reliability Test – Shopping Addiction

2. Hypothesis 1: Differences in Mobile Shopping Addiction by Country

본 연구의 첫 번째 가설은 국적에 따라 모바일 쇼핑중독 수준에 차이가 있을 것이라는 가설이다. Table 2는 국적별 중독수준에 대한 기술통계량이다.

Table 2. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

가설검정을 위한 분산분석에 앞서 분산의 동질성 검토를 위해 Levene 검정을 수행한 결과, 두 집단의 분산이 동일하다는 영가설을 지지하는 것으로 나타났다 (F=0.019, p-value=0.890). 첫 번째 가설검정을 위한 분산분석 결과는 Table 3에서 보듯 유의수준 1%에서 국가간 쇼핑중독 수준이 차이가 있는 것으로 파악되었다. 즉 쇼핑중독 수준은 한국인이 2.86, 중국인이 3.21로 중국인이 보다 높게 나타났다.

Table 3. Analysis of differences by Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction, a.R2=.023(Adj. R2=.021)

3. Hypothesis 2: Differences in Mobile Shopping Addiction by Country according to Demographic Characteristics

두 번째 가설은 인구통계적 변수에 따라 모바일 쇼핑중독이 국가별로 차이가 있을 것이라는 가설이다. 즉 독립변수인 인구통계적 변수가 종속변수인 쇼핑중독에 영향을 미칠 때, 국가가 조절효과를 보이는지를 파악하는 것이다. 본 연구에서처럼 독립변수와 조절변수가 실험처치방법인 범주형 변수이고 종속변수가 연속형 변수인 경우에는 이원배치 분산분석을 이용한 조절효과 분석법을 적용할 수 있다[46].

가설 2-1은 인구통계적 변수 중 성별에 따른 쇼핑중독의 차이를 검정하는 것이며, 이 과정에서 성별과 국적의 조절효과를 파악하고자 한다. 국적별, 성별 기술통계량은 Table 4와 같다.

Table 4. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Sex & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

분산의 동질성 확인을 위한 Levene 검정 결과, 각 집단의 오차 분산이 동일하다는 영가설을 지지하는 것으로 나타났다(F=0.352, p-value=0.787). 가설 2-1을 검정하기 위한 분산분석에서는 성별과 국적의 상호작용 효과를 파악함으로써 국적이 조절효과를 보이는지를 분석하였다. Table 5에서 보듯 성별은 유의수준 10%에서 유의한 것으로 나타났으며(p-value=0.098), 한국 여성의 쇼핑중독 수준이 매우 높은 수준이다. 또한 유의수준 10%에서 성별과 국적 간 상호작용이 존재하는 것으로 나타났다. 추가로 도표분석을 통해 확인한 결과, 한국인은 여성의 쇼핑중독 수준이 남성에 비해 매우 높게 나타났지만, 중국인의 경우 여성이 남성에 비해 다소 낮은 수준으로 파악되었다.

Table 5. ANOVA – Sex & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction, a.R2=.033(Adj. R2=.027)

가설 2-2에서는 인구통계적 변수 중 연령층에 따라 쇼핑중독 수준에 차이를 보이는지와 이 과정에서 국적의 조절효과가 존재하는지를 파악하였다. 연령층과 국적별 기술통계량은 Table 6과 같다.

Table 6. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Age & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

오차 분산의 동일성에 대한 Levene 검정 결과, 여러 집단에서 종속변수의 오차분산이 동일하다는 영가설을 지지하고 있다(F=1.573, p-value=0.120). Table 7은 분산분석 결과로 유의수준 5%에서 연령층에 따라 쇼핑중독 수준에 차이가 있는 것으로 나타났다. 연령층에 따라 구체적인 차이를 보기 위해 다중비교분석(Duncan 검정)을 수행한 결과, 20대가 가장 높은 수준을 보이고, 40대, 30 대, 10대 집단이 두 번째로 높은 수준을, 그리고 50대의 중독 수준이 가장 낮은 것으로 파악되었다(Table 8의 다중비교 결과 참조. 유의수준 10%).

