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Asian J Beauty Cosmetol > Volume 17(3); 2019 > Article
미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리 연구

요약

목적

본 연구는 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리 연구 알아보고자 한다.

방법

미용서비스업 종사자를 대상으로 자료를 수집하였고, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0을 이용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 독립표본 t-test, 일원변량분석(one way ANOVA)이 사용되었다.

결과

인적자원관리는 성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직급, 급여형태, 근무경력, 회사형태, 직원 수, 전문분야에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.

결론

본 연구결과가 미용서비스업의 발전을 위한 기초자료로 활용되기를 바라며, 미용서비스업에서는 조직의 목표달성을 위하여 종사자의 특성을 고려한 체계적인 인적자원관리를 계획하고 진행하여야 할 것으로 사료된다.

Abstract

Purpose

The present study investigates human resource management in the beauty service industry based the characteristics of workers.

Methods

Data were collected from the beauty service industry and analyzed using Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0. Frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, independent sample t-test, and one-way ANOVA were used for data analysis.

Results

There were significant differences in human resource management based on gender, age, marital status, education, position, salary, work experience, company type, number of employees, and specialty.

Conclusion

The study results can be used as basic data for the development of the beauty service industry. In the beauty service industry, systematic human resource management should be based on the characteristics of workers and be planned and managed to achieve the organizations goals.

中文摘要

目的

本研究以美容工作者的特点为基础,研究美容服务业的人力资源管理。

方法

研究对象来自美容服务行从事者,并使用社会科学统计软件包(SPSS)22.0进行分析。频率分析,因子分析,可靠性分析,独立样本t检验和单向ANOVA用于数据分析。

结果

基于性别,年龄,婚姻状况,教育程度,职位,工资,工作经历,公司类型,员工人数和专业,人力资源管理存在显着差异。

结论

研究结果可作为美容服务业发展的基础数据。在美容服务行业,系统的人力资源管理应该基于工作者的特点,并进行规划和管理,以实现组织目标。

Introduction

현대사회에는 조직의 목표달성을 이루기 위하여 그 중심에 있는 조직원들의 인적자원관리에 관심을 집중하고 있는 추세이다.
인적자원관리란 여러 가지의 인적자원활동들로 구성되어 있으며(Kim & Bae, 2006), 전략적 인적자원관리는 종사자의 조직애착과 직무몰입을 증대시켜 직무수행역량을 강화하고 종사자의 이직의도를 약화시킨다(Song et al., 2016). 이처럼 인적자원관리는 가장 기본적이면서도 중요한 요소이며, 조직에 가치를 부여하고 지속적인 조직의 경쟁우위를 창출하는 자원이라고 할 수 있다(Na, 2010).
인적자원관리와 관련된 선행 연구를 살펴보면 Bae & Sa (2003)는 인적자원관리와 조직성과에 대한 실증연구를 통해 인적자원관리 시스템이 조직의 성과에 중요한 영향 요인임을 증명하였고, Chae & Kim (2019)는 조직수준에서의 자원기반이론을 토대로 전략적 인적자원관리가 경영성과에 미치는 영향을 연구하여 전략적 인적자원관리가 경영성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. Chang (2018)은 공정성 중시 인적자원관리가 성 평등 조직문화에 미치는 영향을 연구하여 공정성 중시의 인적자원관리는 성 평등 조직문화에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였으며, Park & Cha (2018)는 인적자원관리 제도 중에서 평가보상제도 및 교육훈련제도에 대한 개별 종업원들의 인식이 개인의 창의적 성과에 미치는 영향을 연구하여 교육훈련제도에 대한 긍정적인 인식은 창의적 성과와 긍정적 관계를 보이는 것을 확인하였다. Yoo & Kim (2012)는 헌신형 인적자원관리와 기업성과의 관계를 연구하여 헌신형 인적자원관리 시스템 구성요소와 시스템은 기업성과에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였으며, Ha & Shim (2013)은 고몰입형 인적자원관리와 경영성과 간의 관계에 관한 연구를 하여 고몰입형 인적자원관리가 각각 활용과 탐험에 정(+)의 영향을 주는 것을 확인하였다.
이처럼 인적자원관리에 관한 많은 연구들이 선행되어왔지만 미용서비스업 종사자의 특성을 고려한 인적자원관리 연구는 아직 미비한 실정이다.
이에 본 연구는 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리의 차이를 알아보고 향후 미용서비스업에서의 인적자원관리 방향을 제시하고 효과적인 경영전략을 수립하는데 기초자료를 제공하는데 목적이 있다.

