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J Korean Gerontol Nurs > Volume 26(2):2024 > Article
장기요양시설 요양보호사 장기근속장려금 제도 도입효과 분석: 이중차분 분석을 적용한 양적 연구

Abstract

Purpose

Aging societies worldwide face the significant challenge of retaining skilled personal care workers (PCWs). In September 2017, the South Korean government launched a financial incentive program, offering a long-service allowance (LSA) to PCWs in nursing homes. This allowance is designated for those who have consistently worked over 120 hours per month for over 36 months. This study evaluates the impact of this publicly funded LSA on the job tenure of PCWs in nursing homes, using claim data from the National Health Insurance Service.

Methods

Utilizing a difference-in-difference approach, this research compares the tenure changes among LSA-eligible and non-eligible PCWs before and after the implementation of the LSA. It analyzes 2,095,503 cases from January 2016 to April 2019, employing regression-based panel data analysis.

Results

Despite a general trend of decreasing PCWs’ job tenure and rising minimum wages, the LSA seems to affect LSA-eligible PCWs’ tenure positively. After adjusting for socio-demographic, job-related, and organizational factors, the study found that the tenure of LSA-eligible PCWs extended by 85 days within the 20-month observation period, in contrast to a decrease among their non-eligible counterparts.

Conclusion

The LSA is considered to be effective in retaining mid-level PCWs, indicating its potential as a measure for workforce retention. However, its effectiveness in substantially increasing the overall supply of the PCW workforce is somewhat constrained.

서론

1. 연구의 필요성

노인 인구의 급격한 증가로 인한 장기요양 수급자의 증가로 장기요양 인력에 대한 수요는 점차 늘어가고 있다. 최근 장기요양 인력 수급에 관한 연구들에 따르면, 향후 10년간 장기요양 인력의 공급량은 인력수요량보다 훨씬 밑돌 것으로 전망되고 있다[1-3]. 이는 인구구조의 변화로 인해 경제활동인구가 감소하면서 생산 가능한 노동력이 감소하는 반면, 저임금•열악한 노동환경으로 특징지어지는 장기요양 일자리의 특성으로 일자리 선호도는 현저히 낮아 발생하는 현상이다[2]. 초고령 사회를 앞둔 선진국들에서는 돌봄 일자리에 대한 투자가 아직 낮은 수준이지만 점차 이에 대한 투자가 증가하고 있으며[4], 우리나라도 노인 일자리로 사회서비스형 일자리의 확대를 검토하고 있다[5].
양질의 장기요양 인력 공급을 안정적으로 확보하기 위한 정책개입수단은 신규인력 유입•기존인력의 유지•진입한 인력의 산업이탈 예방 측면에서 이루어질 수 있다. 이 중 일본을 포함한 베이비붐 세대의 은퇴가 시작된 the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) 국가들에서는 장기요양 인력의 공급을 증가시키기 위해 다양한 정책적 노력이 시도되었다[6]. 이 중 인력의 임금보조정책은 여러 국가에서 많이 채택되었던 정책수단이다[6-8]. 이론적으로 임금보조정책은 임금을 상승시켜 고용을 촉진하고 산업이탈을 예방하며 근속기간을 연장하는 효과를 지닌 것으로 알려져 있다[6]. 이와 같은 기대효과 하에 여러 OECD 국가들에서는 장기요양 인력에 대해 임금인상정책을 시행했던 적이 있다.
하지만 장기요양 인력의 임금인상정책들이 모두 고용을 증가시켰던 것은 아니다. 영국의 경우 사회보장 영역의 임금을 4%나 인상했지만 산업이탈은 여전히 높았던 것으로 보고되었다[9]. 미국에서는 일회성 금전 인센티브가 시행된 적은 있었으나 지급 규모가 매우 작아 산업이탈률과 인력 부족을 줄이거나 직업만족도를 높이지 못했던 것으로 나타났다[10]. 우리나라의 경우 유사한 형태의 요양보호사 임금보조정책으로 요양보호사 처우개선비가 있었으나 인력 공급량에 어느 정도 영향을 주었는지 진단한 연구는 없다.
임금을 지원하더라도 조건 없는 정액 방식으로 설계된 임금보조 방식보다 다른 접근방식에 근거한 임금보조 방식이 장기요양 인력 유지에 더 효과가 있을 수 있다는 해외사례들이 알려져 왔다. 단순한 임금인상보다 경력에 따라 연봉을 인상한 벨기에, 네덜란드, 스웨덴의 경우 장기요양 인력의 근속연수는 다른 OECD 국가들이 보고한 인력의 근속연수보다 더 긴 것으로 보고되었다[6]. 전통적으로 경력에 따른 임금인상 방식은 노동조합도 이에 동의하는 바로 정치적 합의 과정이 훨씬 수월한 것으로 알려져 있다[6]. 우리나라도 2017년 10월부터 직업 경험이 많을수록 장기요양 인력이 제공하는 서비스 질이 높아질 것이라는 가정하에 장기요양 서비스 질 담보와 장기요양 인력의 처우개선 목적으로 장기요양 종사자를 대상으로 한 장기근속장려금을 도입하였다.
장기근속장려금이 도입되면서 2018년 1월부터 정액 방식의 임금보조정책인 요양보호사 처우개선비 제도는 폐지되었다[11]. 대신, 기존 처우개선비 보다 보상수준은 약간 낮지만 근로자 근속연수에 따라 최대 월 7만 원을 보상하는 근속장려금 도입에 대한 합의가 근로자단체•사용자단체•시민단체 대표, 장기요양기관 대표, 공익위원들로 구성된 장기요양위원회에서 이루어졌다[12].
장기근속장려금은 요양보호사뿐만 아니라 간호사, 간호조무사, 사회복지사, 물리치료사, 작업치료사 등 다양한 직종의 종사자에게 적용되는 금전적 인센티브 성격의 정책수단이다. 우리나라의 경우 2017년 10월부터 3년 이상 동일기관에서 근무하고 있는 종사자에게 장기근속장려금을 지급하고 있다. 이는 종사자의 잦은 입‧퇴사로 인해 수급자에게 지속적인 양질의 서비스를 제공할 수 있는 숙련성과 전문성을 갖춘 인력 부족을 방지하는 목적으로 시행되었다. 아직 장기근속장려금 제도가 정책대상들의 근속을 증가시켰는지에 대하여 보고된 바가 없다. 요양보호사 등 장기요양요원의 근속을 장려하기 위한 목적으로 도입된 장기근속장려금 제도가 의도한 대로 정책효과를 내었는지에 대한 진단과 향후 제도 개선방안에 대한 탐색이 필요한 시점이다.