연령과 국적의 상호작용효과는 유의수준 5%에서 유의한 것으로 나타났다. 도표분석 결과, 한국인의 경우 유독 10대에서 중국인에 비해 쇼핑중독 수준이 높은 것으로 나타났으며, 다른 연령층에서는 모두 중국인의 쇼핑중독수준이 높은 것으로 파악되었다.

Table 7. ANOVA – Age & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction, a.R2=.063(Adj. R2=.046)

Table 8. Multiple Comparison – Age

가설 2-3은 직업군별 쇼핑중독 수준 차이와 국적의 조절효과를 검증하는 것이다. 직업별, 국적별 기술통계량은 Table 9와 같다.

Table 9. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Job & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

오차 분산의 동질성에 대한 Levene 검정 결과, 여러 집단에서 종속변수의 오차분산이 동일하다는 영가설을 지지하고 있다(F=0.618, p-value=0.840). 가설 2-3의 분산분석 결과, 직업 유형은 쇼핑중독 수준에 차이가 없는 것으로 나타났으며(F=1.577, p-value=0.152), 상호작용 역시 존재하지 않았다(F=1.378, p-value=0.222).

4. Hypothesis 3: Differences in Mobile Shopping Addiction by Country according to Mobile Internet Usage

세 번째 가설은 모바일 인터넷 이용특성에 따른 쇼핑중독 차이를 파악하는 것이다. 하위 가설 3-1은 독립변수가 이용시기인 모형으로, Table 10은 이용시기와 국적별 쇼핑중독에 대한 기술통계량이다.

Table 10. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Initial Time of Use & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

먼저 오차분산의 동일성에 대한 Levene 검정결과는 여러 집단에서 종속변수의 오차분산이 동일하다는 영가설을 지지하고 있다(F=1.495, p-value=0.130). Table 11은 분산분석 결과이다. 유의수준 10%에서 쇼핑몰 이용시기에 따라 쇼핑중독 수준에 차이를 보이고 있으며, 이에 대한 상세한 분석을 위해 다중분석을 수행하였다 (Table 12 참조). Duncan 검정 결과, 모바일 쇼핑몰을 이용한 시기가 1년 이내인 집단이 그보다 오랜 기간동안 모바일 쇼핑몰을 이용한 집단에 비해 쇼핑중독 수준이 낮음을 보여주고 있다(유의수준 10%). 즉 쇼핑몰 사용 시작 후 1년 정도 이내 기간과 그 이상 사용자들 간에 쇼핑중독 수준이 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있다. 이는 모바일 쇼핑몰 사용기간이 1년 이내인 경우에는 쇼핑중독 수준이 낮지만, 이 기간을 지나서 지속적으로 모바일쇼핑을 하는 경우에는 초기에 비해 쇼핑중독 수준이 높아지는 것으로 추정할 수 있다. 나아가 유의수준 5%에서 이용시기와 국적 간의 상호작용이 존재한다. 도표분석을 통해 상호작용을 구체적으로 파악한 결과, 모든 이용시기에서 중국인의 쇼핑중독 수준이 높지만, 이용시기가 ‘3년 전’인 경우에만 한국인의 중독수준이 높다는 특징을 확인할 수 있었다.

Table 11. ANOVA – Initial Time of Use & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction, a.R2=.063(Adj. R2=.042)

Table 12. Multiple Comparison – Initial Time of Use

가설 3-2는 이용장소에 따른 쇼핑중독 차이와 국적의 조절효과를 파악하는 것이다. Table 13은 이에 대한 기술통계량이다.

분산의 동질성 검정 결과 여러 집단에서 종속변수의 오차분산이 동일한 영가설을 지지하고 있다(F=0.908, p-value=0.532). 가설 3-2에 대한 분산분석 결과에서는 독립변수인 이용장소가 유의하지 않고(F=0.839, p-value=0.522), 이용장소와 국적 간의 상호작용 효과도 존재하지 않는 것으로 나타났다(F=1.824, p-value=0.107).

