1. 편익 재평가를 위한 방법론적 고려사항

울산의료원 타당성 재조사 보고서(이하 <울산 재조사> 보고서)는 울산의료원 건립요구안과 건립추진단이 제공한 자료를 바탕으로 울산의료원 건립의 편익을 <표 1>과 같이 정리하고 있다(한금용 외, 2023, p. 315).

이에 대해 옥민수(2023, 2024)는 울산의료원 타당성 재조사의 문제를 <표 2>와 같이 정리하고 있다. 제기된 각각의 문제는 타당성 평가의 철학과 관점에서 출발하는 구체적인 검토가 필요한 내용이지만, 여기에서는 경제성 분석에서 편익 산정의 문제로 범위를 좁힌다. 편익 산정의 방법론적 타당성 때문에 재조사 결과의 신뢰도가 저해되는 부분을 중심으로 기존 조사 결과를 검토한다. 다만, 기존에 공개되어 있고, 쉽게 취득할 수 있는 자료를 이용해 현실에 가능한 한 가깝게 편익을 추정해야 하는 경제성 분석의 어려움을 고려하여 연구윤리심의 등 별도의 과정없이 얻을 수 있는 자료를 중심으로 경제성 분석을 개선하는 것을 목표로 재검토를 진행하였다.

이런 관점에서 가장 문제가 되는 것은 응급의료의 편익이다. 응급의료 편익과 관련해서는 3가지 문제가 존재한다고 판단한다. 첫 번째는 옥민수(2024)에서 제기되었던 것처럼 <예비타당성조사 수행을 위한 세부지침 의료부문 연구>(이하 <의료지침>)(김민호 외, 2022)에서도 응급의료 편익을 전체 응급환자 사망을 기반으로 계산해야 한다고 판단하고 있음에도 불구하고 전체 응급사망과 3대 중증응급사망의 구성비를 검토하지 않고, 편익 산정에 투입되는 사망의 범위를 3대 중증응급으로 제한하여 응급사망감소의 편익을 과소추정하고 있다는 점이다. 두 번째는 발생한 사망이 분류되는 과정에 대한 이론적 검토가 충분하지 않아 응급병상 확대를 통해 실제 얻을 수 있는 응급사망감소 편익을 과소추정하였다는 점이다. 마지막은 두 번째 문제와도 연결되는 것으로 접근성이 개선됨에 따라 중증응급환자가 얻게 되는 중증도 감소 효과를 반영하지 않았다는 것으로 이는 뇌졸중 재활과 관련된 편익과도 연관되어 있다. 다만, 중증도 감소를 통해 얻어지는 편익은 적절하게 산정하기 어렵고, 뇌졸중 환자의 수가 과소추정 되었을 가능성에도 불구하고 발생률이 그리 높지 않다는 점을 고려할 때 그 편익이 아주 크지는 않을 것으로 판단하여 응급의료의 편익 범위 안에서는 별도로 분석하지 않았다(부도 1).

간호간병 통합서비스의 경우 간병인을 고용하는 부담을 줄이기 위해 간호와 간병을 통합하여 제공하는 형태의 서비스이다. 따라서, 기존 보고서에서 전체 재원기간에 간호간병서비스를 이용한다고 가정하는 것이 무리하다고 판단한 부분은 정책의 설계를 오인하여 편익을 과소추정하는 결과로 이어진 것으로 보인다(<울산 재조사> 보고서 p. 334). 다만, 간호간병 통합서비스가 간호사들에게 주는 업무 부담 때문에 통상적으로 병원 전체가 간호간병 통합서비스의 대상이 되기보다는 중증도가 낮고 독립적인 일상생활능력을 유지하기 유리한 환자들이 입원한 일부 병동에서 한정적으로 운영되는 경우가 많다는 점(황수연, 2023)을 고려하면 정책에 대한 오인에도 불구하고 결과적으로 편익을 과소추정했을 것이라고 보기는 어렵다. 다만, 간호간병통합서비스가 공공병원을 중심으로 확대되고 있으며 지역 내에서 공공병원이 수행하는 역할에 따라 확대 속도가 빨라질 가능성이 있어 병원 운영계획과의 관련성 안에서 편익 산정에 대한 추가 검토가 필요해 보인다. 당뇨병 관리사업과 관련된 편익 역시 과소추정되었다고 볼 여지가 있다. 하지만, 기존 보고서처럼 사업의 효과가 일시적이라고 가정하는 대신, 매해 30%씩 사업의 효과가 체감하여 13년 동안 사업의 효과가 체감하며 지속된다는 상당히 강한 가정으로 편익을 추정하는 경우에도 추가로 얻어지는 편익이 충분히 크지 않아 재조사의 결론을 바꿀 정도의 영향력이 있다고 보기는 어렵다(<울산 재조사> 보고서 기준 8,208 백만 원-재분석 기준 14,055 백만 원). 그러나 병원이 지역사회에 더 포괄적으로 개입할 것을 요구받는 최근의 흐름을 생각하면 해당 사업의 편익을 어떻게 산출하는 것이 바람직한지에 대해서도 별도의 논의가 필요하다.