2. 연구의 목적

본 연구의 목적은 장기근속장려금 제도도입 후 입소시설 요양보호사들의 근속기간이 유의미하게 증가하였는지를 분석하는 데 있다. 장기근속장려금이 가장 많이 지급되는 급여유형과 직종을 중심으로, 노인요양시설과 노인 요양 공동생활가정에 근무하는 요양보호사들의 근무 건을 분석의 대상으로 한다. 연구 질문은 ‘장기근속장려금 제도 적용 이후 주요 정책대상자인 3년 이상 연속 월 120시간 근무 입소시설 요양보호사들의 근속기간은 증가했는가? 증가했다면 어느 정도 증가했는가?’이다.

연구방법

Ethic statement: This study received written exemption approval from the Institutional Review Board (IRB) of the National Health Insurance Service (IRB No. 연-2020-HR-01-020).

1. 연구설계

연구는 장기근속장려금 도입 전후 20개월, 총 40개월간 입소시설 요양보호사의 월별 근속기간 변화를 추적하여 살펴보았다(Figure 1). 분석대상은 2016년 1월부터 2019년 4월 사이 노인요양시설이나 노인요양공동생활가정에 등록하여 3년 이상 연속적으로 120시간 이상 근무한 건강보험 직장가입자 요양보호사만을 대상으로 하였다. 분석단위는 월별 기관별 요양보호사의 근속기간으로 동일인이더라도 다른 두 기관에서 근무한 경우는 별개 건으로 분석하였다.
분석모형은 이중차분 전략을 이용한 패널분석을 적용하였다. 본 연구에서는 정책대상을 동일기관에서 월 120시간 이상 36개월 연속 근무자로 정의하였다. 장기근속장려금 도입 전후 20개월간 정책대상의 근속기간 증가가 비정책대상의 근속기간 증가보다 더 크면 장기근속장려금의 근속연장 효과가 있다는 가설을 제시하고 이를 실증적으로 검증하였다. 이 연구는 Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) 보고 지침(http://www.strobe-statement.org)에 따라 기술하였다.

