확률변경분석과 맘퀴스트 생산성 지수를 활용하여 지역별 의료자원 투입에 따른 기술 변화(TC)와 효율성 변화(EC)가 건강 수준 생산성에 미치는 영향을 분석하고 정책적 시사점을 도출함. doc_id PCY_201806140510292081_2

임상적 산출 생산인 연령표준화사망률의 감소와 생산 요소는 서로 연관되어 있다는 점에서 전통적인 최소자승법(OLS)에 의한 생산함수 추정방식은 내생성(endogeneity)를 내포하고 있다. 이에 본 연구는 경제적 상황 및 여건에서만 관측 가능하고 분석에 있어서 관찰 가능하지 않은, 가령 생산성의 감소로 인한 의사나 병상의 투입과 같은 내생성을 통제하고자 하였으나 확률변경모형을 적용함에 있어 생산함수의 형태를 견지함과 동시에 고정효과 모형에서 오차항을 상수항으로 취급하여 내생성을 통제하는 것이 현실적으로 양립 불가능하고, Olley와 Pakes(1996)이 제시한 바와 같이 시간에 따라 변하는 관측 불가능한 생산성의 대리 변수를 사용화는 방법(배찬권 등, 2015 재인용)이나 시차변수를 적용하는 방법이 있으나 이를 적용하지 못한 것은 한계가 있으므로, 본 연구의 추정치를 해석함에 있어 이러한 내생성이 명확히 통제되지 않았음에 주의를 요한다고 할 것이다. 본 연구에서 모수적(parametric) 방법론인 확률변경분석과 비모수적 방법론인 맘퀴스트 생산성 지수를 사용하여 생산성을 평가해 비교하고자 하는 이유는 각 방법론이 지닌 한계점을 극복하기 위함과 동시에 분석 결과를 통한 다양한 정보를 제공하기 위함에 있다. 확률변경분석을 통한 추정은 적어도 하나의 개체가 생산변경에 놓여 있음을 보장하지만, 경계(frontier)의 움직임(movement)에 대한 정보를 제공하지 않는다는 한계가 있다(Hollingsworth et al., 2003). 이에 시간 경과에 따른 생산변경의 움직임에 대한 정보를 맘퀴스트 생산성 지수 분석 결과를 통해 제공함으로써 지역별 의료자원의 배분이 지역주민의 건강 수준 변화에 미친 영향 다양한 관점에서 살펴보고자 한다. 먼저 의사, 수술, 병상의 조합을 바탕으로 구축된 첫 번째 연구모형(model 1)의 분석결과를 살펴보면 연평균 생산성은 약 0.44% 향상되었으며, 2006년부터 2013년 사이의 생산성은 약 3.09% 향상되었다는 점을 확인할 수 있다. 다음 전문의, 수술, 병상의 조합을 바탕으로 구축된 두 번째 연구모형(model 2)의 분석결과를 살펴보면 연평균 생산성은 주목할 만한 변화가 없었던 것으로, 2006년부터 2013년 사이의 생산성은 아주 미세하게 감소하였다는 것으로 해석할 수 있다. 두 연구 모형 모두 개별 개체의 효율성 변화보다는 생산변경의 이동이 생산성 변화에 큰 영향을 미친 것을 확인할 수 있다. 이는 앞선 패널확률변경분석모형의 결과에서 95%의 효율성 차이가 각 지역별 의료자원 결합에 기인한다는 것과 결부시켜 본다면, 경계이동 효과(frontier shift effect)로 불리는 기술변화(TC)가 추격효과(catch-up effect)로 불리는 효율성 변화(EC)보다 전반적인 생산성변화에 큰 영향을 미쳐왔다는 것을 의미한다. 지역별 분석 결과를 바탕으로 어떠한 지역이 생산변경의 확장을 주도했는지, 어떠한 지역에서 추격효과가 크게 나타났는지 살펴보기 위해 지역별 기술 변화(TC)와 효율성 변화(EC) 지수에 초점을 두면 다음과 같이 해석이 가능하다. 먼저 기술 변화(TC)의 값이 큰 지역은 첫 번쨰 연구 모형에서는 대전광역시, 부산광역시, 대구광역시의 순으로, 두 번째 연구 모형에서는 부산광역시, 대구광역시, 대전광역시의 순으로 높았다. 이는 곧 해당 지역들이 생산변경의 확장을 주도하였다는 것으로 해석할 수 있다. 반면 효율성 변화(EC)의 값이 큰 지역에 대해 두 가지 연구 모형 모두에서 강원도, 충청남도, 대전광역시의 순으로 높은 것을 확인할 수 있다. 이는 곧 해당 지역들이 주어진 의료자원을 효율적으로 사용해 추격(catch-up)에 근거한 지역민 건강 수준의 향상을 이루었다고 해석할 수 있다. 앞서 살펴본 본 연구의 분석결과는 동일한 의료 자원의 결합과 이의 결과적 산물인 건강 수준의 향상이 지역에 따라 다를 수 있음을 시사하고 있다. 특히 맘퀴스트 생산성 지수 방법을 적용한 생산성 향상과 관련해 중요한 정책적 시사점을 제공하는데, 생산성 변화(PC)의 값이 1보다 작은, 즉 생산성 악화가 효율성 변화(EC)에 기인하고 있다면 이는 곧 주어진 의료자원을 효율적으로 쓰지 못하고 있다는 것으로 의료자원 활용 개선과 관련된 정책 및 전략방안에 대한 검토가 필요하다 할 수 있다. 반대로 생산성 악화(또는 감소)가 기술 변화(TC)에 기인하고 있다면 이는 동일한 투입수준으로 상대적으로 적은 산출물을 생산할 수 있다는 의미로, 생산변경의 확장시킬 수 있는 기술발전을 유도하는 정책을 통해 생산성 향상을 제고시킬 수 있음을 시사한다.