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건강보험 보장성 강화 정책의 효과 분석: 4대 중증질환을 중심으로 ￨ 조세재정 Brief

목    차

내용 요약	3

Ⅰ. 들어가는 글	4

Ⅱ. 분석결과	5

Ⅲ. 정책제언	17

Ⅳ. 나가는 글	19

본 조세재정브리프는 ‘김우현·이은경·김대환·김윤, 『건강보험 보장성 강화 정책의 효과 분석 :
4대 중증질환을 중심으로』, 한국조세재정연구원, 2018.’ 중 일부 내용을 발췌·요약한 것임

내용 요약

제언배경

한국의 건강보험 보장률은 타 국가에 비해 낮은 편이며, 이를 개선하기 위해 건강보험 보장성 강화 정책이 2005년부터 시행되고 있지만, 건강보험 보장률은 큰 변화 없이 횡보하고 있음

2017년 8월 정부는 그동안 보장률 정체의 원인으로 지목되어온 비급여 서비스 전체를 급여로 전환하는 전면적이고, 적극적인 보장성 강화 정책을 발표 ‧ 시행 중임

본고에서는 중장기 보건의료 재정 추계를 위한 미시 모의실험 모형과 조성법 모형을 활용하여, 건강보험 보장성 강화 정책으로 인한 중장기 재정 효과를 대략적으로 전망하고자 함

또한, 장기적인 보건의료 재정 건전성에 기반한 안정적인 보장성 강화를 위해 관심을 가져야 할 추후 정책과제를 제안하고자 함

정책제언

건강보험의 저수가와 비급여 풍선효과 사이의 구조적인 연결고리를 단절하기 위해서, 전면 급여화와 동시에 적정수가의 책정이 동시에 이뤄져야 함

적정수가의 인상은 모든 수가의 일괄 정률 인상보다는 원가 대비 수가가 낮은 항목의 선별적 인상, 의료기관 유형별로 진료기능에 적합한 질환과 수술의 수가 인상, 감염관리 등 환자 안전 항목 및 만성질환관리 등 그동안 보상의 사각지대에 놓여 있었던 항목에 대한 인상 등 다양한 방식을 고려

예비급여 제도의 개선을 위해 과학적인 근거에 기반한 급여 결정 및 이를 뒷받침할 연구설계 과정, 수행기관 관리, 연구재원의 마련 등 후속관리체계가 신속하게 갖춰져야 함

진료의 자율성을 보장하면서 동시에 의학적으로 불필요한 진료가 이뤄지지 않는 심사체계의 개편이 필요하며, 이에 따라 경향분석 기반 동료심사제도 도입을 위한 이용량 모니터링 지표와 적절 이용량 기준을 마련하고 동료심사를 위한 체계 구축 필요

비급여 항목의 관리를 위해 비급여 진료 환자 사전동의제도 도입 필요

Ⅰ

들어가는 글

한국의 건강보험 보장률은 타 국가에 비해 낮은 편임

한국의 경상의료비 대비 환자본인부담 규모(2016년 기준)는 33.3%로 OECD 평균인 20.3%보다 높으며, 라트비아(45.0%), 멕시코(40.4%), 그리스(34.3%) 다음으로 높은 편임(OECD Health Statistics, 2018)

정부는 건강보험 보장성 강화 정책을 2005년부터 시행해오고 있지만, 건강보험 보장률은 큰 변화 없이 횡보하고 있음

건강보험 보장률을 정의하는 다양한 방식 중 국민건강보험공단에서 정의하는 건강보험보장률 기준이며,

건강보험급여비

건강보험급여비+법정본인부담금+비급여본인부담금

으로 계산

2006년 기준 64.5%의 보장률은 2016년 기준으로 62.6%에 머무르고 있음(2016년 건강보험 환자 진료비 실태 조사)

보장률 정체의 원인으로 비급여 의료서비스 이용 증가가 지목되고 있음

전체 의료비 중 비급여 본인부담률은 2008년 15.5%에서 2016년 17.5%로 상승 (2016년 건강보험 환자 진료비 실태 조사)

2017년 8월, 정부는 비급여 전체를 급여로 전환하는 전면적이고 적극적인 보장성 강화 정책(문재인 케어)를 발표, 시행 중임

본 연구는 2018~2022년 시행 예정인 보장성 강화 정책이 보건의료 재정에 미치는 중장기 효과를 분석하고자 함

성격이 비슷한 과거의 보장성 강화 정책(2013~16년 4대 중증질환 보장성 강화 정책)이 의료 서비스 이용량 및 보건의료 재정에 미치는 효과 검토

