항공 종사자의 디지털 리더십이 조직성과에 미치는 영향: DＥ(디지털 전환) 관련 변수들의 매개효과를 중심으로

리더의 기술적 전문성과 경험이 조직 구성원의 디지털 변화 수용성을 향상시킨다고 보고하였다(El Sawy et al., 2020). 디지털 리더십은 조직의 혁신문화 구축과 성과 달성에 핵심적인 요인임을 강조하였다(Lee et al. 2021). 또한, 디지털 리더십은 구성원들이 디지털 기술에 대해 긍정적 인식을 가지도록 하고, 변화 과정에 능동적으로 참여하게 함으로써 디지털 문화 형성에 기여한다(Nur Retnowati and Santosa, 2023). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

디지털 리더십은 기술 혁신을 전략적으로 추진하여 디지털 전환 속도를 가속화하고 조직의 질적 성과 향상에 기여하는 것으로 나타났다(Porfirio et al., 2021). 디지털 리더십과 디지털 전환과의 관계에 양향을 미치는 다양한 요인들이 알라보고 그 사이에서 디지털 역량의 매개효과와 수용의도의 조절 효과를 확인되었다(Kim et al., 2023). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

리더십이 디지털 기업가지향성과 디지털혁신에 미치는 영향 및 기술 불확실성의 조절효과를 효과를 분석하고 변혁적 리더십은 다자털 혁신에 영향을 주는 것는 것으로 확인되었다(Lee, 2025). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

디지털 조직 문화는 또한 혁신적인 활동이 리더와 추종자들에게 인정되고 구성원 간의 지식 공유창의적인 활동에 영감을 준(Büschgens et al., 2013). 새롭고 가치 있는 아이디어를 생성하거나 참신하고 적절한 방식으로 작업을 수행하는 것이 권장된다(McLean, 2005). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

새로운 디지털 기술의 도입은 기존 기술에 다한 지속적인 변화를 초래하며, 이는 사용 방식에서도 영향을 미치고 있다. 전통적 요소와 새로운 요소 간의 상호작용은 디지털 혁신 및 전환 과정에서 발생하는 역설과 긴장을 형성한다(Choi and Seo, 2024). 디지털 전환은 디지털 혁신을 촉진하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 확인하였다. 디지털 전환은 디지털 혁신에 미치는 영향을 통해 디지털 시대의 경쟁우위를 유지하기 위해 필요한 전략을 제공한다. 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

Bresciani et al.(2021)은 디지털 문화가 디지털 리더십이 디지털 전환에 미치는 영향을 유의하게 매개함을 확인하였으며, 이와 같은 매개효과가 조직 성과 증진으로 연결된 점을 제시하였다. 디지털 문화, 동적 역량, 조직 구조가 디지털 리더십과 디지털 혁신 간의 관계에서 매개 요인으로 작용함을 실증하였으며, 이는 조직문화의 중요성을 시사한다(Verhoef et al., 2021, Mollah, 2023). 또한 디지털 문화가 조직 내 구성원들의 디지털 기술 사용을 촉진하고, 결과적으로 디지털 전환이 원활히 이루어지도록 매개역할을 한다고 밝혔다. 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

Stentoft et al.(2021)의 연구 결과에 따르면, 영국 중소 제조기업에서 디지털 전환의 구현 수준이 조직 성과 향상에 유의미한 긍정적 영향을 미치며, 디지털 준비 수준은 성과에 직접적으로 기여하기보다는 디지털 전환을 통해 간접적으로 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 디지털 전환의 매개적 역할을 실증적으로 뒷받침한다. 항공우주 및 방위산업 분야 중소기업을 대상으로 한 실증연구에서, 조직 리더십과 동적 역량이 디지털 전환을 매개로 운영성과와 재무성과에 유의미한 긍정적 영향을 미친다는 사실을 확인하였다(Kim, 2023). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

혁신행동이 디지털 리더십과 조직성과의 관계에서 매개역할을 하는지를 확인하였다. 즉, 전략적 인적자원관리가 조직성과에 미치는 영향에서 혁신행동의 매개효과를 살펴보았다. 조직구성원이 혁신적 행동을 더 많이 할수록(예: 새로운 업무방식 제안, 개선활동 참여 등) 조직성과가 더 높을 가능성이 있다. 그리고 조직성과를 향상시키기 위한 경로 설계 시, 혁신행동을 활성화하는 인사제도의 설계가 핵심임을 알 수 있다(Kim, 2019).

