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문제 정의
- 따라서 본 연구는 이직의도를 종속변수로 하여 IT기업 종사자들의 이직의도에 영향을 미치는 폭넓은 다양한 결정요인들을 종합적 실증적으로 탐구함으로써 IT산업 종사자들의 이직의도 결정요인에 대한 포괄적이고 심층적인 이해를 도모하고자 한다.
- 변수들간의 다중공선성 문제도 검토하였다. 일반적으로 변수들간의 단순상관계수가 .
- 본 연구결과는 이직의도와 관련하여 IT업계 종사자들의 효율적인 인적자원관리 및 조직관리를 위한 중요한 시사점을 제공하고 있다.
- 본 연구는 Price의 구조적 모형에 입각하여 IT업계 종사자들의 이직의도 결정요인들을 탐구하고자 한다. 그 이유는 이 모형이 그동안 이직 및 이직의도에 대하여 수행된 다양한 이론적·경험적 연구들에 대한 체계적이고 광범위한 검토에 바탕을 두고 구성되었기 때문에 모형이 매우 포괄적이고 종합적일 뿐만 아니라 모형에 포함된 변수들이 경험적으로 매우 확고한 근거를 가지고 있다는 장점을 지니고 있기 때문이다.
- [24]은 다양한 내적 경력지향 변수들을, 그리고 Igbaria & Greenhaus[7]는 승진가능성, 커리어기회, 급여, 역할모호성, 역할갈등, 인구통계변수를 이직의도 결정요인으로 검토하고 있다. 본 연구는 소수의 결정요인들에 초점을 맞추는 기존의 연구들과 달리 IT업계 종사자들의 이직의도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 보다 폭넓게 검토함으로써 IT업계 종사자들의 이직의도 결정요인들에 대한 보다 심층적인 이해를 도모하고자 한다.
- 본 연구는 타 산업에 비해 높은 이직율을 보이고 있는 IT업계 종사자들을 대상으로 이직의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하는데 그 목적이 있으며, 이를 위해서 교환론적 시각에 입각하여 이직의도 결정요인들을 체계적·포괄적으로 제시하고 있는 Price의 이직의 도모형에 근거하여 연구를 수행하였다.
제안 방법
- 마지막으로, 본 연구의 실질적인 관심사는 IT업계 종사자들의 이직에 있었다. 그러나 대부분의 다른 연구들과 마찬가지로, 이직 연구의 현실적인 어려움 때문에 그리고 이직의도가 이직의 직접적인 예측변수라는 연구결과에 근거하여 본 연구도 이직 대신에 이직의도를 본 연구의 종속변수로 설정하였다. 그러나 이직의사를 가지고 있다는 것과 실제로 이직을 한다는 것 간에는 적지 않은 차이가 있을 가능성이 있다.
- 넷째, 본 연구는 횡단적 자료를 사용하여 IT업계 종사자들의 이직의도에 영향을 미치는 요인들을 탐구하였다. 그러나 이와 같은 횡단적 연구에서 모형 속에 포함된 변수들간의 인과관계를 명확하게 규명하는 데는 상당한 어려움이 따른다.
- 구조방정식모형은 변수들간 선형관계를 가정하고 있다. 따라서 모형 추정에 앞서 분산분석을 이용하여 선형 및 비선형 부분으로 분해하여 유의성을 검정하는 방법으로 변수들간의 선형관계를 검토하였다. 그 결과 대부분의 관계가 선형인 것으로 나타났다.
- 그러나 Price의 구조적 모형은 1977년 처음 발표된 이후 선행연구에 대한 검토에 근거하여 주기적으로 상당한 변화와 수정을 겪어왔기 때문에 다양한 버전들이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 그동안의 연구성과에 근거하여 최근에 수정된 2004년도 모형을 바탕으로 IT업계 종사자들의 이직의도 를 설명하는 인과적 모형을 그림1과 같이 설정하였다. 그림1에 제시된 이직의도모형은 교환론적 시각에 바탕을 두고 있다.
