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창환 방
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1 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 김관옥 ( 한양대학교 ) 신영전 * ( 한양대학교 ) 가계경제에큰부담으로작용하는 4대중증질환 ( 암, 심장질환, 뇌혈관질환, 희귀난치질환 ) 의고액의료비를경감시키기위해, 2013년에서 2016년에걸쳐 4대중증질환보장강화정책이시행되었다. 이연구는 2013년 4대중증질환보장강화정책시행전 후에나타난 4대중증질환의의료비변화를확인함으로써, 2013년에시행된 4대중증질환보장강화정책효과의평가를목적으로한다. 한국의료패널 7차년도 ( 조사기간 2012년 2~7월 ) 와 9차년도 ( 조사기간 2014년 3~9월 ) 자료를이용하여, 성향점수매칭 (propensity score matching) 을결합한이중차이분석 (Difference in Difference) 으로정책효과를확인하였다. 성향점수매칭후다중이중차이분석결과, 비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금 ( 법정본인부담금 + 비급여 + 처방약값 ), 건강보험공단부담금, 총진료비 ( 건강보험공단부담금 + 본인부담금 ) 는일부에서감소하였으나유의미한수준의감소는아니었음을확인하였다 (p>0.05). 4대중증질환자의고액의료비로인한경제적부담을덜어주기위해서는보다적극적인보장성강화정책을추진해야할것이다. 주요용어 : 4 대중증질환, 정책효과, 이중차이분석, 비급여, 본인부담금 * 교신저자 : 신영전, 한양대학교 (yshin@hanyang.ac.kr) 투고일 : 수정일 : 게재확정일 :

2 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : Ⅰ. 서론 지난 10여년간정부는보장성강화를주요정책목표로추진해왔지만, 보장성수준은거의정체된상태이다. 2014년한국의경상의료비중정부 의무가입보험재원비율은 56.5%(2006년 58.5%) 로, OECD 평균 73.1%(2006년 71.8%) 에비해매우낮은수준을보이고있다 ( 보건복지부, 2016, pp ). 이처럼낮은보장수준은국민건강보험의핵심적인약점으로지적되어왔다 ( 신영전, 2015, p.75). 또한낮은보장수준은의료비부담을가중시켜국민들이적절한치료를받지못하게할뿐만아니라경제적인어려움도유발한다 ( 김윤, 2016, p.26). 정부는보장성을강화하기위해산정특례제도를도입하고, 건강보험이적용되지않던비급여항목을급여항목으로전환하는건강보험확대정책을시행하였다. 이중산정특례제도 ( 국민건강보험법시행령제19조제1항과제22조제1항 본인일부부담금산정특례에관한기준 ) 는진료비부담이큰중증질환자의입원및외래본인일부부담률을경감 ( 암, 10% ; 희귀난치성, 10% ; 암, 5% ; 심장 뇌혈관질환, 5% ; 중증화상 5% ) 하거나, 본인부담을전액면제 ( 결핵, ) 함으로써보장률을높이는제도이다. 그러나산정특례제도는법정본인부담에만한정되어있기때문에, 비급여로인한의료비부담은여전히환자몫으로존재하는약점이있다. 2013년출범한박근혜정부는고액진료비로인해가계경제에가장큰부담을지우는 4대중증질환 ( 암, 심장질환, 뇌혈관질환, 희귀난치성질환 ) 에한하여, 비급여를포함한진료비전액을국가가부담한다는대선공약을내걸었다. 4대중증질환보장성강화정책은의학적타당성, 사회적요구도등을고려하여필요한의료서비스를비급여의단계적급여화를통해국민건강보험으로확대적용하는것이다 ( 보건복지부, 2015, p.111). 구체적으로살펴보면, 4대중증질환보장성강화정책이란 4대중증질환치료에꼭필요한의료서비스의범위를확대하여건강보험에서급여하고 ( 필수급여, 본인부담률 5-10%), 비용효과성등은미흡하지만최신의료서비스등비필수적인의료는건강보험본인부담상향조정을통해일부비용을지원하며 ( 선별급여, 본인부담률 50-80%, 3년마다재평가 ), 미용, 성형등치료와무관한의료는비급여를유지 ( 비급여 ) 하는정책이다 ( 보건복지부, 2017). 4대중증질환보장성강화정책을연도별로살펴보면다음과같다. 먼저 2013년에는 453

3 초음파, 심장질환등에대한 MRI검사등 25개항목 (4개행위, 1개치료재료, 20개약제 ) 에약 3,800억원 ( 적용인원 : 약 115만 2천명 ) 의재정을투입하였다. 또한 2014년에는고가항암제, 첨단필수검사등 100개항목에약 4,092억원 ( 적용인원 : 383만 2천명 ) 의재정을, 2015년에는방사선치료, 유전자검사 (134종) 등 258개항목에 1,803억원의재정을투입하여건강보험을적용하였다 ( 건강보험심사평가원, 2017a, pp.5-8). 가장최근인 2016년에는 200여개의항목 ( 건강보험심사평가원, 2017b) 에건강보험을적용하였다. 정책시행첫해인 2013년의 4대중증질환건강보험보장률은 77.5% 로, 정책이시작되기전인 2012년보장률 77.7% 보다 0.2% 감소한것으로나타났다. 또한암질환의 2013년건강보험보장률은 72.7% 로정책시행전인 2012년 74.1% 보다 1.4%p 하락하였고, 비급여본인부담률은 19.7% 에서 20.6% 로 0.9%p 증가한것으로분석되었다 ( 국민건강보험공단, 2015, p.60). 현재까지고액진료비의부담을경감하기위해정부가추진한보장성강화정책중중증질환자를대상으로한산정특례제도의정책효과를평가한연구 ( 최정규, 정형선, 2012; 김지혜, 김수진, 권순만, 2014; 최재우, 김재현, 박은철, 2014; Kim & Kwon, 2015; 김관옥, 신영전, 2016) 들이일부이루어졌다. 그러나질환간의형평성을저해하고, 실질적인보장성강화효과가미흡하다는지적을받고있는 4대중증질환보장강화정책의효과를확인한연구는극히드문실정이다. 이에따라이연구에서는 4대중증질환보장강화정책의근거자료를제공하고자하였다. 그중에서도 2013년에 25개의건강보험비급여항목을급여항목으로확대한정책이비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금, 건강보험공단부담금 ( 이하건보부담금 ), 총진료비에미친영향을평가하고자하였다. Ⅱ. 선행연구 국민건강보험의보장성강화를위하여정부는고액진료비로경제적어려움을겪는중증질환자들의부담을우선적으로경감하고자하였다. 이에이들을대상으로한본인 454