중간 관리자의 혁신 행동 지향성과 목표 지향적 조직 몰입, 그리고 규범적 몰입을 증가시키는 긍정적 영향 관계는 디지털 조직문화 수준이 평균 이상으로 높아질 때 더욱 강화된다는 것을 확인했다(Yang, 2022). 디지털 조직문화는 디지털 소통 역량을 통해 영업성과 창출에 긍정적으로 기여하는 것으로 나타났다. 디지털 조직문화에 대한 인식 수준이 높은 집단에서는 디지털 소통 역량이 영업성과에 미치는 영향이 인식 수준이 낮은 집단보다 더 크게 나타나는 것으로 해석할 수 있다(Oh, 2021). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

조직 차원의 디지털 전환은 정보기술, 컴퓨터 기술, 통신 및 네트워크 기술의 융합을 기반으로 조직 전반에 구조적 변화를 초래하여 조직의 운영과 성과를 향상시키고자 하는 전략적 과정으로 정의된다. 이는 조직성과 제고를 위해 디지털 역량을 체계적으로 활용하려는 조직의 목적 지향적 전략을 내포한다(Lee, 2017). 중앙행정기관 공무원을 대상으로 디지털전환(클라우드, 빅데이터/빅컴퓨팅, 소셜미디어, AI/봇/디지털 어시스턴트)기술이 조직성과에 긍정적 양향을 미치는 것으로 나타났다(Jeon and Park, 2022). 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

현대 조직은 급변하는 환경 속에서 생존과 성장을 지속하기 위해, 혁신 역량을 기반으로 새로운 가치 창출과 조직성과 향상을 동시에 추구해야 하는 동태적 체계로 이해될 수 있다. 특히 디지털 기술의 급속한 발전과 확산은 조직의 전통적 운영방식과 전략적 의사결정 구조에 근본적인 변화를 요구하며, 조직 구성원의 디지털 혁신행동이 조직성과 달성에 중요한 역할을 수행한다. Kim(2012)의 연구에 따르면, 조직구성원의 개별적인 혁신행동은 조직성과 향상에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신행동이 조직의 혁신성과와 통계적으로 유의한 관계를 가지는 것을 보고하였다. 이와 같은 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

본 연구는 중국의 항공종사자를 모집단으로 선정하여 표본을 구성하였다. 설문조사는 온라인 리서치 플랫폼인 크레다모(Credamo)를 이용하여 약 3주간 진행되었다. 회수된 설문지 중 응답이 불성실하거나 결측값이 존재하는 데이터를 제외하고, 총 270부의 유효 설문지를 최종 분석에 사용하였다. 연구 대상자의 일반적 특성을 파악하기 위해 성별, 연령, 근무 경력, 조직 내 직급, 근무 형태에 대한 설문 문항을 구성하여 조사를 실시하였다.

수집된 자료를 바탕으로 연구 대상자의 인구통계학적 특성을 파악하기 위해 SPSS 29.0을 사용하여 빈도분석(frequency analysis)을 실시하였으며, 구체적인 결과는 Table 1과 같다. 우선 성별 분포를 살펴보면, 남성이 183명(67.8%), 여성이 87명(32.2%)으로 나타나 남성 응답자의 비중이 여성에 비해 약 2배 이상 높았다. 연령별 분포에서는 20대가 141명(52.2%)으로 전체 응답자의 과반수를 차지하였으며, 30대가 78명(28.9%)으로 그 뒤를 이었다. 40대는 31명(11.5%), 50세 이상은 20명(7.4%)으로 조사되어, 전체적으로 20∼30대의 실무자급 연령층이 주를 이루고 있음을 확인하였다. 근무 경력은 ‘3년 이상 5년 미만’이 132명(48.9%)으로 가장 높은 분포를 보였으며, ‘1년 이상 3년 미만’이 85명(31.5%)으로 나타났다.

아울러 ‘5년 이상 10년 미만’은 31명(11.5%), ‘10년 이상’ 장기 근속자는 22명(8.1%) 순으로 집계되었다.

