미용서비스업의 인적자원관리, 지식공유가 이직의도에 미치는 영향
요약
목적
본 연구는 미용서비스업에서 인적자원관리, 지식공유가 이직의도에 미치는 영향 관계를 알아보고자 한다.
방법
미용서비스업 종사자를 대상으로 자료를 수집하였고, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0을 이용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 다중회귀분석이 사용되었다.
결과
인적자원관리 요인인 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리가 이직의도 요인인 동일분야 이직의도와 타분야 이직의도에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지식공유 요인인 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유도 동일분야 이직의도와 타분야 이직의도에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
결론
본 연구결과가 미용서비스업의 발전을 위한 기초자료로 활용되기를 바라며, 미용서비스업의 이직률을 줄이는 방안으로 인적자원관리와 지식공유의 중요성을 인식하고 체계적인 전략방안을 수립하여야 할 것으로 사료된다.
핵심용어: 미용, 서비스업, 인적자원관리, 지식공유, 이직의도
Abstract
Purpose
This study intended to investigate the effects of human resource management and knowledge sharing on turnover intention in the beauty service industry.
Methods
Data were collected from workers in the beauty service industry and analyzed using Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0. The collected data were processed through frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, and multiple regression analysis.
Results
The results showed that human resource management factors, such as education management, work management, compensation management, and employment management had significant effects on turnover intention for the same field or different fields. Also, knowledge sharing factors, such as knowledge storing, structuring sharing, relational sharing, and personal sharing significantly influenced the turnover intention for the same field or different fields.
Conclusion
It is hoped that the results of this study will provide basic data for the development of the beauty service industry, showing that it is necessary to recognize the importance of human resource management and knowledge sharing as a way to reduce turnover in the beauty service industry and map out systematic strategic measures.
Keywords: Beauty, Service industry, Human resource management, Knowledge sharing, Turnover intention
中文摘要
目的
在美容服务业中，人力资源管理与知识共享对离职倾向的影响。
方法
在美容服务业从业人员中，收集资料，并采 用Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0进行统计分析。采用频度分析，因子分析，可靠性分析，多元回 归分析等分析方法来进行数据处理。
结果
教育管理、工作管理、薪酬管理、就业管理等人力资源管理因素对同一领域 或不同领域的离职倾向有显著影响。知识储存、组织共享、关系共享和个人分享等知识共享因素对同一领域或不同领域 的离职倾向有显著影响。
结论
本研究结果将为美容服务业的发展提供了基础数据。为了降低美容服务业的离职率，必 须认识到人力资源管理和知识共享的重要性，并制定系统的战略计划。
关键词: 美容, 服务业, 人力资源管理, 知识共享, 离职倾向
Introduction
오늘날 현대의 미용서비스업은 고부가가치 사업으로 미용서비스업의 시장은 급격히 확대되었으며, 업체 간의 경쟁이 격화되고, 기업은 경쟁우위 확보를 위한 경영전략이 필요한 실정이다.