중장기 보건의료 재정 추계를 위한 미시 모의실험 모형과 조성법 모형을 활용하여 문재인 케어의 중장기 재정 효과를 대략적으로 전망

Ⅱ

분석결과

1. 4대 중증질환 보장성 강화 정책이 의료 이용 및 의료비 지출에 미치는 효과

4대 중증질환 보장성 강화 정책(2013~2016년)은 질환 치료에 필요한 모든 의료서비스를 급여화한다는 점에서 문재인 케어의 축소판으로 이해할 수 있음

암, 심장/뇌혈관, 희귀난치성, 결핵, 중증화상 등의 질환을 대상으로 급여의료의 본인부담률을 낮추는 산정특례제가 2005년부터 단계적으로 시행되어 왔으나, 보장률은 개선되지 않았음(김대환 2015, 김대환·강성호 2015)

따라서, 4대 중증질환(암, 심장/뇌혈관, 희귀난치성)에 한하여 비급여의료의 의학적 타당성, 사회적 요구도, 재정 지속가능성을 고려하여 비급여의 단계적 급여화 계획을 발표(보건복지부 2015)

비급여의 급여화 과정에서 일부 의료서비스는 선별급여로 분류, 본인부담률을 높게 설정하는 것도 현재 보장성 강화 정책의 예비급여와 유사한 개념

4대 증증질환 보장성 강화 정책 시행 기간 동안 비급여 항목의 급여화를 위해 투입된 재정 규모는 해마다 증가하여 2013년 3,196억원에서 2016년 1조 934억원에 이르렀으며(기획재정부, 공기업 준정부기관 경영실적 평가보고서), 급여화된 항목은 289개(의료행위 189개/치료재료 44개/약제 56개)에 달함

해당 기간 동안 4대 중증질환의 보장률 변화와 4대 중증질환의 진료를 위해 투입된 의료비 변화를 항목별(총의료비/공단부담금/법정본인부담금/비급여진료비)로 살펴봄으로써, 보장률 상승을 위해 의료 재정이 어느 정도 소요되는지 대략적으로 계산하는 것이 목표임

해당 기간 동안 4대 중증질환 보장률은 2012년 기준 77.7%에서 2016년 80.3%로 2.6%p 상승했음 (<표 1> 참조)

표 1	4대 중증질환 보장률 추이

(단위: %)

구분	2012	2013	2014	2015	2016
보장률	77.7	77.5	77.7	79.9	80.3

자료: 2016년도 건강보험환자 진료비 실태조사

건강보험 통계연보를 통해 동기간 4대 중증질환의 진료비(급여비 + 법정본인부담금)를 구하고, 「건강보험환자 진료비 실태조사」에서 조사된 보장률을 활용하여 비급여진료비를 역산함

비급여의 정보를 구체적으로 확인할 수 있는 직접적인 방법이 존재하지 않으므로, 의료기관의 표본조사로 추정된 보장률을 통해 간접적으로 역산하는 방법을 활용

표 2	4대 중증질환 의료비의 지출 규모 (2013~2016년)

(단위: 억원)

구분	건강보험통계연보 자료			산출
	진료비	급여비 (공단부담금)	법정본인부담금	총진료비	비급여 진료비
2012	82,861	76,497	63,642	98,452	15,590
2013	87,718	80,917	68,004	104,410	16,692
2014	95,992	88,568	74,246	113,987	17,995
2015	106,168	97,566	86,022	122,110	15,942
2016	120,281	110,200	100,815	137,235	16,954

주: 1. 건강보험통계연보에는 진료비와 급여비가 공개되어 있으며, 법정본인부담금은 진료비에서 급여비를 차감하여 산출
2. 총진료비는 진료비를 <표 1>의 4대 중증질환 보장률로 나누어 산출

출처: 건강보험통계연보 및 건강보험환자 진료비 실태조사를 활용하여 저자 계산

매년 보장률 변화와 의료비 변화 및 증가율을 계산하고 변화분의 평균을 구하여, 4대 중증질환 보장률을 1%p 증가시키기 위해 각 의료비 항목이 평균적으로 얼마나 변화해왔는지 대략적으로 계산할 수 있음

보장률 1%p 증가 시, 평균적으로 공단부담은 7.8%, 법정본인부담은 11.8%가 증가했으며 비급여부담은 2.87%가 감소했음을 알 수 있음

표 3	4대 중증질환 보장률 1%p 증가 시 의료비 증감률

(단위: %)

