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Asian J Beauty Cosmetol > Volume 16(3); 2018 > Article
헤어살롱 관리자의 코칭리더십이 구성원의 문제해결능력과 직무성과에 미치는 영향

요약

목적

본 연구는 헤어살롱 관리자의 코칭리더십이 구성원의 문제해결 능력과 직무성과에 미치는 영향에 대해 분석하여, 직무성과를 높일 수 있는 방법을 제안하고, 나아가 미용 산업의 경영전략과 인적자원관리에 필요한 자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다.

방법

서울, 경기 지역의 헤어살롱 종사자를 대상으로 설문지법을 통해 수집된 자료 378부는 SPSS 22.0을 사용하여 빈도분석, 신뢰도분석을 실시하였고, AMOS 21.0을 통해 확인적 요인분석, 구조방정식 모형분석을 실시하였다.

결과

코칭리더십이 문제해결능력, 직무성과에 부분적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 문제해결 능력이 직무성과에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 코칭리더십이 직무성과를 높이는 중요한 요소임을 확인하였다.

결론

본 연구 결과에 따른 시사점으로는 첫째, 업무 평가제를 없애고 역량 개발에 힘써야 하고, 둘째, 구체적인 방향과 비전을 제시해야 하며, 셋째, 관리자와 구성원간의 원활한 관계를 유지해야 할 것이다.

Abstract

Purpose

The purpose of this study was to analyze the effect of coaching leadership of hair salon managers on the problem-solving ability and job performance of the salons’ members so as to propose a method to improve job performance.

Methods

The data of the 378 questionnaires administered to hair salon workers in the Seoul and Gyeonggi areas were analyzed by frequency analysis and reliability analysis by employing SPSS 22.0. Furthermore, confirmatory factor analysis and structural equation model analysis were performed using AMOS 21.0.

Results

The results revealed that coaching leadership has a significant effect on problem-solving ability and job performance. Furthermore, problem-solving ability has a significant effect on job performance. Consequently, it can be deduced that coaching leadership is an important factor involved in enhancing job performance.

Conclusion

First, the task evaluation system should be eliminated and efforts should be made to develop competencies. Second, specific directions and aims should be provided. Third, a positive relationship between managers and members should be cultivated.

中文摘要

目的

分析美发经理的执教领导对沙龙成员的问题解决能力和工作绩效的影响,从而提出一种提高工作绩效的 方法。

方法

通过频率分析和可靠性分析,采用SPSS 22.0分析了首尔和京畿地区美发工作者的378份问卷调查 数据。此外,使用AMOS 21.0进行验证性因子分析和结构方程模型分析。

