참고문헌
2. 선행연구
Grossman(1972) 모델을 이용한 계량모델 추정논문이 다수 존재하나 현재 국내 데이터를
이용한 분석은 없다.
먼저 Grossman 모델에서 예측하는 건강수준과 나이, 임금, 교육 등과의 관계에서, Leu &
Doppmann(1986)와 Leu & Gerfin(1992) 등은 건강수준은 나이가 늘면서 줄어드는 것을 확인 하였다. Strauss et al.(1993)은 건강수준이 교육과 양의 상관관계가 있는 것을 계량적으로 발 견하였다. Gerdtham and Johannesson(1999) 모델에서도 건강수준이 소득 및 교육과는 양의 상 관관계가 있고, 나이, 과체중, 독신이 부의 상관관계가 있는 것으로 확인하였다.
의료이용수준과 나이, 임금, 교육 등과의 관계에서는, 먼저 의료이용과 교육과의 관계에서 Wagstaff(1986)는 양의 상관관계를 발견하여 Grossman의 이론적 모델에서의 예측하는 부호와 상반되는 결과를 얻었다. 의료이용과 나이와의 관계에서에서도 Duan et al.(1984), Newhouse&Phelps(1974), Zweifel(1985)가 예측치와 상반되는 결과를 얻었다.
3. 연구방법
가. 모델
이론적인 모델을 아주 간단히 살펴보면 Grossman(1972)이 생각하는 건강투자문제는 아래 의 효용함수(=
를 푸는 개인의 의사결정이라고 할 수 있다. 개인의 의 사결정문제는 일반소비상품(
)와 질병기간(
)으로부터 각각 효용과 비효용을 취하는데, 살아있는 전기간(T)에서 어떻게 효용을 극대화할 것인지 그 방안을 찾는 것이다.여기서 질병기간 는 건강자본( )에 의해 결정이 된다. 개인의 효용은 질병기간이 길면 효용이 감소하고(
), 일반재화는 많이 소비할수록 효용은 증가한다 (
). 질병기간은 건강수준의 함소( 로 건강자본 수준이 높으면 질병기간이
줄어들고, 건강자본이 줄어들면 개인의 효용이 증가(
)하는 구조이다. 인간의 목적 함수는 아래와 같다고 할 수 있다
max
---(1)인간은 초기건강자본 을 가지고 태어나며, 시간이 지날수록 다음과 같은 속도로 건 강자본( 은 감소한다. 감소하는 속도는 이며, 는 시간 t와 건강관련 환경변수
에 의해 결정된다. 흡연이나 잦은 음주와 같은 행동은 감소속도를 높일 수 있다. 투자변수
는 의료이용 등을 통해서 생산될 수 있다.
---(2)
있다.
의료수요함수는 투자함수의 비용 최소화 조건으로부터 도출된다. 의료이용 결정 계량모델 은 아래와 같다(Grossman(2000)).
ln
----(6)
의료이용 결정 이론 모델(Investment model)에서의 예상효과는 임금변수의 경우 임금상승 시 예방노력의 기회비용 증가로 의료이용 대체가 늘어날 것으로 예측했다. 반면 의료이용 비용이 증가할 경우 비용상승에 따른 예방노력 증가로 의료이용은 감소할 것이고, 나이가 늘어날 경우 감가상각률이 높아져, 높은 감가상각 보충 위해 의료이용 수요는 늘어날 것이 라고 예측했다. 교육변수는 교육 증가시 의료이용 생산성 증가로 주어진 건강수준에서 의료 이용 감소할 것으로 보았다.
나. 데이터와 변수
본 연구를 위해 한국의료패널 데이터에 응답한 가구원을 대상으로 연구를 진행하였다.
2009년 의료패널 연간통합데이터를 원 자료로 사용하였으며, 이중 부가조사에 응답한 19세 이상 성인이 본 연구의 연구대상이다.