구분	급여비	법정본인부담금	비급여비	총진료비
	7.80	11.80	-2.87	6.45

2. 건강보험 보장성 강화 정책의 중장기 재정효과: 미시 모의실험

국민건강보험 재정의 건전성을 중장기 시계로 분석하는 것이 필요

건강보험의 보장성 강화 효과는 2022년 이후에도 지속되므로, 중장기적으로 재정에 미치는 영향을 분석할 필요

Astolfi, Lorenzi and Oderkirk(2012)에 따르면 중장기 의료 재정의 변화를 추계하기 위해 개인단위의 미시 모의실험 모형(microsimulation model)과 조성법 모형(component-based model)이 시계열 방식의 거시추계 모형보다 적합하다고 언급

중장기 추계는 필연적으로 미래 상황에 대한 다양한 가정에 기반하므로, 이를 감안한 결과 해석 필요

보건의료 재정의 중장기 추계에 활용되고 있는 국외 미시 모의실험 모형 중 스웨덴의 SESIM(Swedish Microsimulation Model)의 주요 분석 방법을 참고하고 한국의료패널(2010년 ~ 2015년) 자료를 활용하여 한국의 장기 의료 이용량 추정

다양한 변수가 의료 이용량을 나타낼 수 있으나, 이 분석에서는 내원 일수(days with inpatient care and outpatient visits)의 미래 추이를 살펴보기로 함

이 연구는 의료 이용량의 미래 추계에만 초점을 맞추고 있으며, 모형을 통해 공단 부담금, 법정 본인부담금, 총진료비 등의 보건의료 재정 부담 추이를 추정하는 것은 추후 연구과제

개인 단위로 성별, 연령, 교육 수준(고등교육 진학 여부), 결혼 여부, 건강보험 가입의 형태(지역, 직장, 의료급여, 공무원/교직원, 기타), 장애 여부, 가구 소득 5분위 등 정보와 함께 개인의 건강 지표를 추정하여, 내원 일수를 설명하고 모든 정보를 2065년까지의 미래 시점으로 시뮬레이션함

내원 일수를 설명하는 개인 단위의 각 설명변수는 각각의 행태방정식 혹은 추정 이행확률(transition matrix)에 의해 미래 시점으로 연단위로 정보가 업데이트됨(<표 4> 참조)

표본의 마지막 연도인 2015년 표본을 기본연도(base year)로 하여, 매년 [그림 1]과 같은 과정을 거쳐 정보를 업데이트함

개인 건강 정도를 나타내는 건강 지표(health index)는 한국 의료패널에서 관찰할 수 있는 주관적 건강 상태(self-reported health status), 질병 및 손상으로 인한 활동 제한 여부, 질병 상태 정보를 종합하여 생성(‘아주 좋음’부터 ‘아주 나쁨’까지 4단계)

2010~2014년 표본으로 개인의 건강 지표는 베이지안 순위 프로빗 모형(bayesian ordered probit model), 개인 내원 일수는 영과잉 음이항 회귀 모형(zero-inflated negative binomial regression model)을 통해 각각 추정하고, 추정된 모수와 시뮬레이션된 개인의 기본 정보를 활용하여 각 표본의 매년 건강 지표와 내원 일수를 2065년까지 추정함

패널의 가중치를 활용하여, 전체 인구의 내원 일수를 추계

그림 1	모의 실험의 과정

출처: 저자 작성

표 4	모의실험 각 변수의 이행 과정(transition process) 관련 모수 추정

행태방정식 추정
변수	설명 변수
20~49세 여성 노동시장 참여	전기 노동시장 참여 여부, 연령, 연령(제곱), 고등교육 경험 여부
고등교육 진학 여부	가구 소득 분위, 부모의 고등교육 수료 여부
출산 여부	연령, 연령(제곱), 모(母)의 노동시장 참여 여부, 부모의 고등교육 수료 여부, 가구의 현재 자녀 수, 가구의 현재 자녀 수(제곱), 결혼 여부
이행확률 분포 활용
가구 소득 5분위 변화	5 × 5 (1분위, 2분위, 3분위, 4분위, 5분위)
결혼 상태 변화	2 × 2 (배우자 있음, 배우자 없음)
의료보험 가입 형태 변화	5 × 5 (지역, 직장, 의료급여, 공무원/교직원, 기타)
장애 여부	장애 발생 확률 이용
기타
사망 여부	1세별 완전생명표 확률 분포 활용(통계청)

출처: 저자 작성

시뮬레이션 결과, 19세 이상 및 65세 이상 인구 집단의 내원 일수는 2040년까지 완만한 상승세를 보이다가 이후로 다소 감소하는 경향이 있음을 확인함([그림 2] 참조)

