다음 〈표 7-2〉는 1980년부터 2012년까지 OECD국가 전체를 대상으 로 한 병상공급을 종속변수로 한 Panel 분석의 결과를 제시하고 있으며, 각 종속변수별 2요인 고정모형(Two Factor Fixed Effect Model)과 2 요인 확률모형(Two Factor Random Effect Model)의 추정결과를 제 시하고 있지만 LM(Lagrange Multiplier) 검정통계량과 Hausman 검정 결과 OECD국가 전체를 대상으로 한 분석에서는 2요인 고정모형(Two Factor Fixed Effect Model)이 더 적절한 것으로 평가되었으므로 이 모 형을 중심으로 분석을 진행한다.
총 병상공급모델의 분석결과를 보면, 일반적으로 1인당 국민의료비가 높아질수록, 1인당 국민소득이 증가할수록, 여성활동비율이 높아질수록, 중등교육이상 비율이 많아질수록, 65세 이상 노인인구비율이 많아질수 록, 기대수명이 높아질수록, 그리고 1인당 공공의료비가 높아질수록, 인 구 1000명당 의사수가 많아질수록, 인구 1000명당 총 병상공급이 증가 하는 모습을 보이고 있다. 그러나 인구 1000명당 의사수와 1인당 국민소 득의 제곱항의 부호는 음수로 추정되었다. 이는 의사수가 증가하면서 병 상공급이 증가하지만 그 증가 정도는 의사수와 국민소득에 따라 감소하 는 것으로 나타났다. 예를 들어 1인당 국민소득이 1% 증가할 경우 총 병 상공급은 1.08677%증가하는 강한 양의 관계를 보여주고 있다. 1인당 국 민의료비의 경우도 강한 양의 관계를 보여주고 있는데, 1인당 국민의료 비가 1% 증가하면 총 병상공급은 0.47476% 증가하였다. 급성기병상 공 급모델의 경우도 총 병상공급모델과 비슷한 결과를 보이지만, 여성활동 비율과 65세 이상 노인인구비율은 총 병상공급 모델에서는 양의 관계를 보였지만, 급성기 병상공급모델에서는 음의 관계를 나타내고 있다는 점 이다. 장기요양 병상공급모델에서도 일반적인 병상공급모델에서와 비슷
한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 다만 65세 이상 노인인구비율이 높을
R2 0.496 0.883 0.424 0.794 0.313 0.671
Hausman
test 173.66*** 176.88*** 114.45***
주: 1) 2요인 확률효과모형 (two factor random effect model) 2) 2요인 고정효과모형 (two factor fixed effect model)
*, **, *** 는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준에서 유의성이 있음을 의미함.
괄호 안의 값들은 t값을 의미함.
변수이름들은 <표 1>을 참조.
<표 7-3>에서는 공공병상공급모델에서 의료공급체계 유형을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델의 추정결과를 보여주고 있다. 두 모델에서 고 정효과모형과 확률효과모형의 적합도를 살펴보면, LM(Lagrange Multiplier) 검정통계량과 Hausman 검정 결과에 의하면 확률효과모형 보다는 고정효과모형이 더 적절한 것으로 추정되었다. 따라서 병상공급 모델은 2요인 고정효과모형의 추정결과를 중심으로 설명하고 적정규모 를 추정하고자 한다.
먼저 의료공급체계 유형이 포함되지 않은 공공병상공급모델의 추정결 과를 살펴보면, 공공병상비율에 양의 영향을 미치는 변수는 1인당 국민 소득과 여성활동비율로 추정되었다. 반면 음의 영향을 미치는 변수는 1 인당 국민의료비, 65세 이상 노인비율, 사망률, 기대수명, 1인당 공공의 료비, 인구 1000명당 의사수로 나타났다. 다만 의사수의 증가에 따라 감 소를 하지만 그 감소정도는 의사수에 따라 그 정도가 줄어든다. 그리고 1 인당 국민소득의 경우 국민소득이 증가하면서 공공병상비율은 증가하지 만 그 증가 정도는 국민소득에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 의료공급 체계유형이 포함된 공공병상공급모델의 추정결과는 의료공급체계 유형 이 포함되지 않은 모델의 추정결과에 비슷한 경향을 보이고 있지만 의료 공급체계의 영향력으로 각 변수별 영향력 정도는 크게 줄어들었다. 일반 적으로 민간위주의 의료공급체계를 가진 국가보다 국가주도의 의료공급 체계를 가진 국가의 공공병상비율이 28.2265% 포인트 높은 것으로 나타 났다.
