DEA(자료포락분석)를 이용한 대학병원의 경영 효율성 분석 본 연구에서는 국내 의료계의 중추적 역할을 수행하고 있는 상급종합병원과 300병상 이상의 대학병원 경영 자료를 수집한 후 DEA모형을 통해서 효율성을 평가하고, 이를 바탕으로 효율성에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하였다. 연구 자료는 상급종합병원 44개소, 대학병원 32개소 총 76개 병원을 대상으로 신뢰성과 동질성을 확보한 최근 2009년부터 2011년까지 병원의 주요 특성 지표와 재무 지표를 기반으로 DEA와 맘퀴스트 생산성 지수 분석에 활용하였다. 투입변수는 병상수, 의사수, 간호사수, 보건직수, 의료비용이고 산출변수는 외래환자수, 입원환자수, 의료수익이며, 변수가 많아지면 분석 결과가 왜곡될 가능성이 있기 때문에 약사는 보건직수에 포함시켰고, 의료비용은 인건비, 재료비, 관리운영비를 합산하였으며 의료수익은 외래수익, 입원수익, 기타의료수익을 합산하였다. 통계분석의 도구로 IBM SPSS Statistics 20을 사용하였고, ...
DEA(자료포락분석)를 이용한 대학병원의 경영 효율성 분석 본 연구에서는 국내 의료계의 중추적 역할을 수행하고 있는 상급종합병원과 300병상 이상의 대학병원 경영 자료를 수집한 후 DEA모형을 통해서 효율성을 평가하고, 이를 바탕으로 효율성에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하였다. 연구 자료는 상급종합병원 44개소, 대학병원 32개소 총 76개 병원을 대상으로 신뢰성과 동질성을 확보한 최근 2009년부터 2011년까지 병원의 주요 특성 지표와 재무 지표를 기반으로 DEA와 맘퀴스트 생산성 지수 분석에 활용하였다. 투입변수는 병상수, 의사수, 간호사수, 보건직수, 의료비용이고 산출변수는 외래환자수, 입원환자수, 의료수익이며, 변수가 많아지면 분석 결과가 왜곡될 가능성이 있기 때문에 약사는 보건직수에 포함시켰고, 의료비용은 인건비, 재료비, 관리운영비를 합산하였으며 의료수익은 외래수익, 입원수익, 기타의료수익을 합산하였다. 통계분석의 도구로 IBM SPSS Statistics 20을 사용하였고, DEA효율성 분석의 도구로는 Frontier Analyst 4를 사용하였다. 분석 방법으로는 첫째, 전통적 DEA효율성 분석을 통하여 CCR모형, BCC모형을 연도별로 분석하고, 이를 바탕으로 효율성 점수와 비효율병원의 개선 가능도와 준거집단(값)을 도출하였다. 둘째, 도출된 효율성 점수로 병원의 특성 집단 간 평균 차이 검정과 효율병원과 비효율병원 간의 평균 차이 검정을 실시하였다. 셋째, 전통적 DEA의 단점을 보완하기 위해 효율성 값 ‘1’을 갖는 효율적 DMU들을 초효율성 관측치로 변환하여 효율병원 간의 서열 정보를 제공하고, 초효율병원 간의 준거집단과 λ값도 도출하였다. 마지막으로 2009년부터 2011년까지 3개년 간의 생산성 변화를 살펴보기 위해 맘퀴스트 생산성 지수(MPI)를 이용하여 생산성 지수(PI)와 효율성 변화 지수(ECI), 그리고 기술 변화 지수(TCI)를 제시하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, 변수들의 기술통계량을 분석한 결과, 변수의 최댓값과 최소값 사이에는 매우 큰 편차가 있었고, 연도별 변수들의 평균값의 변화는 모든 변수에서 완만한 증가세를 보였다. 둘째, 연도별 효율성 평균점수의 변화 추이를 보면 CCR모형과 BCC모형 모두 2010년에는 다소 증가하였다가 2011년에는 다시 하락하였다. 셋째, 효율성 점수 ‘1’을 갖는 효율적 DMU를 초효율성 점수로 변환하여 관측치의 변별력을 제시한 후 이를 서열화하였다. 마지막으로 맘퀴스트 생산성 지수 분석 결과, 생산성 변화의 근원을 BCC모형에서 살펴보면 1기(2009년->2010년)에는 1.4%의 생산성의 감소가 일어났는데, 기술적 효율성 변화는 1.0% 증가한 반면 기술 변화는 2.4% 감소하여 이는 기술퇴보에 기인하는 것이며, 2기(2010년->2011년)에는 1.1%의 생산성의 증가가 일어났는데, 기술적 효율성 변화는 0.4% 감소하였으나 기술변화는 3.2% 증가하였다. 이는 기술 진보에 기인한 것으로 분석되었다. 우리나라 대학병원, 특히 국？공립병원을 제외한 사립대학병원의 경우 재무 자료를 대부분 외부에 공개하지 않거나, 계열 병원들을 그룹화한 통합 재무 자료를 외부에 공개하는 것이 일반적이다. 따라서 선행연구 대부분은 공공병원에 한정된 분석과 수집 가능한 일부 자료에 국한되었다. 본 연구에서는 2009년부터 2011년까지 300병상 이상 대학병원의 최근 분석 자료의 전수를 제시한 점과 신뢰성을 충분히 충족시킨 변수를 선정한 점에서 선행연구와 차별화를 제시한다.
