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# 제3장. 실증연구설계

> [!CAUTION] 기계 추출 파일럿입니다. 표·그림·문서 경계를 원본 PDF와 대조해야 합니다.
> 원문의 필자 개인 견해 고지가 있는 경우 기관의 공식 견해로 해석하지 않습니다.

## 출처

- 발간물: 의약분업 재평가 연구 : 정책 효과 분석
- PDF 물리 페이지: 39-74
- 원본 파일: `rihp-research-report-2025-09.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=384](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=research_report&wr_id=384)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=384&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=research_report&wr_id=384&no=1)

## 정규화 본문

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제3장 실증연구설계

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제3장 실증연구설계
제1절 정책 효과 평가모형과 단절적 시계열 설계 접근법
1. 목표달성평가모형
가. 목표달성평가모형의 개념과 평가절차
정책평가모형 유형에 대해 연구한 대표적인 학자로는 Guba & Lincoln(1981)의 교
육평가와 관련된 논문에서 제시한 평가의 구성체에 대한 부분을 기초하여 정책평가 모
형을 유형화한 학자들은 Vedung(1997), Daniel L. Stufflebeam(2001), Jonathan
A. Morell(1979) 등이 있다. 본 연구에서는 Vedung(1997)가 제시한 정책평가 모형
중에서 효과성 평가모형, 그 중에서도 목표달성평가모형을 본 연구의 의약분업 정책평
가모형으로 활용하였다.
Vedung(1997)은 정책평가모형을 정책 개입(policy intervention)의 실제적인 결과
에 초점을 맞추어 크게 4가지 모형-효과성 평가모형(Effectiveness Model), 경제성
평가모형(Economy Model), 전문가 모형(Expert Model), 의사결정 중심모형
(Decision-Making Model)으로 분류하였다. 목표달성평가모형은 여러 대안적인 정부
개입 활동의 결과를 강조하는 효과성 평가모형에 속하는 모형이다.20)목표달성평가모형
(Goal Attainment Evaluation Model)은 정책평가 모형 중에 가장 고전적이고 가장
많이 활용되는 평가모형으로 정책이 달성하고자 하는 장기적 목적과 중단기적 목표들
이 제대로 달성되고 있거나 달성되었는지를 평가하는 모형이다.21) Vedung(1997)에
의하면 목표달성평가모형은 2가지 요소로 이루어지는데 하나는 목표달성 측정(goal
achievement measurement)이고 다른 하나는 정책 영향 사정(impact assessment)
이다. '목표달성 측정'이란 '성취된 결과(정책 집행결과)가 프로그램의 목표와 일치하는
가'를 측정하는 것이고, '영향 사정'이란 '그 정책에 의해 그러한 결과가 도출되었는가'
를 측정하는 것이다.22)
20) 이경옥 역, 정책평가개론. 2010; 박홍윤, 정책평가론: 실제와 사례. 2012.
21) 노화준, 정책평가론. 2006
22) 이경옥 역, 정책평가개론. 2010.
25

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의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
❙그림 1❙ 목표달성평가모형
목표달성평가모형은 어떤 정책목표가 달성되기 위해서는 일정한 시간적인 간격을 필
요로 한다는 개념이 전제되어 있다.23) 목표달성 평가는 해당 정책의 실질적 인 내용
및 산출 그리고 결과에 대해서만 관심을 가지고, 오로지 목표만이 유일한 평가기준이
된다. 평가자는 정책 결정자들이 원래 달성하려고 했던 목표를 평가하고, 이 경우 사전
에 계획되었던 목표와 실제 결과사이에 불일치 정도가 정책 성공을 측정하는 기준이
된다. 따라서 목표달성평가 지지자들은 정책의 비용이나 평가 주체에는 관심을 두지
않고, 평가의 주요 목적이 무엇인가보다도 사전에 설정되었던 정책 목표가 실제로 달
성되었는가와 어느 정도 그 정책이 목표 달성에 기여했는가에만 관심을 가진다.24)
목표달성평가모형의 이론적 평가 절차는 <그림 2>의 왼쪽 부분에 도식화되어 있으
나 본 연구에서는 목표달성평가모형의 이론적 평가 절차를 연구에 맞게 <그림
2>의 오른쪽 부분과 같이 4단계로 수정하여 적용하였다. 수정된 4단계 평가절차는 다
23) 이경옥 역, 정책평가개론. 2010; 이윤식, 정책평가론. 2010.
24) 이경옥 역, 정책평가개론. 2010; 박홍윤, 정책평가론: 실제와 사례. 2012.
26

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제3장 실증연구설계
음과 같다. 제1단계는 의약분업 정책 효과 평가에 사용할 정책목표를 식별하는 단계이
고, 제2단계는 이들 정책목표들의 상하관계를 결정하는 단계이며, 제3단계는 정책 효
과 평가를 위한 평가 정책목표와 측정 정책목표를 결정하는 단계이다. 마지막으로 제4
단계는 정책목표달성도와 정책영향평가를 종합하여 설정된 평가 정책목표가 달성되었
는지 여부를 평가하는 단계이다.
❙그림 2❙ 목표달성평가모형의 이론적 평가절차와 수정된 평가절차
나. 본 연구에서 목표달성평가모형 사용 논거
목표달성평가모형을 본 연구에서 사용한 논거는 다음과 같다.25)
첫째, 목표달성평가모형은 비용을 고려하지 않고 정책 목표를 달성했는가를 정책의
효과로 보는 정책평가모형이다. 비용을 고려하지 않는다는 것은 목표달성평가모형의
유일한 단점이지만 정책평가에서 비용을 고려하는 효율성 평가모형은 사실상 적용하기
25) 정정길 외, 정책평가-이론과 실제. 2006; 노화준, 정책평가론. 2006; 이윤식, 정책평가론.
2010; 박홍윤, 정책평가론: 실제와 사례. 2012.
27

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### PDF p.44

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
가 매우 어렵다. 왜냐하면 비용을 고려하기 위해서는 정책비용을 화폐가치로 측정해
내야 하는데 그 자체가 현실적으로 매우 불가능하기 때문이다. 예를 들어 물가안정을
위해 임금인상억제와 쌀의 정부매입가격을 인상시키지 않는 정책을 실시했을 때 물가
안정의 효과나 정책비용으로 볼 수 있는 쌀 가격 억제로 인한 농민의 희생이나 임금동
결로 인한 근로자의 희생, 이로 인해 발생하게 되는 사회적 불안이나 갈등, 심리적 좌
절감, 불만, 저항 등은 화폐적 가치로 측정해 낼 수가 없다. 본 연구에서 다루는 의약
분업 정책은 특히 보건의료정책이기 때문에 의약분업 정책으로 인한 다양한 정책 효과
들을 화폐적 가치로 추정해 내기는 매우 어렵다. 따라서 정책목표만을 평가기준으로
삼는 목표달성평가모형이 적합하다고 할 수 있다.
둘째, 목표달성평가모형은 정책목표 달성에 대한 측정과 영향을 평가하기 때문 에
단순하여 그 결과에 대해서 이해하기 쉽다. 이 때 정책목표는 정부에서 공식적으로 결
정된 정책의 목표이기 때문에 의약분업 정책의 정책목표의 달성정도와 영향을 평가하
여 그 평가 결과를 통해 보건의료정책을 집행하는 정책집행기관의 책임성을 높여 민주
적 통제를 할 수 있고, 현재 집행중인 의약분업 정책의 중단 ･ 축소 ･ 현상유지 ･ 확
대 중 어떤 방향으로 집행되어야 할지에 대한 정보를 제공할 수 있다.
셋째, 목표달성평가모형을 사용하기 위해서는 일정한 시간적 간격(Time Lag)이 필
요하다. 즉, 정책의 효과가 나타나기까지 시간이 필요하다는 것이다. 본 연구에 서 다
루는 의약분업 정책은 정책 시행 후 25년이라는 충분한 집행기간이 확보되어 있기 때
문에 목표달성평가모형을 사용하기에 적합하다.
2. 단절적 시계열 설계 접근법
가. 준실험 설계 접근법과 단절적 시계열 설계접근법
준실험 설계는 현실에서는 실험집단과 통제집단을 무작위로 배정하기 어렵기 때문에
실험집단과 통제집단의 중간 형태의 집단을 무작위 선발해 실험집단과 통제 집단을 나
누는 실험설계접근법이다.26)
26) Campbell, D. T. and Stanley, J. C. (1996). Experimental
28

