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Asian J Beauty Cosmetol > Volume 16(3); 2018 > Article
피부미용사의 감정노동이 직무스트레스, 직무만족, 이직의도에 미치는 영향

요약

목적

본 연구는 피부미용사의 감정노동이 직무스트레스, 직무만족, 이직의도에 미치는 영향을 알아봄으로써 효율적인 인적관리방안을 모색하고자 하였다.

방법

본 연구의 실증분석을 위해 statistical package for social science (SPSS) 18.0 통계 패키지 프로그램과 autonomous marine operations and systems (AMOS) 18.0 프로그램을 활용하여 분석하였다. 조사대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석(frequency analysis)을 실시하였다. 측정도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석을 실시하였고, 요인들의 신뢰도 검증을 위해 Cronbach's α 계수를 산출하였다. 연구가설을 검증하기 위해 구조방정식 모형을 활용하여 구성 개념들 간 인과관계를 검증하였다.

결과

연구결과 피부미용사의 감정노동 표면행위가 증가할수록 직무스트레스와 이직의도가 증가하였고, 감정노동 내면행위가 증가할수록 직무스트레스는 감소하고, 직무만족은 증가하는 것으로 나타났다. 피부미용사의 직무스트레스 증가는 직무만족도를 낮추고, 이직의도를 높게 하였으며, 직무만족도가 높은 경우 이직의도는 감소하는 것으로 나타났다.

결론

피부미용사의 이직의도를 감소시키기 위해서는 감정노동의 감소와 직무만족을 향상시키는 방안이 필요하다. 감정노동을 감소시키기 위해서는 피부미용사의 자존감 향상교육, 스트레스 관리법 등의 체계적인 교육과 불량고객에 대한 적극적인 대응방안이 필요하며, 직무만족을 향상시키기 위해서는 근무환경 개선과 더불어 고객 제일주의 고객 응대법에 대한 개선이 필요하다.

Abstract

Purpose

The purpose of this study was to seek efficient human management plan by investigating the effects of emotional labor of aestheticians on job stress, job satisfaction, and turnover intention.

Methods

For the empirical analysis of this study, we used a statistical package for social science (SPSS) 18.0 statistical package program and autonomous marine operations and systems (AMOS) 18.0 program. We conducted a frequency analysis to investigate general characteristics of the research targets. We performed an exploratory factor analysis in order to verify the validity of the measurement tools and calculated Cronbach's α coefficient to verify the reliability of the factors. We verified the causal relation between constructs using the structural equation model in order to verify the research hypothesis.

Results

As a result of the study, it was found that job stress and turnover intention increased as the surface acting of emotional labor increased, and job stress decreased and job satisfaction increased as the deep acting ofemotional labor increased. Job satisfaction decreased, and turnover intention increased, as job stress increased, turnover intention decreased as job satisfaction increased.

Conclusion

In order to reduce the turnover intention of estheticians, it is necessary to improve job satisfaction and reduce emotional labor. In order to reduce emotional labor, systematic education, such as self-esteem improvement training for estheticians, stress management, and active corresponding measures for bad clients are necessary, and it is necessary to improve the working environment and client-first client-facing law in order to improve job satisfaction.

中文摘要

目的

通过调查皮肤美容师的情绪劳动对工作压力,工作满意度和离职倾向的影响来寻求有效的人力管理计 划。

方法

为了对本研究进行实证分析,使用了statistical package for social science (SPSS) 18.0统计软件包 程序和autonomous marine operations and systems (AMOS) 18.0程序。为调查研究对象的一般特征进行了 频率分析。利用探索性因素分析来验证测量工具的可靠性,为验证因素的可靠性,计算Cronbach's α系数。为 了验证研究假设,使用结构方程模型验证了结构之间的因果关系。

结果

随着情绪劳动的深层行为的增加,工 作压力和离职意愿随着情绪劳动的表面行为的增加而增加,工作压力减少,工作满意度增加。随着工作压力增 加,工作满意度下降,离职意愿增加;离职意愿随着工作满意度增加而下降。

结论

为了减少皮肤美容师的离 职意图,有必要提高工作满意度和减少情绪劳动。为了减少情绪劳动,需要对皮肤美容师进行自尊改善培训, 压力管理和针对不良客户的积极相应措施等系统化教育,有必要改善工作环境和改善客户至上的服务方式来提 高工作满意度。