结果

执教领导对解决问题的能力和 工作绩效有显着影响。此外,解决问题的能力对工作绩效有显着影响。因此,可以推断出,执教领导是提高工 作绩效的重要因素。

结论

本研究的意义如下: 首先,应取消任务评估系统,并努力发展能力。其次,应提供具 体的方向和目标。第三,应培养管理者与成员之间的积极关系。

Introduction

기업의 목적을 효율적으로 달성하려면 조직구성원 개인과 집단의 유기적인 협조가 매우 중요하다(Yang et al., 2015). 특히 서비스의 의존도가 높은 헤어살롱에서는 인적자원의 효율적인 활용과 육성이 더욱 중요하다고 할 수 있다(Sea et al., 2004). 헤어살롱은 구성원의 기술적 숙련도와 고객을 대하는 태도에 따라 경영의 성패가 좌우된다. 따라서 구성원의 꾸준한 성장과 발전이 필요하며, 이는 그들과 직접적으로 상호작용하는 리더의 역할이 없이는 실현되기 어렵다(Kim & Ji, 2017).
전형적으로 리더십은 리더의 특성이나 행동, 상황 등에 관심을 두고, 리더가 구성원들에게 제시하고 조직의 성과를 달성하도록 이끄는 수직적 영향력에 초점을 두었다. 그러나 21세기 현대 조직은 수직적 구조보다는 구성원의 자율성과 창의성을 중시하는 수평적 구조를 지향하면서 인적자원을 최대한 활용하여 지속 가능한 성장을 추구하는 조직으로 진화하고 있다. 이는 구성원의 잠재가능성을 인정하고 스스로 자신의 역량을 발휘하고 성장할 수 있도록 동기 부여하는 코칭리더십과 관련이 있다(Kim et al., 2017). 코칭리더십은 2000년대 초반 경영환경에 빠르게 적응하고 이를 주도해 나가기 위해 새롭게 적용된 리더십유형으로 조직구성원들을 효과적으로 육성시키고 성과를 극대화시키는데 보다 효과적인 기제로 인식되어 중요성이 부각되고 있다(Han & Park, 2015). 최근 들어 우리나라의 대기업이나 관공서와 같이 큰 조직들이 인재개발뿐만 아니라 문제해결 능력을 올리는 수단으로 코칭을 도입하는 사례가 확대되고 있다(Joh, 2013). 문제해결 능력이란 주어진 문제가 무엇인지 정확히 파악하고, 문제를 해결하기 위하여 정보와 지식을 어디서 어떻게 찾아 활용할 것인지 습득하며, 특정 정보와 지식은 어떤 식으로 적용되는 것인지, 해결안은 어떤 것이 될 것 인지와 같은 전반적인 과정을 스스로 주도하여 이루어 가는 능력이다(Kim & Yi, 2010). 즉 문제해결 능력은 체계적인 문제 해결 과정을 통하여 습득되는데 문제해결은 일반적으로 문제를 발견하고, 인식하며, 가능한 해결책을 찾고, 이러한 과정을 반추해보거나 나타난 결과를 적용할 방법을 찾는 과정으로 진행된다(Bang et al., 2015). 특히 헤어살롱은 고객의 입점부터 퇴점까지 일대일 서비스로 이루어지며 고객에게 서비스를 제공하는 과정에서 생각하지 못한 여러 가지 문제들이 발생하는 경우가 많아 문제해결 능력 또한 중요한 요소이다. 이처럼 코칭리더십의 적용은 구성원의 동기부여와 동시에 문제해결 능력을 끌어올리는 중요한 경영요소로서 연구의 필요성이 제기된다. 관련된 선행연구를 살펴보면 Han & Park (2015)는 코칭리더십이 구성원의 조직몰입에 미치는 영향에 대해 연구하여 조직몰입을 높일 수 있는 시사점을 제안하였고, Jung & Lee (2016)은 코칭리더십이 조직몰입을 높여주는 것을 확인하였으며, Lee & Lee (2017)는 코칭리더십이 직무성과에 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. Lee et al. (2017)은 문제해결능력이 직무수행에 정의 영향을 미치고 있음을 실증분석을 통해 확인하였고, Park (2009)은 문제해결이 직무성과에 긍정적인 영향을 미치므로 문제해결 능력에 대한 중요성을 강조하였다. 이렇듯 코칭리더십과 조직, 문제해결 능력, 직무성과에 대한 연구는 매우 중요한 주제로 다루어지고 있지만, 코칭리더십과 문제해결능력의 관계에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 구성원의 역할이 타 분야보다 중요시되는 헤어살롱 구성원을 대상으로 관리자의 코칭리더십이 구성원의 문제해결 능력과 직무성과에 미치는 영향에 대해 알아보고, 문제해결 능력이 직무성과에 미치는 영향을 분석하여 코칭리더십과 문제해결 능력의 중요성을 강조하고 성과를 높일 수 있는 방법을 시사하고자 하며, 나아가 미용 산업의 경영전략과 인적자원관리에 필요한 자료를 제공하는데 그 목적이 있다.

Methods

1. 연구대상 및 자료수집

본 연구의 조사대상은 서울과 경기도 지역의 헤어살롱 종사자를 대상으로 설정하였다. 자료의 수집방법으로 자기기입식 설문지법이 사용되었으며, 예비조사와 본 조사를 통해 연구문제를 해결하는데 필요한 자료가 수집되었다.
2018년 3월 1일부터 3월 10일까지 총 30부의 예비조사를 통해 측정도구인 설문지의 구성과 내용을 수정 및 보완한 후 본 조사를 실시하였다. 본 조사는 2018년 3월 15일부터 2018년 4월 15일까지 실시되었고 총 380부의 설문지를 배포하여 수거된 380부의 설문지 중 분석에 사용되기 불충분하다고 판단되는 2부의 설문지를 제외한 378부가 최종 분석 자료로 사용되었다.