- 그러나 교환론적 시각에 따른다면 조직구성원들이 조직에 기여한 대가로 그에 상응하는 보상을 받는다면 자신의 직무에 대한 만족과 조직에 대한 몰입이 증가할 것이고, 이러한 직무만족과 조직몰입의 증가는 이직의도의 감소로 나타날 것이라고 예상된다. 따라서 이러한 이론적 예측에 따라서 본 연구에서는 연구모형에 포함된 모든 결정요인들이 직무만족과 조직몰입의 두 매개변수를 통해서 간접적으로 뿐만 아니라 직접적으로도 이직의도에 영향을 미치는 것으로 설정하였다.
- 본 연구모형에 포함된 변수들은 신뢰도와 타당도 등이 측정속성이 잘 확립되어 있기 때문에 조직연구에서 널리 활용되는 척도들을 사용하여 측정하였으며, 보수변수는 수당, 상여금 등을 포함한 월평균소득을 묻는 단일문항으로 측정하였다. 변수들의 측정에 사용된 척도들의 출처는 [표 2]에 제시되어 있다.
- 본 연구에서는 12개의 독립변수 모두가 직접적으로 IT업계 종사자들의 이직의도에 영향을 미칠 뿐만 아니라 직무만족과 조직몰입을 통해서 간접적으로 이직의도에 영향을 미치는 것으로 변수들간의 인과관계를 설정하였다. 그러나 본 연구결과는 승진기회, 분배공정성및 구직기회의 세 변수만 IT업계 종사자들의 이직의도에 직접적으로 뿐만 아니라 매개변수를 통해서 간접적으로 이직의도에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다.
- 이제까지 논의된 보상변수들은 직무특성이나 조직내부의 근로환경과 관련된 조직 내 변수들이다. 본 연구에서는 이직의도에 중요한 영향을 미치는 조직외적인 환경변수로서 노동시장에서 다른 일자리를 얻을 가능성을 의미하는 구직기회도 포함된다. 교환론적 시각에 따르면, 현재의 근로조건과 유사하거나 그보다 더 좋은 조건을 제공하는 다른일자리들이 노동시장에 많이 존재한다면 현 조직에서 받고 있는 각종 보상들의 가치나 효용성이 감소할 것이고, 결과적으로 이직의도도 증가할 것이기 때문이다[34].
- 본 연구에서는 직무만족과 조직몰입의 두 변수가 보상변수들이 IT업계 종사자들의 이직의도에 미치는 영향을 중간에서 전달하는 매개변수로 설정하였다. 그러나 위에서 살펴본 10개의 보상변수들 이외에 본 연구결과는 직무만족과 조직몰입의 두 변수도 IT업계 종사자들의 이직의도에 유의미한 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다.
- 셋째, 본 연구에서는 연구모형에 포함된 외생변수와 내생변수들을 동일한 응답원을 대상으로 측정하였다. 이러한 연구방법은 변수들간의 관계의 강도를 강화시키거나 왜곡시키는 동일방법편의(common method variance)의 문제를 야기시킬 가능성이 있다.
- 앞에서 살펴보면 이직의도모형 추정결과에서 유의미하지 않은 것으로 나타난 경로들은 모두 고정(fixed)시킨 후에 구조방정식모형분석기법을 적용하여 모형을 다시 추정하였고, 추정결과에 근거하여 이직의도에 대한 선행변수들의 직접효과, 간접효과 및 총효과를 구하였다. 분석결과는 [표 4]에 제시되어 있다.