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### PDF p.45

제3장 실증연구설계
준실험 설계접근법은 두 집단이 비동질적이라도 모든 잠재적인 교란 변수나 허 위변
수의 측면에서 가능한 유사한 실험집단과 통제집단을 구성하려고 노력함으로 써 진실
험설계에 준하는 동질성을 확보함으로써 정책의 영향을 비교적 정확하게 파악할 수 있
고, 진실험설계보다 풍부한 인과관계에 대한 정보를 제공해 준다. 준실험 설계는 현재
대부분의 정책평가는 정책이 집행되고 상당한 시간이 경과한 후에 내려지기 때문에 진
실험설계가 불가능한 상태에서 정책의 영향을 검증할 수 있는 유일한 방법이라는 점에
서 진실험설계보다 정책평가에서 많이 사용된다. 즉, 정책의 영향이 국가전체에 미치는
큰 정책 평가에 유용하며, 진실험설계에서 나타나는 윤리적인 문제를 피할 수 있기 때
문에 현실에서 가장 많이 사용된다.
이러한 준실험 설계는 무작위 배정 없이 모든 가능한 혼란변수와 허위변수들이 동등
하게 되도록 통제집단을 구성하기가 어렵다는 점, 외적 타당성이 낮은 모집단 의 이상
한 부분집합(subset)인 대상 집단이 표본이 될 가능성 문제, 성숙효과(div ergent
maturation), 역사적 사건(history), 회귀요소(regression), 자기선발 효과
(selection) 등 내적 타당성이 낮다는 점에서 비판 받았다. 이러한 준실험 설계의 결함
을 보완하기 위해 Campbell은 외적타당성과 내적타당성을 높이기 위한 준실험 설계
접근법들을 고안해 냈는데 그 중에 여러 시점 에서 관찰된 시계열 자료를 정책평가에
사용하도록 만들어진 평가 설계법 중 하나가 단절적 시계열 설계접근법이다.
일반적으로 정책을 국민 전체를 상대로 집행하거나 어떤 관련된 모집단 전체를 대상
으로 하여 집행할 때에는 비교집단이나 통제집단을 설정하기 어렵다. 특히, 모든 사람
들에게 처리(treatment)의 효과가 동시에 적용되는 법규영향평가(legal i mpact
assessment)분야에서는 독립변수에 대해서 완벽하게 실험적인 통제나 조작이 어렵다.
단절적 시계열 설계접근법은 정책 평가 대상을 실험집단과 통제집단 으로 나눌 수 없
고, 정책 개입의 효과가 일시적이거나 변화될 가능성이 있을 때 동 일한 대상에 대해
and Quasi-experimental Design for Research. Chicago : Rand McNally; Cook, D.
T. and Campbell, D. T. (1979). Quasi-experimentation: Design and Analysis
in the Field Settings. Chicago: Rand McNally; Mohr. Lawrence B. (1988). Impact
Analysis for Program Evaluation. Chicago: Dorsey; Vedung. E. (1997). Policy Public
and Program Evaluation. New Bruswick, N. J.: Transaction Publishers.
29

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### PDF p.46

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
프로그램 실시 전･ 후에 평가를 실시해 변화의 추세를 파악함으로서 정책의 효과를 분
석하는 방법이다. 이 때 정책 효과는 일정 기간 동안 추세선상에서 정책이 도입된 시
점을 중심으로 나타난 변화에 의해 판단하게 된다. 단절적 시계열 설계접근법은 정책
개입과 동시에 발생하는 역사효과(history effect)를 극복할 수 없으며, 도구효과
(instrumentation)와 불안정성(instability) 문제를 가지고 있다. Cook & Campbell(1979)
은 이러한 단절적 시계열 설계의 한계들은 관측값 간의 시간 간격을 짧게 하거나 비교
집단을 도입하거나 관찰의 반복성이 가능할 경 우 어느 정도 극복 될 수 있다고 하면
서 여러 가지 준실험 설계접근법을 제시하였다.27)
나. 본 연구에서 단절적 시계열 설계접근법의 사용논거
본 연구의 연구대상인 의약 분업 정책은 사실상 모든 국민이 영향을 받는 정책으로
사후적 정책평가를 해야 하는 정책이다. 따라서 비교집단이나 통제집단을 무작위로 선
발할 수가 없기 때문에 진실험 설계접근법은 사용할 수가 없다. 또한 본 연구는 의약
분업 정책의 시행이 의약분업 정책의 목표인 약물의 오남용 즉 항생제 처방률을 감소
시켰는지를 분석하고 평가하고자 하는 연구이다. 제갈돈(1992)은 정책의 변화에 대한
영향을 평가하는 도구로서 단절적 시계열 설계를 가장 중요한 도구로 사용해왔다고 하
였다. 단절적 시계열 설계는 시차 간격으로 특정 변수에 대한 주기적 측정이 필요한데
의약분업 정책의 영향을 분석하기 위해 사용하는 데이터는 연도별･ 분기별로 주기적으
로 측정된 항생제 처방률이며, ‘사회적으로 주어진 개입’ 즉 정책의 시행이 있기 때문
에 단절적 시계열 설계를 사용하기에 적합하다.
27) 박홍윤, 정책평가론. 2012.; 제갈돈, ARIMA 방법을 이용한 간여시계열 실험과 분석. 1992;
Wholey, Joseph S., Harry P. Hatry, and Kathryn E. Newcomer.(eds.). (1994).
Handbook of Practical Program Evaluation. San Francisco: Josse y-Bass Publishers.
30

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### PDF p.47

제3장 실증연구설계
제2절 의약분업 정책 목표 분석
1. 공식적 의약분업 정책 목표
2000년 보건복지부가 발행한 ‘의약분업종합편람’에 따르면 의약분업의 정책목표는
크게 4가지로 정리할 수 있다.28)
첫째, 의약품의 오남용 억제이다. 의약분업 이전에는 마약 및 향정신성의약품 등 일
부 의약품을 제외하고는 환자가 자유롭게 의약품을 구입할 수 있어서 의약품 문제가
발생하였다. 의약분업이 실시되면 전문의약품은 의사의 처방전 없이는 약국에서 구입
할 수 없고, 의약품 사용에 따른 의사와 약사의 약가마진이 없어지고 처방전이 공개됨
으로써 처방에 보다 신중하게 되며, 약사의 임의조제 금지로 의약품 과다 사용이 억제
될 수 있다. 이로 인해 의약품의 안전성을 확보하고 오･남용을 방지함으로써 국민건강
향상을 기대할 수 있다.
둘째, 의약품의 적정사용으로 약제비 등 절감한다. 의약분업은 의약품의 필요와 사
용을 일치시킴으로써 과잉투약을 방지하고, 불필요한 의약품의 소비감소와 주사제의
경구제로의 대체 등을 통하여 약제비를 절감시킬 수 있다. 또한 의약품 거래 투명화로
의약품의 납품 및 약가 비리소지를 제거할 수 있다. 즉, 불필요한 의약품 소비를 줄여
국민의료비의 절감과 건강보험 재정 안정화를 기대할 수 있다. 불필요한 약의 과다 투
여가 없어지면 그만큼 의약품 비용이 감소한다. 또한 의약분업이 시행되면 의약품의
유통과 관리 시스템이 정비되어 약값이 투명하게 되고, 병･의원 및 약국에서 실제 구
입한 약값과 환자에게 투약한 약값이 동일하게 되어 약가마진이 제거되므로 의약품 비
용이 절감된다.
셋째, 환자의 알 권리 보장과 의료서비스 수준 향상이다. 의약분업을 실시하면 의사
의 처방전이 환자에게 제공되므로 환자는 자신이 복용하는 약이 무엇인지 알게 된다.
또한 의약품의 포장마다 제조업소명 및 제품명이 표시되어 환자는 자신이 복약하는 약
28) 보건복지부, 의약분업종합편람. 2000.
31

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### PDF p.48

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
에 대한 정보를 알 수 있다. 처방전이 공개되면 의사는 적정한 처방인지 여부를 더 심
도 있게 고려하고 약사는 처방에 대한 의구심이 들 때 이를 확인해야 하는 법적 의무
가 있기 때문에 의약품의 배합 및 상호작용을 점검함으로써 약화 사고를 예방할 수 있
다. 의사는 자신이 구비하고 있는 의약품과 상관없이 필요한 의약품을 처방할 수 있어
의약품의 사용 폭이 확대되고, 약사는 임의조제가 금지되어 복약지도･ 약력관리 등 본
연의 전문영역에서 업무를 수행하게 되어 투약서비스의 질적 수준도 향상되어 이는 결
국 국민에게 양질의 의약서비스 제공 체계의 구축을 가져올 수 있다.
넷째, 제약 산업 발전 및 유통구조 정상화이다. 그동안 국내 제약기업들은 신약 개
발보다는 복제약 생산에 치중하고, 도매상을 통한 거래보다는 의료기관 및 약국과의
직접 거래를 선호하였다. 이는 오리지널 제품에 비해 상대적으로 높은 약가마진을 제
시할 수 있어 제품이 품질보다 가격경쟁이 가능한 구조였다. 그러나 의약분업이 실시
되면 약가 마진 등 경제적 이윤 동기에 의해 의약품을 사용할 필요가 없어지므로 품질
및 치료효과가 의약품 사용의 기준이 된다. 결국 의료기관에 대한 판촉비용이 절감되
고 연구개발비 투자를 확대할 수 있어 제약 산업의 경쟁력을 제고 할 수 있으며 도매
업체의 매출도 증가할 수 있다. 또한 대부분의 의약품이 약국을 통해 사용되고, 소품종
을 다량 구비하는 것보다 다품종을 골고루 구비하는 것이 약국 경쟁력의 핵심이 될 수
있게 되므로 도매유통이 보다 활성화되어 의약품 유통체계가 정상화 될 수 있다고 보
았다.
2. 의약분업 정책 목표 분석
정부에서 제시한 의약분업 정책의 목표는 정책의 상하위 목표로 분류하기 어렵고 서
로 상관관계가 있으며, 정책 평가를 위한 정책 효과의 실증적 검증이 어려운 정성적이
면서 장기적 측면의 정책 목표로 제시되어 있다. 이에 본 연구에서는 의약분업 관련된
다양한 정부 문건들과 관련 선행 연구들에서 제시한 정책 목표들을 검토 및 종합하여
핵심 정책 목표를 식별하고 목표간 상하관계를 식별한 후 평가 목표와 측정 지표로 결
정하여 정책 목표 분석을 실시하였다.
32

