COVID-19 감염병전담병원 직원의 이직의도 관련 요인 : 직무요구-자원모델을 바탕으로 = Factors Influencing Turnover Intention among Healthcare Workers in COVID-19 Designated Hospitals

국문 초록 (Abstract)

COVID-19는 생활 전반에 물리적, 사회적, 경제적 변화를 가져왔다. 사회는 학교, 식당, 카페, 대중교통, 공원, 도서관 등 일상과 맞닿은 공간부터 해당 변화를 요구 받았으며, 특히 COVID-19 대응의 최전선이었던 ‘병원’은 공간, 시스템, 운영 측면에서 상당한 변화를 겪었다. 대한민국의 COVID-19는 발병 초기 서울을 비롯한 대도시를 중심으로 급증하였다. 서울은 인구와 자원이 밀집된 대도시이며 해외유입인구가 많은 지역으로 전체 인구의 18.5%, 전국 병상의 12.5%가 집중된 곳이다. 2020년 12월 기준 전체 서울시민 중 19,004명이 확진되어 인구 1,000명 당 2명이 COVID-19를 경험하였다. 이에 대응하기 위하여 서울시는 도심에 위치한 12개 서울시립병원 중 종합병원 및 병원급 8개소를 COVID-19 감염병전담병원 및 선별진료소로 신속 전환하였다. 서울시는 한정된 자원 하에서 COVID-19에 효과적으로 대응하기 위해 시립병원의 외래진료실 및 일반병동을 폐쇄한 후 해당병원을 감염병전담병원으로 지정하고 음압병실로 전환․운영하였다. 이런 급격한 조직적 변화는 시립병원 직원의 직무요구와 직무자원에 상당한 변화를 가져왔으며, 그 결과 다수의 의료진이 퇴사하였다. 이직의도는 병원인적자원 관리의 핵심요소이다. 의료진은 고도의 훈련을 받은 전문인력으로 채용, 선발, 훈련에 막대한 비용과 시간이 소요된다. 때문에 의료진의 퇴사는 조직의 운영과 환자 치료의 질에 직접적인 부정적 영향을 미칠 수 있는 중요한 문제로 인식된다. 따라서 본 연구는 COVID-19 위기대응경험이 감염병전담병원 직원의 직무요구와 직무자원에 가져온 변화를 확인하고, 직무소진 및 직무만족을 통해 병원직원의 이직의도에 미친 영향을 분석하고자 하였다.
본 연구는 직무요구-자원모델(Job Demands-Resources Model)을 기반으로 한다. 본 모델은 이직의도 연구를 위한 광범위한 선행연구에 적용된 바 있는 모델로 직무요구에 따른 직무소진의 증가, 직무자원에 따른 직무만족의 향상을 매개로 이직의도에 미치는 영향을 설명한다. 본 연구에서는 기존 직무요구-자원모델을 기반으로 COVID- 19 위기라는 조직적 맥락을 고려한 JD-R모델의 적용가능성을 검토하고, 이직의도에 미치는 영향과 경로를 확인하고자 하였다.