2. 측정항목 및 내용

본 연구는 자료의 수집을 위해 설문지법이 사용되었다. 설문문항은 크게 일반적 특성(5), 코칭리더십(12), 문제해결능력(9), 직무성과(4)의 30문항으로 구성되었으며, 선행연구의 설문문항 및 구성개념을 인용 및 응용하였다. 본 연구에 사용된 모든 리커트 척도는 '1:전혀 그렇지 않다'에서 '5:매우 그렇다'까지의 5점 리커트 척도가 사용되었다. 설문지의 구체적인 내용은 Table 1과 같다.

3. 분석방법

수집한 자료를 분석하여 연구문제를 검정하기 위해 SPSS 22.0 (IBM, USA), analysis of moment structure (AMOS) 21.0 (IBM)이 사용되었고, 자료의 분석방법은 가설에 맞게 순차적으로 적용되었으며 다음과 같다.
첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 하였다. 둘째, 코칭리더십, 문제해결능력, 직무성과의 각 차원 별 신뢰성 평가를 위해 Cronbach's α을 이용한 신뢰도 분석을 시행하였고, 셋째, 타당성 평가를 위해 확인적 요인분석을 실시하였다. 넷째, 구조방정식 모델을 이용한 선형구조관계 분석을 하여 가설을 검증 하였다.

4. 연구모형 및 연구가설

Park & Choi (2013)의 연구에서 관리자의 코칭리더십이 구성원의 문제해결 능력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. Grant (2007)는 구성원들이 스스로 문제를 해결할 수 있도록 수행능력을 향상시켜 성과를 얻어내는 결과 지향적이고 체계적인 리더의 행동방식으로 보았다. 이 외에도 Srivastava et al. (2006)는 리더들이 코칭리더십을 통해 조직구성원들을 개발시키고 문제를 해결할 수 있도록 도와줄 수 있다고 함으로써 문제해결에 대한 영향력을 강조하였다. 또한 Woo (2015)의 연구에서 코칭리더십이 직무성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났고, Lee & Lee (2017)의 연구에서도 코칭리더십이 직무성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. Lee et al. (2017)의 연구에서는 문제해결 능력이 직무수행 능력에 긍정적 영향을 미친다고 나타났다. 이렇듯 선행연구를 토대로 가설을 설정하였다. 선행연구를 토대로 코칭리더십의 구성개념은 '역량개발', '방향제시', '수행평가'로 구성하였고, 문제해결 능력은 '대안개발', '문제명료화'로 구성하였다. 연구가설에 따른 연구모형은 다음 Figure 1과 같다.
가설 1. 코칭리더십이 대안개발에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 1-1. 역량개발이 대안개발에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 1-2. 방향제시가 대안개발에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 1-3. 수행평가가 대안개발에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 2. 코칭리더십이 문제명료화에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 2-1. 역량개발이 문제명료화에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 2-2. 방향제시가 문제명료화에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 2-3. 수행평가가 문제명료화에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 3. 코칭리더십이 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 3-1. 역량개발이 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 3-2. 방향제시가 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 3-3. 수행평가가 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 4. 문제해결능력이 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 4-1. 대안개발이 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
 4-2. 문제명료화가 직무성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

Results and Discussion

1. 조사대상의 일반적 특성

조사대상의 인구 통계적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과는 다음 Table 2와 같다.
성별은 남자 18.8%, 여자 81.2%로 여자가 높게 나타났고, 연령은 10대 1.6%, 20대 52.4%, 30대 35.4%, 40대 이상 10.6%로 20대가 가장 높게 나타났다. 결혼여부는 미혼 67.5%, 기혼 29.6%, 기타(이혼, 사별, 동거 등) 2.9%로 미혼이 높게 나타났고, 직책은 인턴 29.6%, 디자이너 53.4%, 매니저 11.4%, 경영자 5.6%로 디자이너가 가장 높게 나타났다. 월 평균 소득은 100만원 미만 16.1%, 100만원 이상에서 200만원 미만 28.6%, 200만원 이상에서 300만원 미만 37.8%, 300만원 이상에서 400만원 미만 9.5%, 400만원 이상에서 500만원 미만 4.0%, 500만원 이상 4.0%로 200만원 이상에서 300만원 미만이 가장 높게 나타났다.

