가. DEA 분석을 통한 경영효율성 추정
전술한 바와 같이 본 연구에서 다루고자 하는 효율성 개념은 기술효율 성(technnical efficiency)이다. 기술효율성은 투입물의 투입에 따른 산 출물의 생산이 생산가능영역의 경계에서 이루어지는 경우를 상정하고 있
다. 확률경계방식(SFA)로 대표되는 모수적(parametric)방법론은 생산함 수를 직접 추정함으로써 생산가능영역의 경계를 표현하는데 반하여, DEA로 대표되는 비모수적(non parametric) 방법론은 생산함수를 직접 추정하지 않는다.
DEA(Data envelopment analysis)방식은 구체적인 함수형태로 모 수를 추정하지 않고 수리계획법을 이용하여 생산가능집합에 적용되는 일 반적인 가정하에서 투입물 요소와 생산물 자료로부터 효율적 경계선을 도출 한 후 선형 프론티어의 선상에 위치하는 병원들은 효율적인 병원으 로 간주하고 다른 비효율적인 병원들은 이 경계선과 얼마나 떨어져 있는 가를 기준으로 효율성을 측정한다. 이 때 생산함수 형태로 표현되지 않기 때문에 경제학의 중요 개념인 투입물 규모의 변화에 따른 산출물 규모의 정도를 나타내는 규모에 관한 수확(returns to scale)도 미리 가정함로써 기술적 효율성 값을 측정할 수 밖에 없다.. 따라서 규모에 관한 수확불변 의 경우(CSR, Constant returns to scale)18)와 규모에 관한 수확 가변 의 경우(VSR, variable returns to scale)19) 각각 기술효율성의 값이 기 업마다 다르게 나타난다.
DEA는 실제의 투입과 산출을 바탕으로 하여 입력요소가 각종 산출에 가져오는 일련의 활동들이 얼마나 효율적으로 수행되었는지를 측정한다.
다수의 투입과 다수의 산출을 동시에 고려할 수 있다는 것이 DEA의 큰 장점이며, 기수적 효율치를 제시하므로 효율성을 변수로 포함하는 분석 에서 유용하다. DEA는 특히 의료기관과 같은 서비스 공급업체의 효율성 평가에 더 큰 유용성을 갖는다.
본 연구에서는 34개 지방의료원 자료를 사용하여 DEA 분석을 수행하
18) 규모에 관한 수확불변:
19) 규모에 관한 수확가변: ≠
였다. 34개 지방의료원 중 민간위탁계약을 체결하여 운영되고 있는 의료 원은 군산의료원과 마산의료원이며, 나머지 32개 지방의료원은 지방자치 단체가 설립 운영하고 있다. DEA 모형을 통한 지방의료원의 효율성 측정 을 위해 투입요소와 산출요소를 대표할 수 있는 변수를 선정하였다. 투 입요소로는 운영병상수, 총인력, 의료인력를 선정하였고, 투입요소와 직 간접적인 인과관계를 고려하여 산출변수로 연외래환자수, 연입원환자수, 연입원환자재원일수, 총의료수익을 선정하였다.
〈표 4-2〉 투입산출변수
투입변수 산출변수
운영병상수 총인력 의료인력
연외래환자수 연입원환자수 연입원환자재원일수 총의료수익
지방의료원의 투입산출변수의 기초통계량을 보면 운영병상수는 한 개 의 지방의료원당 평균 249.8개, 총인력은 232.1명, 의료인력은 118.2명 이었고, 연외래환자수는 145,296.6명, 연입원환자수는 5,143.2명, 연입 원환자재원일수는 79,678.1명이었으며 평균의료수익은 168억원이었다.