직급별 현황을 분석한 결과, ‘인턴 및 사원’이 192명(71.1%)으로 가장 많은 비중을 차지하였다. 다음으로 팀장급 53명(19.6%), 중간관리자 20명(7.4%), 임원급(이사, 상무, 전무) 5명(1.9%) 순으로 나타나, 하위 직급의 비중이 상대적으로 높음을 알 수 있다. 마지막으로 근무 형태는 현장근무가 238명(88.1%)으로 압도적으로 높은 비중을 차지한 반면, 사무실(내근) 근무자는 32명(11.9%)에 불과하여 현장직 중심의 표본 특성이 확인되었다.

본 연구는 수집된 자료의 신뢰성과 타당성을 검증하기 위해 SmartPLS 소프트웨어를 활용하였으며 부분최소자승 구조방정식 모델링(PLS-SEM)을 적용하여 분석을 수행하였다(Hair et al., 2014; Richter et al., 2015). PLS-SEM 분석 절차는 앤더슨과 거빙(Anderson and Gerbing, 1988)이 제안한 2단계 접근법에 따라, 우선 측정 모형(measurement model)을 확인하여 변수의 신뢰성과 타당성을 평가한 후, 구조 모형(structural model)을 통해 연구 가설을 검증하는 순서로 진행하였다.

측정 모형의 적합성은 신뢰성(reliability)과 수렴 타당성(convergent validity)을 중심으로 평가하였으며, 분석 결과는 Table 2와 같다.

첫째, 측정 도구의 신뢰성은 Cronbach’s alpha 계수와 합성 신뢰도(composite reliability: CR)를 기반으로 평가하였다(Hair et al., 2014). 분석 결과, 모든 구성개념(construct)의 Cronbach’s Alpha 값은 0.930∼0.956, CR 값은 0.943∼0.965의 범위를 보여 일반적인 수용 기준인 0.70을 크게 상회하는 것으로 나타났다(Bagozzi and Yi, 1988). 따라서 본 연구의 측정 도구는 충분한 내적 일관성과 신뢰성을 확보하였다.

둘째, 수렴 타당성은 요인 적재값(factor loading)과 평균 분산 추출값(average variance extracted: AVE)을 통해 확인하였다.

수렴 타당성이 확보되기 위해서는 요인 적재값이 0.70 이상, AVE가 0.50 이상이어야 한다. 본 연구의 분석 결과에 의하면, 모든 측정 변수의 요인 적재량이 0.813 이상으로 매우 높게 적재되었으며(p<0.01), AVE 값 또한 최솟값 0.703 이상으로 임계값 수준인 0.70을 초과하는 것으로 나타났다(Bagozzi and Yi, 1988). 이는 본 연구의 잠재 변수들이 측정 변수들에 의해 타당하게 설명되고 있음을 의미하며, 결과적으로 측정 모형의 수렴 타당성이 확보되었음을 시사한다.

측정 도구의 신뢰도와 수렴 타당성 검증에 이어, 잠재 변수 간의 차별성을 확인하기 위해 판별 타당성(discriminant validity) 검증을 실시하였다. 판별 타당성은 서로 다른 잠재 변수가 실제로 통계적으로 뚜렷하게 구분되는지를 확인하는 것으로, 본 연구에서는 포넬과 라커(Fornell and Larcker, 1981)의 기준을 적용하여 평가하였다.

Fornell-Larcker 기준에 따르면, 각 잠재 변수의 평균 분산 추출값(AVE)의 제곱근(square root of AVE) 값이 해당 변수와 다른 잠재 변수 간의 상관계수(correlation coefficient)보다 커야 한다. 분석 결과는 상기 Table 3과 같다.

Table 3에 제시된 바와 같이, 대각선에 위치한 값(괄호 안의 수치)은 각 잠재 변수의 AVE 제곱근 값을, 대각선 아래의 값들은 변수 간의 상관계수를 나타낸다. 분석 결과를 구체적으로 살펴보면, 각 잠재 변수의 대각선 값은 0.702에서 0.859 사이의 분포를 보이고 있다.

반면, 잠재 변수 간 상관계수 중 가장 높은 값은 ‘디지털 전환(DE)’과 ‘디지털 혁신 행동(DIA)’ 간의 상관계수인 0.617로 나타났다.

이는 모든 잠재변수에서 대각선의 값(AVE 제곱근 또는 AVE 자체)이 그 행과 열에 있는 다른 변수들과의 상관계수보다 큼을 의미한다.

