ISSN : 2093-5986(Print)
ISSN : 2288-0666(Online)
The Korean Society of Health Service Management
Vol.11 No.2 pp.55-64
https://doi.org/10.12811/kshsm.2017.11.2.055

S-헬스케어산업의 경제적 파급효과 분석

안 정민1, 서 정교2
1중부대학교 멀티케어사업단
2중부대학교 보건행정학과

Economic Effects of South Korea's Smart Healthcare Industry

Jeong-Min Ahn1, Jeong-Kyo Suh2
1Multicare Project Agency, Joongbu University,
2Department of Health Administration, Joongbu University

Abstract

Objectives :

Recently, concerns about the smart healthcare industry has increased worldwide. This study estimates the economic effects of the smart healthcare industry by employing input-output analysis.

Methods :

In this study, 29*29 sector statistics were also used as the major research method for the industry. The main analysis tools of this study, thus, included a comparison of backward and forward-linkage effects and the inducement effects of the own-industry and other industries, as well as inducement coefficients, including production, value-added, employee's pay, operating surplus, production tax, and employment.

Results :

The results of the analysis show that the industry has an immense economic impact, affecting major macroeconomic factors including value-added and forward – linkage effects. Additionally, the inducement effects of the smart healthcare industry are significant compared to other industries in terms of production, employee's pay, operating surplus, production tax, and employment.

Conclusions :

The smart healthcare industry is a growth engines for national development, because it is the industry of high value-added services. This paper offers alternatives for efficient industrial policies.


    Ⅰ서론

    웹서비스를 통한 초연결사회의 흐름 속에 삶의 질 향상을 위한 노력은 계속되고 있다. 그 중 헬스 케어산업과 ICT산업이 융합된 지속가능성을 가진 산업이 국제적인 주목을 받고 있다. 특히 최근 ICT산업 중에서 집중적인 관심을 받고 있는 분야 가 IoT(사물인터넷)산업이다.

    IoT에 대한 정의는 각 저자의 논문들이나 세부 항목의 분류에 따라 조금씩 다르게 표현되었으나 개념을 처음 도입한 것은 1999년 MIT의 캐빈 애 슈턴(Kevin Ashton)이다. 초기의 IoT를 ‘인간, 사물 및 서비스 3가지의 분산된 환경 요소에 대해 인간 의 명사적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트 워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망’이라고 정의했다[1].

    Kim[2]의 연구에 의하면 IoT란 만물이 정보통신 기술을 이용하여 지능적 관계를 형성하는 것이라 고 하였다. IoT를 통해 다양하게 연결된 기기는 더 욱 지능화되고 자동화된 방식으로 다른 기기들과 소통할 수 있기 때문에 신성장산업으로서 더욱 각 광을 받고 있다. 특히 다양한 커넥티드 기기 및 기 술들과 활발히 융합하고 있는 IoT의 대표적인 기 술분야가 바로 헬스케어산업이다.

    이와 같이 IoT산업은 점점 더 지능화되면서 헬 스케어산업과 결합하는 산업적 트랜드가 되고 있 는 것이 현실이다. 그러나 이 산업은 아직 치료 목 적의 의료서비스라기보다는 질병예방이나 건강관 리를 주 목적으로 한 헬스케어서비스가 대부분을 차지하고 있다. Ahn et al.[3]의 연구애서도 의료서 비스의 초점이 ‘cure(치료)’에서 ‘care(관리)’로 전환 됨과 동시에 의료산업 시스템의 구조적 한계, 정부 의 의료산업 신성장동력화 추진 등 의료산업에 대 한 환경변화의 필요성이 강조되었다.이러한 의료산업의 환경변화로 인해 U-헬스케 어산업이 등장하였으며 최근 IoT 기술이 급속도로 발달하면서 U-헬스케어산업의 패러다임의 변화로 스마트 헬스케어산업이 새롭게 등장하는 계기가 되었다.

    4차 산업혁명과정에서 생체신호를 측정하는 센 서는 개인별 신체활동 외에 라이프스타일 전반에 걸쳐 건강과 관련된 정보들을 통합하여 전체적인 의료정보의 빅데이터를 구현하게 해준다. 빅데이터 분석으로 질병의 발생여부를 예측하게 되고, 예측 결과에 따라 개인별 맞춤 건강관리 프로그램을 구 성할 수 있게 된다.

