본 연구는 DEA를 이용하여 한방병원의 경영효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 한방병원의 경영효율성 향상방안을 제시하고자 한다. 투입변수는 의사수, 간호사수, 의료기사수와 병상수이고, 산출변수는 연외래환자수와 연입원환자수이며 분석도구는 EnPas와 IBM SPSS 19.0을 사용하였다. 연구결과, 설립형태별 효율성 분석에서는 학교법인 소속 병원의 효율성 점수가 가장 높았고 개인병원이 가장 낮았다(p<.05). 그리고 병상규모별 분석에서는 101-150병상 범주의 효율성 점수가 가장 높았고 100병상 이하의 한방병원들이 대체로 낮은 효율성을 보였다(p<.05). 또한 소재지별 분석에서는 서울지역 한방병원의 효율성이 가장 높았으며 광역시 소재병원의 효율성이 가장 낮게 나타났으나 통계적으로 유의한 차는 없었다(p<.05). 그리고 효율성 결정요인 파악을 위한 이항로지스틱 분석결과로 간호사 1명이 증가하면 효율성이 약 1.045배 증가함을 알 수 있었다.
본 연구는 DEA를 이용하여 한방병원의 경영효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 한방병원의 경영효율성 향상방안을 제시하고자 한다. 투입변수는 의사수, 간호사수, 의료기사수와 병상수이고, 산출변수는 연외래환자수와 연입원환자수이며 분석도구는 EnPas와 IBM SPSS 19.0을 사용하였다. 연구결과, 설립형태별 효율성 분석에서는 학교법인 소속 병원의 효율성 점수가 가장 높았고 개인병원이 가장 낮았다(p<.05). 그리고 병상규모별 분석에서는 101-150병상 범주의 효율성 점수가 가장 높았고 100병상 이하의 한방병원들이 대체로 낮은 효율성을 보였다(p<.05). 또한 소재지별 분석에서는 서울지역 한방병원의 효율성이 가장 높았으며 광역시 소재병원의 효율성이 가장 낮게 나타났으나 통계적으로 유의한 차는 없었다(p<.05). 그리고 효율성 결정요인 파악을 위한 이항로지스틱 분석결과로 간호사 1명이 증가하면 효율성이 약 1.045배 증가함을 알 수 있었다.
This study is to analyze the efficiency of oriental hospitals using DEA. The input variables are the numbers of doctors, nurses, medical technicians, and beds. The output variables are the numbers of annual inpatients and outpatients. The statistical analysis tools used are EnPas and IBM SPSS Statis...
This study is to analyze the efficiency of oriental hospitals using DEA. The input variables are the numbers of doctors, nurses, medical technicians, and beds. The output variables are the numbers of annual inpatients and outpatients. The statistical analysis tools used are EnPas and IBM SPSS Statistics 19. The result in efficiency analysis by establishment type showed that the national and public hospitals had the most efficiency. In the case of location, the efficiency of the oriental hospitals in Seoul was the highest but those in the Metropolitan areas had a relatively low efficiency. If the number of the beds was generally less than 50 beds, the hospitals were highly efficient, but the hospitals in the medium category of 51-100 beds were low in efficiency. The Logistic regression analysis conducted to analyze the variables that have affected the efficiency of oriental hospitals resulted that the efficiency increased by 1.045 everytime the number of nurses increased by 1.
This study is to analyze the efficiency of oriental hospitals using DEA. The input variables are the numbers of doctors, nurses, medical technicians, and beds. The output variables are the numbers of annual inpatients and outpatients. The statistical analysis tools used are EnPas and IBM SPSS Statistics 19. The result in efficiency analysis by establishment type showed that the national and public hospitals had the most efficiency. In the case of location, the efficiency of the oriental hospitals in Seoul was the highest but those in the Metropolitan areas had a relatively low efficiency. If the number of the beds was generally less than 50 beds, the hospitals were highly efficient, but the hospitals in the medium category of 51-100 beds were low in efficiency. The Logistic regression analysis conducted to analyze the variables that have affected the efficiency of oriental hospitals resulted that the efficiency increased by 1.045 everytime the number of nurses increased by 1.
