가. 재정추계 관련 국외 선행연구
1) OECD 방법론 고찰110)
재정의 단기 전망(forecast)은 예측 정확성에 가치가 있기 때문에 일기예보와 유 사하게 결과를 바꾸게 만들 작은 사건을 예측함에 목표를 두며, 이와 달리 중장 기 전망은 정책 기획과 의사결정을 지원함에 가치를 둠.
보건 지출(health spending)을 전망하는 모델에는 3가지 유형이 있음.
– 미시적 모델(micro models)
․ 예방, 치료, 조직화와 관련된 “가정(what if)”의 정책적 시나리오와 치료의 재 원조달의 범위를 테스트하기 위한 유연성을 제공하고, 전체적인 인구를 가상 화함. 모델에 포함된 다양한 특성들(질병, 연령집단, 치료 제공자)을 통해 예 측된 결과를 검증함.
– 조성법 모델(component-based models)
․ 재원조달 기관, 치료제공자 등 구성요소에 의해 보건지출을 예측함.
– 거시적 모델(macro Models)
․ 총의료비지출을 추계함에 초점을 두고, 시계열 및 집계 지표(aggregate indicators)의 횡단적 분석을 포함함. 이 모델은 또한 보건의료비지출의 증가 와 이것의 전체경제에 미치는 영향력을 분석하고, 보건지출을 증가시키고 관 련된 가격을 바꾸는 소비자와 기업의 반응에 대해 설명하기 위해 연산일반 균형모델(computable general equilibrium models, CGE)을 이용함.
보건 지출을 전망하는 모델은 의료비지출 증가의 잠재적 동인(potential drivers) 의 상대적인 영향력을 추정하고자 함. 사실상 모든 모델은 인구학적 변동을 고려 하고, 일부는 노인의 잠재적 미래 건강상태에 관한 시나리오에 초점을 둠.
그러나 Astolfi 등(2012110)) 연구에서 검토된 모델은 보건의료비 지출의 가장 중요한 동인으로 보건의료혁신(health care innovation)에 초점을 두었음.
– 혁신은 새로운 의료기술, 치료, 과거 기술의 용도변경, 치료 강도의 변화, 서비 스전달체계의 새로운 모델, 새로운 재원조달 방법 등임. 혁신은 환자에게 제공 되는 치료의 강도뿐만 아니라 의료수가에도 영향을 미침.
보건지출 증가에 대한 두 가지 중요한 영향요인은 기술혁신과 건강을 추구하는 행동 및 건강과 질병에 대한 기본적인 사회규범의 역할의 변화임.
모델이 처음 결정될 때, 가정의 영향력에 대해 고려해야 함.
– ‘보건지출 증가율이 항상 GDP 증가율 보다 높을 것이다‘ 라는 가정은 GDP의 100%가 결국 보건지출에 의해 소비되는 경우에 대한 예측을 만들어냄.
․ 단기예측에서는 강력하지 않을 수 있지만, 장기예측에서는 매우 강력해짐.
․ 대안은 지출증가에 대한 제한의 도입이나 다른 모델링 방법의 사용임.
– 인구증가율과 고령화의 추계가 인구의 미래 건강을 대리(proxy)한다는 가정은 미래 노인의 건강상태에 대한 매우 부정적이고 가능성이 낮은 가정임.
․ 이는 수명에서 얻어진 모든 이익이 불건강으로 살아가는 기간만 증가시킴을 의미하기 때문임.
․ 대안은 미래의 노인 건강에 대한 대안적 가정을 검증 하거나 인구의 미래 건 강상태를 직접적으로 예측하는 것임.
– 일반물가인상을 의료수가인상에 대한 대리변수로 사용하는 가정은 전반적인 물가인상보다 보건의료수가가 더 빠르게 증가한다는 실증적인 증거를 외면하 는 것임.
․ 대안은 의료수가지수(health price index)를 사용하거나, 문헌에서 보고된 의 료수가인상 초과에 대해 일반물가지수를 보정해서 사용하는 것임.
의료비 지출에 영향을 미치는 요인에는 인구학적 요소와 건강상태, 소득, 기술 진보 등이 있음.
– 기대수명 증가, 고령화와 같은 인구구조의 변화와 건강상태(간접적인 추계 방 법은 질병별 추계를 개발하는 것임)
– 소득은 의료비 지출 성장수준에 가장 큰 영향을 미치는 요소로 소득탄력성은 많은 실험결과에 따라 다양하게 나타남.
