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문제 정의
- 본 연구는 우리나라 병원간호사의 이직률에 관련된 병원단위의 요인들을 알아보고자 병원급 이상인 전국 247개 병원을 대상으로 이직률 관련요인을 분석하였다.
- 우리나라의 선행연구에서는 우리나라 전체 의료기관을 대표할 수 있는 이직률 분포에 대한 연구는 없었으며, 대부분의 연구가 개인의 특성을 변수로 이용한 결과였다. 본 연구에서는 각 병원의 특성에 따른 간호사 이직 관련 변수를 파악하고, 각 관련변수의 이직률 설명력을 확인함으로써 실제 간호사 이직률을 낮추기 위한 병원경영전략개발의 자료로 제공하고자 한다.
- 미국에서 수행된 연구에서는 전체 간호직종사자 중 간호사 비율, 병상 당 간호사수, 경영주체, 소재지 등 21개의 변수를 분석하여 얻은 결과 35%의 설명력을 얻었다. 이직과 관련된 변수의 수가 많아질수록 설명력은 높일 수 있겠으나 가장 핵심적인 몇 개의 설명변수를 찾아 그 변수와 관련된 환경을 바꿈으로써 이직률을 낮추는 것이 이직률 연구의 최종 목표일 것이다.
제안 방법
- 경영주체(국공립, 사립), 병상규모(상급종합병원, 300병상 이상 병원, 300병상 미만 병원), 병원 소재지(대도시, 중소도시, 읍면지역), 100병상 당 간호사수, 각 병원의 간호사 평균급여 등 병원의 구조적 요인을 조사하였다. 100병상 당 간호사 수는 각 병원의 병상 총수를 100으로 나눈 숫자로 해당병원의 간호사 총수를 나누어 구하였으며, 간호사 평균급여는 각 병원의 간호사 총 급여를 간호사 총수로 나누어 구하였다.
- 20년 전에 대학·국·공립병원, 법인병원, 개인병원으로 나누어 조사한 이영자[17]와도 같아 국가가 다르고 세대가 다르더라도 공공병원에 근무하는 간호사의 이직률이 낮음을 보여주었다(단, 본 연구에서는 대학병원도 공공과 사립으로 경영주체를 분리하여 분석 하였다).
- 경영주체(국공립, 사립), 병상규모(상급종합병원, 300병상 이상 병원, 300병상 미만 병원), 병원 소재지(대도시, 중소도시, 읍면지역), 100병상 당 간호사수, 각 병원의 간호사 평균급여 등 병원의 구조적 요인을 조사하였다. 100병상 당 간호사 수는 각 병원의 병상 총수를 100으로 나눈 숫자로 해당병원의 간호사 총수를 나누어 구하였으며, 간호사 평균급여는 각 병원의 간호사 총 급여를 간호사 총수로 나누어 구하였다.
- 병원특성 변수들 중 통계적으로 유의한 이직률 설명변수를 파악하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 병원 스스로 변경이 불가능한 경영주체와 소재지, 두 개의 변수를 이용하여 이직률 기여도를 보았고, 다시 경영주체, 소재지, 병원 총 병상 수, 각 병원의 간호사 평균 급여액, 100병상 당 간호사 수를 이용하여 분석하였다. 모든 변수들 중 통계적으로 유의한 변수들만을 이용하여 다중회귀방정식을 구하였다.
대상 데이터
- 이직률 관련 요인 간의 상관관계와 다중회귀분석에는 2008년도 자료만을 사용하였으며, 다중회귀분석에서 변수의 투입방식은 ‘입력방식'을 선택하였고, 변수의 선택은 병원운영 시 변경이 불가능한 변수(MODEL 1)와 모든 변수(MODEL 2), 통계적으로 유의미한 변수(MODEL 3)로 층화하여 분석하였다. 사용된 변수 중 경영주체에서 공공병원은 0, 민간병원은 1로, 병원규모는 상급종합병원, 300병상 이상 종합병원, 300병상 이하 병원, 특수병원을 더미 변수화 하여 사용하였다. 각 변수들 간에 다중공선성이 존재하는가를 확인하기 위하여 VIF(variance inflation factor)를 구하였는데, 모든 변수가 1에 가까운 값을 보여 다중공선성이 존재하지 않음이 확인되었다.