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문제 정의
그리고 기존의 유사 연구에서도 한방병원의 특성을 반영한 연구가 부족하여 명확한 개선목표를 제시하는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 의료기관의 효율성 분석에 적합한 DEA를 활용하여 104개 한방병원의 실증자료를 통해 설립형태와 병상수, 그리고 소재지별로 경영효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 한방병원의 효율성 향상방안을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 DEA를 이용하여 국내 한방병원의 경영효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 국내 한방병원의 경영 비효율성 개선을 제안하는데 있다. 연구에 사용된 자료는 한국보건산업진흥원에서 매년 발간하는 ‘병원경영분석’, 보건복지부 용역발주사업인 ‘2014 한방의료이용 및 한약소비실태조사’, 국세청 ‘공익법인 경영공시 시스템’에 등재되어 있는 결산자료를 이용하였으며, 2013년 기준 212개 한방병원 중 DEA 분석의 투입 및 산출변수에 이용될 자료와 효율성 영향요인 분석에 사용될 자료수집이 가능한 104개 한방병원을 대상으로 효율성을 측정하여 설립형태, 병상수, 소재지별로 구분하여 효율성 분석을 실시하였다.
제안 방법
본 연구는 신뢰도를 높이기 위해서 DEA 관련 선행연구를 검토하여 한방병원의 경영효율성 분석에 유용하다고 판단되는 변수 중 의사, 간호사, 의료기사를 인력변수로 선정하였으며 자본의 대용변수로서 가동병상수를 선정하였다. 노동을 제공하는 인력변수의 경우, 병원의 산출물은 의료인력에 의해 수행되기 때문에 투입과 산출 간의 연계가 명확해진다는 면에서 비교적 안정적인 투입변수라고 볼 수 있다(Yoon, et al.
상관계수가 0.9 이상이면 회귀분석에 있어서 다중공선성 문제가 발생할 수 있기 때문에 투입·산출변수가 적합하게 선정되었는지 검증하기 위해서 변수상호간의 상관관계를 분석하였다.
효율성 결정요인을 파악하기 위한 이항로지스틱 분석에서 효율성에 미치는 영향을 보다 정확하게 알아보기 위하여 설립형태와 소재지 특성을 더미 변수화하여 통제하였다. 또한, 분석대상 한방병원간 의료인력 및 병상수의 차이를 보정하고자 100병상당 의사수, 간호사직수, 의료기사직수, 병상수로 환산하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다.
대상 데이터
‘한방의료이용 및 한약소비실태조사’의 경우 한의원과 한방병원 1,212개소를 대상으로 2014년 10월 1일부터 31일까지 한방기관 운영실태 파악을 위한 조사로 획득된 자료이다. 본 연구는 2013년 기준 212개 한방병원 중 DEA의 투입변수 및 산출변수에 이용될 자료와 효율성 영향요인 분석에 사용될 자료 확보가 가능한 104개 한방병원을 분석대상으로 설정하였다. 분석대상 한방병원의 일반적 특성은 [Table 1]과 같다.
본 연구는 한국보건산업진흥원(KHIDI)에서 매년 발간하는 ‘병원경영분석’(KHIDI, 2013)과 보건복지부 용역발주사업인 ‘2014 한방의료이용 및 한약소비실태조사’(KHIDI, 2014), 국세청 ‘공익법인 경영공시시스템’에 등재된 결산자료를 활용하여 수행되었다.
본 연구의 분석대상은 개인한방병원·학교법인 소속 한방병원·의료법인·재단법인·특수법인 소속의 한방병원이며 이를 설립형태, 병상수, 소재지별로 범주화하였다.
설립형태는 개인한방병원, 학교법인 한방병원, 그리고 기타 법인(의료법인·재단법인·특수법인)소속의 한방병원, 병상규모는 50병상 이하, 51-100병상, 101-150병상, 소재지는 서울, 광역시, 시/읍/면으로 구분하였다.
