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연구 논문

지속 가능한 혁신 촉진에 있어 암묵적 지식 통합과 인지 자원 보존의 역할

37 조회수

DOI:

10.3791/72771

2026년 8월 21일

이 논문에서

요약

본 연구는 전략적 게으름이 중국 지식 노동자의 지속 가능한 혁신을 어떻게 지원하는지 조사합니다. 자원 보존 이론을 바탕으로 356명의 유효 응답자로부터 수집한 설문 데이터를 분석한 결과, 전략적 게으름은 인지적 필터링, 비공식 네트워크 및 암묵적 지식 통합을 통해 혁신적 업무 행동을 간접적으로 촉진하는 것으로 나타났으며, 이는 특히 복잡한 과업과 오류 허용 문화에서 두드러졌습니다.

초록

지속 가능한 인적 자원 관리는 인지적 자원을 보호하는 동시에 직원의 장기적인 효율성, 지식 활용 및 혁신을 지원하는 업무 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 본 연구는 자원 보존 이론(Conservation of Resources theory)을 사용하여, 과업을 신중하게 선택함으로써 의도적으로 정신적 에너지를 아끼는 전략적 게으름(strategic laziness)이 혁신적 업무 행동(IWB)을 촉진하는지 탐구합니다. 연구진은 구조 방정식 모델링을 사용하여 조절된 매개 모델을 검증하였습니다. 결과에 따르면 전략적 게으름은 IWB에 유의미한 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다 (β = 0.071, p = 0.112). 대신, 이는 정보 필터링 효율성을 향상시킴으로써 간접적으로 작용합니다. 전략적 게으름은 더 높은 정보 필터링 효율성과 관련이 있으며 (β = 0.146, p = 0.001), 이는 결과적으로 IWB를 증진시킵니다 (β = 0.286, p < 0.001). 또한 본 연구는 비공식 네트워크 참여가 암묵지 통합을 돕고 (β = 0.400, p < 0.001), 이것이 다시 IWB를 지원한다는 점을 발견했습니다 (β = 0.333, p < 0.001). 조절 분석 결과, 과업 복잡성은 정보 필터링 효율성과 IWB 사이의 연결 고리를 더 강화하는 것으로 나타났습니다 (β = 0.1608, p < 0.001). 오류 관용 문화 또한 비공식 네트워크 참여와 암묵지 통합 사이의 관계를 강화합니다 (β = 0.2475, p < 0.001). 이러한 결과는 지속 가능한 인적 자원 관리가 직원들에게 중요한 과업에 집중할 수 있는 더 큰 자율성을 부여하고, 유연한 직무 설계를 지원하며, 비공식적인 지식 공유를 장려하고, 실수를 학습의 기회로 여기는 문화를 조성해야 함을 보여줍니다. 이러한 조치들은 조직이 보존된 정신적 에너지를 지속적인 혁신으로 전환하는 데 기여합니다.

서론

오늘날의 매우 경쟁적인 비즈니스 환경에서 조직은 경쟁 우위를 유지하기 위해 점차 직원들의 혁신에 의존하고 있습니다1. Scott과 Bruce2, 그리고 이후 Janssen3에 따르면, 새로운 아이디어의 생성, 촉진 및 실현으로 정의되는 혁신적 업무 행동(IWB)은 조직 성과와 장기적 생존의 핵심 동력이 되었습니다.

하지만 Microsoft Work Trend Index의 보고에 따르면, 직원들의 68%가 창의적 사고에 필수적인 업무 시간 중의 방해 없는 집중 시간을 확보하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다4. 이러한 문제는 정보 기술, 금융 서비스, 연구 개발과 같이 지식 집약적인 분야에서 특히 심각하며, 이 분야의 전문가들은 복잡한 문제에 대한 새로운 해결책을 도출해야 하는 동시에 시간 관리에 있어 상충하는 여러 요구 사항들을 일상적으로 처리해야 합니다.

이러한 행동은 제한된 인지 자원을 관리하기 위한 적응 전략일 수 있습니다. 가시적인 생산성을 강조하는 조직의 전통적인 방식은 혁신에 필수적인 인지 자원을 의도치 않게 고갈시킬 수 있으며, 이는 경영진의 기대치와 창의적 업무에 필요한 심리적 조건 사이에 근본적인 갈등을 유발합니다.5전통적으로 과업을 미루거나, 노력의 강도를 조절하거나, 가치가 낮은 활동에서 선택적으로 이탈하는 등의 행동은 역효과를 내거나 헌신도가 낮은 것으로 간주되어 부정적인 낙인이 찍혀 왔습니다.6관리자들은 흔히 지속적인 업무 참여를 생산성과 동일시하며, 이러한 행동이 더 어려운 과업을 위해 인지 자원을 확보하는 전략적 기능을 수행할 가능성을 간과하곤 한다.7전통적으로 ~라고 분류되어 온 특정 행동들이 게으른직원들이 인지 자원을 더 효율적으로 관리할 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진하십시오.

여기서 인지적 자원을 보존하기 위해 의도적으로 노력의 속도를 조절하는 것으로 개념화된 전략적 게으름(strategic laziness)8은 조직 행동론 문헌에서 비교적 최근에 등장한 개념이며, 체계적인 실증 연구가 이제 막 나타나기 시작했습니다. 이 개념은 능동적 미루기(active procrastination)9, Risko와 Gilbert의 인지적 오프로딩(cognitive offloading)10, 그리고 Gevers 등의 전략적 페이싱(strategic pacing)11에 관한 연구와 궤를 같이합니다. 전략적 게으름은 더 까다로운 과업을 위해 인지적 자원을 보존하고자 가치가 낮은 활동을 뒤로 미루는 의도적인 업무 스타일로 정의됩니다. 이전 연구들은 심리적 안전감12,13, 지식 공유14, 그리고 오류 허용 문화15를 직원의 혁신과 연관 지어 설명해 왔습니다. 자원 관점에서 학자들은 자원 보존(Conservation of Resources, COR) 이론을 활용하여 직원이 어떻게 혁신 활동에 자원을 획득하고 투자하는지 이해하고자 했습니다16,17. 하지만 이러한 연구들은 주로 능동적인 자원 투자와 직원이 아이디어를 생성하고 구현하기 위해 자원을 어떻게 배치하는지에 초점을 맞추고 있습니다.