2010~2015년(의료패널) 19세 이상 인구의 총내원 일수는 연평균 6억 2,140만일이며, 2065년에는 이보다 약 30.9% 하락한 4억 2,929만일로 추정되었음

한편 2010~2015년(의료패널) 65세 이상 고령층의 총내원 일수는 연평균 1억 6,344만일이며, 2065년에는 이보다 약 55.0% 상승한 2억 5,338만일로 추정. 즉, 65세 이상 인구의 총내원 일수는 미래 시점에 증가하는 것으로 추정

단 65세 이상 고령층의 경우에도 2040년까지는 총내원 일수가 상승세를 나타내다가 이후 다시 하락하는 것을 확인할 수 있음

이와 같은 총내원 일수 감소의 원인으로 미래 전체 인구 규모의 감소에 따른 인구 효과와 더불어 개인의 의료이용의 규모를 나타내는 1인당 내원 일수도 동시에 감소함을 지적할 수 있음

시뮬레이션 결과, 인구의 감소는 2020년대 중반부터 시작될 것으로 보이며, 2015년 5,075만명(한국의료패널 가중치를 통한 계산)의 인구 규모는 2065년에 3,769만명 수준까지 감소하는 것으로 나타남

그림 2	19세 이상 vs. 65세 이상 집단의 총내원 일수 모의실험 결과

출처: 저자 작성

동시에 시뮬레이션 결과, 19세 이상 인구의 1인당 평균 내원 일수가 2040년 14.7일에서 2065년 13.6일로 약 1.1일 감소하고, 65세 이상 고령층의 1인당 평균 내원 일수도 2040년 23.9일에서 2065년 19.8일로 약 4.1일 감소하는 것을 확인할 수 있음

특히 65세 이상 고령층의 1인당 평균 내원 일수의 감소가 두드러지는데, 모형 내 의료 이용을 설명하는 변수들의 미래 시점의 변화를 살펴본 결과, 해당 연령층의 건강 지표가 개선(건강한 고령화)되었고, 고등교육의 경험자 비율이 상승하였으며, 유배우자의 비율이 감소하는 것을 확인할 수 있었음

모형의 정교화를 통한 더 많은 분석이 뒤따라야 하지만, 현재까지 구축된 미시 모의실험 모형 내에서는 미래 시점에 건강한 고령화가 진행되고 고등교육을 이수한 고령층의 비율이 높아지며, 배우자가 없는 고령층이 늘어나는 요인이 의료 이용 감소와 관계가 있는 것으로 보임

한편, 과거 4대 중증질환의 보장성 강화로 인해 보장률이 높아지면서 해당 질환으로 인한 인당 내원 일수가 증가하는 정도를 계산하여 변화 수준을 외생적으로 모형 시뮬레이션 결과에 반영할 수 있음

건강보험통계연보 자료를 분석한 결과 4대 중증질환 보장률은 2012~2016년 동안 매년 평균 0.65%p 수준으로 상승했으며, 동기간 1인당 총내원 일수는 연평균 3.71% 증가했음

비교적 단순한 방법이지만 위와 같은 보장률 상승 규모와 1인당 총내원 일수 증가 규모를 근거로 2015년 기준 건강보험 보장률 63.4%에서 건강보험 보장성 강화 정책의 정책 목표인 보장률 70%를 달성하기 위해서는 어느 정도의 내원 일수가 증가할지 외생적으로 반영할 수 있음

목표 보장률인 70%를 2022년, 2035년, 2055년에 각각 달성한다는 시나리오에 따라 내원 일수의 변화를 외생적으로 반영하였으며, 2055년 이후 기본 모의실험 결과 대비 약 39.95% 증가한 내원 일수의 미래 추이를 살펴볼 수 있었음([그림 3] 참조)

이 결과는 다양한 가정과 더불어 4대 중증질환 사례를 바탕으로 대략적으로 추이를 외생적으로 반영한 결과이므로 해석에 주의를 요하며, 모형의 정교화 및 보장률 변화를 미시 모형 안에 내생화시키는 등의 과정은 추후 연구과제로 남겨둠

그림 3	2016~2065년 19세 이상 내원 일수 시뮬레이션 결과

출처: 저자 작성

건강보험 보장성 강화 정책의 중장기 재정효과: 조성법 모형

본 연구는 보건의료 지출 중장기 추계에 널리 활용되고 있는 OECD 모형에 기반하여 재정전망 모형을 구축하고, 동 모형을 사용하여 문재인 케어의 중장기 재정효과를 추정하는 것이 목적임