가설 3-3은 이용시간대에 따른 쇼핑중독 차이와 국적의 조절효과를 파악하는 것이다. Table 14는 이에 대한 기술통계량이다.

Table 13. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Place of Use & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

Table 14. Descriptive Statistics – Shopping Addiction by Hours of Use & Nationality

Dependent Var.=Shopping Addiction

가설 3-3에서 분산의 동질성 검정 결과, 오차 분산이 동일하지 않다는 대립가설을 지지하고 있다(F=2.572, p-value=0.005). 나아가 가설 3-3에 대한 분산분석 결과, 독립변수인 이용시간대가 유의하지 않은 것으로 나타났으며(F=1.038, p-value=0.395), 이용시간대와 국적 간의 상호작용효과 역시 유의하지 않은 것으로 파악되었다(F=0.610, p-value=0.656).

Table 15는 앞에서 분석한 모든 가설검정의 결과를 요약한 표이다.

Table 15. Summary – Result of Hypothesis Test

* α=0.10, ** α=0.05, *** α=0.10

V. Conclusions and Implications

1. A Major Conclusion

본 연구에서는 인구통계적 특성 및 모바일 인터넷 이용특성이 모바일 쇼핑중독에 미치는 영향 관계를 살펴보았다. 특히 한국과 중국의 모바일 이용자들을 대상으로 국적이 쇼핑중독에 조절효과를 보이는지를 분석하였다. 모바일 쇼핑중독 주제는 코로나로 인해 야기된 비대면 서비스의 활성화와도 깊은 관련을 갖는다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다. 연구의 주요 주요 결론을 요약하면 다음과 같다.

먼저 쇼핑중독 수준에 대한 가설검정에서 한국인에 비해 중국인이 높은 수준으로 나타났다. 나아가 인구통계적 특성에서 성별의 경우, 중국인은 남성의 쇼핑중독 수준이 다소 높게 나타났으나, 한국인은 여성이 남성 대비 매우 높은 수준으로 파악되었다. 이는 국내 모바일 쇼핑 이용자에서 여성의 비율이 높은 것이 하나의 원인으로 작용할 수도 있을 것이다. 마케팅적 활용 측면에서는 국내의 경우 남성보다는 여성 사용자에게 중점을 둔 마케팅 접근법이 주효할 것이라는 점을 시사하고 있다.

인구통계적 특징 중 연령층은 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있는데, 특히 20대 사용자들의 중독수준이 가장 높고, 50대는 상대적으로 가장 낮은 수준을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 만약 정부에서 쇼핑중독에 대한 정책을 수립한다면 모바일 쇼핑의 초기 이용자인 20대에 대한 집중적인 고려가 필요할 것으로 보인다. 연령과 국적의 상호작용 효과 분석에서는 특히 10대 한국 사용자들의 쇼핑수준이 중국인에 비해 높게 나타났으며, 다른연령층에서는 모두 중국인의 쇼핑중독 수준이 높게 나타났다. 한편 인구통계적 특성 중 직업 및 직업과 국적 간의 조절효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다.

세 번째 가설인 모바일 이용행태 특성에서는 이용시기가 통계적 유의성을 보였으며, 이용시기와 국적의 조절효과도 마찬가지로 유의한 것으로 파악되었다. 특히 모바일 쇼핑을 시작한지 1년 이내인 집단에서는 쇼핑중독 수준이 낮으나 이 기간을 넘어서면 중독 수준이 높아진다는 점을 파악하였다. 이러한 결과는 쇼핑중독에 대한 교육및 개선이 집중되어야 할 시기는 모바일 쇼핑 이용의 초기라는 점을 시사하고 있다. 반면 모바일 이용행태 특성 중 이용장소와 이용시간대는 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났으며, 이들 변수와 국적 간의 조절효과 역시 존재하지 않는 것으로 파악되었다.