예를 들어, 디지털 리더십(DR)의 대각선 값은 0.845로, 이는 다른 변수들과의 상관계수(0.234∼0.404)보다 확연히 높은 수치이다. 따라서 본 연구의 모든 잠재 변수는 통계적으로 유의한 수준에서 서로 구별되는 것으로 확인되었으며, 이를 통해 판별 타당성이 확보되었음을 입증하였다. 본 연구의 측정 모형은 신뢰성, 수렴 타당성, 판별 타당성을 모두 충족하는 것으로 나타나, 구조 모형을 통한 가설 검증에 적합한 것으로 파악되었다.

측정 모형의 신뢰도와 집중 타당성 검증에 이어, 잠재 변수 간의 차별성을 확인하기 위해 판별 타당성 검증을 실시하였다. 본 연구에서는 Fornell-Larcker (1981) 기준과 더불어, 최근 PLS- SEM 분석에서 보다 엄격한 기준으로 권장되는 HTMT(heterotrait-monotrait ratio of correlations) 비율을 함께 사용하여 검증하였다.

첫째, Fornell-Larcker 기준에 따른 분석 결과는 Table 4와 같다. 각 잠재 변수의 평균 분산 추출값(AVE)의 제곱근 값(대각선)은 0.702에서 0.859로 나타났으며, 이는 해당 변수와 다른 잠재변수 간 상관계수(최댓값 0.617)보다 크게 나타났다.

둘째, Fornell-Larcker 기준의 한계를 보완하기 위해 Henseler et al.(2015)이 제안한 HTMT 비율을 분석하였으며, 그 결과는 Table 4와 같다. HTMT 분석은 서로 다른 잠재 변수 간의 상관관계를 측정 오차를 고려하여 보정한 값으로, 일반적으로 0.85(엄격한 기준) 또는 0.90(완화된 기준) 이하일 때 판별 타당성이 확보된 것으로 판단한다(Henseler et al., 2015).

본 연구의 분석 결과, 모든 잠재 변수 간의 HTMT 값은 최소 0.245에서 최대 0.650(디지털 전환과 디지털 혁신 행동 간)으로 나타났다. 이는 임계치인 0.85를 충분히 하회하는 수치이다. 구체적으로 디지털 문화(DC)와 디지털 전환(DE) 간의 HTMT는 0.525, 조직 성과(PER)와 다른 변수들 간의 HTMT 역시 0.308∼0.434 수준으로 낮게 나타났다. 종합하면, Fornell-Larcker 기준과 HTMT 기준을 모두 충족하는 것으로 나타나 본 연구의 측정 모형은 잠재 변수 간의 판별 타당성을 명확히 확보하였음을 입증하였다.측정 모형의 신뢰도와 타당성을 확보한 후, 구조 방정식 모형(structural equation modeling)을 통해 연구 가설을 검증하였다. 분석 결과는 Fig. 1과 Table 5에 제시하였다. 먼저 본 연구 모형의 내생 잠재 변수(endogenous variables)에 대한 설명력을 확인하기 위해 결정계수를 평가하였다. R²값과 경로의 유의성 여부를 시각화한 결과는 Fig. 1과 같다. Fig. 1에 제시된 바와 같이, 각 내생 변수의 R² 값은 모형의 예측력을 나타낸다. 분석 결과, 매개 변수인 ‘디지털 혁신 행동’ 의 R² 값은 0.497로 나타났다. 이는 선행 변수들이 디지털 혁신 행동의 변동을 약 49.7% 설명하고 있음을 의미하며, 매우 높은 수준의 설명력을 확보한 것으로 판단된다. 최종 종속 변수인 ‘조직 성과’의 R² 값은 0.210으로 나타나, 본 연구 모형이 조직 성과의 약 21.0%를 설명하고 있음을 확인하였다. 또한, 그림상에서 실선 화살표는 통계적으로 유의한 경로를, 점선 화살표(디지털 문화 → 조직 성과)는 유의하지 않은 경로를 나타낸다.

Fig. 1. Path analysis results

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부트스트래핑(bootstrapping) 절차를 통해 도출된 구체적인 경로 계수와 가설 검증 결과는 Table 5와 같다.