연구에 사용된 자료는 한국보건산업진흥원에서 매년 발간하는 ‘병원경영분석’, 보건복지부 용역발주사업인 ‘2014 한방의료이용 및 한약소비실태조사’, 국세청 ‘공익법인 경영공시 시스템’에 등재되어 있는 결산자료를 이용하였으며, 2013년 기준 212개 한방병원 중 DEA 분석의 투입 및 산출변수에 이용될 자료와 효율성 영향요인 분석에 사용될 자료수집이 가능한 104개 한방병원을 대상으로 효율성을 측정하여 설립형태, 병상수, 소재지별로 구분하여 효율성 분석을 실시하였다.
데이터처리
DEA를 이용한 경영효율성 평가에 사용되는 분석용 프로그램에는 DEA Excel Solver, DEAP 등 여러 종류가 있으나 본 연구는 EnPas(Efficiency and Productivity Analysis System)를 활용하였으며, 투입·산출변수의 기술통계분석, 상관분석, 효율적 DMU 빈도분석, 효율성 분석, 이항로지스틱 분석은 spss19.0을 사용하였다.
그리고 범주별 효율성 분석결과를 바탕으로 효율성 평균의 차이가 있는지 검증하기 위하여 정규성 검정을 하였으나 정규분포하지 않는다는 결과가 도출되어 비모수 통계방법인 Kruskal Wallis Test를 실시하였고, 유의수준 p<.05에서 검증하였다.
효율성 결정요인을 파악하기 위한 이항로지스틱 분석에서 효율성에 미치는 영향을 보다 정확하게 알아보기 위하여 설립형태와 소재지 특성을 더미 변수화하여 통제하였다. 또한, 분석대상 한방병원간 의료인력 및 병상수의 차이를 보정하고자 100병상당 의사수, 간호사직수, 의료기사직수, 병상수로 환산하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 분석결과, [Table 8]과 같이 산출변수 환자수에 영향을 미치는 효율성 결정요인을 파악하기 위한 이항로지스틱 분석모형에 대한 설명력은 약 19.
05에서 검증하였다. 마지막으로 효율성에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 이항로지스틱 분석을 실시하였다.
일반적 특성에 따른 투입·산출변수 분석을 통해 연구자료에 대한 포괄적인 이해와 효율성 분석 및 회귀분석 결과의 원인이 되는 집단군의 변수분포를 구체적으로 확인하기 위해 기술통계분석을 실시하였다.
이론/모형
본 연구는 효율성 분석을 위해서 DEA의 CCR모형과 BCC모형 그리고 SE모형을 사용하였다. 각각의 모형별 효율성 분석 결과 비교를 통해 세 모형의 결과가 일치하는 경우 분석 결과에 대한 강한 설명력을 가질 수 있다.
성능/효과
5606) 순으로 나타났다. BCC모형에서도 CCR모형과 같이 서울 소재 한방병원의 효율성 점수가 0.8425로 가장 높았고, 광역시 소재 병원이 0.7386으로 가장 낮은 효율성을 보였다. 그리고 SE모형에서도 서울 소재 한방병원의 효율성이 가장 높았고 광역시 소재 한방병원의 점수가 가장 낮았다.
본 연구는 효율성 분석을 위해서 DEA의 CCR모형과 BCC모형 그리고 SE모형을 사용하였다. 각각의 모형별 효율성 분석 결과 비교를 통해 세 모형의 결과가 일치하는 경우 분석 결과에 대한 강한 설명력을 가질 수 있다. 반면, 모형별로 상이한 경우는 비효율성의 원인이 비효율적인 자원 운영에 의한 것인지 기관규모로 인한 불리한 상황에 의한 것인지 혹은 둘 다에 의한 것인지를 분석할 수 있다.
결과적으로 산출변수 환자수 기준에 영향을 미치는 변수는 간호직수이며 100병상 당 간호직 1명이 증가할수록 효율성은 약 1.045배 증가함을 알 수 있었다(p<.05).
