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데이터마이닝을 활용한 HR제도들의 상대적 중요도 평가: 제조업을 중심으로
Analysis of Relative Importance of HR practice Using Data Mining Method: Focus on Manufacturing Companies 원문보기

한국시뮬레이션학회논문지 = Journal of the Korea Society for Simulation, v.22 no.3, 2013년, pp.55 - 69  

노진수 (한양대학교 일반대학원 경영컨설팅학과) ,  백승현 (한양대학교 일반대학원 경영컨설팅학과) ,  전상길 (한양대학교 일반대학원 경영컨설팅학과)

초록
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기업의 전략은 환경 변화에 따라 변화하며 전략의 변화에 따라 최적화된 인적자원관리 제도를 도입 및 실행해야 경영성과 극대화를 달성할 수 있다. 그러나 실질적으로 기업의 자원 및 시간은 한정되어 있기 때문에 활동들 간의 상대적 중요도를 고려하여 우선순위에 따라 단계적으로 추진해야한다. 본 연구는 "CART 앙상블" 분석을 통해 제조업에서의 보편적 관점 및 기업규모 및 전략유형에 따른 상황적 관점에 따라 HR제도 중에서 기업성과를 가장 잘 설명할 수 있는 제도를 찾고 분석결과를 통하여 고성과를 위해 우선적으로 도입해야 할 HR제도의 우선순위를 탐색하였다. 분석결과 보편적 관점에서 기업은 최우선적으로 전략과 인사부서의 통합정도를 높이는데 힘써야 하며, 경영 의사결정 참여도를 높이는 것과 업무속도/방법에 대한 자율재량을 높이는 것이 중요한 것으로 나타났다. 상황적 관점에서도 공통적으로 전략과 인사부서의 통합정도를 높이는 것이 중요하게 나타났으나 그 외의 사항들은 다양한 양상으로 나타났다. 본 연구는 기업의 다양한 상황에 따른 HR제도 우선순위를 파악하는데 주요한 결과를 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Managers are required to adopt and implement the human resource management practice that fit firm's strategy the most, so that optimize overall performance. However, the time and relative resources that any firm has are limited, which demands managers to understand the relative importance of all sor...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
상황론적 접근법은 어떤 관점인가? 상황론적 접근법은 상황에 따라 최선의 방법은 달라지며, 환경-전략-HRM이 적합성(fit), 즉 외적 적합성이 극대화될 때 조직의 성과는 극대화된다는 관점이다. 초기에는 주로 Porter(1980)[8], Miles and Snow(1978)[9]의 전략 분류를 기반으로 연구가 진행되었으며[10-12], 최근 국내에서는 다양한 관점에 따른 전략의 구분을 통해 연구가 진행되고 있다[13-15]
인적자원관리를 통한 기업성과의 극대화를 설명하는 3가지 관점은 무엇인가? 경영이론의 궁극적인 관심사는 바로 ‘기업성과의 극대화’라고 볼 수 있다. 이와 관련하여 전략적 인적자원관리 (SHRM, strategic human resource management) 연구에서는 인적자원관리를 통한 기업성과 극대화를 설명하는 3가지 관점으로 보편론적 접근법(universalistic approach 또는 best practices approach), 상황론적 접근법(contingency approach), 그리고 형태론적 접근법(configurational approach) 을 통한 연구들이 진행되고 있다[1].
보편적 접근법은 무엇인가? 보편적 접근법은 환경이나 전략을 감안하지 않은 논의로 인적자원 관리를 통한 성과 극대화를 위한 유일무이한 최선의 방법이 존재하며 통제에 의한 전통적 HR시스템보다는 종업원의 동기부여와 참여를 통한 commitment형 HR시스템이 조직의 성과를 높이는데 더욱 효과적이라는 관점이다[2-4]. 최근 국내에서는 고성과작업시스템(high performance work system: HPWS)이라는 개념으로 연구가 활발하게 진행되고 있다[5-7]
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참고문헌 (30)

  1. Delery, J. E. and Doty, D. H. (1996), "Modes of Theorizing in Strategic Human Resource Management: Tests of Universalistic, Contingency, and Configurational Performance Predictions", Academy of Management Journal, Vol. 39, No. 4, pp. 802-835. 

  2. Walton, R. E. (1985), "From Control to Commitment in the Workplace", Harvard Business Review, March/April, PP. 78-84. 

  3. Lawler, E. E. (1986), "The Ultimate Advantage : creating the high-involvement organization", Jossey-Bass Publishers, San Francisco. 

  4. Pfeffer, J. (1994), "Competitive Advantage Through People", California Management Review, Winter, pp. 9-28. 

  5. Kim, K. T. and Cho, B. S. (2008), "A Study on the Relationships between HRM and Organizational Outcomes : Mediating Effects of Employee Attitude as an HRM Performance", Korean Academy of Management Journal, Vol. 16, No. 1, pp. 115-157. 

