본 연구의 목적은 DEA(자료포락분석)의 CCR, BCC 모형과 MPI(맘퀴스트 생산성 지수)에 대한 분석을 통해 지방의료원의 효율성과 생산성 변화를 평가하는데 있다. 이는 DEA 모형이 DMU(의사결정단위)의 효율성을 평가할 수 있는 비모수적 기법이며, 또한 MPI가 특정 조직의 생산성 변화를 평가하는데 유용한 기법이기 때문이다. 이를 위해 본 연구는 2003년부터 2008년까지 34개 지방의료원의 6년간 시계열 데이터를 효율성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저, 지방의료원은 평균 3.6%의 경영 비효율성을 포함하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 DMU의 기술 비효율성에 비해 규모 비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, MPI 분석을 통해 지방의료원은 기술효율성을 증대시킴으로써 총생산성 증가를 도모해야 함을 알 수 있었으며, 이를 위해 지방의료원의 내부혁신과 정부차원의 정책지원이 필요하였다.
본 연구의 목적은 DEA(자료포락분석)의 CCR, BCC 모형과 MPI(맘퀴스트 생산성 지수)에 대한 분석을 통해 지방의료원의 효율성과 생산성 변화를 평가하는데 있다. 이는 DEA 모형이 DMU(의사결정단위)의 효율성을 평가할 수 있는 비모수적 기법이며, 또한 MPI가 특정 조직의 생산성 변화를 평가하는데 유용한 기법이기 때문이다. 이를 위해 본 연구는 2003년부터 2008년까지 34개 지방의료원의 6년간 시계열 데이터를 효율성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저, 지방의료원은 평균 3.6%의 경영 비효율성을 포함하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 DMU의 기술 비효율성에 비해 규모 비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, MPI 분석을 통해 지방의료원은 기술효율성을 증대시킴으로써 총생산성 증가를 도모해야 함을 알 수 있었으며, 이를 위해 지방의료원의 내부혁신과 정부차원의 정책지원이 필요하였다.
The purpose of this study is to evaluate the performance efficiency and productivity change of the regional public hospital in Korea. We use DEA(Data Envelopment Analysis) for CCR, BCC model, and MPI(Malmquist Productivity Index). DEA is a useful nonparametric technique for measurement of efficiency...
The purpose of this study is to evaluate the performance efficiency and productivity change of the regional public hospital in Korea. We use DEA(Data Envelopment Analysis) for CCR, BCC model, and MPI(Malmquist Productivity Index). DEA is a useful nonparametric technique for measurement of efficiency of a DMU(Decision Making Unit) and MPI is a evaluation method to measure DMU's productivity change. We utilize 34 regional public hospital's time-series data over 6 years from 2003 to 2008.The results of this study were as follows. First, technical efficiency(TE) shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, MPI's results show that regional public hospital made effort to improve total factor productivity change to raise technical efficiency. In order to raise efficiency, the regional public hospitals should deploy internal innovation and the government should support welfare policies.
The purpose of this study is to evaluate the performance efficiency and productivity change of the regional public hospital in Korea. We use DEA(Data Envelopment Analysis) for CCR, BCC model, and MPI(Malmquist Productivity Index). DEA is a useful nonparametric technique for measurement of efficiency of a DMU(Decision Making Unit) and MPI is a evaluation method to measure DMU's productivity change. We utilize 34 regional public hospital's time-series data over 6 years from 2003 to 2008.The results of this study were as follows. First, technical efficiency(TE) shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, MPI's results show that regional public hospital made effort to improve total factor productivity change to raise technical efficiency. In order to raise efficiency, the regional public hospitals should deploy internal innovation and the government should support welfare policies.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이를 위해 지방의료원의 경영효율성에 영향을 미치는 투입 및 산출요소들을 살펴보고, 이 가운데 핵심요소를 밝혀냄으로써 경영효율성을 극대화해야 한다. 궁극적으로 본 연구의 목적은 향후 지방의료원의 효율성 향상을 통해 의료서비스 개선에 도움을 주고자 하는데 있다.
본 연구는 지방의료원의 경영혁신 차원에서 효율성 향상에 영향을 미치는 요인을 검토하고, 개선에 도움을 주기 위해 2003년부터 2008년의 6년 동안 지방의료원 34곳에 대한 비모수적인 방법인 DEA 및 MPI를 이용하여 정태적 효율성과 생산성의 변화 추이를 살펴보았다.
