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의료보장성과 민간의료보험 구입의 구축효과에 대한 연구 노인층을 대상으로

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PCY_201502230917079791
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발행기관
한국행정연구원
발행연도
KDC
320
답변 불가 (is_impossible)
True
문맥 (context)
평균 가처분소득을 기준으로 소득계층을 분리한 결과, 계층별로 평균소득의 편차는 매우 크다. 중위소득값을 기준으로 저소득 노인가구(n=1,680)의 연간 가처분 소득은 682만원에 불과하였다. 고소득 노인가구의 경우에도 연간가처분 소득은 연 2,767만원에 불과하여 매달 230만원 정도의 소득이 발생하는 경우는 고소득 노인가구(n=1,679)에 해당하였다. 따라서 가처분 소득을 기준으로 노인가구를 분류한 결과, 65세 이상 은퇴한 노인가구의 소득은 굉장히 낮아 노인가구의 빈곤이 존재함이 입증되었다. 이에 가처분 소득의 증가한다면 우선 노인빈곤이 해소되고 이는 민간의료보험의 구입이 증가에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예견된다. 민간의료보험의 가입에 대한 기술통계분석의 결과(아래의 표)에 의하면, 노인 가구의 건강보험에 대한 의존성이 높은 점이다. 노인가구의 소득이 증가함에 따라 대체로 민간의료보험의 가입은 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 저소득 집단도 급작스런 의료상의 문제가 발생할 경우에 대비하여 민간의료보험을 구입하여 소득별로 차이가 없다는 연구(윤희숙, 2008)와는 달리, 노인가구의 소득이 낮을수록 건강보험에 대한 의존성은 높다. 이와는 대조적으로 가구소득이 증가할수록 건강보험에 보충적인 민간의료보험을 가입하는 경향이 커지는 것으로 분석된다. 즉, 노인가구의 소득별 민간의료보험 가입의 추이를 살펴보면, 건강보험만 가입한 가구 수와 의료급여 혜택만 받는 가구 수, 즉 민간의료보험의 가입 없이 건강보험의 혜택만을 받는 가구 수에서 소득별 차이가 있다. 저소득층 노인가구의 경우 95.7%(총 1,680 가구 중), 중소득층의 경우 85.4%(총 1,679 가구 중), 고소득층의 경우 72.9%(총 1,679 가구 중)에 이르는 가구가 민간의료보험의 가입 없이 건강보험에만 의존하고 있는 실정이다. 둘째, 계층별로 상이한 소득에 따라 상이한 구축효과가 존재함을 분석한 연구이다. Park(2007)은 노인가구의 소득계층별 구축효과를 측정하면서 주정부의 관대한 가입강화조치 및 정책규정(Section 209(b)와 Special Income Rule of 300% of SSI)으로 인한 민간의료보험의 가입감소 영향력이 약 13~24% 정도로 나타났고 이를 구축효과로 제시하였다. 특히 소득계층을 분리한 후 민간의료보험 가입군, 공적 의료보험가입군, 무보험군으로 분석한 결과, 공공병원의 존재와 이로 인한 민간의료보험의 가입 포기가 미전역에서 190만 명 정도(약 11%)인 것으로 추정하였다(Rask & Rask, 2000). 이와 같은 분석결과는 본 연구의 분석모형 작성에 있어 두 가지 중요한 의미를 전달하고 있다. 우선 의료수급가구와 건강보험보장성 강화가 민간의료보험 구입에 대해 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위해, 노인가구를 대상으로 한 표본을 활용하여 로짓회귀분석(logit regression)을 수행하였다. 의료수급가구는 의료보장성이 당연히 강화되어야할 정책적 목적 하에 고안된 제도로 정책효과이다. 반면, 건강보험 보장률은 저소득층이나 특별한 의료적 필요성을 전제로 하지 않아 구축효과 측정에 이용하였다. 아래의 표에 제시된 바와 같이, 본 모형에 포함된 모든 설명변수가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 분석에 포함된 독립변수 중 도구화된 의료수급가구와 장기요양보험급여 가구라는 2개의 변수는 민간의료보험의 가입에 음(-)의 영향력이 있는 것으로 나타난 반면, 나머지 변수는 모두 민간의료보험의 가입에 양(+)의 영향력이 있는 것으로 나타났다. 특히 도구화된 독립변수인 도구화된 의료수급가구의 경우(rate1_hat2100=1) 그렇지 않은 가구에 비해 민간의료보험의 가입을 19% 더 적게 하는 것으로 나타났다. 이런 사실은 발생확률비(Odds Ratio)가 0.814로 나타난 사실에서 입증된다. 이와는 대조적으로 민간의료보험 구입에 음(-)의 영향을 미치는 변수가 장기요양보험급여가구라는 변수이다. 장기요양보험급여 노인가구는 비급여 가구에 비해 약 83.6∼84.2% 정도 민간의료보험을 덜 구입하는 것으로 나타나 부정적이다. 마지막으로 가구원 수는 민간의료보험의 구입에 중소득집단에서 긍정적인 변수로 나타났지만 다른 소득집단의 모형에서는 통계적으로 유의하지 않은 변수로 나타났다. 