이전 코로나19 범유행 상황이나 2024년 초의 의사 진료거부 사태에서 볼 수 있듯이 재난 상황에서 공공병원의 역할과 그에 따른 편익이 정책성 분석에서 고려되지 않고 있다는 점 역시 중요한 지적이다. 하지만, 잔여적인 위치에서 예외적 상황에 대응하는 역할이 공공병원의 바람직한 역할이라고 볼 수 있는지에 대해 이견이 있을 수 있고, 또 그런 합의가 있다고 하더라도 편익의 형태로 계산해 내기 위해서는 별도의 검토가 필요하여 여기에서는 다루지 않았다. 마찬가지로 지역균형발전 분석에서 발전의 개념을 경제적 발전으로 좁게 이해하고, 지역균형발전 효과를 경제파급효과로 한정하여 추산하는 방식에 대한 문제 제기는 타당하고 새겨들어야 하는 지적이지만, 이 연구의 목표를 넘어서는 것이기에 분석에는 포함하지 않았다.

2. 응급사망 편익 재산정을 통한 <울산 재조사> 보고서의 재평가

여기까지의 검토에 따라 이 논문에서는 응급사망감소 효과에서 오는 편익의 재산정을 중심으로 검토를 진행하였다. 이를 위해 우선, 응급의료의 편익과 관련하여 <의료지침>의 결과를 먼저 재현할 필요가 있다. <의료지침>에 서 응급병상 확충에 따라 응급사망감소의 편익을 산정한 방식과 동일하게 자료를 수집하였다(표 3).

<의료지침>에서는 2019 국가응급진료정보망(NEDIS) 통계연보(국립중앙의료원, 2020)에 제시된 응급환자에 대한 정의를 고려하여 심근경색, 뇌졸중, 중증외상을 3대 응급질환으로 구분하고 있으며, 각각은 KOSIS에서 제공하는 사망원인통계의 사망원인별 중 심근경색(I21)은 허혈성 심장질환(I20~I25), 뇌졸중(I60~I64)은 뇌 혈관 질환(I60~I69), 중증외상은 운수사고, 낙상(추락), 불의의 익사 및 익수, 연기⋅불 및 불꽃에 노출, 유독성물질에 의한 불의의 중독 및 노출로 구분하여 반영하고 있다. 이 논문에서는 응급사망의 범위가 협소하게 정의되었다는 문제를 제가하려는 것이므로 KOSIS에서 제공하는 것에 더해 통계청 MDIS 서비스를 통해 취득할 수 있는 사망원인통계 A형 2014~2020년 자료를 이용하여 추가적인 정보를 산출하였다. 사망자 평균연령이 산출된 방식은 구체적으로 설명되어 있지 않았기 때문에 KOSIS 사망원인통계의 시도 연령별 사망자 수를 이용해서 연령군의 중앙값을 가중치로 사용하여 각 시도별로 사망자 평균연령을 계산하였다. 시군구 단위의 계산은 가능하지 않았기 때문에, 같은 광역시도에 속한 시군구에 하나의 값을 부여하여 사용하였다.

2) 응급사망 편익 산정 모형의 재현 및 재산정

<의료지침>에서는 연도와 광역시도를 고정효과로, 사망자의 평균연령을 공변량으로 두고 1㎢당 응급병상수에 로그를 취한 값을 독립변수로, 응급사망률에 로그를 취한 값을 결과변수로 놓고 패널고정효과모형을 적합하고 있다. 이 연구에서도 <의료지침>과 동일하게 시군구별 log(응급병상수/㎢)와 log(사망률)의 그래프⁴⁾를 구성하고 연도 고정효과만 들어간 모형 1, 광역시도 고정효과가 추가된 모형 2, 사망자 평균연령이 추가된 모형 3을 각각 적합하여 기존 분석과의 동일성을 검증하였다. 이때, Adjusted R²를 통해 모형의 적합도를 평가하는 것이 충분하지 않다고 판단하여 Akaike Information Criterion(이후 AIC)과 Bayesian Information Criterion(이후 BIC) 지표를 추가로 산출하였다(Chakrabarti & Ghosh, 2011). <부표 2>는 기존 분석 결과와 재현 결과를 보여준다. 상수항과 사망자 평균연령의 계수는 상당히 달랐지만 산출 방식 차이에 의한 것으로, 모형의 적합도와 log(응급병상)의 계수에 거의 영향을 주지 않았기 때문에 문제가 되지 않는다고 판단하였다. 이외 추정치와 Adjusted R² 등 모형의 동일성을 비교할 수 있는 수치들은 소수점 두 번째 자리에서 일치하여 사실상 동일한 모형이 구성되었음을 확인할 수 있다.

