본 연구에서는 2003년 OECD Health Data와 UNDP자료 등을 사용하여 OECD국가들(혹은 NHI, FFS 국가들)에서 공공보건의료부문의 결정요인으로 관찰된 변수들간의 평균적인 관계에 기초한 공공의료비 지출 비중 또는 공공병상비율의 관점에서 우리나라 공공보건의료부분의 적정수준을 추정하였다. 모델추정방법으로는 패널분석을 사용하였고, OECD국가 전체와 NHI국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 고정효과모형(Two Factor Fixed Effect Model)을 사용하였고, FFS국가만을 대상으로 한 모형에서는 2요인 확률효과모형(Two Factor Random Effect Model)을 적용하였다. 본 연구의 분석결과에 의하면, 한국의 공공보건의료부문의 비중은 매우 낮은 것으로 평가된다. OECD 국가들에서 나타나는 관계를 이용한 공공의료비 지출 비중의 추정치는 76.94%이고 NHI국가들과 FFS 국가들만을 가지고 추정했을 경우에는 각각 76.40%와 69.92%인데 반하여 현재 한국의 공공의료비 지출 비중은 44.9%로서 현격한 차이를 보이고 있다. 또한 공공병상비율의 추정치와 실제치를 비교할 경우에도 OECD국가 전체, NHI국가, 그리고 FFS 국가들을 대상으로 추정한 추정치는 각각 62.14%, 52.30% 그리고 38.65%로 나타났으나 현재(2002년) 한국의 공공병상비율은 18.5%로서 아주 낮은 수준에 머무르고 있음을 알 수 있다. 우리나라 공공보건의료비 비중과 공공병상비율과 같은 공공보건의료수준이 OECD국가전체보다 그리고 NHS 국가나 NHI 국가보다 크게 낮은 것은 부인할 수 없는 사실이지만 우리나라 공공보건의료 부분의 비중을 몇 년 내에 본 연구에서 추정된 적정치까지 도달하는 것은 현실적으로 불가능하다 판단된다. 뿐만 아니라 본 연구에서 사용한 계량분석모형에서는 보건의료공급체계는 오랜 기간 동안 역사·문화·경제적인 토대 위에서 발전해온 산물이기 때문에 명목상 같은 공급체계나 지불보상체계를 가졌다 하더라도 국가간 차이가 날 수 밖에 없으며 이런 점으로 인하여 공공보건의료부문에 차이가 존재할 수 있다는 점 등을 반영할 수 없었다는 한계를 가지고 있기 때문이다. 따라서 이러한 점을 무시하고 본 연구에서 추정된 목표치까지 인위적인 수준까지 무리하게 끌어올리는 것은 더 비효율적일 수 있다는 점을 간과해서는 안된다. 우선 현재 공공의료체계의 기능을 재정립하고 우선 순위를 조정하고, 연계체계가 없는 공공보건의료체계를 확립하는 것에서부터 시작하여 국민의 공공보건의료에 대한 수요와 정부의 필요성에 근거하여 장기적이고 단계적으로 접근해야 할 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 정부는 공공보건의료를 강화하고 확충하는 방안에는 공공병상확충 등 공공기관을 통한 서비스를 직접제공하는 것 뿐만 아니라 건강보험급여의 충실화 등 재정적인 지원방법도 있음을 간과해서는 안될 것이다. 즉, 정부의 공공보건의료정책은 재원조달을 포함한 전반적인 보건의료정책의 틀 속에서 이루어져야 할 것이다.;This study estimates the appropriate levels of public sector portion as share of total medical expenditures, and of total beds, based on the balanced relationship of variables, which are found to be the major components of public health sector, with application of the OECD Health Data and UNDP records for 2003. Panel analysis was applied for the estimation of optimal level of public sectors such as beds and medical expenditures of public sector. A Two Factor Fixed Effect model was used for all the models for OECD and NHI countries, while a Two Factor Random Effect Model was used for Fee-for-service countries. After careful analyses, the public sector portions as percentages of total medical expenditures and total beds in Korea was found to be quite low. Whereas estimated optimal level of public sector as share of total medical expenditures were 76.94% for OECD nations, 76.40% for NHI nations, and 69.92% for FFS nations, the real public sector portion in Korea is only 44.9%, clearly revealing difference. Moreover, the estimated optimal level of public sector portion as share of total beds, were 62.14% for OECD countries, 52.30% for NHI countries, and 38.65% for FFS countries, while real public sector portion as share of total beds trailed at 18.5%(as in 2002), again found to be very low. It’s undeniable that Korea’s public contributions into the health care system are significantly lower than that of OECD, FFS, or NHI countries. However, it’s unrealistic to reach appropriate levels(as determined in this study) in a short time frame. Also, even if health care system and payment remuneration system are similar among countries, it must be recognized that since these systems were all developed over long periods of time, and were shaped by cultural, and economic factors, there has to be differences between countries. The econometric analysis used in this study for estimation of optimal level could not take into account this point. It is therefore, reasonable to assume that some limitations will exist in bringing the public sector portion of Korea fully in line with these nations. We cannot ignore the possibility that forcing the estimated optimal level of public sector portion onto the Korean system, may introduce unexpected inefficiencies and problems. Firstly, we need to re-check the functions of the current public health system, re-establish priorities, and reduce excessive complications. Then we need to approach demands of the Korean population, and the need for Korean government’s involvement, in an organized and long term fashion. Moreover, in addition to directly providing services such as public beds, the government should recognize that they can monetarily assist in the subsidization of insurance payments. In other words, public health policy should take place within the larger framework of general public health policy, which could include direct monetary assistance.
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.