    만성질환자를 위한 건강관리 서비스, 잘못된 투 약으로 인한 의료사고 방지, 마약류·중요의약품 및 치료재료 관리, 스마트 콘택트렌즈 등이 이미 출시 되어 우리의 삶 속으로 들어오고 있다. 하루가 다 르게 변화하는 시대의 흐름 속에서 다른 유망 기 술들과 다양한 결합을 통한 스마트 헬스케어산업 은 더욱 발전할 것이다.

    스마트 헬스케어는 최근에 등장한 신용어로 이 에 대한 개념은 아직까지 명확히 정의되고 있지 않다. Woo et al.[4]의 연구에서는 현재 스마트헬스 케어의 용어는 U-헬스케어의 개념과 같은 의미로 혼용되고 있으며 관련 연구에서도 이 두 개념이 명확히 구분되지 않고 있다고 하였다.

    IoT산업에 대한 키워드가 크게 부각되지 않았던 시기에도 U-헬스케어에 대한 개념이 자주 사용되 어왔으나, IoT를 반영하는 산업적 범주가 본격적으 로 논의되는 시점에서는 스마트 헬스케어산업에 대한 개념 정립이 추가적으로 필요하다.

    Cho[5]의 보고서에 의하면 스마트 헬스케어는 정보통신기술을 활용해 시간·장소의 제약 없이 개 인별 건강상태 관리와 맞춤형 의료를 시행하는 서 비스나 환경을 의미한다고 정의하였다. 또한 Park[6]의 연구에 의하면 유·무선 통신과 의료의 결합을 통해 환자의 건강정보를 수집·관리함으로 써 병원을 방문하지 않더라도 언제 어디서나 질병 의 예방과 진단·치료는 물론, 건강관리에 필요한 정보 등을 제공할 수 있는 신개념의 의료서비스로 서 e-헬스케어, u-헬스케어, 스마트 헬스케어로 개 념적 범주가 확대되어 왔다고 밝히고 있다.

    Lee[7]는 IoT기술과 융합된 헬스케어를 ‘스마트 헬스케어서비스’라고 정의하였다. 즉 스마트 헬스 케어서비스는 환자는 물론 건강인을 대상으로 바 이오 인식, 생체신호 측정, 원격진료, 건강기록 등 을 종합적으로 수집·분석·예측하여 사전 진단에 의 한 치료뿐만 아니라 질병 치료 후 사후관리까지 헬스케어 가치사슬을 확장한 개인 맞춤형 의료서 비스와 건강증진을 지원한다고 보았다.

    그러나 본 연구에서는 인공지능이 포함된 IoT산 업 영역, 헬스케어 관련 서비스와 기술 및 장비가 포함된 헬스케어산업 영역, 질병예방, 건강증진 및 보건교육서비스를 포함하는 웰니스산업 영역을 스 마트 헬스케어산업으로 정의하였다. 지금부터는 헬 스케어산업이 e-헬스케어산업, U-헬스케어산업 스 마트 헬스케어산업으로 발전되는 개념적 이행단계 를 고려하여 ‘스마트 헬스케어산업’을 ‘S-헬스케어 산업’이라고 표현하고자 한다.

    본 연구에서 정의한 S-헬스케어는 U-헬스케어와 개념적인 차이가 존재한다. U-헬스케어는 환자를 대상으로 원격의료에 의한 치료를 목적으로 하는 공급자 중심의 개념인데 반해서, S-헬스케어는 환 자뿐만 아니라 건강한 사람을 대상으로 인공지능 이 결합된 IoT기술을 활용한 치료 외에도 질병예 방 및 건강증진 서비스를 제공하는 웰니스 영역을 포함하는 수요자 중심의 개념이다.

    S-헬스케어산업에 대한 투자가 각 산업에 미치 는 직·간접적인 효과를 분석하기 위해서 본 연구 에서는 2016년 발간된 한국은행의 산업연관표를 S- 헬스케어산업의 특성에 맞는 산업연관표로 재작성 하여 분석한 산업별 투입·산출 분석기법을 사용하 고자 한다. 또한 이러한 분석기법을 통해 본 산업 에 대한 투자가 생산, 부가가치, 영업잉여, 생산세, 취업 및 고용 등 다양한 측면에서 국민경제에 기 여하는 경제적 파급효과를 비교·분석함으로써 각 산업별 정책적 함의를 제시하는 것이 연구의 목적 이다.