그러나 CCR모형과 BCC모형에서는 범주간 효율성 평균 순위에 통계적으로 유의한 차가 있지 않았고, SE모형에서만 통계적으로 유의한 차를 보였다(p<.05).
7386으로 가장 낮은 효율성을 보였다. 그리고 SE모형에서도 서울 소재 한방병원의 효율성이 가장 높았고 광역시 소재 한방병원의 점수가 가장 낮았다. 그러나 CCR과 BCC, SE모형 모두에서 범주별 효율성 평균 순위에 통계적으로 유의한 차는 없었다(p<.
05). 그리고 소재지별 효율성 분석에서는 모든 모형에서 서울지역 한방병원의 효율성이 가장 높고, 광역시 소재 병원의 효율성이 가장 낮게 나타났으나 통계적으로 유의한 차는 없었다(p<.05). 또한 효율성 결정요인을 분석하기 위한 이항로지스틱 분석결과에서는 간호직 1명이 증가할수록 한방병원의 경영효율성이 약 1.
4명으로 가장 적었다. 다른 투입요소인 간호직, 의료기사직, 그리고 병상수 역시 학교법인 한방병원이 많은 자원을 보유하고 있으며, 산출변수인 연외래환자와 연입원환자수 또한 많은 것으로 나타났다. 병상수별로는 101-150병상 규모의 한방병원에서 투입요소와 산출요소가 가장 높으며, 50병상 이하의 한방병원이 가장 적은 투입요소와 환자수를 나타냈다.
(1985)는 DEA에 있어서의 효율성 정의에서 첫째, 의사결정단위(Decision Making Units, 이하 DMU)의 산출요소는 투입요소의 일부를 증가시키거나 또는 산출요소의 다른 일부를 감소시키지 않고서는 증가될 수 없다. 둘째, DMU의 투입요소는 산출요소의 일부를 감소시키거나 또는 투입요소의 다른 일부를 증가시키지 않고서는 감소될 수 없다. 셋째, 일반적으로 비효율성은 투입요소를 이용하여 산출요소를 생산하는 과정에서 투입요소 간의 비효율적인 결합이나 사용 때문에 발생하는 것으로 투입요소의 비효율성과 산출요소의 비효율성으로 구분할 수 있다고 하였다.
05보다 크게 나타나 모형은 적합하게 설정되었고 할 수 있다. 또한 예측의 정확도인 분류정확도가 71.2%로 양호하게 나타났다. 결과적으로 산출변수 환자수 기준에 영향을 미치는 변수는 간호직수이며 100병상 당 간호직 1명이 증가할수록 효율성은 약 1.
05). 또한 효율성 결정요인을 분석하기 위한 이항로지스틱 분석결과에서는 간호직 1명이 증가할수록 한방병원의 경영효율성이 약 1.045배 증가함을 알 수 있었다.
병상규모별 효율성 분석에서는 CCR·BCC·SE모형 모두 101-150병상 범주의 효율성 점수가 가장 높았고 100병상 이하의 한방병원들이 대체로 낮은 효율성을 보였다(p<.05).
병상규모별 효율성 분석에서는 CCR·BCC·SE모형 모두에서 101-150병상 범주의 한방병원에서 효율성 점수가 가장 높았고 100병상 이하 규모의 한방병원들의 효율성이 낮은 것으로 분석되었다.
4%) 병원이 효율적으로 나타났다. 병상수별로는 CCR모형에서 50병상 이하에서 6개(18.8%), 101-150병상의 8개(11.8%), 101-150병상의 2개(50.0%) 병원이 효율적이며, BCC모형에서 50병상 이하 14개(43.8%), 101-150병상의 19개(27.9%), 101-150병상의 3개(75.0%) 병원이 효율적으로 나타났다. 한편, 소재지별로는 CCR모형에서 시/읍/면의 10개(25.