– 새로운 기술과 서비스 도입으로 인한 결과, 적용 및 확산으로 인한 지출 증가 추계
– RAND에서는 노인인구의 만성질환 유병율의 증가가 지출증가를 유발할 것으 로 예측했지만, 인구학적 요소 보다는 의료기술에서 지출증가가 기여하는 바 가 더 컸음.
2) 호주 질병별 추계모델111) 인구학적 요소
– 인구증가, 인구구조 변화 비인구학적 요소
– 질병률(유병률, 발생률) 변화(연령표준화 비율)
– 치료건당 서비스 제공량의 변화: 연령과 성별에 따른 과거의 지출추세를 기 초로 하며, 새로운 기술도입과 치료방법의 변화도 서비스 제공량의 변화에 영향을 미침.
– 치료받은 환례(case)의 비율: 당뇨, 고혈압, 고지혈증으로 치료받은 환자의 비율변화 – 의료가격 인플레이션 초과(의료 인플레이션과 일반 물가상승의 차이 등) – 재원: 연방정부, 주정부 등의 제공 비율
– 민감도 분석: 치료건당 제공량 + 초과 의료가격 인플레이션
나. 재정추계 관련 국내 선행연구
– 추계방법 1. 소득탄력성 접근방법: 성별, 연령대별 1인당 진료비 profile을 구
박형수와 전병목(2009)121) 연구에서는 의료급여 해당 수급자 수에 1인당 급여
124) OECD. Projecting OECD Health and Long-Term Care Expenditures: What are main drivers?.
OECD Economics Department Working Papers No.477. 2006
․ 대상자수는 전체인구수 대비 의료급여 대상자수 비중(2009년 실적치기준 3.4%)을 적용하여 연령계층별 대상자수를 산출
․ 1인당 급여액은 전년도 급여액에 급여증가율125)을 적용
이처럼 선행 연구들에서는 의료비 추계를 위해 연령, 소득, 유병률과 발생률, 새로운 기술과 서비스 도입, 물가인상 등 다양한 정책적 가정 하에 시나리오별 로 단기 및 중장기 재정을 예측하고 있음.
그러나 본인부담률 인하 후 의료비 증가 수준을 예측하는데 있어 소득, 민간보 험 가입율, 비급여부담 수준 등의 의료이용에 영향을 미치는 요인에 대한 자료 가 충분치 않을 경우 의료비 예측의 정확성을 높이기에는 한계가 있음.
따라서 이 연구에서는 의료급여 2종의 입원 본인부담금 변화 수준에 따라 추가 로 소요되는 재정을 예측하기 위한 목적이 있기 때문에, 단기적으로 입원 본인 부담 수준의 인하 효과를 평가하는 것이 요구됨.
125) 2003~2008년 연평균증가율(건강보험 보장성이 대폭 확대되었던 2006년과 2007년 실적치 제외)이
제3장 연구내용 및 방법
1. 연구내용
이 연구에서는 본인부담금의 변화가 의료이용에 미치는 영향에 대한 국내외 선 행연구를 고찰하고, 의료급여 2종 자격유지자를 대상으로 입원 본인부담률 인 하 전후 입원이용량의 변화 수준을 파악하며, 입원 본인부담률에 변화가 없었 던 의료급여 1종과 입원이용량의 변화 수준의 차이를 비교함.
또한 입원 본인부담률 인하가 입원율에 미치는 영향을 파악하고, 본인부담률 인하 수준에 따라 1인당 입원일수 및 1일당 입원비에 미치는 영향을 분석하여 의료급여 2종 입원 본인부담률 인하 정책의 시행 효과를 평가함. 구체적인 연 구의 틀은 그림1과 같음.
[그림 1] 연구의 틀
2. 연구방법
가. 분석기간
의료급여 2종 입원 본인부담률 인하 효과를 평가하기 위해 pre-post test design 으로 설계함. 분석대상 기간은 입원 본인부담률 인하가 시행되었던 2009년 6월 을 기준으로 입원 본인부담률이 인하되기 전 1년과 후 1년간의 입원 이용량의 변화를 평가함.
– 입원 본인부담률 인하 전 1년은 2008년 6월부터 2009년 5월이고, 후 1년은 2009년 6월부터 2010년 5월임.