    Ⅱ연구방법

    산업연관표는 일정기간 동안 한 나라에서 생산 되는 모든 재화와 서비스의 산업간 거래관계를 일 정한 원칙과 형식에 따라 체계적으로 기록한 종합 적인 통계표이다. 산업연관분석은 산업연관표를 이 용하여 국민경제를 구성하고 있는 산업의 단계에 서 산업부문 간의 기술적 상호의존관계를 포착하 고 최종수요를 외생변수로 부여함으로써 그것이 국민경제에 미치는 파급효과를 분석하는 것이다 [8].

    산업연관분석은 최종수요가 유발하는 생산, 고 용, 소득 등 각종의 파급효과를 산업부문별로 구분 하여 분석할 수 있기 때문에 경제정책의 수립, 정 책효과의 측정 등에 활용되고 있다[9].

    따라서 국민경제의 전체와 부분을 유기적으로 결합하고 있기 때문에 특정 산업 및 경제 전반의 산업적 인과관계를 분석하는데 유용하며, 거시적· 미시적 분석이 모두 가능하여 국가 경제계획의 수 립 및 예측 또는 산업구조 정책의 방향 설정 등에 유익한 자료를 제시할 수 있다[10].

    본 연구는 2016년 한국은행에서 발행하는 산업 연관표를 기준으로 하는 통계자료로 진행되었다. 이 연구에서는 Bank of Korea[9]의 산업분류표를 기준으로 하여 기본부문(384개 부문)을 부분합계 방식을 사용하여 재분류한 후 29개 부문 통합대분 류 방식으로 재조정하였다. 조정된 S-헬스케어산업 은 통합대분류표에 편입시켰다. 특히 취업 및 피용 자 수는 통합소분류(161개 부문) 데이터를 기준으 로 비율조정 방식에 의해 기본부문(384개 부문)에 재분류한 후 29개 부문 통합대분류 방식으로 데이 터를 역추산하였다.

    한 국가경제에서 각 산업들은 생산활동을 위해 상호 간에 재화와 서비스를 구입·판매하는 과정을 통해 직접 또는 간접적으로 서로 관계를 맺게 되 며 산업연관표는 일정기간(보통1년) 동안의 산업 간 거래관계를 일정한 원칙에 따라 행렬형식으로 기록한 통계표이다. 이러한 산업연관표를 이용하여 산업 간 상호의존관계를 수량적으로 분석하는 것 을 산업연관분석(inter-industry analysis) 또는 투 입산출분석(input-output analysis)이라 한다[9].

    국민경제( n 개 부문)를 행방향( j 부문)과 열방향( i 부문)으로 나타낸 산업연관표에서 열방향(투입구 조)은 중간투입 부문과 부가가치 부문으로 구분되 며 양 부문의 합계액이 총투입액이다. 행방향(배분 구조)은 중간수요 부문과 최종수요 부문으로 구분 된다. 중간수요 부문에서 사용된 금액을 중간수요 액, 최종수요 부문에서 사용된 금액을 최종수요액 이라고 하며 양자의 합계액을 총수요액이라고 한 다. 이때 총수요액에서 수입액을 공제한 금액을 총 산출액이라고 하는데 각 산업부문의 총산출액과 총투입액은 항상 일치한다.

    산업연관표의 i 부문은 총산출액 X i 와 수입액 M i 를 합한 총공급액 ( X i + M i ) 이 중간재로서 중간수 요 ( D i ) 만큼, 최종재로서 최종수요 ( Y i ) 만큼 판매되었 음을 의미한다. 또한 j 부문은 원재료로서 중간투입 ( I j ) 만큼, 본원적 생산요소로서 부가가치 ( V j ) 만큼 구 입하였음을 의미한다[3].

    생산유발계수를 계산하기 위해서는 반드시 투입 계수가 필요하다. 투입계수는 각 산업부문이 재화 나 서비스의 생산에 사용하기 위하여 다른 산업으 로부터 구입한 각종 원재료, 연료 등 중간투입액과 부가가치를 그 산업의 총투입액(=총산출액)으로 나 눈 것이기 때문에 각 부문 생산물 1단위 생산에 필요한 각종 중간재 및 부가가치의 단위를 나타낸 다[11].

    위의 투입-산출구조를 방정식으로 간단히 나타 내면 다음과 같다.