4 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 부담금경감정책을시행하였으나, 비급여로인한의료비지출은건강보험에서보장되지않아실질적으로보장성이향상되지않았다. 이런이유로 4대중증질환에한하여비급여보장성강화정책을실시하였다. 그러나 2013년에서 2016년에걸쳐시행된 4대중증질환비급여보장성강화정책에관한연구는아직초기단계이기때문에, 이연구에서는산정특례제도의효과를위주로살펴보았다. 우선국민건강보험보장성강화정책중본인일부부담금산정특례제도 ( 대상질환 : 암, 뇌혈관질환, 심장질환, 중증화상, 희귀난치성질환, 결핵 ) 에대한정책효과를확인한연구 ( 최정규, 정형선, 2012; 김지혜, 김수진, 권순만, 2014; 최재우, 김재현, 박은철, 2014; Kim & Kwon, 2015; 김관옥, 신영전, 2016) 를살펴보면다음과같다. 김관옥과신영전 (2016, pp ) 은한국의료패널자료를이용하여암 (10%), 심장질환 (10%), 뇌혈관질환 (10%), 중증화상 (20-60%) 의본인부담률을 5%( 암 : , 심장 뇌혈관 : , 중증화상 : 시행 ) 로경감시키는산정특례제도의효과를검토하였다. 이를위해민간의료보험, 즉암보험 ( 암 ), 일반질병보험 ( 뇌혈관질환, 심장질환 ), 상해보험 ( 중증화상 ) 에가입한가구의월민간의료보험료 ( 암보험료, 일반질병보험료, 상해보험보험료 ) 의지출변화를확인하였다. 성향점수매칭전 후이중차이분석결과, 본인부담률인하정책은암, 일반질병, 상해보험가입자의월민간의료보험료지출감소에유의한영향을미치지않은것으로나타났다. 김지혜, 김수진, 권순만 (2014, pp ) 은 2009년암환자본인부담률을 10% 에서 5% 로인하한정책의효과를확인하였다. 이를위해한국의료패널자료중암환자의의료이용과과부담의료비지출내역을분석하였다. 분석결과, 암환자본인부담률인하정책은의료이용및과부담의료비지출에영향을미치지않았고, 암환자의본인부담금및과부담의료비 ( 비급여포함 ) 지출에는미미한영향을미친것으로나타났다. 최재우, 김재현, 박은철 (2014, pp.24-34) 은 2009년암환자, 2010년심장 뇌혈관질환자에대해시행된입원 외래본인부담률인하정책 (10% 5%) 의효과를미충족의료경험을통해분석하였다. 분석결과, 미충족의료경험은정책시행후에감소하였으나, 암, 심장 뇌혈관질환자의미충족의료경험은오히려증가하였다. 이에따라중증질환자의미충족의료경험은개선되지않았다는결론을내렸다. 최정규와정형선 (2012, pp.1-19) 은 2005년시행된암환자본인부담률 10% 로의경감정책의효과를확인하고자하였다. 한국복지패널자료를이용하여지불능력대비 455

5 의료비부담과과부담의료비를분석한결과, 과부담의료비발생의감소효과는충분하지않다는결론을도출하였다. Kim과 Kwon(2015, pp ) 은국민건강보험청구데이터를이용하여 2005년암환자의본인부담률을 10% 로경감시키는산정특례제도의정책효과를확인하였다. 그결과, 간 심혈관계질환자에비해암환자의재난적의료비발생이감소하였고, 고소득직장가입자의재난적의료비발생률감소가저소득직장가입자에비해더크게나타났다. 조수진, 고정애, 최연미 (2016) 는 2013년에서 2016년에걸쳐단계적으로확대된 4대중증질환보장성강화정책의효과를살펴보았다. 이연구에서는 2014년 6월시행된초음파및전파절삭기항목에대해선별급여를도입한정책 ( 국민건강보험법시행령제 19조제2항 요양급여비용의 100분의 100 미만의범위에서본인부담률을달리적용하는항목및부담률의결정등에관한기준 ) 의효과를건강보험진료비와진료행태를통해확인하였다. 2014년과 2015년위암수술환자들의국민건강보험청구자료를이용하여회귀분석을실시한결과, 선별급여도입 (2014년) 이후입원일당요양급여비용총액과본인부담금이증가하지않았고, 진료행태도변화하지않은것으로나타났다. 이에따라이정책이실질적인환자부담경감에긍정적인효과를보였다는결론을도출하였다. 기존의선행연구는 4대중증질환의보장성강화정책의효과를특정질환의특정항목에한정하여분석하였다는점에서한계가있다. 이러한한계점을보완하고자, 이연구에서는정책시행초기인 2013년에보험급여확대및보험전환된약제, 의료행위, 치료재료항목을모두포함하여분석함으로써정책시행초기의성과를파악하고자하였다. Ⅲ. 연구방법 1. 분석자료및대상 이연구에서는 2013년부터 2016년까지시행된 4대중증질환보장성강화정책중 2013년한해에나타난정책효과를의료비지출감소를통하여분석하고자하였다. 이를위해 2012년 ( 조사기간 2-7월 ) 과 2014년 ( 조사기간 3-9월 ) 의한국의료패널자료를 456