Introduction

경제가 발전하고 서비스 부분이 차지하는 비중이 점차 증가함에 따라 고객만족과 접객서비스가 기업의 경쟁우위를 결정하는 수단으로 인식되면서 인간감정의 상품화가 진행되기 시작하였다. 특히 피부미용산업은 무형적 속성이 강하여 고객욕구를 충족시킬 수 있는 서비스 품질의 제공과 그로 인한 고객 만족 활동이 중요하다(Kim et al., 2011). 피부미용서비스업에서의 고객만족은 고객과 서비스를 제공하는 피부미용사 사이의 상호작용이 품질에 의해 영향을 받으며, 특히 인적 서비스가 이상적으로 제공되어야만 매출과 이윤을 창출할 수 있다는 점에서 피부미용사는 매우 중요한 자원이라고 할 수 있다(Park & Park, 2010). 그러나 피부미용산업의 성장에 따른 동종 업종간의 과도한 경쟁은 피부미용사들이 바람직한 감정표현을 하고 부적절한 감정표현을 나타내지 못하도록 강요되었고 이에 따른 높은 이직률은 경영성과를 달성하는데 부정적인 영향을 미치게 되었다(Park et al., 2013). 이처럼 피부미용산업은 인력에 대한 의존도가 큰 업종이기에 인력에 대한 효율적인 연구와 관리가 필요하다(Lee et al., 2012). 그러나 인적 관리의 개선이 체계적으로 정립되어 있지 못할 뿐만 아니라 인적자원관리가 실현되고 있는가에 대한 인식조차 전무한 실정이다(Cha & Youn, 2015).
Hochschild (1979)는 서비스 노동에 종사하는 사람들은 육체노동 이외에도 그것들과 차별화될 수 있는 또 하나의 노동을 수행하고 있음에 주목하고 이러한 특유한 현상을 감정노동이라 명명하였다. Hochschild (1983)는 종사자의 감정표현을 표면행위(surface acting)와 내면행위(deep acting)로 구분하여 제시하였다. 겉으로 드러나는 행위만을 포장하여 보여주는 표면화 행위는 자기 스스로를 속이지는 못하는 반면, 내면 행위는 작위적인 노력을 통해 표현하고자 하는 감정을 불러일으키거나 억누르는 시도, 관련된 감정을 유도하기 위해 생각, 이미지, 기억 등을 떠올리는 노력을 통해 수행되는데 이러한 노력들을 통하여 진심으로 원하는 감정을 형성하려고 몰입하는 것을 의미한다(Chae & Bae, 2014).
감정노동 관련 미용분야 선행연구를 보면 미용서비스 종사자의 감정노동(Kang & Rhee, 2012; Lee, 2017; Park et al., 2013; Sin & Chung, 2017), 헤어 미용업 종사자의 감정노동(Chun & Jin, 2015; Jung & Shim, 2012; Oh & Song, 2015), 화장품 판매원의 감정노동(Im, 2014; Im, 2016; Im, 2017; Cho & Chang, 2015), 네일 살롱 종사자의 감정노동(Lee et al., 2016)을 스트레스, 직무소진, 직무만족, 이직의도와 연관시켜 분석한 연구가 있다. 피부미용사의 감정노동과 소진에 대해 연구한 Kim (2012)은 감정노동이 증가할수록 소진이 증가한다고 발표하였고, 감정노동과 직무스트레스에 대해 연구한 Kim (2014)Yoo et al. (2012)은 감정노동이 증가할수록 직무스트레스가 증가한다고 발표하였다. Shin & Mo (2017)는 감정노동이 직무소진, 직무만족에 영향을 미치는데 사회적 지원이 중요하다고 발표하였다.
이처럼 선행연구들이 일반적인 미용종사자의 감정노동을 다루기 때문에 피부미용사의 특성을 반영하지 못하고 있고, 피부미용사의 감정노동이 영향을 미치는 요인으로 직무소진, 직무만족, 직무스트레스 중 하나 또는 두 가지 요인의 영향으로 설명하고 있다. 본 연구에는 피부미용사의 감정노동이 직무스트레스, 직무만족, 이직의도에 미치는 영향을 알아봄으로써 효율적인 인적 관리 방안을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

Methods

1. 연구가설

본 연구는 피부미용사의 감정노동에 대한 실증적 연구를 통하여 피부미용사의 감정노동이 직무스트레스, 직무만족, 이직의도에 영향을 미친다는 가설을 설정하였다.