OECD 모형은 보건의료 지출을 인구요인, 소득요인, 잔차요인으로 구분하여 전망하고 있으며, 인구요인은 연령구조 및 인구의 건강상태, 소득요인은 소득탄력성, 그 외 잔차요인은 인구와 소득 외 의료 지출에 영향을 미치는 모든 요인(상대가격, 신의료기술, 제도 및 정책 효과 등)을 의미함

각각 요인을 구분하여 증가율을 전망하고 이를 전체 공공의료비 지출 증가율로 통합하여 보건의료 지출의 중장기 추계를 하는 방법을 조성법 모형(component-based model)이라고 함

이번에 구축한 KIPF 모형은 2015년 기획재정부에서 발표한 『2060 장기재정전망』의 건강보험 전망모형인 OECD 방식을 원용하되, 다양한 가정과 전제에 대한 근거를 제시했다는 점에서 차별성이 있음

우선 GDP 대비 공공의료비에서 출발하는 모형을 시도하였고, 거시자료를 업데이트 하였으며, 인구요인에서 사망전 의료비 계산 시 기존 모형처럼 가정에 의존하지 않고 실제 데이터에서 추출한 실적치를 사용했음

모형은 의료비를 추계하는 방식에 따라 크게 2가지 모형으로 나누어 전망함

모형 A는 2015년 기존 모형과 같이 GDP 대비 경상의료비를 추계하고, 경상의료비 대비 공공의료비 비중, 공공의료비 대비 건강보험 지출 비중을 차례로 곱해서 건강보험 지출을 도출

모형 B에서는 OECD(2006) 및 OECD(2013) 원보고서와 같이 GDP 대비 공공의료비 비중에서 출발하여 공공의료비 대비 건강보험 지출 비중을 곱하여 건강보험 지출을 전망

<표 5>에서는 2015년 기존 모형과 2018년 KIPF 모형을 비교하여 설명하고 있음

소득탄력성이나 잔차요인 계산방식에서는 큰 차이가 없고, 인구요인이 상당 부분 업데이트되었음

추계 시나리오는 인구(건강한 고령화 반영 여부), 소득(소득탄력성 1 또는 0.8), 잔차 요인(지출효율화 정책 개입을 통해 2065년까지 잔차가 1%로 수렴하는지 여부) 각각 2가지 경우를 고려하여  총 8개의 시나리오로 구성

표 5	2015 건보공단 모형 vs 2018 KIPF 모형 비교

	건보공단 모형(2015): □2060 장기재정전망□ 모형	KIPF 모형(2018)
모형 선택	□OECD 방식(2006): 2013~2060 □GDP 대비 국민의료비 지출을 인구, 소득, 잔차 요인으로 추정한 후, 국민의료비 대비 공공의료비*공공의료비 대비 건보지출 비중 적용 □국민의료비 대비 공공의료비 지출은 2013년 53.4%→2055년 70%로 증가한 후 유지 [가정1] □공공의료비 대비 건보지출 비중은 2009~ 2013년 평균인 73.3%로 동일[가정2]	□OECD 방식(2006): 2018~2065 □GDP 대비 경상의료비 지출뿐만 아니라 GDP 대비 공공의료비 지출을 인구, 소득, 잔차 요인으로 추정한 후, 공공의료비 대비 건강보험 비중을 고려해 건보 지출 추계 (모형 A, 모형 B로 구분) □국민의료비 대비 공공의료비 지출은 기준연도→2065년 65%로 증가[가정1] □공공의료비 대비 건보지출 비중은 2013~ 2017년 평균인 75% 유지[가정2]
(1) 인구요인	□사망자 비용 계산방식: 성별·연령별 5세 단위에서 가정을 이용해 계산[가정5] □사망률 2065년까지 2013년 수준에 고정[가정3] □1인당 사망자 비용, 생존자 비용이 2013년 기준 고정[가정4] □생존자 비용 계산방식: 전체 비용에서 사망자 비용 차감[가정6]	□사망자 비용 계산방식: 성별·연령별 1세 단위로 세분화. 실제 전수 데이터 사용[가정5] □사망률 2065년까지 매년 변화[가정3] □비용 추세를 반영하여 증가율 설정[가정4] □생존자 비용 계산방식: 생존자 연평균 의료비 지출을 실제 전수데이터 사용[가정6]
(2) 소득요인	□소득탄력성 1을 기준으로 민감도 분석에 0.8 사용[가정7]	□소득탄력성 0.8을 기준으로 0.6과 1 사용[가정7]