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### PDF p.49

제3장 실증연구설계
❙표 2❙ 의약분업 정책의 목표 정리
연구자 정책 목표
안창수
∙ 의약품 오남용 방지
(사회보장심의위원회,
∙ 의약인력의 효율적 활용(직능의 전문성 보장)
1985)
∙ 의약사간 직능의 전문성 제고로 치료효과 높임
정우진(1997)
∙ 약의 오남용 방지로 국민보건 향상
∙ 약물 오남용 방지로 건강증진 효과
양봉민(1997)
∙ 의약품 생산유통체계의 변화
의료개혁위원회
∙ 비전문처방･조제의 약물오남용과 약화사고 감소로 국민건강향상
(1997)
∙ 처방전 공개로 과잉투약 방지와 약제비 절감
의약분업
∙ 의약인력의 기능전문화로 인적자원활용 극대화
추진협의회(1998)
∙ 지식부족에 따른 의약품 오남용방지
∙ 의료인의 경제적 이해관계에 따른 남용방지
인도주의
∙ 일반인의 의약품오남용방지
실천의사협의회
∙ 약제비절감과 의료 인력의 효율적 활용
(1998)
∙ 환자 알권리 보장
∙ 의약사회 의료인, 보조 인력의 조제투약금지
∙ 의사･약사의 기능분화를 통해 직능의 전문성 확보, 감사협력관계
∙ 기관분업과 의약품 재분류, 임의조제 금지하는 완전 의약분업 실시
∙ 의약품 남용방지로 의약 서비스 질 향상과 의료비 절감
∙ 환자 알권리 보장과 국민 의료비 부담 경감
∙ 의보약가 정상화를 통해 재정운영과 수가정상화
국민회의
∙ 약가정상화에 따른 재정절감은 의약분업 기술료 인상에 활용
(1998)
∙ 의약품 비리해결
∙ 제약과 유통산업 구조조정
∙ 의료인과 국민 간 신뢰관계 회복
∙ 의사･약사 간 갈등에서 협조관계로 전환
∙ 의료체계의 왜곡된 구조를 잡는 중대한 계기가 됨
∙ 의약품 오남용 방지로 국민건강보호
∙ 불필요한 의료사용 막아 국민의 경제적 보호
시민대책위
∙ 의료개혁의 핵심
(1999)
∙ 의약품 사용안전성 보장, 불요불급 의약품 사용억제, 환자알권리 보호
∙ 국민편익최대화, 비용최소화
∙ 의약품 오남용 예방(의약품 과다사용 억제)
김용익(1999)
∙ 의약품 적정사용으로 약제비 절감
정부(2000)
∙ 활자의 알권리 및 의약서비스 수준 향상
김기형(2008)
∙ 제약 산업 발전의 의약품 유통구조 정상화
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### PDF p.50

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
연구자 정책 목표
∙ 의약품 오남용 방지, 국민의료비 절감, 의료보건 체계의 정비 및 보건의료 인력의
박일제(2002)
전문화, 환자의 알권리 및 의료의 질 향상
∙ 약사들의 임의진단 및 처방에 근거한 무분별한 약제의 조제 및 판매 근절
정상혁(2003)
∙ 의약품 오용 방지
∙ 의사와 약사의 전문성 확보
이원욱 외
∙ 양질의 의료 및 약료 서비스 및 환자에 대한 정보 제공
(2004)
∙ 무분별한 약물 남용 예방
∙ 약의 안전성 확보, 의약품 오남용 방지, 국민건강 향상
김태일(2006) ∙ 국민의료비의 절감
∙ 환자의 알권리 보장과 의료서비스의 수준 향상
송윤경 외
∙ 항생제 오남용 억제 및 내성 감소
(2011)
∙ 의약품 오남용 예방
윤지웅 외 ∙ 국민 의료이용 및 의약품 이용행태 변화,
(2011) ∙ 의료서비스 제공자의 의료서비스 제공 행태와 처방 형태 변화
∙ 합리적 의료체계 구축
김원식 외 ∙ 의약품 오남용 억제, 약화사고 예방
(2012) ∙ 과잉투약 억제, 불필요한 의약품 소비감소, 국민의료비용 대폭 감소
이창우 외 ∙ 과잉투약억제, 의약품 오남용 억제, 약화사고 예방, 불필요한 의약품 소비감소,
(2013) 국민의료비 대폭 감소
자료: 김원식 외. 의약분업 시행 10주년 재평가 연구. 2011.p56. 표를 연구자가 추가 및 수정
의약분업에 대한 정부보고서 및 발표자료, 관련 선행연구들을 검토 및 종합한 결과
의약분업 정책의 핵심 정책 목표는 ‘의약품 오남용 억제’이다. 대부분의 의약분업 정책
효과 평가 연구들에서 의약품 오남용 억제를 의약분업의 핵심 정책 목표로 보고 의약
분업 정책의 효과를 평가하였다. 이를 통해 과잉투약을 억제하고, 약화사고를 예방하여
불필요한 의약품 소비를 감소시켜 결과적으로 의료비(약제비) 감소시키는 것이 의약분
업의 정책 목표로 보았다. 궁극적으로 이를 통해 의료 서비스의 질을 향상시키고, 합리
적 의료체계 구축을 통해 국민건강증진을 도모하고자 하였다. 표에서 정리한 의약분업
의 정책 목표 중 의약인력의 효율적 활용과 전문성 제고, 환자 알권리 보장 및 의료서
비스의 질제고, 제약 산업 발전과 의약품 유통구조 정상화, 국민건강보호 등은 직접적
인 측정 지표를 선정하기가 매우 어렵고, 대리변수로만 분석이 가능하며 의약품 오남
용 억제가 이루어질 경우 달성할 수 있는 상위 목표들로 보았기 때문에 실증적 검증이
34

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### PDF p.51

제3장 실증연구설계
가능하고 데이터의 접근 및 본 연구에서 적용한 목표달성평가모형 및 ARIMA Intervention
analysis 분석방법 적용이 가능한 ‘의약품 오남용 억제’를 핵심 정책 목표 및 평가 정
책 목표로 선정하였다.
본 연구에서는 의약분업 정책의 효과를 분석한 선행 연구들 중 의약품 오남용 억제를
정책 목표로 보고 그를 측정하기 위해 사용한 측정 지표들을 정리하였다.
❙표 3❙ 의약품 오남용 억제에 대한 측정지표
연구 의약품 오남용 억제-측정지표
김한중(2003) 처방약품수, 항생제 처방, 주사제 처방
이원욱 외(2004) 항생제 처방, 주사제 처방 및 사용
송윤경 외(2011) 연간 총 항생제 사용량, 연간 계열별 항생제 사용량
윤지웅 외(2011) 건강 의약품 처방 품목 수 및 항생제 처방률, 약제비 규모
김원식 외(2012) 처방약품수, 약물 처방량, 주사제, 항생제, 스테로이드제
이창우 외(2013) 주사약, 항생제, 스테로이드제의 처방량 변화
이상의 연구들에서 사용한 측정지표들을 종합하여 본 연구에서는 의약품 오남용 억
제의 측정 정책목표를 ‘항생제 처방 감소’로 정하였다. 이를 통해 과잉투약 억제, 약화
사고 예방과 같은 하위 정책목표가 달성되고, 이를 통해 불필요한 의약품 소비감소라
는 중위 정책목표가 달성되고, 궁극적으로 국민 의료비가 절감될 것으로 가정하였다.
35

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의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
❙그림 3❙ 의약분업 정책 목표 분석
36

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제3장 실증연구설계
제3절 정책목표달성 평가 설계와 정책영향 평가 설계
1. 정책효과 평가 연구모형
다음의 <그림 4>는 본 연구의 의약분업 정책 효과 평가 연구모형으로, 본 연구의
연구대상인 의약분업 정책 효과를 평가하기 위해 결정된 평가 정책목표와 측정 정책
목표, 정책목표 달성도와 정책영향평가를 위한 효과 평가 분석지표와 분석 방법 등을
정리한 것이다.
❙그림 4❙ 의약분업 정책 효과 평가 연구 모형
37

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### PDF p.54

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
2. 정책목표 달성 평가 설계
가. 측정 정책목표의 목표달성 평가지표
항생제 처방 감소라는 측정 정책목표를 측정하기 위한 목표달성 평가지표는 연도별
전체 상병 항생제 사용량을 사용하였다. 항생제 사용량은 WHO ATC/DDD 분류체계
를 이용하여 산출한 인구 1,000명당 1일 평균 사용량(Defined Daily Dose PER
1,000 inhabitants per day, DID)을 사용하였다. 이는 항생제 처방 감소를 직접적으
로 보여줄 수 있는 측정 지표이기 때문이다. DDD는 WHO에서 정한 항생제의 주성분
별로 성인(70kg) 1명이 하루 동안 복용해야 하는 평균 용량을 의미한다. DID는 성분,
제형, 용량이 다른 의약품 간 사용을 보정함으로써 표준적인 사용량을 산출하여 비교
할 수 있다는 장점이 있고,29) DID 지표는 인구 규모, 효능군, 약품의 특성을 감안하
여 산출하므로 시간에 따른 변화와 국가 간, 지역 간 의약품 사용량을 비교하는데 널
리 활용되고 있다.30)
나. 목표달성 평가기준
항생제 처방 감소라는 정책 목표의 목표달성 평가기준은 OECD에서 발표한 연도별
OECD 국가 평균 항생제 사용량이다. 일반적으로 정책목표 달성을 평가하기 위한 지
표는 정책 영향 분석에서 사용하는 시계열 데이터를 사용한다. 그러나 의약분업 정책
은 목표달성 평가지표와 비교할 수 있는 정부에서 공식적으로 공표한 목표달성 평가기
준이 존재하지 않는다. 예를 들어 ‘항생제 처방률 20% 이하로 감소’와 같은 수치로 표
현된 목표달성 평가기준이 존재해야 하는데 의약분업 정책의 경우는 그런 목표달성 평
가기준이 없다. 따라서 본 연구에서는 항생제 처방 감소라는 측정 정책목표 달성 여부
기준인 목표달성 평가기준을 연도별 OECD 국가 평균 항생제 사용량으로 선정하였다.
비록 전체 상병 항생제 처방률과는 다르지만 항생제 처방량 역시 항생제 사용에 대한
29) NIPH(Norwegian Institute of Public Health). ATC DDD – Definition and general
considerations. 2018.
30) 보건복지부･건강보험심사평가원. 2022년 기준 의약품 소비량 및 판매액 통계. 2023.
38

