[논문]개인의 흡수 역량이 프로세스 및 제품 혁신에 미치는 영향에 대한 연구

장재승; 이준영; 곽찬희; 이희석

개인의 흡수 역량이 프로세스 및 제품 혁신에 미치는 영향에 대한 연구
The Effect of Individual's on Absorptive Capacity on Process and Product Innovation 원문보기

지식경영연구 = Knowledge Management Research, v.17 no.1, 2016년, pp.135 - 154

장재승 (한국과학기술원 정보경영프로그램) , 이준영 (한국과학기술원) , 곽찬희 (한국과학기술원) , 이희석 (한국과학기술원 경영대학)

Abstract ▼ AI-Helper

Absorptive capacity has been increasingly thought of as a potential source of innovation. From the knowledge management perspective, absorptive capacity is composed of a set of activities dealing with acquisition, assimilation, transformation, and exploitation of external and internal knowledge. This study investigates what relationship the absorptive capacity of individuals who have technical knowledge in the organization has with process innovation and product innovation. Mobile based survey was conducted from the employees working for the largest electronics manufacturer in Korea. The analyzed data was based on 156 responses from 199 participants. The analysis result shows that four phases of absorptive capacity such as acquisition, assimilation, transformation and exploitation have different effects on process innovation and product innovation, respectively. Specifically, transformation is found to be most critical in leading to innovation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 흡수 역량과 혁신 역량과의 영향관계를 개인 수준에서 알아보고, 흡수 역량의 각 단계별 역량이 어떠한 영향력을 가지는지 알아보는 데에 초점을 맞추었다.
본 연구는 흡수 역량을 구성하고 있는 획득, 동화, 변환, 활용에 대해 각 단계를 개인 수준으로 측정하여 종속 변수인 프로세스 혁신과 제품 혁신으로 구분한 혁신 역량과 어떠한 영향관계가 있는지를 탐색하였다. 기존 문헌 연구에서 충분히 다루지 않았던 개인 수준의 흡수 역량이 어떻게 혁신 역량에 영향을 미치는지, 각 단계별 어떠한 영향력을 가지는지를 파악하는 데에 초점을 맞추었다.
둘째, 개인 수준의 흡수 역량의 네 가지 단계 중 어떤 역량이 개인 수준의 제품 혁신에 대해 영향관계를 가지는지를 연구한다.
그럼에도 불구하고 흡수 역량의 다양한 세부 단계가 제안되었음에도 불구하고 그 세부 역량들과 혁신 역량 간의 관계를 다룬 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 흡수 역량의 세부 단계가 혁신 역량에 미치는 영향을 조사 및 분석하여 연구의 간극을 메우고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 흡수 역량을 획득, 동화, 변환, 활용의 역량으로 세분화하여 각각의 역량이 프로세스 혁신 그리고 제품 혁신으로 반영되는 혁신 역량과의 영향관계에 집중하였다.
하지만 흡수 역량이 개인 수준의 역량임을 감안했을 때, 개인 수준의 혁신 역량 연구가 필요하다 판단했다. 따라서 본 연구에서는 개인 수준의 흡수 역량의 각 역량이 개인 수준의 제품 혁신과 프로세스 혁신에 끼치는 영향에 중점을 두고 연구를 진행하였다.
개인의 단계별 역량을 획득, 동화, 변환, 활용으로 구분하여 혁신 역량에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 혁신을 위한 개인 역량 강화에 방점을 어디에 두어야 하는지에 대한 단초를 제공한다. 특히 변환 역량이 혁신에 중요한 역할을 한다는 것이 파악되어 성과에는 실제 활용역량이 중요한 점과 대별되는 의미가 있다.
본 연구는 흡수 역량을 구성하고 있는 획득, 동화, 변환, 활용에 대해 각 단계를 개인 수준으로 측정하여 종속 변수인 프로세스 혁신과 제품 혁신으로 구분한 혁신 역량과 어떠한 영향관계가 있는지를 탐색하였다. 기존 문헌 연구에서 충분히 다루지 않았던 개인 수준의 흡수 역량이 어떻게 혁신 역량에 영향을 미치는지, 각 단계별 어떠한 영향력을 가지는지를 파악하는 데에 초점을 맞추었다.
본 연구는 흡수 역량의 네 가지 단계를 개인 역량으로 정의하여 실무에 반영되고 있는 혁신 역량, 즉, 프로세스 혁신과 제품 혁신에 어떠한 영향이 있는가를 파악하는 것이 주목적이다.
본 연구에서는 조직 구성원인 개인 수준에서의 지식에 대한 흡수 역량이 기업의 혁신 성과로 이어지는 연결고리를 분석하고자 한다. 특히 개인의 흡수 역량을 획득(Acquisition), 동화(Assimilation), 변환(Transformation), 활용(Exploitation) 의 네 역량으로 나누어 이들 역량이 실제 업무로 반영되는 혁신 역량, 즉 프로세스 혁신과 제품 혁신에 직접적인 효과(direct effect)를 가지는지를 확인하고자 한다(Liao et al.
셋째, 본 연구 결과는 흡수 역량의 어떠한 단계를 집중 육성하는 것이 혁신 역량으로 이어질 수 있는지 방향을 제시하였다. 지식 획득의 경우 동화, 변환, 활용과 같은 단계를 거쳐 혁신 역량에 활용될 수 있는 형태로 발전되어야 한다는 사실을 재확인 하였다(손하늬 et al.
첫째, 개인 수준의 흡수 역량의 네 가지 단계 중 어떤 역량이 개인 수준의 프로세스 혁신에 대해 영향관계를 가지는지를 연구한다.
본 연구에서는 조직 구성원인 개인 수준에서의 지식에 대한 흡수 역량이 기업의 혁신 성과로 이어지는 연결고리를 분석하고자 한다. 특히 개인의 흡수 역량을 획득(Acquisition), 동화(Assimilation), 변환(Transformation), 활용(Exploitation) 의 네 역량으로 나누어 이들 역량이 실제 업무로 반영되는 혁신 역량, 즉 프로세스 혁신과 제품 혁신에 직접적인 효과(direct effect)를 가지는지를 확인하고자 한다(Liao et al. 2010).