본 연구는 혼합연구방법(Mixed-Method)으로 수행하였으며, 그 중에서도 양적연구결과를 기반으로 이를 심층적으로 해석하기 위한 질적연구 설계 및 수행을 통해 통합적으로 결과를 해석하는 순차적설명설계(Sequential Explanatory Design) 방법을 사용하였다. 연구를 위한 설문조사는 2020년 10월 21일부터 11월 19일 사이 서울시 소재 8개 서울시 소재 감염병전담병원의 직원인 3,556명을 대상으로 실시하였다. 그 결과 최종적으로 응답한 1,227명의 대상자의 자료를 수집 및 분석하였다. 조사 변수는 COVID-19 대응경험, 이직의도 등 주요변수를 포함하였으며, 직무요구, 직무자원, 직무소진, 직무만족, 병원특성 및 개인특성 변수를 포함하였다. 감염병전담병원 직원을 대상으로 한 이직의도 설문조사 기반의 양적연구를 바탕으로 질적연구를 위해 이직의도가 가장 높았던 의사직 12명을 대상으로 일대일 심층면담 인터뷰를 실시하였다. 이를 바탕으로 양적연구와 질적연구의 통합적 해석을 바탕으로 종합 연구결과를 도출하였다. 양적연구에서는 COVID-19 업무경험 현황과 그에 따른 직무요구 및 직무자원의 분포차이를 확인하였다. 연구대상의 개인요인, 직무요인, 조직요인을 기반으로 COVID-19 업무경험에 따른 직무요구 및 직무자원 현황을 분석하였다. COVID-19 대응경험에 따른 변수별 차이를 확인하기 위해 t-test 및 ANOVA를 수행하였다. 또한 COVID-19에 따른 직무요구 및 직무자원이 이직의도의 주요 매개요인인 직무소진 및 직무만족에 미치는 영향을 분석하였다. COVID-19 업무경험별로 직무요인에 따른 직무소진과 직무만족의 차이를 분석하고, 변수 간 상관관계를 파악하기 위한 피어슨 상관분석을 실시하였다. 개인요인, 직무요인, 조직요인이 직무소진 및 직무만족에 미치는 관련요인을 확인하기 위해 다중로지스틱회귀분석을 실시하였다. 최종적으로 COVID- 19 대응경험에 따른 직무요구-자원 변화가 직무소진과 직무만족을 매개로 최종적으로 이직의도에 영향을 준 경로를 확인하였다. 연구모형 및 가설적 경로를 검증하기 위해 직무요구-자원모델을 기반의 구조방정식모형(Structural Equation Modeling, SEM)을 설정하고 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)을 통해 모형적합성 및 타당성을 검증하였다. 최종적으로 경로분석(Path Analysis)을 통해 가설검증 및 경로별 영향의 크기를 확인하였다. 질적연구에서는 감염병전담병원의 운영특성 분석을 바탕으로 감염병전담병원 직원의견에 대한 토픽모델링(Topic Modeling)을 수행하였다. 주제분석을 위한 토픽모델링은 잠재 디리클레 할당(LDA, Latent Dirichlet Allocation) 방법을 사용하였다. 토픽모델링 결과는 직무요구-자원모델에 근거 직무요구와 직무자원 측면으로 분류하고, 심층면담 결과를 반영하여 해석하였다. 최종적으로 양적연구결과에 질적연구결과를 통합하여 COVID-19 대응경험에 따른 이직의도 관련요인과 그 함의를 도출하였다. 통계분석은 SAS version 9.4(SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)를 이용하였으며, 경로분석을 위해 AMOS 21.0 version을 사용하였다. 토픽모델링은 Python을 활용하였다.
감염병전담병원 직원을 대상으로 COVID-19 대응경험에 따른 직무요구와 직무자원의 차이를 분석한 결과, ‘직무요구’ 측면에서 COVID-19에 따른 시간압박(COVID-19 대응직원 2.81 vs. 일반직원 2.55 p<.0001), 두려움(2.95 vs. 2.74, p=0.002)에 유의미한 차이가 있었다. 그러나 직무요구 변수 중 업무량과 프리젠티즘(Presenteeism) 항목은 두 그룹 사이의 유의한 차이가 없었다(p=0.637). ‘직무자원’ 측면에서는 COVID-19에 따라 전략적명확성(3.64 vs. 3.86 p<.0001)에 차이가 있었으나, 상사의지지(3.49 vs. 3.52, p=0.6703), 직무-개인적합도(3.97 vs. 4.03, p=0.2817)는 유의한 차이가 없었다. COVID-19 대응여부별 직무요구와 직무자원에 따른 직무소진 차이 분석결과, 업무량(10.9%, p=0.0006), 시간압박(21.0%p, p<.0001), 두려움(19.4%p, p<.0001), 프리젠티즘(24.6%p, p<.0001) 등 직무요구가 높은 그룹일수록 낮은 그룹에 비해 직무소진을 느끼는 비율이 높았다. 