기업가 지향의 측정
Covin & Wales (조영필 역)
Jeffrey G. Covin and William J. Wales (2011), The Measurement of Entrepreneurial Orientation.
이 논문은 이전 연구에서 기업가 지향(EO)의 개념이 어떻게 묘사되고 평가되었는지를 탐구한다. 조형 측정 접근법과 반영 측정 접근법과 관련된 도전과 결정 기준을 검토한다. 잠재 구성개념으로서 EO는 측정과는 별개로 존재하며, 연구자들은 단일차원 대 다차원 EO 측정 모델이 EO 구성개념의 근본적으로 다른 개념화와 일치한다는 것을 인식하면서 어떤 측정 접근법이든지 그들의 연구 목적에 가장 적합한 측정 접근법을 자유롭게 선택할 수 있다고 주장한다. EO의 잠재적으로 적절한 조형 및 반영 측정과 관련하여 권고사항이 제공된다.
서론
기업가적 활동을 조직적으로 추구하는 원동력으로서 기업가 지향(EO) 현상은 기업가정신 문헌의 중심 초점이 되었고 30년 이상의 연구 주제가 되었다. EO는 일반적으로 기업가적 활동을 선호하는 조직적 의사결정 성향(proclivity)으로 간주되어 왔다(Lumpkin & Dess, 1996). 경영 연구 내에서 이 개념의 명성은 EO가 모든 조직이 배치되거나 좌표될 수 있는 연속 변수(또는 변수 집합)를 나타낸다는 가정에서 비롯된다. 이 가정은 모든 조직이 보수적(“하단”)에서 기업가적(“상단”)에 이르는 개념적 연속체를 따라 어딘가(Barringer & Bluedorn, 1999; Covin & Slevin, 1998) 또는 “기업가적임”의 영역을 포착하는 다차원 개념공간(Antoncic & Hisrich, 2003; Lumpkin & Dess)에 속한다는 견해에 기여한다. 따라서 EO에 대한 조사는 신생이거나 오래되었거나 작거나 크거나 공공 또는 민간 등과 관계없이 기업가적 활동으로의 조직의 지향을 목표로 삼았다. EO의 광범위한 적용 가능성을 고려할 때 이 개념이 과거 연구에서 확장되어 채택된 것은 놀라운 일이 아니다.
그럼에도 불구하고, EO 연구자들은 잠재 구성개념이 직접 측정 관련된 함의를 가지는 요인인지 또는 요인으로 개념화되어야 하는 방법에 있어서의 변화를 종종 인정한다(Covin, Green, & Slevin, 2006; Lumpkin & Dess, 1996). 불행히도, George(2006)가 논의한 바와 같이, EO 연구자들은 종종 연구에 사용된 측정 모델의 유형을 명시적으로 또는 암묵적으로 잘못 특성화하였는데, 예를 들면, EO 척도를 그것이 그렇지 않을 때 조형 측정으로 언급하는 식이다. 데이터 분석(즉, 구성개념의 실증적 의미와 관련된 증거) 결과로부터 EO 구성개념의 명목적 의미를 부적절하게 추론하는 것 또한 흔한 일이다. 또한, 증거는 가장 일반적으로 사용되는 EO 척도, 즉 Miller/Covin & Slevin(1989) 척도(Rauch, Wiklund, Lumpkin, & Frese, 2009 참조)가 있고, 척도 자체는 여러 실증 조사에서 신중한 정밀조사의 대상이 되어왔으며(예, Knight, 1997; Kreiser, Marino, & Weaver, 2002), Lyon, Lumpkin, & Dess(2000)이 10년 전 이러한 도전을 연구자들에게 발표한 이래 EO의 평가에 대한 새로운 접근법의 발전에 있어서 거의 진보가 없었다는 것을 제안한다. 일반적으로 측정 우려는 아직 EO 연구자들의 관심을 폭넓게 끌지 못했는데, 아마도 Miller/Covin & Slevin(1989) 척도와 그 변형을 사용한 연구에서 이론적으로 흥미롭게 보이는 결과가 반복적으로 나왔기 때문일 것이다. 척도의 인식된 값의 결과가 연구자들 사이에 대안적인 EO 측정을 탐구하고자 하는 최소한의 욕구일 수 있다. (주목할 만한 예외는 Short, Broberg, Cogliser, & Brigham [2009]을 참조하십시오. 이들은 컴퓨터 지원 텍스트 분석을 사용하여 S&P 500 기업의 연례 보고서에 포함된 주주들에게 보내는 CEO 서신에서 EO의 차원, 즉 위험감수성, 혁신성, 주도성, 자율성 및 경쟁적 공격성이 언급된 단어의 수를 세었다.)
본 논문은 EO의 측정에 관련된 주요 이슈에 대한 일반적인 이해를 증진하기 위한 목적으로 EO의 개념뿐만 아니라 측정 이론의 기초를 검토한다. 특별한 관심이 EO의 특정 개념화가 연구자에 의해 채택될 때 조형적 또는 반영적 측정 모델 및 다양한 측정 모델의 한계와 같은 문제에 주어진다. 측정 이론 문헌(예: Coltman, Devinney, Midgley, & Venaik, 2008; Diamantopoulos & Winklhofer, 2001; Howell, Breivik, & Wilcox, 2007; Jarvis, MacKenzie, & Podsakoff, 2003)에서 얻은 교훈을 바탕으로 EO는 일반적으로 많은 "구성 요소" 변수가 있는 것으로 간주되지만(예: Lumpkin & Dess, 1996; Miller, 1983), 그것이 EO를 조형적 구성개념으로 만들지는 못한다고 주장될 것이다. 구성개념 자체는 본질적으로 조형적이지도 않고 반영적이지도 않다. 또한 반영 측정 모델이 종종 EO를 평가하는 데 가장 적합하며, 조형 측정 접근법은 특정 결과에 대한 EO의 인과 지표의 중요성을 확인하는 것이 주요 관심사인 경우에 가장 적합하다고 주장될 것이다. 이 논문의 마지막 섹션에서는 EO의 측정에 대한 네 가지 대안적 접근 방식을 제안하고 비판하며 EO의 개념화 및 측정과 관련된 몇 가지 핵심 사항을 검토한다.
EO의 개념
기업가적 활동으로 지향의 개념은 과거 연구에서 기업가적 지향, 집약도(intensity), 스타일, 태세(posture), 성향(proclivity), 그리고 어떤 경우에는 기업 기업가정신을 포함한 다양한 라벨이 주어졌다(예: Zahra, Jennings, & Kuratko, 1999). 이 현상에 붙어 있는 다양한 라벨을 고려하면, 연구자들이 아직 널리 받아들여진 EO의 정의를 내리지 못한 것은 놀라운 일이 아닐 것이다. 표 1은 선행 연구에서 발전된 (EO의 개념이 기반하는 관련 구성개념의 정의 뿐만 아니라) EO 정의의 샘플을 제시한다. 이러한 목록은 그것들의 EO 개념에 대한 묘사에 있어서 다양하게 미묘하며 극적인 차이를 보여주기 때문에 표 1에 포함되도록 선택되었다. 다음 논의는 EO 개념의 설명과 정의에 대한 근본적인 변경이 제공된 표 1에 표시된 목록의 하위 집합에 초점을 맞춘다.
표 1. 선정된 과거의 기업가 지향 (에 관련된) 정의
EO 연구의 뿌리는 Mintzberg (1973년)의 연구로 거슬러 올라갈 수 있다. Mintzberg는 전략적 의사결정에 대한 이론화에서 극적인 성장이 실현될 수 있는 불확실한 환경에서 새로운 기회의 적극적인 탐색으로 특징지어지는 경영적 성향으로서 기업가적 전략 결정 양식을 구상했다. 비슷하게 경영 성향을 탐구하는 선구적인 작업에서, Khandwalla(1976/1977)는 "조직의 주요 의사 결정자들이 보유한 경영에 대한 신념과 규범의 운영 집합. 그것이 실행으로 전환될 때, 생존과 성장을 위한 조직의 전략을 구성한다."(22쪽)으로서 경영 스타일의 개념을 발전시켰다. Khandwalla에 따르면, 기업가적 경영 스타일은 보다 신중하고 안정 지향적인 접근법과 대조적으로 의사 결정에 대한 대담하고 위험하며 공격적인(bold, risky and aggressive) 접근법을 말한다.
Mintzberg(1973)와 Khandwalla(1976/1977)의 연구는 EO를 의사결정에 뿌리를 둔 관리 성향(disposition)으로서 후속 학술 조사에서 널리 채택된 견해(예: Covin & Slevin, 1989; Lumpkin & Dess, 1996; Miller & Friensen, 1982)를 확립했다. Dess & Lumpkin(2001, p. 3)은 EO를 "전체 조직을 대신하여 내려진 핵심 결정과 관련된 조직 수준의 현상"으로 본다. Covin & Slevin(1989, p. 77)은 "기업가적 기업이란 기업의 전략적 결정과 운영 경영 철학에서 증명되듯이, 최고 경영자들이 기업가적 경영 스타일을 가진 기업"이라고 제안한다. Miller & Friensen(1982, p. 1)은 EO가 "기업의 혁신적인 전략의 특성으로 종종 경영진에 의해 그들의 목표와 기질에 기초하여 결정되는 무언가를"을 포착한다고 주장한다.
Miller와 그의 동료들의 연구는 EO가 조직 행동의 집합으로 나타난다는 생각 학파의 기초를 형성한 기업 수준의 기업가정신의 개념을 도입했다. Miller & Friensen(1982, p. 5)은 기업가적 기업들이 "제품 시장 전략에서 상당한 위험을 감수하면서 대담하고(boldly) 정기적으로 혁신한다"고 가정했다. Miller(1983, p. 771)는 “주도성”의 속성을 추가하면서, 기업이 "제품-시장 혁신에 참여하고, 다소 위험한 모험을 하고, '주도적' 혁신을 처음 도출하여 경쟁자들을 제압할“ 때 기업가적이라고 가정했다. 따라서 Miller(1983)는 EO를 혁신성, 위험감수성, 주도성의 동시적 전개로 구상해냈다 (비록 그가 이러한 초기 연구에서 기업가적 지향이라는 표현을 실제로 사용한 적이 없지만). Miller(p. 780)는 다음과 같이 말한다.
