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문제 정의
- 본 연구는 다음과 같이 구성된다. 먼저 현황분석으로 비만에 의한 사회경제적 비용과 만성질환의 현황을 파악해 보고자 한다. 다음으로 비만, 만성질환 및 의료비의 결정요인에 대한 기존연구를 검토하고 이를 바탕으로 하여 비만, 만성질환 및 의료비의 결정요인에 대한 패널모형을 설정하고 이를 추정하기로 한다.
- 본 연구는 기존의 연구가 주로 수행했듯이 비만과 만성질환, 의료비 결정요인을 독립적으로, 횡단면자료를 사용하여 분석하지 않고 비만이 만성질환에 영향을 주고 또한 비만과 만성질환이 의료비에 미치는 상호의존관계를 패널연립방정식모형을 설정하여 추정함으로써 그들 간의 동태적인 효과를 분석해 볼 수 있었다. 또한 의료비 지출에 영향을 주는 횡단적, 동태적 결정요인과 아울러 비만과 만성질환의 결정요인도 추출해 냄으로써 보건의료정책 수립 등에 활용할 수 있는 정책적 함의를 도출해 내는데 연구의 의의가 있다 할 것이다.
- 본 연구는 보건의료이용실태와 의료비 지출수준 및 건강행태 등에 관한 기초자료인 한국의료패널자료를 이용하여 비만 및 만성질환의 결정요인을 분석하고, 아울러 비만과 만성질환이 의료비 지출의 주요한 결정요인임을 밝히고자 한다. 이를 통해 비만과 만성질환의 발생 및 발병을 억제하고 의료비 지출을 절감할 수 있는 정책적 함의를 도출하는 것이 본 연구의 목적이다.
- 본 연구는 보건의료이용실태와 의료비 지출수준 및 건강행태 등에 관한 기초자료인 한국의료패널자료를 이용하여 비만 및 만성질환의 결정요인을 분석하고, 아울러 비만과 만성질환이 의료비 지출의 주요한 결정요인임을 밝히고자 한다. 이를 통해 비만과 만성질환의 발생 및 발병을 억제하고 의료비 지출을 절감할 수 있는 정책적 함의를 도출하는 것이 본 연구의 목적이다.
제안 방법
- 모형의 추정에는 한국의료패널자료를 사용하였는데, 2008년부터 구축되고 있는 한국의료패널은 보건의료 이용과 의료비의 지출 수준을 보여줄 뿐만 아니라 설문 응답자의 주관적 건강수준과 건강행태 등을 보여주는 약 2만여 명을 대상으로 한 보건의료분야에서 가장 방대한 기초자료이다. 그런데 건강생활습관, 활동제한 그리고 삶의 질 등을 조사하는 항목이 2009년 조사부터 추가되었기에 본 연구에서는 2009, 2010, 2011년 등 3개년의 한국의료패널자료를 사용하여 모형을 추정하였다. 연구의 대상으로는 한국의료패널 자료에서 신장, 몸무게 등 주관적 건강수준과 건강행태에 대한 설문에 응한 18세 이상 응답자만을 대상으로 하였으며, 만성질환 개수와 의료이용 횟수, 흡연 연수에 대한 변수는 0의 값을 포함하고 있기에 box-cox 변환을 시도하였고, 더미변수를 제외한 모든 변수는 자연대수 변환을 시도하였다.
- 먼저 현황분석으로 비만에 의한 사회경제적 비용과 만성질환의 현황을 파악해 보고자 한다. 다음으로 비만, 만성질환 및 의료비의 결정요인에 대한 기존연구를 검토하고 이를 바탕으로 하여 비만, 만성질환 및 의료비의 결정요인에 대한 패널모형을 설정하고 이를 추정하기로 한다. 결론 부분에서는 추정결과를 바탕으로 정책적 함의를 도출해 볼 것이다.
