의료자원의 임상적 성과를 파악할 수 있는 방법을 제안하기 위하여 본 연구는 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 통해 지역별 의료자원 투입이 연령 표준화 사망률에 미치는 영향을 분석하였다. 지금까지 보건 의료 부문 효율성 관련 선행연구가 의료자원을 활용하는 기관의 운영 효율성에 초점을 두었다면, 본 연구는 거시적 측면에서의 임상적 성과 효율성에 초점을 두었다. 의료자원을 효과적으로 투입하여 건강 수준을 향상시키는 것은 일종의 성과 측면의 효율성으로 이해할 수 있으며, 이는 보건 의료 부문의 재정적 지속가능성을 효과 측면에서 파악할 수 있다는 데 그 의미를 찾을 수 있다. 이에 2006~2013년, 우리나라 16개 시도를 분석의 범위로 하고, 의사 수, 전문의 수, 병상 수, 수술 수와 연령 표준화 사망률을 투입하고, 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수 분석을 수행하였다. 이때, 횡단면, 시계열 자료가 복합되어 있는 자료의 구조를 고려하기 위해 패널확률변경분석 및 맘퀴스트 생산성 지수를 각각 적용하였다. 두 분석모형 모두 의료자원의 기술적 효율성이 산출물 생산에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 시도한 확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 사용하여 지역별 의료자원의 성과 측면을 고찰하는 것은 의료자원의 최종적 목표인 임상적 측면에서의 건강 성과를 효율적으로 판단한다는 데 그 특징이 있다. 분석결과를 바탕으로 각 지역별 의료 자원의 성과적 효율성이 어떻게 나타나고 있는지 파악할 수 있으며, 공급 측면의 비용 절감을 위한 정책 방향을 제시할 수 있다는 점에서 본 연구의 의의가 있다고 할 것이다.;In order to propose a method to measure the performance of medical resources, this study empirically analyzed the impact of regional medical resource input on age standardized mortality rate through probability frontier analysis. If prior studies so far focused on the operational efficiency of institutions that use medical resources, this study focused on performance efficiency in the macro perspective. As is already well known, the probability frontier method measures the inefficiency of the analysis object in consideration of the error variation, overcoming the disadvantages of the existing data envelope analysis method. In our empirical analysis, we examined16 metropolitan cities and provinces in Korea for the period 2006-2013, and employed the panel stochastic frontier method and Malmquist Productivity Index Analysis by putting the number of doctors, the number of specialists, the number of beds, the number of operations and the age standardized mortality rate. The result showed that all the medical resources allocated to each region decreased the age-standardized mortality rate. Regional inequality in medical resources distribution should be dealt with in depth from various perspectives. In this respect, the method of applying the stochastic frontier analysis to measure the performance of regional medical resources has the advantage that the inefficiency of each input element can be examined more in depth, and this study is meaningful in this respect.
이 논문은 장기요양인정자의 최초 재가급여 선택과 재가급여 유지 및 이탈에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석함으로써 Aging in Place에 기여하는 요인을 규명하고자 하였다. 분석자료는 장기요양인정자 전체를 포함하는 국민건강보험공단의 장기요양인정 종단조사자료(2008-2015년)를 이용하였으며, Andersen 서비스이용 행동모델을 채용하여 분석하였다. 최초 급여선택 영향요인 분석결과, 남성, 연령이 낮을수록, 가족수발자가 있는 경우 재가급여 선택 확률이 높은 반면, 치매가 있는 경우 시설급여를 선택할 확률이 높았다. 생명표 분석결과, 초기 재가급여 이용자 중 13.1%가 시설급여로 변경하였으며, 시설로 이동하는 재가 이탈자의 71%가 장기요양인정 이후 2년에서 4년 사이에 집중적으로 발생했다. 콕스 비례위험회귀분석을 통해 재가급여 이탈 위험확률을 분석한 결과, 여성, 연령이 높을수록, 독거에 비해 주수발자 여부 관계없이 동거하는 경우, 치매가 있는 경우에 재가급여 이탈 확률이 높았다. 반면 양호한 주거상태는 재가급여 계속이용 확률을 높이는 데 기여했다. 이와 같은 분석결과는 가족수발의 인내는 2년 정도이며, Aging in Place를 위해 젠더인지적 관점, 가족수발자 지원, 주거환경 개선, 지역사회 치매지원 대책이 필요하다는 정책적 시사점을 제공한다.;By adapting survival analysis on the staying at home of qualified recipients for long-term care, this paper attempts to empirically clarify what factors contribute to staying at home as long as possible. Using the National Health Insurance Service’s Long-Term Care Qualification Longitudinal Survey (2008-2015), this paper analyzed the factors contributing to the initial benefit selection and at-home survival rate. The results of the factor analysis showed that the probability of choosing home care was higher for males, lower age group, having family caregivers. On the other hand, in the case of dementia, the probability of choosing institutional care was high. As a result of the life table analysis, it was found that 13.1% of the initial home care users changed to institutional care, and about 71% of the moves take place between 2 and 4 years. The Cox proportional hazards regression model analysis showed that the likelihood of withdrawal from home care was higher: for women, for older, for those living together, and for those with dementia. On the other hand, good housing conditions contributed to a higher likelihood of staying at home. The results of this analysis show that the patience of family care is about two years, and it provides the following policy implications for aging in place: gender perspective, support for family caregiver, improvement of residential environment, and community support for dementia are needed.