또한, 분석대상 한방병원간 의료인력 및 병상수의 차이를 보정하고자 100병상당 의사수, 간호사직수, 의료기사직수, 병상수로 환산하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 분석결과, [Table 8]과 같이 산출변수 환자수에 영향을 미치는 효율성 결정요인을 파악하기 위한 이항로지스틱 분석모형에 대한 설명력은 약 19.1%이며, Hosmer와 Lemeshow 적합도 검정결과 유의확률이 0.398로 0.05보다 크게 나타나 모형은 적합하게 설정되었고 할 수 있다. 또한 예측의 정확도인 분류정확도가 71.
9 이상이면 회귀분석에 있어서 다중공선성 문제가 발생할 수 있기 때문에 투입·산출변수가 적합하게 선정되었는지 검증하기 위해서 변수상호간의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 의사직과 간호직의 경우 0.801로서 강한 양의 상관관계를 보였고 모든 변수 간에 양의 상관관계를 나타냈으나 회귀분석을 시행해도 무관한 정도의 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다[Table 3].
분석결과[Table 2], 투입변수를 설립형태에 따라 보면 의사직은 학교법인 한방병원이 평균 23.7명으로 가장 많았고, 개인 한방병원이 3.4명으로 가장 적었다. 다른 투입요소인 간호직, 의료기사직, 그리고 병상수 역시 학교법인 한방병원이 많은 자원을 보유하고 있으며, 산출변수인 연외래환자와 연입원환자수 또한 많은 것으로 나타났다.
설립형태별 분석에서는 CCR·BCC·SE모형 모두에서 학교법인 한방병원의 효율성 점수가 가장 높았고, 개인 한방병원이 가장 낮았으나 SE모형에서만 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<.05).
설립형태별 효율성 분석에서 CCR·BCC·SE모형 모두 학교법인 병원의 효율성 점수가 가장 높았고, 개인병원이 가장 낮았다(p<.05).
둘째, DMU의 투입요소는 산출요소의 일부를 감소시키거나 또는 투입요소의 다른 일부를 증가시키지 않고서는 감소될 수 없다. 셋째, 일반적으로 비효율성은 투입요소를 이용하여 산출요소를 생산하는 과정에서 투입요소 간의 비효율적인 결합이나 사용 때문에 발생하는 것으로 투입요소의 비효율성과 산출요소의 비효율성으로 구분할 수 있다고 하였다.
소재지별 효율성 분석에서는 CCR·BCC·SE모형에서 서울지역 한방병원의 효율성이 가장 높으며 광역시 소재병원의 효율성이 가장 낮게 나타났으나 통계적으로 유의한 차는 없었다(p<.05).
이러한 결과로 병상수가 많을수록, 그리고 교육기능을 동시에 수행하는 학교법인 소속 한방병원이 다른 범주의 한방병원보다 투입요소와 산출요소가 많음을 알 수 있다. 소재지별로는 서울 소재 한방병원이 의사직 11.5명, 간호직 16.7명, 의료기사직 2.9명으로 타지역 한방병원보다 투입요소가 많았으며, 산출요소인 연외래 및 입원환자수도 서울 소재 한방병원이 많은 것으로 나타났다. 이것은 서울지역 소재 한방병원이 타지역 한방병원보다 투입인력이 많고 가동병상수는 적으나 산출요소인 환자수가 많음을 보여주는 것이다.
우리나라 104개 한방병원을 대상으로 산출변수 환자수 기준의 DEA 경영효율성을 분석한 결과, CCR모형에서는 개인병원 8개(13.6%), 학교법인의 4개(18.2%)와 기타 법인의 4개(17.4%) 한방병원이 효율적으로 나왔으며, BCC모형에서 개인의 22개(37.3%), 학교법인과 기타 법인의 각각 7개(31.8%와 30.4%) 한방병원이 효율적인 것으로 분석되었다. 이와 같이 BCC모형이 CCR모형보다 효율적 DMU의 수가 더 많게 나타났는데 이것은 CCR모형의 경우 투입과 산출의 관계가 정비례이므로 투입이 2배 많은 병원은 산출을 2배만큼 늘려야 효율병원이 되며(Lee & Oh, 2012), BCC모형의 경우는 효용곡선 관계에 있어서 투입이 늘어나더라도 어느 시점에서는 증가량이 줄어들기 때문이다.