출처: 저자 작성

이때 우리의 기준 시나리오(reference scenario)는 그동안의 정책 기준으로 가장 합리적이라고 생각되는 가정을 활용한 #8번(건강한 고령화 있음, 소득탄력성 0.8, 지출효율화라는 정책적 개입 없음)으로 선택

모형 추계 결과, 기준 시나리오(8번)에 따르면 2065년 GDP 대비 건보지출 비중은 10.4~11.1%에 이를 것으로 전망됨

시나리오별로 전망결과의 편차가 큰데, 2015년 기존 모형의 기준 시나리오였던 1번 시나리오에 따르면 2065년 GDP 대비 건보지출 비중은 11.0~12.1%까지 증가하고, 모든 요인에서 가장 지출절감적인 6번 시나리오에서는 2065년 GDP 대비 6.3~6.9%로 증가하는 것으로 전망

표 6	2018 KIPF 건강보험 지출 전망결과: 모형 A

	#1	#2	#3	#4	#5	#6	#7	#8
건강한 고령화	X	X	X	X	○	○	○	○
소득탄력성	1	0.8	1	0.8	1	0.8	1	0.8
정책적 개입	○	○	X	X	○	○	X	X
(레벨: 조원)
2020	76	74	76	74	73	71	73	72
2030	173	157	180	164	159	144	165	150
2040	328	280	370	316	286	244	323	275
2050	535	429	677	543	439	351	556	446
2060	755	566	1104	831	605	453	887	666
2065	862	626	1368	997	683	495	1086	790
GDP 대비 비중(%)
2020	3.8	3.7	3.8	3.8	3.7	3.6	3.7	3.6
2030	6.0	5.4	6.2	5.6	5.5	5.0	5.7	5.2
2040	8.4	7.2	9.5	8.1	7.3	6.3	8.3	7.1
2050	10.6	8.5	13.4	10.7	8.7	6.9	11.0	8.8
2060	11.8	8.8	17.2	13.0	9.4	7.1	13.8	10.4
2065	12.1	8.8	19.2	14.0	9.6	6.9	15.2	11.1

표 7	2018 KIPF 건강보험 지출 전망결과: 모형 B

	#1	#2	#3	#4	#5	#6	#7	#8
건강한 고령화	X	X	X	X	○	○	○	○
소득탄력성	1	0.8	1	0.8	1	0.8	1	0.8
정책적 개입	○	○	X	X	○	○	X	X
(레벨: 조원)
2020	76	74	76	74	73	71	73	71
2030	170	154	177	161	156	141	162	147
2040	316	269	359	306	275	235	313	267
2050	504	404	647	520	414	331	533	427
2060	696	522	1043	785	558	418	838	629
2065	785	571	1283	936	622	452	1019	742
GDP 대비 비중(%)
2020	3.8	3.7	3.8	3.7	3.7	3.6	3.7	3.6
2030	5.9	5.3	6.1	5.5	5.4	4.9	5.6	5.1
2040	8.1	6.9	9.2	7.9	7.1	6.0	8.0	6.8
2050	10.0	8.0	12.8	10.3	8.2	6.5	10.5	8.4
2060	10.9	8.1	16.3	12.2	8.7	6.5	13.1	9.8
2065	11.0	8.0	18.0	13.1	8.7	6.3	14.3	10.4

출처: 저자 작성

전망결과의 정합성을 고찰하기 위해 선행연구의 건강보험 재정전망 결과와 비교해보면, 2018 KIPF 모형의 전망결과는 기존 시계열 모형의 전망결과(2050년 205조원(박일수 외 2011))보다 큰 편이지만, OECD 방법론을 사용한 선행연구와 비교할 때는(2050년 572.4조원(원종욱 외 2011), 2050년 GDP 대비 공공의료비 비중 13.0%(사보위 2016), 2060년 GDP 대비 공공의료비 7.0%~10.9%(OECD 2013)) 중간값 정도에 해당

한편 OECD(2013)에 따르면 장기건강보험 지출이 장기요양보험보다 4~10배 정도 높은데, 이호용 외(2018)가 전망한 2060년 노인장기요양보험 지출이 181조원 규모이므로, 이에 따르면 건보 지출은 724조~1,810조원으로 예상되며, KIPF 전망결과는 대략적인 범위에 포함됨

마지막으로 단순 노인인구 비중과 공공의료비 지출 간의 상관관계에 기반하여 외삽(extrapolation)하는 방식과 비교해 보면,  가장 최근 자료에서 2065년 한국의 공공의료비는 GDP 대비 12% 정도로 예측되며, 공공의료비 대비 건강보험 지출이 4분의 3임을 통해, 2065년 건강보험 지출은 GDP 대비 9%로 전망

