인적자원관리

1. HUMAN RESOURCE BUNDLES AND MANUFACTURING PERFORMANCE :ORGANIZATIONAL LOGIC ANDFLEXIBLE PRODUCTION SYSTEMSIN THE WORLD AUTO INDUSTRY JOHN PAUL MACDUFFIE 노동법학과 22기 이 상 익 인적자원관리

2. 목 차 1. 서 론 2. 이전의 연구조사 3. 유연생산체제에서의 “ORGANIZATIONAL LOGIC” 4. “ORGANIZATIONAL LOGIC”의 조작화 : 측정 주제 5. 방법론 6. 실증분석 결과 : 번들의 정당성 입증 7. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 8. 결 론 1/29

3. 서 론 • 혁신적인 HR관행들과 기업의 성과 및 국가적 경쟁력 간의 명확한 관계를 실증적으로 연구한 사례가 거의 없음 • 서로 다른 HR관행들간의 상호작용이나 사업의 전체적인 목적이나 전략과 어떻게 연계되어야 하는지에 대한 연구보다는 개별적 HR관행들의 효과만을 분석하는 단편적인 연구가 진행되어 옴 • 본 논문에서는 1989∼1990년에 조사된 전세계 62개 자동차조립생산공장에 대한 국제적인 자료를 사용하여 실증적 통계분석을 통해, 두 가지 가설을 검증하고자 함 2/29

4. 서 론 가설 1: 혁신적인 HR 실행들은 개별적으로가 아니라 내부적으로 일관되는 HR 번들이나 시스템 안에서의 상호연관된 요소로서 성과에 영향을 미칠 것이다. 가설 2: HR 번들이나 시스템은 핵심적인 사업목적(기업의 전반적인 경영전략)에서 도출된 상호보완적인 관행들의 번들과 통합될 때 효과적일 것이다. (즉 HR 번들은 유연생산체제의 “Organizational Logic”하에서 경영정책과 연계될 때 자동차조립공장의 생산성과 품질 향상에 더 기여할 것이다) • 유연생산체제는 생산성과 품질을 동시에 개선코자 하는 목적 하에 HR 번들과 경영관행들을 연계시키는 독특한 “Organizational Logic”을 갖고 있음. 또한, 재고수준과 Buffers를 줄여 생산과정에서 상호 독립성을 증가시키고 생산에서의 문제점이 있는지 정확히 파악함 • 완성차생산공장에 대한 실증적 연구를 통해 위 주장을 검증 3/29

5. 이전의 연구조사들 • “Organizational Logic”자동차산업과 관련한 예전의 서술적인 연구들(Womack, Jonns, and Roos 등)보다 본 연구는 생산시스템의 “Organizational Logic”에서 HR의 역할에 더 초점을 둠 • “lean production” (Womack 등) 대량 또는 유연생산체제하에서 HRM의 접근법이 달라야 한다고 하면서도, 어떻게 HR관행들이 상이한 생산체제와 통합되어야 하는지는 설명이 없고, HR관행들과 성과간의 관계를 조사하지 않음 • Quality-of-Work-Life(QWL) (Katz, Kochan, and Gobeille 등) QWL은 작업조직, 프로세스 개선, 기술발전에 영향을 주지 못하므로 성과에 거의 영향을 미치지 않는다고 결론지음. 그러나 이런 가설을 검증할만한 자료가 부족함 • Socio-Technical System(STS) Theory (Trist and Bamforth, Emery and thorsrud 등) 사회적 시스템과 생산의 기술적 특징의 관계를 강조하는 것은 사회기술체계론과 일치하는 면이 있으나, buffers를 최소화하는 생산관행들에 대한 종업원의 참여와 기술 발전을 추구하는 HR관행들의 통합을 탐구하는 본 논문과는 차이가 있음 4/29

6. 유연생산의 “ORGANIZATIONAL LOGIC” : 번들 통합 • 혁신적인 HR관행들은 세가지 조건 하에서 경제적 성과에 기여함(Levine and Tyson 등) • 첫째, 종업원들이 관리자가 갖지 못한 지식과 기술을 보유하고 있을 때 • 둘째, 종업원들이 자율적 노력을 통해 이러한 지식과 기술을 적용하도록 동기화될 때 • 셋째, 기업의 사업이나 생산전략이 이러한 종업원들의 자율적 노력으로만 달성될 수 있을 때 • 이 세 조건 모두가 충족될 때 HR관행들이 성과에 기여할 수 있음. 혁신적인 HR관행들이 작업자들을 숙련시키고 동기화시키더라도 HR시스템은 성과향상을 향한 자율적 노력을 위한 기업의 생산전략과 통합되어야 함 5/29