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### PDF p.55

제3장 실증연구설계
대표적 지표이기 때문에 목표달성 평가지표 및 평가기준으로 활용하는데 큰 무리는 없
다. OECD는 Health Statistics와 Health at a Glance 보고서를 통해 매년 보건의
료 지표를 비교 및 공포하고 있다. 특히 보건서비스의 질 및 효율성 측정의 일부 지표
로 항생제 사용량을 국가별로 비교하여 공개하고 있다. 공공기관 및 언론 보도에서도
한국의 항생제 사용량이 OECD 평균보다 높다는 점을 반복적으로 언급하면서 정책적
문제로 인식하고 항생제 사용량을 낮추기 위해 정책적으로 노력하고 있다. 특히
OECD 평균은 비슷한 경제 및 보건 체계수준 국가들의 평균치로 정상 범위를 보여줌
으로써 다른 OECD 국가들보다 높으면 지나치게 ‘높다’로 판단이 가능하고, 상대적 성
과 평가 기준치로서도 절대 감소폭만 보면 효과가 보여도 국제 평균과의 격차가 크다
면 정책 효과가 충분하지 않음을 시사 하기 때문이다. 따라서 정부가 발표한 공식적인
의약분업에서 의약품 오남용 억제에 대한 수치적 목표 기준이 없는 와중에 OECD 평
균 수준은 본 연구가 평가하고자 하는 의약분업 정책 효과를 국제적으로도 해석할 수
있는 중요한 기준점을 제공할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 정책목표 달성
평가 비교 기준으로 OECD 평균 항생제 처방량을 사용하였다.
그 다음으로 절대적 목표달성 평가기준으로 ‘DID 20 미만’을 선정하였다. 정부의
항생제 사용량 조사 연구 결과 발표 자료에 따르면 항생제를 적게 쓰는 국가에 속하기
위해서는 DID가 20 미만이어야 한다고 명시되어 있다.31) 또한 DID 값이 20 이하인
국가는 WHO 세계 평균 및 주요 OECD 국가들의 분포를 기준으로 비교적 낮은 수준
의 항생제 소비 국가로 분류한다. 이에 본 연구에서는 항생제 처방 감소의 절대적 기
준으로 DID 20 미만을 선정하고 연도별 전체 상병 항생제 사용량과 비교하였다.
31) 보건복지부 홈페이지(https://www.mohw.go.kr/board.es?mid=a10503010300&bid=0027&
act=view&list_no=217331&tag=&nPage=1069)
39

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### PDF p.56

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
3. 정책영향 평가 설계
가. 측정 정책목표의 정책영향 평가를 위한 단절적 시계열
본 연구에서는 항생제 처방 감소라는 측정 정책목표에 대한 정책 개입 영향 평가를
위해 전체 상병 항생제 처방률과 급성 상기도 감염(acute upper respiratory
infection, AURI)에 대한 항생제 처방률 2가지 지표를 단절적 시계열로 선정하여 분
석에 사용하였다. 앞서 언급하였듯이 의약분업 정책의 효과를 평가하는 대부분의 연구
에서 효과 평가의 측정지표로 항생제 처방률(혹은 사용량)을 사용하였기 때문에 본 연
구에서도 전체 상병에 대한 항생제 처방률을 사용하였다. 그리고 급성 상기도 감염에
대한 항생제 처방률은 의약분업이 실제로 처방 행태를 개선하는데 영향을 주었는지를
보여주는 매우 상징적이면서도 검증 가능한 측정지표이기 때문에 본 연구에서 정책 개
입 영향 분석을 위한 단절적 시계열로 사용하였다. 왜냐하면 급성 상기도 감염(급성 비
인두염, 급성 인두염/편도염, 급성 비부비동염, 급성 후두염, 급성 기관지염 등)은 주로
바이러스가 원인이다. 항생제는 세균 감염에만 효과가 있고, 이들 질환에서 대해서는
항생제 처방은 의학적으로 불필요한 경우가 많은데 의약분업 당시 이러한 급성 상기도
감염 질환에 대해 항생제 처방이 이루어져 항생제 내성 문제가 매우 심각하였다.32) 당
시 의약분업 추진 당시 논리 구조는 감기 같은 질환에 항생제를 많이 쓰는 현상이 팽
배하였고, 이는 단순한 의사의 문제뿐만 아니라 처방을 원하는 환자와 처방과 조제가
결합된 제도적 문제라는 지적이 많았다.33) 이에 처방과 조제를 분리하고 약사가 조제
단계에서 한 번 더 점검하면 불필요한 항생제 처방이 줄어들 것이고, 의약품의 오남용
이 줄어들 것이라는 점이 의약분업 정책 시행의 논리적 근거였다. 실제로 2000년대
32) 그러나 임상적으로 성인에서 급성 상기도 감염 중 편도염의 5–15%는 Streptococcuspyogen
es(A군 용혈성 사슬알균, Group A beta-haemolytic streptococci, GABHS) 등의 세균에
의해 발생되며 , 호흡기 바이러스감염 이후에 0.5–2%는 세균성 급성 비부비동염의 중복 감염이
있을 수 있고, 급성 기관지염의 10% 정도는 Bordetella pertussis, Mycoplasma pneumoni
ae, Chlamydophila peumoniae 등의 세균에 의해 발생할 수 있다. 따라서, 급성 상기도 감
염의 일부는 적절한 항생제 사용이 요구되는 경우가 드물지 않다(윤영경 외, 2017).
33) 김백남, 우리나라 항생제 사용 실태. Infection and Chemotherapy. 2012;44(4): 250-262.
40

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### PDF p.57

제3장 실증연구설계
초반 한국의 급성 상기도 감염에 대한 항생제 처방률은 70%를 넘는 수준이었다.34)
WHO 및 OECD 모두 급성 상기도 감염 항생제 처방률을 항생제 내성 관리의 핵심
관리 지표로 보고 있다.35) 이에 본 연구에서는 전체 상병 항생제 처방률뿐만 아니라
급성 상기도 감염 항생제 처방률도 항생제 처방 감소의 측정 지표로 선정하였다.
이들 지표들은 또한 종별로 나누었는데 이를 구분한 이유는 다음과 같이 정리할 수
있다. 첫째, 의료기관 종별은 환자의 중증도 및 동반질환 분포, 진료 목적(초진 중심인
지, 재진･의뢰 환자 중심인지), 그리고 진단･치료에 활용 가능한 자원(검사, 영상, 전문
인력 등)의 차이를 내포한다. 동일하게 항생제 처방을 했다 하더라도 의원급에서는 비
교적 경증 환자와 초기 증상 환자가 다수를 차지하는 반면, 상위 종별에서는 의뢰･재
진 환자 비중이 높고 기저질환을 동반한 환자도 상대적으로 많을 수 있다. 이처럼 종
별에 따라 진료 맥락과 환자 구성이 상이한 상황에서 항생제 처방률을 단일 값으로 제
시할 경우, 의료기관 수준에서의 처방 행태 차이를 왜곡하여 해석할 위험이 있다. 즉,
종별 구분은 처방률 비교의 전제가 되는 진료 환경의 이질성을 최소화하고, 처방 적정
성에 대한 해석 가능성을 제고한다. 둘째, 의약분업과 같은 제도 변화의 효과는 의료기
관 종별에 따라 상이한 경로로 작동할 가능성이 높다. 의약분업은 처방과 조제의 분리
를 통해 과잉 처방 유인을 억제하고, 조제 단계에서의 전문적 점검을 강화한다는 목적
을 갖는다. 그러나 이러한 기전은 특히 외래 진료 비중이 높고 경증 환자 진료가 집중
되는 의원급에서 더 직접적으로 관찰될 수 있다. 반면, 병원급 이상에서는 진료 체계
및 진단 자원의 차이, 진료과목 구성, 환자 의뢰･회송 구조 등으로 인해 동일한 제도
적 변화가 처방 행태에 미치는 영향이 상대적으로 제한적이거나 다른 양상으로 나타날
수 있다. 따라서 종별 분석은 제도 도입 이후 “누가 얼마나 변화했는지”를 확인함으로
써, 의약분업의 정책 효과를 보다 실증적으로 평가하는 데 필수적이다. 셋째, 종별 분
석은 전체 지표의 변화가 처방 행태의 변화에 의한 것인지, 아니면 의료 이용 구조의
34) Kim BN, Kim HB, Oh MD. Antibiotic control policies in South Korea, 2000-2013.
Infection and Chemotherapy. 2016;48(3):151–159.
35) World Health Organization. Antimicrobial resistance. WHO Fact Sheet. 2023; Orga
nisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Embracing a One
Health framework to fight antimicrobial resistance. OECD Publishing; 2023.
41