6 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 이용하였다. 4대중증질환의보장성강화를위하여 2013년에시행된 25개비급여의급여화항목은보험급여전환항목 (4개) 과보험확대 ( 급여기준확대 ) 항목 (21개) 이다. 보험급여전환항목으로는의료행위 3개항목 ( 초음파검사, Her2유전자검사, 경피적천추성형술 ) 과약제 1개항목 ( 소아백혈병치료제 ) 이있으며, 보험기준확대항목으로는의료행위 1개항목 ( 자기공명영상진단 [MRI검사]) 과치료재료 1개항목 ( 경피적관상동맥확장술재료 ), 약제 19개항목 ( 골관절염및류마티스성관절염, 폐색전증, 다관절형소아특발성관절염, 궤양성대장염, 혈우병, 연조직육종, 비호지킨림프종, 전립선암, 폐암, 결장암, 직결장암, 소아백혈병, 갑상선암, 류마티스관절염, 신경내분비암, 유방암, 급성골수종치료제 ) 이있다 ( 건강보험심사평가원, 2017b). 본인일부부담금산정특례에관한기준 ( 보건복지부고시 ) 에명시된 4대중증질환은 ICD-10( 국제질병분류 ) 의한국어번역판이라불리기도하는 KCD-6( 한국표준질병 사인분류 ) 에따라 3단위소분류또는 4단위세분류의진단명코드로제시되어있다. 2013년한국의료패널데이터또한 KCD-6에따른진단명코드로분류되어있다. ICD-10 기준에따른기본분류는 3단위분류이고, 3단위분류코드는국제적보고와비교를위하여사용되고있는핵심코드이다. KCD-6 의분류체계는대분류 중분류 소분류 (3단위) 세분류 (4단위) 세세분류 (5단위) 의단계적분류체계로구성되어있다. 4 단위분류는 3단위분류가단일질환인경우해부학적부위등을세분하기위해사용되거나, 3단위분류가특정질환군인경우그들각각의질환을구분하기위해사용된다. KCD-6의 4단위코드까지반영하면산정특례기준과일치하는정확한분류가가능하나, 한국의료패널에서는 3단위코드까지만제공하고있다. 따라서이연구에서는 3단위코드까지일치하면 4대중증질환으로조작적정의하였다. 분석대상에는외래, 입원, 응급의료서비스이용자중한번이라도진단명이기재된가구원을모두포함하였다. 이중보건복지부본인일부부담금산정특례에관한기준 (2013년 1월 4일고시제2013-4호 ) 에따른암, 뇌혈관질환, 심장질환, 희귀난치성질환을 4대중증질환으로정의하였다. 이에따라 4대중증질환을가진가구원을정책집단으로, 그외의진단명을가진가구원을비교집단으로분류하였다. 성향점수매칭전이중차이분석대상자는 25,512명 (4대중증질환 3,013명, 그외 22,499명 ) 이었고, 성향점수매칭후이중차이분석대상자는 6,026명 (4대중증질환 3,013명, 그외 3,013명 ) 이었다. 457

7 2. 분석변수 가. 독립변수 독립변수는시기변수, 집단변수및상호교차항으로설정하였다. 시기변수는 2013년 4대중증질환보장성강화정책시행전 (2012년) 과후 (2014년 ) 로설정하였다. 집단변수는앞서분류한정책집단과비교집단을통해정의하였다. 정책의순수한효과를나타내는변수인상호교차항은시기변수와집단변수를곱한값으로하였다. 통제변수는성별, 연령, 혼인유무, 교육수준, 만성질환유무및소득5분위를이용하여설정하였다. 나. 종속변수 종속변수는비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금, 건보부담금, 총진료비로설정하였다. 본인부담금은비급여, 처방약값, 법정본인부담금을, 총진료비는건보부담금, 비급여, 처방약값, 법정본인부담금을합산하여산출하였다. 처방약값은약국의전체처방약값중법정본인부담금으로정의하였다. 건보부담금과총진료비는국민건강보험의보장률변화를함께확인하기위해추가하였다. 3. 분석방법 가. 이중차이분석 (DID) 과성향점수매칭 (PSM) 이중차이분석은정책의개입이있을때주로이용하는기법으로, 비교집단과정책집단의추세가동일하다는가정을전제로한다 (Angrist & Pischke, 2009). 이방법은그림 1과같이비교집단과정책집단의추세가평행하다는가정에서출발한다. 만약실제정책의개입이유효할경우, 정책집단의실선 ( 가상적변화 ) 이점선 ( 실제변화 ) 과같이이동할것이다. 그이동이통계적으로유의미하면정책의개입에의한인과적효과로간주할수있다. 즉정책개입의영향을받지않은비교집단에서나타나는정책시행전 후의료 458

8 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 비차이와, 정책개입의영향을받은정책집단에서나타나는정책시행전 후의료비차이를비교함으로써제도시행의순수한효과를검증할수있다. 한국의료패널데이터에서나타나는추세를살펴보면, 비교집단 (4대중증질환외 ) 의경우외래본인부담금이 248,938원 (2008년) 에서 291,129원 (2010년), 320,044원 (2012 년 ) 으로증가추세에있다. 정책집단 (4대중증질환 ) 또한 516,550원 (2008년) 에서 577,360원 (2010년), 621,175원 (2012년) 으로증가추세를보인다. 그림 1. 이중차이분석의인과적효과 자료 : Angrist Joshua D. & Pischke Jo rn-steffen (2009). 다중이중차이분석의회귀식은아래와같다. 다중이중차이분석회귀식 : Y=β 0 +β 1 ( 시기변수 )+β 2 ( 집단변수 )+β 3 ( 시기변수 집단변수 )+β 4 ( 그외변수 )+ε Y( 종속변수 ): 비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금, 건보부담금, 총진료비시간변수 : 1=2014 년, 0=2012 년집단변수 : 1= 4 대중증질환 ( 암, 뇌혈관질환, 심장질환, 희귀난치성질환 ) 0= 4 대중증질환외진단명 그외변수 : 성별, 연령, 혼인상태, 교육수준, 만성질환, 소득 5 분위 이중차이분석법에서는정책개입여부를제외한다른특성은두집단에서최대한동일해야하므로집단간유사성이중요하다 (Heckman, 1997, pp ). 이연구에 459