- 한국보건산업진흥원에서 매년 7월부터 9월까지 전국 병원급 이상 의료기관(일반병원, 정신병원, 전염병원, 한방병원, 치과병원 등)을 대상으로 전년도 병원경영분석을 위한 조사를 실시하고 있다. 조사대상 의료기관이 한국보건산업진흥원 홈페이지 조사표에 직접 입력한 자료를 이용하였으며, 2008년 병원경영분석에 활용되었던 507개 의료기관 자료 중 간호사 이직률을 보고한 247개(2007년 172개, 2006년 112개) 의료기관의 자료를 분석하였다.
- 퇴직 간호사수를 보고한 의료기관 자료에서 분석결과를 왜곡할 수 있는 이상치를 제외한 247개(2008년), 172개(2007년), 112개(2006년)의 의료기관 자료를 분석에 이용하였다.
데이터처리
- 병원의 특징에 따른 이직률 비교를 위하여 t-test와 ANOVA를 실시하였고, 병원의 특성과 이직률 간의 관련성을 파악하기 위하여 상관분석(Pearson’s correlation anaysis)을 실시하였다. 각 변수의 이직률 설명력을 확인하기 위하여 다중 회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였다. 이직률 관련 요인 간의 상관관계와 다중회귀분석에는 2008년도 자료만을 사용하였으며, 다중회귀분석에서 변수의 투입방식은 ‘입력방식'을 선택하였고, 변수의 선택은 병원운영 시 변경이 불가능한 변수(MODEL 1)와 모든 변수(MODEL 2), 통계적으로 유의미한 변수(MODEL 3)로 층화하여 분석하였다.
- 먼저 병원 스스로 변경이 불가능한 경영주체와 소재지, 두 개의 변수를 이용하여 이직률 기여도를 보았고, 다시 경영주체, 소재지, 병원 총 병상 수, 각 병원의 간호사 평균 급여액, 100병상 당 간호사 수를 이용하여 분석하였다. 모든 변수들 중 통계적으로 유의한 변수들만을 이용하여 다중회귀방정식을 구하였다.
- 병원의 특징에 따른 이직률 비교를 위하여 t-test와 ANOVA를 실시하였고, 병원의 특성과 이직률 간의 관련성을 파악하기 위하여 상관분석(Pearson’s correlation anaysis)을 실시하였다.
- 병원특성 변수들 중 통계적으로 유의한 이직률 설명변수를 파악하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 병원 스스로 변경이 불가능한 경영주체와 소재지, 두 개의 변수를 이용하여 이직률 기여도를 보았고, 다시 경영주체, 소재지, 병원 총 병상 수, 각 병원의 간호사 평균 급여액, 100병상 당 간호사 수를 이용하여 분석하였다.
- 이직률 관련 요인 간의 상관관계와 다중회귀분석에는 2008년도 자료만을 사용하였으며, 다중회귀분석에서 변수의 투입방식은 ‘입력방식'을 선택하였고, 변수의 선택은 병원운영 시 변경이 불가능한 변수(MODEL 1)와 모든 변수(MODEL 2), 통계적으로 유의미한 변수(MODEL 3)로 층화하여 분석하였다.
- 19) 프로그램을 사용하였다. 조사된 3년 간(2006년～2008년) 각 병원간호사 이직률의 경향을 파악하기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 병원의 특징에 따른 이직률 비교를 위하여 t-test와 ANOVA를 실시하였고, 병원의 특성과 이직률 간의 관련성을 파악하기 위하여 상관분석(Pearson’s correlation anaysis)을 실시하였다.