이전 연구들에서 전략적 휴지(strategic pauses)18,19, 인지적 여유(cognitive slack)20, 그리고 인지적 중복성(cognitive redundancy)21,22에 대해 조사해 왔으나, 자원 보존 전략이 혁신적인 성과로 어떻게 전환되는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 이러한 공백을 메우기 위해, 본 연구는 자원 보존(Conservation of Resources, COR) 이론을 사용하여 전략적 게으름을 특정 인지적 및 사회적 과정을 통해 혁신적 업무 행동으로 연결하는 이중 경로 모델을 개발합니다.

이러한 관점에서 전략적 게으름은 혁신으로 향하는 두 가지 상호 보완적인 경로를 지원하는 자원 보존 전략으로 작용합니다. 첫 번째 경로는 인지적 중복성과 정보 필터링 효율성에 해당하며22, 이는 새로운 아이디어 생성에 필요한 정신적 능력을 보존합니다23,24. 결과적으로 이러한 인지적 메커니즘은 새로운 아이디어 생성에 필수적인 정신적 여유와 명료함을 만들어냅니다25.

기존 문헌의 결정적인 부족함은 인지적 및 사회적 메커니즘이 업무 스타일과 혁신 사이의 관계에 어떻게 공동으로 영향을 미치는지에 대한 관심이 부족하다는 점입니다. 이전 연구들이 인지적 및 사회적 메커니즘을 개별적으로 조사해 왔으나, 이를 하나의 프레임워크로 통합한 연구는 거의 없었습니다26. 본 연구는 전략적 게으름(strategic laziness)이 과업 특성과 조직 분위기에 의해 활성화되는 인지적 및 사회적 메커니즘을 통해 작동한다는 점을 제안함으로써 이러한 공백을 메우고자 합니다. 또한, 전략적 게으름이 효과를 발휘하는 경로인 인지적 중복성, 정보 필터링 효율성, 비공식 네트워크 참여 및 암묵적 지식 통합이라는 매개 메커니즘을 분석합니다.

혁신적 업무 행동은 COR 프레임워크27 내에서 자원 집약적인 노력이며, 상당한 인지적 노력을 요구하고 내재적인 위험을 수반합니다28. 따라서 직원들은 충분한 인지적 자원을 보유했을 때 혁신에 참여할 가능성이 더 높습니다29. 전략적 게으름은 몰입 부족의 지표가 아니라, 인지적 자원을 보존하기 위한 선제적 전략으로 작용합니다30. 이렇게 보존된 자원은 인지적 중복성, 정보 필터링 효율성, 비공식 네트워크 참여 및 암묵적 지식 통합을 통해 혁신을 촉진합니다. 오류 허용 문화는 이러한 자원 보존 및 투자 과정을 강화하는 필수적인 맥락적 자원으로 자리 잡고 있습니다31. 전략적 게으름은 비합리적인 지연이 아니라, 인지적 자원을 보존하기 위해 가치가 낮은 활동을 의도적으로 미루는 것을 포함하므로 전통적인 미루기 습관과는 다릅니다3233,34. 능동적 미루기나 인지적 오프로딩과 달리, 이것의 주된 목적은 더 가치 있는 과업을 위해 정신적 자원을 전략적으로 보존하는 것입니다35,36.

과업 복잡성은 과업이 서로 연결된 여러 요소와 높은 정보 처리 요구 사항을 포함하는 정도를 의미합니다37. COR 관점에서 보면, 요구 사항이 있는 조건 하에서는 자원 보존의 중요성이 더욱 커집니다. 과업 복잡성이 높을 때, 효과적인 정보 필터링을 통한 한계 수익은 극적으로 증가합니다38. 오류 허용 문화는 탐색 활동에 내재된 실패가 용인된다는 조직의 공유된 인식입니다. 미완성된 아이디어를 공유하는 것은 사회적 위험이 따르지만, 높은 오류 허용 문화는 실패에 대한 부정적인 인식을 없앰으로써 사회적 및 심리적 자원의 손실을 방지합니다39. 이러한 안전망은 직원들이 암묵지라는 위험한 교환 및 통합 과정에 더 적극적으로 참여하게 만듭니다40. 본 연구의 개념적 모델은 그림 1. 에 제시되어 있습니다.

전략적 게으름이 업무 행동에 미치는 영향, 가설적 관계와 개념을 보여주는 도식.
그림 1: 개념적 프레임워크. 개인 수준의 촉진 요인(전략적 게으름, 정보 필터링 효율성)을 네트워크 기반 메커니즘(비공식 네트워크 참여) 및 창발적 조직 성과(혁신적 업무 행동, 암묵지 통합, 오류 허용 문화)와 구분하였다. 화살표 또는 연결선은 이러한 클러스터 간의 가설적 방향성 관계를 나타낸다. 여기를 클릭하여 이 그림의 더 큰 버전을 확인하십시오.