또한, 의료기관 입원환경 현황조사 결과분석(KHIDI, 2012)에서 한방병원 간호인력의 경우, 병동당 간호인력수, 백병상당 간호인력수, 근무일정별 간호인력수 모두 의과병원에 비해 적었으나 간호인력 1인당 환자수 및 병상수는 많다고 보고했으며, 2013 병원경영분석에서 간호직(간호사, 조무사) 1인당 의료수익은 의과병원 13,960천원, 한방병원 299,763천원이며, 간호직 1인당 부가가치는 의과병원 10,449천원, 한방병원 13,870천원으로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 한방병원이 의과병원에 비해 적은 간호인력수로 더 많은 의료수익과 부가가치를 창출하는 것을 의미하며, 간호직수가 1인 증가할수록 경영효율성이 1.045배 증가한다는 본 연구의 분석결과를 뒷받침한다.
이와 같이 BCC모형이 CCR모형보다 효율적 DMU의 수가 더 많게 나타났는데 이것은 CCR모형의 경우 투입과 산출의 관계가 정비례이므로 투입이 2배 많은 병원은 산출을 2배만큼 늘려야 효율병원이 되며(Lee & Oh, 2012), BCC모형의 경우는 효용곡선 관계에 있어서 투입이 늘어나더라도 어느 시점에서는 증가량이 줄어들기 때문이다. 특히, BCC모형에서는 효율적으로 분석된 총 36개 병원 중 20개 병원이 CCR모형에서는 비효율적으로 분석되었다. 이와 같이 동일한 병원이 BCC모형에서는 효율적으로 분석되었으나 CCR모형에서는 비효율적으로 분석된 이유는 병원의 경영효율성이 기술효율성에 문제가 있는 것이 아니라 순수기술효율성, 즉 병원 규모로 인한 비효율성을 의미하며 이에 속한 병원들이 대부분 상대적으로 한방병원 집단 내에서 대규모 병상을 가진 병원에 속하기 때문으로 판단된다.
한편, 소재지별 효율성 분석결과[Table 7], CCR모형에서는 서울 소재 한방병원의 효율성 점수가 0.6713으로 가장 높았고 시/읍/면(0.5982), 광역시(0.5606) 순으로 나타났다. BCC모형에서도 CCR모형과 같이 서울 소재 한방병원의 효율성 점수가 0.
0%) 병원이 효율적으로 나타났다. 한편, 소재지별로는 CCR모형에서 시/읍/면의 10개(25.6%), 광역시의 5개(9.8%), 서울의 1개(7.1%) 병원, BCC모형에서 시/읍/면의 17개(43.6%), 광역시의 15개(29.4%), 서울의 4개(28.6%) 병원이 효율적인 것으로 분석되었다.
효율성 결정요인을 분석하기 위한 이항로지스틱 분석결과, 간호직 1명이 증가하면 효율성이 약 1.045배 증가함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 종합병원 특성별 효율성 분석결과, 간호사수가 효율성 증가에 통계적으로 유의한 결과를 보인(Kim, 2014) 것과 일치한다.
후속연구
또한 이러한 결과는 국내의 경우 우수한 의료진 및 고가의 의료장비, 시설을 갖추고 있는 상급종합병원 및 종합병원급의 대규모 병상을 보유한 의료기관으로 환자가 집중되는 현상의 일환으로서도 설명될 수 있다. 따라서 한방전문병원 지정제와 같은 중소규모 한방병원들의 경쟁력을 향상시킬 수 있도록 관련 제도의 지속적인 정비가 필요할 것으로 판단된다.