Methods

1. 연구대상자

본 연구의 조사대상은 미용종사자를 대상으로 설정하였다. 2016년 5월 4일부터 2016년 6월 20일까지 실시되었고 총 730부의 설문지를 배포하여 700부가 최종 분석 자료로 사용되었다.

2. 자료처리 및 분석

수집된 자료는 SPSS 22.0프로그램을 활용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 독립표본 t-test, 일원변량분석(one way ANOVA)을 하였다.

Results and Discussion

1. 조사대상의 일반적 특성

조사대상의 일반적 특성을 알아본 결과는 Table 1과 같다. 성별은 남성 12.0%, 여성 88.0%로 여성이 높게 나타났다. 이는 Park (2018)의 연구에서 남성보다 여성의 비율이 매우 높게 나타난 결과와 일치하며 아직까지 미용서비스업에 종사하는 종사자들 중 여성이 많은 비율을 차지하고 있다는 것을 보여준다. 연령은 10대 1.7%, 20대 76.4%, 30대 14.4%, 40대 6.1%, 50대 이상 1.3%로 20대가 가장 높게 나타났다. 결혼여부의 경우 미혼 85.6%, 기혼 13.3%, 이혼 1.1%로 미혼이 가장 높게 나타났다. 학력을 알아본 결과 고등학교 졸업 14.7%, 전문대학 재학/졸업 26.4%, 대학교 재학/졸업 50.9%, 대학원 재학/졸업 8.0%로 대학교 재학/졸업이 가장 높게 나타났다. 이는 Lim & Park (2017)의 연구에서 대학교(재학생포함)의 비율이 가장 높게 나타난 결과와 일치하며 과거에 비해 미용서비스업에 종사하는 종사자들의 학력이 높아지고 있음을 의미한다. 직급은 인턴(어시스트) 48.1%, 디자이너(실무자) 33.9%, 실장(점장) 7.1%, 원장(대표) 6.9%, 매니저 4.0%로 인턴(어시스트)가 가장 높게 나타났다. 급여형태를 알아본 결과 급여 68.6%, 인센티브 24.1%, 기타 7.3%로 급여가 가장 높게 나타났다. 미용경력은 3년 이하 61.6%, 4-6년 17.3%, 7-9년 9.6%, 10-12년 4.7%, 13년 이상 6.9%로 3년 이하가 가장 높게 나타났다. 회사형태로는 프랜차이즈 57.7%, 개인 38.4%, 기타 3.9%로 프랜차이즈가 가장 높게 나타났으며, 직원 수는 5명 이하 26.3%, 6-10명 34.4%, 11-15명 22.9%, 16-20명 7.0%, 21명 이상 9.4%로 6-10명이 가장 높게 나타났다. 미용분야를 알아본 결과 헤어 72.0%, 메이크업 3.4%, 피부관리 17.4%, 네일아트 4.0%, 기타 3.1%로 헤어가 가장 높게 나타났다.

2. 인적자원관리의 타당성 및 신뢰도

인적자원관리 문항에 대해 요인분석을 이용한 타당성 검증결과 Table 2와 같이 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리의 네 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ2=7553.039 (df=136, Sig=0.000), KMO값 0.930으로 나타났으며, 공통성은 0.582이상으로 나타났다.
요인분석 결과 도출된 네 개의 요인이 전체 분산의 72.1%이상 설명되고 있는 것으로 나타났다.
인적자원관리에 대한 신뢰성 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach's α는 0.834-0.900으로 높게 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다. 요인별로 살펴보면, 교육관리 0.900, 직무관리 0.870, 보상관리 0.893, 채용관리 0.834로 나타났다. 이러한 결과는 인적자원관리를 근로시간, 급여수준, 교육횟수의 세 개의 요인으로 도출된 Chai & Park (2017)의 연구와 유사함을 확인하였다.

3. 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리

미용서비스업 종사자의 특성(성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직급, 급여형태, 근무경력, 회사형태, 직원 수, 전문분야)에 따른 인적자원관리의 차이를 알아보기 위해 독립표본 t-test, 일원변량분석(one way ANOVA)을 실시한 결과는 다음과 같다. 사후검증은 던컨테스트를 사용하였다.