- 는 일반적인 확률오차항이다. 먼저 method Ⅰ에서는 식 1의 종속변수인 BMI (Y1it)가 식 2의 주요 설명변수로 사용되고, 식 2의 종속변수인 만성질환(Y2it)과 BMI (Y1it)가 식 3의 주요 설명변수로 사용되는 panel lower triangular model을 사용하여 추정하였고, 이어 method Ⅱ에서는 비만의 결정요인과 의료비 결정요인을 패널연립방정식 형태로 추정하고 만성질환의 결정요인은 logit 분석을 통해 추정하였다.
- 본 절에서는 먼저 BMI(Y1i), 만성질환(Y2i), 의료비(Y3i)의 결정요인에 대해서 panel lower triangular model을 사용하여 추정해 보았다(method Ⅰ). Lower triangular model은 식 1의 종속변수인 비만(Y1i)이 식 2와 식 3의 주요 설명변수로 설정되었고, 식 2의 종속변수인 만성질환(Y2i)이 식 3의 주요 설명변수로 설정되어 있는 바 이 세 개의 종속변수가 lower triangle을 형성하고 있는데서 유래한다.
- 앞 절의 실증분석을 통해 비만과 만성질환 및 의료비의 결정요인을 추정해 보았고, 비만과 만성질환의 의료비 지출에 미치는 효과도 분석하였다. 실증분석 method Ⅰ에서 lower trianglular model을 사용하여 패널분석한 추정결과와 method Ⅱ에서 비만과 의료비 결정요인을 panel 2SLS로 추정하고 만성질환의 결정요인 모형은 logit 분석을 통해 추정한 결과는 일치하고 있다.
- 그런데 건강생활습관, 활동제한 그리고 삶의 질 등을 조사하는 항목이 2009년 조사부터 추가되었기에 본 연구에서는 2009, 2010, 2011년 등 3개년의 한국의료패널자료를 사용하여 모형을 추정하였다. 연구의 대상으로는 한국의료패널 자료에서 신장, 몸무게 등 주관적 건강수준과 건강행태에 대한 설문에 응한 18세 이상 응답자만을 대상으로 하였으며, 만성질환 개수와 의료이용 횟수, 흡연 연수에 대한 변수는 0의 값을 포함하고 있기에 box-cox 변환을 시도하였고, 더미변수를 제외한 모든 변수는 자연대수 변환을 시도하였다.
- 환자특성변수로는 연령, 소득, 혼인상태, 교육수준, 거주지역, 경제활동 유무, 장애 여부, 민간보험 가입 여부를 설명변수로 사용하였다. 연령(X11t)은 한국의료패널에서 생년이 구분되는 바, 만 나이로 계산하여 연령을 정의하였고, 소득(X13t)은 가구단위의 총 연간소득만 이용 가능하기에 본 연구에서는 Kim [23]의 방법론을 따라 가구소득으로 부터 개인소득을 구하고 가구 내 총 근로소득과 총 자산소득의 합으로 연간 총 가구소득을 구하였으며, 다시 1인가구를 기준으로 한 가구균등화지수(Ei)를 사용하여 연간 총 가구원 소득2)을 도출하였다.
- 의료이용으로는 응급실 이용횟수(Z41t), 입원일수(Z42t), 외래이용횟수(Z43t)를 설명변수로 사용하여 의료이용의 정도를 파악하였으며, 이용횟수는 모두 한국의료패널자료의 실측치를 사용하였다.
- 절의 기존 연구들을 참고하여 비만, 만성질환 및 의료비의 결정요인에 대해서 다음과 같은 실증분석모형을 설정하였으며, 한국의료패널 2009-2011년 패널데이터(version 1.0)를 활용하여 추정하였다.
- 환자특성변수로는 연령, 소득, 혼인상태, 교육수준, 거주지역, 경제활동 유무, 장애 여부, 민간보험 가입 여부를 설명변수로 사용하였다. 연령(X11t)은 한국의료패널에서 생년이 구분되는 바, 만 나이로 계산하여 연령을 정의하였고, 소득(X13t)은 가구단위의 총 연간소득만 이용 가능하기에 본 연구에서는 Kim [23]의 방법론을 따라 가구소득으로 부터 개인소득을 구하고 가구 내 총 근로소득과 총 자산소득의 합으로 연간 총 가구소득을 구하였으며, 다시 1인가구를 기준으로 한 가구균등화지수(Ei)를 사용하여 연간 총 가구원 소득2)을 도출하였다.