    A X + Y M = X

    (단, A 는투입계수행렬, X 는 총산출액벡터, Y 는최종수요벡터, 그리고 M 은수입액벡터)

    이 행렬기호로 된 식을 X 에 대해서 풀면 다음 과 같다.

    X A X = Y M ( I A ) X = Y M X = ( I A ) 1 ( Y M )

    위 식에서 ( I A ) 1 은 생산유발계수행렬 또는 역행렬계수라고 한다. 여기서 I 는 주대각요소가 모 두 1이고 나머지 요소는 모두 0(zero)인 단위행렬 이다. 생산유발계수는 최종수요를 1단위 증가시켰 을 때 각 산업부문에서 직·간접적으로 유발되는 산출단위이다.

    부가가치유발계수는 생산유발계수에 부가가치계 수 대각행렬을 곱하여 계산한다. 부가가치벡터를 V , 부가가치계수의 대각행렬을 A v , 국산품 최종 수요를 Y d 라고 하면 V = A v ( I A ) 1 Y d 가 도출 되는데, 여기서 A v ( I A ) 1 가 부가가치유발계수 행렬이다.

    인력측면에서는 취업유발계수와 고용유발계수 두 종류가 있다. 일반적으로 취업자수를 총투입액 으로 나눈 값을 취업계수라고 하고 피용자수를 총 투입액으로 나눈 값을 고용계수라고 한다. 취업계 수의 대각행렬을 A c , 고용계수의 대각행렬을 A e 라고 한다면, 취업유발계수는 A c ( I A ) 1 이고, 고 용유발계수는 A e ( I A ) 1 가 된다.

    산업연관모형에서 특정 부문의 생산은 경제 내 에서 다른 부문에 대해 영향을 주고 받는데, 이를 영향력계수 즉 후방연쇄효과(backward linkage effect)와 감응도계수인 전방연관효과(forward linkage effect)라고 한다. 여기서 영향력계수는 능 동적인 파급효과계수인데 비해, 감응도계수는 수동 적인 파급효과계수이다[12].

    영향력계수는 전체 산업 평균 생산유발계수에 대한 산업별 생산유발계수의 비율 즉 해당 산업의 생산유발계수 열합계를 전산업의 평균 생산유발계 수로 나누어 계산한다. 이는 어떤 산업부문의 생산 물에 대한 최종수요가 1단위 발생할 때 전체 산업 부문에 미치는 영향을 의미한다. 따라서 영향력계 수 ( E j ) j 번째 산업에 대한 아래 식으로 정의된 다.

    E j = 1 n i = 1 n a i j 1 n 2 i = 1 n j = 1 n a i j = n i = 1 n a i j i = 1 n j = 1 n a i j

    감응도계수는 전체 산업부문의 최종수요를 모두 한 단위씩 증가시키기 위해 i 번째 산업이 생산해 야 할 단위의 전체산업 평균에 대한 비율 즉 그 산업의 생산유발계수 행합계를 전산업의 평균으로 나누어 구한다. 이는 전체산업의 생산물에 대한 최 종수요가 각각 한 단위씩 발생할 때 어떤 산업이 받는 영향을 의미한다. 일반적으로 석유정제와 같 이 그 제품이 각 산업부문에 중간재로 널리 사용 되는 산업일수록 감응도계수가 크다. 따라서 감응 도계수 ( R i ) i 번째 산업에 대한 아래 식으로 정 의된다[13].

    R i = 1 n j = 1 n a i j 1 n 2 i = 1 n j = 1 n a i j = n j = 1 n a i j i = 1 n j = 1 n a i j

    S-헬스케어산업 부문의 경우 영향력계수는 S-헬 스케어산업을 최종재로 보고 다른 산업의 생산물 이 S-헬스케어산업 부문의 생산을 위한 원료로 파 악되며 감응도계수는 S-헬스케어산업이 다른 산업 부문의 생산을 위한 원료로 파악된다.

    본 논문에서 주로 사용된 통계패키지는 <The SAS System for Windows V9.4>와 <Microsoft Excel 2016>이다.

    Ⅲ연구결과

    1부문별·산업별 각종 유발계수의 상대적 비교

    S-헬스케어산업의 각종 유발계수별 파급효과를 살펴보면, 생산유발계수와 취업 및 고용유발계수는 전체산업 평균값보다 작지만, 부가가치유발계수는 전체평균값보다 크다. S-헬스케어산업을 3가지 측 면에서 구체적으로 나타내 보면 다음과 같다.