한편, 전략적명확성(-34.6%p, p<.0001), 상사의지지(-36.5%p, p<.0001), 직무-개인적합도(-36.8%p, p<.0001) 등 직무자원이 높은 그룹이 낮은 그룹에 비해 직무소진 비율이 유의하게 낮았다. 직무만족 분석결과, 시간압박(-24.3%p, p<.0001), 두려움(-16.1%p, p<.0001), 프리젠티즘(-12.2%p, p<.0001) 등 직무요구가 높을수록 직무에 만족하는 비율이 낮았으며, 업무량에 따른 차이는 없었다(p=0.8132). 전략적명확성(66.2%p, p<.0001), 상사의지지(49.2%p, p<.0001), 직무-개인적합도(67.5%p, p<.0001) 등 직무자원이 높을수록 직무에 만족하는 비율이 높았다. 다중로지스틱회귀분석 결과, 직무소진은 20대(OR=3.09, p=0.0017), 30대(OR=2.69, p=0.0003), 40대(OR=1.74, p=0.0164)에서 높았으며, 미혼자(OR=1.52, p=0.0211), 병원급(OR=0.52, p=0.0251)에서 높았다. 한편 직무만족이 증가할수록 직무소진 위험이 낮았으며(OR=0.31, p<.0001), 10-14년차 근무경험직원(OR=0.57, p=0.0298)의 직무소진이 낮았다. 직무만족에 대한 다중로지스틱회귀분석 결과 20대(OR=3.16, p=0.0053), 30대(OR=2.23, p=0.096), 500병상이상 OR=1.73, p=0.0134) 그룹에서 직무만족이 높았다. 한편 미혼(OR=0.65, p=0.0354), 업무경력 5-9년차(OR=0.51, p=0.0246), 직무소진이 높을수록(OR=0.26, p<.0001) 직무만족이 낮았다. COVID- 19 대응에 따른 이직의도 관련 요인 다중로지스틱회귀분석 결과, COVID-19 대응직원은 일반직원에 비해 유의하게 이직의도(OR=1.59, p=0.003)가 높은 것으로 나타났다. 일상기 수행된 연구와 동일하게 위기 시에도 연령, 결혼여부 등 개인요인 및 직군 등 직무요인은 이직의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 더불어 직무소진(OR=2.03, p<.0001)이 높을수록, 직무만족(OR=0.67, p<.0001)이 낮을수록 이직의도가 높았다. 조직요인 측면에서는 민간위탁병원(OR=1.87, p=0.018) 일수록 이직의도의 위험이 높았다. 경로분석을 통해 이직의도의 영향경로를 확인한 결과, COVID-19 대응경험은 시간압박, 두려움, 업무량, 프리젠티즘 등 직무요구를 증가시키고 직무소진을 매개로 이직의도를 유의미하게 증가시켰다. 한편, 전략적명확성, 상사의지지, 직무-개인적합도 등 직무자원은 직무만족을 강화하며 이를 매개로 이직의도를 완화시키는 효과를 나타냈다. 확인적 요인분석 결과, 해당모형은 RMSEA 0.053, CFI 0.926로 양호한 수준의 모형적합도를 보여, 설정한 연구모형이 실제 데이터를 타당한 수준에서 설명함을 확인하였다. 해당 검증과정에서 요인적재량이 기준을 충족하지 못한 ‘업무량’ 변수를 제거한 [모델2]는 최초 모델에 비해 RMSEA 0.047, CFI 0.951로 모형적합도가 상당히 향상됨을 확인하였다.
질적연구를 통해 COVID-19 직무경험과 직원인식에 대한 토픽모델링을 실시한 결과, 직무요구 5개 주제, 직무자원 8개 주제에 대한 토픽이 도출되었다. 직무요구 측면의 토픽은 ‘불충분한 휴식과 소진관리’, ‘확진자 대면과 감염위험’, ‘인력부족과 업무량 증가’, ‘급격한 업무변화와 퇴사의향 증가’, ‘업무피로 및 스트레스’ 등으로 도출되었다. 직무자원 측면의 토픽은 ‘전략적명확성과 업무체계’, ‘감염대응 전문성과 업무지침’, ‘조직갈등과 사회적 낙인’, ‘인력처우개선 및 보상’, ‘사회적지지’, ‘상사의 정서적지지’, ‘방호물품 및 장비 지원’, ‘업무 프로세스와 부서 간 의사소통’ 등 이었다.