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### PDF p.58

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
변화(예: 환자의 의료기관 선택 변화, 특정 종별 이용 증가･감소)에 따른 구성 효과
(composition effect)인지를 통제하는 데 필요하다. 예컨대 전체 항생제 처방률이 감
소하였더라도, 그것이 실제로 의원급에서의 처방 감소 때문인지, 혹은 상대적으로 처방
률이 낮은 종합병원급 이상 의료기관 이용 비중이 증가한 결과인지에 따라 정책적 해
석은 달라질 수 있다. 종별로 처방률과 이용량을 함께 검토할 경우, 평균의 변화가 발
생한 원인을 구조 변화와 행태 변화로 분리하여 해석할 수 있으며, 이는 지표 기반 정
책평가의 타당성을 높인다. 넷째, 종별 분석은 향후 정책 개입의 우선순위를 설정하는
데 중요한 근거를 제공한다. 항생제 오남용의 주요 발생 지점이 특정 종별(예: 의원급)
에 집중되어 있다면, 교육･지침 확산･피드백 제공･평가 연계･인센티브 설계 등 정책
수단을 해당 영역에 집중하는 것이 효율적이다. 반대로 상위 종별에서 예상보다 높은
처방률이 관찰될 경우, 이는 단순한 ‘1차 의료의 문제’가 아니라 진료과별 관행, 의뢰･
회송 체계, 또는 특정 환자군 관리의 문제로 해석될 여지가 있으며, 개입 설계 또한
달라져야 한다. 즉, 종별 구분은 ‘문제가 어디에 존재하는가’를 구체화하여 정책의 표
적화(targeting)를 가능하게 한다. 특히 급성 상기도 감염은 원칙적으로 1차 의료에서
관리되어야 할 대표적 질환군이라는 점에서, 종별 처방률 분석은 의료전달체계의 작동
여부를 점검하는 의미도 갖는다. 상위 종별에서의 진료 비중이 과도하거나 해당 종별
에서도 불필요한 항생제 처방이 지속된다면, 이는 경증 환자의 상위 의료기관 이용 문
제와 함께 처방 적정성의 문제를 동시에 시사 할 수 있다. 따라서 종별 분석은 처방
적정성 평가를 넘어 의료이용의 적정성과 전달체계의 효율성까지 포괄적으로 평가할
수 있는 근거를 제공한다.
이에 본 연구에서는 종별 전체 상병 항생제 처방률과 종별 급성 상기도 감염 항생제
처방률을 항생제 처방 감소라는 평가 정책목표의 정책 영향 평가 분석을 위한 단절적
시계열로 선정하였다.
42

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### PDF p.59

제3장 실증연구설계
나. 정책영향 평가 추정 모형
본 연구에서는 의약분업 정책 도입이 항생제 처방률에 미친 인과적 효과를 평가하기
위해 분기 단위(Quarterly data)의 단절적 시계열 분석(Interrupted Time Series,
ITS)을 적용하였다. ITS 설계는 대조군 설정이 어려운 보건의료정책과 같은 대규모 공
중보건 개입의 효과를 평가하고 추론하는 데 일반적으로 활용되는 분석 방법이다.36)
본 연구의 분석 모형은 정책 개입 시점 이후의 수준 변화와 단기 및 장기 추세 변
화를 동시에 추정할 수 있도록 분절 회귀(segmented regression) 형태의 ITS 모형으
로 설정하였다. 분석 모형은 ARIMAX(1,0,0) 구조로 설정하였으며, 상태공간 추정 절
차를 활용하는 SARIMAX 프레임워크를 사용하였다. 이때 계절항은 포함하지 않아
(seasonal_order=(0,0,0,0)) ARIMAX 모형과 동치가 되도록 설정하였다. 정책 개입은
2000년 3분기를 기준으로 정의하였으며, 정책 직후의 수준 변화와 정책 도입 후 8분
기까지의 단기 추세 변화, 그리고 9분기 이후 장기 추세 변화를 외생변수로 각각 모형
에 포함하였다.37) 분석에는 분기 자료의 자기상관 가능성을 고려하여 OLS 회귀모형에
36) Zhang X, Wu K, Pan Y, Zhong W, Zhou Y, Guo T, Yin R, Chen W. Introducing
activation functions into segmented regression model to address lag effects of
interventions. BMC Med Res Methodol 2023;23:277; Yoneoka D, Kawashima T,
Tanoue Y, Nomura S, Eguchi A. Distributed lag interrupted time series model for
unclear intervention timing: effect of a statement of emergency during COVID-19
pandemic. BMC Med Res Methodol 2022;22:202; McKenzie B, Turner SL, Forbes
AB, Karahalios A, Taljaard M, McKenzie JE. Comparison of statistical methods
used to meta-analyse results from interrupted time series studies: empirical study.
BMC Med Res Methodol 2024;24:31; Cruz M, Gillen DL, Bender M, Ombao H. A
Robust Interrupted Time Series Model for Analyzing Complex Healthcare
Intervention Data [preprint]. 2017.
37) 8분기 지연을 둔 이유는 정책 개입 효과가 즉시 완전하게 나타나지 않고 점진적 누진적으로
안정화되는 지연효과(lag effect)를 고려한 여러 선행 연구의 설계 권고를 따른 것이다. 예컨
대 ITS 시뮬레이션 연구에서는 개입 후 2년 지연 효과 모델을 포함한 시나리오를 분석한 바
있다(Kim KR, Park HJ, Baek SY, Choi SH, Lee BK, Kim SJ. The impact of an
antimicrobial stewardship program on days of therapy in a pediatric center: an
interrupted time-series analysis of a 19-year study. J Korean Med Sci
2024;39(21):e172; Zhang X, Wu K, Pan Y, Zhong W, Zhou Y, Guo T, Yin R, Chen
43

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### PDF p.60

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
Newey–West 방식의 이분산･자기상관 강건 표준오차(HAC)를 적용하였다. 계절적 변
동을 통제하기 위해 분기 더미 변수를 포함하였으며, 종별 급성 상기도감염 환자 내원
일수, 인플루엔자 유행 강도, COVID-19 유행 더미, 종별 의사 수를 통제변수로 포함
하였다. 모든 분석은 의료기관 종별로 분리하여 수행하였다.
○ 종속변수
종속변수는 종별 전체 상병 항생제 처방률과 급성 상기도 감염 항생제 처방률인데
두 분석의 차이는 종속변수만 다르고 추정 모형은 완전히 동일하다.
g: 의료기관 종별(tgh, gh, h, c)
t: 분기
W. Introducing activation functions into segmented regression model to address
lag effects of interventions. BMC Med Res Methodol 2023;23:277; Yoneoka D,
Kawashima T, Tanoue Y, Nomura S, Eguchi A. Distributed lag interrupted time
series model for unclear intervention timing: effect of a statement of emergency
during COVID-19 pandemic. BMC Med Res Methodol 2022;22:202; McKenzie B,
Turner SL, Forbes AB, Karahalios A, Taljaard M, McKenzie JE. Comparison of
statistical methods used to meta-analyse results from interrupted time series
studies: empirical study. BMC Med Res Methodol 2024;24:31).본 연구에서 8분기 누적
효과는 Cumulative effect8q=β 1 +8+β 2로 분석하였다.
44

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### PDF p.61

제3장 실증연구설계
○ 정책 개입 변수
① 시간변수
Timet: 2000년 3분기를 1로 하는 연속 시간 변수
② 정책 개입 더미
③ 단기 추세 변화 변수(0~8분기)
④ 장기 추세 변화 변수(9분기 이후)
⑤ 외부 변수(통제변수)
- 종별 급성 상기도 감염 환자 내원일 수(URIVisitDaysg,t)
본 연구에서는 진료 수요 및 환자 특성 변수로 종별 급성 상기도 감염 환자 내원일
수를 통제변수로 모형에 포함시켰다. 급성 상기도 감염 유행은 전체 상병 항생제 처방
률 뿐만 아니라 급성 상기도 감염 항생제 처방률에 직접적인 영향을 미치는 진료 수요
이므로 순수한 정책 영향을 분석할 때 반드시 통제해야 하는 외부변수 중 하나이다.
45

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### PDF p.62

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
- 종별 의사 수 (Physiciansg,t)
본 연구에서는 의료서비스 공급요인으로 의료기관 당 의사 수(Physicians per
facility, PPF)가 아닌 종별 의사 수를 통제변수로 사용하였는데, 국내에서는 의과대학
정원 및 전문의 수급이 정부와 의료계의 협의를 거쳐 결정되기 때문에 의사 수의 증감
은 매우 완만한 증가추세를 보이는 반면, 의료기관 수는 개설 및 폐업 등으로 단기간
변동성이 존재한다. 따라서 PPF를 사용할 경우, 실제 공급 역량 변화보다 기관 수 변
동에 따른 분모 효과가 과도하게 반영될 위험이 있다. 또한 항생제 처방 결정의 단위
는 의료기관이 아니라 ‘의사 개인’이므로 처방 행태를 설명하는데 있어서 의사 수 변수
가 더 직접적이고 인과적이므로 의사 수를 사용하였다. 민감도 분석에서 PPF를 대체
투입하여 동일 모형을 추정한 결과, 전반적인 정책효과 추정치는 유사했지만, 의원급
의료기관에 대해 정책 효과의 방향이 상이하게 나타났다. 이러한 이유로 본 연구에서
는 의사 수를 공급요인 변수로 사용하는 것이 더 적합하다고 판단하였다.
- 독감유행강도(Influenzat, 인플루엔자(J10-J11) 환자 내원일수)
본 연구에서는 계절성 변수로 독감 유행 강도를 모형에 포함하였는데 독감 확진자
수 역시 항생제 처방률에 직접적 영향을 미칠 수 있는 요인이므로 통제해야 한다.
- 분기 더미(QuarterDummyt, Q2, Q3, Q4)
본 연구에서 활용한 단절적 시계열 자료는 분기 자료이기 때문에 계절성을 포함한다.
이에 모형에 분기 더미를 포함하였다.
- COVID-19 유행 더미(COVIDt)
본 연구의 단절적 시계열에는 COVID-19 유행기간이 포함된다. COVID-19의 경우
초기에 병에 대한 정보가 부족하여 항생제 처방에 대한 판단이 어려웠고, COVID-19
가 감기 증세와 유사하기 때문에 이는 분명히 항생제 처방률에 영향을 미쳤을 것이다.
따라서 본 연구에서는 외부 충격 요인으로 COVID-19 유행 더미를 모형에 포함하였
다. COVID-19 더미는 질병관리청(KDCA)의 전국 인플루엔자-호흡기감염 감시 자료
를 참고하여 해당 분기의 절반 이상이 전국적 주요 유행기와 겹치거나 그 분기에 전국
적 피크 월이 포함되면 1, 그렇지 않으면 0으로 코딩하였다.
46