가설 설정

가설 1a : 지식획득은 프로세스 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 1b : 지식획득은 제품 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 2a : 지식동화는 프로세스 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 2b : 지식동화는 제품 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 3a : 지식변환은 프로세스 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 3b : 지식변환은 제품 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 4a : 지식활용은 프로세스 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 4b : 지식활용은 제품 혁신에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 5: 지식획득은 지식동화에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 6: 지식동화는 지식변환에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 7: 지식변환은 지식활용에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

첫째, 본 연구는 흡수 역량을 조직 구성원의 개인 역량으로 단계별로 측정하였다. 개인의 단계별 역량을 획득, 동화, 변환, 활용으로 구분하여 혁신 역량에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 혁신을 위한 개인 역량 강화에 방점을 어디에 두어야 하는지에 대한 단초를 제공한다.
상관관계를 보았을 때 일부 변수간의 높은 상관관계가 존재하여, 다중공선성의 가능성을 알아보았다. 다중공선성은 독립변수간의 상관관계를 조사하여 분산팽창요인(VIF)과 공차한계(Tolerance)를 분석하였다. 분석 결과 분산팽창 요인은 모두 10 이하(1.
대상 기업 직원에게 모바일 메신저를 이용하여 온라인으로 설문을 배포하였고, 배포된 설문은 항목에 대한 응답이 완료되지 않으면 다음 항목에 대한 답변을 할 수 없도록 설정하였다. 설문 실시 기간(2015년3월 22일 부터 4월 1일)동안 답변 시간을 일주일로 한정하여 설정된 기간 동안 응답을 완료하지 못하는 경우 자동 종료되도록 하였다.
둘째, 혁신 역량에 직접적인 영향력을 미치는 흡수 역량에 대해 실증적으로 확인되었다. 특히 프로세스 혁신과 제품 혁신에 미치는 흡수 역량이 단계별로 다르다는 점은 유의할 결과이다.
본 연구는 Zahra and George(2002)의 잠재적(Potential) 흡수 역량과 실현적(Realized) 흡수 역량의 개념과 Lichtenthaler(2009)가 제시한 탐색 학습과 활용 학습의 정의로부터 흡수 역량을 획득, 동화, 변환, 활용의 네 단계로 제시하였다. 네 단계는 모두 따로 발생하면서도 동시에 보완적인 역할을 한다(Zahra and George 2002, 손하늬 et al.
본 연구에서 사용된 변수 및 측정항목은 기존 연구들에서 타당성이 검증된 항목을 개인 수준의 역량 측정을 위한 연구방향에 맞게 수정하였다. 제안된 연구 모형에 대해 부분 최소 자승법(Partial least squares, PLS)을 사용하여 분석하였다.