- 본 연구를 위한 자료는 S전자, L전자, H전자 등 국내 IT 대기업에 IT관련 장비를 납품하는 수도권 IT업체들 중에서 본 조사연구에 협조의사를 표명한 10개 IT업체에 근무하는 종업원들을 대상으로 수집하였다. 자료수집을 위한 도구로는 자기기입식 질문지를 사용하였으며, 질문지의 배포 및 회수는 각 업체 관계자들의 협조를 받아 2011년 1월 10일부터 1월 28일까지 약 3주간에 걸쳐서 이루어졌다. 각 기업의 규모를 고려하여 10개기업 종업원들에게 총 460부의 질문지가 배포되었으며, 그 중 386부가 회수되어 84%의 높은 회수율을 보여주었다.
대상 데이터
- 무응답이 많거나 불성실한 응답으로 분석에 포함시키기 곤란한 16개의 사례를 제외하고 총 370개의 사례를 최종분석에 사용하였다.
- 본 연구를 위한 자료는 S전자, L전자, H전자 등 국내 IT 대기업에 IT관련 장비를 납품하는 수도권 IT업체들 중에서 본 조사연구에 협조의사를 표명한 10개 IT업체에 근무하는 종업원들을 대상으로 수집하였다. 자료수집을 위한 도구로는 자기기입식 질문지를 사용하였으며, 질문지의 배포 및 회수는 각 업체 관계자들의 협조를 받아 2011년 1월 10일부터 1월 28일까지 약 3주간에 걸쳐서 이루어졌다.
- 본 연구는 타 산업에 비해 높은 이직율을 보이고 있는 IT업계 종사자들을 대상으로 이직의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하는데 그 목적이 있으며, 이를 위해서 교환론적 시각에 입각하여 이직의도 결정요인들을 체계적·포괄적으로 제시하고 있는 Price의 이직의 도모형에 근거하여 연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 자료는 수도권 소재 10개 IT업체 종업원 370명으로부터 수집하였으며, 자료수집도구로는 자기기입식 질문지를 사용하였다. 주된 자료분석방법으로는 구조방정식모형분석기법을 이용하였다.
- 마지막으로 본 연구가 갖는 제한점과 향후 연구에서 보완되어야 할 사항들을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 수도권 소재 10개 IT기업 종업원들을 대상으로 수행되었다. 따라서 본 연구결과를 일반화하는 데는 제약이 있을 수 있다.
데이터처리
- 우선 t검정과 분산분석을 이용하여 응답자 특성에 따라 IT업계 종사자들의 이직의도에 차이가 있는지를 살펴보았으며, 분석에 포함된 변수들간의 관계를 파악하기 위해서 상관분석을 실시하였다. 그리고 앞에서 제시된 이직의도모형을 추정하기 위해서 AMOS 18.0 프로그램을 사용하여 구조방정식모형분석기법을 적용하였다.
- 보수변수와 인구학적 변수들을 제외한 모든 이론적 변수들을 측정하기 위해서 사용된 문항들에 대한 응답은 ‘정말 그렇다’(5점)에서 ‘전혀 그렇지 않다’(1) 까지의 5개의 응답범주를 갖는 리커트식 5점 스케일을 사용하여 이루어졌다. 변수들의 측정에 사용된 측도들이 적절한 타당도를 지니고 있는지를 알아보기 위해서 AMOS 18.0을 사용하여 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)을 실시하였으며, 그 결과가 표 1에 제시되어 있다. 일반적으로 모형적합도 지수가 .
- 본 연구를 위해 수집된 자료의 분석방법으로는 t검정, 분산분석(ANOVA), 상관분석과 구조방정식A모형을 사용하였으며, 통계패키지로는 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 이용하였다. 우선 t검정과 분산분석을 이용하여 응답자 특성에 따라 IT업계 종사자들의 이직의도에 차이가 있는지를 살펴보았으며, 분석에 포함된 변수들간의 관계를 파악하기 위해서 상관분석을 실시하였다.