9 서는정책집단과비교집단간의선택편의 (selection bias) 로인해발생하는문제를방지하기위하여성향점수매칭을이용하였다. 성향점수매칭은대상자들간에관찰된공변량들을이용하여무작위임상시험을통해데이터를수집한것처럼조정하는것이다. 성향점수매칭만으로분석하는것보다성향점수매칭을결합한이중차이분석이실험평가의결과에더근접하기때문에 (Smith & Todd, 2005, pp ), 정책효과평가의타당성을높이고자 PSM과 DID가결합된모형으로분석하였다. Matching algorithm에는 Kernel, Stratification, Nearest neighbor, Radius 등여러방식이있다. 그중에서도대표성을높일수있는 Nearest Neighbor Matching 방식을선택하여 4대중증질환자와그외질환자를 1:1 Matching(caliper=0.25) 하였다. 성향점수의추정에는프로빗회귀모형 (probit regression model), 판별분석 (discriminant analysis), 신경망분석 (neural networks) 등여러방법을사용할수있는데 (Setoguchi, Schneeweiss, Brookhart, Glynn RJ, Cook, pp ; Woo, Reiter, Karr. pp ), Probit regression model의 Logit 분석을이용하여 PSM의 1차분석결과를제시하였다. 추가로성향점수매칭후의상자도표 [ 그림 2] 도제시하였다. Logit 분석과성향점수매칭에는성별, 연령, 혼인상태, 교육수준, 만성질환유무, 소득5 분위변수를이용하였다. 나. 통계분석 2013년시행된 4대중증질환보장성강화정책의효과를의료비지출을통해검증하였다. 이를위해분석대상자의일반적특성은성향점수매칭전과후로구분하여빈도분석을시행하였다. 성향점수매칭전 후통제변수들의분포가두집단간에유사한지에대해서는카이제곱검정을통해비교하였다. 또한매칭후의표본에대해평균의료비를제시함으로써정책시행전 후의료비의절대적규모의차이와변화를확인하였다. 이때 4대중증질환자와그외질환자를 TOTAL( 외래 + 입원 + 응급 ), 외래, 입원, 응급모형을통해비교하였다. 총진료비중국민건강보험에서부담하는진료비의비율은국민건강보험보장률로제시하였다. 4대중증질환보장성확대정책이비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금 ( 법정본인부담금 + 비급여 + 처방약값 ), 건보부담금, 총진료비에미친영향을성향점 460

10 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 수매칭 (PSM) 을결합한다중이중차이분석 (DID) 을적용하여검증하였다. 이과정에서 TOTAL( 외래 + 입원 + 응급 ) 모형, 외래모형, 입원모형, 응급모형을구분하여시행하였다. 입원모형의경우처방약을병원에서직접받는경우가대부분이고약국에서구입하는경우가적으므로회귀모형이유의하지않았다. 응급모형도회귀모형의설명력이유의하지않아제시하지않았다. 종속변수는로그치환 (ln[ 의료비 +1]) 하여분석하였으며, 분석자료의구축과다중이중차이분석 (DID) 은 SPSS version 22로, 성향점수매칭 (PSM) 은 R version 3.3.0을이용하였다. 유의수준은 p<0.05로설정하였다. Ⅳ. 연구결과 1. 4 대중증질환자와그외질환자의일반적특성 < 표 1> 은 4대중증질환과그외질환을성향점수매칭전 후로나누어특성을살펴본것이다. 성향점수매칭 (PSM) 전에는성별을제외한모든변수에서정책집단과비교집단간에유의한차이가나타났으나, 성향점수매칭 (PSM) 후에는소득5분위를제외하고는유의한차이가나타나지않았다 (p>0.05). 표 1. 4 대중증질환자와그외질환자의사회경제적특성과건강상태 정책집단 (N=3,013) 매칭전 N=25,512 비교집단 (N=22,499) p-va lue 매칭후 N=6,026 비교집단 (N=3,013) N % N % N % 3, % 22, % 3, % 성별남성 1, , , 여성 1, , , 연령 0-20 세미만 , 세미만 , p< 세미만 , 세이상 1, , , p-v alue

11 혼인상태 교육수준 만성질환 소득 5 분위 정책집단 (N=3,013) 매칭전 N=25,512 비교집단 (N=22,499) p-va lue 매칭후 N=6,026 비교집단 (N=3,013) N % N % N % 미혼 , p< 혼인 2, , , 초졸이하 1, , , 중-고졸이하 1, , p<.001 1, 대학-대학원졸 , 없음 , p< 있음 2, , , 분위 (low) , 분위 , 분위 , p< 분위 , 분위 (high) , p-v alue LOGIT 분석결과와 1) [ 그림 2] 는집단간성향점수분포를나타내고있으며, 성향점수매칭후에는성향점수의분포가유사함을보여준다. 1) <LOGIT 분석표 > 변수 coef. S.E. Z Sig. 성별 연령 p<.001 혼인유무 교육수준 만성질환 p<.001 소득 5분위 상수항 (cons) p<.001 N 3,013 카이제곱

법정본인부담금 (3) 과본인부담금 (B) 의경우도비교집단에비해 30,926원, 69,145원더지출되었고, 건보부담금 (A) 과총진료비의경우도비교집단에비해 80,520원, 159,515원더지출되었다. 정책집단의처방약값 (2) 의경우만비교집단에비해 1,859원적게지출되었다.

12 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 그림 2. 매칭전과후의 4 대중증질환자와그외질환자의성향점수분포 2. 4 대중증질환자와그외질환자의의료비변화 성향점수매칭후 TOTAL( 외래 + 입원 + 응급 ) 모형에서나타나는각각의의료비를표 2에제시하였다. 비급여 (1) 의경우정책시행후정책집단의비급여지출은정책시행전에비해 1,075원적었고, 비교집단의비급여지출또한 39,811원적었다. 즉 4대중증질환보장강화정책의시행으로인하여정책집단의비급여지출은비교집단의비급여지출에비해 38,736원많은것으로나타났다. 법정본인부담금 (3) 과본인부담금 (B) 의경우도비교집단에비해 30,926원, 69,145원더지출되었고, 건보부담금 (A) 과총진료비의경우도비교집단에비해 80,520원, 159,515원더지출되었다. 정책집단의처방약값 (2) 의경우만비교집단에비해 1,859원적게지출되었다. 외래모형의경우, 정책시행으로인하여정책집단의본인부담금 (B), 비급여 (1), 법정본인부담금 (3), 총진료비의지출은비교집단에비해많은것으로나타났으나, 건보부담금 (A) 과처방약값 (2) 의지출은적은것으로나타났다. 입원모형의경우외래와달리정책시행으로인하여정책집단의본인부담금 (B), 비급여 (1), 처방약값 (2), 법정본인부담금 (3) 의지출은비교집단에비해적게나타났다. 463