    첫째, 생산측면에서 S-헬스케어산업의 생산유발 계수(1.7144)는 전체산업 평균(1.9321)보다 작다. 이 는 S-헬스케어산업이 타산업에 미치는 생산파급효 과가 상대적으로 크지 않다는 것을 나타낸다.

    둘째, 부가가치측면에서는 부가가치유발계수 (0.7496)가 전체산업 평균(0.6836)보다 상대적으로 크다. 이는 정부가 S-헬스케어산업에 투자할 경우 타산업에 비해 부가가치 파급효과가 크다는 것을 나타낸다. 부가가치의 구성요소를 자세히 살펴보면 근로자 즉, 가계의 소득유발효과를 알아볼 수 있는 피용자보수유발계수(0.3596)는 전체산업 평균 (0.3233)보다 상대적으로 크다. 이는 S-헬스케어산 업이 타산업에 비해 가계의 소득증대효과가 크다 는 것을 나타내 준다. 기업의 영업효과를 알아볼 수 있는 영업잉여유발계수(0.2038)는 전체산업 평 균(0.2157)보다 상대적으로 작다. 이는 해당산업이 이윤증대효과 측면에서는 타산업보다 상대적으로 작다는 것을 나타낸다. 그리고 정부의 재정소득과 의 연관관계를 알아볼 수 있는 생산세유발계수 (0.0110)는 전체산업 평균(0.0075)보다 크다. 이는 해당산업이 정부의 세수증대 측면에서 효과가 있 다는 것을 나타낸다.

    29개 통합대분류에 포함된 S-헬스케어산업을 헬 스케어산업과 IoT산업으로 분리하여 30개 통합대 분류로 산업을 나누어 분석해 본 결과, 두 산업 중 IoT산업이 부가가치를 더 크게 유발하는 산업기술 적인 특성을 가지고 있는 것으로 나타났다.

    S-헬스케어산업에 대한 부가가치유발계수의 연 구결과를 비교해 봤을 때, 전체산업 평균값보다 크 다는 것은 해당산업이 고부가가치 산업임을 나타 낸다. 이는 IoT산업이 타산업과 결합될 때 고부가 가치를 창출할 가능성이 높지만 특히 헬스케어산 업과 결합될 경우 고부가가치 창출효과가 두드러 진다는 것을 의미한다.

    셋째, 인력측면에서 S-헬스케어산업의 취업유발 계수(1.1400)는 전체산업 평균(1.3503)보다 작으며 고용유발계수(0.9012)도 전체산업 평균(0.9114)보다 상대적으로 작다. 이는 S-헬스케어산업이 최신과학 기술 융합산업이라는 기술집약적인 특성 상 주로 소수 전문가들로 구성되어 있어 상대적으로 취업 및 고용에 대한 파급효과가 타산업에 비해 크지 않다는 것을 의미한다. <Table 1>

    2전·후방연쇄효과

    S-헬스케어산업에 투자할 경우 영향력계수 (0.8873)가 전체산업의 평균(1.0000)보다 작다. 이는 S-헬스케어산업이 타산업에 비해 후방연쇄효과가 작다는 것을 나타내며 정부가 해당산업에 투자를 늘릴 경우 타산업의 생산물이 중간재(원료)로 사용 될 가능성이 낮다는 것을 의미한다. 이는 S-헬스케 어산업은 최신과학의 기술집약적인 산업 특성 상 기존의 시스템에서 벗어난 머신러닝(Machine Learning) 등의 첨단 소프트웨어 기술과 같은 새로 운 프로토콜 및 패러다임의 변화를 추구하기 때문 에 상대적으로 타산업의 생산물이 원료로 사용될 가능성이 작다는 것을 의미한다. <Table 2>

    반면 감응도계수(2.3132)는 전체산업 평균 (1.0000)보다 상대적으로 매우 크다. 이는 S-헬스케 어산업이 타 산업에 비해 전방연쇄효과가 크다는 것을 의미한다. 이는 전체산업의 생산물에 대한 최 종수요가 각각 한 단위씩 발생할 때 S-헬스케어산 업이 중간재(원료)로 사용될 가능성이 크다는 것을 의미한다. 즉 S-헬스케어산업은 미래 유망 투자분 야로 지목된 바, 글로벌 대기업들의 신산업 격전지 로 부상하고 있으며 벤처창업 및 투자의 활성화를 통해 기존의 사회, 경제 분야의 다양한 산업들과 융합한 형태로 발전할 때 해당산업의 원료로 사용 될 가능성이 크다는 것을 알 수 있다.<3>

    3.자체산업 부문과 타산업 부문 유발효과 비교

    S-헬스케어산업의 전체효과를 자체산업효과와 타산업효과로 분해하여 생산·부가가치·인력의 3가 지 측면으로 나타냈을 때 모두 자체산업효과가 타 산업효과보다 더 크게 나타났다. 이를 자세히 살펴 보면 아래와 같다.