2. 연구 대상

2016년 1월부터 2019년 4월까지 노인요양시설이나 노인요양공동생활가정에 등록하여 공단에 수가가 청구된 근무 건수는 총 2,587,864건이었다. 이 중 월근무시간 i) 120시간 이상인 ii) 건강보험 직장가입자로, iii) 보수월액이 최저임금의 80% 이상인 근무 건은 2,100,645건이었다. 종속변수 및 통제변수의 결측처리를 통해 5,142건(0.24%)이 제거되어 최종분석 대상으로 종속변수와 통제변수가 모두 유효한 2,095,503건이 분석대상으로 선정되었다(Figure 2).

3. 연구 도구

1) 근속기간의 정의

활용 가능한 행정자료에 근거하여 선행연구 정의에 근거하여 노인장기요양보험법 법정 서식에 기재된 장기요양기관의 자발적 신고에 근거한 종사자 정보를 활용하여, 근속기간을 해당 종사자가 현 장기요양기관에 입사한 날로부터 각 관측된 월말까지 근무한 기간으로 정의하였다[13].

2) 통제변수 정의

본 연구의 주요 정책효과를 보기 위한 변수는 정책도입 여부와 정책대상 여부이며, 정책효과 외의 종사자 근속 결정에 영향을 미치는 요인들을 통제해야 한다. 선행연구들에서 공통으로 발견되고 행정자료로 파악할 수 있는 인구학적 요인, 근무조건 요인, 근무환경 중 하드웨어적 요인들을 통제변수로 통제하였다[13-16]. 인구학적 요인으로는 성별과 연령, 근무조건 요인으로는 계약직 여부, 월근무시간, 범주화한 보수월액 구분을 포함하였다. 근무환경 요인으로는 기관 규모, 소재 지역, 설립 주체, 운영 기간 등 하드웨어적 조직특성을 포함하였다. 각 독립변수의 조작적 정의는 Table 1과 같다.

4. 자료수집과 분석방법

분석자료는 국민건강보험공단의 노인장기요양보험 심사청구자료인 가감산 자료(월근무시간), 건강보험 자격자료(보수월액), 사회보장정보시스템으로부터 공단으로 연계된 장기요양기관 등록자료(기관규모, 설립주체, 소재지역, 운영기간)와 장기요양 종사자 등록자료(연령, 계약직 여부)를 연계하여 활용하였다.
이 연구는 이중차분 전략을 적용하여 분석모형을 아래와 같이 설정하였다.
Tenureit= β0+β1 Treatit+β2 Targetit+β3 Treatit×Targetit+XitB+μiit
Tenureit는 특정 입소시설 요양보호사 근무 건 it 시점의 근속기간을 의미한다. Treatit는 장기근속장려금 도입 이후 여부를 나타낸다. Targetit는 특정 입소시설 요양보호사 근무 건 it 시점상 정책대상인지 여부를 의미한다. Treatit×Targetit는 Treatit 와 Targetit의 교호작용을 의미한다. Xit는 근속에 영향을 주는 다른 통제변수들을 의미한다. B는 통제변수 계수의 행렬이다. μi는 시간불변 근무 건 속성을 나타내는 항이며, εit는 오차항을 의미한다. β1은 근속장려금 이전과 비교하여 이후 평균 근속기간의 변화를 의미하며, β2는 정책대상이 비정책대상과 비교하여 보이는 평균 근속기간의 차이를 의미한다. β3은 정책대상이 정책도입 후 근속기간의 변화로 식별된 정책효과를 나타낸다.
각 관측 시점의 관측치들은 횡단면 자료지만 관측치들의 일부 근무 건 그룹은 반복 관측되는 특성을 보이게 된다. 이 때문에 일반적 회귀분석 적용 시 다중 반복 관측된 관측치의 정책효과가 과대추정될 가능성이 있다. 또한 반복측정 종속변수의 분산구조를 고려할 필요도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 개별 건 레벨의 시간불변 효과를 고정한 고정효과 모형에 견고한 오차(robust error) 방식을 적용한 모형을 적용하여 분석하였다[17]. 고정효과 모형의 선정으로 시간불변 변수인 인구학적 변수 중 성별과 근무환경 변수 중 소재 지역은 설명변수에서 제외되었다. 자료 분석은 STATA 15 (StataCorp)를 사용하였다.