본 연구에서는 기업 조직의 구성원으로서 개인이 실무를 통해 접하고 있는 두 가지 혁신 역량인 프로세스 혁신과 제품 혁신을 종속변수(Dependent variable)로 두고, 업무와 관련된 기술 지식에 대한 흡수 역량의 네 단계, 즉, 획득, 동화, 변환, 활용을 개인 역량으로서 정의하여 독립변수(Independent variable)로 설정하였다.
본 연구는 선행 연구(Ettlie and Reza 1992, Chandy and Tellis 1998, Lichtenthaler 2009)에서 타당성이 입증된 변수를 사용하였다. 사용된 측정 항목은 개인 수준으로 측정이 가능하도록 보완하였고(Appendix A), 리커트 7점 척도(1: 전혀 그렇지 않다, 7: 매우 그렇다)를 사용하여 표본 데이터를 수집하여 결과를 분석하였다.
마지막으로 평균분산추출 값의 분석은 [표 7]에서 보여주듯이 잠재 변수 상관 관계(Latent Variable Correlations)와 평균 분산 추출의 거듭제곱근 값을 비교한 결과 변수들 간의 상관 관계보다 모두 높은 값을 나타내고 있어 판별 타당성을 확보한 것으로 판단하였다. 상관관계를 보았을 때 일부 변수간의 높은 상관관계가 존재하여, 다중공선성의 가능성을 알아보았다. 다중공선성은 독립변수간의 상관관계를 조사하여 분산팽창요인(VIF)과 공차한계(Tolerance)를 분석하였다.
대상 기업 직원에게 모바일 메신저를 이용하여 온라인으로 설문을 배포하였고, 배포된 설문은 항목에 대한 응답이 완료되지 않으면 다음 항목에 대한 답변을 할 수 없도록 설정하였다. 설문 실시 기간(2015년3월 22일 부터 4월 1일)동안 답변 시간을 일주일로 한정하여 설정된 기간 동안 응답을 완료하지 못하는 경우 자동 종료되도록 하였다. 총 199명이 응답하였고, 이 중 설문을 끝까지 완료하지 못한 43개의 응답 결과를 제외하고, 총 156 개의 설문 결과를 토대로 연구를 진행하였다.
또 다른 통제 변수로 사용될 담당 업무 분야별 응답비율은 [표 4]과 같다. 소프트웨어 분야와 하드웨어분야 그리고 분야 구분 없이 수행되는 세 분야로 나누어 결과를 나타내었다.
제안된 연구모형은 설문조사 방법을 통해서 검증되었다. 업무와 연관된 기술 지식에 대한 흡수 역량의 영향력을 개인 수준으로 탐색하기 위해 국내 전자제조 회사 기업 한 곳을 대상으로 설문조사를 실시하여 연구를 진행하였다. 대상 기업은 국내에 위치한 전자회사로, 자체적으로 역량강화를 위한 교육 과정, 지식 공유 시스템 및 SCM 등 체계적인 프로세스를 구축하고 활발한 연구 개발 및 제품을 생산하고 있다.
따라서 본 연구는 흡수 역량의 세부 단계가 혁신 역량에 미치는 영향을 조사 및 분석하여 연구의 간극을 메우고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 흡수 역량을 획득, 동화, 변환, 활용의 역량으로 세분화하여 각각의 역량이 프로세스 혁신 그리고 제품 혁신으로 반영되는 혁신 역량과의 영향관계에 집중하였다. 그에 따라 다음과 같은 연구 질문을 제시한다.
2007). 이에 따라 각 단계별로 지식 획득에서 동화로, 지식동화에서 변환으로, 지식변환에서 활용으로 가는 가설도 제시하였다.
제안된 연구모형은 설문조사 방법을 통해서 검증되었다. 업무와 연관된 기술 지식에 대한 흡수 역량의 영향력을 개인 수준으로 탐색하기 위해 국내 전자제조 회사 기업 한 곳을 대상으로 설문조사를 실시하여 연구를 진행하였다.
첫째, 본 연구는 흡수 역량을 조직 구성원의 개인 역량으로 단계별로 측정하였다. 개인의 단계별 역량을 획득, 동화, 변환, 활용으로 구분하여 혁신 역량에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다.
통제 변수(Control variable) 로는 개발과 비개발로 구분되는 직군 구분과 소프트웨어와 하드웨어로 구분되는 업무분야를 사용하였다.