인지적 중복성(Cognitive redundancy)은 인지 심리학에서 유래되었으며, 최근에는 심층적 사고와 혁신을 지원하는 자원으로서 조직 행동론에 적용되고 있습니다7,20,34. 자원 보존 이론(COR) 관점에서 인지적 중복성은 효과적인 자원 보존을 통해 생성된 자원 잉여를 나타냅니다. 직원이 가치가 낮은 업무에 대한 참여를 줄임으로써 전략적 게으름(strategic laziness)을 실천할 때, 인지적 자원을 보존하게 되며, 이는 탐색적 사고와 창의적 문제 해결을 지원하는 인지적 중복성을 형성합니다8. 이러한 자원 보존 행동은 혁신적인 아이디어 창출에 필요한 정신적 여유(mental slack)를 직접적으로 향상시킵니다. 전략적 게으름과 혁신적 업무 행동 간의 관계에 관하여, 한편으로는 자원 보존 전략이 이론적으로 충분한 인지적 잉여를 생성하여 혁신을 직접적으로 자극할 수 있습니다. 그러나 COR 이론에 따르면, 보존된 자원이 효과적으로 투자되지 않는 한 단순히 자원을 보존하는 것만으로는 불충분합니다22. 성과를 창출하기 위해서는 자원을 전략적으로 투자해야 합니다. 자원을 절약하는 직원이 자동으로 혁신으로 유도되는 것은 아니며, 이러한 자원이 일상 업무의 완수나 개인적인 회복으로 전환될 수 있습니다. 절약된 자원을 창의적 활동으로 유도하는 명확한 매개 기전이 없다면, 직접적인 효과는 약하거나 없을 수 있습니다. 인지적 중복성은 직원에게 탐색적 사고와 창의적 아이디어 구상을 위한 정신적 능력을 제공합니다8,19.

인지 부하 이론에 따르면 개인의 처리 능력은 제한적이며, 인지 자원이 고갈되면 고차원적 사고 능력이 저하됩니다34. 인지적 여유(cognitive redundancy)는 이러한 고갈을 완화하여, 직원이 새로운 아이디어를 창출하는 데 필수적인 정신적 시뮬레이션, 시나리오 계획 및 확산적 사고에 참여할 수 있도록 합니다. 자원 보존 이론(COR)의 관점에서 인지적 여유는 직원이 핵심 역량을 고갈시킬 염려 없이 혁신 관련 활동에 투자할 수 있는 자원 잉여 상태를 의미합니다22. 직원이 풍부한 인지 능력을 갖추었을 때, 혁신적 업무 행동을 정의하는 창의적 문제 해결 프로세스에 참여할 가능성이 더 높아집니다. 따라서 다음과 같은 가설을 제안합니다.

가설 1: 전략적 게으름은 인지적 중복성과 정적 상관관계가 있다.

가설 2(H2): 인지적 중복성은 혁신적인 업무 행동과 정(+)의 관계가 있다.

가설 3: 정보 필터링 효율성은 혁신적 업무 행동과 정(+)의 관계가 있다.

내부적인 인지 기제 외에도, 자원 보존은 사회적 지식 프로세스를 통해 혁신을 촉진합니다. 비공식 네트워크 참여(Informal Network Participation, INP)를 통해 직원들은 광범위한 사회적 자원, 특히 경험적이고 명문화하기 어려우며 주로 대인 관계 상호작용을 통해 전달되는 암묵지에 접근할 수 있습니다14,16. Nonaka의 SECI 모델에 따르면, 비공식 네트워크는 집단적 경험을 통한 암묵지 공유를 가능하게 함으로써 사회화 과정을 촉진합니다41,42. 자원 보존(conservation of resources, COR) 프레임워크에 따라, 전략적 게으름은 직원의 인지 자원을 보존하며, 이를 통해 비공식적 상호작용에 더 많이 참여할 수 있게 합니다. 결과적으로 직원들은 동료로부터 지식을 습득, 해석 및 통합하는 능력이 향상되며, 이는 협력적 지식 통합과 조직 학습을 강화합니다27.

인지적 자원을 보존하는 것이 필수적이기는 하지만, 자원 보존 그 자체만으로는 혁신을 보장하지 않습니다. 보존된 자원이 창의적인 활동에 효과적으로 할당되지 않는다면, 대신 일상적인 업무나 개인적인 회복으로 전환될 수 있습니다. 정보 처리 이론에 기반한 정보 필터링 효율성(IFE)은 직원이 관련 정보와 무관한 자극을 구분할 수 있게 하여, 인지적 과부하를 줄이고 보존된 인지적 자원을 가치 창출 활동으로 유도합니다37,38,41. IFE는 인지적 필터로 기능함으로써, 전략적 게으름을 통해 보존된 자원이 불필요한 정보 처리를 통해 소모되지 않고 혁신적인 문제 해결에 투자되도록 보장합니다.

Nonaka의 SECI 모델에 따라, 비공식 네트워크는 사회화 단계의 주요 동력으로 작용하여 가공되지 않은 개인적 상호작용을 통합된 집단적 통찰로 전환합니다. COR 프레임워크 하에서, 전략적 게으름을 통해 절약된 인지적 대역폭은 직원들에게 이러한 비공식적 상호작용에 적극적으로 참여하는 데 필요한 관계적 에너지를 제공하며, 이를 통해 동료의 통찰을 습득, 해석 및 통합하여 공유된 조직 지식 기반을 구축할 수 있게 합니다. 이에 따라, 다음과 같은 구조적 경로 가설이 수립되었습니다.

H4: 비공식 네트워크 참여는 암묵지 통합과 정(+)의 관계가 있다.

H5: 암묵지 통합은 혁신적 작업 행동과 정(+)의 관계가 있다.

