본 연구는 직무만족도 변수들의 요인을 분석하기 위하여 한국고용정보원 2005 대졸자 직업이동경로조사 1차년도 부터 3차년도 자료, 2009 대졸자 직업이동경로조사 1차년도 그리고 고졸자 직업이동경로조사와 청년패널 자료를 활용하여 분석하였다.
왜냐하면 직무만족을 구성하고 있는 다양한 요인들이 존재하고 있음에도 불구하고 GOMS(대졸자이동경로조사), HSGOMS(고졸자이동경로조사) 그리고 YP(청년패널) 자료를 기초로 한 다수의 보고서에서 직무만족도 요인분석 과정에서 합리적이지 못한 부분이 적용되고 있었기 때문이다.
선행 연구들에서 직무만족도는 최소한 내재적 요인과 외재적 요인으로 구분되어 있다는 사실을 확인하였다. 그러나 본 연구에서는 한국고용정보원 패널 데이터 분석 결과 탐색적 요인 분석에서는 직무만족도 변수를 내재적 요인과 외재적 요인으로 구분할 수 없었으며, 확인적 요인분석을 통하여 두 개의 요인을 구분할 수 있었다. 그리고 고용패널 선행연구들에서 많이 사용한 전체 변수들을 분석에 이용한 경우를 또 다른 측정 모델로 구성하여 모두 5개의 측정 모델을 구성하였으며, 확인적 요인분석을 통해 모형 적합도를 확인한 결과, 2005 GOMS I, II, III과 2009 GOMS I 모두 일관되게 “인간관계”항목을 내재적 요인에 포함하여 “직무내용”, “하고 있는 일의 자율성과 권한”, “개인의 발전가능성”항목으로 내재적 요인을 구성한 모델(2009 GOMS I_3, 2005 GOMS III_3, 2005 GOMS II_3, 2005 GOMS I_3)이 가장 우수한 적합도 수치를 나타내었다.
따라서 한국고용정보원 패널 데이터로 직무만족도에 대한 구체적인 연구를 진행하고자 하는 경우 탐색적 요인분석을 통하여 직무만족도 요인을 분류하기 보다는 그동안 선행연구를 기초로 내재적 요인과 외재적 요인으로 구분한 후 확인적 요인분석을 실시하여 내재적 만족도와 외재적 만족도를 구분하여 분석하는 것이 필요하다. 특히 연구주제가 직무만족도에 초점을 맞추게 되는 경우 본 연구에서 제안하는 방법을 고려해 볼 필요성이 존재한다고 할 수 있다.
In order to analyzes the factors of job satisfaction variables, This study were analyzed by 2005 GOMS I∼III, 2009 GOMS I, HSGOMS and YP employment panel data.
Because despite the fact that there are various factors that make up the job satisfaction, not rational part was being applied in job satisfaction factor analysis from a number of reports on the basis of the GOMS(graduates flyway research), HSGOMS(high school graduates flyway research) and YP (Youth Panel) data .
At least, In previous studies confirmed that the intrinsic job satisfaction factors and the extrinsic job satisfaction factors were separated. In this study, however, In that case of Korea Employment Information Service panel data analysis, exploratory factor analysis could not be separated by the intrinsic job satisfaction factors and the extrinsic job satisfaction factors. Just through confirmatory factor analysis was able to distinguish between the two factors.
For the relationship of job satisfaction variables prior research has included extrinsic factors, if the configuration of relationships, relationships with colleagues and superiors supervision.
However, in the case of Korea Employment Information Institute panel data the relationships is ambiguity whether the relationship is job duties intrinsic relationships or job duties external relationships Therefore, for confirmatory factor analysis three model was constructed.
The first model included variables intrinsicl relationships.
The second model is included a human relations for extrinsicl variables.
The third model did not include any elements in the relationship.
In addition, the development potential of individual variables was composed of more than a model in the intrinsic factor.
Because through previous research the development of individual potential variables could not be sure that the intrinsic or extrinsic factors.
And finally, the fifth confirmatory factor analysis model is measured using the whole lot of variables used in previous studies to analyze employment panel.
And through confirmatory factor analysis confirmed the model fitness.
The result 2005 GOMS I, II, III and 2009 GOMS I consistently “human relationships”, “job description”, “autonomy and authority of the work, “individuals development potential factors” the configured model intrinsic to the items (2009 GOMS I_3, 2005 GOMS III_3, 2005 GOMS II_3, 2005 GOMS I_3) showed the best fit value.Thus, when you want to proceed to a detailed study on job satisfaction by the KEIS panel data, on the basis of previous studies and to distinguish between the intrinsic job satisfaction factors and the extrinsic job satisfaction factors, it is necessary to analyze a confirmatory factor analysis. Research topic, especially when focused on job satisfaction in this study to suggest that there is a need to consider how you can.
The present study is significant that proposed a way for a more systematic analysis of job satisfaction variables in that has been used indiscriminately through the analysis of research data from existing panel data.