대상 데이터

업무와 연관된 기술 지식에 대한 흡수 역량의 영향력을 개인 수준으로 탐색하기 위해 국내 전자제조 회사 기업 한 곳을 대상으로 설문조사를 실시하여 연구를 진행하였다. 대상 기업은 국내에 위치한 전자회사로, 자체적으로 역량강화를 위한 교육 과정, 지식 공유 시스템 및 SCM 등 체계적인 프로세스를 구축하고 활발한 연구 개발 및 제품을 생산하고 있다.
설문 실시 기간(2015년3월 22일 부터 4월 1일)동안 답변 시간을 일주일로 한정하여 설정된 기간 동안 응답을 완료하지 못하는 경우 자동 종료되도록 하였다. 총 199명이 응답하였고, 이 중 설문을 끝까지 완료하지 못한 43개의 응답 결과를 제외하고, 총 156 개의 설문 결과를 토대로 연구를 진행하였다.

데이터처리

수집된 표본에 대해 SPSS 21 Version을 이용하여 내적 일관성(Internal consistency), 즉 신뢰성(Reliability)을 확인하기 위해 크론바흐 알파를 측정하였다.
수집된 표본에 의한 결과는 [그림 1]과 같이 제안한 연구 모형에 대해 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 경로계수(path coefficient)로 나타냈으며, 변수에 대한 설명력을 나타내는 R² 값을 측정하여 독립변수와 종속변수간 설명되는 분산의 정도를 나타냈다.
연구 모형의 각 변수에 대한 집중 타당성(Convergent Validity)과 판별 타당성(Discriminant Validity)을 확인하기 위해 확인적 요인 분석(Confirmatory factor analysis)을 수행하였다(Gefen and Straub 2005). Gefen and Straub(2005)의 분석방법에 따라 SmartPLS 2.
판별 타당성은 요인 적재량과 평균분산추출 값의 분석으로 확인하였다. 요인 적재량은 SmartPLS2.0 M3를 이용하여 모든 측정 항목의 잠재 변수 점수(Latent Variable Scores)를 얻었고, 이를 다시 모든 측정 항목과 Pearson 상관관계로 결과를 도출하였다. 주성분 분석에 의한 결과보다 상대적으로 높은 적재량을 나타내므로 기준 값으로 0.
[표 9]에 정리된 결과와 같이 평균분산추출(Average Variance Extracted), 복합신뢰도(Composite Reliability) 그리고 t-통계량(t-Statistics) 모두 기준 값을 상회하여 집중 타당성이 확인되었다. 판별 타당성은 요인 적재량과 평균분산추출 값의 분석으로 확인하였다. 요인 적재량은 SmartPLS2.

이론/모형

수집된 표본 데이터의 동일방법편의에 대한 확인은 Liang et al.(2007)에서 제시된 PLS모형을 적용하여 수행하였고, 수행된 결과는 [표 8]과 같이 방법적 요인적재량(Method factor loading) 값이 큰 의미를 갖지 않고, 실질적 요인 적재량의 편차가 방법적 요인 적재량의 편차와 아주 큰 차이를 나타내고 있음을 확인하였다(Liang et al. 2007). 따라서 본 연구에 사용된 표본에 대해 동일방법 편의가 결과에 영향을 미칠만한 요소로 작용하지 않는다는 것을 알 수 있다.
연구 모형의 각 변수에 대한 집중 타당성(Convergent Validity)과 판별 타당성(Discriminant Validity)을 확인하기 위해 확인적 요인 분석(Confirmatory factor analysis)을 수행하였다(Gefen and Straub 2005). Gefen and Straub(2005)의 분석방법에 따라 SmartPLS 2.0 M3 을 이용하여 측정하였다. [표 9]에 정리된 결과와 같이 평균분산추출(Average Variance Extracted), 복합신뢰도(Composite Reliability) 그리고 t-통계량(t-Statistics) 모두 기준 값을 상회하여 집중 타당성이 확인되었다.
본 연구는 선행 연구(Ettlie and Reza 1992, Chandy and Tellis 1998, Lichtenthaler 2009)에서 타당성이 입증된 변수를 사용하였다.
본 연구에서 사용된 변수 및 측정항목은 기존 연구들에서 타당성이 검증된 항목을 개인 수준의 역량 측정을 위한 연구방향에 맞게 수정하였다. 제안된 연구 모형에 대해 부분 최소 자승법(Partial least squares, PLS)을 사용하여 분석하였다. 부분 최소 자승법은 최소자승(least square, LS)을 이용하여 예측오차를 최소화하는 구조방정식모형(Structural Equation Modeling)의 기법 중 하나로서(Gefen and Straub 2005), 최소한의 측정 크기와 표본 데이터와 잔차 분포(Residual distributions)를 가지고 분석할 수 있는 장점이 있다(Chin 1998).