양적연구결과와 질적연구결과를 종합하여 통합적 해석을 실시한 결과, 첫째, COVID-19 대응에 따라 감염병전담병원 직원은 직무요구 및 직무자원에 상당한 변화를 경험하였음을 확인할 수 있었다. 둘째, COVID-19 대응에 따른 조직적 변화는 개인의 이직의도에 직접적인 영향을 주었음을 확인하였다. 셋째, 감염병전담병원 운영특성은 병상확보 및 유지 상황에 따라 ‘폐쇄유형’과 ‘병행유형’으로 구분할 수 있으며, 이런 운영특성에 따라 COVID-19 전후 퇴사율에 차이가 있음을 확인하였다.
본 연구는 COVID-19 대응에 따른 감염병전담병원 직원의 이직의도 관련 요인을 확인한 연구로 직무요구-자원모델을 기반으로 COVID-19라는 위기상황에서 직무요구와 직무자원의 차이를 확인하고, 이직의도 관련 요인을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 본 연구를 통해 일상기에 유효하게 적용되었던 직무요구-자원모델을 위기 시에도 적용 가능함을 확인하였다. 한편, 기존 모델이 사회적 맥락을 적절하게 반영하지 못한다는 한계를 가졌던 것에 반해, 본 연구모형은 ‘COVID-19 위기’라는 사회적‧조직적 맥락 속에서 직무요구와 직무자원의 변화를 확인하고 이에 따른 이직의도의 영향을 확인하였다는 점에서 차별적인 의미를 갖는다. 특히 실무적으로는 본 연구가 8개 감염병전담병원을 대상으로 직군별, 병원특성별 비교를 실시하였다는 점, COVID-19라는 위기상황에서 유효하였던 시간압박, 두려움, 전략적명확성 등 직무요인을 확인하였다는 점이 주목할 만하다. 특히 본 연구는 COVID-19라는 보건의료위기 속에서 병원직원의 이직의도 경로를 구조화하고, 직무요구 및 직무자원 등 실천적 요인을 중심으로 혼합연구방법을 적용함으로써 보건의료조직의 위기관리 및 인적자원전략 수립에 실증적으로 기여하였다는 점에서 학문적·실무적 의의를 갖는다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

COVID-19(Coronavirus disease 2019) has caused substantial physical, social, and economic changes in everyday life, affecting spaces, such as schools, restaurants, cafés, public transport, parks, and libraries. Hospitals, which stood on the frontline of the COVID-19 response, have undergone significant transformations in space, systems, and operations. In South Korea, early outbreaks were concentrated in large cities, such as Seoul, which accounts for 18.5% of the national population and 12.5% of all hospital beds. As of December 2020, 19,004 confirmed COVID-19 cases have been reported in Seoul, which is equivalent to two cases per 1,000 residents. In response, the Seoul Metropolitan Government converted eight of its 12 public hospitals into dedicated COVID-19 treatment centers by fully closing outpatient departments and general wards and operating them as infectious disease hospitals with negative-pressure rooms.
These rapid organizational changes have significantly altered the job demands and resources of hospital staff, leading to a wave of resignations. Turnover intention is a critical factor in healthcare human resource management because medical professionals require extensive time and money for recruitment and training. This study aimed to examine how the COVID-19 crisis affected job demands and resources of staff in designated infectious disease hospitals and analyze how these changes influenced turnover intention via job burnout and satisfaction, using the Job Demands-Resources (JD-R) model.
A sequential, explanatory, and mixed-method design was applied. A quantitative survey was conducted among 3,556 employees from eight designated infectious disease hospitals in Seoul between October 21 and November 19, 2020, and 1,227 valid responses were analyzed. Variables included COVID-19 response experience, turnover intention, job demands (workload, time pressure, fear, and presenteeism), job resources (strategic clarity, supervisor support, and person-job fit), hospital characteristics, and individual demographics. Statistical analyses, including t-tests, ANOVA, Pearson correlations, multiple logistic regression, and structural equation modeling, were performed using AMOS 21.0. Confirmatory factor analysis validated the model fit, and topic modeling via latent Dirichlet allocation was conducted using Python.
