본 연구는 OECD의 Health Database로부터 2000년부터 2009년까지 10년간 OECD에 가입하고 있는 15개 국가의 의료서비스산업의 실적자료를 이용, DEA와 SFA 기법을 결합하여 OECD 국가의 의료서비스산업의 기술효율성을 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, CRS 기준 비방향 SBM 모형을 이용하여 OECD 국가의 의료서비스 산업의 효율성을 분석한 결과, 2001년 이후 한국이 벤치마킹 국가로서 다른 OECD 국가에 비해 의료서비스산업의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 환경요인에 의한 비효율성이 존재하는 것으로 확인되었다. 셋째, 환경요인을 조정한 후의 효율성이 조정 전보다 큰 폭으로 상승하여 환경요인이 의료서비스산업의 효율성에 중요한 영향을 미치고 있었다. 이상에서 한국의 의료서비스산업의 효율성은 OECD 국가 중에서 선도적 위치에 있으며, 경쟁력이 있는 것으로 판단된다. 다만, 위의 결과는 의료서비스의 질과 가격을 고려하지 않고 단순히 물량을 기준으로 효율성을 분석한 결과이므로, 다른 OECD 국가에 비해 한국의 의료체계가 효율적이라고 판단할 수 없으며 이 부분에 대해서는 본 연구의 제한점으로 두고자 한다.
본 연구는 OECD의 Health Database로부터 2000년부터 2009년까지 10년간 OECD에 가입하고 있는 15개 국가의 의료서비스산업의 실적자료를 이용, DEA와 SFA 기법을 결합하여 OECD 국가의 의료서비스산업의 기술효율성을 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, CRS 기준 비방향 SBM 모형을 이용하여 OECD 국가의 의료서비스 산업의 효율성을 분석한 결과, 2001년 이후 한국이 벤치마킹 국가로서 다른 OECD 국가에 비해 의료서비스산업의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 환경요인에 의한 비효율성이 존재하는 것으로 확인되었다. 셋째, 환경요인을 조정한 후의 효율성이 조정 전보다 큰 폭으로 상승하여 환경요인이 의료서비스산업의 효율성에 중요한 영향을 미치고 있었다. 이상에서 한국의 의료서비스산업의 효율성은 OECD 국가 중에서 선도적 위치에 있으며, 경쟁력이 있는 것으로 판단된다. 다만, 위의 결과는 의료서비스의 질과 가격을 고려하지 않고 단순히 물량을 기준으로 효율성을 분석한 결과이므로, 다른 OECD 국가에 비해 한국의 의료체계가 효율적이라고 판단할 수 없으며 이 부분에 대해서는 본 연구의 제한점으로 두고자 한다.
This study analyzed technical efficiencies of health service industry of OECD countries with DEA and SFA approaches using 10 year data from OECD Health Database. The results can be summarized as follows: First, Korea was found the best practice among 15 OECD countries based on CRS nondirectional SBM...
This study analyzed technical efficiencies of health service industry of OECD countries with DEA and SFA approaches using 10 year data from OECD Health Database. The results can be summarized as follows: First, Korea was found the best practice among 15 OECD countries based on CRS nondirectional SBM models. Second, it was found that some inefficiencies were due to environmental factors. Third, we found that environmental factors were important factors in efficiencies of health service industry by observing that there were large efficiency changes after adjusting slacks due to environmental factors. From the above, Korea led the OECD countries in health service industry and was the most competent. But this study has some limitation since the quality and cost of health care was not taken into account.
This study analyzed technical efficiencies of health service industry of OECD countries with DEA and SFA approaches using 10 year data from OECD Health Database. The results can be summarized as follows: First, Korea was found the best practice among 15 OECD countries based on CRS nondirectional SBM models. Second, it was found that some inefficiencies were due to environmental factors. Third, we found that environmental factors were important factors in efficiencies of health service industry by observing that there were large efficiency changes after adjusting slacks due to environmental factors. From the above, Korea led the OECD countries in health service industry and was the most competent. But this study has some limitation since the quality and cost of health care was not taken into account.