그림 4	OECD 국가의 노령층 비중과 공공의료비의 상관관계

출처: 인구자료는 OECD population 2014년 통계, 의료비 자료는 OECD Health Statistics 2017년 통계

구축된 2018 KIPF 모형을 활용한 결과, 이번 건강보험 보장성 강화 정책은 2065년 기준 GDP대비 약 1~4%p의 추가 의료 지출을 유발할 수 있는 것으로 보임

이는 모형에서 활용된 경상의료비 대비 공공의료비 비중 및 잔차요인의 모수 조정 등을 통해 건강보험 보장성 강화 정책의 효과를 반영한 결과임

Ⅲ

정책제언

(제언1) 비급여의 전면 급여화와 적정 수가

건강보험의 저수가와 비급여 풍선효과 사이의 구조적 연결고리를 단절하기 위해서 전면 급여화와 적정수가의 책정이 동시에 이뤄져야 함

비급여 풍선효과를 해소하기 위한 적정수가는 건강보험 급여로 전환되는 비급여 진료비의 감소분을 상쇄할 수 있는 수준의 건강보험 급여수가 인상을 의미

적정수가의 책정은 모든 수가의 일괄 정률 인상보다는 건강보험 급여수가의 구조를 개선할 수 있는 다음과 같은 방식으로 시행되는 것이 바람직

입원 및 진찰, 수술 및 처치, 기능검사 영역의 수가 등 원가 대비 수가가 낮은 것으로 알려진 항목을 선별적으로 인상하여 항목별로 불균형한 수가구조를 개편

의료전달체계의 개편을 위해 의료기관 유형별로 진료기능에 적합한 질환과 수술의 수가를 인상

감염관리를 포함한 환자안전을 위한 항목, 만성질환관리 등 보상의 사각지대에 대한 보상

(제언2) 예비급여와 의료기술평가체계의 개편

예비급여는 의료 처치의 효과, 경제성 등의 근거가 부족한 신의료기술에 근거를 생성할 것을 전제로 건강보험을 적용하는 북미·유럽국가의 근거 생성 조건부 급여(Coverage with Evidence Development)와 비슷한 성격을 지님

이러한 제도의 성공적인 정착을 위해서는 정확한 급여결정 기준 및 투명한 의사결정 과정, 의료결정 주체의 명확성, 평가 연구 설계의 높은 수준, 공적 연구비 지원체계 등이 마련되어야 함(Trueman et al., 2010)

과학적인 근거에 기반한 급여 결정을 위해 연구 설계 과정 및 이를 수행하는 기관에 대한 관리, 연구재원의 마련 등 다양한 후속관리체계가 빠른 시일 내에 갖춰져야 함

(제언3) 심사체계 개편과 의료비 관리

진료의 자율성을 보장하면서도 의학적으로 불필요한 진료가 이뤄지지 않도록 하기 위한 심사체계의 개편이 필요

경향분석 기반 동료심사제도는 의료기관의 진료경향을 의학적 근거에 기반한 지표를 활용하여 분석하고, 이 결과를 바탕으로 평균에서 벗어나는 진료행태를 보이는 의료기관에 대해 의무기록 기반의 동료심사를 시행하는 제도임

이를 위해서 전문학회를 중심으로 의학적인 적응증과 질병군을 고려한 이용량 모니터링 지표와 적절 이용량 기준을 만들어야 함

과잉진료가 의심되는 병의원은 의무기록을 검토하는 심사를 도입하고, 지역별 및 전문분야별 동료심사위원회 구성 및 이상 기관에 대한 심사, 피드백, 방문 컨설팅, 진료비 조정 등 단계적인 중재방안을 마련해야 함

(제언4) 비급여 관리의 강화

급여 항목을 비급여로 진료하는 임의비급여는 정부가 금지하고 있음에도 불구하고 여전히 해소되지 않고 있는데, 이를 개선하기 위해 비급여 진료 환자 사전동의제도 도입이 필요

비급여 진료 환자 사전동의제도는 의료기관이 급여 항목을 비급여로 진료할 경우 반드시 사전에 환자의 동의를 받도록 하는 제도임

환자가 비급여 진료에 대해 충분한 정보를 제공받은 상태에서 동의 여부를 결정할 수 있는 권리 보장, 의학적 이유가 아닌 경제적 이윤 목적의 비급여 진료 억제 효과, 환자의 과도한 요구에 의해 급여기준을 넘어서는 진료를 하는 경우 비급여 진료를 합법적으로 할 수 있게 하는 등 다양한 장점이 있음