Quantitative findings showed that COVID-19 responders reported significantly higher time pressure (frontline 2.81 vs. second-line 2.55, p<.0001) and fear (2.95 vs. 2.74, p=0.002) but no significant differences in workload (p=0.637) or presenteeism. Regarding job resources, strategic clarity was significantly lower among COVID-19 responders (3.64 vs. 3.86, p<.0001), whereas supervisor support (3.49 vs. 3.52, p=0.6703) and person-job fit (3.97 vs.4.03, p=0.2817) showed no significant difference.
The analysis revealed that higher job demands (workload: 10.9%, p=0.0006; time pressure: 21.0%p, p<.0001; fear: 19.4%p, p<.0001; and presenteeism: 24.6%p, p<.0001) were associated with higher burnout, whereas higher job resources (strategic clarity: -34.6%p, p<.0001; supervisor support: -36.5%p, p<.0001; and person-job fit: -36.8%p, p<.0001) were associated with lower burnout. For job satisfaction, higher job demands were associated with lower satisfaction (time pressure -24.3%p, p<.0001; fear -16.1%p, p<.0001; presenteeism -12.2%p, p<.0001), though workload had no significant effect (p=0.8132). Higher job resources significantly increased job satisfaction (strategic clarity: 66.2%p, p<.0001; supervisor support: 49.2%p, p<.0001; and person-job fit: 67.5%p, p<.0001).
Logistic regression showed higher burnout among workers in their 20s (OR=3.09, p=0.0017), 30s (OR=2.69, p=0.0003), 40s (OR=1.74, p=0.0164); unmarried individuals (OR=1.52, p=0.0211); and those in hospital-level facilities (OR=0.52, p=0.0251). Greater job satisfaction was associated with lower burnout (OR=0.31, p<.0001), as was 10–14 years’ experience (OR=0.57, p=0.0298). Regarding job satisfaction, higher scores were observed in individuals in their 20s (OR=3.16, p=0.0053) and 30s (OR=2.23, p=0.096) and in hospitals with ≥500 beds (OR=1.73, p=0.0134). Lower satisfaction was observed among unmarried individuals (OR=0.65, p=0.0354), those with 5–9 years of experience (OR=0.51, p=0.0246), and those who experienced high burnout (OR=0.26, p<.0001).
Regarding turnover intention, COVID-19 responders had significantly higher odds than non-responders (OR=1.59, p=0.003). Individual- and job-related factors such as age, marital status, and occupational group remained significant predictors, as in non-crisis contexts. Higher burnout (OR=2.03, p<.0001) and lower job satisfaction (OR=0.67, p<.0001) were associated with greater turnover intention. From an organizational perspective, employees at outsourced hospitals had a higher turnover risk (OR=1.87, p=0.018).
Path analysis indicated that the COVID-19 response experience increased job demands (e.g., time pressure and fear), which in turn elevated turnover intention through job burnout. Whereas, job resources (strategic clarity, supervisor support, and person-job fit) mitigated turnover intention by enhancing job satisfaction. Model 1 showed a good fit (RMSEA= 0.053, CFI=0.926), and Model 2 (RMSEA= 0.047, CFI=0.951) improved significantly from Model 1 after removing the underperforming ‘workload’ variable.
In the qualitative phase, topic modeling of interviews with 12 physicians with high turnover intention identified five job demand topics (e.g., insufficient rest, burnout, infection risk, increased workload, rapid task changes, and job fatigue) and eight job resource topics (e.g., strategic clarity, professional guidelines, social stigma, compensation, social support, emotional support from supervisors, PPE and equipment support, and interdepartmental communication). A comparative analysis of resignation rates by hospital operation type (fully converted hospitals vs. partially converted hospitals) also revealed differences before and after COVID-19.
