분야
docx Choi, J. N., & Chang, J. Y. ,
Journal of Applied Psychology (2009)
경쟁이 심화되고 급격히 변화하는 환경 속에서 기업들의 혁신에 대한 관심이 높아짐에 따라 혁신에 대한 연구적인 관심도 증가되고 있다. 이러한 연구적인 흐름 속에 공공기관에서의 혁신의 도입(innovation implementation)에 대해 탐색한 연구인 최진남, 장재윤의 2009년 논문을 비평하기로 하였다. 이 논문은 조직에서의 혁신의 과정이 관심(awareness), 선정(adoption), 도입(implementation), 일상화(routinization)의 단계를 거쳐서 진행된다는 점(Rogers, 2003)에 착안, 혁신의 도입을 “조직 구성원들의 혁신적인 기술과 실천에 대한 집합적인 일관성과 질(Klein, Conn, & Sorra, 2001)”로 정의하였다. 또한, 개인적인 수준과 조직적인 수준으로 나뉘어 연구되고 있는 혁신의 도입 과정에 대해서 두 수준을 통합하여 다양한 도입 결과에 영향을 미치는 조직 구성원과 조직적인 요인들을 함께 포함하여 집합적인 과정을 설명하는 이론적인 개념틀을 제안하였다.
논문에서는 한국 정부의 47개 부서로부터 자료를 수집하여 정보화 기술이 도입되는 과정을 탐색하였으며, 결과변인을 도입 효과성(implementation effectiveness)과 혁신 효과성(innovation effectiveness)이라는 혁신의 성공여부를 판단하는 변인으로 제안하고, 구성원들의 집합적인 신념과 행동의 패턴들이 조직의 요인이 부서의 혁신도입 결과에 미치는 영향을 매개하는 과정을 탐색하였다. 개념적인 모형은 그림1과 같다.
그림 1혁신의 도입 효과성에 대한 개념적 모형
연구방법
이 연구에서는 47개의 정부부처에서 모두 세 차례에 걸쳐서 설문을 진행하였다. 새로운 정보화 기술이 도입된 지 12개월 후인 시점 1에서 조직적 조력인 관리적 지원(management support), 자원의 가용성(resource availability), 학습지원(support for learning)과 집합적 도입 효능성(collective implementation efficacy), 집합적 혁신 수용성 (collective innovation acceptance), 단기적 도입 효과성(short-term implementation effectiveness)에 대해 측정하였고, 시점 2에서는 장기적 도입 효과성(short-term implementation effectiveness)에 대해 측정하였으며, 최종 시점에서는 혁신 효과성(innovation effectiveness)을 측정하였다. 모든 시점에 참여한 참가자의 수는1,591명으로, 부서당 평균 참가자 수는 34명(SD=24.34)이었으며, 평균 재직기간은 16년(SD=8.37)이었다.
구조모형 분석에 앞서 연구자들은 시점 1에서 측정된 변인들의 탐색적 요인분석을 시행하였는데, 모든 요인 부하량은 .61에서 .88 사이였으며, 요인간 부하량은 모두 .40보다 낮다고 보고하며 제안된 요인구조를 지지하는 결과를 보였다. 분석방법으로는 다양한 관계에 대한 예측을 동시에 평가할 수 있는 구조방정식모형을 활용하였는데, 표본 수가 크지 않고 자료의 비정규성을 고려하여 모든 구조방정식 분석을 EQS 6.1의 robust maximum likelihood (Bentler, 2006)를 활용하여 시행하였으며, 모형 적합도의 진단적 가치를 향상시키기 위해 교정된 scaled chi-square 분석 (Satorra & Bentler, 1994)과 함께 작은 표본수를 활용한 구조 모형의 best goodness-of-fit을 제공하는 residual-based F statistics(Bentler & Yuan, 1999)를 활용하여 보고하였다. 또한, 개념적인 모형을 자료와 일치시키는 과정에서 가설로 설정하지 않았던 두 가지 경로를 추가하였는데, 하나는 각 조직적 조력 변인들 간의 공분산이고, 또 하나는 단기적으로부터 장기적 도입 효과성으로 가는 경로이다. 이렇게 수정된 최종적인 모형은 그림2와 같으며, 모형 적합도는 χ2(13, N=47) = 19.69, p = .10, RMSEA = .099, RMR = .036, CFI = .99였다.
연구의 특장점
이 연구의 가장 큰 장점은 이론에 기반하여 엄밀한 인과관계를 기초로 한 모형을 가설로 설정하고, 이를 검증하였다는 점이다. 또한 총 3개의 시점에 걸쳐서 각각 측정을 하는 종단연구의 방식을 택함으로써 조직적 조력이 집합적인 태도에 영향을 미치고 이것이 장기적, 단기적 효과성으로 이어져 최종적으로 혁신의 성공에 기여한다는 인과관계를 더욱 명확히 검증하였다.
그림 2최종 모형
또한, 표본 수가 크지 않은 점을 보완하기 위해 robust maximum likelihood (Bentler, 2006)를 활용하여 시행하였으며, 모형 적합도의 진단적 가치를 향상시키기 위해 교정된 scaled chi-square 분석 (Satorra & Bentler, 1994)과 함께 작은 표본수를 활용한 구조 모형의 best goodness-of-fit을 제공하는 residual-based F statistics(Bentler & Yuan, 1999)를 활용하여 보고하는 등, 엄밀한 분석을 하여 연구의 타당성을 보강하였고, 모두 4개의 서로 다른 출처 (전문가집단, 상사, 조직원집단a. 조직원집단b)로 나누어 자료를 수집함으로써 same method bias에 따른 다중공선성의 가능성을 최소화하였다는 점 또한 이 연구의 장점이라 할 수 있겠다.
한편, 이 연구에서는 이론에 바탕을 둔 다양한 대안모형을 탐색하였는데, 조직요인들이 집합적 혁신 수용성에 직접적으로 영향을 미치는 모형과, 두 개의 집합적 구인들의 순서를 뒤바꾼 모형, 조직 요인들이 도입효과성에 직접적인 영향을 미치는 모형 등을 탐색하고 모형 적합도와 카이제곱 차이검증을 통하여 가설로 설정된 모형이 최종 모형으로 선정된 이유에 대한 타당성을 증명하여 분석의 엄밀함을 더하였다.
Bentler, P. M. (2006). EQS 6.1 [Computer software].Encino, CA: Multivariate Software.
Bentler, P. M., & Yuan, K. H. (1999). Structural equation modeling with small samples: Test statistics.Multivariate Behavioral Research,34(2), 181-197.
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