The Effect of Population Ageing on Healthcare Expenditure in Korea: From the Perspective of 'Healthy Ageing' using Age-Period-Cohort Analysis : 인구고령화가 의료비 지출에 미치는 영향 - Age-Period-Cohort 분석을 이용한 건강한 고령화의 관점에서 -

국문 초록 (Abstract)

사회를 구성하고 있는 인구집단은 지속적으로 변화하며 이에 따라 사회도 변화하게 된다. 이러한 사회 변화를 설명하는 개념 중 하나가 세대(generation), 즉 출생코호트(birth cohort)이다. 출생코호트는 같은 출생연도를 공유하는 집단으로, 인생에 걸쳐 축적되는 다양한 노출로 인해 사회적 성향 및 신체적 능력에 세대 간 차이가 발생할 수 있다는 관점을 제공한다.
이에 본 연구는 출생코호트 요인을 반영하여 의료비 지출의 설명모형을 정립하고, 이 모형을 바탕으로 인구고령화에 따른 장래의료비의 변화를 확인하고자 하였다. Age-Period-Cohort 방법(Intrinsic Estimator)을 이용하여 최근 10년간의 의료비 지출에 대한 연령(age), 시점(period), 출생코호트(birth cohort)의 효과를 실증적으로 확인하였다. 또한 도출된 연령, 시점, 코호트 효과 및 인구구조를 바탕으로 시뮬레이션을 실시함으로써 인구고령화에 따른 장래의료비 변화 효과를 추정하였다.
분석 결과, 연령, 시점, 코호트 요인은 모두 1인당 의료비 지출에 유의한 영향을 주고 있었다. 연령이 가장 큰 영향력을 보였으며, 코호트 효과는 연령 효과보다 작고, 시점 효과보다는 큰 영향력을 보였다. 코호트 효과는 일부 그룹을 제외하고는, 출생연도가 최근인 그룹일수록 의료비가 감소하도록 작용하고 있었다. 이는 과거 세대에 비해 건강상태가 개선되고 있다는 것으로 ‘건강한 고령화(Healthy Ageing)’ 현상으로 해석할 수 있다.
도출된 연령, 시점, 코호트효과를 바탕으로 2030/31년까지의 장래의료비를 추정한 결과, 고령인구의 증가로 인한 순수한 인구 효과는 연간 1.6~1.8%의 의료비 증가를, 건강한 고령화(healthy ageing) 효과는 연간 -1.74~-1.57%의 의료비 감소를 야기하는 것으로 확인되었다. 시간에 따른 증가 추세가 없다면, 이 두 가지 효과가 동시에 작용할 때, 의료비지출의 변화는 거의 없는 것으로 추정된다. 시간에 따른 증가추세를 반영하면, 연간 6.19~6.35%의 증가가 있을 것으로 추정된다.
출생코호트를 고려한 의료비 추계 결과는 이를 고려하지 않은 모형에 비해 의료비를 낮게 추정하였다. 이 결과는 ‘출생코호트 효과’가 통제되지 않는다면 연령 및 시점의 효과가 과대 추정될 수 있다는 것을 시사한다. 한편, 통계청의 장래 인구추계는 그 자체로 인구의 고령화가 반영되어 있으므로 의료비 추계시 인구고령화 요인이 중복 적용되지 않도록 신중하게 접근할 필요가 있다.
본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 인구요인 자체가 의료비 증가에 미치는 영향력은 절대적이지 않으므로, 인구고령화에 대한 맹목적인 우려는 경계해야 할 것이다. 의료비 증가를 야기하는 실질적인 요인을 타겟으로 접근함과 동시에, 지출의 가치를 높이기 위한 전략적인 접근이 요구된다. 둘째, 건강한 고령화가 보다 강도높게 나타날 수 있도록 국민의 건강향상을 위한 적극적인 제도 개선이 요구된다. 치료 위주에서 예방 중심으로 보건의료서비스 제공의 패러다임 전환이 시급하다. 셋째, 코호트 효과를 고려하지 않을 경우 연령 또는 시점의 효과가 과대추정 되는 결과를 보인 바, 사회변화를 보다 잘 반영할 수 있도록 출생코호트 변수의 활용도를 높일 필요가 있다.
인구고령화는 미래의 의료체계에 위험 요인으로 인식되고 있다. 그러나 현재 건강한 고령화가 이루어지고 있는 점은 희망적인 신호로 볼 수 있다. 고령화에 대한 우려를 개선의 기회로 활용한다면, 의료보장제도의 지속가능성을 도모할 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Societies change as population structure is continually altered, and birth cohort is one of the concepts that explain such social change. A birth cohort is a group of people who were born on the same year or period and thus age together. People who were born in different years, that is, different birth cohorts, grow in varying socio-historical and dynamic contexts, which result in differences of social dispositions and physical abilities.
This study used APC analysis method to establish explanatory models on healthcare expenditure in Korea reflecting birth cohort factor. Based on these models, we tried to investigate the effects of ageing population on future healthcare expenditure by identifying changes in future healthcare expenditure through simulation by scenarios.
APC IE analysis results show that age, period, and cohort effects significantly affect healthcare expenditure per capita with National Health Insurance. Age showed the greatest effect. The coefficient of cohort effect was not as high as age effect, but showed greater influence than period effect. Cohort effect, excluding some cohort groups, healthcare expenditure decreases in those born in more recent years. The cohort effect observed in these study findings can be interpreted to show ‘healthy ageing’ phenomenon.
Forecasting results based on age, period and birth cohort effects on healthcare expenditure, pure demographic effect shows annual average increase of 1.6~1.8% in healthcare expenditure due to ageing population from increase in life expectancy. Healthy ageing effect shows annual decrease effect of -1.74~-1.57% in healthcare expenditure.
Forecasting results from the model using cohort(APC) analysis method estimated lower healthcare expenditure than the model that did not consider cohort effect. This suggests age and period effects can be overestimated if ‘cohort effect’ is not controlled. Estimated future population by National Statistical Office are calculated for population changes due to birth and death, reflecting ageing population consideration. If future population estimations are used in analysis model that estimates healthcare expenditure per capita to apply population by groups, ageing population factor can be duplicative. Therefore, in analysis model that applies future population, it needs to examine whether ageing population is duplicate.
Conclusions obtained from this study are as below. First, since the influence of population factor itself on healthcare expenditure increase is not absolute. the increasing trend of healthcare expenditure should be acknowledged and alternatives should be developed to increase the value of healthcare expenditure. Second, there is a need for active policy developments to improve health of the people to allow stronger intensity of healthy ageing effect. There is urgent need of paradigm shift from curative care centered to prevention centered healthcare service. Third, there is a need to use a factor that reflects social change in healthcare expenditure analysis such as birth cohort.
Ageing population is acknowledged as significant risk factor in future healthcare system. However, the current healthy ageing effect can be seen as a hopeful signal. Using the fear of ageing population as an opportunity to improve our current system can further facilitate sustainability of healthcare system.