I.서론
우리나라는 2009년에 녹색성장비전 및 새로운 미래를 준비하는 일환으로 신성장동력을 제시하였 다. 신성장동력이란, 우리나라가 5년, 10년 후에도 고도성장을 유지하는데 필요한 산업, 기술이 무엇 인가를 파악하고, 지금부터 대비해서 미래의 경제 원천을 만드는 것을 목적으로 하고 있다. 한국이 지난 10년 동안 경제협력개발기구(OECD) 국가 중 상대적으로 성장률이 높았다고 할 수 있지만 중국 이 빠른 속도로 발전하고 있고, 일본의 기술을 극 복하지 못하고 있다. 현재의 이런 구조를 넘어설 수 있는 산업을 준비하는 것이 신성장동력 발굴 프로젝트이다[1].
국경을 초월한 의료서비스 이용이 급격히 증가 함에 따라 세계 각국은 외국인 환자 유치경쟁에 본격적으로 돌입하였다. 싱가폴은 세계 6위의 의료 시스템(WHO, 2000년 기준)으로 수준 높은 의료서 비스를 제공할 뿐 아니라 무비자 입국·외국인 진 료수입 세제혜택 지원 등 정부차원의 지원도 이루 어지고 있다. 인도는 선진국에 비해 저렴한 가격과 발달된 IT기술, 태국은 휴양·관광자원을 활용해 의 료관광산업을 적극적으로 육성하고 의료부문 관 세·법인세 감면, 장기요양환자 무비자 입국, 중동 환자 30일 도착비자 발급 등 정부의 다양한 지원 이 이루어지고 있다[2][3]. 우리나라도 글로벌 헬스 케어 강국으로 도약함을 비전으로 2009년에 의료 관광을 신성장동력으로 선정하였다. 의료관광은 관 광산업 중 가장 큰 고부가가치를 창출하고, 국가 브랜드 가치를 높여줄 새로운 분야로 떠오르고 있 다.
정부는 2011년 외국인 환자 유치목표를 11만 명 으로 정하고, 부처 간 협력강화를 통한 근본적 제 도개선과 기존 과제에 대한 관리강화를 주요추진 전략으로 삼았다. 이를 위하여 외국인 환자 배상 시스템 도입, 전문 인력 양성 확대, 의료기관별 외 국인 환자 수용성 평가를 포함한 제도적 기반 확 충 7대 중점과제와 유치실적 우수기관 인센티브 지원, 코디네이터 국가기술 자격증 도입, 실적통계 강화 등의 13대 일반과제, 신 시장 개척, 해외홍보 강화, 한국의료 나눔 확대, 의료관광 클러스터구축, 매뉴얼 개발 등의 기존과제에 대한 4대 분야 18대 지속관리 과제를 수립하여 의료관광 활성화를 위 한 단계적인 제도개선에 노력하고 있다[4].
2011년 기준 우리나라 외국인 환자 유치실적은 122,297명으로 목표치인 11만 명을 상회하였다. 2009년에 의료관광을 국가의 신성장동력으로 선정 하여 현재까지 각 지역별로 많은 활동을 수행하여 왔으며, 보건산업 진흥의 목적으로 각 지역에서 의 료관광활성화를 위해 IT기술을 의료와 접목하는 등[5] 여러 가지 활동을 하고 있다. 외국인 유치 활동에서 한정된 의료자원을 얼마나 효율적으로 활용하고 있는지에 대한 평가는 수행되지 않았다. 특히 외국인 혼자유치 활동은 각 지자체별로 경쟁 적으로 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서, 시도 별로 진행해온 의료관광 활동의 성과에 대한 평가 의 필요성이 대두되고 있다. 이에 각 시도별로 보 유한 의료자원과 외국인환자 정보를 바탕으로 외 국인환자 유치 및 진료 활동의 성과를 검증하고자 하며, 그리고 2009년부터 2011년까지의 생산성 변 화를 통해 앞으로의 의료관광산업이 나아갈 방향 에 대해 제고해 볼 필요가 있다.