미용서비스업은 서비스업의 특성상 고객과의 접점이 중요시 되며 종사자들의 역할이 중요하다. 이 중 종사자들의 이직은 고객 불만족으로 이어지고 기업의 매출감소 원인이 된다. 종사자들의 이직의도는 기업의 종사자가 현재 근무하는 기업을 떠나고 싶다고 생각하는 정도나 근무할 수 있는 새로운 기업이 있는지 알아보는 잠재적인 의사 정도를 말하며( Jun, 2003), 기업은 이직률을 줄이기 위한 다양한 방안들을 수립하여야 한다. 최근 많은 기업들 사이에서는 기업의 경쟁력을 높이기 위한 수단으로 인적자원관리와 종사원간 지식공유의 중요성을 인식하고 기업의 주요 과제로 다루고 있다. 인적자원관리는 기업의 종사자들의 인사 및 성과에 대한 배분, 업무성과의 평가 및 보상, 종사자의 업무배치 등을 문서로써 명백히 하여 일관되게 적용하는 것을 의미하며( Kim & Kim, 1999), 지식공유는 기업의 종사자들이 지식을 서로 공개하고 기업 내에서 이를 확산하고 저장하여 활용함으로써 기업의 가치와 효율성을 증대시키는 행위를 의미한다( Kim & Kang, 2004). 인적자원관리에 관한 연구로 Song & Kim (2011)은 전략적 인적자원관리 시스템이 지적 자본과 혁신역량에 미치는 영향을 연구하여 인적자원관리 시스템은 지적 자본의 개발과 축적에 근본적인 것임을 제시하였고, Song & Na (2014)는 테크노파크 조직의 인적자원관리 구성요소가 직무만족에 미치는 영향을 분석한 결과 직무평가가 가장 중요한 요인임을 밝혔다. 지식공유에 관한 연구로는 Moon (2005)이 간호사의 지식공유가 혁신행동과 조직 몰입에 미치는 영향을 연구하여 지식공유는 조직성과를 향상시킬 수 있는 혁신행동과 조직몰입에 영향을 미치는 중요한 변수임을 확인하였으며, Choi & Park (2012)은 중소기업의 협력활동과 지식공유가 기업경쟁력에 미치는 영향을 연구하여 기업간 지식공유는 기업경쟁력에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이처럼 인적자원관리와 지식공유에 관한 다양한 연구들이 이루어져 있지만, 미용서비스업의 인적자원관리와 지식공유에 관한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 인적자원관리와 지식공유가 미용서비스업의 이직의도에 미치는 영향 관계를 알아보고 미용서비스업에서의 이직률을 줄이기 위한 방안을 제시하는데 그 목적이 있다.
Methods
1. 연구대상 및 자료수집
본 연구는 미용서비스업의 종사자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사기간은 2016년 5월 4일부터 6월 20일까지 48일간이었으며, 자기기입식 설문지법이 사용되었다. 총 730부의 설문지를 배부하여 712부를 회수하였으며, 분석 자료로 불충분한 12부를 제외한 700부의 설문지가 최종 분석에 사용되었다.
2. 연구내용 및 방법
2) 자료분석방법
본 연구의 수집된 자료는 SPSS 22.0 (IBM, USA)을 이용하여 분석하였다. 조사대상의 일반적 특성은 빈도분석을 하였다. 인적자원관리, 지식공유, 이직의도의 각 차원을 알아보기 위해 요인분석과 신뢰도분석을 하였으며, 인적자원관리, 지식공유, 이직의도의 영향 관계를 알아보기 위해 다중회귀분석을 하였다.
Results and Discussion
1. 조사대상의 일반적 특성
조사대상인 미용서비스업 종사자의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과는 Table 1과 같다. 성별은 남성 12.0%, 여성 88.0%로 여성이 높게 나타났고, 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. 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. 회사 형태로는 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. 인적자원관리, 지식공유, 이직의도의 타당성 및 신뢰도
본 연구에서 사용된 측정항목에 대해 타당성을 검증하고, 공통요인을 찾아내 변수로 활용하기 위해 탐색적 요인분석(factor analysis)을 실시하였으며, 요인추출법으로 주성분법(principal components)을 실시하였다. 요인회전과 관련하여, 요인을 단순화하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법인 베리멕스(varimax)회전을 이용하였다. 요인분석은 분석방법의 특성상 각 항목들 간의 상관관계가 높아야 하는데, Kaise-Meyer-Olkin (KMO) 측도와 Bartlett의 구형성 검정은 각 항목들 간의 상관행렬을 확인함으로써 사용 항목들이 요인분석에 적합한가를 나타내주는 방법이다. KMO는 변수쌍들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 정보를 나타내는 것이므로, 이 측도의 값이 작으면 요인분석을 위한 변수 선정이 좋지 않음을 나타낸다. 또한 본 연구에서 다 문항 척도로 측정된 문항이 동질적인 문항들로 구성되었는지 신뢰도를 검증하기 위해 문항간의 내적 일치도를 보는 Cronbach’s α값을 산출하였다.