H6: 정보 필터링 효율성은 전략적 게으름과 혁신적 작업 행동 사이의 관계를 매개한다.

과업 복잡성은 과업이 상호 연결된 여러 요소, 불확실한 결과 및 높은 정보 처리 요구를 포함하는 정도를 의미한다24,40. 복잡한 과업은 인지 자원을 빠르게 고갈시키므로, 효율적인 자원 배분이 특히 중요하다25,43,44,45,46,47,48,49. COR 관점에서 자원 보존과 효율적 배분의 중요성은 위협이나 요구 상황에서 더욱 증폭된다. 과업 복잡성이 높을 때, 효과적인 정보 필터링을 통한 한계 수익은 급격히 증가하며, 효율적인 필터링은 인지적 과부하를 방지하고 혁신에 필요한 자원을 보존하는 데 필수적이다41,50. 따라서 조절 효과가 제안되었다.

H7: 전략적 게으름은 혁신적 작업 행동과 정(+)의 관계가 있다.

H8: 과업 복잡성은 정보 필터링 효율성과 혁신적 업무 행동 간의 관계를 정(+)의 방향으로 조절한다.

과업 특성 외에도 조직 분위기는 직원이 혁신을 위해 사회적 자원을 활용하는 방식에 영향을 미칩니다. Edmondson은 심리적 안전감을 구성원이 아이디어, 질문, 우려 사항 또는 실수에 대해 솔직하게 말해도 처벌받거나 모욕당하지 않을 것이라는 팀 차원의 공유된 믿음으로 정의했습니다13. Zhou와 Zhang15은 오류 허용 문화를 실패에 대한 부정적인 인식을 제거하고, 이를 학습의 기회로 보며, 실수로 인해 느껴지는 심리적 비용을 완화하는 문화로 개념화했습니다. 따라서 오류 허용 문화는 탐색적 활동에 내재된 실패가 적절히 관리되고 그로부터 학습된다는 전제하에 수용된다는 조직 내 공유된 인식으로 정의됩니다. ETC는 "자원 안전망"을 형성하는 필수적인 맥락적 자원입니다. 비공식적인 상호작용 중에 미완성된 아이디어를 공유하고 검증되지 않은 암묵적 지식을 통합하는 것은 사회적 위험이 따르는 일입니다. 높은 수준의 ETC는 실패에 대한 낙인을 없애고 실험을 장려함으로써 이러한 사회적, 심리적 자원의 손실을 방지합니다. 이러한 안전망은 직원이 위험한 교류에 더 기꺼이 참여하고 암묵적 지식을 통합하도록 하여, 결과적으로 INP와 TKI 사이의 연결 고리를 강화합니다5. 이에 따라 다음과 같은 가설이 설정되었습니다.

H9: 오류 허용 문화는 비공식 네트워크 참여와 암묵적 지식 통합 간의 관계를 정(+)의 방향으로 조절한다.

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프로토콜

본 연구는 헬싱키 선언을 포함한 윤리적 연구 원칙을 엄격히 준수하였습니다. 연구 윤리 승인은 북쓰촨 의과대학 경영대학 윤리위원회로부터 획득하였습니다(승인 번호: JG2024-0948; 승인 날짜: 2025년 3월 5일). 모든 연구 절차는 관련 윤리 지침 및 규정에 따라 수행되었습니다. 모든 참여자로부터 고지된 동의를 얻었으며, 참여자들에게는 어떠한 불이익 없이 언제든지 참여를 철회할 수 있는 권리가 있음을 안내하였습니다.

샘플링 절차 및 산업 선정

데이터는 중국에서 널리 사용되는 전문 설문 조사 도구인 온라인 설문 플랫폼을 통해 수집되었습니다. 대상 모집단은 정보 기술, 금융, 교육 및 의료의 4개 산업 분야에 종사하는 지식 노동자로 구성되었습니다.

이들 산업군은 세 가지 기준에 따라 선정되었습니다. 첫째, 지속적인 주의력, 복잡한 문제 해결 및 정보 처리가 요구되는 상당한 인지적 요구 사항이 수반되므로, 자원 보존 전략으로서의 전략적 게으름을 조사하기에 적절한 맥락을 제공합니다. 둘째, 자발적인 상호작용을 통해 암묵적 지식 교환이 이루어지는 비공식적 조직 네트워크가 특징이므로, 사회적 지식 경로를 조사할 수 있습니다. 셋째, 과업 복잡성 수준이 서로 다른 다양한 부문을 대표하므로, 경계 조건으로서의 과업 복잡성을 조사할 수 있습니다. 정보 기술 전문가는 빠르게 진화하는 기술적 과제에 직면하며, 금융 전문가는 복잡한 시장 불확실성을 다룹니다. 교육자는 다양한 학습 요구와 교육적 혁신에 적응하며, 의료 종사자는 위험 부담이 크고 정보 집약적인 임상적 의사결정을 관리합니다.

상당한 인지적 참여와 혁신이 요구되는 직무를 수행하는 직원들을 선정하기 위해 비확률적 유의 표집 전략이 사용되었습니다. 지역 및 조직 수준 전반에 걸쳐 표본의 다양성을 높이기 위해 설문 조사는 전문가 네트워크(예: 산업별 온라인 커뮤니티), 산업 협회(예: 기술 협회, 금융 기관), 그리고 중국의 동부, 중부, 서부 지역의 기업 연락망 등 다양한 채널을 통해 배포되었습니다. 또한 스노우볼 표집 방식을 통합하여, 초기 참여자가 자격 요건을 갖춘 동료들에게 설문 링크를 공유하도록 권장함으로써 접근하기 어려운 전문가 네트워크로의 접근을 용이하게 하였습니다. 잠재적 참여자들에게는 이메일 또는 사내 메신저 플랫폼(예: WeChat, DingTalk)을 통해 연구 목적에 대한 간략한 설명과 온라인 설문지 링크가 포함된 초청장이 발송되었습니다. 진행 전, 참여자들은 연구 목적, 절차, 잠재적 이점 및 위험이 명시된 윤리 규정을 읽고 “참여에 동의합니다”를 클릭하여 동의 의사를 표시해야 했습니다. 참여는 전적으로 자발적이며 익명으로 진행되었으며, 응답자들에게는 데이터가 기밀로 유지되고 학술 연구 목적으로만 사용될 것임을 보장하였습니다.

