Background: 한국전쟁 후, 한국의 보건의료산업은 경제성장과 더불어 발전해왔다. 1989년 전국민의료보험이 시행된 이래 국민들은 적정 가격의 좋은 품질의 서비스를 요구하기 이르렀다. 병원들은 1980년대 후반 재벌기업이 병원시장으로의 진출을 시작하면서 그들과 대응하기 위해 병원의 몸집을 불리기 시작했고, 병원의 양적 성장이 경쟁에서 살아남는 조건으로 여기기 시작했다. 또한, 요양병원이 2000년대 초반 등장하면서 병원시장에서의 경쟁은 더욱 가열되었다. 게다가 병원 자원에 대한 규제 및 통제가 폐지되면서 그들을 통제하는 방안이 존재하지 않는 실정이다.
반면에 병원시장이 시장경제 원리를 바탕으로 움직이게 되면서 경쟁에서 도태한 병원들은 점차 시장으로부터 퇴출되기 시작했다. 이처럼 병원은 수십년에 걸쳐서 사회환경적 요인에 변화 아래에서 성장과 퇴출을 반복해왔다. 하지만 사회환경적 요인과 병원의 양적성장과의 관계를 규명한 연구는 부족한 실정이다.
Materials and Methods: 우리는 병원의 개폐업을 포함한 병원의 성장과 환경요인의 관련성을 밝히기 위해 자원의존논리 (...
Background: 한국전쟁 후, 한국의 보건의료산업은 경제성장과 더불어 발전해왔다. 1989년 전국민의료보험이 시행된 이래 국민들은 적정 가격의 좋은 품질의 서비스를 요구하기 이르렀다. 병원들은 1980년대 후반 재벌기업이 병원시장으로의 진출을 시작하면서 그들과 대응하기 위해 병원의 몸집을 불리기 시작했고, 병원의 양적 성장이 경쟁에서 살아남는 조건으로 여기기 시작했다. 또한, 요양병원이 2000년대 초반 등장하면서 병원시장에서의 경쟁은 더욱 가열되었다. 게다가 병원 자원에 대한 규제 및 통제가 폐지되면서 그들을 통제하는 방안이 존재하지 않는 실정이다.
반면에 병원시장이 시장경제 원리를 바탕으로 움직이게 되면서 경쟁에서 도태한 병원들은 점차 시장으로부터 퇴출되기 시작했다. 이처럼 병원은 수십년에 걸쳐서 사회환경적 요인에 변화 아래에서 성장과 퇴출을 반복해왔다. 하지만 사회환경적 요인과 병원의 양적성장과의 관계를 규명한 연구는 부족한 실정이다.
Materials and Methods: 우리는 병원의 개폐업을 포함한 병원의 성장과 환경요인의 관련성을 밝히기 위해 자원의존논리 (Resource Dependency Theory)을 기반으로 환경요인을 불확실성, 시장의 복잡성, 풍족한 자원으로 나누었다. 그리고 연구를 두가지로 진행하였다. 첫번째, 1980년부터 2017년까지의 병원의 양적 성장과 환경적 요인의 연도별 경향성을 비교하였다. 두번째로, 우리는 2005년부터 2013년까지의 사회환경적 요인과 병원의 양적성장의 관련성을 입증하기 위해 실증적인 연구를 구성하였고, 병원정보는 대한병원협회에서 발간하는 전국병원명부를 이용하였고, 제한적인 자료로 인해 병원의 개업과 폐업을 알 수 없어 조작적 정의를 통해 개업과 폐업을 정의하였다. 사회환경적 요인은 사회과학연구원에서 제공한 시군구 지역통계를 활용하였다. 분석방법은 변수 간의 상관관계를 최소화하기 위하여 일반화 예측모형 (GEE)를 이용하여 포아송 회귀분석을 시행하였고, 분석단위는 시군구로 두었다.