따라서 저소득 집단보다 중소득 및 고소득 노인집단에서 민간의료보험을 더 구입하는 경향이 있어 의료보장성 증가에 따른 소득집단별 구축효과는 발견되지 않았다. 하지만 이와 같은 결과해석을 명확히 하고자 노인의 소득집단 간 비교검증을 통해 소득집단이 의료보험 가입에 미치는 영향력을 분석하였다. 중소득 노인집단은 저소득 노인집단에 비해 약 2.8배 더 민간의료보험을 구입하고, 고소득 노인집단은 저소득 노인집단에 비해 약 4.7배 더 민간의료보험을 구입하는 것으로 나타났다. 따라서 가구소득이 증가할수록 노인가구의 민간의료보험 구입에 결정이 상대적으로 늘어나는 것으로 나타났다. 민간의료보험 가입에 부정적인 영향을 미치는 구축효과의 발견에 따라 노인가구의 민간의료보험 구입 감소에 따른 건강보험부담의 증가분을 추정하였다. 2011년 현재 ‘2011년 국민의료비 및 국민보건계정’(정형선, 2012)에 의하면 국민의료비 중 공공재원은 50.4조로 국민의료비 지출액인 91.2조의 약 55.3% 이며, 민간재원은 40.7조로 약 44.6%에 이른다. 공공재원 중에서 정부가 지출하는 비용은 10.7조원, 사회보장기금은 39.8조이며, 사회보장기금 중 건강보험 지출액은 37.4조원으로 총 의료비지출의 41.0%에 이르는 막대한 금액이다. 이에 비해 민영보험은 5.0조원으로 총 의료비 재원의 5.5%에 불과하다. 특히 위에서 제시한 구축효과 추정식을 활용한 노인가구의 민간의료보험 구입은 약 12.59%에 불과하여 매우 낮은 수준이다. 첫째, 도구화된 건강보험 보장률(rate1_hat2), 가구의 연간가처분소득(만원)(h_din), 가구 총 부채(debt), 연금수급 노인가구(socreceiv1), 가구 내 노인 고학력자의 수(higheducnt1), 장기요양보험급여 가구(LTCHI), 가구원수(h01_1)의 총 7개 변수는 통계적으로 유의미한 변수이다. 이 모형의 Log-Likelihood은 유의수준 0.001이하에서 통계적으로 의미가 있어 최대우도추정모형이 적합한 것으로 나타내고 있다. 둘째, 개별 변수의 종속변수인 민간의료보험구입에 대한 영향력을 설명하면 다음과 같다. 우선 가구의 연간가처분소득(만원)(h_din)이 100만원 증가하면 건강보험의 구입확률이 0.01% 증가하여 소득증가가 민간의료보험의 구입에 미치는 영향력은 통계적 유의성에도 불구하고 실제적 의미는 거의 없는 것으로 나타났다. 즉, 소득이 증가한다고 민간의료보험을 더 구입하지는 않는 것으로 해석된다. 이와 같은 현상은 가구 총 부채(debt)에도 나타나 통계적으로 유의수준 0.001 이하에서 의미있는 변수지만 민간의료보험의 구입에 영향력은 낮다는 것이다. 또한 기타 설명변수가 민간의료보험의 구입에 미치는 영향을 분석하면, 가구의 연간가처분소득과 가구 총 부채라는 두 가지 변수는 증가는 민간의료보험의구입에 긍정적인 영향을 미치지만 발생확률비가 '1'에 가까워 실질적인 의미는 거의 없는 것으로 나타났다. 한편, 연금수급 노인가구와 가구 내 노인 고학력자의 수라는 2개의 설명변수는 민간의료보험의 구입을 증가시키는 요인으로 밝혀졌다. 우선 가구 내 고학력자 노인이 1인 증가한다면 약 1.644∼1.717배 더 민간의료보험의 구입증가에 긍정적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석된다. 특히 연금을 수급하는 노인가구는 그렇지 않은 가구에 비해 약 2.501∼2.738배 더 민간의료보험의 구입에 양(+)의 영향을 미쳐 사보험 가입증가에 가장 중요한 변수인 것으로 분석된다. 2009-2011년 현재 3개년도의 평균보장률이 62.9%인 가운데, 2011년도의 OECD 평균 보장률인 72.2%을 달성하기 위해 정부가 다양한 정책을 추진할 경우 건강보험 부담의 증감을 추정하였다. 본 연구에서 사용한 추정식을 이용하여 1, 5, 10%, 그리고 OECD평균 건강보험보장률까지 증가할 경우, 민간의료보험의 감소분을 추정하고 이에 필적하는 민간의료보험재원의 감소액을 건강보험의 부담분으로 정책시뮬레이션으로 추계하였다. 그 결과, 의료보장률이 1% 증가할 경우 건강보험에 358억원의 부담 증가가, 5% 증가할 경우 1,769억원의 부담증가가 추정되었다. 만약 OECD 평균 의료보장률인 72.2%로 우리나라 건강보험의 보장률을 상승시킬 경우, 3,248억원의 건강보험 재정부담의 증가가 나타났다. 따라서 의료보장성의 강화를 위해 노력하면서도 노인가구의 의료비에 대한 민간의료보험의 재정분담 역할 강화 등의 대책이 요구된다고 하겠다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
가구 내 노인 고학력자의 수가 민간의료보험 구입에 미치는 영향력이 도출된 구체적인 통계적 유의수준은 얼마인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    질문은 가구 내 노인 고학력자 수가 민간의료보험 구입에 미치는 영향력의 구체적인 수치를 요구한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    문맥에서 가구 내 노인 고학력자의 수와 민간의료보험 구입 간의 관계를 설명하는 부분을 추출한다.

