타당성 검증 - 지식공유의 매개효과와 조직지원인식의 조절효과를 중심으로

제2절 신뢰도 및 타당성 검증

3.0 이하로 나타나 모형이 수용할 만하다고 평가할 수 있다. 또한, 개념 신뢰도(CR)와 평균분산추출(AVE)과 값을 계산한 결과, 0.7과 0.5보다 높 은 것으로 확인해 본 연구에서 사용한 측정문항은 각각의 개념에 대해 대표성을 확보하였다고 볼수 있다.

변수 측정문향 표준요인

적재치 S.E t CR AVE

사회적 자본

네트워크

SC_1 0.822 - -

.969 .781

SC_2 0.872 .069 16.140

SC_3 0.653 .081 12.169

신뢰

SC_4 0.880 - -

SC_5 0.945 .047 23.929

SC_6 0.726 .051 15.883

공유 목표

SC_7 0.725 - -

SC_8 0.845 .082 14.131

SC_9 0.822 .080 13.840

자식공유 지식 기부

KS_1 0.862 - -

.953 .717

KS_2 0.851 .051 18.461

KS_3 0.668 .067 13.253

KS_4 0.743 .064 15.308

지식수집

KS_5 0.713 - -

KS_6 0.709 .0105 11.242

KS_7 0.687 .0111 10.942

KS_8 0.764 .0101 11.936

조직후원인식

POS_1 0.720 - -

.941 .666

POS_2 0.765 .0.79 13.492

POS_3 0.711 .089 12.523

POS_4 0.676 .084 11.901

POS_5 0.686 .093 12.081

POS_6 0.820 .079 14.480

POS_7 0.817 .072 14.433

POS_8 0.833 .076 14.705

창의적 행동

CB_1 0.789 - -

.971 .724

CB_2 0.766 .063 15.438

CB_3 0.806 .065 16.520

CB_4 0.784 .064 15.930

CB_5 0.793 .074 16.164

CB_6 0.583 .088 11.088

CB_7 0.752 .074 15.091

CB_8 0.846 .069 17.636

CB_9 0.747 .070 14.946

CB_10 0.821 .072 16.911

CB_11 0.841 .068 17.478

CB_12 0.801 .070 16.376

CB_13 0.842 .067 17.514

<표 13> 확인적 요인분석 결과

제3절 기술통계량과 상관관계 분석

본 연구에서 사용하는 각 변수의 평균, 표준편차, 상관관계를 살펴보기 위하여 상관관계분석을 실시하였다. 상관관계 분석에는 응답자의 개인적 특성을 반영하여 통제변수 5개와 요인분석을 통해 확인된 4개 변수에 대 한 분석을 실시하였다. 이때 통제변수 중 성별은 더미변수로 변환하여 측정하였다.

독립변수인 사회적자본과 매개변수인 지식공유, 조절변수인 조직지원 인식, 종속변수인 창의적 행동 모두가 변수 간 상관관계가 정(+)의 관계 로 유의미한 것을 확인하였으며, 통제변수인 연령, 학력, 직위, 근속연수 가 높을수록 종속변수인 창의적 행동이 높다고 지각하였다. 측정변수의 평균, 표준편차, 그리고 변수들 간의 상관관계분석 결과를 정리하면 <표 14>와 같다.

구 분 평균 표준편차 1 2 3 4 5 6 7 8

1. 성별 0.44 .497 -　　　　　　　

2. 연령 2.24 .879 -.184^** -　　　　　　

3. 학력 3.26 .602 -.062 .326^** -　　　　　

4. 직위 3.10 1.070 -.154^** .718^** .433^** -　　　　

5. 근속연수 3.60 1.576 -.043 .737^** .276^** .784^** -　　　

6. 사회적 자본 3.70 .562 -.001 .057 -.050 .067 .102 - 　　

7. 지식공유 3.94 .513 .186^** -.031 -.050 -.020 .043 .626^** -　

8. 조직지원인식 3.16 .634 -.045 .037 -.101 .045 -.016 .544^** .409^** - 9. 창의적 행동 3.46 .624 -.142^** .308^** .199^** .246^** .295^** .375^** .346^** .333^**

주1) N=330, ^*p<.05, ^**p<.01, ^***p<.001

주2) 1. 성별 : 더미변수 남성(0), 여성 (1), 2. 연령 : 30세미만(1), 30대(2), 40대(3), 50대(4), 60대(5), 3. 학력 : 고졸이하(1), 전문대졸(2), 대졸(3), 대학원졸(4), 4.