연구결과

1. 요양보호사 개인적 특성

40개월 관측기간 내 근무기간 건은 평균 13.8번 반복 관측된 것으로 나타났다. 관측 시작 시점인 2016년도 1월 기준 47,741건의 기초선 상태를 살펴보면, 평균연령이 57.10세, 93.9%가 여성으로 동일기관에 약 3.4년(1,228.62일) 근무 중이었던 것으로 나타났다. 월평균 근무시간은 약 187시간으로, 52.1%가 최저임금의 100% 이상 120% 미만의 보수월액을 받고 있었다. 요양보호사 중 이 기관의 대표자인 경우는 0.5%로 매우 적었다. 현원 규모 100명 이상 대형 장기요양기관에 근무하고 있는 요양보호사가 전체분석 대상의 34.3%로, 현원 10명 이상 30명 미만 중소형 기관에서 근무하고 있는 22.5%보다 많았다. 2016년 1월 기준, 요양보호사들이 근무한 기관의 평균 운영 기간은 5.9년이었다. 중소도시에 소재한 기관에 근무하는 요양보호사가 전체 분석대상의 54.5%, 법인이나 국가 및 지자체 및 기타 설립기관에 근무하는 요양보호사가 53.3%로 절반 이상을 차지하였다(Table 2).
마지막 관측 시점인 2019년 4월 기준으로 2016년 1월과 비교하면, 분석대상의 평균연령은 2.3년 증가하여 59.4세, 여성 비율도 1.2% 증가하여 95.1%가 되었다. 기초선 관측 시점과 비교하여 기간이 40개월이나 지났음에도 불구하고 평균 근속기간은 103.3일 감소하여 약 3.1년(1,125.34일) 근속하는 것으로 나타났다. 분석대상의 68.6%가 최저임금의 100% 이상 120% 미만의 보수월액을 받고 있었고, 기초선 상태와 비교했을 때 관측 기간 내 최저임금의 급격한 상승으로 최저임금의 120% 이상 140% 미만을 받는 요양보호사의 비율은 2016년 1월 24.5%에서 8.8%로 감소하였다. 대표자인 요양보호사도 2016년 1월 239명에서 189명으로 감소하였다. 근무환경요인 차원의 변화는 크지 않아 2019년 4월 기준 전체 분석대상 중 100명 이상 대규모 기관 근무자가 36.2%, 중소도시 소재 기관 근무자 57.0%, 법인이나 국가 및 지자체 및 기타 설립기관 근무자가 53.6%로 나타났다. 근무기관의 운영 기간은 기초선 상태보다 약 1.4년 증가하여 평균 7.3년으로 분석되었다.

2. 요양보호사 근속기간 특성

제도도입 전후 근속기간 평균을 비교하면, 전체 건강보험자격을 지닌 입소시설 요양보호사의 근속기간은 54.29일 감소, 정책대상은 28.77일 증가, 비정책대상은 115.07일 감소하였다(Table 3). 정책대상은 전체 관측치의 25.63%, 비정책대상은 74.37%를 구성하고 있어, 전체 평균은 비정책대상의 근속기간 평균 변화와 연동하여 하락하는 경향을 보였다.
관측 기간 40개월 동안 분석대상의 그룹별 월평균 근속기간의 변화를 도식화하면 Figure 3과 같이 표현할 수 있다. 2016년 1월 전체대상, 정책대상, 비정책대상의 월평균 근속기간을 100으로 환산하여 지수화한 변화 동향을 살펴보았다. 전체대상의 약 25%에 해당하는 정책대상의 근속기간은 100 (2,198일)에서 시작하여 2019년 4월 102 (2,240일)로 관측 기간 중 약간 상승하였다. 반면, 분석대상의 75%에 해당하는 비정책대상의 근속기간은 100 (946일)에서 76 (718일)으로 하락하였다. 전체대상의 월평균 근속기간은 비정책대상의 월평균 근속기간 감소로 100 (1,229일)에서 시작하여 2019년 4월 92 (1,125일)로 하락한 것으로 나타났다.

