이 연구의 목적은 요양병원의 경영실적 분석을 통하여 의료공급자들에게 요양병원에 대한 정보를 제공하고, 더 나아가 요양병원의 활성화를 도모하고자 하는 데 있다. 연구자료는 전국 8개 요양병원 중 6개 요양병원의 경영실적자료와 한국보건의료관리연구원에서 발간한 『’97년 병원경영분석』의 일반병원과 종합병원의 경영실적자료를 이용하였고, 요양병원과 비요양병원의 경영지표를 비교하여 비요양병원에 대한 요양병원의 상대적인 경영효율성을 판단하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, 안정성에 있어 요양병원은 비요양병원에 비해 안정성이 높은 것으로 판단되었으며, 다만 고정자산에 대한 투자로 상환에 따른 자금부담이 예측된다. 둘째, 수익성에서는 요양병원이 비요양병원에 비해 수익률이 떨어지나 단위의료비용이 상대적으로 적게 드는 것으로 추정되어 수익 증가의 잠재성을 지닌다고 할 수 있다. 셋째, 활동성에서는 요양병원과 비요양병원간 큰 차이가 없었다. 넷째, 성장성에서 요양병원은 양호한 성장성을 보였으나, 자료 부족으로 단정할 수는 없었다. 다섯째, 생산성에서 요양병원은 비요양병원에 비해 낮은 수준을 보였으나, 입원환자의 경우에 있어서는 상대적으로 높은 생산성을 보였다. 여섯째, 환자진료실적에서는 요양병원은 전반적으로 비요양병원에 비해 낮은 실적을 보였으나, 입원환자에 대해서는 높은 진료실적을 보였다. 일곱째, 인력에서 요양병원은 비요양병원에 비해 낮은 인력수준을 보였다. 여덟 번째, 경영개선 방안에서 요양병원은 외부용역업체 활용을 가장 적극적으로 하고 있었다. 이상의 연구결과를 살펴볼 때, 요양병원의 경영효율성은 비요양병원에 비해 떨어지지 않으며, 오히려 노인질환자, 만성질환자, 재활환자의 증가 등으로 요양병원의 수요가 증가함에 따라 경영효율성은 더욱 증가할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 자료의 한계성으로 인해 비율분석에 그칠 수밖에 없으나 이후 병원수도 증가하고 자료의 제약이 완화되면 자료포락분석(DEA) 등 여러 가지 방법을 적용할 수 있을 것으로 사료된다.;This study aims to evaluate the efficiency of long-term care hospitals using financial ratios, provide the information about long-term care hospitals to health care providers, and promote the activation of long-term care hospitals. We selected and surveyed 8 long-term care hospitals as the case group and 149 hospitals as the control group. But most variables about financial data in the control group were missing so we used other data about the control group, '97 hospital management analysis data conducted by Korea Institute for health and management'. We assessed the relative efficiency by comparing financial indicators of long-term care hospitals with those of other control hospitals. The main findings are as follows. First, long-term care hospitals are assessed to be higher than other control hospitals in terms of liquidity, but it is expected that long-term care hospitals are a burden on repayment of a short-term loan payable because it is inferred that they invested a short-term loan payable on fixed assets. Second, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of profitability indicators. However, it is estimated that long-term care hospitals costs less than other control hospitals, so they have potential ability in improvement of profitability indicators. Third, there is no difference in turnover ratios between long-term care hospitals and other control group. Fourth, long-term care hospitals are higher than other control hospitals in terms of growth rate indicators, but it is not sure because of data insufficiency. Fifth, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of productivity indicators, but they have higher productivity indicators in terms of inpatient performance. Sixth, long-term care hospitals are generally lower than other control hospitals in terms of utilization indicators, but they have higher inpatient utilization indicators. Seventh, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of indicators concerning employees per 100 bed and per patient. From these results, it is concluded that long-term care hospitals are not lower than other control hospitals in terms of efficiency. Furthermore, it is expected that the management efficiency of long-term care hospitals will increase due to an increase in the demand of long-term care hospital resulting from the rise in the old, chronic invalid, and rehabilitative patient.