재분석에 앞서 두 가지 문제를 검토할 필요가 있다. 첫 번째는 응급사망의 범위를 좁게 잡았기 때문에 응급사망감소로 인한 편익을 과소추정했다는 점을 문제 삼는 이 분석에서 <의료지침>에서 사용된 결과변수인 3대중증응급사망률을 그대로 사용해도 사망감소 효과 추정에 문제가 없는지를 살펴야 한다. <의료지침>에서 사용한 모형을 수식으로 쓰면 다음과 같다.

$$\begin{array}{c}{\text{log (3대중증응급사망률)}}_{\text{ijk}}={\beta }_0+{\beta }_1\cdot \text{log}{\left({\text{응급병상수 / km}}^{\text{2}}\right)}_{\text{ijk}}\\ +\hspace{0.17em}{\beta }_{2\text{k}}\cdot {\left(\text{연도}\right)}_{\text{k}}+{\beta }_{3\text{j}}\cdot {\left(\text{광역시도}\right)}_{\text{j}}+{\beta }_4\cdot {\left(\text{사망자 평균연령}\right)}_{\text{ijk}}\end{array}$$

이 식에서 3대중증응급사망률을 28개 중증응급질환으로 이한 사망으로 대체하는 상황을 생각해 보자. 현재 공개된 자료원 중에서 시군구 단위에서 중증응급사망자를 산출할 수 있는 자료는 존재하지 않으므로, 앞에서 사망원인통계 A형을 사용해 산출한 시도별 28개 중증응급사망 대비 3대 중증응급사망의 비율을 곱한 값을 결과변수로 사용할 수 있다. 광역시도별로 곱해주는 값을 w_j라고 하여 전체 중증응급사망을 결과변수로 하는 식을 쓰면 다음과 같다.

$$\begin{array}{c}\text{log}\hspace{0.17em}{\text{(전체 중증응급사망률)}}_{\text{ijk}}=\text{log}\hspace{0.17em}{\left({\text{w}}_{\text{j}}\cdot \text{3대중증응급사망률}\right)}_{\text{ijk}}\\ ={\beta }_0\text{'}+{\beta }_1\text{'}\cdot \text{log}{\left({\text{응급병상수 / km}}^{\text{2}}\right)}_{\text{ijk}}\\ \hspace{1em}\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}+\hspace{0.17em}{\beta }_{2\text{k}}\text{'}\cdot {\left(\text{연도}\right)}_{\text{k}}+{\beta }_{3\text{j}}\text{'}\cdot {\left(\text{광역시도}\right)}_{\text{j}}+{\beta }_4\text{'}\cdot {\left(\text{사망자 평균연령}\right)}_{\text{ijk}}\end{array}$$

이 식을 앞의 식과 동일한 형태로 정리하면 아래와 같고, 3대중증응급사망률을 전체 중증응급사망률로 변환하기 위해 곱해준 w_j는 광역시도의 고정효과에 흡수되어 응급사망감소 효과를 포착하는 계수인 β₁‘에는 영향을 주지 않는다. 결과적으로 3대중증응급사망률을 결과변수로 사용한 모형에서의 추정치인 β₁과 전체 중증응급사망률을 결과변수로 사용한 모형에서의 추정치인 β₁‘는 동일한 값을 갖게 된다. 하지만, 광역시도 안에서 시군구의 이질성이 너무 크면 추정이 불안정해질 수 있다는 점은 여전히 주의해야 한다.

$$\begin{array}{c}\text{log}\hspace{0.17em}{\text{(3대중증응급사망률)}}_{\text{ijk}}={\beta }_0\text{'}+{\beta }_1\text{'}\cdot \text{log}\hspace{0.17em}{\left({\text{응급병상수 / km}}^2\right)}_{\text{ijk}}+{\beta }_{2\text{k}}\text{'}\cdot {\left(\text{연도}\right)}_{\text{k}}\\ +\left({\beta }_{\text{3j}}\text{'}-{\text{w}}_{\text{j}}\right)\cdot {\left(\text{광역시도}\right)}_{\text{j}}\text{+}{\beta }_4\text{'}\cdot {\left(\text{사망자 평균연령}\right)}_{\text{ijk}}\end{array}$$

두 번째 문제는 응급병상수-응급사망의 관계를 보여주는 그래프에서 알 수 있듯이 이들의 관계는 우하향하는 것이 아니라 일정한 지점에서 우상향하는 U 형태를 띠고 있다는 점이다. 한국은 부검을 잘하지 않는 편이므로(Park et al., 2019), 사망 원인으로 적절한 진단명이 부여되어 응급사망 편익에 포함되려면 응급실에 도착하기 전에 사망(Dead on Arrival)하는 대신 의학적 처치가 가능한 중증도에서 응급실에 도달해야 한다. 따라서 응급병상이 늘어나 접근성이 좋아지면 중증도가 낮아져 응급사망이 감소하는 효과에 더해, 원래 응급사망이지만 진단명이 부여되지 않은 채로 사망하여 응급사망으로 분류되지 않았던 사망들이 포함되는 효과가 동시에 나타난다. 또, 응급의료에 대한 조정 문제가 있다는 점(Min et al., 2023)을 고려하면, 별도의 실증분석이 필요한 부분이지만 갈 수 있는 응급실의 양적 증가는 개별 의료기관의 책무성을 약화하여 비효율적인 이송을 통한 사망률 증가로 이어질 개연성도 존재한다. 상황과 조건에 따라 구체적인 내용은 달라지겠지만 이 두 가지 이유의 결합은 응급의료 접근성의 개선이 응급사망을 증가시키는 것처럼 보이게 만드는 기저 원인이 될 수 있다. 그러므로 응급병상 증가로 인한 응급사망감소효과는 그래프에서 우하향하는 곡선으로, 응급사망 증가 효과는 우상향하는 곡선의 형태를 띨 것이며 실제로 관찰되는 효과는 이 둘을 합친 U자형 곡선의 모습을 띠게 될 것이라 예상할 수 있다(그림 1).