  6. Kim, J. H. (2009), "The Effects Of High Performance HRM Practices On Affective Commitment And Continuance Commitment", Korean Academy of Human Resource Management Journal, Vol. 16, Special Issue, pp. 49-69. 

  7. Lee, J. H. and Lee, Y. M. (2010), "A Review On The Empirical Researches About High Performance Work System And Its Impact On Firm Performance In Korea", Korean Academy of Human Resource Management Journal, Vol. 17, No. 3, pp. 43-63. 

  8. Porter, M. E. (1980), Competitive Strategy, Techniques for Analyzing Industries and Competitors, FreePress, New York. pp. 1-432. 

  9. Miles, R. E. and Snow, C. C. (1978), Organizational Strategy, Structure, and Process, McGraw-Hill, NY. pp. 1-274. 

  10. Miles, R. E. and Snow, C. C. (1984), "Designing Human Resource Systems", Organizational Dynamics, Vol. 13, No. 1, pp. 36-52. 

  11. Schuler, R. E. and Jackson, S. E. (1987), "Linking Competitive Advantage with Human Resource Management Practice", Academy of Management Excutive, Vol. 1, No. 3, pp. 207-219. 

  12. Dyer, L. and Holder, G. W. (1988), " Human resource management: evolving roles & responsibilities", The Bureau of National Affairs, Washington D. C. pp. 1-46. 

  13. Kwon, D. I. and Park, H. H. (2003), "The Moderating Effects of Knowledge Management on the Relationship between High-Commitment HRM and Organizational Effectiveness; An Exploratory Study", Korean Academy of Organization and Management Journal, Vol. 27, No. 2, pp. 1-32. 

  14. Kim, J. H. and Shim, W. S. (2006), "The Link between Human Resource Management and Business Strategy", Korean Academy of Management Journal, Vol. 14, No. 1, pp. 53-87. 

  15. Choi, S. H. and Hong, T. H.(2005), "The study of how the fit between stock option and managerial strategy to effect on the managerial performance of venture firms in the strategic HRM -for the venture firms in the Busan and Kyong-Nam region", The Journal of Small Business Innovation, Vol. 8, No. 1, pp. 171-195. 

  16. Kim, G. M. and Kim, S. J. (2006), "High-Performance HRM and Organizational Performance: An Exploratory Study on the Role of the Intensiveness of HRM System", Korean Academy of Management Journal, Vol. 14, No. 3, pp. 107-151. 

  17. Bea, J. S. and Sa, J. H. (2003), "The Effects of Human Resource Management Systems on Organivational Performance", Korean Academy of Management Journal, Vol. 11, No. 2, pp. 133-169. 

  18. Kim, D. B., Kim, J. S., and Park, E. K. (2003), "High Performance Work Practices and Firm Training", Quarterly Journal of Labor Policy, Vol. 3, No. 1, pp. 233-262. 

  19. Pfeffer, J. (1998), The Human Equation: building profits by putting people first, Harvard Business School Press. 

  20. Ashton, D. and Sung, J. (2002), "Supporting Workplace Learning for High Performance Working", International Labour Organization, Switzerland. 

  21. Kang, S. C., Park, J. S., Park, H. H. (2011), "Strategic Human Resource Management in Korea: Where are we today and where do we go from now?", Korean Academy of Management Journal, Vol. 19, No. 2, pp. 51-108. 

  22. Berry, M. J. and Linoff, G. (1997), Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Support. John Wiley & Sons, Inc., New York, pp. 5. 

  23. Shmueli, G., Patel N. R., and Bruce, P. C. (2010), "Data mining for business intelligence: Concepts, techniques, and applications in Microsoft Office Excel with XLMiner", John Wiley & Sons, Inc., New York, pp. 1-264. 

  24. Oh, H. J. (2002), "An Empirical Comparison of Bagging and Boosting Algorithm in Data Mining", Master's thesis, Dongguk University, pp. 1-32. 

  25. Lee, C. Y. (2001), "(A) study on comparison for the methods of decision tree : Bagging, Arc-x4", Master's thesis, Yunsei University, pp. 1-38. 

  26. Breiman, L. (1996), "Bagging Predictor", Machine Learning, Vol. 24, No. 2, pp. 123-140. 

  27. Drucker, H. and Cortes, C. (1996), "Boosting Decision Trees", Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 8, pp. 479-485. 

  28. Breiman, L. (1998), "Arcing Classifiers", The Annals of Statistics, Vol. 26, No. 3, pp. 801-849. 

  29. Dietterich, T. G. (2000), "An Experimental Comparison of Three Method for Constructing Ensembles of Decision Trees: Bagging Boosting, and Randomization", Machine Learning, Vol. 40, No. 2, pp. 139-158. 

  30. Combs, J. Liu, Y. Hall, A. and Ketchen, D. (2006), "How much do high-performance work practices matter? A meta-analysis of their effects on organizational performance", Personnel Psychology. Vol. 59, No.3, pp. 501-528. 

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