2. Implications and Limitations of Research

본 연구의 유용성 및 시사점은 다음과 같다. 본 연구의 기존문헌 연구에서는 모바일 쇼핑중독과 쇼핑몰입은 개념적으로 매우 유사한 측면이 있음을 밝힌 바 있다. 따라서 기업의 활용 관점에서는 본 연구에서 제시된 인구통계 및 이용행태 특성에 따른 결과를 차별적 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 한편 정부 등의 공공 주체에서 쇼핑중독의 부정적 관점을 해소하고자 할 경우에도 본 연구에서 나타난 결과들이 정책수립에 하나의 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 평가된다.

반면 본 연구의 한계점은 쇼핑중독을 둘러싼 다양한 관점 중 인구통계적 특성과 이용행태, 그리고 국적이라는 제약된 개념에 한정된 연구라는 점이다. 향후 다양한 관점으로 모바일 쇼핑중독 개념을 파악하는 연구들이 진행된다면 보다 상세한 수준에서 모바일 쇼핑중독 현상을 파악할 수 있을 것으로 기대한다.

ACKNOWLEDGEMENT

This research was supported by Hyupsung University Research Grant (2021).

References

  1. C. J. Yoo, and H. J. Jeong, "An Effects of Perceived Value and Risk of Mobile Shopping on Mobile Shopping Purchase Intention: Moderating Effect of the Smartphone Usage ," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol. 16, No. 6, 2016, pp. 59-76.
  2. J. S. Yoon, "An Empirical Study on the Relationships among Characteristics, User Satisfaction, and Acceptance Intention of Mobile Shopping," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol. 17, No. 4, 2017, pp. 83-103. https://doi.org/10.1007/s10660-016-9245-4
  3. Y. H. Oh, H. G. Kim, and J. G. Kim, "Impact of Service Characteristics of Mobile Shopping Mall on User Satisfaction and Customer Loyalty," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol. 18, No. 1, 2018, pp. 227-244.
  4. Forbes, "9 Future Predictions For A Post-Coronavirus World," 2020.
  5. S. Balasubramanian, R. A. Peterson, and S. L. Jarvenpaa, "Exploring the Implications of m-Commerce for Market and Marketing," Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30, 2002, pp. 348-361. https://doi.org/10.1177/009207002236910
  6. O. H. Park, J. H. Jeong, and S. K. Lee, "The Effect of Consumer's Interpersonal Anxiety on Shopping Addition: Focusing on Multi-Parallel Mediation Effect of Self-Control and Public-Consciousness and Moderating Effect between Men and Women," Journal of Convergence for Information Technology, Vol. 10, No. 2, 2020, pp. 70-81. https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2020.10.02.070
  7. Dspress.org, "Society of Addiction, Shopping Addiction," http://www.dspress.org/news/articleView.html?idxno=5609.
  8. C. S. Ahn, S. J. Ryu, and G. Y. Hwang, "A Study on High School and College Student's Internet Shopping Addiction: Influence of Personal Characters and Internet Usage," Journal of Communication Science, Vol. 9, No. 2, 2009, pp. 281-318.
  9. H. Y. Yoon, K. H. Hong, "Fashion Product Addictive Buying Tendencies on Internet Shopping Mall," Journal of the Korean Society of Clothing and AND Textiles, Vol. 31, No. 4, 2007, pp. 563-573. https://doi.org/10.5850/JKSCT.2007.31.4.563
  10. B. R Hwang, and H. W. Jeong, "A Study on Relationship between Adolescent Internet Game Addiction and Innovativeness of Game User," Journal of The Korean Society for Computer Game, Vol. 20, 2010, pp. 167-176.
  11. M. J. Kim, "A Study on the Factors Influencing the Shopping Addiction on the Internet," master's thesis, Chung-Ang University, 2010.
  12. J. S. Yoon, "A Study on the Relationships between Psychological Characteristics and Addictive Buying Tendency in Mobile Shopping: Focus on Moderating Effect of Mobile Shopping Frequency and Payment Size," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, 2018, Vol. 18, No. 3, pp. 1-14.