- 0을 이용하였다. 우선 t검정과 분산분석을 이용하여 응답자 특성에 따라 IT업계 종사자들의 이직의도에 차이가 있는지를 살펴보았으며, 분석에 포함된 변수들간의 관계를 파악하기 위해서 상관분석을 실시하였다. 그리고 앞에서 제시된 이직의도모형을 추정하기 위해서 AMOS 18.
이론/모형
- 본 연구에서 제시된 이직의도모형을 추정하기 위해서 AMOS 18.0을 이용하여 구조방정식모형분석기법을 적용하였으며, 그 결과는 [표 3]에 제시되어 있다. 표에 제시된 경로계수들은 모두 측정오차가 보정된 값들이다.
- 본 연구를 위한 자료는 수도권 소재 10개 IT업체 종업원 370명으로부터 수집하였으며, 자료수집도구로는 자기기입식 질문지를 사용하였다. 주된 자료분석방법으로는 구조방정식모형분석기법을 이용하였다.
성능/효과
- 각 기업의 규모를 고려하여 10개기업 종업원들에게 총 460부의 질문지가 배포되었으며, 그 중 386부가 회수되어 84%의 높은 회수율을 보여주었다.
- 총효과에 근거하여 이직의도에 대한 선행변수들의 영향을 살펴보면, 역할갈등을 제외한 네 개의 과업보상 변수(직무다양성, 직무자율성, 직무도전성, 역할모호성), 두 개의 사회적지원 변수(동료의 지원, 상사의 지원), 그리고 보수를 제외한 세 개의 조직보상 변수(승진기회, 직업안정성, 분배공정성)이 이직의도에 유의미한 영향을 미치며, 영향을 방향은 이론에서 예측한 바와 일치한다. 그러나 예상과 달리 역할갈등과 보수는 총효과의 측면에서 이직의도에 아무런 영향도 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 이론적 예측과 동일하게 매개변수인 직무만족과 조직몰입 모두 이직의도에 유의미한 부의 영향을 미치고 있다.
- 그러나 본 연구결과는 승진기회, 분배공정성및 구직기회의 세 변수만 IT업계 종사자들의 이직의도에 직접적으로 뿐만 아니라 매개변수를 통해서 간접적으로 이직의도에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다. 그리고 역할모호성은 IT업계 종사자들이 이직의도에 직접효과만 미치는 반면에 직무다양성, 직무자율성, 직무도전성, 상사의 지원, 동료의 지원 및 직업안정성의 여섯 변수는 IT업계 종사자들의 이직의도에 간접효과만 미치는 것으로 나타났다.
- 둘째로, 상사의 지원과 동료의 지원의 두 사회적보상변수도 이직의도의 감소에 중요한 기여를 한다. 따라서 도구적·정서적 차원에서 조직구성원간에 서로 도움을주는 조직풍토의 조성이 필요하다.
- 또한 상관관계 분석결과 각 구성개념의 AVE의 제곱근 값이 다른 구성개념들간의 상관관계 값보다 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 변수의 측정에 사용된 척도들의 적절한 수렴 및 판별타당도를 지니고 있다는 것을 알 수 있다. 변수들의 측정에 사용된 척도들의 문항수, 평균 및 표준편차, 신뢰도와 출처는 [표 2]에 제시되어 있다.
- 70 이상을 넘고 있다. 따라서 본 연구에서 사용된 척도들은 전반적으로 만족할만한 수준의 신뢰도를 지니고 있다는 것을 알 수 있다.
- 05에 가까운 값을 보이고 있어 모형적합도는 비교적 좋은 편이라는 것을 알 수 있다. 또한 각 측정문항의 요인부하량을 보면 모두 최소한 .50 이상의 높은 값으로 해당요인에 적절하게 부하되고 있다는 것을 알 수 있다.