7. 유연생산의 “ORGANIZATIONAL LOGIC” : 번들 통합 • HR관행들의 “bundles”개념은 어떻게 앞의 조건들이 충족되는지를 평가하고자 할 때 중요함. HR관행들은 기업문화나 사업전략과 일치하는 시스템안에서 조직화되므로, 각 개별적 관행으로서 보다는 bundle안에서 관행들의 조합은 관리자와 종업원간의 상호작용 유형을 형성 • HR관행들의 상호연관되고 중첩적인 bundle은 작업자들이 기술을 습득하는 방법(OJT, off-JT, 직무순환 등)을 제공하고, 동기를 고양시키는 인센티브(성과에 따른 급여, 부가적 보상 등)를 제공함 • 유연생산체제의 Organizational Logic은 경영관행의 bundle (buffer의 최소화와 관련), HR관행들의 bundle (기술수준과 동기를 증대시키는 것과 관련)과 상호 연관됨. Bundle내에서의 내적일관성 및 bundle간의 보완성이 존재하며, 어느정도인지는 실증적 조사의 문제일 뿐 ! 6/29

8. 유연생산의 “ORGANIZATIONAL LOGIC” : 번들 통합 • 버퍼(Buffers) 7/29

9. 유연생산의 “ORGANIZATIONAL LOGIC” : 번들 통합 • 인적자원의 발전가능성(Human Resource Capabilities) 8/29

10. 유연생산의 “ORGANIZATIONAL LOGIC” : 번들 통합 • 버퍼와 인적자원의 연결 9/29

11. Organizational Logic의 조작화 : 측정 주제 4가지 주요 문제 • 1)Bundle을 어떻게 구성할 것인가? • 2) Bundle내에서 관행들을 어떻게 조합할 것인가? • 3) Bundle이 실증적으로 유효하다는 것을 어떻게 증명할 것인가? • 4) Bundle간의 관계를 어떻게 명확히 할 것인가? • 1) 번들의 선택 Choosing a Bundle • 대량생산체제와 유연생산체제를 구별할 수 있는 것, 기업전체적인 것이 아닌 공장의 작업현장과 관련된 HR관행들에 주안점을 둠. 특정 기업이나 국가의 독특한 것보다는 일반적으로 널리 사용되는 팀, QC, 직무순환 등을 선택함 10/29

12. Organizational Logic의 조작화 : 측정 주제 • 2) 번들 내에서 관행들의 조합 Combining Practices in a Bundle • additive(+) approach 부가적 방식 • multiplicative(×) approach 배가적 방식 • 배가적 방식에서는 하나라도 값이 0일 경우 전체 값도 0이 되므로 additive(+) approach을 사용함 11/29

13. Organizational Logic의 조작화 : 측정 주제 • 3) 번들의 확인 Validating a Bundle 세가지 통계적 절차를 통해 실증적으로 검증함 • 신뢰도 검사 : Bundle내에서 변수들간의 내적상관관계 분석 • 요인분석 : 변수들 사이의 상호 관계를 변수들 사이에 어떠한 관계가 존재하고 있는지를 분석 • 군집분석 : 비슷한 특성을 가진 집단을 확인하고 특성에 따라 군집으로 분류 • 4) 번들간의 상호작용 검사 Examining the Interaction Between Bundles • 3가지 번들(Use of Buffers, Work System Index, HRM Policies Index)간의 multiplicative 상호작용 • Buffers × WorkSys, Buffers × HRMPolicies, WorkSys × HRMPolicies, Buffers × WorkSys × HRMPolicies 12/29

14. 방 법 론 Methodology • 1) 표본 Sample • International Motor Vehicle Program(IMVP, 1985∼1990)의 International Assembly Plant Study(IAPS) • 16개국 24개 자동차회사의 90개 공장에 의뢰하여 70개 공장에서 설문지 회수, 이 중 62개 대규모공장의 자료를 대상으로 함(실증분석에서는 불완전한 5개 공장의 자료는 제외) • 62개 공장의 지역분포 : 일본(8), 북미의 일본공장(4), 북미(14), 유럽(19), 신흥공업국(11, 한국, 대만, 멕시코, 브라질), 호주(6) • 2) 설문지 관리와 자료 수집 Questionnaire Administration and Data Collection • 조사자 현장 방문 관찰조사(1987∼1990), 설문지 작성, 설문지 배포(90개 공장), 설문지 회수(70개 공장) • 계속적인 방문조사, 인터뷰, 전화, 팩스 등을 통해 조사 자료의 수정 및 보완 13/29