입원 본인부담률 인하 2009년 06월
↓
전 1년 후 1년
분석기간 2008년 6월 ~ 2009년 5월 2009년 6월 ~ 2010년 5월
나. 대상자 선정
국민건강보험공단의 자격자료를 활용하여 2007년 7월부터 2013년 6월 말까지 의료급여 1종과 2종 각각 자격변동 없이 유지되는 기초생활보장수급권자(이하, 수급권자) 311,253명을 연구대상으로 함.
보장시설 또는 노숙인시설에 입소한 수급권자 등을 제외한 311,114명을 선정함.
– 이중 의료급여 1종이 227,908명(73.3%), 2종 83,206명(26.7%)임.
의료급여 수급권자 중 입원 본인부담률 수준에 차이가 있는 암, 심뇌혈관질환 자, 희귀난치성질환자, 화상 등 본인부담금 산정특례 대상자와 정신질환으로 입원 및 외래 의료이용 경험이 있는 117,617명(37.8%)을 제외함. 또한 2009년 신종인플루엔자 A(H1N1)가 급속히 확산되어 신종인플루엔자 A(H1N1)로 입 원 및 외래 의료이용 경험이 있는 10,197명(3.3%)을 제외함.
– 건강보험심사평가원의 진료비심사가 완료된 청구명세서 자료를 활용하여 2008년 6월부터 2010년 5월까지 본인부담금 산정특례를 받은 경험이 있거나, 입원 및 외래이용 시 주상병이 정신질환(ICD–10기준 F00–F99, G40, G41) 또 는 신종인플루엔자 A(H1N1)(ICD–10 기준 J09, J10)126) 로 이용한 경험이 있 는 수급자 제외
최종 분석대상 의료급여 수급권자는 183,300명(58.9%)이며, 이중 분석대상 의 료급여 2종은 62,533명임.
– 이들은 2010년 12월말 기준 전체 의료급여 2종 수급권자 602,710명의 10.4%
에 해당하며, 2013년 12월말 기준 14.9%에 해당함.
[그림 2] 분석대상자 선정
126) 대한의사협회. 신종인플루엔자 A(H1N1) 관련 한국표준질병사인분류 코드 부여 안내. 2009
다. 분석자료
분석대상자의 입원 본인부담률 인하 전후 입원이용량의 변화를 분석하기 위해 2008년 6월부터 2010년 12월에 진료비심사가 결정된 의료급여 의과 입원 청구 명세서자료 중 진료개시년월이 2008년 6월부터 2010년 5월까지 해당하는 자료 를 활용함.
– 청구명세서 자료 중 심결진료비가 0인 경우 분석대상에서 제외
입원 본인부담률 인하 전후 입원비의 변화 수준을 비교하기 위해 2010년을 기 준으로 의료기관종별 수가인상률을 보정한 입원비를 산정함. 수가인상률은 2010년 기준 환산지수 증가율을 보정하며, 구체적인 환산지수 증가 수준은 표5 와 같음.
의료기관 종별
환산지수(원)
2007년 2008년 2009년 2010년
병원 62.1 62.2 63.4 64.3
(2010년 기준 증감률) 3.54% 3.38% 1.42%
의원 62.1 62.1 63.4 65.3
(2010년 기준 증감률) 5.15% 5.15% 3.00%
보건의료원 62.1 62.1 63.7 64.8
(2010년 기준 증감률) 4.35% 4.35% 1.73%
<표5> 연도별 환산지수 및 2010년 기준 환산지수 증감율
의료급여 2종 수급자가 동일 요양기관에 1일 이내 재입원하는 경우 연속된 입 원으로 정의하여 입원 본인부담률 인하 전후 각각 입원에피소드 자료로 구축함.
라. 변수측정
연구대상자의 일반적인 특성은 성별, 연령, 자격유지기간, 거주지역으로 구분함.
– 연령과 자격유지기간은 2009년 5월말을 기준으로 함. 이때 연령은 20세 미만, 20~44세, 45세, 65세 이상으로 구분하고, 자격유지기간은 3년 미만, 3~5년, 6~9년, 10년 이상으로 구분
– 거주지역은 의료이용의 접근성의 차이를 확인하기 위해 대도시(광역시, 특별
– 거주지역은 의료이용의 접근성의 차이를 확인하기 위해 대도시(광역시, 특별