1) 성별에 따른 인적자원관리의 차이

직무관리 요인에서 Table 3와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.01), 남자의 평균이 여자보다 높게 나타났다.

2) 연령에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 Table 4와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 직무관리, 보상관리 요인은 40대의 평균이 가장 높게 나타났고 채용관리 요인은 50대의 평균이 가장 높게 나타났다.

3) 결혼여부에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 5와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.01), 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 채용관리 요인은 기혼의 평균이 미혼의 평균에 비해 상대적으로 높게 나타났으나 던컨테스트 결과 집단으로 분류되지 않았다. 직무관리, 보상관리 요인은 이혼의 평균이 미혼의 평균에 비해 상대적으로 높게 나타났다.

4) 학력에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리, 보상관리 요인에서 Table 6와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.001), 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.01). 교육관리, 채용관리 요인은 전문대학 재학/졸업의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리, 보상관리 요인은 고등학교 졸업의 평균이 가장 높게 나타났다.

5) 직급에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 7과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.05), 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 채용관리 요인은 실장(점장)의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리, 보상관리 요인은 원장(대표)의 평균이 가장 높게 나타났다. 이러한 결과는 Kim et al. (2017)의 직급에 따른 인적자원관리와 조직몰입의 차이를 분석하여 인적자원하위 요인에서 모두 통계적으로 유의한 차이를 보인 것과 유사함을 확인하였다.

6) 급여형태에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 8과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.05), 직무관리, 보상관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며(p<0.001). 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.01). 교육관리 요인은 기타의 평균이 가장 높게 나타났으나 던컨테스트 결과 집단으로 분류되지 않았다. 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인은 기타의 평균이 가장 높게 나타났고 급여의 평균이 가장 낮게 나타났다.

7) 근무경력에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 요인에서 Table 9과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 직무관리, 채용관리 요인은 13년 이상의 평균이 가장 높게 나타났고 보상관리 요인은 10년에서 12년 이상의 평균이 가장 높게 나타났다.

8) 회사형태에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 채용관리 요인에서 Table 10과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리, 채용관리 요인 모두 프랜차이즈의 평균이 가장 높게 나타났다.

9) 직원 수에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리 요인에서 Table 11과 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.01), 직무관리, 보상관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며(p<0.05), 채용관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.001). 교육관리 요인은 16명에서 20명의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리 요인은 5명 이하의 평균이 가장 높게 나타났다. 보상관리 요인은 11명에서 15명의 평균이 가장 높게 나타났고 채용관리 요인은 16명에서 20명의 평균이 가장 높게 나타났다.

10) 전문분야에 따른 인적자원관리의 차이

교육관리, 직무관리 요인에서 Table 12와 같이 통계적으로 유의미한 차이를 보였고(p<0.001), 보상관리 요인에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(p<0.01). 이는 Lee & Kim (2014)의 연구에서 보상제도가 직무만족도에 정(+)의 영향을 미친다는 결과와 유사함을 확인하였다. 교육관리, 보상관리 요인은 네일아트의 평균이 가장 높게 나타났고 직무관리 요인은 기타, 메이크업의 평균이 가장 높게 나타났다.

Conclusion

첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아본 결과, 성별은 여자, 연령은 20대, 결혼여부는 미혼, 학력은 대학교 재학/졸업, 직급은 인턴(어시스트), 급여형태는 급여, 미용경력은 3년 이하, 회사형태는 프랜차이즈, 직원 수는 6-10명, 미용분야는 헤어가 가장 높게 나타났다.
둘째, 인적자원관리의 타당도 및 신뢰도를 알아본 결과, 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리의 네 개의 요인으로 도출되었다.
셋째, 미용서비스업 종사자의 특성에 따른 인적자원관리의 차이를 알아본 결과, 인적자원관리는 성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직급, 급여형태, 근무경력, 회사형태, 직원 수, 전문분야에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 연령과 근무경력이 높아짐에 따라 인적자원관리의 차이가 높게 나타난 것은 미용서비스업은 처음 시작하는 단계는 힘들지만 일을 할수록 근무환경이 좋아지는 것이라 판단된다. 이는 반대로 연령이 낮은 미용서비스업을 처음 시작하는 단계의 종사자들의 인적자원관리가 더욱 활발히 이루어져야 한다는 것을 보여주고 있다.
이에 미용서비스업에서는 조직의 목표달성을 위하여 종사자의 특성을 고려한 체계적인 인적자원관리를 계획하고 진행하여야 할 것으로 사료된다.