일반적으로 이론가들은 어떤 기업이 어떤 위험도 감수하지 않고 단순히 경쟁사를 직접 모방함으로써 기술이나 제품군을 바꾼다면(우리 용어상 “혁신된”) 그 기업을 기업가적이라고 부르지는 않을 것이다. 어느 정도의 주도성 또한 필수적일 것이다. 마찬가지로, 재정적으로 상당히 레버리지를 활용하는 위험감수 기업이 반드시 기업가적이지는 않다. 그들은 또한 제품 시장이나 기술 혁신에 참여해야 한다.
간단히 말해서, Miller (1983)는 EO가 분명하게 하기 위해 정(+)적으로 공변해야 하는 혁신성, 위험감수성 및 주도성의 3가지 하위 차원으로 구성된 구성개념으로 EO를 구상했다. Miller는 암묵적으로 EO를 이러한 차원들 사이의 공유 분산 또는 교차점으로 본다. 밀러의 개념화에 따르면 혁신성, 위험감수성 및 주도성 사이의 공변화가 없다면 EO의 존재는 주장되어서는 안 된다.
Lumpkin & Dess(1996, p. 136)는 "EO는 신규 진입을 이끄는 프로세스, 관행 및 의사결정 활동을 참조한다...... 그것은 새로운 벤처 창출을 목표로 하는 역동적인 생성 과정에서 기능하는 핵심 참여자들의 의도와 행동을 포함한다"고 제안한다. Dess & Lumpkin(2001)은 EO를 조직 수준의 전략 수립 프로세스로 설명하며, 그 차원은 상황과 무관하게 선험적으로 지정할 수 없다. EO를 특징짓는 차원을 확장하면서 Lumpkin & Dess는 혁신성, 위험감수성, 주도성, 경쟁적 공격성 및 자율성이 독립적으로 그리고 집합적으로 EO의 영역을 정의하는 5가지 차원을 나타낸다고 가정한다. Lumpkin & Dess (137쪽)는 다음과 같이 말한다.
자율성, 혁신성, 위험감수성, 주도성, 경쟁적 공격성 등 이 모든 요소가 기업이 신규 진입에 참여할 때 존재할 수 있다. 대조적으로, 성공적인 신규 진입은 이러한 요소들 중 일부만 작동할 때 달성될 수도 있다. 즉, 이러한 각 차원이 신규 수행의 성격과 성공을 예측하는 데 유용한 정도는 외부 요인이나 내부 요인에 좌우될 수 있다.
Lumpkin & Dess (1996)에 따르면, 기업가적이라는 것이 무엇을 의미하는지, 또는 EO의 어떤 차원이 신규 진입에 기여할 것 같은지는 기업의 조직과 환경적 맥락과 같은 구성개념의 경계를 벗어난 고려사항에 달려 있다. Miller (1983)가 EO의 구성을 혁신성, 위험감수성 및 주도성의 동시 전개를 필요한 것으로 정의한 반면, Lumpkin & Dess는 EO를 기업가적 조직이 EO의 본질을 포착하는 것으로 간주하는 5가지 차원의 특정 차원이나 집합에 대해 강조할 필요가 없다고 생각한다. 간단히 말해서, Lumpkin & Dess는 EO를 특징짓는 차원들이 EO가 존재한다고 주장하기 위해 강력하고 정(+)적으로 공존할 필요는 없다고 제안한다.
Lumpkin & Dess(1996)의 EO에 대한 개념화는 어떤 면에서 다른 연구자들의 다차원 구성개념의 개념화와 유사하다. 예를 들어, Khandwalla (1976/1977)의 최고 경영 스타일 구성개념의 개념화, Hofstede(1984)의 문화적 가치 구성개념의 개념화, 또는 Barrick & Mount(1991)의 성격 구성개념의 개념화와 유사하게, Lumpkin & Dess는 EO는 5개의 차원을 가지고 있으며, 각각의 차원은 (한 차원이 되는 힘에 의해) "낮음"에서 "높음" 까지 다양하다. 그러나, Lumpkin & Dess가 EO 구성과 관련하여 식별한 5가지 차원 각각은 많든 적든 기업가적 목적이 있다. 따라서 보다 기업가적인 기업은 아마도 다섯 가지 EO 차원 중 적어도 하나에서 기업가적 목적을 향해 더 위치지어질 것이다(비록 Lumpkin & Dess는 기업가적 기업이 어떤 특정 차원에서 "높을" 필요가 없다는 것을 명확히 하였지만). 이와는 대조적으로, Khandwalla, Hofstede, Barrick & Mount의 각각 이들 구성개념의 개념화에 따르는 최고 경영 스타일, 문화적 가치 또는 성격의 수준은 더 높거나 낮은 수준은 없다. 오히려 이러한 구성개념들이 의미하는 차원을 교차하여 존재하는 다양한 프로파일이 단순히 있으며, 이러한 프로파일은 최고 경영 스타일, 문화적 가치 및 성격의 실현된 현상을 나타낸다. 이와 같이, Lumpkin & Dess의 개념화에 따르면, EO는 "기업가적인 것"이 특정한 의미를 가지고 있다는 점에서 잠재된 구성개념으로서 다소 이례적이라고 주장할 수 있지만, 그 특정 의미는 구성개념을 정의하는 것으로 가정되는 5차원의 맥락 내에서는 식별되지 않는다.
전반적으로 EO에 대한 Lumpkin & Dess(1996)의 개념화는 보다 영역 중심적-즉 EO를 어디서 찾아야 할지 특정한다-이고, 반면에 Miller (1983)의 EO의 개념화는 보다 현상 중심적-즉 EO는 무엇으로 보이는지 특정한다-이라고 말할 수 있다. 특히 Lumpkin & Dess의 연구가 발표된 이후로 EO의 구성이 개념화될 수 있거나 개념화되어야 하는 방식에 대한 유의미하거나 널리 인정된 채택은 없었다. 게다가 연구자들은 일반적으로 Miller와 Covin & Slevin(1989)과 가장 강하게 관련된 EO의 단일차원적(일명 "복합 차원") 관점과 Lumpkin & Dess와 가장 강하게 관련된 EO의 다차원적 관점 사이의 근본적인 차이를 인식한다.
이번 논문과의 특별한 관련성 중, 학자들이 EO 개념을 개념화하는 방식은 강한 측정 관련 함의를 갖는다. Miller(1983)와 Lumpkin & Dess(1996)의 이론적 지도에 따라, EO의 측정에 대한 대부분의 논의는 EO가 얼마나 많은 차원을 갖는지에 초점을 맞추었으며, 그 가정은 이 차원의 수는 현상이 측정되는 방식에 영향을 미쳐야 한다는 것이다(예를 들면 Covin et al., 2006; Kreiser et al., 2002 참조). 이 고려사항은 확실히 타당하지만, EO의 측정과 관련하여 동등하게 타당한 고려사항은 EO의 특정 개념화가 특정 모델링 기법을 사용해야 함(또는 사용을 피해야 함)을 암시하는지 여부의 문제이다. 이 주제는 아래에서 살펴본다.
측정모델
조형 측정 모델 vs. 반영 측정 모델의 특성
EO 문헌 내에서 논의되는 기본적인 논점은 EO의 개념이 조형 측정 모델링 또는 반영 측정 모델링을 사용하면서 가장 적절하게 평가되는 잠재 구성개념인지 또는 이해되어야 하는지를 고려한다(예: Covin et al., 2006; Lyon et al., 2000 참조). 간단히 말해, 조형 측정 모델은 잠재 구성개념을 (측정 목적을 위해) 만들기 위한 기초로서 "지표의 설명 조합"을 사용한다 (Fornell & Bookstein, 1982, p. 292). 즉, 조형 측정 모델링에서 잠재 구성개념은 그 측정에 의해 산출되는 것으로서 모델링된다. 반대로, 반영 측정 모델은 "기초적인 요소들이... 관찰된 무언가를 발생시킨다"고 가정한다. 즉, 반영 측정 모델링에서 잠재 구성개념은 그 측정을 산출하는 것으로 모델링됩니다. 이 섹션에서는 조형 대 반영 측정 모델의 본질과 사용에 관련된 정보 배경을 제공한다.
잠재 구성개념(또한 구성개념을 의미하는 잠재 변수로서 알려진)은 “직접적으로 관찰할 수 없고 관찰 가능한 명시된 측정으로 평가되어야 하는 이론적 관심의 현상“이다(Diamantopoulos, Riefler, & Rothh, p. 1204). 잠재 구성개념은 측정 모델 내에서 평가될 수 있을 뿐만 아니라 구조 모델 내에 내장될 수 있다. 구조 모델은 다른 잠재 구성개념 사이의 관계를 명시한다. 측정 모델은 잠재 구성개념과 그 측정(항목, 지시자 및 징후라고도 함) 사이의 관계를 명시한다. 현재 논의의 초점은 잠재 구성개념을 평가하는 데 사용되는 측정 모델에 관한 것이다.
측정 모델은 잠재 구성개념과과 그 측정 사이의 추정된 인과관계 방향에 따라 다르다. 잠재 구성개념이 그 측정으로 이어지는 것으로 가정되거나 잠재 구성개념이 그 측정으로부터의 결과로 가정된다. 추정된 인과관계 방향이 구성개념에서 그 측정으로일 때는 반영 측정 모델이 적절하다. 이러한 모델에서의 측정을 때때로 효과 지표 또는 반영 지표라고 한다. 추정된 인과관계 방향이 측정에서 구성개념으로의 방향일 때, 조형 측정 모델이 적절하다. 이러한 모델의 측정을 때때로 인과 지표 또는 조형 지표라고 한다. 따라서 Bagozzi (1994)가 관찰한 바와 같이 반영 측정 모델 사양에서 구성개념은 측정을 산출하며, 조형 측정 모델 사양에서는 측정이 구성개념을 산출한다. 반영 모델을 사용하여 측정된 잠재 구성개념의 최근사례로는 Lumpkin, Cogliser, & Schneider(2009)의 자율성 측정과 Anderson, Covin, & Slevin(2009)의 전략적 학습 능력 측정이 있다. 조형 모델을 사용하여 측정한 잠재 구성개념의 최근 사례로는 Salomo, Brinckmann, & Talke(2008)의 기능 관리 역량의 측정과 Marakas, Johnson, & Clay(2007)의 컴퓨터 자기효능성의 측정이 있다.