H1 피부미용 종사자의 감정노동은 직무스트레스에 유의미한 영향을 미칠 것이다.

H1-1 피부미용 종사자의 표면행위는 직무스트레스에 유의미한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1-2 피부미용 종사자의 내면행위는 직무스트레스에 유의미한 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

H2 피부미용 종사자의 감정노동은 직무만족에 유의미한 영향을 미칠 것이다.

H2-1 피부미용 종사자의 표면행위는 직무만족에 유의미한 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H2-2 피부미용 종사자의 내면행위는 직무만족에 유의미한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H3 피부미용 종사자의 감정노동은 이직의도에 유의미한 영향을 미칠 것이다.

H3-1 피부미용 종사자의 표면행위는 이직의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H3-2 피부미용 피부미용 종사자의 내면행위는 이직의도에 유의미한 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

H4 피부미용 종사자의 직무스트레스는 직무만족에 유의미한 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

H5 피부미용 종사자의 직무스트레스는 이직의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H6 피부미용 종사자의 직무만족은 이직의도에 유의미한 부(-)의 영향을 미칠 것이다.

2. 연구대상

본 연구의 실증분석을 위해 서울특별시, 경기도에 거주하는 피부미용사를 대상으로 2017년 8월부터 2017년 10월까지 총 400부의 설문지를 배포하여 387부를 회수하였고, 그 중 누락된 설문을 제외한 358부를 실증분석에 사용하였다.

3. 연구내용 및 방법

1) 설문지 구성

본 연구의 측정도구로 사용된 설문지는 총 35문항으로 구성되었으며. 연구에 사용된 모든 Likert척도는 5점 척도(매우 그렇다=5점; 전혀 아니다=1)를 사용하였다.
인구통계학적 요인은 7문항으로 구성되었으며 명목척도를 사용하였다. 감정노동은 10문항으로 감정노동을 표면행위와 내면행위로 구분한 선행연구(Brotheridge, 2002; Grandey, 2000; Goodwin et al., 2011)를 수정, 보완하여 표면행위 5문항과 내면행위 5문항으로 구성하였다. 직무스트레스와 직무만족은 각각 6문항으로 선행연구(Bae et al., 2015; Sin & Chung, 2017)를 수정, 보완하여 구성하였다. 이직의도는 6문항으로 선행연구(Chae & Bae, 2014)를 수정, 보완하여 구성하였다.

2) 자료분석

수집된 자료는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳐 SPSS Win 18.0 (IBM, USA) 통계 패키지 프로그램과 AMOS 18.0 (IBM)을 활용하여 분석하였다. 조사대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석(frequency analysis)을 실시하였다. 측정도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석을 실시하였고, 요인들의 신뢰도 검증을 위해 Cronbach's α 계수를 산출하였다. 연구가설을 검증하기 위해 구조방정식 모형을 활용하여 구성 개념들 간 인과관계를 검증하였다.

Results and Discussion

1. 인구통계학적 특성

조사대상자의 인구통계학적 특성은 Table 1과 같다. 빈도 분석한 결과, 연령은 41-50세가 33.5%로 가장 높게 나타났으며, 결혼은 기혼자가 57.3%로 나타났다. 학력은 고졸 31.8%, 전문대졸 이상이 68.2%로 나타났으며, 직위는 원장 50.3%, 관리사 33.2% 순으로 나타났다. 피부미용 경력은 10년 이상이 34.6%로 가장 높게 나타났으며, 월평균소득은 250만원 이상 41.6%, 150-200만원 미만 18.4% 순으로 나타났다. 근로시간은 74.9%가 8 h 이상 근무하는 것으로 나타났다.

2. 측정변수에 대한 신뢰도 및 타당성 검증

1) 신뢰도 검증

연구 요인별 Cronbach's α를 살펴보면 감정노동은 하위 요인별 표현행동이 0.768, 내면 행위가 0.884로 나타났고, 직무스트레스는 0.920, 직무만족은 0.908, 이직의도는 0.921로 각 요인별 신뢰도가 0.70이상으로 나타나 신뢰할만한 수준으로 나타났다(Table 2).