Table 1.
General characteristics of participants
Items Total
Frequency (N) Percentage (%)
Gender Men 84 12.0
Women 616 88.0
Age Teenager 12 1.7
20s 535 76.4
30s 101 14.4
40s 43 6.1
50s or older 9 1.3
Marital status Single 599 85.6
Married 93 13.3
Divorced 8 1.1
Education level Graduated from high school 103 14.7
Currently attending or graduated from college 185 26.4
Currently attending or graduated from university 356 50.9
Currently attending or graduated from graduate school 56 8.0
Post Intern (assistant) 337 48.1
Designer (working- level) 237 33.9
Director (branch representative) 50 7.1
Chairman (representative) 48 6.9
Manager 28 4.0
Type of wage Wage 480 68.6
Incentive 169 24.1
Others 51 7.3
Beauty career 3 years or less 431 61.6
4–6 years 121 17.3
7–9 years 67 9.6
10–12 years 33 4.7
13 years or more 48 6.9
Type of company Franchise 404 57.7
Private enterprise 269 38.4
Others 27 3.9
No. of employees 5 persons or less 184 26.3
6–10 persons 241 34.4
11–15 persons 160 22.9
16–20 persons 49 7.0
21 persons or more 66 9.4
Beauty field Hair 504 72.0
Makeup 24 3.4
Skin care 122 17.4
Nail art 28 4.0
Others 22 3.1
Total 700 100.0
Table 2.
Dimensions of human resource management
Questions related to human resources management Factor 1
Factor 2
Factor 3
Factor 4
Education management Work management Compensation management Employment management
My company offers employees opportunities for various education and training programs in connection with work. 0.814 0.198 0.210 0.212
My company makes much investment in education and training of employees. 0.810 0.215 0.154 0.248
My companies provide employees with longer hours of education and training, compared to other companies in the same industry. 0.791 0.208 0.239 0.201
My company has a systematic education and training program which employees can participate in. 0.765 0.182 0.166 0.285
Employees of my company participate extensively in decision-making and problem-solving processes related to their work and working environment. 0.147 0.812 0.248 0.152
My company devolves authorities and responsibilities extensively to employees. 0.152 0.811 0.179 0.141
My company empowers employees greatly, giving them much discretion. 0.121 0.731 0.376 0.176
My company introduces and operates a team system actively for effective performance of work. 0.301 0.682 0.192 0.119
In my company, feedback and coaching occur among superiors/colleagues smoothly 0.346 0.554 0.351 0.180
In my company, wage determination criteria are reasonable, transparent, and fair. 0.192 0.291 0.805 0.179
My company pays wages relatively higher than those of other companies in the same industry. 0.172 0.182 0.801 0.232
I am paid a fair wage for the efforts that I am making. 0.199 0.310 0.776 0.112
My company is operating a system that distributes company profits to employees (collective performance-relayed pay system, profit-sharing system, etc.). 0.234 0.316 0.735 0.169
My company has proper screening procedures such as tests, interviews, etc., for employment. 0.170 0.082 0.103 0.839
My company sets forth clear selection criteria related to skill and ability for employment. 0.247 0.128 0.178 0.783
My company considers skills and attitude important for employment. 0.205 0.251 0.147 0.714
My company invests much time and financial resources in the screening process in order to select excellent candidates. 0.362 0.184 0.309 0.623
Unique value 3. 222 3.219 3.138 2.690
Explained variance (%) 18.955 18.936 18.458 15.824
Cumulative variance (%) 18.955 37.891 56.349 72.173
Reliability coefficient (Cronbach’s α) 0.900 0.870 0.893 0.834
Table 3.
Differences in human resource management by gender
Gender M S.D. t-value (p)
Human resources management Education management Men 3.68 0.811 1.624
Women 3.53 0.828
Work management Men 3.66 0.686 3.299**
Women 3.37 0.763
Compensation management Men 3.42 0.785 1.585
Women 3.25 0.890
Employment management Men 3.59 0.800 0.846
Women 3.43 0.732

** p <0.01;

M, mean; S.D., standard deviation.