Results: 병원의 양적성장과 사회환경적 요인의 연도별 경향성을 비교한 결과, 환경적 요인의 변화에 따라 병원이 양적성장을 거둔 것을 알 수 있었다. 특히, 불확실성에 해당하는 정책적 요인이 병원의 양적 성장에 영향을 주는 것으로 나타났다. 실증적 분석 결과, 지역의 환경요인이 병원의 양적 성장과 관련이 있음을 알 수 있었다. 구체적으로, 시장의 복잡성 측면에서 대부분의 병원들은 광역시와 도심에 존재하였고, 그들은 대규모의 병상을 보유하고 있었다. 또한, 풍족한 자원 측면에서는 유아인구 대비 노인인구가 많고, 지역의 불확실성 측면에서는 차 보유율이 높으며 재정적 자립도가 낮은 지역 일수록 많은 병원이 분포하고 있었다. 또한, 이 세가지 환경적 요인, 즉, 지역의 인구, 유아인구 대비 노인인구, 차 보유율은 병원의 개업에도 긍정적인 영향을 주고 있었고, 대규모의 병상을 갖고 있었다. 반면, 환경적 요인은 병원의 폐업에도 영향을 주고 있었다. 도심지역은 농촌보다 더 높은 폐업할 확률이 높았고, 경제인구 대비 노인인구가 높을수록, 차 보유율이 높을수록 폐업할 확률이 높았다. 추가분석을 통해 각 의료기관 종별에 따른 지역의 사회환경적 요인과 병원의 성장 간의 관련성을 본 결과, 병원들은 거대한 자원을 갖고 시장의 복잡성이 높은 도심 지역에 많이 존재하였다. 그리고 자원의 풍부함 측면에서 유아인구 대비 노인인구가 높은 지역일수록, 불확실성 측면에서는 지역 경제의 현금 흐름이 활발할수록 새롭게 병원이 시장진출 할 확률이 높았으나, 동시에 시장이 복잡한 도심지역과, 경제인구 대비 노인인구가 높은 지역에서 병원이 시장 퇴출할 확률이 높았다. 이는 도심지역은 이미 병원시장에서의 다사다난의 구조가 정착하였고, 경제인구가 적은 대신 노인인구가 많은 지역일수록 지역 경제가 이미 성숙기에 접어들어 현금 흐름이 원활하지 않은 지역일수록 병원의 시장 퇴출율이 높아, 병원 개업에 매력적이지 않는다는 것을 의미한다.
Conclusion: 본 연구를 통해 병원의 시장 진출과 퇴출에 어떠한 요인들이 영향을 주었는지를 자세히 알 순 없었다. 하지만, 자원 집약적이고 제도주의적 성격을 띄는 병원시장의 특성상, 병원의 양적 성장이 정책적 요인의 영향을 많이 받고, 생태학적으로 지역의 환경적 요인이 병원 성장에 영향을 주고 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 보았을 때 정책입안자들은 이미 포화상태이 이른 도심지역보다는 지역의 다양성을 고려하여, 의료서비스를 필요로 하는 지역으로의 진출을 유인하는 정책을 마련해야한다. 또한 수도권으로 쏠려 있는 병원자원들을 지역 간의 격차를 줄이고 형평성에 의거한 자원 할당 정책이 필요하다. 그리고 지역 경제는 병원이 지역의 필요에 따른 수요를 충족하기 위한 시장진출을 야기시키기 위해 지역경제 활성화를 위해 노력해야한다.
Background: 한국전쟁 후, 한국의 보건의료산업은 경제성장과 더불어 발전해왔다. 1989년 전국민의료보험이 시행된 이래 국민들은 적정 가격의 좋은 품질의 서비스를 요구하기 이르렀다. 병원들은 1980년대 후반 재벌기업이 병원시장으로의 진출을 시작하면서 그들과 대응하기 위해 병원의 몸집을 불리기 시작했고, 병원의 양적 성장이 경쟁에서 살아남는 조건으로 여기기 시작했다. 또한, 요양병원이 2000년대 초반 등장하면서 병원시장에서의 경쟁은 더욱 가열되었다. 게다가 병원 자원에 대한 규제 및 통제가 폐지되면서 그들을 통제하는 방안이 존재하지 않는 실정이다.
반면에 병원시장이 시장경제 원리를 바탕으로 움직이게 되면서 경쟁에서 도태한 병원들은 점차 시장으로부터 퇴출되기 시작했다. 이처럼 병원은 수십년에 걸쳐서 사회환경적 요인에 변화 아래에서 성장과 퇴출을 반복해왔다. 하지만 사회환경적 요인과 병원의 양적성장과의 관계를 규명한 연구는 부족한 실정이다.
Materials and Methods: 우리는 병원의 개폐업을 포함한 병원의 성장과 환경요인의 관련성을 밝히기 위해 자원의존논리 (Resource Dependency Theory)을 기반으로 환경요인을 불확실성, 시장의 복잡성, 풍족한 자원으로 나누었다. 그리고 연구를 두가지로 진행하였다. 첫번째, 1980년부터 2017년까지의 병원의 양적 성장과 환경적 요인의 연도별 경향성을 비교하였다. 두번째로, 우리는 2005년부터 2013년까지의 사회환경적 요인과 병원의 양적성장의 관련성을 입증하기 위해 실증적인 연구를 구성하였고, 병원정보는 대한병원협회에서 발간하는 전국병원명부를 이용하였고, 제한적인 자료로 인해 병원의 개업과 폐업을 알 수 없어 조작적 정의를 통해 개업과 폐업을 정의하였다. 사회환경적 요인은 사회과학연구원에서 제공한 시군구 지역통계를 활용하였다. 분석방법은 변수 간의 상관관계를 최소화하기 위하여 일반화 예측모형 (GEE)를 이용하여 포아송 회귀분석을 시행하였고, 분석단위는 시군구로 두었다.