13 표 2. 매칭후 4 대중증질환자와그외자의정책시행전 후평균의료비차이의변화및보장률 TOTAL( 외래 + 입원 + 응급 ) N=6,026 4대중증질환자 [ 정책집단 ] N=3,013 그외질환자 [ 비교집단 ] N=3,013 전 후 차이 전 후 차이 평균 (a) 평균 (b) (c=b-a) 평균 (d) 평균 (e) (f=e-d) ( 단위 : 원 ) 차분 (c-f) 건보부담금 (A) 2,031,472 2,038,857 7, , ,291-73,136 80,520 T/A 100( 건강보험보장률 ) 60.3% 59.2% 52.8% 50.2% 본인부담금 (B) 1,373,890 1,416,544 42, , ,659-26,491 69,145 비급여1 699, ,386-1, , ,625-39,811 38,736 처방약값2 245, ,899 4, , ,221 6,425-1,859 법정본인부담금3 464, ,850 23, , ,754-7,523 30,926 총진료비 (T) 3,367,289 3,445,822 78,532 1,249,671 1,168,688-80, ,515 외래 전 후 전 후 건보부담금 (A) 775, ,798-19, , ,088-7,891-11,466 T/A 100( 건강보험보장률 ) 50.4% 48.6% 44.4% 43.7% 본인부담금 (B) 779, ,634 24, , ,908-6,490 30,767 비급여1 317, ,971 1, , ,707-24,744 26,493 처방약값2 245, ,689 4, , ,159 6,451-1,889 법정본인부담금3 240, ,600 9, , ,956 1,942 7,822 총진료비 (T) 1,538,375 1,554,846 16, , ,375-4,976 21,447 입원 전 후 전 후 건보부담금 (A) 4,025,465 3,984,212-41,254 2,163,754 2,019, , ,482 T/A 100( 건강보험보장률 ) 68.0% 68.1% 64.3% 62.1% 본인부담금 (B) 1,931,911 1,887,530-44,381 1,224,789 1,246,278 21,489-65,870 비급여1 1,251,256 1,187,133-64, , ,102 9,086-73,209 처방약값2 16,439 10,868-5,571 9,704 7,500-2,204-3,367 법정본인부담금3 699, ,594 14, , ,371 18,674-4,011 총진료비 (T) 5,922,698 5,850,993-71,706 3,364,989 3,249, ,670 43,965 응급 전 후 전 후 건보부담금 (A) 141, ,083 7,891 74, ,939 29,218-21,328 T/A 100( 건강보험보장률 ) 55.5% 51.5% 41.2% 47.7% 본인부담금 (B) 117, ,180 24, , ,177 5,685 18,776 비급여1 30,776 38,768 7,992 51,815 30,233-21,581 29,573 처방약값2 9,272 5,346-3,926 2,511 4,343 1,832-5,758 법정본인부담금3 89, ,309 15,133 60,332 85,450 25,118-9,985 총진료비 (T) 254, ,509 35, , ,745 36,475-1,

14 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 응급모형의경우각의료비의지출액수가외래와입원에비해적게나타났다. 정책시행으로인하여정책집단의본인부담금 (B) 과비급여 (1) 지출은비교집단에비해많았으나, 건보부담금 (A), 처방약값 (2), 법정본인부담금 (3) 의지출은적었다. 4대중증질환의건강보험보장률을살펴보면, TOTAL모형에서정책집단의보장률은정책시행전 (2012년) 60.3% 에서정책시행후 (2014년) 59.2% 로 1.1%p 감소하였다. 또한외래모형과응급모형에서도각각 1.8%p(50.4% 48.6%), 4%p(55.5% 51.5%) 감소하였다. 반면입원모형에서는 68.0% 에서 68.1% 로 0.1%p 증가하였을뿐만아니라, 보장률도가장높았다 대중증질환보장강화정책의효과분석 개인의료비에영향을주는변수들을통제한상태에서 4대중증질환자의료비의상대적인변화가그외환자들에비해유의한지를평가하는다중이중차이분석결과를 < 표 3>, < 표 4>, < 표 5> 에제시하였다. 분석결과, TOTAL( 외래 + 입원 + 응급 ) 모형, 외래모형, 입원모형에서정책의순수한효과를나타내는정책대상여부와정책시행전 후의상호교차항은비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금, 건보부담금, 총진료비에대해통계적으로유의하지않았다. 인구사회학적요인의영향을살펴보면, TOTAL과외래모형에서는공통적으로연령이높을수록 (0-20세미만에비해 20-40세미만이 ) 본인부담금, 건보부담금, 총진료비가감소하였다. 그리고교육수준이높을수록 ( 초 졸이하에비해대졸이상이 ) 처방약값, 법정본인부담금, 건보부담금, 총진료비가감소하였으며, 소득수준이높을수록 (1분위에비해 2분위, 4분위, 5분위가 ) 건보부담금이감소하였다. TOTAL, 외래, 입원모형에서는공통적으로소득수준이높을수록 (1분위에비해 4분위가 ) 비급여가증가하였고, 혼인상태인경우법정본인부담금이높았다. 또한연령이높을수록 (0-20세미만에비해 65세이상이 ), 소득수준이높을수록본인부담금이증가하였고, 연령이높을수록 (0-20세미만에비해 20-40세미만과 65세이상이 ) 총진료비가증가하였다. 465

15 표 3. 매칭후 4 대중증질환보장성강화정책의효과에관한다중이중차이분석결과 구분 TOTAL( 외래 + 입원 + 응급 ) 법정비급여처방약값본인부담금건보부담금총진료비본인부담금 β P Value β P Value β P Value β P Value β P Value β P Value 상수 p< p< p< p< p< p<.001 시기변수 집단변수 시행전 상호교차항 ( 시기 집단 ) 성별 연령 혼인상태 교육수준 만성질환 시행후 중증질환외 중증질환 p< p< p< p< p< p< 남성 여성 p< 세미만 20-40세미만 세미만 p< 세이상 p< p< p< p<.001 혼인외 혼인중 p< 초졸이하 중 - 고졸이하 대학 - 대학원졸 p< p< p<.001 없음 있음 p< p< p< p< p< 분위 (low) 2분위 p< p< 소득 3분위 5분위 p< p< p< 분위 p< p< p< 분위 (high) p< p< p< p<