<a id="page-63"></a>

### PDF p.63

제3장 실증연구설계
○ 최종 모형식
Y : 종별 항생제 처방률(전체 상병 또는 급성 상기도 감염)
g,t
β: 정책 직후 수준 변화(Immediate level change)
1
β: 단기 추세 변화(0~8분기 slope change)
2
β: 장기 추세 변화(9분기 이후 slope change)
3
X : 통제 변수 벡터
g,t
ε : 오차항
g,t
다. 정책 영향 평가 결과 해석 기준
단절적 시계열에 정책 개입이 미친 영향 분석 결과는 다음과 같이 해석 할 수 있다.
○ 즉시 효과(β)
1
β은 정책 도입 직후 생기는 즉각적인 수준 변화로 2000년 3분기 정책 시행 바로
1
직후 항생제 처방률이 정책 도입 직전 분기 추세를 삽입했을 때의 예상치 대비 얼마나
즉각적으로 변화했는지를 나타낸다. 즉, β는 정책의 충격 효과(shock effect)를 의미
1
한다. 의료공급자의 처방 행태를 즉시 바꾸었는지 아니면 시간을 두고 학습 및 적응을
통해 작동했는지를 판단하는 핵심지표가 된다.
단, 전체 상병 항생제 처방률에서는 β은 전체 항생제 사용에 대한 즉각적 구조 변
1
화를 의미하고, 급성 상기도 감염 항생제 처방률에 대해서는 불필요한 항생제 처방에
대한 즉각적 억제 효과를 말한다.
47

<a id="page-64"></a>

### PDF p.64

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
❙표 4❙ β의 부호, 해석, 정책적 의미
1
β 부호 해석 정책적 의미
1
즉각적 정책 반응 성공
정책 도입과 동시에 항생제
음(-) 즉각적 구조 변화(전체 상병)
처방률이 즉각 감소
불필요한 항생제 처방 즉각적 억제(급성상기도감염)
정책 도입 직후 일시적으로 즉각 효과는 제한적.
양(+)
처방률이 증가 구조적 효과는 다른 계수로 판단 필요
○ 단기효과(β)
2
β는 정책 도입 후 첫 8분기(약 2년)동안 항생제 처방률의 분기별 감소(또는 증가)
2
속도가 정책 이전 추세 대비 얼마나 달라졌는지를 의미한다. β는 정책의 행태 변화
2
효과(behavioral change)를 반영하는데 의료진이 처방 기준을 재학습하고 약물 사용
관행을 수정하며 제도 변화에 적응하는 과정에서 나타나는 효과를 말한다. 단, 전체 상
병 항생제 처방률에서는 β는 전반적 항생제 사용 문화의 인식 개선을 의미하고, 급성
2
상기도 감염 항생제 처방률에 대해서는 적정 처방 인식 개선을 말한다.
❙표 5❙ β의 부호, 해석, 정책적 의미
2
β 부호 해석 정책적 의미
2
단기적으로 정책이 성공
정책 도입 후 항생제 처방률이 전반적 항생제 사용 문화의 인식개선(전체상병)
음(-)
더 빠르게 감소 항생제 사용에 대한 적정 처방 인식 개선(급성 상기도
감염)
감소 속도가 둔화되거나 오히려 정책이 단기적으로 처방 인식 개선을 이루지 못함(정책
양(+)
증가 실패)
48

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### PDF p.65

제3장 실증연구설계
○ 장기효과(β)
3
β는 정책 시작 후 9분기 이후(2년 이후) 단기 추세(β)에 추가적으로 더해지는 기
3 2
울기 변화를 의미한다. 즉, 정책 효과가 유지되는지, 약화 되는지, 반전되는지를 보여
준다. 즉, β는 정책의 지속가능성을 평가하는 핵심 지표이다. 즉, 정책이 일시적 정책
3
시행에 그쳤는지, 아니면 보건의료체계에 구조적으로 내재화되었는지 판단하는 지표가
된다. 단, β와 마찬가지로 전체 상병 항생제 처방률에서는 β은 전반적 항생제 사용
2 3
문화의 변화 및 고착화를 의미하고, 급성 상기도 감염 항생제 처방률에 대해서는 적정
처방 임상 기준의 정착 여부를 말한다.
❙표 6❙ β의 부호, 해석, 정책적 의미
3
β3 부호 해석 정책적 의미
정책 효과가 장기적으로 지속됨(성공)
항생제 처방률 감소가 유지 및 전반적 항생제 사용 문화의 변화 및 고착화(전체 상병)
음(-)
강화 적정 처방 임상 기준 정착(급성 상기도 감염)
양(+) 단기 감소세가 둔화 혹은 증가 정책 효과가 소멸되거나 유지 실패(실패)
본 연구에서는 β β β의 부호에 따른 정책 영향 종합 판단 프레임은 다음과 같다.
1, 2, 3
Case A는 즉시 감소시키는 효과가 있었고, 단기적 처방 행태 개선이 이루어졌으며,
장기적으로 그 효과가 유지되어 구조적 개선까지 성공하여 정책의 완전한 성공을 의미
한다. CASE B는 즉시 감소시키는 효과는 실패했으나, 학습과 노력으로 단기적 처방
행태 개선 및 장기적 구조적 개선은 성공하여 결과적으로 정책이 성공한 것으로 평가
할 수 있다. CASE C는 단기적으로 즉시 감소시키는 효과가 있었고, 단기적으로도 처
방 행태를 개선했으나 장기적으로 유지되지 않아 구조적 개선까지는 실패하여 결과적
으로 정책의 실패로 평가할 수 있다. CASE D는 즉시 감소시키는 효과는 있었으나,
단기 처방 행태 개선 실패, 장기적 유지 및 구조적 개선 실패로 정책의 실패로 평가할
수 있다. CASE E는 즉시 감소 효과가 없었으나 단기 처방 행태는 개선되었다가 장기
적 유지 및 구조적 개선 실패로 정책의 단기적 성공, 결과적 실패로 평가할 수 있다.
49

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### PDF p.66

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
마지막으로 CASE F는 즉시 실패, 단기 처방 행태 개선 실패, 장기적 유지 및 구조적
개선 실패로 정책의 완전한 실패로 평가할 수 있다.
❙표 7❙ β값 부호에 따른 정책 영향 종합 판단 프레임
Case β β β 정책 해석 정책 성공/실패
1 2 3
즉시 성공. 단기 처방 행태 개선.
A - - - 정책의 완전한 성공
장기적 유지 및 구조적 개선 성공
즉시 실패, 단기 처방 행태 개선,
B + - - 정책 성공
장기적 유지 및 구조적 개선 성공
즉시 성공, 단기 처방 행태 개선,
C - - + 정책 실패
장기적 유지 및 구조적 개선 실패
즉시 성공, 단기 처방 행태 개선 실패,
D - + + 정책 실패
장기적 유지 및 구조적 개선 실패
즉시 실패, 단기 처방 행태 개선, 정책의 단기적 성공,
E + - +
장기적 유지 및 구조적 개선 실패 결과적 실패
즉시 실패, 단기 처방 행태 개선 실패,
F + + + 정책의 완전한 실패
장기적 유지 및 구조적 개선 실패
본 연구에서는 항생제 처방률 5pp 이상인 경우를 ‘큰 변화’로 해석하였다. 5pp는
항생제 처방률의 일반적인 변동 폭을 고려할 때 의료공급자의 처방 행태 변화가 동반
되지 않으면 관찰되기 어려운 수준이기 때문이다. 일반적으로 ITS 방법론을 사용한 연
구에서는 해석은 결과 변수의 ‘현실적 변동 폭’에 기반을 둔다. 따라서 연도별 자연 변
동의 경우 보통 ±1-3pp로 보고, 5pp 이상은 자연 변동을 넘어서는 정책 및 행태 변
화 없이는 설명하기 어려운 수준으로 본다.38) 따라서 본 연구에서는 β값의 크기에 대
해 5pp보다 크면 ‘크게 증가 및 감소’, 3-5pp 사이 값이면 ‘의미 있는 증가와 감소’,
3pp보다 작으면 ‘소폭 변화’로 해석하였다.
38) Gonzales R, Steiner JF, Sande MA. Antibiotic Prescribing for Adults With Colds,
Upper Respiratory Tract Infections, and Bronchitis by Ambulatory Care
Physicians. JAMA. 1997;278(11):901–904.; Sullivan & Feinn (2012). Using Effect Size
—or Why the P Value Is Not Enough. Journal of Graduate Medical Education;
Matthay et al. (2021). Powering population health research: Considerations for
plausible and actionable effect sizes. arXiv.;
50