본 연구에서는 지방의료원의 경영효율성을 여러 각도에서 측정 및 분석하고자 DEA의 CCR, BCC 모형을 이용한 횡단 분석과 맘퀴스트 생산 지수에 대한 분석을 병행함으로써 생산효율성을 평가하였다. 이는 공공기관과 병원 등의 비영리기관들은 다양한 인적 및 물적 자원이 투입되기 때문에 투입 및 산출요소에 대한 가격 정보가 불명확하고, 변수를 사전에 규정하기 어려워 경영효율성을 측정하기가 곤란하기 때문이다.
[3]에 의해 제안된 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)은 Farrell[4]의 효율성 개념을 새로이 해석하여 생성된 이론으로 사전에 구체적인 함수나 분포형태를 가정하고 모수를 추정하는 것이 아니라, 다수의 투입요소와 산출요소의 실제 자료를 비교하여 의사결정단위(decision making units: DMU)라 불리는 조직들의 상대적 효율성을 비모수적 선형계획법으로 측정하는 기법이다. 이를 통해 DMU의 효율성 뿐만 아니라 비효율성의 원인을 분석하고, 효율성의 개선을 목표로 한다.
가설 설정
TE는 효율성 프론티어(efficiency frontier)를 구성하는 DMU와 동일한 산출물을 생산하기 위해 투입량을 절감할 수 있는 정도를 측정하는 효율성이다. 이는 일정량의 산출물을 생산할 때 가장 적게 투입요소를 사용한 기업의 투입 벡터에 대한 모든 기업의 투입요소의 벡터들에 대한 상대적 비율을 가리킨다. TE는 통상 SE와 순수기술효율성(pure technical efficiency: PTE)의 곱으로 산출되며, 이때 SE는 기업의 생산규모가 최적규모 상태에 있는지 측정하는 것으로 만일 생산규모가 최적규모에 미치지 않아 비효율이 발생한다면 파레토 최적에 도달하지 못한다.
제안 방법
본 연구에서는 효율성 분석을 위해 다음의 [표 3]과 같이 투입 및 산출요소를 선정하였다. 먼저, 투입요소를 노동 및 자본요소로 구분하고, 노동관련 요소는 의사(전문의, 전공의), 약사, 간호사, 보건직, 사무직, 기술직의 수로 선정하였으며, 자본 관련 요소는 운영병상의 수로 선정하였다. 산출요소는 연간 외래환자 수, 연간 입원환자 수, 연간 응급환자 수, 연간 수술건수로 선정하였다.
신종각[11]은 국내 10개 국립대학병원의 공공성 강화 방안의 도입과 이에 따른 성패여부를 평가하는 기준을 마련하기 위해 CCR과 BCC 모형을 통해 경영효율성을 측정하였다. 분석을 위해 2001년부터 2004년 사이의 국립대학병원과 사립대학병원에 관한 시계열 데이터를 활용하였으며, MPI를 평가함으로서 생산성 변화 추이를 분석하였다. 분석결과에 따르면 국립대학병원에 비해 사립대학병원의 수익효율성과 입원효율성이 높은 것으로 나타난 반면, 인적효율성은 국립대학병원이 높게 나타났다.
먼저, 투입요소를 노동 및 자본요소로 구분하고, 노동관련 요소는 의사(전문의, 전공의), 약사, 간호사, 보건직, 사무직, 기술직의 수로 선정하였으며, 자본 관련 요소는 운영병상의 수로 선정하였다. 산출요소는 연간 외래환자 수, 연간 입원환자 수, 연간 응급환자 수, 연간 수술건수로 선정하였다.
먼저 제Ⅱ장에서는 본 연구에서 사용할 DEA 모형에 대해 소개하고, 주요 개념을 설명하였다. 제Ⅲ장에서는 DEA 모형에서 사용할 자료의 수집과 투입 및 산출요소를 선정하는 방법에 대해 기술하고, 지방의료원의 효율성과 생산성을 분석하였다. 제Ⅳ장은 효율성 분석 결과로부터 도출된 연구결과를 결론으로 제시하고 향후 연구과제에 대해 설명하였다.