1) 건강수요 모델
가) 종속변수
건강 관련 삶의 질을 평가할 수 있는 도구로는 QWB(Quality of Well-Being: Kaplan 등, 1988), HUI(Health Utility Index: Feeny 등, 1995), SF-36(The 36-item Short Form Health Survey:
Ware 등, 1992), EQ-5D(EuroQol-5 Dimention: Dolan, 1995) 등이 널리 사용되고 있다. 이 중 EQ-5D는 단순하면서도 전반적인 건강상태를 측정하기 위해 EuroQol Group이 개발한 건강 관련 삶의 질 측정 지표로서 광범위한 건강상태 및 치료의 평가에 이용할 수 있으며, 인구 집단을 대상으로 하는 건강조사나 보건의료의 임상 및 경제성 평가에도 이용하고 있다1). 본 연구에서는 종속변수로 2009년 이후 한국의료패널 부가조사에서 조사하고 있는 EQ-5D 를 이용한 건강수준 지표와 자가측정 건강상태 지표를 각각 사용하였다. EQ-5D는 운동능력 (Mobility), 자기관리(Self-care), 일상활동(Usual activity), 통증/불편감(Pain/Disability), 그리고 불 안/우울(Anxiety/Depression) 같은 5개 항목에 대한 현 상태를 3개 수준 중 하나로 응답하게 되어있다. 영국, 미국, 일본 등 주요국에서는 EQ-5D에 대한 질 가중치를 구한 가치 평가세
1) EQ-5D를 이용한 선행연구로는 신호성․김동진(2008)1) 등
트를 구축하고 있고, 이를 활용하여 QALY 산출 등 관련 연구를 활발하게 진행하고 있다.
우리나라의 경우도 5개 항목에 대한 질가중치를 산출한 연구들이 있는데, 질병관리본부 (2007), 조민우 등(2008), 강은정 등(2006)이 있다. 본 연구에서는 질병관리본부(2007)의 가중 치를 활용하였다.
EQ-5D index = 1 - (0.05 + 0.096*M2 + 0.418*M3 + 0.046*SC2 + 0.136*SC3 + 0.051*UA2 + 0.208*UA3 + 0.037*PD2 + 0.151*PD3 + 0.043*AD2 + 0.158*AD3 +0.05*N3)
주관적인 건강수준은 눈금자를 이용하여 ‘오늘의 건강상태가 얼마나 좋고 나쁘다고 생각 하는지’ 물어본 후 이를 계량화 한 값이다. 이때 상상할 수 있는 최고의 건강상태를 100으 로, 상상할 수 있는 최악의 건강상태를 0으로 표시하도록 하였다.
의료비지출 변수는 수납금액(응급수납금액, 외래수납금액, 입원수납금액), 처방약값(3개월 이상 의약품 이용 약값, 응급처방약값, 입원처방약값, 외래처방약값), 교통비(응급앰블런스 비용, 입원 교통비, 외래 교통비, 간병인비가 포함되어 있다.
나) 독립변수
인구사회적 특성변수로 가구소득은 3000만원 이하, 3000~6000만원 이하, 6000만원~1억원, 1억원 이상의 4등급으로 구분하였다. 직업은 정규직, 상용직, 임시직, 일용직, 해당사항없음 구분하였다. 나이(연령)는 20세미만, 20대, 30대, 40대, 50대, 60대, 70대 이상으로 구분하여 보았다. 교육은 무학, 초등학교~중졸, 고졸이하, 대재이상으로 분류하였다. 흡연은 흡연, 과 거흡연, 흡연안함으로 구분하였다. 음주는 평생마시지 않음, 월 1회 이하, 주1회 이하, 매일 또는 주 2~3회로 구분하였다. 민간보험 가입여부는 예/아니오로 구분하였다.