2. 자료 검증

1) 신뢰도 검증

본 연구에서는 모든 구성개념을 다항목으로 측정하여, 동일한 가설에 대한 구성개념의 항목들은 특정 결과에 대해 내적일관성을 유지하여야 한다. 따라서 다항목 신뢰성 검증을 위해 Cronbach's α 계수를 구하는 방법을 이용하였다.
일반적인 측정도구에 대한 신뢰성의 인정 수준은 Cronbach's α 값이 0.7-0.9이고, 0.7보다 작으면 신뢰성이 충분하지 못하다고 판단하나, 탐색적인 연구에서는 Cronbach's α의 계수가 0.6 이상이면 충분하다고 본다. 분석 결과는 다음의 Table 3과 같이 모든 구성개념은 Cronbach's α 값이 0.810에서 0.894로 내적일관성이 있는 것으로 나타나, 본 연구모형의 요인들이 충분한 신뢰성을 지니고 있다고 할 수 있다.

2) 타당성 검증

전체구성개념에 대한 확인적 요인분석과 집중타당도에 대한 결과는 Table 4와 같다. 집중타당도는 하나의 잠재요인에 대해 두 개 이상의 측정도구가 상관관계를 갖는 정도에 대한 것이며, 표준화 요인부하량이 0.5 이상이 되어야 한다. 통계적으로 유의하며(p<0.05), 평균분산추출값(average variance extracted, AVE)의 크기가 0.5 이상이면 집중타당도를 갖는다는 것으로 받아드릴 수 있다. 이때 AVE 값은 표준화 요인부하량을 제곱한 값들의 평균을 의미하는 것으로 직접 계산을 하였다. 본 연구에서는 표준화 요인부하량은 모두 0.6 이상이며, AVE 값이 모두 0.5 이상으로 나왔다. 모형의 적합도는 chi-square (χ2)=420.985, degree of freedom (d.f.)=260, root mean square residual (RMR)=0.031, goodness of fit index (GFI)=0.921, adjusted goodness of fit index (AGFI)=0.901, normed fit index (NFI)=0.919, comparative fit index (CFI)=0.967로 적합하였고, 모든 구성개념에서 p값이 0.001 이하로 유의하여, 집중타당성을 갖는 것으로 받아들여진다.