데이터 수집 일정 및 제외 기준

데이터 수집은 2025년 4월 15일부터 7월 20일까지 수행되었습니다. 총 412부의 설문지가 회수되었습니다. 데이터 수집 후, 데이터 품질을 보장하기 위해 체계적인 스크리닝 과정을 적용했습니다. 첫째, 파일럿 테스트 결과 설문지를 신중하게 작성하는 데 약 8–10 min이 소요되는 것으로 나타났으므로, 작성 시간이 2분 미만인 응답은 불충분한 주의 또는 무작위 응답으로 간주하여 제외했습니다. 둘째, 누락된 응답이 10%를 초과하는 불완전한 제출물은 제거했습니다. 셋째, 모든 항목에 동일하게 응답하는 일직선 응답(straight-lining), 극단적인 응답 편향(예: 모두 “1” 또는 모두 “5”), 역코딩 항목에 대한 논리적 모순 응답을 포함하여 일관되지 않은 패턴을 보이는 응답을 표준화된 시각적 검토 및 통계적 이상치 탐지(Mahalanobis distance)를 통해 식별하여 제외했습니다44,45. 연구자의 자의성을 줄이기 위해 데이터 분석 전에 제외 기준을 설정했습니다. 이러한 기준을 적용한 후, 356개의 유효한 응답이 분석 대상으로 유지되었습니다. 응답률은 86.4%였습니다. G*Power 3.1을 사용하여 사후 검정력 분석을 실시했습니다. 유의 수준 α = 0.05, 통계적 검정력 0.95, 중간 효과 크기(f2 = 0.15)에서 최소 필요 표본 크기는 166명으로 결정되었습니다. 최종 표본인 356명의 참가자는 이 임계값을 초과하여, 이후 분석을 위한 충분한 통계적 검정력을 확보했습니다.

단일 소스 데이터 및 공통 방법 분산

모든 데이터는 동일한 응답자로부터 수집되었으므로(자기보고 측정), 공통 방법 분산(common method variance, CMV)에 대한 잠재적 우려가 제기될 수 있습니다. 본 연구에서는 전략적 게으름, 인지 상태, 네트워크 참여, 혁신 행동과 같이 자기보고를 통해 가장 잘 평가될 수 있는 개인 수준의 인식과 행동을 조사하므로 이러한 단일 소스 설계를 채택하였습니다. 잠재적인 CMV를 평가하기 위해 절차적 및 통계적 보정 방법을 모두 적용하였습니다. 통계적으로는 54개의 초기 설문 항목 풀을 사용하여 Harman의 단일 요인 테스트를 수행하였습니다. 회전하지 않은 단일 요인을 이용한 탐색적 요인 분석(EFA) 결과, 첫 번째 요인이 전체 분산의 31.8%를 설명하는 것으로 나타났으며, 이는 일반적으로 수용되는 40%–50% 임계값46보다 낮으므로 CMV가 심각한 문제가 될 가능성이 낮음을 시사합니다. 이론적으로 관련이 없는 구성 개념(직장 물리적 환경에 대한 태도)을 이용한 마커 변수 기법에서도 연구 변수들과 유의미한 상관관계가 나타나지 않아, 상당한 CMV가 없음이 추가적으로 입증되었습니다47. 이러한 평가 후에 항목 정제 및 확인적 요인 분석(CFA)을 수행하였으며, 그 결과 요인 적재값이 낮거나(λ < 0.50) 교차 적재값이 높은 12개 항목을 제거하였습니다. 최종 측정 모델은 이후의 구조 방정식 모델링(SEM)을 위해 검증된 42개 항목으로 구성되었습니다.

변수 측정

설문지는 두 개의 섹션으로 구성되었습니다. 첫 번째 섹션에서는 인구통계학적 정보(성별, 연령, 교육 수준, 근속 연수 및 직위)를 수집했습니다. 두 번째 섹션에서는 기존의 척도를 사용하여 이론적 모델의 핵심 구성 개념을 측정했습니다. 별도의 언급이 없는 한 모든 항목은 1(“매우 그렇지 않다”)부터 5(“매우 그렇다”)까지의 5점 리커트 척도로 평가되었습니다. 중국 상황에서 수행된 연구의 표준 관행에 따라 엄격한 번역 및 적응 과정이 적용되었습니다. 전략적 게으름(strategic laziness)은 기존 문헌에 확립된 척도가 없는 비교적 새로운 구성 개념이므로, 새로운 측정 도구 개발을 위한 기설정된 지침에 따라 체계적인 척도 개발 절차를 수행했습니다. 이 과정은 5단계로 구성되었습니다(자세한 내용은 Supplementary File 1Table 1 참조).