인과관계 방향의 문제 외에도, 반영 및 조형 측정 모델은 그것들을 구별하는 다른 속성들을 가지고 있다. 예를 들어 반영 측정 모델에서 측정은 주제적인 것으로 (즉, 동일한 단일 잠재 구성개념을 반영한다) 가정되고 서로 교환될 수 있다. 측정 간의 높은 상관관계가 바람직하며 내적 일관성 평가(예: 크론바흐의 알파 계수를 통해 밝혀짐)는 측정 모델의 강도를 평가하는 적합한 수단이다. 게다가, MacKenzie, Podsakoff & Jarvis(2005, p. 710)에 의해 언급되었듯이, "반영 측정 모델에서 잠재 구성개념은 지표들 사이의 공분산의 관점에서 실증적으로 정의된다."
대조적으로 조형 측정 모델에서는 측정은 상호 교환될 수 없으며, 각 측정은 잠재 구성개념의 개념적 영역의 필수적인 부분을 나타내기 위해 수집된다. 따라서, 연구자들은 조형 측정의 풀에 잠재 구성개념의 모든 정의하는 측면을 포괄하는 측정을 포함하도록 권고 받는다. 반영 측정의 경우와 달리 조형 측정에는 가정되거나 본질적으로 바람직한 상관관계가 없기 때문에 내적 일관성 평가는 그러한 측정에 적합하지 않다. 대신, (예를 들어, 잠재적 구성개념에 의해 직접적인 영향을 받을 가능성이 있는 결과 변수와의 연관성을 통해 드러나는) 측정의 외적 타당성에 대한 검사를 권고한다. 더욱이, 나중에 더 충분히 논의될 것처럼, 조형 측정과 그것이 산출하는 잠재 구성개념 사이의 연계의 강도 (와 따라서 그러한 구성개념의 실증적 의미)는 그것들이 추정되도록 조형 측정 모델에 포함되도록 선택된 내생 종속 변수에 따라 달라진다(Williams, Edwards, & Vandenberg, 2003). 마지막으로, "조형 측정 모델에서 잠재 구성개념은 지표들 사이의 총 분산 대 공분산의 용어로 실증적으로 정의되며, 지표는 전체 개념 영역을 집단으로서 단지 포착한다."(MacKenzie et al., 2005, p. 710)
반영 및 조형 측정 모델의 경우 모델 자체는 1차 모델 또는 고차 모델로 구체화될 수 있다. 또한 모델은 순수 모델(반영 또는 조형 구성개념으로만 구성됨) 또는 혼합 모델(반영 및 조형 구성개념 모두로 구성됨)일 수 있다. 1차 측정 모델은 단일차원 잠재 구성개념과 측정 사이의 관계를 명시한다. 예컨대, Lumpkin et al. (2009)에 의해 제안된 앞서 언급한 자율성 척도는 1차 반영 측정 모델을 기반으로 한다. 고차 측정 모델은 다차원 구성개념의 수준과 그 측정 사이의 관계를 구체화한다. 예를 들어, Witt & Rode (2005)가 제안한 기업 정체성 측정은 2차 조형 측정 모델에 기반으로 하며, 인과적 지표는 기업 문화, 기업 디자인, 기업 행동, 기업 정체성의 (1차) 잠재 변수를 “창조”하는 데 사용되며, 그리고 이러한 잠재 변수는 기업 정체성의 (2차) 구성개념을 "창조"하는 데 사용된다. 구성개념은 다차원적인데, “다수의 상호 연관된 속성 또는 차원으로 구성되고 다차원 영역에 존재하는 경우, 다차원 구성개념의 차원이 전체적인 추상화 아래서 개념화 될 수 있으며, 이러한 전체 추상화를 차원의 표현으로서 사용하는 것은 이론적으로 의미있고 간결하다." (Law, Wong & Mobley, 1998, p. 741). Diamantopoulos et al. (2008, p. 1205)는 주목한다 "다차원 구성개념을 다루는 동안, (1차) 차원에 1 수준 관련된 명시지표와 (2차) 잠재구성개념으로 2번째 수준 관계된 개별 차원인 (최소) 두 수준의 분석을 구별할 필요가 있다 (Jarvis et al., 2003; MacKenzie et al., 2005).” 측정 모델 내의 1차 차원과 2차 잠재 구성개념이 둘 다 반영적으로 평가되는 경우(그 요소에서 측정으로 인과관계가 흐르는 경우), 측정 모델은 순수 반영 또는 순수 조형 고차 요인 모델이다. 그렇지 않으면 고차 모델은 "혼합"이다.
위와 같은 경우에, EO는 3개의 (Miller’s [1983] 원래의 EO 개념화와 일치) 또는 5개의 (Lumkin & Dess의 [1996] 이후의 EO 개념화와 일치) 1차 차원을 갖는 (2차) 다차원 구성개념으로 볼 수 있다. 여전히, 구성개념의 차원성의 문제는 구성개념을 정의하는데 사용되는 추상화 수준의 기능이다. Jarvis et al. (2003, p. 204) 은 적절한 사례로서 직업 만족 구성개념을 제공한다: "직업 만족은 종종 급여, 동료, 감독관, 승진 기회 등에 대한 만족을 포함한 여러 가지 다른 측면으로 구성된 것으로 자주 정의된다. 비록 각각의 측면을 별개의 구성개념으로 볼 수 있지만, 좀 더 추상적인 수준에서 보면, 그것들은 모두 한 개인의 직업 만족에 필수적인 부분이다." 구성개념이 정의되는 추상화의 수준이 그것의 차원성의 인식에 영향을 미칠 수 있다는 관찰과 일관되게, EO는 그 구성개념에 대한 Covin & Slevin (1989)의 초기 논의에서 "기본적이고 단일차원적인 전략 지향"으로 묘사되었다.
측정 모델 다의성
EO의 구성개념은 본질적으로 조형 측정 또는 반영 측정을 선호한다고 가정할 수 있다. 사실은 그렇지 않다. Wilcox, Howell, & Breivik(2008, p. 1220)에 따르면 “주어진 연구 상황이나 연구 전통은 조형 측정이나 반영 측정을 선호할 수 있지만, 구성개념 자체는 측정과 별개로 존재하는 것으로 현실주의 과학 철학에 따라 상정되어져 조형적이거나 반영적이지 않다.” EO가 이론적 구성개념, Miller(1983, p. 770)와 Lumpkin & Dess(1996, p. 136)가 조직 내 기업가정신의 "과정"을 포착하는 것으로 가정하기 때문에, 과학의 현실주의적 철학 개념 하에 EO의 구성개념은 측정과 별개로 논리적으로 존재한다. 따라서 EO가 본질적으로 조형적이거나 반영적인 구성개념이라고 주장하는 것은 잘못된 것이다. 달리 말하면 조형적 구성개념이나 반영적 구성개념은 없다. 오직 조형 및 반영 측정 모델만 있으며 EO의 구성개념은 두 가지 접근 방식을 통해 측정할 수 있다.
적절한 측정 모델을 선택할 때 고려해야 하는 복잡한 개념적 및 방법론적 문제가 많이 있다. 연구자들은 구성개념의 명목상의 의미를 정확하게 반영하는 측정 모델을 채택하는 것이 좋은데, 여기서 "구성개념의 명목적 의미는 그 의미가 실증적 정보를 참조하지 않고 할당된 것이다. 즉, 다른 구성개념과의 연결을 가정하고 관찰 가능한 지표를 개발하는 등의 기초를 형성하는 구성개념의 고유한 정의적 특성이다”(Howell et al., 2007, p. 207).*1
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1. 중요한 것은 구성개념의 명목상의 의미는 실증적 데이터에서 유추할 수 없다는 것이다. 따라서 예를 들어 EO를 특징짓는 "올바른" 차원 수(즉, EO가 "가진" 차원 수)와 관련된 결론은 "데이터가 말하는 내용"을 기반으로 도출되어서는 안 되며 실제로도 그렇게 될 수 없다. "
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불행히도, 잠재 구성개념이 측정과 별개로 존재한다는 것을 인식하지 못한다면(즉, 본질적으로 조형적이거나 반영적인 구성개념이 없다는 것), EO 구성개념의 명목상의 의미는 조형 측정 모델이 구성개념의 본질을 포착하기에 가장 적합하다고 제안하는 것으로 쉽게 오해할 수 있다. 이 결론은 예를 들어 EO가 Miller의 설명에 기반하여 “복합 차원”으로 (잘못) 도출될 수 있다. 즉, 복합 요소는 요소의 조합을 통해 생성되고 조형 측정 모델은 이론적으로 미리 지정된 복합 변수를 기반으로 한다는 점이다. 마찬가지로 EO가 본질적으로 “조형적 구성개념"이라는 결론이 ”자율성, 혁신성, 위험감수성, 주도성 및 경쟁적 공격성에 참여하는 어떤 기업도 기업가적이다“라고 하는 Lumpkin & Dess(1996, p. 162, 기울임꼴 추가)의 관찰을 기반으로 (잘못) 그려질 수 있다. 연구자들은 EO가 "복합 차원"으로 개념화되거나 특정의 미리 지정된 요소의 "조합"이 필요할 수 있지만 이러한 관찰이 조형 모델이 EO를 정확하게 측정하기 위해 필요하다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 인식하는 데 조심한다.
사실, 조형 측정 모델과 관련하여 EO의 측정을 위해 그러한 모델을 사용하는 것의 타당성에 의문을 제기하는 몇 가지 다루기 힘든 문제가 있다. 아래에서 논의되는 바와 같이, EO의 조형 측정이 매우 적절할 수 있는 상황이 있지만, 이러한 선택을 할 때, 고려해야 할 많은 이론 및 실증적 고려 사항이 있으며, EO의 반영 측정은 종종 조형 측정에 대해 실행 가능하거나 더 나은 대안이 될 수 있다.
조형 및 반영 측정 모델과 관련된 과제 및 고려사항
몇 가지 중요한 측정 문제는 구성개념의 조형 모델링과 관련이 있다. 이러한 과제를 종합하면 Wilcox et al.(2008, 1227)이 주도하여 "이론 테스트의 맥락에서 (적어도 이 개발 단계에서) 조형 측정은 수십 년 동안 사회과학에 잘 봉사해 온 반영 측정 모델과 동등하게 좋은 대안으로 간주되어서는 안 된다"고 제안했다. Wilcox et al.의 연구를 바탕으로, 다음 논의는 조형적 EO 측정이 문제가 될 수 있는 이유와 관련된 몇 가지 측정 과제를 탐구한다.