이에 본 연구는 효율성 평가 방법인 자료포락분 석방법(Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용 하여 우리나라 시도별 의료자원이 외국인환자의 진료에 얼마나 효율적으로 이용되고 있는 지를 분 석하고자 한다. 또한, 맘퀴스트분석(Malmquist Analysis)을 이용하여 시간에 따른 생산성의 변화 를 평가하고자 한다.
II.연구방법
1.분석의 틀
분석의 틀은 (Figure 1)과 같다. 본 연구에서 각 시도별 의사수, 간호사수 병상수를 투입변수로 사용하고, 외국인 외래환자수, 외국인 입원환자수, 외국인 진료수익을 산출변수로 사용하여 DEA 분 석을 통해 효율성 값을 산출하였다. 그리고 2009년 부터 2011년까지 3년간의 생산성 변화를 보기위해 맘퀴스트 분석을 통해 생산성지수, 효율성지수, 기 술의 변화를 측정하였다.
2.분석자료
DEA 분석에 포함되는 투입변수는 건강보험심 사평가원의 의료자원정보를 활용하여 자료를 수집 하였으며, 각 시도의 모든 의료기관, 의료인을 대 상으로 하였다. 산출변수는 한국보건산업진흥원에 서 제공하는 2009년부터 2011년까지의 외국인환자 통계집을 이용하여 시도별 외국인 입원환자수, 외 국인 외래환자수, 외국인 진료수익을 사용하였다.
분석단위에 해당하는 DMU(Decision Making Unit)수는 총 48개이며 서울, 부산, 대구, 인천, 광 주. 대전, 울산, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주 16개 시도를 대상으로 2009년부 터 2011년까지 3개년의 자료를 분석에 포함하였다.
3.연구변수
투입변수는 산출변수를 기대하며 투입한 인력, 장비, 및 그 외 소요된 현금유출을 총칭하며, 산출 변수는 이러한 투입요소의 결과로 발생하는 추출 물로 정의할 수 있다. 투입변수와 산출변수의 수는 제한이 따르게 되는데 그 이유는 투입변수와 산출 변수의 수가 많아지게 될 경우 DEA모형의 측정값 의 변별력이 떨어지기 때문이다. 투입변수와 산출 변수의 수를 결정하는 방법에는 여러 학자들이 연 구결과를 제시하였다. Bussofiane et al[6]은 투입변 수와 산출변수의 각각의 수를 곱한 수보다 DMU 의 수가 커야한다고 제시하였고, Banker et al[7]은 DMU의 최소한 의 수는 투입변수와 산출변수의 수를 합한 것 보다 3배 이상이 되어야한다는 연구 결과를 제시하였다. 이외에도 Fitzsimmons와 Fitxsimmons[8]는 투입변수의 수와 산출변수의 수 의 합보다 2배 이상이어야 변별력이 있다고 주장 하였다.
외국인환자를 대상으로 한 선행연구가 없어 기 존의 의료서비스 생산성과 관련된 선행연구를 바 탕으로 투입변수와 산출변수를 선정하였다. (Table 1)은 DEA를 활용한 보건의료기관의 서비스 효율 성 및 생산성을 연구한 선행연구들을 요약한 것으 로 각 연구의 투입변수와 산출변수를 정리하였다.
의료서비스의 효율성을 측정하기위한 투입변수 는 의료자원을 사용하여 분석한 연구가 대부분이 었다. 본 연구에서 사용한 투입변수는 의료자원 중 의사수, 간호사수, 병상수를 이용하였다. 산출변수 는 기존 연구에서 산출변수로 가장 많이 사용된 외래환자수, 입원환자수, 진료수익을 사용하였다.