Results: 병원의 양적성장과 사회환경적 요인의 연도별 경향성을 비교한 결과, 환경적 요인의 변화에 따라 병원이 양적성장을 거둔 것을 알 수 있었다. 특히, 불확실성에 해당하는 정책적 요인이 병원의 양적 성장에 영향을 주는 것으로 나타났다. 실증적 분석 결과, 지역의 환경요인이 병원의 양적 성장과 관련이 있음을 알 수 있었다. 구체적으로, 시장의 복잡성 측면에서 대부분의 병원들은 광역시와 도심에 존재하였고, 그들은 대규모의 병상을 보유하고 있었다. 또한, 풍족한 자원 측면에서는 유아인구 대비 노인인구가 많고, 지역의 불확실성 측면에서는 차 보유율이 높으며 재정적 자립도가 낮은 지역 일수록 많은 병원이 분포하고 있었다. 또한, 이 세가지 환경적 요인, 즉, 지역의 인구, 유아인구 대비 노인인구, 차 보유율은 병원의 개업에도 긍정적인 영향을 주고 있었고, 대규모의 병상을 갖고 있었다. 반면, 환경적 요인은 병원의 폐업에도 영향을 주고 있었다. 도심지역은 농촌보다 더 높은 폐업할 확률이 높았고, 경제인구 대비 노인인구가 높을수록, 차 보유율이 높을수록 폐업할 확률이 높았다. 추가분석을 통해 각 의료기관 종별에 따른 지역의 사회환경적 요인과 병원의 성장 간의 관련성을 본 결과, 병원들은 거대한 자원을 갖고 시장의 복잡성이 높은 도심 지역에 많이 존재하였다. 그리고 자원의 풍부함 측면에서 유아인구 대비 노인인구가 높은 지역일수록, 불확실성 측면에서는 지역 경제의 현금 흐름이 활발할수록 새롭게 병원이 시장진출 할 확률이 높았으나, 동시에 시장이 복잡한 도심지역과, 경제인구 대비 노인인구가 높은 지역에서 병원이 시장 퇴출할 확률이 높았다. 이는 도심지역은 이미 병원시장에서의 다사다난의 구조가 정착하였고, 경제인구가 적은 대신 노인인구가 많은 지역일수록 지역 경제가 이미 성숙기에 접어들어 현금 흐름이 원활하지 않은 지역일수록 병원의 시장 퇴출율이 높아, 병원 개업에 매력적이지 않는다는 것을 의미한다.
Conclusion: 본 연구를 통해 병원의 시장 진출과 퇴출에 어떠한 요인들이 영향을 주었는지를 자세히 알 순 없었다. 하지만, 자원 집약적이고 제도주의적 성격을 띄는 병원시장의 특성상, 병원의 양적 성장이 정책적 요인의 영향을 많이 받고, 생태학적으로 지역의 환경적 요인이 병원 성장에 영향을 주고 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 보았을 때 정책입안자들은 이미 포화상태이 이른 도심지역보다는 지역의 다양성을 고려하여, 의료서비스를 필요로 하는 지역으로의 진출을 유인하는 정책을 마련해야한다. 또한 수도권으로 쏠려 있는 병원자원들을 지역 간의 격차를 줄이고 형평성에 의거한 자원 할당 정책이 필요하다. 그리고 지역 경제는 병원이 지역의 필요에 따른 수요를 충족하기 위한 시장진출을 야기시키기 위해 지역경제 활성화를 위해 노력해야한다.
Background: The healthcare industry in Korea grew as the economy developed after the end of Korean war. After achieving universal health coverage in 1989, people began to request better quality healthcare at reasonable costs. The hospital market became more competitive after geriatric hospitals...
Background: The healthcare industry in Korea grew as the economy developed after the end of Korean war. After achieving universal health coverage in 1989, people began to request better quality healthcare at reasonable costs. The hospital market became more competitive after geriatric hospitals emerged as powerful competitors, and quantitative growth was regarded as key for overcoming the competition in the market. Moreover, there was no policy for controlling hospital resources as since the deregulation policy had ended. Meanwhile, as the market competition became tougher, many hospitals with insufficient capital fell into bankruptcy. Thus, Korean hospitals experienced both growth and decline because of changes in environmental factors. However, only a few studies have been conducted on classifying the impact of environmental factors on the quantitative growth of Korean hospitals.