직위 : 사원/주임이하(1), 대리급(2), 과장급(3), 차장급/선임연구원(4), 부장급/책임연구원이상(5), 5. 근속연수 : 2년미만(1), 2∼3년미만(2), 3∼5년미만(3), 5∼10년미만(4), 10∼20년미만(5), 20년이상(6)

<표 14> 변수 간 상관관계분석 결과

제4절 가설 검증

1. 사회적 자본과 창의적 행동의 관계

사회적 자본과 창의적 행동의 가설 검증을 위하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서 가설 1은 사회적 자본이 창의적 행동과의 관계 에서 정(+)의 영향을 미칠 것이라고 예측하였다. <표 15>에서 제시한 회귀모형을 보면, 분석 1단계의 모형 1에서는 통제변수로 사용한 성별, 연령, 학력, 직위, 근속연수 등 5개를 먼저 투입하였다. 2단계 모형 2에서 는 통제변수를 포함하여 독립변수인 사회적 자본을 투입하였다. 회귀모 형을 해석할 때 모형에 대한 적합여부를 확인하기 위하여 F 통계량과 Durbin-Watson값을 확인하여야 한다. F 통계량 값은 유의수준도 함께 확인해 보아야 하고, Durbin-Watson 값의 경우에는 2를 기준으로 오차 항들이 독립임을 판단해야 한다.

독립변수와 종속변수의 관계를 보는 모형 2의 경우 F 통계량 값은 18.886, p<.001로 나타났으며, Durbin-Watson 값은 2.044로 회귀모형이 적합한 것으로 확인되었다. 그리고 독립변인에 의하여 종속변인의 설명 력인 R²값을 모형 2에서 살펴보면 26.0%(수정된 R²은 24.6%)로 나타났 다. 모형 2의 결과를 보면, 사회적 자본(β=.363, p<.001)은 창의적 행동에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 앞 에서 상관관계분석을 통해 확인된 사회적 자본이과 창의적 행동의 정(+) 의 관계와 일치하는 것이다. 이러한 결과는 사회적 자본이 커질수록 창 의적 행동이 높아지는 것으로 해석할 수 있다. 그러므로 가설 1은 채택 되었다.

변 수

창의적 행동

모형 1 모형 2

β t β t

성별 ^-.113 ^-2.112 ^-.113 ^-2.273

연령 ^.167 ^2.011 ^.176 ^2.299

학력 ^.130 ^2.232 ^.161 ^2.995

직위 ^-.131 ^-1.383 ^-.139 ^-1.594

근속연수 ^.234 ^2.495 ^.187 ^2.160

사회적 자본 ^.363^*** ^7.522

R²/R²adj .130/.117 .260/.246

F 통계량 9.684 18.886^***

Durbin-Watson 2.044

주1) N=330, ^*p<.05, ^**p<.01, ^***p<.001

주2) 1. 성별 : 더미변수 남성(0), 여성 (1), 2. 연령 : 30세미만(1), 30대(2), 40대(3), 50대(4), 60대(5), 3. 학력 : 고졸이하(1), 전문대졸(2), 대졸(3), 대학원졸(4), 4. 직위 : 사원/주임이하(1), 대리급(2), 과장급(3), 차장급/선임연구원(4), 부장급/책임연구원이상(5), 5. 근속연수 : 2년미만(1), 2∼3년미만(2), 3∼5년미만(3), 5∼10년미만(4), 10∼20년미만(5), 20년이상(6)

<표 15> 사회적 자본과 창의적 행동과의 회귀분석 결과(가설 1)

2. 사회적 자본과 지식공유의 관계

본 연구에서 가설 2는 사회적 자본이 지식공유와의 관계에서 정(+)의 영향을 미칠 것이라고 예측하였다. <표 16>에서 제시한 회귀모형을 보 면, 모형 1에서는 통제변수를 투입하고, 모형 2에서는 통제변수를 포함하 여 독립변수인 사회적 자본을 투입하였다. 독립변수와 결과변수의 관계 를 보는 모형 2의 경우 F 통계량 값은 40.331, p<.001로 나타났으며 Durbin-Watson 값은 2.015로 회귀모형이 적합한 것으로 확인되었다. 또 한 독립변인에 의한 결과변인의 설명력인 R²값을 모형 2에서 살펴보면 42.8%(수정된 R²은 41.8%)로 나타났다. 모형 2의 결과를 보면, 사회적 자본(β=.627, p<.001)은 지식공유에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 앞에서 상관관계분석을 통해 확인된 사회