- 흡연 연수(X21t)는 설문조사 시 매일 흡연자와 가끔 흡연자를 합하여 연수를 구하였고, 음주(X23t)는 ‘평생 마시지 않음,’ ‘최근 1년간 금주,’ ‘월 1회 미만,’ ‘월 1회,’ ‘월 2-3회,’ ‘주 1회,’ ‘주 2-3회,’ ‘거의 매일’ 항목 중에서 주 2-3회 이상 음주를 하는 대상을 기준으로 주 2회 이상은 1로, 주 2회 미만은 0으로 설정하여 설명변수로 사용하였다.
- 흡연 연수, 과거흡연 연수, 음주, 운동, 수면시간, 주관적인 건강상태를 건강 관련 설명변수로 사용하였다. 흡연 연수(X21t)는 설문조사 시 매일 흡연자와 가끔 흡연자를 합하여 연수를 구하였고, 음주(X23t)는 ‘평생 마시지 않음,’ ‘최근 1년간 금주,’ ‘월 1회 미만,’ ‘월 1회,’ ‘월 2-3회,’ ‘주 1회,’ ‘주 2-3회,’ ‘거의 매일’ 항목 중에서 주 2-3회 이상 음주를 하는 대상을 기준으로 주 2회 이상은 1로, 주 2회 미만은 0으로 설정하여 설명변수로 사용하였다.
이론/모형
- 식 1의 종속변수인 BMI (Y1it)1)는 세계보건기구(World Health Organization)의 기준에 따라 체중(kg)을 신장(m)의 제곱으로 나눈 BMI를 이용하였다. 이러한 BMI의 계산법은 근육량이 많은 대상에서도 높게 나오는 문제점을 갖고 있지만, 한국의료패널에서는 근육량과 체지방률과 같은 자료가 구축되어 있지 않으므로 비만지수를 계산하는 대표적인 방법인 BMI를 사용하기로 한다.
- Method Ⅱ는 식 2를 logit 분석을 통해 추정한 모델이다. 한편 Hausman test 결과 설명변수와 가 독립이라는 귀무가설이 기각됨으로써 모든 패널분석(panel study)은 고정효과모형(fixed effect model)으로 추정하였다.
성능/효과
- ’ 라고 응답한 남성 노인의 경우 비만보다 저체중 비율이 높았으며, 만성질환이 있는 노인보다 만성질환이 없는 노인의 비만율이 4배 정도가 높은 결과를 나타내었다.
- BMI(Y1it)는 만성질환에 대해 통계적으로 유의한 정(+)의 관계를 나타내고 있는 바 Sohn 등[25], Son [26], Choi와 Kim [27]의 기존연구와 같은 결과를 보였으며, BMI가 1% 증가할수록 만성질환 이환 수는 1.04% 증가한다고 해석할 수 있다. 연령(W21t)은 1.
- 예상한 바와 같이 BMI와 만성질환은 의료비에 통계적으로 유의한 정(+)의 관계를 나타내었으며, 환자특성으로 연령, 소득이 유의한 결과를 보였고, 응급·입원·외래서비스 이용 또한 유의한 결과를 시현하였다. BMI(Y1it)는 본 연구의 주요 변수로 유의한 정(+)의 관계를 보였으며, BMI가 1% 증가하면 의료비 지출은 9% 증가하는 것으로 나타나 비만한 사람일수록 의료비 지출이 증가한다는 것을 알 수 있으며, Cawley와 Meyerhoefer [22]의 기존연구와 같은 결과를 보이고 있다.