2) 탐색적 요인분석

본 연구에서는 구성개념의 타당도를 검증하기 위한 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)을 실시하였으며, 요인 추출방법은 주성분분석(principal components analysis) 방식을 이용하였고, 직각회전인 베리맥스(varimax) 방식을 사용하였다. 요인의 수 결정은 고유값(eigen value)이 1 이상인 요인만을 선택하였으며, 각 변수와 요인간의 상관관계를 나타내주는 요인 적재치(factor loading)는 그 값이 0.4 이상인 경우를 유의미한 것으로 판단하였다(Oh & Song, 2015).

(1) 감정노동에 대한 탐색적 요인분석

감정노동에 대해 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 3와 같다. 먼저 Bartlett의 단위행렬을 점검한 결과, χ2=1627.507 (p=0.000)이므로 변수들 사이에 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하고, Keiser-Meyer-Olkin (KMO)의 표본적합도 점검결과, KMO값이 0.784로 나타났다. 누적설명력은 61.310%로 나타났다.

(2) 직무스트레스에 대한 탐색적 요인분석

직무스트레스에 대해 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 4와 같다. 먼저 Bartlett의 단위행렬을 점검한 결과, χ2=1563.295 (p=0.000)이므로 변수들 사이에 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하고, KMO의 표본적합도 점검결과, KMO값이 0.880으로 나타났다. 분산설명력은 71.461%로 나타났다.

(3) 직무만족에 대한 탐색적 요인분석

직무만족에 대해 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 5와 같다. 먼저 Bartlett의 단위행렬을 점검한 결과, χ2=1423.217 (p=0.000)이므로 변수들 사이에 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하고, KMO의 표본적합도 점검결과, KMO 값이 0.861로 나타났다. 분산설명력은 68.964%로 나타났다.

(4) 이직의도에 대한 탐색적 요인분석

이직의도에 대해 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 6와 같다. 먼저 Bartlett의 단위행렬을 점검한 결과, χ2=1545.927 (p=0.000)이므로 변수들 사이에 요인을 이룰만한 상관관계가 충분하고, KMO의 표본적합도 점검결과, KMO값이 0.894으로 나타났다. 분산설명력은 71.905%로 나타났다.

3) 확인적 요인분석 결과

측정모형에 대해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis, CFA)을 실시한 결과는 Table 7과 같다. 분석결과 연구단위의 적합도 지수 중 χ2=644.943, standardized root mean squared residual (SRMR)=0.075, goodness-of-fit index (GFI)=0.887, adjusted goodness-of-fit index (AGFI)=0.858, normed fit index (NFI)=0.909, comparative fit index (CFI)=0.952, root mean square error of approximation (RMSEA)=0.053으로 연구단위 적합도의 척도가 적절하게 구성되었다는 것이 증명되었다. 또한 척도들이 해당 요인들에 대한 대표성을 갖는지를 평가하기 위해 개념신뢰도(construct reliability, CR)와 평균 분산추출지수(average variance extracted, AVE)를 계산한 결과, 모든 요인의 CR은 기준치인 0.70 보다 높게 나타났으며, AVE도 기준치인 0.50 보다 높아 사용된 측정항목들이 충분히 대표성을 가진다고 말할 수 있다.

4) 판별타당성 검증

구성개념간 판별타당성을 검증하기 위해 각 구성요인들 간의 상관관계를 분석한 결과는 Table 8과 같다. 평균 분산추출(AVE)값이 상관계수의 제곱 값보다 크면 판별타당성이 확보되었다고 할 수 있는데(Fornell & Larker, 1981), 각 평균 분산추출(AVE)값이 요인들 간의 상관계수의 제곱 값(r2)보다 크게 나타나 각 구성요인에 대한 판별타당성이 확보되었다고 할 수 있다.