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그림 1

응급병상 증가에 따른 응급사망발생의 개념적 설명

응급사망의 이런 특성을 고려하여 새로운 모형을 구축한 분석을 두 가지 방식으로 진행하였다. 첫 번째는 응급병상이 늘어남에 따라 응급사망이 감소하다가 증가세로 돌아선다고 가정하고 분할선형회귀를 수행하는 방식이다. 이 모형(이후 분할모형)은 접근성 개선에 따른 응급사망 포착 효과와 응급병상 증가로 인한 비효율을 구분할 수 없다는 점을 고려하여, 응급사망감소 효과의 감쇄를 그대로 수용하고 변곡점 이후에는 응급사망이 증가하여 음의 편익이 발생한다고 간주한다. 두 번째 모형(이후 결합모형)은 앞서 검토한 바와 같이 사망 감소 경향과 사망 포착·비효율 증가 경향의 합으로 모형을 구축하는 방식이다. U자형 그래프의 개형에 가장 가까운 것은 y=log x+e^x이지만 독립변수에 이미 로그가 취해진 상황이기 때문에 해석이 복잡해지고 y=log x+e^x의 형태로 추정하더라도 모형의 적합도가 해석의 어려움을 감수할 정도로 개선되지 않는다는 점을 고려하여 y=x+e^x, 독립변수와 결과변수의 변형을 반영하면 log y=log x+x의 형태로 추정하였다. 이때 log x의 추정치를 응급사망감소 효과로 해석하기 위해서는 x의 계수에 해당하는 생존도달과 비효율 증가가 적어도 상쇄된다는 가정이 필요하다.

분할모형은 기준이 되는 변곡점을 어디로 잡느냐에 따라서 추정치가 상당히 달라질 수 있다. 이런 점을 고려하여 [부도 2]에서 관찰되는 변곡구간 안에서 응급사망 효과의 추정치 절대값이 가장 작은 곳과 가장 큰 곳을 골라 편익 재계산에 반영하였다. 결과의 비교를 위해 <표 4>에는 시군구 면적 1㎢당 응급병상 1개가 위치한 지점을 변곡점으로 잡아 제시하였다.⁵⁾ 모형 2와 3은 거의 결과가 같기 때문에 모형 1과 2를 기준으로 응급병상수 변곡점 기준에 따른 응급사망감소 효과의 변화를 그리면 [부도 3]과 같다. 기준점에 따른 추정치, AIC, BIC는 <부표 3>에 표기하였다. 분할모형에서 얻어진 응급사망감소 효과의 최소치는 0.167%, 최대치는 0.200%이고, 결합모 형에서 얻어진 응급사망감소 효과는 0.208%이다. 소수점 둘째 자리에서 반올림하면 모두 값이 커지기 때문에 보수적 추정을 위해 반올림 없이 셋째 자리에서 사용하였다. 다만, 보수적 추정을 하더라도 응급병상 증가에 따른 응급사망감소를 계산하기 위해 ▲응급병상이 증가하면 응급사망률이 감소할 것이다, ▲응급병상이 증가하면 생존하여 도달하여 사망으로 추가 포착되는 사람들이 있을 것이다, ▲응급병상이 증가하면 비효율로 인한 응급사망 증가가 있을 것이라는 세 가지 가정을 사용했다는 사실에 유의하여 결과를 해석할 필요가 있다.

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표 4

<의료부문지침>의 응급사망감소 편익 재계산

	재분석 1 – Cutoff exp(0)			재분석 2 – mixed model
	모형 1	모형 2	모형	모형 1	모형 2	모형
고정효과
연도	O	O	O	O	O	O
광역시도		O	O		O	O
log(응급병상수/㎢)
cutoff 이전1)	-0.236 (0.007)	-0.196 (0.007)	-0.196 (0.007)	-0.254 (0.006)	-0.208 (0.153)	-0.208 (0.007)
cutoff 이후2)	0.472 (0.034)	0.455 (0.028)	0.455 (0.028)	0.178 (0.009)	0.153 (0.008)	0.153 (0.008)
기타 변수
사망자평균연령	-	-	0.021 (0.020)	-	-	0.028 (0.020)
상수항	7.106 (0.031)	7.112 (0.042)	5.573 (1.509)	7.044 (0.290)	7.061 (0.041)	5.000 (1.465)
모형 특성
관측치수	1557	1557	1557	1557	1557	1557
Adjusted R2	0.498	0.676	0.676	0.547	0.695	0.695
AIC	1140.249	474.995	475.937	980.234	383.227	383.213
BIC	1193.754	614.108	620.401	1033.739	522.340	527.677

¹⁾ 내용. 재분석 2의 경우 우하향하는 선형 부분의 계수를 뜻한다.

²⁾ 내용. 재분석 2의 경우 우상향하는 exponential 부분의 계수를 뜻한다.