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문제 정의
본 연구에서는 OECD Health Database로부터 2001년부터 2009년까지 10년간 연도별 자료를 추출하였다. 국가 간 효율성비교를 의미 있게 하기 위해서 이용 가능한 자료를 많이 확보하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서 사용되는 분석자료의 시계열상 결측치는 전년도 자료로 대체하였고*, 특정시점의 결측치는 특정시점 전후의 평균치를 적용하였다.
따라서 본 연구는 OECD의 Health Database에서 2000년부터 2009년까지 10년 간 자료를 이용하여 우리나라와 OE- CD에 가입하고 있는 14개 국가의 의료서비스산업의 효율성을 분석한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 여분기준효율성측정(slacks based measure: SBM)모형을 이용하여 효율성을 측정하고 비효율성에 영향을 미치는 환경변수를 독립변수로 여분확률변경함수(slacsks stochastic frontier function)를 추정하여 환경요인에 의한 비효율성과 확률오차를 제거시킨 후, 효율성을 측정, 한국과 OECD 국가의 의료서비스 산업의 효율성을 분석하고 비교하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 Liu and Tone (2008)과 Thoraneenitiyan and Avikiran (2009)의 방식에 따라 환경요인 비효율성과 확률오차를 확률변경분석을 통하여 추출하여 이를 제거시킨 후, 효율성을 측정하여 국가 간 의료서비스 산업의 효율성을 비교하고 평가한다. 그리고 의료서비스산업의 효율성에 영향을 미치는 환경요인을 제도 및 인구 사회적 환경요인과 경제적 환경요인으로 구분하여 의료보장제도, 지불보상제도, 노인인구비율, GDP 등을 환경요인의 대표적 지표로 간주하였다(OECD 한국경제보고서, 2012; OECD Health at a Glance 2012, 2012).
따라서 본 연구의 목적은 우리나라 의료서비스산업의 효율성을 OECD 국가와 비교·평가하여 우리나라의 의료서비스산업의 경쟁력을 검토하는 데 있다.
본 연구는 OECD의 Health Database로부터 2000년부터 2009년까지 10년간 자료를 수집할 수 있는 OECD에 가입하고 있는 15개 국가의 의료서비스산업의 실적자료를 이용하여 OECD 국가 의료서비스산업의 기술효율성을 분석하였다. 이를 위해 효율성 측정은 여분을 고려한 비방사적 효율성 모형인 SBM 모형을 이용하였고, 환경요인에 의한 비효율성을 분리시키기 위해 확률변경분석을 실시하였다.
본 연구는 개별 병원이 아닌 국가를 대상으로 의료서비스산업의 효율성분석을 통해 OECD 국가 간에 비교하였다는 점*과 10년 간 의료제도와 같은 환경요인을 통제하고 OECD 국가별 효율성을 비교분석하였다는 점에서 의미를 두고자 한다. 그러나 본 연구에서 효율성 측정에 사용된 투입요소와 산출요소의 국가별 측정 기준과 범위가 상이하므로 이를 객관적인 기준으로 통일시키지 못한 점, 극히 일부이지만 연도별 결측치를 추정하여 사용하였다는 점, 각 국가별 의료관련 모든 제도를 통제하지 못한 점 등은 본 연구의 한계점이다.
이들 연구의 공통점은 DEA 모형과 SFA 모형을 결합시켜 DEA의 비효율성을 환경요인 비효율성과 확률오차로 분해하여 이를 제거한 후, 효율성 분석을 하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 이들 선행연구의 방법론을 참고하여 적용하고 있으므로 좀 더 자세하게 기술고자 한다.
이에 본 연구에서는 우리나라의 의료서비스산업이 국제적 관점에서 기술효율성이 어느 수준에 있는지를 평가하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)기법과 확률변경분석(Stochastic Frontier Analysis: SFA)기법을 결합하여 주요 OECD 국가의 효율성을 분석하고자 한다.