DEA(자료포락분석)를 이용한 대학병원의 경영 효율성 분석 본 연구에서는 국내 의료계의 중추적 역할을 수행하고 있는 상급종합병원과 300병상 이상의 대학병원 경영 자료를 수집한 후 DEA모형을 통해서 효율성을 평가하고, 이를 바탕으로 효율성에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하였다. 연구 자료는 상급종합병원 44개소, 대학병원 32개소 총 76개 병원을 대상으로 신뢰성과 동질성을 확보한 최근 2009년부터 2011년까지 병원의 주요 특성 지표와 재무 지표를 기반으로 DEA와 맘퀴스트 생산성 지수 분석에 활용하였다. 투입변수는 병상수, 의사수, 간호사수, 보건직수, 의료비용이고 산출변수는 외래환자수, 입원환자수, 의료수익이며, 변수가 많아지면 분석 결과가 왜곡될 가능성이 있기 때문에 약사는 보건직수에 포함시켰고, 의료비용은 인건비, 재료비, 관리운영비를 합산하였으며 의료수익은 외래수익, 입원수익, 기타의료수익을 합산하였다. 통계분석의 도구로 IBM SPSS Statistics 20을 사용하였고, DEA효율성 분석의 도구로는 Frontier Analyst 4를 사용하였다. 분석 방법으로는 첫째, 전통적 DEA효율성 분석을 통하여 CCR모형, BCC모형을 연도별로 분석하고, 이를 바탕으로 효율성 점수와 비효율병원의 개선 가능도와 준거집단(값)을 도출하였다. 둘째, 도출된 효율성 점수로 병원의 특성 집단 간 평균 차이 검정과 효율병원과 비효율병원 간의 평균 차이 검정을 실시하였다. 셋째, 전통적 DEA의 단점을 보완하기 위해 효율성 값 ‘1’을 갖는 효율적 DMU들을 초효율성 관측치로 변환하여 효율병원 간의 서열 정보를 제공하고, 초효율병원 간의 준거집단과 λ값도 도출하였다. 마지막으로 2009년부터 2011년까지 3개년 간의 생산성 변화를 살펴보기 위해 맘퀴스트 생산성 지수(MPI)를 이용하여 생산성 지수(PI)와 효율성 변화 지수(ECI), 그리고 기술 변화 지수(TCI)를 제시하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, 변수들의 기술통계량을 분석한 결과, 변수의 최댓값과 최소값 사이에는 매우 큰 편차가 있었고, 연도별 변수들의 평균값의 변화는 모든 변수에서 완만한 증가세를 보였다. 둘째, 연도별 효율성 평균점수의 변화 추이를 보면 CCR모형과 BCC모형 모두 2010년에는 다소 증가하였다가 2011년에는 다시 하락하였다. 셋째, 효율성 점수 ‘1’을 갖는 효율적 DMU를 초효율성 점수로 변환하여 관측치의 변별력을 제시한 후 이를 서열화하였다. 마지막으로 맘퀴스트 생산성 지수 분석 결과, 생산성 변화의 근원을 BCC모형에서 살펴보면 1기(2009년->2010년)에는 1.4%의 생산성의 감소가 일어났는데, 기술적 효율성 변화는 1.0% 증가한 반면 기술 변화는 2.4% 감소하여 이는 기술퇴보에 기인하는 것이며, 2기(2010년->2011년)에는 1.1%의 생산성의 증가가 일어났는데, 기술적 효율성 변화는 0.4% 감소하였으나 기술변화는 3.2% 증가하였다. 이는 기술 진보에 기인한 것으로 분석되었다. 우리나라 대학병원, 특히 국？공립병원을 제외한 사립대학병원의 경우 재무 자료를 대부분 외부에 공개하지 않거나, 계열 병원들을 그룹화한 통합 재무 자료를 외부에 공개하는 것이 일반적이다. 따라서 선행연구 대부분은 공공병원에 한정된 분석과 수집 가능한 일부 자료에 국한되었다. 본 연구에서는 2009년부터 2011년까지 300병상 이상 대학병원의 최근 분석 자료의 전수를 제시한 점과 신뢰성을 충분히 충족시킨 변수를 선정한 점에서 선행연구와 차별화를 제시한다.
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