    첫째, 생산측면에서 투자파급효과를 살펴보면 생산유발계수는 자체산업효과(1.2215)가 타산업효 과(0.4929)보다 더 크다.

    둘째, 부가가치측면에서 투자파급효과를 살펴보 면 부가가치유발계수는 자체산업효과(0.5796)가 타 산업효과(0.1700)보다 더 크다.

    이를 구체적으로 구성요소에 대한 파급효과를 나타내면, 가계소득과 관련 있는 피용자보수유발계 수는 자체산업효과(0.2839)가 타산업효과(0.0757)보 다 상대적으로 더 크며, 기업의 영업소득과 관련 있는 영업잉여유발계수도 자체산업효과(0.1417)가 타산업효과(0.0621)보다 크다. 그리고 정부의 세수 와 관련 있는 생산세유발계수도 자체산업효과 (0.0093)가 타산업효과(0.0017)보다 크게 나타났다. 이는 정부가 S-헬스케어산업을 통한 산업정책을 실시할 경우 타산업보다는 자체산업에 투자하는 것이 유리하다는 것을 의미한다.

    셋째, 인력측면에서 취업 및 고용을 보면, 자체 산업효과(취업: 0.0081, 고용: 0.0068)가 타산업효과 (취업:0.0033, 고용:0.0022)보다 크다. 이는 정부가 S-헬스케어산업을 통한 취업 및 고용정책을 실시 할 경우 자체산업에 투자하는 것이 유리하다는 것 을 나타낸다.

    Ⅳ고찰

    S-헬스케어산업에 대해 선행된 연구들은 주로 동향 및 전망 등에 대한 보고서, 보도자료 등이 대 부분이었으며 S-헬스케어산업에 대한 정확한 정의 는 확립되지 않은 상태였다. 또한 해당산업에 대하 여 산업연관분석을 시행한 선행연구도 거의 없었 다. S-헬스케어산업에 대해 선행된 연구를 살펴보 면 아래와 같다.

    Woo et al.[4]는 스마트 헬스케어산업이 u-헬스 케어의 개념과 별다른 구분을 가지지 않고, 같은 의미로 혼용되고 있다고 제시하였다. Cho[5]는 u- 헬스케어의 개념과 비슷한 맥락으로 접근하되 정 보통신기술의 활용을 통해 스마트 헬스케어산업으 로 확대되었다고 정의하였으며 Park[6]은 헬스케어 산업이 e-헬스케어, u-헬스케어, 스마트헬스케어로 개념적으로 점차 확장되고 있다고 하였다. 반면 Lee[7]는 IoT 기술과 융합된 헬스케어를 스마트 헬 스케어서비스라고 정의하였다.

    이에 해당 논문에서는 선행연구에서 정의한 내 용 중 Lee[7]의 연구에 의거하되 S-헬스케어산업 의 핵심기술인 IoT 기술의 특성과 결합될 수 있는 장비 관련 항목을 함께 고려하였다. 또한 IoT와 활 발히 융합되는 대표적인 기술분야인 헬스케어산업 의 항목들도 함께 포함하여 S-헬스케어산업이라고 정의하였다.

    이 밖에 S-헬스케어산업의 동향 및 보완점에 대 해 제시한 선행연구를 살펴보면 아래와 같다.

    Lee[14]는 스마트 헬스케어의 핵심기술로 IoT와 빅데이터를 제시하였으며 해당산업이 성장·발전하 기 위해서는 다양한 이해관계자에게 보다 확실한 데이터를 제공하고 기존 의료시스템의 보완 및 상 호작용이 활성화될 수 있는 환경을 조성해야 한다 고 주장하였다.