3. 가설의 검증

피부미용사의 감정노동과 직무스트레스, 직무만족, 이직의도의 관계를 검증하기 위하여 구조방정식 경로 결과 분석을 Table 9에 나타내었다.
분석결과 H1-1. 감정노동 표면행위는 직무스트레스에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 0.391, p<0.001). 이는 피부미용 종사자 고객 응대 시 자신의 감정을 속이고 긍정적인 것처럼 가장하는 행위가 스트레스를 증가시킴을 의미하며, 이 결과는 감정노동이 직무스트레스를 증가시키고 만족도를 떨어뜨린다는 Pugliesi (1999), 미용서비스 종사자들(화장품판매원, 피부미용사)의 감정노동 중 표면행위가 많을수록 직무스트레스가 높아진다는 Im (2016), Kim (2014), Sin & Chung (2017)의 연구결과와 일치한다.
H1-2. 감정노동 내면행위는 직무스트레스에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 -0.249, p<0.001). 이는 피부미용 종사자가 고객 응대 시 자신의 감정을 스스로 조절하려는 노력과 고객에게 보여지는 긍정적 행위를 일치시킴으로써 스트레스가 감소함을 의미한다. 이 결과는 고객서비스에서 조직의 목표와 감정조절을 일치시킴으로써 부정적 감정이 낮아진다는 Totterdell & Holman (2003)과 내면행위는 표면행위와 반대의 결과를 가져온다는 Bae et al. (2015)의 연구결과와 일치한다. 또한 감정노동 내면행위가 스트레스를 감소시키지만 그 영향력은 미미하다는 Sin & Chung (2017)의 연구결과와 유사하다.
H2-1. 감정노동 표면행위는 직무만족에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 변인이라는 가설은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 피부미용 종사자의 내면행위는 직무만족에 영향을 주지만 표면행위는 직무만족에 직접적인 영향을 주지 못한다는 것을 의미한다. 이 결과는 내면행위는 직무만족에 중요한 하나의 변수로 작용하지만, 표면행위는 직무만족에 있어서 업무환경(동료, 업무, 근무시간 후생복지, 승진제도 등), 업무에 관한 성취감 등 다양한 변수 중 하나임을 의미한다. 이러한 결과는 감정노동이 불가피한 피부미용사의 경우 교육을 통하여 성취감을 향상시키고, 업무환경을 개선한다면 직무만족도를 향상시킬 수 있음을 의미한다. 이 결과는 Kwon & Woo (2015)의 호텔 여성직원의 감정노동이 직무만족에 미치는 영향에서 내면행위는 직무만족에 영향을 주지만 표면행위는 영향을 주지 못한다는 결과와 일치한다.
H2-2. 감정노동 내면행위는 직무만족에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 0.496, p<0.001). 이는 피부미용 종사자가 고객 응대 시 진실한 마음으로 감정을 표현 시 직무만족이 높다는 것을 의미한다. 이 결과는 직장에서 실제로 웃음을 표현하고 "거짓"이라고 느끼지 않는 직원은 자신의 부정적 감정을 속이고 웃음을 표현한 직원보다 만족도가 높다는 Adelmann (1995)의 연구결과와 일치한다.
H3-1. 감정노동 표면행위는 이직의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 0.124, p<0.05). 이는 피부미용 종사자가 고객 응대 시 자신의 감정을 속이고 긍정적인 것처럼 가장하는 행위가 이직의도를 높인다는 것을 의미한다. 이 결과는 Cho & Chang (2015)의 화장품 판매원의 표면행위 수준이 높아질수록 이직의도가 높아졌다는 연구결과와 Shim & Kim (2013)의 호텔직원의 표면행위 감정노동이 이직의도에 정(+)의 영향을 미친다는 연구결과와 일치하며, Lee (2017)의 미용사의 감정노동이 이직의도에 정(+)의 영향을 미친다는 연구결과와도 일치한다.
H3-2. 감정노동 내면행위는 이직의도에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 변인이라는 가설은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 피부미용 종사자의 내면행위는 이직의도에 직접적으로 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 이직의도는 임금, 근무환경 등 다양한 변수가 적용되므로 긍정적 마인드의 내면행위로 단순히 해석하기에 무리가 있기 때문이라 판단된다. 이 결과는 Lee & Kim (2011)의 패밀리 레스토랑 종업원의 감정노동을 연구한 결과와 일치한다.
H4. 직무스트레스는 직무만족에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 -0.235, p<0.001). 이는 피부미용 종사자의 직무스트레스가 높을수록 직무만족이 낮아진다는 것을 의미한다. 이 결과는 주얼리 산업종사원의 서비스 접점에서 직무스트레스가 낮을수록 직무만족이 올라간다는 Bae et al. (2015)의 연구결과와 일치한다.
H5. 직무스트레스는 이직의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 0.318, p<0.001). 이는 피부미용 종사자의 직무스트레스가 높을수록 이직의도가 높아진다는 것을 의미한다. 이 결과는 화장품 판매원에 대해 연구한 Cho & Chang (2015)Im (2017), 의료기관 종사자에 대해 연구한 Chae & Bae (2014) 및 미용종사자에 대해 연구한 Park et al. (2013) 등의 연구결과, 즉 직무스트레스가 높을수록 이직의도가 증가한다는 결과와 일치한다.
H6. 직무만족은 이직의도에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 변인으로 나타났다(표준화 경로계수 -0.253, p<0.001). 이는 피부미용 종사자의 직무만족이 높을수록 이직의도가 낮아진다는 것을 의미한다. 이 결과는 Cho & Chang (2015), Kang & Rhee (2012), Park et al., (2013)의 연구에서도 동일한 결과가 나타났다.