1) 인적자원관리의 차원
인적자원관리 문항에 대해 요인분석을 이용한 타당성 검증결과 Table 2와 같이 네 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ 2 =7553.039 [degrees of freedom (df)=136; significance (Sig)=0.000], KMO 값 0.930으로 나타났으며, 공통성은 0.582 이상으로 나타났다. 첫 번째 요인은 ‘교육관리’ 요인으로 요인적재값은 0.765–0.814로 나타났으며, 고유값은 3.222, 분산설명비율은 19.0%으로 나타났다. 두 번째 요인은 ‘직무관리’ 요인으로 요인적재값은 0.554–0.812로 나타났으며, 고유값은 3.219, 분산설명비율은 18.9%로 나타났다. 세 번째 요인은 ‘보상관리’ 요인으로 요인적재값은 0.735–0.805로 나타났으며, 고유값은 3.138, 분산설명비율은 18.5%로 나타났다. 네 번째 요인은 ‘채용관리’ 요인으로 요인적재값은 0.623–0.839로 나타났으며, 고유값은 2.690, 분산설명비율은 15.8%로 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. 요인 별로 살펴보면, 교육관리 0.900, 직무관리 0.870, 보상관리 0.893, 채용관리 0.834로 나타났다.
2) 지식공유의 차원
지식공유 문항에 대해 요인분석을 이용한 타당성 검증결과 Table 3과 같이 네 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ 2 =7407.011 (df=105; Sig=0.000), KMO 값 0.921으로 나타났으며, 공통성은 0.677 이상으로 나타났다. 첫 번째 요인은 ‘지식저장’ 요인으로 요인적재값은 0.780–0.805로 나타났으며, 고유값은 3.034, 분산설명비율은 20.2%로 나타났다. 두 번째 요인은 ‘구조적 공유’ 요인으로 요인적재값은 0.729–0.810으로 나타났으며, 고유값은 2.992, 분산설명비율은 19.9%로 나타났다. 세 번째 요인은 ‘관계적 공유’ 요인으로 요인적재값은 0.666–0.833으로 나타났으며, 고유값은 2.969, 분산설명비율은 19.8%로 나타났다. 네 번째 요인은 ‘개인적 공유’ 요인으로 요인적재값은 0.798–0.859으로 나타났으며, 고유값은 2.538, 분산설명비율은 16.9%로 나타났다. 요인분석 결과 도출된 네 개의 요인이 전체 분산의 76.8% 이상 설명되고 있는 것으로 나타났다.
지식공유에 대한 신뢰성 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach’s α는 0.878–0.894로 높게 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다. 요인별로 살펴보면, 지식저장 0.878, 구조적 공유 0.894, 관계적 공유 0.889, 개인적 공유 0.891로 나타났다.
3) 이직의도의 차원
이직의도 문항에 대해 요인분석을 이용한 타당성 검증결과 Table 4와 같이 두 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과 χ 2 =5471.206 (df=36; Sig=0.000), KMO 값 0.928으로 나타났으며, 공통성은 0.624 이상으로 나타났다. 첫 번째 요인은 ‘동일분야 이직의도’ 요인으로 요인적재값은 0.704–0.846으로 나타났으며, 고유값은 3.667, 분산설명비율은 40.7%로 나타났다. 두 번째 요인은 ‘타분야 이직의도’ 요인으로 요인적재값은 0.780–0.866으로 나타났으며, 고유값은 3.242, 분산설명비율은 38.0%로 나타났다. 요인분석 결과 도출된 두 개의 요인이 전체 분산의 78.7% 이상 설명되고 있는 것으로 나타났다.
이직의도에 대한 신뢰성 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach’s α는 0.914 이상으로 높게 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다. 요인별로 살펴보면, 동일분야 이직의도 0.914, 타분야 이직의도 0.933으로 나타났다.