성능/효과
- 100병상 당 간호사 수에 따른 이직률 분포의 경우 100병상 당 간호사 수가 10명에서 20명 미만인 병원에서 평균 이직률이 47.9%로 가장 높았다. 100병상 당 간호사의 수가 증가 할 수 록 이직률은 감소하였으며 100병상 당 간호사 수가 60명에서 69.
- 9%로 가장 높았다. 100병상 당 간호사의 수가 증가 할 수 록 이직률은 감소하였으며 100병상 당 간호사 수가 60명에서 69.9명일 때 이직률은 17.0%로 가장 낮아 100병상 당 간호사 수가 많아질수록 이직률이 낮아지는 경향을 보였다(p=0.001)(Table 2).
- 사용된 변수 중 경영주체에서 공공병원은 0, 민간병원은 1로, 병원규모는 상급종합병원, 300병상 이상 종합병원, 300병상 이하 병원, 특수병원을 더미 변수화 하여 사용하였다. 각 변수들 간에 다중공선성이 존재하는가를 확인하기 위하여 VIF(variance inflation factor)를 구하였는데, 모든 변수가 1에 가까운 값을 보여 다중공선성이 존재하지 않음이 확인되었다. 이 모든 통계량의 유의수준은 p<.
- 0%였으며, 실제 이직률에 영향을 미치는 요인으로는 경영주체가 공공인지 민간인지의 여부, 병원의 규모, 병원 소재지, 간호사 평균 임금, 100병상 당 간호사 수였다. 각 병원의 이직률과 총 병상 수(r=-0.322), 평균 간호사 급여r=-0.186), 100병상 당 간호사 수(r=-0.390)는 유의한 상관관계가 있 었다. 이직률에 대한 설명력이 있는 변수는 경영주체의 공공성 여부, 총 병상 수, 100병상 당 간호사 수(R2=.
- 결론적으로 병원간호사의 이직률은 민간병원 근무자, 총 병상수가 적을수록, 100병상 당 간호사 수가 적을수록 높았다. 현재 우리나라의 경우, 병원의 공공성이 낮고 사립병원에 의료서비스를 의존하고 있는 상황이어서 대형 병원보다는 소규모 병원이 많이 경영되고 있으며, 비정규직 채용 등 직장 안전성이 결여되어 다른 조건이 현재와 같다면 간호사의 이직률은 상승할 것으로 예측된다.
- 5%로 전체 이직률의 1/10이 두 개의 변수로 설명될 수 있었다. 모든 변수를 이용하여 분석한 경우 통계적으로 유의한 변수는 경영주체, 총 병상 수, 100병상 당 간호사 수였으며, 이 변수들의 이직률 설명력은 28.3%였다. 다중 회귀분석에 이용된 설명 변수 중 병원 소재지의 경우, 경영주체와 두 개의 변수만을 사용했을 때에는 통계적 유의성이 경계영역에 있었으나(.
- 본 연구에 의하면 2008년 우리나라 병원 간호사의 평균이직률은 32.0%로 2006년이나 2007년보다 높아졌는데 이는 2000년 이후 서울·경기 지역에 소재한 대형병원들의 증·개축으로[2] 1년 이상 경력을 가진 보건의료 인력에 대한 지속적인 채용수요가 높아진 것이 원인이라고 추측된다.
- 본 연구에서는 병원 경영주체, 소재지, 총 병상 수, 간호사 평균급여, 100병상 당 간호사수 이상 5개의 변수를 이용하여 간호사의 이직률을 25.7% 설명할 수 있었다. 미국에서 수행된 연구에서는 전체 간호직종사자 중 간호사 비율, 병상 당 간호사수, 경영주체, 소재지 등 21개의 변수를 분석하여 얻은 결과 35%의 설명력을 얻었다.
- 이직률에 영향을 주는 병원단위의 요인을 분석하였을 때 경영주체가 가장 큰 영향력을 가진 요인이었다. 이직률을 예측할 수 있는 회귀식에서 가장 큰 회귀계수를 보였고 이는 통계적으로 유의하였다.