Conclusion

본 연구는 피부미용사의 감정노동(표면행위, 내면행위)이 직무스트레스, 직무만족, 이직의도에 미치는 영향을 알아봄으로써 효율적인 인적 관리 방안을 모색하고자 하였다. 연구결과, 피부미용사의 감정노동 표면행위가 증가할수록 직무스트레스와 이직의도가 증가하였고, 감정노동 내면행위가 증가할수록 직무스트레스는 감소하고, 직무만족은 증가하였다. 피부미용사의 직무스트레스 증가는 직무만족도를 낮추고, 이직의도를 높게 하였으며, 직무만족도가 높은 경우 이직의도는 감소하였다. 피부미용사의 이직의도를 감소시키기 위해서는 감정노동의 감소와 직무만족을 향상시키는 방안이 필요하다. 감정노동을 감소시키기 위해서는 피부미용사의 자존감 향상 교육, 스트레스 관리법 등의 체계적인 교육과 불량고객에 대한 적극적인 대응 방안이 필요하다고 판단된다. 직무만족을 향상시키기 위해서는 손님 대응 후 일정시간의 개인공간 및 시간을 보장함으로써 감정유발 시 스스로 감정조절에 긍정적인 해석을 할 수 있는 근무환경 개선과 더불어 고객제일주의 고객 응대법에 대한 개선이 필요하다고 판단된다. 본 연구는 연구대상의 지역적, 대상인원의 한계로 이를 일반화 하기에 무리가 있으며 후속 연구에서는 더 많은 지역과 인원의 확대가 필요할 것이다.

Table 1.
Demographic characteristics of the sample
Division Frequency (N) Percent (%)
Age Under 20 33 9.2
21-30 77 21.5
31-40 87 24.3
41-50 120 33.5
Over 51 41 11.5
Marital status Single 145 40.5
Married 205 57.3
Others 8 2.2
Educational background High school graduate 114 31.8
College (in school) graduate 106 29.6
University (in school) graduate 104 29.1
Postgraduate school (in school) graduate 34 9.5
Position Controller 119 33.2
General manager 59 16.5
Director 180 50.3
Aesthetic career Under 1 year 61 17.0
1-3 years 62 17.3
3-6 years 64 17.9
6-9 years 47 13.1
Over 10 years 124 34.6
Average monthly income Under 1,000,000 won 43 12.0
Under 100-1,500,000 won 45 12.6
Under 150-2,000,000 won 66 18.4
Under 200-2,500,000 won 55 15.4
Over 2,500,000 won 149 41.6
Working hours Under 8 h 90 25.1
Over 8 h 268 74.9
Total 358 100.0
Table 2.
Reliability of measurement tools
Division Question number Cronbach's α
Emotional labor Surface acting 5 0.768
Deep acting 5 0.884
Job stress 6 0.920
Job satisfaction 6 0.908
Turnover intention 6 0.921
Table 3.
Exploratory factor analysis of emotional labor
Division Components
Factor 1 Factor 2
Factor 1 deep acting 9. Most of the emotions I express to my clients come from my heart. 0.870 -0.057
7. I try to get the feelings I need to express to the clients from the whole (true) heart. 0.857 0.046
10. I responded kindly to the clients, not from the discipline of the workplace but from the actual feelings. 0.841 -0.069
8. I try to treat my clients sincerely and kindly to project a good image. 0.800 0.126
6. I want to feel the feelings that I have to show to my clients not only outwardly but deeply. 0.761 0.012
Factor 2 surface acting 4. I serve clients in a kindly manner. -0.031 0.843
5. I think of the point of contact with clients as a "stage for job performance". 0.094 0.806
3. I often hide my frank feelings when I deal with clients. -0.074 0.711
1. I provide service to the end without expressing disgust to rude clients. 0.243 0.608
2. I feel confused because of uncomfortable feelings when I serve clients with -0.107 0.606
Unique value 3.502 2.629
Variance explanation (%) 35.024 26.286
Accumulated explanation (%) 35.024 61.310

KMO=0.784; Bartlett's test χ²=1627.507 (df=45, p=0.000).