    Choi et al.[15]는 한국 스마트 헬스케어산업의 발전 시나리오와 사회경제적 효과분석을 인과지도 와 모형을 구성하여 시나리오를 만든 후 시뮬레이 션 결과로 제시하고 있다. 그 결과 스마트 헬스케 어산업에 대한 긍정적인 시나리오를 채택했을 경 우에는 국민의 건강에 긍정적인 영향을 줄 수 있 을 뿐만 아니라 당뇨병 관리를 위한 비용을 절감 하여 건강보험 등 국가재정에도 긍정적인 파급효 과를 유발할 것이라고 하였다.

    Cho[5]에 의하면 세계 스마트 헬스케어 시장은 2017년 1,359억달러 규모로 전망되어 연평균 22% 의 성장을 보이고 있으며, 사회, 경제, 산업기반, 생태계 변화 촉진 및 차세대 고부가가치 분야로 국내 산업구조의 전환을 유도함으로써 연관 산업 의 발전을 촉진할 것이라고 하였다.

    앞에서와 같이 S-헬스케어산업에 대하여 선행된 연구를 바탕으로, 본 논문에서는 S-헬스케어산업에 대한 정의를 새롭게 제시함과 동시에 보다 근본적 이고 정확한 데이터를 제시하고자 산업연관분석을 통한 각 계수별 파급효과를 분석하였으며 그에 따 른 정책적 함의를 나타내고자 하였다.

    Ⅴ결론

    S-헬스케어산업에 대한 산업연관분석을 통해 각 종 유발효과, 전·후방연쇄효과, 자·타산업효과를 비 교·분석한 내용을 간단히 요약하면 아래와 같다.

    첫쨰, S-헬스케어산업에 대한 각종 유발계수의 상대적인 파급효과를 비교해 볼 때, 생산측면에서 보면 S-헬스케어산업의 생산유발계수는 전체산업 평균보다 작으며 이는 본 산업이 타산업에 미치는 생산파급효과가 상대적으로 크지 않다는 것을 나 타낸다. 부가가치측면에서 부가가치유발계수는 전 체산업 평균보다 상대적으로 크다. 이는 해당 산업 에 정부가 투자할 경우 타산업에 비해 부가가치 파급효과가 크다는 것을 나타낸다. 인력측면에서 보면 본 산업의 취업 및 고용유발계수는 전체산업 평균보다 작다. 이는 해당산업의 기술집약적인 특 성 상 소수 전문가들로 구성되어 상대적으로 취업 및 고용에 대한 파급효과가 타산업보다 크지 않은 것으로 분석되었다.

    둘째, S-헬스케어산업에 대한 전·후방연쇄효과를 비교해 본 결과, 해당산업에 대한 영향력계수는 전 체산업 평균보다 작다. 이는 S-헬스케어산업이 타 산업에 비해 후방연쇄효과가 작기 때문에, 정부가 해당산업에 투자를 늘릴 경우 타 산업의 생산물이 중간재(원료)로 사용될 가능성이 낮다는 것을 의미 한다.

    반면, 해당 산업에 대한 감응도계수는 전체산업 평균보다 상대적으로 매우 크다. 이는 본 산업이 타산업에 비해 전방연쇄효과가 크다는 것을 의미 한다. 따라서 S-헬스케어산업은 다양한 산업들과 융합한 형태에서 많은 인프라를 제공해 주기 때문 에 타산업의 중간재(원료)로 사용될 가능성이 크다 는 것을 알 수 있다.

    셋째, S-헬스케어산업의 자체산업 및 타산업 효 과에 대해 살펴본 결과, 생산유발효과, 부가가치유 발효과, 취업 및 고용유발효과의 경우 모두 자체산 업효과가 타산업효과보다 크다는 것을 알 수 있다. 이는 해당산업이 가지는 최신과학의 기술집약적인 산업 특성 상 자체적으로 가지는 영향력이 타산업 에 비해 크다는 것을 의미한다.

    이상에서의 분석결과를 살펴볼 때 S-헬스케어산 업의 정책적 의미는 다음과 같다.

    해당산업의 부가가치유발계수가 전체산업 평균 보다 상대적으로 크게 나타났는데 이는 S-헬스케 어산업이 타산업에 비해 부가가치 파급효과가 크 다는 것을 나타낸다. 이는 4차 산업혁명을 반영하 듯 S-헬스케어산업이 국가 성장동력을 갖춘 고부 가가치산업임을 알 수 있다. 최근 삶의 질 향상과 건강예방에 대한 인간의 기본적인 욕구가 증가하 면서 건강관련 데이터를 수집하여 질병예방을 도 와주는 기기산업이 급속도로 발전하는 추세이다. 이러한 산업들의 발전은 최근 인구 고령화와 만성 질환자의 증가로 인한 의료비가 급증하는 상황에 서 공공부문과 가계부문의 부담을 덜어 줄 새로운 대안으로 제시되고 있다.