〈표 1〉 표본의 특성별 객관적/주관적 건강수준 분포
(단위: %, 명)
구분 특성 응답자수
객관적 건강수준
(EQ-5D) 주관적 건강수준
평균 표준편차 평균 표준편차
성 남 5,558 .9219165 .0659054 74.35246 15.60625
여 7,043 .9060761 .0798266 70.15391 16.8133
학력
무학 549(4.36%) .8339927 .1093833 58.13661 18.52217
중졸 3,716(29.49%) .8868077 .0955471 67.28202 17.54547 고졸 4,102(32.55%) .9253211 .057641 73.74963 15.10913 대제이상 4,234(33.60%) .9344828 .0410692 76.26051 14.19878 가구
소득별
3000만원 이하 6,029(47.85%) 0.897442 0.090023 68.8688 17.37633 3000~6000만원 이하 4,687(37.2%) 0.926248 0.055075 74.34286 15.20662 6000만원~1억원 1,571(12.47%) 0.930134 0.046086 76.03692 14.23448 1억원이상 314(2.49%) 0.930787 0.041798 77.18471 13.63763
직업
정규직 1,169 0.938018 0.034169 76.85201 13.77061
상용직 1,371 0.93597 0.038842 75.79431 14.3274
임시직 1,308 0.927214 0.047195 74.05046 14.89783
일용직 748 0.917749 0.059283 70.94519 16.05849
기타 8005 0.902745 0.085305 70.41424 17.09737
혼인
혼인중 8,929 0.91659 0.06979 72.24604 16.0596
이혼사별 2,953 0.862397 0.106887 63.90443 18.11347
없음 719 0.932823 0.04653 76.63885 14.6479
Total - 12,601 .913063 .0744237 72.00579 16.42414
응답자의 연령별로 보았을 때는 35~40세가 가장 높은 빈도를 보이고 있고, 이를 기준으로 응답자수는 대칭을 이루고 있다. EQ-5D의 평균 값은 0.9130으로 연령이 높아질수록 객관적 인 건강수준은 떨어지는 것으로 나타났다.
〈표 2〉 표본의 연령대별 객관적/주관적 EQ-5D 분포
연령 응답자수
(명)
객관적 EQ-5D 주관적 EQ-5D
평균 표준편차 평균 표준편차
20세미만 210 .9412048 0.019571 0.779429 0.143822
20~25세미만 569 .9346292 0.040341 0.76123 0.154056
25~30세미만 817 .9356144 0.038065 0.769731 0.143119
30~35세미만 995 .9367276 0.033686 0.741638 0.150742
35~40세미만 1,481 .9353322 0.039883 0.753558 0.14263
40~45세미만 1,445 .9326145 0.041638 0.748616 0.144698
45~50세미만 1,259 .9268486 0.057958 0.736545 0.155542
50~55세미만 1,163 .9212488 0.061191 0.736698 0.150049
55~60세미만 1,058 .9118395 0.067508 0.710492 0.159327
60~65세미만 972 .900701 0.085091 0.701656 0.166453
65~70세 미만 1,067 .8813436 0.09795 0.675783 0.17879
70~75세미만 836 .8601531 0.107607 0.638971 0.182087
75~80세미만 467 .8424223 0.115615 0.61137 0.183473
80~85세미만 184 .8287793 0.118509 0.593044 0.178039
85~90세미만 64 .8090562 0.131084 0.577188 0.20833
90세 이상 14 .7902428 0.152753 0.532143 0.103044
Total 12,601 .913063 0.074424 0.720058 0.164241
〔그림 1〕 표본의 연령대별 객관적/주관적 EQ-5D 평균비교
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
객관적 EQ-5D 주관적 EQ-5D
변수 더미변수 건강수요
변수 더미변수 건강수요
변수 더미변수 건강수요 예상효과
GLS (N=12,601) 음주
1=월 2~3회 이하 base base
2=주1회~3회 +/- -.1624029*
3=거의매일 + -.2207376
BMI지수 정량 데이터(log 변수 + .5504522*
보험 민간의료보험
가입여부
1=민간보험가입함 base base
2=민간보험가입안함 - -.2208498
5. 요약 및 결론
본 연구에서는 우리나라 국민의 건강수준와 의료지출 결정요인을 분석하기 위해 건강투 자이론의 대표모델인 Grossman모델을 국내자료를 이용하여 테스트 하는 것을 본 연구의 목 적으로 삼았다. Grossman 모델에서는 일반재의 소비재 선택과 같이 개인은 건강수준과 의료 이용수준을 비용과 편익을 계산하여 선택할 수 있다고 가정하고 있다. 즉, 건강에 대한 투 자의 한계효율성(Marginal efficiency of investment)과 한계비용이 만나는 점에서 최적의 건강 수준과 의료이용 수준이 결정이 되며, 나이, 교육, 근로소득과 같은 변수들이 한계효율성과 한계비용에 영향을 주면서 건강수준과 의료이용수준이 변한다는 하였다..