KMO, Keiser-Meyer-Olkin; χ², chi-square test; df, degrees of freedom; p, p-value.

Table 4.
Exploratory factor analysis of job stress
Division Component
Factor 1
Factor 1 job stress 3. I often lose my motivation to work with the stress I receive from my clients. 0.886
2. My pride is hurt because of the stress I receive from the clients. 0.875
4. I feel a lot of tension in my work due to the stress I receive from my clients. 0.858
6. I used to think that I'm unlikely to be able to serve clients due to the stress I receive from clients. 0.828
5. I'm not enthusiastic and confident in everything due to the stress I receive from clients. 0.825
1. I'm very stressed about emotional problems with clients. 0.796
Unique value 4.288
Variance explanation (%) 71.461
Accumulated explanation (%) 71.461

KMO=0.880; Bartlett's test χ²=1563.295 (df=15, p=0.000).

KMO, Keiser-Meyer-Olkin; χ², chi-square test; df, degrees of freedom; p, p-value.

Table 5.
Exploratory factor analysis of job satisfaction
Division Component
Factor 1
Factor 1 job satisfaction 2. I'm satisfied with my current job. 0.877
3. I feel a sense of accomplishment for the current skin care business. 0.876
4. I think I can demonstrate my ability in my work. 0.834
5. I think I rightly chose the skin beauty job. 0.822
6. I think that the place where I'm working at now gives me many opportunities for development. 0.797
1. I'm satisfied with my current work environment. 0.771
Unique value 4.138
Variance explanation (%) 68.964
Accumulated explanation (%) 68.964

KMO=0.861; Bartlett's test χ²=1423.217 (df=15, p=0.000).

KMO, Keiser-Meyer-Olkin; χ², chi-square test; df, degrees of freedom; p, p-value.

Table 6.
Exploratory factor analysis of turnover intention
Division Component
Factor 1
Factor 1 turnover intention 4. I'm looking for a job opportunity to move to another job in the same field. 0.896
5. I will accept it if I am invited to change jobs in the same field. 0.887
2. I have a desire to move my workstation to another job in the same field. 0.866
6. I'm going to quit my current skin care room (I'm going to quit my current job in the last one month.). 0.827
3. I want to learn more information about employment in another field. 0.824
1. I used to think of quitting my current skin care room. 0.781
Unique value 4.314
Variance explanation (%) 71.905
Accumulated explanation (%) 71.905

KMO=0.894; Bartlett's test χ²=1545.927 (df=15, p=0.000).

KMO, Keiser-Meyer-Olkin; χ², chi-square test; df, degrees of freedom; p, p-value.

