Revisiting knowledge transfer: Effects of knowledge characteristics on organizational effort for knowledge transfer

강진아, Mooweon Rhee, Ki Hyun Kang (2010) · Expert Systems with Applications 37:8155-8160 · DOI ↗

2007 년 paper (Testing impact of knowledge characteristics and relationship ties on project performance) 가 지식 특성 → 프로젝트 성과 의 직접 효과를 검증했다면, 본 paper 는 그 사이의 매개 메커니즘 — 조직의 knowledge transfer 노력 (접촉 빈도로 측정) — 을 분리한다. 동일한 multinational consulting firm 데이터 (228 knowledge element) 에 OLS 를 적용해, 암묵성·난이도·중요도 가 모두 조직 노력 (frequency of contact) 에 정(+) 영향을 미침을 보인다. 단, 암묵성은 weak (p<0.1), 난이도·중요도는 strong (p<0.01). 강진아 1기의 지식 특성 라인 의 메커니즘 정밀화.

RQ: 지식 특성 (암묵성, 난이도, 중요도) 이 조직의 knowledge transfer 노력 — 구체적으로 knowledge source 와의 접촉 빈도 — 에 어떻게 영향을 미치는가? 선행 연구가 다룬 speed/performance 종속변수와 분리되는 organizational effort 종속변수의 효과는?
방법론: 다중 회귀 (OLS), Survey Research (face-to-face structured interview), 5 model nested OLS (control only → 단일 변수 추가 → full model)
데이터: 다국적 컨설팅 기업 (annual revenue >$5M, US-based, 다부서) 의 27 개 프로젝트, 228 knowledge element observation. 2007 paper 와 동일 데이터셋. variable: TACITNESS (1-7), DIFFICULTY (1-7), IMPORTANCE (fraction, 0<x≤1, ranking 변환). DV = FREQUENCY (1=월 1회 미만, 7=거의 매일). control: DURATION, CLOSENESS, SIZE, INTERNAL (지식 원천 위치).
주요 발견: Model 5 (full) — TACITNESS β=0.103* (H1 weak 지지, p<0.10), DIFFICULTY β=0.218*** (H2 strong 지지), IMPORTANCE β=1.758*** (H3 strong 지지). control 의 INTERNAL (지식 원천 내부성) β=-0.131* — 내부 원천일수록 접촉 빈도 감소 (반직관적, exploitation 효과). Model 1 (control only) adj R²=0.025 → Model 5 adj R²=0.188 로 약 7 배 증가.
시사점: 조직은 암묵·난해·중요 한 지식일수록 transfer 노력 (접촉 빈도) 을 증가 시킨다. 단, 암묵성의 효과는 약함 — 너무 암묵적이면 일부 조직은 transfer 자체를 포기 (cost-benefit). DISTANCE 의 부 효과는 March (1991) 의 탐색-활용 프레임에서 exploration (먼 원천) = 더 큰 노력 필요 로 해석.

요약

이 paper 는 Testing impact of knowledge characteristics and relationship ties on project performance 의 후속작으로, 동일한 데이터 (다국적 컨설팅 기업 27 프로젝트 228 knowledge element) 와 동일한 knowledge element 분석 단위를 사용하나, 종속변수를 바꾼다. 2007 paper 는 지식 특성 → 프로젝트 성과 의 직접 효과를 봤고, 본 paper 는 지식 특성 → 조직 노력 (knowledge transfer effort) 의 매개 메커니즘을 본다.

이론적 motivation: 선행 연구 (Zander-Kogut 1995; Inkpen-Dinur 1998; Lord-Ranft 1998) 가 다룬 종속변수는 speed 또는 performance 였고, 조직이 어떻게 반응하는가 라는 차원 — 효과 가 아니라 노력 자체 — 은 비어 있었다. 강진아 은 frequency of contact with knowledge source 를 조직 노력의 proxy 로 도입. 이 변수는 조직이 의식적으로 통제할 수 있는 예방적 활동 으로, speed 같은 결과 변수와 분리됨.

세 hypothesis 의 이론 anchor: H1 (암묵성 → 노력 증가) — Polanyi (1962), Nonaka-Takeuchi (1995) 의 SECI 모델, Carlile (2004) 의 common lexicon 시간 누적 필요성. H2 (난이도 → 노력 증가) — Hansen (1999), Mowery et al. (1996) 의 complexity-relationship 강화 명제. H3 (중요도 → 노력 증가) — Eisenhardt-Galunic (2000), Gupta-Govindarajan (2000) 의 strategic value 명제 + 제한된 자원 조건에서의 우선순위.