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### PDF p.67

제3장 실증연구설계
제4절 분석자료 및 자료 분석방법
본 연구에서 의약분업의 정책 효과 평가를 위해 사용한 자료들은 다음과 같다.
1. 분석 자료
본 연구에서 사용한 데이터는 <표 8>과 같다.
정책 목표달성 평가를 위해 연도별 전체 상병 항생제 사용량과 OECD 국가 연도별
전체 상병 항생제 사용량 평균 데이터를 사용하였다. 데이터는 OECD Health
statistics 각 년도 및 관련 논문, 연구 보고서, 정부 발표 자료에서 추출하였는데 자료
접근성에 따라 일부 년도 데이터는 분석에 포함하지 못하였다.
정책 영향 평가를 위해 종별 전체 상병 항생제 처방률과 종별 급성 상기도 감염 항
생제 처방률, 급성 상기도 감염 환자수, 독감 확진자 수 데이터를 사용하였다. 데이터
는 각년도 건강보험통계연보와 관련 연구, 정부 발표 자료에서 추출하였다. 2000년부
터 2023년까지 분기별 자료로 추출하였고, 종별 전체 상병 항생제 처방률과 종별 급
성 상기도 감염 항생제 처방률은 2019년부터 연도별 데이터로 발표되었기 때문에 이
때는 계절성 보간(seasonal interpolation)을 시행하여 분기별 데이터로 변환하였다.
계절성 보간법은 자료에 계절적 패턴(분기･월 반복 변동) 이 존재하기 때문에 결측값이
나 불연속 구간을 계절 구조를 보존한 채 보간하는 방법이다. 본 연구에서 사용한 데
이터는 계절에 크게 영향을 받는 데이터이므로 분기별 계절성을 고려하여 동일 분기
연도별 평균값을 이용해 보간하였다. 급성 상기도 감염 환자수, 독감 확진자 수의 경우
는 연도별 데이터이므로 계절성 보간법을 활용하여 분기별 데이터로 보간하였다. 의사
수의 경우는 계절의 영향을 받지 않기 때문에 선형 보간법을 사용하여 보간하였다.
51

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### PDF p.68

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
❙표 8❙ 의약분업 정책 효과 분석 사용 데이터 및 출처
측정변수 세부 지표 데이터 출처
OECD Health
연도별 전체 상병 항생제 사용량 1996~1999. 2001~2023
statistics 각년도39)
관련 논문40)
OECD 국가 연도별 전체 상병 항생제 1996. 1997. 2001. 2005~2023 연구보고서41)
사용량 평균 정부 발표42)
종별 전체 상병 상종,종합,
2000.1q~2023.4q 각년도
항생제 처방률 병원,의원
건강보험통계연보,
종별 급성
상종,종합, 관련 연구43),
상기도감염 항생제 2000.1q~2023.4q
병원,의원 정부 발표자료44)
처방률
의약분업 제도 시행
정책 개입 2000년 3q
(2000.7)
진료수요 및
급성 상기도감염 각년도
환자특성 질병분류별 내원일수
환자수 건강보험통계연보
변수
통 의료공급 및 각 년도
의사 수 2000.1q~2023.4q
제 행태 변수 건강보험통계연보
변 질병관리청
외부 충격 코로나19
수 유행 1/ 미유행0(약함) 전국인플루엔자
(EVENT) 유행(2020~)
감시자료45)
분기별 계절더미 계절더미 처리
각년도
계절성 변수 독감확진자수
독감 유행 강도 건강보험통계연보
(J10-J11-인플루엔자)
39) OECD Health STATISTICS. OECD Data Explorer. Pharmaceutical consumption. https:
//data-explorer.oecd.org/vis?fs[0]=Topic%2C1%7CHealth%23HEA%23%7CPharmaceuti
cal%20market%23HEA_PHM%23&pg=0&fc=Topic&bp=true&snb=4&vw=tb&df[ds]=dsDi
sseminateFinalDMZ&df[id]=HEALTH_PHMC%40DF_PHMC_CONSUM&df[ag]=OECD.EL
S.HD&df[vs]=1.1&dq=....J01&pd=2010%2C&to[TIME_PERIOD]=false
40) 이의경. 장선미. DDD(the Define Daily Dos) 방식에 의한 국내 항생제 사용량 산출 및 항
생제 약제비 분석. 임상약리학회지. 8(1): 28-43. 2000; 김동숙. 이다희. OECD 통계로 본 한국
의약품 사용 현황. HIRA. 12(4). 33-44. 정책현안. 2018.
41) 김영아 외. 국내 항균제 사용 실태 및 주요 병원균의 항균제 내성에 관한 연구. 국민건강보험
일산병원연구소. 2016; 김백남. 우리나라 항생제 사용 실태. 2012. 44(4):
42) 보건복지부. 인체용 항생제 사용량 조사 연구결과. 보도자료. 2009.07.07.; Dailymedi. 의료
52

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### PDF p.69

제3장 실증연구설계
2. 자료 분석방법
가. 정책목표달성 평가 분석방법
본 연구에서 정책목표달성도를 평가하기 위해서는 OECD에서 제시되어 있는 데이터
와 본 연구에서 연구의 목적을 위해 구축한 통계 데이터를 이용하여 각 연도별 데이터
를 단순 비교하였다.
나. 정책영향 평가 분석 방법
○ ARIMA-Intervention Analysis
본 연구에서 정책영향을 평가하기 위해서 사용한 분석방법은 ARIMA-Intervention
Analysis 모형이다. 준실험 설계하에 단절적 시계열 자료분석기법은 일반적으로 2가지가
있다. 하나는 계량경제학적 접근법(econometrical approach)인 회귀 분석법(regression
approach)이고, 다른 하나는 ARIMA 모형이다.
회귀분석법은 횡단면 자료(cross-sectional data) 분석에서 많이 사용되며, 시계열
자료 분석에서도 사용되고 있다. 그러나 시계열 자료 분석시 회귀분석법을 사용하게
되면, 회귀모형의 오차체제가 통상최소자승(Ordinary Least Squares, OL S)분석을
위한 가정에 부합되어야 한다. 즉, 교란변수(disturbance terms)간 자기 상관
(autocorrelation)또는 연속상관(serial correlation)이 적절히 통제되어 있어 야 하
고, 모형 식별상의 오류가 배제되어야 하며, 회귀모형이 수립을 위한 이론과 또는 자료
가 충분해야 하고, 설명변수 간의 다중공선성(multi-collinearity)이 방지되어야만 시
계열 자료 분석에서 회귀분석을 사용할 수 있다.46) 즉, 시계열 분석에서 회귀분석법을
대란 항생제 사용량 급증. OECD 2위. 남인순 의원 하루 1000명 중 평균 31명 처방. 의료기
관인증 평가시 반영. 2025.10.15.
43) 조재국 외, 의약분업 성과평가와 제도개선. 한국보건사회연구원. 2003; 이상영 외, 의약분업
종합평가 및 제도개선방안 마련을 위한 연구. 한국보건사회연구원. 2008.
44) 보건복지가족부, 보험급여평가팀 보도자료. 2006.08.31
45) 질병관리청 감염병포털(https://dportal.kdca.go.kr/pot/is/st/influ.do)
46) 이윤식, 정책평가론. 2010
53

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### PDF p.70

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
사용할 경우 실제 사용 시 많은 제약이 따르기 때문에 정확한 정책효과를 분석해 내는
데 적절하지 못한 경우가 많다. 따라서 일반적으로 시계열 자료 분석을 위해서는
ARIMA 모형을 최근 많이 사용하는 추세이다.
ARIMA는 AutoRegressive(자기회귀, AR), Integrated(누적) 그리고 MovingAverage
(이동평균, MA)의 첫머리 글자를 딴 것이다. 이 3가지 용어들은 시계열 상의 과거의
관찰치를 설명하기 위하여 결합하는 과정이다. 시계열 상 어느 한 시점의 오차가 인접
한 시점에서의 오차와 항상 연관되어 있기 때문에 ARIMA모형의 강력한 특징은 이 모
형이 각 시계열 상의 관찰치와 관련된 잔차(residuals) 혹은 오차(errors)가 서로 독립
적이라고 가정하지 않는다는 점이다. 즉, ARIMA모형은 데이터 상에서의 연속적인 종
속성(serial dependency) 혹은 자기 상관관계(autocorrelation)를 수용하고 이것을
모형에 삽입시켰다. 이처럼 일차적으로 단절적 시계 열 데이터를 정확하게 표현하는
ARIMA모형을 선정하고 난 후, 개입부분이 관찰 된 시계열 상에서의 개입의 효과를
실험하기 위해서 모형에 개입부분이 포함된다. 이 개입부분에서의 추정치들의 크기에
따라 개입이 데이터 상에서의 이전의 변이 성 정도에 비하여 통계적으로 유의한지를
판단하게 된다. 따라서 단절적 시계열 분석을 위한 ARIMA-Intervention Analysis 모
형은 2가지 구성요소로 구성되는 데 확률적 요소와 정책 개입요소이다. ARIMA-Intervention
Analysis 모형은 다 음과 같은 방정식의 형태로 나타낸다. 여기에서 관찰된 시계열을
나타내는데 여기에서 시계열의 확률적 요소는 ARIMA 모형이며 개입요소는 효과
평가모형(Impact assessment model)이다.
ARIMA-Intervention Analysis 모형을 이용하는 절차는 다음과 같다. 첫째, 개입이
전 시계열의 백색잡음(white noise)모형인 ARIMA 모형을 수립한다. 둘째, 효과 평가
모형인 개입분석모형을 설정한다. 마지막으로 두 모형을 병합한 종합적인 ARIMA-Intervention
Analysis 모형을 수립하여 정책의 효과를 분석하거나 미래 값을 예측한다.
54