  13. C. H. Kim, and K. Y. Eom, "An Empirical Study on Critical Success Factors in Internet Shopping Mall," International Commerce and Information Review, Vol. 7, No. 1, 2005, pp. 3-18.
  14. H. L. Kang, Y. R. Lee, and J. H. Hwang, "The Influences of the Interpersonal Relationship Capabilities and the Self-control of the University Students on Smartphone Addiction," Korean Association of Addiction Crime Review, Vol. 7, No. 2, 2017, pp. 1-23.
  15. H. Y. Joo, and B. B. You, "The Effect of Economic Value on Shopping Commitment and Consumer Loyalty in Chinese Mobile E-Commerce: A Moderated Mediation Effect of Social Value," Korea Trade Research Association, Vol. 46, No. 2, 2021, pp. 301-321.
  16. J. Yu, H. J. Jung, and K. W. Oh, "Impacts of Experiential Marketing Components in Fashion Multi-tasking Culture Stores on Shopping Flow, Store Satisfaction, and Purchase Intention in China: Focusing on Shanghai," Fashion & Textile Research Journal, Vol. 23. No. 1, 2021, pp. 57-69. https://doi.org/10.5805/SFTI.2021.23.1.57
  17. Chechen, H. W. Moon, and H. S. Han, "The Study on Shopping Behavior of Chinese Tourists at Duty Free Shop : Focused on Moderating Effect of Shopping Flow and the Different of Travel Type," Journal of Tourism and Leisure Research, Vol. 30, No. 7, 2018, pp. 143-159. https://doi.org/10.31336/jtlr.2018.07.30.7.143
  18. Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corporation, "An In-depth Survey on the Status of Online Platforms in China," 2021.
  19. Statistics KOREA Government Official Work Conference, https://index.go.kr/smart/mbl/chart_view.do?idx_cd=5010, 2022.
  20. D. W. Won, "China's Geopolitics and Its Peripheral Diplomacy: Focused on "One Belt, One Road," 2015.
  21. Z. N. Ahn and S. K. Lee, "Competition between Powers in Various Spaces and South Korea's Response," Institute for National Security Strategy, No. 150, December 2021.
  22. M. Kleijnen, K. Ruyter, and M. Wetzels, "An Assessment of Value Creation in Mobile Service Delivery and the Moderating Role of Time Consciousness," Journal of Retailing, Vol. 83, 2007, pp. 33-46. doi: 10.1016/j.jretai.2006.10.004.
  23. M. Khalifa, and K. N. Shen, "Explaining the Adoption of Transactional B2C Mobile Commerce," Journal of Enterprise Information Management, Vol. 21, 2008, pp. 110-124. https://doi.org/10.1108/17410390810851372
  24. L. Huang, X. Lu, and S. Ba, "An Empirical Study of Cross-Channel Effects between Web and Mobile Shopping Channels," Information & Management, Vol. 53, 2016, pp. 265-278. doi: 10.1016/j.im.2015.10.006.
  25. C. H. Wong, H. S. Lee, Y. H. Lim, and B. H. Chua, "Predicting the Consumers' Intention to Adopt Mobile Shopping: An Emerging Market Perspective," International Journal of Network and Mobile Technologies, Vol. 3, 2012, pp. 24-39.
  26. L. Wolf, M. Bick, and T. F. Kummer, "The Influence of Situation-Dependent Factors on Mobile Shopping Usage," Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences, 2017, pp. 4169-4178.
  27. A. Cohen, "Commitment Before and After: An Evaluation and Reconceptualization of Organizational Commitment," Human Resource Management Review, Vol. 17, No. 3, 2007, pp. 336-354. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2007.05.001
  28. J. H. Kim, "The Effect of Perception of HR Practices on Labor-Management Trust: The Mediating Effect of Organizational Commitment," The Journal of Korean Business Research, Vol. 4, No. 2, 2020, pp. 37-51.