- 만성질환 결정요인을 실증분석한 결과 만성질환에 정(+)의 관계를 가지는 변수로는 BMI, 연령, 가구 내 동반질환으로 나타났으며, 부(-)의 관계를 가지는 변수로는 혼인상태임이 드러났다. BMI가 1% 증가할 때 만성질환의 이환은 1.04% 증가하는 것으로 나타나 비만이 만성질환에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 따라서 비만을 만성적인 질병으로 인식하는 것이 중요하며 장기적으로 연령, 혼인상태, 가구특성 등 비만인의 특성에 맞추어 맞춤형 관리가 필요하다고 판단되는 바 이를 통해 비만이 곧 만성질환으로 이어져 심각한 의료비의 상승으로 연결되는 악순환을 끊어야 할 것으로 생각된다.
- Table 8은 만성질환의 결정요인에 대한 식 2의 추정결과를 나타내고 있으며, 이를 통해 비만의 만성질환에의 효과도 파악해 볼 수 있겠다. BMI는 예상한 바와 같이 통계적으로 유의하였으며, 환자 특성으로 연령, 혼인상태, 가구 내 동반질환이 통계적으로 유의하게 나타났다.
- Park과 Cho [20]는 고도비만자와 정상체중군을 대상으로 직업 유무를 포함한 사회경제적 수준을 평가하고, 경제활동 상태를 비교하였다. 고도비만군과 정상군을 비교하였을 때, 남녀 모두 연령 분포와 거주지역에는 차이가 없었고, 가계소득 수준에서는 남성의 경우 두 그룹 간 차이가 없었지만, 여성의 경우에는 고도비만일수록 소득수준이 낮았다. 두 그룹에서 직업 여부는 남성과 여성 모두 관련이 없는 것으로 나타났으며, 근무환경 측면에서 여성의 경우에서만 ‘항상 시간에 쫓기며 일한다.
- 기초통계량을 살펴보면 각 연도별 대상자 중 비만인(BMI 25 이상)이 정상인(BMI 25 미만)보다 약 3배가 적은데 비하여 의료비 지출과 만성질환 이환 수는 더 높았으며, 외래방문일수도 훨씬 높게 나타나고 있다. 이에 반해 소득과 주관적 건강수준 등은 비만인이 정상인보다 더 낮은 수치를 시현하고 있다(Table 6).
- Cho [18]는 무안군에 거주하는 60세 이상의 노인을 대상으로 농촌 노인의 BMI를 파악하고 비만수준과 건강상태, 건강생활양식과 관련된 요인을 분석하였다. 농촌 노인의 BMI는 정상범위에 속하였으며, 남성 노인의 경우 여성 노인의 BMI보다 다소 높았지만, 비만 유병률은 여성 노인이 다소 높게 나오는 결과를 나타내었다. 또한 여성 노인의 저체중 비율은 남성 노인보다 약 2배 정도가 높아 비만뿐만 아니라 저체중 문제까지도 안고 있는 것으로 분석되었다.
- 두 그룹에서 직업 여부는 남성과 여성 모두 관련이 없는 것으로 나타났으며, 근무환경 측면에서 여성의 경우에서만 ‘항상 시간에 쫓기며 일한다.
- 농촌 노인의 BMI는 정상범위에 속하였으며, 남성 노인의 경우 여성 노인의 BMI보다 다소 높았지만, 비만 유병률은 여성 노인이 다소 높게 나오는 결과를 나타내었다. 또한 여성 노인의 저체중 비율은 남성 노인보다 약 2배 정도가 높아 비만뿐만 아니라 저체중 문제까지도 안고 있는 것으로 분석되었다. 주관적 건강을 나타내는 항목 중에서 ‘약간 나쁘다.
- 만성질환 결정요인을 실증분석한 결과 만성질환에 정(+)의 관계를 가지는 변수로는 BMI, 연령, 가구 내 동반질환으로 나타났으며, 부(-)의 관계를 가지는 변수로는 혼인상태임이 드러났다. BMI가 1% 증가할 때 만성질환의 이환은 1.
