국내 이직 관련 질적 연구 및 빅데이터 연구에서 나타난 이직 선행요인에 대한 종합적 검증

A Comprehensive Test of Theory, Qualitative research, and Big Data-Based Predictors of Employee Turnover in Korea

본 연구의 목적은 이직 관련 탐색적 연구에서 나타난 새로운 변수들을 양적 연구를 통해 검증하여 기존 이직 선행요인들과 비교하고, 후속연구의 이직모형 내 포함 가능성을 살펴보는 것이다. 우선 질적 연구 분석방법 및 빅데이터 분석을 사용한 이직 관련 선행요인 탐색연구들을 검토하여 질적 연구 8편과 텍스트 마이닝 연구 3편을 선정하였다. 이후 이직의도 및 이직행동, 직장잔류 등에 영향을 미치는 영역과 주제를 파악하였으며, 기존 연구에서 나타난 이론 및 분석결과를 근거로 분석에 포함할 선행변수들을 분류하였다. 또한, 선정된 변수들과 종단 패널데이터로 구축된 문항 및 변수 간 일치성 여부를 확인하였으며, 인구통계정보 및 이직사유, 잔류사유의 상위범주로 구분하고, 개인 및 직무, 조직 하위범주로 구분하였다. 일치성이 확인된 변수들이 이직에 미치는 효과를 검증하기 위해 Kaplan-Meier 방법으로 생존함수를 추정하고, 추정된 생존함수가 주요한 집단구분에 따라 차이가 있는지 살펴보았으며, Cox 비례위험 회귀모형을 이용하여 각 변수가 이직과 이직까지 걸린 기간에 미치는 영향력을 분석하였다. 검증결과, 성별 및 연령, 학력에 따라 이직률에 변화가 있었고, 기업의 복지와 관련된 변수들 및 임금이 증가할수록 이직률은 감소하는 것으로 나타났으며, 고용안정성을 반영하는 변수들의 효과도 확인할 수 있었다. 마지막으로 효과가 나타나지 않았던 변수들에 대한 논의점 및 후속연구를 위한 제안점을 제시하였다.

The purpose of this study is to verify various determinants of turnover of Korean employees revealed through exploratory studies. First, studies using qualitative research methodology and big data analysis were reviewed. The areas and topics that affect turnover and retention were identified, and variables were selected based on the theory and analysis results found in the existing turnover research. And it was checked whether the selected variables and the various items constructed from the longitudinal panel data were consistent. After that, variables were classified into the upper categories of demographic information, reasons for turnover, and reasons for retention, and then classified into individual, job, and organization as subcategories. As a result of analyzing the predictive effect of variables through survival analysis, there was a change in the turnover hazard rate according to gender, age, and educational background, and as variables related to corporate welfare and wages increased, the turnover hazard rate decreased, and the effects of variables reflecting employment stability were also confirmed. Finally, points for discussion on variables that was not significant effect and suggestions for subsequent research were presented.