4.통계분석방법
본 연구에서 분석단위에 해당하는 DMU수는 총 48개로 앞서 제시한 DMU개수 선정에서 제시한 기준에 적합하기 때문에 효율적인 단위와 비효율 적인 단위들을 충분히 구분할 수 있다고 판단된다. 분석대상은 서울, 부산, 대구, 인천, 광주. 대전, 울 산, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주의 16개 시도를 대상으로 2009년부터 2011년 까지 3년간 DEA 분석과 맘퀴스트(MPI)분석을 사 용하여 시도별 의료자원대비 외국인관광객 유치실 태의 분석을 하였다. 본 연구의 절차와 방법은 다 음과 같다.
첫째, 기술통계분석(descriptive analysis)을 통하 여 자원의 분포 특징을 파악하며, 자료의 입력과 통계분석은 IBM SPSS Statistics 20 통계패키지를 이용하였다.
둘째, DEA Frontier 2007을 사용하여 기술효율 성 점수(technical efficiency score)을 계산한다.
셋째, 2009년부터 2011년까지 3개년 간의 생산 성 변화를 분석하기 위해 R program을 사용하여 맘퀴스트(MPI)분석을 수행한다.
1)자료포락분석방법(Data Envelopment Analysis, DEA)
DEA는 일반적인 통계방법인 구체적인 함수나 분포형태를 가정하고 모수(parameter)를 추정하는 방식과는 달리, 의사결정단위인 DMU들로부터 관 측된 투입요소와 산출요소를 상호 비교하여 최고 로 효율적인 결과치를 나타내는 DMU를 기준으로 비효율적인 DMU의 상대적 효율성을 비모수적 선 형계획법으로 측정하는 기법이다[15]. 김지혜 외 [16]에 따르면 DEA는 최적의 DMU의 각각의 관찰 에 초점을 두기 때문에 각 DMU의 개선 가능성에 대한 정보를 제공함과 동시에 각 DMU를 상대적 으로 평가하여 효율성 측정과 개선안을 제시할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 규모의 수익과 관련 가변규모수 익(Variable Returns to Scale; VRS)을 가정한 산출 기준 모형인 BCC(Banker, Charnes and Cooper)모 형을 기준으로 DEA를 분석하였다. 가변규모수익 하의 산출기준 효율성 모형에서 생산가능집합을 구성하는 논리는 투입기준 효율성 모형과 동일하 다. 그러나 목적함수는 모든 산출요소들을 동일비 율로 최대한 증가시키는 것으로 주어진다. 이를 식 으로 표현하면 (1)과 같다[17].
아래의 식 (1)을 통해 구한 가변규모수익 에서 의 산출기준 효율성 척도의 성질은 불변규모수익 하에서 구한 효율성 척도의 성질들과 동일하다. 하 지만 불변규모수익 하의 모델의 중요한 특성인 ‘투 입기준 효율성의 역수는 산출기준 효율성과 그 값 이 동일하다’는 것은 성립하지 않는다.
2)맘퀴스트 생산성지수(Malmquist Productivity Index) 분석
생산성은 성과지표의 하나로 투입량에 비해 산 출량이 어느 정도 인지를 나타내는 효율성 지표로 국가, 산업, 기업의 성과평가에 사용할 수 있다 [18]. DEA는 시점간의 동태적 분석이 어렵고 각 DMU의 효율성 분석에만 집중이 되어있어 시계열 데이터를 이용하여 효율성 분석과 동시에 동태적 인 분석에 한계가 있다[19]. 이러한 전통적인 DEA 의 한계를 극복하기 위해 맘퀴스트(Malmquist)가 개발한 맘퀴스트 생산성지수(Malmquist Productivity Index: MPI)가 사용되고 있는데, 1990 년대 중반 이후부터 활발하게 사용되고 있다[20]. Coelli[21]에 따르면 생산성 변화의 측정은 기술적 인 효율성 변화(technical efficiency change)로 인 한 생산성 증감 분석과, 기술의 변화(technical change)로 인한 생산성 증감 분석으로 나눌 수 있 다. Fare et al[22]은 DEA방법론을 적용하여 비모 수적인 프론티어에 대해 맘퀴스트 지수를 구할 수 있는 이론을 다음과 같이 정립하였다. 먼저 t시점 과 t+1시점으로 조직 P의 생산성 변화는 어느 시 점의 기술을 기준으로 정하느냐에 따라 달라질 수 있으므로 시점별 맘퀴스트 생산성 지수를 아래 (2), (3)과 같이 정의할 수 있다.