성능/효과

0 M3 을 이용하여 측정하였다. [표 9]에 정리된 결과와 같이 평균분산추출(Average Variance Extracted), 복합신뢰도(Composite Reliability) 그리고 t-통계량(t-Statistics) 모두 기준 값을 상회하여 집중 타당성이 확인되었다. 판별 타당성은 요인 적재량과 평균분산추출 값의 분석으로 확인하였다.
이와 반대로 지식활용은 제품 혁신에만 양(+)의 방향으로 영향을 끼쳐 가설 4b는 채택, 4a는 기각되었다. 그리고 지식 변환의 경우 프로세스 혁신과 제품 혁신 모두에 양(+)의 방향으로 영향을 끼치는 것을 확인하였고, 그 결과 가설 3a와 3b는 모두 채택되었다. 이러한 개인의 단계별 흡수역량에 따라 프로세스 혁신의 경우엔 분산의 47%, 제품 혁신의 경우엔 분산의 35%를 설명하였다.
둘째, 특정 기업의 조직 문화와 업무 특성이 연구 결과에 큰 영향을 끼칠 것이라는 점을 지나칠 수 없다. 또한 혁신 역량에 대한 측정은 개인이 수행하는 업무 특성에 따라 다르게 나타날 수 있음을 배재 할수 없을 것이다.
2007). 따라서 본 연구에 사용된 표본에 대해 동일방법 편의가 결과에 영향을 미칠만한 요소로 작용하지 않는다는 것을 알 수 있다.
또한, 지식변환 역량은 유일하게 프로세스 혁신과 제품 혁신 역량에 모두 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났고, 이는 개인의 흡수역량의 네 단계 중에서 변환 활동이 혁신을 위해 가장 필요한 역할이자 중요한 역할이라고 할 수 있다. 예를 들어 새로운 기술과 기능의 필요성, 사업자의 새로운 요구를 수용, 새로운 사업자 제안 등 사업자에게 필요한 제품이 무엇인지 항상 찾아야 하는 업무를 수행하기 위해 이전에 제안, 검토했던 내용과 새롭게 요구되거나 새로운 기능으로 제안되어야 하는 기술들을 조합, 변환하여 제안 및 개발하는 경우가 많다.
해당 결과는 모든 측정 항목이 기준 값을 상회하며, 변수의 요인으로 측정됨을 확인하였다. 마지막으로 평균분산추출 값의 분석은 [표 7]에서 보여주듯이 잠재 변수 상관 관계(Latent Variable Correlations)와 평균 분산 추출의 거듭제곱근 값을 비교한 결과 변수들 간의 상관 관계보다 모두 높은 값을 나타내고 있어 판별 타당성을 확보한 것으로 판단하였다. 상관관계를 보았을 때 일부 변수간의 높은 상관관계가 존재하여, 다중공선성의 가능성을 알아보았다.
또한 혁신 역량에 대한 측정은 개인이 수행하는 업무 특성에 따라 다르게 나타날 수 있음을 배재 할수 없을 것이다. 본 연구에서는 이러한 업무 연관성에 대해 직군과 업무분야로 나누어 통제 변수를 통해 확인하였으나, 그러나 검증에 사용된 표본 전체 응답자 중 하드웨어 분야 담당 응답자는 15%의 낮은 비율로서 전체를 대변하기에는 다소 부족한 면이 있었다.
다중공선성은 독립변수간의 상관관계를 조사하여 분산팽창요인(VIF)과 공차한계(Tolerance)를 분석하였다. 분석 결과 분산팽창 요인은 모두 10 이하(1.68~2.86), 공차한계는 모두 0.1 이상(0.35~0.60)으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과에 다중공선성으로 인한 영향은 미미하다고 판단하였다.