    결국 스마트 헬스케어산업은 적은 비용으로 효 율적으로 국민들의 건강을 유지·증진시킴으로써 국가측면에서는 국민의료비를 절감시키고, 기업측 면에서는 고부가가치를 창출하며, 개인측면에서는 맞춤형 건강관리서비스를 통한 삶의 질을 향상시 키는 산업이다.

    따라서 정부는 해당산업이 고부가가치산업임을 감안할 때, 기존 산업이 가지는 제약 및 한계를 보 완·발전시켜 국가경제에 새로운 가치창출을 가능 하게 해 줄 신성장동력산업으로서 정책적 관심과 기술발전 및 제도의 변화를 꾀하는 노력이 요구된 다.

    끝으로 S-헬스케어산업에 대하여 산업연관표를 통한 파급효과분석을 실시한 연구논문이 거의 없 기 때문에, S-헬스케어산업의 산업범주 분류작업 시 스마트 헬스케어 관련 연구 이외에도 헬스케어 산업과 IoT산업의 선행연구들을 주로 참고하였으 며, 추후 본 산업의 대두 시점을 기준으로 전과 후 를 비교·분석하는 연구는 향후 과제로 남겨두고자 한다.

    Figure

    KSHSM-11-55_F1.gif

    Structure of input-output statistics

    Table

    Economic effects of various inducement coefficients
    Note: Labor and employee inducement coefficients are the data counted by one person per one (₩).
    Backward- and forward-linkage effects on the smart-healthcare industry
    Own- and other industry effects on the smart-healthcare industr

    Reference

    1. (2017) Start-line of 4th Industrial Revolution Design Trend 2017 Sam&Parkers, ; pp.38
    2. Kim JD (2015) The Advent of the IoT Times- present Condition and Outlook , Delko Management Research Institute, ; pp.19
    3. Ahn JM , Suh JK (2016) "An Analysis of the Economic Effects of the Ubiquitous Healthcare Industry in South Korea" , Korea International Trade Research Institute, Vol.12 (5) ; pp.439-452
    4. Woo HG , Jo YT (2013) 'Smart Health', Leading a Change to Healthy Life : Policy Issue, Health and Welfare Policy Forum , Korea Institute for Health and Social Affairs, ; pp.72-74
    5. Cho YJ (2016) Opportunities to find up and coming of Smart Healthcare, KDB Industrial Bank, ; pp.44Industrial Issue
    6. Park KS (2015) A Study on Methods to invigorate Smart-healthcare Services , The e-Business Studies Global E-Business Association, ; pp.170-171
    7. Lee YH (2016) Smart-Healthcare Industry Trend, SeongNam Industry Promotion Agency, Daytime Technology Trend, ; pp.14
    8. Jeong HJ (2013) "ICT Industry Structure and Input-Output Analysis" , Korea Information Society Development Institute, Vol.25 (18) ; pp.1-41
    9. (2016) 2014 Year Input-Output Table, 196-202 , Available from http://www.khidi.or.kr (accessed June 6, 2016),
    10. Lee HM , Go JT (2014) "Overview for Input-Output Analysis Understanding" , Journal of Agricultural, Life and Environmental Science, Vol.26 (1) ; pp.6
    11. Suh JK (2016) “An Analysis of the Economic Effects of the U-healthcare Industry” , The Korean Journal of Health Service Management, Vol.10 (4) ; pp.153-165
    12. Lee CK (2006) Regional Input-Output Analysis, Hakmunsa, ; pp.52-53
    13. Suh JK , Yoo YK (2008) Economic Effects Analysis of Investment on Health Industry , Korean Health Economic Review, Vol.14 (2) ; pp.93-117
    14. Lee SG (2015) Snart-healthcare Industry Trend, SeongNam Industry Promotion Agency, Daytime Technology Trend, ; pp.14
    15. Choi YH , Hwang WS (2016) Social Economic Effects and Policy Implications for Smart Healthcare Industry , Korea Institute for Industrial Economics & Trade, ; pp.78
    April 27, 2017
    May 26, 2017
    June 1, 2017
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