- 이와 같은 본 연구결과는 긍적적 과업보상인 직무다양성, 직무자율성 및 직무도전성이 클수록, 사회적보상인 상사의 지원과 동료의 지원이 많을수록 그리고 조직보상인 승진기회, 직업안정성 및 분배공정성이 높을수록 IT업계 종사자들의 이직의도가 낮아지는 반면에, 부정적 과업보상인 역할모호성이 클수록 그리고 구직기회가 많을수록 IT업계 종사자들의 이직의도가 높아진다는 것을 보여주고 있다. 또한 본 연구결과는 이직의도모형에 포함된 변수들이 이직의도 변이의 상당부분을 차지하는 6할 정도를 설명하고 있다는 것을 보여주고 있다. 이러한 연구결과는 이직의도가 조직구성원이 조직에 기여한 대가로 받는 보상의 함수라는 Price-Mueller 이직의도모형의 교환론적 시각을 뒷받침하는 강렬한 증거라고 볼 수 있다.
- 70 이상의 값을 보이고 있다. 또한 상관관계 분석결과 각 구성개념의 AVE의 제곱근 값이 다른 구성개념들간의 상관관계 값보다 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 변수의 측정에 사용된 척도들의 적절한 수렴 및 판별타당도를 지니고 있다는 것을 알 수 있다.
- 마지막으로 독립변수와 매개변수들이 이직의도에 미치는 직접적인 영향을 살펴보면, 과업보상변수인 역할모호성과 환경변수인 구직기회는 이직의도에 직접적인정의 영향을 미치는 반면에 조직보상변수인 승진기회와 분배공정성, 그리고 매개변수인 직무만족과 조직몰입은 이직의도의 직접적인 부의 영향을 미치고 있다. 모형의 설명력을 나타내는 R2은 .
- 마지막으로, 본 연구의 실질적인 관심사는 IT업계 종사자들의 이직에 있었다. 그러나 대부분의 다른 연구들과 마찬가지로, 이직 연구의 현실적인 어려움 때문에 그리고 이직의도가 이직의 직접적인 예측변수라는 연구결과에 근거하여 본 연구도 이직 대신에 이직의도를 본 연구의 종속변수로 설정하였다.
- 본 연구결과는 역할갈등과 보수의 두 변수를 제외한 10개의 보상변수들이 이론적 예측과 일치하는 방향으로 이직의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 이러한 결과는 선행연구의 발견들과도 일치한다[36][9][49][50][34][15].
- 본 연구에서 검토한 12개의 독립변수 중에서 역할갈등과 보수의 두 변수는 IT업계 종사자들의 이직의도에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 우선, 역할갈등의 경우 이직의도와 정적인 상관을 맺고 있는 것으로 나타났음에도 불구하고 이직의도에 유의미한 영향을 미치지 않고 있다.
- 셋째, 승진기회, 직업안정성 및 분배공정성의 세 조직보상변수도 IT업계 종사자들의 이직의도를 감소시키는데 중요한 역할을 수행한다. 따라서 내부노동시장의 활성화를 통해서 능력 있는 인재들의 조직내 상향이동을 원활히 하고 구성원들에 고용의 안정성에 대한 믿음을 심어주는 한편, 개인의 능력과 노력에 비례하게끔 물질적 보상의 분배가 공정하게 이뤄지도록 노력하는 것이 중요하다.
- 상사의 지원은 직무관련 문제에 있어서 상사가 도움을 주는 정도를 가리키며, 동료의 지원은 직무관련 문제에 있어서 동료가 도움을 주는 정도를 의미한다[32]. 셋째, 조직보상변수에는 승진기회, 직업안정성, 보수 및 분배공정성의 네 변수가 포함된다. 승진기회는 조직 내의 개인에게 상향이동의 기회가 존재하는 정도를, 직업안정성은 조직이 구성원에게 안정적인 고용을 제공하는 정도를, 보수는 기여에 대한 대가로 받는 금전 및 그 등가물을, 그리고 분배공정성은 개인이 받는 물질적 보상이 조직에 대한 기여에 비례하는 정도를 가리킨다[33-35].
