가. e-health 산업의 시장 환경 인식도
e-h ealth 산업의 시장환경 상황에 대해 Likert의 4점 척도로 질문한 결 과 시장 환경이 침체되어 있는 편이다 라고 답한 대상자가 113명으로 전 체의 69.8%를 나타내며 매우 침체되어 있다 라고 응답한 14명을 포함하 여 전체응답자의 78.4 %가 인터넷 기반 e-h ealth산업의 시장 환경 상황을
침체되어있다 라고 나타냈다.
반면 응답자의 21.0%가 활성화되어 있는 편이다 라고 나타내었고 매 우 활성화되어 있다 고 답한 대상자는 0.6%로 나타났다(표 3).
표 3. 전체 대상자의 e-health 부문 시장 환경 인식도
또한 대상자의 일반적인 특성과 e-h ealth 산업의 시장 환경 인식도와 의 관계를 파악하기 위해 시장환경을 침체되어 있다고 한 그룹과 활성화 되어 있다고 한 그룹으로 크게 나누어 χ2-분석을 실시하였는데 그 결과 대상자의 일반적인 특성에 따른 e-h ealth 산업 시장 환경 인식도는 통계 적으로 유의하지는 않았으나 대상자의 특성 항목별로 모두 e-h ealth 산업 시장 환경이 침체되어 있는 편으로 가장 많이 나타났다.(표 4)
e-health 산업의 시장환경 인식도 인수(명) 비율(%)
매우 침체되어 있다 14 8.6
침체되어 있는 편이다 113 69.8
활성화되어 있는 편이다 34 21.0
매우 활성화되어 있다 1 0.6
계 162 100
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-표 4. 대상자의 특성과 e-health 산업의 시장 환경 인식도와의 관계 30세 이상-40세 미만 60(81.1) 14(18.9) 74(100.0)
40세 이상 21(80.8) 5(19.2) 26(100.0) 계 125 (78.6) 34(21.4) 159(100.0)
성
의료기관 38 (80.9) 9(19.1) 47(100.0)
1.140
3년 미만 23(69.7) 10(30.3) 33(100.0)
1.714 3년 이상 98(80.3) 24(19.7) 122(100.0)
계 121(78.1) 34(21.9) 155(100.0)
나. e-health 산업의 시장 진입 방해 요인
e-h ealth 시장의 활성화를 저해하는 시장 진입 방해 요인을 묻는 질문 에 정부 정책 규제로 인한 제약이나 제반 제도의 미비라고 답한 경우가 전체 대상자의 42.6%에 해당하여 가장 주요한 시장 진입 방해 요인으로 나타났다. 그 다음으로 e-h ealth 시장의 뚜렷한 수익구조의 부재로 24.1%
로 나타났으며 제한된 의료시장 (11.7%), 대규모 유통업체나 대형병원 등 과 같은 대규모 보건의료집단의 활동(11.7%), 초기 필요 자본이나 온라인 으로 산업의 전환시의 비용 문제(6.2%), 먼저 시장에 진입한 e-health산업 의 우위(1.2%), 기타(2.5%) 순으로 나타났다(표 5).
표 5. e-health 산업의 시장 진입 방해 요인
인지하는 e-health 시장 진입의 방해 요인을 3 가지로 나누어 대상자 의 일반적인 특성과의 관계를 살펴보았다. 요인을 크게 정부 정책 규제 로 인한 제약이나 제반 제도의 미비에 해당하는 정책 요인과 기존 진입 업체의 선점 및 대규모 집단 활동, 온라인 산업 전환시의 비용 문제를 포 함한 시장 요인, 뚜렷한 수익구조의 부재 및 제한된 의료시장성을 포함
e-health 산업의 시장 진입 방해 요인 인수(명) 비율(%)
정부 정책 규제로 인한 제약이나 제반 제도의 미비 69 42.6
뚜렷한 수익구조의 부재 39 24.1
제한된 의료시장 19 11.7
대규모 유통업체나 대형병원 등과 같은 대규모 보건의료집단의 활동 19 11.7 초기 필요 자본이나 온라인으로 산업의 전환시의 비용 문제 10 6.2
먼저 시장에 진입한 e-health산업의 우위 2 1.2
기타 4 2.5
계 162 100
45
-한 수익 요인 3가지 군으로 나누어 살펴보았다.
연령과 인지하는 e-h ealth 시장 진입의 방해 요인의 관계는 20,30대에 서는 인지하는 e-health 시장 진입의 방해요인으로 정책 규제로 인한 제 약이나 제반 제도의 미비인 정책 요인(41.4 %/ 50.0%)이 가장 높게 나타났 으며 40대 이상에서는 뚜렷한 수익구조의 부재, 제한된 의료시장을 포함 하는 수익 요인(40.0%)이 가장 높게 나타났다. 그러나 연령간 인지하는 e-health 시장 진입의 방해요인의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다.