3. 요양보호사 근속기간 이중차분 분석결과

패널분석 결과 계수들은 20개월 기준으로 산출된 것이다(Table 4). 20개월 기준으로 살펴보았을 때 월 120시간씩 연속 3년 이상 근무한 정책대상은 그렇지 않은 집단에 비해 84.60일을 더 오래 근무한 것으로 나타났다. 계약직인 경우 근속기간이 28.40일 짧고, 월근무시간이 1시간 증가할수록 0.1일 더 길게 근속하는 것으로 나타났다. 최저임금의 80% 이상 100% 미만 그룹보다 최저임금의 100% 이상~120% 미만, 120% 이상~140% 미만일 때 근무하는 기관에 더 오래 근속하는 것으로 나타났다. 하지만 보수월액이 최저임금의 140% 이상 그룹은 최저임금의 80% 이상~100% 미만 그룹보다 더 적게 근속하는 것으로 나타났다. 운영 기간이 긴 기관에서 근무한 요양보호사일수록 근속기간이 길 가능성이 컸지만 수급자 현원 규모가 큰 기관에 근무할수록 근속기간은 더 짧을 가능성이 큰 것으로 나타났다.

4. 민감도 분석

본 연구는 개체별 효과와 오차항이 독립이며 견고한 오차 방식을 적용한 랜덤효과 모형도 함께 분석하였다. 그 결과 정책효과를 의미하는 정책대상 여부와 정책전후 여부의 교호작용 항은 주 분석모형 결과와 일관성 있는 방향성과 유의미성을 가졌고, 표준오차도 2.31로 유사한 결과를 보여주었다. 다만, 견고한 오차 방식의 랜덤효과 모형에서 계수 값이 89.18로 나타나 본 연구 모형과 비교하여 4.6일 효과가 더 크게 나타났다. 본 연구는 하우즈만 검정결과에 근거하여 고정효과 모형을 연구의 주요 결과로 보고하였다.