이는 공공기관과 병원 등의 비영리기관들은 다양한 인적 및 물적 자원이 투입되기 때문에 투입 및 산출요소에 대한 가격 정보가 불명확하고, 변수를 사전에 규정하기 어려워 경영효율성을 측정하기가 곤란하기 때문이다. 즉, 지방의료원이 의료서비스를 제공하기 위해 필요로 하는 다수의 투입물과 산출물에 대한 평가를 위해 DEA를 활용하였으며, 이를 통해 지방의료원의 상대적 효율성을 하나의 측정지표로 나타냄으로써 생산 주체간 객관적인 비교평가를 수행하고자 하였다.
지방의료원의 생산성 변화는 다음의 [표 7]과 같이 연도별 MPI를 통해 살펴보았다. 본 연구에서는 MPI 분석을 위해 Coelli[23]가 개발한 DEAP 소프트웨어를 사용하였다.
이론/모형
지방의료원의 효율성을 분석하기 위해 2003년부터 각 연도별 34개 지방의료원을 의사결정단위로 선정하여 CCR과 BCC 모형으로 분석하였으며, 분석을 위해 Cooper et al.[22]이 개발한 DEA-Solver 패키지를 사용하였다.
지방의료원의 생산성 변화는 다음의 [표 7]과 같이 연도별 MPI를 통해 살펴보았다. 본 연구에서는 MPI 분석을 위해 Coelli[23]가 개발한 DEAP 소프트웨어를 사용하였다.
성능/효과
6%의 경영 비효율성을 포함하고 있는 것으로 분석되었다.1 이러한 비효율성을 순수기술비효율성과 규모비효율성으로 나누어 살펴보면 0.8%의 순수기술비효율성과 2.9%의 규모비효율성이 존재하는 것으로 나타나 지방의료원의 기술비효율성은 규모비효율성에 기인하는 것으로 분석되었다.
다음으로 규모수익효과를 살펴보면, IRS, CRS, DRS 항목 아래로 제시된 숫자는 해당 현상이 나타나는 지방의료원의 수를 의미하며, 이때 IRS는 20.6%, CRS는 70.1%, DRS는 9.3%로 지방의료원들은 현재 어느 정도 적정규모에 도달한 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구의 분석기간 동안 지방의료원들은 적정규모 미비보다 서비스 기술 열등에 의한 효율성 하락이 더 큰 것으로 평가되었다.
다음의 [표 5]에서 연도별 효율성 및 규모수익효과를 통해 알 수 있듯이 CRS을 가정한 CCR 모형에서 DMU의 효율성 평균값은 2003년 0.96, 2004년 0.96, 2005년 0.93, 2006년 0.98, 2007년 0.98, 2008년 0.97로 나타나 2003년에서 2005년에 증가하였으나 2005년에 하락하였으며, 2006년부터 2007년까지 다시 증가한 후 2008년에 약간 하락한 것으로 나타났다. 이를 통해 지방의료원의 TE는 가장 효율적으로 운영된 지방의료원의 최적 프론티어 대비 연 평균이 0.
두 번째로 대부분의 지방의료원들이 현재 적정규모에 도달해 있으나 인력 및 기타 서비스 생산요소의 투입요소의 적절한 조정을 통해 더 큰 효율성 및 산출을 달성할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 MPI 지수를 통해 나타난 바와 같이 운영상의 비효율성은 조직의 내적 요인보다 외적인 변화에 상대적으로 많은 영향을 받고 있었다.
분석결과에서 MPI가 1보다 클 경우 전년도에 비해 성과가 증가한 것이고, MPI가 1이면 전년도와 생산성이 동일함을 의미한다. 또한, MPI가 1보다 작다면 전년도에 비해 생산성, 효율성, 기술진보의 성과가 감소했음을 의미한다.
안인환·양동현[10]은 국내 종합병원의 효율성 평가를 위해 200에서 500 병상을 운영하는 민간병원, 공공병원, 대학병원, 비대학병원, 광역시 종합병원을 포함한 48개 종합병원을 대상으로 CCR 모형을 이용한 효율성을 분석하였다. 또한, Tobit 분석을 통해 경영효율성에 미치는 요인이 총자산 순이익율, 의료수익 순이익율, 조정환자 1인당 원가, 외래환자 초진율, 병상 이용율, 이직율로 제시하고, 대부분의 종합병원에서 규모의 비효율성 보다 순수기술의 비효율성이 높기 때문에 병상규모를 확대하거나 축소하기보다 업무효율성을 증가시켜야 한다고 보았다.