3. 인적자원관리가 이직의도에 미치는 영향
1) 인적자원관리가 동일분야 이직의도에 미치는 영향
인적자원관리의 하위요인들이 이직의도의 하위요인인 동일분야 이직의도에 미치는 영향에 대한 회귀분석 결과는 Table 5와 같다. 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리에서 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 변수가 동일분야 이직의도 요인을 예측하는데 29.0%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 변수가 유의미하게( p<0.001) 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리가 높아질수록 동일분야 이직의도는 낮아지고 있음을 의미한다. 각 변수의 영향력을 살펴보면 보상관리(β=-0.422), 직무관리(β=-0.236), 교육관리(β=-0.181), 채용관리(β=-0.166) 순으로 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 전략적 인적자원관리가 이직의도를 낮춘다는 Cho & Yoon (2013)의 연구와 유사함을 확인하였다.
2) 인적자원관리가 타분야 이직의도에 미치는 영향
인적자원관리의 하위요인들이 이직의도의 하위요인인 타분야 이직의도에 미치는 영향에 대한 회귀분석 결과는 Table 6과 같다. 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리에서 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났고 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리 변수가 타분야 이직의도 요인을 예측하는데 13.5%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 교육관리, 직무관리, 보상관리 변수가 유의미하게( p<0.001) 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났고, 채용관리 변수가 유의미하게( p<0.05) 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리가 높아질수록 타분야 이직의도는 낮아지고 있음을 의미한다. 각 변수의 영향력을 살펴보면 직무관리(β=-0.264), 교육관리(β=-0.191), 보상관리(β=-0.160), 채용관리(β=-0.088) 순으로 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고몰입 인적자원관리는 직무만족 및 이직의도에 긍정적인 영향을 주고 있다는 Nam & Chun (2012)의 연구와 유사함을 확인하였다.
4. 지식공유가 이직의도에 미치는 영향
1) 지식공유가 동일분야 이직의도에 미치는 영향
지식공유의 하위요인들이 이직의도의 하위요인인 동일분야 이직의도에 미치는 영향에 대한 회귀분석 결과는 Table 7과 같다. 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유에서 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났고 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유 변수가 동일분야 이직의도 요인을 예측하는데 21.9%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유 변수가 유의미하게( p<0.001) 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유가 높아질수록 동일분야 이직의도는 낮아지고 있음을 의미한다. 각 변수의 영향력을 살펴보면 구조적 공유(β=-0.350), 관계적 공유(β=-0.231), 지식저장(β=-0.181), 개인적 공유(β=-0.119) 순으로 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 조직몰입이나 이직의도와 같은 변수들이 지식공유에 영향을 미친다는 Joe (2015)의 연구와 유사함을 확인하였다.
2) 지식공유가 타분야 이직의도에 미치는 영향
지식공유의 하위요인들이 이직의도의 하위요인인 타분야 이직의도에 미치는 영향에 대한 회귀분석 결과는 Table 8과 같다. 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유에서 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유 변수가 타분야 이직의도 요인을 예측하는데 22.7%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유 변수가 유의미하게( p<0.001) 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났고 지식저장 변수가 유의미하게( p<0.05) 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유가 높아질수록 타분야 이직의도는 낮아지고 있음을 의미한다. 각 변수의 영향력을 살펴보면 구조적 공유(β=-0.270), 개인적 공유(β=-0.258), 관계적 공유(β=-0.220), 지식저장(β=-0.208) 순으로 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 지식공유는 이직의도에 유의한 영향을 미친다는 Kim & Park (2016)의 연구와 유사함을 확인하였다.
Conclusion
본 연구는 미용서비스업에서 인적자원관리, 지식공유가 이직 의도에 미치는 영향 관계를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 미용서비스업의 종사자를 대상으로 자료를 수집하였고, 수집된 자료 700부는 SPSS 22.0을 통해 분석되었다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 다중회귀분석이 사용되었다.
조사대상의 일반적 특성을 알아본 결과, 성별은 여성이, 연령은 20대가, 결혼여부는 미혼이, 학력은 대학교 재학/졸업이, 직급은 인턴이 가장 높게 나타났으며, 급여형태는 급여가, 미용경력은 3년 이하가, 회사형태로는 프랜차이즈가, 직원 수는 6–10명이, 미용분야는 헤어가 가장 높게 나타났다.