첫째, 조형 측정 모델은 해석적 교란 요인에 특히 취약하다. 해석적 교란으로 인해, 구성개념의 명목적 의미(위에서 논의)와 관측 변수와의 관계에서 파생되는 실증적 의미는 서로 다르다. 구성개념의 명목적 의미와 실증적 의미 사이에 차이가 존재하면 "조형적으로 측정된 구성개념의 본질이 조형적으로 측정된 구성개념이 예측하는 것에 따라 모델마다, 연구마다 바뀔 수 있다"는 상황이 발생한다(Wilcox et al., 2008, 1224). 해석적 교란 요인은 조형적으로 측정된 잠재 구성개념의 인과 지표가 모델에 포함된 특정 결과 변수와 강하게 연관된 경우에만 조형 모델에서 유지되기 때문에 발생한다. 나중에 논의하겠지만, 조형 모델을 "식별"하기 위해서는 초점 잠재 구성개념이 그 구성개념의 이론적 결과인 반영 지표(이상적으로 2개) 뿐만 아니라 해당 구성개념을 생성하는 복수의 원인 지표를 가져야 한다(Jarvis et al., 2003 참조). 다른 결과 변수의 선택은 어떤 원인 지표가 잠재적 조형 구성개념을 실증적으로 정의하는데 사용되는지에 영향을 미칠 것이다. Howell et al. (2007, 208)은 해석적 교란 발생의 예를 다음과 같이 제시하였다.
Heise(1972)는 사회경제적 지위(SES) 구성개념은 교육, 소득, 직업적 명성에 의해 발생한다고 주장했다. 주어진 모델(특정 모델에서 SES 예측에 기초함)에서 SES가 교육 및 직업의 기여가 거의 없다면, 해석적 교란 요인이 문제가 된다. 모델에서 SES라고 이름 붙여진 구성개념은 특정 매개변수 추정치를 참조하지 않고 정의된 SES가 아니라 실제로 단순한 소득이다. 이 해석은 조형 지표에서 조형적으로 측정된 잠재 구조로의 경로의 상대적 크기로부터 나온다. 이제 교육과 밀접하게 관련되어 있지만 소득과 관련이 있는 다른 종속 구성개념이 모델링된다고 가정하자. SES의 경험적 실현은 여전히 공칭 정의와 일치하지 않으며, 두 번째 모델의 SES는 첫 번째 모델의 SES와 동일하지 않다.
Wilcox et al.(2008, 1224)는 "한 연구에서 'A'로 명명된 구성개념이 다른 연구에서 'A'로 명명된 구성개념과 실질적으로 다르면, 한 연구에서 구성개념이 다른 구성개념으로는 보완할 수 없지만 다른 연구에서 같은 이름을 가진 구성개념에 대한 지식의 축적이 무의미하거나 불가능하게 된다"고 말한다.
앞의 말은 해석적 교란이 반영 측정 모델의 맥락에서 발생할 수 없다고 제안하는 것이 아니다. 예를 들어, 이러한 현상은 더 큰 구조모형 내에서 반영적으로 측정된 별도 구성개념의 지표가 공통분산을 공유한다면(상관된 측정오류항이 발생하는) 반영적으로 측정된 구성개념을 포함하는 구조모형에서 발생할 수 있다. 그러나 Howell et al.(2007, 208), "반영적 측정에서 다른 구성개념이 모델에 추가됨에 따라 주어진 구성개념에 대한 측정 매개변수의 변화를 조사할 수 있고 따라서 잠재적 해석 교란 정도를 평가할 수 있다. [조형 모델은 구조적 관계와 독립적으로 존재하는 인식론적 관계를 가지고 있지 않기 때문에] 출발할 엄격한 측정 기준선이 없기 때문에 추정된 매개변수로 조형적으로 측정된 구성개념에는 옵션이 아니다. 조형적 측정의 맥락에서, 구성개념의 경험적 실현을 명목적 정의와 비교하여, 추정된 구성개념이 정의된 것과 일치하는 정도를 평가하는 것은 연구자의 몫이다. 따라서, 해석적 교란 요인은 반영 측정 모델링의 맥락에서 일반적으로 훨씬 더 낮다.
둘째, 조형적 구성개념은 Burt (1976)의 레이블을 사용하기 위해 통일된 실체 또는 "점 변수"로 기능하지 않는다. Howell et al. (2007, 209)에 따르면, "지표가 자신의 구성개념과의 (확률적인) 상관관계에 비례하여 다른 구성개념과 상관관계가 있을 때, 변수는 모델에서 단일 개체 또는 점 변수로 기능한다." 그러나 반영 지표는 공통의 원인을 공유하고 상호 상관관계를 가지며 다른 구성개념과 유사하게 관련될 것으로 예상되지만, 조형 지표는 그렇지 않다. Howell et al. (p. 209)이 관찰한 바와 같이, "조형 지표는 공변(Bollen & Lennox, 1991; Jarvis et al., 2003)이 필요하지 않으며, 동일한 법칙론적 연쇄(Jarvis et al., 2003)를 가질 필요가 없으며, 따라서 '동일한 선행자와 결과를 가질 필요가 없다'(Jarvis 외, 2003, 203)는 것이다. 이것은 "조형 지표들 사이에 필요한 상관관계가 없기 때문에, 일반적으로 그것들이 다른 구성개념과 다르게 연관되지 않아야 할 이유가 없으며, 이는 조형적으로 측정된 구성개념에 맞는 모델을 찾는 것이 정말로 우연적일 수 있음을 시사한다." (Howell et al., 212), 강조 즉, 조형적 지표를 사용하여 EO를 측정하는 것은 EO를 단일 개념 실체 또는 점 변수로 간주할 수 있는 개념적 접지를 포기한다.
셋째, 잠재 구성개념을 조형적으로 모델링하는 회귀 기반 접근법에 대한 일반적인 대안은 잠재 구성개념의 지표에서 요약 지수를 만드는 것이다. 조형적 구성개념 측정에 대한 합산 지수 접근방식은 여러 가지 측면에서 문제가 있다. 예를 들어, 그러한 접근법은 암시적으로 높은 상관관계가 있는 지표를 구성하는 데 더 많은 비중을 더한다(Wilcox et al., 2008, 1222 참조). 게다가, Howell et al.이 지적한 바와 같이. (2007, 214–197): (1) "관련되지 않은 변수의 복합체를 형성함에 있어 정보의 손실이 발생할 가능성이 높다." (2) "잠재적으로 관련이 없는 지표의 복합체를 형성하면 동일한 복합 점수로 이어질 수 있는 다른 구성개념의 가능한 영향을 무시한다.", (3) "조형 지표가 동일한 선행자와 결과를 가질 필요가 없는 경우" 그것들을 단일 복합체로 형성하는 논리는 어디에 있는가?"라고 말했다.*2
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2 . 앞서 언급한 Short et al. (2009)는 조형적으로 EO를 측정하기 위해 합산 지수 접근 방식을 사용했습니다(Lumpkin and Dess [1996]에 의해 지정된 EO의 5차원과 관련된 컴퓨터 지원 텍스트 분석(CATA) 기반 단어 빈도 수 사용). 현재 관찰을 감안할 때 EO의 CATA 기반 측정은 EO의 차원을 별도로 측정하기 위해 예약하고 이러한 차원별 단어 수를 합산하여 전체 EO 지수를 생성하지 않는 것이 좋다. 이 권장 사항에 대한 예외는 연구자가 Miller(1983)가 제안한 방식으로 EO를 개념화한 다음 혁신성, 위험 감수 및 주도성과 관련된 단어 수만 합산되는 고유한 한계와 함께 합산되는 경우이다. 척도(예를 들어, 스펙터 [1992] 참조)가 주목된다.
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앞서 언급한 조형적 측정과 관련된 과제에 비추어, Howell et al. (2007)은 구성개념이 조형적으로 모델링될 경우, 조형별 항목/결정자를 관심 있는 결과 변수의 독립적인 예측 변수로 검토해야 한다고 가정했다. 그럼에도 불구하고, Howell et al.(215쪽)은 "조형 지표를 별도의 구성으로 모델링할 때 간결성이 결여된 것이 문제"이며, "간결성의 이름으로 상이한 구성개념에 대한 공통 레이블을 찾으려는 열망이 문제의 일부일 수 있다는 것을 인정한다. 편리한 의사소통을 위해 공통 영역에 있는 속성이나 특성의 집합에 이름을 부여하고, 그에 대응하는 실체가 존재하는 것처럼 취급할 때, "특유의 속성과 과정의 설명 요약을 제공하는 것 외에 다른 기능이 없는 용어를 재지정하는 것" (Borsboom, Mellenbergh, & van Heerden, 2003, 1065; Howell et al., 215). 또한, 잠재된 구성개념의 지표가 전체 측정 모델에서 결코 집계되지 않는 별도의 독립적인 구성개념으로 검토되는 경우 진정한 "조형적" 측정 모델이 채택되고 있다고 주장하는 것은 잘못된 명칭일 수 있다.
앞서 언급한 조형적 측정에 대한 도전의 심각성에도 불구하고, 이상은 조형적 모델링이 결코 적절하지 않다는 것을 의미하지는 않는다. 그러나 조형적 측정이 정당화되는 조건은 상당히 까다롭다. 더욱이, 연구자가 조형적 또는 반영적 측정 모델을 채택해야 하는지를 결정하기 위해 제안된 기준 중 일부는 구성개념이 본질적으로 조형적 또는 반영적이라는 의심스러운 전제에 기초한다.
예를 들어, Coltman et al.(2008)은 적합성을 평가하고 조형적 대 반영적 측정 모델의 이해를 제공하는 데 사용할 수 있는 여섯 가지 고려사항을 개략적으로 설명한다. 고려사항 1은 구성개념의 특성이다. 앞에서 논의한 이유로, 조형적 측정 모델과 반영적 측정 모델 사이의 선택을 위한 기준으로 "구성개념의 특성"을 식별하는 것은 논란의 여지가 있다. 그럼에도 불구하고, Coltman et al. (p. 1252)은 잠재된 구성개념이 "학자에 의한 구성주의, 운영주의 또는 도구주의 해석에 의존"한다면, 종종 측정 목적으로 조형 모델이 사용된다고 관찰한다. 조형적 모델링을 통해 일반적으로 측정되는 구성개념은 사회경제적 지위(SES)이다. Heise(1972, 153)에 따르면, "SES는 소득, 교육, 직업적 명성 등에서 관찰 가능한 변화로부터 유도된 구성개념이다; 그러나 결정요인으로 간주되는 이러한 변수들 외에는 측정 가능한 현실이 없다." 그렇다고 해서 SES와 같은 구성개념이 반영적으로 측정될 수 없다는 뜻은 아니다. 예를 들어, SES를 성찰적으로 평가하기 위한 수단으로서 "당신은 사회적 지위가 얼마나 높습니까?" 라고 질문할 수도 있다 (Borsboom, Mellenbergh, & van Heerden, 2004, 1069).