15. 방 법 론 Methodology 3) 종속변수 Measures-Dependent Variables 4) 독립변수 Measures-Independent Variables • Production Organization Measures • 유연생산과 대량생산체제에서의 Organizational Logic을 조작화하기 위해, Production Organization Index (생산조직지수, POI)에 Use of Buffers, Work Systems, HRM Policies의 3가지 구성 지표를 개발 14/29

16. 방 법 론 Methodology • (i) Use of Buffers (3개 항목) • 전체 조립생산 면적 중에서 최종 수리를 위한 공간의 크기 • 도장과 조립공정 사이에 (buffer)작업중에 있는 평균 자동차 대수 • 평균적인 재고 수준 • (ii) Work Systems (6개 항목) • 공식 작업팀에 참여하는 노동력 비율 • 종업원참여그룹에 속한 노동력 비율 • 생산관련 채택된 제안의 수 • 생산관련 실행된 제안의 비율 • 팀내부나 팀간 직무순환의 정도(0=직무순환 없음, 4=팀내부,팀간, 다른 부서간 광범위한 직무순환) • 현장작업자가 품질관련 과업을 수행하는 정도(0=전담 전문가만 수행, 참여정도에 따라 1부터 4까지 구분) 15/29

17. 방 법 론 Methodology • (iii) HRM Policies (4개 항목) • 생산직, 일선감독자, 엔지니어를 고용하는 기준(점수가 높을수록 교육 훈련이나 기술습득의 기회가 많음을 의미) • 성과에 따른 적절한 보상의 정도(0=없음, 4=공장성과에 따라 전종업원에게 보상) • 승진장벽의 정도(0=승진장벽을 제거할 정책 없음, 이러한 정책의 정도에 따라 1부터 4까지 구분) • 신입직원에 대한 교육훈련(0=일주일, 3=4주이상 교육훈련) • 경력직원에 대한 교육훈련(0=연 20시간 이하, 3=80시간 이상) • 5) 통제변수 Measures-Control Variables • 총자동화율 : 공정의 자동화율 • 공장 규모 : 자동차 생산가능 대수 • 모델의 다양성 : 차대, 모델, 구동방식 등의 다양한 정도 • 공정의 복잡성 : 각 조립생산 공정이 얼마나 복잡한지의 수준 • 제품디자인연수 : 핵심모델이 도입에서 생산에 이르기까지 소요연수 16/29

18. 방 법 론 Methodology • 6) 모델의 내역 Model Specification • 회귀분석을 위해 모든 종속변수와 독립변수를 log화 하고, 콥 더글라스 생산함수를 이용함. • 기본 회귀방정식(통제변인만을 포함하는 Base Case) • (1) Log (Productivity) = Log Tatal Automation + Log Product Design Age + Log Scale + Log Model Mix Complexity + Log Parts Complexity • (2) Log (Quality) = Log Tatal Automation + Log Product Design Age + Log Scale + Log Model Mix Complexity + Log Parts Complexity • 3가지 구성지표들간의 상호작용효과를 확인하기 위해 2-way 상호작용항목과 3-way 상호작용항목을 추가함. • ※ 콥 더글라스 생산함수 : 생산요소 투입량과 산출량과의 관계를 나타내는 1차동차형 생산함수. 노동량과 자본량에 대한 지수의 합이 1이 된다는 점이 특징임. 따라서 생산요소인 노동량과 자본량을 동시에 m배 증가시키면 산출량도 마찬가 지로 m배 증가하며, 이를 1차동차의 관계라 함 17/29

19. 실증분석 결과 : 번들의 정당성 입증 • 신뢰도 검사 Reliability Tests • 세가지 요소 지수에 대한 신뢰도 테스트 결과 포함된 변수들 간의 유의한 내부상관관계가 확인됨 ※ 크론바흐 알파는 모든 가능한 조합의 항목간 상관계수에 대한 평균값과 그 항목의 수로 결정됨. 항목간 상관계수의 평균값이 커질수록, 또 항목이 많을수록 크론바흐 알파계수가 커짐. 신뢰도(반복해서 테스트해도 같은 결과가 나오는 정도)를 검정할 때 쓰이며, 크론바흐 알파계수가 높을수록 신뢰도가 높음 18/29