그래서 정부의 의료서비스산업의 선진화 정책 추진에 앞서 우리나라 의료서비스산업의 경쟁력을 객관적으로 평가하고 발전가능성을 진단하여 보는 것이 의미가 있다고 본다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 의료서비스산업이 국제적 관점에서 기술효율성이 어느 수준에 있는지를 평가하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)기법과 확률변경분석(Stochastic Frontier Analysis: SFA)기법을 결합하여 주요 OECD 국가의 효율성을 분석하고자 한다.
가설 설정
vij, vrj는 vrj∼ N(0, σvi), #을 따른다고 가정하고 확률오차를 나타내며 uij, urj는 0보다 크고 기술비효율성을 나타내며 이는 평균이 u이고 분산이 #인 절단된 정규분포(truncated normal distribution)를 가진다고 가정한다.
제안 방법
이를 위해 본 연구에서 사용되는 분석자료의 시계열상 결측치는 전년도 자료로 대체하였고*, 특정시점의 결측치는 특정시점 전후의 평균치를 적용하였다. 그 외의 결측치는 정부 및 국내 연구소 발간 자료(보건복지부, 2010; 의료정책 연구소, 2010)에서 추적하여 보완하였다. 그리고 현재 OECD 국가는 34개국 중에서 자료수집이 가능한 15개 국가를 선택하였다.
본 연구에서는 효율성 측정을 위해 모든 투입 및 산출요소의 여분에 균등한 가중치를 두고 수익규모불변(constant returns scale: CRS) nonoriented SBM 모형을 이용하고자 한다. 그런데 본 연구는 10년 간 시계열 자료를 사용한 SBM 모형을 구축하여야 하므로 이를 위해 전 기간 전 DMU를 포락하는 단일 프론티어를 구성하였으며, SBM 모형은 기존 SBM 모형을 다음의 식(1)과 같이 수정하였다.
그리고 의료보장제도(NHS, NHI, CS)와 지불보상제도(총액예산제, 건당 지불제, 총액예산제 및 건당 지불제 혼용, 행위별 수가제 및 건당지불제 혼용)를 더미변수로 처리하였으며, 의료보장제도 변수는 NHS, NHI, CS, 지불보상제도변수는 HTBUDG, HCDRG, MIX, FEEDRG로 구분하여 명칭을 부여하였다.
따라서 본 연구에서는 Liu and Tone (2008)과 Thoraneenitiyan and Avikiran (2009)의 방식에 따라 환경요인 비효율성과 확률오차를 확률변경분석을 통하여 추출하여 이를 제거시킨 후, 효율성을 측정하여 국가 간 의료서비스 산업의 효율성을 비교하고 평가한다. 그리고 의료서비스산업의 효율성에 영향을 미치는 환경요인을 제도 및 인구 사회적 환경요인과 경제적 환경요인으로 구분하여 의료보장제도, 지불보상제도, 노인인구비율, GDP 등을 환경요인의 대표적 지표로 간주하였다(OECD 한국경제보고서, 2012; OECD Health at a Glance 2012, 2012).
이를 위해 효율성 측정은 여분을 고려한 비방사적 효율성 모형인 SBM 모형을 이용하였고, 환경요인에 의한 비효율성을 분리시키기 위해 확률변경분석을 실시하였다. 그리고 환경요인에 기인한 효과를 제거시킨 후, SBM 모형을 이용하여 최종적으로 효율성을 분석하였다.
둘째, 환경요인 비효율성을 측정하기 위해 환경변수로 의료제도(국민보건서비스방식, 사회보험방식, 민간보험방식) 및 지불보상제도(총액예산제, 건당지불제, 총액예산제와 건당지불제 혼용, 행위별수가제와 건당지불제 혼용), 1인당 국민소득수준, 노인인구비율 등을 선정하고 의료제도와 지불보상제도는 더미변수로 처리하였다. 투입 및 산출요소의 비효율성을 종속변수로, 환경변수를 독립변수로 확률변경회귀분석을 실시한 결과, 각 모형에서 환경요인 변수가 통계적으로 유의하였으며 환경요인 비효율성이 존재하는 것으로 확인되었다.