논의

이 연구의 목적은 장기근속장려금의 도입이 제도가 의도한 바대로 장기근속장려금 정책대상의 근속기간에 변화를 가져왔는지를 확인하는 데 있다. 장기근속장려금 제도도입 전후 20개월 비교 시 장기근속장려금을 받을 수 있는 정책대상의 증가율은 비정책대상의 증가율보다 훨씬 빨랐다. 장기근속장려금이 도입되기 전과 비교해 동일기관 연속 3년 이상 근무자가 빠르게 증가하여, 장기근속장려금 정책 시행 전과 비교하면 더 많은 입소시설 요양보호사들이 더 오랫동안 동일기관에 근속하는 것으로 나타났다. 관측 시작과 종료 시점 간 비교 시 전체 분석대상은 28.1% 증가하였는데, 정책대상은 52%, 비정책대상은 21.1% 증가하였다.
정책도입 전후 20개월간의 입소시설 요양보호사의 근속기간을 확인한 결과, 정책이 의도한 대로 3년 이상 연속근무한 요양보호사들의 근속기간을 20개월 기준 약 85일 증가시킨 것으로 나타났다. 전체적으로 입소시설 근무 요양보호사의 근속기간이 짧아지는 추세 속에서 장기근속장려금은 3년 이상 120시간 연속으로 근무한 정책대상에 대해 근속을 증가시켰던 효과가 있었다.
입소시설 요양보호사의 보수월액은 절반 이상이 최저임금의 100% 이상에서 120% 미만 그룹에 분포하고 있어 근로자의 근속 결정은 최저임금 수준에 많은 영향을 받는다. 최저임금이 상승하면 상대적으로 다른 산업 분야의 임금도 같이 상승하여, 산업 간 상대적 인상분의 차이에 따라 다른 산업의 임금상승분이 더 높게 나타나면, 다른 산업으로 장기요양 인력유출이 발생할 가능성이 커진다. 장기근속장려금 도입 후 시기는 급격한 최저임금 상승기와 맞물려 있다. 이러한 거시적 환경변화를 고려했을 때, 정책도입 후 3년 이상 동일기관 근무한 요양보호사의 근속기간이 그렇지 않은 대상과 비교하여 유의미하게 증가한 점은 장기근속장려금이 요양보호사의 근속을 증가시키는 데 유효했다고 판단할 수 있는 근거가 될 수 있다.
분석결과에서 살펴보았듯, 장기근속장려금의 도입은 해당 산업의 모든 근로자의 근속기간을 증가시키지는 않은 것으로 나타났다. 오직 장기근속장려금을 받은 정책대상만이 근속기간이 증가하는 효과가 있었다. 도입 후 비정책대상의 근속기간은 점차 감소하는 경향을 보였다. 이는 비정책대상인 근로자 입장에서 살펴보면, 최저임금 상승 영향으로 다른 산업 임금상승분이 장기요양산업 내 임금상승분보다 더 높아 현 기관에서 오래 일할 유인이 낮아져 다른 산업으로의 이탈이 일어나서 발생한 현상일 수 있다. 혹은 장기요양기관의 입장에서 살펴보면, 기존 장기간 근속해왔던 인력들이 더 오랜 시간 근무하게 됨으로써 신규인력을 채용할 필요성이 낮아지고 비정책대상을 오래 근속하게 할 기관 내 유인의 필요성이 낮아져 나타난 현상일 수도 있다.
정책도입 전과 비교하여 동일기관에서 3년 이상 연속근무한 인력의 수와 그들의 근속기간이 증가하였다는 점은 특정 기관에 3년 이상 일한 중간관리자급의 인력풀이 증가하였음을 의미한다. 노인요양시설 현장에서는 효과적인 인사운영방식으로 5명 내외 요양보호사로 구성된 조를 구성하고 일반요양보호사, 주임, 선임의 단계적 직급과 직위체계로 인력을 운영하는 것으로 보고된 바 있다[18]. 그리고 중간관리자의 리더십이 시설장의 리더십보다 일반요양보호사들의 돌봄 부담감 감소에 더 효과적이라는 연구결과가 있다[19]. 2019 장기요양실태조사에 의하면 요양보호사 평균 근무 기간이 3.3년임을 고려할 때[20], 현장에서 3년 이상 상근직 연속 근무한 요양보호사들은 업계 평균 근무 기간 이상 근무한 이들로 조직 내에서 ‘주임’ 혹은 ‘선임’의 역할을 할 수 있는 인력일 가능성이 크다. 본 분석결과 장기근속장려금의 도입은 3년 이상 상근직 근속 요양보호사의 경우 20개월 기준 85일 더 길게 일하는 데 도움을 주었음을 알 수 있었다. 이를 근거로 장기근속장려금 제도도입은 조직 내 주임 또는 선임으로 일할 수 있는 숙련된 인력이 좀 더 오래 근무하도록 유도하여 조직 차원에서의 전문성을 강화하고 서비스 질 향상 노력을 할 수 있도록 기여했을 가능성이 있다고 추론해볼 수 있다.

결론 및 제언

제2차 세계대전 이후 고령화를 겪고 있는 많은 선진국에서는 향후 장기요양 인력 부족이 예상하며 이를 해결하기 위한 다양한 정책적 노력을 하고 있다. 인력은 인력의 공급량과 생산성에 의해 좌우된다. 인력의 공급량 확보 전략 중 유입을 증가시키기 위해 기존 유입경로와는 달리 다양한 유입경로를 확보하고, 새로운 유형의 유입그룹을 발굴하려고 하고 있다. 해외의 경우 새로운 인력 확보 가능한 그룹으로 이민자, 청년층, 남성 그룹을 신규유입 대상으로 고민하고 있다[2]. 이와 더불어 생산성 향상을 위한 새로운 기술에 대한 투자도 늘려가고 있다[3].
이 분석을 통해 장기근속장려금 제도의 경우 3년 이상 근무자의 이직 전 이직 결정을 지연시켜 노동력을 추가 확보하는 특성이 있다는 사실을 확인하였다. 이를 통해 장기근속장려금이 3년 이상 연속 120시간 이상 근무한 입소시설 요양보호사의 공급량을 증가시키는 데 유효한 수단임을 발견하였다. 하지만 분석대상인 입소시설 요양보호사 인력 평균연령이 60대라는 점과 이들의 노화 과정을 고려할 때 근속기간을 무한정 늘려갈 수는 없다는 한계가 있다는 점도 인지하게 되었다.
본 연구는 가용 가능한 행정자료원을 활용하였다는 점에서 행정자료로 확인 가능한 객관적 정보들은 고려할 수 있었다. 하지만 행정자료로는 파악하기 힘든 종사자의 주관적 상태에 대한 정보는 반영할 수 없었다. 이에 주관적 안녕감의 설정점을 포함한 개인 불변속성을 고정한 고정효과모형을 사용함으로써 분석모형에서 반영하지 못한 개인의 주관적 상태에 대한 요인들의 영향을 최소화하고자 노력하였다[21].
본 연구의 결과는 입소시설 요양보호사의 경우에 한 해 도출된 것으로, 다른 직종과 다른 급여유형으로 일반화하는 것은 추가로 고려해야 할 사항들이 많을 것으로 생각한다. 이는 급여유형 간 직종 간 근무환경과 근무조건의 차이가 있기 때문이다. 금전적 인센티브가 실효성을 발휘하기 위해서는 금전적 인센티브의 수준, 인센티브 수혜자의 자격조건이 근로자가 처한 근무환경과 근무조건 아래에서 근로자의 이직 결정을 미룰 수 있는 정도가 되어야 한다.
전반적인 장기요양 인력의 근속을 늘리기 위해서는 장기근속장려금의 비정책대상자들의 근속기간 또한 중요하다. 급여유형별•직종별 근무환경과 근무조건을 고려하여 근속기간 강화와 직장이탈을 예방할 수 있는 비금전적 혹은 금전적인 다양한 정책수단들이 개발되어 현장에 적용되어야 하겠다.