3. 가설의 검증

본 연구의 가설을 검증하기 위해서 AMOS 21.0을 이용하여 공분산 구조모형 분석을 실시한 결과는 Table 5, Figure 2와 같다. Figure 2에는 표준화 계수를 표기하였다.
본 연구의 가설에 의한 전체적인 구조모형에 대한 적합도를 알아본 결과, χ2=498.346, RMR=0.045, GFI=0.909, AGFI=0.887, NFI=0.904, CFI=0.952로 나타나 기본적인 요건을 충족하고 있으므로 본 연구에서 설정한 연구가설에 대한 이론적 모형의 전반적인 적합도는 양호하다는 것이 증명되었다.
코칭리더십과 문제해결능력의 대안개발의 관계를 검증해 본 가설 1 결과는 '역량개발' (estimate=0.493, critical ratio (C.R.)=6.027, p=0.000), '방향제시' (estimate=0.179, C.R.=3.050, p=0.002)가 높아질수록 대안개발도 높아지는 것으로 나타났고, '수행평가' (estimate=0.071, C.R.=0.841, p=0.4)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 1은 부분채택 되었다. 설명력을 확인해 보면 '역량개발' 53%, '방향제시' 19% 순으로 영향을 미치고 있다. 코칭리더십과 문제해결능력의 문제명료화의 관계를 검증해 본 가설 2 결과는 '역량개발' (estimate=0.337, C.R.=4.040, p=0.000), '방향제시' (estimate=0.172, C.R.=2.779, p=0.005)가 높아질수록 문제명료화도 높아지는 것으로 나타났고, '수행평가' (estimate=0.074, C.R.=0.845, p=0.398)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 2는 부분채택 되었다. 설명력을 확인해 보면 '역량개발' 39%, '방향제시' 20% 순으로 영향을 미치고 있다. 이러한 결과는 구성원들이 관리자의 코칭으로 '역량개발', '방향제시'를 긍정적으로 받아들여 문제해결능력을 키워나가고 있다는 것을 의미하며, 자신의 업무를 평가 받는 '수행평가' 항목의 코칭은 구성원들의 문제해결능력과 아무런 연관성이 없다는 것으로 볼 수 있다. Park & Choi (2013)은 코칭리더십이 문제해결능력에 정(+)의 영향을 미친다고 하였으나, 이는 코칭리더십을 하나의 요인으로 보았고, 본 연구에서는 세 가지 요인으로 나누어 분석하여 구성원들의 업무평가에 대한 인식이 반영된 결과라고 사료된다.
코칭리더십과 직무성과의 관계를 검증해 본 가설 3 결과는 '역량개발' (estimate=0.345, C.R.=2.324, p=0.02), '방향제시' (estimate=0.222, C.R.=2.286, p=0.022)가 높아질수록 직무성과도 높아지는 것으로 나타났고, '수행평가' (estimate=-0.226, C.R.=-1.682, p=0.093)는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 가설 3은 부분채택 되었다. 설명력을 확인해 보면 '역량개발' 25%, '방향제시' 16% 순으로 영향을 미치고 있다. 이러한 결과는 구성원들의 직무성과를 높이기 위해 필요한 관리자의 코칭리더십이 '역량개발'과 '방향제시'임을 확실히 해주고 있으며, 가설 1, 2의 결과와 마찬가지로 구성원들의 업무를 평가하고자 하는 코칭리더십인 '수행평가' 요인은 직무성과를 높이는데 관련성이 없음을 확인할 수 있다. Lee & Lee (2017)의 연구결과에서도 '수행평가' 요인이 직무성과에 유의미한 영향을 미치지 않는다고 나타나 코칭리더십의 의미를 확실히 해주고 있다.