그리고 식(7)과 식(8)을 이용하여 투입과 산출요소를 수정한다. 마지막 단계에서 앞의 SFA 회귀분석모형에서 추정된 기술비효율성 여분을 반영시켜 환경요인과 확률오차항의 비효율성을 배제시킨 후, 조정된 투입요소와 산출요소의 자료를 이용하여 각 DMU별 SBM 모형의 효율성 측정치를 산출하여 비교분석한다.
마지막으로 효율성 측정치, 투입 및 산출변수의 SFA 추정치 등의 산출을 위해 R을 이용, 프로그램을 설계하여 자료를 처리하였다.
본 연구는 선행연구를 참고하여 투입변수와 산출변수를 선정하였다. 먼저 투입변수로 인구 1,000명당 활동의사수, 인구 1,000명당 활동간호사수, 인구 1,000명당 병상수(병원)를 선정하였고, 산출변수로 외래환자수 대용지표로 인구 1인당 외래 방문건수(의사진찰 건수), 입원환자수 대용지표로 인구 100,000명당 퇴원환자수(impatients)*를 선정하였다.
효율성을 측정하기 위해 투입 및 산출변수를 선정하여야 한다. 본 연구는 선행연구를 참고하여 투입변수와 산출변수를 선정하였다. 먼저 투입변수로 인구 1,000명당 활동의사수, 인구 1,000명당 활동간호사수, 인구 1,000명당 병상수(병원)를 선정하였고, 산출변수로 외래환자수 대용지표로 인구 1인당 외래 방문건수(의사진찰 건수), 입원환자수 대용지표로 인구 100,000명당 퇴원환자수(impatients)*를 선정하였다.
본 연구는 제1장 서론에 이어 제2장에서 효율성 측정모형과 분석방법을 검토하고 제3장에서는 분석 자료의 설명과 함께 기술효율성을 측정하여 OECD 국가와 비교분석한다. 마지막으로 제4장에서는 연구결과와 한계점을 기술한다.
OECD 국가는 제도적 환경뿐만 아니라 인구 사회적 환경 및 경제적 환경이 서로 상이하므로 국가 간 의료서비스산업의 효율성을 비교분석하기 위해 이러한 환경적 조건을 통제시키는 것이 필요하다. 본 연구는 환경변수 중 제도적 변수로서 의료보장제도, 진료비 지불보상제도를 선택하여 더미변수로 통제하였고, 인구사회적 환경변수의 대표지표로 노인인구비율을, 그리고 경제적 환경변수의 대표지표로 국민 1 인당 GDP를 선택하여 제도적인 요인뿐만 아니라 인구 사회적 요인과 경제적 요인을 통제시켰다. 의료서비스 산업에 미치는 환경은 국내뿐만 아니라 국가별로 매우 복잡하므로 모든 환경요인을 통제시키는 것은 사실상 불가능하다.
특히 의료보장제도는 각 국가의 보건의료체계를 결정짓는 제도로서 의료보장의 유형에 따라 국가의 개입, 시장기능의 정도 등이 달라진다. 본 연구에서는 각국의 의료제도의 근간이 되는 의료보장 형태를 크게 세 가지로 분류하였다(문상식, 2009). 즉 국민보건서비스(National Health Services: NHS)방식, 사회보험(National Health Insurance: NHI)방식, 민간보험(Consumer Sovereignty: CS)방식이다.