16 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 표 4. 매칭후 4 대중증질환보장성강화정책의효과에관한다중이중차이분석결과 ( 외래 ) 구분 β 비급여 P Value 처방약값 β P Value 외래법정본인부담금건보부담금총진료비본인부담금 P P P P β β β β Value Value Value Value 상수 p< p< p< p< p<.001 시기변수 집단변수 시행전 상호교차항 ( 시기 집단 ) 성별 시행후 중증질환외 중증질환 p< p< p< p< p< p< 남성 여성 p< p< p< p< p< 세미만 20-40세미만 p< p<.001 연령 40-65세미만 p< 세이상 p< p< p<.001 혼인혼인외 상태혼인중 p< p< 교육수준 만성질환 초졸이하 중 - 고졸이하 대학 - 대학원졸 p< p< 없음 있음 p< p< p< p< p< p< 분위 (low) 2분위 p< p< p< 소득 3분위 5분위 p< p< p< p< 분위 p< p< p< p< 분위 (high) p< p< p< p<

17 표 5. 매칭후 4 대중증질환보장성강화정책의효과에관한다중이중차이분석결과 ( 입원 ) 구분 β 비급여 P Value 처방약값 β P Value 법정본인부담금 P β Value 입원 본인부담금건보부담금총진료비 β P Value β P Value β P Value 상수 p< p< p< p< p<.001 시기변수 집단변수 시행전 상호교차항 ( 시기 집단 ) 시행후 중증질환외 중증질환 p< p< 성별남성 여성 세미만 20-40세미만 연령 40-65세미만 세이상 혼인혼인외 상태혼인중 교육수준 만성질환 소득 5 분위 초졸이하 중 - 고졸이하 대학 - 대학원졸 없음 있음 분위 (low) 2분위 p< 분위 p< 분위 p< p< 분위 (high)

18 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : Ⅴ. 고찰및결론 이연구는한국의료패널자료를이용하여 2013년한해동안의 4대중증질환보장성강화정책이 4대중증질환자의비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금, 건보부담금, 총진료비에미친영향을검증하였다. 연구결과의타당성을높이기위하여성향점수매칭 (PSM) 을통해집단간유사성 (similarity) 을확보한후, 다중이중차이분석을시행하였다. 분석결과, 비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금, 건보부담금, 총진료비는일부감소하였으나, 유의미한수준의감소는아닌것으로나타났다. 보장성강화 (2009년-2013년) 에투입된급여비지출중 4대중증질환집행에는총 2조6천 661억원 ( 보험급여전환 8천773억원, 보험기준확대 8천519억원 ) 이지출되었다. 보험급여는 2009년치아홈메우기, 2010년 MRI검사, 2013년초음파및치석제거등의항목으로확대되었다 ( 보건복지부, 2015, pp.1-13). 이러한보장성강화정책에따른정책효과는여러연구 ( 이혜순, 이경희, 2013; 허윤민등, 2015; 윤서형, 서창진, 2016) 에서분석되었다. 대표적으로윤서형과서창진 (2016, pp ) 은 2013년치과건강보험보장성확대를위해시행된연 1회치석제거급여는 1인당평균총진료비와환자본인부담금을낮추어의료비감소에긍정적인효과를가져왔다고주장하였다. 그러나이러한연구들과이연구간에는중요한차이가있다. 앞의연구들은치과를방문한치석제거환자를대상으로하였으므로, 이미중증질환상태의환자를대상으로한이연구와는그특성이다르다. 또한 4대중증질환자에는 65세이상의노인이많으나, 치석제거는젊은층이이용하는경우가많아연령대에서도차이를보인다. 이연구의전체, 외래, 응급모형에서살펴본바와같이, 4대중증질환보장성강화정책으로인하여 4대중증질환자의비급여지출감소가그외환자보다다소증가하였으나, 통계적으로유의하지는않았다. 이는정책시행초기인관계로급여확대항목의수가다른시행연도에비해적어효과가덜드러났기때문일수있다. 2013년시행된급여화항목은 25개에불과하므로, 캡슐내시경등 100개항목이추가된 2014년, 유방재건술, 유전자검사 134종등 258개항목이추가된 2015년, 수면내시경등 289개항목이추가된 2016년에비해비급여감소가적게나타났을가능성이있다. 또한연구대상에서 Her2 유전자검사, 경피적천추성형술, 경피적관상동맥확장술재료의보험 469

19 급여확대혜택을이용할수있는환자및항암제이외의약제를필요로하는급여대상환자가차지하는비중이암환자에비해극히적기때문에비급여지출감소에영향을미치지못하였을것이다. 뿐만아니라새로운비급여항목의증가와신의료기술의적용, 실손보험의확대등이비급여지출증가에영향을미쳤을것으로보인다. 그리고건강보험에서급여항목을추가하는것만큼새로운비급여항목이등장하여비급여지출이감소하지못했을수있다. 예를들어비급여였던초음파나 MRI 검사가급여항목에포함됨으로써요양기관은초과수익을더이상얻지못하게되고, 경영상의어려움을덜기위해새로운비급여를도입해손실을줄였을가능성이있다. 입원모형에서비급여의지출은다른모형과달리감소하였다 ( 표 2). 소규모의료시설에서실손보험을통한비급여진료의증가로인해외래비급여가증가한것에반해 ( 임지선, 2017), 입원비급여가감소한것에는입원중사용된약제비의감소및선택진료제의급여화 (2014년), 그리고외래에는적용되지않고입원에만적용되는상급병실료의급여화 (2014 년 ) 가영향을미쳤을것으로보인다. 질병의특성상중증환자는병원급보다는상급종합병원을주로이용하고, 비급여였던상급병실료의일정비율이 2014년부터급여항목으로전환됨으로써입원환자에게만혜택이적용된점은입원비급여의지출감소요인중하나가되었을것이다. 정책시행으로인해 4대중증질환자의처방약값지출이그외환자에비해감소하는양상을보였으나통계적으로유의하지않았다 ( 표 2). 4대중증질환자를대상으로한비급여의급여화항목에서, 2013년보험급여가확대된약제는 20개항목이다. 이약제는암치료제 12개, 관절염치료제 4개, 혈우병치료제 3개, 폐색전증치료제 1개항목으로, 항암제가차지하는비율이가장높다. 이연구의표본중관절염이나혈우병, 페색전증환자보다암환자의비중이높다는점을감안하면, 암환자대상약제의보험확대가약제비감소에부분적으로영향을미쳤을것으로보인다. 마찬가지로통계적으로유의하지는않았으나, 전체, 외래, 입원, 응급모형에서정책시행후 (2014년 ) 의 4대중증질환자평균법정본인부담금 ( 표 2) 지출은정책시행전 (2012 년 ) 에비해많았다. 법정본인부담금의증가는정책의효과를간접적으로유추할수있도록하는측면이있다. 의료서비스이용이유사하다고할때, 비급여가급여화되면건보부담금을제외한금액이환자의법정본인부담금에추가된다. 그동안비급여로인한의료비부담으로인해의료이용을자제하던미충족의료수요자들의의료이용과환자들의 470

