기업 구성원의 이직의도 변화 예측변인 탐색: 머신러닝과 패널회귀분석의 적용

Abstract

본 연구는 기업 구성원의 이직의도 변화를 예측하는 주요 변인을 도출하고, 주요 예측변인과 이직의도 간 경향성과 더불어 주요 변인이 이직의도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 면밀히 살펴보고자 하였다. 이를 위해 인적자본기업패널Ⅱ 3차 및 4차년도 자료에 종단자료의 구조를 고려할 수 있는 혼합효과 랜덤포레스트를 적용하여 기업 구성원의 이직의도 변화와 관련한 핵심 변인을 도출하였고, SHAP 알고리즘과 패널회귀분석을 활용하여 도출된 주요 변인과 이직의도 간 관계를 살펴보고, 그 영향력을 검증하고자 하였다. 분석 결과, 인구통계학적 특성 변인 중 연령, 근속년수, 연간 총 근로소득은 이직의도와 부적인 경향성을 보였고 주당 평균 초과 근로시간의 경우 특정 임계점 이후 이직의도가 급격히 증가하는 양상을 보였다. 개인 특성 변인에서는 현재 하고 있는 일에 대한 만족도(전반적 만족도, 임금, 일의 내용), 조직몰입은 이직의도와 부적인 경향성을, 직무스트레스와는 정적인 경향성을 보였으며, 집체교육훈련 참여 일수의 경우 특정 응답수준에 따른 개인차가 두드러졌다. 기업 특성 변인에서는 인재우대, 커뮤니케이션과 신뢰관계, 혁신문화는 이직의도와 부적인 경향성을, 위계문화는 정적인 경향성을 보이는 것으로 나타났다. 주요 연구결과를 토대로 기업 구성원의 이직의도 완화를 위한 정책적 시사점을 논의하였다.

This study aims to explore factors that predict changes in employee turnover intention and to identify the trends and impacts of these factors on turnover intention. To do this, mixed-effects random forest, SHAP, and panel regression were apllied to HCCPⅡ data from 3rd to 4th wave. The main results are as follows. Among demographic variables, age, tenure, and total annual income had a negative relationship with turnover intention, while the average weekly overtim hours showed a sharp increase in turnover intention beyond a certain threshold. Regarding individual characteristics, satisfaction with the current job (overall satisfaction, wages, and job content) and organizational commitment exhibited a negative relationship with turnover intention, whereas job stress showed a positive relationship. The number of days participating in formal corporate education and training varied depending on individual responses. In terms of organizational characteristics, human resources preference, communication and trust, and an innovation-oriented culture were negatively associated with turnover intention, while a hierarchy-oriented culture was positively associated. Based on these findings, implications for mitigating employee turnover intention and suggestions for future research are discussed.