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 기존의 연구와는 달리 도시와 농촌간의 의료이용현상을 보다 정확히 파악하기 위해서 계량적인 분석방법을 이용하여 도시와 농촌간 외래의료이용의 차이가 존재하는지, 존재한다면 그 정도가 어느 정도인지를 실증적으로 검증하고자 하였다. 이 연구에서 사용된 자료는 한국보건사회연구원이 3년마다 조사하는 국민건강조사자료 중 1995년 자료를 사용하였으며, 이 조사자료는 급성이환, 만성이환, 주관적인 인식 건강상태 등과 의료이용과 보건의식행태 등 광범위한 국민의 보건의료정보를 제공한다. 건강수준과 관련된 변수는 상병일, 침상일, 장애일, 주관적인 인식건강상태, 급성이환여부, 만성이환여부 등의 건강관련 변수로부터 요인분석(factor analysis)을 사용하여 나온 두 개의 지수를 사용하였으며, 회귀분석접근법(regression-based approach)을 사용하여 의료이용의 차이가 존재하는지 평가하고, 그 정도를 계량화하였다. 외래의료이용여부 방정식에는 probit model을 사용하였고, 선택문제(selection problem)가 있는 외래의료방문횟수와 외래의료본인부담비 방정식은 이러한 문제를 해결하기 위하여 최우추정법(MLE)을 이용한 2단계추정방법을 사용하여 의료이용결정방정식과 함께 추정하였다. 연구분석결과 의사외래방문의 경우 도시와 농촌간 차이가 통계적으로 유의하게 존재하였으며, 그 차이의 정도는 농촌이 도시보다 이용경험률이 9% 높은 것으로 나타났으나, 이와는 반대로 의사방문횟수와 본인부담비의 경우는 것으로 나타났다.;This study assesses whether or not differences between outpatient health service utilization in urban and rural areas exist, and, if so, to try to quantify them. Data from the 1995 Korean National Health Survey was utilized. This survey is a nationwide household interview survey of non-institutionalized civilians which provides national data on the incidence of illness, the prevalence of chronic disease, and utilization of health services. Factor analysis was used to extract a common health index from several health-related variables such as sick days, bed days, disability days and perceived health status, to overcome potential multicollinearity. The regression-based approach was used for assessment and quantification of the difference. The probit model was applied to the first equation to discern use or nonuse of outpatient health services, with binary dependent variable. The two stage method with maximum likelihood was applied to the last equations for quantity of health service utilization, such as the number of outpatient visits and the logarithm of out-of-pocket costs with a continuous dependent variable with the selection problem. The results are as follows. The probability of outpatient visits, excluding drugstore visits, in rural areas is higher than in urban areas, but when drugstore visits were included the results turned out to be opposite. In terms of the quantity of outpatient health services, the number of visits and out-of-pocket costs in urban areas is higher than those in rural areas. In conclusion, there is still less access to outpatient health service in rural areas, in terms of the quantity of outpatient health services, after they go into the outpatient health service market. When drugstore health services were included, the difference between outpatient health services in rural and urban areas also became larger. Since the introduction of the national health insurance system, the difference in health services between rural and urban areas has apparently decreased. Health service utilization of residents in rural areas seemed to be even higher than that of urban area residents. The truth though, is that rural residents have less access to outpatient health service than urban residents. Therefore, in order to reduce this kind of difference, it is necessary that the demand for outpatient health services and the factors that affect it be studied.
이 연구의 목적은 요양병원의 경영실적 분석을 통하여 의료공급자들에게 요양병원에 대한 정보를 제공하고, 더 나아가 요양병원의 활성화를 도모하고자 하는 데 있다. 연구자료는 전국 8개 요양병원 중 6개 요양병원의 경영실적자료와 한국보건의료관리연구원에서 발간한 『’97년 병원경영분석』의 일반병원과 종합병원의 경영실적자료를 이용하였고, 요양병원과 비요양병원의 경영지표를 비교하여 비요양병원에 대한 요양병원의 상대적인 경영효율성을 판단하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, 안정성에 있어 요양병원은 비요양병원에 비해 안정성이 높은 것으로 판단되었으며, 다만 고정자산에 대한 투자로 상환에 따른 자금부담이 예측된다. 둘째, 수익성에서는 요양병원이 비요양병원에 비해 수익률이 떨어지나 단위의료비용이 상대적으로 적게 드는 것으로 추정되어 수익 증가의 잠재성을 지닌다고 할 수 있다. 셋째, 활동성에서는 요양병원과 비요양병원간 큰 차이가 없었다. 넷째, 성장성에서 요양병원은 양호한 성장성을 보였으나, 자료 부족으로 단정할 수는 없었다. 다섯째, 생산성에서 요양병원은 비요양병원에 비해 낮은 수준을 보였으나, 입원환자의 경우에 있어서는 상대적으로 높은 생산성을 보였다. 여섯째, 환자진료실적에서는 요양병원은 전반적으로 비요양병원에 비해 낮은 실적을 보였으나, 입원환자에 대해서는 높은 진료실적을 보였다. 일곱째, 인력에서 요양병원은 비요양병원에 비해 낮은 인력수준을 보였다. 여덟 번째, 경영개선 방안에서 요양병원은 외부용역업체 활용을 가장 적극적으로 하고 있었다. 이상의 연구결과를 살펴볼 때, 요양병원의 경영효율성은 비요양병원에 비해 떨어지지 않으며, 오히려 노인질환자, 만성질환자, 재활환자의 증가 등으로 요양병원의 수요가 증가함에 따라 경영효율성은 더욱 증가할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 자료의 한계성으로 인해 비율분석에 그칠 수밖에 없으나 이후 병원수도 증가하고 자료의 제약이 완화되면 자료포락분석(DEA) 등 여러 가지 방법을 적용할 수 있을 것으로 사료된다.;This study aims to evaluate the efficiency of long-term care hospitals using financial ratios, provide the information about long-term care hospitals to health care providers, and promote the activation of long-term care hospitals. We selected and surveyed 8 long-term care hospitals as the case group and 149 hospitals as the control group. But most variables about financial data in the control group were missing so we used other data about the control group, '97 hospital management analysis data conducted by Korea Institute for health and management'. We assessed the relative efficiency by comparing financial indicators of long-term care hospitals with those of other control hospitals. The main findings are as follows. First, long-term care hospitals are assessed to be higher than other control hospitals in terms of liquidity, but it is expected that long-term care hospitals are a burden on repayment of a short-term loan payable because it is inferred that they invested a short-term loan payable on fixed assets. Second, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of profitability indicators. However, it is estimated that long-term care hospitals costs less than other control hospitals, so they have potential ability in improvement of profitability indicators. Third, there is no difference in turnover ratios between long-term care hospitals and other control group. Fourth, long-term care hospitals are higher than other control hospitals in terms of growth rate indicators, but it is not sure because of data insufficiency. Fifth, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of productivity indicators, but they have higher productivity indicators in terms of inpatient performance. Sixth, long-term care hospitals are generally lower than other control hospitals in terms of utilization indicators, but they have higher inpatient utilization indicators. Seventh, long-term care hospitals are lower than other control hospitals in terms of indicators concerning employees per 100 bed and per patient. From these results, it is concluded that long-term care hospitals are not lower than other control hospitals in terms of efficiency. Furthermore, it is expected that the management efficiency of long-term care hospitals will increase due to an increase in the demand of long-term care hospital resulting from the rise in the old, chronic invalid, and rehabilitative patient.