- 예상한 바와 같이 BMI와 만성질환은 의료비에 통계적으로 유의한 정(+)의 관계를 나타내었으며, 환자특성으로 연령, 소득이 유의한 결과를 보였고, 응급·입원·외래서비스 이용 또한 유의한 결과를 시현하였다.
- 의료이용변수로써 응급이용(Z41t), 입원이용(Z42t), 외래이용(Z43t)은 각각 약 0.43, 1.41, 2.28의 계수값을 나타내며, 세 변수 모두 통계적으로 유의한 정(+)의 관계를 보이고 있는 바 의료이용의 증가는 의료비 지출을 증가시킨다는 예상했던 결과가 나타났다. 이는 의료기관 방문횟수가 많을수록 개인의 지출의료비가 증가한다는 Park과 Song [30]의 기존연구와 같은 결과라 하겠다.
- 등[21]은 본태성 고혈압, 무릎관절증, 배통, 인슐린 비의존 당뇨의 네 가지 외래 다빈도질환의 건당 진료비 결정요인을 추정하였는데, 환자의 특성뿐만 아니라 공급자의 개인특성이 진료비에 큰 영향을 주고 있으며, 본인부담률이 상대적으로 작은 의료급여환자가 건강보험환자에 비해 건당 진료비가 더 높게 나타나는 것을 밝혀내고 있다. 의원급 의료기관의 경쟁정도를 비교해 보았을 때 의료기관의 경쟁이 반드시 의료비 절감으로 이어지지는 않는다는 결론도 도출하였고, 신약과 첨단장비에의 의존율이 높은 젊은 의사일수록, 개원기간이 짧은 의원일수록 건당 진료비가 높게 나타나는 것으로 분석하고 있다.
- 취업자 중에서 남성의 경우 제조업 종사자에서 고도비만군 비율이 적었으며, 여성의 경우 공공·수리와 개인서비스 종사자에서 고도비만군 비율이 적게 나와 신체활동이 많은 산업일수록 고도비만군이 적은 것으로 나타났다.
후속연구
- 고혈압·당뇨병과 같은 만성질환은 의료비 증가의 주요 요인이므로 사전적 예방뿐만 아니라 지속적인 치료·관리가 필요하며, 효과적인 만성질환관리제도를 통하여 고혈압 및 당뇨병 환자를 지속적으로 관리함으로써 의료비를 절감할 수 있을 것으로 생각된다. 또한 동네의원을 중심으로 만성질환 관리가 성공적으로 이루어진다면 상급의료기관에서의 의료이용을 줄일 수 있어서 의료비 절감으로 이어질 수 있을 것으로 판단된다.
- 최근 우리나라에서도 급속한 경제발전과 더불어 비만증의 발생 빈도가 증가하고 있으며 이에 따라 비만과 관련되는 질환의 위험이 증가해 이러한 성인병의 예방 및 치료를 위하여 비만을 효과적으로 관리하는 것이 매우 중요하다 하겠다[24]. 또한 만성질환의 감소를 위하여 연령과 가족력의 특성에 따라 만성질환에 대한 정기적인 보건의료서비스와 가계별 특성에 맞는 관리가 필요하며 노인 등과 같은 취약계층에 대해 지방자치단체와 보건의료기관에서의 만성질환 예방서비스와 보건교육이 확대되어야 할 것이고, 정기적인 금연 프로그램 등을 통해 건강을 관리하여야 할 것으로 생각된다. 의료비 지출에 대해 유의한 정(+)의 관계를 보이는 변수로 BMI와 만성질환 그리고 환자특성변수로는 소득, 연령과 응급·입원·외래서비스 이용 등을 들 수 있다.