조형적 측정 모델과 반영적 측정 모델 사이에서 선택할 때 Coltman et al. (2008)의 두 번째 고려사항은 잠재 구성개념과 지표 사이의 인과 관계 방향이다. 특히 반영 모형에서 인과관계는 구성개념에서 지표로 흐른다. 즉, 이 구성개념은 관측 가능한 지표를 생성한다(Fornell & Bookstein, 1982). 예를 들어, Hughes & Morgan(2007)의 잠재적 건설 자율성 반영 척도에서, 이 구성개념은 "종업원은 간섭 없이 행동하고 생각할 수 있다"와 "종업원은 그들이 수행하는 방식에 변화를 만들고 선동할 수 있는 직무를 수행한다"와 같은 항목을 통해 포착된 행동에서 나타나는 것으로 간주된다. 대조적으로 조형 모델에서 지표는 구성개념을 "야기하는" 것으로 식별된다. 이 후자의 인과적 흐름의 함축은 지표의 변화가 구성개념의 변화를 야기한다는 것이다. 따라서 사실주의 과학철학에서는 구성개념이 측정과는 별개로 존재하지만, 조형적 측정 모델에서는 구성개념이 측정과 무관하게 존재하지 않는다.
Nunnally & Bernstein(1994)은 교수 성과 구성개념을 구성개념을 유발하는 지표의 예로 식별한다. Nunnally와 Bernstein에 의해 논의된 바와 같이, 교수 성과 구성개념은 일반적으로 학문적 생산성, 교육 및 봉사를 수반하는 것으로 간주되는 지표와 무관하게 내재적인 의미를 갖지 않는다. 다시 말해, 우리가 교수 성과 구성개념을 생각할 때, 우리는 그 성과에 기여하거나 "야기하는" 요소들을 생각한다. 특히, 인과적 흐름은 우리가 교수 성과와 연관시키는 지표에서 구성개념까지이다.
조형적 측정 모델과 반영적 측정 모델 사이에서 선택할 때 Coltman et al. (2008)의 세 번째 고려사항은 관련 지표의 특성이다. Coltman et al.에 따르면 관련 지표가 공통된 주제를 공유하는 경우 반영 측정 모델이 요구될 수 있다. 그렇지 않으면 조형 모델링이 더 적절할 수 있다. Hughes & Morgan(2007)의 자율 척도의 예를 다시 사용하여 제안된 각 항목(즉, 반영 지표)은 자율 현상의 영향 또는 징후이다. 대조적으로, 교수 성과 구성개념을 예로 들면, 서비스 노력의 지표는 교육 또는 학술 생산성 지표와 공통되는 것이 거의 없을 수 있지만, 참조에서 교수 성과의 "발생 변수" (조형적 모델을 통해 식별된 구성개념을 참조할 때 Cohen, Cohen, Teresi, Marchi, and Velez(1990)가 사용한 용어를 사용하기 위해) 에 집합적으로 기여할 수 있다.
Coltman et al.이 제안한 두 가지 추가 고려사항. 조형적 모델과 반영적 모델 사이에서 선택하는 것은 본질적으로 경험적이다. 특히 측정 모델은 (1) 지표 상호 상관 및 (2) 구성개념 선행자 및 결과와의 지표 관계를 고려하여 선택해야 한다. 지표 상호관계와 관련하여, 지표 사이에 높은 항목 간 상관관계가 예상되는 경우 반영 측정 모델이 적절하다. 반면에, 조형 모델의 원인 지표는 공통 주제를 공유할 것으로 예상되지 않기 때문에, 이러한 지표들 사이의 항목 간 상관관계 수준은 관련이 없다. Coltman et al.(1253쪽)을 인용하자면, "반영 모델에서 기본 구성개념은 지표들을 구동하며, 이러한 지표들은 양의 상관관계를 가지고 있고 바람직하게 높은 상관관계를 가지고 있다. 조형 모델에서 지표는 반드시 동일한 주제를 공유하지 않으므로 상호 상관의 선입견 패턴이 없다. 조형 모델의 지표는 이론적으로 상호 상관 관계가 없거나 높거나 낮은 상호 상관 관계를 가질 수 있다."
구성개념 선행자 및 결과와의 지표 관계와 관련하여, 반영 측정 모델은 잠재 구성개념이 발현되는 효과 지표가 구성개념과 동일한 선행자 및 결과를 공유한다고 가정한다. 조형적으로 측정된 구성개념의 인과 지표에 대해서는 그러한 가정을 하지 않는다. 본 논문의 후속 섹션에서 추가로 논의한 바와 같이, 위험 감수, 혁신성 및 주도성이 동일한 선행자와 결과를 갖는다고 가정할 수 없기 때문에 이 고려사항은 Miller/Covin and Slevin(1989) EO 척도와 특별한 관련이 있다.
Coltman et al.(2008)은 (모델 선택을 촉진하기 보다는) 선택한 측정 모델의 이해를 알리기 위한 최종 경험적 고려를 제공한다. 이러한 고려사항에는 측정오차와 공선성의 문제가 어떻게 처리되어야 하는지를 포함한다. 반영 측정 모델의 경우 오차항은 지표 점수와 연관되며 측정 오차를 나타낸다. Coltman et al. (p. 1254)이 논의한 바와 같이, "연구진은 공통 인자 분석을 사용하여 각 지표에 대한 측정 오류를 식별하고 제거할 수 있다. 이러한 제거는 인자 점수가 다른 지표와 공유되는 지표의 부분만 포함하고 기초 용어의 오차는 제외하기 때문에 발생한다(Spearman, 1904). 반면에, 오류는 조형 모델에서 개별 지표 수준이 아닌 구성개념 수준에서 표현된다. 더욱이, Diamantopolous (2006, 11)가 주장한 바와 같이, 조형적 모델의 오차항은 그 자체로 측정 오차가 아니라, 오히려 "모형에 포함된 지표로 대표되는 원인의 영향을 제외한 나머지 모든 원인의 영향을 나타낸다. 조형적 측정에 대한 이러한 현실의 함축은 오차항의 영향을 최소화하기 위해 조형적 모델링을 수행할 때 포괄적인 지표 세트를 지정하기 위해 노력해야 한다는 것이다 (Diamantopolous et al., 2008). 공선성에 관해 Coltman et al.(2008)은 지표가 반영 측정 모델에서 공통 주제를 나타낼 것으로 예상되기 때문에 그러한 모델에서는 지표 간의 공선형성이 바람직하다는 것을 단순히 관찰한다. 그러나 조형적 측정 모델에서 원인 지표 간의 공선성은 잠재 구성개념과 관련된 구조적 관계에 대한 편향된 추정치를 초래한다.
한마디로 조형적 측정 모델을 사용하는 것이 적절한 조건이 있다. Hardin, Chang and Fuller(2008, 530)는 조형적 측정이 "특정 결과에 대한 잠재 구성개념 수준에서 관찰되지 않은 분산의 설명을 최대화하기 위해 설계된 연구에서 적절하게 사용될 수 있다"고 결론짓는다. 여기서 중요한 관찰은 조형적 지표 가중치가 이를 추정하는 데 사용되는 내인성 결과 변수에 따라 달라진다는 것이다. 따라서, "조형적 측정의 사용은 다양한 지표를 보유하게 될 수 있고, 궁극적으로 연구 전반에 걸쳐 다양한 구성개념을 측정할 수 있다." (Hardin et al, 519) 이러한 자격요건에도 불구하고 조형적 측정과 관련하여 일반적으로 인정되는 모범사례가 몇 가지 있다. Diamantopolous & Sigauw(2006)의 연구는 이러한 점에서 모범적이다.
특히, Diamantopolous & Sigauw(2006)는 잠재된 구성개념 수출 조정의 조형적 측정의 개발을 자세히 설명했다. 기술된 지수 구성 과정을 요약하자면, Diamantopolous & Sigauw는 먼저 30개 항목의 풀을 식별했으며, 이 풀은 이전 연구에서 수출 조정의 개념적 영역을 나타내는 것으로 확인되었다(Cadogan, Diamantos, & Pahud de Mortanges, 1999). 이 풀에는 '우리 회사에서는 부서·개인이 공동의 목표를 달성하기 위해 협력하기보다는 각자의 목표를 달성하기 위해 서로 경쟁한다' '우리 회사에서는 수출단위가 잘하면 기업 내 모두가 이익을 볼 수 있도록 포상제도를 설계한다' 등의 항목이 담겼다. 식별된 항목 풀이 주어진 상태에서 다음 단계는 항목 간의 다중 공칭성 수준을 평가하는 것이었다. Bollen(1989)은 조형 모델에서 지표들 사이의 높은 수준의 다중 공선성은 그러한 지표들이 잠재 구성개념에 미치는 고유한 영향을 식별할 수 없기 때문에 문제가 있다고 관찰했다. Diamantopolous & Sigauw는 원래 30개 항목 풀에서 16개 항목을 제거하기 위해 .30의 허용오차를 사용했다. 인과 지표가 "지수가 측정하려는 구성개념의 본질을 요약하는 글로벌 항목"과 상관관계가 있다는 Diamantopolous & Winklhofer(2001, 272)의 제안에 따라, 나머지 14개 항목은 "글로벌 항목 우리 회사에서 활동과 개인이 조정된다"와 상관관계가 있었다. 모든 상관관계는 양수이며 통계적으로 유의하므로 14개 항목 모두 추가 분석을 위해 유지되었다.