작제물품목출처크론바흐의 α
전략적 게으름6Demerouti 등 [43, 51, 52]0.92
정보 필터링 효율6Kahneman [37]0.9
혁신적 작업 행동6스콧 & Bruce [2]0.9
과업 복잡도6류 & Li [25]0.88
비공식 네트워크 참여6호락 & Suseno [14]0.9
암묵적 지식 통합6노나카 & Takeuchi [42]0.9
오류 허용 문화6Edmondson [13]0.9

표 1: 설문지 측정 항목의 출처. 표 1은 측정 도구를 요약하며, 8가지 구성 개념 각각과 42개의 항목 수, 이전 문헌에서 인용한 수정 출처 및 Cronbach’s alpha 계수를 나열합니다. 0.87에서 0.92 사이의 alpha 값은 모두 0.80 임계값을 초과하며, 이는 본 연구에 사용된 모든 척도 전반에서 강력한 내부 일관성과 신뢰성이 확보되었음을 확인해 줍니다.

척도 적응 과정

중국 내 상황에서 측정 도구의 타당성과 문화적 적절성을 확보하기 위해 엄격한 척도 적응 과정을 거쳤습니다. 먼저, 조직 행동론 전문 지식을 갖춘 두 명의 이중 언어 연구자가 모든 영어 원본 척도를 독립적으로 중국어로 번역했습니다. 다음으로, 원본 버전을 알지 못하는 제3의 연구자가 이를 다시 영어로 역번역했습니다. 역번역된 항목과 원본 사이의 불일치 사항은 연구팀의 논의를 통해 해결함으로써 개념적 동등성을 달성했습니다.

그 후 번역된 중국어 설문지를 대상으로 15명의 소규모 표본 대상 응답자(지식 노동자)를 통해 인지 인터뷰 단계를 거쳤습니다. 이 단계의 목적은 모호한 문구, 생소한 표현 또는 맥락상의 오해를 식별하는 것이었습니다. 이들의 피드백을 바탕으로 명확성과 관련성을 높이기 위해 세부적인 조정을 수행하였습니다. 마지막으로 50명의 직원(최종 표본에서는 제외됨)을 대상으로 파일럿 테스트를 실시하고 문항 분석을 수행하였습니다. 모든 문항에서 수용 가능한 수준의 수정된 문항-전체 상관관계(0.40 초과)가 나타났으며, 이 단계에서 삭제된 문항은 없었습니다. 이러한 다단계 프로세스를 통해 측정 도구의 내용 타당도와 맥락적 적합성을 확보하였습니다.

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결과

기술 통계

최종 표본은 356개의 유효 응답으로 구성되었습니다. 인구통계학적 특성은 다음에서 제시합니다. 그림 2. 표본은 성별에 따라 비교적 균형이 잡혀 있었으며(남성 52%, 여성 48%), 연령대가 낮고 교육 수준이 높은 인구층으로 치우쳐 있었는데, 참여자의 71.3%가 45세 이하였으며 70.8%가 학사 또는 석사 학위를 보유하고 있었습니다. 응답자의 대부분은 경력 초기에서 중기에 해당했으며(근속 연수 1~10년: 63.8%), 현장 실무직(53.9%) 또는 중간 관리직(27.0%) 직위에 있었습니다. 이러한 구성은 표본이 운영 및 전술적 업무에 능숙함을 시사하며, 이는 일상적인 정보 처리 및 비공식적 지식 교환과 관련된 제안된 경로를 조사하는 데 적합합니다. 그럼에도 불구하고, 고위 경영진의 비중이 낮으므로 연구 결과를 최고 경영진 수준으로 일반화할 때는 주...

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토론

본 연구는 선택적 과업 참여를 통해 인지적 자원을 의도적으로 보존하는 것으로 정의되는 '전략적 게으름'이 혁신적 업무 행동에 기여하는지 여부와 그 경로를 조사하였다. 자원 보존(COR) 이론을 바탕으로, 전략적 게으름이 정보 필터링 경로와 사회적 네트워크 경로를 통해 혁신에 영향을 미치며, 과업 복잡성과 오류 허용 문화가 경계 조건을 형성한다는 단순화된 프레임워크를 테스트하였으며, 이는 다음 그림에 묘사된 바와 같다. 그림 3.

혁신적 업무 행동의 관계와 영향을 보여주는 경로 분석 다이어그램

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공개 사항

저자들은 본 연구와 관련하여 경쟁 관계에 있는 재정적 또는 비재정적 이해관계가 없음을 밝힙니다.

감사의 글

저자들은 본 연구(프로젝트 번호 JG2024-0948)에 대한 윤리적 심의와 기관 지원을 제공해 준 북사천 의과대학에 진심으로 감사를 표합니다. 또한, 연구 과정에 자발적으로 참여하여 귀중한 기여를 해주신 모든 참여자분께 감사드립니다.