본 연구에서는 선행연구(정현진 등 2011)에서 정리된 OECD 주요 국가의 진료비 지불보상체계에 따라 총액예산제를 적용하는 국가군(룩셈부르크, 덴마크, 캐나다, 멕시코, 포르투갈), 건당 지불제(DRG)를 적용하는 국가군(핀란드, 프랑스, 독일, 오스트리아), 건당 지불제와 총액예산제를 혼용하는 국가군(호주, 스웨덴, 영국), 행위별 수가제와 포괄수가제(DRG)를 적용하는 국가군(한국, 일본, 미국) 등 4 개의 군으로 분류하였다.
여기서는 환경적 요인과 확률오차항 요인에 의한 비효율성을 제거한 기술비효율성을 측정하였다. 아래의 <그림 1>에서 보듯이 환경요인을 조정한 후의 효율성이 조정 전보다 큰 폭으로 상승하였으나, 한국은 그 조정의 폭이 다른 국가에 비해 상대적으로 크지 않았으며 이는 한국이 상대적으로 환경요인의 영향을 덜 받았음을 의미한다.
또한 Thoraneenitiyan and Avikiran (2009)은 투입요소와 산출요소의 여분을 동시에 고려한 비방향성 SBM 모형을 이용하여 효율성을 측정하고 있다. 이 연구는 투입요소와 산출요소의 여분 각각의 확률변경함수를 추정하여 투입 및 산출요소에 대해 환경변수의 영향을 제거한 후, 효율성을 재측정하고 있다.
국가 간 효율성비교를 의미 있게 하기 위해서 이용 가능한 자료를 많이 확보하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서 사용되는 분석자료의 시계열상 결측치는 전년도 자료로 대체하였고*, 특정시점의 결측치는 특정시점 전후의 평균치를 적용하였다. 그 외의 결측치는 정부 및 국내 연구소 발간 자료(보건복지부, 2010; 의료정책 연구소, 2010)에서 추적하여 보완하였다.
따라서 본 연구는 OECD의 Health Database에서 2000년부터 2009년까지 10년 간 자료를 이용하여 우리나라와 OE- CD에 가입하고 있는 14개 국가의 의료서비스산업의 효율성을 분석한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 여분기준효율성측정(slacks based measure: SBM)모형을 이용하여 효율성을 측정하고 비효율성에 영향을 미치는 환경변수를 독립변수로 여분확률변경함수(slacsks stochastic frontier function)를 추정하여 환경요인에 의한 비효율성과 확률오차를 제거시킨 후, 효율성을 측정, 한국과 OECD 국가의 의료서비스 산업의 효율성을 분석하고 비교하고자 한다. 따라서 본 연구의 목적은 우리나라 의료서비스산업의 효율성을 OECD 국가와 비교·평가하여 우리나라의 의료서비스산업의 경쟁력을 검토하는 데 있다.
이에 본 연구에서는 분석대상 OECD 국가의 의료제도를 위의 세 가지 형태에 따라 3개 그룹으로 분류하였다. 먼저 NHS를 도입하고 있는 국가 군(덴마크, 핀란드, 멕시코, 포르투갈, 스웨덴, 영국, 호주), NHI를 도입하고 있는 국가 군(오스트리아, 캐나다, 독일, 프랑스, 일본, 한국, 룩셈부르크), 그리고 CS 방식을 채택하고 있는 국가(미국)이다.
또한 이 보고서에서 OECD 국가들은 60세 이상의 의료비가 크게 증가하고 있으며, 소득수준의 상승에 따라 건강에 대한 관심의 증가와 고급 의료서비스의 욕구 증대 등으로 의료비가 급증하고 있다고 보고하고 있다. 이와 같이 노인인구비율과 국민소득 수준이 의료서비스산업에 매우 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되므로 65세 이상 노인인구비율과 디플레이트시킨 국민 1 인당 GDP를 사회경제적 환경변수의 지표로 선택하였다.
한편, 인구사회 및 경제적 환경변수는 다양하지만 의료서비스산업의 특성을 반영하는 노인인구비율, 국민 1 인당 GDP를 환경변수의 대표지표로 선택하였다. 이는 의료서비스산업이 고령화의 진전, 소득의 증대로 의료비가 증가함에 따라 크게 성장 발전하고 있기 때문이다.