- 연구결과 네 개의 과업보상변수(직무다양성, 직무자율성, 직무도전성, 역할모호성), 두 개의 사회적지원 변수(상사의 지원, 동료의 지원), 세 개의 조직보상 변수(승진기회, 직업안정성, 분배공정성) 그리고 환경변수인 구직기회가 총효과의 측면에서 IT업계 종사자들의 이직의도에 영향을 미치며, 영향의 방향은 이론적 예측과 일치한다는 것을 발견하였다. 또한 이들 보상변수들에 덧붙여, 직무만족과 조직몰입의 두 변수도 이직의도에 영향을 미칠 뿐만 아니라 총효과의 크기의 측면에서 이직의도에 가장 중요한 영향을 미치는 변수라는 것이 밝혀졌다.
- 우선 독립변수들이 매개변수인 직무만족에 이르는 경로들을 살펴보면, 과업보상 변수들인 직무다양성, 직무자율성 및 직무도전성, 사회적보상 변수인 상사의 지원, 그리고 조직보상변수인 승진기회, 직업안정성 및 분배공정성이 직무만족에 직접적인 정의 영향을 미치는 반면, 환경변수인 구직기회는 직무만족에 직접적인 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 표에 제시된 경로계수들은 모두 측정오차가 보정된 값들이다. 우선 모형적합도를 살펴보면, IFI는 .884, TLI는 .869, CFL는 .883으로 .90에 근접한 값들을 보이고 있고 RMSEA는 .055로서 .50에 근접한 값을 보이고 있어 모형적합도는 비교적 좋은 것으로 나타났다.
- 본 연구의 이러한 결과는 선행연구의 발견들과도 일치한다[36][9][49][50][34][15]. 이와 같은 본 연구결과는 긍적적 과업보상인 직무다양성, 직무자율성 및 직무도전성이 클수록, 사회적보상인 상사의 지원과 동료의 지원이 많을수록 그리고 조직보상인 승진기회, 직업안정성 및 분배공정성이 높을수록 IT업계 종사자들의 이직의도가 낮아지는 반면에, 부정적 과업보상인 역할모호성이 클수록 그리고 구직기회가 많을수록 IT업계 종사자들의 이직의도가 높아진다는 것을 보여주고 있다. 또한 본 연구결과는 이직의도모형에 포함된 변수들이 이직의도 변이의 상당부분을 차지하는 6할 정도를 설명하고 있다는 것을 보여주고 있다.
- 이직의도에 대한 독립변수들의 직접효과 및 간접효과를 살펴보면, 역할모호성은 이직의도에 오로지 직접효과만 미치는 반면에 직무다양성, 직무자율성, 직무도전성, 상사의 지원, 동료의 지원 및 직업안정성의 여섯변수는 이직의도에 오로지 간접효과만 미치는 것으로 나타나고 있다. 그리고 승진기회, 분배공정성 및 구직기회의 세 변수는 이직의도에 직접효과 뿐만 아니라 간접효과도 미치고 있다.
- 본 연구에서 IT업체 종사자들의 이직의도의 결정요인으로 검토할 과업보상, 사회적 보상 및 조직보상 변수들을 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 과업보상변수들로는 긍정적 과업보상에 해당하는 직무다양성, 직무자율성 및 직무도전성의 세 직무특성변수와 부정적 과업보상에 해당하는 역할모호성 및 역할갈등의 두 직무스트레스 변수가 포함된다. 직무다양성은 직무가 비반복적이고 흥미로운 정도를, 직무자율성은 업무와 관련하여 재량권을 행사하는 정도를 그리고 직무도 전성은 자신의 직무능력을 개발하기 위해서 새롭게 노력해야 하는 정도를 의미한다[29][30].