NOTES

Authors' contribution
Study conception and design acquisition - HSL and JK; Data collection - HSL; Analysis and interpretation of the data - HSL, JSL, and JK; Drafting and critical revision of the manuscript - HSL, JSL, and JK; Final approval - HSL, JSL, and JK
Conflict of interest
No existing or potential conflict of interest relevant to this article was reported.
Funding
None.
Data availability
Please contact the corresponding author for data availability.

ACKNOWLEDGEMENTS

None.

REFERENCES

1. Lim JM, Lee YK, Kang EN, Lim JY, Kim JH, Park YS, et al. A mid- to long-term plan for the supply of long-term care workers in a changing population structure. Research Report. Korea Institute for Health and Social Affairs; 2019 December. Report No. 2019-24.

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Figure 1.
The research design of the study.
jkgn-2023-00339f1.jpg
Figure 2.
Flow chart of the selection of the policy’s target-group.
jkgn-2023-00339f2.jpg
Figure 3.
Change in the indexed monthly average of job duration of personal care workers in nursing homes: all, policy’s target and non-target.
jkgn-2023-00339f3.jpg
Table 1.
Description of Analysis Variables
Name Variable Description
Dependant variable Job duration (day) Total number of consecutive days worked by personal care workers at a facility (in days)
Policy variables Policy implementation Observation during January 2016 to August 2017 (0), observation during September 2017 to April 2019 (1)
Policy variables Policy’s target group Others (0), observations who worked continuously more 120 hours per month for at least 3 months* (1)
Control variables
 Demographic factors Gender Man (0), woman (1)
Age (year) The age of personal care workers
 Job condition factors Employment type Non-temporary employee (0), temporary employee (1)
Work hours (hour) Monthly working hours
Monthly salary More than 80% of the minimum wage and less than 100% of the minimum wage (ref.), more than 100% of the minimum wage and less than 120% of the minimum wage, more than 120% of the minimum wage and less than 140% of the minimum wage, more than 140% of the minimum wage
Owner Non-owner (0), owner§ (1)
 Work environment factors The number of residents (person) <10 (ref.), 10~29, 30~49, 50~99, ≥100
Region Rural area (ref.), small and medium-sized city (2), metropolitan city (3)
Ownership   Non-private individual (0), private individual (1)
Operation period (day) The operation period of the facility (day)

* It refers to long-service allowance (LSA) eligible cases;

Non-temporary employees refers to full-time or regular workers;

The minimum monthly wage in 2016: 1,260,270 won, the minimum monthly wage in 2017: 1,352,230 won, the minimum monthly wage in 2018: 1,573,770 won, the minimum monthly wage in 2019: 1,745,150 won;

§ Owner refers to the person who owns the facility and works for the facility as a employed personal care worker;

“Non-private individual” refers to company(either for-profit or non-profit), local government, or other cases; ref=Reference.