대상 데이터
그 외의 결측치는 정부 및 국내 연구소 발간 자료(보건복지부, 2010; 의료정책 연구소, 2010)에서 추적하여 보완하였다. 그리고 현재 OECD 국가는 34개국 중에서 자료수집이 가능한 15개 국가를 선택하였다. 분석대상 OECD 국가는 호주, 오스트리아, 캐나다, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독일, 일본, 한국, 룩셈부르크, 멕시코, 포르투갈, 스웨덴, 영국, 미국 등 15개 국가이다.
본 연구에서는 OECD Health Database로부터 2001년부터 2009년까지 10년간 연도별 자료를 추출하였다. 국가 간 효율성비교를 의미 있게 하기 위해서 이용 가능한 자료를 많이 확보하고자 하였다.
그리고 현재 OECD 국가는 34개국 중에서 자료수집이 가능한 15개 국가를 선택하였다. 분석대상 OECD 국가는 호주, 오스트리아, 캐나다, 덴마크, 핀란드, 프랑스, 독일, 일본, 한국, 룩셈부르크, 멕시코, 포르투갈, 스웨덴, 영국, 미국 등 15개 국가이다.
이론/모형
, 1977; Meeusen and Broeck, 1977). 본 연구는 선행연구에 근거하여 확률비용변경함수(stochastic cost frontier function)를 이용하였다. 투입 및 산출여분의 확률변경함수는 다음의 식(4), 식(5)로 정식화하였다(Battese and Coelli, 1995).
의료서비스 산업에 미치는 환경은 국내뿐만 아니라 국가별로 매우 복잡하므로 모든 환경요인을 통제시키는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 OECD 한국경제보고서(OECD, 2012)와 한눈에 보는 보건의료지표(OECD Health at a Glance 2012, 2012)에서 의료제도와 의료서비스 국제비교 지표를 참고하여 환경변수를 결정하였다.
SBM 모형은 최적투입 대비 최대산출을 동시에 고려한 모형으로 비방사적 투입 및 산출요소의 여분을 포함하여 효율성을 측정한다. 본 연구에서는 효율성 측정을 위해 모든 투입 및 산출요소의 여분에 균등한 가중치를 두고 수익규모불변(constant returns scale: CRS) nonoriented SBM 모형을 이용하고자 한다. 그런데 본 연구는 10년 간 시계열 자료를 사용한 SBM 모형을 구축하여야 하므로 이를 위해 전 기간 전 DMU를 포락하는 단일 프론티어를 구성하였으며, SBM 모형은 기존 SBM 모형을 다음의 식(1)과 같이 수정하였다.
식(2), 식(3)과 같이 비효율성을 환경요인 비효율성, 확률오차항, 기술비효율성으로 분해하기 위하여 SFA 모형을 도입하였다(Battese and Coelli, 1995; Liu and Tone, 2008; Avikiran and Rowlands, 2008). 이 SFA 모형은 확률오차항만을 포함하고 있는 전통적인 회귀모형과 달리 확률오차항 이외에 비효율성 오차항이 결합된 복합오차항을 포함하고 있다.
본 연구는 OECD의 Health Database로부터 2000년부터 2009년까지 10년간 자료를 수집할 수 있는 OECD에 가입하고 있는 15개 국가의 의료서비스산업의 실적자료를 이용하여 OECD 국가 의료서비스산업의 기술효율성을 분석하였다. 이를 위해 효율성 측정은 여분을 고려한 비방사적 효율성 모형인 SBM 모형을 이용하였고, 환경요인에 의한 비효율성을 분리시키기 위해 확률변경분석을 실시하였다. 그리고 환경요인에 기인한 효과를 제거시킨 후, SBM 모형을 이용하여 최종적으로 효율성을 분석하였다.