1. 재분석 결과의 요약과 공공병원 예비타당성조사에서 응급의료 편익 산정

이 연구에서는 <의료지침>과 <울산 재조사> 보고서에서 출발하여 보건의료 예비타당성조사의 편익 산정과 관련된 문제점들을 검토하고, 편익을 재계산한 다음 그에 따라 재조사의 결과가 어떻게 달라지는지 확인해 보았다. 가장 큰 문제는 코로나19 범유행과 같은 감염병 위기에서 공공병원이 수행해 온, 또 수행해야 할 역할에 대한 편익 산정이 이루어지지 않았다는 것이지만 이에 대해서는 별도의 논의가 필요하므로 분석 대상으로 삼지 않았다. 이를 제외하면 <울산 재조사> 보고서의 편익 산정과 관련하여 가장 크게 문제가 되는 부분은 응급사망감소 편익이다. 여기에는 중증 응급사망의 범위를 3대 중증응급으로 한정하여 양적으로 좁게 설정하였다는 점, 응급병상 신설로 인한 응급사망감소 효과를 질적으로 과소평가하였다는 점 두 가지가 포함된다. <울산 재조사> 보고서에서 사용한 응급사망의 범위는 28개 중증응급질환으로 인한 사망의 2/3 수준이고, 응급사망감소 효과는 추정 방식에 따라 63~78% 정도 수준으로 과소추정되었다. 이를 반영하여 울산의료원 사업의 편익비용비를 다시 계산하면 대안 기준 가장 보수적인 모형(응급사망을 DOA를 제외한 3대 중증응급으로 한정하고, 응급사망감소 효과만 추정치의 최솟값으로 변경)에서 0.68, 가장 편익이 커지는 모형(응급사망의 범위를 28개 중증응급질환으로 인한 사망으로 두고, 응급사망감소 효과 역시 추정치의 최댓값으로 활용)에서 0.80이 된다. 이 값을 활용하여 다시 AHP 분석을 해보면 편익비용비가 0.68이 되는 지점에서 분석의 결론이 ‘약간 신중’에서 ‘타당성 있음’으로 바뀐다. 응급사망의 범위를 전체 중증응급사망으로 넓히기만 해도 편익비용비는 0.72가 되고 이 값에서 AHP 종합평점은 0.559, 시행: 미시행은 7:1이 되어 타당성이 있다는 결론이 나오므로 재분석의 결과는 상당히 안정적인 것으로 판단할 수 있다. 편익비용비가 0.05 정도 작게 추정되는 정도로 치명적인 결과가 발생하기는 어렵다. 하지만, 편익비용비가 0.70이 되지 않는 사업 중 예비타당성조사를 통과한 사업이 없고(정동호, 김의준, 2020), 이 문제로 인해 <울산 재조사> 보고서의 결론이 ‘타당성 있음’에서 ‘약간 신중’으로 바뀐 탓에 울산의료원 사업이 무산된 것이라면 작지만 치명적인 문제로 판단할 수밖에 없다.

연구 결과가 보여주듯 중증응급사망의 범위를 3대중증응급질환에서 28개 중증응급질환으로 인한 사망으로만 넓혀도 울산의료원에 대한 판단이 달라진다. 이를 뒤집어서 말하면 3대중증응급질환에 비해 나머지 25개 중증응급 질환의 치료가 기술적으로 어렵고, 더 시간민감성이 크다면 논문의 주장이 크게 흔들린다는 뜻이기도 하다. 그러나 25개 중증응급질환 중 대동맥박리 정도를 제외하면 긴급한 수술 또는 시술이 필요한 질환이 없고, 적절한 시점에 제공된 내과적, 보존적 치료만으로도 호전을 기대할 수 있는 질환이 많다는 점에서 응급사망 편익 계산에 이들 질환을 포함하는 방식은 대부분의 사람이 동의할 수 있는 판단이라고 본다. 또, 공공병원을 새로 짓더라도 이들이 중증응급질환 환자를 치료할 수 있는 정도의 진료역량을 갖추기 어렵다고 보는 사람의 입장에서도, 일단 지역적 필요에 따라 공공병원이 중증응급질환을 치료하기 위한 기능과 역량을 갖추어야 한다는 데 동의할 수만 있다면 응급사망 편익 사망을 확대하여 적용하는 데에 이견을 제기하기 어려울 것으로 본다. 다만, 광주의료원 사례가 보여주듯 특별시‧광역시의 고유한 사정과 공공병원에 기대하는 역할에 따라 응급사망을 산정하는 자료원과 범위가 달라져야 하고, 이에 따라 응급사망감소로 인한 기대편익이 크게 달라질 수 있다. 마지막으로, 응급병상 증가로 인한 응급사망감소를 새로운 방식으로 산출하여 편익 계산에 반영하는 데는 주의가 필요하다. 응급사망감소 효과의 산출에는 ▲응급병상이 증가하면 응급사망률이 감소할 것이다, ▲응급병상이 증가하면 생존하여 도달하여 사망으로 추가 포착되는 사람들이 있을 것이다, ▲응급병상이 증가하면 비효율로 인한 응급사망 증가가 있을 것이라는 세 가지 가정이 사용되었다. 각 가정은 이론적으로 무리한 것은 아니지만 현실을 모형으로 바꾸는 과정에서 누락된 다른 영향 요인의 존재를 고려하여 국민건강보험공단 청구자료, 응급환자진료정보시스템 자료 등을 이용하여 실증적으로 확인하는 작업이 추가로 필요하다.