인적자원관리, 지식공유, 이직의도의 차원을 알아보기 위해 요인, 신뢰도를 분석한 결과, 인적자원관리는 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리로 도출되었고, 지식공유는 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유로 도출되었으며, 이직의도는 동일분야 이직의도, 타분야 이직의도로 도출되었다.
인적자원관리가 이직의도에 미치는 영향을 확인한 결과, 인적자원관리의 하위요인인 교육관리, 직무관리, 보상관리, 채용관리가 이직의도의 요인인 동일분야 이직의도 및 타분야 이직의도에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 체계적인 인적자원관리는 종사자들에게 긍정적인 영향을 미치며 이직의도를 낮추는 중요한 요인임을 확인할 수 있었다.
지식공유가 이직의도에 미치는 영향에 대해서는, 지식공유의 하위요인인 지식저장, 구조적 공유, 관계적 공유, 개인적 공유가 동일분야 이직의도 및 타분야 이직의도에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 미용서비스업에서도 다른 기업들과 같이 종사자들 사이의 지식공유활동이 활발히 이루어져야 한다는 것을 보여주고 있다.
이에 미용서비스업에서는 이직률을 감소시키기 위해서 좀 더 체계적인 인적자원관리와 지식공유에 대한 방안을 제공하도록 노력해야 할 것이며, 본 연구의 결과가 미용서비스업의 발전을 위한 기초자료로 활용되기를 바란다. 또한 본 연구는 미용서비스업의 종사자로 표본구성을 했으므로 연구 결과를 일반화 시키는데 제한점이 있으며, 향후 연구에서는 다른 서비스산업과의 비교분석연구가 이루어지길 기대한다.
Acknowledgements
This work is part of the Jung-Eun Park’s Ph.D. thesis at the Seokyeong University, Seoul, Korea.
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 introduced 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.
Dimensions of knowledge sharing
|
Questions related to knowledge sharing |
Factor 1
|
Factor 2
|
Factor 3
|
Factor 4
|
|
Knowledge storing |
Structuring sharing |
Relational sharing |
Personal sharing |
|
I make up for opinions or materials /data after using the knowledge. |
0.805 |
0.189 |
0.263 |
0.196 |
|
I classify acquired knowledge systematically. |
0.792 |
0.183 |
0.219 |
0.151 |
|
I document my know-how, failures, problem-solving procedures, etc. |
0.792 |
0.249 |
0.067 |
0.184 |
|
I update my knowledge constantly. |
0.780 |
0.193 |
0.174 |
0.213 |
|
My current company tends to be accepted more relatively by employees in terms of evaluation and reward/compensation. |
0.215 |
0.810 |
0.319 |
0.156 |
|
My company creates a learning environment to expand learning of content service. |
0.245 |
0.801 |
0.188 |
0.195 |
|
Employees of my company are given proper compensation/reward for their achievements, level of responsibilities, and results of efforts. |
0.262 |
0.735 |
0.296 |
0.172 |
|
My company tends to give constant support and considerations actively for knowledge-sharing. |
0.194 |
0.729 |
0.317 |
0.259 |
|
My company usually makes effort to help maintain interpersonal relationship among colleagues. |
0.178 |
0.263 |
0.833 |
0.218 |
|
In my company, colleagues to have a full understanding during their discussions about work. |
0.200 |
0.229 |
0.819 |
0.150 |
|
In my company, trust among superiors/colleagues tends to be strong. |
0.181 |
0.339 |
0.723 |
0.240 |
|
In our organization, colleagues are very cooperative in knowledge-sharing. |
0.228 |
0.295 |
0.666 |
0.308 |
|
I share with colleagues the knowledge that I acquire from business travel or education/training, etc. |
0.217 |
0.206 |
0.212 |
0.859 |
|
I share with colleagues the work-related knowledge that I learned personally. |
0.261 |
0.235 |
0.228 |
0.802 |
|
I share with colleagues the materials, manuals, documents, etc., which are necessary for performance of work. |
0.203 |
0.180 |
0.256 |
0.798 |
|
Unique value |
3.034 |
2.992 |
2.969 |
2.538 |
|
Explained variance (%) |
20.228 |
19.948 |
19.794 |
16.918 |
|
Cumulative variance (%) |
20.228 |
40.176 |
59.970 |
76.889 |
|
Reliability coefficient (Cronbach’s α) |
0.878 |
0.894 |
0.889 |
0.891 |
Table 4.