성별에 있어서는 남자의 경우 정책 요인(48.0%)이 가장 높게 나타났으며 여자의 경우 뚜렷한 수익구조의 부재 및 제한된 의료시장인 수익요인 (41.7%)이 가장 높게 나타났으나 이 남녀 그룹간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다.
교육수준과 인지하는 e-health 시장 진입의 방해 요인과의 관계에서 는 교육수준을 대학원 졸 이상과 미만으로 크게 구분하여 본 결과 대학 원 졸 미만의 그룹에서는 정부 정책 규제로 인한 제약이나 제반 제도의 미비인 정책요인(45.1%)이 가장 높게 나타났고 대학원 졸 이상의 그룹에 서는 뚜렷한 수익구조의 부재 및 제한된 의료시장성을 포함한 수익 요인 (51.1%)이 가장 높게 나타났다. 교육 수준에 따라 인지하는 e-h ealth 시 장 진입의 방해요인의 차이는 통계적으로 유의하게 나타났다(p <0.05) (표 6).
직업군과 인지하는 e-h ealth 시장 진입의 방해 요인과의 관계에서는 의료기관(52.5%)과 학계 및 연구기관(57.1%), 업체(47.8%)의 경우 정책요 인이 시장 진입방해 요인으로 가장 많이 나타났으며 반면 정부 기관에서 는 대규모 유통업체나 대형병원 등과 같은 대규모 보건의료집단의 활동,
초기 필요 자본이나 온라인으로 산업의 전환시의 비용 문제, 먼저 시장에 진입한 e-h ealth산업의 우위를 포함하는 시장요인(51.6%)이 가장 높게 나 타났다. 직업군간 인지하는 e-health 시장 진입의 방해 요인과의 차이는 통계적으로 유의한 차이를 나타내는 것으로 나타났다(p <0.05) (표 6).
그러나 인터넷 경력과 인지하는 e-h ealth 시장 진입의 방해요인의 차 이는 3년 이상과 3년 미만 그룹간의 뚜렷이 다르지는 않았으며 이는 또 한 통계적으로 유의하게 나타나지 않았다. 그리고 평균 인터넷 이용 시 간과 인지하는 e-h ealth 시장 진입의 방해 요인의 차이에 있어서는 일 평 균 인터넷 이용 시간 3 시간 미만인 경우에는 인지하는 가장 주요한 e-h ealth 시장 진입의 방해요인으로 뚜렷한 수익구조의 부재, 제한된 의 료시장을 포함하는 수익 요인으로 나타났으나 일 평균 인터넷 이용 시간 이 3시간 이상의 경우는 정책 규제로 인한 제약이나 제반 제도의 미비인 정책요인으로 나타났다. 그러나 일 평균 인터넷 이용 시간과 인지하는 e-h ealth 시장 진입의 방해 요인의 차이는 통계적으로 유의하게 나타나지 않았다(표 6).
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-표 6. 대상자의 일반적인 특성과 인지하는 e-health 시장 진입의 방해 요인과
20세 이상- 30세 미만 11(19.0) 23(39.7) 24(41.4) 58(100.0)
3.121 30세 이상- 40세 미만 13(18.1) 23(31.9) 36(50.0) 72(100.0)
40세 이상 7(28.0) 10(40.0) 8(32.0) 25(100.0) 계 31(20.0) 56(36.1) 68(43.9) 155(100.0)
성
남 18(18.4) 33(33.7) 47(48.0) 98(100.0)
1.941 여 13(21.7) 25(41.7) 22(36.7) 60(100.0)
계 31(19.6) 58(36.7) 69(43.7) 158 교 육
수 준
대학원 졸 미만 27(23.9) 35(31.0) 51(45.1) 113(100.0)
7.443*
대학원 졸 이상 4(8.9) 23(51.1) 18(40.0) 45(100.0) 계 31(19.6) 58(36.7) 69(43.7) 158(100.0)
직 업
의료기관 4(8.7) 18(39.1) 24(52.2) 46(100.0)
28.069*
학계 및 연구기관 0(0.0) 5(35.7) 9(64.2) 14(100.0) 정부기관 16(51.6) 10(32.3) 5(16.1) 31(100.0) 업계 10(14.9) 25(37.3) 32(47.8) 67(100.0) 계 30(19.0) 58(36.7) 70(44.3) 158(100.0) 일평균
인터넷 이용 시간
3 시간 미만 18(20.2) 38(42.7) 33(37.1) 89(100.0)
5.948 3 시간 이상 12(19.0) 16(25.4) 35(55.6) 63(100.0)
계 30(19.7) 54(35.5) 68(44.7) 152(100.0) 인터넷
이용 경력
3년 미만 9(28.1) 11(34.4) 12(37.5) 32(100.0)
1.847 3년 이상 21(17.6) 43(36.1) 55(46.2) 119(100.0)
계 30(19.9) 54(35.8) 67(44.4) 151(100.0)