θi(pj) 는 j시점의 관측치 pj=(yj,xj)의 I 시점의 생산함수에 대한 효율성이다.
식(2), (3)을 이용하여 맘퀴스트 생산성 지수 M0 는 다음 식(4)와 같이 t, t+1각 시점의 기하평균으 로 구할 수 있다.
만약 산출기준 생산성 지수일 경우 M0>1 이면 두 시점 사이의 생산성 증가를 나타낸다. 이와 반 대로 M0<1 이면 생산성 감소를 나타내고, M0=1 이면 생산성의 변화가 없음을 의미한다. 그리고 투 입기준 생산성 지수일 경우는 이와 반대로 해석해 야 한다. 맘퀴스트 생산성 지수는 기술의 변화와 효율성의 변화로 나눌 수 있다. 기술의 변화지수는 조직의 생산성의 변화가 기술혁신이나 진보에 의 해 이루어졌을 때로 정의할 수 있고, 조직적 혁신 이나 경영혁신을 통한 기술적 변화를 효율성 변화 지수라고 한다.
맘퀴스트를 이용한 생산성 변화 분석은 다양한 분야에 걸쳐서 이루어지고 있는 추세이다.
III.연구결과
1.DEA 분석 결과
(Table 2)는 2009년부터 2011년까지 심사평가 원의 지역별 의료자원 데이터와, 한국보건산업진흥 원의 외국인환자통계를 기반으로 16개 시도별 자 원대비 외국인환자 유치 효율성을 분석하는데 사 용된 연도별 투입 산출변수의 기술통계량을 나타 낸 것이다.
각 시도별 외국인환자 유치의 효율성을 파악하 기 위하여 투입요소인 보유 의료자원을 유지하고 산출에 따른 효율성의 변화를 알아보기 위해 산출 기준 BCC모형을 사용한다. 산출기준 BCC모형의 결과는 (Table 3)와 같다. 제주는 2009, 2010, 2011 3개년도 모두 효율성 점수가 1로 가장 효율 성 점수가 높았다. 서울은 2009년도에는 0.596이었 으나, 2010년에 0.717로 증가하였고, 2009년에 효율 성 점수가 1로 증가하였다. 부산, 대구, 대전, 울산, 경기, 강원, 전남, 경북, 경남은 2009년부터 2011년 까지 상승세를 보였지만 상승폭은 미미한 수준이 었다. 충남과 전북은 2009년도 효율성 점수와 2010 년도 효율성 점수를 비교하여 보면 큰 폭으로 증 가, 반면에 인천, 광주는 2009년부터 2011년까지 효율성이 감소하고 있다.
16개 시도의 효율성의 평균 변화를 보면 아래 (Figure 2)로 나타낼 수 있다. 2009년에는 0.233이 고, 2010년에는 0.330으로 2009년 대비 141.6% 증 가하였다. 2011년은 효율성 점수가 0.423으로 전년 대비 128.1%증가하였다. 3년 동안 효율성 점수의 평균은 증가하는 추세를 보이고 있는데 이런 증가 는 한국의 의료관광객 유치에 있어 전체적으로 효 율적인 외국인환자 유치가 이루어지고 있다고 해 석할 수 있다.
2.맘퀴스트 분석 결과
DEA분석 방법은 연도별 DMU의 생산성 변화 의 추이를 살펴보는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 2009년부터 2011년까지 생산성의 변화 정도를 측정하기 위해 맘퀴스트 생산성지수를 도 출하였다. (Table 4)는 2009년~2010년과 2010년~ 2011년 생산성 분포율을 나타내며, 기간 1은 2009 년~2010년 그리고 기간 2는 2010년~2011년이다.