Materials and Methods: We developed two different ways of explaining the association between environmental factors and hospital quantitative growth: hospital entry and exit. We collected environmental factors, including uncertainty, complexity, and munificence, based on resource dependency theory. First, we compared the historical trend of hospital quantitative growth with environmental factors from 1980 to 2017. Second, we conducted empirical analysis for examining the association between hospital growth, including hospital entry and exit, and environmental factors from 2005 to 2013. For hospital information, the lists for the years 1980 to 2017 from the Korean Hospital Association (KHA) were utilized, and the data on environmental factors in KOSSDA (Korea Social Science Data Archive) were collected by District unit from 2005 to 2013. We conducted a Poisson regression analysis to explore the association between environmental factors and quantitative growth of hospitals with generalized estimating equation (GEE) and a log link function.
Results: From our results, quantities of hospital resources were increased as environmental factors changed; especially, political events (policies) were associated with quantitative growth of hospitals. In our empirical study, environmental factors were associated with quantitative growth of hospitals. The number of hospitals in a region was associated with complexity, munificence such as population, elderly population, and uncertainty factors, such as low level of fiscal self-reliance ratio, and car possession positively. Meanwhile, the number of hospital beds allocated to regions with lower population and a stabilized economy was higher. This is despite the fact that population, amount of elderly population against other age groups, and activated cash flows were positively associated with new hospital entry. On the other hand, these regions were easy to exit, and urban areas, including metropolitan and cities, had a higher risk of exit.
Conclusion: From our study results, it was difficult to say which environmental factors impact on hospital growth. However, we revealed environmental factors were associated with hospital factors ecologically. Therefore, policymakers should consider regional variation to make proper policies for both hospitals and regions. In addition, to solve the problem of overwhelmed centralized hospital resources in urban areas, proper policies for resource control, and resource allocation strategies which are equitable and based on necessity, should be promoted.
Background: The healthcare industry in Korea grew as the economy developed after the end of Korean war. After achieving universal health coverage in 1989, people began to request better quality healthcare at reasonable costs. The hospital market became more competitive after geriatric hospitals emerged as powerful competitors, and quantitative growth was regarded as key for overcoming the competition in the market. Moreover, there was no policy for controlling hospital resources as since the deregulation policy had ended. Meanwhile, as the market competition became tougher, many hospitals with insufficient capital fell into bankruptcy. Thus, Korean hospitals experienced both growth and decline because of changes in environmental factors. However, only a few studies have been conducted on classifying the impact of environmental factors on the quantitative growth of Korean hospitals.
Materials and Methods: We developed two different ways of explaining the association between environmental factors and hospital quantitative growth: hospital entry and exit. We collected environmental factors, including uncertainty, complexity, and munificence, based on resource dependency theory. First, we compared the historical trend of hospital quantitative growth with environmental factors from 1980 to 2017. Second, we conducted empirical analysis for examining the association between hospital growth, including hospital entry and exit, and environmental factors from 2005 to 2013. For hospital information, the lists for the years 1980 to 2017 from the Korean Hospital Association (KHA) were utilized, and the data on environmental factors in KOSSDA (Korea Social Science Data Archive) were collected by District unit from 2005 to 2013. We conducted a Poisson regression analysis to explore the association between environmental factors and quantitative growth of hospitals with generalized estimating equation (GEE) and a log link function.
Results: From our results, quantities of hospital resources were increased as environmental factors changed; especially, political events (policies) were associated with quantitative growth of hospitals. In our empirical study, environmental factors were associated with quantitative growth of hospitals. The number of hospitals in a region was associated with complexity, munificence such as population, elderly population, and uncertainty factors, such as low level of fiscal self-reliance ratio, and car possession positively. Meanwhile, the number of hospital beds allocated to regions with lower population and a stabilized economy was higher. This is despite the fact that population, amount of elderly population against other age groups, and activated cash flows were positively associated with new hospital entry. On the other hand, these regions were easy to exit, and urban areas, including metropolitan and cities, had a higher risk of exit.
Conclusion: From our study results, it was difficult to say which environmental factors impact on hospital growth. However, we revealed environmental factors were associated with hospital factors ecologically. Therefore, policymakers should consider regional variation to make proper policies for both hospitals and regions. In addition, to solve the problem of overwhelmed centralized hospital resources in urban areas, proper policies for resource control, and resource allocation strategies which are equitable and based on necessity, should be promoted.
AI-Helper
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