20 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 의료이용횟수가증가함 ( 김지혜, 김수진, 권순만, 2014, pp ) 에따라법정본인부담금의지출이증가한것으로보인다. 국민건강보험공단이발표한 2015년건강보험진료비실태조사 결과에따르면, 4대중증질환보장률은 2015년에 79.9% 로 2012년과 2014년의 77.7% 보다상승하였다. 그러나이연구에서의건강보험보장률은 2012년 60.3%, 2014년 59.2% 로발표된보장률 77.7% 보다낮게나타났다. 이는이연구에서 4대중증질환이외의질환으로진료받은 4대중증질환자의진료비도분석에포함되었기때문으로보인다. 또한국민건강보험청구데이터는 KCD 4단위진단코드까지제공하고있어보건복지부고시에따른 4대중증질환자를정확히구분할수있으나, 한국의료패널은 3단위진단코드만제공하고있어분류에제약이있다. 이러한점을고려하면국민건강보험청구자료를활용하는것이마땅하나, 이자료에는비급여에대한정보가없다는단점이있다. 결과적으로이러한자료와대상자의차이가보장률의차이로이어졌을것이라보인다. 현재까지 4대중증질환의보장성을높이기위해총 672항목 (2013년-2016년) 에대한비급여가급여로확대되었다. 2015년 4대중증질환보장률이 79.9% 임을감안할때, 2016년자료까지분석에포함하면 4대중증질환보장성강화정책의초기단계를다룬이연구와다른양상이나타날수있다. 따라서자료가공개되는대로추가적인분석이필요하다. 건강보험보장성강화는대선에서항상공약으로등장하였다. 그러나여전히과중한의료비부담으로부터국민들을자유롭지못하게하고있다. 2013년출범한박근혜정부의대선공약인 4대중증질환보장성강화정책은우선급여확대를목표로두고비급여항목을급여화함으로 4대중증질환자들의보장성을강화하고자하였다. 그러나이연구에서는시행된정책의전체평가 (2013년-2016년) 가아닌정책시행초기에해당하는 2013년의정책효과만을평가하였다. 이로인해 4대중증질환보장성강화정책의포괄적효과를확인하기에는다소이른측면이있다. 그럼에도불구하고, 기대한효과가나타나지않은원인을분석하고그에대한대책을마련해야할것이다. 이연구의한계점은다음과같다. 첫째, 4대중증질환보장성강화정책을평가하기위해서는제도시행 4년간의자료를이용하는것이타당하나, 자료의한계로인하여 2013년한해동안의정책효과만을확인하였다. 둘째, 4대중증질환외나머지질환전체를비교집단으로설정하였기때문에질병의종류나중증도측면에서그룹내변이가크다. 비록매칭을실시하였으나, 성별, 연령, 혼인, 교육, 만성질환, 소득수준이라는 471

21 제한된변수만을포함하였다. 이로인해질환의특성이크게반영되는의료비측면에서중증도를고려한적절한비교집단을구성하는데한계가있었다. 이러한한계를극복하고자 1인당고액진료비상위 50위내질환자중 4대중증질환자를제외한집단을비교집단으로설정하거나, 중증질환자에속하는중증화상환자를비교집단으로설정하기도하였다. 셋째, 국민건강보험공단에서제공하는진단명코드는 4단위세분류코드를활용할수있다는장점이있으나비급여에대한데이터를포함하지않는다는단점이있다. 이에반해한국의료패널에서제공하는진단명코드는 3단위소분류로제시되나비급여변수를활용할수있다는장점이있다. 즉한국의료패널진단명코드를이용하면보건복지부에서고시한 3단위 ( 단일병태와공통된특성을가진질병군을나타냄 ) 코드에해당하는 4대중증질환자여부를분류할수있으나, 이를세분화한 4단위세분류에따라정확히분류하기에는한계가있다. 이처럼한국의료패널의특성으로인하여 4단위세분류에서 4대중증질환자가아닌환자가 4대중증질환자에포함되면서의료비감소의효과를상쇄시킬수있다. 또한입원이나외래, 응급서비스를 1회라도이용한 4대중증질환자를정책집단으로구성하였기때문에, 4대중증질환외다른질환으로의료서비스를이용한경우의의료비도포함되었다. 넷째, 응급의료비의경우회귀모형의설명력이유의하지않아결과에서제외하였다. 이러한이유들로인해이연구결과의일반화에주의가필요하며, 향후심도있는후속연구가지속될필요가있다. 이러한일부한계점에도불구하고이연구는다음과같은의의를가진다. 첫째, 국민건강보험보장성강화를위한정책중 4대중증질환비급여보장성강화정책의효과를평가한연구는매우드물다. 이러한상황에서정책시행초기의성과를체계적으로확인하였다. 둘째, 특정질환자와특정항목에한하여정책효과를평가한연구는시행된바있으나, 해당연도에급여전환및기준확대된항목을모두포함한연구는시행되지않았다. 이연구는이러한상황에서정책의효과를분석하였다는점에서그의의가있다. 셋째, 집단간선택편의문제를보완하기위하여이중차이분석과성향점수매칭을결합한분석방식을활용하여 4대중증질환의보장성강화정책과의료비간의순수한인과관계를확인하였다는점에서의의가있다. 결론적으로, 2013년시행된 4대중증질환급여화정책이후 2014년의 비급여, 처방약값, 법정본인부담금, 본인부담금 ( 법정본인부담금 + 비급여 + 처방약값 ), 건보부담금, 총진료비 ( 건보부담금 + 본인부담금 ) 는일부에서감소하였으나, 유의미한수준의감소는 472