분석 결과, 총 8개의 가설 중 7개의 가설이 채택되었으며, 1개의 가설이 기각되었다. 구체적인 결과는 다음과 같다.

첫째, 디지털 리더십(DR)의 영향력 검증 결과이다. 디지털 리더십은 디지털 문화(β=0.239, t=3.570), 디지털 전환(β=0.398, t=6.844), 디지털 혁신 행동(β=0.156, t=3.305)에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.01). 따라서 디지털 리더십과 관련된 가설은 모두 채택(supported)되었다.

둘째, 디지털 문화는 디지털 혁신 행동에 대해 경로계수 0.343, T값 5.192로 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미쳐 가설이 채택되었다.

그러나 디지털 문화가 조직 성과에 미치는 영향은 경로계수 0.031, T값 0.418(p=0.676)로 나타나 통계적으로 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 이에 따라 해당 가설은 기각(not supported) 되었다.

셋째, 디지털 전환은 디지털 혁신 행동(β=0.382, t=5.882)과 조직 성과(β=0.256, t=3.793) 모두에 강력한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 관련 가설은 모두 채택되었다.

넷째, 디지털 혁신 행동이 조직 성과에 미치는 영향을 분석한 결과, 경로계수 0.239, T값 3.869(p<0.001)로 나타나 유의한 정(+)의 관계가 입증되었으며, 이에 따라 가설은 채택되었다.

종합적으로 볼 때, 디지털 리더십과 디지털 전환은 조직 성과 향상에 직·간접적으로 기여하는 핵심 요인임이 확인되었으나, 디지털 문화는 혁신 행동을 통해서만 성과에 기여하는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 주요 변수들 간의 구조적 관계에서 매개 변수(디지털 문화, 디지털 전환, 디지털 혁신 행동)가 수행하는 간접적인 역할을 검증하기 위해 부트스트래핑을 통해 매개 효과 유의성 분석을 실시하였다. 구체적인 분석 결과는 Table 6과 같다.

분석 결과, 설정된 3개의 매개 경로 중 2개는 통계적으로 유의하였으나, 1개는 유의하지 않은 것으로 나타났다.

첫째, ‘디지털 리더십 → 디지털 전환 → 조직 성과’(H7) 경로의 간접 효과는 경로계수 0.100, T값 3.070(p=0.002)으로 나타나 통계적으로 유의한 정(+)의 매개 효과가 확인되었다. 이는 디지털 리더십이 조직의 디지털 전환을 촉진하고, 이를 통해 긍극적으로 조직 성과를 향상시킨다는 점을 입증한다.

둘째, ‘디지털 리더십 → 디지털 혁신 행동 → 조직 성과’(H8) 경로 역시 경로계수 0.036, t-값 2.300(p=0.022)으로 나타나 유의수준 5% 이내에서 통계적으로 유의하였다. 즉, 리더십이 구성원의 혁신 행동을 이끌어내어 성과로 연결됨을 확인하였다.

셋째, 반면 ‘디지털 리더십 → 디지털 문화 → 조직 성과’(H6) 경로는 경로계수 0.007, t-값 0.389(p=0.697)로 나타나 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 앞서 직접 효과 검증에서 ‘디지털 문화’가 ‘조직 성과’에 유의한 영향을 미치지 못했던 결과와 일치하였다.

상기 분석결과를 종합한다면, 디지털 리더십은 ‘디지털 전환’과 ‘디지털 혁신 행동’을 매개로 할 때 조직 성과에 긍정적인 영향을 미치지만, ‘디지털 문화’ 단독으로는 성과로 이어지는 매개 효과를 갖지 못하는 것으로 나타났다.

본 연구는 중국 항공산업 종사자를 대상으로 디지털 리더십, 디지털 문화, 디지털 전환, 디지털 혁신 행동과 조직 성과 간의 관계를 PLS-SEM으로 분석하였다. 분석 결과, 디지털 리더십은 디지털 문화, 디지털 전환 및 디지털 혁신 행동에 유의한 영향을 미쳤으며, 디지털 전환과 디지털 혁신 행동은 조직 성과에 직접적인 정(+)의 영향을 미쳤다. 반면, 디지털 문화의 조직 성과에 대한 직접 효과는 유의하지 않았다. 또한 디지털 리더십은 디지털 전환과 디지털 혁신 행동을 매개로 조직 성과에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다.