2. 공공병원 예비타당성조사의 문제점과 개선 방향에 대한 검토

재정사업에 대한 예비타당성조사는 예산이라는 한정된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 그 타당성을 검토하는 것이므로 조사의 존재 자체를 문제 삼아서는 곤란하다. 마찬가지로 공공병원 설립에 대해 이루어진 재조사 역시 그 자체를 문제 삼기는 어렵다. 다만 ‘부적정 판단’을 받은 사업에 대한 재조사가 제도의 실효성을 위협하듯(강기홍, 2019), 예산이 반영되어 추진되고 있었던 사업에 대한 재조사도 제도의 실효성을 위협할 수 있다. 특히 울산의료원 사례는 재조사가 사업 그 자체를 폐기하는 근거로 활용되었다는 점에서 그 결과는 심각하다. 재정사업에서 정치적 판단없이 예비타당성조사와 같은 전문가의 판단에 과도하게 휘둘려서는 곤란하지만, 사람들의 필요에 부응하는 좋은 정치적 판단을 내리기 위해서 보건의료 부문의 예비타당성조사를 과학적으로 강건하게 개선해 나가는 작업은 필수적이다. 보건의료 예비타당성조사는 공공병원 설립 문제와 맞물려 있어 상대적으로 관심을 많이 받은 편이다. 그러나 관심의 크기에 비례하여 예비타당성조사의 타당성에 대한 논의의 수준이 깊어지고 있다고 보기는 어렵다.

그렇다면 이 연구에서 확인할 수 있었던 보건의료 예비타당성조사의 문제는 무엇인가? 예비타당성조사를 수행하는 측과 조사를 요구하고 그 결과를 비판하는 측 모두에 나름의 한계가 있으므로 이를 나누어 살펴볼 필요가 있다. 조사를 수행하는 측에서 일관되게 관찰되는 문제는 보건의료를 체계 관점에서 다루는 데 어려움을 겪고 있다는 점이다. 이는 시간의 문제와 기능의 문제로 나누어 설명이 가능하다. 첫 번째는 조사에서 시간을 이해하는 방식이 보건의료체계 논리를 따르기보다는 회계의 논리를 따르고 있다는 점이다. 예비타당성조사에서 시간을 고려하는 이유는 미래의 편익과 비용을 현재의 가치로 다루기 위함으로 이를 위해서 감가상각과 할인이 주요한 방법론으로 활용된다. 사업추진 환경의 변화를 검토하지 않는 것은 아니지만 주로 이미 결정된 것에 가까운 인구 변화에 초점을 맞추고 있어, 보건의료에서 문제가 되는 새로운 대규모 감염병 유행, 기후위기 등은 분석의 범위에 포함되지 못하는 경우가 많다. 보건의료체계가 예정된 미래의 불확실성에 대응하고자 한다면, 미래의 가능한 문제를 상정하고 이에 사전에 대응하는 접근이 필요하다. 예컨대 사람들은 일상적으로 눈이 많이 온다는 예보를 들으면 출근 시간을 앞당 기고, 운전을 꼭 해야 하는 경우라면 스노타이어나 체인 같은 차량에 필요한 물품을 미리 챙기는 방식으로 준비한다. 보건의료체계도 더 긴 시간적 범위를 다룰 뿐 같은 방식의 준비가 있어야 한다는 뜻이다(김진환, 2023). 회계적 관점에서 시간을 평면적으로 이해하여, 과거와 같은 방식으로 미래가 펼쳐질 것이라 가정하는 지금의 편익 산정 방식으로는 감염병 대응과 같은 편익을 포함할 방법이 마땅치 않다. 그 결과, 새로운 대규모 감염병 유행, 기후 위기 등 미래에 발생할 가능성이 적지 않은 거시사건에 대응하기 위한 보건의료 부문의 재정사업이 경제성 평가의 문턱을 넘어서기 어려워 보인다.

두 번째는 <의료지침>에 있는 아래와 같은 표현들이 보여주듯 보건의료 필요에 대한 다소 잘못된 이해가 있고, 그런 이해가 체계로서의 병원에 대한 부족한 이해와 결합하면서 바람직한 공공병원의 기능에 대한 일종의 편견으로 이어지고 있다(이호준 외, 2012, p. 14; 김민호 외, 2022, p. 24).

주: 인용구임을 표시하기 위해 이탤릭체로 제시함. 굵게 표기된 부분은 저자 강조.