  29. N. J. Allen, and J. P. Meyer, "The Measurement and Antecedents of Affective, Continuance and Normative Commitment to the Organization," Journal of Occupational Psychologies, Vol. 63, No. 1, 1990, pp. 1-18. https://doi.org/10.1111/j.2044-8325.1990.tb00506.x
  30. M. Cho, Y. Im, and W. Kang, "The Mediating Effect of Perceived Organizational Support in the Relation Between Employee Commitment and Its Antecedents," Journal of Social Science, Vol. 34, No. 2, 2017, pp. 85-111.
  31. I. S. Song, and K. C. Rhee, "Determinants of Addictive Buying Tendencies," Journal of Consumer Studies, Nov 30, 1994, pp. 157-172.
  32. J. M. Lee, "The Psychological Characteristics of Shopping Addicted Adults," master's thesis, Sungshin Women's University, 2003.
  33. J. S. Kim, "A Study on the Characteristics of Addictive Buying Tendencies to buy Fashion Products from Internet Shopping Malls-Focusing on Age 20~30 Women," master's thesis, Dept. of Clothing and Textiles, Ewha Womans University, 2008.
  34. D. W. Krueger, "On Compulsive Shopping and Spending: A Psychodynamic Inquiry," American Journal of Psychotherapy, Vol. 42, No. 4, 1988, pp. 574-584. https://doi.org/10.1176/appi.psychotherapy.1988.42.4.574
  35. M. Lejoyeux, and A. Weinstein, "Compulsive Buying," American Journal of Drug and Alchol Abuse, Vol. 36, No. 5, 2010, pp. 248-253. https://doi.org/10.3109/00952990.2010.493590
  36. T. C. O'Guinn, and R. J. Faber, "Compulsive Consumption," Advances and Consumer Research, Vol. 141, 1989, pp. 131-345.
  37. G. Valance, A. d'Astous, and L. Forties, "Compulsive Buying" Concep Measurement," Journal of Consumer Policy, Vol. 11, 1988, pp. 419-433. https://doi.org/10.1007/BF00411854
  38. G. Scherhorn, "The Addictive Trait in Buying Behavior," Journal of Consumer Policy, Vol. 13, No. 1, 1990, pp. 33-51. https://doi.org/10.1007/BF00411868
  39. J. O. Lee, "A Study on the Emotions and Behaviors of Addictive Buyers of Fashion Products after Purchasing," master's thesis, Dept. of Clothing & Textiles, Pusan National University, 2009.
  40. H. H. Bansal, G. H. G. McDougall, S. S. Dikolli, and K. L. Sedatole, "Relating E-satisfaction to Behavioral Outcomes - An Empirical Study," Journal of Services Marketing, Vol. 18, No. 4, 2004, pp. 290-302. https://doi.org/10.1108/08876040410542281
  41. T. Hennig-Thurau, K. P. Gwinner, and D. D. Gremler, "Understanding Relationship Marketing Outcomes - An Integration of Relational Benefits and Relationship Quality," Journal of Service Research, Vol. 4, No. 3, 2002, pp. 230-247. https://doi.org/10.1177/1094670502004003006
  42. B. J. Barbin, W. R. Darden and M. Griffin, "Work and/or Fun: Measuring Hedonic and Utilitarian Shopping Value," Journal of Consumer Research, Vol. 20, 1994, pp. 644-656. https://doi.org/10.1086/209376
  43. M. A. Jeon, "Research about housewives internet shopping addiction," master's thesis, Dept. of FT Management, Duksung Women's University, 2002.
  44. J. Yoon, "An Empirical Study on the Relationships among Shopping Site Commitment, Shopping Behavior, and Shopping Addiction in Mobile Internet Environment," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol.18, No.3, 2018, pp.91-104. https://doi.org/10.37272/JIECR.2018.06.18.3.91
  45. S. H. Lee, and J. W. Jung, "Research Model for Internet Shopping Addictive Buying on Fashion Products: Mediating Effect of Internet Addiction," Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, Vol. 29, No. 1, 2005, pp. 167-176.
  46. D. M. Goo, "Research methodology," Chang-Myung, 2017.