22 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 아니었음을확인하였다. 따라서 4대중증질환자의고액의료비로인한경제적부담을경감하기위해서는보다적극적인보장성강화정책을추진해야할것이다. 김관옥은경북대학교보건대학원에서보건학석사학위를, 한양대학교에서보건학박사학위를받았다. 현재한양대학교박사후과정중이다. 주요관심분야는건강정책, 민간의료보험등이다. ( kko6002@hanmail.net) 신영전은서울대학교보건대학원에서보건학석 박사학위를받았으며, 현재한양대학교의과대학예방의학교실교수로재직중이다. 관심분야는취약계층, 건강정책, 건강형평성, 북한보건의료정책이다. ( yshin@hanyang.ac.kr) 473

23 참고문헌 건강보험심사평가원. (2017a). 4대중증질환보장강화계획. dummy.do?pgmid=hiraa 에서 인출. 건강보험심사평가원. (2017b). 보장성추진항목. do?pgmid=hiraa 에서 인출. 국민건강보험공단. (2014). 2014년한국의료패널심층분석보고서. 서울 : 국민건강보험공단건강보험정책연구원. 국민건강보험공단. (2015). 2014년도건강보험환자진료비실태조사. 서울 : 국민건강보험공단건강보험정책연구원. 김관옥, 신영전. (2016). 국민건강보험보장성강화정책이가계민간의료보험료에미친영향. 보건경제와정책연구 ( 구보건경제연구 ), 22(2), pp 김윤. (2016). 건강보험보장성강화전략. 복지동향, 218, pp 김지혜, 김수진, 권순만. (2014). 암질환대상산정특례제도가의료이용및의료비부담형평성에미친영향. 보건행정학회지, 24(3), pp 보건복지부. (2015). 14_18_ 중기보장성 _ 강화 _ 계획. 세종 : 보건복지부. 보건복지부. (2016). OECD Health Statistics 세종 : 보건복지부보건복지부. (2017). 4대중증질환치료. index.jsp. 에서 인출신영전. (2015). 미충족의료서비스현황과정책과제. 의료정책포럼, 12, pp 윤서형, 서창진. (2016). 치석제거건강보험급여확대정책이치은염및치주질환환자의치과의료이용행태에미친영향. 보건경제와정책연구 ( 구보건경제연구 ), 22(2), pp 이혜선, 이경희. (2013). 스케일링건강보험급여화에대한산재환자의인식도. 한국치과위생학회, 13(4), pp 임지선. (2017). 과잉진료, 실손보험이건강보험의 2배. html?artid= &code=920100&med_id=khan에서 인출. 조수진, 고정애, 최연미. (2016). 선별급여도입이위암수술의건강보험진료비및진료행 474

24 4 대중증질환보장성강화정책이의료비에미친영향 : 태에미치는영향. 보건행정학회지, 26(1), pp 최재우, 김재현, 박은철. (2014). 산정특례제도가미충족의료경험에미치는영향. 보건행정학회지, 24(1), pp 최정규, 정형선. (2012). 이중차이분석통해본산정특례제도의의료비부담완화효과. 보건경제와정책연구, 18(4), pp 허윤민, 김형주, 김미나, 임희정, 김명희, 임도선등. (2015). 건강보험치석제거수진에영향을미치는요인. 치과위생학회지, 15(3), pp Angrist, J. D., & Jo rn-steffen, P. (2009). Mostly harmless econometrics. Princeton University Press. Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd. P. E. (1997). Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Programme. The Review of Economic Studies, 64(4), pp Kim, S. J., & Kwon, S. M. (2015). Impact of the policy of expanding benefit coverage for cancer patients on catastrophic health expenditure across different income groups in South Korea. Soc Sci Med, 138, pp Kim, Y. (2014). Towards universal coverage: an evaluation of the benefit enhancement plan for four major conditions in Korean National Health Insurance. Journal of the Korean Medical Association, 57(3), pp Setoguchi S., Schneeweiss S., Brookhart MA., Glynn RJ., & Cook EF, (2008). Evaluating use of data mining techniques in propensity score estimation: a simulation study. Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 12(6), pp Smith, J. A., & Todd, P. E., (2005). Does matching overcome LaLonde s critique of nonexperimental estimators?. Journal of econometircs, 125(1-2), pp Woo, M. J., Reiter, J. P., & Karr, A. F. (2008). Estimation of propensity scores using generalized additive models. Statistics in Medicine 27(19), pp

25 The Effect of the Policy of Expanding Coverage for Four Major Diseases: Focused on Out-of-Pocket Payment Kim, Kwan-ok (Hanyang University) Shin, Young-jeon (Hanyang University) In South Korea, cancers, cardiac diseases, cerebrovascular diseases and rare intractable diseases cause huge financial burden on households. To help lower their medical cost, the government implemented the policy of expanding insurance coverage for the four major diseases from 2013 to This study identifies changes in household expenditure on the four major diseases after the implementation of the coverage expansion policy in By doing so, the study seeks to evaluate the effectiveness of the policy. The study used the 7th year and 9th year data from the Korean Health Panel (KHP) (surveyed from February to July, 2012 and from March to September, 2014, respectively). The effectiveness of the policy was assessed based on the difference in difference method with propensity score matching. As a result of multiple difference in difference after the propensity score matching, it was confirmed that although non-payment items, prescription drug expense, statutory payment by patient, out-of-pocket payment (statutory payment by patient + non-payment items + prescription drug expense), national health insurance payment, and total treatment expense (national health insurance payment + out-of-pocket payment) decreased in some parts, this decrease was not at the significant level (p>0.05). In order to ease the large financial burden of medical cost spent on the four major diseases, it will be necessary to pursue a stronger policy to reinforce the coverage of relevant insurances. Keywords: Four Major Diseases, Policy Effects, Difference in Difference, Non-Payment Items, Out-of-Pocket Payment 476

_KiRi_Weekly_제307호(최종).hwp

_KiRi_Weekly_제307호(최종).hwp KiRi Weekly 2014.11.10 4 대중증질환보장강화에따른실손의료보험료인하타당성검토 조용운연구위원 요약 2013 년 6 월보건복지부가 4 대중증질환에대한국민건강보험의보장강화계획을발표한이후실손의료보험료를인하해야한다는주장이제기되어왔음. 국민건강보험은지속적으로보장을강화해왔으나국민건강보험보장률은 62.5% 수준에머물러있고비급여진료비는오히려증가추세에있음. 결과적으로비급여진료비를보장하는실손의료보험은보험료수입보다보험금지급이지속적으로크게나타나고있어손해보험산업의경우최근