본 연구의 목적은 보수적인 시각에서 2020년까지의 적정 치과의사 인력 수급을 추계하는 것이다. 치과의사 인력을 추계하기 위해서 미국의 BHPr(Bureau of Health Professional model) 방법을 사용하였다. 인력추계에 사용된 자료는 모두 이차자료로서 이중 일부는 전수조사 자료이며 일부는 설문조사를 통해 수집된 것이다. 국민건강보험공단과 보건복지부 공식 통계와 통계청 인구추계 및 사망자료, 교육부 대학정원 및 치과의사 합격률, 해외이주 치과의사 수에 대한 대한치과의사협회 내부 자료 등은 전수자료이며 연령대별, 성별 치과의료이용량, 연간 진료시간 등은 샘플 조사자료이다. 미국의 BHPr 방법은 기준연도(2002년)의 의료수요(의료이용량)를 기준으로 치과의사 인력 수요를 산정하고 목표연도 활동치과의사수와 비교하여 치과의사 인력의 과불급을 비교하는 것으로 일반적인 접근방법과 함께 치과의료서비스의 특수한 상황과 활용가능자료의 수준을 고려하여 적용하였다. 치과의사 공급현황을 파악하기 위하여 치과의사 취업률을 85.9%, 은퇴연령을 65세, 1970년 초반까지 진행된 치과의사 집단 이주를 고려한 해외이주자 현황 등을 반영하였다. 치과의료수요는 2002년 환자조사자료를 기반으로 치과의료 이용형태가 특별히 변하지 않을 것으로 고정하였고 치과의사의 연간 노동시간은 1906시간, 비진료부문 치과의사 비율은 평균 9% 정도인 것으로 추정하여 치과의사 인력 수요정도를 추계하였다. 2005년을 기준으로 시간이 흐를수록 면허인력이나 가용치과의사 수의 증가에 비해 활동치과의사 수의 증가율이 상대적으로 높았다. 2020년 활동치과의사 수는 2005년에 비해 44% 상승한 24,856명으로 추계되었으나 면허인력은 50% 정도 상승한 33,795명으로 추계되었다. 수요추계에 따르면 2010년도를 기점으로 치과의사 공급과 수요가 거의 일치하게 되고, 2020년이 되면 치과의사의 과잉공급이 큰 문제가 될 것으로 예측되었다. 본 추계의 결과 2020년의 치과의사 공급 과잉에 대비하기 위하여 향후 5년 이내에 치과대학 입학생을 줄이는 등 적극적인 치과의사 공급 조절 정책이 필요할 것으로 보인다.;The aim of study is to forecast dentist workforce by 2020 using the Bureau of Health Professional model (BHPr) in the conservative perspective. The use of this models helps to ensure some consistency with prior work and facilitates comparisons of the new forecasts with prior forecasts. The future dentist manpower balance was appraised by comparing the working dentist supply with demand (need) based on dental utilization pattern of reference year, 2002. Future dentist supply was forecasted by assessing the number of new entrants, dentist activity rate (85.9%), retire age (65 years old), dentist emigrant, and death based on rational inference of dental professional community. In order to calculate dentist needs, the pattern of dental utilization by patients was assumed as same as the results of 2002 Patients Survey. Annul working hour of a full time equivalent dentist was 1906 and non-practising dentist rate was 9%. For dentist supply, the increasing rate of practicing dentists was higher than that of registered dentists and maximum available dentists. The number of practicing dentists in 2020 was forecasted as 24,856, which was increased by 44% compared with 2005 and the number of registered dentists was 33795, which was as high as 50%. Dentists shortage would disappeared by 2010 and after that, the supply would exceed demand and needs, and oversupply of dentists would be hugh in 2020. The results of analysis indicated that dentist supply policy immediately needed to be revised within near 5 year to prevent the future overcrowding of dental professionals.
현재 정부는 노인인구 및 만성질환자의 증가 등에 대응하여 장기요양시설 및 서비스 확충, 가정간호제도의 활성화 등을 적극 추진하고 있다. 이러한 정책적 노력이 성공적으로 수행되기 위해서는 간호사 인력의 양성과 효율적 활용이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 연구는 이와 같은 간호사 인력의 중요성을 감안하여 간호사인력 공급 및 수요 분석을 통해 향후 간호사 인력의 수급전망을 추계하여 간호사 인력계획 수립에 필요한 정책자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 간호사 공급은 기초추계(baseline projection) 모형에 근거한 인구학적 방법(demographic method)을 이용하여 추계하였으며, 간호사 수요는 간호사가 제공하는 의료이용량 기준 방법을 이용하여 추계하였다. 전반적인 간호사 인력수급 추계결과는 근무일수는 255일로 하고, 1일 담당환자수는 의료법규 기준으로 할 때 환자조사기준으로 간호사 수요추계 했을 때 발생한 간호사 공급과잉문제는 거의 사라졌고, 2020년까지 간호사공급이 부족할 것으로 전망된다. 그러나 공급부족규모는 가용간호사의 8% 정도로 크지는 않는 것으로 나타나 유휴간호인력을 노동시장으로 끌어 낼 수만 있다면 총량적인 측면에서는 크게 문제가 되지 않는다고 판단된다. 그러나 우리나라 간호사 양적인 수준을 외국과 동일한 GDP수준에서 비교할 때 2004년 우리나라 인구 1,000명당 간호사 수는 1.8명으로 OECD평균인 7.9명보다 크게 부족한 것으로 나타났다. 향후 간호사 수요는 간호관리차등제의 정착, 법정정원 충족률 증가, 장기요양제도 확대, 보건간호사제도 도입, 보건의료시장 개방에 따른 간호사 해외진출 확대 등으로 증가할 것으로 전망된다. 따라서 정부는 입학정원 조정정책과 더불어 가용간호사를 적극 활용할 수 있는 정책을 수립해야 할 것이다.;With an recognition of increases in the older population and chronic disease patients, the Korean government has been actively promoting the expansion of long-term care facilities and the revitalization of long-term and home-care services. The successful implementation of these policies, however, necessitates an effective national workforce planning which can assure adequate training and supply of registered nurses. Therefore, this study aims to forecast the supply and demand for registered nurses through a supply and demand analysis and provide preliminary data for policy development in adjusting the supply of registered nurses. Baseline Projection model combined with demographic method is adopted as the supply forecasting method and so is a derivative demand method called Health Resources and Services Administration's demographic utilization-based model as the demand forecasting method. Under the most appropriate scenario for registered nurses with 255 working days per year and the number of patients per day set by current medical law, the supply and demand for active registered nurses are estimated to be 224,980 and 243,254 in 2020, respectively. Therefore, there will be an undersupply of 18,273 registered nurses in 2020. However, the seemingly supply shortage can be resolved if we succeeds in attracting available unemployed nurses into labor market since the size of the nursing shortage is just 8 percent of the total number of available registered nurses. When compared with other OECD countries with the same levels of GDP per capita, the number of registered nurses per 1,000 population in Korea is 1.8 in 2004 while the average number in other OECD countries is 7.9 at the same year, 4 times higher than that of Korea. The demand and supply for registered nurses will be influenced by various factors such as the stabilization of differential management price policy of nurses, the implementation of medical law standards for the number of patient per nurse, the expansion of long-term care system, the introduction of public health nurses and so on. Therefore, further studies will be necessary concerning public health environmental and institutional factors which can affect the demand for registeredconcerning public health environmental and institutional factors which can affect the demand for registered nurses. In addition, the Korean government should develop policies that can better utilize available unemployed nurses and increase the entrance quota of nursing colleges.
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.