    • 가구 내 고학력자 노인이 1인 증가한다면 약 1.644∼1.717배 더 민간의료보험의 구입증가에 긍정적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석된다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    문맥에는 고학력자 노인이 1인 증가할 때의 영향력이 '약 1.644∼1.717배'라고 명시되어 있으나, 질문이 요구하는 '구체적인 수치'가 이 범위 값만을 의미하는지 혹은 다른 통계적 지표(예: 발생확률비의 정확한 단일값 등)를 의미하는지 판단하기 위해 문맥을 재검토한다. 하지만 문맥에 제시된 수치 자체가 이미 영향력을 나타내고 있으므로, 질문이 의도한 '구체적 수치'가 문맥에 존재하는지 확인한다.

    • 약 1.644∼1.717배
  4. 4논리 통합logical_integration

    문맥에서 제공하는 정보는 '약 1.644∼1.717배'라는 범위로 된 수치이다. 질문이 요구하는 '구체적인 수치'가 이 범위를 의미한다면 답을 할 수 있으나, 만약 특정 시점의 단일 수치나 다른 형태의 통계적 수치를 요구하는 것이라면 문맥만으로는 확정할 수 없다. 그러나 질문은 단순히 영향력의 수치를 묻고 있으므로 문맥의 정보를 활용할 수 있을 것처럼 보이지만, 문맥 내의 다른 변수(예: 의료수급가구의 19% 감소 등)와 비교했을 때 고학력자 변수의 영향력이 단일 수치가 아닌 범위로만 제시되어 있어 질문의 의도에 따라 답이 불명확할 수 있다. 다시 검토한 결과, 질문은 문맥에 명시된 수치를 묻고 있으므로 이는 '답변 가능'한 질문에 해당한다. 따라서 '답변 불가능' 데이터를 만들기 위해 질문을 수정한다. 질문을 '가구 내 노인 고학력자가 민간의료보험 구입에 미치는 영향력이 구체적으로 어떤 통계적 유의수준에서 도출되었는가?'로 변경하여 검토한다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    질문을 '가구 내 노인 고학력자가 민간의료보험 구입에 미치는 영향력이 도출된 통계적 유의수준은 얼마인가?'로 재설정한다. 문맥에는 고학력자 변수가 유의미하다는 사실과 영향력의 배수(1.644~1.717배)는 나와 있으나, 해당 변수 자체의 개별 유의수준은 명시되어 있지 않다. 전체 모형의 Log-Likelihood 유의수준(0.001 이하)은 언급되어 있으나 개별 변수의 유의수준은 알 수 없다.

    • 이 모형의 Log-Likelihood은 유의수준 0.001이하에서 통계적으로 의미가 있어
  6. 6답변 생성answer_generation

    문맥에는 모형 전체의 유의수준은 제시되어 있으나, 질문이 요구하는 '고학력자 변수'의 개별 통계적 유의수준은 명시되어 있지 않으므로 답변이 불가능하다.

근거 (evidence)
  • 가구 내 고학력자 노인이 1인 증가한다면 약 1.644∼1.717배 더 민간의료보험의 구입증가에 긍정적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 분석된다.
  • 약 1.644∼1.717배
  • 이 모형의 Log-Likelihood은 유의수준 0.001이하에서 통계적으로 의미가 있어
최종 답변 (final_answer)
주어진 문맥만으로는 답을 확인할 수 없다.
분석 (analysis)
문맥에는 분석 모형 전체의 Log-Likelihood 유의수준이 0.001 이하라고 명시되어 있으나, 질문이 요구하는 개별 변수인 '노인 고학력자의 수'에 대한 구체적인 통계적 유의수준은 언급되어 있지 않다. 따라서 해당 정보를 확인하기 위해서는 외부의 추가적인 통계 데이터가 필요하다.