^「공공보건의료에 관한 법률_」 역시 잔여적, 보완적으로 공공보건의료기관의 기능을 설정하고 있다. 하지만, 이 법률에서 규정하는 것은 공공병원이 가져야 할 여러 가지 기능 중 일부 기능의 우선성(primacy)이지, 다른 기능은 공공병원의 바람직한 기능이 아니라는 뜻은 아니다. 또, 지역의 의료 필요는 충족된 것, 충족되지 않은 것에 더해 아직 인지되지 않아 수요의 형태로 표현되지 않은 것도 존재한다(박유경 외, 2020). 최선의 의료가 무엇인지에 대한 지식은 의료 전문가에게 상당 부분 독점되어 있고, 환자들은 자신이 상상할 수 있는 범위 안에서 의료 필요를 형성하기 때문이다. 의료 필요를 인지하는 과정 자체에 일종의 인식론적 부정의(epistemic injustice) 혹은 인식 론적 주변화(epistemic marginalizaton)가 있는 상태에서, 드러난 수요를 중심으로 의료를 다루는 방식은 지역 간 불평등을 승인, 강화할 위험이 있다(Abimbola et al., 2024). 지역에 이루어지는 기반시설 투자의 필요성에 대해서는 사람마다 입장 차이가 있겠지만, 점점 더 국가가 직접 나서지 않으면 지역주민의 기본적인 필요를 충족하기 어려울 것이라는 점을 고려하면 예비타당성조사에서 경제성 항목의 중요성을 낮추면서도 조사의 취지를 훼손하지 않는 방안을 선제적으로 검토할 필요가 있다. 구체적으로는 정책성과 지역균형발전 항목의 가중치를 추가로 상향하는 방안 혹은 예비타당성조사의 전체 면제 대신 경제성 조사만을 부분적으로 면제하는 방안 등을 생각해 볼 수 있다.

다음으로, 병원 자체도 개별 기능들의 단순한 결합물이 아니라 그 자체로 일관성을 가지는 체계라는 점이 고려되어야 한다. 병원이 목표로 하는 기능을 실질적으로 수행하기 위해서는 갖추어야 할 배후 혹은 상시 기능들이 존재한다. 코로나19 환자를 공공병원이 전담하기 위해서는 감염병 유행이 없는 때도 의료진은 전파력과 치명률이 높은 호흡기 감염병 환자를 안전한 상태에서 효과적으로 치료할 수 있도록 훈련이 되어 있어야 한다. 마찬가지로 평소에 중환자를 치료하고 있어 인공호흡기, ECMO 등을 이용한 경험이 축적되어 있어야 재난 시기에 중환자 치료를 맡을 수 있다. 이는 평시 기능을 위해서도 마찬가지인데 단지 응급한 환자를 받아주는 관문으로 응급실이 있는 것만으로는 공공병원의 기능으로 되어 있는 급성심근경색, 급성 뇌졸중, 자살 시도자 등 중증응급사망감소 효과를 얻을 수 없다. 중증응급환자의 치료는 시간 민감성이 매우 높기 때문에, 수용한 환자에게 최종 치료를 제공할 수 있는 진료역량이 같은 병원 안에 확보되어 있어야 한다. 이들은 모두 급성기 의료에 해당하는 것으로, 공공병원은 급성기 기능을 하는 것이 바람직하지 않다는 전제를 갖고 있으면서도 공공병원 신설로 인한 응급병상 확대의 중증응 급사망감소 편익을 산정하는 현재의 방식은 일관성을 다소 결여하고 있다.

그러나, 보건의료 예비타당성조사에 여러 문제가 있음에도 불구하고 조사 결과와 그에 따른 의사결정을 비판하는 일각의 주장에도 한계는 있다. 우선, 공공병원 신설을 통해 얻고자 하는 바람직한 보건의료체계의 상(像)에 근거하여 예비타당성조사 결과가 누락하고 있는 전체 보건의료체계 수준의 편익을 설득력 있게 제시하고 그에 근거한 비판을 내어놓는 데 어려움을 겪고 있다. 이는 정부가 추진하는 정책 안에 공공병원의 역할이 충분하지 않은데, 잔여적 기능에서 얻어지는 편익을 제외한 다른 편익을 공공병원 설립의 편익으로 보기 어렵다는 김민호 외(2022) 나 이호준 외(2012)의 지적과 연결된다. 두 번째로 예비타당성조사에 대한 비판은 어렵지 않게 찾아볼 수 있지만, 조사 결과를 면밀하게 살피고 문제가 되는 영역의 편익이 예비타당성조사의 결론을 얼마나 바꿔놓을 수 있는지에 대하여 검토한 연구는 찾아보기 어렵다. 지역주민들의 삶의 질을 제고하고 필수의료의 지역 간 불평등을 완화하기 위한 국가균형발전의 맥락에서 공공병원 설립에 대해서는 예비타당성조사를 면제하자는 주장은 정치적으로 검토될 수 있다. 그러나 예비타당성조사를 거치지 않을 수 없는 상황들이 일정 기간 지속될 수밖에 없다는 점을 감안한다면 공공병원 설립과 관련된 예비타당성조사의 개편 방안과 예비타당성 통과 전략에 대한 이론적·학술적 논의가 보다 깊어져야 한다. 지역에 따라서는 여전히 공공병원 설립이 예비타당성조사를 통과하기 어려운 곳이 있을 수 있지만, 경제적 비효율을 감수하고라도 사업을 추진해야 할 곳과 그렇지 않은 곳을 구분하려는 노력은 여전히 필요하다. 이 연구에서 다룬 울산의료원은 배후 진료권 인구가 100만 명이 넘고 단일 진료권에 가깝다. 반면, 부산처럼 산이 많아 도로 거리 기준 진료권을 설정하기는 어려우면서 인구 대비 의료자원이 부족하지 않은 지역, 인구가 적고 앞으로도 줄어들 가능성이 더 큰 군 지역에서는 유의미한 편익 산정이 훨씬 어려울 가능성이 크다. 향후 공공의료기관이 수행해야 하는 고유한 역할을 설정하고 그에 따라 예비타당성조사에서의 편익 산정과 면제 필요성을 어떻게 주장할 것인지에 대한 학술적, 실무적 고민이 필요해 보인다(김태일, 2019).