본 연구의 목적은 우리나라의 주요 고가의료장비의 지역별 및 의료기관 종별 분포와 국제비교를 통한 적정성을 평가하고, 이와 더불어 향후 2020년까지 주요 고가의료장비의 수요추계에 근거하여 고가의료장비정책 수립과 관련한 정책적인 시사점을 찾는 것이다. 본 연구에서 사용된 자료는 건강보험심사평가원의 요양급여기관자료와 OECD Health Data(2005)이며, 지역별 정비지수와 수요전망 모델의 추정방법으로는 최소자승법(OLS)를 사용하였다. 연구결과, 우리나라의 고가의료장비는 지속적으로 증가하여 CT(Computed Tomography)의 경우 1990년 262대에서 2005 6월말 1,537로 5.9배, MRI는 17대에서 553대로 32.5배 증가하였으며, 이 외에도 2004년 말 방사선 치료장치(radiation therapy equipment)는 220대, 체외충격파쇄석기(ESWL)는 373대, 유방촬영장치(mammography)는 1,305대 등으로 고가의료장비의 총량이 증가하였다. 주요 고가의료 장비의 보유현황을 OECD 국가들과 비교해 보았을 경우에도 고가의료장비의 도입이 상당히 높은 수준으로, 인구 100만 명당 CT대수는 우리나라가 31.9대(2003 기준)로 OECD국가 중 인구당 가장 많이 보유하고 있으며, 멕시코보다는 무려 20배 이상 차이가 있는 것으로 나타났고 OECD국가들의 평균보다 거의 2배나 높았다. MRI는 우리나라가 인구100만명당 9대로(2003년 기준)로 OECD 국가의 평균인 6.8대보다 높은 것으로 나타나, 우리나라의 고가의료장비는 전반적으로 OECD국가들의 평균을 상회하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 총량적인 증가에도 불구하고 지역간 고가의료장비 분포의 불균형 현상도 심각한 수준이다. 대표적 고가의료장비인 CT의 경우 2005년 6월말 현재 인구 10만 명당 전신용 CT의 경우 적게는 제주의 1.97대에서 많게는 전북의 5.43대로 2배 이상이나 차이가 나고 있으며, 인구 10만 명당 MRI도 적게는 충남이 0.76대에서 많게는 광주가 1.56로 거의 2배 정도가 차이가 났다. 인구 10만 명당 체외충격파쇄석기의 경우는 적게는 경북 0.7에서 많게는 광주가 1.35로 2배 정도 차이가 났으며 지역별 편차가 크게 나타났다. 2005~2020년간 우리나라 고가의료장비의 수요량을 OECD 국가의 평균 보유량에 근거하여 추정한 결과, 2005년 현재의 보유량보다 상당히 감소시켜야 하는 것으로 추정되어 장래의 고가의료장비 보유량에 대한 적절한 대책이 시급함을 보여주고 있다. 본 연구의 정책적인 함의는, 먼저 의료전달체계가 확립되어 있지 않고, 의사결정이 분권화되어 있는 민간의료공급자 중심 체계에서 고가장비의 도입과 사용을 제한한다는 것은 제도적으로 한계가 있을 수밖에 없다. 고가의료장비의 보유 자체를 무리하게 억제하게 되면 고가의료장비 자체가 이권으로 작용하거나 기존의 보유기관이 기득권을 누리게 될 우려가 있다. 따라서 고가의료장비는 건강보험 급여정책과 연계시켜 자연스럽게 통제하는 것이 적절하다고 판단된다. 즉, 고가의료장비에 대한 정책방향은 가격조절을 통해 공급을 통제하는 방법과 수량자체를 조절하는 방법을 적절히 병행하는 것이 필요하다.;A rapid technical progress in medical instruments is widely recognized as one of the leading factors that have caused a sharp increase in health care expenditures in most countries. This is the case in Korea, too. This paper analyses the regional distribution of major medical equipments in Korea and compares its provisions with those in OECD countries. The method used in this study is basically supply and demand model. The local data on major medical equipments is from a national survey conducted by the Health Insurance Review Agency while international data is based on OECD Health Data 2005. The survey results show that the number of CT (Computed Tomography) has increased by 6 times from 262 in 1990 to 1537 in 2005, and MRI by 33 times from to 553 during the same period. The number of CT per million population in Korea was more than double the OECD average. The number of MRI per one million population in Korea amounted to 9 units in 2003, while the OECD average was 6.8 units. Radiation therapy equipment, mammography, ESWL, gamma camera, and PET in Korea are also rapidly increasing and oversupplied, compared to other OECD countries. Despite the overall increase in major medical equipments, however, their geographically unbalanced distribution has become a policy issue on debate in Korea. For example, the number of CT per 100,000 population is 1.97 units in Jeju province while it is as many as 5.43 units in Cheonbuk province. The estimation of demand for major medical equipments indicates they should be reduced below the current level over the 2008-2020 period. This strategy is, however, expected to be limited in practice mainly due to market-dominant private hospitals, a lack of health care delivery system, and the decentralized decision making in medical facilities. An alternative policy instrument to cope with oversupply and maldistribution in major medical equipments is to link with health insurance benefits. The fee-for-service reimbursement for hi-tech medical equipments could be properly controlled in the national health insurance. Controlling price as well as volume is considered as the best policy option to tackle the issue of major medical equipment in Korea.