Table 7.
Confirmatory factor analysis of the measurement model
Factor Measurement question Non-standard Standard S.E. t-value CR AVE
Surface acting I provide service to the end without expressing disgust to rude clients. 1.000 0.504 0.839 0.521
I feel confused because of uncomfortable feelings when I serve clients with emotions that I feel and other emotions. 0.964 0.498 0.139 6.958***
I often hide my frank feelings when I deal with clients. 1.134 0.581 0.148 7.654***
I serve clients in a kindly manner. 1.782 0.824 0.200 8.917***
I think of the point of contact with clients as a "stage for job performance". 1.606 0.771 0.183 8.776***
Deep acting I want to feel the feelings that I have to show to my clients not only outwardly but deeply. 1.000 0.703 0.908 0.666
I try to get the feelings I need to express to the clients from the whole (true) heart. 1.072 0.881 0.073 14.743***
I try to treat my clients sincerely and kindly to project a good image. 0.985 0.798 0.072 13.731***
Most of the emotions I express to my clients come from my heart. 1.015 0.731 0.080 12.675***
I responded kindly to the clients, not from the discipline of the workplace but from the actual feelings. 0.946 0.678 0.080 11.828***
Job stress I'm very stressed about emotional problems with clients. 1.000 0.723 0.913 0.636
My pride is hurt because of the stress I receive from the clients. 1.187 0.846 0.061 19.299***
I often lose my motivation to work with the stress I receive from my clients. 1.255 0.892 0.077 16.192***
I feel a lot of tension in my work due to the stress I receive from my clients. 1.195 0.823 0.079 15.079***
I'm not enthusiastic and confident in everything due to the stress I receive from clients. 1.070 0.743 0.079 13.542***
I used to think that I'm unlikely to be able to serve clients due to the stress I receive from clients. 1.129 0.748 0.083 13.631***
Job satisfaction I'm satisfied with my current work environment. 1.000 0.646 0.941 0.730
I'm satisfied with my current job. 1.201 0.810 0.070 17.208***
I feel a sense of accomplishment for the current skin care business. 1.357 0.906 0.097 13.957***
I think I can demonstrate my ability in my work. 1.148 0.797 0.089 12.968***
I think I rightly chose the skin beauty job. 1.222 0.809 0.098 12.516***
I think that the place where I'm working at now gives me many opportunities for development. 1.221 0.759 0.092 13.258***
Turnover intention I used to think of quitting my current skin care room. 1.000 0.669 0.909 0.627
I have a desire to move my workstation to another job in the same field. 1.164 0.824 0.074 15.759***
I want to learn more information about employment in another field. 1.071 0.753 0.075 14.314***
I'm looking for a job opportunity to move to another job in the same field. 1.252 0.904 0.084 14.881***
I will accept it if I am invited to change jobs in the same field. 1.292 0.876 0.089 14.514***
I'm going to quit my current skin care room (I'm going to quit my current job in the last one month.). 1.170 0.829 0.084 13.882***
Fit statistics: CMIN=644.943, p =0.000, CMIN/DF=1.991, SRMR=0.075, GFI=0.887, AGFI=0.858, NFI=0.909, CFI=0.952, RMSEA=0.053

*** p <0.001;

S.E., standard error; CR, construct reliability; AVE, average variance extracted; CMIN (χ²), chi-square test; p, p-value; DF, degrees of freedom; SRMR, standardized root mean squared residual; GFI, goodness-of-fit index; AGFI, adjusted goodness-of-fit index; NFI, normed fit index; CFI, comparative fit index; RMSEA, root mean square error of approximation.

Table 8.
Validation of discriminant validity between configuration concepts
Division Surface acting Deep acting Job stress Job satisfaction Turnover intention
Surface acting 0.5211)
Deep acting 0.045 (0.002)2) 0.6661)
Job stress 0.368*** (0.135) -0.215*** (0.046) 0.6361)
Job satisfaction 0.014 (0.000) 0.502*** (0.252) -0.337*** (0.114) 0.7301)
Turnover intention 0.218*** (0.048) -0.283*** (0.080) 0.440*** (0.194) -0.399*** (0.159) 0.6271)

1) AVE, average variance extracted.

2) Coefficient of determination value (squared value of correlation coefficient).

*** p <0.001.

Table 9.
Analysis of path analysis of research hypotheses
Hypothesis Independent variable Subordination variable Non-standard Standard S.E. C.R. p Adoption status
H1-1 Surface acting→ Job stress 0.563 0.391 0.102 5.502*** 0.000 Adoption
H1-2 Deep acting→ Job stress -0.284 -0.249 0.066 -4.317*** 0.000 Adoption
H2-1 Surface acting→ Job satisfaction 0.064 0.061 0.060 1.067 0.286 Dismissal
H2-2 Deep acting Job satisfaction 0.413 0.496 0.056 7.420*** 0.000 Adoption
H3-1 Surface acting→ Turnover intention 0.205 0.124 0.098 2.088* 0.037 Adoption
H3-2 Deep acting→ Turnover intention -0.128 -0.098 0.082 -1.559 0.119 Dismissal
H4 Job stress→ Job satisfaction -0.171 -0.235 0.043 -3.982*** 0.000 Adoption
H5 Job stress→ Turnover intention 0.364 0.318 0.072 5.043*** 0.000 Adoption
H6 Job satisfaction→ Turnover intention -0.396 -0.253 0.103 -3.836*** 0.000 Adoption

Fit statistics: χ²=707.932, SRMR=0.076, GFI=0.876, AGFI=0.847, NFI=0.900, CFI=0.944, RMSEA=0.057.

* p <0.05;

*** p <0.001;

S.E., standard error; CR, construct reliability; p, p-value; χ², chi-square test; SRMR, standardized root mean squared residual; GFI, goodness-of-fit index; AGFI, adjusted goodness-of-fit index; NFI, normed fit index; CFI, comparative fit index; RMSEA, root mean square error of approximation.

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