20. 실증분석 결과 : 번들의 정당성 입증 • 2) 요인 분석 Factor Analysis • 세 지수를 구성한 모든 변수를 요인분석했을 때 강한 요인분석결과가 나타남 • 그러나 다른 두 가지 방법으로도 그 지수들이 더 쉽게 개념적으로 정당화될 수 있고 확인되므로 이 요인들은 사용하지 않음 • 3) 군집 분석 Cluster Analysis • 세 지수의 값들로 생성된 군집의 검증 • 생산조직체제의 양쪽 끝을 나타내는 군집1과 군집3은 각각 “MassProd”, “FlexProd”라고 하고, 군집2는 중간그룹으로서 “Transition”이라고 명명함 • 표5(p.211)는 생산조직지수를 구성하는 모든 변수들에 대한 이 세가지 군집의 평균값들을 표준화되지 않은 원래 단위로 나타냄. 모든 평균은 각 개별 변수와 세 지수, 두 가지 모두 군집들 간에 확연히 다름. F값은 0.01 유의수준 하에서 통계적으로 유의함 19/29

21. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 • 1) 상관관계 Correlations • 생산조직지수(POI)와 성과 간의 상관관계는 상대적으로 높게 나타남. • Buffers, 워크시스템, HRM정책을 사용했을 때 생산성과의 상관관계는 각각 -0.49, -0.50, -0.50을, 품질과의 상관관계는 각각 -0.49, -0.43, -0.67을 나타냄(p<0.01). • 부(-)의 상관관계 : 자동차생산시간↓ ⇒ 생산성↑100대당 결함율↓ ⇒ 품 질↑ 2) 군집 평균 Cluster Means • 위에서 정의한 각 군집들의 평균값은 생산성과 품질 간에 통계적으로 유의한 차이가 있음을 나타냄. • Masspro, Transition, Flexprod의 생산성 수치는 자동차 한대당 36.6h, 33.4h, 20.9h 20/29

22. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 • 11.2의 F값을 갖고 이것은 99%의 신뢰수준 하에서 유의한 결과. 군집평균의 각 쌍을 분석하기 위한 T검정을 했을 때 Massprod와 Transition의 쌍을 제외한 모든 쌍이 통계적으로 유의하게 나타남 • Masspro, Transition, Flexprod 군집들에 대한 품질은 100대당 94.1, 73.9, 49.5 의 결점이 있음. 이는 99% 신뢰수준 하에서 유의한 22.4의 F값을 가짐 • 세 지수로 정의한 군집들은 Masspro와 Flexpod 사이의 생산성과 품질 모두 큰 차이를 나타냄. Transition은 생산성 평균이 Masspro와 거의 같게 나타났고, 반면 품질은 Transition이 더 좋게 나타남. Transition을 유연한(Flex) 생산체제로 변화시키면 품질 개선이 생산성의 개선보다 먼저 이뤄지는 것으로 보임 21/29

23. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 3) 생산성 회귀분석 Productivity Regressions • 1번식은 base case의 변수들을 로그 노동생산성에 대해 회귀분석한 결과 • 2,3,4번식은 기본적 변수에 생산조직지수의 세가지 인덱스를 하나씩 더한 것 • 5번식은 multiplicative형태로 나타낸 전체 생산조직지수(POI)를 추가함 • 6번식은 Additive POI를 사용한 결과 22/29

24. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 • 버퍼가 작을수록, 멀티스킬 워크시스템이 되어있을수록, 더 높은 참여적 HR 정책을 가지고 있을수록 한대 당 생산시간이 짧아짐 • 식5에서 multiplicative형태로 나타낸 전체생산조직인덱스(POI)를 추가한 경우 상관계수는 -0.32. 이는 세가지 지수를 각각 투입한 것(식2,3,4)보다 상당히 높음. R2도 통계적으로 유의하게 증가. Additive POI를 사용한 결과(식6)도 식5의 경우와 동일한 결과를 나타냄 상호작용 효과의 분석(표7. p.213) • 식1 : 모든 통제변수와 세 지수를 가진 기본식. • 식2 : 식1에 2-way 상호작용 변수를 추가 • 식3 : 3-way상호작용 변수(buffer×워크시스템×HRM)를 추가 23/29

25. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 상호작용 효과의 분석(생산성) • 식2에서 Buffers와 워크시스템의 상호작용항목과 워크시스템과 HRM의 상호작용항목은 유의하게 나타남 • Buffer와 HRM의 상호작용은 유의하지 않음. 이는 Buffer인덱스와 0.72의 높은 상관관계를 보였기 때문이라고 설명 가능 • 모든 세 상호작용항목은 부적(-) 관계를 나타냈고, 수정R2는 0.597 (p<0.01). • 3-way 상호작용항목은 생산성의 좋은 예측치임 • 식3에서 3-way 상호작용항목은 통계적으로 유의한 결과를 보였으며 수정R2값은 0.649로 증가(p<0.01). • 개별지수는 Buffer와 HRM의 상호작용을 제외하고 통계적으로 유의한 값을 갖지 못했고, 3-way 상호작용항목만이 유의한 결과를 보임 24/29

26. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 4) 품질 회귀분석 Quality Regressions • 식1은 기본식으로서 모두 유의하지 않은 결과를 보임 • 식2는 Buffer지수를 포함시켰으나 결과는 크게 다르지 않음. 낮은 버퍼, JIT시스템이 품질 수준과 높은 상관관계가 있을 것이라고 기대했던 것에 비추어 볼 때 의외의 결과 25/29

27. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 • 워크시스템지수를 투입한 식3은 95%수준에서, HRM정책지수를 투입한 식4는 99% 수준에서 유의한 결과를 보임 • Multiplicative형식의 POI를 포함시킨 식5는 R2는 0.293로 증가, 계수는 -0.57로 워크시스템(-0.33), HRM(-0.46)에 비해 높음 • Additive방식의 POI지수를 포함시킨 식6의 결과는 생산성회귀분석 결과와는 달리 품질회귀분석에서는 높아진 R2값을 나타냄 상호작용 효과의 분석(표9. p.216) 26/29

28. 실증분석 결과 : 생산조직과 경영성과 상호작용 효과의 분석(품질) • 상호작용항목 효과에서 품질 측면의 결과는 생산성에서의 결과와는 다르게 나타남. • 식2 ; 2-way 상호작용항목을 사용 - 버퍼×워크시스템 : 음의 값을 가지며 유의한 결과(p<0.01)- 버퍼×HRM : 양의 값을 보이며 유의한 결과(p<0.1)- 워크시스템×HRM정책 : 유의하지 않은 결과(개별지수에서는 버퍼와 HRM의 둘 다 음의 값으로 통계적으로 유의한 결과를 보임) - 전체적인 R2는 0.456이고, 이것은 식1보다 통계적으로 유의하게 증가한 결과 • 식3 ; 생산성을 분석했을 때와는 다르게, 3-way도 유의하지 않은 결과를 보이며 식2와 비슷한 결과. • 이러한 결과들은 버퍼와 품질의 관계가 복잡하다는 것을 의미함 27/29

29. 일본효과? • 일본의 독특한 문화와 경영방식이 공장간의 성과에 차이가 발생하는 원인일 것이라는 가정 • 통계적 검증을 위해 더미변수를 추가한 결과 생산성은 일본효과가 있는 것으로, 품질에서는 일본효과의 증거가 거의 없었음 • 비모수 스피어만 상관계수(순위 상관계수)를 사용하여 POI와 상호작용항목이 13개의 일본경영 공장 그룹내에서의 성과 차이를 설명할 수 있는지를 분석함. HRM정책만이 생산성에서 유의하지 않은결과를, 또한 워크시스템만이 품질과 유의하지 않은 상관관계인 것으로 나타남 • 이러한 결과는 유연한 생산을 도와주는 HR 번들에서 성과 차이를 발견할 수 있다는 것을 지지함 28/29

30. 결 론 • 위계적 회귀분석을 통해 혁신적인 HR관행들이 경영성과에 기여하는지 조사. 세 가지 지표들은 생산성 및 품질과의 관계에서 통계적으로 유의하며, 특히 2-way 또는 3-way 상호작용 효과를 강력히 지지함 • 실증분석 결과 앞의 두 가설은 강력히 지지되었고, 이는 혁신적인 HR관행들과 경제적 성과 사이에 밀접한 정적 상관관계가 있다는 확실한 통계적 증거임 • 본 연구의 한계 • Cross-Sectional 자료의 사용 • 유연생산체제의 경쟁력이 종업원들을 혹사시키는 것에서 기인하는 것인지 여부에 대한 논쟁은 검토하지 않음. - 감사합니다 -