문제해결능력과 직무성과의 관계를 검증해 본 가설 4 결과는 '대안개발' (estimate=0.303, C.R.=2.594, p=0.009), '문제명료화' (estimate=0.324, C.R.=2.898, p=0.004)가 높아질수록 직무성과도 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 가설 4는 채택 되었다. 설명력을 확인해 보면 '대안개발' 21%, '문제명료화' 20%, 순이다. 이는 Lee et al. (2017)의 연구와 같은 결과로 구성원들의 문제해결능력은 직무성과와 직결됨을 확인하였다.

Conclusion

본 연구는 헤어살롱 관리자의 코칭리더십이 구성원의 문제해결능력과 직무성과에 미치는 영향에 대해 알아보고, 문제해결 능력이 직무성과에 미치는 영향을 분석하여 코칭리더십과 문제해결 능력의 중요성을 강조하고 직무성과를 높일 수 있는 방법을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 나아가 미용 산업의 경영전략과 인적자원관리에 필요한 정보를 제공하고자 한다. 서울, 경기 지역의 헤어살롱 종사자를 대상으로 설문지법을 통해 수집된 자료 378부는 SPSS 22.0을 사용하여 빈도분석, 신뢰도분석을 실시하였고, AMOS 21.0을 통해 확인적 요인분석, 구조방정식 모형분석을 실시하였다.
연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과 성별은 여자가 높았고, 연령은 20대가 가장 높게 나타났다. 결혼여부는 미혼이 높게 나타났고, 직책은 디자이너가 가장 높게 나타났다. 월 평균 소득은 200만원 이상에서 300만원 미만이 가장 높게 나타났다. 둘째, 코칭리더십이 문제해결 능력에 미치는 영향을 알아본 결과, '역량개발', '방향제시'에서 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 코칭리더십이 직무성과에 미치는 영향을 알아본 결과, '역량개발', '방향제시'에서 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 문제해결 능력이 직무성과에 미치는 영향을 알아본 결과, 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이렇듯 코칭리더십, 문제해결능력, 직무성과가 유의한 영향관계임을 확인하였으며, 연구 결과에 따른 시사점으로는 첫째, 관리자는 구성원들의 역량을 개발해 주는 것에 초점을 맞춰야 한다. 가설1과 가설2의 결과 모두 역량개발은 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 수행평가는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 이는 관리자가 구성원들을 평가하는 것은 문제해결 능력을 높이는데 아무런 영향을 주지 못한다는 것으로 볼 수 있다. 따라서 구성원들의 단점을 지적하기보다는 장점을 찾아내어 개인의 역량을 개발할 수 있도록 교육, 연수 등을 지원하는 것에 주력해야 할 것이다. 둘째, 방향과 비전을 제시해야 한다. 구성원들이 동기부여 될 수 있도록 방향을 잡아주고 구체적인 목표를 세워 성장할 수 있도록 하는 것 또한 리더의 역할이다. 셋째, 구성원과 협력적인 관계를 유지하도록 해야 한다. 예전의 방식에서 벗어나 조직 구성원 모두 원활한 커뮤니케이션을 기반으로 협력적 관계를 유지하는 것이 기업이 성공할 수 있는 조건이라고 판단된다. 따라서 관리자는 구성원들의 이야기에 귀 기울여야 할 것이다.
최근 미용 산업이 기업화되면서 리더의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 헤어살롱 관리자의 코칭리더십이 구성원의 문제해결 능력과 직무성과에 미치는 영향에 대해 연구하여, 미용 산업의 발전에 기여하는 연구가 될 것으로 사료된다.
본 연구는 일부 지역의 헤어살롱 종사자를 대상으로 표본구성을 했으므로 연구 결과를 일반화 시키는데 제한점을 가질 수 있다. 더욱 광범위한 지역을 대상으로 후속연구가 이루어지길 기대한다.