기간 1(2009년~2010년)을 살펴보면 생산성지수 가 1보다 큰 지역은 2009년도와 비교하여 14곳으 로 인천과 광주를 제외한 모든 지역(서울, 부산, 대 구, 대전, 울산, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)으로 나타났다. 또한 효율성의 변 화와 기술의 변화를 통해 각각의 시도별 생산성 변화에 어떤 영향이 있었는지 판단할 수 있었다. 기술의 전반적인 성장보다 지역자체의 효율성 증 가로 인해 효율성이 높아진 곳은 12곳(대구, 대전, 울산, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북. 경 남, 제주)으로 나타났다.
다음으로 기간 2(2010년~2011년)를 살펴보면 생 산성지수가 1보다 큰 지역은 전년도와 비교하였을 때 14곳(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 경기, 강원, 충북, 전북, 전남, 경북, 경남)으로 나타 났다. 기술의 전반적인 성장보다 지역자체의 효율 성 변화로 인해 효율성이 증가한 곳은 7곳(부산, 대구, 광주, 경기, 강원, 전남, 경남)이었다.
기간 별 지수의 평균값을 살펴보면, 기간 1에 비해 기간2의 생산성지수가 감소한 것을 볼 수 있 다. 생산성의 감소는 기술의 변화로 인해 높아졌으 나, 효율성이 감소하여 전체 생산성이 감소한 것이 라고 해석 할 수 있다 (Table 5).
IV.고찰
본 연구는 각 시도별로 보유하는 의료자원대비 외국인환자 유치활동의 효율성을 평가하고자 하였 고, 연구의 주요결과는 다음과 같다.
첫째, DEA 분석결과에서 제주도가 3개년도 효 율성 점수가 1로 가장 효율적인 것으로 나타났다. 이는 보유한 의료자원으로 다른 시도에 비교하여 상대적으로 해외유치를 가장 효율적으로 하고 있 다고 해석 할 수 있다. 정부는 의료관광을 통한 지 역경제 활성화를 위해 2010년부터 지자체에 지원 을 하고 있는데 2011년 6개의 지자체에 10억을 지 원하였는데 그 중 한 곳이 제주였다. 외국인환자 유치사업의 일환으로 제주형 암치유 프로그램을 실용화하는 사업을 하고 있는데, 이는 의료관광종 합정보센터 설치 및 운영, 글로벌 헬스케어 전문 인력 양성 등의 활동을 하고 있다[23].
둘째로, DEA분석에서 서울의 경우 2009년부터 효율성이 증가추세를 보이다가 2011년에 효율성 점수가 1로 되었다. 이는 2009년 의료관광이 정부 의 신성장동력산업으로 시작되면서, 상급종합병원 중심으로 외국인 환자 유치가 시작되었는데 상급 종합병원이 서울에 쏠려있기 때문에 초반에는 자 원대비 외국인환자 유치가 효율적으로 이루어지지 못하였으나, 외국인환자에 맞는 검진센터의 개설, 한류 열풍으로 인한 성형외과 피부과의 해외환자 유치로 인해 효율성이 증가되었다고 판단할 수 있 다. 실질적으로 2011, 외국인환자 유치실적 통계 [24] 에 따르면 서울시의 검진센터의 외국인환자 현황을 살펴보면 연평균 67%의 증가율을 보이고, 피부과 44%, 성형외과 85%의 증가율을 보였다.
셋째로, 생산성지수를 알아보기 위해 맘퀴스트 분석을 하였다. 분석결과 기간별로 생산성 지수가 감소하는 추세를 보였다. 또한 기술은 진보하였지 만 효율성은 감소하였다. 이는 2009년도 정부의 주 도하에 외국인 유치 사업 후 유치실적이 전혀 없 는 지역에서의 유치활동으로 인한 초반 생산성 증 가로 2009년에서 2010년도의 생산성 지수가 높게 나타난 것으로 보인다.