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### PDF p.71

제3장 실증연구설계
○ ARIMA 모형과 구축 절차
ARIMA 모형은 Box와 Jenkins(1976)가 정형화한 것으로 정책개입과 결과변수 간
의 인과관계를 이론적으로 경험론적인 측면에서 설명해 주는 시계열의 확률적모형 활
동(a stochastic modeling of the time series)을 말한다. 자세히 설명하면, ARIMA
모형은 시계열관측을 자기 회귀적 이동평균 또는 혼합된 자기 회귀적 이동평균형태의
선형 확률적 과정의 실현(the realization of a linear stochastic process of an
autoregressive moving average or a mixed autoregressive moving -average
form)으로 보는 접근방법이다. 따라서 회귀분석에서처럼 이 ARIMA 모형접근법에서는
시계열자료를 형성하는 인과구조를 모델화하는 것은 아니지만 ARIMA-Intervention
Analysis 모형에서 사실상 정책개입과 결과사이에 인과관계를 이론적으로 경험론적 측
면에서 설명해 주는 부분이 된다.
시계열분석의 목적은 가장 적은 숫자의 추정된 추정치(parameter)를 가지고 주어진
시계열 데이터의 형태에 가장 적합한 ARIMA 모형을 찾는 것이다. Box와 Jenkins는
좋은 ARIMA 모형을 찾기 위해서는 모형의 식별(identification), 식별된 모형의 모수
추정(estimation), 모형의 적합성 검증을 위한 모형진단(diagnostic checking)의 3단
계로 구성된 반복적인 절차를 거쳐야 한다고 하였다.
ARIMA 모형 구축을 위한 1단계인 모형의 식별 단계에서는 시도표, 자기상관계 수
(Autocorrelation Function, ACF)와 부분자기상관계수(Partial Autocorrelation
Function, PACF)의 패턴, 단위근 검정(Dickey-Fuller검정)을 통해 시계열 데이터의
정상성을 파악한 후 비정상시계열일 경우에 차분을 통해 정상 시계열 데이터로 변환해
야 한다. 왜냐하면 ARIMA 모형은 정상 시계열에서만 적용이 가능한 모형이기 때문이
다. ARIMA 모형 구축의 2단계는 ARMA 차수(p,q)를 식별하는 것이다. 차분을 통해
얻은 정상시계열의 SACF(Sample Autocorrelation Function, 표본 자기상관계수),
SPACF(Sample Partial Autocorrelation Function) 자기상관계수(Autocorrelation
Function, ACF)를 이용하여 적절한 p와 q를 탐색한다. 여러 후보 모형을 비교할 때
는 아카이케 정보기준 AIC와 베이지안 정보기준 BIC 등을 사용하여 결정한다.
ARIMA 모형 구축의 3단계에서는 모수 추정과 모형진단을 한다. 선택된 모형에 대해
55

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### PDF p.72

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
최대우도법 등을 사용하여 모수를 추정한다. 잔차의 ACF/PACF, Ljung–Box 검정을
통해 잔차가 백색잡음인지 확인하고, 비정상성･이분산성 여부를 점검하고, ARIMA모형
을 추정한다.47)
○ ARIMAX와 SARIMAX 모형
ARIMA 모형은 기본적으로 시계열 자료의 과거 경향에 기초한 확률 과정에 대 하여
특정한 모형의 설정을 통해 미래 경향을 예측하는 방법으로 분석 대상의 시 계열 자료
가 갖는 구조가 분석 기간인 과거로부터 미래에 이르기까지 지속적으로 유지된다는 가
정에 기초한다. 따라서 우리 경제에 구조적 변화를 야기한 IMF 사 태나 정부의 의도
적인 정책 개입, 코로나19 팬데믹과 같은 외부적 충격에 대한 설명력 및 예측력이 크
게 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서는 비교집단이 있
어야 하는데 본 연구에서 의약분업 정책의 효과는 전 국민에게 미치기 때문에 비교집
단을 분류해 내기가 현실적으로 불가능하다. 이러한 문제를 극복하기 위하여
Box-Tiao(1975)는 외부적 충격의 파급 효과를 시계열 모형에 적용할 수 있는
ARIMA-Intervention Analysis 모형을 제안하였는데 이를 추정하는데 사용한 모형이
바로 ARIMAX(AutoRegressive Integrated Moving Average with exogenous
variables)모형이다. ARIMAX 모형은 전통적인 ARIMA 모형에 외생(exogenous) 설
명변수를 추가하여 관심 시계열뿐만 아니라 그 시계열에 영향을 미치는 외부 요인까지
함께 반영하여 예측력을 높이고자 하는 모형이다. 과거의 종속변수 yt와 오차항 뿐 아
니라, 같은 시점 또는 시차를 갖는 외생변수 xt를 공변량(covariates)으로 포함함으로
써, 정책 변수, 경제 지표, 기상 요인 등 외부 요인의 효과를 함께 추정할 수 있다.48)
그러나 ARIMAX 모형은 계절성을 포함하지 않기 때문에 계절이 포함되는 시계열을
연구에 활용할 경우에 SARIMAX모형을 사용한다. SARIMAX는 계절성을 고려하는
47) 김현철, 시계열자료의 분석과 예측. 2005; 제갈돈, ARIMA 방법을 이용한 간여시계열 실험과
분석. 1992; 이종협, 시계열 분석과 응용. 2012.
48) Box, G, E. P. and G. C. Tiao. (1975). Intervention Analysis with Applications to
Economics and Environmental Problems. Journal of the American Statistical
Association. 70: 70-79.
56

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### PDF p.73

제3장 실증연구설계
SARIMA 구조에 외생변수(exogenous variables)를 추가함으로써, 시계열의 내재적
패턴뿐만 아니라 외부 환경 요인이 시계열에 미치는 영향을 동시에 분석할 수 있도록
설계된 고도화된 예측 모형이다.49)SARIMAX 모형은 시계열의 내부 구조와 외부 요인
을 함께 고려함으로써 복잡한 현실 세계 데이터를 보다 정교하게 설명할 수 있으며,
특히 외부 환경 변화가 결과에 실질적인 영향을 미치는 의료･보건･경제･정책 분석 분
야에서 그 활용도가 매우 높다. 정책 시행의 효과를 계량적으로 추정하거나, 환경 변화
에 따른 수요 변화를 예측해야 하는 연구에서 SARIMAX는 해석 가능성과 예측 정확
성이라는 두 가지 측면에서 균형 잡힌 도구로 평가된다.50)따라서 의약분업이 항생제
처방률에 어떠한 영향을 미쳤는지 그 영향력을 검증하는데 비교집단이 없는 상황에서
SARIMAX 모형은 매우 유용한 모형이며, 외부 사건을 독립변수로 모형에 포함하기 때
문에 명확하고 순수한 정책 개입효과를 추정할 수 있다.51)
SARIMAX 모형 구축 역시 Box–Jenkins 방법론에 기반하며, 계절성과 외생변수를
함께 고려한다. 1단계에서는 계절성을 탐지한다. 시계열 그래프, 계절 서브시리즈 플
롯, 계절 ACF 등을 통해 특정 주기 𝑠의 반복 패턴을 확인한다. 계절성의 강도가 높을
경우, 계절 차분(1−𝐵S) 및 비계절 차분(1−𝐵)을 적절히 결합하여 정상성을 확보한다.
2단계에서는 모형의 차수(𝑝,𝑑,𝑞), (𝑃,𝐷,𝑄)𝑠를 식별한다. 비계절 차분 및 계절 차분을
적용한 후의 자료에 대해 ACF/PACF를 분석하여 𝑝,𝑞,𝑃,𝑄 후보를 선정한다. 여러 후보
모형에 대해 AIC, BIC, 예측 오차(RMSE, MAPE 등)를 비교하여 최종 모형을 선택한
다. 3단계에서는 외생변수 포함 및 시차 구조를 결정한다. ARIMAX와 동일하게 이론
적･실무적 고려를 바탕으로 외생변수를 선정하고, 계절 시차(예: 𝑥t−12)를 포함할 필
요가 있는지 검토한다. 4단계에서는 모수 추정 및 모형 진단을 한다. 최대우도법 등을
49) 김수용, 성병찬, 개입모형을 이용한 한국의 입출국자 수의 분석. 응용 통계연구. 2011; 24(5):
735-743; 정창수, 주택정책의 정책효과 분석에 관한 연구: 최근 3년간 서울지역 아파트가격
을 중심으로. 경희대학교. 박사학위논문. 2004.
50) Zhang, Y., Liu, X., Wang, J., & Chen, H. (2025). Analyzing the impact of COVID-1
9 on seasonal infectious disease incidence using SARIMAX. Journal of Infection an
d Public Health, 18(2).
51) Batanero, C., Díaz-Baquero, A., & Morales, D. (2023).Modeling time series with SA
RIMAX and skew-normal and zero-inflated errors. Mathematics, 13(11), 1892.
57

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### PDF p.74

의약분업 재평가 연구: 정책 효과 분석
이용하여 비계절･계절 AR/MA 계수와 외생변수 회귀계수를 동시에 추정한다. 잔차
ACF/PACF, Ljung–Box 검정, 잔차의 정규성 및 등분산성 등을 종합적으로 검토하여
모형의 타당성을 확인한다. 마지막으로 추정된 SARIMAX 모형을 이용하여 향후 시계
열 값을 예측하고, 외생변수에 대한 다양한 가정(예: 특정 정책 시행/비시행, 경제 변
수, 환경변수, 계절변수의 변화 등)을 적용하여 시나리오별 예측치를 산출한다.52)
52) Singh, S., Kumar, R., & Patel, P. (2024). Time series forecasting of monthly rainfa
ll using seasonal ARIMA with exogenous variables (SARIMAX) model. International
Journal of Applied Engineering Research.
58