업무 연관성에 대해 나타날 수 있는 영향관계를 파악하기 위해 직군 구분과 업무분야를 통제 변수로 두어 확인한 결과 하드웨어 분야만이 유의한 영향관계가 있음으로 나타났으며, 이를 제외한 다른 통제 변수는 모두 유의하지 않음으로 나타났다. 유일하게 유의한 결과를 나타낸 통제 변수 중 하드웨어 분야는 프로세스 혁신에 대해 음(-)의 영향관계가 있음으로 나타났고, 이러한 결과는 하드웨어 분야의 경우 프로세스 혁신 업무의 중요성이 그리 크지 않음을 설명하는 것으로 판단된다.
업무 연관성에 대해 나타날 수 있는 영향관계를 파악하기 위해 직군 구분과 업무분야를 통제 변수로 두어 확인한 결과 하드웨어 분야만이 유의한 영향관계가 있음으로 나타났으며, 이를 제외한 다른 통제 변수는 모두 유의하지 않음으로 나타났다. 유일하게 유의한 결과를 나타낸 통제 변수 중 하드웨어 분야는 프로세스 혁신에 대해 음(-)의 영향관계가 있음으로 나타났고, 이러한 결과는 하드웨어 분야의 경우 프로세스 혁신 업무의 중요성이 그리 크지 않음을 설명하는 것으로 판단된다. 이는 하드웨어 분야의 경우 생산설비가 이미 확보되어 기 진행이 되고 있듯이 혁신을 발휘할 기회가 부족하고 또한 이미 혁신이 이루어져서 추가적인 필요가 적기 때문이라고 생각할 수 있다.
전체 응답 표본에 대해 개발, 비개발로 나뉘는 직군 구분과 소프트웨어, 하드웨어, 그리고 분야 구분이 없는 세 가지 담당 업무 분야에 대하여 통제 변수로 적용하여 확인한 결과, 하드웨어 분야로 적용된 통제 변수만이 프로세스 혁신에 p<0.01수준에서 유의한 영향을 나타냈으며, 경로계수가 음의 값으로서 음(-)의 영향이 있음을 보였다.
제시된 연구 가설에 대한 검증 결과, 지식동화 역량은 프로세스 혁신에만 유의한 영향을 보였다. 지식동화 역량은 그 정의로부터 획득된 지식을 분석하고 이해할 수 있는 체계와 절차를 가지고 있는 능력을 말하며, 그 체계와 절차와 관련된 프로세스 혁신에 영향을 주는 것이라 할 수 있다.
측정된 크론바흐 알파 값은 [표 5]과 같이 변수 대부분이 높은 값을 나타내고 있음을 확인하였고, SmartPLS 2.0 M3에서 확인 가능한 유사한 측정치인 복합 신뢰도(Composite Reliability)를 측정하여 함께 확인한 결과, [표 6]의 결과에 나타나 있는 바와 같이 모두 기준치를 넘는 값으로서 신뢰성을 확인하였다(Nunnally and Bernstein 1994; Chin et al. 2003).
01수준에서 유의한 영향을 나타냈으며, 경로계수가 음의 값으로서 음(-)의 영향이 있음을 보였다. 하지만 다른 통제변수인 직군 구분(개발과 비개발 직군)과 업무 분야(소프트웨어 분야) 의 영향 관계는 모두 유의하지 않은 결과를 보였다.
7을 비교하였다(Gefen and Straub 2005). 해당 결과는 모든 측정 항목이 기준 값을 상회하며, 변수의 요인으로 측정됨을 확인하였다. 마지막으로 평균분산추출 값의 분석은 [표 7]에서 보여주듯이 잠재 변수 상관 관계(Latent Variable Correlations)와 평균 분산 추출의 거듭제곱근 값을 비교한 결과 변수들 간의 상관 관계보다 모두 높은 값을 나타내고 있어 판별 타당성을 확보한 것으로 판단하였다.
(2009)은 흡수 역량이 기업 성과에 미치는 영향을 지식의 특성, 네트워크 특성, 조직 단위에서 분석하였다. 흡수 역량이 혁신을 채택하거나 전파하기 위한 분석에 영향을 주고, 나아가 지식 경영의 입장에서 학습과 흡수 역량의 관계가 혁신 성과에 양의 영향을 가지며 혁신 성과는 기업 경쟁력에 직접적인 영향을 준다는 점을 실증하였다. Liao et al.