본 연구는 한국이 의료관광을 시작한 후 의료관 광의 효율성을 대상으로 한 첫 번째 시도라는 것 에 의의가 있다. 또한 각 시도별 의료자원 대비 외 국인 환자 유치 효율성에 대한 연구인 동시에 2009년부터 2011년 까지 생산성의 변화를 살펴본 연구이다. 2009년 처음 의료관광을 시작하였을 때, 각 지역별로 인프라시설이나, 제도적으로 미비한 부분이 있었다. 그럼에도 불구하고 주어진 자원을 활용하여 외국인환자 유치에 성공적인 발판을 마 련하였다. 여기에는 정부의 투자와 지자체의 지원, 의료기관의 노력이 있었다. 그러나 2010년에서 2011년의 생산성 감소가 보여주듯이 자원대비 효 율적인 생산이 이루어지지 않고 있다는 것을 이 연구를 통해 알 수 있다. 각 시도별로 외국인 환자 유치를 위한 의료관광 정책의 수립과 유치기관의 효율적인 운영의 필요성을 제시한다.
본 연구의 제한점 및 추후 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 각 시도별 전체 의료자원 보유를 투입변수로 사용하여 전체 의료 자원 대비 외국인 환자 유치효율성을 살펴보았는 데, 현재 외국인 환자 유치 기관을 등록하여 환자 유치를 하고 있는 상황을 반영하여 각 시도별 유 치기관의 의료자원을 조사하지 못했다는 점에서 한계를 가지고 있다. 추후에 각 시도별 유치등록기 관의 보유의료자원을 파악하여 효율성 분석을 하 는 것이 연구의 정확성을 높일 수 있을 것이다. 둘 째로 맘퀴스트 분석에서 기간1(2009년~2010년)의 생산성지수가 기간2(2010년~2011년)의 생산성 지수 보다 높은 값을 보이는데 이는 2009년에 본격적인 의료관광산업이 정부의 주도하에 이루어지면서 도 입 첫해에 참여가 미비하였던 지역도 분석에 포함 된 것이 분석결과에 영향을 미칠 수 있다. 이에 추 후 연구에서는 더 많은 연도의 데이터를 분석하여 생산성변화를 파악하는 것이 필요하겠다. 셋째로 2009년부터 2011년도의 3개년도의 자료로 생산성 분석이 이루어져서 기간이 짧아 정확한 추세를 파 악하기 어렵다는 한계점이 있다.
V.결론
위 연구는 의료관광이 2009년 본격적으로 시작 된 이래로 3년간의 외국인환자 데이터를 바탕으로 각 지역별 의료자원이 외국인환자 진료활동에 얼 마나 효율적으로 사용되었는지를 분석하였다. 분석 결과 지역에 따라 효율성 점수에서 변이를 확인할 수 있었으며, 3년의 분석기간 동안에 생산성지수의 변화를 확인할 수 있었다. 의료관광은 교통의 발달 과 IT산업의 발전과 동시에 한류라는 우리의 문화 가 전 세계적으로 확산되면서 우리나리의 새로운 성장산업으로 자리매김할 것이다. 또한 앞으로의 의료관광은 초기 3년의 경험을 발판 삼아 장기적 인 관점으로 성장해 나가는 노력이 필요할 것이다. 이에 각 시도는 보유한 자원을 최대한 활용하여 외국인 환자 유치를 더 효율적으로 할 수 있는 방 안을 마련해야 할 것이다. 한국의 전통문화를 바탕 으로 한 관광 상품과의 결합이나 특화된 서비스를 한다거나 하는 차별화 전략이 요구된다. 더 나아가 일회성이나 단발성이 아닌 장기적인 외국인 환자 유치를 위해 체계적이고 효율적인 전략이 요구된 다.
