본 연구는 4차 산업혁명과 팬데믹의 환경 속에서 중소·중견기업 리더의 온라인 코칭행동이 조직성과에 미치는 영향과 그 과정에서 구성원의 직무만족과 정 서적 조직몰입의 매개 여부, 그리고 사업환경 불확실성이 이들 간의 관계를 조절하는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 국내 다양한 업종에 속한 중소․중견기업의 구성원 중 온라인 업무 경험이 있는 350명의 자료를 수집하였고, SPSS 23.0, AMOS23.0 과 Process macro 3.5를 사용하여 실증분석을 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 코칭행동은 구성원의 직무만족, 정서적 조직몰입과 조직성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 온라인 코칭행동과 조직성과 간에 직무만족과 정서적 조직몰입의 매개 효과를 확인하였다. 셋째, 사업환경 불확실성은 온라인 코칭행동과 조직성과 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났으나, 온라인 코칭행동과 직무만족 및 정서적 조직몰입과의 관계는 조절하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 온라인코칭행동도 대면코칭행동과 마찬가지로 조직성과에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었으며, 따라서 현재와 같이 사업환경이 매우 불확실한 상황에서 중소·중견기업들은 온라인 코칭을 활용하고 직무만족 및 정서적 조직몰입을 증진시킴으로서 성과를 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다.

본 연구는 사내 기업가적 활동, 사회적 네트워크, 환경의 불확실성 그리고 이들 상호간의 상호작용적 영향이 중국 중소기업의 성과에 미치는 영향에 대해 살펴보는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 연구자들은 사내 기업가적 활동 그리고 사회적 네트워크가 미치는 영향과 이들의 상호작용이 기업성과에 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다. 또한 나아가 지각된 환경의 불확실성이 높을 때 이들의 상호작용이 기업성과에 미치는 영향이 어떻게 달라질 수 있는지를 파악하고자 한다. 실증적 연구는 중국 합비성 안휘시에 있는 첨단 산업의 중소기업을 대상으로 수행되었다. 무작위로 선정된 200개 업체에 설문지를 보내고 응답받은 기업들 중에서 불성실한 것을 제외한 164개의 중소기업체가 최종 표본으로 선정되었다. 가설의 검증은 이들 기업들을 대상으로 이루어졌으며 그 결과 본 연구는 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 중국 중소기업의 사내 기업가적 활동들은 기업성과에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 네트워크는 그 자체로는 기업성과에 유의한 영향을 미치지 않으나 사내 기업가적 활동들 중에서 특히 혁신 및 벤처링 중심의 활동과는 유의한 상호작용적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 혁신 및 벤처링 활동과 사회적 네트워크의 상호작용은 기업에서 지각하는 환경의 불확실성이 높을 때 기업성과에 더욱 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 볼 때 기업가적 활동이 기업성과 개선을 위해 중요할 수 있으며, 사회적 네트워크는 기업가적 활동의 내용에 따라서 적절하게 활용되어야 하며, 특히 환경의 불확실성이 높을 때는 외부자원을 최대한 활용하면서 혁신과 벤처링 활동을 강조하는 것이 중국 중소기업에 있어서는 무엇보다 중요할 수 있음을 연구자들은 제시하고자 한다.

이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지(PM10) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지(PM10) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.