투입요소는 의사직, 간호직, 의료기사직 등의 인력요소와 병상수임으로 적정 인력수급 관리 전략과 리모델링 또는 공간 재배치를 통하여 병상수를 조정하는 등 내부적인 경영전략을 통하여 효율성을 제고시킬 수 있을 것이다. 또한 산출요소를 증대시키기 위해서는 경영효율성 제고전략과 외래 및 입원환자수 증대를 위한 다양한 의료서비스 마케팅 및 의료의 질을 향상시켜 환자만족도를 올릴 수 있는 전략을 동시에 수행하여야 할 것이다.
본 연구의 제한점은 자료수집의 한계로 인해 2013년 단일년도 분석을 실시하였으나, 이후 연구에서는 연구기간을 보다 확대하여 DEA/Window 기법 등을 활용한 시계열 분석을 통해 다년도의 한방병원 경영효율성 변화 추이와 관련요인을 분석할 필요성이 있으며, 효율성에 영향을 미치는 다른 요인이 있을 수 있다는 것이다. 즉, 본 연구에서 검토하지 못한 병상이용 및 회전율, 부채 및 유동비율, 건물면적, 인건비, 재료비, 관리운영비 등의 다양한 변수들이 한방병원 경영효율성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이들 변수들을 고려한 후속 연구를 기대해본다.
연구결과를 종합해보면 비효율적으로 분석된 한방병원군의 경우, 효율성 제고를 위해서 효율적인 한방병원군에 비하여 과잉투자된 요인을 감소시키고 산출요인을 증대시키기 위한 노력이 필요하다. 투입요소는 의사직, 간호직, 의료기사직 등의 인력요소와 병상수임으로 적정 인력수급 관리 전략과 리모델링 또는 공간 재배치를 통하여 병상수를 조정하는 등 내부적인 경영전략을 통하여 효율성을 제고시킬 수 있을 것이다.
본 연구의 제한점은 자료수집의 한계로 인해 2013년 단일년도 분석을 실시하였으나, 이후 연구에서는 연구기간을 보다 확대하여 DEA/Window 기법 등을 활용한 시계열 분석을 통해 다년도의 한방병원 경영효율성 변화 추이와 관련요인을 분석할 필요성이 있으며, 효율성에 영향을 미치는 다른 요인이 있을 수 있다는 것이다. 즉, 본 연구에서 검토하지 못한 병상이용 및 회전율, 부채 및 유동비율, 건물면적, 인건비, 재료비, 관리운영비 등의 다양한 변수들이 한방병원 경영효율성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이들 변수들을 고려한 후속 연구를 기대해본다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2012년 대한민국의 국민의료비는 어느 정도였는가?
2012년 대한민국의 국민의료비는 971조원으로 2008년의 681조원 보다 약 42% 증가하였으며, 2007년부터 2012년까지의 평균의료비 증가율이 6.6%로서 OECD 회원국 가운데 가장 높았다(MOHW, 2014).
병원의 효율성 측정에는 다중투입 및 다중산출 요소를 가지는 조직의 효율성을 비모수적 분석기법을 통하여 효율성 지표를 산출하고 상대적 효율성을 측정할 수 있는 DEA가 주로 사용되고 있는 이유는?
병원의 경영효율성을 평가하는 방법으로는 비율분석과 회귀 분석, 그리고 자료포락분석(이하 DEA) 등이 있다. 이들 중 비율분석과 회귀분석은 다양한 수준의 서비스와 진료수준을 가진 병원들의 효율성 분석에 한계가 있다(Kim, et al. 2007).
DEA에 있어서의 비효율성을 투입요소의 비효율성과 산출요소의 비효율성으로 구분할 수 있다고 본 이유는?
둘째, DMU의 투입요소는 산출요소의 일부를 감소시키거나 또는 투입요소의 다른 일부를 증가시키지 않고서는 감소될 수 없다. 셋째, 일반적으로 비효율성은 투입요소를 이용하여 산출요소를 생산하는 과정에서 투입요소 간의 비효율적인 결합이나 사용 때문에 발생하는 것으로 투입요소의 비효율성과 산출요소의 비효율성으로 구분할 수 있다고 하였다.
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