추가 분석에는 수출 조정의 인과 지표로 14개 항목을, 수출 조정 구성의 반영 지표로 2개 항목을 포함하는 다중 지표 원인(MIMIC) 모델(Joreskog & Goldberger, 1975)의 추정이 포함되었다. 이러한 반영지표는 모델 식별을 위해 필요하며, '수출 정보를 전사적으로 전파하는 데 효과적' '수출 고객만족도 데이터가 사내 전 수준에서 정기적으로 전파된다'는 문구로 대표된다. 이 두 반영 항목은 위에서 언급한 내인성 결과 변수를 나타냅니다. 기업 전체에 수출 지식을 보급하는 조직의 효과에 대한 이러한 항목의 특정 초점은 수출 조정이 이러한 효과에 직접적으로 기여할 것으로 예상되었기 때문에 Diamantopolous & Sigauw(2006)에 의해 선택되었다. 즉, 수출 조정은 수출 지식의 효과적인 보급 결과를 가져올 것으로 가정될 수 있다. 이러한 반영 항목은 원래의 30개 항목 풀에 포함되지 않고 단순히 MIMIC 모델을 추정하는 데 사용되었다. Diamantopolous & Sigauw(25쪽)는 "MIMIC 모델의 명세, 외부 유효성 등을 가능하게 하기 위해 (지수 외부) 추가 항목을 통합하기 위한 준비를 연구 설계 단계에서 해야 한다"고 조언한다(Diamantoulos & Winklhofer, 2001 참조). 그러한 조항을 마련하지 못하면 지수 구성 단계에서 심각한 문제가 발생할 수밖에 없는 것은 그 자체로 조형적 지표 측정 모델이 통계적으로 미달되기 때문이다(Bollen, 1989; Bollen & Lennox, 1991).
Diamantopolous & Sigauw(2006)가 설명한 지수 구성 예를 계속하기 위해, MIMIC 모델의 초기 추정을 수행했고, 모델이 잘 적합(c2 = 16.46, df = 13, RMSEA = .035, GFI = .99, NNFI = .97, CFI = 14.00)을 여러 개에서 산출했다. 모델 절약의 관점에서, 유의하지 않은 매개 변수를 가진 지표는 Joreskog & Sorbom(1989) 당 가장 낮은 t-값을 갖는 지표부터 시작하여 모델에서 반복적으로 삭제되었다. 그 결과 5가지 조형 지표가 포함된 최종 MIMIC 모델이 탄생했다. Diamantopolous & Sigauw는 그런 다음 14-지표 MIMIC 모델을 5-지표 MIMIC 모델과 비교했고 적합성에서 유의미한 악화는 관찰되지 않았다. 그런 다음 수출조정구성개념의 개념영역에 상응하는 폭을 나타내기 위해 5가지 반영지표의 내용을 조사했다. Diamantopolous & Winklhofer(2001, 페이지 273)가 지적한 바와 같이, "지표 제거는 어떤 방법으로든 조형적 측정 모델이 관련될 때 개념적 고려사항과 분리해서는 안 된다." 최종 지표 세트에 충분한 폭의 존재로 인해, 수출 조정의 5개 항목 조형 지수가 허용 가능한 구성개념 표현으로 선택되었다.
앞서 언급한 예에서 증명된 바와 같이, 잠재된 구성개념의 의미 있는 조형적 측정을 구성하는 것이 가능하다. 그럼에도 불구하고, 이론 시험 목적으로 다른 구성개념과 관련하여 사용될 때 본질적으로 문제가 되는 그러한 조치의 측면이 있다. 특히, 조형적으로 측정된 잠재 구성의 함량은 그 인과 지표와 측정 모델을 식별하는 데 사용되는 내인성 결과 변수 사이의 연관 정도에 의해 정의된다. 이것이 조형적 구성의 경험적 의미가 조사되는 결과 변수에 따라 연구마다 달라질 수 있는 이유이다(앞서 언급한 해석적 교란 문제 참조). 게다가, Wiley(2005, 124, 원래 강조)가 지적했듯이, "선행 변수가 조형 지수에 영향을 미칠 수 있는 메커니즘은 없다." 정의에 따라 오차항과 함께 측정 모델을 추정하기 위해 선택된 인과 지표의 집합이 조형적으로 측정된 구성개념의 총 변동을 설명하기 때문에 이는 사실이다. 따라서 조형적으로 측정된 구성개념물이 서로 다른 구성개념 사이의 관계를 명시하는 구조 모형에서 종속변수로 취급되어야 하는지(아마도 그렇게 할 수 있을지는) 명확하지 않다.
종합하면, 이전의 관찰들은 EO를 조형적으로 모델링하는 것의 단점이 상당할 수 있음을 시사한다. 그러나 EO의 반영 측정은 많은 면에서 더 간단한 작업이긴 하지만, 그것에도 과제가 있다. 이러한 도전은 종종 실증적 타협보다는 이론적 타협과 더 관련이 있다. 예를 들어, 가장 일반적으로 사용되는 (반영적인) EO 척도(Miller/Covin & Slevin[1989] 척도)가 사용될 때 발생하는 이론적 타협점은 EO의 단일차원 가정은 EO의 하위 차원(dump) 사이에서 형성될 수 있는 다양한 게슈탈트의 포착을 배제한다는 것이다(Lumpkin & Dess, 1996). EO 구성개념의 개별 하위 차원을 평가하기 위해 별도의 반영 척도를 사용하는 것과 관련된 절충안에는 (1) 간결성의 희생과 (2) 더 큰 잠재 EO 구성개념의 개별 요소의 합과 동일시하는 성가신 문제가 포함된다. 특히, 측정 용이성을 위해 EO 구성개념을 구성 요소로 세분화하는 것은 그러한 요소를 더 큰 잠재 구성개념 수준으로 재집합하는 실패와 결합되어 EO의 하위 차원 간의 관계와 이들의 상호 관계가 다른 변수에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지(또는 다른 변수에 의해 영향을 받을 수 있는지) 암묵적으로 간과한다. 간단히 말해서, EO가 가장 잘 측정될 수 있는 방법에 대한 질문에 대한 쉽거나 자격이 없는 답변은 거의 없다.
EO 측정 권장사항
이전의 논의에 비추어 볼 때, 몇 가지 뚜렷한 EO 측정 모델의 사용과 유효성에 관한 평가와 권고안을 제공할 수 있다. 4 모델이 고려된다: (1) Miller/Covin & Slevin(1989) EO 척도, (2) Miller의 EO에 대한 합성 관점에 해당하는 대안적 1계 반영 EO 척도, (3) Hughes & Morgan (2007) EO 척도, (4) "타입 II" 2계 조형 EO 척도(예를 들면, 반영적 1계, 조형적 2계)는 Hughes & Morgan (2007)에 의해 생성된 항목 pool에 기반하여, Diamantopolous & Sigauw(2006)에 의해 옹호되었던 앞서 설명한 절차를 사용하여 구성개념화 되었다.
Miller/Covin & Slevin(1989) EO 척도
Miller/Covin & Slevin(1989) 척도에서 (표 2 참조) EO는 1계 반영 구성개념으로 측정된다. Covin & Slevin(1989)은 그들이 측정하는 잠재 구성개념을 "기본적이고 단일차원적인 전략 지향" (79쪽)이라고 설명하며, 그들의 측정은 이러한 개념화와 일치한다. Miller/Covin & Slevin(1989) 척도에 대해서는 비판할 적어도 두 가지 문제가 있다. 첫째, 척도의 개별 항목들은 혁신성, 위험 감수성 및 주도성과 관련이 있고 이 세 구성개념은 명목상 의미가 다르므로, 측정의 개별 항목은 서로 다른 선행요인과 결과를 가질 가능성이 높다. 이전 절에서 논의한 바와 같이, 반영 측정 모델은 효과 지표가 동일한 선행요인과 결과를 갖는다고 가정한다(Coltman et al., 2008; Jarvis et al., 2003).
표 2
둘째로, Miller/Covin & Slevin(1989) 척도는 Miller (1983)가 처음 논의한 것처럼 EO의 구성개념을 조작하기 위해 의도된 것이지만, 일반적으로 사용되는 척도는 그렇게 하지 않는다. Miller의 원래 개념화와 일관성을 유지하기 위해, EO는 Jarvis et al.(2003)이 그런 측정모델의 경우 제공한 라벨을 사용하기 위해 "Type I" 2계 요인 명세(즉, 반영 1계, 반영 2계)를 사용하여 측정될 필요가 있다. 즉, EO는 혁신성, 위험감수성 및 주도성에 반영되며, 그리고 이들 구성개념들은 차례로 그들의 특정 지표에 반영된다. 1계 반영 모델과 반영 1계 반영 2계 모델(Type I)을 사용한 EO 측정의 차이는 지표가 집계되는 위치와 관련이 있다. 1계 반영 측정으로서, Miller/Covin & Slevin 척도의 9개 항목은 모델의 최초이자 유일한 단계에서 함께 집계된다. 반영 1계, 반영 2계 측정으로서 혁신성, 위험감수성 및 주도성의 구성요소 변수들은 그들의 해당 조치를 통해 먼저 평가된 다음, 이 세 구성요소 자체를 EO의 기본 2계 구성개념의 반영 지표로 평가할 것이다. 구성개념의 내적 신뢰성에 대한 테스트로서 크론바흐 알파 계수는 전체 EO 구성개념뿐만 아니라 개별, 3 항목 구성요소 변수(적절한 척도 정화 기법을 사용하여)에 대해 계산될 수 있는데, 그러나, 후자의 경우 혁신성, 위험감수성 및 주도성 효과 척도의 개별 점수만이 전체 구성개념의 알파 계수를 계산하기 위한 입력으로 사용될 것이다.
Miller/Covin & Slevin(1989) 척도의 항목을 사용한 반영 1계, 반영 2계 구성개념으로서 EO 측정을 통한 후자의 문제 해결은 동일한 선행자와 결과를 가진 항목으로 구성되어야 하는 반영 척도를 위한 옹호적 필요와 관련된 이전의 문제를 부정하지 않는다는 점에 유의해야 한다. 그러나 반영 척도 항목에 대한 일반적인 선행자와 결과를 위한 옹호적 필요는 개념적으로 의문이며 따라서 Miller/Covin & Slevin 척도에 대한 유효한 비판은 아닐 수 있다.
반영 척도는 종종 (적절하게) 데이터 세트 내에서 식별된 요인 분석-도출된 차원을 반영하도록 구성개념화된다는 사실을 고려하라. Dess, Lumpkin & Covin(1997) 의 기업가적 전략 수립 척도의 구성개념화가 그 좋은 예이다. 간단히 말하면, Dess et al.은 기업의 전략적 프로세스와 관련된 25개 항목을 포함하는 데이터 세트를 요인 분석했다. 이 분석에서 네 가지 요인을 추출했는데, 그 중 하나는 "기업가정신"의 기본 차원을 반영하는 것으로 식별되었다. 예를 들어, 이 요소에 적재된 항목에는 "이 조직의 대부분의 사람들은 위험을 감수할 용의가 있다"와 "사람들은 새롭고 더 혁신적인 접근법이나 제품을 식별하기 위해 이 조직에서 실험하도록 권장된다"가 포함된다. 특히, 첫 번째 항목의 "위험" 초점은 두 번째 항목의 "혁신" 초점과 개념적으로 상호 호환되지 않으므로, 따라서 이 항목들은 동일한 선행자와 결과를 가질 것 같지 않지만, 이 두 항목 모두 전략 수립의 맥락에서 "기업가적인 것"이 의미하는 바를 반영한다는 것은 논쟁의 여지가 있다. 이 예는 공통 주제가 (공통 분산에 반영됨과 같이) 어떻게 항목 집합을 연결할 수 있는지 보여주지만, 해당 주제가 집합의 어떤 단일 항목에 의해 완벽하게 포착될 필요는 없다.