Grossman(2000)은 건강수요와 관계에서 나이는 부의 관계를, 교육은 양의 관계를, 그리고 임금은 양의 관계를 예측하였으며, 이 연구에서 사용한 국내 데이터에서도 동일한 결과를 관찰하였다. 반면 의료이용과 관련한 모형에서는 Grossman은 나이는 양의 관계를, 교육은 음의 관계를, 임금은 양의 관계를 예측하였으나 본 연구에서는 나이를 제외하고 나머지 변 수에서는 확실한 판단을 내릴 수가 없었다.
본 연구결과는 정부의 건강증진 정책을 고려할 때, 역점을 두어야 하는 부분을 파악할 수 있는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 특별히 건강수준을 개인의 의사결정 내생변수 의 하나로 접근하였다는 점에서 건강문제에 대한 새로운 관점을 제시하였다고 평가할 수 있다.
참고문헌
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MEDTAP International, Inc.(2003). The Value of Investment in Health Care
Fuchs Victor.(2004). More variation in use of care, more flat-of-the-curve medicine. Health Affairs.
pp.104~107.
Cutler David(2001). McClellan Marc: Is technological change in medicine worth it. Health Affairs.
20(5). pp.11~29
Murphy Kevin(2006). Topel Robert: The value of health and longevity. The Journal of Political Economy. pp.114~115.
Lichtenberg Frank(2007). The impact of new drugs on US longevity and medical expenditure, 1990~2003: Evidence from longitudinal, disease-level data. American Economic Review.
97(2). pp.438~443
Grossman, M.(1972). On the concept of health capital and the demand for health, Journal of political economy. pp.223-255
Grossman, M.(2000), The human capital model. Handbook of health economics.
강성욱 (대구한의대학교)
안수지 (국민건강보험공단 건강보험정책연구원)
1. 서론
가. 연구의 배경 및 필요성
지금까지 사회경제적 특성과 건강과의 상관관계에 대한 연구가 많이 이루어져 왔다. 하지 만 대부분의 연구는 성인의 건강에 초점을 맞추고 있었다. 성인의 경우 본인이 주체적으로 건강관리를 하기 때문에 사회경제적 특성이 본인의 건강상태에 그대로 반영된다고 할 수 있는 데 반하여, 아동의 경우에는 본인의 판단이 아닌 부모의 판단에 따른 의료이용에의 개 입이 이루어지며, 이 과정에서 부모의 사회경제적 지위 및 생활환경이 영향을 미치게 되리 라고 보여 진다.
사회경제적 격차에 따른 아동의 사망률을 보고한 연구들은 다수 존재한다. 출생코호트 등 의 자료를 이용한 여러 편의 연구들을 보면 부모의 학력이나 직업, 혹은 거주지 박탈 수준
사회경제적 격차에 따른 아동의 사망률을 보고한 연구들은 다수 존재한다. 출생코호트 등 의 자료를 이용한 여러 편의 연구들을 보면 부모의 학력이나 직업, 혹은 거주지 박탈 수준