또, 적자가 공공성에서 비롯하는, 어쩔 수 없는 결과라고 할지라도 공공병원에 대한 중앙정부의 책임성이 약한 상황에서 경제적 지속가능성이 과도하게 부족한 공공병원을 세워 지방자치단체에 재정적 부담을 안기게 되는 상황은 향후 공공병원을 확대하려는 노력에도 부정적인 영향을 미칠 가능성이 크다(박민정, 임성실, 2021). 마지막으로 설립을 추진하는 단계에서부터 공공병원이 민간이 주도하는 보건의료체계 안에서 지역의 특수성을 고려했을 때 어떤 전략적 위치를 잡아야 하는지에 대한 더 정교한 설계가 필요해 보인다(우명동, 2022). 설립을 검토하는 단계부터 잔여적 기능만을 수행하기를 요구받는 상황이지만, 실제로 그 ‘잔여적’이라고 여겨지는 기능을 제대로 수행하기 위해서도 기존 민간의료기관이 수행하던 역할을 대체하는 방식 이외에 다른 대안이 없는 경우가 많기 때문이다. 공공병원은 민간병원에 비해 경영을 제약하는 요소가 많고, 유능한 경영자가 오더라도 리더십을 강하게 발휘하기 어려운 구조가 있다는 점에서 정치적 환경 변화 등을 포함하는 더 너르고, 긴 호흡에서의 운영계획을 수립할 필요가 있다.

3. 결론

예비타당성조사는 재정사업의 효율성을 검토한다는 점에서 보수적인 속성을 지닌다. 그러나, 한정된 자원을 효율적으로 활용하기 위한 제도라는 점에서 그 가치 자체를 완전히 부정하기는 어려울 것으로 보인다. 비록 여전히 경제성 분석이 예비타당성조사의 결론을 결정하는 면이 있고 지역균형발전 가중치의 상향이 지역에 큰 도움을 주지 못하고 있지만(정동호, 김의준, 2020), 여러 영역에서 오랫동안 비판을 받고 그에 대응해서 제도를 개선해 온 것도 사실이다. 경제성평가 가중치 역시 0.300~0.450 사이를 부여할 수 있어 평가자에게 상당한 재량이 주어진다. <울산 재조사> 보고서의 AHP 분석에 참여한 8명의 평가자 중 5명이 경제성 평가에서 가장 낮은 가중치인 0.300 을, 2명이 0.350을, 1명이 0.370을 부여했다는 점에서 평가자들 역시 울산의료원 설립을 경제성 분석만으로 결정되어야 하는 사안이라고 판단하고 있었다고 보기는 어렵다. 예비타당성조사가 가지고 있는 내재적 보수성이 대안적 정책을 추구하는 과정에서 체계적 한계를 부과할 것이라는 점은 자명해 보인다. 바람직한 미래에 대한 전망 아래서 이를 넘어서기 위해 예비타당성조사 면제라는 정치적 전략을 검토할 수 있다. 그러나, 보건의료의 공공성을 확장하기 위해 공적자원을 확보하고 투입하는 일의 중요성을 고려하면 예외적, 일시적 접근인 ‘면제’를 주요 전략으로 택하는 방식에는 한계가 노정되어 있다. 예비타당성조사의 구체적인 과정이 보건의료의 특성을 제대로 고려하지 못하는지, 그로 인해 발생하는 공적 의사결정에서의 편향이 무엇인지 등 기존의 정책 도구가 가지는 내적 한계에 대한 비판과 이를 토대로 한 방법론적 개선을 위한 더 너르고 진지한 논의가 필요하다. 의료시설에 대한 예비타당성 조사를 비교적 초기에 검토한 이호준 외(2012) 역시 구체적인 편익을 제시하고 있지 않을 뿐 보건의료에 특수한 편익이 있을 수 있다는 사실은 인정하고 있다. 연구개발에 대한 예비타당성조사도 사회기반시설과는 다른 고유한 편익을 적절하게 반영하기 위한 별도의 학술적 노력이 이루어지고 있다(이정철 외, 2021; 박승준, 2022). 보건의료의 고유한 편익을 예비타당성조사에 반영하고, 그를 통해 기대하는 결과를 만들어내기 위한 노력은 연구자들이 노력할 몫으로 남겨져 있다는 뜻이다. 바람직한 보건의료체계를 구성하는 좋은 공공병원에 대한 더 너른 합의와, 더 정교한 상상력을 갖추고, 다소 단선적인 기존의 경제적 효율성과 합리성을 넘어가기 위한 노력이 이루어지기를 기대한다.