적 자본과 지식공유와의 정(+)의 관계와 일치하는 것이다. 이러한 결과 는 사회적 자본이이 커질수록 구성원들의 지식공유도 높아지는 것으로 해석할 수 있다. 그러므로 가설 2는 채택되었다.

변 수

지식공유

모형 1 모형 2

β t β t

성별 ^.173 ^3.061 ^.174 ^3.982

연령 ^-.056 ^-.638 ^-.039 ^-.584

학력 ^-.040 ^-.662 ^.014 ^.300

직위 ^-.042 ^-.424 ^-.057 ^-.738

근속연수 ^.135 ^1.379 ^.056 ^.731

사회적 자본 ^.627^** ^14.764

R²/R²adj .042/.028 .428/.418

F 통계량 2.876 40.331^***

Durbin-Watson 2.015

주1) N=330, ^*p<.05, ^**p<.01, ^***p<.001

<표 16> 사회적 자본과 지식공유와의 회귀분석 결과(가설 2)

3. 지식공유와 창의적 행동의 관계

본 연구에서 가설 3는 구성원들의 지식공유가 창의적 행동과의 관계에 서 정(+)의 영향을 미칠 것이라고 예측하였다. <표 17>에 제시한 회귀 모형을 보면, 모형 1에서는 통제변수를 투입하고, 모형 2에서는 통제변수 를 포함하여 지식공유 변수를 투입하였다. 모형 2의 경우 F 통계량 값은 19.910, p<.001로 나타났으며 Durbin-Watson 값은 2.036로 회귀모형이 적합한 것으로 확인되었다. 또한 각 변인 간에 설명력인 R²값을 모형 2

에서 살펴보면 27.0%(수정된 R²은 25.6%)로 나타났다. 모형 2의 결과를 보면 지식공유(β=.382, p<.001)는 인지된 팀 성과에 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이는 앞에서 상관관계분석을 통해 확인된 지식공유와 창의적 행동과의 정(+)의 관계와 일치하는 것이 다. 이러한 결과는 구성원들의 지식공유 활동은 창의적 행동을 높이는 긍정적인 효과를 만들어내는 것으로 해석할 수 있다. 그러므로 가설 3는 채택되었다.

변 수

창의적 행동

모형 1 모형 2

β t β t

성별 ^-.113 ^-2.112 ^-.179^*** ^-3.589

연령 ^.167 ^2.011 ^.188 ^2.469

학력 ^.130 ^2.232 ^.145 ^2.720

직위 ^-.131 ^-1.383 ^-.115 ^-1.322

근속연수 ^.234 ^2.495 ^.182 ^2.110

지식공유 ^.382^*** ^7.870

R²/R²adj .130/.117 .270/.256

F 통계량 9.684 19.910^***

Durbin-Watson 2.036

주1) N=330, ^*p<.05, ^**p<.01, ^***p<.001

주2) 1. 성별 : 더미변수 남성(0), 여성 (1), 2. 연령 : 30세미만(1), 30대(2), 40대(3), 50대(4), 60대(5), 3. 학력 : 고졸이하(1), 전문대졸(2), 대졸(3), 대학원졸(4), 4. 직위 :

사원/주임이하(1), 대리급(2), 과장급(3), 차장급/선임연구원(4),

부장급/책임연구원이상(5), 5. 근속연수 : 2년미만(1), 2∼3년미만(2), 3∼5년미만(3), 5∼10년미만(4), 10∼20년미만(5), 20년이상(6)

<표 17> 지식공유와 창의적 행동과의 회귀분석 결과(가설 3)

4. 지식공유의 매개효과

본 연구에서 가설 4은 지식공유는 사회적 자본과 창의적 행동과의 관 계를 매개할 것이라고 예측하였다. <표 18>에서 제시한 회귀모형을 보 면, 모형 1에서는 통제변수를 투입하고, 모형 2에서는 통제변수와 독립변

수 사회적 자본을 투입하였고, 모형 3에서는 통제변수, 사회적 자본과 매개변수 지식공유를 투입하였다.