본 연구에서는 2003년 OECD Health Data와 UNDP자료 등을 사용하여 OECD국가들(혹은 NHI, FFS 국가들)에서 공공보건의료부문의 결정요인으로 관찰된 변수들간의 평균적인 관계에 기초한 공공의료비 지출 비중 또는 공공병상비율의 관점에서 우리나라 공공보건의료부분의 적정수준을 추정하였다. 모델추정방법으로는 패널분석을 사용하였고, OECD국가 전체와 NHI국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 고정효과모형(Two Factor Fixed Effect Model)을 사용하였고, FFS국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 확률효과모형(Two Factor Random Effect Model)을 적용하였다. 본 연구의 분석결과에 의하면, 한국의 공공보건의료부문의 비중은 매우 낮은 것으로 평가된다. OECD 국가들에서 나타나는 관계를 이용한 공공의료비 지출 비중의 추정치는 76.94%이고 NHI국가들과 FFS 국가들만을 가지고 추정했을 경우에는 각각 76.40%와 69.92%인데 반하여 현재 한국의 공공의료비 지출 비중은 44.9%로서 현격한 차이를 보이고 있다. 또한 공공병상비율의 추정치와 실제치를 비교할 경우에도 OECD국가 전체, NHI국가, 그리고 FFS 국가들을 대상으로 추정한 추정치는 각각 62.14%, 52.30% 그리고 38.65%로 나타났으나 현재(2002년) 한국의 공공병상비율은 18.5%로서 아주 낮은 수준에 머무르고 있음을 알 수 있다. 우리나라 공공보건의료비 비중과 공공병상비율과 같은 공공보건의료수준이 OECD국가전체보다 그리고 NHS 국가나 NHI 국가보다 크게 낮은 것은 부인할 수 없는 사실이지만 우리나라 공공보건의료 부분의 비중을 몇 년 내에 본 연구에서 추정된 적정치까지 도달하는 것은 현실적으로 불가능하다 판단된다. 뿐만 아니라 본 연구에서 사용한 계량분석모형에서는 보건의료공급체계는 오랜 기간 동안 역사·문화·경제적인 토대 위에서 발전해온 산물이기 때문에 명목상 같은 공급체계나 지불보상체계를 가졌다 하더라도 국가간 차이가 날 수 밖에 없으며 이런 점으로 인하여 공공보건의료부문에 차이가 존재할 수 있다는 점 등을 반영할 수 없었다는 한계를 가지고 있기 때문이다. 따라서 이러한 점을 무시하고 본 연구에서 추정된 목표치까지 인위적인 수준까지 무리하게 끌어올리는 것은 더 비효율적일 수 있다는 점을 간과해서는 안된다. 우선 현재 공공의료체계의 기능을 재정립하고 우선 순위를 조정하고, 연계체계가 없는 공공보건의료체계를 확립하는 것에서부터 시작하여 국민의 공공보건의료에 대한 수요와 정부의 필요성에 근거하여 장기적이고 단계적으로 접근해야 할 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 정부는 공공보건의료를 강화하고 확충하는 방안에는 공공병상확충 등 공공기관을 통한 서비스를 직접제공하는 것 뿐만 아니라 건강보험급여의 충실화 등 재정적인 지원방법도 있음을 간과해서는 안될 것이다. 즉, 정부의 공공보건의료정책은 재원조달을 포함한 전반적인 보건의료정책의 틀 속에서 이루어져야 할 것이다.;This study estimates the appropriate levels of public sector portion as share of total medical expenditures, and of total beds, based on the balanced relationship of variables, which are found to be the major components of public health sector, with application of the OECD Health Data and UNDP records for 2003. Panel analysis was applied for the estimation of optimal level of public sectors such as beds and medical expenditures of public sector. A Two Factor Fixed Effect model was used for all the models for OECD and NHI countries, while a Two Factor Random Effect Model was used for Fee-for-service countries. After careful analyses, the public sector portions as percentages of total medical expenditures and total beds in Korea was found to be quite low. Whereas estimated optimal level of public sector as share of total medical expenditures were 76.94% for OECD nations, 76.40% for NHI nations, and 69.92% for FFS nations, the real public sector portion in Korea is only 44.9%, clearly revealing difference. Moreover, the estimated optimal level of public sector portion as share of total beds, were 62.14% for OECD countries, 52.30% for NHI countries, and 38.65% for FFS countries, while real public sector portion as share of total beds trailed at 18.5%(as in 2002), again found to be very low. It’s undeniable that Korea’s public contributions into the health care system are significantly lower than that of OECD, FFS, or NHI countries. However, it’s unrealistic to reach appropriate levels(as determined in this study) in a short time frame. Also, even if health care system and payment remuneration system are similar among countries, it must be recognized that since these systems were all developed over long periods of time, and were shaped by cultural, and economic factors, there has to be differences between countries. The econometric analysis used in this study for estimation of optimal level could not take into account this point. It is therefore, reasonable to assume that some limitations will exist in bringing the public sector portion of Korea fully in line with these nations. We cannot ignore the possibility that forcing the estimated optimal level of public sector portion onto the Korean system, may introduce unexpected inefficiencies and problems. Firstly, we need to re-check the functions of the current public health system, re-establish priorities, and reduce excessive complications. Then we need to approach demands of the Korean population, and the need for Korean government’s involvement, in an organized and long term fashion. Moreover, in addition to directly providing services such as public beds, the government should recognize that they can monetarily assist in the subsidization of insurance payments. In other words, public health policy should take place within the larger framework of general public health policy, which could include direct monetary assistance.