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.
경제성장을 설명하는 추정방정식에는 항상 종속변수의 시차변수(lagged dependent variable)가 설명 변수의 하나로 포함되는 문제가 발생한다. 따라서 기존의 패널분석기법을 사용하여 경제성장을 설명하는 모형을 추정하는 경우에는 추정 편의가 발생하게 되는 약점이 있다. 본 논문은 기존 연구와 차별되는 GMM-차분 추정방법을 사용한 동태적 패널모형을 이용하여 국가간 여성의 경제활동참가, 성장과 불평등과의 관계에 관한 실증분석모형을 추정하였다. 동태적 패널모형의 분석결과 여성의 경제활동참가가 경제성장에 직접적으로 미치는 영향은 통계적인 유의성이 없었으나, 여성의 경제활동참가가 불평등을 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 본 연구는 불평등의 감소는 경제성장을 촉진시키는 것으로 분석되었다. 즉 여성경제 활동 참여는 불평등의 해소를 통하여 경제성장에 긍정적인 영향을 간접적으로 미치는 것으로 분석되었다.;Taking as its basis Barro’s growth model, this paper carries out cross-country analysis on the effect of female labor force participation on economic growth and inequality by using the GMM-difference estimation technique of Arellano and Bond, which is based on a dynamic panel analysis. We find that when inequality index is taken into account as an explanatory variable in the economic growth regression, the effect of female labor force participation on economic growth is statistically insignificant while inequality affects growth negatively. On the other hand, the effect of female labor force participation on inequality is negative with strong statistical significance. This implies that inequality decreases as female labor force participation increases. In this sense, female labor force participation can indirectly affect growth positively through its impact on the decrease in inequality, which affects negatively economic growth.
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 연구는 소규모 지역별 의료이용 변이의 정도를 파악하고, 변이 발생에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 변이를 발생시키는 요인(즉, 수요자 요인, 공급자요인 등)들로 설명 가능한 변이의 정도가 어느 정도인지를 파악하고, 이러한 요인들을 모두 통제한 상태에서도 설명되지 않는 부적절성과 불확실성 등으로 인한 의료이용의 변이를 측정하였다. 마지막으로 지역 간 의료이용 변이로 인해 발생되어지는 사회적 후생 손실을 표준화된 경제모델(Phelps등, 1990)을 통해 화폐단위로 파악해 보았다. 상병별 분석결과, 내과계 상병의 표준화 전 변이계수는‘만성폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)’이 0.6676으로 가장 높았고, 표준화 후 변이계수는‘호흡기 감염 및 염증(respiratory infection and inflamation’이 0.5188로 가장 높았다. 반면‘신부전(renal failure)’이 표준화전 변이계수가 0.3167로 가장 낮았고, 표준화 변이계수는‘뇌졸중(cerebrovascular accident)’이 0.2856으로 낮았다. 상병별 후생손실 계산 결과, 내과계 중‘단순폐렴 및 흉막염(simple pneumonia and pleuritis)’의 손실금액이 221억원으로 가장 컸고, 손실률은‘고혈압(hypertension)’이 39.34%로 가장 높았다. 그리고 ‘소화기 악성종양(malignat neoplasm of gastrointestinal tract)’의 경우 손실률이 5.57%로 가장 낮았다. 내과계 20개 상병을 합한 결과 총 진료비 8864억 중 1366억원(15.41%)가 설명되어 지지 않는 변이로 인한 후생손실로 나타났다. 본 연구는 지역간 의료이용의 변이가 어느 정도인지 그리고 변이의 원인이 무엇인지 등을 파악하는 것뿐만 아니라 그 변이로 인한 사회적 후생손실이 얼마인지를 산출해 냈다는 점에서 선행 연구들과 구별된다. 이러한 후생손실 계산은 변이를 줄이는 비용과 연계하여 정책의 우선순위를 설정하는데 중요한 근거가 될 것이다.;This study looks into small area variations in health care utilization and analyzes determinant factors conventionally known to be responsible for the emergence of such variations. Further, this study explores how much of the variations can be explained by socio-economic factors (e.g., the user factors and the provider factors) and how much is due to the inappropriateness and uncertainties that remain unexplained even when the socio-economic factors are controlled. Also, an attempt is made, following a standardized economic model (Phelps, 1990), to calculate the monetary value of social welfare loss arising from variations in health care utilization in terms of monetary value. By disease, the pre-standardized coefficient of variation was highest for chronic obstructive pulmonary disease at 0.6676 and lowest for renal failure at 0.3167. The standardized coefficient of variation was highest for respiratory infection and inflammation at 0.5188 and lowest for cerebrovascular accident at 0.2856. Among the disease fields, the welfare loss was greatest in the case of simple pneumonia and pleuritis at 22.1 billion won, while the rate of loss was highest for hypertension at 39.34% and lowest for malignant neoplasm of gastrointestinal tract at 5.57%. The total spending on the 20 diseases were estimated to be 886.4 billion won, of which 136.6 billion won was thought to be a welfare loss due to unexplainable variation. This study differs from previous studies not only in that it examines the extent and causes of small area variations in health care utilization but also in that it estimates the welfare loss arising from such variations. This estimation will lay a foundation for setting policy priorities in connection with the cost-effectiveness of reducing variations in health care. Although what methods to use to reduce the variations at what cost and whether they will be effective have not been substantially discussed, the priority-setting per se based on the absolute value or the rate of loss may be a testament to how serious the present situation is. Attention should also be paid to the fact that what welfare loss implies is something that needs to be reduced by redressing not only over-utilization but also under-utilization of health care.