모형이 타당한지 여부를 확인하는 통계값을 모형 3에서 살펴보면, F 통계량 값은 19.265, p<.001로 나타났으며 Durbin-Watson 값은 2.051로 회귀모형이 적합한 것으로 확인되었다. 사회적 자본의 β값이 2단계에서 .363(p<0.001)였던 것이 3단계에서 지식공유가 개입되면서 .207(p<0.01) 로 작아지고 유의하게 나타났고, 매개변수인 지식공유가 유의(β=.249, p<0.001)한 것이 확인되었다. 따라서 지식공유는 사회적 자본과 창의적 행동 간의 관계에서 부분적으로 매개 효과가 나타나는 것을 규명하였고, 이것으로 지식공유가 사회적 자본과 창의적 행동에 미치는 영향을 매개할 것이라고 설정한 가설 4는 지지되었다.

변 수

창의적 행동

모형 1 모형 2 모형 3

β t β t β t

성별 ^-.113 ^-2.112 ^-.113 ^-2.273 ^-.156^** ^-3.142

연령 ^.167 ^2.011 ^.176 ^2.299 ^.186 ^2.482

학력 ^.130 ^2.232 ^.161 ^2.995 ^.158^** ^2.997

직위 ^-.131 ^-1.383 ^-.139 ^-1.594 ^-.125 ^-1.464

근속연수 ^.234 ^2.495 ^.187 ^2.160 ^.173 ^2.045

사회적 자본 ^.363^*** ^7.522 ^.207^** ^3.392

지식공유 ^.249^*** ^4.026

R²/R²adj .130/.117 .260/.246 .295/.280

F 통계량 9.684 18.886^*** 19.265^***

Durbin-Watson 2.051

주1) N=330, ^*p<.05, ^**p<.01, ^***p<.001

<표 18> 지식공유의 매개효과 회귀분석 결과(가설 4)

5. 조직지원인식의 조절효과

본 연구에서 가설 5은 조직지원인식이 매개변수인 지식공유와 종속변 수인 창의적 행동의 정(+)의 관계를 강화할 것이라고 예측하였다. 조절 효과의 가설 검증을 하기 전에 다중공선성의 문제를 최소화하기 위하여 매개변수인 지식공유와 조절변수인 조직지원인식을 표준화하여 각각 상 호작용항을 만들었다. 분산팽창지수(variance influence factor)를 확인한 결과, 지수가 기준치보다 낮아서 다중공선성의 문제가 없는 것으로 판단 하였다.

<표 19>에서 제시한 회귀모형을 보면, 모형 1에서는 통제변수를 투입 하고, 모형 2에서는 통제변수와 지식공유을 투입하고, 모형 3에서는 통제 변수와 지식공유, 조직지원인식을 투입하고, 마지막 4단계에서는 통제변 수, 지식공유, 조직지원인식과 지식공유×조직지원인식의 상호작용항을 투입하였다. 모형의 타당성을 확인하는 값을 살펴보면, 모형 4의 F 통계 량 값은 19.948(p<.001)로 유의한 것으로 나타났고 Durbin-Watson 값은 2.015으로 나타나 모형이 적합한 것으로 확인되었다. 변인 간의 설명력인 R² 값을 모형 4에서 살펴보면 33.2%(수정된 R²은 31.54%)로 나타났다.

모형 4를 보면, 지식공유와 조직지원인식의 상호작용(β=.141)이 p<.01 수 준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 따라서 지식공유와 창의적 행동 관계에 조직지원인식이 정(+)의 관계를 강화하는 것을 확인할 수 있다. 그러므로 가설 8은 채택되었다.

아울러, 조직지원인식의 조절효과를 확인해 보기 위하여 회귀방정식을 이용하여 <그림 2>와 같이 그래프로 그려보았다. 그래프를 보면, 지식공 유가 높아질수록 창의적 행동이 정(+)의 관계로 높아지는 것으로 나타났 다. 그리고 조직지원인식이 높은 집단이 조직지원인식이 낮은 집단보다 지식공유의 영향에 의한 창의적 행동의 증가폭이 더 큰 것으로 나타났다.

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