발견은 세 H 모두 지지되나 effect size 가 차별적. TACITNESS β=0.103 (p<0.10)* — weak 지지. 해석: 조직은 일반적으로 암묵 지식에 더 많은 노력을 기울이나, 너무 암묵적 이면 cost-benefit 계산으로 transfer 포기 (Carlile 2004 의 boundary 비용). consulting firm 의 strong knowledge motivation 이 이 weak 지지를 가능하게 함. DIFFICULTY β=0.218* (p<0.01)** — strong 지지. 난해한 지식일수록 반복 접촉이 정답, 개인 학습과 유사. IMPORTANCE β=1.758* (p<0.01)** — strong 지지 + largest effect. 중요한 지식에 자원 집중하는 합리적 자원 배분. INTERNAL β=-0.131* (control, p<0.10) — 내부 원천일수록 접촉 빈도 감소. 외부 (distant) 원천이 exploration 이고 내부 원천이 exploitation (March 1991) 인 점에서 외부 원천에 더 큰 노력을 기울인다는 해석. 이는 Chesbrough (2003) 의 개방형 혁신 명제의 미시적 행위 기반. 본 paper 는 강진아 1기 지식 특성 라인의 완성 작업으로, 이후 2기의 외부 지식 sourcing 라인 (2014-2018) 의 미시 메커니즘 토대.

핵심 결과

변수	Model 1 (control)	Model 2 (Tacit)	Model 3 (Diff)	Model 4 (Imp)	Model 5 (Full)
TACITNESS	—	0.128*	—	—	0.103*
DIFFICULTY	—	—	0.346***	—	0.218***
IMPORTANCE	—	—	—	2.362***	1.758***
INTERNAL (control)	-0.123	-0.140*	-0.100	-0.134*	-0.131*
Adj R²	0.025	0.0415	0.162	0.131	0.188
F	1.45	1.92*	7.27***	7.85***	7.27***

n=228, Model 5 가 7 배 explanatory power (0.025 → 0.188). 효과 크기 순위: IMPORTANCE >> DIFFICULTY > TACITNESS. INTERNAL 의 부 효과 — 외부 원천에 더 큰 transfer 노력.

방법론 노트

OLS 모델 (full):

\text{Frequency}_{ij} = \beta_0 + \beta_1 \text{TACITNESS}_{ij} + \beta_2 \text{DIFFICULTY}_{ij} + \beta_3 \text{IMPORTANCE}_{ij} + \beta_4 \text{DURATION}_{ij} + \beta_5 \text{CLOSENESS}_{ij} + \beta_6 \text{SIZE}_{ij} + \beta_7 \text{INTERNAL}_{ij} + \varepsilon_{ij}

여기서 $\text{Frequency}_{ij}$ = 프로젝트 $j$ 의 knowledge element $i$ 에 대한 접촉 빈도 (1-7), $\text{IMPORTANCE}_{ij} = (n - k_i + 1)/n$ ( $k_i$ = $i$ 의 ranking, $n$ = 프로젝트 element 수). 단순한 OLS 인 이유 — Frequency 가 7 단계 ordinal 이지만 continuous 로 처리 (Likert scale 의 표준 관행), 1·2 차항 별도 도입 없음 (이론적 가설은 단조 +). multicollinearity 점검: DIFFICULTY-IMPORTANCE corr = 0.407, DURATION-SIZE corr = 0.421 — moderate 수준, 큰 문제 없음. 2007 paper 와의 핵심 차이: 동일 데이터·동일 단위·동일 독립변수, 종속변수만 FREQUENCY 로 교체 → matched-design 실증.

연구 계보

이 paper 는 강진아 1기 (UCLA/CSU Fullerton 시대, 2002-2010) 의 지식 특성 라인 의 메커니즘 정밀화 작업. 직접 선행: Testing impact of knowledge characteristics and relationship ties on project performance — 동일 데이터, 동일 단위, 종속변수를 프로젝트 성과 → 조직 노력 으로 교체. 이론적 anchor: Grant (1996a, 1996b) 의 지식 기반 관점, Kogut-Zander (1992) 의 combinative-capabilities, Polanyi (1962) 의 Tacit Knowledge 원전, Nonaka-Takeuchi (1995) 의 SECI 모델 (tacit→codified 변환), Cohen-Levinthal (1990) 의 흡수능력, Carlile (2004) 의 common lexicon · boundary 비용, Hansen (1999) 의 complexity-tie strength, Mowery-Oxley-Silverman (1996) 의 alliance knowledge transfer, Szulanski (1996) 의 internal stickiness, Lane-Lubatkin (1998) 의 relative absorptive capacity, March (1991) 의 탐색-활용 (INTERNAL control 의 해석 anchor), Chesbrough (2003) 의 개방형 혁신 (외부 원천 노력 효과의 macro 함의). Mooweon Rhee (당시 SNU 경영대학) 의 organizational learning 라인과 Ki Hyun Kang 의 외부 지식 sourcing 라인이 결합. 강진아 2기의 외부 sourcing 라인 정밀화 (2014-2018) 의 미시 토대.

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