6대로 구분하여 평가할 수 있다. 먼저, 상대적 효율성 값이 0.9 이상을 나타내는 지방의료원은 비교적 효율적이며, 0.8 정도일 경우 개선의 여지가 있는 것으로 판단할 수 있다. 하지만, 0.
박경삼 등[9]은 영남지역의 대규모 종합병원들의 경영효율성 제고 및 정부차원의 적절한 정책수립에 도움을 주고자 CCR 모형과 DEA/Window 분석을 통해 7곳의 대규모 종합병원의 기간별 경영효율성을 분석하였다. 분석결과를 통해 IMF 관리 시기와 의약분업 시기를 거치며 병원의 경영효율성이 악화되었음을 밝혀내고, 병원의 경영효율성과 의료수익간의 관계가 통계적으로 유의하지 않음을 지적하였다.
분석을 위해 2001년부터 2004년 사이의 국립대학병원과 사립대학병원에 관한 시계열 데이터를 활용하였으며, MPI를 평가함으로서 생산성 변화 추이를 분석하였다. 분석결과에 따르면 국립대학병원에 비해 사립대학병원의 수익효율성과 입원효율성이 높은 것으로 나타난 반면, 인적효율성은 국립대학병원이 높게 나타났다.
분석결과에서 MPI가 1보다 클 경우 전년도에 비해 성과가 증가한 것이고, MPI가 1이면 전년도와 생산성이 동일함을 의미한다. 또한, MPI가 1보다 작다면 전년도에 비해 생산성, 효율성, 기술진보의 성과가 감소했음을 의미한다.
생산성 변화를 TEC와 TC로 나누어 살펴보면, 분석 기간 동안 대부분의 지방의료원들은 TC에 크게 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이때 TEC는 각 시점에 있어 활동이 효율적 프론티어에 얼마나 접근했는지를 의미하며, 지방의료원이 내부 구조조정이나 경영혁신을 통해 내적 비효율을 얼마나 제거하였는가에 의한 효율화 정도를 의미한다.
먼저, 서수경·권순만[8]은 CCR 및 BCC 모형을 통해 전국 32개 종합병원의 효율성에 영향을 미치는 요인을 밝혀냄으로써 다른 병원들이 벤치마킹할 수 있도록 투입 및 산출요소에 대한 전략적 함의 도출하였다. 연구 결과를 통해 운영병상의 회전율이 높을수록 효율성이 높아지며, 병원규모가 클수록 효율성이 낮게 나타남을 지적하였다.
연구결과를 요약해보면, 먼저 지방의료원은 적정규모가 부족하기보다 서비스 기술의 열등이 효율성 하락에 더 큰 영향을 미치고 있음을 정태적 분석결과를 통해 알 수 있다. 이러한 결과는 [표 2]의 기술통계량에 나타난 바와 같이 응급환자의 수는 해마다 증가하고 있었으나 수술건수의 미미한 변화가 지방의료원의 현 위상을 방증할 수 있게 한다.
97로 나타나 2003년에서 2005년에 증가하였으나 2005년에 하락하였으며, 2006년부터 2007년까지 다시 증가한 후 2008년에 약간 하락한 것으로 나타났다. 이를 통해 지방의료원의 TE는 가장 효율적으로 운영된 지방의료원의 최적 프론티어 대비 연 평균이 0.964(96.4%)로 평가되었다. 이에 따라 지방의료원은 연평균 3.
3%로 지방의료원들은 현재 어느 정도 적정규모에 도달한 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구의 분석기간 동안 지방의료원들은 적정규모 미비보다 서비스 기술 열등에 의한 효율성 하락이 더 큰 것으로 평가되었다.
후속연구
마지막으로 본 연구의 한계를 살펴본다면 지방의료원의 효율성을 분석하기 위하여 선정한 투입산출변수들의 대부분이 운영병상, 전문의, 간호사, 기술직, 환자 수 등 노동력 차원에 관한 것이었다. 이는 본 연구에서 지방의료원의 수익성보다 공공성에 더 많은 관심을 가지고 분석 및 평가되었기 때문이지만, 향후 효율성 분석에서 의료비, 인건비, 의료수익, 자산총액 등의 자산 및 비용 차원에서 변수들을 고려해 보는 것도 의미가 있어 보인다.