저자들은 중화인민공화국 교육부의 연구비 지원(프로젝트: 국가 1등급 과정 – “의대생의 혁신 및 창업 통합을 위한 실무 경로”; 프로젝트 번호: 2023-1598)에 감사를 표합니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
온라인 설문 플랫폼WenjuanxingN/A설문지 배포 및 데이터 수집에 사용되는 전문적인 중국 온라인 설문 도구.
설문지 (전체 세트)N/A (저자 개발)N/A(1) 인구통계학적 특성과 (2) 9가지 핵심 구성 개념의 두 섹션으로 구성된 자기기입식 설문지. 모든 항목은 5점 리커트 척도로 측정됨.
전략적 게으름 척도N/A (신규 개발)N/A중심 구성 개념을 측정하기 위해 체계적인 5단계 절차에 따라 본 연구에서 개발된 새로운 척도. 상세 내용은 보충 자료에 기재됨.
인지 상태 척도기존 척도에서 수정 및 보완N/A관련 인지 상태(예: 정신적 피로, 인지적 몰입)를 측정하는 척도. 중국 상황에 맞게 수정 및 타당도 검증을 거침.
네트워크 참여 척도기존 척도에서 수정 및 보완N/A암묵지 교환을 위한 비공식 조직 네트워크 참여도를 측정하는 척도. 중국 상황에 맞게 수정 및 타당도 검증을 거침.
혁신 행동 척도기존 척도에서 수정 및 보완N/A직장에서의 개인적 혁신 행동을 측정하는 척도. 중국 상황에 맞게 수정 및 타당도 검증을 거침.
과업 복잡성 척도기존 척도에서 수정 및 보완N/A경계 조건으로 사용되는 인지된 과업 복잡성을 측정하는 척도. 중국 상황에 맞게 수정 및 타당도 검증을 거침.
마커 변수 척도기존 척도에서 수정 및 보완N/A작업장 물리적 환경에 대한 태도를 측정하는 척도. 공통 방법 분산(CMV)의 통계적 평가에 사용됨.
모집/초대 문구N/AN/A연구 목적을 설명하고 설문지 링크를 제공하는 표준화된 이메일 또는 메시징 플랫폼(예: WeChat, DingTalk) 문구.
윤리 승인 문서North Sichuan Medical College 경영대학 윤리위원회승인 번호 JG2024-0948헬싱키 선언의 윤리적 준수를 확인하는 2025년 3월 5일자 공식 승인 문서.
고지된 동의서N/AN/A연구 목적, 절차, 이점, 위험 및 참여자의 권리를 명시한 설문지 내 서문. 능동적 동의("참여에 동의합니다")가 필요함.
데이터 분석 소프트웨어N/A (예: SPSS, AMOS, Mplus)N/A데이터 스크리닝(예: Mahalanobis 거리), Harman의 단일 요인 테스트 및 모든 후속 분석에 사용된 통계 소프트웨어.
인지 인터뷰 표본N/AN/A번역된 설문지의 명확성과 관련성을 사전 테스트하기 위해 선정된 15명의 표적 응답자(지식 근로자)로 구성된 소규모 표본.
파일럿 테스트 표본N/AN/A항목 분석을 수행하고 설문 척도의 신뢰도(수정된 항목-전체 상관관계)를 확인하기 위해 사용된 50명의 직원 표본(최종 표본에서는 제외됨).