Dimensions of turnover intention
|
Questions related to turnover intention |
Factor 1
|
Factor 2
|
|
Turnover intention for the same field |
Turnover intention for different fields |
|
I want to work in other companies. |
0.846 |
0.326 |
|
If other companies offer better conditions, I will work there. |
0.821 |
0.303 |
|
If I could make a choice again, I would not choose my current company. |
0.783 |
0.391 |
|
I am seriously thinking of leaving my current company. |
0.781 |
0.302 |
|
I often search job postings of other companies. |
0.704 |
0.358 |
|
If I could start again, I would not choose my current occupation. |
0.342 |
0.866 |
|
My current company is not an ideal lifetime workplace. |
0.350 |
0.851 |
|
If I am paid the same amount, I would take other types of occupation. |
0.389 |
0.837 |
|
I want to work in other fields, rather than my current field of my job. |
0.308 |
0.780 |
|
Unique value |
3.667 |
3.242 |
|
Explained variance (%) |
40.739 |
38.041 |
|
Cumulative variance (%) |
40.739 |
78.780 |
|
Reliability coefficient (Cronbach’s α) |
0.914 |
0.933 |
Table 5.
Analysis of the effects of human resource management on turnover intention for the same field
|
Model |
|
B |
SE B |
β |
t |
p
|
|
Human resource management |
(Constant) |
0.000 |
0.032 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Education management |
-0.181 |
0.032 |
-0.181 |
-5.679***
|
0.000 |
|
Work management |
-0.236 |
0.032 |
-0.236 |
-7.416***
|
0.000 |
|
Compensation management |
-0.422 |
0.032 |
-0.422 |
-13.253***
|
0.000 |
|
Employment management |
-0.166 |
0.032 |
-0.166 |
-5.197***
|
0.000 |
Table 6.
Analysis of the effects of human resource management on turnover intention for different fields
|
Model |
|
B |
SE B |
β |
t |
p
|
|
Human resource management |
(Constant) |
0.000 |
0.035 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Education management |
-0.191 |
0.035 |
-0.191 |
-5.431***
|
0.000 |
|
Work management |
-0.264 |
0.035 |
-0.264 |
-7.501***
|
0.000 |
|
Compensation management |
-0.160 |
0.035 |
-0.160 |
-4.543***
|
0.000 |
|
Employment management |
-0.088 |
0.035 |
-0.088 |
-2.513*
|
0.012 |
Table 7.
Analysis of the effects of knowledge sharing on turnover intention for the same field
|
Model |
|
B |
SE B |
β |
t |
p
|
|
Knowledge sharing |
(Constant) |
0.000 |
0.033 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Knowledge storing |
-0.181 |
0.033 |
-0.181 |
-5.425***
|
0.000 |
|
Structuring sharing |
-0.350 |
0.033 |
-0.350 |
-10.468***
|
0.000 |
|
Relational sharing |
-0.231 |
0.033 |
-0.231 |
-6.916***
|
0.000 |
|
Personal sharing |
-0.119 |
0.033 |
-0.119 |
-3.557***
|
0.000 |
Table 8.
Analysis of the effects of knowledge sharing on turnover intention for different fields
|
Model |
|
B |
SE B |
β |
t |
p
|
|
Knowledge sharing |
(Constant) |
0.000 |
0.033 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Knowledge storing |
-0.208 |
0.033 |
-0.208 |
-6.268*
|
0.000 |
|
Structuring sharing |
-0.270 |
0.033 |
-0.270 |
-8.116***
|
0.000 |
|
Relational sharing |
-0.220 |
0.033 |
-0.220 |
-6.600***
|
0.000 |
|
Personal sharing |
-0.258 |
0.033 |
-0.258 |
-7.759***
|
0.000 |
References
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