Table 4.
Differences in human resource management by age
Age M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Teenager 3.21B 0.818 5.168***
20s 3.48AB 0.836
30s 3.76A 0.762
40s 3.88A 0.710
50s or older 3.86A 0.761
Total 3.55 0.827
Work management Teenager 3.53AB 0.797 14.130***
20s 3.29B 0.744
30s 3.73AB 0.689
40s 3.91A 0.693
50s or older 3.87A 0.557
Total 3.41 0.760
Compensation management Teenager 3.13B 0.765 13.222***
20s 3.15B 0.860
30s 3.67A 0.863
40s 3.80A 0.767
50s or older 3.78A 0.423
Total 3.27 0.879
Employment management Teenager 2.98C 0.787 7.079***
20s 3.38BC 0.735
30s 3.68AB 0.733
40s 3.70AB 0.658
50s or older 3.94A 0.512
Total 3.45 0.742

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 5.
Differences in human resource management by marital status
Marital status M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Single 3.50A 0.825 6.521**
Married 3.83A 0.792
Divorced 3.75A 0.820
Total 3.55 0.827
Work management Single 3.33B 0.747 22.207***
Married 3.83A 0.698
Divorced 4.11A 0.414
Total 3.41 0.760
Compensation management Single 3.18B 0.864 26.395***
Married 3.84A 0.738
Divorced 3.89A 0.849
Total 3.27 0.879
Employment management Single 3.40A 0.726 9.095***
Married 3.75A 0.783
Divorced 3.44A 0.659
Total 3.45 0.742

** p< 0.01;

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 6.
Differences in human resource management by education level
Education level M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Graduated from high school 3.73A 0.839 11.249***
Currently attending or graduated from college 3.75A 0.804
Currently attending or graduated from university 3.37B 0.813
Currently attending or graduated from graduate school 3.66A 0.748
Total 3.55 0.827
Work management Graduated from high school 3.72A 0.779 22.058***
Currently attending or graduated from college 3.56A 0.664
Currently attending or graduated from university 3.19B 0.746
Currently attending or graduated from graduate school 3.68A 0.709
Total 3.41 0.760
Compensation management Graduated from high school 3.62A 0.943 21.888***
Currently attending or graduated from college 3.50A 0.841
Currently attending or graduated from university 3.02B 0.822
Currently attending or graduated from graduate school 3.47A 0.773
Total 3.27 0.879
Employment management Graduated from high school 3.53AB 0.791 4.649**
Currently attending or graduated from college 3.56A 0.759
Currently attending or graduated from university 3.34B 0.712
Currently attending or graduated from graduate school 3.54AB 0.702
Total 3.45 0.742

** p <0.01;

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 7.
Differences in human resource management by post
Post M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Intern (assistant) 3.54B 0.846 3.159*
Designer (working- level) 3.46B 0.824
Director (branch representative) 3.88A 0.797
Chairman (representative) 3.71AB 0.692
Manager 3.46B 0.763
Total 3.55 0.827
Work management Intern (assistant) 3.30B 0.732 10.955***
Designer (working- level) 3.37B 0.751
Director (branch representative) 3.80A 0.732
Chairman (representative) 3.91A 0.688
Manager 3.41B 0.812
Total 3.41 0.760
Compensation management Intern (assistant) 3.10C 0.850 14.205***
Designer (working- level) 3.27BC 0.870
Director (branch representative) 3.82A 0.888
Chairman (representative) 3.84A 0.716
Manager 3.44B 0.741
Total 3.27 0.879
Employment management Intern (assistant) 3.38B 0.769 6.698***
Designer (working- level) 3.40B 0.694
Director (branch representative) 3.83A 0.731
Chairman (representative) 3.77A 0.649
Manager 3.47B 0.664
Total 3.45 0.742

* p <0.05;

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B>C; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 8.
Differences in human resource management by type of wage
Type of wage M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Wage 3.49A 0.821 3.837*
Incentive 3.66A 0.882
Others 3.72A 0.624
Total 3.55 0.827
Work management Wage 3.28B 0.735 24.891***
Incentive 3.66A 0.750
Others 3.81A 0.685
Total 3.41 0.760
Compensation management Wage 3.10B 0.826 33.431***
Incentive 3.61A 0.896
Others 3.78A 0.781
Total 3.27 0.879
Employment management Wage 3.38B 0.724 7.640**
Incentive 3.56AB 0.794
Others 3.73A 0.627
Total 3.45 0.742