Table 2.
Descriptive Statistics
January 2016
April 2019
N (%) Mean±SD N (%) Mean±SD
Dependant variable Job duration 47,741 1,228.62±880.79 61,144 1,125.34±1,011.98
Policy variables Policy’s target group Policy’s target group 10,773 (22.6) 16,376 (26.8)
Non target group 36,968 (77.4) 44,768 (73.2)
Demographic factors Age (year) 47,741 57.10±7.14 61,144 59.40±6.56
Gender Woman 44,810 (93.9) 58,121 (95.1)
Man 2,931 (6.1) 3,023 (4.9)
Job condition factors Employment type Temporary 11,016 (23.1) 13,723 (22.4)
Non-temporary 36,725 (76.9) 47,421 (77.6)
Work hours 47,741 187.20±24.13 61,144 179.15±12.20
Monthly salary More than 80% of the minimum wage and less than 100% of the minimum wage 7,196 (15.1) 13,052 (21.4)
More than 100% of the minimum wage and less than 120% of the minimum wage 24,867 (52.1) 41,926 (68.6)
More than 120% of the minimum wage and less than 140% of the minimum wage 11,679 (24.5) 5,407 (8.8)
More than 140% of the minimum wage 3,999 (8.4) 759 (1.2)
Owner Owner 239 (0.5) 189 (0.3)
Non-owner 47,502 (99.5) 60,955 (99.7)
Working environment factors The number of residents <10 (ref.) 5,337 (11.2) 5,656 (9.3)
10~29 10,752 (22.5) 15,448 (25.3)
30~49 7,902 (16.6) 10,101 (16.5)
50~99 7,383 (15.5) 7,829 (12.8)
≥100 16,367 (34.3) 22,110 (36.2)
Region Rural area 8,687 (18.2) 9,612 (15.7)
Small and medium-sized city 26,027 (54.5) 34,835 (57.0)
Metropolitan city 13,027 (27.3) 16,697 (27.3)
Ownership Private individual 22,303 (46.7) 28,378 (46.4)
Non-private individual* 25,438 (53.3) 32,766 (53.6)
Operating period (day) 47,741 2,146.58±913.88 61,144 2,656.74±1,314.80

* “Non-private individual” refers to company (either for-profit or non-profit), local government, or other cases;

SD=Standard deviation; ref=Reference.

Table 3.
Comparison of Job Duration of Personal Care Workers in the Pre-Policy and Post-Policy Periods
Job duration in pre-policy period, mean±SD Job duration in post-policy period, mean±SD
Total 1,212.94±900.92 1,158.65±970.82
Policy’s target group 2,191.77±714.34 2,220.54±796.52
Non target group 891.67±702.06 776.60±708.29

SD=Standard deviation.

Table 4.
The Estimation Result of Panel Regression With Fixed Effect and Robust Error
Y: Job duration (day) β SE p-value
Policy effect
 Policy’s target group×policy implementation 84.60 2.30 <.0001
 Policy’s target group -35.73 2.40 <.0001
 Policy implementation -24.49 0.89 <.0001
Demographic factors
 Age -31.63 22.55 .162
Job condition factors
 Temporary employee -28.40 8.22 .001
 Work hours 0.13 0.02 <.0001
 Monthly salary (ref. more than 80% of the minimum wage and less than 100% of the minimum wage)
  More than 100% of the minimum wage and less than 120% of the minimum wage 19.78 0.98 <.0001
  More than 120% of the minimum wage and less than 140% of the minimum wage 7.22 1.76 <.0001
  More than 140% of the minimum wage -24.22 3.04 <.0001
 Owner -172.64 10.24 <.0001
Working environment factors
 The number of residents (ref.<10)
  10~29 -14.91 4.11 <.0001
  30~49 -33.26 4.75 <.0001
  50~99 -39.37 5.05 <.0001
  ≥100 -42.94 5.22 <.0001
 Private individual owned -31.32 19.59 .124
 Operation period 0.14 0.06 .023
Time trend 17.77 0.08 <.0001
Intercept 2,135.06 1,167.06 .069
ui 853.30
ρ 0.98

β=Coefficient; ref.=Reference; SE=Robust standard error; ui=Standard deviation of residuals within groups; Y=Dependent variable; ρ=Intraclass correlation.

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