성능/효과
98로 환경요인이외에 기술비효율성이 존재하고 있으며*, 기술비효율성의 존재여부와 모형의 적합성에 대한 로그우도비(logliklihood ratio) 검정결과, 통계적으로 유의하였다. 간호인력 여분모형과 병상규모 여분모형에서도 국민소득 1인당 GDP, 노인인구비율, 의료보장제도 및 지불보상제도 등의 변수가 통계적으로 유의하였으며, \(γ\)값이 0.97, 0.93으로 환경요인에 의한 비효율성 이외에 기술비효율성이 존재하며 기술비효율성의 존재 효과와 모형 적합성을 검정한 결과, 검정통계량이 통계적으로 유의하였다.
산출요소인 입원환자 여분모형과 퇴원환자 여분모형에서도 국민 1인당 GDP, 노인인구비율, 의료보장제도 및 지불보상제도 등의 변수가 통계적으로 유의하였고, \(γ\)값이 0.97로 기술비효율성 효과가 있으며, 기술비효율성의 존재여부와 모형의 적합성에 대한 검정결과 로그우도비 검정통계량이 통계적으로 유의하였다.
셋째, 확률변경모형에서 환경요인 비효율성을 투입 및 산출요소에서 조정한 후, 2차 CRS 기준 비방향 SBM 모형을 이용하여 OECD 국가의 효율성을 측정한 결과, 대부분의 국가에서 그 효율성이 조정 전보다 큰 폭으로 상승하였으나 한국과 일본의 경우는 상대적으로 조정 폭이 크지 않았다.
이상에서 한국의 의료서비스산업의 효율성은 OECD 국가 중에서 선도적 벤치마킹 국가로 위치하고 있어 한국의 의료서비스산업의 잠재적으로 국제 경쟁력이 있는 것으로 추정된다. 그러나 한국의 의료서비스산업 효율성이 다른 국가에 비해 상대적으로 높은 것은 OECD 국가에 비해 의료인력(의사, 간호사)의 절대적 부족과 높은 진찰건수와 재원일수에 기인하는 부분이 크다.
첫째, CRS 기준 비방향 SBM 모형을 이용하여 OECD 국가의 효율성을 분석한 결과, 2001년 이후 한국이 벤치마킹 대상 국가로서 다른 OECD 국가에 비해 의료서비스산업의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 10년간 의료서비스산업의 효율성이 가장 높은 순위에 속해 있는 국가는 한국, 일본, 영국 순이며, 가장 낮은 순위의 국가는 멕시코, 스웨덴, 미국이었다.
둘째, 환경요인 비효율성을 측정하기 위해 환경변수로 의료제도(국민보건서비스방식, 사회보험방식, 민간보험방식) 및 지불보상제도(총액예산제, 건당지불제, 총액예산제와 건당지불제 혼용, 행위별수가제와 건당지불제 혼용), 1인당 국민소득수준, 노인인구비율 등을 선정하고 의료제도와 지불보상제도는 더미변수로 처리하였다. 투입 및 산출요소의 비효율성을 종속변수로, 환경변수를 독립변수로 확률변경회귀분석을 실시한 결과, 각 모형에서 환경요인 변수가 통계적으로 유의하였으며 환경요인 비효율성이 존재하는 것으로 확인되었다.
위의 확률변경모형의 식(15)에서 식(18)를 추정한 결과는 다음의 <표 5>과 같다. 표에서 국민 1인당 GDP, 노인인구비율, 의료보장제도, 지불보상제도 등의 변수가 통계적으로 유의적이었다. 이는 각국의 소득수준, 고령화정도, 의료제도 등 환경적 요인이 각 투입 및 산출요소의 비효율성에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
후속연구
본 연구는 개별 병원이 아닌 국가를 대상으로 의료서비스산업의 효율성분석을 통해 OECD 국가 간에 비교하였다는 점*과 10년 간 의료제도와 같은 환경요인을 통제하고 OECD 국가별 효율성을 비교분석하였다는 점에서 의미를 두고자 한다. 그러나 본 연구에서 효율성 측정에 사용된 투입요소와 산출요소의 국가별 측정 기준과 범위가 상이하므로 이를 객관적인 기준으로 통일시키지 못한 점, 극히 일부이지만 연도별 결측치를 추정하여 사용하였다는 점, 각 국가별 의료관련 모든 제도를 통제하지 못한 점 등은 본 연구의 한계점이다. 이러한 한계점을 보완하고 보다 정교한 방법론에 의한 심층적인 연구가 진행되기를 기대한다.