- 상급종합병원과 300병상이상의 종합병원의 경우 2006년, 2007년의 이직률과 비슷하였으나, 300병상 미만의 병원과 특수병원은 이직률이 높아지는 경향을 보였다. 일반병원만을 비교하였을 때 3년 모두 병원규모가 작아질수록 간호사의 이직률은 높았다.
- 2008년 간호사 이직률과 총 병상 수, 간호사의 평균 급여액, 100병상 당 간호사 수 와 음의 상관관계가 있었다. 총 병상수가 많아 질 수 록 이직률은 낮았으며(r=-0.322), 간호사의 평균 급여액이 많아 질 수 록(r=-.186), 병원의 100병상 당 간호사 수가 많을 수 록(r=-0.390) 이직률은 낮아지는 것으로 나타났다(Table 3).
후속연구
- 이직관련요인을 명확히 하여 의료기관 경영정책에 반영한다면 선진국 수준으로 간호사의 이직률을 낮출 수 있을 것이다. 그 결과 이직으로 발생하는 사회적 비용을 낮추고 환자에 제공되는 의료서비스의 질을 상승 시킬 수 있을 것이다.
- 이 연구의 한계는 개인의 이직여부가 종속변수의 하나로 포함되지 못했다는 점이다. 비록 이 연구가 개인수준의 이직의도가 아닌 실제 이직이 이루어진 병원의 이직률을 다루고 있다는 점에서 기존연구의 한계를 일부 극복하고 있지만[9, 11, 12], 개인수준의 이직여부를 종속변수의 하나로 다루지 못했다는 점에서 기존의 연구의 한계를 완전히 극복하지는 못했다.
- Hayes 등[9]에 의하면 발생되는 비용의 규모는 퇴직 간호사 1인당 10,000 ∼ 60,000 USD에 이르고, Strachota 등[10]에 의하면 내과/외과계 간호사는 42,000 USD, 전문 간호사는 64,000 USD에 달한다고 한다. 이는 간호 인력을 충원하기 위한 모집광고, 공석충당비, 사직비, 채용비, 교육훈련비 등의 직접비용으로 동료들의 사기저하, 남은 인력의 업무부담 증가, 간호 생산성 및 조직 생산성의 저하 등 간접비용을 감안한다면 더 큰 사회적 비용이 발생할 것이다. 이렇듯 간호사의 높은 이직률은 사회의 비용 부담을 높이고, 환자 간호의 질적, 양적 저하를 불러오게 되어 의료기관 전반의 질 저하를 야기하게 된다.
- 본 연구는 병원단위의 이직 관련요인을 파악하고자 실시하였으나 전국 모든 병원의 이직률 자료를 입력하여 수행하지 못하였고, 2008년 병원단위의 요인만을 설명변수로 사용하였다. 이러한 제한점에도 불구하고 전국 병원의 자료를 이용하였으며, 개인이 파악하기 어려운 병원단위 정보를 분석하였기에 간호사의 이직률을 이해하는 좋은 자료로 이용될 수 있으리라 생각한다.
- 추후 우리나라에도 대규모 코호트 연구가 진행되어 병원단위의 요인 뿐 아니라 개인적인 요인, 사회적인 요인 등에 대한 조사와 분석도 이루어진다면 이직에 관련된 요인이 분명해 질 것이다. 이직관련요인을 명확히 하여 의료기관 경영정책에 반영한다면 선진국 수준으로 간호사의 이직률을 낮출 수 있을 것이다.
- 비록 이 연구가 개인수준의 이직의도가 아닌 실제 이직이 이루어진 병원의 이직률을 다루고 있다는 점에서 기존연구의 한계를 일부 극복하고 있지만[9, 11, 12], 개인수준의 이직여부를 종속변수의 하나로 다루지 못했다는 점에서 기존의 연구의 한계를 완전히 극복하지는 못했다. 향후 개인단위의 이직여부와 병원단위 이직률이 연계된 간호사 이직의 관련 요인을 찾는 코호트연구가 필요하다고 판단된다.
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