〈표 7-3〉 OECD국가의 공공병상비율 결정요인
R2 0.496 0.843 0.613 0.925
Hausman Test 123.54*** 97.12***
주: 1) 2요인 확률효과모형 (two factor random effect model) 2) 2요인 고정효과모형 (two factor fixed effect model)
*, **, *** 는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준에서 유의성이 있음을 의미함.
괄호 안의 값들은 t값을 의미함.
변수이름들은 <표 1>을 참조.
지금까지 논의한 병상공급모델과 모델의 추정결과를 토대로 현재 한국 의 병상공급이 적정한가를 평가해보고자 한다. 앞에서 지적한 바와 같이
‘적정한’ 이란 의미는 OECD 국가들에서 평균적으로 나타나는 현상을 한 국에 적용할 경우의 개념이며 가장 최적이라는 의미로서 확대해석할 수 없다는 한계점이 있다. 다만 OECD 국가들과 비교하여 한국의 병상공급 수준이 실제치와 비교하여 어떠한 수준인가를 평가하는 기준이 되는 것 이다. <표 7-4>에서는 각 모형에 따라 추정된 한국의 추정치와 실제치를 비교하고 있다. 전반적으로 한국의 현재의 총 병상과 급성기 병상 그리고 장기요양병상을 포함한 병상공급 수준은 매우 높은 것으로 평가된다. 다 만 한국의 공공병상비중은 다른 OECD국가에 비해 아주 낮은 것으로 평 가된다. 총 병상공급 수준을 보면, OECD 국가들에서 나타나는 관계를 이용한 총 병상공급의 적정수준은 인구 천 명당 4.02~7.48병상수준이지 만, 2012년 실제 병상공급수준은 인구 천명당 10.0병상으로 적게는 1.3 배에서 많게는 2.4배 이상 차이를 보이고 있다. 급성기 병상공급의 경우 도 적정수준의 추정치는 인구 천명당 2.78~5.12병상으로 나타났지만, 2012년 실제 급성기 병상공급수준은 인구 천명당 6.0병상으로 적게는 1.27배에서 많게는 2.17배 많은 것으로 나타났다. 그러나 장기요양병상 의 경우는 더욱 공급과잉현상이 심각한데, 적정 수준은 인구 천 명당 0.38~0.70병상으로 추정되었지만, 2012년 실제 장기요양병상의 공급수 준은 인구 천 명당 2.92병상으로 적게는 4배에서 많게는 7배 이상 공급 과잉현상을 보이고 있다. 반면 공공병상수준을 보면, OECD국가에서 나 타나는 관계를 이용한 공공병상비율은 의료공급체계 유형 변수를 포함하 지 않은 모델의 추정결과의 경우 적게는 57.11%~71.81%로 나타났고, 의료공급체계 유형 변수를 포함한 모델의 추정결과의 경우 53.61%~55.15%로 추정되었다. 따라서 실제 공공병상비율은 12.%에 비
해 적게는 17%에서 많게는 22% 수준에 지나지 않는 것으로 나타났다.
이상에서 분석된 결과를 요약하면, 우리나라의 급성기병상과 장기요양 병상의 공급수준은 OECD 국가들과 비교하면 공급과잉현상이 심각한 수 준임을 알수 있다. 그러나 반면 공공의료부문의 비중은 다른 OECD국가 에 비해 현격하게 낮은 수준을 보이고 있다고 결론 내릴 수 있다.
〈표 7-4〉 적정 병상규모에 관한 한국의 추정치와 실제치 한국 실제치
(2012년)
적정병상수
적정규모 (I)1) 적정규모 (II)2)
총병상수 (인구 천명당) 10.00 4.02 7.48
급성병상수 (인구 천명당) 6.00 2.76 5.12
장기요양병상수
(65세 이상 인구 천명당) 2.92 0.70 0.38
공공병상 비율(%)3)
I 12.00 71.81 57.11
II 12.00 55.15 53.61
주: 1) 2요인 고정효과모형 (two factor fixed effect model)의 추정결과 2) 2요인 확률효과모형 (two factor random effect model)의 추정결과
3) 공공병상비율 모델 (I)은 의료공급체계변수를 포함하지 않았고, 모델 (II)는 의료공급체계가 국가주도인지 아니면 민간주도인지 여부의 변수가 포함된 모형의 추정결과