Miller/Covin & Slevin(1989) 척도는 기업가정신이 척도 항목의 공통 차원으로 인식된다는 점에서 Dess et al.(1997)의 기업가적 전략 수립 척도와 유사하다. 척도의 차이점은 Miller/Covin & Slevin 척도는 이론이 "기업가적인 것"을 의미하는 것을 기반으로 처음 구성개념화된 반면, Dess et al.은 요인 분석 데이터가 "보여주는 것"을 기반으로 구성개념화되고 라벨이 지정되었다는 것이다. 중대하게, Dess et al. 척도 구성개념에서 그들에 의해 수반된 프로세스는 승인된 표준을 준수한다 (예: Hinkin [1995] 참조). 따라서 반영 척도의 항목들이 동일한 선행자와 결과를 가질 필요는 없고 이를 근거로 한 Miller/Covin & Slevin 척도에 대한 비판은 의문이라는 것은 논쟁의 여지가 있다.
앞의 내용은 동일한 선행자와 결과를 공유하지 않는 항목이 반영 척도를 만들기 위해 상상컨대 결합될 수 있다는 것을 제안하고자 의도하는 것은 아니다. 반영 척도가 허용 가능한 수준의 내적 신뢰도를 나타내려면 측정값이 공통 분산을 공유해야 한다. 예를 들어, 어떤 사람은 이론적으로 EO가 밀러의 1983년 개념화에 따라 위험감수성, 혁신성 및 주도성의 조합이 아니라 위험감수성, 혁신성 및 참여성(participativeness)의 조합이라고 제안할 수 있다. 이러한 대체 요소 조합에 초점을 맞춘 항목이 포함되는 단일차원 반영 type 척도가 만들어질 수 있다. 그러한 척도가 허용가능한 내부 신뢰성을 나타내지 못한다면 측정 목적으로는 이 척도를 방어할 수 없을 것이다. 유의적으로, 구성개념의 명목적 의미는 실증적 자료로부터 추론될 수 없기 때문에, EO가 위험감수성, 혁신성 및 참여성의 조합으로 대표되지 않는다는 결론을 그러한 결과로부터 내릴 수 없다. 대신, EO의 대체 구성개념을 구성하는 속성의 이론적으로 식별된 프로파일이 척도를 개발/시험하는 데 사용된 표본에 존재하지 않는다는 결론만 내릴 수 있었다. Miller의 이론이 EO와 관련된 주목할 만한 기여는 그 구성개념에 대한 그의 개념화가 경험적 현실과 일치하도록 반복적으로 입증되었다는 것이다. 다르게 말하면, Miller/Covin & Slevin (1989) 척도는 Miller가 EO의 의미에 대해 정확했기 때문이 아니라, 그의 개념화와 측정이 기업가정신의 발현으로 널리 인식되는 현상의 전개와 일치하기 때문에 "작동"한다.
전반적으로, Miller/Covin & Slevin(1989) EO 척도를 사용하여 생성된 풍부한 "발견"이 EO가 "전략 경영과 기업가정신 문헌 모두의 중심 구성"이 되는 데 직접적으로 기여했다는 것에는 의심의 여지가 없다(Short et al., 2009, 페이지 12). 그런 만큼 이 척도가 우리 분야에 제대로 도움이 되지 않았다고 주장하기는 어렵다. 측정 모델 내의 지표가 서로 다른 자와 결과를 가질 수 있다는 근거로 향후에만 사용하지 말 것을 권고하는 것은 특히 이 반영 척도 "요구사항"의 의심스러운 타당성에 비추어 볼 때 잘못 충고된 것으로 보인다.
마지막 생각으로서, "기업가적인 것"이 의미하는 바에 대한 Miller의 이론(1983)과 (즉, 높은 수준의 위험감수성, 혁신성, 그리고 주도성의 동시 전개) 그리고 EO 측정을 위한 사람들의 접근법 사이의 일관성을 보장하기 위해, 세 가지 하위 차원은 분리되어 측정될 수 있고, 단일척도에 포함되지 않을 수 있으며, 각 차원에 “장애율(hurdle rates)”이 설정될 수 있다는 것이 주목될 수 있다. 각/모든 하위 차원에 대한 "장애(hurdle)"를 없애는 기업만이 기업가적인 것이며 즉 EO를 나타내는 것으로 간주될 것이다. 물론 이 측정 접근법은 EO가 기업의 EO 보유 또는 보유 실패의 이분법 변수로 축소됨에 따라 엄청난 정보 손실을 초래할 것이다. 우리는 EO 변수의 이러한 이분법화를 받아들이는 것이 EO 연구의 최선의 이해는 아니라고 믿는다.
Miller(1983)의 EO 합성 관점에 해당하는 대안적인 1계 반영 EO 척도
표 3은 EO 구성개념에 대한 Miller(1983)의 원래 3개 하위 차원 합성 관점에 충실하면서도 각 항목 내에서 혁신성, 위험감수성 및 주도성에 대한 언급 또는 암시를 통합하는 대안적인 EO 1계 반영 척도를 제시한다. 주목할 것으로, 항목들은 저자에 의해 의도적으로 교환가능하고 동일한 선행자 및 결과를 가지도록 생성되었으므로 앞서 언급한 반영 측정값의 지지된 요구 사항(Coltman et al., 2008; Jarvis et al., 2003 참조), 뿐만 아니라 이 요구 사항에 대한 비판도 충족한다. 평가되는 구성개념의 본질적인 의미를 변경하지 않고 개별 항목을 척도에서 (또는 척도에 유사한 기능이 추가된 새 항목들에서) 삭제할 수도 있다. 물론 이 척도는 "최종 제품"으로 사용하기 위한 것은 아니다. 척도 정화 기법은 (예를 들어, Hinkin [1995]이 제안한 바와 같이) 척도의 심리측정적 특성을 평가하는 데 적용해야 한다. Lumpkin & Dess(1996)에 따르면 EO의 5차원 개념을 평가하는 것을 목표로 하는 척도의 구성개념에 척도 개발에 대한 동일한 접근 방식을 적용할 수 있다. 그러나 각 척도 항목에 5가지 차원 모두를 명시적 또는 암시적으로 통합하면 기껏해야 다루기 힘든 척도가 생성될 것이다. 더욱이, 그러한 척도는 Lumpkin & Dess가 제안한 EO 개념과 일치하지 않을 것이다. 왜냐하면 그들의 개념화는 기업이 EO를 나타내기 위해 5가지 차원을 동시에 강조할 필요가 없다는 것을 명시적으로 인정하기 때문이다.
표 3
Hughes & Morgan (2007) EO 척도
Lumpkin & Dess(1996, 페이지 137)는 "EO의 차원은 주어진 맥락에서 서로 독립적으로 변할 수 있다"고 제안한다. 이러한 관찰을 바탕으로, 경험적 연구는 종종 EO 영역을 구성하는 개별 하위 차원을 조사했다. 예를 들어, Hughes & Morgan (2007) EO 척도(표 4 참조)는 Lumpkin & Dess가 제안한 EO 하위 치수와 관련된 5개의 분리된 1계 반영 척도를 통합한다. EO의 측정에 대한 이 접근법은 Lumpkin & Dess에 의해 제안된 EO 구성개념의 다차원성을 인식하지만, 그것은 조형적인 규격은 아니다. EO는 5개의 하위 차원 측정값의 선형 합으로 정의되거나 이러한 하위 차원 측정값의 선형 조합으로 결정되지 않는다. 더욱이, EO는 Hughes & Morgan 측정 규격에 따른 어떤 의미에서도 집계되거나 고계 경험적 구성개념으로 모델링되지 않았으며, 결코 의도된 것이 아니었다. 대신, EO는 이러한 하위 차원이 기업 성능에 미치는 독립적인 영향을 연구하려는 Hughes & Morgan의 의도에 비추어 구성개념의 세분화된 집합으로 의도적으로 취급된다. EO의 측정값에 대한 이러한 접근법은 앞서 언급한 조형 측정에 대한 제한을 피한다는 점에서 매력적이지만, 기업을 기업가적으로 만드는 요소들(또는 기업가적 기업이 나타내는 요소들)을 집합적으로 평가한다. 유의적으로, 위험감수성, 혁신성, 주도성, 경쟁적 공격성 및 자율성은 별개의 구성개념이기 때문에, 그러한 측정 모델 규격을 사용하여 특정 선행자와 결과와의 그들의 관계 강도와 결과를 고유하게 식별할 수 있다. 또한 EO의 차원에 대한 독립적인 조사는 시간이 지남에 따라 선행-차원 또는 차원-결과 관계의 안정성에서 발생할 수 있는 변화를 평가하는 데 특히 유용할 수 있다.
표 4
전반적으로, EO의 평가에 대해 앞서 언급한 그러한 "분리된" 접근법의 한계에도 불구하고 (즉, 그러한 평가는 EO의 하위 차원 간의 관계와 그들의 상호 관계가 다른 변수에 의해 어떻게 영향을 받을 수 있는지 암묵적으로 간과한다), 우리는 별도로 EO의 하위 차원을 개별 반영 type 척도를 사용하여 평가하는 것은 합리적인 측정 접근법이라고 믿는다. 이러한 접근법은 예를 들어 클러스터 분석을 사용하여 기업 집단에 걸쳐 EO의 하위 차원의 관찰된 패턴이나 윤곽(configuration)을 프로파일링하는 데 성공적으로 사용될 수 있다. EO의 측정에 대한 그러한 세분화된 접근법의 사용과 관련하여 우리가 제공할 수 있는 적격성은 검토한 EO 하위 차원이 EO 구성개념의 일부로 식별되기 전에 이론적 근거에서 강력하게 뒷받침되어야 한다는 것이다.