후속연구

첫째, 특정 전자 제조 기업에 한정되어 수집된 표본으로 다양한 분야에 대해 전반적인 설명력을 가지기에는 한계점을 가지고 있다. 다양한 기업을 대상으로 다양한 분야에 대한 연구로 범위를 넓힌다면 보다 큰 의의를 가지는 연구로 발전 될 것이다.
(2010) 연구의 한계점과 마찬가지로 본 연구에서도 이러한 관리 혁신은 고려하지 않았다. 따라서 향후 연구에서 관리 혁신을 포함한 혁신 역량과 다양한 기업으로 대상을 확대하여 탐색하여 본다면 더 큰 의의를 찾을 수 있을 것이다.
이에 따라 다른 기업으로의 확장도 가능할 것이다. 마지막으로 변환과 활용 역량의 역할 또한 구현 및 기획 부서에 국한되지 않고 전반적인 부서 및 회사에도 적용할 수 있을 것이다. 문제를 해결하고, 그를 위해 지식을 변환하고 활용하는 것은 어디에서나 필요로 하기 때문이다.
첫째, 특정 전자 제조 기업에 한정되어 수집된 표본으로 다양한 분야에 대해 전반적인 설명력을 가지기에는 한계점을 가지고 있다. 다양한 기업을 대상으로 다양한 분야에 대한 연구로 범위를 넓힌다면 보다 큰 의의를 가지는 연구로 발전 될 것이다.
더욱이 흡수 역량은 연구자에 따라 다양한 역량으로 분류하고 있어 그에 따른 논의와 연구가 필요하다. 흡수 역량의 각각 다른 세부 역량이 혁신 역량에 미치는 영향을 파악한다면, 기업의 흡수 역량에 대한 이해를 증진시킬 수 있으며 나아가 혁신 역량 강화에 필요한 의사 결정을 내리는 데에 도움을 줄 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 연구에서 개인의 흡수 역량을 어떻게 나누어 프로세스 혁신과 제품 혁신에 직접적인 효과를 확인하였는가?	본 연구에서는 조직 구성원인 개인 수준에서의 지식에 대한 흡수 역량이 기업의 혁신 성과로 이어지는 연결고리를 분석하고자 한다. 특히 개인의 흡수 역량을 획득(Acquisition), 동화(Assimilation), 변환(Transformation), 활용(Exploitation) 의 네 역량으 로 나누어 이들 역량이 실제 업무로 반영되는 혁신 역량, 즉 프로세스 혁신과 제품 혁신에 직접적인 효과 (direct effect)를 가지는지를 확인하고자 한다 (Liao et al. 2010).
	외부지식을 받아들이고 체화함으로서 기업의 가치 창출을 이끌어내는 역량을 측정하기 위해서 어떠한 개념이 도입되었는가?	이를 지식 경영 측면에서 살펴보면, 외부지식을 받아들이고 체화해 기업의 가치 창출을 이끌어내는 역량이 필수적이게 된 것이다. 이러한 역량을 측정하기 위해 도입된 개념이 흡수 역량(Absorptive capacity)이다. Cohen and Levinthal(1990)이 제시한 이래 흡수 역량은 단순히 새로운 지식을 흡수하는 것을 넘어 이를 활용해 새로운 경쟁력을 기업에 제공한다는 점에서 그 중요성이 강조되어 왔다.
	흡수 역량은 어떠한 점에서 중요성이 강조되어 왔는가?	이러한 역량을 측정하기 위해 도입된 개념이 흡수 역량(Absorptive capacity)이다. Cohen and Levinthal(1990)이 제시한 이래 흡수 역량은 단순히 새로운 지식을 흡수하는 것을 넘어 이를 활용해 새로운 경쟁력을 기업에 제공한다는 점에서 그 중요성이 강조되어 왔다. 특히 지식의 흡수와 활용 측면에서, 흡수 역량에 대한 지식 경영적 접근도 다양하게 이루어졌다 (김병수 et al.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

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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