〈표 4-3〉 2010년 지방의료원의 투입산출변수 기초통계량
Obs Mean Std. Min Max
운영병상수 34 249.8 121.7399 105 535
총인력 34 232.1 129.21 108 752
의료인력 34 118.2 78.86843 47 465
연외래환자수 34 145296.6 66063.31 12686 309407
연입원환자수 32 5143.2 2487.685 425 9851
연입원환자재원인원 32 79678.1 42119.81 23006 170216
총의료수익 34 1.68E+10 1.06E+10 5.07E+09 4.99E+10
DEA 분석 방법으로 두 가지 방법이 있는데, 주어진 산출물을 어느 정 도 적은 투입물로 생산할 수 있는가에 따라 효율성을 판단하는 투입지향 적(input oriented) 방법과 주어진 투입량으로 얼마나 많은 산출물을 생 산할 수 있는가가 효율성의 판단기준이 되는 산출지향적(output ori-ented) 방법이 있다.
DEA 분석을 통해 기술효율성, 순수기술효율성, 규모의 효율성을 추정 할 수 있으며, 추정값이 1이면 효율적이고, 1 이하면 비효율적임을 나타 낸다. 여기서 기술효율성은 규모에 관한 수확불변을 가정하고 구한 효율 성값이며, 순수기술효율성은 규모에 관한 수확가변을 가정하고 구한 효 율성 값이다. 규모의 효율성은 기술효율성과 순수기술효율성의 비율로서 계산되는데 규모에 관한 수확불변 가정하에서의 효율성 지표와 규모에 관한 수익 가변 가정하에서의 효율성 지표의 값이 같다면 규모의 효율 (또는 비효율)이 없다고 할 수 있으나, 만약 두 값이 같지 않다면 규모의 효율(또는 비효율)이 존재한다는 것을 의미한다. 병원의 생산규모가 최적 상태인가를 측정할 수 있다. DEA 분석결과 도출된 효율성 지표는 Tobit 기법을 이용하여 효율성에 영향을 미치는 요인들을 식별하고 이들 변수 들이 효율성에 어떠한 영향을 미치는지 파악하는데 활용할 수 있다.
분석결과, 기술효율성, 순수기술효율성, 그리고 규모의 효율성의 평균 값은 각각 89.2%, 96.0%, 93.0%인 것으로 평가되었다. 기술적 효율성이 1인 dmu는 7개로 나머지 27개는 상대적으로 비효율적인 dmu로 나타 났다. 기술 비효율성을 순수기술 비효율성과 규모의 비효율성으로 나누 어 생각해 보면 기술 비효율성의 원인은 순수기술 비효율성(4%)보다 규 모의 비효율성(7%)에 의한 원인이 더 큰 것으로 나타났다.
〈표 4-4〉 2010년 지방의료원의 효율성 비교
dmu 2010 2009 2008 2007 2006
DEA 분석 기법은 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, 대상 조직의 내 재적인 비효율성을 밝혀내지 못한다는 점이다. 둘째, 투입과 산출간의 관 계를 규명하기 위한 철저한 분석을 하지 않고 상대적으로 단순한 모형을 사용할 가능성이 있다. 이는 투입 및 산출 변수의 선택과정에서의 오류를 말한다. 셋째, 자료간의 동질성이 필수적으로 요구된다. 투입·산출 변수 의 모든 항목에 있어서 한 단위라도 누락된 자료가 있어서는 안된다. 마 지막으로 돌발적 상황의 발생에 의해 영향을 받을 수 있다20). 또한 경영 실패나 행운을 인정하지 않고 모든 변동은 비효율성에 기인하는 것으로 간주하는 문제점이 있다.
상기 한계점을 보완하고자 Simar and Wilson(1998)은 bootstrap 기법을 이용하여 효율성 추정치에 확률적 특성을 구하는 방법을 제시하 였다. 부스트랩방법은 모수의 분포를 구하기 위해 각 의사결정단위들을 반복 재추출을 하는 방법으로, 그 분포에 근거하여 가설을 검정하는 방법 이다. 본 연구에서는 Simar and Wilson(1998)의 방법을 이용하여 효율 성의 분포를 추정하였다. 적절한 신뢰구간의 범위를 확보하기 위해 본 연 구에서는 반복횟수를 100회 시행하였다. 각 DMU의 추정결과는 다음과 같다. bootstrap 방법을 이용한 분석결과 기술적 효율성의 평균값은 0.891이었으며, 기술적 효율성이 1인 dmu는 7개로 일반적 기술적 효율 성의 평균값과 큰 차이는 없었다.