참고문헌

  1. Farida I, Setiawan D. Business strategies and competitive advantage: the role of performance and innovation. J Open Innov Technol Mark Complex. 2022;8(3):163. doi:10.3390/joitmc8030163.
  2. Scott SG, Bruce RA. Determinants of innovative behavior: a path model of individual innovation in the workplace. Acad Manage J. 1994;37(3):580–607.
  3. Janssen O. Job demands, perceptions of effort-reward fairness and innovative work behaviour. J Occup Organ Psychol. 2000;73(3):287–302.
  4. Microsoft. Will AI fix work Work Trend Index annual report. Redmond (WA): Microsoft Corporation; 2023:https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/will-ai-fix-work
  5. Wang Q, Zhang X, Zhang N, Su J. Error management climate, psychological security, and employee bootleg innovation behavior: the moderating role of risk-taking traits. Front Psychol. 2025;16:1538584. doi:10.3389/fpsyg.2025.1538584.
  6. Srirahayu DP, Ekowati D, Sridadi AR. Innovative work behavior in public organizations: a systematic literature review. Heliyon. 2023;9(2):e13557. doi:10.1016/j.heliyon.2023.e13557.
  7. Ward TB. Creative cognition as a window on creativity. Methods. 2007;42(1):28–37.
  8. Zanjani S, Griffin M, Dartnall T. Creative procrastinators: mapping a complex terrain. Pers Individ Dif. 2020;154:109658. doi:10.1016/j.paid.2019.109658.
  9. Chu AHC, Choi JN. Rethinking procrastination: positive effects of “active” procrastination behavior on attitudes and performance. J Soc Psychol. 2005;145(3):245–264.
  10. Risko EF, Gilbert SJ. Cognitive offloading. Trends Cogn Sci. 2016;20(9):676–688.
  11. Gevers J, Mohammed S, Baytalskaya N. The conceptualisation and measurement of pacing styles. Appl Psychol. 2015;64(3):499–540.
  12. Clausen T, et al. Job autonomy and psychological well-being: a linear or a nonlinear association Eur J Work Organ Psychol. 2022;31(3):395–405.
  13. Edmondson A. Psychological safety and learning behavior in work teams. Adm Sci Q. 1999;44(2):350–383.
  14. Horak S, Suseno Y. Informal networks, informal institutions, and social exclusion in the workplace: insights from subsidiaries of multinational corporations in Korea. J Bus Ethics. 2023;186(3):633–655.
  15. Zhou Q, Zhang H. Error management culture and college students’ self-development: the serial mediating roles of grit and learning from failure. Innov Educ Teach Int. 2024:doi:10.1080/14703297.2024.2417803.
  16. Hobfoll SE. Conservation of resources: a new attempt at conceptualizing stress. Am Psychol. 1989;44(3):513–524.
  17. Halbesleben JRB, Neveu JP, Paustian-Underdahl SC, Westman M. Getting to the “COR”: understanding the role of resources in conservation of resources theory. J Manage. 2014;40(5):1334–1364.
  18. Sonnentag S, Meier LL. Gain and loss cycles revisited: what to consider when testing key assumptions of conservation of resources theory. J Manag Sci Rep. 2024;2(2):154–167.
  19. Gronau QF, Moran R, Eidels A. Efficiency in redundancy. Sci Rep. 2024;14(1):17109. doi:10.1038/s41598-024-68127-x.
  20. Albers F, et al. Different types of redundancy and their effect on learning and cognitive load. Br J Educ Psychol. 2023;93(2):339–352.
  21. Sweller J. Cognitive load during problem solving: effects on learning. Cogn Sci. 1988;12(2):257–285.
  22. Hobfoll SE, Halbesleben J, Neveu JP, Westman M. Conservation of resources in the organizational context: the reality of resources and their consequences. Annu Rev Organ Psychol Organ Behav. 2018;5:103–128.
  23. Drody AC, Pereira EJ, Smilek D. Attention in our digital ecosystem: the five interactive components that drive media multitasking. Psychon Bull Rev. 2025;32:2454–2471.
  24. Wood RE. Task complexity: definition of the construct. Organ Behav Hum Decis Process. 1986;37(1):60–82.
  25. Liu P, Li Z. Task complexity: a review and conceptualization framework. Int J Ind Ergon. 2012;42(6):553–568.
  26. Nonaka I. A dynamic theory of organizational knowledge creation. Organ Sci. 1994;5(1):14–37.
  27. Sun X, et al. On tacit knowledge management in product design: status, challenges, and trends. J Eng Des. 2025;36(3):417–454.
  28. [28] Zychová K, Fejfarová M, Jindrová A. Job autonomy as a driver of job satisfaction. Cent Eur Bus Rev. 2024;13(2):117–140.
  29. Utomo HJN, et al. Investigating the role of innovative work behavior, organizational trust, perceived organizational support: an empirical study on SMEs performance. J Law Sustain Dev. 2023;11(2):e417. doi:10.55908/sdgs.v11i2.417.
  30. Westman M, et al. Organizational stress through the lens of conservation of resources (COR) theory. In: Perrewé PL, Ganster DC, editors. Exploring interpersonal dynamics. Vol. 4. London: Emerald Group Publishing Limited; 2004. p. 167–220.
  31. Wright TA, Hobfoll SE. Commitment, psychological well-being and job performance: an examination of conservation of resources (COR) theory and job burnout. J Bus Manag. 2004;9(4):389–406.
  32. Saini A, Rangnekar S. Impact of job demands and resources on idea generation: a COR theory perspective. Acta Univ Bohemiae Meridionalis. 2024;27(2):31–49.
  33. Hasannejad R, Safania MA, Afarinesh Khaki A. Correlation of organizational laziness with organizational performance mediated by organizational inertia in the staff of the Ministry of Sports and Youth. J Health Promot Manage. 2022;11(1):72–84.
  34. Sweller J. Cognitive load theory and educational technology. Educ Technol Res Dev. 2020;68(1):1–16.
  35. Hackman JR, Oldham GR. Motivation through the design of work: test of a theory. Organ Behav Hum Perform. 1976;16(2):250–279.
  36. Gajendran RS, Harrison DA, Delaney-Klinger K. Are telecommuters remotely good citizens Unpacking telecommuting’s effects on performance via ideals and job resources. Pers Psychol. 2015;68(2):353–393.
  37. Kahneman D. Attention and effort. Englewood Cliffs (NJ): Prentice-Hall; 1973.
  38. Chen O, Paas F, Sweller J. A cognitive load theory approach to defining and measuring task complexity through element interactivity. Educ Psychol Rev. 2023;35(2):63. doi:10.1007/s10648-023-09782-w.
  39. Kim S, et al. Large language models meet collaborative filtering: an efficient all-round LLM-based recommender system [conference paper]. Presented at: 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining; Barcelona, Spain; 2024. p. 1395–1406. https://doi.org/10.1145/3637528.3671931
  40. Campbell DJ. Task complexity: a review and analysis. Acad Manage Rev. 1988;13(1):40–52.
  41. Abdi Tabari M, Hiver P, Norouzian R. Interactions between task complexity, task repetition, and task motivation in L2 writing. Lang Teach Res. 2024:doi:10.1177/13621688241286661.
  42. Nonaka I, Takeuchi H. The knowledge-creating company: how Japanese companies create the dynamics of innovation. New York: Oxford University Press; 1995.
  43. Petrou P, et al. Crafting a job on a daily basis: contextual correlates and the link to work engagement. J Organ Behav. 2012;33(8):1120–1141.
  44. Sonnentag S. Recovery, work engagement, and proactive behavior: a new look at the interface between nonwork and work. J Appl Psychol. 2003;88(3):518–528.
  45. Zhou J, George JM. When job dissatisfaction leads to creativity: encouraging the expression of voice. Acad Manage J. 2001;44(4):682–696.
  46. Hair JF Jr, Black WC, Babin BJ, Anderson RE. Multivariate data analysis. 8th ed. Andover (UK): Cengage Learning; 2019.
  47. Leong LY, Hew TS, Ooi KB, Dwivedi YK. Predicting the determinants of NFC mobile wallet acceptance: a neural networks approach. Expert Syst Appl. 2020;140:112899. doi:10.1016/j.eswa.2019.112899.
  48. Anderson N, Potočnik K, Zhou J. Innovation and creativity in organizations: a state-of-the-science review, prospective commentary, and guiding framework. J Manage. 2014;40(5):1297–1333.
  49. Xia Y, Muslim Bin Md Zalli M. Dimensions and determinants of psychological adaptation among Chinese college students. Int J Manag Think. 2025;3(1):38–60.
  50. Long Chen H. Project technological capacity and project outcomes: the moderating role of team creativity. J Adv Humanit Res. 2022;1(2):69–76.
  51. DeVellis RF. Scale development: theory and applications. 4th ed. Thousand Oaks (CA): SAGE Publications; 2017.
  52. Hinkin TR. A brief tutorial on the development of measures for use in questionnaires. Organ Res Methods. 1998;1(1):104–121.

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