그러나 본 연구에서 효율성 측정에 사용된 투입요소와 산출요소의 국가별 측정 기준과 범위가 상이하므로 이를 객관적인 기준으로 통일시키지 못한 점, 극히 일부이지만 연도별 결측치를 추정하여 사용하였다는 점, 각 국가별 의료관련 모든 제도를 통제하지 못한 점 등은 본 연구의 한계점이다. 이러한 한계점을 보완하고 보다 정교한 방법론에 의한 심층적인 연구가 진행되기를 기대한다.
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질문
논문에서 추출한 답변
의료서비스산업을 반대하는 입장에서는 어떻게 주장하고 있는가?
의료서비스산업화를 찬성하는 입장에서는 산업적 측면에서 의료서비스산업을 육성하여 고용창출, 제약, 의료기기, 생물 공학 등 관련 산업분야의 발전 등을 도모하고 나아가 의료기관 간 경쟁을 유도하여 의료서비스의 질을 높이면서 국제 경쟁력을 갖도록 하자는 주장을 하고 있다. 반대하는 입장에서는 의료서비스가 정보의 비대칭, 외부성 등의 공공재적 성격을 가지기 때문에 이를 시장에 맡기는 것은 사회 정책적 측면에서 형평성에 배치된다고 주장하고 있다. 그러나 의료서비스산업에 경쟁적 요소를 도입하여 산업의 효율성을 제고하고 소비자의 후생을 증대시키면서 건강보험의 재정안정화를 도모할 수 있는 방향으로 나가기 위해서는 의료서비스산업화 정책이 추진되어야 한다는 주장이 설득력을 얻고 있다(강성욱, 2008).
의료서비스산업화를 찬성하는 입장에서 주장하는 내용은?
최근 정부에서 추진하고 있는 의료서비스산업의 선진화 정책에 대한 찬반 논의가 진행되고 있다. 의료서비스산업화를 찬성하는 입장에서는 산업적 측면에서 의료서비스산업을 육성하여 고용창출, 제약, 의료기기, 생물 공학 등 관련 산업분야의 발전 등을 도모하고 나아가 의료기관 간 경쟁을 유도하여 의료서비스의 질을 높이면서 국제 경쟁력을 갖도록 하자는 주장을 하고 있다. 반대하는 입장에서는 의료서비스가 정보의 비대칭, 외부성 등의 공공재적 성격을 가지기 때문에 이를 시장에 맡기는 것은 사회 정책적 측면에서 형평성에 배치된다고 주장하고 있다.
OECD 국가의 의료서비스산업 기술효율성을 분석한 결과는 어떻게 나타났는가?
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, CRS 기준 비방향 SBM 모형을 이용하여 OECD 국가의 의료서비스 산업의 효율성을 분석한 결과, 2001년 이후 한국이 벤치마킹 국가로서 다른 OECD 국가에 비해 의료서비스산업의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 환경요인에 의한 비효율성이 존재하는 것으로 확인되었다. 셋째, 환경요인을 조정한 후의 효율성이 조정 전보다 큰 폭으로 상승하여 환경요인이 의료서비스산업의 효율성에 중요한 영향을 미치고 있었다. 이상에서 한국의 의료서비스산업의 효율성은 OECD 국가 중에서 선도적 위치에 있으며, 경쟁력이 있는 것으로 판단된다.
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