종합해보면 지방의료원은 의료서비스의 사각지대 발생으로 인한 불평등을 축소하기 위한 사회적 역할에 대해 다시 제고할 필요가 있으며, 의료 서비스의 향상을 통해 현재의 서비스 수준을 극복함으로써 향후 효율성 증대와 규모에 따른 경영전략을 구사할 필요가 있다. 이를 위해 내·외부 전문가의 컨설팅을 통한 인력수요와 외적환경의 변화를 고려한 잘 수립된 정책이 요구된다.
이는 공공성 중심으로 운영되는 지방의료원의 진료체계가 가질 수밖에 없는 한계이지만 현 진료환경이 가지는 근본적인 전문성 부족에 기인한다고 볼 수 있다. 향후 이 같은 전문성 부족이 지속적으로 효율성에 영향을 미친다면 다른 민간병원과의 원활한 협진체계를 확보함으로써 진료효율을 보완해나갈 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
공공병원의 의료서비스가 중점을 두는 것은?
공공병원의 의료서비스는 일부 국민에게 혜택이 돌아가는 의료서비스를 제공하는 것 보다 보편적 의료서비스를 제공하는데 중점을 두어야 한다. 또한, 수익성 여부에 좌우되지 않고 국민의 필요를 충족할 수 있는 의료서비스에 비중을 두고 활동해야 한다[1].
공공병원의 의료서비스는 수익성 여부에 좌우되지 않고 국민의 필요를 충족해야하지만 그렇게 하지 못하는 이유를 대내적, 대외적으로 설명하면?
하지만, 최근 대부분의 지방의료원들은 대내적으로 시설 및 장비의 노후화, 서비스 마인드 부족, 방만한 경영 등의 쟁점으로 인해 만성적인 경영적자에 시달리고 있으며, 대외적으로 지방자치단체로부터 재정지원의 축소와 낮은 의료수가로 인해 지방의료원이 지향하는 공공성보다 수익성 제고에 더 많은 관심을 가지게 되었다. 뿐만 아니라 정부주도에 의한 의료시장 개방 압력 및 의료산업화를 통한 의료서비스의 영리화 추진은 의료시장 내 과도한 경쟁을 부추겨 민간병원 위주의 의료서비스를 지향케 함에 따라 지방의료원의 존립 및 향후 공공의료 서비스 제공에 부정적 영향을 미치고 있다.
Charnes et al.[3]에 의해 제안된 자료포락분석은 어떤 기법인가?
Charnes et al.[3]에 의해 제안된 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)은 Farrell[4]의 효율성 개념을 새로이 해석하여 생성된 이론으로 사전에 구체적인 함수나 분포형태를 가정하고 모수를 추정하는 것이 아니라, 다수의 투입요소와 산출요소의 실제 자료를 비교하여 의사결정단위(decision making units: DMU)라 불리는 조직들의 상대적 효율성을 비모수적 선형계획법으로 측정하는 기법이다. 이를 통해 DMU의 효율성 뿐만 아니라 비효율성의 원인을 분석하고, 효율성의 개선을 목표로 한다.
A. Charnes, W. W. Cooper, and E. Rhodes, "Measuring the Efficiency of Decision Making Units," European Journal of Operational Research, Vol.2, pp.429-444, 1978.
A. Charnes, W. W. Cooper, A. Y. Lewin, and L. M. Seiford, Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Application, Kluwer Academic Publisher, 1997.
R. D. Banker, A. Charnes, and W. W. Cooper, "Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis," Management Science, Vol.30, pp.1078-1092, 1984.
G. Shawna, D. Margaritis, and V. Valdmanis, The Effects of Teaching on Hospital Productivity, Socio-Economic Planning Sciences, Vol.35, No.3, pp.189-204, 2001.
W. W. Cooper, L. M. Seiford, and K. Tone, Data Envelopment Analysis : A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Kluwer Academic Publisher, 2000.
T. D. Coelli, DEAP 2.1, Centre for Efficiency and Productivity Analysis (CEPA), 2010, http://www.uq.edu.au/economics/cepa/software.htm
T. D. Coelli, S. P. Rao, and G. E. Battese, An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Kluwer Academic Publishers, 1998.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.