20) 서수경 등. DEA를 이용한 의료기관의 효율성 벤치마킹. 병원경영학회. 2000.
〈표 4-6〉 Bootstrap방법을 이용한 2010년 지방의료원의 효율성 추정
dmu count theta mean sd p10 p25 p50 p75 p90 1 101 1.000 0.997 0.041 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
나. 경쟁이 경영효율성에 미친 영향
제공되는 서비스의 질에 영향을 주어 환자수를 늘리는데 긍정적인 역할 을 할 수 있다는 점에서 수긍할 수 있는 결과이다. 그러나 그 값이 유의하 지는 않았다. 향후 더 넓은 표본수를 이용하여 추정한다면 보다 유의한 값을 도출 할 수 있을 것으로 예상된다.
4. 결론
병원의 기술적 효율성 증가는 정부의 의료비 절감 문제와 직결되기 때 문에 병원의 기술적 효율성을 늘릴 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하 다. 기술적 효율성(technical efficiency)은 동일한 투입물에 대해 산출 물이 증가하거나 서비스의 질이 증가하는 방식을 통해 증가가 가능하다.
이때 기술적 효율성을 늘릴 수 있는 효과적인 메카니즘으로 병원간 치열 한 경쟁을 유도하는 방법이 있을 수 있다.
본 연구에서는 우리나라 지방의료원 자료를 가지고 DEA 분석을 시행 하고 효율성 지표를 산출해 보았다. 또한 추론의 신뢰성을 제고하기 위해 bootstrap 방식을 이용하여 효율성 지표를 추정해 보았다. 추정결과 34 개 병원 중 7개 병원만이 효율성 프론티어에 위치해 있었다. 그리고나서, 경쟁이 경영효율성 증가에 도움이 되는지 데이터로서 파악하기 위해 효 율성결정요인을 분석하였다. 선행연구에서 채택하는 방법인 1단계에서 DEA를 이용하여 생산효율성 또는 비용효율성을 추정하고 2단계에서 1 단계에서 구한 효율성 추정치를 종속변수로 하고. 허핀달 지수를 독립변 수로 하여 절단회귀모형(censored regression model) 분석을 수행하 였다. 추정 결과, 예상대로 허핀달 지수가 증가하면, 즉 경쟁이 줄어들면, 경영효율성도 줄어드는 것으로 나타났으나 유의하지는 않았다. 34개 지
방의료원 자료를 바탕으로 추정한 본 연구결과를 일반화시키는 것은 곤 란할 것이다. 데이터 접근성의 한계로 인하여 지방의료원을 대상으로 연 구를 진행하였으나, 향후 데이터의 샘플 수를 늘림으로써 더욱 정확한 추 정값을 얻을 수 있을 것이라 기대한다.
1. 서론 2. 주요국의 보건의료자원 배분정책과 시사점 3. 병원 및 의료서비스 시장 경쟁정책 4. 시사점
1. 서론
우리나라의 병상자원 정책은 민간 중심으로 확충한 의료공급기반을 정 부가 제도나 건강보험을 통해 공급과 이용을 통제하는 방식으로 이루어 져 왔다. 1990년대 이전까지는 이러한 원칙이 어느 정도 균형을 이루면 서 적절히 발전되어 왔으나 1990년대 이후 자원공급을 통제하던 정책을 상당부분 폐지하면서 급격한 변화를 맞이하게 되었다. 90년대 이전까지 이루어져 왔던 대진료권 병상총량제한제을 1990년에 폐지하였고, 1994
우리나라의 병상자원 정책은 민간 중심으로 확충한 의료공급기반을 정 부가 제도나 건강보험을 통해 공급과 이용을 통제하는 방식으로 이루어 져 왔다. 1990년대 이전까지는 이러한 원칙이 어느 정도 균형을 이루면 서 적절히 발전되어 왔으나 1990년대 이후 자원공급을 통제하던 정책을 상당부분 폐지하면서 급격한 변화를 맞이하게 되었다. 90년대 이전까지 이루어져 왔던 대진료권 병상총량제한제을 1990년에 폐지하였고, 1994