"유형 II" 2계 조형 EO 척도(즉, 반영 1계, 조형 2계)
EO의 평가에 사용할 수 있는 (저자들의 지식으로는 사용되지 않은) 마지막 유형의 측정은 진정한 조형 측정이다. 고려될 수 있는 그러한 측정의 한 사양은 유형 II 변종의 2계 조형 EO 척도(즉, 반영 1계, 조형 2계)이다(Jarvis et al., 2003 참조). 그러한 척도(또는 보다 적절하게는 지수)는 EO 측정을 위해 Hughes & Morgan(2007)이 제안한 항목의 전체 풀을 기반으로 구성될 수 있다(표 4 참조). 특히, EO의 하위 차원과 관련된 5개의 척도는 2계 EO 구성개념의 조형 지표로 처리될 잠재 요인을 생성하는 데 사용될 수 있다.*3 Hughes & Morgan 접근법에 비해 EO의 측정에 대한 이 접근법의 이점은 이렇게 지정된 조형적 측정을 통해 연구자가 추정하는 데 사용되는 이론적으로 연결된 반영형 결과 변수(모델을 추정하는데 사용되어)에 대한 다섯 가지 요인의 비례 효과를 확인할 수 있다는 것이다. Franke, Preacher, & Rigdon(2008, p. 1229)이 관찰한 바와 같이, 조형 지표는 "조형 구성개념 자체에 미치는 영향에 비례하는 결과에 영향을 주어야 한다." 그렇지 않으면 해당 지표는 구성개념에서 제거할 후보이다.
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3. 대안은 Hughes & Morgan(2007)의 5개 척도에 포함된 개별 항목의 전체 집합을 인과 지표로 취급하고 다중 공선성 평가를 사용하여 전체 항목 집합에서 공선 변수를 제거하는 것입니다(앞서 언급한 조형 지수의 예에 따라 구성, Diamantopolous & Siguaw [2006]에서 요약됨), 인과 지표로 이 축소된 항목 집합을 사용하여 1계 조형 측정을 구성한다. 이와 같은 1계 조형 측정 모델은 특히 작은 샘플의 경우와 새로 제안된 다차원 구성과 관련이 있다고 생각되는 주요 결과에 대한 특정 인과 관계 지표의 관련성이 불분명할 때 유용하다.
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EO의 결과로 식별되어 모델을 추정하는 데 사용할 수 있는 결과 변수에는 예를 들어 기업 매출 성장(예: Covin et al., 2006) 및 시장 지향(예: Miles & Arnold, 1991) 측정이 포함된다. 그러나 EO에 대한 인과 관계가 의심스럽기 때문에 이들은 모델 식별 목적으로 가장 적절한 EO 결과 변수가 아닐 수 있다. 적절한 결과 변수를 식별하는 문제는 이론적으로 잠재적 구성개념에 연결되어야 하지만 구성개념 자체의 일부가 아니라 그 결과에 연결되어야 한다는 것이다. 유형 II 모델에 명시된 바와 같이 잠재 구성개념의 조형 지표가 반영 결과에 직접적인 영향을 미치지 않아야 하기 때문이다. 오히려 잠재 구성개념은 이러한 변수 간의 관계를 완전히 매개해야 한다. 조형적으로 구체화된 모델에서 EO 결과 변수의 역할을 잘 수행할 수 있는 요소에는 다양한 형태의 기업 기업가정신에 대한 반영 측정이 포함될 수 있다. 이는 EO가 기업가정신의 특정 행위로 이어지지만 포함하지 않기 때문이다(Morris, Kuratko, & Covin, 2008). 수용 가능한 반영적 유형의 측정은 예를 들어 Zahra(1991)의 기업 벤처 및 전략적 갱신 측정이 될 수 있다.
불행히도, 조형 측정 모델과 관련된 앞서 언급한 우려 사항은 여전히 적용된다. EO 측정을 위해 유형 II 2차 조형 사양을 사용하는 것은 EO 구성개념의 특정 이론적 사양에 대해 존재하는 경험적 지원의 정도를 평가하는 데 유용할 것이다 (Franke et al.[2008]에 의해 제안된 비례 테스트를 통해 밝혀짐). 그럼에도 불구하고, 이 사양에 따라 측정된 EO 구성개념은 다른 반영 결과 변수를 사용하여 모델을 추정할 때 다른 구성이 된다. 즉, 다른 경험적 의미를 갖는다. 연구 전반에 걸친 EO 구성개념의 경험적 의미의 차이는 EO의 관계와 관련된 지식 습득을 방해한다. 따라서 현재 설명된 EO 측정 접근 방식은 특정 정의된 결과 변수와 관련하여 EO의 경험적 의미를 결정하는 데 유용할 수 있지만 이 측정 접근 방식을 사용하면 EO의 관찰된 구조적 관계가 변경되는 연구 전반에 걸쳐 EO 지식을 효율적으로 축적할 수 없다.
최종 관찰로, 사회 과학에서 일반적으로 사용되는 동안(Spector, 1992 참조) 조형 측정에 대한 합계 지수 접근은 (즉, 전체 합계 평가 척도를 생성하기 위해 구성개념의 지표 값을 추가하는 것) MIMIC 모델의 추정을 통한 조형 측정의 확실한 대안이 아니다 (Joreskog & Goldberger, 1975). 이는 합산된 지수(빈도수를 사용하여 구성될 수 있는 것과 같은 것, Short et al.의 [2009] EO 측정 참조)에서 오류 항이 종합 점수(즉, 전체 척도 점수)와 연관되지만 개별 항목 점수(즉, 합성을 만드는 데 사용된 항목의 점수)는 그렇지 않기 때문이다. 이 상황은 “만약 복합 [척도 점수]가 오류로 측정된 유일한 변수인 경우 해당 변수에 대해 추정된 계수가 낮은 경향이 있기 때문에 문제가 된다. 오류를 포함하는 둘 이상의 설명 변수가 있는 보다 현실적인 상황에서 계수 추정치는 하향 또는 상향 '편향'되는 경향이 있을 수 있다”(Bollen & Lennox, 1991, p. 310).
전반적으로, 앞의 논의는 EO 측정에 대한 앞서 언급한 각각의 접근 방식이 장단점이 있지만 본질적으로 우수한 EO 측정이 없을 수 있음을 밝히기 위한 것이다. 연구자는 선택한 접근 방식의 한계를 인정하고 자신의 이론 및 연구 설계에 가장 잘 맞는 조치를 취하는 것이 좋습니다.
토론 및 결론
EO를 측정하는 방법에 관한 결정은 구성개념의 이론적 특성에 대한 확실한 이해에 기초해야 한다. 이전의 관측에서 분명히 해야 할 것은 Hughes & Morgan(2007) 측정처럼 EO의 개별 치수를 평가하는 EO의 측정과 Miller/Covin & Slevin (1989) 측정과 같은 복합 차원을 통해 EO의 요소 조합을 평가하는 EO의 측정치가 단순히 동일한 현상을 평가하기 위한 대안적 접근법이 아니라는 것이다. 이것들은 서로 다른 현상의 측정치이다. Lumpkin & Dess(1996)에 따른 EO는 Miller(1983)에 따른 EO와 동일한 잠재 구성개념이 아니며, 이러한 다른 개념화는 다른 측정을 필요로 한다. 제안된 바와 같이, Hughes & Morgan(2007) 접근방식을 통한 EO의 별도 차원에 대한 평가는 Lumpkin & Dess(1996)가 제안한 EO 구성개념의 특성과 잘 일치한다. 또한, 우리는 Miller/Covin & Slevin 척도가 Miller가 처음 제안한 EO 구성개념을 평가하기 위한 방법론적으로 방어 가능한 접근 방식이라고 믿는다.
조형적 측정 대 반영적 측정 결정과 관련하여, 사전 논의에서 중요한 점은 조형적 모델링에 해석적 교란 요인이 존재하면 조형적 EO 측정은 측정 모델을 추정하는 데 사용되는 반영 평가된 종속 변수의 유효한 예측 변수만 될 수 있다는 것이다. 연구자의 목표가 두 개 이상의 구성개념 모델에 가치가 있는 EO의 측정을 생성 및/또는 채택하는 것이라면, 후속 이론 개발과 시험 목적에 필요한 반영적 조치를 선택해야 한다(Wilcox et al., 2008, 1222 참조).
마지막으로, 본 논문의 초점이 EO의 개념에 맞춰져 왔지만, 여기서 언급된 측정 관련 관찰과 교훈의 많은 부분은 기업가정신 연구자들에게 다른 관심 현상에 적용할 수 있다. 예를 들어, 구성개념이 본질적으로 조형적이지도 않고 반영적이지도 않다는 주장을 뒷받침하는 증거(그러나 오히려 어느 한 접근법을 통해서 모델링될 수 있다)는 벤처 이미지 개념에 대한 연구에서 볼 수 있다. Witt & Rode (2005)는 이 구성개념을 평가하기 위해 타입 II 2계 조형 측정 모델(Jarvis et al., 2003 참조)을 사용했다. 대조적으로, 조직 이미지의 (확실한 연령에 독립적인) 구성개념은 종종 다중 항목, 반영형 척도를 통해 평가된다(예: Marin & Ruiz, 2007). 기업가적 풍토(climate) 주제에 대한 연구는 (EO와 마찬가지로) 이 구성개념이 다른 연구자들에게 어떻게 다른 의미를 가질 수 있는지 보여주며, 구성개념의 명목적 의미와 일치하는 측정 모델을 채택하기 위해 주의를 기울여야 한다. 예를 들어, Hornsby, Kuratko, & Zahra (2002)는 "경영 지원", "업무 재량권", "조직 경계", "보상/강화", "시간 가용성"을 통해 기업가적 풍토를 다차원적 구조로서 구상하고 측정한다. 대조적으로, 기업가적 풍토는 Michaelis, Stegmaier, & Sonntag(2010)의 연구에서 개념화되고 일차원적 구조("진취성(initiative)을 위한 풍토")로 평가된다.
결론적으로, EO 현상은 30년 이상 이론적이고 경험적인 조사의 대상이 되어왔다. EO 개념의 가능성은 조직이 추구하는 기업가 활동에 대한 이해를 증진시키는 능력에 있다. 그러나 EO를 어떻게 평가해야 하는지에 대한 문제는 개념의 인정된 중요성에 상응하는 연구 주목을 받지 못했다. 여기서 제공되는 관찰이 미래의 EO 연구자들에게 귀중한 기준점이 되기를 바란다.