This study confirms the applicability of the JD-R model in crisis contexts and provides empirical insights into turnover intentions among the staff of infectious disease hospitals during the COVID-19 pandemic. By combining quantitative and qualitative analyses using a sequential explanatory design, this study has practical implications for healthcare crisis management and workforce retention strategies.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구배경 및 필요성 1
• 제 2 절 연구목적 3
• 제 3 절 연구체계 4
• 제 2 장 이론적 배경 8
• 제 1 절 이직과 이직의도 8
• 1. 이직의 개념 8
• 2. 이직의도의 개념 10
• 3. 이직의도 연구의 중요성 11
• 제 2 절 이직의도 영향요인 선행연구 고찰 13
• 1. 이직의도 영향요인 선행연구 13
• 2. 이직의도 관련 이론적 모델 15
• 3. 직무요구-자원모델의 적용연구 고찰 19
• 제 3 절 위기와 이직의도 25
• 1. 위기상황과 이직의도 선행연구 결과 25
• 2. 위기와 이직의도 연구의 중요성 28
• 제 3 장 연구방법 29
• 제 1 절 연구모형과 연구가설 29
• 1. 연구모형 29
• 2. 연구가설 30
• 제 2 절 연구대상 및 자료수집 32
• 1. 연구대상 32
• 2. 자료수집 36
• 3. 변수의 조작적 정의와 측정 37
• 제 3 절 분석방법 41
• 1. 양적연구 분석방법 41
• 2. 질적연구 분석방법 42
• 3. 혼합연구방법을 통한 연구통합분석 45
• 제 4 장 양적연구결과 47
• 제 1 절 COVID-19 업무경험과 직무요구 및 직무자원 47
• 1. COVID-19와 감염병전담병원 업무경험 47
• 2. COVID-19와 감염병전담병원 직무요구 53
• 3. COVID-19와 감염병전담병원 직무자원 61
• 제 2절 COVID-19 업무경험과 직무소진-직무만족 67
• 1. COVID-19 감염병전담병원 업무경험과 직무소진 67
• 2. COVID-19 감염병전담병원 업무경험과 직무만족 78
• 제 3절 COVID-19 업무경험에 따른 이직의도 관련요인 84
• 1. COVID-19 감염병전담병원 직원의 이직의도 84
• 2. COVID-19에 따른 이직의도 연구모형의 확인적 요인분석 결과 93
• 3. COVID-19 업무경험에 따른 이직의도 영향에 관한 경로분석 결과 96
• 제 5 장 질적연구결과 105
• 제 1 절 COVID-19 감염병전담병원 운영과 시기적 특성 105
• 1. COVID-19 감염병전담병원 운영 특성 105
• 2. 조사시기의 맥락적 특성 106
• 제 2 절 COVID-19 직무경험과 직원인식 분석결과 107
• 1. COVID-19 직무경험과 직원인식에 대한 토픽모델링 결과 107
• 1. COVID-19 감염병전담병원 직무요구와 직원인식 108
• 2. COVID-19 감염병전담병원 직무자원과 직원인식 115
• 제 6 장 연구결과종합 127
• 제 1 절 COVID-19와 직무요구 및 직무자원 변화 127
• 1. COVID-19와 감염병전담병원 직무요구 변화 127
• 2. COVID-19와 감염병전담병원 직무자원 변화 127
• 제 2 절 COVID-19 업무대응에 따른 이직의도 증가 129
• 1. 감염병전담병원 직무요구 변화와 이직의도 증가 129
• 2. 감염병전담병원 직무자원 감소와 이직의도 증가 129
• 제 3 절 감염병전담병원 운영특성과 퇴사율 130
• 1. COVID-19 감염병전담병원 퇴사자 수 변화(2017-2022) 130
• 2. COVID-19 감염병전담병원 운영특성별 퇴사자 수 132
• 3. COVID-19 감염병전담병원 이직의도와 퇴사율 비교 135
• 제 7장 고찰 및 결론 136
• 제 1 절 연구 고찰 136
• 제 2 절 본 연구의 한계 141
• 제 3 절 본 연구의 기대효과와 차별점 143
• 제 4 절 연구 결론 145
• 참고문헌 146
• 부록 157
• Abstract 168