- 첫째, 직무다양성, 직무자율성, 직무도전성 및 역할모호성의 네 과업보상변수가 IT업계 종사자들의 이직의도에 중요한 영향을 미치고 있다. 따라서 직무재설계 등의 방법을 통해서 이러한 내재적 동기부여요인들을 보다 강화시키는 한편 전달되는 정보나 지시의 모호성을 통해서 최소화하기 위해서 수평적·수직적 의사소통채널의 효율성을 개선하려는 노력이 필요하다.
- 분석결과는 [표 4]에 제시되어 있다. 총효과에 근거하여 이직의도에 대한 선행변수들의 영향을 살펴보면, 역할갈등을 제외한 네 개의 과업보상 변수(직무다양성, 직무자율성, 직무도전성, 역할모호성), 두 개의 사회적지원 변수(동료의 지원, 상사의 지원), 그리고 보수를 제외한 세 개의 조직보상 변수(승진기회, 직업안정성, 분배공정성)이 이직의도에 유의미한 영향을 미치며, 영향을 방향은 이론에서 예측한 바와 일치한다. 그러나 예상과 달리 역할갈등과 보수는 총효과의 측면에서 이직의도에 아무런 영향도 미치지 않는 것으로 나타났다.
후속연구
- 그러나 이와 같은 횡단적 연구에서 모형 속에 포함된 변수들간의 인과관계를 명확하게 규명하는 데는 상당한 어려움이 따른다. 독립변수인 보상변수들과 매개변수인 직무만족 및 조직몰입 그리고 종속변수인 이직의도 간의 인과적 경로를 보다 확실하게 파악하기 위해서는 향후 연구에서는 시간의 흐름에 따라 변수들간의 인과적 영향을 탐구하는 종단적 연구를 수행할 필요가 있을 것이다.
- 그러나 이직의사를 가지고 있다는 것과 실제로 이직을 한다는 것 간에는 적지 않은 차이가 있을 가능성이 있다. 따라서 IT업계종사자들의 이직을 야기하는 원인들을 보다 구체적이고 현실적으로 규명하기 위해서 향후 연구에서는 이직자들을 대상으로 하여 이직의도가 아닌 이직의 결정요인을 탐구할 필요가 있을 것이다.
- 또한 Hom & Griffith[4]의 메타분석 결과는 본 연구모형에는 포함되지 않았지만 이직의도에 영향을 미치는 다른 중요한 변수들이 있다는 것을 보여준다. 따라서 향후 연구에서는 본 연구에서 고려하지 못했던 이러한 변수들을 추가적으로 포함시킨다면 모형의 설명력이 한층 더 높아질 것이다.
- 그럼에도 불구하고 본 연구 역시 횡단적 자료에 근거하고 있기 때문에 변수들간의 인과관계를 명확하게 규명하기가 현실적으로 어렵다. 따라서 향후 연구에서는 종단적 연구를 통해서 이직의도모형 속에 포함된 변수들간에 명확한 인과적 경로를 파악할 필요가 있을 것이다.
- 이러한 연구방법은 변수들간의 관계의 강도를 강화시키거나 왜곡시키는 동일방법편의(common method variance)의 문제를 야기시킬 가능성이 있다. 따라서 향후연구에서는 이러한 문제를 피하기 위해서 변수들의 측정에 있어서 다양한 원천을 사용할 필요가 있을 것이다.
- 따라서 본 연구결과를 일반화하는 데는 제약이 있을 수 있다. 연구결과의 일반성을 높이기 위해서는 향후 지역과 업종 및 기업규모 등을 달리하여 연구를 수행할 필요가 있을 것이다.
- 예컨대, 10만원이라는 동일한 액수의 금액이라고 할지라도 개인에 따라서는 그 액수의 크기나 중요성을 달리 느낄 수 있고, 따라서 그 금액이 개인의 행태에 미치는 영향력도 개인에 따라서 상당히 달라질 수 있기 때문이다. 향후 연구에서는 보수의 객관적크기가 아닌 심리적 크기를 변수로 사용하여 이러한 가능성을 탐구해볼 필요가 있을 것이다.
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