* p <0.05;

** p <0.01;

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 9.
Differences in human resource management by beauty career
Beauty career M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management 3 years or less 3.46B 0.816 8.468***
4–6 years 3.44B 0.875
7–9 years 3.87A 0.759
10–12 years 3.89A 0.679
13 years or more 3.93A 0.737
Total 3.55 0.827
Work management 3 years or less 3.26B 0.722 20.879***
4–6 years 3.36B 0.810
7–9 years 3.85A 0.622
10–12 years 3.82A 0.659
13 years or more 3.96A 0.615
Total 3.41 0.760
Compensation management 3 years or less 3.08B 0.825 22.593***
4–6 years 3.29B 0.950
7–9 years 3.79A 0.653
10–12 years 3.90A 0.897
13 years or more 3.83A 0.700
Total 3.27 0.879
Employment management 3 years or less 3.37B 0.722 6.913***
4–6 years 3.38B 0.769
7–9 years 3.69A 0.797
10–12 years 3.75A 0.488
13 years or more 3.76A 0.731
Total 3.45 0.742

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 10.
Differences in human resource management by type of company
Type of company M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Franchise 3.69A 0.804 15.347***
Private enterprise 3.33B 0.812
Others 3.58AB 0.899
Total 3.55 0.827
Work management Franchise 3.42 0.715 0.847
Private enterprise 3.41 0.822
Others 3.22 0.769
Total 3.41 0.760
Compensation management Franchise 3.29 0.877 0.265
Private enterprise 3.26 0.882
Others 3.17 0.896
Total 3.27 0.879
Employment management Franchise 3.57A 0.707 15.676***
Private enterprise 3.25B 0.755
Others 3.49AB 0.722
Total 3.45 0.742

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 11.
Differences in human resource management by No. of employees
No. of employees M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management 5 persons or less 3.37C 0.791 4.319*
6-10 persons 3.57BC 0.833
11-15 persons 3.63AB 0.836
16-20 persons 3.86A 0.840
21 persons or more 3.54BC 0.795
Total 3.55 0.827
Work management 5 persons or less 3.47A 0.835 2.422*
6-10 persons 3.42A 0.724
11-15 persons 3.43A 0.708
16-20 persons 3.41A 0.852
21 persons or more 3.14B 0.680
Total 3.41 0.760
Compensation management 5 persons or less 3.30A 0.883 2.520*
6-10 persons 3.28A 0.866
11-15 persons 3.35A 0.887
16-20 persons 3.33A 0.834
21 persons or more 2.96B 0.885
Total 3.27 0.879
Employment management 5 persons or less 3.26C 0.718 5.735***
6-10 persons 3.49B 0.724
11-15 persons 3.54AB 0.683
16-20 persons 3.72A 0.725
21 persons or more 3.36BC 0.900
Total 3.45 0.742

* p <0.05;

** p <0.01;

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B>C; M, mean; S.D., standard deviation.

Table 12.
Differences in human resource management by beauty field
Beauty field M S.D. F-value (p)
Human resources management Education management Hair 3.64A 0.819 8.473***
Makeup 3.33AB 0.940
Skin care 3.18B 0.734
Nail art 3.65A 0.731
Others 3.61A 0.947
Total 3.55 0.827
Work management Hair 3.47A 0.738 11.414***
Makeup 3.52A 0.884
Skin care 3.02B 0.741
Nail art 3.79A 0.611
Others 3.52A 0.686
Total 3.41 0.760
Compensation management Hair 3.31AB 0.884 4.504**
Makeup 3.44A 1.048
Skin care 3.00B 0.814
Nail art 3.59A 0.727
Others 3.47A 0.807
Total 3.27 0.879
Employment management Hair 3.44A 0.758 0.179
Makeup 3.47A 0.627
Skin care 3.43A 0.696
Nail art 3.55A 0.698
Others 3.47A 0.828
Total 3.45 0.742

** p <0.01;

*** p <0.001;

Duncan test results are A>B; M, mean; S.D., standard deviation.

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