Acknowledgements

This research was supported by Seokyeong University in 2018.

Figure 1.

Research model and hypothesis.

H1. Coaching leadership (capacity development, fragrance, and performance evaluation) has a positive effect on alternative development.
H2. Coaching leadership (capacity development, fragrance, and performance evaluation) has a positive effect on problem clarification.
H3. Coaching leadership (capacity development, fragrance, and performance evaluation) has a positive effect on job performance.
H4. Problem-solving ability (alternative development and clarify problem) have a positive effect on job performance.
ajbc-16-3-393f1.tif
Figure 2.

Analysis of covariance structure model (the number is the standardization factor).

The numbers on the arrow represent the explanatory power of each factor. Coaching leadership 1 (capacity development) has a significant effect on alternative development (53%), clarify problem (39%), and job performance (25%). Coaching leadership 2 (fragrance) has a significant effect on alternative development (19%), clarify problem (39%), and job performance (16%). Coaching leadership 3 (performance evaluation) has no significant impact. Problem-solving ability 1 (alternative development) has a significant effect on job performance (21%). Problem-solving ability 2 (clarify problem) has a significant effect on job performance (20%). CD, capacity development; PE, performance evaluation; PS, problem-solving ability; AD, alternative development; CP, clarify problem; JP, job performance.
ajbc-16-3-393f2.tif
Table 1.
Questionnaire configuration
Research variables Scale (No. of questions) Quotation & applied data
General characteristics Nominal scale (5) Organization of researchers
Coaching leadership 5-point Likert scale (12) Kang &, Kim (2013), Kim & Youn (2017), Lee & Lee (2017)
Problem solving ability 5-point Likert scale (9) Kim & Kim (2012), Ko et al. (2016)
Job performance 5-point Likert scale (4) Kang & Lee (2013), Kim & Ji (2017)
Table 2.
General characteristics (N=378, %)
Item Sum
Frequency (N) Percent (%)
Gender Man 71 18.8
Woman 307 81.2
Age 10s 6 1.6
20s 198 52.4
30s 134 35.4
40 or older 40 10.6
Marital status Single 255 67.5
Married 112 29.6
Others (divorced, bereaved, cohabitating, etc.) 11 2.9
Position Intern 112 29.6
Designer 202 53.4
Manager 43 11.4
Operator 21 5.6
Monthly income Under 1 million won 61 16.1
More than 1 million won but less than 2 million won 108 28.6
More than 2 million won but less than 3 million won 143 37.8
More than 3 million won but less than 4 million won 36 9.5
More than 4 million won but less than 5 million won 15 4.0
More than 5 million won 15 4.0
Total 378 100.0
Table 3.
Reliability analysis results
Configuration concept Number of questions Cronbach's α
Coaching leadership Capacity development 4 0.853
Fragrance 4 0.813
Performance evaluation 4 0.863
Problem-solving ability Alternative development 5 0.868
Clarify problem 4 0.810
Job performance 4 0.894
Table 4.
Factor analysis of measurement variable confirmation
Configuration concept Item Standardized estimate Estimate S.E C.R p AVE
Capacity development Capacity development 1 0.782 1.000 - - - 0.677
Capacity development 2 0.751 1.004 0.068 14.757 ***
Capacity development 3 0.790 1.043 0.067 14.607 ***
Capacity development 4 0.759 0.954 0.064 14.948 ***
Fragrance Fragrance 1 0.781 1.000 - - - 0.702
Fragrance 2 0.827 1.076 0.066 16.277 ***
Fragrance 3 0.736 0.939 0.065 14.371 ***
Fragrance 4 0.787 0.991 0.064 15.480 ***
Performance evaluation Performance evaluation 1 0.732 1.000 - - - 0.605
Performance evaluation 2 0.789 1.075 0.078 13.842 ***
Performance evaluation 3 0.696 0.945 0.076 12.391 ***
Performance evaluation 4 0.677 0.924 0.077 12.064 ***
Alternative development Alternative development 1 0.765 1.000 - - - 0.673
Alternative development 2 0.698 0.975 0.072 13.537 ***
Alternative development 3 0.753 0.970 0.066 14.724 ***
Alternative development 4 0.777 1.054 0.069 15.246 ***
Alternative development 5 0.781 0.048 0.068 15.341 ***
Clarify problem Clarify problem 1 0.648 1.000 - - - 0.586
Clarify problem 2 0.723 1.182 0.104 11.364 ***
Clarify problem 3 0.764 1.274 0.108 11.810 ***
Clarify problem 4 0.739 1.127 0.098 11.540 ***
Job performance Job performance 1 0.799 1.000 - - - 0.644
Job performance 2 0.889 1.097 0.057 19.219 ***
Job performance 3 0.841 1.051 0.058 18.060 ***
Job performance 4 0.767 0.926 0.058 16.079 ***
n=378; Fit of measurement model: χ²=420.985, d.f.=260, p=0.000, RMR=0.031, GFI=0.921, AGFI=0.901, NFI=0.919, CFI=0.967

*** p <0.001;

S.E., standard error; C.R., critical ratio; p, probability of significance; AVE, average variance extracted; χ², chi-square; d.f., degree of freedom; RMR, root mean square residual; GFI, goodness of fit index; AGFI, adjusted goodness of fit index; NFI, normed fit index; CFI, comparative fit index.

Table 5.
Hypothesis verification
Theory Route Estimate S.E. C.R. p Selection whether
H1-1 Alternative development ← Capacity development 0.493 0.082 6.027 *** Selection
H1-2 Alternative development ← Fragrance 0.179 0.059 3.050 0.002** Selection
H1-3 Alternative development ← Performance evaluation 0.071 0.084 0.841 0.400 Dismissal
H2-1 Clarify problem ← Capacity development 0.337 0.083 4.04 *** Selection
H2-2 Clarify problem ← Fragrance 0.172 0.062 2.778 0.005** Selection
H2-3 Clarify problem ← Performance evaluation 0.074 0.088 0.845 0.398 Dismissal
H3-1 Job performance ← Capacity development 0.345 0.148 2.324 0.020* Selection
H3-2 Job performance ← Fragrance 0.222 0.097 2.286 0.022* Selection
H3-3 Job performance ← Performance evaluation -0.226 0.134 -1.682 0.093 Dismissal
H4-1 Job performance ← Alternative development 0.303 0.117 2.594 0.009** Selection
H4-2 Job performance ← Clarify problem 0.324 0.112 2.898 0.004** Selection
n=378; Fit of measurement model: χ²=498.346, d.f.=261, p =0.000, RMR=0.045, GFI=0.909,AGFI=0.887, NFI=0.904, CFI=0.952

* p <0.05;

** p <0.01;

*** p <0.001;

S.E., standard error; C.R., critical ratio; p, probability of significance; AVE, average variance extracted: χ², chi-square: d.f., degree of freedom; RMR, root mean square residual; GFI, goodness of fit index; AGFI, adjusted goodness of fit index; NFI, normed fit index; CFI, comparative fit index.

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