한편 기존에 암묵적으로 시행되어온 혼합진료 금지제도를 체계화 ‧ 공식화할 필요

Ⅳ

나가는 글

본 연구는 비급여의 전면 급여화로 요약되는 현재의 건강보험 보장성 강화 정책이 중장기 보건의료 재정에 미치는 효과를 다양한 방식으로 분석하여 소개하였으며, 보장성 강화 정책의 성공적인 정착을 위한 정책 제언을 제시했음

적정 수가의 책정 및 이를 통한 보건의료 전달체계의 개혁, 의료기술평가체계 및 심사체계의 개편, 비급여 관리 방안 등 다양한 후속 정책이 뒷받침되어야 비로소 재정 건전성이 뒷받침되는 안정적인 보장성 강화가 이뤄질 수 있음을 시사

본 연구결과의 한계는 다음과 같음

현재 정책 도입의 초기인만큼 다양한 가정과 전제에 기반하여 분석이 이뤄졌으며, 정책이 마무리되는 2022년 이후 축적된 실적 자료를 통해 보장성 강화 정책의 재정 효과를 다시 분석해볼 예정

보장성 강화 정책으로 인한 환자의 가격탄력성 추정 및 모형에의 반영이 명시적으로 이뤄지지 못했음

보건의료 재정 추계 방법으로 활용한 조성법 모형과 미시 모의실험 모형의 경우 앞으로도 계속 연구하고 발전시킬 수 있는 여지가 있음

그럼에도 불구하고 보장성 강화 정책의 재정 효과를 전반적으로 평가하고 향후 정책 방향성을 제시하여, 중장기 보건의료 재정 안정화를 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대

｜참고문헌｜

∙ 국민건강보험공단, 『2016년 건강보험환자 진료비 실태조사』, 건강보험정책연구원 정책보고서, 2017

∙ 김대환, 「건강보험의 질병 간 비용부담의 형평성 제고 방안」, 『보험금융연구』, 26, 2015, pp.85~107

∙ 김대환·강성호, 「중증질환으로 인한 소득상실리스크와 정책적 시사점」, 『보험학회지』, 102, 한국보험학회, 2015, pp.29~58

∙ 박일수·이동헌·초재혁·이수연·최기춘, □미래 환경변화에 따른 건강보험 중장기 재정추계 연구□, 건강보험공단 연구보고서, 2011.

∙ 보건복지부, 「2014~2018 건강보험 중기보장성 강화 계획」, 전문 및 요약문, 2015.

∙ 사회보장위원회, ｢중장기 사회보장 재정추계｣, 2016.12.28. 심의안건 제3호.

∙ 원종욱·신화연·윤문구·김문길·강지원·남궁은하, □사회복지 재정추계 모형개발 연구□, 한국보건사회연구원 연구보고서, 2011.

∙ 이호용·문용필·나명균, □중장기 노인장기요양보험 재정추계 모형 개발 연구□, 국민건강보험 건강보험정책연구원 연구보고서, 2017.

∙ Astolfi, R., L. Lorenzoni and J. Oderkirk, “A Comparative Analysis of Health Forecasting Methods,” OECD Health Working Papers, OECD Publishing, Paris, No. 59, 2012.

∙ OECD, “Public spending on health and long-term care: a new set of projections,” OECD Economic Policy Studies No. 06, OECD Publishing, Paris, 2013.

∙ OECD, “Projecting OECD Health and Long-Term Care Expenditures: What Are the Main Drivers?,” OECD Economics Department Working Papers, No. 477, OECD Publishing, Paris, 2006.

∙ Trueman P, Grainger DL, Downs KE, “Coverage  with  Evidence  Development: applications and issues,” Int J Technol Assess Health Care, 26(1), 2010, pp. 79~85.

<웹 사이트>

∙ OECD Population 2014, https://stats.oecd.org/index.aspx?DatasetCode=POP_FIVE_HIST (접속일: 2019. 2. 25.)

∙ OECD Health Statistics 2017, https://stats.oecd.org/index.aspx?DataSetCode=HEALTH_STAT (접속일: 2019. 2. 25.)

김 우 현  부연구위원 / 복지재정연구센터(044-414-2338)

이 은 경  연구위원 / 재정정책연구실(044-414-2231)

김 대 환 / 동아대학교 경제학과 교수

김     윤 / 서울대학교 의과대학 교수

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2019. 2. 28(통권 제76호)

Brief

조세재정

건강보험 보장성 강화 정책의 효과 분석 : 4대 중증질환을 중심으로