2009년 의료법 개정에 따른 외국인 환자의 유치에 따라 외국인 환자는 전년대비 33.6% 증가하였으며, 건강관련 여행수입 역시 전년대비 31.1% 증가한 것으로 나타나 외국인 환자 유치정책 실시에 따른 효과가 큰 것으로 나타났다. 하지만 이러한 성과에도 불구하고 외국인 환자 유치정책의 도입에 따른 경제적 효과에 대한 연구는 아직도 미흡한 수준이다. 이에 본 연구에서는 2009년 의료법개정 후 본격화된 외국인 환자 유치정책에 따른 외국인 환자의 증가가 보건의료서비스산업 및 타 산업에 미치는 효과와 보건의료서비스산업의 고용에 미치는 경제적 효과를 알아보고자 한다. 실증분석은 크게 거시적인 고용효과분석을 위한 산업연관분석과 미시적인 고용효과 분석을 위한 이중차감법의 두 가지 분석방법을 사용하여 분석하였다. 먼저 산업연관분석을 통해 외국인 환자 유치정책으로 인한 생산유발효과, 고용 및 취업유발효과를 분석하여 보건의료산업을 포함한 경제 전체에 미치는 거시적인 효과를 알아본 후, 이중차감법을 통해 외국인 환자 유치 및 실제진료에 따른 보건의료서비스산업에 국한된 미시적 고용변화를 분석하였다. 산업연관분석 결과 외국인 환자 유치에 따른 생산유발효과는 약 1,515.3억 원인 것으로 나타났으며, 취업유발효과의 경우 약 1509.6명, 고용유발효과의 경우 약 1053.6명인 것으로 나타났다. 그리하여 외국인 환자 유치제도가 보건의료서비스산업이외의 타 산업에 미치는 생산 및 취업유발효과가 매우 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 이중차감법을 통해 보건의료서비스산업내의 고용효과를 분석한 결과 외국인 환자 유치 등록기관의 고용효과는 통계적으로 유의한 양(+)의 효과를 가지는 것으로 나타났다.;Due to the change in Medical Service Law in 2009, Korea has attracted foreign patients substantially, which makes the number of foreign patients treated in korea in 2009 increase by 33.6% compared to the previous year, and makes health-related travel revenue increase by 31.1%. In spite of the significant performances of the new policy of attracting foreign patients, there is no serious research about the economic effects of the policy change. This paper is intended to analyze the induced income and employment spill-over effects of the attraction of foreign patients in 2009 upon the industries other than the health and medical service industry, and analyze the actual internal employment effects of the attraction of foreign patients upon the health and medical service industry. First, the analysis of the induced income and employment spill-over effects of the attraction of foreign patients in 2009 upon the industries other than the health and medical service industry is done using the Input-Output Analysis(I-O Analysis). Second, the analysis of the actual internal employment effects of the attraction of foreign patients upon the health and medical service industry is done based on the Difference in Differences Method(DDM). The main results of I-O analysis are that the production induced effect amounts to 152.47 billion Won, and the job induced effect is about 1,525.7 persons, and the employment induced effect is about 1,060.9 persons. Further, in case of the employment induced effect, the primary direct effect upon the health and medical service industry is greater than the secondary indirect effect upon the other industries. However, in case of both the job induced effect and the production induced effect, the secondary effect is far greater than the primary effect, which implies that the policy of attracting foreign patients has profound effects upon the whole economy. Finally, the results of DDM analysis tell us that the registered hospitals which are allowed to treat foreign patients have statistically significant positive employment effects compared to the non-registered hospitals, which also implies that the policy of attracting foreign patients has actual positive employment effects.
This study explored the COVID-19 spread pattern by setting in the Seoul Metropolitan Area in South Korea. A total of 66,048 reported cases were analyzed by setting where transmission of SARS-CoV-2 was reported to occur and result in clusters of cases in each of the three waves. This analysis was to compare and understand the pattern of COVID-19 transmission from January 2020 to March 2021. Personal contact and unknown were the two main routes of transmission. Particular settings, such as religious venues, offices, bars, and conglomerate settings, were found to have triggered waves. When examining indicators of clustering, trajectories, and intensity of cases under individual triggering settings, it was found that the implementation of prompt, coordinated, and tailored responses mitigated the spread in those settings. Identifying settings that result in transmission clusters enables us to establish prompt and efficient surveillance and/or preventive measures for these in case we have other similar epidemic events in the future.
코로나19와 관련하여 지난 일 년 동안 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 하지만 바이러스의 빠른 전파력으로 인해 매일 수백 명의 신규 확진자가 발생하는 상황에서, 코로나19 바이러스 전파의 시간적･공간적 특징을 확인하기란 어려운 일이기 때문에 주요 감염경로 및 집단감염에 대한 연구는 상대적으로 미흡하다. 코로나19 주요 감염경로나 집단감염의 시･공간적 특성에 대한 이해는 개인 및 정부의 방역 정책과 직결되는 문제이기 때문에 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 코로나19 확진자 현황 자료를 토대로 실제 대규모 감염이 발생하는 시설, 즉 주요 감염경로를 구분하고, 감염 패턴에 시기별 차이와 집단감염 특성, 정부 방역 정책의 효과를 탐색하는 데에 있다. 기존 연구와 달리 코로나19 주요 감염경로를 유행 시기별로 구분하여 파악하였으며, 특히 정부의 방역 기간과 수준에 따라 개별 감염경로에서의 확진자 발생에 차이가 있는가를 살펴보았다. 또한 감염병로별 집단감염 특성을 분석하였다. 그 결과 코로나19 전파에는 계절적 요인 보다는 밀폐된 실내에서의 활동 수준의 영향이 크며, 1, 2, 3차 유행 시기에 따라 주요 감염경로가 변하고 있고, 이용제한과 같은 강력한 방역조치가 일부 감염경로에서는 확진자 저감에 효과가 있었던 것으로 나타났다. 또한 시설별로 발생하는 집단감염 규모 등의 특성에 차이가 있었다. 이는 고위험시설로 알려진 일부 시설에서는 집합금지와 같은 정부의 방역 조치가 코로나19 전파 차단에 어느 정도 효과가 있으나 각 시설의 특성에 따라 상이한 방역조치가 이루어져야 함을 알려준다.