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[국내논문] 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용한 건강보험 재정추계
Financial Projection for National Health Insurance using NHIS Sample Cohort Data Base 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.4, 2015년, pp.663 - 683  

박유성 (고려대학교 통계학과) ,  박혜민 (고려대학교 통계학과) ,  권태연 (고려대학교 경제연구소)

초록
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저출산과 고령화 등의 인구구조의 변화는 미래 건강보험 재정의 안전성을 위협하고 있다. 이에 본 논문에서는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비에 대한 통계적 모형을 추정하고 인구구조와 경제상황의 변화에 대한 다양한 미래 가정들을 반영하여 건강보험 재정의 연도별 수입과 지출을 2060년까지 추계하였다. 지출 추계에는 건강보험공단 표본 코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비를 추계하였다. 유병율 모형은 VECM-LC모형을 그리고 1인당 공단 부담 진료비에 대한 추계는 이중지수평활법에 근거 하였다. 두 모형 모두를 의료기관별, 질병별, 성별, 연령별로 적합하고 경제상황의 변화에 대한 국회와 정부의 여러 가정들을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 수입 추계는 고령화 속도에 대한 두 개의 다른 가정에 근거한 두 개의 미래 인구구조를 반영한 두 개의 피부양률 가정에 근거하고, 지출 추계에서와 마찬가지로 경제 상황의 변화에 대한 여러 가지 가정을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 그 결과 건강보험 재정적자는 2015년 불변가격으로 2030년에는 2030조 원, 2060년에는 4070조 원이 될 것으로 추계되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The change of the population pyramid due to low fertility and rapid aging threatens the financial sustainability of National Health Insurance. We construct statistical models for prevalence rates and medical expenses using National Health Insurance Service (NHIS) sample cohort data from 2002-2013. W...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
우리나라 의료비 추세와 그 원인은? 건강보험제도는 질병으로 인한 고액의 진료비의 부담을 덜어주기 위해 국민으로부터 매월 보험료를 공단에서 거두어들이고 진료비의 일부를 공단에서 부담해 주는 사회보장제도이다. 우리나라는 인구고령화, 생산가능인구의 감소, 가족구성원 수, 의료기술의 발전, 소득수준향상 등 여러 가지 요인에 의해 의료비가 증가하는 추세에 있다. 그러나 보험료 인상의 어려움, 낮은 정부지원 등으로 인해 현재의 건강보험 재정은 적자와 흑자를 반복하며 그 안정성을 위협받고 있다 (Park과 Lee, 2010).
건강보험제도란? 건강보험제도는 질병으로 인한 고액의 진료비의 부담을 덜어주기 위해 국민으로부터 매월 보험료를 공단에서 거두어들이고 진료비의 일부를 공단에서 부담해 주는 사회보장제도이다. 우리나라는 인구고령화, 생산가능인구의 감소, 가족구성원 수, 의료기술의 발전, 소득수준향상 등 여러 가지 요인에 의해 의료비가 증가하는 추세에 있다.
건강보험제도를 위한 재정의 현황과 직면한 어려움은? 우리나라는 인구고령화, 생산가능인구의 감소, 가족구성원 수, 의료기술의 발전, 소득수준향상 등 여러 가지 요인에 의해 의료비가 증가하는 추세에 있다. 그러나 보험료 인상의 어려움, 낮은 정부지원 등으로 인해 현재의 건강보험 재정은 적자와 흑자를 반복하며 그 안정성을 위협받고 있다 (Park과 Lee, 2010).
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참고문헌 (12)

  1. Choi, B. (2003). Effects on the social insurance financing according to the change of population forecating, Korean Social Security Studies, 19, 97-115. 

  2. Committee of the National Pension Projections (2013). Fiscal 2013 pension calculation, Long-term financial projections of National Pension, National Pension Fund Management and Improvement, Ministry of Health and Welfare. 

  3. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors, Journal of Economic Dynamicsand Control, 12, 231-254 

  4. Kim, W. (2009). A study on the projection of long-term expenditure on health care, Journal of the Korean Hospital Association, Jan/Feb, 93-102. 

  5. Kosis http://www.kosis.kr 

  6. Lee, R. D. and Cater, L. R. (1992). Modeling and forecasting the time series of U.S. mortality, Journal of the American Statistical Association, 87, 659-671. 

  7. Moon, S., Yoon, Y., Kim, K. and Na, Y. (2012). Revenue and expenditure structure change according to demographic shift, and countermeasure, National Health Insurance Policy Research Institute. 

  8. National Health Insurance Services http://www.nhis.or.kr 

  9. Park, I. and Lee, D. (2010). Study on health insurance long-term fiscal outlook, National Health Insurance Policy Research Institute. 

  10. Park, Y., Jang, S. W. and Kim, S. Y. (2013). VECM-LC model for forecasting mortality in Korea, Survey Research, 14, 19-47. 

  11. Park, Y. and Kim, K. (2011). Time Series Data Analysis using SAS/ETS I, Free Academy. 

  12. Said, S. E. and Dickey, D. A. (1984). Testing for unit roots in autoregressive-moving average models of unknown order, Biometrika, 71, 599-607 

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