- 또한 본 연구는 개별적으로 주로 횡단면자료를 활용하여 수행되었던 기존의 연구들과 달리 비만이 만성질환에, 또한 비만과 만성질환이 의료비에 미치는 영향을 패널연립방정식모형을 구축하여 추정해 봄으로써 동태적인 효과를 파악해 볼 수 있을 것으로 생각된다. 비만과 만성질환이 급속도로 증가하는 작금에 패널자료를 활용하여 의료비 지출 증가의 동태적 결정요인과 아울러 비만 및 만성질환의 결정요인을 파악해 볼 경우 이는 보건의료정책결정에 일조를 할 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구는 기존의 연구가 주로 수행했듯이 비만과 만성질환, 의료비 결정요인을 독립적으로, 횡단면자료를 사용하여 분석하지 않고 비만이 만성질환에 영향을 주고 또한 비만과 만성질환이 의료비에 미치는 상호의존관계를 패널연립방정식모형을 설정하여 추정함으로써 그들 간의 동태적인 효과를 분석해 볼 수 있었다. 또한 의료비 지출에 영향을 주는 횡단적, 동태적 결정요인과 아울러 비만과 만성질환의 결정요인도 추출해 냄으로써 보건의료정책 수립 등에 활용할 수 있는 정책적 함의를 도출해 내는데 연구의 의의가 있다 할 것이다.
- 본 연구의 결과 만성질환은 주로 교육수준이 낮고, 고연령층에서 이환될 가능성이 큰 것으로 나타남으로써 지방자치단체와 보건의료기관 및 보건복지부는 취약계층에 대해 경제활동 참여 기회, 금연 프로그램, 만성질환 예방서비스 등을 통해 취약한 계층에 대한 적극적인 관리가 필요하며 이를 통해 비만과 만성질환을 사전에 예방하여 의료이용을 줄인다면 의료비를 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
- 분석결과 고령층일수록 의료비 지출이 증가하는 결과를 나타내고 있는데, 만성질환 이환율이 높고 의료수요가 많은 고령층의 의료비가 높을 것으로 예상되는 바 노인의료비 절감을 위한 특단의 대책이 필요하다 하겠다. 또한 만성질환 이환율 증가와 의료이용의 증가에 따라 의료비 지출이 증가하는 결과를 보이고 있는데, 만성질환자가 지속적으로 동네의원에서 만성질환을 체계적으로 관리 받을 수 있는 의원급 만성질환관리제도가 2012년 4월부터 시행 중에 있으나 유명무실한 상태이다.
- 또한 본 연구는 개별적으로 주로 횡단면자료를 활용하여 수행되었던 기존의 연구들과 달리 비만이 만성질환에, 또한 비만과 만성질환이 의료비에 미치는 영향을 패널연립방정식모형을 구축하여 추정해 봄으로써 동태적인 효과를 파악해 볼 수 있을 것으로 생각된다. 비만과 만성질환이 급속도로 증가하는 작금에 패널자료를 활용하여 의료비 지출 증가의 동태적 결정요인과 아울러 비만 및 만성질환의 결정요인을 파악해 볼 경우 이는 보건의료정책결정에 일조를 할 수 있을 것으로 기대된다.
- 비만의 경우 연령과 운동변수가 통계적으로 유의한 관계를 나타내고 있으며, 통계적으로 유의하지는 않지만 교육수준이 낮을수록 비만이 될 가능성이 높은 결과를 보였는데, 비만관리와 건강에 대한 올바른 인식을 위한 교육프로그램이 제공되어야 할 것으로 생각된다. 흡연자의 경우 오히려 BMI가 감소하였지만 과거 흡연자의 경우 BMI가 증가하는 것으로 나타나 금연 시 체중이 증가하지 않도록 운동과 함께 적절한 관리를 할 수 있는 비만관리 프로그램이 갖추어져야 할 것이다.
- 실증분석에는 한국의료패널 3개년도의 패널자료를 활용하여 패널분석을 시도하였지만, 비만과 만성질환의 경우 흡연과 음주 등과 같은 건강위해행위가 조사 당시 질환에 있어 선행요인인지 질환 발생 후의 요인인지 정확히 파악할 수 없는 한계점을 지니고 있는 바 보다 긴 기간의 패널자료가 구축되어 추정될 수 있다면 더욱 효율적이고 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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